自适应波束形成是阵列信号处理领域中的两大重要分支之一,适用于快速变化信号环境下的干扰抑制,因其高增益性、高分辨率以及波束方向图控制的便捷性,被大规模的应用在雷达、声呐、通信与其他军事和民用领域。然而实际应用中许多误差会影响算法性能,其中最常见的为有限快拍与导向矢量误差两种情况,这两种情况均会导致波束形成性能急剧下降。因此,提升二者情况下波束形成的鲁棒性尤为重要。本论文研究了有限快拍与导向矢量误差两种情况下的鲁棒波束形成,主要工作分为以下三点:(1)有限快拍情况下的鲁棒自适应波束形成算法研究。为了应对有限快拍情况下算法性能下降问题,本文研究了一种基于改进加权空间平滑的鲁棒自适应波束形成算法。算法对加权空间平滑进行改进,利用特殊的子阵划分形式避免了对阵列先验信息的依赖,去除样本协方差矩阵中期望信号与干扰加噪声信号之间的相关性,同时采用导向矢量约束条件搜索信号子空间法估计期望信号导向矢量,以求得波束形成的最优加权矢量。该算法在有限快拍情况下有效地保证了鲁棒性。(2)导向矢量误差情况下的鲁棒自适应波束形成算法研究。为了应对导向矢量误差情况下算法敏感性问题,本文研究了一种改进干扰加噪声协方差矩阵重构与环不确定集约束导向矢量误差相结合的算法。算法将用于估计干扰协方差矩阵的区域缩小,提高了重构后干扰加噪声协方差矩阵的精度。与此同时,对导向矢量误差采用环不确定集建模,减少由导向矢量误差带来的影响。该算法有效解决了导向矢量误差情况下波束形成性能敏感性问题。(3)设计开发了基于LabVIEW的鲁棒自适应波束形成算法软件。首先通过LabVIEW中输入控件建立阵列模型中的参数,接着通过MATLAB Script节点调用MATLAB中关于波束形成的代码程序,将程序运行的结果通过LabVIEW中的XY波形图在前面板上显示。