Resumen

Motivados por las ventajas del procesamiento de señales de array en el dominio del cuaternión, en este trabajo investigamos el problema de la formación de haces adaptativa basada en procesos de cuaternión complejo. En primer lugar, se propone un algoritmo de mínimos cuadrados medios en cuaterniones complejos (CQLMS) y se analiza su rendimiento. El algoritmo CQLMS es adecuado para la formación adaptativa del haz de un conjunto de sensores vectoriales. La actualización del vector de pesos del algoritmo CQLMS se basa en el gradiente complejo, lo que reduce la complejidad computacional. Dado que el cuaternión complejo puede mostrar la estructura ortogonal de un vector-sensor electromagnético de forma natural, se proporciona un modelo de cuaternión complejo en el dominio del tiempo para un array de vectores-sensores de 3 componentes. Y se presenta el formador de haz adaptativo normalizado utilizando CQLMS. Por último, se ofrecen resultados de simulación para validar el rendimiento del formador de haz adaptativo propuesto.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:algoritmo cqlms, beamformer adaptativo, beamforming adaptativo, cuaternión complejo, array de sensores, procesamiento de señales de array, modelo de cuaternión complejo, procesos de cuaternión complejo, menor complejidad computacional, actualización del vector de pesos
• Keywords:cqlms algorithm, adaptive beamformer, adaptive beamforming, complex quaternion, sensor array, array signal processing, complex quaternion model, complex quaternion processes, lower computational complexity, weight vector update