专利名称：一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置及其形成方法
技术领域：
本发明涉及自动控制领域和盲波束形成领域，尤其是一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置及其形成方法。
背景技术：
移动通信中使用智能天线技术能够使信道容量提高。在智能天线技术中的主要任务之一就是如何实时地实现波束赋形。只有解决了该任务后才能实现智能天线波束赋形算法。智能天线能够自适应的判断多信源的数量和方向，并跟踪到期望信号，然后可以在下行链路中通过波束赋形算法对发射的波束在期望信号方向产生最大增益，在干扰方向产生较深的零陷。在波束赋形的过程中，信号或信道的性质是未知的且不需要发射训练信号或者知道阵列方向向量等先验知识，则称之为盲波束形成。在智能天线的接收端，收到的信号往往是多径信号，信号源数量往往大于阵列元数量。这样对盲波束形成算法提出了较高的要求。在M阵元的直线天线阵中，设来自空间有K (K〈M)个窄带信号，这些窄带信号的频率在ω。附近，入射角度为P1, θ2，θ3，…，θκ}公式
权利要求
1.一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置，其特征在于它包括信号预处理器、双阶段神经网络信号处理模块和信号后处理模块；其中，所述信号预处理器的输入端接收来自天线阵列并经过A/D转换后的数字信号，其输出端连接双阶段神经网络信号处理模块的输入端；所述双阶段神经网络信号处理模块的输出端连接信号后处理模块的输入端；所述信号后处理模块的输出端输出最佳权值向量信号。
2.根据权利要求I所述一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置，其特征在于所述双阶段神经网络信号处理模块由不少于2个PNN单元的第一阶段子概率神经网络模块和由与第一阶段PNN单元数量相同的GRNN单元的第二阶段广义回归神经网络模块构成；其中，所述的第一阶段子概率神经网络模块中的PNN单元的输入端通过总线与信号与处理模块的输出端连接，其输出端与第二阶段广义回归神经网络模块中的GRNN单元的输入端呈一一对应连接；所述第二阶段广义回归神经网络模块中的GRNN单元的输入端通过总线与信号与处理模块的输出端连接，其输出端通过总线与信号后处理模块的输入端连接。
3.—种权利要求I所述双阶段神经网络下的盲波束形成方法，其特征在于它包括以下步骤 ①天线阵列接收从0°到180°的信号源，当接收到某信号源入射至天线时，天线将接收到的信号向量X(t)输入至信号预处理模块，以获取信号的自相关矩阵Rxx，并提取自相关矩阵Rxx的上三角元素，并将每个元素按照实部和虚部分成两个元素，形成形成维数为 一 bMX(M-I)的新向量b，然后再将b向量进行归一化处理z = p| ； ②将步骤①中获得的z向量输入至第一阶段子概率神经网络模块中；该网络模块中的各个PNN单元将对输入的信号进行判决，即若入射至天线的信号源在其对应的扇区内，则该扇区对应的PNN单元输出为“I”；否则，输出“0”，将此信号传送给第二阶段广义回归神经网络模块，若为“I”信号则第二阶段广义回归神经网络模块被启动，也就是说第一阶段的PNN单元的输出为“ I ”时，第二阶段与其相对应的GRNN单元才会工作； ③将步骤①中所产生的z向量和步骤②中所产生的0/1信号输入至第二阶段广义回归神经网络模块；被激活的GRNN单元对z向量进行处理，产生权值向量W。； ④信号后处理模块完成由权值向量Wtl到最优权值Wtjpt的映射，即#_= %，其中 I 訊刚。
全文摘要
一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置，它包括信号预处理器、双阶段神经网络信号处理模块和信号后处理模块；其盲波束形成方法，包括接收信号、向量处理、分扇区进行判断驱动、产生权值向量、完成最优权值的映射；其优越性在于结构简单，操作方便，盲波束形成方法能够快速逼近盲波束形成最优权值；能够减轻信道衰落并且抑制干扰信号来提高通信质量和信道容量。
文档编号H04B7/06GK102868432SQ20121033139
公开日2013年1月9日 申请日期2012年9月7日 优先权日2012年9月7日
发明者何宏, 李涛, 张志宏, 徐晓宁 申请人:天津理工大学