基于数字 QS-SVM 波束成形器在 FPGA 平台上的实现
网络与互联网体系结构
2022-11-04 v1 机器学习
摘要
为应对建立与维持稳健无线连接中的实际挑战，如多径效应、低延迟、尺寸缩减与高数据率，数字波束成形器由混合天线阵列在 10 GHz 工作频率上执行。所提出的数字波束成形器作为一种空间滤波器，能够进行到达方向（DOA）估计与波束成形。最成熟的用于 DOA 估计的机器学习技术——支持向量机（SVM）仅限于线性可分数据集的问题。为克服上述限制，在所提波束成形器中，除 LCMV 与 MVDR 两种波束成形技术外，还使用了带小正则化项的 QS-SVM 分类器进行 DOA 估计。如本文详细展示，基于 QS-SVM 的波束成形器已部署于 FPGA 板。实现结果验证了基于 QS-SVM 的波束成形器在抑制干扰信号、对干扰信号形成功率低于 -10 dB 的深零陷以及传输期望信号方面的强劲性能。此外，我们证明了基于 QS-SVM 的波束成形器还具有平均延迟时间为毫秒级、性能效率超过 90% 以及吞吐量约 100% 的其他优势。
引用
@article{arxiv.2211.01763,
title = {Implementation of the Digital QS-SVM-based Beamformer on an FPGA Platform},
author = {Somayeh Komeylian and Christopher Paolini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.01763},
year = {2022}
}