智能天线DOA估计及自适应波束形成技术研究概要

自适应波束形成技术简介(总11页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--自适应波束形成技术简介摘要:介绍了自适应波束抗干扰技术的发展历程,以及各种自适应波束形成算法的原理和特点,讨论了自适应波束抗干扰技术的应用情况,探讨了该技术在工程应用上面临的主要问题以及解决途径和方法。

1 引言随着电子干扰理论与技术的迅速发展,电子干扰对雷达构成了严重的威胁。

天线相当于空间滤波器,是雷达抗干扰的第一道防线,天线抗干扰技术主要有低副瓣和超低副瓣、副瓣匿影、自适应副瓣对消、自适应阵列系统、波束控制、天线覆盖和扫描控制等。

传统的雷达天线具有固定的波束方向,不能在抵消干扰的同时自动跟踪期望信号的来向,无法适应未来复杂电磁环境下工作的需要。

自适应阵列天线技术作为一个新的理念,是利用算法对天线的波束实现自适应的控制。

自适应阵列天线抗干扰就是在保证期望信号大增益接收的前提下,自适应地使天线的方向图零陷对准干扰的方向,从而抑制掉干扰或者降低干扰信号的强度。

最初,自适应阵列天线技术主要用于雷达、声纳、军事抗干扰通信等领域,完成空间滤波和定位等。

近年来,随着移动通信及现代数字信号处理技术的迅速发展,利用数字技术在基带形成天线波束成为可能。

天线系统的可靠性与灵活程度得到了大大的提高。

自适应阵列天线技术在雷达中有以下的应用潜力:(1)抗衰落,减少多径效应电波在传播过程中经过反射、折射及散射等多种途径到达接收端。

随着目标移动及环境变化,信号瞬时值及延迟失真变化非常迅速且不规则,造成信号多径衰落。

采用自适应阵列天线控制接收方向,天线自适应地在目标方向形成主波束,并对接收到的信号进行自适应加权处理,使有用接收信号的增益最大,其它方向的增益最小,从而减少信号衰落的影响。

(2)抗干扰能力强利用自适应阵列天线,借助有用信号和干扰信号在入射角度上的差异,选择恰当的合并权值,形成正确的天线接收模式,即:将主瓣对准有用信号,零陷和低增益副瓣对准主要的干扰信号,从而可更有效地抑制干扰。

波束形成和doa估计的关系波束形成和DOA估计是无线通信中重要的技术，它们在提高通信质量和准确性方面发挥着重要作用。

波束形成是通过适当调整天线阵列中各个天线的相位和幅度来形成一个特定方向的波束，从而实现对目标信号的增强和抑制干扰信号的功能。

而DOA估计则是通过对接收到的信号进行处理，推测出信号源的方向信息。

在无线通信中，波束形成和DOA估计紧密相连。

波束形成的目的是将信号能量集中在特定的方向上，从而提高信号的接收质量。

而DOA估计则是通过对接收到的信号进行分析和处理，推测出信号源的方向信息，为通信系统提供更准确的信息。

波束形成和DOA估计的关系可以通过以下几个方面来解释。

波束形成是DOA估计的前提。

只有在波束形成的基础上，才能对接收到的信号进行DOA估计。

波束形成通过调整天线阵列中各个天线的相位和幅度，将信号能量集中在特定方向上，从而提高信号的接收质量。

而DOA估计则是在接收到经过波束形成处理后的信号基础上进行的。

波束形成可以提高DOA估计的准确性。

波束形成通过将信号能量集中在特定方向上，减少了来自其他方向的干扰信号对DOA估计的影响。

这样可以使DOA估计更加准确和可靠。

在实际应用中，波束形成和DOA估计常常是相互协作的，通过不断优化波束形成算法和DOA估计算法，提高系统的性能和可靠性。

波束形成和DOA估计还可以相互促进，进一步提高通信系统的性能。

波束形成可以通过将信号能量集中在特定方向上，提高信号的接收质量，从而为DOA估计提供更准确的输入。

而DOA估计则可以通过对接收到的信号进行分析和处理，推测出信号源的方向信息，为波束形成提供更准确的参数设置。

波束形成和DOA估计在无线通信中密不可分。

它们相互依赖，相互促进，共同提高通信系统的性能和可靠性。

波束形成通过将信号能量集中在特定方向上，提高信号的接收质量；而DOA估计则通过对接收到的信号进行分析和处理，推测出信号源的方向信息。

通过优化波束形成算法和DOA估计算法，可以进一步提高通信系统的性能和可靠性。

移动通信中智能天线波束形成技术研究的开题报告一、选题背景及意义随着移动通信技术的不断发展，移动通信网络的需求越来越高，人们对通信网络的速度、容量和可靠性的要求也越来越高。

智能天线波束形成技术是一种实现高速、高容量、高可靠性的解决方案，得到越来越广泛的应用。

智能天线波束形成技术是利用可调变压器、晶体管控制等技术，实现无线信号的天线波束自动聚焦和追踪，进而增强无线信号的传输范围和可靠性。

智能天线波束形成技术可以实现自适应波束形成和自动跟踪，提高移动通信网络的传输效率和覆盖范围。

二、研究目的和内容本论文旨在研究智能天线波束形成技术在移动通信中的应用，开发出一种实现高速、高容量、高可靠性的解决方案。

具体内容包括：1. 智能天线波束形成技术的原理、优势和应用场景。

2. 移动通信网络中智能天线波束形成技术的实现方法和技术路线。

3. 设计和实现智能天线波束形成技术的硬件系统和软件系统。

4. 分析、测试和验证智能天线波束形成技术在移动通信网络中的性能和可靠性。

三、研究方法和步骤本论文的研究方法和步骤如下：1. 文献综述：通过网络、以及图书馆等途径查阅相关资料，深入分析智能天线波束形成技术的理论研究成果，了解国内外该技术的研究方向、研究现状和发展趋势。

2. 技术分析：对智能天线波束形成技术在移动通信领域的应用进行分析，研究该技术在提高移动通信网络传输效率和覆盖范围方面的具体应用场景和实现方法。

3. 系统设计：以实际应用需求为基础，对智能天线波束形成技术的硬件系统和软件系统进行详细设计，并进行系统集成和优化。

4. 实验测试：通过实验测试和性能分析，验证智能天线波束形成技术在移动通信网络中的性能和可靠性，并提出进一步改进的建议。

四、预期成果通过本研究，预期可以达到以下成果：1. 可以深入了解智能天线波束形成技术在移动通信领域的应用场景和潜在优势。

2. 可以研究出一种基于智能天线波束形成技术的移动通信解决方案。

3. 可以设计和实现一种智能天线波束形成技术的硬件系统和软件系统，实现自适应波束形成和自动跟踪。

智能天线中的波达方向估计技术研究随着人们信息交互需求的急剧增加,个人移动通信的迅速普及。

作为未来个人通信主要手段的无线移动通信技术一直受到业界的持续关注。

而有限的无线频率资源与不断增长的个人无线通信需求是一对矛盾,同时由于信道环境复杂,移动通信信号在本质上是多径传播,所以需要采用各种信号增强技术来提高系统的接收性能。

智能天线可以自适应的调整天线方向图,使主瓣对准期望信号,抵消干扰信号,提高信干噪比,在移动通信系统中,采用智能天线可以提高频谱利用率、增加系统容量、扩大基站覆盖范围,改善通信质量。

智能天线实现的空分多址(SDMA)是继频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址(CDMA)后的又一种多址接入技术,已成为新一代宽带无线移动通信的研究热点之一。

其中波达方向(DOA)估计方法是智能天线研究的一个重要内容,无论是上行多用户信号的分离,还是下行选择性发射,对用户信号DOA的估计,都成为智能天线实现指向性收发的必要前提。

本文总结了传统的DOA估计算法,对其估计性能进行了分析和仿真比较,特别就基于子空间的MUSIC算法及其在信号相关情况下的SS-MUSIC改进算法进行了详细论述和性能评价。

从信号的稀疏分解出发,以独立分量分析法为基础,采用匹配追踪(MP)技术实施信号的稀疏分解;阐述了阵列信号处理中的原子库选取问题,并应用FOCUSS算法对空间信号DOA进行估计;针对低信噪比环境对该算法进行了改进,提出一种基于截断SVD的后验稀疏约束迭代DOA估计法和改变原子库分级估计的快速算法,通过仿真对比,验证了改进算法的有效性及可行性。

【关键词相关文档搜索】：电路与系统; 智能天线; 波达方向估计; 稀疏约束迭代; 快速算法【作者相关信息搜索】：重庆大学;电路与系统;冯文江;李果;。

智能天线中变步长lms自适应波束形成算法研究智能天线（IntelligentAntenna）是近十年来技术发展和市场应用的新兴技术，整合电路、微机和传感器等技术，能够智能的实现天线功率的分配，聚集射频信号以最大化收发信号的受信信噪比（SNR）。

其中，LMS自适应波束形成技术是一种常见的应用技术，在一定条件下能够有效改善波束形成的效率，提高接收信号的强度，达到增强收发信号信噪比的目的。

本文将重点介绍LMS自适应波束形成算法在智能天线中的应用，及其优缺点；最后，给出研究建议。

一、LMS自适应波束形成算法基本概念LMS自适应波束形成算法是一种自适应的算法，能够有效的对天线阵列的指向参数以获取最优的接收信号。

该算法具有两个有效的变量，一个是加权系数，另一个是步长或者步长系数，改变这两个参数可以调节自适应算法的速率以及阵列信号的质量。

该算法通过按步长调整阵列信号的加权系数，以实现最大化收发信号的信噪比的目的。

二、LMS自适应波束形成算法在智能天线中的应用智能天线是一种集成了电路、微机和传感器等技术的，能够实现天线功率的分配的新兴技术，而LMS自适应波束形成算法则可以有效调节智能天线的运行，改善其收发信号的特性。

实际应用中，LMS自适应波束形成算法可以有效改善智能天线的指向性，提高收发信号的信噪比，这可以帮助智能天线更有效地传输高质量的信号，具有较强的抗干扰能力，可用于多样化的应用场景。

三、LMS自适应波束形成算法的优缺点1. 优点：LMS自适应波束形成算法快速、精确，可以有效的调节智能天线的指向性，提高收发信号的信噪比，使用成本低，帮助智能天线有效率的传输高质量的信号；2.点：LMS自适应波束形成算法的精度受到步长参数的影响，如果步长参数设置不当，可能会导致算法收敛速度缓慢、长时间优化，影响最终效果。

四、研究建议1.强对LMS自适应波束形成算法的理论研究，深入理解其原理，完善算法模型；2.虑多因素影响的系统优化模型，研究不同因素、不同参数对算法的影响；3.进LMS自适应波束形成算法，研究其收敛机制，缩短调整时间；4.波束扫描算法进行研究，并改良现有算法，提出更有效的波束扫描策略；5.究脉冲增益技术，研究其对噪声和多径衰落等问题的影响，经受住各种恶劣环境分布中的挑战。

智能天线自适应波束形成算法的研究的开题报告一、研究背景随着通信技术的发展和应用需求的日益增加，对于无线通信系统的要求便愈来愈高。

在无线通信系统中，波束形成技术被广泛应用，能够显著提高通信系统的性能和容量，所以其成为了无线通信技术研究的热点。

智能天线自适应波束形成算法作为一种常用的波束形成技术，能够适应信道环境变化，具有更好的传输性能。

目前，智能天线自适应波束形成算法的研究已经取得了很大进展，但是在实际应用中还存在一些问题需要解决。

因此，本文旨在进一步研究智能天线自适应波束形成算法的优化方法，并解决其在实际应用中存在的问题，提高其性能。

二、研究内容本文将主要研究智能天线自适应波束形成算法的优化方法及其在实际应用中存在的问题。

具体研究内容包括：1. 综述智能天线自适应波束形成算法的研究现状、特点和应用及存在的问题。

2. 分析智能天线自适应波束形成算法的数学模型，设计改进算法并进行仿真实验验证。

3. 基于改进后的算法，深入研究智能天线自适应波束形成算法在多种复杂信道环境中的应用效果，以提高算法在实际应用中的性能表现。

4. 调研智能天线自适应波束形成算法在实际通信系统中的应用，对其实际性能进行分析和评估。

5. 对智能天线自适应波束形成算法改进优化方法的实际应用提出指导性措施和建议。

三、研究意义本文的研究目标在于改进智能天线自适应波束形成算法，并探究其在实际应用中存在的问题与优化方法，最终达到提高无线通信系统的性能和容量的目的。

本文的研究将在以下方面具有重要意义：1. 解决智能天线自适应波束形成算法在实际应用中存在的问题，提高其性能表现。

2. 对于无线通信系统的优化改进，提供一种有效的手段。

3. 拓宽无线通信技术的发展方向，提高未来无线通信技术的竞争力。

4. 为相关学科领域的研究提供参考与借鉴。

四、研究方法本文的研究方法主要包括文献调研、数学建模、理论分析和实验验证等。

具体研究步骤如下：1. 对智能天线自适应波束形成算法进行理论分析和数学建模。

通信系统中的智能天线与波束形成智能天线与波束形成在通信系统中的应用智能天线技术是一种新兴的无线通信技术，它可以在通信系统中实现较高的数据传输速率和更好的信号覆盖。

而波束形成则是智能天线技术中的重要一环，通过对信号进行空间处理，可以实现信号的定向传输和接收。

本文将围绕通信系统中的智能天线与波束形成展开讨论。

一、智能天线的定义及特点智能天线是一种通过数字信号处理和多天线阵列技术实现的高效通信天线。

相较于传统单一天线，智能天线具有以下特点：1. 多天线阵列：智能天线通常由多个天线组成，形成天线阵列。

通过合理配置和控制天线元素之间的相位和幅度关系，可以实现对信号参数的优化调节。

2. 自适应旁瓣抑制：智能天线能够自动检测和抑制旁瓣干扰信号，从而提高通信系统的抗干扰性能。

3. 空间信道分集：智能天线利用多径传播的特性，通过接收不同入射角度的信号，可以提高接收信号的多样性，从而提高信号的可靠性和传输速率。

二、波束形成的原理及方法波束形成是智能天线技术的核心，通过控制天线元素之间的相位和幅度关系，实现信号的定向传输和接收。

波束形成的原理有两种：幅度控制波束形成和相位控制波束形成。

1. 幅度控制波束形成：通过调节天线元素的幅度，使其在特定方向上形成波束。

这种方法主要用于定向传输，可提高信号的接收强度和传输距离。

2. 相位控制波束形成：通过调节天线元素的相位，使其在特定方向上形成波束。

这种方法主要用于定向接收，可提高信号的接收灵敏度和抗干扰能力。

三、智能天线与波束形成在通信系统中的应用智能天线与波束形成技术在通信系统中有广泛的应用，包括以下几个方面：1. 提高信号覆盖范围：智能天线和波束形成技术可以实现信号的定向传输，将信号聚焦在特定区域内，从而提高信号的覆盖范围和传输效果。

这在城市高楼、山区和远离基站的地区具有重要意义。

2. 提高通信系统容量：利用智能天线和波束形成技术，可以在有限的频谱资源下，实现更高的数据传输速率和容量。

智能天线的波束形成算法研究的开题报告标题：智能天线的波束形成算法研究【研究背景】随着通信技术的不断发展，无线通信已成为现代社会中不可或缺的一部分。

智能天线（Intelligent Antenna, IA）技术作为无线通信系统的重要组成部分，在提高通信质量、扩大通信覆盖范围、增强系统容量等方面具有重要的作用。

其中，波束形成技术是智能天线技术的重要组成部分，其通过对天线阵列的配置及信号处理算法的优化，使信号能够聚集在指定的方向上，从而大幅提高信号的传输距离和质量。

目前，波束形成技术已广泛应用于无线通信、雷达信号处理、航空航天等领域，并且取得了良好的效果。

但是，在海量数据传输、多用户通信、高速移动等场景下，传统的波束形成算法很难满足更高的性能要求。

因此，如何研究开发新的波束形成算法，以适应复杂多变的无线通信环境，已成为学术界和工业界的关注焦点。

【研究内容】本研究旨在对智能天线的波束形成算法进行深入研究和探讨，主要包括以下内容：1. 针对现有波束形成算法的不足，提出一种新的优化算法，并分析其原理和设计流程。

2. 在不同信号传输场景下，构建智能天线阵列实验平台，并对新算法进行验证和性能测试。

3. 基于仿真软件，对新算法的性能进行分析，比较不同算法的优缺点，寻找优化算法的方向。

【研究意义】本研究将探究一种优化的波束形成算法，该算法可在不同信号传输场景下有效提高无线通信系统的传输距离、抗干扰能力、数据传输速率等性能指标，从而为实现更高质量的无线通信提供技术支持。

此外，本研究还将对波束形成算法的设计和优化方法、智能天线阵列的实现技术、信号处理算法的应用等方面进行深入研究，为进一步提高无线通信系统的性能和应用水平提供理论支持和技术指导。

【研究方法】1. 文献调研：对智能天线和波束形成算法的发展历史、研究现状、优缺点等进行全面的文献综述和分析，为研究提供理论基础和实践参考。

2. 算法设计：针对现有算法的不足，提出一种新的波束形成算法，并进行理论分析、仿真验证，优化算法性能。

智能天线自适应波束形成算法及FPGA实现智能天线技术是阵列信号处理技术发展的产物,它可以看作是将一组传感器按一定的方式放置在空间的不同位置上而构成的阵列,该传感器阵列将接收到的空间传播信号经过适当的自适应信号处理后,提取所需的信号源和信号的属性等信息,实质上相当于一空域滤波器,致力于空间资源的开发。

智能天线可以运用自适应波束形成算法,根据用户的空域信息来产生空间定向波束,将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,旁瓣或零陷对准干扰信号的来波方向,达到充分利用期望用户信号并抑制或删除干扰信号的目的,使系统的抗干扰能力得到显著提升。

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,所以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。

本文主要针对智能天线中的自适应波束形成算法进行深入的研究,其主要内容包括：首先分析智能天线原理,介绍了多种波束形成准则,主要针对基于时间参考的LMS和RLS算法以及基于空间参考的DOA估计算法作了分析比较。

并通过matlab软件对算法的收敛速度及波束形成的效果进行了仿真验证。

然后针对LMS算法不适合于高速实时信号处理的“缺陷”,分析推导了DLMS算法。

通过仿真表明,DLMS算法以牺牲部分收敛速度为代价,可获得高速并行处理能力。

并且DLMS算法应用在自适应波束形成系统时,能达到使期望信号增强,同时将干扰信号抑制的目的。

最后本文设计了基于FPGA的DLMS算法的硬件实现方案,利用Altera公司的Stratix系列的EPIS10B672C6芯片和多种EDA工具,完成了FPGA 硬件设计与功能仿真实现。

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第四章智能天线自适应波束成形算法简介4.1 引言智能天线技术作为一种新的空间资源利用技术，自20世纪90年代初由一些学者提出后，近年来在无线通信领域受到了人们的广泛关注。

它是在微波技术、自动控制理论、数字信号处理(DSP技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。

智能天线技术从实质上讲是利用不同信号在空间上的差异，对信号进行空间上的处理。

与FDMA,TDMA及CDMA相对应，智能天线技术可以认为是一种空分多址SDMA技术，它使通信资源不再局限于时域、频域和码域，而是拓展到了空间域。

它能够在相同时隙、相同频率和相同地址码情况下，根据用户信号在空域上的差异来区分不同的用户。

智能天线技术与其它通信技术有机相结合，可以增加移动通信系统的容量，改善系统的通信质量，增大系统的覆盖范围以及提供高数据率传输服务等。

4.2 智能天线技术及其优点智能天线，即具有一定程度智能性的自适应天线阵，自适应天线阵能够在干扰方向未知的情况下，自动调节阵列中各个阵元的信号加权值的大小，使阵列天线方向图的零点对准干扰方向而抑制干扰，增强系统有用信号的检测能力，优化天线方向图，并能有效地跟踪有用信号，抑制和消除干扰及噪声，即使在干扰和信号同频率的情况下，也能成功地抑制干扰。

如果天线的阵元数增加，还可以增加零点数来同时抑制不同方向上的几个干扰源。

实际干扰抑制的效果，一般可达25--30dB以上。

智能天线以多个高增益的动态窄波束分别跟踪多个移动用户，同时抑制来自窄波束以外的干扰信号和噪声，使系统处于最佳的工作状态。

智能天线利用空域自适应滤波原理，依靠阵列信号处理和数字波束形成技术发展起来，它主要包括两个重要组成部分，一是对来自移动台发射的多径电波方向进行到达角(DOA估计，并进行空间滤波，抑制其它移动台的干扰；二是对基站发送信号进行数字波束形成，使基站发送信号能够沿着移动电波的到达方向发送回移动台，从而降低发射功率，减少对其它移动台的干扰。

智能天线自适应波束赋形算法的研究智能天线自适应波束赋形算法是一种利用智能天线技术实现波束形成的算法。

传统的通信系统中，天线发射和接收信号的指向性通常由机械方式实现，而智能天线则可以通过电子方式实现指向性的控制。

智能天线系统中的自适应波束赋形算法能够根据所需的通信性能要求，根据信道特性和传输环境实时调整发射和接收波束的方向，以提高系统性能。

首先，算法设计方面，可以研究各种自适应波束赋形算法的设计。

目前较为常用的自适应波束赋形算法有最小均方误差（LMS）算法、逆向传播（BP）算法、约束最优化算法等。

这些算法可以根据不同的信道特性和通信要求来选择和设计，以使得波束形成的效果达到最优。

其次，性能分析方面，可以通过理论分析和模拟仿真来评估不同算法在不同场景下的性能。

例如，在多径衰落信道和多用户干扰的情况下，算法的性能如何？在较为复杂的室内环境和室外环境中，算法的性能又如何？这些性能分析能够帮助我们了解算法的适用范围和局限性。

另外，天线设计方面的研究也是重要的一环。

智能天线中的自适应波束赋形算法需要与相应的硬件实现相结合，才能够实现实际的波束形成。

因此，天线的设计对于算法的性能至关重要。

可以通过优化天线的阵列结构、天线元件的选择和排布方式等来提高系统的性能。

最后，还可以将智能天线自适应波束赋形算法与其他通信技术相结合，进行综合研究。

例如，与多输入多输出（MIMO）技术相结合，实现更高的信道容量；与波束赋形的自组织网络相结合，实现更高的网络覆盖和容量。

这些综合研究可以进一步拓展智能天线波束赋形技术的应用领域和性能。

综上所述，智能天线自适应波束赋形算法的研究是一个较为复杂和综合的课题，需要从算法设计、性能分析、天线设计和与其他通信技术的综合研究等方面进行深入研究，以实现更好的信号传输性能和系统覆盖范围。

只有通过不断的研究和创新，才能进一步推进智能天线自适应波束赋形技术的应用和发展。

摘要智能天线由一组固定的天线单元组成，通过改变各阵元信号的加权幅度和相位来改变阵列的方向图形状，具有测向和调零的功能，能够把主波束对准期望用户的入射信号，并自适应实时的跟踪信号，同时将零陷对准干扰信号，从而抑制干扰信号，提高信号的信噪比，改善整个通信系统的性能。

智能天线实质上相当于一种空时滤波器，致力于空间资源的开发，它能识别信号的波达方向（DOA），并利用多个并行天线波束指向不同用户，从而实现在相同频率、相同时隙和相同码组上用户量的扩展，因此可以把智能天线看作空分多址（Spatial Division Multi-Access，SDMA），且SDMA与其它多址方式（FDMA, TDMA, CDMA）完全兼容，可以联合使用。

波束形成的概念是指调整天线方向图使其能实现指向性的接收与发射，这是智能天线的目的所在，而自适应算法是波束形成的核心。

选择什么样的算法进行调整波束方向图的自适应控制非常重要，原因是自适应控制的算法决定着暂态响应的速率和实现电路的复杂度。

自适应算法种类繁多，比较常用的递归算法有基于时间参考的LMS 算法，RLS算法等，使用入射信号中已知的训练信号作为参考信号进行波束赋形。

本文对传统的LMS算法和RLS算法在模拟信道下进行了计算机仿真，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，并对二种算法做了性能比较。

数字波束形成模块一般由二个主要的部分组成：一部分是以自适应算法为核心的最优权值产生网络；另一部分是以动态自适应加权网络构成的自适应波束形成网络。

本文设计了一套包括这二部分的硬件实现方案，并在硬件环境下分别对LMS算法和RLS算法进行了实际性能测试。

该方案主要由DSP和FPGA组成，根据其各自的特点，最优权值产生网络采用DSP实现，自适应波束形成网络采用FPGA实现。

关键词：智能天线波束形成自适应算法DSP FPGAAbstractSmart antenna is buildup with a group of fixed antennas. Since every single antenna can change its amplitude and phase before being added, smart antenna is able to make its main lobe pointed at the incidence signals of expectation while its side lobe pointed at the interference signals. Consequently, smart antenna can suppress interference, increase the SNR and improve the capability of whole mobile system. Actually, smart antenna is a kind of spatio-temporal filter, it can recognise the DOA of different signals and point different users with different beams. So we can regard smart antenna as SDMA, for it increases the number of users on the same frequency, same timeslot and same code. More important, SDMA is compatible with FDMA, TDMA and CDMA.Beam-forming, which means making the antenna receving and transmiting directionally, is the aim of smart antenna. Self-adapting arithmetic is the core of Beam-forming, for it is decisive to the rate of transient response and the complexity of circuit. There are many kinds of self-adapting arithmetics, LMS and RLS are two of them which are frequently used, both of them need a series of referenced signals to Beam-form. In the article, LMS and RLS are simulated with computer in simulated channels. From the changes of errors and gains of both expectation and interference signals, the convergence speed and other capability parameters are analysed.DBF module is buildup with two parts generally: best weight generator and beam-forming part. The best weight generator is based on self-adapting arithmetic and the beam-forming part makes the beam formed. A hardware implement scheme including both two parts is designed in the article. In this scheme, the circuit is mainly formed with DSP and FPGA, in which the best weight generator is implemented with DSP,and the beam-forming part is implemented with FPGA.Keywords:Smart antenna Bean-forming Self-adapting arithmetic DSP FPGA独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。