论文题目: 无线通信智能天线算法的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 电磁场与微波技术
作者: 孙绪宝
导师: 钟顺时
关键词: 智能天线,自适应,波束形成,波达方向,功率控制,信号分离,神径网络
文献来源: 上海大学
发表年度: 2005
论文摘要: 智能天线已成为未来无线通信关键技术之一,它结合了天线阵技术与信号空时处理,在系统设计中增加了空时处理的自由度,改善了系统性能,增加了系统容量及频谱利用率。本论文主要是对CDMA(码分多址)、OFDM(正交频分多址)无线通信系统中智能天线的自适应算法、特别是对采用神经网络的自适应算法进行了较全面的研究与仿真,全文主要包含如下四方面工作。 首先,对智能天线自适应波束形成的几种非盲算法作了仿真研究,比较了它们的性能及各自的使用特点。并对CDMA系统中自适应盲波束形成的算法作了进一步的改进,降低了算法的复杂度,抑制干扰效果较为满意。同时,对CDMA系统中的自适应功率控制算法作了数值仿真,与传统的方法作了比较。对OFDM系统提出将空时编码与自适应功率控制技术相结合,给出了仿真结果,提高了分集增益和自适应增益。 其次,采用MMUSIC算法对宽带相干源进行了DOA(波达方向)估计,采用求平均值的方案以增强空间谱的估计精度。特别是,提出了用径向基神经网络进行DOA估计,给出了模拟结果,证明了有效性。 第三,采用自适应神经网络方法处理非线性噪声,获得的信号波形与源信号吻合较好。在自适应盲信号分离中,采用了观测信号预白化处理,然后调整分离网络权值,使得分离网络的输出分量之间尽可能独立。获得了较为理想的源信号。 第四,利用径向基函数神经网络来实现无线通信中智能天线的波束形成,利用了信号相关阵的对称性,仅考虑相关阵中的部分元素作为网络的输入量,计算量较小,且具有收敛快且准确的优点。为了进一步地提高神经网络的泛化力,提出了基于径向基神经网络在线学习的波束形成方法,由此构架的神经网络的泛化力较为显著。
论文目录:
第一章 绪论
1．1 引言
1．2 智能天线的研究状况
1．3 智能天线技术
1．3．1 智能天线模型
1．3．2 智能天线在CDMA系统的应用
1．3．3 基于神经网络的智能天线研究
1．4 本文的研究内容和主要贡献
第二章 自适应波束形成算法的比较研究
2．1 引言
2．2 自适应波束形成非盲算法的比较
2．2．1 LMS算法
2．2．2 SMI算法
2．2．3 RLS算法
2．2．4 性能比较
2．3 自适应波束形成盲算法的研究
2．3．1 引言
2．3．2 CDMA系统中自适应盲波束形成的研究
2．3．2．1 模型
2．3．2．2 改进的方案
2．3．2．3 仿真结果
2．4 小结
第三章 自适应功率控制的研究
3．1 自适应功率控制
3．1．1 算法方案
3．1．2 数值仿真
3．2 OFDM系统的自适应发射功率控制
3．2．1 模型
3．2．2 比特分配算法
3．2．3 模拟结果
3．3 小结
第四章 基于MUSIC和神经网络的波达方向估计
4．1 引言
4．2 MUSIC算法介绍
4．3 修正的MUSIC的仿真
4．4 MMUSIC算法用于宽带源相干源波达方向的估计
4．4．1 建立模型
4．4．2 数值模拟
4．5 基于神经网络的DOA估计
4．5．1 聚类方法
4．5．2 网络训练
4．5．3 模拟结果
4．6 小结
第五章 基于神经网络的噪声消除和盲信号分离
5．1 引言
5．2 基于神经网络的非线性噪声消除
5．3 盲信号分离原理
5．4 基于神经网络的盲信号分离
5．4．1 信号的白化处理
5．4．2 分离层权调整
5．4．3 仿真结果
5．5 小结
第六章 基于神经网络方法波束形成的研究
6．1 引言
6．2 基于神经网络方法波盲束形成
6．2．1 理论模型
6．2．2 仿真结果
6．3 在线学习的神经网络波束形成器
6．3．1 网络训练
6．3．2 模拟结果
6．4 小结
第七章 结束语
参考文献
作者在读期间发表及己完成的论文
致谢
发布时间: 2005-09-16
参考文献
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