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智能天线自适应波束形成算法研究

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毕业论文范文题目：智能天线自适应波束形成算法研究，论文范文关键词：智能天线自适应波束形成算法研究
智能天线自适应波束形成算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：无线移动通信信道是一个多址多用户信道,而且存在多径衰落、时延扩展、频率扩展等问题。目前,传统的解决方法包括:信道编码、均衡、分集等技术,这些技术已经日益成熟,但是仍不能解决上述存在的问题。智能天线和空间滤波为这些问题的解决带来了新的思路,被认为是无线通信技术的最后疆界。智能天线技术的核心和关键是自适应波束形成算法。不同的自适应波束形成准则适用于不同的（文章此处忽略..）信号与接收环境,它们的最优解都可以分解为一个相同的线性矩阵滤波器和一个不同的标量处理器的积,且它们都收敛于最优维纳解。选用哪一种准则,并不具有决定的意义。然而,选择哪一种自适应波束形成算法进行调整智能天线的波束方向图却是非常重要的,因为这些算法决定了天线阵列暂态响应速度和实现电路的复杂度。本文首先介绍了智能天线的基本原理、组成和智能天线的四种自适应波（文章此处忽略..）束形成准则:最大信噪比准则、最小均方误差准则、最小二乘准则和线性约束最小方差准则,并在代价函数,最优权值,优缺点等方面给予了比较。其次详细的研究讨论了智能天线技术中的四种自适应波束形成算法:最小均方算法,递归最小二乘算法,最小二乘横模算法和线性约束最小方差算法。最小均方算法结构简单,实现方便,性能具有鲁棒性,但收敛性能较大程度上取决于收步长因子和输入（此处忽略..）向量相关矩阵特征值的扩散度。递归最小二乘算法比最小均方算法有更快的收敛速度,并且具有更小的稳态误差,获得这个良好性能的代价是算法复杂度的增加。最小二乘横模算法的收敛性和收敛速度都没有基于参考信号方法理想,但是它不需要训练序列,利用调制信号本身的恒模特性进行自适应的波束形成。线性约束最小方差算法通过线性约束把有用信号固定在天线主瓣上,然后调整天线的加权（文章此处忽略..）向量,尽可能降低天线总的接收信号的功率或者方差,进而使得干扰信号最小化,达到最优的目的。然后用MATALB语言搭建了智能天线的仿真平台,仿真了各个算法的性能学习曲线和幅值响应天线方向图,分析了各个算法的优缺点和适用环境,并给出性能的比较曲线。最后针对智能天线技术的实用化简单介绍了能够降低计算复杂度和提高系统性能的智能天线的两级分组信号处理结构。

以上为本篇毕业论文范文智能天线自适应波束形成算法研究的介绍部分。

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