Esta pode ser uma pergunta terminológica, mas não tenho certeza.
Basicamente, qual é a diferença entre formadores de feixe convencionais e formadores de feixe adaptáveis ? Eu pensei que todos os formadores de feixe eram inerentemente adaptáveis a alguns critérios, como minimização de distorção ou variação, ou alguns outros critérios de filtragem espacial etc. Então, qual é a diferença entre eles?
Respostas:
Um formador de feixe é basicamente um filtro espacial. Pode ser passivo, como um filtro temporal.
Em vez de amostras separadas pelo tempo, elas são separadas pelo espaço. Um filtro temporal passivo pode ser um passe de banda "direcionado" ou "direcionado" a uma frequência específica. Para filtros espaciais passivos (formadores de feixe), o filtro pode ser direcionado para um ângulo de chegada específico, em vez da frequência temporal.
Os filtros / formadores de feixe adaptáveis podem ser incríveis, porque podem "direcionar" um nulo para uma frequência ou ângulo onde há um sinal de interferência.
Assim como um filtro adaptativo temporal, um filtro adaptativo espacial (ou seja, formador de feixe) está constantemente ajustando os pesos / coeficientes do filtro para otimizar alguns critérios que geralmente envolvem "anulação" ou "rejeição" de um interferente.
Aqui está um diagrama de um CBF chamado Beamformer "K-Omega".
Aqui está um diagrama para reforçar a ideia de que um formador de feixe passivo é possível.
Sei que estes são um pouco aleatórios, mas espero que você possa seguir a lógica do exposto acima. Vou ver se consigo encontrar um diagrama melhor que mostre mais claramente o que está acontecendo. Para ficar claro, as janelas mencionadas acima são janelas do tipo Hamming / Hanning, e esse processo está basicamente retornando uma matriz 2-d, onde a frequência temporal está no eixo x e uma variável espacial especial está no eixo y. Essas variáveis especiais facilitam a matemática e é um processo de uma etapa para converter a variável espacial especial e a frequência temporal em um ângulo de chegada.
As linhas verdes abaixo são linhas de ângulos constantes.
Lembre-se de que tudo isso é para CBF (formadores de feixe convencionais) e as opções acima cobrem toda a frequência espacial e temporal (dentro dos limites de Nyquist.
Algumas técnicas comuns de ABF são:
MPDR - Minimum Power Distortionless Rejection BF (Described by Van Trees)
DMR - Dominant Mode Rejection BF (Abraham and Owsley)
R-DMR - Robust Dominant Mode Rejection BF (Cox and Pitre)
EBAE - DMR BF with Eigenvector Beam Association and Excision (Kogon)
Em vez de usar uma FFT espacial como a operação de filtragem espacial, essas técnicas normalmente envolvem a construção de uma matriz de autocorrelação espacial atualizada do sinal recebido e, em seguida, o uso dessa matriz ou vetores próprios dessa matriz para influenciar adaptativamente o filtro espacial.
Atualização para @Mohammad: Abaixo está a lista dos textos sobre beamforming que recebi do meu professor:
Van Veen, BD; Buckley, KM; , "Beamforming: uma abordagem versátil para a filtragem espacial", ASSP Magazine, IEEE, vol.5, no.2, pp.4-24, abril de 1988
Formação de feixe digital eficiente no domínio da frequência Brian Maranda, J. Acoust. Soc. Sou. 86, 1813 (1989)
Processamento de sinais de matriz por Don Johnson e Dan Dudgeon, Prentice Hall, 1993
Optimum Array Processing por Harry L. Van Trees, Wiley, 2002.
Além disso, depois de pesquisar, isso parece muito interessante. Parece estar mais interessado no lado prático / implementação do que na teoria. Não tenho, mas provavelmente comprarei uma cópia: