本书名为《Robust Adaptive Beamforming》，由李健编辑，联合编辑者为Petre Stoica，由约翰·威利与儿子出版社（John Wiley & Sons, Inc.）出版于2006年。本书专门探讨了一种先进的信号处理技术——鲁棒自适应波束形成（Robust Adaptive Beamforming），即DBF（Directional Beamforming）。鲁棒自适应波束形成技术是一种用于无线通信中的空间信号处理方法，它能够在复杂多变的信号传播环境中，调整波束的方向性，以便接收到最优的信号，同时抑制噪声和干扰。
鲁棒自适应波束形成技术是无线通信、雷达、声纳、传感器阵列等领域的重要技术之一。它涉及到自适应信号处理、阵列信号处理、信号估计和检测、空间谱估计、信号与系统以及优化算法等众多理论和应用领域。自适应波束形成技术能够实时调整阵列天线的波束指向，对接收到的信号进行优化，从而提高接收信号的质量。
本书在描述中强调了“鲁棒”这一特性，意味着在讨论自适应波束形成时，特别重视算法对于系统参数不准确、环境变化、干扰的存在等不确定性的鲁棒性。即在存在各种不确定因素干扰的情况下，仍然能够保持良好的性能。这是因为在实际应用中，由于环境因素、设备误差等导致阵列参数可能发生变动，系统性能可能受到影响。因此，设计鲁棒的自适应波束形成算法是非常重要的。
书中提及了对本书的版权保护，说明了出版物的复制、存储、检索、传输等操作需遵守美国版权法的相应条款。如果需要对本书进行复制或使用，必须获得出版社的书面许可或通过版权清除中心支付相应的版权费。版权法的这些规定保护了作者的知识产权，同时也提醒读者在使用本书内容时需要遵守相应的法律规定。
此外，出版社声明了责任限制和免责声明。指出出版社和作者尽管在准备这本书时已经做出了最大的努力，但是对本书内容的准确性和完整性不作任何保证，且特别排除了隐含的商业性和特定用途适用性的保证。出版社和作者不会对因使用本书内容而导致的任何损失或其他商业损害承担责任。这为读者在参考本书内容时提供了法律层面的风险提示。
书中还提到了出版社提供的其他产品和服务信息，包括了提供技术支撑的客户关怀部门的联系方式，以及对于电子书格式的出版信息。这表明了出版商在数字化时代，不仅提供传统的纸质出版物，也通过电子书等多种格式满足不同读者的需求。
由于本书的部分内容是通过OCR扫描技术得到的，存在一些识别错误或遗漏，但这并不影响本书核心价值的传递，即对鲁棒自适应波束形成技术的深入讲解和研究。对于这一技术感兴趣的读者，通过本书可以了解该领域最新的研究成果、理论基础、算法设计和应用实例。
2025-09-05 10:58:00
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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
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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
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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
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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
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beamforming tutorial in matlab
2022-11-04 10:41:20
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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
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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
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