自适应波束形成技术是阵列信号处理的核心，已经得到了广泛应用。它是利用接收的有用信号和干扰与噪声信号空间谱的不同，提取出期望信号。随着通信技术的快速发展，各种有意或无意的电磁干扰也在加剧，为使通信设备在各种环境下都能正确收发有用信号，发展有效的抗干扰技术也就成为了本文研究重点。　　在深入研究自适应波束形成技术的基础上，本文依据是否需要发射参考信号，从非盲和盲自适应波束形成技术这两个方面进行了详细研究。针对现有的几种典型非盲算法和盲算法存在的问题，提出了自己的改进方法。　　文中简述了自适应波束形成的相关理论知识以及信号的循环平稳特性，以此为基础对目前已提出的SMI算法、CAB类算法和SCORE类算法的优缺点做了详细分析。　　在实际应用中，循环频率误差会导致 CAB类算法性能急剧下降或失效，为有效改善这个弊端，本文提出了一种自适应遗忘因子循环平稳波束形成算法。该算法可以根据周围环境的变化自适应调整遗忘因子的大小，纠正循环自相关矩阵的误差，从而求出最佳权值，进而输出最大SINR以及形成良好的波束图。本文提出的改进算法还可以有效改善已有改进算法在循环频率误差较大时，性能依旧下降或失效的问题。不同参数环境下的仿真结果验证了该改进算法的实用性和有效性。　　针对循环频率误差的问题，本文还提出了一种利用群体智能优化算法进行解决的方法，即利用爆炸搜索的烟花算法优化 CAB类算法。文中详细介绍了烟花算法的基本原理，借助烟花算法的全局寻优能力，能够有效解决循环频率误差对 CAB类算法性能的影响。仿真结果验证了该改进算法的实用性和有效性。　　为改善传统 SMI算法形成的波束图容易发生畸变以及难于在工程实践中应用的问题，本文提出了一种遗传矩阵伴随求逆算法。本文推导了该算法的详细理论，之后对其进行了计算机仿真验证。然后详细介绍了该算法利用FPGA实现的系统组成和具体实现方案，依据给定的性能指标对系统各个模块进行联调和测试，验证遗传矩阵伴随求逆算法的可行性、可靠性。最后根据测试情况对系统结构进行优化和改进，同时将该算法的FPGA实现应用在某型北斗二代卫星导航抗干扰系统上。仿真和实际使用情况都验证了改进后的算法具有极好的实用性。