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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)

發(fā)布時(shí)間:2019-05-11 04:41
【摘要】:建立方向圖可重構(gòu)天線的聯(lián)合稀疏模型,基于多任務(wù)貝葉斯壓縮感知理論提出一種稀疏可重構(gòu)天線陣的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法.該方法在實(shí)現(xiàn)方向圖精確重構(gòu)的同時(shí)可以大幅減少天線數(shù)量,節(jié)省平臺空間,降低設(shè)計(jì)成本.首先基于多任務(wù)貝葉斯壓縮感知理論建立多目標(biāo)方向圖的稀疏優(yōu)化模型,根據(jù)權(quán)值向量的先驗(yàn)概率分布,利用快速相關(guān)向量機(jī)估計(jì)超參數(shù)的最大后驗(yàn)概率來得到多組陣元位置及其激勵(lì),實(shí)時(shí)改變激勵(lì)以獲得不同方向圖的稀疏逼近.仿真驗(yàn)證了該方法能夠以較少的陣元個(gè)數(shù)和較高的方向圖擬合精度快速實(shí)現(xiàn)方向圖重構(gòu).
[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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