智能天线自适应算法MATLAB仿真分析与研究(毕业设计)

1、信信工工程程通通201041302121201041302121李李Table of Contents 本选题研究的意义本选题研究的意义 智能天线概述和智能天线概述和常见自适应算法常见自适应算法 MATLAB仿真分析与研究仿真分析与研究 论文遇到的难题与解决方法论文遇到的难题与解决方法 毕业设计任务要求毕业设计任务要求 总结与致谢总结与致谢1.毕业设计任务要求毕业设计任务要求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，

2、主要针对其算法的收敛特性、运算复杂度及抗干扰性等；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全面的性能比较,并利用并利用MATLAB程序进行仿真分析不同算法的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：误差、收敛速度和稳定性等。主要分为以下三部分：2.本选题研究的意义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。目前量的资金和技术支持，

3、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。 自适应算法作为智能天线的关键组自适应算法作为智能天线的关键组成成分，在处理数

4、字信号和自适应成成分，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。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所以，研究智能天线及其自适应算法具有一定意义！法具有一定意义！3.智能天线概述和常见自适应算法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成网络和自适应算法三部分组成三部分组成，智能天线基本机构图如下所，智能天线基本机构图如下所示：示：

5、天线阵列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波束形成网络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自适应算法处理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 智能天线概述智能天线概述3.2 常见见自适应应算法LMS最最小小均方算法均方算法RLS递推递推最小二乘最小二乘算法算法CMA恒模恒模算法算法最小均方（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，依据输入信号在迭代过程中估计

6、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。 4.MATLAB仿真真分析与研与研究 LMS算法MATLAB仿真实验

7、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 图图1 1 =0.000260.00026时的滤波效果图时的滤波效果图4.1 LMS仿真结真结果 图图2 2 取取0.260.26时的滤波效果图时的滤波效果图4.2 LMS仿真结论真结论分析 RLS算法MATLAB仿真实验)()()(nyndne估计误差：)() 1(

8、)()(u) 1-n(n)nunPnunPkH更新增益适量)1-n()n()() 1n(1)(P PunkPnH更新相关矩阵)()() 1()(*nenknwnw更新权向量：)() 1n()(nuwnyH滤波： 4.3 RLS算法仿真实验真实验步骤骤10,且是遗传因子常数4.4 RLS仿真结真结果图图3 3 误差误差e(k)(e(k)(蓝色蓝色) )和输出信号和输出信号y(k)y(k)（红（红 色）的对比图色）的对比图图图4 4 滤波器系数变化曲线滤波器系数变化曲线4.5 RLS仿真结论真结论分析 CMA算法MATLAB仿真实验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

9、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仿真实验真实验原理4.7 CMA仿真结真结果 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 均衡器输出端信号的星座图图8 CMA算法的不同步长收敛速度4.8 CMA仿真结论真结论分析4.9 三种种算法的性能比较较算法算法算法算法优优点点算法算法优优缺点缺点算法算法类类型型LMS收收敛敛速度慢，但是算法速度慢，但是算法简简单单易行易行需需参参考信考信号号，收，收敛敛速度最慢速度最慢非盲算法非盲算法RLS收收敛敛速最度快，速最度快，

10、计计算相算相对对复杂复杂需需参参考信考信号号，算法，算法较复杂较复杂非盲算法非盲算法CMA收收敛敛性能好，但是可能收性能好，但是可能收敛敛到干到干扰扰信信号号不需不需参参考信考信号号盲算法盲算法5.论论文遇到的难题与难题与解决决方法难题难题1：算法公式推导及如何更好的进行优化算法公式推导及如何更好的进行优化难题难题2：MATLAB仿真程序与优化仿真程序与优化解决方法：解决方法：熟悉算法的公式，在适当定义下熟悉算法的公式，在适当定义下用用MATLAB编程，用规范的编程，用规范的m文件程序进行文件程序进行书写，遇到问题到书写，遇到问题到MATLAB论坛讨教或直接论坛讨教或直接百度。百度。难题难题3

11、：论文格式问题论文格式问题解决方法：解决方法：按要求严格进行编排，并且及时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反馈给指导老师，在老师的帮助下更好地完成论文要求成论文要求解决方法：解决方法：认真查阅相关资料，结合以前自认真查阅相关资料，结合以前自己参加数学建模时所了解过的算法，进行对己参加数学建模时所了解过的算法，进行对比分析。比分析。6.总结与致谢总结与致谢 这次写论文，由于考研准备这次写论文，由于考研准备的原因，写的时间有点匆促，而的原因，写的时间有点匆促，而且在研究算法的时候，很多理论且在研究算法的时候，很多理论推导和推导和MATLABMATLAB仿真都是以前没有仿真都是以前没有接触过的知识，能够顺利完成此接触过的知识，能够顺利完成此次论文，我要衷心地感谢次论文，我要衷心地感谢老师老师和和老师，是他们的悉心指导和老师，是他们的悉心指导和关心让我不断学习、不断