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1)  adaptive beamformer
自适应波束形成器
1.
Application of adaptive beamformer based on weight iterative algorithm to suppress interferences;
用权系数迭代的自适应波束形成器抑制干扰
2)  adaptive digital beamformer(ADB)
自适应数字波束形成器
3)  adaptive beamforming
自适应波束形成
1.
Robust dominant mode rejection adaptive beamforming algorithm;
稳健的主模式抑制自适应波束形成算法
2.
An approach of robust adaptive beamforming;
一种稳健的自适应波束形成方法
3.
Method of combining space-time block coding with adaptive beamforming;
一种联合空时分组编码和自适应波束形成的方法(英文)
4)  Adaptive beam-forming
自适应波束形成
1.
Adaptive Beam-forming Techniques Research of Equilateral Hexagon 2D Planar Array Antenna;
等六边形面阵自适应波束形成研究
5)  adaptive beamforming
自适应波束成形
1.
An inverse link adaptive beamforming algorithm for CDMA system
CDMA系统中一种反向链路自适应波束成形算法
2.
An adaptive beamforming algorithm based on game theory is proposed for dynamic mutual interference among all users in the adaptive beamforming.
针对自适应波束成形算法中用户之间的动态相互干扰,提出了一种基于博弈论的自适应波束成形算法,构建了波束成形博弈算法数学模型。
6)  adaptive beam forming
自适应波束形成
1.
The null and main lobe generated by real-time general adaptive beam forming arithmetic are generally sharp.
一般自适应波束形成的主瓣和零陷比较尖锐,当存在指向误差,干扰信号或天线平台快速运动时,若实时处理速度跟不上,将导致干扰抑制能力下降,采用高速处理算法代价太大。
2.
The technology of adaptive beam forming is the key technology in smart antenna.
自适应波束形成技术是智能天线领域的核心技术,其利用自适应波束形成算法,根据用户的空域信息来产生空间定向波束,将波束的主瓣对准期望用户的来波方向,旁瓣或零陷对准干扰信号的来波方向。
3.
First, the development of wideband imaging radar in foreign countrise is presented, then the waveform selection, the subarray selection, and the implementation structure of the adaptive beam forming are analyzed.
首先回顾了国外宽带成像雷达的发展,分析了宽带相控阵雷达的波形选择、子阵的选择及自适应波束形成的实现结构,并给出了有源固态宽带相控阵雷达宽带线性调频Stretch处理的信号处理组成框图,提出了宽带相控阵雷达的未来发展方向。
补充资料:自适应滤波器
      以输入和输出信号的统计特性的估计为依据,采取特定算法自动地调整滤波器系数,使其达到最佳滤波特性的一种算法或装置。自适应滤波器可以是连续域的或是离散域的。离散域自适应滤波器由一组抽头延迟线、可变加权系数和自动调整系数的机构组成。附图表示一个离散域自适应滤波器用于模拟未知离散系统的信号流图。自适应滤波器对输入信号序列x(n)的每一个样值,按特定的算法,更新、调整加权系数,使输出信号序列y(n)与期望输出信号序列d(n)相比较的均方误差为最小,即输出信号序列y(n)逼近期望信号序列d(n)。
  
  
  20世纪40年代初期,N.维纳首先应用最小均方准则设计最佳线性滤波器,用来消除噪声、预测或平滑平稳随机信号。60年代初期,R.E.卡尔曼等发展并导出处理非平稳随机信号的最佳时变线性滤波设计理论。维纳、卡尔曼-波色滤波器都是以预知信号和噪声的统计特征为基础,具有固定的滤波器系数。因此,仅当实际输入信号的统计特征与设计滤波器所依据的先验信息一致时,这类滤波器才是最佳的。否则,这类滤波器不能提供最佳性能。70年代中期,B.维德罗等人提出自适应滤波器及其算法,发展了最佳滤波设计理论。
  
  以最小均方误差为准则设计的自适应滤波器的系数可以由维纳-霍甫夫方程解得
  
    (1)式中W(n)为离散域自适应滤波器的系数列矩阵(n)为输入信号序列x(n)的自相关矩阵的逆矩阵,Φdx(n)为期望输出信号序列与输入信号序列x(n)的互相关列矩阵。
  
  B.维德罗提出的一种方法,能实时求解自适应滤波器系数,其结果接近维纳-霍甫夫方程近似解。这种算法称为最小均方算法或简称 LMS法。这一算法利用最陡下降法,由均方误差的梯度估计从现时刻滤波器系数向量迭代计算下一个时刻的系数向量
  
    (2)式中憕[ε2(n)]为均方误差梯度估计,
  
  
  (3)ks为一负数,它的取值决定算法的收敛性。要求,其中λ为输入信号序列x(n)的自相关矩阵最大特征值。
  
  自适应 LMS算法的均方误差超过维纳最佳滤波的最小均方误差,超过量称超均方误差。通常用超均方误差与最小均方误差的比值(即失调)评价自适应滤波性能。
  
  抽头延迟线的非递归型自适应滤波器算法的收敛速度,取决于输入信号自相关矩阵特征值的离散程度。当特征值离散较大时,自适应过程收敛速度较慢。格型结构的自适应算法得到广泛的注意和实际应用。与非递归型结构自适应算法相比,它具有收敛速度较快等优点。人们还研究将自适应算法推广到递归型结构;但由于递归型结构自适应算法的非线性,自适应过程收敛性质的严格分析尚待探讨,实际应用尚受到一定限制。
  
  自适应滤波器应用于通信领域的自动均衡、回波消除、天线阵波束形成,以及其他有关领域信号处理的参数识别、噪声消除、谱估计等方面。对于不同的应用,只是所加输入信号和期望信号不同,基本原理则是相同的。
  
  

参考书目
   R.A.Monzingo, T.W.Miller, Introduction to Adaptive Arrays, John Wiley and Sons,New York,1980.
  

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