智能天线自适应波束形成算法的研究

巨大的通信需求量与有限的频谱资源之间的矛盾越来越突出,智能天线凭借其特有的空间滤波的特性,采用空分多址方式,高效率地使用频谱资源,在保证通信质量的基础上大规模地提高系统容量。按照非盲算法与盲算法的分类,分别介绍了非盲目算法中的最小均方算法和盲目算法中的最小二乘恒模算法,并对两种算法通过matlab进行仿真。     

智能天线波束形成算法分析

本文重点介绍了自适应方式下的智能天线;然后研究了三种经典的自适应波束形成算法——最小均方误差算法、递归最小二乘算法、恒模算法,并对这三种算法在MATLAB中进行了仿真,分别得出了期望信号在迭代过程中的误差变化,期望信号和干扰信号在迭代过程中的增益变化及迭代完成达到收敛后的天线方向图,分析了收敛速度及各项性能指标,并对三种算法做了性能比较。     

皮智能天线中的LMS自适应波束形成研究

自适应波束形成是智能天线的核心技术,其主要思想是利用自适应算法调整阵列权向量,使天线主瓣指向有用信号,干扰方向对准零陷,尽可能地提高阵列输出所需信号的强度,同时减小干扰信号的强度,从而提高阵列输出的信噪比.运用MATLAB仿真对LMS算法收敛性能进行常规研究,但重点研究了收敛因子、阵元个数、阵元间距等阵列系统因素,以及阵列接收信号过程中两波束夹角对LMS自适应波束形成性能的影响,为进一步优化自适应波束形成的性能奠定了基础.     

智能天线自适应波束形成算法的研究

智能天线的自适应算法通过迭代运算获取用于波束形成的最优权值矢量时,是否具有较快的收敛速度和较小的稳态误差成为决定波束形成性能的主要因素。据此提出在传统的LMS算法中引入变步长和变换域的思想,采用改进的自：适应算法用于波束形成。MATLAB仿真结果表明,该算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差,波束形成的性能更优。     

智能天线与自适应数字波束形成技术

相控阵雷达由于阵列天线副瓣偏高容易被电子战系统进行副瓣侦察和干扰。在下一代相控阵雷达的研制中,智能天线已经成为重点发展方向。介绍了智能天线的基本概念、空时联合通道模型,重点阐述了智能天线接收波束形成与发射波束形成的应用。     

基于LMS算法的智能天线自适应波束形成研究

自适应波束形成是智能天线的核心技术,其主要思想是利用自适应算法调整阵列的权向量,将各阵元接收到的信号进行加权求和,把天线阵列形成的波束"导向"到一个方向上,使期望用户信号方向得到最大的增益,并相应地使干扰信号方向得到较低的增益,从而提高系统的性能。本文对智能天线中的自适应波束形成进行研究,运用MATLAB软件对固定步长和变步长LMS算法进行计算机仿真实验。仿真结果表明,基于LMS算法的自适应波束形成器能够形成符合要求的波束图,变步长的LMS算法均方误差收敛效果较好,收敛速度更快,具有较强的实用性。     

一种新的卫星智能天线自适应波束形成算法“

基于遗传算法提出了一种用于卫星智能天线的自适应波束形成算法,在遗传算法的变异操作中使用双变异概率,并将其与最优保留策略和内插交叉算子结合在一起使用,以此来克服传统遗传算法的早熟收敛问题,提高全局收敛能力和可靠性.仿真结果表明,提出的自适应波束形成算法具有良好的收敛性和抗干扰性能,可抵抗卫星通信系统中干扰信号的影响.     

智能天线波束形成技术

文章从全球移动通信发展出发,介绍了智能天线波束形成技术的形成,从波束形成的术语源头讲解其原理,分析其优点。分别从灵活性、对接收信号的处理方式和不同的应用场合对波束形成技术进行分类,并简短分析了数字波束形成的三大最佳权值准则,介绍了最常用的自适应波束形成算法,最后简单讨论了智能天线波束形成技术的发展趋势。     

智能天线发射数字多波束形成方法研究

智能天线技术应用于第三代移动通信系统中具有可以减小因频率复用造成的共信道干扰（CCI）、提高频谱利用效率及增大系统容量、减小发射功率和空间电磁干扰、增加发射效率、对小区进行动态划分等优点。阵列天线的数字多波束形成技术是智能天线中的一项重要技术，关于接收数字多波束形成处理技术国内外相关文献报导较多，而对于发射数字多波束形成技术报导较少。文中主要讨论了两种发射数字多波束的形成方法，并通过计算机仿真试验验证该方法的可行性。此方法对蜂窝定位，空分多址系统的实现也有实用价值。     

一种新的智能天线波束形成算法

在DS/CDMA系统中采用智能天线技术可以增加系统的容量,提高抗干扰性能.智能天线技术的核心是波束形成算法,基于遗传算法提出了一种新的智能天线波束形成算法,算法采用了内插和外推两种交叉算子,克服了遗传算法的早熟收敛问题,提高了全局收敛能力.研究结果表明,提出的智能天线波束形成算法具有良好的收敛性和稳定性,可用于DS/CDMA系统抵抗干扰的影响.     

第三代移动通信智能天线的研究现状及发展趋势分析

本文首先简单地介绍移动通信发展以及第三代移动通信（3G）的技术特征和实现目标，并阐述了如何用多址来解决通信资源紧缺的问题，随后重点讲述智能天线的定义、优点、组成、工作原理、信道模型以及要解决的关键技术问题和发展现状。最后，提出了智能空分多址的概念，并对智能天线未来的发展进行了分析和预测。     

智能天线系统的宽波束形成技术研究

在使用智能天线的无线通信系统中,通常采用覆盖全小区的宽波束发射广播、导频等信道,要求在覆盖的扇区范围内宽波束的增益波动较小并且各天线单元的发射功率基本相等.该文提出了一种基于全小区覆盖的宽波束形成方法.研究表明,该方法具有稳健性高、估计性能良好、易于工程实现等优点.     

一种改进的自适应数字波束形成技术

智能天线技术是移动通信中的关键技术之一。在智能天线中需要确定估计阵元之间的组合权值以尽可能地抑制干扰,增大输出信号的信干噪比,提高系统的性能。本文充分利用DS-CDMA系统中信号波形的统计特性,给出一种新的估计算法,提高组合权值的求解精度,仿真结果证明了方法的有效性。     

智能天线非理想波束赋形对TD-SCDMA系统性能的影响

在实际的无线网络中,由于无线信道的复杂性以及DOA估计的误差,会导致智能天线系统的波束赋形出现一定程度的偏差。该文通过分析智能天线系统的原理,提出了非理想波束赋形智能天线对系统性能影响的研究方法,研究了智能天线系统的鲁棒性以及不理想波束赋形的智能天线对TD-SCDMA系统性能的影响。理论和仿真结果表明,波束赋形的准确度直接影响移动通信系统的性能,系统所能容忍的波束赋形偏差有一个固定的门限值,该门限值随着系统负载的增加而减小。     

智能天线技术综述

综合、详细地论述了智能天线工作原理、信号模型、波束形成算法和应用现状,并提出了目前在智能天线技术研究方面亟待解决的主要问题。     

应用于卫星多波束天线的自适应波束形成算法比较

射频干扰会严重影响卫星通信链路性能,而自适应调零天线是一种有效的卫星抗干扰措施.本文对应用于多波束天线的各种自适应波束形成算法进行对比分析,理论分析与仿真结果皆表明,DMI和RLS算法相对经典的LMS算法而言,在收敛速率和输出信噪干扰比上皆有相当的优越性.这些快速算法适合卫星通信的干扰抑制应用.     

TD-SCDMA系统中智能天线的重复迭代自适应算法

提出一种用于TD-SCDMA系统的重复迭代自适应智能天线算法。通过在自适应算法中把阵列输入信号和作为参考信号的训练序列重复使用,可以在短训练序列情况下实现较好的收敛,提高通信系统的传输效率。对LMS算法中全训练序列重复迭代和滑动窗口重复迭代算法进行了仿真,结果表明,在有限训练序列时本算法比传统LMS算法更好地逼近最佳解。     

智能天线自适应盲波束成形算法研究

智能天线中的自适应算法又称为数字波束成形算法,其中,盲自适应算法是不需要专门的训练信号或确定信号,节省了因接收训练序列和导频信号而占用的频谱资源,提高了频谱利用率。因此,盲自适应波束形成算法受到越来越多的关注。本文主要对现有的各种盲算法原理进行逐一介绍,然后对比了各种算法的优点。     

一种虚拟波束形成自适应加权空间平滑算法

该文提出了一种用于自适应阵列的自适应加权空间平滑算法。通过构造虚拟自适应波束形成问题求取用于子阵协方差矩阵加权的加权向量,然后进行加权空间平滑自适应波束形成。理论分析与仿真结果表明,新算法能更有效地降低期望信号和干扰之间的相关性,使得用于空间平滑的子阵数减少,以降低阵列孔径损失。     

基于LBER的自适应天线波束形成

自适应天线的空间信号处理能力证明了它是解决未来无线电通信容量瓶颈问题的主要措施之一。自适应天线的波束形成算法有很多，简单介绍了LMSE（Least Mean Square Error）算法、CMA（Constant Modulus Algorithm）算法，重点讨论了一种基于最小误比特（Least Bit Error Rate，LBER）的自适应天线空间波束形成算法，从误比特率的角度对这三种算法进行了仿真、比较，得出了分析结果。