[发明专利]智能天线自适应波束形成方法

权利要求书

1.智能天线自适应波束形成方法，其特征在于：它包括一个集员滤波算法步骤、一个部分更新算法步骤、一个仿射投影算法步骤和一个约束自适应滤波算法步骤：

集员滤波算法步骤包括以下子步骤：

S101：由集员滤波算法得到基于集员滤波的归一化最小均方算法SM-NLMS算法；

S102：由基于集员滤波的归一化最小均方算法SM-NLMS算法得到基于集员滤波的仿射投影算法SM-AP算法；

S103：由基于集员滤波的仿射投影算法SM-AP算法得到基于集员滤波的约束仿射投影算法SM-CAP算法；

部分更新算法步骤包括以下子步骤：

S201：由部分更新算法得到选择性部分更新的归一化最小均方误差算法SPU-NLMS算法；

S202：由选择性部分更新的归一化最小均方误差算法SPU-NLMS算法得到基于集员滤波的部分更新归一化最小均方算法SM-PU-NLMS算法；

S203：由基于集员滤波的部分更新归一化最小均方算法SM-PU-NLMS算法得到基于集员滤波的部分更新约束归一化最小均方算法SM-PU-CNLMS算法，或者由基于集员滤波的部分更新归一化最小均方算法SM-PU-NLMS算法得到基于集员滤波的选择性部分更新仿射投影算法SM-SPU-AP算法，再由基于集员滤波的选择性部分更新仿射投影算法SM-SPU-AP算法得到基于集员滤波的选择性部分更新约束仿射投影算法SM-SPU-CAP算法；

仿射投影算法步骤包括以下子步骤：

S301：由仿射投影算法得到可变重用数的仿射投影算法；

S302：将可变重用数的仿射投影算法与集员滤波算法、线性约束自适应算法结合，得到三种可变重用数的集员约束仿射投影算法：基于集员滤波的动态输入信号阶数约束仿射投影算法SM-DS-CAP算法、基于集员滤波的按一定比例选择回归量的约束仿射投影算法SM-SR-CAP算法和可变数据重用因子集员约束仿射投影算法SM-CAPvdr算法；

约束自适应滤波算法步骤包括以下子步骤：

S401：由约束自适应滤波算法得到约束最小均方算法CLMS算法；

S402：由约束最小均方算法CLMS算法得到基于集员滤波的约束最小均方算法SM-CLMS算法；

S403：由约束最小均方算法CLMS算法得到约束仿射投影算法CAP算法，再由约束仿射投影算法CAP算法分别得到基于集员滤波的约束仿射投影算法SM-CAP算法和基于集员滤波的随机早期检测约束仿射投影算法SM-REDCAP算法；

S404：由基于集员滤波的约束最小均方算法SM-CLMS算法、基于集员滤波的约束仿射投影算法SM-CAP算法和基于集员滤波的随机早期检测约束仿射投影算法SM-REDCAP算法得到时变误差边界的基于集员滤波和线性约束的波束形成算法。