自適應(yīng)陣列處理基礎(chǔ)及仿真..自適應(yīng)陣列處理等距線陣遠(yuǎn)場(chǎng)入射各信源相對(duì)陣列為窄帶信號(hào)陣元為各向同性各通道接收機(jī)示意圖收發(fā)組件：發(fā)射：高功率放大器，移相器接收：低噪聲放大器，移相器，收發(fā)開關(guān)直接中頻采樣，數(shù)字下變頻技術(shù)MMIC：?jiǎn)纹⒉呻娐?，?shù)字TR組件各通道接收機(jī)示意圖相控陣天線各陣元信號(hào)在TR組件中經(jīng)低噪聲放大器放大和移相器移相后，經(jīng)射頻合成器組合成子陣信號(hào)（例如每行或每列組合），然后將各子陣信號(hào)下變頻為低中頻信號(hào)，通過中頻直接采樣得到各子陣通道的數(shù)字化信號(hào)，最后進(jìn)行自適應(yīng)數(shù)字波束形成來抑制干擾。采用射頻合成子陣的方法是為了降低復(fù)雜度，實(shí)際上，隨著單片微波集成電路（MMIC）和超大規(guī)模集成電路（VLSI）的發(fā)展，對(duì)每個(gè)陣元信號(hào)進(jìn)行數(shù)字化處理的數(shù)字化相控陣?yán)走_(dá)將成為可能。數(shù)字波束形成同樣可用于發(fā)射多波束形成。

遠(yuǎn)場(chǎng)與近場(chǎng)示意圖陣列信號(hào)模型陣列方向圖陣列響應(yīng)陣列方向圖增益自適應(yīng)權(quán)矢量Matlab編程步驟仿真參數(shù)設(shè)定構(gòu)造陣列信號(hào)自適應(yīng)陣列處理算法求權(quán)性能比較(方向圖、輸出信干噪比等)陣列參數(shù)設(shè)定M=16;%M陣元數(shù)fc=3e9;%fc工作頻率wl=3e8/fc;%wl工作波長(zhǎng)d=wl/2;%d陣元間隔構(gòu)造陣列信號(hào)1.根據(jù)期望信號(hào)和干擾的角度構(gòu)造各信源的導(dǎo)向矢量構(gòu)造陣列信號(hào)2.設(shè)置采樣快拍數(shù)、信噪比、干噪比K=10*M;%快拍數(shù)SNR=0;%輸入信噪比(dB)JNR1=30;%干擾1的干噪比(dB)JNR2=30;%干擾2的干噪比(dB)JNR3=30;%干擾2的干噪比(dB)JNR4=30;%干擾2的干噪比(dB)JNR5=30;%干擾2的干噪比(dB)構(gòu)造陣列信號(hào)3.構(gòu)造時(shí)間信號(hào)%時(shí)間信號(hào)模型fs=fc*6;%時(shí)間采樣頻率t=(1:1:K)/fs;s0=cos(2*pi*fc*t);s01=randn(1,K).*sin(2*pi*fc*t+12);s02=sin(2*pi*fc*t+randn(1,K));s03=sin(2*pi*fc*t+randn(1,K));s04=randn(1,K).*sin(2*pi*fc*t+randn(1,K));s05=sin(2*pi*fc*t+randn(1,K));構(gòu)造陣列信號(hào)3.構(gòu)造時(shí)間信號(hào)%時(shí)間信號(hào)模型Ps0=s0*s0'/K;Ps=10.^(SNR/10);Ps01=s01*s01'/K;Pj1=10.^(JNR1/10);Ps02=s02*s02'/K;Pj2=10.^(JNR2/10);Ps03=s03*s03'/K;Pj3=10.^(JNR3/10);Ps04=s04*s04'/K;Pj4=10.^(JNR4/10);Ps05=s05*s05'/K;Pj5=10.^(JNR5/10);構(gòu)造陣列信號(hào)3.構(gòu)造時(shí)間信號(hào)%時(shí)間信號(hào)模型s=s0/Ps0^0.5*Ps^0.5;s1=s01/Ps01^0.5*Pj1^0.5;s2=s02/Ps02^0.5*Pj2^0.5;s3=s03/Ps03^0.5*Pj3^0.5;s4=s04/Ps04^0.5*Pj4^0.5;s5=s05/Ps05^0.5*Pj5^0.5;構(gòu)造陣列信號(hào)4.構(gòu)造陣列信號(hào)S=[s;s1;s2;s3;s4;s5];S1=[s1;s2;s3;s4;s5];Noise=randn(M,K);X=A*S+Noise;X1=A1*S1+Noise;R=X*X'/K;Rjn=X1*X1'/K;用自適應(yīng)陣列處理算法求權(quán)W1=inv(Rjn)*a0/(a0'*inv(Rjn)*a0);畫方向圖ang=-90:0.5:90;a=zeros(M,1);fork=1:length(ang)

fori=1:Ma(i)=exp(j*2*pi/wl*d*(i-1)*sin(ang(k)*pi/180));endbeam1(k)=W1'*a;%MVDR-SMIendbeam1=abs(beam1);beam1=beam1/max(beam1);beam1=20*log10(beam1);畫方向圖SINR—K曲線在每個(gè)K上做多次仿真，對(duì)多次求得的和進(jìn)行平均將平均得到的權(quán)和干擾噪聲協(xié)方差矩陣代入公式求快拍數(shù)K對(duì)應(yīng)的SINR畫SINR隨K變化的曲線其他性能仿真自適應(yīng)陣列處理算法的性能可從多方面進(jìn)行比較方向圖：可從方向圖穩(wěn)定性看算法的收斂性SINR隨K變化的曲線：

可看出算法收斂所需的最少快拍數(shù)SINR隨秩變化的曲線：

在降秩處理中驗(yàn)證算法的降秩性能好壞還有很多比較性能的方法，總之，應(yīng)從多個(gè)角度來全面比較算法的性能。計(jì)算機(jī)仿真的作用加深對(duì)理論的理解。因?yàn)榉抡姹容^直觀。仿真要做透、做全面2.驗(yàn)證理論分析。通過仿真發(fā)現(xiàn)問題?？疾炷承┓抡鏃l件，可發(fā)現(xiàn)原有算法的問題，而這些問題在算法的工程實(shí)現(xiàn)中很重要，需加以解決。4.仿真應(yīng)準(zhǔn)確，盡量逼近所考察的問題。自適應(yīng)陣列處理的研究前景國(guó)內(nèi)外均開始多功能自適應(yīng)有源相控陣?yán)走_(dá)的研究，14所已進(jìn)入預(yù)研，軍事意義重大。民用移動(dòng)通信智能天線則發(fā)展迅速。2.研究很多，但問題更多，