在信号处理领域，尤其是雷达与声纳系统中，波束形成算法是极为重要的技术，用以提高信号检测能力与抗干扰性。传统的波束形成算法通常使用DSP（数字信号处理器）进行软件编程实现。然而，这种方法在处理速度和资源利用上存在一定的局限性。为了突破这些限制，研究者们开始将目光投向FPGA（现场可编程门阵列）。
FPGA是一种可以通过编程重新配置其逻辑功能的集成电路。与DSP相比，FPGA能够更高效地并行处理复杂的算法，从而显著提升信号处理速度，并优化资源利用，使之更适用于处理动态变化的海洋环境中的信号。因此，FPGA在波束形成算法实现中的应用显得尤为具有实用价值。
自适应波束形成算法，特别是最小均方（LMS）算法，在结构上具有简洁性，计算量相对较小，易于实现。LMS算法是自适应滤波器中的一种，用于信号处理中的自适应噪声抵消、回声抵消、自适应预测和线性预测等领域。其核心是根据误差信号自动调整滤波器的系数，以达到最佳的滤波效果。
波束形成系统可以被看作是一个时空滤波器，其中自适应波束形成系统可以采用无限冲激响应（IIR）和有限冲激响应（FIR）两种不同的结构。FIR滤波器相较于IIR滤波器具有可获得严格线性相位、非递归结构稳定性好、有限长度的冲激响应便于快速傅里叶变换（FFT）运算、设计方法灵活等优点。基于这些优点，本文提出了一种基于FIR滤波器结构的自适应波束形成算法，并采用时延最小均方（DLMS）算法进行实现。
DLMS算法是在LMS算法的基础上引入了一个延迟因子，这种算法可以在有限的采样周期内调整系数，而且即使在采样周期有限的条件下，通过引入延迟，误差梯度的变化可以被近似，从而保证了算法的收敛性。FPGA实现中，使用并行乘法器完成DLMS算法的计算，能进一步提高算法处理速度。
在硬件层面，FPGA内部的可编程逻辑块和存储元件（如触发器）可以组成强大的处理系统。这种设计允许系统设计师通过编程来重构FPGA内部结构，实现特定的逻辑功能，例如复数形式的乘加运算。特别是对于窄带信号的处理，FPGA可以利用循环移位流水乘加器和并行乘法器，实现高效运算，节约资源。
FPGA作为半定制电路，既有专用集成电路（ASIC）的性能优势，又能克服传统可编程器件的局限性。尽管FPGA一般比ASIC速度慢，功耗更高，但它们的可快速编程和低成本优势，使得FPGA在快速原型设计、迭代开发和中小规模生产中具有显著优势。
采用FPGA实现自适应波束形成算法，能够提升信号处理速度，节约资源，同时具备高度的灵活性和快速响应能力。这使得FPGA在面对动态复杂的信号处理任务时，能够提供比传统DSP更加优越的性能。随着FPGA技术的不断进步和成本的降低，其在雷达和声纳系统中的应用前景将变得愈加广阔。
