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自适应波束形成算法
自适应波束形成是一种用于增强某一方向信号的算法，适用于海洋、天文、雷达、无线通信等领域。
自适应波束形成算法的基本思想是在接收端采集到的多路信号中，将主要方向上的信号增强，抑制其他方向上的信号。
这可以通过使用一个权重向量来实现，权重向量中的每个元素对应于一个收发天线或传感器的输入信号，在不同情况下进行适当的调整，使得每个元素的值能够最大化或最小化特定的性能指标，例如信噪比或互相干扰。
这样就能够滤除噪声，减少前向干扰和多径效应，提高通信品质和探测能力。
常见的自适应波束形成算法有最小均方误差算法（LMS）和最小误差方向估计（MVDR）算法。
前者根据误差变化的方向对权重向量进行迭代更新，后者则使用海森矩阵的逆矩阵推导出权重向量。
自适应波束形成算法的实现需要多个相关信号的加权和运算，因此涉及到复杂的
计算和存储要求，也需要对信号进行预处理和后处理。
此外，由于其具有计算量大，实时性要求高等特点，需要对不同系统进行优化，适配特定的应用场景。
《毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形和混合预编码技术研究》篇一毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形与混合预编码技术研究一、引言随着5G技术的不断发展与商业化的逐步推进，毫米波大规模MIMO（多输入多输出）技术成为了当前无线通信领域的研究热点。
在高频段中，毫米波具有频谱资源丰富、传输速率高等优势，而大规模MIMO技术则能显著提高系统的空间分辨率和频谱效率。
然而，毫米波信号的传播特性以及大规模MIMO系统的复杂性，使得波束赋形和混合预编码技术成为了实现高效无线通信的关键技术。
本文将重点研究毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形和混合预编码技术，为提升系统性能提供理论支持。
二、毫米波大规模MIMO系统概述毫米波大规模MIMO系统是利用高频段的毫米波信号，结合大量天线单元，以实现空间多维度的信号处理。
该系统能够显著提高系统的空间分辨率和频谱效率，从而提高无线通信的传输速率和可靠性。
然而，由于毫米波信号的传播特性，如较高的路径损耗和较强的散射效应，使得信号在传输过程中发生严重的衰落和干扰。
因此，波束赋形和预编码技术成为了提高系统性能的关键技术。
三、低复杂度波束赋形技术研究波束赋形技术是利用多天线系统的空间维度信息，通过调整各个天线的权值，使信号在特定的方向上形成较窄的波束，以提高信号的传输效率和抗干扰能力。
在毫米波大规模MIMO系统中，低复杂度波束赋形技术的研究具有重要意义。
针对低复杂度波束赋形技术，本文提出了一种基于压缩感知的波束赋形算法。
该算法利用压缩感知理论，通过优化算法的迭代次数和权值更新策略，降低了算法的复杂度。
同时，该算法能够根据系统的实际需求，灵活地调整波束的指向和宽度，以适应不同的传播环境和应用场景。
四、混合预编码技术研究预编码技术是利用信道状态信息，对发送信号进行预处理，以减小信道间的干扰和提高系统的性能。
在毫米波大规模MIMO 系统中，由于信道的高维度和复杂性，传统的预编码技术难以满足系统的需求。
基于压缩感知的光控相控阵波束形成方法顾福飞;傅敏辉;丛波;张群【摘要】针对光控相控阵在实现宽带宽角扫描时,所需要的光真延时器数目过多问题进行研究,提出了基于压缩感知的光控相控阵方向图形成方法.首先通过公式推导详细分析了影响光控相控阵波束偏移的因素,其次给出光真延时器稀疏排布方式,在此基础上基于压缩感知理论恢复出光控相控阵的方向图.所提方法能够在大幅减少光真延时器数目的条件下实现宽带宽角扫描.最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性.%Too many Optical True Time Delayers (OTYDs) are needed when optically phased array radar scans in wideband and wide-angle modes.To solve the problem,a beam-forming method based on compressed sensing is proposed for the optically phased array radar with sparse array.Firstly,the factors affecting main-lobe deviation are analyzed in detail by formula derivation.Secondly,a configuration of the sparse antenna array is presented,on the basis of which,the pattern of the optically phased array is restored based on the compressed-sensing ing this method,a quite small number of OTTDs are required for wideband and wide-anle scanning.Finally,this method is validated by the simulation results.【期刊名称】《电光与控制》【年(卷),期】2017(024)011【总页数】4页(P70-73)【关键词】光控相控阵;压缩感知;波束形成;光真延时器【作者】顾福飞;傅敏辉;丛波;张群【作者单位】中国卫星海上测控部,江苏江阴214430;中国卫星海上测控部,江苏江阴214430;中国卫星海上测控部,江苏江阴214430;空军工程大学信息与导航学院,西安710077【正文语种】中文【中图分类】TN957相控阵雷达是采用相控阵天线的一种雷达，通过电子方式控制波束的指向[1]，与常规的机械扫描雷达相比，能够实现更快速的波束指向和形状捷变。
lms算法实现自适应波束成形的思路下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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传感器阵列波束优化设计及应用传感器阵列波束优化设计及应用是一种利用多个传感器构成的阵列来实现波束形成和优化的技术。
传感器阵列波束优化设计广泛应用于雷达、通信、声纳等领域，它能够提高信号接收的灵敏度和方向性，提高信号的质量和解析度，同时减小背景噪声的干扰。
传感器阵列波束优化的基本原理是利用阵列中的单个传感器同时接收到的信号之间的时延差异来实现波束的形成。
传感器阵列通常由多个传感器组成，这些传感器被布置在一定的几何形状中，如线性、矩形、圆形等。
每个传感器都能够接收到目标信号并将其转换成电信号。
通过对不同传感器接收到的信号进行时延和幅度的加权叠加，就能够实现一个波束，俗称主瓣。
传感器阵列波束优化的设计过程主要包括以下几个步骤：1. 传感器阵列布置：根据具体的应用需求和场景，选择适当的传感器数量和布置方式。
常用的阵列形状有线性、矩形和圆形等。
布置传感器时需要考虑信号的方向性、覆盖范围和分辨率等因素。
2. 信号采集和处理：每个传感器接收到的信号经过放大和滤波等处理后，通过模数转换器转换成数字信号，然后再进行波束形成和优化的算法处理。
3. 波束形成算法：根据阵列中的传感器位置和信号到达时间差，采用合适的波束形成算法来实现波束的形成。
常用的波束形成算法有传统的波束形成算法、自适应波束形成算法以及基于压缩感知的波束形成算法等。
4. 波束优化算法：在波束形成的基础上，根据实际需求，通过优化算法进一步提高波束的指向性和抗干扰性。
常用的波束优化算法有传统的无失真波束权重优化算法、最小方差无失真波束权重算法以及基于飞行网络的波束优化算法等。
传感器阵列波束优化设计及应用在各个领域都有广泛的应用。
在雷达领域，传感器阵列波束优化可以提高雷达的目标探测和跟踪能力，提高雷达的抗干扰能力，同时还可以减小雷达的射频输出功率，降低对环境的影响。
在通信领域，传感器阵列波束优化可以提高无线通信系统的接收信号质量，提高信号的覆盖范围和传输速率。
压缩感知波束形成算法性能分析魏娟; 孙健; 邵丁; 闫豪; 李争光【期刊名称】《《噪声与振动控制》》【年(卷),期】2019(039)004【总页数】5页(P81-84,124)【关键词】振动与波; 波束形成; 压缩感知; 贪婪算法; 阵列; 分辨率【作者】魏娟; 孙健; 邵丁; 闫豪; 李争光【作者单位】西安科技大学机械工程学院西安 710054; 宝鸡吉利发动机零部件有限公司陕西宝鸡 721000【正文语种】中文【中图分类】TB52波束形成声源识别技术由于具有测量速度快、计算效率高、中高频分辨率好、适宜中长距离测量等优点被广泛应用到航空、列车、汽车等领域[1] 。
延时求和[2-4] 、互谱成像函数[5-6] 等传统波束形成(Conventional beamforming，CB)算法虽然具有计算速度快、测量距离远、易于布置等优点，但其“主瓣”过宽造成空间定位精度低，“旁瓣”既高又多导致出现许多“鬼影”声源，因而限制其进一步的应用[7] 。
因此，各种提高波束形成算法识别效果的改进方法应运而生。
褚志刚[7] 提出奇异值分解波束形成声源识别方法，突破了主声源最大旁瓣水平的限制，提高了识别次声源的准确度，进行了汽车前围板隔声实验；随后基于传统波数形成及矩阵特征值分解理论，提出函数波束形成方法，提高了识别分辨率，并且能够清晰地识别弱源，提出指数一般取为16的建议；黎术[8] 提出了函数广义逆波束形成方法，在准确识别声源强度的基础上，通过增加阶次，成倍提高了算法抑制旁瓣能力；陈思[9] 基于高阶矩阵函数提出了广义逆波束形成的改进算法，得到了阶次的最优区间，具有更高的声源识别精度。
压缩感知是近年来极为热门的研究前沿，在若干应用领域中都引起瞩目。
其采用随机抽样的方式完成对目标信号的重建，打破了奈奎斯特抽样定理的限制，大大提高了信号处理速度。
为了进一步提高波束形成算法的识别精度，降低算法的运行时间，将压缩感知的信号重构算法引入到波束形成中，提出了一种基于贪婪算法的压缩感知波束形成算法。
基于压缩感知的圆阵自适应数字波束形成算法
王建;盛卫星;韩玉兵;马晓峰
【期刊名称】《电波科学学报》
【年(卷),期】2014(0)3
【摘要】根据目标在空间的稀疏性,在圆形面阵的接收端,提出了一种基于压缩感知的自适应数字波束形成算法.该算法在不改变波束性能与天线口径的前提下,可以大大减少实际的阵元数目,是一种新的稀布阵方法.在阵元稀布的情况下,根据压缩感知的压缩采样理论,先用重构算法恢复缺失通道的回波信息,然后利用恢复得到的信号计算自适应权系数,得到理想的自适应数字波束方向图.不同信噪比和干噪比情况下的仿真结果验证了所提算法的正确性和有效性.
【总页数】7页(P455-461)
【作者】王建;盛卫星;韩玉兵;马晓峰
【作者单位】南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094;南京理工大学电子工程与光电技术学院,江苏南京210094
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.基于压缩感知的自适应数字波束形成算法 [J], 王建;盛卫星;韩玉兵;马晓峰
2.基于压缩感知的单通道鲁棒自适应波束形成算法 [J], 李洪涛;贺亚鹏;肖瑶;朱晓华
3.基于LCMV的IQRD-SMI自适应数字波束形成算法 [J], 冯地耘;陈立万
4.基于压缩感知的单快拍自适应波束形成算法 [J], 李洪涛;贺亚鹏;顾陈;朱晓华
5.基于多DSP的自适应数字多波束形成的并行算法及其实现 [J], 李彦;王秀坛因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《毫米波大规模MIMO低复杂度波束赋形和混合预编码技术研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，毫米波大规模MIMO（多输入多输出）技术已成为5G及未来通信网络的关键技术之一。
其通过利用大量的天线阵列和毫米波频段，能够显著提高频谱效率和系统容量。
然而，大规模MIMO系统的复杂性较高，尤其是在波束赋形和预编码技术方面。
因此，本文旨在研究毫米波大规模MIMO的低复杂度波束赋形和混合预编码技术，以提升系统性能并降低系统复杂度。
二、毫米波大规模MIMO系统概述毫米波大规模MIMO系统利用毫米波频段的信号，通过大量的天线阵列进行数据传输。
其优点在于能够提供更高的频谱效率和系统容量，同时具备更好的空间复用性和干扰抑制能力。
然而，由于毫米波信号的传播特性和大规模MIMO系统的复杂性，使得波束赋形和预编码技术在实现上存在较大挑战。
三、低复杂度波束赋形技术研究波束赋形是毫米波大规模MIMO系统中的关键技术之一，其目的是通过调整天线阵列的权重，使得信号在特定方向上形成主瓣，从而提高信号的传输效率和接收性能。
然而，传统的波束赋形算法复杂度较高，难以满足实时性要求。
因此，本文研究低复杂度波束赋形技术，通过优化算法和降低计算复杂度，实现快速、准确的波束赋形。
具体而言，本文提出一种基于压缩感知的波束赋形算法。
该算法通过利用信号的稀疏性，在保证性能的前提下降低计算复杂度。
此外，本文还研究了基于深度学习的波束赋形算法，通过训练神经网络模型，实现快速、准确的波束赋形。
四、混合预编码技术研究预编码技术是提高MIMO系统性能的重要手段之一。
在毫米波大规模MIMO系统中，由于信道特性的变化和硬件限制，传统的全数字预编码方案难以满足实时性和能耗要求。
因此，本文研究混合预编码技术，通过结合数字和射频链路的优点，实现低复杂度和高性能的预编码方案。
具体而言，本文提出一种基于分块的混合预编码算法。
该算法将预编码矩阵分解为数字和射频链路的组合，从而降低硬件复杂度和能耗。
第35卷第2期电子与信息学报Vol.35 No.2 2013年2月 Journal of Electronics & Information Technology Feb. 2013基于压缩感知的自适应数字波束形成算法王 建 盛卫星* 韩玉兵 马晓峰(南京理工大学电子工程与光电技术学院南京 210094)摘要：该文根据目标在空间的稀疏性，提出了接收端的基于压缩感知理论的自适应数字波束形成算法。
在阵元稀布的情况下，用压缩感知的压缩采样理论，恢复出缺失通道的回波信息，然后用恢复的信号做数字波束形成。
该算法所形成的波束具有波束旁瓣低，指向误差小，干扰方向零陷深，而且没有栅瓣等优点，波束性能接近满阵时候的波束性能，而且使用该方法减少的阵元数远远大于其他稀布阵方法减少的阵元数。
采用蒙特卡罗方法对该方法进行了性能评估，给出了不同信噪比、不同干噪比、不同快拍情况下的计算结果，仿真结果也验证了该算法的正确性。
关键词：压缩感知；数字波束形成；稀布阵；多测量欠定系统正则化聚焦求解算法中图分类号：TN911.72 文献标识码：A 文章编号：1009-5896(2013)02-0438-07 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2012.00517Adaptive Digital Beamforming Algorithm Based on Compressed SensingWang Jian Sheng Wei-xing Han Yu-bing Ma Xiao-feng(School of Electronic Engineering and Optoelectronic Technology,Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China)Abstract: A new adaptive digital beamforming in receiving end based on compressed sensing is proposed. In the case of sparse array antenna, receiving signal from absence elements can be reconstructed by using the theory of compressed sensing. Adaptive digital beamforming techniques are then adopted to form antenna beams, whose main lobe is steered to desired direction and nulls are steered to the directions of interferences. Simulation results with Monte Carlo method show that the beam performances of the proposed method are approaching to that of full array antenna, and actual antenna elements can be reduced greatly.Key words:Compressed sensing; Digital beamforming; Sparse arrays; Regularized M-FOCUSS1 引言阵列天线的口径越大，则波束越窄，增益越高，但所需的阵元数也越多，设备量越大。
大型阵列，特别是数字波束形成天线或固态有源相控阵天线，每个天线单元都有一个对应的T/R组件，因而阵列的阵面造价十分昂贵，是雷达耗资的主要部分。
在阵列口径尺寸一定的前提下，减少T/R组件数目主要有两种方法：一种是子阵技术，但子阵技术的应用不可避免地会引起栅瓣，从而会减小阵列波束电扫描的范围；另一种方法是稀疏布阵技术。
传统的稀布阵方式通常可以节省一半左右的T/R组件，它采用遗传算法等各种优化算法对阵元的位置进行优化，以尽可能降低阵列天线波束的副瓣。
但是，这样的优化通常只是针对阵列的静态方向图进行的，当波束扫描或进行自适应干扰抑制时，很难保证波束的性能。
2012-05-02收到，2012-11-12改回*通信作者：盛卫星 shengwx@压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论[14]−是一个充分利用信号的稀疏性(或可压缩性)的全新信号采集、编解码理论。
该理论指出，只要信号是稀疏的或可压缩的(即在某个变换域上是稀疏的)，那么就可以用一个与变换基不相关的采样矩阵将变换所得的高维信号投影到一个低维空间上，然后通过求解一个优化问题，从这些少量的投影中以高概率重构出原信号。
压缩感知理论突破了传统的奈奎斯特采样定理的束缚，实现了对未知信号的边感知边压缩。
在一定条件下，只需采样少量数据，就可以通过重构算法精确地恢复出原信号。
由于采样数据少，恢复数据精确，该技术已被广泛应用于数据采集[5]、医学成像、雷达[68]−、通信等领域。
本文通过对压缩感知理论以及数字波束形成(DBF)技术的研究，提出了一种双基地系统的DBF 接收阵下的基于压缩感知的自适应数字波束形成算法。
该方法适用于DBF接收阵的应用场合。
由于发射能量的空间合成和发射方向图等原因，该方法尚不能适用于发射波束形成。
该方法利用目标在空域第2期 王 建等： 基于压缩感知的自适应数字波束形成算法 439的稀疏性，根据压缩感知理论，用压缩采样矩阵对空域稀疏信号进行压缩采样，然后用多点的欠定系统聚焦求解算法(RM-FOCUSS)[912]−重构出满阵时的通道数据，最后用重构的数据做自适应数字波束形成，得到相应的阵列权重系数，并形成波束输出。
使用该方法减少的阵元数远远大于其他方法减少的阵元数，而且所形成的波束性能接近满阵时的波束性能，具有波束旁瓣低，干扰方向零陷深，而且没有栅瓣等优点。
所形成的波束在将主瓣对准期望信号方向的同时，在干扰信号方向形成零陷，从而可以有效地抑制干扰。
本文在第2节阐述了基于压缩感知的数字波束形成的原理及数学模型；第3节给出了不同情况下的计算机仿真结果，证明了该算法的正确性；第4节对该方法做了总结。
2 算法原理2.1 信号模型考虑一个满阵的直线阵天线，有N 个阵元均匀排列，阵元间距均为/2λ(λ为雷达的工作波长)。
现有K 个远场回波信号入射到天线阵面上，其复幅度和入射角分别为s k (t )和θsk , (k =1,2, ,K )。
其中1个为期望信号，其余K -1个为干扰信号。
阵列天线各阵元的接收信号用一个N 维的向量X (t )表示，X (t )=[x 1(t ),x 2(t ), ,x N (t )]T 。
先不考虑接收机噪声，则有()()()1Kk sk k t s t θ==∑X a (1)其中a (θsk )为阵列在θsk (k =1,2, ,K )方向的方向性矢量。
()2sin()/22sin()/T2(1)sin()/1,,,,sk sk sk j d j d sk j N d e e e πθλπθλπθλθ−−−−⎡=⎢⎣⎤⎥⎦a (2) 按照等sin()sk θ为划分原则(近似等于天线角分辨率)，将9090− ∼的空域2N 等分，得到12,,,θθ 2N θ，用这2N 个方向性矢量构建变换矩阵H 。
()()()122,,,N θθθ⎡⎤=⎣⎦H a a a (3) 将阵列接收信号向量X (t )写成用变换矩阵H 表示的矩阵形式，有()()t t =X HS (4) 其中S (t )为阵元接收信号向量X (t )在变换矩阵H 上的投影系数向量。
不失一般性，θsk (k =1,2, ,K )均为122,,,N θθθ 中之一。
则投影系数向量S (t )有类似于S (t )=[0,0, ,s 1(t ),0, ,0, ,s K (t ),0, ,0]的形式。
即向量S (t )中只有少数几个元素是非零的，其余均为零元素，也即S (t )是稀疏的。
因此，根据压缩感知的理论，阵列接收信号向量X (t )可以在压缩采样之后通过重构算法精确恢复。
考虑接收机噪声时，式(4)所表示的阵列接收信号向量X (t )可改写成()()()t t t =+X HS V (5) 其中V (t )=[v 1(t ), v 2(t ), , v N (t )]T 为由各个阵元通道的高斯白噪声组成的向量。
2.2 压缩采样与重构压缩采样不是直接测量X ，而是设计一个与变换矩阵H 不相关的M ×N (M <<N )维采样矩阵Φ，测量X 在Φ上的投影向量Z ，即()()()()[]()()X t t t t t 't ==+=+Z HS V PS V ΦΦ(6)式中()'t V 为压缩采样之后的噪声，采样矩阵Φ表示天线对空域信号的压缩采样方式，它由M 行，即M 个采样基组成，T 12[,,,]M = Φφφφ。
每一个采样基是一个N 维的向量，12[,,,](1,2,,i i i iN i φφφ== φ )M 。
第i 行的采样表示将所有阵元的输出投影到该采样基上，对应一个压缩采样点。
例如z i (t )=1i φx 1(t ) +2i φx 2(t )+ +iN φx N (t )表示压缩采样所对应的第i 个压缩采样点的接收信号。
采样矩阵Φ共有M 行，表示只需要M 个压缩采样点，也就是说在原阵列的N 个阵元中选取M 个阵元进行空间采样即可。
式(6)中的矩阵P =H Φ是一个M ×2N 的矩阵，称为观测矩阵。
理论研究表明[1315]−，当观测矩阵P 满足限制等容性(Restricted Isometry Property, RIP)条件时，便可通过求解投影系数向量S (t )，由压缩采样向量Z (t )精确地重构满阵时的阵元接收信号向量X (t )。
因此，在压缩采样中，采样矩阵Φ的设计非常重要。
目前，用得比较多的采样矩阵有[14]：Hadamard 矩阵、高斯随机矩阵、稀疏随机矩阵、部分傅里叶矩阵等。
理论证明高斯随机采样矩阵和任意固定的变换矩阵可在很大概率上使得P 满足RIP 条件，而且高斯随机矩阵可以很方便地得到，所以本文采用高斯随机测量矩阵。
首先，从满阵的N 个阵元中随机抽取M 个阵元作为压缩采样阵元。
抽取的方法如下：先产生N 个在[0, 1]区间内均匀分布的随机数，按照产生的先后次序记下这N 个随机数的序号，再将N 个随机数按从小到大的次序排列，取其中前M 个随机数所对应的原来的序号作为计划抽取的压缩采样阵元的序号。
