【摘 要】
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阵列天线接收到的期望信号和干扰信号，其入射的到达角度（Angle of Arrival, AOA）总是快速变化的，而传统波束形成算法计算量大，无法实时计算。针对这一问题，提出了一种基于深度神经网络的自适应波束形成（Deep Neural Network Adaptive Beamforming, DNNABF）算法，用入射信号AOA组成的向量作为网络输入，网络输出逼近最小方差无失真响应（Minim
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阵列天线接收到的期望信号和干扰信号，其入射的到达角度（Angle of Arrival, AOA）总是快速变化的，而传统波束形成算法计算量大，无法实时计算。针对这一问题，提出了一种基于深度神经网络的自适应波束形成（Deep Neural Network Adaptive Beamforming, DNNABF）算法，用入射信号AOA组成的向量作为网络输入，网络输出逼近最小方差无失真响应（Minimum Variance Distortionless Response, MVDR）算法求得的权矢量。仿真结果表明，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）与DNNABF方法都能准确拟合MVDR算法权矢量，可在入射信号AOA快速变化时自适应地形成波束和零陷，但DNN计算速度相对MVDR有将近6.5倍的提升，训练模型时间也远低于CNN。
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