波束形成算法及其新进展

一种新的智能天线波束形成算法近些年来，随着技术的进步，智能天线波束形成技术已经成为一项重要的研究课题。

精准的波束形成技术可以极大地提高通信效率，不仅能够实现无线通信的最佳接收方向，而且能够有效地抑制干扰信号，从而达到节约电能、提高无线通信效果的目的。

为此，本文利用计算机模拟技术和数字信号处理技术，提出了一种新型的智能天线波束形成算法，目的是以较低的成本实现高效率的波束形成。

该算法利用多普勒反射原理，结合改进的最小均方根算法，通过改变天线指向，来形成所需的波束方向。

同时，利用标签辨识算法和改进的K-means算法，来同时拓展多普勒信号接收器的范围。

这种技术的应用可以更好地控制信号的定向性，抑制干扰信号，从而提高信号的利用率和信道的容量。

本文的主要内容包括多普勒测向原理、改进的最小均方根算法、标签辨识算法和改进的K-means算法。

首先，简要介绍了多普勒测向原理，详细阐述了它的基本原理，然后，针对最小均方根算法进行了改进，使其符合实际使用中的要求， n接下来介绍了标签辨识算法和改进的K-means算法，这些算法可以对波束形成技术有重要的应用作用。

最后，本文以数值实验的形式，证明了新算法的有效性。

测试结果表明，新的智能天线波束形成算法可以更好地控制信号的定向性，抑制干扰信号，从而提高信号的利用率和信道的容量。

因此，本文提出的智能天线波束形成算法，可以有效地提高波束形成技术的性能。

总之，本文提出了一种新的智能天线波束形成算法。

该算法结合了多普勒反射原理，结合改进的最小均方根算法，标签辨识算法和改进的K-means算法，可以有效地提高信号的利用率和信道的容量。

实验结果也证明了该算法的有效性。

因此，本文提出的智能天线波束形成算法，可以有效地提高波束形成技术的性能，是一种可行的方案，值得进一步探索。

接收波束形成算法接收波束形成算法是一种用于无线通信系统的技术，旨在提高信号传输的效果和质量。

波束形成算法是通过改变天线的辐射特性，将信号聚焦在特定方向上，从而增强信号的强度和减小信号的干扰。

本文将介绍波束形成算法的原理、应用和未来发展方向。

我们来了解一下波束形成算法的原理。

波束形成算法主要依赖于天线阵列的技术，即将多个天线组合在一起，形成一个天线阵列。

通过控制每个天线元件的相位和振幅，可以实现波束的形成和指向。

波束形成算法的核心思想是根据接收到的信号的相位和幅度信息，通过合理的信号处理和优化算法，使得波束的主瓣指向所需接收信号的方向，并抑制其他方向的干扰信号。

这样可以提高信号的接收质量和系统的容量。

波束形成算法在无线通信系统中有着广泛的应用。

首先，它可以用于提高信号的传输距离和覆盖范围。

通过波束形成，可以将信号的能量聚焦在特定的方向上，从而在有限的功率和频谱资源下，实现更远距离的信号传输。

其次，波束形成算法还可以用于提高信号的抗干扰能力。

通过抑制干扰信号，可以提高系统的信噪比，减小误码率，从而提高系统的可靠性和稳定性。

此外，波束形成算法还可以用于多用户通信系统中的用户分集和空间复用。

通过将不同用户的波束指向不同的方向，可以实现不同用户之间的信号隔离和资源共享，提高系统的容量和效率。

随着无线通信技术的不断发展和进步，波束形成算法也在不断演化和改进。

未来，波束形成算法有望在以下几个方面得到进一步的发展。

首先，需要进一步提高波束形成算法的性能和效果。

目前的波束形成算法主要针对理想条件下的信号模型进行设计和优化，而实际的通信环境存在着复杂的多径衰落、频率选择性衰落和信道变化等问题，因此需要进一步研究和设计适应于实际场景的波束形成算法。

其次，需要进一步研究多天线阵列的波束形成算法。

目前的研究主要集中在单天线阵列上，而实际的无线通信系统往往采用多天线阵列来实现更高的容量和效率，因此需要研究多天线阵列的波束形成算法和优化策略。

测绘技术中的波束形成原理解析波束形成（Beamforming）是一种广泛应用于测绘技术中的关键原理，它具有重要的地理信息获取功能。

本文将分析波束形成的原理及其在测绘技术中的应用，并讨论其相关技术的发展和潜在的应用前景。

一、波束形成原理简介波束形成是一种通过改变天线阵列中天线的相位和振幅来控制信号主瓣（main lobe）方向的技术。

简单来说，波束形成可以使天线的感知范围聚焦在一个特定的区域，从而提高信号的准确性和分辨率。

波束形成技术的基础是多个天线的组合，这些天线通过相位控制和加权信号进行波束的形成。

相位控制决定了天线阵列中每个天线的发射和接收间的时间差，而加权信号则决定了每个天线对信号的贡献程度。

通过合理的相位控制和加权信号的配比，波束形成可以实现从多个方向接收和发射信号。

二、波束形成在测绘技术中的应用1. 雷达测绘波束形成在雷达测绘中具有广泛应用，特别是合成孔径雷达（SAR）技术。

通过合理的波束形成，SAR可以实现很高的分辨率，从而提供精确的地理信息。

此外，波束形成还可以抑制杂波和干扰信号，提高雷达信号的质量。

2. 海底测绘在海底测绘中，波束形成被用于侧扫声呐和多波束测深仪等设备。

这些设备通过控制声波的发射和接收角度，实现对海底地形的高精度测绘。

波束形成可以减少多次测量和数据处理的复杂性，提高测绘的效率和准确性。

3. 卫星遥感卫星遥感技术在大规模地理信息获取中具有重要作用。

通过波束形成技术，遥感卫星可以将接收到的微弱信号进行聚焦，从而提高信号的强度和分辨率。

波束形成还可以根据需要对特定区域进行高精度的遥感测量，为地理信息的提取和分析提供支持。

三、波束形成技术的发展及应用前景随着科学技术的进步和测绘需求的不断增长，波束形成技术得到了不断改进和拓展。

在传统的波束形成技术基础上，出现了多个改进和扩展版本，如自适应波束形成、非线性波束形成等。

这些新技术不仅进一步提高了测绘的精度和效率，还扩大了波束形成的应用领域。

雷达信号处理中的波束形成技术研究雷达信号处理是一项非常重要的技术，其可用于多种领域。

无论是民用还是军事用途，雷达信号均发挥着至关重要的作用。

波束形成技术是其中的一个关键技术，它可以优化雷达信号的接收质量，为后续的信号处理和目标探测提供更为可靠的基础。

一、波束形成技术的定义及原理波束形成技术是一种通过对雷达接收机输入信号进行加权和相位调节来产生一定方向的接收模式的信号处理技术。

其主要原理是通过控制输入至系统的多个信号的相位和振幅，达到控制信号的辐射方向和接收方向的目的。

波束形成技术可以通过对多通道雷达接收机输入信号的相位进行调节和加权，控制辐射方向和接收方向的模式。

将波束形成技术应用于雷达信号处理中，可以改善雷达接收信号的质量，提高雷达对目标的探测效果。

二、波束形成技术的应用1.军事领域在军事领域中，波束形成技术主要应用于雷达目标探测和跟踪等方面。

通过对接收信号进行波束形成操作，可以优化雷达信号的接收效果，提高对目标的探测能力。

根据不同的需求，可以设置不同的接收模式，使雷达对不同的目标进行精准探测和跟踪。

2.民用领域在民用领域中，波束形成技术也有很多应用。

例如，可以将波束形成技术用于雷达气象探测中，可以对天气现象进行跟踪和预测。

此外，波束形成技术也可以用于地震探测和资矿勘探等领域中，提高雷达信号的质量，精准探测目标。

三、波束形成技术的发展现状随着科技的不断发展，波束形成技术也在不断地改进和发展。

目前，波束形成技术主要存在以下一些问题：1.目标识别能力不足。

由于目标特征的复杂性，很难通过单一的模式来对目标进行识别。

2.精度不高。

在进行波束形成时往往需要对相位进行微调，而这需要比较高的精确度。

3.算法复杂度高。

当前大多数波束形成算法的计算复杂度都比较高，需要较为高端的计算设备来支持。

当前，波束形成技术在模式设计、算法改进以及硬件支持等方面还存在一些挑战。

未来，随着科技快速发展，波束形成技术有望在多个领域中得到更为广泛的应用。

多波束声纳波束形成算法多波束声纳波束形成算法是现代声纳技术的一项核心技术，它基于信号处理和机器学习等多种技术手段，可以有效提高声纳探测的精度和准确度，是水下探测、海底勘探等领域不可或缺的关键技术之一。

下面我们将围绕多波束声纳波束形成算法展开详细介绍。

一、多波束声纳原理多波束声纳是指利用一组多个不同方向的声束，同时扫描某一区域，获取该区域内每一点的信号信息，再通过波束合成技术，将这些信号相加得到一幅具有更高精度和准确度的声纳图像。

多波束声纳的波束方向角度与信号相位和半波长有关，通常需通过解析复杂的三维声场来计算。

二、多波束声纳波束形成算法多波束声纳波束形成算法的核心是波束形成理论，波束形成是采用一组传感器（声呐阵列）接收到的多个信号，经过信号处理、脉冲压缩等方式，得到指向某个方向的波束信号的一个过程。

多波束声纳波束形成算法是通过改变波束的方向角和宽度，进而优化声纳探测效果和探测距离的一种技术。

下面是多波束声纳波束形成算法的几个重要步骤：1. 阵列设计：多波束声纳的性能与阵列形状、大小、排列方式等都有关系。

在阵列设计时需要考虑管道尺寸、声波频段、扫描范围等因素，选取合适的阵列设计方案。

2. 采集声纳数据：采集声纳数据时需要选择合适的信号源和散发机，通过声传感器采集回波信号。

可分为调制信号或无调制信号两种，需要根据具体场景进行选择。

3. 信号处理：处理采集到的回波信号，消除噪声干扰，压缩信号，得到多个波束信号。

4. 波束形成：将多个波束信号加权叠加，得到更准确和精细的目标信号。

通常采用哈达马变换、平均化处理、最大熵滤波算法等进行波束形成。

5. 显示结果：将波束形成后的结果以图形展示出来，帮助探测人员更直观的了解声纳探测结果。

三、多波束声纳波束形成算法的应用多波束声纳波束形成算法被广泛应用于水下探测、海底勘探、海洋资源调查等领域。

在水下探测方面，多波束声纳波束形成算法可以提高探测的精度和准确度，帮助探测人员更准确地判断和识别目标信号，从而更好的实现探测。

多波束形成方法及其实现多波束形成（Multi-beamforming）是一种通过使用多个天线元素来形成多个波束（beam）的技术，以增强无线通信系统的信号质量和容量。

多波束形成可应用于各种无线通信系统，包括无线局域网（WLAN）、移动通信系统（如LTE和5G）以及卫星通信系统等。

本文将介绍多波束形成的基本原理、方法及其实现。

多波束形成的基本原理是通过利用多个天线元素的互相合作来形成多个波束，以提高系统的整体性能。

传统的单波束系统只能向特定方向发送和接收信号，而多波束形成系统可以同时向多个方向发送和接收信号，从而实现更高的信号覆盖范围和通信容量。

1.天线阵列设计：多波束形成需要使用多个天线元素来形成多个波束。

因此，首先需要设计一个合适的天线阵列结构，以满足系统对多个波束的要求。

常见的天线阵列结构有线阵、面阵和体阵等，可以根据具体的应用场景选择合适的结构。

2.信号采集：多波束形成需要对接收到的信号进行采集和处理。

首先，系统需要对每个天线元素接收到的信号进行采集，并将其转换成数字信号。

随后，通过使用AD转换器将模拟信号转换成数字信号，并进行滤波等前处理操作。

4.数据处理：多波束形成系统需要对合成的波束进行数据处理。

首先，系统需要对接收到的信号进行解调和解码，提取出有效的数据信息。

随后，可以对提取出的数据进行误码纠正和信号增强等处理操作，以提高系统的性能。

5. 多用户接入：多波束形成系统通常需要同时支持多个用户的接入。

为了实现多用户接入，系统需要采用多用户的接入技术，如时分多址（Time Division Multiple Access，TDMA）或正交分频多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA）等。

通过使用这些技术，系统可以在同一时间和频率资源上同时支持多个用户的通信。

需要注意的是，多波束形成系统的实现需要考虑到系统复杂性和成本等因素。

波束合成算法波束合成算法是一种用于无线通信中的信号处理技术，它可以将多个天线的信号进行合成，从而提高通信系统的性能和可靠性。

本文将介绍波束合成算法的原理、应用和未来发展方向。

一、引言随着无线通信技术的迅速发展，人们对于高速、高质量的通信需求越来越大。

而传统的单天线通信系统在传输速率和通信质量方面存在一定的限制。

为了克服这些限制，波束合成算法被提出并应用于无线通信系统中。

波束合成算法的核心思想是利用多个天线的信号进行合成，形成一个更强的波束，从而增强信号的传输和接收能力。

具体而言，波束合成算法分为两个阶段：波束形成和波束跟踪。

1. 波束形成在波束形成阶段，系统利用多个天线发射的信号相位差异来形成一个指向特定方向的波束。

通过调整每个天线的相位和幅度，可以将波束的主瓣指向所需的方向，并将副瓣的能量降低，从而提高信号的传输效果。

2. 波束跟踪在波束形成之后，波束合成系统需要实时跟踪目标信号的方向，以保持波束的指向。

波束跟踪算法通过不断调整每个天线的相位和幅度，使得波束能够随着目标信号的移动而跟踪，并保持最佳接收状态。

三、波束合成算法的应用波束合成算法在无线通信领域有着广泛的应用。

以下是几个常见的应用场景：1. 无线通信系统波束合成算法可以应用于无线通信系统中，通过合成波束可以提高信号的传输速率和通信质量。

特别是在高速移动通信环境下，波束合成算法可以显著提高系统的可靠性和抗干扰能力。

2. 雷达系统雷达系统需要对目标进行准确的探测和跟踪。

波束合成算法可以帮助雷达系统形成更为集中的波束，从而提高目标的探测概率和测距精度。

同时，波束跟踪算法可以保持波束的指向，随着目标的移动进行实时跟踪。

3. 无线电天文学无线电天文学需要对天空中的无线电信号进行接收和分析。

波束合成算法可以帮助天文学家将多个天线的信号合成为一个更为敏感的接收系统，从而提高无线电天文观测的灵敏度和分辨率。

四、波束合成算法的未来发展方向随着无线通信技术的不断发展和应用需求的不断增加，波束合成算法也在不断演进和改进。

lms波束形成算法摘要：一、引言1.LMS 波束形成算法的背景和重要性2.本文的目的和结构二、LMS 波束形成算法的基本原理1.LMS 波束形成算法的定义2.算法的基本原理和数学模型三、LMS 波束形成算法的性能分析1.收敛性能2.抗噪声性能3.计算复杂度四、LMS 波束形成算法的应用领域1.无线通信2.声源定位3.雷达系统五、结论1.LMS 波束形成算法的优缺点总结2.未来发展趋势和展望正文：一、引言LMS 波束形成算法作为自适应信号处理领域中一种重要的算法，广泛应用于无线通信、声源定位和雷达系统等领域。

本文将详细介绍LMS 波束形成算法的基本原理、性能分析和应用领域，以期为相关研究和实践提供参考。

二、LMS 波束形成算法的基本原理LMS 波束形成算法，全称为Least Mean Squares（最小均方）波束形成算法，是一种基于最小均方误差原理的波束形成方法。

其基本原理是在频域或时域中，通过不断调整天线阵列中各天线的相位和幅度，使得目标信号的接收端输出功率最小，从而实现对波束指向的优化。

三、LMS 波束形成算法的性能分析1.收敛性能：LMS 波束形成算法具有较好的收敛性能，当信噪比（SNR）较高时，算法能够在有限时间内收敛到期望的波束指向。

2.抗噪声性能：LMS 波束形成算法对噪声具有较强的抗干扰能力，能够在一定程度上克服噪声影响，实现对目标信号的有效跟踪。

3.计算复杂度：LMS 波束形成算法的计算复杂度相对较低，易于实现和迭代。

四、LMS 波束形成算法的应用领域1.无线通信：在无线通信系统中，LMS 波束形成算法可应用于多天线系统，提高信号传输质量和信道容量。

2.声源定位：在声源定位领域，LMS 波束形成算法可通过对声波信号的处理，实现对声源的准确定位。

3.雷达系统：在雷达系统中，LMS 波束形成算法可通过对雷达信号的处理，提高目标检测和跟踪性能。

五、结论综上所述，LMS 波束形成算法在收敛性能、抗噪声性能和计算复杂度方面具有优势，已广泛应用于无线通信、声源定位和雷达系统等领域。

声学信号处理中的波束形成技术研究在现代通信、音频、雷达等领域中，声学信号处理作为一种高精度的信号处理技术，被广泛应用。

其中，声学波束形成技术是一种基础技术，可以有效提高系统性能和信号质量，受到了科研工作者的广泛关注。

一、声学波束形成技术简介声学波束形成技术是一种利用阵列微型化声学传感器获取多路声音信号，在数字信号处理器的控制下对声源进行定向和信号增强的技术。

简单来说，就是通过多个麦克风或扬声器等传感器构成一组阵列，由数字信号处理器对信号进行处理和控制，实现对声源信号的定向、研究和增强。

二、波束形成技术的研究现状波束形成技术一直是声学信号处理领域的前沿课题，相关研究也日益深入。

在实际应用中，波束形成技术不仅可以提高声音的清晰度，还能够实现人声定位、声学测距、环境监测、目标识别等多种应用。

在此基础上，国内外科研人员通过不断的研究和实验，致力于提高波束形成技术的带宽、辐射方向性、抗干扰性等性能，并推进其在实际系统中的应用。

三、波束形成技术的研究方向目前，国内外波束形成技术的研究主要集中在以下几个方向：1.阵列传感器的设计和优化为了提高波束形成技术的性能和可靠性，科研工作者在阵列传感器的设计和优化方面加强了研究。

针对不同的应用场景，他们提出了多个方案，如均匀圆阵列、非均匀阵列、自适应阵列等，为波束形成技术的优化奠定了基础。

2.波束形成算法的研究和改进波束形成技术的研究中，算法的设计和改进是十分重要的一环。

目前，常用的算法包括泰勒算法、MUSIC算法、阵列方位扫描法等。

在实际应用中，科研工作者还结合学习算法、深度学习等技术，尝试将其引入到波束形成算法中，从而提高波束形成技术的实用性和效率。

3.波束形成应用的探索与创新波束形成技术在实际应用中具有广泛的应用前景。

目前，科研工作者们致力于探寻新的应用领域，如无人机声呐探测、人脸识别、远程语音识别和智能语音交互等。

同时，也在尝试通过跨学科的方法，结合其他相关技术，开创波束形成技术新的应用领域。

第三章波束形成算法3.1 波束形成的发展近年来，阵列信号处理在无线通信系统中得到了广泛应用。

在蜂窝移动通信中，通信信道的需求急剧增长，使提高频谱复用技术显得日益重要。

这就是通常说的空分多址（SDMA）。

其中一个重要部分便是波束形成。

自适应波束形成（ADBF）亦称空域滤波，是阵列处理的一个主要方面，逐步成为阵列信号处理的标志之一，其实质是通过对各阵元加权进行空域滤波，来达到增强期望信号、抑制干扰的目的；而且可以根据信号环境的变化自适应地改变各阵元的加权因子。

自从1959年Van Atta提出自适应天线这个术语以来，自适应天线发展至今已经40多年了，自适应研究的重点一直是自适应波束形成算法，而且经过前人的努力，已经总结出许多好的算法比如SMI算法，ESB算法等等。

但理论与实际总是有差距的，因为实际系统存在误差，这使得实际阵列流形与理想阵列会把期望信号当干扰进行一直，造成输出信号干扰噪声比下降和副瓣电平升高，当输入信号的信噪比（SNR）较大时，这种现象尤为明显。

面对误差，传统自适应波束形成算法的效果很不理想，所以，研究实际环境下稳健的自适应波束形成算法具有重要的理论意义和军事，民用应用价值。

自适应波束形成常用协方差矩阵求逆（SMI）算法，该算法具有较快的信号干扰噪声比（SINR）意义下的收敛速度。

从协方差矩阵分解的角度，自适应波束形成是协方差矩阵特征值分散，小特征值对应的特征矢量扰动，并参与自适应权值计算所致。

针对这一问题，基于协方差矩阵非线性处理和对角线加载波束保形方法，对协方差矩阵非线性处理的加权因子的选取只能通过经验来取得；而在不同的干扰和噪声环境下对角线加载量的选取，至今没有很好的解决方法。

文献[3]提出了利用投影算子对阵列数据进行降维处理,在一定程度上降低了运算量,同时提高了自适应波束的稳健性,其投影算子是根据目标和干扰的粗略估计,以及不完全的阵列流形知识得到的。

当相关矩阵中含有期望信号时,导致输出SINR下降,波形畸变较严重,另外,当存在系统误差和背景噪声为色噪声时,该方法虽然能够减小协方差中的扰动量,但副瓣电平还会出现一定程度的升高以及主瓣发生偏离现象。

机器学习技术中的波束形成方法波束形成是一种信号处理技术，通过控制信号的幅度和相位来改变信号在空间中的辐射特性。

在机器学习领域，波束形成方法被广泛应用于各种任务，包括语音识别、图像处理、雷达信号处理等。

本文将介绍几种常见的机器学习技术中的波束形成方法。

1. 常见的波束形成算法1.1 最大信噪比波束形成（MVDR）最大信噪比波束形成是一种常见的波束形成算法，旨在最大化接收信号的信噪比。

该算法通过最小化输出波束的方差来抑制噪声。

MVDR算法需要估计信号和噪声的协方差矩阵，进而计算出最优的权重向量，实现信号增强。

该方法适用于环境中噪声较强的场景。

1.2 最小均方误差波束形成（MVU）最小均方误差波束形成是一种优化问题，旨在通过选择合适的权重向量来最小化波束输出与期望信号之间的平均均方误差。

该方法可以克服传统波束形成中对信号和噪声统计特性的需求，更加适用于非高斯信号场景。

1.3 基于深度学习的波束形成近年来，深度学习在机器学习领域取得了突破性进展，被应用于各种信号处理任务。

在波束形成中，基于深度学习的方法通过训练神经网络模型来实现波束形成。

这种方法可以自动学习信号和噪声之间的复杂关系，从而提高波束形成的性能。

2. 波束形成在不同领域中的应用2.1 语音识别在语音识别中，波束形成被用于抑制环境噪声，提取出目标语音信号。

通过选择合适的权重向量，波束形成可以增强目标语音信号的能量，抑制背景噪声的干扰，从而提高语音识别的准确性。

2.2 图像处理在图像处理中，波束形成可以用于改善图像的分辨率和对比度。

通过选择合适的权重向量，波束形成可以聚焦于感兴趣的目标区域，提高图像细节的可见性，降低图像噪声的影响。

2.3 雷达信号处理在雷达信号处理中，波束形成被用于增强目标信号并抑制噪声和杂散信号。

通过选择合适的权重向量，波束形成可以实现对目标的空间选择性增强，提高雷达系统的性能。

3. 波束形成方法的评价指标3.1 参数指标波束形成方法的参数指标可以用来评估其性能。

第3章 自适应波束形成及算法波束形成技术在最近几年有着日新月异的发展，它的研究方向在于寻找最快最准确的算法，在减少由阵列数据规模的增加而带来的计算量的同时，保持波束形成的优良性能。

普通的波束形成系统，是一种预多波束形成系统，当它处在各向同性、均匀分布的噪声场时，可能具有相当好的检测能力。

但是，一旦出现近场干扰或者背景噪声有着某种不平稳性，则通信系统的检测能力就会迅速下降，因而出现了自适应波束形成技术。

所谓自适应波束形成（ABF ）就是控制处理器能够根据环境噪声场的变化，不断的自动调节本身的参数以适应周围环境，抑制干扰并检出有用信号。

衡量一个波束形成算法的优劣主要看算法的收敛速度、复杂程度、精度、稳定性以及对误差的正确判断性等。

前四项指标是最常见的衡量算法性能的指标，而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。

在实际的通信系统中，由于天线规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响，对波达方向的测量估计误差较大，因此对于采用基于波达方向估计的波束形成算法，能否降低其对误差的敏感就显得十分重要了，尤其是在下行链路中，一旦发生较大的指向偏差，不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号，还可能会带来对其它用户的干扰，从而导致系统性能的急剧下降。

3.1 常见准则分析自适应波束形成技术经过了几十年的发展，己经逐渐走向成熟，鉴于己有许多文献专著专门来介绍波束形成的基本原理和概念，这里，我们着重介绍一些最基本的波束形成准则和算法。

其中，自适应处理器可以根据许多不同的准则选择最佳权矢量[8]。

一般来说，这些准则包括：最大信噪比（MaxSNR ）、线性约束最小方差（LCMV ）、最大似然（ML ）、最小二乘（LS ）。

3.1.1 最小二乘（LS ）准则LS 准则是在有限数目的时间采样上使阵列输出和期望响应间的差值最小。

在该方案中，收集数据向量i u 一组p 个快拍。

设要求根据一组输入信号矢量：1()[(),,()]T M x n x n x n = 1,2,,n n =（3-1）采用图3-1的滤波器对需要的信号()(1,2,,)d k k n =进行估计，并取滤波器的输出()y n 为()d k 的估计值ˆ()dk*ˆ()()()()H T dk y n w x k x k w === 1,2,,k n =（3-2）图3-1 采用线性组合器的波束形成器式中12[,,,]T M w w w w =为加权矢量。

第三章波束形成算法3.1 波束形成的发展近年来，阵列信号处理在无线通信系统中得到了广泛应用。

在蜂窝移动通信中，通信信道的需求急剧增长，使提高频谱复用技术显得日益重要。

这就是通常说的空分多址（SDMA）。

其中一个重要部分便是波束形成。

自适应波束形成（ADBF）亦称空域滤波，是阵列处理的一个主要方面，逐步成为阵列信号处理的标志之一，其实质是通过对各阵元加权进行空域滤波，来达到增强期望信号、抑制干扰的目的；而且可以根据信号环境的变化自适应地改变各阵元的加权因子。

自从1959年Van Atta提出自适应天线这个术语以来，自适应天线发展至今已经40多年了，自适应研究的重点一直是自适应波束形成算法，而且经过前人的努力，已经总结出许多好的算法比如SMI算法，ESB算法等等。

但理论与实际总是有差距的，因为实际系统存在误差，这使得实际阵列流形与理想阵列会把期望信号当干扰进行一直，造成输出信号干扰噪声比下降和副瓣电平升高，当输入信号的信噪比（SNR）较大时，这种现象尤为明显。

面对误差，传统自适应波束形成算法的效果很不理想，所以，研究实际环境下稳健的自适应波束形成算法具有重要的理论意义和军事，民用应用价值。

自适应波束形成常用协方差矩阵求逆（SMI）算法，该算法具有较快的信号干扰噪声比（SINR）意义下的收敛速度。

从协方差矩阵分解的角度，自适应波束形成是协方差矩阵特征值分散，小特征值对应的特征矢量扰动，并参与自适应权值计算所致。

针对这一问题，基于协方差矩阵非线性处理和对角线加载波束保形方法，对协方差矩阵非线性处理的加权因子的选取只能通过经验来取得；而在不同的干扰和噪声环境下对角线加载量的选取，至今没有很好的解决方法。

文献[3]提出了利用投影算子对阵列数据进行降维处理,在一定程度上降低了运算量,同时提高了自适应波束的稳健性,其投影算子是根据目标和干扰的粗略估计,以及不完全的阵列流形知识得到的。

当相关矩阵中含有期望信号时,导致输出SINR下降,波形畸变较严重,另外,当存在系统误差和背景噪声为色噪声时,该方法虽然能够减小协方差中的扰动量,但副瓣电平还会出现一定程度的升高以及主瓣发生偏离现象。