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J-GLOBAL ID：202102280400502981   整理番号：21A0409595

RBFニューラルネットワークに基づくビーム成形を実現する方法【JST・京大機械翻訳】

A Method to Realize Beamforming Based on RBF Neural Network

著者 (3件)： Zhou Shuyu (中国科学院空天信息研究院,北京100094;中国科学院大学電子電气与通信工程学院,北京100049) ,  Huang Wanning (中国科学院空天信息研究院,北京100094) ,  Li Cuichun (中国科学院空天信息研究院,北京100094)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 37  号： 10  ページ： 159-163  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 最小平均二乗誤差(LMS)アルゴリズムの解に基づいて,動径基底関数(RBF)ニューラルネットワークに基づくビーム成形法を提案した。まず第一に,LMSアルゴリズムによって計算されたアレイの重みベクトルを訓練集合として,訓練集合RBFニューラルネットワークに基づく訓練集合を訓練して,最後に,DOA推定の後,アレイアンテナにおける各要素の重みを迅速に計算することができた。上述の方法はRBFニューラルネットワークを用いて非線形関数の特徴を高速に近似し、従来のLMS適応ビーム形成アルゴリズムの反復過程を代替し、計算量を低減させる。Matlabシミュレーション結果は,上述の方法が効果的にアレイ重みベクトル計算の演算量を減らして,ビーム成形のリアルタイム性を改良することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  ベクトル ,  計算機シミュレーション ,  *ニューラルネットワーク ,  アレイアンテナ ,  演算 ,  計算量 ,  *ビーム成形 ,  動径基底関数 ,  到来方向推定
準シソーラス用語： 非線形関数 ,  最小平均二乗誤差 ,  MATLAB ,  LMSアルゴリズム ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (2件)： RBFニューラルネットワーク ,  ビーム成形