X=(x1，x2，…，xM)T (10)

Wi为多加权系数，写成

W=(Wl，W2，…，WM)

其中，W1=1，阵列输出为

Y=WTX十XTW (12)

选择(W2，W3…，WN)T的最佳值，使阵列输出E［|y|］最小。因而从物理意义上就可想象出，它的波束图将在干扰方向引入零陷，且干扰越强引人的零陷越深，其相应的最佳输出最小。这就是功率倒置意义所在。

阵列输出功率Poup。可表示为［3］

 
加上约束条件WTSo=1构成拉格朗日函数
 

取公式(2)～(12)的梯度，令

即得最佳加权矢量

式中：为输入矢量X的自相关矩阵，上标*表示共轭，上标T表示矩阵转置，入是拉格朗日乘子系数。

最小输出功率为
 
式中：X'为阵列可调部分的输入矢量，Z为X'与固定支路输入x．的相关矢量，而R'为X'的相关矩阵，故Rxx可表示为分块矩阵

式中：P1为固定支路的输入功率。最佳权矢量可表示为 
 
其中 为阵列可调部分最佳加权矢量。

将式(5)，式(19)，式(20)代入式(14)得

展开可得
 
即功率倒置自适应算法的最佳加权矢量方程。
3仿真及实现

用DSP实现天线权值的实时更新，目前DSP应用程序的开发多采用高级语言和高级语言混合编写。功率倒置算法的Matlab仿真结果见图2。

图2，3表示当期望信号为(15°，30°)，在不同水平角和仰角，存在3个干扰信号的仿真结果，这3个干扰信号方向分别为：(10°，25°)，(40°，180°)，(75°，300°)，可以看到，3个方向上的干扰信号都被衰减到很小，这也说明算法的有效性。

采用智能天线技术后，系统能在几毫秒时间内在干扰方向上形成方向图零点，从而有效抑制脉冲干扰对信号接收的影响，极大地提高了信号的接收性能。