自适应波束形成开题报告
阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究
阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究一、引言随着无线通信技术的不断发展和应用，阵列自适应信号处理的研究与应用越来越重要。
作为一种传统的信号处理技术，波束形成已经广泛应用于雷达、无线通信、声纳等领域。
而阵列自适应波束形成则是对传统波束形成方法的一种改进和完善，通过利用阵列天线的多径信道响应和干扰域上的统计特征，实现了自动跟踪和自适应增益控制。
二、阵列自适应波束形成的基本原理阵列自适应波束形成的基本原理是利用阵列天线的多个元件接收到的信号之间的相位和幅度差异，通过加权和相加的方式形成具有指向性的波束。
使得接收波束的指向性最大，从而抑制其他方向的干扰和噪声。
在空间波束形成的过程中，首先需要确定接收信号的传播关系，即阵列天线上的接收效应，然后通过一系列的滤波和加权处理，实现波束形成。
三、空时自适应处理方法1. LMS算法最小均方（LMS）算法是一种运用最小均方差准则的一种自适应滤波算法，它的主要思想是：通过不断的调整滤波器的权值，使滤波器的输出与期望响应尽量接近，从而实现滤除干扰和噪声的目的。
LMS算法的主要缺点是收敛速度较慢，对于信号的非平稳性和干扰的复杂性处理效果不佳。
2. RLS算法递归最小二乘（RLS）算法是一种具有较快收敛速度和较好处理效果的自适应滤波算法。
其核心思想是通过最小化预测误差平方的期望，使滤波器的输出与期望响应尽量接近。
该算法采用递归的方式，能够在每次输入一个新的样本时更新滤波器的权值，从而在实时性要求较高的应用场景具有优势。
3. BSS算法盲源分离（BSS）算法是一种利用统计学原理对混合信号进行分离的算法，可应用于信号处理和通信中的多路径干扰消除、噪声抑制等问题。
BSS算法将观测信号模型化为多个源信号按一定比例线性叠加的形式，并利用源信号之间的统计特性进行分离。
四、阵列自适应波束形成与空时自适应处理方法的研究应用阵列自适应波束形成和空时自适应处理方法在通信和雷达领域得到了广泛应用。
基于FPGA+DSP的自适应波束形成设计
基于FPGA+DSP的自适应波束形成设计一、介绍自适应波束形成（Adaptive Beamforming）是一种用于抑制多路径干扰以提高通信系统性能的信号处理技术。
FPGA 和 DSP 技术的结合提供了一种强大的平台，用于实现高效的自适应波束形成算法。
本文将介绍 FPGA 和 DSP 的基本原理，并介绍基于 FPGA 和 DSP 的自适应波束形成设计。
二、FPGA 技术FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑芯片，允许工程师在设计后对其进行编程，在没有进行物理修改（例如更改掩模）的情况下，修改其功能。
FPGA 的主要优势在于其具有高度可配置的硬件逻辑和 I/O 管脚，使其适用于各种嵌入式系统应用。
FPGA 的工作原理如下：1.硬件描述语言（HDL）设计：使用硬件描述语言（例如VHDL或Verilog），工程师可以描述所需的硬件行为。
2.编译与综合：在将其加载到设备之前，HDL 设计必须通过复杂的编译和综合过程。
3.下载到 FPGA：已编译的设计将作为二进制码下载到 FPGA 芯片中。
三、DSP 技术DSP（Digital Signal Processor）是一种专门为数字信号处理而设计的微处理器。
与通用微处理器相比，DSP 具有更高的时钟速度、更大的运算能力和更广泛的内部存储器。
DSP 被广泛应用于数字音频处理、数字图像处理和通信等领域。
DSP 的工作原理如下：1.程序设计：使用编程语言（例如C）编写 DSP 应用程序。
2.编译与链接：应用程序源代码必须通过编译和链接步骤进行转换，这将生成相应的二进制文件。
3.下载到DSP：生成的二进制文件将下载到DSP 芯片的内部存储器中。
四、自适应波束形成的原理自适应波束形成是一种用于改进多路径信道性能的信号处理技术。
其基本原理是：通过调整接收阵列天线的权重系数，实现接收信号在感兴趣方向上的增强，同时抑制非感兴趣方向的信号。
数字多波束形成与波束跟踪算法研究的开题报告
数字多波束形成与波束跟踪算法研究的开题报告一、研究背景及意义数字多波束形成技术是指利用数学算法和数字信号处理技术在接收天线阵列上实现组合波束形成，从而提高雷达、通信等系统的性能。
该技术可以在空域和角度域上对目标进行定位和跟踪，大大提高系统的探测与定位准确性。
因此，数字多波束形成技术在军事、民用、医疗等领域有着广泛的应用前景。
波束跟踪算法是数字多波束形成技术的重要组成部分，其准确性和效率对系统性能有着决定性的影响。
二、研究目标和内容本研究旨在深入探究数字多波束形成与波束跟踪算法，具体研究内容如下：1. 数字多波束形成技术的基本原理及其在信号处理中的应用；2. 波束跟踪算法的原理及分类；3. 基于数字多波束形成技术的波束跟踪算法设计，包括基于卡尔曼滤波的波束跟踪算法、最大似然估计法等；4. 算法仿真与实验验证。
三、研究方法本研究主要采用理论分析、数学建模、仿真模拟和实验验证等方法，具体如下：1.通过文献调研和学习，掌握数字多波束形成和波束跟踪的基本理论和方法；2. 依据问题进行建模，分析数字多波束形成信号的特性，并结合实际情况，构建数学模型；3. 采取MATLAB等工具进行仿真模拟实验，验证算法的有效性和性能；4. 借助实验平台进行实验验证，如利用MATLAB Simulink和DSP实验室进行数字多波束形成技术的实验。
四、预期成果1.对数字多波束形成和波束跟踪算法的理论和方法有较为深入的了解，能够灵活应用其基本原理解决实际问题；2.设计出基于数字多波束形成技术的波束跟踪算法，掌握相应算法的表达和实现方法；3.实现算法仿真和实验验证，展示模型的优越性和有效性，为后续相关应用提供了可靠的基础数据。
五、研究进度安排本研究计划用一年时间完成，进度安排如下：1. 第1-2个月：调查研究该领域相关的文献资料，了解数字多波束形成和波束跟踪算法的基本原理和研究热点；2.第3-4个月：对数字多波束形成技术进行数学建模，并探讨其在信号处理中的应用；3. 第5-7个月：设计基于数字多波束形成技术的波束跟踪算法，并进行算法仿真实验；4. 第8-10个月：实证研究算法有效性，利用MATLAB和DSP等实验平台进行数字多波束形成技术的实验；5.第11-12个月：撰写毕业论文，准备答辩。
自适应波束形成器
自适应波束形成器自适应波束形成器是一种用于无线通信和雷达信号处理的电子设备。
该设备通过利用天线信号相互间的干扰以及接收到的周围环境情况，可以调整天线辐射和接收方向，从而提高信号的质量和准确性。
自适应波束形成器包括多个天线单元和数字信号处理器，通过计算和处理来形成综合的波束方向和形状。
本篇文章将介绍自适应波束形成器的原理、应用以及前景。
一、原理自适应波束形成器的原理是通过控制天线阵列的功率幅度和相位，使得天线辐射方向和接收方向向目标方向移动，从而实现信号的聚焦。
首先，该设备需要根据天线阵列接收到的信号进行监测和分析，找出信号之间存在的相位和振幅的差异，之后通过反馈控制迭代过程，调整天线的权值和相位差，让天线辐射和接收方向向目标移动。
例如，当一个波束射向目标时，如果目标和其他多径的反射信号的相位相差非常大，那么这些信号的相位将彼此抵消，从而减弱波束的能量。
自适应波束形成器可以采用最优的器件与算法，利用多个天线单元收集到的信号来计算、分析他们的时域和频域特征，使得它能够适应信道中的变化，并自动校正波束的指向，以克服传播过程中的干扰和衰落。
二、应用自适应波束形成器广泛应用于各种无线通信和雷达信号处理领域，如卫星通信、移动通信、无线电视、雷达目标跟踪等。
该设备可以提高通信系统和雷达系统的效率和性能，包括提高接收和发射的信号质量和准确性，提高信号的覆盖率和距离，增加信噪比，降低系统能耗等，使得以往不可能实现的任务成为可能。
三、前景随着科技的不断发展，自适应波束形成技术被越来越多的应用到各个领域，并取得了显著的进展。
该技术可以替代传统的天线单元，提升信号处理的整体效率和准确性，同时可以有效的抑制固有的噪声，进一步扩大了该技术的应用范围和前景。
MVDR自适应波束形成算法研究
MVDR自适应波束形成算法研究1耍波東形成技术和信号空间波数iS IS it是自由空同信号阵列处理的两f主要研究方面。
MVDR是一种基干最大信干蝶比(SINR)准则的自适应波東形成算法。
MVDR 算法可以自适应的使阵列输岀在期望方向上功率最小同时信干喋比最夫。
将其应用于空间波数谱估廿上可以在很大程度上提高分辨率和噪声抑制II能。
本文将在深人分折MVDR算法原理的基础上，通ilit算机仿真和海上试醴数据处理的结果，分Iff T MVDR算法在高分辨率空间波数谱估廿应用中的性能。
同时通过比较对角加载前后的数据处理结果，分折对角加载对MVDR的改进效果。
关理词：液東形成;空同波数谱估it; MVDR；对角加菽Study of MVDR Self-adapting Beam-forming AlgorismAbstractBeamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle .It can self-adaptingly make the array output reach maximum on theexpected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of puter emulation and the processing of experimental data. Furthermore, this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.Keywords: Beam-forming ； Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR； Diagonal loading•可修編.目录1.引言42. MVDR自适应波束形成算法原理5 2. 1 MVDR权矢量52. 2协方差葩阵估廿72. 3MVDR U能分析82. 4MVDR算法在空间波数谱估廿中的应用9仿真实K110仿真实验210应用实1113. MVDR性能改善133. 1快拍数不足对MVDR算法的影响13仿真实豔3153. 2对角加载17仿真实验4173. 3R XX替代R、N的娱差分析19仿真实脸5193. 4对角m载应用实例21应用实例221总结25参考文献26引言MVDR ( Minimum Variance Distortionless Response )是Capon T 1967 年提岀的一种自适应的空间iHHiSHit算法。
第3章自适应波束形成及算法
第3章自适应波束形成及算法(3.2自适应波朿形成的几种典型算法)3.2自适应波朿形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。
U前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA的算法。
常见的基于期望信号的算法有最小均方误差(MMSE)算法、小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法，基于DOA算法中的最小方差无畸变响应(MVDR)算法、特征子空间(ESB)算法等叫3.2.1基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。
根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE算法、LMS算法等进行最优波束形成。
1.最小均方误差算法(MMSE) 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。
阵输入矢量为：兀(“)=［召(“),...,心(n)f(3-24)对需要信号d(n)进行估计，并取线性组合器的输出信号y(”)为需要信号〃(“)的估计值d(n)f即d(n) = y(n) = w H x(n) = x' (n)w(3-25)估计误差为：e(〃)= = d(n)-w n x(n)(3-26)最小均方误差准则的性能函数为：§ = £{le⑴鬥(3-27)式中纠}表示取统计平均值。
最佳处理器问题归结为，使阵列输出y(n) = w T X(n)与参考信号〃⑴的均方误差最小,即：MinE{ I ⑴门(3-28)式(3-28)也就是求最佳权的最小均方准则。
由式(3-26)〜(3-28)得：§ = E{ I e(/) I2 ) = E{e(ii)e\n)} =E{ I d(n)f}-2 Re[vr7r v J + w HR^w(3-29)其中，Re表示取实部，并且：= E[x(n)x n (n)](3-30)为输入矢量x(“)的自相关矩阵。
自适应波束形成技术应用基础研究
自适应波束形成技术应用基础研究应用一《自适应波束形成技术在手机信号优化上的奇妙应用》咱先说说这手机信号，相信大家都有过那种体验，有时候正和朋友聊得热火朝天，突然手机信号就像闹脾气一样，变得断断续续的，那叫一个心烦。
我就有这么一次亲身经历，那天我在电梯里，正和客户通电话谈生意呢，电梯一开始往下走，那信号就开始变得模糊不清，我这边嗯嗯啊啊地应着，心里别提多着急了，生怕因为这信号问题把这单生意给搞黄了。
不过啊，自适应波束形成技术就像是个聪明的小助手，在这种时候就能派上大用场。
它可以根据手机周围的信号环境，自动调整接收和发射信号的方向。
比如说，当检测到周围有干扰信号时，它就像个灵活的小侦探一样，迅速找出干扰源的方向，然后巧妙地避开，让手机能更准确地接收到基站传来的信号。
就好比在拥挤的马路上开车，要是遇到堵车或者乱穿马路的行人，正常行驶就会受到影响。
而自适应波束形成技术就像是一个经验丰富的老司机，能灵活地绕开这些“障碍物”，确保信号这条路畅通无阻。
经过技术优化后的手机，就算是在电梯这种信号不太好的地方，也能保持相对稳定的通话，我那次在电梯里也就顺利地谈完了生意，心里的大石头这才落了地。
它的这个自适应能力就好像人的大脑一样灵活，能根据不同的情况做出最恰当的反应。
不管周围的信号环境多么复杂多变，它都能让手机信号保持在一个比较好的状态，真的是给我们的生活带来了大大的便利，让我们再也不用为那飘忽不定的信号发愁啦。
应用二《自适应波束形成技术在汽车雷达防撞系统里的神奇表现》开车的朋友肯定都对汽车防撞这事儿特别上心。
有一次啊，我开着车在高速公路上正美滋滋地往前跑，突然，前面那辆车不知道咋回事，来了个急刹车。
我当时心里一紧，赶紧踩刹车，还好反应快，没追尾上去。
但这事可把我吓得不轻，一身冷汗都出来了。
这时候啊，我就想到要是汽车的防撞系统能更智能、更可靠就好了。
嘿，你还别说，自适应波束形成技术就像是给汽车防撞系统装上了一双“火眼金睛”。
MVDR自适应波束形成算法研究解读
MVDR 自适应波束形成算法研究1 MVDR 自适应波束形成算法研究摘要波束形成技术和信号空间波数谱预计是自由空间信号阵列办理的两个主要研究方面。
MVDR 是一种鉴于最大信干噪比（ SINR）准则的自适应波束形成算法。
MVDR 算法能够自适应的使阵列输出在希望方向上功率最小同时信干噪比最大。
将其应用于空间波数谱预计上能够在很大程度上提升分辨率和噪声克制性能。
本文将在深入剖析 MVDR 算法原理的基础上，经过计算机仿真和海上试验数据办理的结果，剖析了 MVDR 算法在高分辨率空间波数谱预计应用中的性能。
同时经过比较对角加载前后的数据办理结果，剖析对角加载对 MVDR 的改良成效。
重点词：波束形成；空间波数谱预计；MVDR ；对角加载Study of MVDR Self-adapting Beam-forming AlgorismAbstractBeamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle. It can self-adaptingly make the array output reach maximum on the expected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of computer emulation and the processing of experimental data. Furthermore, this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.Keywords: Beam-forming ；Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR ；Diagonal loading目录1．前言 (4)2．MVDR 自适应波束形成算法原理 (4)2． 1MVDR 权矢量 (4)2． 2协方差矩阵预计 (6)2． 3MVDR 性能剖析 (7)2． 4MVDR 算法在空间波数谱预计中的应用 (8)仿真切验 1 (8)仿真切验 2 (9)应用实例 1 (9)3． MVDR 性能改良 (11)3． 1 快拍数不足对 MVDR 算法的影响 (11)仿真切验 3 (13)3． 2 对角加载 (14)仿真切验 4 (15)3． 3 R xx代替R NN的偏差剖析 (16)仿真切验 5 (17)3． 4 对角加载应用实例 (18)应用实例 2 (18)总结 (21)参照文件 (22)MVDR 自适应波束形成算法研究4一．前言MVDR （ Minimum Variance Distortionless Response）是 Capon 于 1967 年提出的一种自适应的空间波数谱预计算法。
基于内插变换的虚拟天线波束形成技术研究的开题报告
基于内插变换的虚拟天线波束形成技术研究的开题报告一、选题背景随着信息技术的快速发展，无线通信技术已经成为人们生活中不可或缺的一部分，尤其是在移动通信领域。
然而，在实际应用中，由于信号穿透能力差、强度衰减等问题，其覆盖范围和通信质量会受到限制。
因此，虚拟天线波束形成技术的研究与应用越来越受到关注。
基于内插变换的虚拟天线波束形成技术是目前比较热门的一种技术，它能够利用多个接收天线收集信号，并利用单个发射天线发射波束进行通信，从而提高通信质量和覆盖范围。
因此，本课题希望通过研究该技术的实现原理和应用方法，进一步提高有线和无线通信的质量。
二、研究内容和方法（一）研究内容该课题主要研究基于内插变换的虚拟天线波束形成技术的实现原理和应用方法，包括以下主要内容：1.虚拟天线波束形成技术的基本原理和发展历程；2.内插变换技术的原理及其在虚拟天线波束形成中的应用；3.基于内插变换的虚拟天线波束形成技术的算法和实现方法；4.通过MATLAB仿真平台对该技术进行仿真分析；5.通过实验验证，在不同的通信环境（如室内、室外）中测试该技术的效果。
（二）研究方法1.文献调研：阅读相关文献，掌握虚拟天线波束形成技术的发展历程、应用领域和研究进展。
2.理论分析：深入研究基于内插变换的虚拟天线波束形成技术的原理及其在通信领域的应用。
3.仿真验证：通过MATLAB仿真平台，对该技术进行仿真分析和性能评估。
4.实验验证：设计相应的实验系统，并在不同的通信环境下进行测试和评估。
三、研究意义和创新点1.该课题的研究结果可以为无线通信技术的发展提供新思路和新方法，同时也可以提高其覆盖范围和通信质量。
2.本课题的研究方法和实验验证过程可以为相关领域的研究提供参考，具有一定的创新性。
3.通过对虚拟天线波束形成技术的内插变换技术实现原理和应用方法的研究，可以为后续相关研究提供基础和借鉴。
四、研究计划和进度安排1.第一年（1）阅读相关文献，了解虚拟天线波束形成技术的基本原理和发展历程；（2）深入研究内插变换技术的原理及其在虚拟天线波束形成中的应用；（3）掌握虚拟天线波束形成算法和实现方法；（4）搭建MATLAB仿真平台，进行仿真分析。
相控阵天线波束赋形算法研究的开题报告
相控阵天线波束赋形算法研究的开题报告一、选题背景相控阵天线作为一种现代通信和雷达系统中常用的天线技术，能够实现对目标的快速、精确的探测和跟踪。
波束赋形是相控阵天线重要的应用之一，它通过对相控阵天线各个阵元的相位和振幅进行控制，形成一个特定方向的波束，以达到在该方向上增益大、其它方向上增益小的目的。
波束赋形技术广泛应用于雷达、通信、天基遥感等领域。
目前，相控阵天线波束赋形技术已经得到了广泛的研究和应用，其关键问题之一是波束赋形算法的设计和优化。
波束赋形算法可以根据系统的需求，优化天线阵列的波束方向和形状，最大限度地提高系统的性能和可靠性。
因此，对相控阵天线波束赋形算法的研究至关重要。
二、研究内容和意义本研究将针对相控阵天线波束赋形算法展开研究，主要包括以下内容：1. 对相控阵天线波束赋形技术进行深入研究，了解其基本原理和特点，掌握波束赋形算法关键技术。
2. 分析不同形态波束赋形算法的优缺点，并提出一种具有高效性、精度和实用性的波束赋形算法。
3. 对所提出的波束赋形算法进行仿真实验和性能测试，验证其有效性、稳定性和可靠性，并与已有的算法进行比较和分析。
4. 将所提出的波束赋形算法应用于相应的通信和雷达系统中，进一步测试和改进算法，提高系统的性能和效率。
本研究的意义主要在于：1. 为相控阵天线波束赋形算法的研究提供新的思路和方法，拓宽研究领域。
2. 提出一种高效实用的波束赋形算法，为相控阵天线技术的应用提供有效保障。
3. 加深对相控阵天线波束赋形技术的理解和应用，为其在通信、雷达、天基遥感等领域中的应用提供技术支持。
三、研究方法和步骤本研究将采用以下研究方法和步骤：1. 文献综述和理论分析。
对相控阵天线波束赋形技术进行文献综述和理论分析，了解相关的研究成果和现状，明确研究的方向和目标。
2. 算法设计和优化。
根据需求和目标，提出一种高效实用的波束赋形算法，并进行算法优化和改进。
3. 仿真实验和性能测试。
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哈尔滨工业大学（威海） 毕业设计（论文）开题报告
题 目 几种自适应波束形成算法性能分析 专 业 电子信息工程 学 号 100250210 姓 名 付鹏成 指导教师 王军 2014年 3月 24日 哈尔滨工业大学本科毕业设计（开题报告）
- 1 - 1 课题来源及研究的目的和意义 1.1 课题来源 自适应阵列天线的研究可以追溯到20 世纪60 年代, 其中最具代表性的工作包括Adams 提出的基于SNR 输出的自适应处理器以及Widrow 提出的宽带和窄带自适应阵列结构。 自适应波束形成通过不同的准则来确定自适应权, 并利用不同的自适应算法来实现。主要的准则有:最小均方误差( MSE) 准则; 最大信噪比( SNR) 准则;最大似然比( LH ) 准则; 最小噪声方差( NV ) 准则等。Monzingo和Miler在他们的专著中阐述了理想情况下这4 种准则是等价的。不管选择什么样的准则, 都是要采用一定的算法调整阵波束方向图, 从而实现自适应控制。 自适应算法的分类有几种, 按照算法的实现可以分为开环算法和闭环算法。早期主要注重于闭环算法的研究, 主要的闭环算法有最小均方( LMS ) 算法、差分最陡下降( DSD) 算法、加速梯度( AG) 算法以及它们的变形算法。闭环算法简单、性能可靠, 不需数据存储。但其主要缺点是收敛于最佳权的响应时间取决于数据特征值分布, 在某些干扰分布情况下, 算法收敛速度较慢, 从而大大限制了它的应用场合。因此, 近20年来, 人们把兴趣更多集中在开环算法研究上。REED 等人最早提出了著名的开环算法: 直接求逆( DMI 或SMI) 法。DMI 法通过直接干扰方差矩阵的逆来求解Winner-Hopf 方程以获得最优权值, 然后作加权相消, 它的收敛速度和相消性能都比闭环算法好得多。随着数字技术的迅速发展, 高速度芯片的产生为开环算法提供了更好的前提条件。 近年来，自适应波束形成算法在通信雷达、声纳、生物医学工程等科技领域 中到了极为广泛的应用。在实际应用中，如果信号源、天线阵列出现误差，传统的自适应波束形成算法性能将会下降。但是对于稳健的自适应波束形成算法。环境及天线阵列的误差和不确定性是必须要考虑的关键问题。这里对稳健的自适应波束形成算法的研究现状与发展动态进行了较为详细的评述。 传统的算法在设计波束形成器时，都是假定在其训练数据中不含有期望信号。这时的波束形成器对于阵列响应误差和有限次快拍数据的稳健性非常好。但 是在许多情况下，干扰和噪声信号的观测数据不可避免地要被期望信号所污染。而即使在理想情况下，这时精确的知道期望信号的方向向量，在有限次快拍训练数据中含有的 响应之间的不匹配。自适应阵列信号处理对于这类误差的反应非常敏感。因为这时期望信号分量会被当作干扰抑制掉。阵列校正误差及观测方向的偏差等现象在实际中经常出现。 引起自适应波束形成算法性能降低的原因除了阵列响应误差外，由于信道
的不稳定、干扰和天线的移动、天线的转动等所造成的波束形成器训练数据的不稳定性也是一个主要原因。首先即使在训练数据中不包含期望信号，这种不稳定性也会限制自适应波束形成算法的性能进而当在训练数据中含有期望信号时，波束形成器性能会进一步严重降低；最后如果出现快速移动的干扰。波束形成器的性能将会崩亏。因为这时自适应权向量的收敛速度跟不上干扰的变化，不能有效的对干扰形成零陷。 哈尔滨工业大学本科毕业设计（开题报告） - 2 - 1.2 研究的目的和意义 自适应波束形成算法核心是通过一些自适应波束形成算法获得天线阵列的最佳权重，并最终最后调整主瓣专注于所需信号的到达方向，以及抑制干扰信号，通过这些方式，天线可以有效接收所需信号。在实际应用中，收敛性，复杂性和鲁棒性的速度是在选择自适应波束形成算法时要考虑的主要因素。这次研究将聚焦于最小均方（LMS）算法和样本矩阵求逆（SMI）的算法，分析它们的性能，并在Matlab 的帮助下将这两个算法应用于自适应。
2 国内外在该方向的研究现状及分析 自适应波束形成算法被广泛用于天线阵列、通信、雷达系统以及生物医学工程。有几种自适应波束形成算法，如最小平均平方算法、采样矩阵求逆算法、恒模算法、递归最小二乘算法、共轭梯度法，等等。在实际应用中，如果信号源、天线阵列出现误差，传统的自适应波束形成算法性能将会下降。但是对于稳健的自适应波束形成算法．环境及天线阵列的误差和不确定性是必须要考虑的关键问题。如今稳健的自适应波束形成算法成为实际应用中的主流。
3 主要研究内容及研究方案 3.1.1 波束成形 波束成形，源于自适应天线的一个概念。接收端的信号处理，可以通过对多
天线阵元接收到的各路信号进行加权合成，形成所需的理想信号。从天线方向图(pattern)视角来看，这样做相当于形成了规定指向上的波束。 例如，将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。同样原理也适用用于发射端。对天线阵元馈电进行幅度和相位调整，可形成所需形状的方向图。 波束成形技术属于阵列信号处理的主要问题：使阵列方向图的主瓣指向所需的方向。 在阵列信号处理的范畴内，波束形成就是从传感器阵列重构源信号。虽然阵列天线的方向图是全方向的，但阵列的输出经过加权求和后，却可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向上，相当于形成了一个“波束”。 波束形成技术的基本思想是：通过将各阵元输出进行加权求和，在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上，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。 “导向”作用是通过调整加权系数完成的。对于不同的权向量，上式对来自不同方向的电波便有不同的响应，从而形成不同方向的空间波束。 哈尔滨工业大学本科毕业设计（开题报告） - 3 - 波束成形的工作过程是怎样的？以热点为例，基站给客户端周期性发送声信号，客户端将信道信息反馈给基站，于是基站可根据信道状态发送导向数据包给客户端。高速的数据计算处理，给出了复形的指示，客户端方向上的增益得以加强，方向图随之整型，相应方向的传输距离也有所增加。AP如果用4组发射天线4x4三组空间流，便能在多天线得到的增益基础上，获取较大的空间分集增益。
3.1.2 自适应波束形成算法 常用的自适应波束成形算法有以下几种：取样协方差矩阵的直接求逆DMI算
法，LMS最小均方算法、RLS递推最小二乘算法(基于参考信号的自适应波束形成的算法)SCB标准CAPON波束形成算法（基于波达角估计的自适应波束形成的算法） Buss gang自适应均衡算法 1. 最小均方算法（LMS） 算法思想是主要在增加很少运算量的情况下能够加速其收敛速度，这样在自适应均衡的时候就可以很快的跟踪到信道的参数，减少了训练序列的发送时间，从而提高了信道的利用率。 2. RLS算法
3. DMI算法 DMI 算法又称SMI(采样矩阵求逆) 算法。DMI 算法比LMS 算法收敛速度要快得多, 但是DMI 算法需要矩阵求逆运算, 运算量大, 硬件实现复杂, 这使它的实际应用受到限制。 哈尔滨工业大学本科毕业设计（开题报告）
- 4 - 图1.三种算法比较 3.2 研究方案 3.2.1 建立信号模型、阵列模型 智能天线的阵元排列方式有直线型、圆环型、平面型等几种类型, 其中等间距线天线阵最为常见, 下面的讨论基于等间距线天线阵, 如图1 所示。
首先建立智能天线的信号模型[2, 7]。设等间距线天线阵的阵元个数为L , 阵元间距d , 以第1个阵元作为参考阵元, 信号s( t) 的入射方向与天线阵法线方向的夹角为H。s( t )到达第i个阵元与到达参考阵元的时间差为
1sindtic ( 1)
其中c 为光速。信号s( t ) 在参考阵元上的感应信号图2 窄带波束形成器结构Fig12 The structure of narrow2band beamformer通常可用复数形式表示为 10exp2xtutjft ( 2)
信号s( t) 在第I 个阵元上的感应信号可表示为 10exp2ixtxtjft
=12exp1sinxtjid ( 3) 哈尔滨工业大学本科毕业设计（开题报告） - 5 - 这里K为载波波长。把信号s( t) 在天线阵上感应的信号用向量表示为 121,,...,TLxtxtxtxtxt
( 4)
其中A( H) 称为引导向量。考虑噪声, x( t ) 可表示为 1xtxtntx( t ) = A( H) x1( t) + n ( t) ( 5)
窄带传输条件下采用窄带波束形成器, 如图2。
根据不同的准则 选取加权向量w, 可使某个方向上的信号得到最佳合并,而其他方向上的干扰和信号则被抑制。 将窄带波束形成器同时域FIR 滤波器进行比较后可以发现, 两者结构类似, 而且两者的参数还存在一定的对应关系, 时域FIR 滤波器在时域对信号进行处理, 而窄带波束形成器在空域对信号进行处理, 所以窄带波束形成器通常又可称为空域滤波器。 和窄带波束形成器不同, 宽带波束形成器中每个阵元接收到的信号都要用一个FIR 滤波器进行处 。理, 由于信号中不同的频率分量通过天线阵产生的相移不同, 采用这样的结构能对相移差进行补偿, 因而这种处理器具有频率选择性。由此可见,宽带波束形成器同时在空域和时域对接收到的信号进行处理, 这种处理方式称为空时阵列处理。