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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:李娜[1,2] 殷兴辉[2] 高文昀[2] LI Na YIN Xinghui GAO Wenyun(College of Mechanical & Electronic Engineering, Suzhou University, Suzhou 234000, China College of Computer & Information, Hohai University, Nanjing 211100, China)
机构地区:[1]宿州学院机械与电子工程学院,安徽宿州234000 [2]河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100
出 处:《西北大学学报(自然科学版)》2016年第5期662-666,共5页Journal of Northwest University(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(11173010;U1531101)
摘 要:提出一种基于小波变换的智能天线波束形成算法(WL-SMILMS)。该算法采用小波函数将夹杂干扰噪声的来波信号变换在多尺度频域,对高频部分采用采样矩阵求逆算法(SMI)进行权矢量更新,对低频部分采用最小均方误差算法(LMS)进行权矢量更新,用两部分融合后的权矢量更新滤波器抽头权值,实现数字波束形成。该算法克服了SMI算法计算复杂度高、旁瓣偏高的缺点,比LMS算法具有更好的收敛性,实现了收敛率和计算复杂度的高度兼顾。A smart antenna beamforming algorithm (WL-SM[LMS) based on wavelet transform is proposed in this thesis. Received signals are transformed into multi-scale frequency domain by wavelet function. After the judgment of frequency, weight vectors of the high-frequency part and low-frequency part are respectively updated by sample matrix inversion (SMI) algorithm and least mean square (LMS) algorithm. Tap weights of illters are updated by the weight vector fusion from two parts for digital beamforming. Taking into account convergence rate and computational complexity, WL-SMILMS improves the complex calculation and high sidelobes of SMI algorithm, upgrades the convergence rate of LMS algorithm.
关 键 词:数字波束形成 小波变换 智能天线 采样矩阵求逆算法 最小均方误差算法
分 类 号:TN911.72[电子电信—通信与信息系统]
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