TD-SCDMA中基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的波達(dá)方向估計(jì).pdf

1、智能天線技術(shù)是第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一，也是當(dāng)前通信技術(shù)中的研究熱點(diǎn)。在頻譜資源日益擁擠的情況下，智能天線利用陣列天線和陣列信號(hào)處理技術(shù)將通信資源由傳統(tǒng)的頻域、時(shí)域擴(kuò)展到空域，對(duì)提高系統(tǒng)容量具有巨大潛力。由于引入空分多址的概念，通過(guò)用戶空間位置的差異對(duì)其進(jìn)行分離。各用戶的波達(dá)方向(DOA)作為反映用戶空間位置的重要參量，不但可以用作下行的波束形成，而且還可以用來(lái)定位，因此DOA估計(jì)在智能天線中的角色尤為重要。
　　 傳統(tǒng)

2、的DOA算法由于大多采用矩陣分解等技巧，因而所需運(yùn)算量大，不易實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)，并且對(duì)實(shí)際應(yīng)用環(huán)境適應(yīng)性差。近年來(lái)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行DOA估計(jì)的思路已經(jīng)出現(xiàn)，其計(jì)算量小、強(qiáng)容錯(cuò)性、巨量并行性以及具有的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)的能力已展示了其誘人前景，易于在工程中得到應(yīng)用。其中，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)以簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)、快速收斂和極強(qiáng)的非線性逼進(jìn)能力等特點(diǎn)而引起廣泛關(guān)注。本文重點(diǎn)研究在TD-SCDMA中基于RBFNN的DOA估計(jì)的改進(jìn)算法。

3、
　　 ①介紹了RBFNN方法的基本原理、RBFNN的學(xué)習(xí)規(guī)則和利用RBFNN思想進(jìn)行DOA估計(jì)的方法。重點(diǎn)比較了RBFNN相對(duì)于MUSIC方法在不同條件下實(shí)現(xiàn)DOA估計(jì)時(shí)的差異。另外還分析了在相關(guān)源條件下傳統(tǒng)的RBFNN方法存在性能下降的問(wèn)題，對(duì)于等距線陣，取正向反向陣列協(xié)方差矩陣平均的方法進(jìn)行了改進(jìn)，提高了RBFNN方法解相關(guān)的能力。
　　 ②介紹了蟻群算法的原理，以及把這種方法用于聚類的思想。重點(diǎn)比較了傳統(tǒng)K-me

4、ans算法和蟻群算法在聚類時(shí)的差異。
　　 ③分析了TD-SCDMA系統(tǒng)中利用RBFNN實(shí)現(xiàn)DOA估計(jì)的方法，主要內(nèi)容有三點(diǎn)：一是利用CDMA系統(tǒng)中信號(hào)擴(kuò)頻解擴(kuò)的特性把多用戶寬帶信號(hào)的波達(dá)方向估計(jì)問(wèn)題簡(jiǎn)化成單用戶窄帶信號(hào)的波達(dá)方向估計(jì)問(wèn)題；二是針對(duì)均勻圓陣訓(xùn)練集過(guò)大的問(wèn)題進(jìn)行降維處理，將二維角的兩個(gè)變量(俯仰角和方位角)分開(kāi)，在各自的網(wǎng)絡(luò)中單獨(dú)訓(xùn)練；三是提出在RBFNN中用蟻群算法代替K-means算法進(jìn)行聚類的新方法。最后通過(guò)