自适应MMSE波束形成与自适应MBER波束形成的Matlab实现

最新推荐文章于 2025-02-18 00:25:01 发布
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文章标签： matlab 开发语言 Matlab
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本文介绍了无线通信系统中常用的自适应波束形成算法——MMSE和MBER波束形成，并提供了Matlab实现这两种算法的示例代码，有助于读者理解和应用。

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自适应MMSE波束形成与自适应MBER波束形成的Matlab实现

在无线通信系统中，波束形成是一种通过调整天线阵列的权重来增强信号的传输方向性和抑制干扰的技术。MMSE（最小均方误差）波束形成和MBER（最小误码率）波束形成是两种常用的自适应波束形成算法。本文将介绍如何使用Matlab实现这两种自适应波束形成算法。

  1. 自适应MMSE波束形成

自适应MMSE波束形成通过最小化接收信号与期望信号的均方误差来计算天线阵列的权重。以下是Matlab中实现自适应MMSE波束形成的示例代码：

% 参数设置
N = 4; % 天线阵列的数量
M = 8; % 接收信号的样本数
K = 2
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MMSE波束形成、自适应MMSE波束形成与自适应MBER波束形成的MATLAB实现
CodeNexus的博客
08-09 956
而在波束形成技术中，MMSE波束形成、自适应MMSE波束形成以及自适应MBER波束形成是比较常见的几种方法。自适应MBER波束形成是指基于最小错误率准则进行波束形成，并通过误差反馈来改进自适应的波束形成。自适应MMSE波束形成是指根据信道状态信息和误差信息自适应地调整波束形成权值。以上三种波束形成算法的MATLAB实现，可以在无线通信系统中应用，实现不同方向和不同极化的信号传输。MMSE波束形成、自适应MMSE波束形成与自适应MBER波束形成的MATLAB实现。一、MMSE波束形成 MATLAB实现。
自适应波束形成附Matlab代码
2301_79326891的博客
09-10 385
在上述示例代码中，首先设置了阵列的参数，包括阵列元素个数N，干扰信号个数M，采样点数K，期望信号入射角度theta_s，干扰信号入射角度theta_i和信噪比SNR。自适应波束形成（Adaptive Beamforming）是一种在阵列信号处理中常用的技术，它通过调整阵列的权重系数，以增强所感兴趣的信号，并抑制干扰信号。以上示例代码提供了一个简单的自适应波束形成的实现，但实际应用中还需要考虑更多的因素，如阵列的几何形状、信号的多径效应等。此外，参数的选择和算法的性能评估也是非常重要的步骤。
自己写的几个常用自适应波束形成程序-MMSE.m
08-13
自己写的几个常用自适应波束形成程序-MMSE.m 希望对大家有点用哈 RLS.m RLS自适应波束形成matlab程序 SMI.m SMI自适应波束形成matlab程序 SINR.m 最大SINR自适应波束形成matlab程序 LMS.m LMS自适应波束形成matlab程序 MMSE.m MMSE自适应波束形成matlab程序
【波束形成】MMSE波束形成，自适应MMSE波束形成以及自适应MBER波束形成
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
05-10 2311
1.软件版本 matlab2013b 2.本算法理论知识 3.部分源码 clc; clear; close all; warning off; SNR_set = [0:1:12]; BER = 1; nRx = 10; nTx = 10; frame_length = 1000; Bers = []; %论文table 2 alpha = [0,10,-15,30,-45,50,60,-55,-3
matlab中波束形成MMSE方法
07-20
窄带波束形成MMSE方法在matlab下的仿真。
混合波束成形| 论文：基于MMSE准则的混合波束成形算法
B417科研笔记
08-24 1万+
文章目录前言背景简介问题建模波束成形设计： 数字波束成形波束成形设计： 模拟波束成形流形优化GEVD算法波束成形设计： 接收端拓展到宽带系统仿真性能窄带情形宽带情形总结 前言 论文题目： Hybrid Beamforming for Millimeter Wave Systems Using the MMSE Criterion 论文地址：https://arxiv.org/abs/1902.08343 源码地址：https://github.com/TianLin0509/Hybrid-Beamformi
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自适应波束形成系统设计关键：8大问题深入分析
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【模拟信号】基于matlab抑制载波双边带调幅信号产生+解调【含Matlab源码 985期】
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06-13 2958
抑制载波双边带调幅信号产生+解调 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
数字波束形成-MMSE.zip_MMSE波束_MMSE波束形成_babymxg_数字波束_波束mmse
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MMSE是自适应波束形成的主要算法之一。熟悉它的处理流程有助于快速了解该算法的基本思想。
MMSE自适应波束形成matlab代码
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基于最小均方误差准则的自适应波束形成器matlab代码
波束形成，自适应波束形成
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波束形成，波束形成的五个准则（MSNR、MSINR、MMSE、MLH、MV），自适应波束形成
基于MMSE的自适应盲均衡算法
06-09
：提出一种估计最小均方误差的盲均衡算法。与RLS算法原理类似，该方法依据矩阵求逆引理逐步更新自相关矩阵及其伪逆，以达 到快速收敛，且对迭代初始值不敏感。与非递归算法相比，该自适应在线算法无需直接计算相关矩阵的伪逆或引入奇异值分解，避免了估 计相关矩阵的秩或信道阶数。快速收敛以及在线处理的特性使其可以应用到实时通信信号处理中。仿真结果证明算法具有很好的在线均衡 性能
MMSE自适应波束形成的MATLAB仿真
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MMSE（Minimal Mean Square Error）自适应波束形成，也称为最小均方误差波束形成，本篇简单介绍了MMSE自适应波束形成，并且给出了公式结论，重点对《阵列信号处理》中的MMSE方向图增益尝试了仿真
自适应MSER波束形成辅助接收机的MATLAB仿真
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09-06 1047
然而，最近工作[1]提出了一种新的波束形成辅助最小符号误码率（MSER）设计并且证明了这种MSER设计提供了显著的性能增强，在可实现的符号错误率方面超过标准MMSE设计。在仿真中评估了所提出的自适应MSER波束形成方案，并与自适应MMSE波束形成基准。自适应波束形成能够分离在相同载波频率上传输的用户信号，因此提供了在空分多址场景中支持多用户的实用手段。此外，为了进一步提高可实现的带宽效率，高吞吐量正交幅度调制QAM方案在许多无线网络标准中变得流行，特别是在最近的WiMax标准中。
自适应波束形成算法的matlab仿真
DevPhantom的博客
08-07 222
在自适应波束形成中，根据阵列的接收情况，需要动态地调整权值和相位，以实现最佳的波束指向，即最大化输出信号的信噪比（SNR）。自适应波束形成是一种利用阵列信号处理技术实现空间滤波的方法，其核心思想是通过对接收信号进行加权和相位调整，实现从特定方向传入的信号增益增大，而非特定方向上的干扰信号减小，从而达到抑制干扰、增强信号的目的。假设信号频率为f=1GHz，每个信号的振幅随机产生，相位在0~2π之间均匀分布。在本文中，我们将接收到来自两个方向的信号：方向1为-20度，方向2为30度，每个方向中包含两个信号。
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