基于多任務(wù)貝葉斯壓縮感知的稀疏可重構(gòu)天線陣的優(yōu)化設(shè)計(jì)
[Abstract]:The joint sparse model of pattern reconfigurable antenna is established, and an optimal design method of sparse reconfigurable antenna array is proposed based on multi-task Bayesian compression sensing theory. This method can not only realize the accurate reconstruction of pattern, but also greatly reduce the number of antennas, save platform space and reduce design cost. Firstly, a sparse optimization model of multi-objective pattern is established based on multi-task Bayesian compression perception theory, and according to the prior probability distribution of weight vector, Using fast correlation vector machine to estimate the maximum posterior probability of superparameters, the position and excitation of multi-array elements are obtained, and the sparse approximations of different patterns are obtained by changing the excitation in real time. The simulation results show that the method can quickly realize pattern reconstruction with less number of elements and higher pattern fitting accuracy.
【作者單位】: 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61172148)
【分類號】:TN820
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,本文編號:2474253
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