고정 빔형성은 잡음 통계 추정에 의존하지 않고 비교적 안정적인 성능을 제공하여 널리 사용되지만, 단일 빔형성은 다양한 음향 조건에 적응하지 못해 간섭 억제 능력이 제한적입니다. 적응형 볼록 조합 (ACC) 알고리즘은 여러 고정 빔형성의 출력을 선형적으로 결합하여 강건성을 향상시키기 위해 도입되었지만, ACC는 빠르게 변화하는 간섭과 같은 고도로 비정상적인 시나리오에서 종종 실패합니다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 신경망을 통해 조합 가중치를 추정하는 여러 무왜곡 차분 빔형성에 대한 프레임 온라인 신경 융합 프레임워크를 제안합니다. 제안된 방법은 기존 ACC에 비해 동적 음향 환경에 더 효과적으로 적응하여, 무왜곡 제약을 유지하면서 더 강력한 간섭 억제를 달성합니다.
