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在本文中，作者描述了使用PSO算法改善LCMV和MVDR波束形成的性能。 最初，我们使用LCMV设计了波束形成，并且我们通过提取权重，功率和SINR等参数来分析了阵列信号处理的性能。 通过使用LCMV，我们注意到最小的信噪比（SINR），旁瓣的出现和干扰。 最终，我们尝试通过在波束成形中采用PSO来提高性能。 我们已经观察到性能显着提高。 使用多个传感器元素（例如M = 4/8/50/100）扩展了分析。 使用相控阵系统工具箱在MATLAB中进行了整个分析，并获得了相应的输出。 通过将LCMV和MVDR与PSO技术进行比较，得出的结果是，在PSO中观察到了优化的输出，从而提高了方向性，避免了干扰并减轻了旁瓣。

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详细推导了基于功率倒置阵列的线性约束最小方差(LCMV)算法及其递推公式，避免了矩阵求逆的复杂运算。然后在Matlab环境里构建了仿真模型来模拟实际的接收环境和复现阵列接收到的信号，对均匀线阵和圆阵都做了仿真，并得到了相应的阵列波束图，为自适应天线的实用设计提供了参考和依据。仿真结果表明：该算法收敛速度快、易于实现，利用LCMV算法作为自适应算法的功率倒置阵列抗干扰方案适合在强干扰的环境下工作，干扰越强，其对应的零陷越深。