近年来随着无线通信的发展趋势,自适应波束形成技术的重要性愈加显现,应用场景也是更加广泛。波束形成方法旨在根据某种准则设计波束权值向量,以达到优化输出性能的目标。如今复杂多样化的信号传输场景意味着实际应用中难以避免地存在误差因素,由于传统的波束形成算法对精确先验信息的依赖度很高,实际的导向矢量与预期的模型信息不匹配,则会导致波束形成器的性能下滑严重。因此,针对导向矢量不匹配情况下稳健性波束形成方法的研究工作成为研究的重点。本文基于经典的最差性能情况,提出两种关于导向矢量的不确定集合,在此类不精确先验信息下,研究稳健性波束形成算法。本文以极大化波束形成器输出信干噪比为优化目标,第一种不确定集合由描述相似性的球状约束附加双边模值约束组成,针对此关于实际导向矢量的非凸集合,我们通过用优化问题的形式去描述最差性能情况下的约束条件模型,在不失等价性的前提下,利用优化问题中对偶性、松弛性转化约束条件,提取条件里隐性的凸性,使其能够重新整合进波束矢量的求解问题模型中,得到新的二次矩阵不等式(QMI)问题,再运用半正定规划松弛的关系将问题改写为线性矩阵不等式(LMI)问题,使之能够进行有效的求解。为了能够取得秩一矩阵解,让问题之间的松弛关系能够达到紧的状态,我们对LMI问题添加了额外的有效线性约束,以此加大对可能出现的高秩最优解的排除力度,提高了获得秩一解的可能性。在此基础上,本文分析秩一的数学表达形式,对LMI问题模型做了进一步处理,以一种迭代算法去获取波束矢量的最优解或最优近似解。通过软件仿真实验验证新获取的波束形成器的性能,可以总结得出本文提出的方法比一些已有的稳健性波束形成器输出的信干噪比更高,表现更加出色。文中提出的第二种不确定集合基于波达方向角的先验信息,以实际导向矢量与新构造的特征空间积分矩阵的相关性来约束导向矢量。导向矢量在先验信息的角度范围内,依然以最差性能情况下的信干噪比为目标构建优化问题,沿用文中提出的模型演化思想,获取此类模型下的波束权值矢量。仿真中通过在同种波达方向角约束下比较不同算法的SINR性能,总结得到本文提出的以最差性能情况优化思路设计的波束形成器在性能表现上有着显著的优势。