智能天线由一组固定的天线单元组成,通过改变各阵元信号的加权幅度和相位来改变阵列的方向图形状,具有测向和调零的功能,能够把主波束对准期望用户的入射信号,并自适应实时的跟踪信号,同时将零陷对准干扰信号,从而抑制干扰信号,提高信号的信噪比,改善整个通信系统的性能。智能天线实质上相当于一种空时滤波器,致力于空间资源的开发,它能识别信号的波达方向(DOA),并利用多个并行天线波束指向不同用户,从而实现在相同频率、相同时隙和相同码组上用户量的扩展,因此可以把智能天线看作空分多址(Spatial Division Multi-Access,SDMA),且SDMA与其它多址方式(FDMA, TDMA, CDMA)完全兼容,可以联合使用。波束形成的概念是指调整天线方向图使其能实现指向性的接收与发射,这是智能天线的目的所在,而自适应算法是波束形成的核心。选择什么样的算法进行调整波束方向图的自适应控制非常重要,原因是自适应控制的算法决定着暂态响应的速率和实现电路的复杂度。自适应算法种类繁多,比较常用的递归算法有基于时间参考的LMS算法,RLS算法等,使用入射信号中已知的训练信号作为参考信号进行波束赋形。本文对传统的LMS算法和RLS算法在模拟信道下进行了计算机仿真,分别得出了期望信号在迭代过程中的误差变化,期望信号和干扰信号在迭代过程中的增益变化,及迭代完成达到收敛后的天线方向图,分析了收敛速度及各项性能指标,并对二种算法做了性能比较。数字波束形成模块一般由二个主要的部分组成:一部分是以自适应算法为核心的最优权值产生网络;另一部分是以动态自适应加权网络构成的自适应波束形成网络。本文设计了一套包括这二部分的硬件实现方案,并在硬件环境下分别对LMS算法和RLS算法进行了实际性能测试。该方案主要由DSP和FPGA组成,根据其各自的特点,最优权值产生网络采用DSP实现,自适应波束形成网络采用FPGA实现。