三种常用的自适应波束形成算法，LMS、RLS、SMI，用于产生雷达发射方向图

人工智人-家居设计-基于FPGA的智能天线快速自适应波束形成算法研究与实现.pdf

一个自适应波束形成算法的源代码，在此基础上稍加修改就能正常仿真

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近场具有近场零陷权的自适应波束形成算法

针对已存在的各种二维capon波束形成器稳健算法性能单一,只能对1种或2种影响波束形成算法性能的因素具有稳健性,缺乏对多种情况都具有稳健性的缺点,提出一种基于空间谱估计的二维稳健自适应波束形成方案。首先,提出一种新的二维解相关空间谱估计算法,该算法将二维角度估计问题用4个一维空间谱估代替,并采用修正的MUSIC算法实现解相干,然后利用得到的角度信息构造虚拟干扰,克服观察方向误差并展宽零陷。仿真结果表明:该算法结合了空间谱估计技术和自适应波束形成技术的优点,对期望信号导向矢量误差、干扰到达角失配及信号相关等都具有足够的稳健性。

包括自适应波束形成的算法仿真、mvdr和lcmv两种约束，包括代码分析文件、两种约束的对比文件

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。

自适应波束形成算法-线性约束最小方差准则

在雷达及声纳信号处理系统中，波束形成算法通常采用DSP软件编程实现，控制逻辑电路采用CPL...