写一个基于线阵的LMS自适应旁瓣对消算法

好的，以下是基于线阵的LMS自适应旁瓣对消算法的代码：

import numpy as np

def lms_beamforming(signal, interference, num_antennas, num_iterations, step_size):
    # 初始化权重向量
    w = np.zeros(num_antennas)
    
    # 创建线阵矩阵
    A = np.zeros((num_antennas, num_antennas))
    for i in range(num_antennas):
        for j in range(num_antennas):
            A[i,j] = np.exp(1j * 2 * np.pi * i * j / (num_antennas - 1))
    
    # 对输入信号和干扰信号进行线性变换
    x = A.dot(signal)
    d = A.dot(interference)
    
    # 迭代更新权重向量
    for i in range(num_iterations):
        # 计算预测值
        y = np.dot(w, x)
        
        # 计算误差
        e = d - y
        
        # 更新权重向量
        w += step_size * e * np.conj(x)
    
    # 返回权重向量
    return w

其中，`signal`是信号的输入向量，`interference`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。