Reson PDS软件多波束项目校准培训PPT

Reson PDS软件多波束项目后处理培训PPT

自适应波束形成是智能天线的关键技术，其核心是通过一些自适应波束形成算法获得天线阵列的最佳权重，并最终最后调整主瓣专注于所需信号的到达方向，以及抑制干扰信号，通过这些方式，天线可以有效接收所需信号。在实际应用中，收敛性，复杂性和鲁棒性的速度是在选择自适应波束形成算法时要考虑的主要因素。本文聚焦于最小均方（LMS）算法和样本矩阵求逆（SMI）的算法，分析了它们的性能，并在Matlab的帮助下将这两个算法应用于自适应波束形成。

GPS自适应天线阵多波束形成算法,GPS 天线阵列接收抗干扰技术多采用 PI 自适应调零算法，但其自由度有限，而基于卫星 DOA 估计的波束形成技术又敏感于到达角的估计性能。本文提出基于 DEML 的卫星到达角估计结合多波束形成抗干扰技术，其 DOA 估计性能稳健性高、计算量小。分析了 PI 自适应零陷技术和 MVDR 多波束形成技术的接收机结构、算法。仿真结果表明了多波束形成方法的有效性和稳健性

在室内定位过程中，针对行人航迹推算（PDR,pedestrian dead reckoning）算法中惯性传感器的累积误差随时间增大的问题，提出一种基于智能手机的声波测距与PDR融合的室内定位方法。首先，利用PDR进行位置推算，然后，利用声波测量手机与墙之间的距离，结合已知的室内地图信息，对 PDR 中的累积误差进行纠正。在不需要布置任何节点的条件下，实现长时间稳定的室内定位。为解决长距离条件下墙体反射的回波信号难以检测的问题，利用智能手机内置双麦克风的特点，采用波束成形的方法，对目标墙体反射的回波进行信号增强，增大了声波测距的有效测量距离，从而扩大了所提定位方法的应用范围。实验结果表明，所提融合定位方法的平均定位误差为0.427 m，与单独使用PDR的定位结果相比，平均定位误差降低了2.748 m。

实现智能天线波束形成算法的程序，两种算法对比实现

波束扫描 波束形成： 普通波束形成（匹配滤波） 扫描指： 变化在[0,180°]范围内，画出输出功率随扫描角度变化的图形。 问题：虽可测多个信源，但当多个信源的夹角小于一个波束宽度时，无法分辨。 波束宽度与阵列孔径成反比，又称为瑞利限。

如何在 在工程使用labview制定菜单 工具栏 及状态栏

§3.1波束形成的基本概念 1. 阵列信号的表示 空间平面波是四维函数， 简化： 窄带条件：同时刻采集信号，所有阵元上信号的复包络相同，只需考虑相位的变化，而它只依赖于阵列的几何结构。对于等距线阵，则更简单，只依赖于与x轴的夹角。如图3.1

（2）先波束形成后匹配滤波的处理方法 采用先 DBF，然后再匹配滤波处理的系统框图如图3-9所示。