基于基带信号的毫米波有源相控阵鲁棒高效故障诊断
信号处理
2023-06-08 v1 人工智能
摘要
5G 和 6G 无线电中的一个关键通信模块是有源相控阵（APA）。为确保可靠运行，对 APA 进行现场高效及时的故障诊断至关重要。迄今为止，故障诊断依赖于使用昂贵设备和多个严格控制的测量探针来测量频域辐射方向图，这种方法耗时、复杂，因此无法在现场部署。本文提出一种新方法，利用专为提取基带同相和正交信号中隐藏特征而设计的深度神经网络（DNN）来对不同类型的故障进行分类。该方法仅需一个测量点上的单个探针，即可快速准确地诊断 APA 中的故障单元和组件。所提方法使用一款商用 28 GHz APA 进行了验证。对于单单元和多单元失效检测，分别展示了 99% 和 80% 的准确率。研究了三种不同的测试场景：天线单元开关、相位变化和幅度衰减变化。在 4 dB 的低信噪比下，故障检测准确率稳定保持在 90% 以上。这一切均在毫秒级检测时间（例如 6~ms）内完成，显示出在现场部署的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2306.04360,
title = {Robust and Efficient Fault Diagnosis of mm-Wave Active Phased Arrays using Baseband Signal},
author = {Martin H. Nielsen and Yufeng Zhang and Changbin Xue and Jian Ren and Yingzeng Yin and Ming Shen and Gert F. Pedersen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04360},
year = {2023}
}
备注
10 pages