买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：电子科技大学

摘要：本发明公开一种基于神经网络的远区低副瓣唯相波束赋形方法，属于天线技术领域。本发明方法包括：1.建立唯相样本数据集；2.搭建并训练译码器网络；3.根据波束赋形要求设置目标功率方向图模板；4.搭建并训练编码器网络，完成唯相波束赋形。本发明方法适用于各种阵列拓扑，包括线阵、平面阵和共形阵，包括均匀阵和非均匀阵；此外，本发明方法仅需待赋形目标功率方向图模板信息，无需准确的目标方向图幅度和相位信息，根据赋形需求可轻松设置模板信息，灵活度高；最后，本发明方法可有效降低远区副瓣电平，从而保证通信设备在接收目标信号时免受处于远区的其他设备干扰。

主权项：1.一种基于神经网络的远区低副瓣唯相波束赋形方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立唯相样本数据集；针对包含有M个天线单元的相控阵，随机生成N组归一化馈电相位，且所有天线单元的馈电幅度相同；计算N组归一化馈电相位所对应的阵列方向图；N组归一化馈电相位与其对应的阵列方向图共同构成唯相样本数据集；S2.搭建并训练译码器网络；S21.搭建译码器网络；译码器网络的输入为归一化馈电相位，输出为阵列方向图的实部和虚部；S22.定义译码器训练损失函数；训练损失函数定义为译码器网络输出的阵列方向图与真实阵列方向图实部和虚部的偏差： FFn＝[ReFnθ1,ImFnθ1,ReFnθ2,ImFnθ2,...,ReFnθK,ImFnθK] 其中，Lossde为译码器训练损失函数，n为样本数据编号，K为设定的辐射空间中的角度数量，FFn为译码器网络输出的第n个阵列方向图在K个角度上的取值的实部和虚部组成的向量，为第n个真实阵列方向图在K个角度上的取值的实部和虚部组成的向量，Fnθ1、Fnθ2、...、FnθK分别为译码器网络输出的第n个阵列方向图在第1个、第2个、…、第K个角度上的取值，分别为第n个真实阵列方向图样本在第1个、第2个、…、第K个角度上的取值，Re·和Im·分别表示取实部和虚部；S23.训练译码器网络；基于步骤S1得到的唯相样本数据集训练译码器网络，得到训练好的译码器网络；S3.根据波束赋形要求设置目标功率方向图模板；根据干扰源存在的角度划定需要进行低副瓣赋形的远区角度域，设置归一化阵列功率方向图上边界作为目标功率方向图模板；S4.搭建并训练编码器网络，完成唯相波束赋形；S41.搭建编码器网络；编码器网络的输入为目标功率方向图模板，输出为阵列馈电相位；S42.定义编码器训练损失函数；训练损失函数定义为阵列功率方向图与目标功率方向图模板的偏差：Lossen＝LossML+LossSLLossML＝Pdθscan-Pθscan 其中，Lossen为编码器训练损失函数，LossML为主瓣损失函数，LossSL为远区副瓣损失函数，P·为由译码器网络输出的阵列方向图的实部和虚部计算得到的归一化阵列功率方向图向量，Pd·为目标功率方向图模板向量，θscan为目标扫描角度，Θfar-region为远区角度域，远区角度域包含J个角度，θj为其中第j个角度；S43.训练编码器网络，完成唯相波束赋形；在编码器网络训练过程中，训练好的译码器网络的参数保持不变；编码器训练完成后，输出得到满足唯相波束赋形要求的阵列归一化馈电相位

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于神经网络的远区低副瓣唯相波束赋形方法