波束形成算法的研究与仿真
《超声波束形成技术仿真研究》范文
《超声波束形成技术仿真研究》篇一一、引言随着现代医学技术的不断进步，超声波技术在医疗诊断领域的应用越来越广泛。
超声波束形成技术作为超声波成像的核心技术之一，其研究对于提高图像质量和诊断准确性具有重要意义。
本文旨在通过仿真研究，深入探讨超声波束形成技术的原理及其在实际应用中的效果。
二、超声波束形成技术概述超声波束形成技术是指通过电子方式对发射的超声波进行相位和幅度控制，使其在空间中形成指向性较强的声束，从而提高超声波在组织中的穿透力和分辨率。
该技术主要包括波束合成、波束控制、波束聚焦等关键步骤。
三、仿真研究方法1. 仿真模型建立：采用计算机仿真软件，建立超声波传播的物理模型，包括声源、传播介质和接收器等部分。
2. 参数设置：根据实际超声波设备参数，设置仿真模型的参数，如频率、声速、声阻抗等。
3. 波束形成算法实现：在仿真模型中实现超声波束形成的算法，包括相位控制、幅度控制等。
4. 数据处理与分析：对仿真结果进行数据处理，分析波束形成效果，评估图像质量。
四、仿真研究结果1. 波束形成效果：通过仿真研究，我们发现采用适当的波束形成算法，可以在空间中形成指向性较强的声束，提高超声波的穿透力和分辨率。
2. 图像质量评估：对仿真结果进行图像质量评估，发现采用波束形成技术的图像在对比度、清晰度和信噪比等方面均有所提高。
3. 影响因素分析：通过改变仿真模型的参数，分析不同因素对波束形成效果的影响，如频率、声速、声阻抗等。
五、讨论与展望1. 研究意义：超声波束形成技术的研究对于提高超声波成像的质量和诊断准确性具有重要意义。
通过仿真研究，可以更好地理解波束形成的原理和效果，为实际应用提供理论依据。
2. 局限性分析：虽然仿真研究可以较好地模拟实际超声波传播过程，但由于实际环境的复杂性，仿真结果与实际结果可能存在一定差异。
此外，仿真研究还无法完全考虑人体组织的非均匀性和动态变化等因素。
3. 未来研究方向：未来可以进一步研究更先进的波束形成算法，以提高超声波成像的质量和诊断准确性。
LMS算法波束形成的基础仿真分析
LMS 算法应用于波束形成的仿真分析1 实验原理LMS 最小均方误差的方法是由最速下降法推导而出。
最速下降法需要求出其梯度的精确值，要求输入信号和期望信号平稳，且 22j xx dx R W R ∇=- (R ak =抽头输入向量u(n)与期望响应d(n)的互相关向量；R xx =抽头输入向量u(n)的相关矩阵；W=抽头权向量)要首先估计xx R 和dx R ，这给具体实现带来很大困难，因此该算法还不是真正意义的自适应滤波算法，但讨论最陡下降法是有意义，由最陡下降法可以很直观地导出一类自适应滤波算法 --- LMS 算法。
LMS 算法的基本思想：调整滤波器自身参数，使滤波器能够自适应地跟踪这种输入信号的变化，实现最优滤波。
当横向滤波器运行在实数据的情况下，该算法大体上可描述为：抽头权向量更新值=老的抽头权向量值+学习速率参数*抽头输入向量*误差信号其中误差信号定义为期望向量与抽头输入向量所产生的横向滤波器的实际向量之差设输入信号为u （n ）,LMS 算法理论推导过程如下：滤波器输出y(n)为：10()()N k k y n w u n k -==-∑ 0,1,2...n = （1）由误差定义得：()()-()e n d n y n = （2） 使用最小均方误差法，得代价函数为均方误差为：2[()]J E e n =（3）式(3)中J 是滤波器的系数k w (k = 0,1,2,…)的函数。
通过选择最优的系数，使J 达到最小值。
定义梯度向量为∇J ，∇2[()]()2[()]2[()()]k k k J E e n e n J E e n E u n k e n w w w ∂∂∂====--∂∂∂ 0,1,2...k = （4） 另外，最陡下降迭代方程为：()()()1w n w n J n μ+=-∇ （5） LMS 是直接利用单次采样数据获得的e 2(n )来代替均方误差J (n )，从而进行梯度估计，每次迭代时计梯度估计为：22()()[()()()()()2()()()]()()T T T e n J n d n w n u n u n w n d n u n w n w n w n ∂∂==+-∂∂ 2()()()2()()T u n u n w n d n u n =-2[()()()]()2()()T d n u n w n u n e n u n μ=--=-（6）式（6）代入式（5），得到系数向量自适应迭代法：()()()()()1()2w n w n J n w n e n u n μμ+=-∇=+ （7） 式（7）称最小均方自适应算法LMS 。
基于MATLAB的数字波束合成算法的仿真
本 科 毕 业 论 文
1.2 国内外发展状况
智 能 天 线 技术 的 优 越 性 能 使 之 成为 未 来 移 动 通 信 的 发展 的 主 要 方 向 之 一 ，在 全 球范 围 内 都 得 到 了 广 泛 的研 究 。美 国 ，日 本 和 欧 洲 等 国 都 非 常 重 视 未 来 移 动 通信 中 智 能 天 线 的 作 用，己 经 开 展 了 大 量 的理 论 分 析 和 研 究。 欧 洲 通 信 委员 会 (CEC) 在 RACE 计 划 中 实 施 了 智 能 天 线技 术 的 第 一 阶 段 研 究 ， 由 德 国、 英 国 、 丹 麦 和 西 班牙 合 作 完 成 。 该 项 目组 在 DECT 基 站
抑 制 ， 其 性 能 优于 交 换 束 天 线 。 自 适 应 天 线 是 一种 控 制 反 馈 系 统 ，它 根 据 一 定 的 准 则 ，采 用 数 字 信 号 处理技术形成天线阵列的加权向量，通过对接收到的信号进行加权合并， 在 有 用 信 号 方 向上 形 成 主 波 束 ，而 在 干 扰 方 向 上 形 成 零 陷，从 而 提 高 信 号 的 输 出 信 噪 比。自 适 应 天 线 能 够 根 据信 号 环 境 自 动 形 成 最佳 阵 列 波 束 的 天 线 ，通 过 在 天 线 中 引 入 自 适 应 信 号 处理 ，实 现 噪 声 抵 消、在 干 扰 入 射 方 向 上 产 生 零 陷 以 及主 波 束 跟 踪 有 用 信 号，从 而 使 天 线 阵 具 有智 能 接 收 的 能 力。 智 能 天 线 在 天 线阵 列 技 术 的 基 础 上，为 移 动 通 信 系 统 设 计提 供 空 间 信 号 处 理 的 自 由 度，从 而 可 以 使 系 统 性能 得 到 显 著 提 高。它 利 用 阵 列 天 线 波 束的方向性， 通 过 波 束 选 择 切 换 或 自适 应 波 束 控 制 ，使 波 束 对 准 目 标 方 向， 自 动 跟 踪 用 户 目标 的 移 动 ，使 零线 陷 对 准 干 扰 方 向 ，并 可 自 适 应 电 波 传 播 环 境 的 变 化 ，优 化 天 线 阵 列 方 向 图，从 而 增 强 有 效 信 号，抑 制 同 道 干 扰 和 多 址 干 扰 ， 达 到显 著 提 高 信 干 比 ， 增强 通 信 系 统 容 量 的 目的 。 智 能 天 线 是 一 门综 合 性 很 强 的 技 术。它 涉 及 到 天 线 技 术、无 线 电 传 播 技 术 、信 号检 测 与 处 理 等 多 学 科 的 背景 知 识 。虽 然 天线 阵 列 和 射 频 前 段 在 智 能 天 线 中 是 很重 要 的 设 备，但 智 能 天 线 技 术 最 重 要 的 部分 在 于 基 带 处 理 部， 其 核 心 问题 就 是 信 号 的 处 理 。 而 信 号 处 理 在 现 代 通 信， 生物医学工程， 地 质 勘 探 ，射 电 天 文 ，遥 感 遥 测和 雷 达 导 航 等 科 学 技 术 领域 中 都 得 到 了 极 其 广 泛 的 应 用。信 号 处 理 所 包 含 的 内容 非 常 丰 富 ，例 如，从 被 噪 声 和 干 扰 所 污 染 的 信 号 观察 数 据 中 恢 复 出 所 需的 信 息 ；或将 混 在 信 号 中 的 噪 声 和 干 扰 ( 包 括 多径 产 生 干 扰 等 ) 剔 除 ； 或 把 现 有 的 信 号 变 换 成所 期 望 的 另 一 种 信 号形式等等。
lms波束形成算法
lms波束形成算法摘要：1.引言2.LMS波束形成算法的基本原理3.LMS波束形成算法的优缺点4.应用场景及实例5.总结与展望正文：【引言】波束形成算法是无线通信系统中的一项关键技术，它通过调整天线阵列的信号相位来实现多用户的信号传输和干扰抑制。
LMS（Least Mean Squared，最小均方）算法作为一种自适应波束形成算法，因其简单、易于实现的特点，被广泛应用于实际系统中。
本文将详细介绍LMS波束形成算法的基本原理、优缺点、应用场景及实例。
【LMS波束形成算法的基本原理】LMS波束形成算法是基于最小均方误差（MMSE）准则的。
其基本原理如下：1.首先，根据接收到的信号，计算天线阵列的权值向量。
2.然后，根据权值向量和接收信号的协方差矩阵，计算期望输出信号的功率。
3.接着，根据期望输出信号的功率和实际输出信号的功率，计算最小均方误差。
4.最后，根据最小均方误差，不断更新天线阵列的权值向量，使实际输出信号更接近期望输出信号。
【LMS波束形成算法的优缺点】1.优点：- 结构简单，计算量小，易于实现；- 对阵列噪声和快拍噪声具有较好的抗干扰性能；- 能够在线学习，适应信道环境的变化。
2.缺点：- 收敛速度较慢，对慢变信道不太适用；- 易受到初始权值的影响，可能导致收敛到局部最优解；- 在存在多个用户的情况下，性能可能会受到影响。
【应用场景及实例】LMS波束形成算法广泛应用于以下场景：1.无线通信系统：通过调整天线阵列的权值，实现多用户的信号传输和干扰抑制。
2.阵列信号处理：例如，在声呐系统中，对多个目标信号进行分辨和跟踪。
3.通信信号处理：如OFDM（正交频分复用）系统中，用于抑制子载波间的干扰。
以下是一个简单的实例：假设一个M×N的天线阵列，接收到的信号为N个用户的叠加信号，同时存在加性噪声。
通过LMS算法，我们可以自适应地调整天线阵列的权值，使得接收到的信号经过波束形成后，尽可能接近理想的用户信号。
LMS算法波束形成的基础仿真分析
LMS算法波束形成的基础仿真分析LMS (Least Mean Squares) 算法是一种自适应滤波算法，广泛应用于波束形成（Beamforming）技术中。
波束形成是一种利用多个阵元接收或发送信号，通过调整各个阵元的权重来优化信号传输的技术。
在波束形成中，LMS 算法扮演着非常重要的角色，其基础仿真分析对深入理解LMS算法的性能和优缺点具有重要意义。
本文将对LMS算法波束形成进行基础的仿真分析。
首先，我们需要了解LMS算法的基本原理。
LMS算法的目的是通过调整各个阵元的权重，使得接收到的信号在期望方向上增强，而在其他方向上抑制。
LMS算法采用梯度下降法来调整权重，使得输出信号的均方误差最小化。
其迭代更新的公式为：W(n+1)=W(n)+α*e(n)*X(n)其中，W(n)是当前时刻的权重向量，e(n)是期望输出与实际输出之间的误差，X(n)是输入信号的向量。
α是学习率，用于控制权重调整的步幅。
在进行基础仿真分析前，我们需要确定仿真参数。
首先是阵元的数量和间距。
阵元的数量决定了波束的方向性，间距决定了波束的宽度。
接下来是仿真信号的特性，包括入射角度、信号强度等。
此外，还需要确定LMS算法的参数，如学习率等。
这些参数的选择将直接影响到算法的性能。
为了进行仿真分析，我们可以使用MATLAB等工具进行实现。
首先，我们需要生成输入信号。
可以选择不同的波形（如正弦波、方波等）以及不同的入射角度和信号强度。
接下来，我们需要实现LMS算法的迭代更新公式，并利用生成的输入信号进行仿真计算。
在仿真过程中，我们可以观察到LMS算法的收敛速度以及波束形成的性能。
收敛速度是指算法达到最优解所需的迭代次数或时间。
波束形成的性能可以使用波束指向性和波束宽度来衡量。
波束指向性表示波束的主瓣在期望方向上的增益，波束宽度表示波束的主瓣在其他方向上的抑制程度。
通过调整LMS算法的参数，我们可以观察到不同参数对波束形成性能的影响。
多波束形成方法及其实现
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。
相位激励赋形多波束形成算法分析及仿真实现
中图分类号 ： Ｐ９ ． Ｔ ３ １９ 文献 标识码 ： Ｂ
Ａｎ ｌ ｓｓａ ｄ Ｓ ｍ ｕ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ｅ Ｓ ｉ ｕ ａ ｉ ｎ Ｓ ａ ｅ ａ ｙ ｉ ｎ ｉ ｌ ｔｏ ｆＰｈ ｓ ｔｍ ｌ ｔｏ ｈ ｐ ｄ
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《多波束成像声呐仿真及成像分析研究》范文
《多波束成像声呐仿真及成像分析研究》篇一一、引言多波束成像声呐作为一种重要的水下探测设备，具有高分辨率、大范围探测等优点，在海洋资源勘探、水下目标探测、海洋环境监测等领域具有广泛的应用。
随着计算机技术的不断发展，多波束成像声呐的仿真技术也越来越成熟，成为研究其成像性能、优化设计及实际应用的必要手段。
本文将重点介绍多波束成像声呐的仿真技术及其成像分析研究。
二、多波束成像声呐仿真技术2.1 仿真原理多波束成像声呐的仿真原理主要基于声波传播理论、波束形成算法以及图像处理技术。
首先，通过仿真软件建立声呐的几何模型、环境模型和声场模型，然后利用波束形成算法模拟多个声波波束的发射和接收过程，最后通过图像处理技术对接收到的声波信号进行滤波、增强等处理，形成多波束成像声呐的模拟图像。
2.2 仿真软件选择目前，常用的多波束成像声呐仿真软件包括MATLAB、Simulinks等。
这些软件具有强大的数学计算和图像处理能力，能够满足多波束成像声呐仿真的需求。
此外，还可以根据具体需求开发定制化仿真软件，提高仿真效率和精度。
2.3 仿真步骤多波束成像声呐的仿真步骤主要包括：建立几何模型、设定仿真参数、运行仿真程序、处理仿真结果等。
具体来说，需要先确定声呐的工作频率、波束数、发射功率等参数，然后根据实际需求建立声呐和水下环境的几何模型，设定环境参数如水温、盐度、深度等。
接着运行仿真程序，模拟声波的发射和接收过程，最后对接收到的声波信号进行处理，形成多波束成像声呐的模拟图像。
三、多波束成像声呐成像分析研究3.1 成像质量评价多波束成像声呐的成像质量评价主要从分辨率、信噪比、动态范围等方面进行评估。
分辨率越高，能够检测到的目标就越清晰；信噪比越高，图像质量越好；动态范围越宽，能够适应不同环境下的探测需求。
通过对多波束成像声呐的模拟图像进行质量评价，可以了解其性能特点及优缺点。
3.2 影响因素分析多波束成像声呐的成像质量受到多种因素的影响，包括声呐的工作频率、波束数、发射功率、环境因素等。
MVDR自适应波束形成算法研究解读
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。
基于数字波束形成算法的仿真设计
干扰信 号设置 单 频干扰 ：
ｓ ｉ ２＊ ＝ｓｎ（ ｐ ｔ）
Ｙａ ． ＇ － １ Ｘａ 。 ｘｉ
．
图 ３ 自适 应 波束 成 形 的 立 体 方 向 图
ｔ）
调幅干扰 ：
ｓ ｒ ｎ ｎ １ ｋ ） ｉ ２ ｐｉ ＝ ａ ｄ （ ， ． ｎ（ ＊ ｓ
为了生成三 维立体方 向图 。 必须使用 平 面阵 、 环形 阵等
现 ， 长避短 ， 时引导 。 扬 及
选 取案例之后 ， 教师还要对案例进 行“ 吃透” 。教 师要熟 悉 案例 的材料 ， 明确通 过案例所 要达 到的教学 目标 ． 清楚 案 例教学 的整个 流程 ， 有出现状 况时的应对方案 。 ３３ 对课 堂的准备 － （） １合理定位课堂教学 目标 教学 目标是课 堂教学 的起点和归宿 。每一次上课要 达到 什么样 的教学 目标 ？要运用什么样的案例和课 堂活动来实 现 这样 的教学 目标？学生 的现有水平是否能够通 过这样 的案例 和活动来 提高？教学 目标是课前准备 ， 同时在课 后还要总结 和反思教学 目标是否实现？如果没有实现 ， 是什么原 因。 以后 应该 怎样改 进？对这些问题的不断定位 和总结 ， 教师就会逐 渐形成合理的教学 目标
ｂ ｎ ＝ ｇ ｛ ａ｛（ ） ｝ （ ）ｓｎ ｒ ｌｇ ｎ ｝ ｅ
向矢量或阵列流型。对 于均匀圆阵 ， 有
２ 波束 形成 算 法仿真
卫 星信 号设置 为了简化计 算 ，在仿真中假定每个导航数据 包含 ８位 ， 每个导航 数据包 含 １ Ｏ个 ＣＡ码组 ， ／ 每个码组 １２ ０ ３位 ， 每组
ＣＡ码的周期 为 ｌ ， ／ ｍｓ假定每位 ＣＡ码包含 ５个载波 （ ／ 即经过 下混频 后 ， 载频为中频） 每个 载频采样 ８个数据点。 ，
自适应波束形成原理与波束置零仿真
⾃适应波束形成原理与波束置零仿真《雷达信号处理基础第⼆版》书中⽤三维图形来描述雷达在⼀个相⼲处理间隔(CPI)内多个阵元接收到的回波数据，坐标轴分别为快时间、慢时间和天线相位中⼼，对应的是距离采样、脉冲数和天线阵元。
简单来说，对每个脉冲的快时间维数据做脉冲压缩，得到⽬标的距离信息；对每个距离单元的慢时间维做傅⾥叶变换可得到多普勒谱，对应⽬标的速度信息；⽽对来⾃多个相位中⼼的数据进⾏相⼲联合处理，提供对⽬标到达⾓(AOA)的选择接收，也就是接收天线波束形成。
常规波束形成虽然阵列天线每个阵元的⽅向图是全向的，但输出经过加权求和后，是可以将阵列增益聚集到某⼀个⽅向，从⽽形成⼀个“波束”。
以⼀维N元等距线阵为例，假设空间信号为窄带信号，每个通道⽤⼀个复数加权系数来调整该通道的幅度和相位。
阵列的输出⽤⽮量来表⽰：当阵列的波束形成权⽮量与到达⾓匹配时，即阵列指向该⽅向，阵列的各路输出信号为相⼲叠加，可达到最⼤值N。
该过程可以理解为空域的匹配滤波。
下⾯仿真图中蓝⾊竖线为波达⽅向，红⾊竖线为⼲扰⽅向，仿真图为常规波束形成结果，具体参数见⽂后。
⾃适应波束形成阵列的加权⽮量可以设计。
例如可以选择适当的窗函数加权⽮量来降低天线旁瓣，但会带来⼀定的分辨率降低和主瓣加宽；也可以对同样的接收数据⽤不同的权⽮量加权，有效的同时形成不同⽅向上的波束，也就是同时多波束接收；另⼀个主要对加权⽮量的设计就是根据⼲扰环境的特性⾃适应的计算权值，让天线⽅向图的凹⼝指向某些⽅向，从⽽抑制该⽅向上的⼲扰源。
在存在⽩噪声和⼲扰的情况下，使输出信号⼲扰⽐(SIR)最⼤化的天线⽅向图，⼲扰信号阵快拍的协⽅差矩阵可表⽰为：为了保证来⾃期望⽅向的信号正确接收，⼲扰⽅向的⼲扰源得到很好抑制，可以得到关于权⽮量的⼆个约束条件，也就是⼤家熟知的“波束置零”。
上⾯的⼲扰置零可使得⼲扰输出为零，但可能使得噪声输出加⼤，抑制⼲扰还需要和噪声⼀起考虑。
下图为⼲扰置零的波束形成仿真图，可以看出在20°的⼲扰源位置形成了凹⼝，从⽽可抑制该⽅向上的⼲扰信号。
Capon波束形成器的仿真
Capon 波束形成器的仿真一、原理1、波束形成的定义波束形成就是从传感器阵列重构源信号，然后通过增加期望信源的贡献和抑制掉干扰源来实现的。
实际上波束形成可以看成空域（或时域）滤波器。
2、波束形成器的最佳权向量的推导首先，假定一天线阵列中个阵元的接收信号向量为()n x ，权向量为12[,,,]M w w w =w ，由于阵列的输出是对阵元的接收信号向量在个阵元上个分量的加权和，所以阵列的输出可写作：*1()()()MHmm m n n w x n ===∑y w x再令空间远场期望信号为()d t ，J 个干扰信号为()j i t ，1,2,,j J =，每个阵元上的加性白噪声为()k n t ，他们都具有相同的方差2n σ。
在这些假设条件下，第k 个阵元上的接收信号可以表示为1()()()()()()j Jk k d k i j k j x t a d t a i t n t θθ==++∑111212()()()()()()(),(),()()()()J d i i J M M x t d t n t x t i t n t a a a i t n t x t θθθ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎡⎤=+⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦ 矩阵形式如下：1()()()()()()()()j Jd i j j t t t a d t a i t n t θθ==+=++∑x As n由以上可知：N 个快拍的波束形成器的输出为()()(1,2,,)H y t w x t t N ==输出的平均功率为2211222222111111()()()111()()()()()j N N H t t N J NNH Hd j i t j t t P w y t w x t N N w a d t i t w a w n t N N N θθ========⎡⎤=++⎢⎥⎣⎦∑∑∑∑∑∑当N →∞时，上式变为{}{}{}{}22222221()()()()()()()()jHHHJHHdj i nj P w E y t w E x t x t w wRwE d t w a E i t w a wθθσ=====++∑为了保证来自方向d θ的期望信号的正确接收，并完全抑制其它J 个干扰，关于权向量的约束条件应为：()1H d w a θ=和()0j H i w a θ=加上约束条件后{}222()()n P w E d t w σ=+波束形成器最佳权向量的确定以叙述为：在置零约束条件的约束下，求满足{}{}2min ()min HwwE y t w Rw =的权向量w 。
《超声波束形成技术仿真研究》范文
《超声波束形成技术仿真研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，超声波技术在医疗、工业和科研等领域得到了广泛应用。
超声波束形成技术作为超声波技术的重要组成部分，其性能的优劣直接影响到超声波成像的质量和精度。
因此，对超声波束形成技术的仿真研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
本文旨在通过仿真研究，深入探讨超声波束形成技术的原理及其在实际应用中的性能表现。
二、超声波束形成技术概述超声波束形成技术是指通过特定的算法和处理方式，将多个超声波信号进行合成，以形成指向性强、分辨率高的超声波束。
该技术广泛应用于医学超声成像、无损检测、声呐等领域。
其基本原理包括波束合成、波束控制、波束聚焦等。
三、仿真模型建立为了深入研究超声波束形成技术，本文建立了相应的仿真模型。
该模型包括信号源、传播介质、接收器以及波束形成算法等部分。
信号源产生多个超声波信号，经过传播介质后被接收器接收，然后通过波束形成算法进行合成和处理，最终形成指向性强、分辨率高的超声波束。
四、仿真实验及结果分析（一）实验设置在仿真实验中，我们设置了不同的参数，如信号频率、阵元数量、阵列结构等，以探究这些参数对超声波束形成效果的影响。
同时，我们还设置了不同的噪声环境，以模拟实际应用中的复杂环境。
（二）实验结果通过仿真实验，我们得到了不同参数下的超声波束形成结果。
在理想的实验条件下，超声波束具有较高的指向性和分辨率。
然而，在复杂的噪声环境中，超声波束的性能会受到一定的影响。
通过对比分析，我们发现，适当的参数设置和优化算法可以有效提高超声波束的抗干扰能力和性能表现。
（三）结果分析根据仿真实验结果，我们分析了超声波束形成技术的性能表现及其影响因素。
首先，信号频率和阵元数量的增加可以提高超声波束的指向性和分辨率。
然而，过高的频率和过多的阵元会导致处理复杂度的增加和成本的提高。
其次，阵列结构对超声波束的形成具有重要影响。
不同的阵列结构适用于不同的应用场景和需求。
此外，噪声环境对超声波束的性能具有较大的影响。
波束形成算法的研究与仿真
密级：公开编号：填写自己的学号
XX学院
学位论文
波束形成算法的研究与仿真
论文作者姓名：
××Байду номын сангаас
申请学位专业：
电子信息工程
申请学位类别：
工学学士
指导教师姓名（职称）：
××（××）
论文提交日期：
2014年9月18日
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得成都信息工程学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
图1智能天线结构
波束形成技术是智能天线能否实现的关键。简单地说，波束形成就是将天线阵列上接收到的信号变换到基带，然后进行相应的空间谱处理，获得该信号的空间特征矢量和矩阵以及信号的功率估值和DOA估值。在此基础上，依据一定的准则，计算信号在各个天线阵元的加权矢量，生成多个高增益的动态窄波束来跟踪多个期望用户。可以说波束形成是一种空间滤波方法，目的是从信号、干扰和噪声混在一起的输入信号中提取期望信号。在接收模式下，抑制来自窄波束之外的信号；而在发射模式下，使期望用户接收的信号功率最大，同时使窄波束范围以外的非期望用户受到的干扰最小。
1.1
智能天线利用数字信号处理技术，阵列信号处理以及自适应滤波发展而来[2]。它能够产生空间定向波束，使天线主波束对准用户信号到达方向，旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向，以达到充分高效利用移动用户信号并消除或抑制干扰信号的目的[3]。智能天线能够根据用户用户位置，调整波束的方向和角度，利用可控天线，达到自动调整天线阵列方向的目的，进而实现最佳的接收效果[4] [5]。智能天线是一个具有良好应用前景且尚未得到充分开发的新技术，是第三代移动通信系统中不可缺的关键技术之一。
MVDR自适应波束形成算法研究
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估计是自由空间信号阵列处理的两个主要研究方面。
MVDR是一种基于最大信干噪比（SINR）准则的自适应波束形成算法。
MVDR算法可以自适应的使阵列输出在期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估计上可以在很大程度上提高分辨率和噪声抑制性能。
本文将在深入分析MVDR算法原理的基础上，通过计算机仿真和海上试验数据处理的结果，分析了MVDR算法在高分辨率空间波数谱估计应用中的性能。
同时通过比较对角加载前后的数据处理结果，分析对角加载对MVDR的改进效果。
关键词：波束形成；空间波数谱估计；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． 引言 (2)2． MVDR 自适应波束形成算法原理 (2)2．1 MVDR 权矢量 (2)2．2 协方差矩阵估计 (4)2．3 MVDR 性能分析 (5)2．4 MVDR 算法在空间波数谱估计中的应用 (6)仿真实验1 (6)仿真实验2.......................................................................................................7应用实例1. (7)3． MVDR 性能改善 (9)3．1 快拍数不足对MVDR 算法的影响 (9)仿真实验3.....................................................................................................113．2 对角加载.. (12)仿真实验4.....................................................................................................133．3 ∧xx R 替代∧NN R 的误差分析 (14)仿真实验5.....................................................................................................153．4 对角加载应用实例. (16)应用实例2 (16)总结 (19)参考文献 (20)MVDR自适应波束形成算法研究4一．引言MVDR（Minimum Variance Distortionless Response）是Capon于1967年提出的一种自适应的空间波数谱估计算法。
《超声波束形成技术仿真研究》范文
《超声波束形成技术仿真研究》篇一一、引言超声波束形成技术是现代声学领域中一项重要的技术，广泛应用于医疗诊断、无损检测、水下探测等领域。
本文将重点研究超声波束形成技术的仿真研究，旨在深入理解其原理、提高其性能，并为实际应用提供理论支持。
二、超声波束形成技术概述超声波束形成技术是一种通过电子或数字方式对多个超声波换能器进行控制，使它们产生相互干涉的现象，从而实现波束的定向传播。
其原理基于阵列波束合成技术，能够使超声波束更加聚焦，从而提高分辨率和信噪比。
三、仿真研究方法为了深入研究超声波束形成技术，本文采用仿真研究方法。
首先，建立超声波束形成系统的数学模型，包括阵列换能器模型、信号处理模型等。
然后，利用仿真软件（如MATLAB）进行仿真实验，通过改变阵列布局、阵元数量、阵元间距等参数，观察波束的形成效果。
四、仿真实验与结果分析1. 阵列布局对波束形成的影响通过仿真实验发现，阵列布局对波束形成具有重要影响。
当采用直线阵列时，波束在中心频率处具有较好的指向性；而采用曲面阵列时，波束在各个方向上具有更好的均匀性。
此外，不同阵列布局对波束的宽度、旁瓣水平等也有一定影响。
2. 阵元数量与波束性能的关系增加阵元数量可以提高波束的分辨率和信噪比。
仿真实验表明，随着阵元数量的增加，波束的指向性变得更加尖锐，旁瓣水平得到有效抑制。
然而，阵元数量的增加也会带来硬件复杂性和成本的增加。
因此，在实际应用中需要综合考虑性能与成本因素。
3. 信号处理对波束形成的影响信号处理在波束形成过程中起着至关重要的作用。
仿真实验表明，采用适当的数字信号处理算法（如数字延时与求和、相位校正等）可以显著提高波束形成的性能。
此外，信号处理还可以用于实现多普勒校正、距离补偿等功能。
五、结论通过对超声波束形成技术的仿真研究，我们深入理解了其原理和性能特点。
仿真实验表明，阵列布局、阵元数量和信号处理等因素对波束形成具有重要影响。
为了在实际应用中取得更好的效果，需要根据具体需求选择合适的阵列布局、阵元数量和信号处理方法。
《超声波束形成技术仿真研究》范文
《超声波束形成技术仿真研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，超声波技术在医疗、工业和科研等领域得到了广泛应用。
超声波束形成技术作为超声波技术的重要组成部分，其研究与应用愈发受到关注。
本文将通过仿真研究的方式，深入探讨超声波束形成技术的原理、方法及其应用。
二、超声波束形成技术概述超声波束形成技术是指通过特定的算法和设备，将多个超声波信号进行合成，以形成具有特定方向性和聚焦特性的声束。
该技术能够提高超声波的传播效率，增强探测精度，对于提高医疗诊断和工业检测的准确性和效率具有重要意义。
三、超声波束形成技术原理超声波束形成技术的原理主要涉及信号处理和波束合成两个方面。
首先，通过信号处理技术对多个超声波信号进行预处理，包括滤波、放大、相位调整等操作。
然后，利用波束合成算法将处理后的超声波信号进行合成，形成具有特定方向性和聚焦特性的声束。
四、仿真研究方法为了深入研究超声波束形成技术，本文采用仿真研究的方法。
首先，建立超声波信号的数学模型，模拟多个超声波信号的传播过程。
然后，利用信号处理算法对模拟信号进行预处理，包括滤波、放大等操作。
最后，通过波束合成算法将处理后的信号进行合成，观察声束的形成过程和特性。
五、仿真结果分析通过仿真研究，我们得到了以下结果：1. 声束方向性：在合适的算法和参数下，超声波束形成技术能够形成具有较高方向性的声束，有效提高超声波的传播效率。
2. 声束聚焦特性：通过调整波束合成算法的参数，可以实现对声束的聚焦控制，使声束在特定位置达到最大能量。
3. 仿真与实际应用的对比：仿真结果与实际应用的超声波束形成技术相比，具有一定的相似性和参考价值。
但需要注意的是，仿真研究无法完全模拟实际应用的复杂环境，因此在实际应用中还需考虑多种因素的综合影响。
六、讨论与展望1. 算法优化：通过对波束合成算法进行优化，可以提高声束的方向性和聚焦特性，进一步提高超声波的传播效率和探测精度。
2. 多模态融合：将超声波束形成技术与其他成像技术相结合，如光学成像、磁共振成像等，可以实现多模态融合成像，提高医疗诊断的准确性和效率。
智能天线LMS波束形成算法性能仿真研究
－60－智能天线LMS 波束形成算法性能仿真研究刘婷杨莘元张鹤峰（哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001）智能天线采用空分复用(SDMA)，利用自适应产生空间定向波束，使天线主波束对准用户信号到达方向，同时在干扰信号到达方向形成零陷，以达到充分高效提取期望用户信号并删除或抑制干扰信号的目的，已经成为通信研究中的热点。
智能天线的波束形成的核心是自适应算法，一般研究只对自适应算法本身的复杂度和收敛速度进行了比较，然后根据实际要求选取算法。
本文对在波束形成中应用最为广泛的LM S 算法在对信号干扰能力方面进行了比较全面的仿真验证。
1智能天线原理假设所需要信号S k (t)自θx 方向射入，而干扰信号共有K-1个，分别来自其他用户，其中第j 个干扰信号S j (t)自θj 方向入射，则阵元接收的信号矢量为[1]：其中，S j (t)=S j (t)V j (q j )，S K (t)=S K (t)V K (q K )分别表示期望接收的信号矢量和干扰信号，N(t)为噪声矢量，而V(θ)为在矢量信道中阵元响应矢量。
经过加权后，天线阵的输出可表示为：2智能天线的LMS 波束形成算法LMS(Least Mean Square ，最小均方)算法通常可以采用数字闭环方法来实现自适应阵最优权向量的估计，是将最陡梯度法应用于均方误差准则的估计[2]。
最陡下降法是许多自适应算法的基础。
在这类算法里，更新方向向量v(n)取作第n-1次迭代的代价函J[ω(n-1)]的负梯度，即最陡下降法的统一形式为ω(n)=ω(n-1)-μ(n)Δ(n)，式中表示代价函数的梯度，即梯度的计算是很复杂的，若用作为梯度的无记忆逼近，式中误差信号e(n)定义为期望输出d(n)与滤波器实际输出之间的误差，即则式变为这就是LMS 算法，他是Windrow 在20世纪60年代提出的。
图1为LMS 算法的波束形成仿真，其中期望信号的入射角为40°，干扰信号方向分别为20°和60°，噪声为白噪声，信干比为-10dB ，直线八元阵。
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3
自适应滤波中自适应是指在环境统计特性未知的情况下调整系统，使之保持最佳工作状态，因此自适应和最佳化有密切关系。
将滤波器与性能函数相联系，滤波器的最优化问题即为在一定约束条件下求性能函数的最值问题，当性能函数能够取得最值时，成为最佳。因此，性能函数的最小值或者最大者以及相随的条件就被称为最佳准则。不同的性能函数条件就对应着不同的最佳准则。自适应滤波中的最佳准则有最小均方差准则，最大信干噪比准则，线性约束最小方差准则、最大似然准则等。
2
智能天线对于移动通信系统的贡献，在于它能够成倍地提高通信系统的容量，有效地抑制各种干扰、抗衰落、降低成本，并改善通信质量。其主要表现如下：
1）智能天线抗衰落、抗干扰的特性，使得它能提供更广泛的系统覆盖方位，改善通信系统质量，能够有效节省发射功率。
2）智能天线利用空分多址技术，该技术能够有效抵抗信号之间的干扰，提高频谱利用率，因此对于改善系统容量有很大帮助。智能天线的利用，能够使天线波束变窄，将能量集中在一个方向，减少移动通信系统的同频干扰，提高频谱效率。因此，无需更新现有设备也能够有效改善系统性能。
因此，智能天线技术若想跟上通信技术发展的步伐，必须解决如上关键技术问题，并且需要考虑和其他技术的兼容性。
第三章
从输入数据中虑除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波,相应的装置称为滤波器,根据某一最佳准则进行滤波的滤波器是最佳滤波器。自适应滤波器是在输入过程的统计特性未知或变化时,能够调整自己的参数,以满足某种最佳准则的要求,它是以最佳滤波器为基础的,包括自适应时域滤波和自适应空域滤波(又称智能天线等)。智能天线利用其空间滤波的特性来提高移动通信的性能。
图1智能天线结构
波束形成技术是智能天线能否实现的关键。简单地说，波束形成就是将天线阵列上接收到的信号变换到基带，然后进行相应的空间谱处理，获得该信号的空间特征矢量和矩阵以及信号的功率估值和DOA估值。在此基础上，依据一定的准则，计算信号在各个天线阵元的加权矢量，生成多个高增益的动态窄波束来跟踪多个期望用户。可以说波束形成是一种空间滤波方法，目的是从信号、干扰和噪声混在一起的输入信号中提取期望信号。在接收模式下，抑制来自窄波束之外的信号；而在发射模式下，使期望用户接收的信号功率最大，同时使窄波束范围以外的非期望用户受到的干扰最小。
签名：日期：2014年9月18日
关于论文使用授权的说明
本学位论文作者完全了解成都信息工程学院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权成都信息工程学院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
本文以研究波束形成算法为主体，分析了智能天线的优缺点，给出了分析波束形成算法的准则，并主要关注数字波束形成算法，在比较多种波束形成算法后，着重研究了半盲波束形成算法，并且提出半盲最小二乘波束算法，最后通过仿真结果，呈现了本文提出的算法的优势。
关键词：波束形成，智能天线，盲自适应算法，半盲自适应算法。
6）为高速移动用户提供波束赋形问题：由于用户的移动性，并且无线信道的时变特性，对天线处理算法的效率要求较高，并且为了保证智能天线的正常工作，也希望TDD周期不能太长。所以，如果在该系统内的终端移动速度较快，那么TDD上下行转换周期需要进一步缩短。
7）硬件方面的设备复杂性问题：智能天线的性能会随着天线阵元的数量得增加而增加，但是增加天线数量，会导致系统的复杂度上升，所以硬件方面又限制了天线阵元数量的增长。
Keywords:Beamforming, smart antenna, blind adaptive algorithm, semi-blind adaptive algorithm.
第一章
20世纪90年代以来，无线通信技术在不断发展。有限的无线资源面临着通信数据大爆炸的困境，而解决这个问题的一条主要途径就是开发智能天线。智能天线是近年来移动通信领域中的一个研究热点，是解决频率资源匮乏的有效途径，同时还可以提高系统容量和通信质量[1]。
In this paper, the main research beamforming algorithm to analyze the advantages and disadvantages of smart antenna, gives guidelines for analyzing beam forming algorithm, and mainly focus on digital beamforming algorithms After comparing a variety of beam forming algorithm, focuses on the semi-blind beam forming algorithm, and the beam least squares algorithm proposed semi-blind, and finally through the simulation results, showing the advantages of the proposed algorithm.
在理论算法方面，波束算法可分为非盲算法和盲算法两类。前者需要借助参考信号，后者无需任何参考信号和导频信号。经过学术界得研究，目前也有很多更为简单易行的自适应算法出现。波束形成算法可归纳总结为三种形式：空间参考方式，时间参考方式以及盲处理方式。
良好的自适应算法往往对硬件要求较高，较难在实际中部署和实现，并且算法的选择也需要根据实际情况，如信道状态、业务标准等进行选择。
智能天线利用数字信号处理技术，阵列信号处理以及自适应滤波发展而来[2]。它能够产生空间定向波束，使天线主波束对准用户信号到达方向，旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向，以达到充分高效利用移动用户信号并消除或抑制干扰信号的目的[3]。智能天线能够根据用户用户位置，调整波束的方向和角度，利用可控天线，达到自动调整天线阵列方向的目的，进而实现最佳的接收效果[4] [5]。智能天线是一个具有良好应用前景且尚未得到充分开发的新技术，是第三代移动通信系统中不可缺的关键技术之一。
2
智能天线从提出至今，已经取得了很大的进展，但仍未达到完全成熟的阶段，在其发展的过程中，有很多关键技术亟待解决，其中包括：
1）全向波束和赋形波束：全向信道要求更高的发射功率。
2）共享下行信道及不连续发射：在提供IP型数据业务的移动通信系统中，均设计了多用户共享的上下行信道，并在基站和用户终端使用不连续的发射技术，在使用智能天线的基站中，由于用户移动，基站不可能知道用户的位置。
3）通过利用智能天线能够对移动设备准确定位。通过估计用户的到达角等信息获取用户位置，对向其发射的信号进行加权处理。
4）智能天线与以往的扇区天线和天线分集技术不同，能够向特定用户提供窄波束，使能量控制在有限的范围和方向上。
总之，智能天线的利用有效地改善了系统的性能，能够为系统提供更好的通信质量和频谱效率，具有很好的应用前景。
分类号：U D C：D10621-408-（2014）****-0
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XX学院
学位论文
波束形成算法的研究与仿真
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××
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电子信息工程
申请学位类别：
工学学士
指导教师姓名（职称）：
××（××）
论文提交日期：
2014年9月18日
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得成都信息工程学院或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）
签名：
日期：2014年9月18日
波束形成算法的研究与仿真
摘要
随着移动通信的发展，人们对数据流量的需求越来越高，因此，提高频谱效率、能量效率、系统容量等成为当下研究的热点问题。智能天线是解决这一问题的关键技术，其核心为波束形成算法，而算法的复杂度，收敛速度等是判断一个算法性能是否优良，是否能够适用于更多系统的关键。因此，寻找一个结构简单，性能良好的波束形成算法成为研究的热点问题。
智能天线由天线阵列、A／D和D／A转换、自适应算法控制器和波束形成网络组成。其中波束形成网络是由每个单元天线的空间感应信号加权相加，其权系数为复数，即每路信号的幅度和相位均可以改变。自适应控制网络是智能天线的核心，该单元的功能是根据一定的算法和优化准则来调节各个阵元的加权幅度和相位，动态的产生空间定向波束。其结构图如下：
第二章
2
智能天线又称自适应天线阵列、可变天线阵列、多天线。智能天线指的是带有可以判定信号的空间信息（比如传播方向）和跟踪、定位信号源的智能算法，并且可以根据此信息，进行空域滤波的天线阵列。智能天线采用空分复用（SDMA）方式，利用信号在传播路径方向上的差别，将时延扩散、瑞利衰落、多径、信道干扰的影响降低，将同频率、同时隙信号区别开来，和其他复用技术相结合，最大限度地有效利用频谱资源。早期应用集中于雷达和声呐信号处理领域，20世纪70年代后被引入军事通信中。
Research on the Beamforming Algorithm and Simulations
ABSTRACT
With the development of mobile communications, the demand for data traffic is increasing, therefore, improve spectral efficiency, energy efficiency, system capacity and so become a hot issue in the present study. Smart antenna is a key technology to solve this problem, the core of beamforming algorithms, and algorithm complexity, convergence speed is to determine whether the excellent performance of an algorithm, the system is able to apply more critical. Therefore, to find a simple structure, good performance beamforming algorithm has become a hot issue.