移动通信系统的LMS自适应波束成形技术matlab仿真
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.算法理论概述
在移动通信系统中，由于信号传播环境的复杂性，通信信号受到多径效应、干扰和噪声的影响，导致信号质量下降。自适应波束成形技术可以在多天线接收端对信号进行处理，以增强感兴趣的信号，并抑制不需要的干扰和噪声。
自适应波束成形技术的核心思想是通过调整多个天线的权重系数，使得在特定方向上的信号增益最大化，同时减小其他方向上的信号增益。其中，最小均方（LMS）算法是一种常用的自适应算法，用于计算权重系数。以下是LMS自适应波束成形的基本原理：
LMS自适应波束成形技术的实现过程包括以下步骤：
数据采集： 从多个天线接收信号，并对信号进行预处理，如去除直流分量等。
初始化权重： 初始时，设置权重向量的初始值，通常为随机值或单位向量。
计算输出： 根据当前权重向量和接收信号计算输出信号。
计算误差： 计算期望响应与实际输出之间的误差信号。
更新权重： 使用LMS算法更新权重向量的系数。
重复迭代： 重复进行2-5步骤，直至误差信号达到满意的水平或达到预设的迭代次数。
LMS自适应波束成形技术在移动通信系统中有广泛的应用，包括但不限于以下领域：
无线通信： 在多天线接收端，通过抑制干扰和多径效应，提高信号质量和通信效率。
无线局域网（WLAN）： 用于提升Wi-Fi信号覆盖范围和稳定性。
无线传感器网络： 用于在复杂的信号环境中，准确地接收和识别传感器数据。
LMS自适应波束成形技术是一种重要的信号处理方法，通过调整天线的权重系数，实现对特定方向上信号的增强和干扰的抑制。在移动通信系统中，它可以显著提升信号的质量和可靠性，适用于多种应用场景。
4.部分核心程序
idxx=0;
while idxx<20
.....................................................................
%信道生成
receivedW = collectPlaneWave(GM.BSarray, [y_1*(1/sqrt(path_loss_t1)) y_2*(1/sqrt(path_loss_t2)) y_3*(1/sqrt(path_loss_i1)) y_3*(1/sqrt(path_loss_i2))], [t1Angles' t2Angles' i1Angles' i2Angles'], Pars.fc);
%添加噪声
chOut = awgn(receivedW, snr, 'measured');
%在终端1上没有波束赋形的情况下计算BER
subplot(3,2,3);
title='终端1上没有波束赋形的星座图';
bits=func_OFDM_demod(y_ofdm,chOut(:,end),NOrder,true,title);
[numbError,ratio]=biterr(x_1,bits);
%在终端2上没有波束赋形的情况下计算BER
subplot(3,2,4);
title='终端2上没有波束赋形的星座图';
bits=func_OFDM_demod(y_ofdm,chOut(:,end),NOrder,true,title);
[numbError,ratio]=biterr(x_2,bits);
%相移波束赋形
% 终端1通过PhaseShiftBeamformer进行波束赋形
beamformerV1 = phased.PhaseShiftBeamformer('SensorArray',GM.BSarray,'OperatingFrequency',Pars.fc,'PropagationSpeed',Pars.c,'Direction',t1Angles','WeightsOutputPort',true);
[y1,w1] = beamformerV1(chOut);
%在终端1上使用相移波束赋形的情况下计算BER
subplot(3,2,5);
title='终端1上使用相移波束赋形的星座图';
bits=func_OFDM_demod(y_ofdm,y1,NOrder,true,title);
[numbError,ratio]=biterr(x_1,bits);
% 终端2通过PhaseShiftBeamformer进行波束赋形
beamformerV2 = phased.PhaseShiftBeamformer('SensorArray',GM.BSarray,'OperatingFrequency',Pars.fc,'PropagationSpeed',Pars.c,'Direction',t2Angles','WeightsOutputPort',true);
[y2,w2] = beamformerV2(chOut);
%使用LMS算法进行波束赋形
subplot(3,2,6);
title='终端2上使用相移波束赋形的星座图';
bits=func_OFDM_demod(y_ofdm,y2,NOrder,true,title);
[numbError,ratio]=biterr(x_2,bits);
figure(2);
subplot(2,2,[1,2]);
polarplot( deg2rad(az_t1),t1_dist_BS/max(t1_dist_BS,t2_dist_BS), 'or','LineWidth',1.5)
hold on
polarplot( deg2rad(az_t2),t2_dist_BS/max(t1_dist_BS,t2_dist_BS),'ob','LineWidth',1.5)
hold on
H=pattern(GM.BSarray,Pars.fc,[-180:180],el_t1,'PropagationSpeed',Pars.c,'Type','power','CoordinateSystem','polar','Weights',conj(w1));
hold on
polarplot(H,'r')
H=pattern(GM.BSarray,Pars.fc,[-180:180],el_t2,'PropagationSpeed',Pars.c,'Type','power','CoordinateSystem','polar','Weights',conj(w2));
hold on
polarplot(H,'b')
%计算LMS权重
optimalWeight1 = func_LMS(chOut,y_1,numArray);
optimalWeight2 = func_LMS(chOut,y_2,numArray);
%将接收信号与权重相乘
y1=chOut*((optimalWeight1));
y2=chOut*((optimalWeight2));
%在终端1上使用LMS波束赋形的情况下计算BER
subplot(2,2,3);
title='终端1上使用LMS的星座图';
bits=func_OFDM_demod(y_ofdm,(y1),NOrder,true,title);
[numbError,ratio]=biterr(x_1,bits);
%在终端2上使用LMS波束赋形的情况下计算BER
subplot(2,2,4);
title='终端2上使用LMS的星座图';
bits=func_OFDM_demod(y_ofdm,(y2),NOrder,true,title);
[numbError,ratio]=biterr(x_2,bits);
pause(1);
end
