用于自适应波束赋形应用中带蝴蝶结单元混合天线阵列的三分类 LS-SVM 模型实现
机器学习
2022-10-04 v1
摘要
为应对大规模无线通信中包括传播损耗、远距离传输和信道衰落在内的三大重要挑战，我们旨在建立紧凑尺寸的带蝴蝶结单元混合天线阵列用于波束赋形应用。本工作中，我们严谨地证明，与其他可用天线阵列以及其带偶极单元的同几何对应阵列相比，蝴蝶结单元可显著改善混合天线阵列的波束赋形性能。通过执行三分类 LS-SVM（最小二乘支持向量机）优化方法，相较于其同几何对应阵列，我们实现了 SINR 值提升大于 15 dB、天线效率改善大于 20%、DoA 估计显著增强，以及方向性增加 20。所提混合天线阵列展现出 3D 均匀方向性，并伴随其在 3D 均匀波束扫描能力上的优越性能。方向性随角度 {\theta} 变化几乎恒定于 40.83 dBi，随角度 {\phi} 变化几乎恒定于 41.21 dBi。带蝴蝶结单元混合天线阵列的绝佳功能与性能使其成为大规模无线通信中波束赋形应用的潜在候选者。
引用
@article{arxiv.2210.00317,
title = {Implementation of a Three-class Classification LS-SVM Model for the Hybrid Antenna Array with Bowtie Elements in the Adaptive Beamforming Application},
author = {Somayeh Komeylian and Christopher Paolini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.00317},
year = {2022}
}