自适应波束形成开题报告

自适应滤波器开题报告篇一：通信滤波器开题报告沈阳航空航天大学北方科技学院毕业设计开题报告论文题目：通信滤波器的设计与分析专业：电子信息工程班级： B941201学号： B941XX1学生姓名：张弛指导教师：赵婷婷一、立题依据1、选题目的我的毕业设计的课题是《于基于matlab的数字滤波器的设计与仿真》，其主要目的是通过此次课程设计进一步学习和巩固数字信号处理及其相关知识，并学会利用所学的知识能在设计过程中能综合运用所学习的知识内容，进一步熟悉和掌握matlab的使用方法；对数字滤波器的原理有较深的了解；为即将进入社会参加工作打下坚实的基础；掌握收集资料，消化资料和综合资料的能力等等。

2、选题的意义滤波器早被公认为各种电子产品的重要部件，其主要功能是作为各种电信号的提取、分隔、抑止干扰。

而传统的模拟滤波器在精度方面无法与数字滤波器相比,尤其在多阻带多通带滤波器设计方面，模拟滤波器更是无能为力，因此对数字滤波器的研究是十分必要且有应用价值的。

从事电子通信业而不能熟练操作使用matlab电子线路设计软件电子线路设计软件，在工作和学习中将是在工作和学习中将是在工作和学习中寸步难行的。

在数学、电子、金融等行业，使用matlab等计算机软件对产品进行设计、仿真在很早以前就已经成为了一种趋势，这类软件的问世也极大地提高了设计人员在通信、电子等行业的产品设计质量与效率。

众所周知，实际过程中信号传输都要经过调制与解调这一过程，由于消息传过来的原始信号即调制信号具有频谱较低的频谱分量，这种信号在许多信道中不宜传输。

因而，在通信系统的发送端通常需要有调制过程在通信系统的发送端通常需要有调制过程，反之在接收端则需要有解调过程。

3、国内外研究现状数字滤波器的设计实现，常常需要同时满足多个技术指标或达到较高的精度，设计工作比较复杂，并且是只能逼近工程应用实际指，因此要提高滤波器的性能，设计过程中必须进行大量复杂的推倒和运算，运算量大。

数字多波束形成与波束跟踪算法研究的开题报告一、研究背景及意义数字多波束形成技术是指利用数学算法和数字信号处理技术在接收天线阵列上实现组合波束形成，从而提高雷达、通信等系统的性能。

该技术可以在空域和角度域上对目标进行定位和跟踪，大大提高系统的探测与定位准确性。

因此，数字多波束形成技术在军事、民用、医疗等领域有着广泛的应用前景。

波束跟踪算法是数字多波束形成技术的重要组成部分，其准确性和效率对系统性能有着决定性的影响。

二、研究目标和内容本研究旨在深入探究数字多波束形成与波束跟踪算法，具体研究内容如下：1. 数字多波束形成技术的基本原理及其在信号处理中的应用；2. 波束跟踪算法的原理及分类；3. 基于数字多波束形成技术的波束跟踪算法设计，包括基于卡尔曼滤波的波束跟踪算法、最大似然估计法等；4. 算法仿真与实验验证。

三、研究方法本研究主要采用理论分析、数学建模、仿真模拟和实验验证等方法，具体如下：1.通过文献调研和学习，掌握数字多波束形成和波束跟踪的基本理论和方法；2. 依据问题进行建模，分析数字多波束形成信号的特性，并结合实际情况，构建数学模型；3. 采取MATLAB等工具进行仿真模拟实验，验证算法的有效性和性能；4. 借助实验平台进行实验验证，如利用MATLAB Simulink和DSP实验室进行数字多波束形成技术的实验。

四、预期成果1.对数字多波束形成和波束跟踪算法的理论和方法有较为深入的了解，能够灵活应用其基本原理解决实际问题；2.设计出基于数字多波束形成技术的波束跟踪算法，掌握相应算法的表达和实现方法；3.实现算法仿真和实验验证，展示模型的优越性和有效性，为后续相关应用提供了可靠的基础数据。

五、研究进度安排本研究计划用一年时间完成，进度安排如下：1. 第1-2个月：调查研究该领域相关的文献资料，了解数字多波束形成和波束跟踪算法的基本原理和研究热点；2.第3-4个月：对数字多波束形成技术进行数学建模，并探讨其在信号处理中的应用；3. 第5-7个月：设计基于数字多波束形成技术的波束跟踪算法，并进行算法仿真实验；4. 第8-10个月：实证研究算法有效性，利用MATLAB和DSP等实验平台进行数字多波束形成技术的实验；5.第11-12个月：撰写毕业论文，准备答辩。

自适应波束形成器自适应波束形成器是一种用于无线通信和雷达信号处理的电子设备。

该设备通过利用天线信号相互间的干扰以及接收到的周围环境情况，可以调整天线辐射和接收方向，从而提高信号的质量和准确性。

自适应波束形成器包括多个天线单元和数字信号处理器，通过计算和处理来形成综合的波束方向和形状。

本篇文章将介绍自适应波束形成器的原理、应用以及前景。

一、原理自适应波束形成器的原理是通过控制天线阵列的功率幅度和相位，使得天线辐射方向和接收方向向目标方向移动，从而实现信号的聚焦。

首先，该设备需要根据天线阵列接收到的信号进行监测和分析，找出信号之间存在的相位和振幅的差异，之后通过反馈控制迭代过程，调整天线的权值和相位差，让天线辐射和接收方向向目标移动。

例如，当一个波束射向目标时，如果目标和其他多径的反射信号的相位相差非常大，那么这些信号的相位将彼此抵消，从而减弱波束的能量。

自适应波束形成器可以采用最优的器件与算法，利用多个天线单元收集到的信号来计算、分析他们的时域和频域特征，使得它能够适应信道中的变化，并自动校正波束的指向，以克服传播过程中的干扰和衰落。

二、应用自适应波束形成器广泛应用于各种无线通信和雷达信号处理领域，如卫星通信、移动通信、无线电视、雷达目标跟踪等。

该设备可以提高通信系统和雷达系统的效率和性能，包括提高接收和发射的信号质量和准确性，提高信号的覆盖率和距离，增加信噪比，降低系统能耗等，使得以往不可能实现的任务成为可能。

三、前景随着科技的不断发展，自适应波束形成技术被越来越多的应用到各个领域，并取得了显著的进展。

该技术可以替代传统的天线单元，提升信号处理的整体效率和准确性，同时可以有效的抑制固有的噪声，进一步扩大了该技术的应用范围和前景。

1绪论1绪论测控（TT&C，Tracking Telemetry and Command）系统由天上测控分系统和地面测控分系统组成，共同完成飞行器的跟踪、测距、测速、遥测和遥控任务[1]。

这就要求地面测控站能对卫星进行捕获并精密跟踪。

跟踪雷达[2]的作用是对飞行目标不断的进行自动跟踪，并把角坐标的数据经过计算装置处理后传给跟踪系统，以便进行瞄准。

它为了完成跟踪的作用，就要求波束的主瓣指向目标后，波束也必须连续跟随目标移动，以保证天线波束的主瓣指向不断的对准运动的目标，并随时测定目标的瞬时坐标数据，以实现天线对目标的跟踪。

一般以天线轴指向目标作为瞄准目标的依据；一旦运动目标偏离天线轴的指向，天线系统就会自动出现一个天线轴指向偏离目标的误差信号，它通过放大和变换等处理后，去控制电动机驱使天线向着减小误差信号的方向转动，直至天线轴又重新指向目标，使误差信号消失为止，这就是实现自动跟踪的方法。

1.1论文研究的背景和意义随着导弹、火箭、人造卫星和宇航技术的发展，对跟踪雷达的跟踪速度、跟踪精度、跟踪距离和抗干扰能力都提出了越来越高的要求。

近几十年以来，精密跟踪雷达的技术不断发展进步。

连续波雷达的跟踪方法大致有以下几种[2]：波束转换、圆锥扫描和单脉冲技术。

采用顺序比较波瓣法的圆锥扫描天线体制已经不能满足跟踪高速飞行器的要求，这是由于这种体制必须在馈源绕天线轴旋转一周后才能判明目标的方向，这就限制了跟踪速度；在波束扫描过程中，目标运动状态的变化引起回波信号幅度的起伏，给误差信号附加上一个调幅干扰，降低了角度跟踪精度；另外，由于目标的闪烁、大气层的不稳定和极化的偏转等因素所引起回波信号的变化，都会造成严重的跟踪误差。

单脉冲跟踪采用同时比较波瓣法，即由单脉冲天线同时产生几个波束，用几个独立的接收支路，同时接收这几个波束从目标反射的单个回波信号，然后将这些回波信号加以比较来获取目标的角误差信号，所以称为单脉冲跟踪。

MVDR自适应波束形成算法研究1耍波東形成技术和信号空间波数iS IS it是自由空同信号阵列处理的两f主要研究方面。

MVDR是一种基干最大信干蝶比(SINR)准则的自适应波東形成算法。

MVDR 算法可以自适应的使阵列输岀在期望方向上功率最小同时信干喋比最夫。

将其应用于空间波数谱估廿上可以在很大程度上提高分辨率和噪声抑制II能。

本文将在深人分折MVDR算法原理的基础上，通ilit算机仿真和海上试醴数据处理的结果，分Iff T MVDR算法在高分辨率空间波数谱估廿应用中的性能。

同时通过比较对角加载前后的数据处理结果，分折对角加载对MVDR的改进效果。

关理词：液東形成;空同波数谱估it; MVDR；对角加菽Study of MVDR Self-adapting Beam-forming AlgorismAbstractBeamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle .It can self-adaptingly make the array output reach maximum on theexpected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of puter emulation and the processing of experimental data. Furthermore, this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.Keywords: Beam-forming ； Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR； Diagonal loading•可修編.目录1.引言42. MVDR自适应波束形成算法原理5 2. 1 MVDR权矢量52. 2协方差葩阵估廿72. 3MVDR U能分析82. 4MVDR算法在空间波数谱估廿中的应用9仿真实K110仿真实验210应用实1113. MVDR性能改善133. 1快拍数不足对MVDR算法的影响13仿真实豔3153. 2对角加载17仿真实验4173. 3R XX替代R、N的娱差分析19仿真实脸5193. 4对角m载应用实例21应用实例221总结25参考文献26引言MVDR ( Minimum Variance Distortionless Response )是Capon T 1967 年提岀的一种自适应的空间iHHiSHit算法。

LTE系统中智能天线波束赋形算法研究的开题报告一、选题背景及意义随着移动通信技术的迅猛发展，移动通信网络不断升级和改进，从1G时代的模拟通信，到2G时代的数字通信，再到如今的LTE（Long Term Evolution）系统，每一代移动通信技术的发展都极大地促进了人们的交流和生活质量的提高。

而随着用户对高速网络的需求越来越高，使得如何提高通信系统的容量和覆盖率成为当前移动通信领域研究的热点。

LTE系统中天线波束赋形技术是一种重要的技术手段，它可以根据空间信道特性对发射信号进行波束调整，从而提高通信系统的容量和覆盖率，对现代移动通信技术的发展起到了重要的推动作用。

智能天线波束赋形算法是一种先进的技术手段，它可以根据移动终端的位置和速度等信息来自适应地调整天线波束形状和方向，使信号传输更加高效，从而提高通信系统的可靠性和性能。

因此，研究LTE系统中智能天线波束赋形算法，对于提高通信系统的容量和覆盖率，优化系统性能具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、研究内容1. 智能天线波束赋形技术原理及相关技术概述：对LTE系统中智能天线波束赋形技术的原理和与其相关的一些技术进行概述和阐述；2. 智能天线波束赋形算法研究：对现有的智能天线波束赋形算法进行研究，包括基于最小均方误差（MMSE）的波束赋形算法和基于最大比合并（MRC）波束赋形算法等，并进行算法的比较和分析；3. 基于神经网络的智能天线波束赋形算法设计：利用神经网络中的反向传播算法，设计基于神经网络的智能天线波束赋形算法，对其进行仿真和测试，并与传统算法进行比较和分析；4. 算法的实际应用：将所研究的智能天线波束赋形算法应用于LTE系统中，对其性能和覆盖率进行测试和分析。

三、思路和方法1. 文献资料收集：通过阅读大量的相关文献和资料，了解智能天线波束赋形技术的原理和在通信系统中的应用；2. 研究现有算法：对现有的基于MMSE和MRC的波束赋形算法进行研究和分析，并比较其优劣；3. 设计神经网络模型：基于反向传播算法，设计基于神经网络的智能天线波束赋形算法；4. 验证和分析：对所设计的基于神经网络的算法进行仿真和测试，并与传统算法进行比较和分析；5. 应用测试：将所研究的智能天线波束赋形算法应用于LTE系统中，对其性能和覆盖率进行测试和分析。

第3章 自适应波束形成及算法（3.2 自适应波束形成的几种典型算法）3.2 自适应波束形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。

目前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA 的算法。

常见的基于期望信号的算法有最小均方误差（MMSE ）算法、小均方（LMS ）算法、递归最小二乘（RLS ）算法，基于DOA 算法中的最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等[9]。

3.2.1 基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。

根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE 算法、LMS 算法等进行最优波束形成。

1．最小均方误差算法（MMSE ） 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。

阵输入矢量为： 1()[(),,()]TMx n x n x n =（3-24）对需要信号()d n 进行估计，并取线性组合器的输出信号()y n 为需要信号()d n 的估计值ˆ()dn ，即 *ˆ()()()()H T d n y n w x n x n w === （3-25） 估计误差为：ˆ()()()()()H e n d nd n d n w x n =-=-（3-26）最小均方误差准则的性能函数为：2{|()|}E e t ξ= （3-27）式中{}E 表示取统计平均值。

最佳处理器问题归结为，使阵列输出()()Ty n w X n =与参考信号()d t 的均方误差最小，即：2{|()|}M i n E e t式（3-28）也就是求最佳权的最小均方准则。

由式（3-26）～（3-28）得：2*{|()|}{()()}E e t E e n e n ξ==2{|()|}2R e []T Hxdxx E d nw r w R w =-+ （3-29）其中，Re 表示取实部，并且：[()()]H xx R E x n x n = （3-30）为输入矢量()x n 的自相关矩阵。

第3章自适应波束形成及算法(3.2自适应波朿形成的几种典型算法)3.2自适应波朿形成的几种典型算法自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。

U前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA的算法。

常见的基于期望信号的算法有最小均方误差(MMSE)算法、小均方(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法，基于DOA算法中的最小方差无畸变响应(MVDR)算法、特征子空间(ESB)算法等叫3.2.1基于期望信号的波束形成算法自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。

根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE算法、LMS算法等进行最优波束形成。

1.最小均方误差算法(MMSE) 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。

阵输入矢量为：兀(“)=［召(“),...,心(n)f(3-24)对需要信号d(n)进行估计，并取线性组合器的输出信号y(”)为需要信号〃(“)的估计值d(n)f即d(n) = y(n) = w H x(n) = x' (n)w(3-25)估计误差为：e(〃)= = d(n)-w n x(n)(3-26)最小均方误差准则的性能函数为：§ = £{le⑴鬥(3-27)式中纠}表示取统计平均值。

最佳处理器问题归结为，使阵列输出y(n) = w T X(n)与参考信号〃⑴的均方误差最小,即：MinE{ I ⑴门(3-28)式(3-28)也就是求最佳权的最小均方准则。

由式(3-26)〜(3-28)得：§ = E{ I e(/) I2 ) = E{e(ii)e\n)} =E{ I d(n)f}-2 Re[vr7r v J + w HR^w(3-29)其中，Re表示取实部，并且：= E[x(n)x n (n)](3-30)为输入矢量x(“)的自相关矩阵。

毕业设计（论文）开题报告题目自适应控制系统设计与仿真专业名称电子信息工程班级学号学生姓名指导教师填表日期2012 年 2 月25 日说明开题报告应结合自己课题而作，一般包括：课题依据及课题的意义、国内外研究概况及发展趋势（含文献综述）、研究内容及实验方案、目标、主要特色及工作进度、参考文献等内容。

以下填写内容各专业可根据具体情况适当修改。

但每个专业填写内容应保持一致。

一、课题的意义：本毕业设计旨在学习并比较各种自适应控制算法，掌握matlab语言，利用sinmulink对自适应控制系统模型进行仿真分析。

自适应控制是人们要求越来越高的控制性能和针对被控系统的高度复杂化，高度不确定性的情况下产生的，是人工智能渗入到应用科技领域的必然结果。

并在常规控制理论的基础上得到进一步的发展和提高。

进入21世纪以来，智能控制技术和远程监测技术继续飞速发展，逐渐被应用到电力、交通和物流等领域。

从卫星智能控制，到智能家居机器人;从公共场所的无线报警系统，到家用煤气、自来水等数据的采集。

可以说，智能控制技术和远程监测技术己经渗透到了人们日常生活之中，节约了大量的人力和物力，给人们的日常生活带来了极大的便利。

目前，自适应控制的研究以认知科学、心理学、社会学、系统学、语言学和哲学为基础，有效的把数字技术、远程通信、计算机网络、数据库、计算机图形学、语音与听觉、机器人学、过程控制等技术有机的结合，提供了解决复杂问题的有效手段。

自适应控制是在人们在追求高控制性能、高度复杂化和高度不确定性的被控系统情况下产生的，是人工智能渗入到应用科技领域的必然结果，并在常规控制理论的基础上得到进一步的发展和提高。

主要研究对象从单输入、单输出的常系数线性系统，发展为多输入、多输出的复杂控制系统。

自适应控制理论的产生为解决复杂系统控制问题开辟了新的途径，成为当下控制领域的研究和发展热点。

二、课题的国内外研究概况及发展趋势（含文献综述）：课题主要研究的是模糊自适应控制和神经网络自适应控制，下面主要从这两方面介绍其发展概况。

MVDR 自适应波束形成算法研究1 MVDR 自适应波束形成算法研究摘要波束形成技术和信号空间波数谱预计是自由空间信号阵列办理的两个主要研究方面。

MVDR 是一种鉴于最大信干噪比（ SINR）准则的自适应波束形成算法。

MVDR 算法能够自适应的使阵列输出在希望方向上功率最小同时信干噪比最大。

将其应用于空间波数谱预计上能够在很大程度上提升分辨率和噪声克制性能。

本文将在深入剖析 MVDR 算法原理的基础上，经过计算机仿真和海上试验数据办理的结果，剖析了 MVDR 算法在高分辨率空间波数谱预计应用中的性能。

同时经过比较对角加载前后的数据办理结果，剖析对角加载对 MVDR 的改良成效。

重点词：波束形成；空间波数谱预计；MVDR ；对角加载Study of MVDR Self-adapting Beam-forming AlgorismAbstractBeamforming technology and signal special beam-number spectral estimation are the two major researching emphasis in array signal processing. MVDR is a self-adapting algorism based on the maximal SINR principle. It can self-adaptingly make the array output reach maximum on the expected direction with the lowest SINR. Applying this algorism to special beam-number spectral estimation can to great extent increase the resolution and the inhibition capability. This paper makes a further analysis of MVDR algorism with the result of computer emulation and the processing of experimental data. Furthermore, this paper also shows the improvement of diagonal-loading technology to MVER algorism.Keywords: Beam-forming ；Spatial Wave-number spectral estimation；MVDR ；Diagonal loading目录1．前言 (4)2．MVDR 自适应波束形成算法原理 (4)2． 1MVDR 权矢量 (4)2． 2协方差矩阵预计 (6)2． 3MVDR 性能剖析 (7)2． 4MVDR 算法在空间波数谱预计中的应用 (8)仿真切验 1 (8)仿真切验 2 (9)应用实例 1 (9)3． MVDR 性能改良 (11)3． 1 快拍数不足对 MVDR 算法的影响 (11)仿真切验 3 (13)3． 2 对角加载 (14)仿真切验 4 (15)3． 3 R xx代替R NN的偏差剖析 (16)仿真切验 5 (17)3． 4 对角加载应用实例 (18)应用实例 2 (18)总结 (21)参照文件 (22)MVDR 自适应波束形成算法研究4一．前言MVDR （ Minimum Variance Distortionless Response）是 Capon 于 1967 年提出的一种自适应的空间波数谱预计算法。