TD-SCDMA中基于徑向基函數神經網絡的波達方向估計.pdf

1、智能天線技術是第三代移動通信系統(tǒng)的關鍵技術之一，也是當前通信技術中的研究熱點。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處理技術將通信資源由傳統(tǒng)的頻域、時域擴展到空域，對提高系統(tǒng)容量具有巨大潛力。由于引入空分多址的概念，通過用戶空間位置的差異對其進行分離。各用戶的波達方向(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，而且還可以用來定位，因此DOA估計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，因而所需運算量大，不易實時實現，并且對實際應用環(huán)境適應性差。近年來，利用人工神經網絡進行DOA估計的思路已經出現，其計算量小、強容錯性、巨量并行性以及具有的自適應、自組織、自學習的能力已展示了其誘人前景，易于在工程中得到應用。其中，徑向基函數神經網絡(RBFNN)以簡單的結構、快速收斂和極強的非線性逼進能力等特點而引起廣泛關注。本文重點研究在TD-SCDMA中基于RBFNN的DOA估計的改進算法。

3、
　　 ①介紹了RBFNN方法的基本原理、RBFNN的學習規(guī)則和利用RBFNN思想進行DOA估計的方法。重點比較了RBFNN相對于MUSIC方法在不同條件下實現DOA估計時的差異。另外還分析了在相關源條件下傳統(tǒng)的RBFNN方法存在性能下降的問題，對于等距線陣，取正向反向陣列協(xié)方差矩陣平均的方法進行了改進，提高了RBFNN方法解相關的能力。
　　 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。重點比較了傳統(tǒng)K-me

4、ans算法和蟻群算法在聚類時的差異。
　　 ③分析了TD-SCDMA系統(tǒng)中利用RBFNN實現DOA估計的方法，主要內容有三點：一是利用CDMA系統(tǒng)中信號擴頻解擴的特性把多用戶寬帶信號的波達方向估計問題簡化成單用戶窄帶信號的波達方向估計問題；二是針對均勻圓陣訓練集過大的問題進行降維處理，將二維角的兩個變量(俯仰角和方位角)分開，在各自的網絡中單獨訓練；三是提出在RBFNN中用蟻群算法代替K-means算法進行聚類的新方法。最后通過