自适应天线阵的LMS方法考虑如图所示的由三个阵元组成的LMS阵.DOC

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自适应天线阵的LMS方法考虑如图所示的由三个阵元组成的LMS阵

自适应天线阵的LMS方法 考虑如图所示的由三个阵元组成的 LMS阵, 一个频率为三元LMS阵需要信号以相对于侧射方向为的角度入射到阵上,同时与需要信号频率相同的干扰信号以相对于侧射方向为的角度入射到阵上, 设阵元间距为在频率时的半波长.假设 复信号中包含需要信号,干扰信号和热噪声信号,即 式中,和分别为需要信号,干扰信号和热噪声分量。需要信号为 干扰信号为 式中为需要信号的幅度,为干扰信号的幅度, 和分别为阵元1处的需要信号和干扰信号的相位,和分别为两阵元之间需要信号和干扰信号的相位差,因为阵元间距为半波长,故 , 假设热噪声为功率为的零均值随机过程,且彼此之间以及和需要信号之间统计无关,则 式中。最后假设参考信号为与需要信号相关的连续波信号 式中, 信号相关矩阵为 可以得到 因而信号协方差矩阵为 信号参考相关矢量由式计算,因为和与是统计无关的,所以 == 最后,稳态加权的解可由下式算出 阵输出信号为 下面是本人参照上面叙述所编的MATLAB程序: 关于本程序做以下说明 fii==输入干扰信号相位 fid==输入需要信号相位 sitai==输入干扰信号相位 sitad==输入需要信号相位 wd= =需要信号和干扰信号的频率 =需要信号的幅度 =干扰信号的幅度 Sinma=热噪声信号的方差的开根,程序中以1代替 以上参数均可调,由于本程序是抑制噪声的功能,所以可以修改 fii==输入干扰信号相位 =干扰信号的幅度 sitai==输入干扰信号角度 来观察方向图的变化,从而体现该程序抑制噪声的特性。 通过运行该程序, 例如 =干扰信号的幅度=0,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=1,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=2,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=3,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=4,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=5,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=10,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=100,sitai==输入干扰信号相位=pi/2 =干扰信号的幅度=5,sitai==输入干扰信号相位=pi/4 =干扰信号的幅度=5,sitai==输入干扰信号相位=pi/4 ,但是sin(sitai)只有0-1的范围,即使说fii正值最大只能到180度,180度到360度的范围实际上是由-180到0度表示的,即sin(sitai)小于零时表示的。 clear; for t=(0:0.01:100) sitai=pi/2;fii=pi*sin(sitai);wd=2*10^7; Ad=1;R=1;Ai=100;sinma=1; sitad=0:0.01*pi:2*pi;fid=pi*sin(sitad); for n=1:200 %%%%变量X设置 Ud=[1 exp(-i*fid(n)) exp(-i*2*fid(n))] Xd=Ad*exp(i*(wd*t+fid(n)))*Ud Ui=[1 exp(-i*fii) exp(-i*2*fii)] Xi= Ai*exp(i*(wd*t+fii))*Ui Xn=[1 1 1] X=Xd+Xi+Xn %%%%变量W中S的设置 Ad=1;R=1 S=Ad*R*[Ud.] %%%%变量W中协方差矩阵的设置xfc xfc=[Ad^2+Ai^2+sinma^2,Ad^2*exp(-i*fid(n))+Ai^2*exp(-i*fii),Ad^2*exp(-i*2*fid(n))+Ai^2*exp(-i*2*fii) Ad^2* exp(i*fid(n))+ Ai ^2*exp(i*fii), Ad^2+ Ai^2+sinma^2, Ad^2* exp(-i*fid(n))+ Ai ^2*exp(-i*fii) Ad^2*exp(i*2*fid(n))+Ai^2*exp(i*2*fii), Ad^2*exp(i*fid(n))+ Ai ^2*exp(i*fii), Ad^2+ Ai^2+sinma^2] W=xfc^(-1)*S %%%%输出信号signal的设置 signal(n)=W.*X ou(n) = abs(signal(n)); end polar(sitad(1:200),ou); drawnow end

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