波束形成算法是一种通过改变天线阵列的发射方向和信号相位来实现信号聚焦和干扰抑制的技术。通常在多用户通信或干扰环境中使用,通过将发射信号聚焦向目标用户或方向,以降低传输信号的功率和减少干扰。同时,该算法可以在接收端抑制非期望信号,提高信噪比。 波束形成算法通常有线性递归方差最小(LMS)和最小二乘(LMS)两种算...
波束形成算法是一种利用阵列信号处理方法,通过调整合成波束的权重和相位,以实现信号增强或抑制的技术。其目的是改变阵列天线的指向性,从而增强感兴趣的信号,抑制干扰和噪声。 常见的波束形成算法包括最小均方误差(Least Mean Square, LMS)算法、最大信噪比(Maximum Signal-to-Noise Ratio, MSNR)算法、最大似然(Maximum...
自适应研究的重点一直都是自适应算法,经典的自适应波束形成算法可分为闭环算法(反馈控制算法)和开环算法(也称直接求解方法)。 一般而言,闭环算法比开环算法要简单,实现方便,但其收敛速率受到系统稳定性要求的限制。闭环算法包括最小均方(LMS)算法、差分最陡下降(DSD)算法、加速梯度(AG)算法及3种算法的变形。 后来...
波束形成算法是在一定准则下综合各个输入信息来计算最优权值的数学方法。下面说一些最常见、最重要的准则。 最大信噪比准则(MSNR):使得期望信号分量功率和噪声分量功率之比最大,但是必须知道噪声的统计量和期望信号的波达方向。 最大信干噪比准则(MSINR):使得期望信号功率与干扰功率及噪声分量功率的和的比值最大。
在雷达及声纳信号处理系统中,波束形成算法通常采用DSP软件编程实现,控制逻辑电路采用CPLD来完成,这种方法具有软件编程灵活、功能易于扩展的优点,但对于实时性能要求很高的系统,如雷达、声纳探测和超声成像等系统中为了提高对目标变化实时跟踪和测量,就必须尽量缩短信号处理的时间,过长的运算处理时间会对水下目标的探测性能产...
由于传统的常规波束形成法分辨率较低,这促使人民开始对高分辨技术的探索,自适应波束形成算法很快就成了研究热点,并在近半个世纪的时间里历久不息。 自适应波束形成 自适应波束形成亦称ADBF,它在某种最优准则下通过自适应算法来实现权集寻优的,自适应波束形成能适应各种环境的变化,实时地将权集调整到最佳位置附近。
波束形成算法是智能天线研究中最核心的内容,波束成形技术可依据用户信号在空间传播的不同路径,最佳的形成方向图,在不同到达方向上给予不同的天线增益,形成窄波束对准用户信号,而在其他方向尽量压低旁瓣,采用指向性接收,从而提高系统的容量。 根据实现方式的不同,波束形成算法分为模拟波束形成(AnalogousBeam Forming,ABF)...
波束形成技术通常包括非盲自适应波束合成与盲自适应波束合成。非盲自适应波束形成算法通过发送训练序列或者根据期望信号的波达方向DOA(Direction of Arrival)来捕获期望信号,并抑制干扰信号。但发送训练序列会占用一定的频谱资源[3],在频谱资源日益紧张的今天无疑不合适宜,而根据期望信号的DOA来捕获期望信号时,期望信号的...