常规波束成形算法仿真
自适应波束形成Matlab仿真
信息与通信工程学院阵列信号处理实验报告（自适应波束形成Matlab仿真）学号：XXXXXX专业：XXXXXX学生姓名：XXX任课教师：XXX2015年X月题目：自适应波束形成Matlab 仿真1. 算法简述：自适应波束形成，源于自适应天线的一个概念。
接收端的信号处理，可以通过将各阵元输出进行加权求和，将天线阵列波束“导向”到一个方向上，对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。
波束形成算法是在一定准则下综合个输入信息来计算最优权值的数学方法，线性约束最小方差准则（LCMV ）是最重要、最常用的方法之一。
LCMV 是对有用信号形式和来向完全已知，在某种约束条件下使阵列输出的方差最小。
该准则属于广义约束，缺点是需要知道期望分量的波达方向。
准则的代价函数为Rw w w J H )(=，约束条件为H ()θ=w a f ；最佳解为f c R c c R w 11H 1H ][---。
2. 波束形成原理以一维M 元等距离线阵为例，如图1所示，设空间信号为窄带信号，每个通道用一个附加权值系数来调整该通道的幅度和相位。
图1 波束形成算法结构图这时阵列的输出可以表示为：*1()()()Mi i iy t w x t θ==∑ 如果采用矢量来表示各阵元输出及加权系数，即T 12()[()()()]M x t x t x t x t = T 12()[()()()]M w w w w θθθθ=()x n()x n()x n那么，阵列的输出也可以用矢量表示为H ()()()y t t θ=w x为了在某一方向θ上补偿各阵元之间的时延以形成一个主瓣，常规波束形成器在期望方向上的加权矢量可以构成为(1)T ()[1e e ]j j M w ωτωτθ---=观察此加权矢量，发现若空间只有一个来自方向θ的信号，其方向矢量()αθ的表示形式与此权值矢量相同。
则有H H ()()()()()y t t t θαθ==w x x这时常规波束形成器的输出功率可以表示为2H H ()[()]()()()()CBF P E y t θθθαθαθ===w Rw R式中矩阵R 为阵列输出()t x 的协方差矩阵。
模拟波束成形方案
模拟波束成形方案
随着通信技术的不断发展，波束成形技术在无线通信系统中被广泛应用。
波束成形技术可以通过优化天线阵列的发射方向和强度来提高通信系统的信号质量和覆盖范围。
在实际应用中，波束成形方案需要根据具体的通信需求进行设计和优化。
为了更加有效地实现波束成形，模拟波束成形方案成为了一种常见的优化方案。
模拟波束成形方案通过预先收集环境和信道信息，并利用信号处理算法对接收天线阵列进行预编程，使得信号能够被准确地聚焦在用户处。
这种方案具有实现简单、成本较低等优点。
在模拟波束成形方案的应用中，需要进行多方面的考虑。
首先，需要选择合适的天线阵列结构和参数，以达到最佳的波束成形效果。
其次，需要确定合适的信号处理算法，以实现对接收信号的处理和优化。
最后，需要对环境和信道进行充分的调研和分析，以确保波束成形方案的可靠性和稳定性。
总之，模拟波束成形方案是一种实现波束成形的有效方式，其应用范围广泛，可以在无线通信、雷达成像等领域发挥重要作用。
随着技术的不断发展和成熟，相信模拟波束成形方案将会得到更加广泛的应用和发展。
- 1 -。
HTS通信系统数字多波束成型技术仿真分析
HTS通信系统数字多波束成型技术仿真分析佚名【摘要】数字多波束成型系统是HTS(High Throughput Satellite)通信系统的天线分系统的重要组成部分,是实现星上资源高效利用的基础保障.数字多波束成型技术是影响多波束卫星通信系统性能的一个重要因素.本文将介绍数字多波束天线系统的前向和回传链路的系统框图及数字多波束成型过程,仿真分析阵列天线馈源个数变化对波束成型的影响以及IFFT数字多波束成型算法的技术特点,最后提出一种基于IFFT算法的改进数字多波束成型方案并仿真分析其性能.仿真实验结果表明IFFT算法与窗函数相结合的多波束形成方式,第一旁瓣的副瓣衰减相比IFFT算法的多波束成形算法提升了17％左右.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2019(027)002【总页数】6页(P74-79)【关键词】多波束卫星;数字波束成型;IFFT算法;汉明窗【正文语种】中文【中图分类】TN927近年来HTS通信技术飞速发展，广泛的应用于各个领域。
卫星多波束通信技术便引起了研究者的广泛关注，人们对卫星通信服务的质量要求越来越高[1]。
新一代的HTS通过使用Ka频段甚至更高的Q/V/W（40/50/75 GHz）频段[2-3]，采用宽频带，使用数百个频率复用的多波束，并通过采用多个关口站维持宽带馈线链路，实现了高吞吐量和低每比特成本。
如何运用有效的技术手段提升多波束卫星通信系统性能，具有非常重要的研究价值和现实意义，其中重要的技术挑战之一是多点波束天线的数字多波束成型技术[4]。
1 HTS数字多波束天线系统数字多波束天线系统是HTS通信系统的重要组成部分，数字多波束天线系统利用跳波束技术、功率分配技术、频率复用技术智能网关分集技术等提高星上资源利用率，提升系统的通信容量。
多波束天线与传统单波束相比。
多点波束卫星天线的优势在于：波束增益高、宽度窄；即可以通过波束的合成覆盖特定形状的通信区域，也可以实现多点波束的全球覆盖；多波束天线采用组合馈源的方式，可以充分利用旁瓣资源，提高天线的使用效率。
基于数字波束形成算法的仿真设计
基于数字波束形成算法的仿真设计顾晓波;张骅【摘要】为了使卫星导航接收机在适应复杂电磁环境,现有设备都需要配备抗干扰天线.利用波束形成技术可以在原先基于调零技术的抗干扰天线基础上提升5dB的抗干扰能力.本文在数字波束形成理论基础上,通过搭建抗干扰仿真环境,进行仿真,结果表明数字波束形成能够实现5dB抗干扰能力提升.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2012(000)011【总页数】3页(P71-72,21)【关键词】数字波束形成;抗干扰天线【作者】顾晓波;张骅【作者单位】西安导航技术研究所,陕西西安710068;西安导航技术研究所,陕西西安710068【正文语种】中文0 引言卫星导航接收机在复杂的战场环境下实际应用环境中，面对通信和导航设施的人为干扰是多种多样的，不但强度大，而且干扰的方式多。
为了应对导航战的复杂环境，美军几乎所有的武器发射平台和精确制导武器的卫星导航接收机都装备了抗干扰天线。
抗干扰天线采用数字波束形成(DBF)技术，对天线阵列的接收信号进行数字加权运算。
从而使接收波束具有特定的形状和期望的零点。
通过对权值的控制，DBF技术可以完成高速波束赋形、天线自校正、自适应空时处理，从而大大提高系统的抗压制式干扰能力。
1 波束形成算法图1 多波束形成原理框图采用基于码相关的扩频识别数字算法，不需要预先给出接收机和卫星的位置，通过扩频增益积累处理，自动感知卫星来向，在卫星方向形成波束，并采用惯导辅助信息提高波束形成的收敛速度，满足高动态环境下的应用。
若需在干扰方向形成零陷，可采用现成的调零天线技术，就可以集合调零和波束成形两者的优点，在对抗干扰的同时增强卫星信号，提高接收效果。
（图1）对于M个阵元组成的天线阵，接收信号矢量x（k）（k为采样标号）可写为 x（k）=dcc（k）b（k）+dis（k）+n（k）这里dc是卫导信号的阵列响应矢量，c（k）是循环相关扩频码，b（k）是卫导数据位，在扩频码循环长度内保持不变。
波束形成-张小飞
第三章波束形成算法3.1 波束形成的发展近年来，阵列信号处理在无线通信系统中得到了广泛应用。
在蜂窝移动通信中，通信信道的需求急剧增长，使提高频谱复用技术显得日益重要。
这就是通常说的空分多址（SDMA）。
其中一个重要部分便是波束形成。
自适应波束形成（ADBF）亦称空域滤波，是阵列处理的一个主要方面，逐步成为阵列信号处理的标志之一，其实质是通过对各阵元加权进行空域滤波，来达到增强期望信号、抑制干扰的目的；而且可以根据信号环境的变化自适应地改变各阵元的加权因子。
自从1959年Van Atta提出自适应天线这个术语以来，自适应天线发展至今已经40多年了，自适应研究的重点一直是自适应波束形成算法，而且经过前人的努力，已经总结出许多好的算法比如SMI算法，ESB算法等等。
但理论与实际总是有差距的，因为实际系统存在误差，这使得实际阵列流形与理想阵列会把期望信号当干扰进行一直，造成输出信号干扰噪声比下降和副瓣电平升高，当输入信号的信噪比（SNR）较大时，这种现象尤为明显。
面对误差，传统自适应波束形成算法的效果很不理想，所以，研究实际环境下稳健的自适应波束形成算法具有重要的理论意义和军事，民用应用价值。
自适应波束形成常用协方差矩阵求逆（SMI）算法，该算法具有较快的信号干扰噪声比（SINR）意义下的收敛速度。
从协方差矩阵分解的角度，自适应波束形成是协方差矩阵特征值分散，小特征值对应的特征矢量扰动，并参与自适应权值计算所致。
针对这一问题，基于协方差矩阵非线性处理和对角线加载波束保形方法，对协方差矩阵非线性处理的加权因子的选取只能通过经验来取得；而在不同的干扰和噪声环境下对角线加载量的选取，至今没有很好的解决方法。
文献[3]提出了利用投影算子对阵列数据进行降维处理,在一定程度上降低了运算量,同时提高了自适应波束的稳健性,其投影算子是根据目标和干扰的粗略估计,以及不完全的阵列流形知识得到的。
当相关矩阵中含有期望信号时,导致输出SINR下降,波形畸变较严重,另外,当存在系统误差和背景噪声为色噪声时,该方法虽然能够减小协方差中的扰动量,但副瓣电平还会出现一定程度的升高以及主瓣发生偏离现象。
全空域相控阵波束形成仿真发展现状
全空域相控阵波束形成仿真是一种重要的研究方向，它在军事、航空航天、通信等领域具有重要的应用价值。
本文将从全空域相控阵波束形成仿真的定义、发展现状、关键技术、应用前景等方面进行介绍。
一、全空域相控阵波束形成仿真的定义全空域相控阵波束形成仿真是指利用计算机仿真技术，对全空域相控阵系统进行模拟，包括雷达、通信、导航等系统，从而实现对波束形成性能、天线阵列结构、信号处理算法等方面的分析和评估。
该仿真技术能够为全空域相控阵系统的设计、优化和性能验证提供重要依据。
二、全空域相控阵波束形成仿真的发展现状当前，全空域相控阵波束形成仿真技术已经取得了一系列研究进展，主要包括以下几个方面：1. 理论研究：国内外学者对全空域相控阵波束形成算法进行了深入研究，包括波束形成理论、自适应波束形成算法、多波束形成技术等方面，形成了一系列理论成果。
2. 系统建模：针对不同类型的全空域相控阵系统，研究人员建立了相应的仿真模型，包括天线阵列、前端硬件、信号处理算法等方面，为仿真研究提供了基础。
3. 算法仿真：通过软件仿真评台，研究人员对全空域相控阵系统的波束形成算法进行了大量仿真验证，验证了算法的性能和稳定性。
4. 实验验证：一些研究团队结合实际系统，进行了全空域相控阵波束形成仿真实验验证，取得了一定的成果。
三、全空域相控阵波束形成仿真的关键技术在全空域相控阵波束形成仿真研究中，存在一些关键技术需要解决，包括：1. 天线阵列建模：针对不同类型的天线阵列，如均匀线阵、均匀面阵、非均匀阵列等，需要建立相应的仿真模型，包括天线元件特性、空间布局、阵列结构等。
2. 信号处理算法仿真：自适应波束形成、多波束形成、抗干扰技术等算法的仿真验证是全空域相控阵波束形成仿真的重要内容，需要考虑到信号处理的复杂性和实时性。
3. 环境仿真：全空域相控阵系统在不同环境条件下性能会有所变化，因此环境仿真也是关键技术之一，包括大气、地形、电磁干扰等影响因素的仿真。
阵列雷达数字波束形成技术仿真与研究
阵列雷达数字波束形成技术仿真与研究【摘要】本文首先介绍了数字波束形成的基本原理，随后对普通波束形成及基于LCMV准则和MVDR准则的单多波束自适应形成技术分别进行了原理介绍和仿真分析。
仿真结果表明，基于自适应技术的数字波束形成能有效提取有用信号，并在干扰方向上形成零陷，有效的抑制噪声和干扰，大大提高了阵列雷达的天线性能。
【关键词】阵列雷达；波束形成；自适应1.引言波束形成（Beam Forming，BF）[1]是指将一定几何形状排列的多元阵列各阵元的输出经过加权、时延、求和等处理，形成具有空间指向性波束的方法。
BF技术的广泛应用赋予了雷达、通信系统诸如多波束形成、快速、灵活调整方向图综合等许多优点。
阵列天线的波束形成可以采用模拟方式，也可以采用数字方式，采用数字方式在基带实现滤波的技术称为数字波束形成（Digital Beaming Forming，DBF），它是天线波束形成原理与数字信号处理技术结合的产物，是对传统滤波技术的空域拓展，在通信领域中也称为智能天线技术。
2.普通波束形成2.1 普通波束形成的基本原理要研究数字波束形成技术，首先要建立阵列信号的表示形式。
假设接收天线为N元均匀线阵，阵元间的间隔为d，各阵元的加权矢量为W=[w1，w2，…，wN]，假设信号为窄带信号S（t），信号波长为，来波方向为，经过加权控制的阵列天线示意图如图1所示[2]。
图1 阵列天线波束形成示意图若以阵元1为参考点，则各阵元接收信号可以写成：（1）（2）将上式写成矢量形式，得：（3）称为为方向矢量或导向矢量。
在窄带条件下，它只依赖于阵列的几何结构和波的传播方向，因此，均匀线阵的导向矢量可表示为：（4）根据波束形成的基本思想，将各阵元的输出进行加权求和，在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上，能得到对期望信号最大输出功率位置上的波达方向估计。
由图1得：（5）记为阵列方向图，当w对某个方向同相相加时，的模值最大。
自适应波束成形算法LMSRLSVSSLMS分解
自适应波束成形算法LMSRLSVSSLMS分解自适应波束成形（Adaptive Beamforming）是一种用于抑制多径干扰和提高系统性能的技术。
它通过调整阵列天线的相位和振幅权重，来实现对特定方向的信号增强和对其他方向的信号抑制。
自适应波束成形算法主要有LMS（Least Mean Squares）算法、RLS（Recursive Least Squares）算法和VSSLMS（Very Short Sleep LMS）算法。
LMS算法是最简单、最经典的自适应波束成形算法之一、它基于最小均方误差准则，通过调整权重向量使输出信号与期望信号的差异最小化。
具体来说，LMS算法使用随机梯度下降法来更新权重向量。
在每个时刻，根据当前输出信号与期望信号的差异，计算出梯度，并将其乘以一个适当的步长因子，然后更新权重向量。
LMS算法的实时性较好，抗干扰性能也较好，但由于其收敛速度较慢，所以在实际应用中，通常需要通过增加步长因子、引入正则化等方法来加快收敛速度。
RLS算法是一种递归算法，相对于LMS算法具有更快的收敛速度和更好的抗干扰性能。
它的基本思想是在每个时刻，根据前一时刻的权重向量和观测信号，计算出误差和增益向量，然后利用这些信息来更新权重向量。
RLS算法通过使用逆矩阵来计算增益向量，从而可以一次性更新所有权重。
由于RLS算法涉及矩阵的计算，所以相对于LMS算法而言，其计算复杂度较高。
在实际应用中，通常需要选取合适的截断参数来平衡性能和复杂度。
VSSLMS算法是一种针对快速时变信道的自适应波束成形算法。
它通过使用非持续脉冲激励信号以及无需对脉冲响应进行估计的方法，实现了对快速时变信道的自适应性能优化。
VSSLMS算法主要包括两个步骤：预处理和权重更新。
预处理步骤中，采用非持续脉冲激励信号作为输入信号，通过观测信号与输入信号的卷积来得到对应的累加响应。
在权重更新步骤中，根据当前观测信号与累加响应的差异，计算出增益向量，并利用增益向量来更新权重向量。
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有一8个阵元的均匀线阵，假设一功率为1的单频信号，假设信号从10度方向入射到基阵。
不考虑噪声和其他干扰信号。则其波束图和方位图的仿真为：
%1.beampattern
clear all
N=8;
theta=10*pi/180;
As=exp(-j*pi*[0:N-1]'*sin(theta));
wc=As/N;
thetas=-90:90;
tm=thetas*pi/180;
Am=exp(-j*pi*[0:N-1]'*sin(tm));
p=wc'*Am;
P=20*log(abs(p));
plot(thetas,P);
%2．DOA
clear all
N=8;
d=1/2; %相对于波长的阵元间距
theta=10*pi/180; %信号从10度方向入射到基阵
As=exp(-j*pi*[0:N-1]'*sin(theta));%导向向量a(10)
thetas=-90:90;
tm=thetas*pi/180;
Rx=As*As'; %数据协方差矩阵
for i=1:length(tm)
Am=exp(-j*pi*[0:N-1]'*sin(tm(i)));
w=Am/N; %常规波数形成加权向量
b=w'*Rx*w;
B=10*log(abs(b));
C(i)=B;
i=i+1;
end
plot(thetas,C)