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

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。     

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。     

自适应波束形成算法的研究

自适应波束形成是智能天线的关键技术,其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。本文聚焦于最小均方(LMS)算法和样本矩阵求逆(SMI)的算法,分析了它们的性能,并在Matlab的帮助下将这两个算法应用于自适应波束形成。     

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.     

智能天线自适应波束形成技术现状及发展

文章介绍了智能天线自适应波束形成技术的基本概念及典型自适应波束形成方法，归纳了自适应波束智能天线的主要结构形式。在此基础上，分析了自适应波束智能天线实现中面临的几个问题，探讨了自适应波束形成技术未来的发展趋势。     

LMS自适应波束形成方法研究

研究了最小均方误差（LMS）和归一化最小均方误差（NLMS）自适应波束形成方法的性能,分析了影响波束形成性能的因素,通过计算机仿真实验验证了搜索步长、迭代次数、快拍对波束形成性能的影响,并比较了两种方法的收敛速度、稳态误差和抗干扰性能。     

智能天线自适应波束赋形算法的研究

智能天线作为3G及未来移动通信的核心技术，是当前通信领域的研究热点。阐述了智能天线的基本原理，并对自适应波束赋形算法进行了分类，较为详细地比较和分析了几种算法的特点及其适用条件。基于算法的现状，提出了未来的研究方向。     

智能天线自适应算法研究

智能天线是第三代移动通信系统的关键技术之一。本文在简要介绍智能天线的基本原理和系统组成的基础上,详细论述了智能天线的自适应算法和技术优势。     

基于CMA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”到特定方向上。本文介绍了恒模算法（CMA）和最小二乘恒模算法（LS—CMA）两种盲波束形成算法并运用Matlab软件对两种算法进行仿真分析,仿真结果表明,LS—CMA具有更快的收敛速度以及更好的抗干扰能力。     

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.     

智能天线数字波束形成的LMS-DRMTCMA算法

本文提出一种适用于TD-SCDMA智能天线系统数字波束形成的LMS(最小均方)解扩重扩多目标恒模阵列(LMS-DRMTCMA)算法。该算法通过将Z.Rong等提出的LS解扩重扩多目标恒模阵列(LS-DRMTCMA)参考信号形成方法应用到LMS算法,并将TD-SCDMA标准提供的训练序列用于加速算法的收敛,使运算量远低于LS-DRMTCMA算法,明显低于导频LMS解扩重扩多目标阵列(LMS-DRMTA)算法。LMS-DRMTCMA算法还适用于激活用户数远大于天线阵元数的移动通信系统。仿真实验表明,LMS-DRMTCMA算法比LS-DRMTCMA算法和导频LMS-DRMTA算法具有更低的误码率,适合在极低信噪比环境中工作。LMS-DRMTCMA算法具有运算量低、易于实时实现的特点。     

基于MUSIC和LMS算法的智能天线设计

基于来渡方向估计和自适应波束成形的智能天线系统,用多重信号分类(MUSIC)算法实现来波方向估计,辨识天线阵列上接收信号的各个方向,使用最小均方误差(LUS)的自适应算法控制天线的主辩方向,实现对期望信号的跟踪,同时实现对干扰信号的零陷处理.文中使用Matlab编程进行计算机仿真,通过仿真结果,MUSIC算法可以识别天线接收端的信号的入射方向,LMS算法可以实现对干扰信号的抑制.     

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。     

一种变步长LMS波束形成算法性能研究

智能天线的自适应算法通过迭代运算获取波束形成的最优权值矢量时,收敛速度和稳态误差是衡量一个算法是否优良的关键因素。它们的好坏直接影响着系统波束形成的性能。系统地分析了传统的最小均方（LMs）算法的收敛速度以及稳态误差的性能,在此基础上提出了一种新的变步长LMS算法,将此算法应用于波束形成,并用Matlab软件进行仿真。仿真结果表明,改进后的算法较传统LMS具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。     

智能天线的波束形成算法与实现

提出了一种基于遗传算法的波束形成方法。该方法具有很好的收敛性,与传统的LMS算法相比,遗传算法具有良好的全局搜索能力,对于复杂的搜索空间,能快速地找到最优解。利用FPGA进行空域滤波,通过DSP浮点运算,高效地实现权值估计,避免高位加法进位影响权值速度,使得智能天线波束形成算法的实现简便易行。     

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。     

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.     

智能天线自适应波束的形成与实现

智能天线利用数字信号处理技术，产生自适应定向波束，使天线主波束对准用户信号到达方向．旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向，达到抑制干扰，提高移动通信系统容量的目的。文章研究了自适应波束形成的基本原理及其FPGA实现过程。