智能天线自适应算法MATLAB仿真分析与研究毕业设计

1、信,工,程,通,201041302121,李,本科毕业设计,Table of Contents,本选题研究的意义,2,智能天线概述和常见自适应算法,3,MATLAB,仿真分析与研究,4,论文遇到的难题与解决方法,5,毕业设计任务要求,1,总结与致谢,6,本科毕业设计,1.,毕业设计任务要求,1,分析研究几种经典,的自适应算法，如,最小均方算法、递,推最小二乘算法、,恒模算法，并且进,行相应的,MATALB,仿真,2,对智能天线的波束,赋形进行,MATLAB,仿真实验，并且对,所提三种算法进行,测试和数据分析，,3,对比不同自适应算,法的优劣，主要针,对其算法的收敛特,性、运算复杂度及,抗干扰性

2、等；分析,波束成形图以及所,得数据。,本论文主要对几种最常见的智能天线自适应滤波器算法进行较为,全面的性能比较,并利用,MATLAB,程序进行仿真分析不同算法的,误差、收敛速度和稳定性等。主要分为以下三部分：,本科毕业设计,2.,本选题研究的意义,智能天线的前景无可限量，现实中已经有很多国家投入了大,量的资金和技术支持，并相继取得了一些瞩目的成就。目前,对于智能天线的研究主要体现在解决下面两个问题,:,一是研究讨论了智能天线在无线通信系统中的实用可行性和有效性，在一定条,件下，利用波束赋型技术和自适应算法，自适应地调整加权系数，使得主波束,方向聚焦于用户信号，在更好的跟踪有用信号的同时，抑制了

3、噪声干扰信号，,保持最佳通信，提高了通信系统的容量和频率利用系数。,二是在理论方面研究掌握了智能天线的基本结构和原理，提出了性能优劣测量,的准则，并且研究了天线阵列的自适应算法，为通信系统的优化提供了很多理,论支持。,本科毕业设计,自适应算法作为智能天线的关键组,成成分，在处理数字信号和自适应,调整天线方向发挥着重要作用，如,何提高收敛特性和减少运算复杂度,也相应地成为我们讨论的重要课题。,所以，研究智能天线及其自适应算,法具有一定意义！,本科毕业设计,3.,智能天线概述和常见自适应算法,智能天线是由自适应天线阵列，它主要由天线阵列、波束形,成网络和自适应算法,三部分组成,，智能天线基本机构图

4、如下所,示：,本科毕业设计,天线阵列,天线阵元的数量与其配置方式会影响智能天线的,性能优劣，通常我们听到天线阵列有线阵，圆阵,、三角阵，不规则阵和随机阵等,波束形成,网络,波束形成网络主要是根据自适应算法对用户信号,进行数字化处理，从而得到真正需要跟踪的信号,自适应算,法处理,自适应处理器是根据阵列加权综合技术和最优化,波束形成算法产生来波方向的权值,3.1,智能天线概述,本科毕业设计,3.2,常见自适应算法,LMS,最,小,均方算法,RLS,递推,最小二乘,算法,CMA,恒模,算法,最小均方（,LMS,）自适应算法就是一种以期望响应和滤波输出信,号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭

5、代过程中估,计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。,LMS,算法是一种梯度最陡下降方法，其显著的特点是它的简单性。这,算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。,递推最小二乘是一种自适应横向滤波器的递归算法，即给定,n-1,次,迭代滤波器抽头权向量最小二乘估计，依据新到达的数据计算,n,次,迭代权向量的最新估计。,恒模算法（,CMA,）属于盲自适应算法，在不需要任何参考信号的,情况下，普通的均衡器一般需要经过训练和跟踪两个阶段，而盲,均衡技术在天线的发射端发送训练序列，仅知道信号输出输入的,统计特性即可，它在信号眼图中，即使眼图不张开，也能收敛。,本科毕业设计,4.MA

6、TLAB,仿真分析与研究,LMS,算法,MATLAB,仿真实验,本实验将分三个步骤完成,:,先定义参变量,M,、,N,w=zeros(M,N,3,2)f=zeros(M,N,3,2),，括号里的,3,和,2,分别用来控制,3,种步长因子和,a,的两个不同参数,然后，对不同的,参数,a,、不同的步,长因子,u,和不同的,试验次数,M,分别,进行,N,次迭代来,获得每个点的权,值系数。,最后分别绘出该,一阶自适应预测,器的权值和均方,误差瞬时特性图,与不同步长因子,下的曲线图，并,得出结论,本科毕业设计,图,1,=,0.00026,时的滤波效果图,4.1 LMS,仿真结果,图,2,取,0.26,时

7、的滤波效果图,本科毕业设计,由以上实验结果分析可归纳为：偏大时,自适应时间越短,自适应过程越快,但它引起的失调也越大,所以导致滤波结果,很模糊，输出信号变化较大，偏小时,系统比较稳定,输出,信号变化小，失调也小,但自适应过程却相应加长了,因此参,数的选择应从整个系统要求出发,在满足精度要求的前提下,尽量减少自适应时间。其实也可在仿真中发现，,LMS,算法对,u,的要求不大，也就是说只要,u,的选择合理，算法一般都能够收,敛。这说明,LMS,算法具有很强的实用性。,LMS,算法的确是一种,算法相对简单，而性能又相当优越的一种自适应算法。这些,特点，使得,LMS,滤波器越来越多的应用于更广泛的领域

8、。,4.2 LMS,仿真结论分析,本科毕业设计,RLS,算法,MATLAB,仿真实验,本实验将分,2,个步骤完成,:,1,）初始化：,w(0)=0, R(0)=,I,其中,I,位单位矩阵,2,）更新：对于,n=1,、,2,计算：,),(,),(,),(,n,y,n,d,n,e,?,?,估计误差：,),(,),1,(,),(,),(,u,),1,-,n,(,(n),n,u,n,P,n,u,n,P,k,H,?,?,?,?,更新增益适量,),1,-,n,(,),n,(,),(,),1,n,(,1,),(,P,P,u,n,k,P,n,H,?,?,?,?,更新相关矩阵,),(,),(,),1,(,),(

9、,*,n,e,n,k,n,w,n,w,?,?,?,更新权向量：,),(,),1,n,(,),(,n,u,w,n,y,H,?,?,滤波：,4.3 RLS,算法仿真实验步骤,1,0,?,?,?,?,且,是遗传因子,常数,本科毕业设计,4.4 RLS,仿真结果,图,3,误差,e(k)(,蓝色,),和输出信号,y(k),（红,色）的对比图,图,4,滤波器系数变化曲线,本科毕业设计,算法初始化之后，天线阵列信号的信息可以通过自适应算法,RLS,得到。在权值迭代调整过程中，利用矩阵运算性质得到信,号相关程度，从而显著提高自适应波束的收敛速度。自适应,滤波器除噪声系统能够有效地从噪声中恢复出原始信号，但,在

10、实际应用中，要注意参考信号与噪声信号的相关性，相关,性越大，自适应噪声抵销系统的噪声抵消效果越好。,4.5 RLS,仿真结论分析,本科毕业设计,CMA,算法,MATLAB,仿真实验,常见的恒模算法（,CMA,）基本原理框图,S(n),是未知的，一般用发送序列的估计值来代替。图中,e(n),为均,衡器的输出相对估计信号的误差信号；,x(n),为均衡器的输入信号。,y(n),为均衡器的输出信号,g(.),为非线性无记忆估计函数,。,4.6 CMA,仿真实验原理,本科毕业设计,4.7 CMA,仿真结果,图,5,理想,4QAM,调制信号的星座图,图,6,经过信道嗓声影晌后的信号星座图,图,7,均衡器输

11、出端信号的星座图,图,8 CMA,算法的不同步长收敛速度,本科毕业设计,仿真结果证实，采用大步长，能够加快收敛速度，但同时会,带来大的稳态剩余误差和误码率。为了减小算法收敛后的稳,态剩余误差和误码率应采用小步长，但会使算法收敛速度变,慢。从仿真结果图中可以看出，算法均衡后的星座更加集中、,清晰，具有更小的稳态剩余误差和误码率。恒模算法（,CMA,）,属于盲自适应算法，在不需要任何参考信号的情况下，普通,的均衡器一般需要经过训练和跟踪两个阶段，而盲均衡技术,在天线的发射端发送训练序列，仅知道信号输出输入的统计,特性即可，它在信号眼图中，即使眼图不张开，也能收敛。,它区别于前面所述的最小均方算法（

12、,LMS,）和递推最小二乘算,法（,RLS,），主要是误差产生的方式不同。,4.8 CMA,仿真结论分析,本科毕业设计,4.9,三种算法的性能比较,算法,算法,优,点,算法,优,缺点,算法,类,型,LMS,收,敛,速度慢，但是算法,简,单,易行,需,参,考信,号,，收,敛,速度最慢,非盲算法,RLS,收,敛,速最度快，,计,算相,对,复杂,需,参,考信,号,，算法,较复杂,非盲算法,CMA,收,敛,性能好，但是可能收,敛,到干,扰,信,号,不需,参,考信,号,盲算法,本科毕业设计,5.,论文遇到的难题与解决方法,难题,1,：,算法公式推导及如何更好的进行优化,难题,2,：,MATLAB,仿真程序与优化,解决方法：,熟悉算法的公式，在适当定义下,用,MATLAB,编程，用规范的,m,文件程序进行,书写，遇到问题到,MATLAB,论坛讨教或直接,百度。,难题,3,：,论文格式问题,解决方法：,按要求严格进行编排，并且及时,反馈给指导老师，在老师的帮助下更好地完,成论文要求,解决方法：,认真查阅相关资料，结合以前自,己参加数学建模时所了解过的算法，进行对,比分析。,本科毕业设计,6.,总结与致谢,这次写论文，由于考