基于径向基函数神经网络的波达方向估计和波束形成

摘要

空间谱估计技术,波束形成技术及零点技术是第三代移动通信标准TD-SCDMA中,智能天线的三个重要功能.空间谱估计主要研究在处理带宽内估计空间信号的到达方向(DOA).经典的MUSIC算法由于计算量大制约了它的实时性能.径向基函数神经网络(RBFNN)方法运算量小,有很好的实时性能.在实际应用中,天线阵列阵元之间存在互耦影响,必定影响阵元的输出信号.而径向基函数神经网络方法的输出受其基函数中心的影响,为了生成正确的基函数中心,有必要对神经网络的输入数据进行互耦补偿.首先利用矩量法(MoM)计算天线阵的广义阻抗矩阵,再使用直接数据域算法对神经网络的训练数据进行互耦补偿,神经网络训练完成后,神经网络用于实现波达方向估计.得到波达角后再利用波束形成技术和零点技术,形成指向目标用户并且抑制干扰.仿真结果表明该文的方法具有可行性.

目录

文摘

英文文摘

注释表

绪论

第一章阵列信号处理

1.1引言

1.2平面波与阵列

1.2.1等距线阵

1.2.2均匀圆阵

1.3阵列信号处理的统计模型

1.4 MUSIC算法

第二章径向基函数神经网络

2.1人工神经网络简介

2.2径向基函数神经网络基本原理

2.3径向基函数神经网络学习规则

2.3.1径向基函数中心和宽度的选取

2.3.2权系数的训练

2.4径向基函数神经网络实现DOA估计

第三章矩量法分析阵列天线阵元间的互耦

3.1矩量法简介

3.2互耦分析

3.2.1互耦的表示

3.2.2直接数据域自适应算法分析互耦影响

3.3互耦效应对波达方向估计的影响

第四章阵列方向图综合

4.1阵列方向图

4.2主波束自适应控制

4.3方向图零点自适应控制

第五章仿真结果及分析

5.1直线阵的方向图

5.2 RBF神经网络用于均匀圆阵实现DOA估计

5.3考虑互耦影响的RBFNN神经网络方法

5.4阵列方向图合成

结束语

致谢

在学期间发表的论文

参考文献