2。4本章小结 12

第三章 DOA估计 13

3。1波达方向估计概念 13

3。2 DOA估计常见算法 13

3。2。1传统谱估计方法： 13

3。2。2。特征结构法 14

3。2。3。MUSIC算法 14

3。2。4。ESPRIT法 17

3。3本章小结 19

第四章 波束形成及DOA算法实现 20

4。1 MATLAB GUI介绍 20

4。2仿真结果 20

4。2。1。基于LCMV的波束形成算法实现 20

4。2。2。基于LMS的波束形成算法实现 22

4。2。3。基于MUSIC的DOA估计算法实现 23

4。2。4。基于ESPRIT的DOA估计算法实现 24

4。3本章小结 25

总 结 26

致 谢 27

参考文献 28

附录 30

第一章 绪论

1。1研究背景及目的

1。1。1研究背景

二十世纪以来，各行各业包括各人，对外界的交流更加频繁，伴随着信息量的大幅度增加，人们对无线移动通信的服务质量的需求呈爆炸式的速率与日俱增，对移动通信的要求也不断苛刻，因此，呈现在移动通信领域的一个迫在眉睫的任务是增加系统容量和改善服务质量。自适应天线阵列作为一种新型高效的信息接收发送方式，不仅能够从容面对当前系统容量成倍增加所带来的挑战，而且还能有效地改善系统性能，并使之大幅度提升。因此，自适应天线阵列目前已成为国内外研究的热点。

从上个世纪五十年代，“自适应天线”这个概念提出以来。自适应天线经过专家学者近几十年的研究，目前理论体系建设已基本完善。国内外专家研究内容主要集中在其中的波束形成，波达方向估计，多经参数估计等关键核心技术。其研究内容大体上可分为三个阶段。

(1)第一阶段：1960年——1970年，人们主要研究方面在于自适应波束控制上[1]。

(2)第二阶段：1970年——1980年，人们主要研究方面在于自适应零点控制上[2]。

(3)第三阶段：1980年——今天，人们主要研究方面在于空间谱估计[3]。

自适应天线主要是通过调节各阵元信号的加权向量的幅度和相位，以此改变阵列方向图的形状，进而产生空间定向波束[4]。

1。1。2 研究目的及意义

使用阵列信号很多好处：比如它能够有效地提高频谱利用效率，并降低基站发射功率，因此从系统成本上考虑，阵列信号处理有很强的优越性，同时它又能够使系统覆盖区域进一步扩大，大幅度提高系统容量，减少系统干扰并显著提升数据传输速率[5]。从环保角度考虑，又能减少电磁环境污染。阵列信号处理作为现代数据信号处理的一个重要分支，着重于对空间传输信号（声波、电磁波、地震冲击波）的获取、处理与传输，广泛应用于无线通信系统、雷达、声呐中。因其具有灵活的波束控制能力和极强的抗干扰能力[6]，具有较高的军事民事应用价值，这也是近几十年来阵列信号得以重视并蓬勃发展的原因。为了达到在复杂的电磁环境中，进行有效地检测和精确地估计信号参数的目的，故参数估计（以波达方向估计为代表）及空间滤波（波束形成）技术在阵列信号处理中显得尤为重要。 线阵DOA估计及波束形成算法MATLAB实现(2):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_104024.html