演示LMS，RLS

资 源 简 介

演示LMS，RLS

详 情 说 明

LMS和RLS算法在自适应天线技术中的应用

在无线通信系统中，自适应天线技术通过动态调整辐射方向图来优化信号接收质量。LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）作为两种经典的自适应滤波算法，能够有效抑制干扰信号并补偿多径衰落。

关键技术实现原理 这两种算法都基于权值向量迭代： LMS采用梯度下降法，通过误差信号与步长参数的乘积来更新权值，计算简单但对步长敏感 RLS利用递归方式求解最小二乘问题，收敛速度快但计算复杂度较高

半功率波束宽度计算流程： 归一化天线方向图函数U(θ) 确定主瓣最大辐射方向θ_max 求解U(θ)=0.5时的θ值 将两侧半功率点角度差作为波束宽度

实际应用中，LMS适合实时性要求高的场景，而RLS更适用于需要快速收敛的场合。通过动态调整天线阵列的加权系数，这两种算法能显著提升移动网络的抗干扰能力和信号接收质量。