【波束形成】多源环境下基于卡尔曼滤波与 MUSIC 算法的自适应波束形成系统附Matlab代码和报告

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🔥 内容介绍

本项目开发了一套自适应波束形成系统，旨在多源环境中提升信号接收性能，核心聚焦于提高波达方向（DOA）估计的准确性与干扰抑制效果。该系统结合用于 DOA 降噪的卡尔曼滤波器与用于空间谱估计的MUSIC 算法，通过动态调整波束形成权重，实现信号质量的最大化。

研究背景

在现代无线通信系统中，波束形成是一项关键技术 —— 它能将信号的接收或发射聚焦于目标方向，同时抑制干扰信号。而准确估计信号与干扰的波达方向（DOA），是实现有效波束形成的核心前提。本项目针对DOA 估计误差这一关键挑战，采用卡尔曼滤波技术，提升 DOA 估计结果的稳定性与准确性。

研究方法

• 应用卡尔曼滤波器，对期望信号与干扰源的实时 DOA 估计结果进行优化修正；

• 采用MUSIC 算法生成空间谱，精准识别信号与干扰的方向；

• 设计自适应波束形成器，基于滤波后的 DOA 信息动态调整天线阵列权重；

• 将所提波束形成器与线性约束最小方差（LCMV）波束形成器进行性能对比，结果表明前者在干扰抑制与目标信号增强方面实现显著提升。

核心特性

• 基于卡尔曼滤波的实时 DOA 跟踪；

• 借助 MUSIC 算法实现高分辨率空间谱估计；

• 波束形成权重动态自适应调整；

• 多源场景下信干比（SIR）与系统鲁棒性显著提升。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

figure;

title('DOA with noise');

plot(theta_s_noisy, 'b-');

hold on

plot(theta_i_noisy, 'r-');

legend({'\theta_s(t)', '\theta_i(t)'}, 'Location', 'northeast');

hold off

%% 2. denoise using Kalman filter

num_steps = length(theta_s_noisy);

Q1_n = 0.01;

Q2_n = 4;

theta_s_n1 = theta_s_noisy(1);

theta_s_hat = zeros(1, 2000);

K_n1_n = 1;

F_n1_n = 1;

C_n = 4;

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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