【摘 要】
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智能天线技术的核心是自适应波束形成算法,但传统算法存在计算量大、收敛速度受限等缺陷。而作为一种高效并行全局寻优方法的遗传算法可以解决此类问题。研究一种适合于波束
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智能天线技术的核心是自适应波束形成算法,但传统算法存在计算量大、收敛速度受限等缺陷。而作为一种高效并行全局寻优方法的遗传算法可以解决此类问题。研究一种适合于波束形成的遗传算法是本文重点。本文在深入研究智能天线技术的基础上,将遗传算法应用于波束形成中,并从三方面对其进行改进:一、将基本遗传算法中的二进制编码改为复数编码,使得算法更加精确、高效;二、结合进化代数提出一种改进的自适应遗传算法保持种群多样性并提高算法收敛速度;三、提出带有梯度信息的混合遗传算法,在保持遗传算法全局优势的同时,又发挥了梯度算法局部搜索能力强的特性。仿真结果表明,基于混合遗传算法的波束形成具有良好的收敛性和抗干扰能力。最后将基于混合遗传算法的波束形成技术应用于信号预处理系统中。构建了系统模型,并推导出数据发送及检测算法。通过在TD-SCDMA应用环境中仿真,验证了基于混合遗传算法的波束形成技术比传统波束形成技术具有更好的系统误比特率性能。
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