最近關注的公衆号提到了從事移動通信、衛星通訊等領域的FPGA、ASIC、信号處理算法等工程師可能需要關注的技術，有LMS算法、RLS算法、LCMV算法、SAR圖像處理，以下做了一些基礎的調研：
1 LMS算法：
LMS（Least Mean Square最小均方）算法可認為是機器學習裡面最基本也比較有用的算法，。DSP上的實作，主要使用C語言。
LMS算法是一個搜尋算法，假設w從某個給定的初始值開始疊代，逐漸使J(W)朝着最小的方向變化，直到達到一個值使J(w)收斂。
2 RLS算法：
RLS（Recursive Least Square遞推最小二乘法）算法，是最小二乘算法的一類快速算法，是自适應濾波器的原理，可以用FPGA實作。一個廣泛的共識是RLS 算法的收斂速度和跟蹤性能都優于 LMS 算法，所付出的代價是需要更複雜的計算 。
優點：RLS自适應濾波器提供更快的收斂速度和跟蹤性能。
缺點：由于RLS 使用了自相關矩陣的逆矩陣的遞推，是以，一旦輸入信号的自相關矩陣接近奇異時RLS 的收斂速度和跟蹤性能會嚴重惡化 。
3 LCMV算法：
LCMV（Linearly constrained minimum variance線性限制最小方差準則算法，）在對有用信号形式和信号來向完全未知情況下，在某種限制條件下使陣列輸出的方差最小。為了消除陣列方向圖在期望信号出現零陷，采取多個線性限制的方式來強制接收期望信号。
有個2020年的專利，一種基于FPGA的用于無人機GPS天線的抗幹擾方法與流程
文檔序号：23099863釋出日期：2020-11-27，其中用到了。
4 SAR圖像處理：
SAR是合成孔徑雷達（synthetic aperture radar）的簡稱，。
。
，是以有SAR噪聲分布特性、相幹斑噪聲抑制、圖像邊緣提取、圖像分割分類、圖像目辨別别等技術。
汽車SAR的潛力巨大，但是要降低計算成本。
幾年前有一篇論文《》， 是用，對多普勒相位定點求解，結果與MATLAB雙精度理論資料進行對比，驗證了精度有效性。