一种基于相异度的接收天线选择算法

对于多输入多输出系统天线选择算法而言,穷尽搜索算法能够达到最优的性能,但包含较多矩阵运算,计算复杂度较高。而传统基于相关度和相似度的天线选择算法虽具有较低计算量,但损失了较大的容量性能。针对这一问题,以容量性能为目标,提出了基于相异度的接收天线选择算法,分析了不同相异度下所提选择准则对系统性能的影响。与传统相关度和相似度天线选择算法相比,所提算法有效降低了计算复杂度,改善了系统的容量性能,仿真结果表明:所提算法具有较好的系统性能,适用于实时通信系统。     

基于特征空间的MIMO天线选择算法

多输入多输出(MIMO)系统中多天线阵元(MEA)的使用增加了硬件成本和信号处理负担,而天线选择技术能够在损失MIMO性能很小的条件下大幅度降低硬件需求.在最大化信道容量的准则下,提出了一种基于信道状态信息(CSI)特征空间的渐消算法及相应的启发式简化算法,并说明了简化算法等价于特征空间矩阵上的基于范数的选择(NBS)算法.仿真实验表明,在接收天线选择个数大于发送天线个数的条件下,两种算法达到的中断容量接近最优选择算法,且计算时间较小.     

二进制猫群算法在大规模MIMO天线选择中的应用

在多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术平衡了系统的性能和硬件开销,但大规模MI-MO系统收发端天线选择复杂度问题一直没有得到很好的解决.基于信道容量最大化的准则,采用两个二进制编码字符串分别表示发射端和接收端天线被选择的状态,提出将二进制猫群算法(BCSO)应用于多天线选择中,以MIMO系统信道容量公式作为猫群的适应度函数,将收发端天线选择问题转化为猫群的位置寻优过程.建立了基于BCSO的天线选择模型,给出了算法的实现步骤.仿真结果表明所提算法较之于基于矩阵简化的方法、粒子优化算法具有更好的收敛性和较低的计算复杂度,选择后的系统信道容量接近于最优算法,非常适用于联合收发端天线选择的大规模MIMO系统中.     

大规模MIMO相关信道下的联合天线分组和天线选择

在大规模多输入多输出系统中,针对密集部署的大型天线阵列之间的强相关性会抑制天线选择增益效果的问题。在系统下行链路场景下建立空间相关信道模型,提出了基于天线分组的天线选择算法。根据瞬时信道相关矩阵将天线阵列划分为若干组,保证各组内天线之间相关性较强。在完成天线分组的基础上,基于信道矩阵列范数准则在各组发射天线与接收天线之间构成的子信道矩阵中选择天线,进而构造有效发射天线与接收天线之间的信道矩阵。仿真分析了所提天线选择算法对系统遍历和速率的影响,结果表明,在基站天线数为32、接收天线数为2、选择天线数为2、天线相关因子为0.9的假设下,当信噪比为10 dB时,与基于相邻天线分组的天线选择算法相比,所提算法使系统和速率约提高了27.5%,且所提算法若要与最优天线选择算法达到相同的和速率,仅需将其信噪比提升1～2 dB即可。     

基于矩阵特征值分解的MIMO天线选择算法

天线子集选择技术是一种有效的低代价且能够获得MIMO好处的技术.文中提出了一种基于矩阵特征值分解的天线选择算法以最大化信道容量,它将大的搜索空间分成若干小区间,在较小的搜索空间中采用穷举法.分析了所提算法及相关算法的计算复杂度.仿真实验表明,该算法能够获得接近穷举法的中断容量性能而且具有较低的计算复杂度.     

60GHz 室内信道下一种快速天线选择算法

传统的基于信道容量最大化准则的天线选择算法虽然使信道容量达到了最大化,但是计算复杂度很高。针对计算复杂度高的问题, 提出了一种基于Doolittle-QR 分解的低复杂度天线选择算法。该算法基于Doolittle-QR 分解,可以快速选择出使系统容量最大化的天线。与传统的天线选择算法相比,该算法的计算复杂度不仅有效地降低了, 而且容量性能相近。在60GHz 室内信道下,仿真实验结果表明, 该算法具有良好的容量性能,优于随机天线选择算法,接近最优天线选择算法。     

MIMO系统中最大化信道容量的联合发射与接收天线选择算法

基于对信道容量公式的分析,得到了增加一对发射与接收天线时信道容量增量的表达式,通过对该表达式的分析简化提出了当发射端与接收端射频链路数相同时的低复杂度联合发射与接收天线选择(JTRAS)算法.仿真结果表明新算法在计算复杂度较低的条件下性能优于目前存在的其他算法,与最优算法接近.     

基于Householder变换的快速天线选择算法

基于符号误码率准则的天线选择技术可以有效地提高空分复用系统的传榆性能,降低系统成本.但同时其对算法的实时性、快速性提出了更高的要求.以往天线选择算法通过奇异值分解来得到天线子集次最优解,计算量大、计算复杂度高.针对这一问题,对空分复用系统的信噪比边界特性进行了深入分析,提出了基于递推Householder-QR分解的天线选择算法.与传统算法相比,该算法降低了计算量的同时提高了系统的传输可靠性,改善了空分复用系统的性能.仿真结果表明:该算法具有良好的性能,并适用于实际相关信道传播环境.     

基于最大比合并的MIMO分集系统递增天线选择算法

MIMO分集系统天线选择技术可以在不增加系统射频链路的情况下,达到与全天线几乎相同的分集增益.针对发送端采用最大比发送,接收端采用最大比合并的MIMO分集系统,提出了一种递增天线选择方法,每次增加一根天线,并使得它与已选出的天线结合起来具有最大的信噪比增益.相对于对所有可用天线集进行遍历的最优算法,它减小了需要搜索的范围和每次搜索的计算量,降低了复杂度;相对于功控天线选择算法,它考虑了新增天线与已选出天线集之间的相关性,改善了性能.仿真结果表明,在误比特率、信道容量和信噪比增益方面,此算法和最优算法性能相近,且不随可用天线数和选出天线数的改变而改变.     

联合天线选择与用户调度的大规模MIMO系统能效优化算法

在大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output,MIMO）系统中,合理的天线选择、用户调度以及用户功率分配方案,对提升系统能效、节省资源成本有着重要的作用. 针对大规模MIMO下行链路通信场景,基于能效最大化准则,提出了一种联合天线选择、用户调度以及功率分配的低复杂度优化算法. 首先,针对天线选择和用户调度问题,结合递增递减的选择思想,以最大化系统能效为目标,对天线和用户进行双向交替搜索;其次,对于搜索过程中的用户功率分配问题,采用分式规划理论和拉格朗日对偶算法得到最优能效功率的闭式解,三个参数进行迭代优化,从而得到系统最优能效. 仿真结果表明,本文所提算法不仅具有低复杂度而且具有较好性能,能够有效降低大规模MIMO系统的能耗.     

基于微遗传算法的天线阵列布阵技术

天线阵列的优化设计是电子系统设计中的一个十分重要的环节。天线阵列布阵是否合理对通信系统的性能具有至关重要的影响,对性能指标起着决定性的作用。将微遗传算法应用到天线阵列的优化设计中,突破常规布阵技术对最小阵元间距、最大阵列口径等的严格限制。通过将算法应用到实际工程上,证实了该算法酮肴效性和适用性。     

基于TDRSS阵列天线的目标跟踪算法

采用基于跟踪与数据中继卫星系统构建的天地一体化遥测、跟踪与指挥系统,不仅能有效地提高遥测、跟踪与指挥的覆盖率、定轨精度、飞行器全程测量和对多目标的同时遥测、跟踪与指挥能力,而且能够完成各类对地观测卫星的高速实时数据回传的任务。与常规的测控系统不同的是,中继星的遥测、跟踪与指挥是在地球这一复杂的背景环境下进行的,因而会受到各种各样的干扰。采用阵列天线对目标进行自适应跟踪可以实现空域滤波,使信号得到加强,干扰得到抑制。采用Matlab软件仿真了中继星对目标星的跟踪过程,并对两种经典的自适应跟踪算法（LMS,DMI）进行了研究。通过分析信号干扰比的变化,比较两种算法的跟踪性能。     

一种基于遗传算法的阵列天线方向图综合

基于排序的实数码遗传算法实现对阵列天线方向图综合,并对遗传参数作了一些改进.该算法使得搜索效率有很大的提高,有效避免了早期收敛.通过计算机仿真实验,该算法成功地实现了阵列天线的方向图综合.通过对阵列天线的阵元电流幅值进行优化,同样可以达到传统方法所能实现的效果.良好的仿真结果体现了遗传算法在阵列天线方向图综合中的优越性能.     

Antenna Pattern Correction Technique Based on an Adaptive Array Algorithm

An antenna pattern correction technique is presented that is based on an adaptive array algorithm. In the method, the antenna pattern of the antenna under test (AUT) is measured several times at different positions in the quiet-zone. The corrected antenna pattern is obtained by taking a weighted average of the measured patterns. An array synthesis algorithm is employed for obtaining the averaging weights at each rotation angle of the AUT. The weights are adapted specifically for a given AUT. The adaptive array correction technique is demonstrated in a hologram based compact antenna test range (CATR) at 310 GHz with both a synthetic antenna and a physical test antenna. For verification, the accuracy provided by the adaptive array correction technique is compared to that provided by uniform weighting.     

利用模拟退火算法校正阵列天线通道失配

基于特征值分解的高分辨率DOA估计MUSIC算法，在理想情况下性能很好，但是系统误差会严重影响其性能，使其分辨率下降。文章基于子空间基本原理，提出一种利用模拟退火算法精确估计通道增益的方法。该方法的优点是只需要一个辅助信号源，算法稳健性较好，并且适用于任意形式的天线阵。大量的计算机模拟结果证实了这种方法的有效性。     

基于遗传优化的天线阵元LMS改进算法

最小均方（LMS）算法是自适应阵列天线中得以广泛应用的阵列天线加权算法。提出了一种基于遗传优化的LMS改进算法,该基于遗传优化的最小均方（GA—LMS）算法充分结合了遗传算法的并行处理和全局搜索的优点。实验结果表明,与传统的LMS算法相比,GA—LMS算法具有良好的收敛性能,并可更好地抑制干扰信号,有效改善自适应阵列天...     

基于阵列天线的多波束形成

多波束天线是利用一副天线产生多个波束。由于有源多元阵的出现和发展,有源多元阵天线有望在将来的各个领域中得到广泛应用。介绍了3种常用的阵列天线特点,并对其形成的波束情况进行了比较。     

基于遗传算法的阵列天线综合及分析

随着科技的进步,现代无线通信系统对天线提出了更高的要求,传统方法难以解决多约束条件下的阵列综合问题。遗传算法是一种典型的全局优化算法,通过将其与传统的谢昆诺夫法相结合,对一个给定方向图主瓣及零点位置的一维线阵进行了综合,得到了较优解。并针对综合过程中的各个关键环节进行了分析,指出了遗传算法应用于阵列天线综合时存在的一些问题。     

基于模式搜索算法的仅相位加权相控阵天线波束赋形

仅相位加权的波束赋形技术在相控阵天线中有着广泛的应用,本文提出了一种利用模式搜索算法进行仅相位加权的相控阵天线波束赋形技术。该算法对初始相位分布没有严格要求,任意取值的初值都可以得到较为理想的结果。恰当的选取算法的初始步长和计算精度,可以有效降低迭代步数,缩短计算时间。最后,本文详细讨论了模式搜索算法在两种波束赋形中的应用。     

多智能体强化学习飞行路径规划算法

为了减轻现代空战中大量信息处理给飞行员带来的负担,同时为了实现无人机航路自主规划,提出了一种基于多智能体强化学习理论的飞行路径规划算法.该算法采用多智能体强化学习的方法,采用两个功能不同的智能体,分别对应局部和全局路径规划.该算法对状态和动作空间进行划分和抽象,有效地减少了状态的数量,解决了强化学习维数灾难的问题.最后用Matlab对此算法进行了数字仿真,验证了算法的可行性,仿真实验结果显示该算法收敛速度快,能够解决飞行路径规划的任务.