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...
DOA估计的其中一种方法是计算到达不同阵元间的时间差来进行处理的,这一篇博客主要讲的也就是这一种方法中的一个经典算法:MVDR。 而波束形成又是什么呢?在进行声源定位的时候其实也进行了波束形成的过程。波束形成就是令该系统对某些方向的声波具有所需相应的过程。通俗的讲就是说,DOA只是找到了声源来的方向,而波...
最常见的线性波束形成算法是波达波束形成算法(Delay-and-Sum Beamforming)。波达波束形成算法通过对每个传感器的接收或发送信号进行延迟补偿和加权,使得波束在特定方向上相干叠加,从而增强目标信号。 非线性波束形成算法主要包括最大似然估计(Maximum Likelihood)和最小方差无失真响应(Minimum Variance Distortionless Response,...
最近学习了传统波束形成(CBF)的原理,尝试着写出识别一个单声源的波束形成程序。下面按照程序说明一下。 1、初始化 设置一些常数,例如抽样频率,所要计算的频率,时间步等。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clear all;close all;clc;%---初始化常量---%c=334;%声速c fs=1000;%抽样频率fsT...
自适应波束形成通过调节各 阵元的加权幅度和加权相位,来改变阵列的方向图,使阵列天线的主瓣对准期望用户;同时阵列天 线的零点和副瓣对准其他用户,从而提高接收信噪比[1,2]。线性约束最小方差(LCMV)准则是最常 用的自适应波束形成方法。广义旁瓣相消器(GSC)是 LCMV的一种等效的实现结构 [3,4],GSC结构 将自...
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...
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。
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。
波束形成算法的原理如下: 1.传输信号:首先,发送端根据波束形成算法生成一组复振幅和相位的权值。这些权值可以根据不同的算法计算,如最大比合并(Maximum Ratio Combining,MRC)、分集最小均方差(Minimum Mean Square Error,MMSE)和零交叉零自相关函数(Zero-Crossing Zero-Autocorrelation,ZZC)。然后,通过适当的信号加工方...