数字波束形成（Digital Beam Forming，DBF）技术，是针对阵列天线,利用阵列天线的孔径，通过数字信号处理在期望的方向形成接收波束。DBF的物理意义是：虽然单个天线的方向图是全向的，但对阵列多个接收通道的信号，利用数字处理方法，对某一方向的入射信号，补偿由于传感器在空间位置不同而引起的传播波程差导致的相位差，实现同相叠加，从而实现该方向的最大能量接收，完成该方向上的波束形成，来接收有用的期望信号，这种把阵列接收的方向增益聚集在一个指定的方向上，相当于形成了一个“波束”。可以通过改变权值,使得波束指向不同的方向，并实现波束的扫描。通过多通道的并行处理也可以同时形成多个波束，还可以选择合适的窗函数来降低副瓣电平。

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本文基于高性能FPGA(Altera的Stratix II系列)详细介绍了一种数字波束形成器(DBF)、动目标检测器(MTD)和恒虚警检测器(CFAR)的单芯片集成设计方案,最后对其性能特性和改进方向做了初步的分析讨论,以满足更高性能要求时的设计实现。

《解卷积的多重信号分类算法方位谱低背景处理方法》文章代码复现 摘要：针对信比较低时，多重信号分类(Multiple Signal Classihication, MUSIC)算法方位谱背景级较高的问题，提出了一种解卷积的 MUSIC 方位估计算法(Deonvolved MUSIC D-MUSIC)该方法用一个类似冲激函数作为 MUSIC 算法输出方位的点散射函数 (Point cattering Function,PSF)然后基于解券图像复原理，利用该点散射丽数和 RichardsonLucy(R-L) 送代算法对 MUSIC 算法的方位谱进行解卷，得 D-MUSIC 算法的方位谱，达到降低方位谱背景级的目的仿真表明，该方法继承了 MUSIC 算法的高分生能，且可以明显降低方位的背景级，具有较好的方位估计性能，对南海上试验的水平阵数据进行处理，分析比较了利用 MUSIC 算法和解卷积 MUSIC 算法获得的方位谐时间历程图，分析结果有效验证了 D-MUSIC 算法性能的优越性

关于阵列发射端的波束形成(相控阵)研究与仿真实践博文相对应的代码，博文中所涉及的图片的仿真代码。

基于Ti_AWR2243级联板的发射端波束形成(相控阵)的实践_博文相对应的数据和代码

好用的RBF神经网络波束形成小程序，学会使用神经网络中比BP神经网络更优秀的RBF径向基函数神经网络进行深度学习，优化波束形成中MVDR算法的最优权向量，从而达到波束形成的优化，在雷达通信，水下通信中都是值得一提的优化

1、完整代码，可直接运行 ，包运行 2、海神之光擅长领域：路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理、语音处理等多种领域Matlab仿真 3、版本：2014a或2019b

基于最差性能最优的稳健波束形成算法可以等价转换成加载样本矩阵求逆(LSMI)算法。提出了一种新的求解方法,准确地计算出Lagrange乘数,给出了LSMI算法中的最优加载量,解决了对角加载技术中加载量估计难题。理论分析和计算机仿真表明,具有最优负加载的LSMI波束形成算法具有最优的性能改善,模约束参数选取得越大,性能改善越接近于最优。

本方法基于180阵元均匀半圆阵，通过阵元等效弦的转动，仅采用6组加权系数矢量即可在90°范围内产生540个波束，使存储量降低了两个数量级，从而有效降低对硬件存储资源的要求。