自适应波束成形算法LMS、RLS、VSSLMS.doc

传统的通信系统中，基站天线通常是全向天线，此时，基站在向某一个用户发射或接收信号时，不仅会造成发射功率的浪费，还会对处于其他方位的用户产生干扰。 然而，虽然阵列天线的方向图是全向的，但是通过一定技术对阵列的输出进行适当的加权后，可以使阵列天线对特定的一个或多个空间目标产生方向性波束，即“波束成形”，且波束的方向性可控。波束成形技术可以使发射和接收信号的波束指向所需要用户，提高频谱利用率，降低干扰。 传统的波束成形算法通常是根据用户信号波达方向（DOA）的估计值构造阵列天线的加权向量，且用户信号DOA在一定时间内不发生改变。然而，在移动通信系统中，用户的空间位置是时变的，此时，波束成形权向量需要根据用户当前位置进行实时更新。自适应波束成形算法可以满足上述要求。 本毕业设计将对阵列信号处理中的波束成形技术进行研究，重点研究自适应波束成形技术。要求理解掌握波束成形的基本原理，掌握几种典型的自适应波束成形算法，熟练使用MATLAB仿真软件，并使用MATLAB仿真软件对所研究的算法进行仿真和分析，评估算法性能。 （一）波束成形： 波束成形，源于自适应天线的一个概念。接收端的信号处理，可以通过对多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成，形成所需的理想信号。从天线方向图(pattern)视角来看，这样做相当于形成了规定指向上的波束。 例如，将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。同样原理也适用用于发射端。对天线阵元馈电进行幅度和相位调整，可形成所需形状的方向图。 波束成形的工作过程是怎样的？以热点为例，基站给客户端周期性发送声信号，客户端将信道信息反馈给基站，于是基站可根据信道状态发送导向数据包给客户端。高速的数据计算处理，给出了复形的指示，客户端方向上的增益得以加强，方向图随之整型，相应方向的传输距离也有所增加。AP如果用4组发射天线4x4三组空间流，便能在多天线得到的增益基础上，获取较大的空间分集增益。 clear,clc m=8; % sensors n=2; % sources theta=[0 20]; % in angle d=0.3; % 1/2 lambada N=500; % samples L=100; % resolution in [-90 90] Meann=0; % mean of noise varn=1; % variance of noise SNR=10; % signal-to-noise ratio INR=10; % interference-to-noise ratio rvar1=sqrt(varn) * 10^(SNR/20); % variance of signal rvar2=sqrt(varn) * 10^(INR/20); % variance of interference % generate the source signals s=[rvar1*exp(j*2*pi*50*0.001*[0:N-1]) rvar2*exp(j*2*pi*(100*0.001*[0:N-1]+rand))]; % generate the A matrix A=exp(-j*2*pi*d*[0:m-1].*sin(theta*pi/180)); % generate the noise component e=sqrt(varn/2)*(randn(m,N)+j*randn(m,N)); % generate the ULA data Y=A*s+e; % initialize weight matrix and associated parameters for LMS predictor de =s(1, :); mu=1e-3; w = zeros(m, 1); for k = 1:N % predict next samp