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相控阵校准标准一、相控阵校准的主要目的相控阵校准的主要目的是通过一系列的步骤来调整相控阵天线的元件参数，以确保其性能达到设计要求。
相控阵校准需要考虑到诸如幅度平均、相位平均、相位和幅度误差校准等多个方面的问题。
其主要目的包括：确保波束形成的准确性和稳定性；提高相控阵天线的指向精度；提高相控阵天线的抗干扰能力；提高相控阵天线的波束形成效率；降低相控阵天线的成本和维护成本；确保相控阵天线的长期稳定性。
二、相控阵校准的标准相控阵校准的标准是指在相控阵校准过程中需要遵循的一系列规范和要求。
相控阵校准的标准在国际上已经有了一系列的规范，最具代表性的是IEEE标准。
该标准规定了相控阵校准的详细步骤和要求，包括相控阵天线的幅度和相位的校准、波束形成的校准、天线指向的校准等。
相控阵校准的标准还需要考虑到具体的应用领域和需求，比如在雷达领域中，相控阵校准的标准可能更加注重波束形成的准确性和稳定性；而在通信领域中，相控阵校准的标准可能更加注重抗干扰能力和指向精度等。
三、相控阵校准的流程相控阵校准的流程是指相控阵校准的具体步骤和调整过程。
相控阵校准的流程在不同的应用领域中可能会有所不同，但是一般包括以下几个步骤：1. 幅度平均校准。
幅度平均是指确保相控阵天线的各个辐射单元输出的幅度尽可能接近的过程。
幅度平均校准的主要目的是确保波束形成时的波束平稳性和均匀性；2. 相位平均校准。
相位平均是指确保相控阵天线的各个辐射单元输出的相位尽可能一致的过程。
相位平均校准的主要目的是确保波束形成时的波束指向的准确性；3. 相位和幅度误差校准。
相位和幅度误差是指相控阵天线的各个辐射单元输出的相位和幅度与理想值之间的偏差。
相位和幅度误差校准的主要目的是消除这些误差，提高相控阵的波束形成效率和稳定性；4. 波束形成校准。
波束形成校准是指通过对相控阵天线的调整，使其能够形成期望的波束。
波束形成校准的主要目的是确保波束形成的准确性和稳定性；5. 天线指向校准。
一种线性约束连续自适应方向图控制方法邓欣【摘要】针对任意阵列天线的自适应空域滤波和低副瓣控制的问题，提出了一种连续自适应方向图控制方法。
该方法通过采用线性约束最小方差准则的方向图综合算法( LCMV-PS)产生具有低副瓣特性的静态权矢量，利用该权矢量构造出新的约束条件，进行线性约束最小均方误差( LMS )自适应波束形成。
该方法避免了常规的线性约束最小方差( LCMV)算法的矩阵求逆运算，计算复杂度低。
对几种天线阵形的计算机仿真结果表明该方法收敛速度快，稳态性能良好。
%For adaptive spatial filtering and low-sidelobe level controlling for arbitrary array,a sample-by-sample adaptive pattern control method is proposed. By adopting Linearly Constrained Minimum Variance PatternSynthesis( LCMV-PS) ,the method achieves a static weight vector,which has the property of low-sidelobe level. The weight vector is used to construct a new constraint,and based on linearly constrained Least Mean Square( LMS) the optimal weight vector of adaptive beamforming is obtained. The method a-voids the inverse of the sample covariance matrix, thus enjoying lower computational complexity. Simula-tions for several kinds of antenna structure demonstrate that the method has a fast convergent rate and better performance than other sample-by-sample pattern control methods.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2016(056)007【总页数】6页(P777-782)【关键词】阵列信号处理;自适应波束形成;方向图控制;最小均方算法【作者】邓欣【作者单位】中国西南电子技术研究所，成都610036【正文语种】中文【中图分类】TN911.7近几十年来，自适应阵列处理已广泛应用于雷达、通信、电子对抗、导航等众多领域。
⾃适应信号处理综述（终稿）⾃适应信号处理综述曹志锋（长沙理⼯⼤学电⽓与信息⼯程学院学号：0000000）摘要：本⽂对⾃适应信号处理的发展进程做了简单的介绍，并阐述了⾃适应信号处理的基本原理及其算法的推导。
介绍了⾃适应信号处理技术在滤波、系统辨识、⾃适应均衡、回波抵消、谱估计、谱线增强、⾃适应波束形成等⽅⾯的应⽤, 并介绍了其发展前景。
关键字：⾃适应信号处理；LMS算法；滤波；系统辨别An Overview of Adaptive Signal ProcessingAbstract: In this paper, adaptive signal processing of the development process to doa brief introduction, And describes the basic principles of adaptive signal processing andalgorithm derivation . Inthistext,the applicationof thetechnology of adaptive signalprocessing is introduced in filtering,system analysis,adaptive equilibria, echocancelation,spectrum estimation,spectrumboosting-up, adaptive beam’s forming and soon,as well as its future.Keywords:adaptive signal processing;LMS algorithm;filtering; system recognition0引⾔⾃适应信号（Adaptive Signal Processing）处理的研究⼯作始于20世纪中叶。
在1957年⾄1960年间，美国通⽤电⽓公司的豪厄尔斯（P.Howells）和阿普尔鲍姆（P.Applebaum），与他们的同事们研究和使⽤了简单的是适应滤波器，⽤以消除混杂在有⽤信号中的噪声和⼲扰。
阵列天线相位计算方式
1. 理论基础，阵列天线的相位计算方式基于波束形成理论和信
号处理原理。
波束形成是通过对每个天线的信号加权和相位控制来
实现对特定方向的信号增强，这需要对天线之间的相对相位进行精
确计算。
2. 数学模型，相位计算通常涉及使用复数表示天线信号的振幅
和相位。
通过对每个天线的复数权重进行调整，可以实现所需的波
束形成和指向。
3. 阵列几何结构，阵列天线的相位计算方式还涉及到天线之间
的间距和排列方式。
不同的阵列结构需要采用不同的相位计算方法，例如均匀线阵、均匀面阵等。
4. 波束形成算法，常见的相位计算方式包括波束形成算法，如
波达方向估计（DOA）算法、最小均方（LMS）算法、协方差矩阵操
纵（CMA）算法等。
这些算法通过对接收到的信号进行处理，计算出
每个天线的相位权重。
5. 实时调整，相位计算方式还需要考虑到实时性和动态性，因
为在实际应用中，阵列天线需要根据信号的变化实时调整相位来跟踪目标或抑制干扰。
总的来说，阵列天线的相位计算方式涉及到波束形成理论、数学模型、阵列结构、波束形成算法和实时调整等多个方面，需要综合考虑各种因素来实现对特定方向的信号控制和优化。
信号处理技术在声呐检测中的应用声呐（sonar）是一种利用声波进行远程探测的技术。
利用声波进行探测有许多优势，例如与雷达相比，在海洋中遇到的阻抗匹配问题会相对较少。
同时，声波的传输速度较慢，可以在深度较大的海域中进行探测，而雷达往往在深度超过几百米的地方就变得不实用。
然而，在声呐探测中，信号的处理是至关重要的。
声波在水中的传播速度受到诸如水温、深度、盐度等因素的影响，从而引起了时延扩展。
此外，繁杂的水下环境还会引起各种声波干扰和杂波。
这些都会对声呐信号的质量带来很大的不利影响，从而影响到探测的准确性和可靠性。
为了克服这些问题，信号处理技术被广泛应用于声呐探测中。
下面将介绍几种常见的信号处理技术及其在声呐探测中的应用。
1.滤波技术滤波技术可以削弱信号中的杂波噪声，从而提高信号质量。
在声呐中，高斯白噪声是一种常见的杂波噪声。
为了削弱这些高斯白噪声，常用的滤波器有带通滤波器、带阻滤波器、低通滤波器和高通滤波器等。
其中，低通滤波器用于滤波掉高频噪声，高通滤波器用于滤波掉低频噪声，带通滤波器和带阻滤波器则可以选择性地滤波掉一定频段内的噪声。
2.自适应滤波技术自适应滤波技术是一种更加创新的滤波技术，可自动调整滤波器中的参数，以适应不同的噪声环境。
自适应滤波器通常采用LMS（最小均方误差）算法或其变体，对输入信号进行滤波。
在声呐探测中，这种技术可以根据噪声的变化重新调节滤波器参数，提高信号的准确性和可靠性。
3.波束形成技术波束形成技术是一种被广泛应用于声呐探测的技术。
它利用阵列中的多个传感器（通常是麦克风或水听器）来接收声波信号，并将这些信号进行数字处理。
该技术可以提高声呐的空间解析度，从而提高检测的精度。
波束形成技术通常有两种类型：传统波束形成和自适应波束形成。
自适应波束形成技术可以自适应地调整每个传感器的加权系数，以最大化信号峰值和抑制杂波噪声。
4.脉冲压缩技术脉冲压缩技术是一种对信号进行时域压缩的技术，以增强信号的能量。
LMS波束形成代码（matlab） LMS算法的仿真程序： %lms 算法 clear all close all hold off%系统信道权数 sysorder = 5 ;%抽头数 N=1000;%总采样次数 inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列 n = randn(N,1); [b,a] = butter(2,; — Gz = tf(b,a,-1);%逆变换函数
h= [;;;;;];%信道特性向量 y = lsim(Gz,inp);%加入噪声 n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号 d = y + n;%期望输出信号 totallength=size(d,1);%步长 N=60 ; %60节点作为训练序列 %算法的开始 w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化 for n = sysorder : N u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u的矩阵 … y(n)= w' * u;%系统输出
e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 if n < 20 mu=; else mu=; end w = w + mu * u * e(n) ;%迭代方程 end %检验结果 for n = N+1 : totallength > u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;
y(n) = w' * u ; e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 end hold on plot(d) plot(y,'r'); title('系统输出') ; xlabel('样本') ylabel('实际输出') figure , semilogy((abs(e))) ;% e的绝对值坐标
title('误差曲线') ; xlabel('样本') ylabel('误差矢量') figure%作图 plot(h, 'k+') hold on plot(w, 'r*') legend('实际权矢量','估计权矢量') title('比较实际和估计权矢量') ; axis([0 6 ]) ！ 算法的仿真程序：
%lms 算法 clear all close all hold off%系统信道权数 sysorder = 5 ;%抽头数 N=1000;%总采样次数 inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列 n = randn(N,1); [b,a] = butter(2,; Gz = tf(b,a,-1);%逆变换函数 … h= [;;;;;];%信道特性向量
y = lsim(Gz,inp);%加入噪声 n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号 d = y + n;%期望输出信号 totallength=size(d,1);%步长 N=60 ; %60节点作为训练序列 %算法的开始 w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化 for n = sysorder : N u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u的矩阵 y(n)= w' * u;%系统输出 、 r(n)=u'*u;%自相关矩阵
e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 fai=.0001;%修正参数，为防止u'*u过小导致步长值太大而设置的 if n < 20 mu=; else mu=; end w = w + mu * u * e(n)/(r(n)+fai) ;;%迭代方程 end %检验结果 | for n = N+1 : totallength
u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ; y(n) = w' * u ; e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 end hold on plot(d) plot(y,'r'); title('系统输出') ; xlabel('样本') ylabel('实际输出') ! figure
semilogy((abs(e))) ;% e的绝对值坐标 title('误差曲线') ; xlabel('样本') ylabel('误差矢量') figure%作图 plot(h, 'k+') hold on plot(w, 'r*') legend('实际权矢量','估计权矢量') title('比较实际和估计权矢量') ; — axis([0 6 ])
算法的仿真程序： % RLS算法 randn('seed', 0) ; rand('seed', 0) ; NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for training Order = 32 ; % 自适应滤波权数 Lambda = ; % 遗忘因子 Delta = ; % 相关矩阵R的初始化 x = randn(NoOfData, 1) ;%高斯随机系列 h = rand(Order, 1) ; % 系统随机抽样 · d = filter(h, 1, x) ; % 期望输出
% RLS算法的初始化 P = Delta * eye ( Order, Order ) ;%相关矩阵 w = zeros ( Order, 1 ) ;%滤波系数矢量的初始化 % RLS Adaptation for n = Order : NoOfData ; u = x(n:-1:n-Order+1) ;%延时函数 pi_ = u' * P ;%互相关函数 k = Lambda + pi_ * u ; K = pi_'/k;%增益矢量 e(n) = d(n) - w' * u ;%误差函数 ' w = w + K * e(n) ;%递归公式
PPrime = K * pi_ ; P = ( P - PPrime ) / Lambda ;%误差相关矩阵 w_err(n) = norm(h - w) ;%真实估计误差 end ; % 作图表示结果 figure ; plot(20*log10(abs(e))) ;%| e |的误差曲线 title('学习曲线') ; xlabel('迭代次数') ; ylabel('输出误差估计') ; ? figure ;
semilogy(w_err) ;%作实际估计误差图 title('矢量估计误差') ; xlabel('迭代次数') ; ylabel('误差权矢量') ; 4.自适应均衡器的仿真程序： % Illustration of the conventional RLS algorithm close all; W=; Nexp=10; N=2000; ^ Nmc=1; % Number of ensemble realizations
M=11;%抽头系数 lambda=;%遗忘因子 varv=;%噪声方差 h=zeros(3,1);%h的初始化 er=zeros(N,Nmc);%er的初始化 h(1)=*(1+cos(2*pi*(1-2)/W)); h(2)=*(1+cos(2*pi*(2-2)/W)); h(3)=*(1+cos(2*pi*(3-2)/W)); % 学习曲线 hc=[0 h(1) h(2) h(3)]'; * n0=7;
t=(1:N)'; for i=1:Nmc y=sign(rand(N,1);%输入信号 v=sqrt(varv)*randn(N,1);%噪声信号 x=filter(hc,1,y)+v;%信号混合 x=[zeros(M-1,1);x];%x矩阵 yd=zeros(N+M-1,1); %延迟信号初始化 e=yd; yd(n0+M-1:N+M-1)=y(1:N-n0+1); % CRLS 算法 . % Initialization
lambda=; P=(10^-3)*eye(M,M); c=zeros(M,1); g=c; glambda=g; % 迭代范围 for n=M:M+N-1 xn=flipud(x(n-M+1:n)); glambda=P*xn; alphal=lambda+conj(glambda')*xn; ） g=glambda/lambda;a(n)=1-conj(g')*xn;
P=(P-g*conj(glambda'))/lambda; P=(P+P')/2; e(n)=yd(n)-conj(c')*xn; c=c+g*conj(e(n)); end end eplot=e(M:M+N-1).^2; subplot(2,1,1), plot(t,abs(eplot)) ylabel('|e(n)|^2'); xlabel('n'); ' subplot(2,1,2), plot(t,a(M:M+N-1));
ylabel('\alpha(n)'); xlabel('n'); 5.自适应陷波器的仿真程序： N=400; %总采样长度 t=0:N-1; %时间的变化范围 s=sin(2*pi*t/20); %输入信号 A=; %干扰信号的幅值 fai=pi/3;%干扰信号的相移 n=A*cos(2*pi*t/10+fai);%干扰信号 x=s+n;%信号混合 [ subplot(2,2,1);%作第一子图
