自适应波束形成采样矩阵求逆算法的改进,杨亦凡,王华奎,采样矩阵求逆(SMI)算法是自适应算法中的一个分类。由于该算法需要知道接收信号的波达方向角度,因此属于非盲算法。在本文中,它
在基于特征空间(ESB)的自适应波束形成算法中，针对当指向误差落在波束主瓣的边缘特定角度时，输出信干噪比下降，且信号子空间需要进行费时的特征值分解的问题，提出了改进线性约束最小方差(LCMV)算法。在
利用MATLAB实现了基于凸优化的稳健波束形成，包含cvx求解的过程，通过对比导向矢量不确定，协方差矩阵不确定等方法，给出了具体的结果
利用MATLAB实现了最优波束形成与常规波束形成对比，通过对比可以发现，最优波束形成能够在干扰方向形成零陷
雷达的数字波束形成
波束形成的准则基本源代码，自适应波束形成的基本算法LMS、LVMV（时域窄带波束形成）
这是一个面阵的波束形成程序，是三维的波束形成，包含竖直放置和水平放置，适合初步研究波束形成算法的玩家。
针对传统遗传算法应用于阵列天线波束形成中存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的遗传算法,分别对传统遗传算法的初始种群选择、交叉操作和变异操作进行了改进,并将其应用到唯相波束形成的
智能天线的lms、musicesprit，以及doa估计波束形成
基于Capon谱估计的干扰噪声协方差矩阵重构方法能够消除快拍数据中的期望信号,提高波束形成算法的稳健性,但是当快拍次数较少时Capon谱估计结果不准,重构矩阵存在较大误差而且算法计算量较大。针对上述问
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