基于径向基神经网络的波束优化方法.docx

【波束形成与应用】波束形成是阵列信号处理的关键技术，常见于无线通信、天线设计、雷达、测绘及医学成像等领域。其主要目标是通过空域滤波优化阵列的指向性，确保波束指向设计方向，最大化信号增益，同时降低旁瓣以减少干扰和噪声。然而，实际阵列因加工工艺限制，可能导致非理想响应，产生波束畸变。 【波束优化方法】传统波束形成方法包括窗函数加权法，如均匀加权、余弦窗、Hanning窗等，适用于规则阵列，但对非均匀阵列效果有限。最优化理论方法，如二次规划、二次约束二次规划、半正定规划等，能控制旁瓣级并约束主瓣宽度，但需要匹配参数且可能遇到算法收敛问题。自适应方法，如MVDR，通过虚拟干扰源控制旁瓣，但有收敛速度和稳定性问题。 【径向基神经网络（RBFNN）】RBFNN因其全局最优逼近能力，常用于性能评估、预测、图像处理和控制。在波束形成中，RBFNN能初始化和确定参数，避免局部极小值，提高性能。已有研究显示RBFNN在均匀分布阵列中的应用可改善主瓣宽度和空间分辨率，但未涉及非规则结构阵列。 【本文贡献】本文提出一种基于RBFNN的波束优化方法，适用于任意结构阵列。通过将阵列误差位置和加权作为输入和输出样本训练RBFNN，得到满足设计要求的加权向量。实验证明，该方法能有效优化直线阵、弧形阵、随机环形阵等非规则阵列的波束图。 【数学模型】波束形成涉及传感器阵列的加权计算，通过RBFNN的训练，找到能够补偿阵列结构误差的加权向量。这种方法考虑了阵列位置的非理想性，通过神经网络的适应性学习，解决了非规则阵列波束形成难题。 基于径向基神经网络的波束优化方法结合了神经网络的非线性建模能力和最优化理论，特别适合处理非均匀和不规则结构的阵列，从而在各种应用场景中提高波束形成的效果和性能，降低了对阵列结构的严格要求，为实际工程提供了更为灵活的解决方案。