在讨论“使用迭代FFT算法的鲁棒自适应波束形成”之前，需要对波束形成技术、自适应波束形成、FFT（快速傅里叶变换）算法以及迭代FFT算法的概念进行梳理和解释。
波束形成技术是利用多个传感器的信号空间处理来控制阵列天线的辐射和接收方向性的技术。这通常通过加权和组合阵列中各个元素的信号来实现。波束形成能够在特定方向上增强信号，而在其他方向抑制信号，从而提高信号的接收质量或抑制干扰和噪声。
自适应波束形成是一种高级的波束形成技术，它能自动调整加权系数以优化阵列的性能。与传统的波束形成方法不同，自适应方法能够应对环境的变化，比如干扰的动态变化。自适应波束形成算法中，最著名的是最小方差失真响应（MVDR）波束形成器，该算法在假设已知阵列模型的情况下，具有优越的干扰抑制能力。
快速傅里叶变换（FFT）是一种高效计算离散傅里叶变换（DFT）及其实现逆变换的算法。由于其计算效率极高，FFT在信号处理领域得到了广泛的应用，如频谱分析、数字信号滤波和图像处理等。FFT算法大大减少了DFT的计算复杂度，使其在实际应用中成为可能。
迭代FFT算法，顾名思义，是指将FFT算法运用于迭代过程中，以解决特定问题。在波束形成领域，迭代FFT算法可以用于优化波束形状和性能，比如可以用于自适应地调整加权系数以达到预期的波束模式。
文章提到的鲁棒自适应波束形成，涉及到对算法的稳健性进行改进，使之在模型不匹配（model mismatch）的情况下仍能保持性能。模型不匹配指的是实际条件与算法设计时所假设的条件存在差异，这种差异可能会导致波束形成器性能下降。在鲁棒自适应波束形成中，通过限制波束宽度和峰值旁瓣水平（Peak Sidelobe Level，PSLL），可以使波束形成器对模型不匹配具有更高的抵抗能力。
文章中提到的加权模式合成问题，是指将自适应波束形成转换为加权模式合成问题。加权模式是阵列模式和加权函数的乘积。由于加权函数在干扰方向上有峰值，所以它能够在干扰方向上减少加权模式的峰值旁瓣水平，通过降低峰值旁瓣水平，进而让阵列模式在干扰方向上出现零点。
文章提出的迭代FFT算法是为了解决非凸的功率模式合成问题，从而提高自适应波束形成的稳健性，尤其是针对移动目标信号和导向矢量误差。这种方法通过几个模拟示例得到验证，结果显示，该方法在对抗移动目标信号和导向矢量误差时具有较高的输出信噪比（SINR）。
在现代电子战、雷达系统、无线通信和其他应用中，波束形成技术的稳健性至关重要。通过理解文章标题和描述中涉及的知识点，可以更好地评估和实现鲁棒自适应波束形成策略，以确保系统的稳定性和准确性。这些技术的实现往往涉及复杂的算法和对信号处理的深入理解，因此，持续的研究和开发是必要的，以应对不断变化的技术挑战和实际应用需求。
