%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%LMS算法抗干扰%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% count=1000; N=10; %滤波器系数为10 Num_iteration=count; % 迭代次数 M=10; %滤波器阶数 un=input_main1; dn=input_aux1; lamda_max = max(eig(un*un.'));%收敛常数 un=un.'; dn = dn.'; mu = 2*(1/lamda_max);%步长 w = zeros(10,Num_iteration); % 滤波器系数的初始值 en = zeros(1,Num_iteration); % 误差信号的初始值 yn=zeros(1000,10); for k = M:Num_iteration U = un(k:-1:k-M+1); % un(1000*10) U(10*10) yn(k,:) = w(:,k)'*U; % (10*1)'*(10*10) en(k) = dn(k)-yn(k); % 误差信号 式（4.4.7） en是每一次迭代后产生的误差 w(:,k+1) = w(:,k)+mu*U*conj(en(k));% 滤波器权向量的更新方程 式（4.4.8） conj 共轭 w权值更新 end。修改这个程序，使其成为基于线阵的LMS自适应旁瓣对消算法

好的，以下是修改后的基于线阵的LMS自适应旁瓣对消算法MATLAB代码：

function w = lms_beamforming(input_main, input_aux, num_antennas, num_iterations, step_size)
% 滤波器阶数
M = num_antennas;

% 初始化滤波器权值向量
w = zeros(M, 1);

% 创建线阵矩阵
A = zeros(num_antennas);
for i = 1:num_antennas
    for j = 1:num_antennas
        A(i,j) = exp(1i * 2 * pi * (i-1) * (j-1) / (num_antennas - 1));
    end
end

% 对输入信号和干扰信号进行线性变换
x_main = A * input_main;
x_aux = A * input_aux;

% 迭代更新权重向量
for k = M:num_iterations
    % 提取当前时刻的输入信号
    u = x_main(k:-1:k-M+1);
    
    % 计算预测值
    y = w' * u;
    
    % 提取当前时刻的干扰信号
    d = x_aux(k);
    
    % 计算误差
    e = d - y;
    
    % 更新权重向量
    w = w + step_size * conj(u) * e;
end
end

其中，`input_main`是主信号的输入向量，`input_aux`是干扰信号的输入向量，`num_antennas`是线阵的天线数量，`num_iterations`是迭代次数，`step_size`是步长。函数返回一个权重向量`w`，可以用于对输入信号进行旁瓣对消。