基于自适应波束成形算法的matlab性能仿真,对比SG和RLS两种方法

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.本算法原理

5.完整程序


1.程序功能描述

基于自适应波束成形算法的matlab性能仿真,对比SG和RLS两种方法.

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

..................................................................................
for ii = 1:MTKL  if SEL == 1for i = 1:length(r)r_(:,i) = SD'*r(:,i);A_      = SD'*a;%xx : x*x_(i)   = W_'*r_(:,i);xx(i)   = conj(x_(i));%开始迭代if i == 1 W_ = SD'*(inv(R)*a*inv((a'*inv(R)*a))*e);SD = SD - mu1*xx(i)*(r(:,i)*W_' - inv(a' *a )*(a*W_')*(a'*r(:,i)));elseSD = SD - mu1*xx(i)*(r(:,i)*W_' - inv(a' *a )*(a*W_')*(a'*r(:,i)));W_ = W_ - mu2*xx(i)*(eye(D)     - inv(A_'*A_)*A_*A_') *r_(:,i);endrx      = corrmtx(a*Sig_train(:,i),M-1);RS      = rx'*rx;rx      = corrmtx(a*Sig_train(:,i),M-1);ry      = corrmtx(a*Sig_train(:,i)+Noise_train(:,i),M-1);RI      = rx'*ry;endSINR(D) = abs((W_'*SD'*RS*SD*W_)/(W_'*SD'*RI*SD*W_));  end%**************************************************************************%RLS***********************************************************************if SEL == 2alpha = 1;P     = zeros(M,M);P_    = zeros(D,M);for i = 1:length(r)r_(:,i) = SD'*r(:,i);Pdelay  = P;P       = inv(R);A_      = SD'*a;P_delay = P_;P_      = SD'*P;SD      = (P*a*A_')/(a'*P*a);W_      = (P_*a)/(A_'*P_*a);k       = alpha*Pdelay*r(:,i)/(1+alpha*r(:,i)'*Pdelay*r(:,i));P       = alpha*Pdelay-alpha*k*r(:,i)'*Pdelay;  rx      = corrmtx(a*Sig_train(:,i),31);RI      = rx'*rx;rx      = corrmtx(a*Sig_train(:,i),31);ry      = corrmtx(a*Sig_train(:,i)+Noise_train(:,i),31);RS      = rx'*ry;end  SINR(D) = abs((W_'*SD'*RI*SD*W_)/(W_'*SD'*RS*SD*W_));endendSINRs(:,ii) = SINR;
endDD     = D3(4:end);
SINRS2 = 20*log10(mean(SINRs(4:end,:),2));
figure;
plot(DD,SINRS2,'b-o');
grid on;
xlabel('Rank')
ylabel('SINR');
27_008m

4.本算法原理

        自适应波束成形是阵列信号处理中的关键技术,用于在空间上选择性地增强期望信号并抑制干扰信号。在多种自适应波束成形算法中,随机梯度(Stochastic Gradient,SG)算法和递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法是两种常用的方法。

       RLS的基本流程如下所示:

       SG的基本流程如下所示:

5.完整程序

VVV

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://xiahunao.cn/news/2808447.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系瞎胡闹网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

深度学习基础(一)神经网络基本原理

之前的章节我们初步介绍了机器学习相关基础知识,目录如下: 机器学习基础(一)理解机器学习的本质-CSDN博客 机器学习基础(二)监督与非监督学习-CSDN博客 机器学习基础(四)非监督学…

智慧校园的未来已来!AI与数字孪生领航教育新时代

随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和数字孪生技术正逐渐渗透到我们生活的方方面面,而在教育领域,它们的结合更是催生出一种全新的智慧校园模式。这种模式的出现,不仅预示着教育管理方式的彻底变革&#xff0…

Linux之用户跟用户组

目录 一、简介 1.1、用户 1.2用户组 1.3UID和GID 1.4用户账户分类 二、用户 2.1、创建用户:useradd 2.2、删除用户:userdel 2.3 、修改用户 usermod 2.4、用户口令的管理:passwd 2.5、切换用户 三、用户组 3.1、增加一个用户组:groupadd 3.…

linux 文本编辑命令【重点】

目录 vi&vim介绍 vim安装 vim使用 查找命令 find grep 文本编辑的命令,主要包含两个: vi 和 vim vi&vim介绍 作用: vi命令是Linux系统提供的一个文本编辑工具,可以对文件内容进行编辑,类似于Windows中的记事本 语法: vi file…

微信小程序开发(实战案例):本地生活 - 列表页面开发(动态渲染处理)、节流防抖(节流阀应用)

文章目录 本地生活 - 列表页面开发一、将九宫格分类换成navigator组件二、动态设置商品列表页的 title三、动态渲染商品列表页面四、上拉触底加载数据五、添加Loading加载效果六、数据加载节流防抖处理 本地生活 - 列表页面开发 导入我们上次写的 本地生活 - 首页开发的项目 运…

CCF-CSP: 因子化简(100分)

第一次提交的时候90分,显示的超时,第一反应是难道有死循环? 检查一遍发现并没有,那就是真的超时了,然后翻阅blog,发现不需要去做判断是否是素数这一步,原因是任意一个非素数都是素数乘积构成,比如说&#…

板块二 JSP和JSTL:第四节 EL表达式 来自【汤米尼克的JAVAEE全套教程专栏】

板块二 JSP和JSTL:第四节 EL表达式 一、什么是表达式语言二、表达式取值(1)访问JSP四大作用域(2)访问List和Map(3)访问JavaBean 三、 EL的各种运算符(1).和[ ]运算符&…

2.21学习总结

1.【模板】ST 表 2.Balanced Lineup G 3.景区导游 4.最近公共祖先(LCA) 倍增思想:主要用于LCA问题,RMQ问题。在进行 递推 时,如果 状态空间很大,通常的 线性递推 无法满足 时间 与 空间复杂度 的要求&…

【GPTs分享】GPTs分享之Write For Me

Write For Me 是一个专门定制的GPT版本,旨在为用户提供高质量的文本内容创作服务。它适用于各种写作需求,从商业计划、学术文章到创意故事等。下面是从简介、主要功能、使用案例、优点和局限性几个方面对Write For Me 的详细介绍。 简介 Write For Me …

java基于redis实现分布式锁

文章目录 前言一、redis二、Redisson1.引入库2. 分布式锁3. 锁自动续期 总结 前言 上篇文章介绍了Java中锁的应用,在SpringBoot单体应用中完全够用,但是SpringCloud微服务集群中就力所不及了。 我的使用场景是某些微服务应用中使用spring注解的形式来完成定时任务的功能,服务集…

深度学习系列59:文字识别

1. 简单文本: 使用google加的tesseract,效果不错。 首先安装tesseract,在mac直接brew install即可。 python调用代码: import pytesseract from PIL import Image img Image.open(1.png) pytesseract.image_to_string(img, lan…

规则持久化(Sentinel)

规则持久化 基于Nacos配置中心实现推送 引入依赖 <dependency><groupId>com.alibaba.csp</groupId><artifactId>sentinel-datasource-nacos</artifactId> </dependency> 流控配置文件 [{"resource":"/order/flow",…

基于MybatisPlus实现的代码生成插件

1. 前言 目前市面上基于Mybatis或MybatisPlus的代码生成器或插件有很多&#xff0c;本人前几年也开发了一款&#xff1a;基于SpringBoot微服务代码自动生成插件。之前的开发的这款插件底层使用的持久层框架是通用mapper&#xff0c;不是现在主流的MyBatisPlus&#xff0c;而且只…

每个学计算机同学都应该有个创业梦

推荐计算机专业必看的两部电影 经典记录片电影《社交网络》推荐理由豆瓣评分电影简介 德国犯罪喜剧《如何在网上卖迷幻药》推荐理由剧情简介 两部电影主角对比 经典记录片电影《社交网络》 纪录扎克伯格&#xff0c;7年时间&#xff0c;从一名大学生摇身变成亿万富翁的故事 推荐…

瑞_23种设计模式_桥接模式

文章目录 1 桥接模式&#xff08;Bridge Pattern&#xff09;1.1 介绍1.2 概述1.3 桥接模式的结构 2 案例一2.1 需求2.2 代码实现 3 案例二2.1 需求2.1 代码实现 &#x1f64a; 前言&#xff1a;本文章为瑞_系列专栏之《23种设计模式》的桥接模式篇。本文中的部分图和概念等资料…

基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 4.1 虚拟力优化算法 4.2 覆盖覆盖率计算 5.完整程序 1.程序功能描述 基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率&#xff0c;仿真输出优化前后的网络覆盖率&#xff0c;覆盖率优化收敛迭代曲线…

Linux系统——Nginx小总结

目录 一、影响用户体验的因素 二、网络连接——Apache/Nginx服务请求过程 三、I/O模型——Input/Output模型 1.同步/异步 2.阻塞/非阻塞 3.同步异步/阻塞非阻塞组合 四、Nginx用法 一、影响用户体验的因素 客户端硬件配置客户端网络速率客户端与服务端距离服务端网络速…

Programming Abstractions in C阅读笔记:p293-p302

《Programming Abstractions in C》学习第73天&#xff0c;p293-p302总结&#xff0c;总计10页。 一、技术总结 1.时间复杂度 (1)quadratic time(二次时间) p293, Algorithms like selection sort that exhibit O(N^2) performance are said to run in quadratic time。 2…

K线实战分析系列之九:顶底判断——流星和倒锤子线

K线实战分析系列之九&#xff1a;顶底判断——流星和倒锤子线 一、流星线二、倒锤子线三、总结流星形态和倒锤子形态 一、流星线 主要特征是实体比较小&#xff0c;位于低端位置&#xff0c;带着长上影线&#xff0c;就像流星划过天际时&#xff0c;拖着一个长长的尾巴&#xf…

【深度学习笔记】 3_13 丢弃法

注&#xff1a;本文为《动手学深度学习》开源内容&#xff0c;部分标注了个人理解&#xff0c;仅为个人学习记录&#xff0c;无抄袭搬运意图 3.13 丢弃法 除了前一节介绍的权重衰减以外&#xff0c;深度学习模型常常使用丢弃法&#xff08;dropout&#xff09;[1] 来应对过拟合…