基于LMS算法的智能天线的MATLAB仿真

分析了智能天线的基本原理,结合一种直线阵自适应阵列,在MATLAB软件下,采用基于LMS算法的波束成形方法,对智能天线进行仿真实现.结果表明,使用基于LMS自适应算法的智能天线技术后,接收端的误比特率(BER)得到明显降低.     

基于平面相控阵天线变步长LMS算法的仿真设计

设计正六边形相控阵天线,并分析LMS算法对波束方向图的影响,最后仿真设计改进的变步长LMS算法,仿真结果表明新算法具有较快的收敛速度和较小的稳态误差.     

LMS自适应滤波器的算法原理及其DSP仿真实现

许多DSP的应用场合,由于无法预先知道信号和噪声的特性或者它们是随时间变化的,用传统的FIR和IIR滤波器无法实现最优滤波。在这种情况下,设计一种滤波器,它具有跟踪信号和噪声变化的能力,使得滤波器的特性也随信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波,这就是具有自学习或训练能力的自适应滤波器,LMS自适应滤波器。本文主要讲LMS自适应滤波器的算法原理,然后在DSP实验器材上,结合MATLAB仿真出该滤波器的成果。     

智能天线的自适应波束形成算法的研究

智能天线是未来移动通信的关键技术，阐述了智能天线的基本原理，对自适应波束形成算法进行了分类，讨论了各种算法的适用条件和性能，最后分析了智能天线算法分集及其应用。     

智能天线技术及应用

当前，3G技术业已成熟，商用在即．其中智能天线是第三代移动通信系统中的关键技术之一，文章简要地介绍了智能天线的基本原理和系统组成，同时分析了智能天线技术的优点和它在3G中的应用．     

LMS和RLS算法的研究与实现

自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。寻求收敛速度快、计算复杂性低、数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本文介绍了目前两种典型的自适应滤波算法,即最小均方（Least Mean Square,LMS）算法和递归最小二乘（Recursive Least Square,RLS）算法,并对这两种典型自适应滤波算法的性能特点进行分析及仿真实现,给出了算法性能的综合评价。     

自适应均衡器的LMS算法实现及其仿真

自适应均衡器已广泛应用于通信、雷达、声纳、控制和生物医学工程等许多领域,为克服多径衰落和信道失真引起的码间干扰,实时跟踪移动通信信道的时变特性,笔者设计了一个基于LMS算法的自适应线性均衡器,并通过改变步长因子Δ来分析其收敛速度和均方误差特性.     

归一化LMS算法自适应滤波器的MATLAB仿真与DSP实现

固定步长LMS算法自适应滤波器在收敛速度与稳态误差之间存在矛盾,变步长LMS算法的步长因子是变化的,能够灵活避免此矛盾.分析了两种变步长LMS算法自适应滤波器基本原理,先使用MATLAB对其分别进行仿真,之后应用SZ-EPP5416评估板对其分别进行了DSP实现,仿真结果与DSP实现都表明变步长LMS算法改善了收敛速度与稳态误差间矛盾,但归一化LMS算法能更好地改善固定步长LMS算法的矛盾,具有更快收敛速度与更小稳态误差.     

CDMA系统中自适应阵列天线的改进算法

为改善调节阵列天线阵元权向量自适应算法的收敛稳定性 ,提出了一个改进算法。该改进算法不仅稳定、简单 ,而且能大大降低误码率。仿真结果对改进算法给予了有力的支持。     

智能天线几种非盲算法性能仿真的比较

介绍了无线通信CDMA系统中智能天线非盲算法求权模型,用迭代的自适应算法进行了模拟,获得了三种常用的非盲算法在不同运动环境下的仿真结果,并进行了性能比较。     

智能天线与多用户检测的联合抗干扰模型构建

联合抗多址干扰技术是目前移动通信技术研究的热点.将智能天线与多用户检测技术相结合可抑制相干干扰,改善系统的误码率性能,提高移动通信系统的有效性与可靠性,优化无线资源的利用率.提出了采用智能天线接收后进行多用户检测的CDMA系统模型,并引入基于LMS算法的自适应滤波器来消除窄带干扰.Matlab软件仿真结果表明,联合抗干扰模型较好地提升了误码率性能.     

PHS无线通信系统智能天线DSP硬件仿真平台

 PHS系统由于其体积小,功耗低等优点,在很多大城市得到了广泛应用。但同时由于其覆盖范围小等缺陷,限制了PHS系统进一步的应用。由于智能天线技术具有很高的覆盖范围,所以提出了一种在PHS无线通信系统中实现智能天线接收技术的方法,并建立了一套完整DSP硬件仿真平台。同时基于上述硬件仿真平台对智能天线接收技术中的自适应算法的接收性能及实时性进行了分析比较,并给出了实验结果。     

移动通信系统中的智能天线技术

首先介绍了智能天线技术中的基本概念及其在移动通信系统中的发展和应用 ,然后说明了在移动通信系统中 ,应用智能天线技术可以提高系统的性能和容量 ,并可以简化系统控制。在此基础上 ,介绍了全自适应天线阵列中的经典自适应算法。     

多用户检测重扩智能天线研究

提出由最小均方误差算法（LMS）实现的自适应天线阵 盲多用户检测组成的智能天线方案，自适应天线阵形成指向用户的波束，波束输出经多用户检测解调出用户数据，而LMS自适应天线阵所需的参考信号由解调出的用户数据重扩发生，数值仿真结果表明，该方案比匹配滤波器解扩重扩天线阵有更好的性能；而与多用户检测 波束合成的时空处理方案相比，我们提出的方法计算量要少。     

智能天线中的波束形成算法

首先介绍了智能天线的发展和研究现状，智能天线能够自适应地跟踪用户信号，抑制干扰，增加通信容量，提高频谱复用率，在第三代移动通信系统中占有重要地位.作为智能天线的核心技术之一，波束形成算法引起了众多学者的广泛关注。着重讨论了智能天线中波束形成的各种算法，根据算法对信号处理方式的不同，把它分为三大类,并对其中比较典型的算法进行了讨论。最后，对波束形成算法中的一类比较重要的盲波束形成算法进行了分类介绍。     

一种直线阵可校正天线阵列的设计

智能天线的校正是智能天线技术的一个核心问题.设计、实现了一种由单极天线、平行耦合线定向耦合器和1:4的威尔金森功分/耦合器组成的直线阵可校正天线阵列可用于对智能天线系统的非时变的和时变的通道失配进行校正.     

基于FPGA的智能天线数字波束的形成与实现

提出了数字波束形成的方法,该方法是利用FPGA进行空域滤波,通过DSP浮点运算,高效地实现权值估计,避免高位加法进位影响计算速度。同时使用软件方式完成自适应算法的更新,增强了系统灵活性,是一种简便易行的实现方法。     

基于特征提取的智能天线波束校正问题研究

基于阵列相关矩阵的特征分解技术，提出了特征值门限提取的智能天线波束校正方法。特征分解得到特征值与对应特征矢量后，通过门限提取，摒弃部分小特征值，使特征谱结构保持良好的稳健性。仿真结果表明：该方法能够有效抑制信号对消，改善旁瓣电平性能，收敛速度优于传统方法，具有良好的波束校正能力。     

基于软件无线电的智能天线技术

智能天线是第三代移动通信中的重要技术 ,也是当今电信十大热门技术之一 ,它是在软件无线电基础上提出的天线设计新概念 ,是数字多波束形成技术与软件无线电结合的产物 ,它对提高系统容量具有巨大潜力。着重讨论基于软件无线电的智能天线的结构和算法     

码分多址系统中智能天线的实现形式

码分多址技术逐渐成为新一代通信系统的主流多址技术，如何在码分多址系统中引入空域处理以改善系统性能是当前智能天线技术研究的重点之一.考虑到无线信道的时空二维结构特征，一种合理的实现方式是采用时空处理方法，将波束形成技术与时域分集技术相结合；另一种更有效的方法是在接收端采用时空二维联合处理，对无线信道进行时空二维均衡.