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移动通信技术在过去的几十年里取得了飞速发展,这其中,智能天线技术的发展是移动通信系统发展中的重要突破,已成为移动通信中的关键技术。智能天线技术的最主要研究内容是自适应波束形成算法,但目前很多理论上成熟的自适应波束形成算法并不能得以实现,这其中最重要的原因便是硬件运行速度的障碍。本文基于提高处理并行度这一思想,根据时空对应理论,将时域滤波理论中提出的适于硬件快速实现的最小均方误差(LMS)算法的改进算法流水线最小均方误差(PIPLMS)算法、延时最小均方误差(DLMS)算法等应用于智能天线自适应波束形成理论,取得成果如下:1、对最小均方误差(LMS)算法、递归最小二乘(RLS)算法等自适应波束形成算法进行了仿真研究。仿真结果显示:利用LMS算法与RLS算法均能良好地进行自适应波束形成,且两种算法的稳态误差大致相同,但RLS算法的收敛速度比LMS算法快,LMS算法的运算复杂度较RLS算法低。2、将DLMS算法、PIPLMS算法等运用于阵列信号自适应波束形成理论并进行了仿真研究,仿真结果显示:将DLMS算法、PIPLMS算法等应用于阵列信号自适应波束形成时,同最小均方误差(LMS)算法一样,能够自动地跟踪期望信号的变化,抑制干扰信号,实现自适应波束形成性能。虽然DLMS算法、PIPLMS算法的收敛速度均小于LMS算法,但稳态误差与LMS算法相差不大,可以成功地应用于阵列信号自适应波束形成系统,并提高其运行速度。3、本文利用FPGA的数字信号处理专用工具软件DSP Builder,完成了基于最小均方误差(LMS)算法的4阵元、8阵元阵列自适应波束形成系统设计。并将延时最小均方误差(DLMS)算法、流水线最小均方误差(PIPLMS)算法应用于阵列信号自适应波束形成理论,实现了基于FPGA技术的DLMS、PIPLMS等算法的自适应波束形成系统的设计。仿真结果显示:所设计的系统对于低频信号、高频信号均有良好的自适应波束形成性能,且Modelsim仿真结果与Matlab/Simulink中仿真结果基本一致,说明了转化生成的VHDL语言的正确性。说明将DLMS、PIPLMS等算法运用到阵列信号自适应波束形成理论是成功有效的。4、本文对基于最小均方(LMS )、延时最小均方(DLMS )、流水线最小均方(PIPLMS)等算法的自适应波束形成系统进行了硬件速度分析研究,得出:基于DLMS算法的自适应波束形成系统的运行速度较基于LMS算法最大提高近一倍;采用PIPLMS算法的自适应波束形成系统的运行速度较基于LMS算法最大提高近120%,较DLMS算法最大提高近10.7%。再次说明将DLMS算法、PIPLMS算法运用到阵列信号自适应波束形成理论是成功有效的,并且可以大幅度提高系统的运行速度,我们对算法的研究实现均较好地达到的本文的预期目的。