随着高质量通信需求的不断增加,智能天线逐渐进入研究人员的视野,经过几十年的研究与发展,该技术已成为当今主要的通信技术手段之一。自适应波束赋型技术作为智能天线的关键技术之一,它根据自适应算法准则更新波束赋型网络的加权矢量,最终可在智能天线系统中形成感兴趣的辐射方向图,也就是将期望信号对准用户方向而零陷对准干扰源。并且,由于在深空(星间)通信环境下,频谱资源十分有限且需要较好的抗干扰能力,因此本文研究的星载智能天线设计对于星间通信具有重要意义。本文主要研究的内容是自适应波束赋型技术。首先介绍了智能天线的研究背景、发展状况以及星载天线对于智能天线系统的需求。对全文研究内容做了阐述,具体工作内容做了详细的安排。接着,介绍了星载相控阵天线的发展概况以及波束扫描的原理,为下文的自适应算法的数学模型做了铺垫。根据一维均匀线阵波束扫描原理,仿真得到了不同阵列性能参数下的以阵因子的极化方向图并对其进行分析。并且利用蒙特卡洛方法,对幅相误差下的相控阵辐射特性进行了分析。再者,对智能天线系统的基本概念、分类、基本结构以及工作原理进行了阐述。着重介绍了主流的自适应波束赋型准则,如最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)准则、最大信干比(Max Signal-to-Interference Ratio,MAX-SIR)准则、最小方差(Minimum Variance,MV)准则和最小二乘(Least Square,LS)准则并对其进行了论述与推导,根据代价函数、最优权值以及各个准则的优劣等方面进行了比对。然后,基于上述的波束赋型准则,阐述了几种传统的自适应算法,例如(Least Mean Square,LMS)算法、(Recursion Least Square,RLS)算法等,利用MATLAB语言分别对以上算法进行了仿真试验,仿真结果显示,采用LMS算法的波束赋型网络能够有效地输出期望信号的波形;LMS算法的收敛速度要慢于RLS算法;该两种算法都能有效地接收期望信号并抑制干扰源。由于许多自适应波束赋型算法都需要提前获得信号入射的角度,因此必须对波达方向(Direction of Arrival,DOA)进行估计,这使得到达角估计显得尤为关键。为此,本文讲解了几种主流的到达角估计算法如Bartlett估计方法、Capon估计算法以及多重信号分类(MUltiple SIgnal Classification,MUSIC)估计算法。采用MATLAB语言对这些到达角估计算法进行了编程仿真,通过仿真计算分别获得了它们的空间伪谱并且对其谱估计的性能做了分析与比较,证明MUSIC到达角估计算法能够在干扰源上形成零陷,有效地抑制了干扰并消除了噪声。