说明了麦克风阵列波束形成，以提取所需的语音信号在干扰占主导地位，噪声环境。这些操作有助于提高语音信号的感知或进一步处理的质量。例如，嘈杂的环境可以是交易室，麦克风阵列可以安装在交易计算机的显示器上。当交易计算机必须接受交易员的语音指令时，波束形成器操作对于提高接收到的语音质量和达到设计的语音识别精度至关重要。

模拟具有波束形成的点对点MIMO-OFDM系统。最近的无线标准(如802.11x系列)采用了多输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)技术的结合，以提供更高的数据速率。由于MIMO采用天线阵列，可以采用波束形成来提高接收信噪比，从而降低误码率。

说明了如何将数字波束形成应用于天线阵列接收的窄带信号。介绍了三种波束形成算法:相移波束形成器、最小方差无失真响应波束形成器和线性约束最小方差波束形成器。

说明了使用波束扫描、MVDR和MUSIC来估计到达方向(DOA)。波束扫描是一种形成常规波束并在感兴趣的方向上扫描以获得空间光谱的技术。最小方差无失真响应(MVDR)类似于波束扫描，但使用MVDR波束。多信号分类(MUSIC)是一种提供高分辨率DOA估计的子空间方法。对于这三种方法，输出空间谱的峰值表示接收信号的DOAs。在本例中，我们演示了如何使用波束扫描、MVDR和MUSIC来估计使用统一线性阵列(ULA)的舷侧角以及使用统一矩形阵列(URA)的方位角和仰角。

介绍了几种高分辨率到达方向(DOA)估计技术。介绍了MUSIC、root-MUSIC、ESPRIT和root-WSF算法的变体，并讨论了它们在由均匀线性阵列(ULA)天线接收的远场窄带信号源中的各自优点。

介绍如何在MIMO雷达中形成虚拟阵列有助于提高角度分辨率。它展示了如何使用相控阵系统工具箱™模拟一个相干MIMO雷达信号处理链。

简要介绍了时空自适应处理(STAP)技术，并举例说明了如何使用相控阵系统工具箱™将STAP算法应用于接收的脉冲。STAP是机载雷达系统中用于抑制杂波和干扰干扰的一种技术。

用广义互相关(GCC)和三角测量法确定宽带信号源的位置。为了简单起见，本示例仅限于一个二维场景，包括一个源和两个接收传感器阵列。您可以将这种方法扩展到两个以上的传感器或传感器阵列以及三维空间。

在嘈杂的环境中，由麦克风阵列接收的用于提取所需语音信号的波束信号。此Simulink®示例基于MATLAB®示例使用麦克风阵列对系统对象进行声波束形成。

在Simulink®中应用常规和自适应波束形成到天线阵列接收的窄带信号。信号模型包括噪声和干扰。本示例基于常规波束形成器和自适应波束形成器示例。

在Simulink®中使用波束扫描和最小方差无失真响应(MVDR)技术进行到达方向(DOA)估计。它是基于MATLAB®实例的到达方向估计与波束扫描，MVDR和MUSIC。

使用波束扫描来估计信号到达的方向。

利用和差单脉冲跟踪器连续估计信号到达方向。

使用差分波束形成形成线性差分麦克风阵列。

使用聚焦转向矢量为相控阵生成单元权值并计算阵列响应。

当一个天线阵列扫描一个角度时，可视化它的变化模式和覆盖图。天线阵列是使用天线工具箱™和相控阵系统工具箱™创建的。该阵列被设计成定向的，在xy平面上辐射，以在地理方位角上产生最大覆盖区域。发射和接收站点被创建并显示在地图上，当天线阵列被操纵时，模式和覆盖地图被显示出来。