几种波束形成算法的性能分析
多波束形成技术研究
多波束形成技术研究 陈晓萍 （中国西南电子技术研究所，四川成都610036） 摘要：讨论了跟踪与数据中继卫星系统（TDRSS）中关于多波束形成的算法，优选的有LMS自适应方式和相位调整自适应方式；并简单介绍了波束控制和波束形成的实现。 关键词：TDRSS；多波束形成；LMS自适应算法；相位调整自适应算法 一、前言 随着航天技术的发展，要求测控通信站能高覆盖地对飞船等多个目标进行测控通信。要解决这个问题靠现有地面测控网和业务接收站已不能满足要求，需要建立天基测控通信系统，即跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)。 TDRSS把测控通信站搬移到天上同步定点轨道的中继星上，从上向下观测中低轨卫星、飞船、航天飞机等空间飞行器，从而提高了覆盖率。为了减轻中继星的复杂性和负担，将中继卫星观测到的数据和信息传到地面，由地面中心站进行处理。TDRSS中继星相控阵天线同时与多个用户航天器保持跟踪，地面站到航天器的正向通讯为时分多波束，反向通讯为码分和同时多波束。为了减轻中继星的负担，中继星上只装有形成正向天线波束扫描所需的电调移相器，由地面终端计算并发出指令，调节星上移相器相位，让天线波束以时分方式扫描对准各用户航天器，在对准期间完成正向数传。多个用户航天器送到中继星的反向数传信号在星上进行多波束形成会大大增加中继星的复杂性，反向信号经星上阵列天线接收和变换，各阵元收到的信号用频分多路方式相互隔离送往地面，由地面接收前端将频分多路还原成同频多路阵元输出，交由终端进行相控阵多波束形成处理。所谓波束形成, 就是利用开环控制或闭环自适应跟踪方法，对不同反向到达的信号用不同的权系数矢量对各阵元输出进行幅度和相位加权, 使各阵元收到的同一用户信号在合成器中得以同相相加, 输出信号最大, 干扰和噪声最小。当存在多个目标时, 地面终端利用码分多址方法和利用多个波束形成器并行地完成各目标的波束合成处理完成各用户的数传与测控。 二、多波束形成算法 数据中继卫星系统在多址方式下，服务对象一般分布在较低的地球轨道上，当用户星离地面的轨道高度在3 000 km以下时，中继星各阵元波束宽度只要26°就可覆盖地球周围的所有用户星。 当用户星以最大速度10 km/s运动,用户星穿过3.5°宽的合成波束所需的时间最短为205 s，所以中继星跟踪用户星所需的波束移动角速度是很小的。假定波束移动步进量为阵合成波束宽度3.5°的5％即0.175°，波束步进间隔时间长达10.5 s。只要计算机能在10.5 s 内依据用户星位置更新相控阵的相位加权系数，就会使合成波束移动并时刻对准目标。 按照目标的捕获与跟踪过程，多波束形成应有3种工作方式：主波束控制方式（开环）、扫描方式（开环）及自跟踪方式（闭环）。 当有先验信息如根据目标的轨道方程计算出目标在空中的当前位置时，可采用开环的主波束控制方式, 由用户星的实时俯仰角和方位角，计算机算出加权系数矢量，送到多波束处理器完成波束加权合成。用户星相对中继星来说角度移动缓慢，随着用户星的移动，计算机实时逐点计算出权系数矢量，可维持主波束的开环跟踪。主波束控制方式一般用于目标的初始捕获，完成后进入自动跟踪状态。 如果没有先验信息不知道目标的起始位置，可以采用波束扫描方式，根据事先制定的空
波束成形
第四章智能天线自适应波束成形算法简介 4.1 引言 智能天线技术作为一种新的空间资源利用技术，自20世纪90年代初由一些学者提出后，近年来在无线通信领域受到了人们的广泛关注。它是在微波技术、自动控制理论、数字信号处理(DSP)技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。智能天线技术从实质上讲是利用不同信号在空间上的差异，对信号进行空间上的处理。与FDMA,TDMA及CDMA相对应，智能天线技术可以认为是一种空分多址SDMA技术，它使通信资源不再局限于时域、频域和码域，而是拓展到了空间域。它能够在相同时隙、相同频率和相同地址码情况下，根据用户信号在空域上的差异来区分不同的用户。智能天线技术与其它通信技术有机相结合，可以增加移动通信系统的容量，改善系统的通信质量，增大系统的覆盖范围以及提供高数据率传输服务等。 4.2 智能天线技术及其优点 智能天线，即具有一定程度智能性的自适应天线阵，自适应天线阵能够在干扰方向未知的情况下，自动调节阵列中各个阵元的信号加权值的大小，使阵列天线方向图的零点对准干扰方向而抑制干扰，增强系统有用信号的检测能力，优化天线方向图，并能有效地跟踪有用信号，抑制和消除干扰及噪声，即使在干扰和信号同频率的情况下，也能成功地抑制干扰。如果天线的阵元数增加，还可以增加零点数来同时抑制不同方向上的几个干扰源。实际干扰抑制的效果，一般可达25--30dB以上。智能天线以多个高增益的动态窄波束分别跟踪多个移动用户，同时抑制来自窄波束以外的干扰信号和噪声，使系统处于最佳的工作状态。 智能天线利用空域自适应滤波原理，依靠阵列信号处理和数字波束形成技术发展起来，它主要包括两个重要组成部分，一是对来自移动台发射的多径电波方向进行到达角(DOA)估计，并进行空间滤波，抑制其它移动台的干扰；二是对基站发送信号进行数字波束形成，使基站发送信号能够沿着移动电波的到达方向发送回移动台，从而降低发射功率，减少对其它移动台的干扰。在普遍采用扩频技术的CDMA系统中，采用智能天线的优势主要体现在以下几个方面： 1) 提高了基站接收机的灵敏度 基站接收到的信号，是来自各天线单元和收信机接收到的信号之和，如果采
波束形成基础原理总结
波束赋形算法研究包括以下几个方面: 1.常规的波束赋形算法研究。即研究如何加强感兴趣信号,提高信道处理增益,研究的是一 般的波束赋形问题。 2.鲁棒性波束赋形算法研究。研究在智能天线阵列非理想情况下,即当阵元存在位置偏差、 角度估计误差、各阵元到达基带通路的不一致性、天线校准误差等情况下,如何保证智能天线波束赋形算法的有效性问题。 3.零陷算法研究。研究在恶劣的通信环境下,即当存在强干扰情况下,如何保证对感兴趣信 号增益不变,而在强干扰源方向形成零陷,从而消除干扰,达到有效地估计出感兴趣信号的目的。 阵列天线基本概念（见《基站天线波束赋形及其应用研究_ 白晓平》） 阵列天线（又称天线阵）是由若干离散的具有不同的振幅和相位的辐射单元按一定规律排列并相互连接在一起构成的天线系统。利用电磁波的干扰与叠加，阵列天线可以加强在所需方向的辐射信号，并减少在非期望方向的电磁波干扰，因此它具有较强的辐射方向性。组成天线阵的辐射单元称为天线元或阵元。相邻天线元间的距离称为阵间距。按照天线元的排列方式，天线阵可分为直线阵，平面阵和立体阵。 阵列天线的方向性理论主要包括阵列方向性分析和阵列方向性综合。前者是指在已知阵元排列方式、阵元数目、阵间距、阵元电流的幅度、相位分布的情况下分析得出天线阵方向性的过程；后者是指定预期的阵列方向图，通过算法寻求对应于该方向图的阵元个数、阵间距、阵元电流分布规律等。对于无源阵，一般来说分析和综合是可逆的。 阵列天线分析方法 天线的远区场特性是通常所说的天线辐射特性。天线的近、远区场的划分比较复杂，一般而言，以场源为中心，在三个波长范围内的区域，通常称为近区场，也可称为感应场；在以场源为中心，半径为三个波长之外的空间范围称为远区场，也可称为辐射场。因此，在分析天线辐射特性时观察点距离应远大于天线总尺寸及三倍的工作波长。阵列天线的辐射特性取决于阵元因素和阵列因素。阵元因素包括阵元的激励电流幅度相位、电压驻波比、增益、方
一种接收相干信号的盲多波束形成方法
DOI:10.3969/j.issn.1672-2337.2015.06.002 一种接收相干信号的盲多波束形成方法 邓金花,谢菊兰 (电子科技大学电子工程学院,四川成都611731) 摘要:在假设期望信号是从不同角度入射的相干信号,干扰信号相互独立且与期望信号独立的条件下;基于独立信号的协方差矩阵是Teo p litz矩阵的特性,提出了一种能有效接收相干信号的盲多波束形成方 法三该方法首先通过接收信号的协方差矩阵构造出相干信号的数据矩阵,然后根据相干信号的合成导向矢量与相干信号的数据矩阵的噪声子空间正交的特性,估计出相干信号的合成导向矢量三最后通过MVDR 算法得到该波束形成器的阵列加权矢量三仿真表明了该算法的可行性和优越性三 关键词:相干信号源;Teo p litz矩阵;MVDR算法;盲多波束 中图分类号:TN957文献标志码:A 文章编号:1672-2337(2015)06-0567-05 A Blind Beamformin g Method for Receivin g Coherent Si g nals DENG Jin-hua,XIE Ju-lan (School o f Electronic En g ineerin g,UESTC,Chen g du611731,China) Abstract:A new blind beamformin g method for coherent si g nals based on the Teo p litz p ro p ert y of the covariance matrix of uncorrelated interferences with the assum p tion that the desired si g nals are coherent si g-nals from different directions in the p resence of uncorrelated interferences is p ro p osed in this p a p er.The idea and the p rocedure of the scheme are g iven.First,the data matrix of the coherent si g nals can be constructed b y usin g the covariance matrix of the received data.Second,the estimated com p osite steerin g vector can be obtained based on the ortho g onal p ro p ert y of the com p osite steerin g vector and the noise subs p ace of the data matrix of the coherent si g nals.Finall y,the wei g ht vector of the p ro p osed beamformer can be obtained throu g h MVDR al g orithm.The simulation results show the feasibilit y and su p eriorit y of this method. Ke y words:coherent si g nal sources;Teo p litz matrix;MVDR al g orithm;blind multi-beamformin g 0 引言 波束形成技术作为智能天线的关键技术,随着智能天线在现代移动通信中的应用而受到了广泛的关注[1]三常规的自适应波束形成技术都是在基于期望信号和干扰信号以及干扰和干扰之间相互独立的假设条件下进行的三然而在现代移动通信系统中,由于多径效应的影响,使得期望信号常常是从多个方向入射的相干信号[2]三在这样的情况下,传统的自适应波束形成器会引起期望信号和相干信号对消,使得波束形成器的性能下降三因此在存在相干信号的环境里自适应波束形成器得到了越来越广泛的关注三文献[3]分别给出了基于3种不同处理准则下的波束形成方法三其中第一种方法是基于最大输出信干噪比准则,该方法可以有机地把期望信号和相干信号结合起来,并能有效抑制非相干干扰信号,使得输出信干噪比达到最大,因而称为最优波束形成器三但是该波束形成器需要已知相干信号的来波方向以及各个相干信号的强度三这在实际中是很难得到的三 近年来,在假设事先估计得到相干信号来波方向或是不相关干扰信号来波方向的前提下,人们提出了几种能有效接收相干信号(即把期望信号和相干干扰信号有效组合起来)的自适应波束形成方法[4-6]三这些算法虽然都能有效地接收相干信号,但是都需要知道入射信号的部分或全部DOA信息或是需要训练信号,然而实际应用中由 第6期2015年12月 雷达科学与技术 Rada r Sc i ence a nd Tec hno l og y Vol.13No.6 December2015 ================================================= 收稿日期:2015-04-22;修回日期:2015-07-13 基金项目:国家自然科学基金(No.61301262);中央高校基本科研业务费(No.ZYGX2013J022)
均匀间距线列阵波束形成器
实验3 均匀间距线列阵波束形成器 姓名：逯仁杰 班级：20120001（12级赓1班） 学号：2012011112
1.实验目的 通过本实验的学习，加深对《声纳技术》中波束形成和方位估计的概念理解，理解声纳信号处理的基本过程，为今后声纳信号处理的工作和学习建立概念、奠定坚实的基础。 2.实验原理 波束形成器的本质是一个空间滤波器。当对基阵各基元接收信号作补偿处理，使得各基元对某个特定方向上的信号能够同相相加，获得一个最大的响应输出（幅度相加）；相应的各基元对其它方向的信号非同相相加，产生一定的相消效果的响应输出（对于各基元噪声相互独立的情况时功率相加）。这就是波束形成的工作原理。 常用的波束形成方法主要有时延波束形成法和频域波束形成法。在此基础上针对不同的阵形、设计要求以及背景噪声特性下还发展了许多波束形成算法。针对不同的阵形时的波束形成方法是指依赖于阵形的特殊性（如直线阵、圆阵、体积阵等）而得到的波束形成算法：如直线阵波束形成法、圆阵波束形成法，体积阵波束形成法等。 针对不同的设计要求也衍生出多种新型的波束形成算法。当对不同的频率响应要求相同的波束宽度时有恒定束宽波束形成法，当对波束的旁瓣级有要求时可采用切比雪夫加权波束形成法。当要求对阵列误差具有宽容性响应时失配条件下的波束形成器[6,362-382]。 如果利用噪声干扰的统计特性有高分辨最小方差无畸变响应（MVDR）波束形成法，线性约束最小方差（LCMV）波束形成法，线性约束最小功率（LCMP）波束形成法，自适应波束形成法等。 但不管是何种波束形成方法，其目的均是在干扰背景下获取某个方向的信号或估计信号的方位。下面仅给出时延波束形成和相移波束形成的基本原理。 时延波束形成法（时域）
波束形成技术
LOW C OST PHASED ARRAY ANTENNA TRANSCEIVER FOR WPAN APPLICATIONS Introduction WPAN (Wireless Personal Area Network) transceivers are being designed to operate in the 60 GHz frequency band and will mainly be used for home environment radio links. So far, three basic technologies have been developed for implementing these WPAN devices: 1. Transceivers with a fixed antenna beam and wide aperture: have limited RF performance and no user-tracking ability. 2. MIMO (Multi Input Multi Output): have potential user-tracking ability, but also have marginal RF performance due to high losses that affect waves at 60 GHz reflected by the walls which cancels the potential advantage. 3. Digital Active Phased Array Antenna systems (APAA): have user-tracking ability and good RF power density. In principle digital APAA can handle both compressed as well as uncompressed signals. Digital beam forming is performed by dividing the baseband signal power in as many parts as there are antenna array elements. Then, the bit stream corresponding to each antenna element is digitally phased accordingly with the requested phase value. Now the phased bit streams are used for modulating the RF carrier in one or more steps. At last the modulated carriers are radiated by the antenna array. The baseband processor is complex and expensive; the related conventional RF subsystem is complex and expensive as well. The digital APAA system becomes even more complex when the bit stream is not directly available: this happens when the signal is still compressed. In this case, the baseband processor must first perform a decompression function in order to make available the bit stream. This additional function can significantly increase the cost of the digital APAA. Moreover, if multiple radiated channels are required, the above process and its complications will be multiplied by the number of contemporary channels that are to be handled. We could conclude that ANALOG APAA should be the best technical solution. In fact, analog APAA can handle compressed and uncompressed signals because the signal
波束形成
3.5 两种特殊的波束形成技术 3.5.1协方差矩阵对角加载波束形成技术 常规波束形成算法中，在计算自适应权值时用XX R ∧ 代替其中的X X R 。由于采样快拍数是有限的，则通过估计过程得到的协方差矩阵会产生一定误差，这样会引起特征值扩散。从特征值分解方向来看，自适应波束畸变的原因是协方差矩阵的噪声特征值扩散。自适应波束可以认为是从静态波束图中减去特征向量对应的 特征波束图，即:m in 1 ()()( )()(()())N i V V iv iv V i i G Q E E Q λλθθθθθλ* =-=-∑,其中()V G θ是 是自适应波束图，()V Q θ是静态波束图，即没有来波干扰信号而只有内部白噪声时的波束状态。i λ是矩阵X X R 的特征值。()iv E θ是对应i λ的特征波束图。 由于X X R 是 Hermite 矩阵，则所有的特征值均为实数，并且其特征向量正交，特征向量对应的特征波束正交。而最优权值的求解表达其中的X X R 是通过采样数据估计得到的，当采样快拍数很少时，对协方差矩阵的估计存在误差，小特征值及对应的特征向量扰动都参与了自适应权值的计算，结果导致自适应波束整体性能的下降。鉴于项目中的阵列形式，相对的阵元数较少，采样数据比较少，很容易在估计协方差矩阵的时候产生大的扰动，导致波束的性能下降，所以采用对角加载技术来保持波束性能的稳定及降低波束的旁瓣有比较好的效果。 （1）对角加载常数λ 当采样数据很少时，自适应波束副瓣很高，SINR 性能降低。对因采样快拍数较少引起自相关矩阵估计误差而导致的波束方向图畸变，可以采用对角加载技术对采样协方差矩阵进行修正。修正后的协方差矩阵为:XX XX R R I λ∧ =+ 。 自适应旁瓣抬高的主要原因是对阵列天线噪声估计不足，造成协方差矩阵特征值分散。通过对角加载，选择合适对角加载λ ，则对于强干扰的大特征值不会受到很大影响，而与噪声相对应的小特征值加大并压缩在λ附近，于是可以得到很好的旁瓣抑制效果。对于以上介绍的通过 LCMV 准则求得的权值o p t w 经过对角加载后的最优权值为：111()(())H opt XX XX w R I A A R I A f λλ---=++ （2）广义线性组合加载技术 对角加载常数λ 来修正采样协方差矩阵，能够有效实现波束旁瓣降低的同时提高波束的稳健性。但是对加载值λ 的确定有一定难度，目前还是使用经验值较多。于是，来考虑另外一种能够有效实现协方差矩阵的修正，而且组合参数
各种查找算法性能分析
项目名称：各种查找算法的性能测试 项目成员： 组编号： 完成时间： 目录 前言 (2) 正文 (2) 第一章简介 (2) 1.1顺序查找问题描述 (2) 1.2二分查找问题描述 (2) 第二章算法定义 (2) 2.1顺序查找算法定义 (2) 2.2二分查找算法定义 (3) 第三章测试结果（Testing Results) (5) 3.1 实验结果表 (5) 3.2 散点图记录 (5) 第四章分析和讨论 (6) 4.1顺序查找分析 (6) 4.2二分查找分析 (6) 附录：源代码（基于C语言的) (7) 声明 (13)
前言 查找问题就是在给定的集合（或者是多重集，它允许多个元素具有相同的值）中找寻一个给定的值，我们称之为查找键。 对于查找问题来说，没有一种算法在任何情况下是都是最优的。有些算法速度比其他算法快，但是需要较多的存储空间；有些算法速度非常快，但仅适用于有序数组。查找问题没有稳定性的问题，但会发生其他的问题（动态查找表）。 在数据结构课程中，我们已经学过了几种查找算法，比较有代表性的有顺序查找（蛮力查找），二分查找（采用分治技术），哈希查找（理论上来讲是最好的查找方法）。 第一章：简介（Introduction） 1.1顺序查找问题描述： 顺序查找从表中最后一个记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值的比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，找到所查记录；反之，若直至第一个记录，其关键字和给定值比较都不等，则表明表中没有所查记录，查找不成功。 1.2二分查找问题描述： （1）分析掌握折半查找算法思想，在此基础上，设计出递归算法和循环结构两种实现方法的折半查找函数。 （2）编写程序实现：在保存于数组a[i]有序数据元素中查找数据元素k是否存在。数元素k要包含两种情况：一种是数据元素k包含在数组中；另一种是数据元素k不包含在数组中 （3）数组中数据元素的有序化既可以初始赋值时实现，也可以设计一个排序函数实现。（4）根据两种方法的实际运行时间，进行两种方法时间效率的分析对比。 第二章：算法定义（Algorithm Specification） 2.1顺序查找 从表的一端向另一端逐个进行记录的关键字和给定值（要查找的元素）的比较，若某个记录的关键字和给定值比较相等，则查找成功，找到所查找记录；反之，若直至第一个记录，其关键
多波束形成方法
多波束形成技术研究 摘要：讨论了跟踪与数据中继卫星系统（TDRSS）中关于多波束形成的算法，优选的有LMS自适应方式和相位调整自适应方式；并简单介绍了波束控制和波束形成的实现。 关键词：TDRSS；多波束形成；LMS自适应算法；相位调整自适应算法 一、前言 随着航天技术的发展，要求测控通信站能高覆盖地对飞船等多个目标进行测控通信。要解决这个问题靠现有地面测控网和业务接收站已不能满足要求，需要建立天基测控通信系统，即跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)。 TDRSS把测控通信站搬移到天上同步定点轨道的中继星上，从上向下观测中低轨卫星、飞船、航天飞机等空间飞行器，从而提高了覆盖率。为了减轻中继星的复杂性和负担，将中继卫星观测到的数据和信息传到地面，由地面中心站进行处理。TDRSS中继星相控阵天线同时与多个用户航天器保持跟踪，地面站到航天器的正向通讯为时分多波束，反向通讯为码分和同时多波束。为了减轻中继星的负担，中继星上只装有形成正向天线波束扫描所需的电调移相器，由地面终端计算并发出指令，调节星上移相器相位，让天线波束以时分方式扫描对准各用户航天器，在对准期间完成正向数传。多个用户航天器送到中继星的反向数传信号在星上进行多波束形成会大大增加中继星的复杂性，反向信号经星上阵列天线接收和变换，各阵元收到的信号用频分多路方式相互隔离送往地面，由地面接收前端将频分多路还原成同频多路阵元输出，交由终端进行相控阵多波束形成处理。所谓波束形成, 就是利用开环控制或闭环自适应跟踪方法，对不同反向到达的信号用不同的权系数矢量对各阵元输出进行幅度和相位加权, 使各阵元收到的同一用户信号在合成器中得以同相相加, 输出信号最大, 干扰和噪声最小。当存在多个目标时, 地面终端利用码分多址方法和利用多个波束形成器并行地完成各目标的波束合成处理完成各用户的数传与测控。 二、多波束形成算法 数据中继卫星系统在多址方式下，服务对象一般分布在较低的地球轨道上，当用户星离地面的轨道高度在3 000 km以下时，中继星各阵元波束宽度只要26°就可覆盖地球周围的所有用户星。 当用户星以最大速度10 km/s运动,用户星穿过3.5°宽的合成波束所需的时间最短为205 s，所以中继星跟踪用户星所需的波束移动角速度是很小的。假定波束移动步进量为阵合成波束宽度3.5°的5％即0.175°，波束步进间隔时间长达10.5 s。只要计算机能在10.5 s 内依据用户星位置更新相控阵的相位加权系数，就会使合成波束移动并时刻对准目标。 按照目标的捕获与跟踪过程，多波束形成应有3种工作方式：主波束控制方式（开环）、扫描方式（开环）及自跟踪方式（闭环）。 当有先验信息如根据目标的轨道方程计算出目标在空中的当前位置时，可采用开环的主波束控制方式, 由用户星的实时俯仰角和方位角，计算机算出加权系数矢量，送到多波束处理器完成波束加权合成。用户星相对中继星来说角度移动缓慢，随着用户星的移动，计算机实时逐点计算出权系数矢量，可维持主波束的开环跟踪。主波束控制方式一般用于目标的初始捕获，完成后进入自动跟踪状态。 如果没有先验信息不知道目标的起始位置，可以采用波束扫描方式，根据事先制定的空间角度扫描轨迹图形，顺序调出各角度位置的加权矢量，形成波束的空中扫描，当波束扫到目标时，波束合成器输出最大信号并给出目标捕获指示，完成目标初始捕获，随即进入波束
典型并行算法的实现性能分析
第４卷第５期２００３年１０月 空军工程大学学报（自然科学版） ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＩＲＦｏＲＣＥＥＮＣＩＮＥＥＲＩＮＧＵⅣＩｖＥＲＳｒｒＹｆＮＡＴＵＲＡＬＳＣＩＥＮＣＥＥＤｍ０Ｎ ｖｏ】４Ｎｏ５ ０ｃｔ．２００３典型并行算法的实现性能分析 雷英杰１，霍红卫２ （１空军工程大学导弹学院，陕西三原７１３８００；２．西安电子科技大学计算机学院，陕西西安７１００７１） 摘要：讨论和分析了几种典型的并行算法及其各种处理方法在基于ｗｊｎｄｏｗｓｘＰ环境、消息传递接口ＭＰＩ并行编程环境支持和ｃ＋＋语言描述的编程实现问题，给出了相应并行程序详尽的计算结果，对比分析了它们的计算性能，以及它们对计算精度产生的影响。分析结论以相应并行算法的 实际编程实现和试验计算数据为基础，可信度高。设计实例表明。分析方法是有效的。 关键词：并行计算；消息传递接ｏ；并行算法；高性能计算 中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１００９—３５１６（２００３）０５一００６７—０４ 并行算法计算性能问题是高端、高性能、大规模并行计算领域非常重要的研究内容…。本文以计算。值并行算法为例，通过对若于典型并行算法基于消息传递接口ＭＰＩ（ＭｅｓｓａｇｅＰ∞ｓｉｎｇ１１１ｔｅｒｆａｃｅ）编犁２１和ｃ语言描述的ＨｏｓⅡｅｓｓ程序实现及其运行结果的分析，给出一些新的对比分析结论。 ｌＭＰＩ并行编程环境 在基于ＭＰＩ的编程模型中，计算是由一个或多个彼此通过调用函数库函数进行消息收、发通信的进程所组成。在绝大部分ＭＰＩ实现中，一组固定的进程在程序初始化时生成。这些进程可以执行相同或不同的程序。进程间的通信可以是点到点的，也可以是群体的（ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅ）。ＭＰＩ最重要的特性是使用了称之为通信体的机构，允许程序员定义一种封装内部通信结构的模块。所谓通信体就是一个进程组加上进程活动环境，其中进程组就是一组有限或有序的进程集合。所谓有限意即组内包含有限数目的ｎ个进程依次按ｏ，１，…，ｎ—ｌ整数定序（Ｒａｎｋｅｄ）。ＭＰＩ中的进程活动环境是指系统指定的超级标记（ｓｕｐｅｒｔａｇ），它能安全地将彼此相互冲突的通信区分开来。每个通信体都有一个不同的、系统指定的进程活动环境，在这一个进程活动环境中发送的消息不能在另一个进程活动环境中被接收。 ＭＰＩ不是一个独立的、白包含的软件系统，ＭＰＩ进程是重量级、单线程的进程”］。ＭＰＩ标准并不指明如何启动并行计算，它可通过命令行参数指定应被生成的进程数，然后按ｓＰＭＤ或ＭＰＭＤ方式执行程序”Ｊ。 ＭＰＩ并行程序中经常需要一些进程组闻的群体通信，包括：①路障（Ｂａ而ｅＴ）——同步所有进程；②广播（Ｂｍａｄｃａｓｔ）——从一个进程发送一条数据给所有进程；③收集（Ｇａｔ｝ｌｅｒ）——从所有进程收集数据到一个进程；④散射（ｓｃａｔｃｅｒ）——从一个进程散发多条数据给所有进程；⑤归约（Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ）——包括求和、求积等。ＭＰＩ包含的函数多达２００个，它们的功能及参数描述参见文献［４］、［５］等。 ２问题与算法描述 设计求ｗ值并行算法的关键是构造一个合适的函数，（＊），使得它计算起来既简便，误差又小。即使 收稿日期：２００３—０５一１２ 基金项目：国家教育部骨干教师资助计划项目（ＧＧ一８１０—９００３９—１００３）资助 作者简介：重摹杰（１９５６一），争，阵西渭南人，教授，博士生导师；主要从事智能信息处理与模式识别研究 霍红卫（１９６３一），女，陕西西安人，主要从事算法设计与分析，并行与分布计算研究
自适应波束成形算法LMS、RLS、VSSLMS
传统的通信系统中，基站天线通常是全向天线，此时，基站在向某一个用户发射或接收信号时，不仅会造成发射功率的浪费，还会对处于其他方位的用户产生干扰。 然而，虽然阵列天线的方向图是全向的，但是通过一定技术对阵列的输出进行适当的加权后，可以使阵列天线对特定的一个或多个空间目标产生方向性波束，即“波束成形”，且波束的方向性可控。波束成形技术可以使发射和接收信号的波束指向所需要用户，提高频谱利用率，降低干扰。 传统的波束成形算法通常是根据用户信号波达方向（DOA）的估计值构造阵列天线的加权向量，且用户信号DOA在一定时间内不发生改变。然而，在移动通信系统中，用户的空间位置是时变的，此时，波束成形权向量需要根据用户当前位置进行实时更新。自适应波束成形算法可以满足上述要求。 本毕业设计将对阵列信号处理中的波束成形技术进行研究，重点研究自适应波束成形技术。要求理解掌握波束成形的基本原理，掌握几种典型的自适应波束成形算法，熟练使用MATLAB仿真软件，并使用MA TLAB仿真软件对所研究的算法进行仿真和分析，评估算法性能。 （一）波束成形： 波束成形，源于自适应天线的一个概念。接收端的信号处理，可以通过对多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成，形成所需的理想信号。从天线方向图(pattern)视角来看，这样做相当于形成了规定指向上的波束。例如，将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。同样原理也适用用于发射端。对天线阵元馈电进行幅度和相位调整，可形成所需形状的方向图。 波束成形技术属于阵列信号处理的主要问题：使阵列方向图的主瓣指向所需的方向。 在阵列信号处理的范畴内，波束形成就是从传感器阵列重构源信号。虽然阵列天线的方向图是全方向的，但阵列的输出经过加权求和后，却可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向上，相当于形成了一个“波束”。 波束形成技术的基本思想是：通过将各阵元输出进行加权求和，在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上，对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。 “导向”作用是通过调整加权系数完成的。对于不同的权向量，上式对来自不同方向的电波便有不同的响应，从而形成不同方向的空间波束。
自适应波束形成及算法
第3章 自适应波束形成及算法 （3.2 自适应波束形成的几种典型算法） 3.2 自适应波束形成的几种典型算法 自适应波束形成技术的核心内容就是自适应算法。目前已提出很多著名算法，非盲的算法中主要是基于期望信号和基于DOA 的算法。常见的基于期望信号的算法有最小均方误差（MMSE ）算法、小均方（LMS ）算法、递归最小二乘（RLS ）算法，基于DOA 算法中的最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等[9]。 3.2.1 基于期望信号的波束形成算法 自适应算法中要有期望信号的信息，对于通信系统来讲，这个信息通常是通过发送训练序列来实现的。根据获得的期望信号的信息，再利用MMSE 算法、LMS 算法等进行最优波束形成。 1．最小均方误差算法（MMSE ） 最小均方误差准则就是滤波器的输出信号与需要信号之差的均方值最小，求得最佳线性滤波器的参数，是一种应用最为广泛的最佳准则。阵输入矢量为： 1()[(),, ()]T M x n x n x n = （3-24） 对需要信号()d n 进行估计，并取线性组合器的输出信号()y n 为需要信号 ()d n 的估计值?()d n ，即 *?()()()()H T d n y n w x n x n w === （3-25） 估计误差为： ?()()()()()H e n d n d n d n w x n =-=- （3-26） 最小均方误差准则的性能函数为： 2 {|()|}E e t ξ= （3-27） 式中{}E 表示取统计平均值。最佳处理器问题归结为，使阵列输出 ()()T y n w X n =与参考信号()d t 的均方误差最小，即： 2{ |()|}M i n E e t
排序算法与性能分析
王吉玉《算法与数据结构》课程设计—排序算法性能分析 目录 摘要 (1) 前言 (2) 正文 (3) 1.采用类C语言定义相关的数据类型 (3) 2.各模块的伪码算法 (3) 3.函数的调用关系图 (7) 4.调试分析 (7) 5.测试结果 (8) 6.源程序（带注释） (11) 总结 (20) 参考文献 (21) 致谢 (22) 附件Ⅰ部分源程序代码 (23)
摘要 计算机的日益发展，其应用早已不局限于简单的数值运算，而涉及到问题的分析、数据结构框架的设计以及插入、删除、排序、查找等复杂的非数值处理和操作。算法与数据结构的学习就是为以后利用计算机资源高效地开发非数值处理的计算机程序打下坚实的理论、方法和技术基础。 算法与数据结构旨在分析研究计算机加工的数据对象的特性，以便选择适当的数据结构和存储结构，从而使建立在其上的解决问题的算法达到最优。 数据结构是在整个计算机科学与技术领域上广泛被使用的术语。它用来反映一个数据的内部构成，即一个数据由哪些成分数据构成，以什么方式构成，呈什么结构。数据结构有逻辑上的数据结构和物理上的数据结构之分。逻辑上的数据结构反映成分数据之间的逻辑关系，而物理上的数据结构反映成分数据在计算机内部的存储安排。数据结构是数据存在的形式。 《算法与数据结构》主要介绍一些最常用的数据结构及基本算法设计，阐明各种数据结构内在的逻辑关系，讨论其在计算机中的存储表示，以及在其上进行各种运算时的实现算法，并对算法的效率进行简单的分析和讨论。数据结构是介于数学、计算机软件和计算机硬件之间的一门计算机专业的核心课程。它是计算机程序设计、数据库、操作系统、编译原理及人工智能等的重要基础，广泛的应用于信息学、系统工程等各种领域。 学习数据结构是为了将实际问题中所涉及的对象在计算机中表示出来并对它们进行处理。通过课程设计可以提高学生的思维能力，促进学生的综合应用能力和计算机编程技能，找出自己的不足，在以后的学习中更加努力！ 本次的课程设计主要是对《算法与数据结构》的所有内部排序算法进行了一个汇总、集合，并通过算法设计实现对其性能的分析和评价。在设计过程中重温了C语言中的基本语法以及个别函数的用法，巩固了设计思维方向。 关键词：排序算法；性能分析；排序算法性能分析；C语言
多波束形成技术在相控阵雷达中的应用
多波束形成技术在相控阵雷达中的应用 摘要：多波束形成技术是波束性能被复合应用的方法，如果能够提高多波束形成技术，将能提高相控阵雷达的整体性能。本次研究说明了多波束形成技术在相控阵雷达中的应用方法。 关键词：多波束形成技术；相控阵雷达 相控阵雷达的功能需要用多波束的形式实现，如果多波束的性能良好，相控雷达的性能就会良好，人们要提高相控阵雷达的性能，就要提高多波束形成技术的质量。本次研究将说明在相控阵雷达中多波事形成技术的应用。 一，多波束形成技术对相控阵雷达的影响 相控阵雷达是应用发射电子波束的方式探测信息的一种设备，应用波束可以让雷达发射信息和接受信息。相控阵雷达应用的波束与过去的机械扫描波束的区别为，它能灵活的控制波束的频率和相位，使波束的应用能恰到好处。多波束形成技术是波束性能被复合应用的方法，如果能够提高多波束形成技术，将能提高相控阵雷达的整体性能。 二，多波束形成技术对相控阵雷达的优化 1，优化雷达的性能 相控阵雷达工作的目的是搜索各种探测目标，它包含固定目标、隐藏目标、移动目标等，它的工作原理如下：它将天线的辐射功能射置在主瓣最大值的附近，然后依某种目的集中发射波束，可以说相探阵雷达的性能与多波束宽度有紧密的联系。 工公式（1）中，就是多波束开成的孔径面积。以这公式可以看到，该数值越大，雷达工作的范围越大。由于多波束形成的孔径能够决定相控阵雷达的性能，所以目前相控阵雷达普遍的应用大孔径的多波束形成光束。目前国外已经开始研究空间载预警的雷达，这种雷达的探测目的是探测外太空中的事物，该雷达的多波束孔径宽度为300米。而天线的波束宽却只有0.017度，由此可见提高多波束孔径提高相控阵雷达的性能的认知已被人们广泛应用。 2，化化雷达的数据率 所谓的数据率，是指两次相邻的搜索时间中的一个倒数，如果这个倒数值越大，即意味中间间隔的时间越长，其相控阵雷达传输的性能越低；若两个间隔值越短，则意味着雷达的传输性能越高。若要让相控阵雷达的性能提高，就要提高相控阵雷达的传输数据率。
常规波束形成matlab程序阵元16
close all clear all clc c=1500; fs=10000; T = 0.1; t = 0:1/fs:T; L=length(t); f=500; w=2*pi*f; k=w/c; M=16; %阵元个数 Nmid=1; %参考点 d=3;%阵元间距 m=[0:1:M-1]; yi=zeros(M,1);% 返回一个M*1维的零矩阵 zi=zeros(M,1); xi=m*d; xi=xi.'; %各阵元坐标 y1=20; x1=10;z1=10;% 声源位置，y轴指向声源平面 Ric1=sqrt((x1-xi).^2+(y1-yi).^2+(z1-zi).^2);%声源至各阵元的距离M*1维 Rn1=Ric1-Ric1(Nmid);%声源至各阵元与参考阵元的声程差矢量M*1维 s1=cos(w*t);%参考阵元接收到的信号1*L维 snr =20; Am= 10^(-snr/20); n1=Am*(randn(M,L)+j*randn(M,L));%各阵元噪声矢量 p1=zeros(M,L);%M*L维 for k1=1:M p1(k1,:)=Ric1(Nmid)/Ric1(k1)*s1.*exp(-j*w*Rn1(k1)/c); %各阵元经过幅度衰减和相位延迟后接收到的信号，M*L维 end p=p1+n1;%各阵元接收的声压信号矩阵M*L R=p*p'/L;%接收数据的自协方差矩阵M*M % ---------------------------------------------------------- % 扫描范围 step_x=0.1; step_z=0.1; y=y1;
麦克风波束成形的基本原理
启拓专业手拉手会议，矩阵切换厂商-全球抗干扰专家 麦克风波束成形的基本原理 麦克风波束成形是一个丰富而复杂的课题。所有MEMS麦克风都具有全向拾音响应，也就是能够均等地响应来自四面八方的声音。多个麦克风可以配置成阵列，形成定向响应或波束场型。经过设计，波束成形麦克风阵列可以对来自一个或多个特定方向的声音更敏感。本应用笔记仅讨论基本概念和阵列配置，包括宽边求和阵列和差分端射阵列，内容涵盖设计考虑、空间和频率响应以及差分阵列配置的优缺点。 阵列和差分端射阵列，内容涵盖设计考虑、空间和频率响应以及差分阵列配置的优缺点。 空气中声波的频率与波长的关系 方向性和极坐标图 方向性描述麦克风或阵列的输出电平随消声空间中声源位置的改变而变化的模式。ADI 公司的所有MEMS麦克风都是全向麦克风，即它们对来自所有方向的声音都同样敏感，与麦克风所处的方位无关。图2所示为全向麦克风响应的2轴极坐标图。无论麦克风的收音孔位于
x-y平面、x-z平面还是y-z平面，此图看起来都相同。 全向麦克风响应图 本应用笔记中，阵列的“前方”称为轴上方向，指拾取目标音频的方向，在极坐标图上标为0°；“后方”为180°方向；“侧边”指前后方之间的空间，中心方向分别位于90°和270°。本应用笔记中的所有极坐标图均归一化到0°响应水平。 涉及声音频率和波长的所有公式都使用以下关系式：c = f ×λ，其中c为343 m/s，即声音在20℃的空气中的传播速度。图1显示了这些条件下声波的频率与波长的关系。本应用笔记末尾的“设计参数计算公式”列出了本文所用阵列设计参数的计算公式。 宽边阵列 宽边麦克风阵列是指一系列麦克风的排列方向与要拾取的声波方向垂直(见图3)。图中，d是阵列中两个麦克风元件的间距。来自阵列宽边的声音通常就是要拾取的声音。