应用于微型飞行器阵列天线的自适应波束形成器

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阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究

阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究阵列自适应波束形成及空时自适应处理方法研究一、引言随着无线通信技术的不断发展和应用，阵列自适应信号处理的研究与应用越来越重要。

作为一种传统的信号处理技术，波束形成已经广泛应用于雷达、无线通信、声纳等领域。

而阵列自适应波束形成则是对传统波束形成方法的一种改进和完善，通过利用阵列天线的多径信道响应和干扰域上的统计特征，实现了自动跟踪和自适应增益控制。

二、阵列自适应波束形成的基本原理阵列自适应波束形成的基本原理是利用阵列天线的多个元件接收到的信号之间的相位和幅度差异，通过加权和相加的方式形成具有指向性的波束。

使得接收波束的指向性最大，从而抑制其他方向的干扰和噪声。

在空间波束形成的过程中，首先需要确定接收信号的传播关系，即阵列天线上的接收效应，然后通过一系列的滤波和加权处理，实现波束形成。

三、空时自适应处理方法1. LMS算法最小均方（LMS）算法是一种运用最小均方差准则的一种自适应滤波算法，它的主要思想是：通过不断的调整滤波器的权值，使滤波器的输出与期望响应尽量接近，从而实现滤除干扰和噪声的目的。

LMS算法的主要缺点是收敛速度较慢，对于信号的非平稳性和干扰的复杂性处理效果不佳。

2. RLS算法递归最小二乘（RLS）算法是一种具有较快收敛速度和较好处理效果的自适应滤波算法。

其核心思想是通过最小化预测误差平方的期望，使滤波器的输出与期望响应尽量接近。

该算法采用递归的方式，能够在每次输入一个新的样本时更新滤波器的权值，从而在实时性要求较高的应用场景具有优势。

3. BSS算法盲源分离（BSS）算法是一种利用统计学原理对混合信号进行分离的算法，可应用于信号处理和通信中的多路径干扰消除、噪声抑制等问题。

BSS算法将观测信号模型化为多个源信号按一定比例线性叠加的形式，并利用源信号之间的统计特性进行分离。

四、阵列自适应波束形成与空时自适应处理方法的研究应用阵列自适应波束形成和空时自适应处理方法在通信和雷达领域得到了广泛应用。

空域滤波和自适应波束形成的关系

空域滤波和自适应波束形成的关系
空域滤波和自适应波束形成之间存在着密切的关系。

首先，让
我们从空域滤波开始讨论。

空域滤波是一种信号处理技术，用于处
理传感器接收到的信号，以改善信号质量或提取所需的信息。

在雷
达和通信系统中，空域滤波通常用于抑制杂波、抑制干扰或者增强
目标信号。

空域滤波的基本原理是通过对接收到的信号进行加权求和，以抑制不需要的信号成分或者增强感兴趣的信号成分。

而自适应波束形成是一种利用阵列天线接收到的信号进行波束
形成的技术。

它通过对每个阵列天线的接收信号进行加权和相位调控，使得阵列在特定方向上形成波束，从而实现对特定方向上信号
的增强，同时抑制其他方向上的干扰信号。

自适应波束形成的关键
在于根据接收到的信号动态地调整每个阵列天线的权重，以适应信
号环境的变化。

这两种技术之间的关系在于，空域滤波可以被视为自适应波束
形成的一种特例。

空域滤波可以被看作是一种固定的波束形成，其
中各个天线的权重是固定的，不会根据接收到的信号动态调整。

而
自适应波束形成则是空域滤波的进一步发展，它允许根据实时接收
到的信号动态地调整每个阵列天线的权重，以适应复杂的信号环境，
实现更好的信号增强和干扰抑制效果。

因此，可以说自适应波束形成是空域滤波的一种更加灵活和高级的形式，它充分利用了空域滤波的基本原理，并在此基础上进行了进一步的优化和改进。

在实际应用中，自适应波束形成常常能够比传统的空域滤波技术更好地适应复杂的信号环境，提高信号处理的性能和效果。

波束形成与智能天线资料分析课件

波束形成与智能天线的比较分析
REPORTING
波束形成与智能天线的相似之处
目标一致性
波束形成和智能天线都旨在提高无线通信系统的性能，包括改善信号干扰比、增强信号覆盖范围
和增加系统容量。
适应性调整
波束形成和智能天线都可以根据环境和用户需求进行动态调整，以优化通信质量。
空间选择性
波束形成和智能天线都利用空间选择性来增强特定方向上的信号，从而提高通信效率。
智能天线技术的优缺点
提高信号抗干扰能力
通过形成具有特定方向性的波束，智能天线能够降低来自非目标方向的干扰，提高信号质量。
增强覆盖范围
通过集中信号能量，智能天线能够扩大信号覆盖范围，提高通信系统的覆盖能力。
智能天线技术的优缺点
• 频谱资源优化：智能天线能够根据业务需求动态调整波束方向，实现频谱资源的优化配置，提高频谱利用率。
处理机制。
波束形成与智能天线的选择建议
根据应用场景
在需要高定向性和高信号增益的应用场景下，如无线局域网（WLAN）和卫星通信，波束形成可能更适合。在需要广泛覆盖和多用户支持的应用场景下，如移动通信网络，智能天线可能更具优势。
根据系统资源
如果系统资源有限，如计算能力和功耗，波束形成可能更合适，因为其实现相对简单。如果系统资源充足，智能天线可以提供更高的性能。
波束形成与智能天线资料分析课件
REPORTING
• 波束形成与智能天线概述 • 波束形成技术 • 智能天线技术 • 波束形成与智能天线的比较分析 • 波束形成与智能天线的发展趋势
目录
PART 01
波束形成与智能天线概述
REPORTING
波束形成与智能天线的定义

自适应波束形成器的应用

自适应波束形成器的应用自适应波束形成器是一种能够提高通信信号质量的技术，其主要原理是通过调整阵列天线的相位和振幅，使得信号干扰最小化，从而提高通信信号的质量。

在现代通信领域中，自适应波束形成技术被广泛应用于军事通信、民用通信以及卫星通信等领域。

自适应波束形成器的应用包括以下几个方面：1.军事通信通过使用自适应波束形成器，军队可以减少通信中的干扰，提高信号质量，从而有效地防止敌方对通信的干扰和窃听。

此外，在军事作战中，自适应波束形成器可以通过实时调整阵列天线的方向和振幅，使得通信信号得到最优化的传输和接收。

2.民用通信自适应波束形成器在无线通信领域的应用正在逐渐增加，主要包括移动通信、广播电视、无线局域网（WLAN）、蓝牙等方面。

通过使用自适应波束形成技术，可以大幅度提高通信信号的质量和可靠性，从而为用户带来更好的通信体验。

3.卫星通信自适应波束形成技术在卫星通信中的应用越来越广泛。

通过使用自适应波束形成器，可以使得卫星信号传输更加稳定和可靠，从而为用户在极端气候、山区、海洋等恶劣环境下提供更好的通信服务。

此外，自适应波束形成器还可以为卫星通信提供更高的覆盖率和更多的带宽，以满足日益增长的数据传输需求。

4.医疗设备自适应波束形成技术还可以应用于医疗设备中，如医学成像设备、生物感应器等。

通过使用自适应波束形成器，可以减少外界干扰和杂波，提高医疗设备的精度和可靠性，从而为医疗工作者提供更好的工作条件和治疗效果。

5.雷达系统自适应波束形成技术在雷达系统中的应用也越来越广泛。

通过使用自适应波束形成器，可以实时调整阵列天线的方向和振幅，使得雷达信号得到最优化的传输和接收。

此外，自适应波束形成器还可以减少雷达信号的散射、反射和多径效应，提高雷达系统的探测距离和探测精度。

总结来看，自适应波束形成技术作为一种能够提高通信信号质量的技术，在现代通信领域中应用越来越广泛。

无论是在军事、民用、卫星通信、医疗设备还是雷达系统中，自适应波束形成器都可以为用户提供更好的服务和更高的性能。

一种基于LCMV准则的多通道自适应波束形成方法[发明专利]

专利名称：一种基于LCMV准则的多通道自适应波束形成方法专利类型：发明专利
发明人：柏沫羽,刘昊,张彬,闫海鹏
申请号：CN202111207494.7
申请日：20211018
公开号：CN114142900A
公开日：
20220304
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种基于LCMV准则的多通道自适应波束形成方法，适用于雷达通信旁瓣抗干扰应用，属于阵列信号处理领域。

和传统的波束形成算法相比，本发明根据根据雷达实际的阵面结构和工程需求对阵面进行子阵划分，生成多通道信号模型，并利用LCMV准则进行自适应波束形成，并且本发明方案的实时性高，在多通道情况下相比于传统的波束形成算法有较快的运行速度。

申请人：北京遥测技术研究所,航天长征火箭技术有限公司
地址：100076 北京市丰台区南大红门路1号
国籍：CN
代理机构：北京巨弘知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：张婧
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高动态飞行器阵列天线波束形成技术

高动态飞行器阵列天线波束形成技术高动态飞行器阵列天线波束形成技术是指利用多个天线单元构成的阵列，通过合理控制每个天线单元的相位和幅度，实现对目标信号进行波束形成和指向控制的一种技术。

该技术在高动态飞行器上的应用，可以提高通信、侦察和导航等方面的性能，适用于无人机、飞行器和导弹等高速飞行器。

高动态飞行器通常面临着复杂的通信环境和高速运动的挑战，传统的单天线无法满足其对通信质量和导航精度的要求。

而利用阵列天线波束形成技术，可以有效解决这些问题。

阵列天线由多个天线单元组成，每个天线单元可以独立调整相位和幅度，通过合理的控制，可以将天线阵列的辐射方向集中在目标方向上，从而增强目标信号的接收和发送效果。

高动态飞行器阵列天线波束形成技术可以提高通信质量。

由于高动态飞行器的高速运动，传统的单天线容易受到多径效应的干扰，导致信号衰减和传输错误。

而阵列天线可以通过调整各个天线单元的相位和幅度，实现对目标信号的波束形成，从而抑制多径效应，提高信号的接收质量和传输可靠性。

同时，阵列天线还可以通过波束指向控制，将辐射功率集中在目标方向上，减少信号的传播损耗，提高通信距离和覆盖范围。

高动态飞行器阵列天线波束形成技术还可以提高侦察和导航的性能。

阵列天线的波束形成和指向控制可以实现对目标信号的聚焦和增强，从而提高侦察和导航系统的灵敏度和分辨率。

例如，在侦察任务中，阵列天线可以通过波束形成，将接收到的信号集中在目标区域，从而提高目标检测和跟踪的准确性。

在导航任务中，阵列天线可以通过波束指向控制，将导航信号的辐射方向对准目标方向，从而提高导航系统的精度和稳定性。

高动态飞行器阵列天线波束形成技术还具有较好的抗干扰能力。

由于阵列天线可以通过调整天线单元的相位和幅度，实现对信号的选择性接收和抑制，从而抑制干扰信号的影响。

在高动态飞行器的通信和侦察任务中，常常面临着强干扰的情况，传统的单天线无法有效抑制干扰信号，而阵列天线可以通过波束形成和干扰抑制技术，提高对目标信号的接收性能和抗干扰能力。

波束形成与智能天线资料课件

增强系统容量
在无线通信系统中，智能天线可以实现对多用户信号的分离和跟踪，提高系统容量和频谱利用率。
降低能耗
智能天线可以根据实际通信需求动态调整天线增益和功率，从而降低能耗和设备成本。
波束形成与智能天线的历史与发展
早期研究
早在20世纪70年代，人们就开始了对波束形成和智能天线的
研究。
商业应用
智能天线
智能天线是一种采用阵列天线和波束形成技术的天线系统，能够自动跟踪和调整主波束方向，实现对期望信号的高增益接收和对干扰信号的抑制。
波束形成与智能天线的重要性
提高信号质量
通过波束形成和智能天线技术，可以实现对期望信号的高增益接收，同时有效抑制干扰信号，从而提高信号质量和通信可靠性。
05
波束形成与智能天线的实际应用案例
雷达系统中达系统能够实现高分辨率和高精度的目标检测与跟踪，广泛应用于军事、航空、气象等领域。
雷达测距与定位
智能天线通过信号处理算法，能够提高雷达的测距和定位精度，为无人驾驶、智能交通等领域提供关键技术支持。
无线通信系统中的应用
智能波束形成算法
智能波束形成算法结合人工智能技术，如神经网络和深度学习等，对波束进行自动学习和优化，进一步提高波束形成的性能。
实时波束形成系统
01
实时波束形成系统的基本组成
实时波束形成系统主要包括天线阵列、信号处理单元和控制系统等部分
，其中信号处理单元是实现波束形成的关键部分。
02 03
实时波束形成系统的实现方式
移动通信网络优化
波束形成技术能够提高无线信号的覆盖范围和抗干扰能力，优化移动通信网络性能，提升用户通信体验。
无线局域网（WLAN）

广播与电视工程技术

ｄｃｄｎｃｅｓｂｓｄｏｅｏｉｇｓｈｍｅａｅｎＬＤＰｃｄｓＣｏｅ
赋予自适应功能，进而得到了一种改进的，可行的，稳健的自适应波束形成器．仿真试验表明，此方法对天线阵列幅相误差具有稳健性，降低了运算量，可以应用于微型飞行器二维自适应阵列
维普资讯
２０ｌ１Ｎｏ２ｏ６ｖ０＿２，．０
研究类（工程与技术科学）
１５２
首先阐述了智能天线的基本原理和结
程锦霞（清华大学电子工程系微波与数
字通信技术国家重点实验室，北京
态信息的条件期望进行奇异值分解．仿真结果表明：采用等误码准则下的优化方案使得系统在误比特率为１ — 时获得０４约２５ｄ．Ｂ的信噪比增益，并且使各空间子信道的性能更接近，另外最小误比特率准则下的优化预编码方案也在稍增加系统复杂度的前提下有效地抑制延时信道对系统性能的影响并降低系统误比特
ｉｒｖｄＢ・ａｄｃｔｎａｒｄｍｅｉｍｐｏｅ－ｓｎｗｉｈａｅｎ・ａｏｎｎ－
天线，实现实时的波束形成．图８１参１关键词：线性约束最小方差；广义旁瓣对消器；自适应波束形成器：微型飞行
器
Ｏ２ｏ６６０９１５０・５１０
基于自适应ＭＩ — Ｄ调制的超宽ＭＯＯＦＭ带通信系统＝ＵｗＢｃｍｎｃＩｎｓｓБайду номын сангаас ｏｍｕｉａｏｙ— ｉ
程序编制的方法，特别说明了用于嵌入式系统中的表达式及生成方法，具有更

自适应波束形成算法

自适应波束形成算法自适应波束形成算法是一种信号处理技术，用于增强特定方向的信号，同时抑制来自其他方向的干扰信号。

该算法广泛应用于雷达、通信、声纳等领域。

自适应波束形成算法基于波束形成原理，即通过控制阵列天线的相位和振幅来形成一个窄束宽度的波束，从而实现对特定方向信号的接收。

传统的波束形成方法需要预先确定信号传播路径和目标方向，而自适应波束形成算法则可以自动适应环境的变化和目标位置的移动，实现更加灵活和精确的信号处理。

自适应波束形成算法的核心是自适应滤波器。

该滤波器可以根据输入信号的特征和预设的目标方向，自适应地调整滤波器系数，使得输出信号在目标方向上增益最大，同时在其他方向上抑制干扰。

自适应滤波器的调整过程是一个迭代的过程，需要不断地更新滤波器系数，直到满足特定的收敛条件。

自适应波束形成算法的优点是具有较强的抗干扰能力和适应性。

在复杂的信号环境中，自适应波束形成算法可以通过自动调整滤波器系数来适应不同的干扰类型和强度，从而实现更加精确和可靠的信号处理。

此外，自适应波束形成算法还具有较好的方向分辨率和信噪比增益，可以有效地提高信号检测和识别的准确性。

然而，自适应波束形成算法也存在一些挑战和限制。

首先，该算法需要对输入信号进行复杂的处理和计算，需要较高的计算资源和算法实现能力。

其次，自适应波束形成算法对初始条件和环境变化较为敏感，需要进行较为复杂的参数设置和调整。

最后，自适应波束形成算法在处理非平稳信号和多目标信号时存在较大的局限性，需要结合其他信号处理技术进行综合应用。

自适应波束形成算法是一种重要的信号处理技术，具有广泛的应用前景和发展潜力。

在未来的研究中，需要进一步深入探索其优化和改进方法，以实现更加高效和可靠的信号处理。

自适应波束形成算法工程应用中的关键技术研究

ｃｓｅ．Ｋｅｓｕｓｉｅｉｎｏｄｐｖｅｍｏｍｅａｅｎｇｎｒｉｅｌｂａｃｎｔｎｓｕｔｒｒｉ－ｕｓｄｙｉｓｅｎｄｓｆａａｔｅｂａｆｒｒｂｓｄｏｅｅａｓ－ｅｃｎｅａｉｔｃｕｅａｅｄｓｇｉｌｄｏｏｒｃｓｅ．ＡｎａｐｉａｉｎｓｈｍｅｆｒｄｐｉｅｂａｆｒｉｇａｇｒｈｂｓｄＯ１ｉｅｌｂａｃｌｔｎｓｒｃｕｅｉｇｖｕｓｄｐｌｔｃｅａｔｅｍｍｎｌｏｔｍａｅ１ｓｄ — ｅｃｎｅｌｉｔｔｒｓｉ— ｃｏｏａｖｏｉ＇ｏａｏｕ
第４ｌ卷第１（期总第１９期）５
２１０２年３月
火控雷达技术
ＦｒｎｒｌＲｄｒＴｃｎｌｇｉＣｏｔａａｅｈｏｏ）ｏ．ｏ１Ｓｒｓ１９４ｉ
Ｍａ．２２ｇ０１
ＥｎｇｎｅｉｉｅｒｎｇＡｐｐｉａｉｎｌｃｔｏ
ＸｕＷｅｉ
（ａｌｔｎｎｉｅｉｅｅｒｓｔｔ，ａ１１０ｎＥｅｒｉＥｇｎｒｇＲｓａｃＩｔｕｅｃｏｃｅｎｈｎｉｒ７００）ｔ
Ａｂｓｒｃ：Ｓｍｅｍｐｒａｔｔｃｎｌｇｅｏｄａｔｖｅｍｏｍｉｇａｇｒｔｔａｔｏｉｏｔｎｅｈｏｏｉｓｆａｐｉｅｂａｆｒｎｌｏｈｍｎｅｉｅｒｎｐｌａｉｎａｅｄｓｉｉｎｇｎｅｇａｐｉｔｏｓｒｉ— ｉｃ

小型阵列宽带恒定束宽波束形成器仿真研究

（西北工业大学，陕西西安７１００７２）
摘要：关于优化宽带恒定束宽波束形成，是阵列小型化和对低频宽带信号探测的核心问题。为了研究阵元间距小于四分之
一
波长的线列阵的宽带恒定束宽波束形成器设计，提出了ＦＩＲ滤波器的适用于小型传感器阵列的时域恒定束宽波束形成方
法，分析了频域和时域宽带波束形成的特点，进行了时域宽带恒定束宽波束形成器的设计。根据最小均方准则，求出了频域子带波束形成加权向量，使工作频带内各子带波束主瓣趋近于期望波束，同时控制工作频带内波束旁瓣响应幅度，波束图主瓣形状设计与期望频率响应ＦＩＲ滤波器的设计问题都转化为二阶锥规划方法，从而实现工作频带内的恒定主瓣束宽。通过仿真证明，改进方法可使密排阵列在２０００Ｈｚ～４０００Ｈｚ工作频段范围内具有恒定束宽的方向特性。关键词：密排线列阵；方向性图；恒定束宽；波束形成
ｔｈａｎａｑｕａ￣ｅｒｗａｖｅｌｅｎｇｔｈ．Ａｍｅｔｈｏｄｏｆｂｒｏａｄｂａｎｄｃｏｎｓｔａｎｔｂｅａｍｗｉｄｔｈｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇ（ＢＣＢＢ）ｂａｓｅｄｏｎｆｉｎｉｔｅｉｍｐｕｌｓｅｒｅｓｐｏｎｓｅ（ＦＩＲ）ｆｉｌｔｅｒｓｗａｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．ＴｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇＤＦＴｄｏｍａｉｎｂｅａｍｆｏｒｍｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗ，ａｎｄｉｔｓｃｈａｒａｃｔｅｒ－

lms_自适应滤波算法在_mvdr_波束_形成中的运用_概述说明

lms 自适应滤波算法在mvdr 波束形成中的运用概述说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用。

随着科技的飞速发展，无线通信系统越来越普及和重要，而波束形成技术作为一种提高通信性能和降低干扰的关键技术，在无线通信领域得到了广泛应用。

LMS自适应滤波算法是一种经典且常用的自适应滤波方法，具有快速收敛和较好的稳定性等优势。

本文将分析LMS自适应滤波算法的原理、工作原理以及特点与优势，然后探究MVDR波束形成技术的基本原理、算法流程以及应用场景。

最后将重点研究LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用，并进行实验结果与讨论。

1.2 文章结构文章结构如下所示：首先引言部分对本文进行概述说明；之后，第二部分将详细介绍LMS自适应滤波算法的原理、工作原理以及特点与优势；第三部分将介绍MVDR波束形成技术的基本原理、算法流程以及应用场景；第四部分将重点探究LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用，包括研究背景、算法设计与分析以及实验结果与讨论；最后，第五部分将给出结论和展望，总结研究成果，并对未来研究方向进行展望。

1.3 目的本文的目的是通过概述说明LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用。

旨在深入了解LMS自适应滤波算法的原理和特点，并探讨其在MVDR波束形成中的优势和适用性。

通过分析实验结果和讨论，掌握LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的性能表现，为无线通信系统设计和优化提供参考依据。

最终目标是推动无线通信技术的发展，提高通信质量和系统性能。

2. LMS自适应滤波算法2.1 原理介绍LMS自适应滤波算法是一种常见的自适应信号处理方法。

它基于最小均方误差准则，通过不断调整滤波器系数，使得滤波后的输出信号与期望信号之间的均方误差最小化。

该算法可以有效地抑制干扰和噪声，并提高系统性能。

在LMS算法中，假设输入信号为x(n)，期望输出为d(n)，滤波器的系数为w(n)。

一种自适应稳健波束形成器的仿真研究

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ｅｂｅｍｆｒｒＴｈａｏｍｅ，ｗｈｃａｅｎｅｇｎｓａｅ，ｉｌｓｆｉｏｔｎｔｍｅｈｄｏｏｕｓａｏｍｉ．ｉｈｂｓｄｏｉｅｐｃｓａｃａｓｏｍｐｒａｔｏｓｆｒｒｂｔｂｅｍｆｒｎｇＵｎｄｒｔｅｃｓｈｔｔｅｓｇａｏｒｅｎｕｅｈａｅｔａｈｉｎｌｓｕｃｍｂｅｓｋｏｒｉｎｗｎ，ｔｅｒｂｓｎｓｆａｏｅｂｅｍｆｒｅａｅａｈｉｖｄｗｅ１ｈｏｕｔｅｓｏｂｖａｏｍｒｃｎｂｃｅｅｌ．
知神经网络可以自适应学习信号的主子空间，引入到特征空间稳健波束形成器的自适应实现中去。采用基于加权信息子空间（Ｎ）ＷＩＣ网络具有较快的收敛速度，能够并行计算信号的主子空间，从而很好的实现了自适应稳健波束形成，并进行仿真分析。结果表明，验证的算法具有较好的稳健性能。关键词：信号子空间投影；稳健波束形成；主分量分析
第７第８２卷期
文章编号：０６—９４（００００４１０３８２１）８— ３２—０４
计
算
机
仿
真
２０月０年８１来自一种自适应稳健波束形成器的仿真研究
杨骏龙，飞．王斌
（．贵州大学计算机科学与信息学院，１贵州贵阳５０２；５０５２．中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄００８）５０１
（．ＳｈｏｏｏｐｔｒｃｅｃｎｎｏｔｎＧｉｏｎｖｒｔ，ｕｙｎｕｚｏ５０５，ｈｎ；１ｃｏｌｆｍｕｅｉｅａｄＩｆｒｉ，ｕｈｕＵｉｓｙＧｉｇＧｉｕ５０２ＣｉａＣＳｎｍａｏｚｅｉａｈ

阵列天线自适应波束形成的一种改进方法

种改进方法，法有效地对协方差矩阵估计进行了修正。仿真结果表明存在干扰的情况下，迭代次数和算当迭代增益大小选择适当时，方法能有效地降低自适应旁瓣高度，该而且不会对干扰零深产生明显影响，强增了空时波束形成算法的鲁棒性。关键词：空时自适应；波束形成；线阵；代增益迭
谭晓斐，田北京，王彤
（安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室，西西安７０７）西陕１０１摘要：绍了矩阵求逆（ＭＩ的阵列天线自适应数字波束（Ｂ）成的一种旁瓣抑制的方法。由于介Ｓ）ＤＦ形
信号协方差矩阵估计误差的存在，自适应方法形成的波束会产生畸变，着杂波小特征值发散程度的增加，随有时形成的自适应波束会出现较高的旁瓣。文中重点分析了波束发生畸变图分类号：ＴＮ９７５；ＴＰ７２４文献标识码：Ａ文章编号：６２２３（０８０ — ２７０１７ —３７２０）４０９ —５
ＡｎＩｒｖｄＡｄｐｉｅＢｅｍｆｒｎｇｒｔｍｆＡｒａｔｎａｍｐｏｅａｔａｏｍｉｇＡｌｏｉｈｏｒｙＡｎｅｎｖ
ｆｃｉｅｙｏｒｔｈｅｇｈｏｓｄｅｏｈｔｒｕｇａｅｉｇｈｅｓｉａｅｃｖｒａｅｆｌｔｅｉｐｒｏｓｄｅｔｖｌｃｎｔｏｌｈｅｉｔｆｉｌｅｈｏｈｍｎｄｎｔｅｔｍｔｄｏａｉｎｃｏｃｕｔｒｓｏｐｅｔｏｕｎａｙｓｓｏｈｅｒａｏｆｂａａｅｒａｅＴｈｅｓｍｕｌｔｏｎｒｓｔａｉａｔｈｅｅｆｃｉｅｓｆｔｅｐｒ — ｈｒｇｈａｌｉｆｔｅｓｎｏｅｍ— ｂｒｎｃ．ｉａｉｅｕｌｓｖｌｄｅｔｆｅｔｖｎｅｓｏｈｏｐｅｅｈｏＯｓｐｐｅｓｈｉｅｏｂｅｈｅｇｎａａｉａｔｒｔｏｕｎｆｕｅｃｓｏｈｅｎｌｎｐｔｏｏｓｄｍｔｄｔｕｒｓｔｅｓｄｌｉｈｔｉｄｐｔｖｅｐｔｅｎｗｉｈｔｉｌｎｅｎｔｕｌｉｇｄｅｈｆｔｎｔｒｅｅｅｗｈｔｒｔｏｉｅｔｒｔｏａｎａｅｐｏｒｈｅｉｅｆｒｎｃｅｎｉｅａｉｎｔｍｓｉｅａｉｎｇｉｒｒｐｅ．Ｋｅｒ：ＳＴＡＰ；ｂｅｍｆｍｉｇ；ｌｎａｒａｙｗｏｄｓａｏｒｎｉｅｒａｒｙ；ｉｅａｉｎｇａｎｔｒｔｏｉ

基于虚拟天线的自适应波束形成零陷改善方法

基于虚拟天线的自适应波束形成零陷改善方
法
自适应波束形成是无线通信中的重要技术，其可以利用阵列天线的优势，突出信号目标，抑制干扰噪声。

但是，存在一些零陷问题，即波束形成时存在信号漏洞，影响通信质量。

针对此问题，可以基于虚拟天线的自适应波束形成零陷改善方法来解决。

1. 虚拟天线技术
虚拟天线技术是指在接收端增加虚拟天线，通过多径环境中的多通路传输，增加了接收端的接收信号，使得信噪比更高，从而提高了通信质量。

虚拟天线的作用相当于增加了阵列天线的数量。

2. 自适应波束形成
自适应波束形成是通过改变天线阵列的权值，使得接收信号增强，干扰信号减弱，从而实现目标信号的突出和干扰噪声的抑制。

自适应波束形成可以利用最小均方差（LMS）等算法来计算权值。

3. 基于虚拟天线的自适应波束形成零陷改善方法
基于虚拟天线的自适应波束形成零陷改善方法是在自适应波束形成的基础上，增加了虚拟天线的数量，从而提高了接收信号，通过适应LMS 算法，实现信号的分选和抑制干扰噪声。

具体步骤如下：
（1）在接收端增加虚拟天线，使得接收端的信噪比更高。

（2）采用自适应波束形成算法计算阵列天线的权值。

（3）通过LMS算法，实现目标信号的突出和干扰噪声的抑制。

（4）在自适应波束形成的基础上，通过增加虚拟天线的数量，进一步提高接收信号的质量。

（5）对信号进行去零陷处理，提高通信质量。

基于虚拟天线的自适应波束形成零陷改善方法可以有效地解决自适应波束形成中存在的零陷问题，提高了无线通信的质量和稳定性。

该方法可以应用于各种无线通信系统中，具有广泛的应用前景。

无人机通信中的自适应波束成形技术研究

无人机通信中的自适应波束成形技术研究摘要：随着技术的不断发展，无人机技术趋于成熟、体积小、飞行灵活性、操作方便、适应能力等因此，无人机在后勤运输、农业耕作和救灾等应用方案中占有一席之地。

同时，5G技术的高速度、高可靠性和低延迟等特性可以为无人机提供实时高清图像反馈，确保通信网络的稳定，扩大无人机飞行控制距离限制，丰富5G无人机的应用场景。

基于此，本文章对无人机通信中的自适应波束成形技术研究进行探讨，以供相关从业人员参考。

关键词：无人机通信；自适应波束成形技术；研究引言无人机是未来智能无人驾驶设备发展的重要方向，在军事和民用领域具有广阔的应用前景，无人机数据链是连接平台、任务平台和优化整个信息传输系统信息资源的中心单元。

无人机数据链接系统的主要功能是实现地面和空中无人机之间、空中无人机和无人驾驶飞机之间的实时传输，包括遥感教育和数据地图传输信息。

一、无人机的概述无人驾驶飞行器技术的原理是，使用无人驾驶航空器、高分辨率CCD数码相机(电荷耦合器件)、激光扫描仪等进行运输。

以获取航空遥感信息，并利用计算机处理生成高精度图像信息。

事实上，无人驾驶飞机无法独立执行任务，还需要地面控制设备、数据通信设备、维修设备、指挥和控制以及运行和维修人员，较大的无人驾驶飞机需要特殊的发射/回收设备因此，应把一架功能齐全的无人驾驶飞机称为无人驾驶飞机系统，通常包括飞机系统、地面系统、特派团有效载荷和综合保障监督系统。

二、无人机技术特点（一）灵活性高高度的灵活性是无人机技术的一个主要技术特点。

在传统的操作模式下，飞机的操作基本上是人工的，必须考虑到可操作和不可操作的领域，因为大多数危险地区难以进入。

使用无人驾驶飞机技术，即使在危险的环境条件下，也能获得准确的数据此外，无人机的体积较轻，为灵活使用和迅速适应各种地形环境奠定了基础。

（二）信息收集效率高，无人机技术广泛应用于各种领域，具有较高的信息获取能力和较快的获取速度，还可以为今后的研究奠定基础，在执行任务期间提供更准确的拍摄图像和地形数据。