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针对智能天线领域的关键技术--波达方向估计、信源归属(多径传播下哪些多径信号属于哪个信号发射源)估算算法及自适应滤波算法中存在的精度不高、低信噪比环境下算法性能急剧衰落及收敛速度和稳态误差难以调和等问题,本文进行了有益的探索,对均匀圆阵相干信号波达方向估计算法、循环平稳信号下的信源归属估算算法及自适应滤波变步长LMS算法对智能天线阵列信号处理算法展开了研究,主要工作概述如下：1、针对提高均匀圆阵接收信号波达方向(Direction Of Arrival, DOA)判定算法的精度,本文算法将接收信号数学模型在Z轴和X轴方向分别进行虚拟平移,构造两个包含接收信号DOA信息的满秩Toeplitz矩阵,达到相干信号解相干的目的。先后根据Z轴、X轴方向旋转因子特性的不同,先得出信号俯仰角的估计值,再得出方位角的估计值,完成二维波达方向的判定。仿真结果验证了该算法对于相干信号DOA判定的正确性,而且对于强相干和低信噪比的入射信号DOA也能有效区分和判定。2、在多径信号波达方向已知的情况下,提出了一种基于多循环频率时延估计的信源归属估算算法。因为信源归属估算和多径信号的时延估算息息相关,为了提高信源归属算法的性能,首先提出了一种基于多循环频率线性加权循环相关函数的时延估计算法,该时延估算算法通过对其它循环频率中有用信号的利用,解决了传统单循环频率时延估算算法中低精度的难点,进而提高了信源归属算法的精度。仿真实验及结果分析了该算法的各项性能,验证了该算法的有效性和高效性。3、在信号波达方向已知的情况下,提出了一种基于修正后的正割余弦积分函数的变步长LMS (Least Mean Square)算法。该算法针对调和LMS算法中收敛速度和稳态误差之间的矛盾,利用误差相关值调节LMS算法中的参数,使得算法在迭代初期有一个比较大的步长,以确保较快的收敛速度,而在算法进入稳态后,有一个比较小的步长,确保较小的失调误差,在收敛速度和稳态误差之间达到了一个相对比较好的平衡。通过理论分析和MAIL AB实验仿真,其结果表明,新的变步长LMS算法在收敛速度、稳态误差及抗干扰性能方面较其他算法均有很大提高,尤其在噪声波动抑制方面。