LMS波束形成代码.doc

LMS波束形成代码（matlab） LMS算法的仿真程序： %lms 算法 clear all close all hold off%系统信道权数 sysorder = 5 ;%抽头数 N=1000;%总采样次数 inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列 n = randn(N,1); [b,a] = butter(2,0.25); Gz = tf(b,a,-1);%逆变换函数 h= [0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%信道特性向量 y = lsim(Gz,inp);%加入噪声 n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号 d = y + n;%期望输出信号 totallength=size(d,1);%步长 N=60 ; %60节点作为训练序列 %算法的开始 w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化 for n = sysorder : N u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u的矩阵 y(n)= w * u;%系统输出 e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 if n 20 mu=0.32; else mu=0.15; end w = w + mu * u * e(n) ;%迭代方程 end %检验结果 for n = N+1 : totallength u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ; y(n) = w * u ; e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 end hold on plot(d) plot(y,r); title(系统输出) ; xlabel(样本) ylabel(实际输出) figure semilogy((abs(e))) ;% e的绝对值坐标 title(误差曲线) ; xlabel(样本) ylabel(误差矢量) figure%作图 plot(h, k+) hold on plot(w, r*) legend(实际权矢量,估计权矢量) title(比较实际和估计权矢量) ; axis([0 6 0.05 0.35]) 2.NLMS算法的仿真程序： %lms 算法 clear all close all hold off%系统信道权数 sysorder = 5 ;%抽头数 N=1000;%总采样次数 inp = randn(N,1);%产生高斯随机系列 n = randn(N,1); [b,a] = butter(2,0.25); Gz = tf(b,a,-1);%逆变换函数 h= [0.0976;0.2873;0.3360;0.2210;0.0964;];%信道特性向量 y = lsim(Gz,inp);%加入噪声 n = n * std(y)/(10*std(n));%噪声信号 d = y + n;%期望输出信号 totallength=size(d,1);%步长 N=60 ; %60节点作为训练序列 %算法的开始 w = zeros ( sysorder , 1 ) ;%初始化 for n = sysorder : N u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ;% u的矩阵 y(n)= w * u;%系统输出 r(n)=u*u;%自相关矩阵 e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 fai=.0001;%修正参数，为防止u*u过小导致步长值太大而设置的 if n 20 mu=0.32; else mu=0.15; end w = w + mu * u * e(n)/(r(n)+fai) ;;%迭代方程 end %检验结果 for n = N+1 : totallength u = inp(n:-1:n-sysorder+1) ; y(n) = w * u ; e(n) = d(n) - y(n) ;%误差 end hold on plot(d) plot(y,r); title(系统输出) ; xlabel(样本) ylabel(实际输出) figure semilogy((abs(e))) ;% e的绝对值坐标 title(误差曲线) ; xlabel(样本) ylabel(误差矢量) figure%作图 plot(h, k+) hold on plot(w, r*) legend(实际权矢量,估计权矢量) title(比较实际和估计权矢量) ; axis([0 6 0.05 0.35]) 3.RLS算法的仿真程序： % RLS算法 randn(seed, 0) ; rand(seed, 0) ; NoOfData = 8000 ; % Set no of data points used for train