自适应波束形成算法工程应用中的关键技术研究

MIMO智能天线自适应波束赋形算法研究的开题报告开题报告论文题目：MIMO智能天线自适应波束赋形算法研究研究背景：在无线通信系统中，MIMO技术由于其具有更高的频谱效率、带宽利用率和信道容量，被广泛应用于现代无线通信系统中。

智能天线系统是在MIMO技术的基础上发展起来的，可以进一步优化信号传输质量。

波束赋形是智能天线系统中的一个重要技术，在信道中采用多个天线同时发射多个波束，从而集中能量，提高信道传输能力。

研究内容：本论文的研究内容主要包括以下三个方面：1. MIMO技术的基本原理和技术发展历程，重点介绍MIMO技术在无线通信中的应用和优势。

2. 智能天线系统的基本原理、系统组成和工作方式，详细介绍智能天线系统中的波束赋形技术及其发展历程。

3. 自适应波束赋形算法的研究，设计一种自适应波束赋形算法，用于智能天线中的信道分集和空间复用等方面，探究其在不同信道条件下的优化效果。

研究方法：本论文采用文献综述和实验研究相结合的方法，首先通过文献综述的方式深入了解MIMO技术和智能天线系统相关的理论和应用研究现状；其次，通过实验进行数据采集和分析，针对自适应波束赋形算法进行研究和评估。

预期成果：本论文的研究成果包括以下几个方面：1. 对于MIMO技术和智能天线系统的理论及应用深入了解和研究。

2. 分析比较现有的自适应波束赋形算法，设计一种适用于智能天线系统的自适应波束赋形算法。

3. 在不同信道条件下，测试所设计的自适应波束赋形算法的优化效果，并得到实验数据。

4. 对比分析所设计的自适应波束赋形算法与其他现有算法的优缺点，为进一步完善智能天线系统的波束赋形技术提供参考。

关键词：MIMO技术、智能天线系统、波束赋形、自适应算法、信道优化。

鲁棒自适应波束形成方法研究摘要阵列信号处理技术作为信号处理领域中的一个重要分支，在雷达、通信、海洋监测、超声成像等领域都有着广泛的应用，其研究内容主要分为两大类：自适应波束形成和波达方向估计。

自适应波束形成主要是利用期望信号与干扰、噪声之间的空域差别，通过对权矢量进行调整，实现增强期望信号，抑制干扰和噪声的目的。

本文阐述了常规波束形成和三种统计最优波束形成准则，介绍了传统自适应波束形成技术，研究了鲁棒自适应波束形成算法，并给出了各种算法的性能仿真分析图。

与常规波束形成相比，自适应波束形成技术的优势在于抗干扰能力更强、空间分辨率更高等，但其对于模型误差较为敏感，微小的误差也可能导致其性能严重下降。

对此，许多研究者致力于自适应波束形成算法的鲁棒性研究，其中，基于对角加载的自适应波束形成算法是一种简单有效的鲁棒算法。

该算法的缺陷在于对角加载因子只能根据经验确定，不能随实际的变化而自适应调整，会影响波束形成器的输出性能。

曾有文献提出了一种基于非圆信号的特征恢复方法，但该方法需要预知期望信号的非圆率。

为了克服这一缺点，本文提出了一种基于非圆信号的对角加载波束形成算法，该算法的主要思想是利用阵列输出信号与参考信号的互相关系数最大化准则确定代价函数。

首先根据期望信号的非圆特性构造参考信号，然后将构造的参考信号代入上述准则确定代价函数，最后由计算机搜索出一个正则化参数，使代价函数取最优值。

仿真结果表明，该算法针对模型失配具有较好的鲁棒性，阵列的输出信干噪比也得到了改善。

关键词：鲁棒自适应波束形成，导向矢量失配，对角加载，非圆信号Research on Robust Adaptive BeamformingElectronic Information Science and Technology 11-2 Lu YingSupervisor Zhang QianAbstractAs an important branch in the field of signal processing, the array signal processing technique has been widely used in many areas such as radar, wireless communications, sea monitoring, ultrasonic imaging, which was divided into two categories: the adaptive beamforming and the direction of arrival estimation. By using the spatial difference between the desired signal and the interference, noise, the adaptive beamformers can adjust the weight vector and enhance the desired signal while suppress the interference and noise.In this thesis, we describe the conventional beamformers and three optimal criterions of beamforming, introduce several traditional adaptive beamforming technologies, emphasize to study robust adaptive beamforming. We also give the algorithm performance simulation diagram. Although the adaptive beamformers can have better interference rejection and resolution capability than the conventional beamformers, they are much more sensitive to model errors, the adaptive beamformers may suffer severe performance decline even if there are slight errors. In this regard, much effort has been devoted to devise robust adaptive beamformers. Among them, the diagonal loading is a simple and effective algorithm to improve the robustness of adaptive beamformers. However, the diagonal loading factor is determined only by experience, it may not adjust itself adaptively with the change of environment, which will affect the output performance of the beamformers.An noncircularity restoral based method has been proposed for selecting the diagonal loading factor, while this method has to predict the noncircularity of the desired signal. To overcome this shortcoming, we proposed a kind of diagonal loading algorithm based on noncircular signals. The main idea of this algorithm is to determine a cost function by maximizing the cross correlation coefficient between the output and the reference signal. Firstly, constructing the reference signal according to the characteristic of the noncircular desired signal. Then determining the cost function and search an optimal regularization parameter. The simulation results show that, this algorithm can provide robustness against the mismatches and the output SINR has been improved simultaneously.Key word: robust adaptive beamforming, steering vector error, diagonal loading, noncircular signal目录1 绪论 (1)1.1引言 (1)1.2研究背景及意义 (1)1.3国内外研究现状 (1)1.4本文主要研究内容及结构安排 (3)2阵列信号处理基础理论 (4)2.1引言 (4)2.2阵列信号处理基础 (4)2.2.1阵列信号输出模型 (4)2.2.2阵列输出信号二阶统计量 (5)2.2.3波束方向图函数 (6)2.3本章小结 (7)3 自适应波束形成算法 (8)3.1引言 (8)3.2常规波束形成 (8)3.3统计最优波束形成 (10)3.3.1最大输出信干噪比波束形成算法 (10)3.3.2最小方差无失真响应波束形成算法 (11)3.3.3最小均方误差波束形成算法 (12)3.3.4算法仿真与性能分析 (12)3.3.5算法小结 (15)3.4 自适应波束形成算法 (15)3.4.1 采样矩阵求逆算法 (15)3.4.2最小均方算法 (16)3.5本章小结 (17)4 鲁棒波束形成算法 (18)4.1引言 (18)4.2特征子空间波束形成算法 (18)4.2.1算法描述 (18)4.2.2算法仿真与性能分析 (19)4.2.3算法小结 (21)4.3线性约束波束形成算法 (21)4.3.1算法描述 (21)4.3.2典型约束条件 (21)4.3.3算法仿真与性能分析 (22)4.3.4算法小结 (23)4.4对角加载波束形成算法 (23)4.4.1算法描述 (23)4.4.2对角加载因子确定 (24)4.4.3基于信号非圆特征恢复方法 (24)4.4.4算法仿真与性能分析 (25)4.4.5算法小结 (28)4.5本章小结 (28)5基于非圆信号的对角加载波束形成算法 (29)5.1引言 (29)5.2 算法描述 (29)5.2.1互相关系数最大化准则 (29)5.2.2参考信号构造 (29)5.2.3 代价函数确定 (31)5.3 算法性能仿真分析 (32)5.3.1 圆特性干扰 (32)5.3.2 非圆特性干扰 (36)5.4 算法小结 (40)5.5本章小结 (40)6结束语 (41)6.1全文总结 (41)6.2未来工作展望 (41)致谢 (42)参考文献 (43)附录 (45)1 绪论1.1引言阵列信号处理是指由空间位置不同的多个传感器组成的阵列对信号进行接收和处理，增强期望信号，抑制干扰和噪声，其在雷达、通信、声呐、超声成像、医疗卫生等领域都具有广泛的应用[1]。

自适应波束形成算法工程应用中的关键技术研究徐伟【期刊名称】《火控雷达技术》【年(卷),期】2012(000)001【摘要】对自适应波束形成算法工程应用中的一些关键技术进行了讨论。

着重讨论了基于广义旁瓣对消结构的自适应波束形成器设计中的关键问题。

给出了一种基于广义旁瓣对消结构的自适应波束形成算法应用方案,以及试验结果。

%Some important technologies of adaptive beam forming algorithm in engineering applications are dis- cussed. Key issues in design of adaptive beam former based on general side-lobe cancellation structure are dis- cussed. An application scheme for adaptive beam forming algorithm based on side-lobe cancellation structure is giv- en, and its test results are provided.【总页数】5页(P39-42,55)【作者】徐伟【作者单位】西安电子工程研究所,西安710100【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种新变步长LMS算法及在自适应波束形成中的应用 [J], 张会芝;穆晓霞;王鲜芳2.鲁棒性自适应波束形成算法关键技术研究 [J], 张忠传;牟善祥;李成果;王立明3.无线通信系统中基于QRD-GR的自适应波束形成算法与实现 [J], 孙洪民;李俊4.一种新的变步长LMS算法及在自适应波束形成中的应用 [J], 景源;汪洪涛5.大规模MIMO系统中的信号子空间变步长LMS自适应波束形成算法 [J], 慈能达;余小游;蒋娅林;田丽佳;马和峰;林培英;杜青松;马娟;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

阵列天线自适应波束形成算法研究的开题报告
一、选题背景
随着通信和雷达技术的快速发展，阵列天线广泛应用于通信、雷达、无线电定位等领域。

阵列天线相比单天线在收发信号方面具有高增益、
方向性强的优势。

阵列天线自适应波束形成算法是一种有效的信号处理方法，可以提
高天线数组的信号接收和发送性能，抑制噪声和干扰，实现目标信号的
有效定位和跟踪。

因此，阵列天线自适应波束形成算法的研究对于提高
无线通信系统和雷达性能具有重要意义。

二、研究内容
本次研究旨在深入探讨阵列天线自适应波束形成算法的原理、实现
方法和性能评估。

具体研究内容如下：
1. 阵列天线的工作原理和组成结构，阵列方向性和增益特性的分析。

2. 阵列天线自适应波束形成的基本原理和实现方法，包括线性限制
最小方差(LMS)算法、协方差矩阵反演(Capon)算法、多用户检测(MUD)
算法等。

3. 自适应波束形成算法的性能评估方法，包括波束形成器增益、脱
耦度、副瓣抑制比、对抗性干扰抑制等指标的评估方法。

4. 利用MATLAB等工具对自适应波束形成算法进行仿真实验，分析
算法在不同场景下的实际应用效果。

三、研究意义
本次研究对于阵列天线自适应波束形成算法的基本原理和性能评估
进行深入探究，可以为无线通信系统和雷达等应用领域提供更加高效、
可靠的信号处理方法，提高系统的传输速率和跟踪性能。

与此同时，研究成果还可以为相关企业和机构提供切实可行的技术解决方案，推动我国阵列天线技术的发展，提升我国在通信和雷达领域的核心竞争力。

第40卷第6期遥测遥控V ol. 40, No. 6 2019年11月Journal of Telemetry, Tracking and Command November 2019基于深度神经网络的自适应波束形成算法柏沫羽，刘昊，陈浩川，张振华（北京遥测技术研究所北京 100076）摘要：自适应波束形成技术是航天领域中的旁瓣抗干扰关键技术之一。

当回波数据量增多时，传统的波束形成算法无法进行快速的处理，而应用深度神经网络模型对数据进行预训练可以快速的进行波束形成，因此根据波束形成原理利用分段训练方式设计深度神经网络，应用Leaky-ReLU激活函数、Adam优化算法和Dropout正则化方法提升深度神经网络的性能，提出了基于深度神经网络的自适应波束形成算法。

仿真结果表明，相比于传统的LMS算法，在实验环境下，基于深度神经网络的自适应波束形成算法的计算速度约有7～8倍的提高。

关键词：信号处理；旁瓣抗干扰；深度神经网络；自适应波束形成中图分类号：TN911.7 文献标识码：A 文章编号：CN11-1780(2019)06-0028-9Adaptive beamforming algorithm based on deep neural networkBAI Moyu, LIU Hao, CHEN Haochuan, ZHANG Zhenhua（Beijing Research Institute of Telemetry, Beijing 100076, China）Abstract: Adaptive beamforming technology is one of the key technologies for sidelobe anti-interference in the aerospace field. When the amount of echo data increases, the traditional beamforming algorithm cannot perform fast processing, and the deep neural network model can quickly perform beamforming through data pre-training. Therefore, based on the beamforming principle, the deep neural network is designed by using the segmentation training method. The Leaky-ReLU activation function, the Adam optimization algorithm and the Dropout regularization method are applied to improve the performance of the deep neural network. Based on the above, a beamforming algorithm based on deep neural network is proposed. The simulation results show that compared with the traditional LMS algorithm, the calculation speed of the adaptive beamforming algorithm based on deep neural network can be improved by about 7-8 times in the experimental environment.Key words: Signal processing; Sidelobe anti-jamming; Deep neural network; Adaptive beamforming引言自适应波束形成技术是阵列信号处理的重要分支，其广泛应用于航天领域中的导航、飞行器测控和精确制导等的旁瓣抗干扰中，近年来已经成为新一代航天、雷达和通信领域的关键技术之一。

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。

自适应波束形成语音增强方法的研究与实现
崔唯佳;陈晓军;高磊;赵晓霞;李红亮
【期刊名称】《伺服控制》
【年(卷),期】2011(000)003
【摘要】在车载系统、电话会议与多媒体会议等语音处理系统中,由于受到混响、背景噪声及干扰等因素的影响,麦克风拾取的信号通常为带噪的语音信号。

这样,不仅影响语音的可懂度,而且影响语音处理系统的整体性能。

因此,需要进行有效的噪声抑制,以增强语音信号的质量。

本文中重点介绍了采用LMS算法的自适应波束形成语音增强系统。

自适应语音增强算法较其它方法相比,采用了一个参考噪声作为辅助输入,从而能获得比较全面的关于噪声的信息,因而可以得到更好的降噪效果。

在分析研究LMS算法的基础上,本课题用Matlab语言对LMS算法实现自适应语音增强进行了仿真实现。

实验结果表明,该算法在一定程度上可有效地抑制噪声,提高信噪比,减少失真。

【总页数】3页(P59-61)
【作者】崔唯佳;陈晓军;高磊;赵晓霞;李红亮
【作者单位】中北大学信息探测与处理技术研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.一种强噪声背景下语音增强方法的研究与实现 [J], 刘毅;谢桂海;齐子元;李立斌
2.基于语音转换技术的普通话电子喉语音增强方法研究 [J], 董睿;李立峰;牛海军;史晚晴;李阳
3.一种自适应波束形成语音增强方法实现 [J], 纪元法
4.基于语音增强方法的语音端点检测 [J], 包武杰;黄浩
5.二维维纳滤波语音增强方法研究与实现 [J], 邢永涛;付中华;张艳宁
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