一种基于特征值分布的波束赋形方案

该文分析了在不同角度扩展和DOA情况下的特征值分布,研究了在不同角度扩展环境下不同波束赋形算法的性能。在此基础上,提出了一种基于特征值分布的波束赋形方案。该方案根据信道的特征值分布自适应地采用不同波束赋形算法。仿真表明,该方案与PPPW(Per-Path Per-Weight)波束赋形算法性能相近,同时大大降低计算复杂度。     

CDMA系统中联合功率控制、波束赋形与多用户检测

应用功率控制、波束赋形和多用户检测可以有效地消除和减少CDMA系统中的干扰。本文结合波束赋形和多用户检测的特性，提出一种应用波束赋形增益和多用户相关矩阵的解相关算法。基于算法的复杂性，提出一种区分聚集用户进行多用户检测的的算法。由于波束赋形能够消减主瓣波束之外的多用户干扰，对聚集移动台采用解相关检测达到减少运算量和消除多用户干扰的目的。对算法进行了仿真分析，证明了本算法的优越性。     

60GHz无线通信系统中自适应扇区波束赋形算法研究

针对60GHz无线通信系统中波束赋形算法复杂度高的缺点,提出了一种自适应扇区级波束赋形算法(Self-adaption Sector,SAS)。该算法利用已知波束码本数目,结合实际信道情况自适应地生成扇区级码本数目,进而按照IEEE802.15.3c标准重新构造扇区级和波束级码本,根据信道状态信息,通过二维曲面搜索,最终得到用于收发双方通信的最优波束对。仿真结果验证了该算法的可靠性和有效性。与现有算法相比,提出的算法能够明显降低波束搜索的复杂度,减少赋形过程中信令传输和能量损耗。     

基于神经网络的波束形成

本文给出利用神经网络来实现智能天线的波束形成的方法。选取了适当的神经元数目，减少了训练时间。模拟输出的赋形结果与维纳(Wiener)解相吻合，并与传统算法进行性能比较，表明了该方案的有效性。     

IRS辅助毫米波MIMO系统波束赋形优化的低复杂度方案

智能反射表面(intelligent reflective surface,IRS)被认为是无线通信网络的前景技术之一。然而由于IRS无源波束赋形优化受到本身所具有的非凸恒模约束,现有工作在IRS辅助的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中的研究只能得到次优解且具有较高的复杂度。本文考虑一个单用户IRS辅助通信的毫米波MIMO系统,为了最大化频谱效率,优化通信接入点AP(access point)端有源和IRS端无源波束赋形矩阵。首先将有源和无源波束赋形矩阵解耦,得到AP的最优有源波束赋形解,将IRS无源波束赋形设计问题推导为一个非凸二次约束二次规划(quadratically constrained quadratic programming,QCQP)问题;采用低复杂度的连续闭式解(successive closed form,SCF)算法求解IRS无源波束赋形矩阵,为了衡量SCF算法性能,分析对比了现有的最优分支界定(branch and bound,BnB)算法。仿真结果验证了SCF算法在IRS相移连续和离散时均能在较低复杂...     

TD-LTE下行链路波束赋形技术研究

在波束赋形系统模型和算法准则的基础之上,给出一种相对传统特征值分解方法有一定简化的算法。该方法能够有效克服波束赋形过程中复杂度较大且会引起系统延迟的问题。根据TD-LTE系统物理层协议规定生成信号源并进行建模,通过搭建完整的赋形链路来获得波束赋形的加权系数。在多径衰落信道下,对传统的基于QR分解的特征值分解算法和简化算法进行仿真分析。结果表明：在相同的仿真条件下,简化后算法能够在保持一定精度的基础上,复杂度降低为原来的1/60。     

一种阵列天线赋形波束综合方法

给出一种基于反离散傅里叶变换阵列天线赋形波束的综合算法,综合后的阵列天线波束形状与预给的波束形状吻合较好,从而达到设计要求。该方法具有计算速度快、计算量小、计算数值稳定性好的优点。是一种阵列天线波束赋形的实用方法。     

基于MIMO系统最大合并机制的传输波束赋形

本文在充分考虑了算法复杂度和系统性能之间的折中关系后,提出一种在MIMO系统中基于MNC准则对信道矩阵的进行不断地合并得到一种近似于理想波束赋形的权向量的方法.仿真结果证明与信道矩阵单一值分解（SVD）的方法相比本文提出的波束赋形方法在保证传输性能趋于理想波束赋形性能的前提下大幅度减少算法复杂度.     

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。     

协作网络中基于中继选择的协作波束赋形算法

针对多中继网络中所有中继节点都参与协作的协作波束赋形方法,提出了一种基于选择的协作波束赋形算法。该方法将最小化系统中断概率作为目标,得到一个次优的中继节点选择门限,小于门限的中继节点被逐一剔除,从而保证了网络中的资源只分配给有用的中继节点,获得了分集增益。该选择方法需搜索次数和中继节点的个数相等,因此大幅降低了选择过程的复杂度。蒙特卡洛仿真表明,选择波束赋形算法可有效提高系统中断概率性能和网络能量效率。     

一种基于互相关神经网络的声呐盲波束形成方法研究

针对水声环境和水声信号的特点，提出了一种基于神经网络的声呐盲波束形成算法。该方法利用水声信号的循环平稳特性把波束形成权向量的求解问题转化为阵列接收信号互相关函数的奇异值分解问题；引入一种互相关神经网络求解阵列接收信号相关函数的奇异值，从而减小了运算的代价，可高效实现盲波束形成。提出的改进互耦Hebbian学习规则有效地提高了神经网络权值的更新速度，为问题的实时求解提供了有效的途径。该方法还能抑制噪声和干扰的影响，表现出较强的顽健性。仿真实验验证了算法的正确性。     

CDMA系统中一种反向链路自适应波束成形算法

在已有波束成形算法基础上,针对码分多址(CDMA)系统反向链路,给出相应智能天线信号模型及性能分析;并基于最大功率输出准则,采用幂法迭代计算,提出一种适合于高速环境的自适应波束成形算法.与原有一些算法相比,该算法仅计算解扩后信号的最大特征矢量,有效地降低了计算量,且性能稳定;可很好地应用于高速车载多径环境.计算机仿真结果表明在相同衰落情况下所提算法性能可接近于性能较好的码滤波法,但复杂度远低于后者,从而实现了以低的计算复杂度获得较好的系统性能.     

基于权值约束变换误差的虚拟阵列波束形成

针对内插变换应用于波束形成时,适用角度范围受限的问题,提出了一种利用权值约束变换误差的改进算法.该方法将权值和变换误差约束为近似正交的关系,在虚拟阵列接收信号的协方差矩阵上加载变换误差协方差矩阵,改善了变换误差过大时波束形成性能下降的问题.仿真结果表明,改进后的算法应用于大角度内插变换波束形成时,在干扰处仍能形成稳定的较深的零点,增加了虚拟阵列波束形成的输出信干噪比（Signal to Interference and Noise Ratio,SINR）.与现有方法相比,该方法增加了内插变换应用于虚拟阵列波束形成时的适用角度范围,且能够补偿阵列本身带来的误差,计算复杂度较低.     

利用信号功率谱密度的麦克风阵列噪声消除方法

本文研究了一种在背景噪声和干扰噪声存在的情况下基于麦克风阵列的噪声消除方法,具有准确的指向性。波束形成可以更好的获取指定方向的增强语音及抑制其它方向的噪声的效果。而现已存在的波束形成的方法处理后,增强之后的语音仍然会存在部分的干扰噪声。针对这样的问题,本文提出了一种利用信号功率谱密度比值的广义旁瓣消除波束形成方法来进一步实现对背景噪声和干扰噪声的抑制。此外,本文还进一步利用深度神经网络的方法,通过训练多目标函数下的掩蔽值结合最优改进对数谱幅度,做后置滤波可以更高效地对残留干扰噪声进行消除。本文中通过对比实验,比较了不同的基线方法,更好地验证了所提出算法的有效性。      

A hybrid envelope fluctuations reduction approach using multilayer neural network for MIMO-OFDM signals

One of the major drawback in multi-carrier signals is large envelope fluctuations i.e., high peak-to-average power ratio (PAPR). The objective of this paper is to propose neural network based active gradient project sequence, a computationally efficient hybrid method to reduce PAPR in multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing system without sacrificing BER performance. In this paper, a neural network based trained module of approximate gradient project scheme (AGP-NN) is combined in parallel with partial transmit sequence method. The Levenberg–Marquardt training algorithm is used to train neural network based AGP module. The simulation results show that the proposed technique not only outperforms other conventional techniques but also offers less computational complexity.     

切比雪夫函数型连接神经网络在信道均衡中的应用

本文提出一种基于切比雪夫函数型连接神经网络(CFLNN)的信道均衡方法。传统的前馈神经网络虽然能有效地解决信道均衡的问题,但具有计算复杂度过高,收敛速度慢等缺点。函数型连接神经网络通过对输入模式进行非线性扩展,可以不必使用隐层而不降低整体性能,从而极大简化了网络结构。同时,神经网络的学习方法得以简化,提高了收敛速度。本文采用可变尺度共扼梯度下降法(SCG)对该函数型连接网络进行训练。仿真结果表明了用切比雪夫函数型连接神经网络解决信道均衡问题的有效性。     

基于AdaBelief残差神经网络的超材料结构逆设计

基于深度学习的超材料器件设计得到了前所未有的发展,但在基于2维材料的反设计中,传统的人工神经网络难以解决在小采样空间内陷入局部最优值的问题,且随着结构的复杂性增加,需要耗费大量的计算成本.针对这些缺陷提出了一种基于AdaBelief优化算法的残差神经网络,选择基于石墨烯的多层交替薄膜结构的设计来验证该网络的有效性,采用...     

OFDM Link with a Better Performance Using Artificial Neural Network

In this paper, a scheme for reducing the peak-to-average power ratio (PAPR) primarily and bit error rate simultaneously in orthogonal frequency division multiplexing using feed forward artificial neural network is proposed and analyzed. The proposed scheme switches one or more null-carriers with data subcarriers to offer minimum PAPR and requires no channel side information during transmission. To reduce high computational complexity, a multilayer neural network with Levenberg–Marquardt training algorithm is used. The proposed scheme thus suits to supplement some of other PAPR-reduction methods with low rate hit and complexity.     

Software radio architecture with smart antennas: a tutorial onalgorithms and complexity

There has been considerable interest in using antenna arrays in wireless communication networks to increase the capacity and decrease the cochannel interference. Adaptive beamforming with smart antennas at the receiver increases the carrier-to-interference ratio (CIR) in a wireless link. This paper considers a wireless network with beamforming capabilities at the receiver which allows two or more transmitters to share the same channel to communicate with the base station. The concrete computational complexity and algorithm structure of a base station are considered in terms of a software radio system model, initially with an omnidirectional antenna. The software radio computational model is then expanded to characterize a network with smart antennas. The application of the software radio smart antenna is demonstrated through two examples. First, traffic improvement in a network with a smart antenna is considered, and the implementation of a hand-off algorithm in the software radio is presented. The blocking probabilities of the calls and total carried traffic in the system under different traffic policies are derived. The analytical and numerical results show that adaptive beamforming at the receiver reduces the probability of blocking and forced termination of the calls and increases the total carried traffic in the system. Then, a joint beamforming and power control algorithm is implemented in a software radio smart antenna in a CDMA network. This shows that, by using smart antennas, each user can transmit with much lower power, and therefore the system capacity increases significantly