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摘要
以最小均方差(LMS)算法的解为基础,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的波束形成方法。首先方法将一定量、等步长的DOA值通过LMS算法计算出的阵列权值向量作为训练集,而后基于训练集RBF神经网络进行训练,最终在DOA估计后可快速计算出阵列天线中各阵元的权值。上述方法利用RBF神经网络快速逼近非线性函数的特点,替代原有LMS自适应波束形成算法的迭代过程,以期减小计算量。Matlab仿真结果表明,上述方法能够有效减少阵列权值向量计算过程的运算量,提高波束形成的实时性。
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单位中国科学院; 中国科学院大学
