matlab 代码 beamforming 波束赋形 多种波束成形算法比较 以及多种天线数量比较
均匀线阵方向图
%8阵元均匀线阵方向图，来波方向为0度
clc;
clear all;
close all;
imag=sqrt(-1);
element_num=8;%阵元数为8
d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系
theta=linspace(-pi/2,pi/2,200);
theta0=0;%来波方向
w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]');
for j=1:length(theta)
a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]');
p(j)=w'*a;
end
figure;
plot(theta,abs(p)),grid on
xlabel('theta/radian')
ylabel('amplitude')
title('8阵元均匀线阵方向图')
在MATLAB中，波束赋形（Beamforming）是一种用于信号处理的技术，特别是在无线通信、雷达和声纳系统中，通过调整多个传感器或天线阵列的信号相位来集中能量，以改善信号检测和方向定位的能力。以下是对标题、描述和部分内容中涉及的MATLAB波束赋形知识的详细解释：
1. **均匀线阵方向图**：
- 在给定的MATLAB代码中，展示了创建8阵元均匀线阵方向图的方法。`element_num=8`定义了阵元的数量，`d_lamda=1/2`表示阵元间距为波长的一半，这通常是为了实现最佳的空间分集和避免旁瓣。`theta`是角度范围，`theta0`是来波方向。通过循环计算不同角度下的响应，并使用`plot`函数绘制出方向图，可以看出阵元数对波束形状和宽度的影响。
2. **波束宽度与波达方向及阵元数的关系**：
- 更多的阵元可以产生更窄的波束，提高分辨率。代码对比了不同阵元数（16、128、1024）下波束的宽度。随着阵元数增加，波束主瓣变窄，旁瓣降低，这有助于更好地分辨两个接近的信号源。
3. **栅瓣（Grating Lobes）**：
- 当阵元间距大于波长的一半时，会出现栅瓣现象，这会导致空间模糊和性能下降。在给定的仿真中，可以看到栅瓣对波束形状的负面影响。
4. **最优权的傅立叶变换（Optimum Weighted Fourier Transform）**：
- 类似于时域滤波，天线阵列的波束赋形可以通过最优权的傅立叶变换实现。代码展示了定义的方向图与通过FFT得到的最优权傅立叶变换结果的比较。FFT使得阵列可以以最佳方式响应各个方向上的信号，提高信噪比。
5. **最大信噪比准则**：
- 这部分代码展示了基于最大信噪比准则的方向图生成和功率谱分析。`amp0`和`amp1`分别代表信号和干扰的幅度，通过循环计算和采样，可以优化权值以最大化目标信号的信噪比，从而提高接收质量。
总结来说，MATLAB中的波束赋形涉及到数组理论、信号处理和优化算法，通过调整天线阵列的相位权重，可以有效地聚焦信号并抑制干扰，这对于现代通信系统的设计至关重要。通过上述代码，我们可以理解阵列配置、信号处理方法以及优化准则如何影响波束形成的效果。
2024-07-30 15:00:00
1.23MB
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经典beamforming、自适应滤波教材之matlab源代码。 Paulo S.R. Diniz编著的自适应滤波第四版（Adaptive filtering_Algorithms and Practical Implementation 4th），源代码——Blind_Adaptive_Filtering
2023-04-06 22:27:10
13KB
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vs运行matlab代码使用MMSE标准对毫米波系统进行混合波束形成
介绍
Matlab仿真代码，用于使用MMSE准则进行毫米波系统的混合波束成形。
该论文于2019年1月发表在IEEE通信事务上。如果这些代码对您的工作有所帮助，您可以选择引用该论文，而不是必需的。
可以在以下位置找到本文的pdf文件：
IEEE链接：
Arxiv链接：。
另外，我建议我的最新工作是使用深度学习解决HBF设计问题。
这项工作可以参考
IEEE链接：
Arxiv链接：
并且所有代码都在打开。
我仅针对窄带情况更新代码，但对宽带的扩展非常简单。
可以参考我的另一个名为“
August_mmwave”的存储库。
但是，后者的格式不好，因此不易阅读。
我现在没有足够的时间，所以也许将来会更新。
如何使用
这段代码确实是要使用的。
首先，您应该将所有软件包全部添加到路径中，以便可以使用这些功能。
然后，直接运行main_vs_SNR.m文件。
内容
这些代码包括我的论文中提到的几种算法，这些便捷的API都可以轻松引用所有这些算法。
结尾
由于时间限制，我最近不会更新它。
但是，如果您有任何问题，可以直接通过电子邮
2023-03-07 11:08:28
29KB
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自适应波束形成中的采样矩阵逆算法（SMI）
程序基于窄带自适应波束形成编写，很适合初学者学习使用！
2022-11-12 12:57:36
1KB
beamforming tutorial in matlab
2022-11-04 10:41:20
427KB
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面阵的幅度相位全控制自适应数字波束形成算法——对角加载 QRD-SMI 算法的研究；两种面阵唯相位(Phase-Only)数字波束形成算法——小相
位扰动约束算法和期望方向增益最大约束算法的研究；面阵的数字多波束形成算法——二维 FFT 多波束的研究，以及 FFT 在可编程逻辑器件中的实现。
2022-11-03 21:41:51
3.25MB
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该示例介绍了混合波束成形的基本概念，并说明了如何模拟这种系统。
2022-05-18 20:04:41
84KB
C 语言版本的 波束形成，绍了三大类自适应算法，基于来波方向的波束形成，基于参考信号的波束形成和基于信号结构特性的盲自适应算法
2022-05-11 20:36:05
413KB