基于matlab的-自适应波束形成仿真

波束形成算法是智能天线研究中最核心的内容。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。

波束形成原理:

阵列输出选取一个适当的加权向量以补偿各个阵元的传播时延，从而使得在某一个期望方向上阵列输出可以同向叠加，进而使得阵列在该方向上产生一个主瓣波束；并在可以某个方向上对干扰进行一定程度的抑制。自适应波束形成是在某种最优准则下通过自适应算法来实现权集寻优，自适应波束形成能适应各种环境的变化，实时的将权集调整到最佳位置附近。

波束形成算法：

<1>根据基于的对象不同可以分为：基于方向估计的自适应算法；基于训练信号或者参考信号的方法；基于信号结构的波束形成方法。

<2>根据是否需要发射参考信号分为：非盲算法；盲算法。

自适应波束形成：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。

<1>主要的准则有：最小均方误差(mean square error， MSE)准则；最大信噪比(signal noise ratio，SNR)准则；最大似然比(likelihood ratio，LH )准则；最小噪声方差( noise variance，NV )准则等。

<2>自适应算法按照算法的实现分有：闭环算法；开环算法。

主要的闭环算法：最小均方( least mean square，LMS )算法；差分最陡下降(difference steepest descent，DSD)算法；加速梯度( acceleration gradient，AG)算法；以上算法的变形算法。

闭环算法优点：简单、性能可靠，不需数据存储。

闭环算法缺点：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。

主要的开环算法：直接求逆( DMI或SMI)法。

开环算法优点：

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。

发展趋势：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。

衡量自适应算法性能的好坏标准：算法的收敛速度；算法的稳健性；算法的计算复杂度。