数字波束lcmv优化算法

第3章 自适应波束形成及算法 3.2 自适应波束形成的几种典型算法 3.2 自适应波束形成的几种典型算法 自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法目前已提出很多著名算法非盲的算法中主要是基于期望信号

虚拟小区干扰均衡的波束形成算法.pdf

利用MATLAB实现了基于特征空间的稳健波束形成算法，通过对LMCV算法以及其改进算法进行对比，给出波束形成图的对比，对波束形成的学习有一定的帮助

传统music波束成形算法，基于接收信号特征值分解，得到信号子空间与噪声子空间，进行空间谱估计，寻求最大空间谱密度。

提出了一种计算自适应方向图权向量的迭代算法。为满足迭代矩阵的收敛条件，算法根据协方差矩阵的 最大-./01234/56 半径选择对角加载值对协方差矩阵进行对角加载；通过对协方差矩阵进行简单的矩阵分裂；

移动通信系统中，为了有效地进行频率复用，要求基站天线对周围蜂窝小区辐射尽可能低的电平， 而在本服务区内辐射尽可能高的电平。此时，蜂窝系统的效能显著地依赖于基站天线的辐射方向图形状。 如今，波束赋形技术

自适应波束形成算法的分析与研究，学习自适应的很有帮助。

波束形成算法是智能天线研究中最核心的内容。波束形成算法根据基于的对象不同可以分为基于方向估计的自适应算法，基于训练信号或者参考信号的方法和基于信号结构的波束形成方法;在进行宽带信号处理时，必须先形成宽

为了减小常规波束形成所需的庞大计算量以实现快速成像,本文提出了一种新的波束形成算法——分级聚焦波束形成。将基阵划分成各级子阵分级进行处理,对较短的子阵进行远场近似处理,逐级合并子阵进行子阵间的近场聚焦

vc编写的关于波束形成处理的算法程序，可以实现对32阵元和64阵元的信号进行处理。