随着全球通信业务的迅速发展，作为个人未来通信主要手段的无线移动通信技术引起人们极大关注。移动通信业务量的迅速增加和有限的频谱资源的矛盾日益突出。迫切希望提高通信系统的频谱利用率和容量。90年代以来，智能天线技术(smart antenna technology)作为解决这个矛盾最有希望的技术之一，受到了极大的关注。研究表明，在基于CDMA技术的第三代移动通信系统中使用多天线技术能够有效降低多址干扰，空时处理能够极大增加CDMA系统容量。其在提高频谱利用率方面的卓越表现，又使其成为第四代移动通信发展中炙手可热的课题。智能天线既可以应用于基站，也可以在移动终端上使用。尤其对于后者，在军事和应急通信领域中，其应用价值更大。但是，由于受到天线尺寸以及算法复杂度的限制，智能天线在通信系统中的应用研究大多是针对于基站。近年来，开始有一些学者展开了移动终端上的智能天线技术研究。研究中发现，在Ad Hoc这种不依赖于固定基础设施的网络移动终端中使用智能天线技术，能够大幅度地提高网络容量、降低干扰、提高通信质量，具有全向天线无法比拟的优越性。本论文重点研究了适用于Ad Hoc网络移动终端的波束形成技术、DOA估计算法和Ad Hoc网络运动模型以及适用于Ad Hoc网络移动终端的DOA跟踪预测算法。论文设计了一种结构简单、适合应用于Ad Hoc网络移动终端的混合型智能天线系统，提出了一种适合应用在Ad Hoc网络移动终端上的超分辨波束形成算法—BSRBA。该算法利用波达角估计的超分辩算法首先判断信号的来波方向，并启动可变移相器使来波信号移动至天线阵主瓣，当信号位于天线阵波束边缘时，信号接收功率的提高最大，从而有效地解决了信号位于波束边缘时接收效果差的问题。另外，当干扰信号与用户信号比较接近，夹角比较小时，算法也能够有效地将它们分离，确保用户信号的正确接收。提出了一种基于Butler阵，粗判和细判相结合的DOA估计算法。该算法通过驱动硬件可变移相器的角度变化来代替复杂的计算。从而迭代计算出信号的波达方向。与现时流行的DOA估计算法如MUSIC、ESPRIT算法相比，不需进行特征分解和特征值计算，算法复杂度明显降低，而且收敛速度快。非常适合应用于运算能力和功率受限的Ad Hoc移动终端上。将DOA估计算法扩展到360°平面内信号的波达方向估计，提出了一种基于改进的8单元Butler圆阵的DOA估计算法。并应用在DVB-T标准的2K模式中。提出了两种Ad Hoc网络运动模型：SMART个体移动模型和GSMART组移动模型。该模型不同于一般的线性模型，充分考虑Ad Hoc网络移动终端运动的各种情况综合设计而成，更符合实际情况。具有适用范围广、参数可调的特点。并可依据实际情况，对加速度等级进行扩展和收缩。提出了一种适用于Ad Hoc网络的移动终端DOA跟踪和预测算法，该算法不使用复杂的引导向量，不必增加额外的测量设备。更进一步地，我们使用了非线性的运动模型，更加符合Ad Hoc网络移动终端的运动规律。DOA跟踪和预测的精度和速度得到大大提高。