DBF阵列幅相误差校准及其稳健性算法的中期报告此中期报告主要介绍了DBF阵列幅相误差校准及其稳健性算法的研究进展。首先，介绍了基于DBF（DigitalBeamforming）阵列的幅相误差校准问题以及其应用场景。在实际应用中，由于硬件及环境等因素影响，DBF阵列输出的信号会受到幅相误差的影响，在进行信号处理时会导致信号失真，降低信号的可靠性和精度。因此，对DBF阵列进行幅相误差校准非常重要。接着，介绍了幅相误差校准的具体步骤和方法。幅相误差校准的目标是消除DBF阵列输出信号的幅相误差，恢复信号的精度和可靠性。幅相误差校准的方法主要分为两类：基于校准信号的方法和基于估计模型的方法。校准信号方法需要引入额外的信号源，其探测和注入过程较为复杂，但能够实现较高的校准精度；估计模型方法则需要通过对幅相误差进行建模，利用模型参数进行校准，其操作相对简单，但校准精度可能受到模型误差等因素的影响。随后，介绍了稳健性算法的研究进展。稳健性算法旨在提高校准方法的鲁棒性，使其能够在复杂环境下获得可靠的校准结果。当前常用的稳健性算法包括基于鲁棒统计方法的算法、基于优化方法的算法等。鲁棒统计方法通过引入鲁棒损失函数来抑制局部异常值的影响，提高校准的鲁棒性；优化方法则通过优化目标函数来进行幅相误差校准的优化，并能够对模型参数进行约束和稳健性优化。最后，介绍了未来研究的方向和挑战。DBF阵列的幅相误差校准是一个研究热点和难点问题，目前已有许多成果和进展，但仍面临一系列挑战和待解决的问题，如鲁棒性和精度的平衡、硬件实现的复杂性和代价等，未来需要进一步深入研究和探索，以实现DBF阵列的高精度和高可靠性应用。