导读:本文包含了波束成形论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:波束,滤波器,阵列,天线,微波,网络,移相器。
波束成形论文文献综述
陈大雷,李晓峰,凌霄,唐蓉[1]（2019）在《基于多路CMP信号产生及延时控制的波束成形技术研究》一文中研究指出针对相控阵雷达带宽的扩展,文章提出了一种基于多路啁啾微波脉冲(CMP)信号产生及延时控制的新型波束成形系统。该系统由多个平行的具有二阶相位特性的微波光子滤波器(MPF)构成,且MPF均通过非均匀抽头延时重构获得。通过将超宽带信号输入该多路MPF系统,即可产生多路CMP信号并输入各个阵列天线阵子,借助于光纤色散,通过调谐MPF重构所需要的光载波波长即可实现脉冲信号的延时控制,从而实现信号的波束成形。仿真结果表明,该系统可以产生多路CMP信号,且信号延时量可以得到控制,并实现了波束指向的控制。该研究成果有助于推动相控阵雷达带宽的进一步扩展。(本文来源于《光通信研究》期刊2019年06期）
周成伟,郑航,顾宇杰,王勇,史治国[2]（2019）在《互质阵列信号处理研究进展：波达方向估计与自适应波束成形》一文中研究指出阵列信号处理是雷达领域各类应用的核心技术之一。近年来,互质阵列的提出打破了传统方法受限于奈奎斯特采样速率这一瓶颈,其稀疏布设的阵列结构和互质欠采样的信号处理方式大幅降低了系统所需的软硬件开销,为当前不断提升的实际应用需求提供了理论基础和技术前提。鉴于其在自由度、分辨率及计算复杂度等方面的性能优势,互质阵列信号处理的理论和技术研究受到了国内外学者的广泛关注。该文分别从波达方向估计和自适应波束成形这两个阵列信号处理领域的基本问题出发,介绍了互质阵列信号处理方向的研究进展。在互质阵列波达方向估计方面,该文总结了互质子阵分解方法和虚拟阵列信号处理方法等两类典型技术路线,并以此为基础介绍了压缩感知和无网格化技术在低复杂度和超分辨估计等方面的最新研究工作。在互质阵列波束成形方面,该文剖析了其与互质阵列波达方向估计问题的区别与联系,并介绍了面向互质阵列的高效鲁棒自适应波束成形设计方法。该文旨在通过对互质阵列信号处理研究前沿的分类归纳和总结,探讨各类方法的优势和未来的研究方向,为其在雷达等领域的产业需求和实际应用提供理论和技术参考。(本文来源于《雷达学报》期刊2019年05期）
李倩[3]（2019）在《认知网络中波束成形与速率分配的分布式联合优化》一文中研究指出提高认知无线网络的频谱效率主要通过集中式速率分配机制来控制干扰,最大化次级用户的合速率。但是,这种处理方式需要频繁地交互信道状态信息,引入了额外的信令开销和较高的计算复杂度。同时,已有的速率分配机制大多未考虑多天线技术的应用,从而造成了空间资源的极大浪费。本文引入基于最大相关熵准则的Elman神经网络,预测信道状态信息,减少反馈开销,设计了一种低复杂度的分布式波束成形和速率分配联合优化机制,充分利用多天线的空间自由度,最大化次级用户的加权容量。(本文来源于《信息技术与信息化》期刊2019年09期）
谢显中,扶渝茜,陈九九[4]（2019）在《FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案》一文中研究指出本文考虑了一个利用full-duplex simultaneous wireless information and power transfer (FDSWIPT)双向中继提供移动通信蜂窝网络中小区覆盖,同时改进吞吐量和能量效率的应用场景.针对FD-SWIPT双向中继研究存在问题,提出了FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案.首先,给出了一种低复杂度次优天线分组算法,在中继接收端使用天线分组策略,将信道条件好的接收信号用于传输,剩下的信号用于能量采集.进一步,在中继发送端设计了波束成形方案,并利用最大广义特征值方法优化波束成形矢量,达到优化接收端信干噪比的目的.仿真结果表明,所提出的联合优化方案能有效提升系统的和吞吐量与能量效率,且天线选择方案起到了重要的作用.(本文来源于《中国科学:信息科学》期刊2019年09期）
张颖慧,张彪,逯效亭,刘洋[5]（2019）在《基于能效的渐近式RZF协作波束成形算法研究》一文中研究指出在下行异构大规模MIMO系统中,针对目前多流正则化迫零波束成形算法将正则化项中的每根天线功率约束值均设为固定的上限,且忽略在实际部署环境中天线数量、用户数以及Qo S等因素影响,设计的Multiflow-RZF波束成形并不能获得最佳能效的问题,提出一种低复杂度的渐进式RZF协作波束成形算法。该算法在每次迭代中,对天线功率约束集合进行最优选择,渐近地获得最优波束成形设计以平衡用户间的干扰,在满足QoS约束和天线功率约束下,考虑天线数量、用户数等因素的影响,实现异构大规模MIMO系统能效最优。鉴于回程功耗在大规模MIMO系统中的重要性,进一步考虑更符合实际应用的回程功耗系统模型,分析了回程功耗对系统性能的影响。分析和仿真结果表明,提出的新算法具有较强的实用性和较大的性能提升,特别是当天线数较大时,算法性能接近最优,特别适合于下一代通信的大规模MIMO系统。(本文来源于《通信学报》期刊2019年10期）
左加阔,杨龙祥,鲍楠[6]（2019）在《异构云无线接入网络中的波束成形算法》一文中研究指出针对现有异构云无线接入网络的研究主要集中在单个蜂窝网络场景,仅考虑了蜂窝网络内部干扰,忽略了蜂窝网络间干扰的问题,研究了多个蜂窝网络共存场景下的H-CRAN,通过最大化系统总传输速率,对宏基站和无线远端射频单元的波束成形向量进行联合优化。基于交替优化算法和拉格朗日对偶方法,提出了一种MBS和RRH波束成形向量联合优化算法。首先将原优化问题分解为2个子优化问题,然后通过迭代的求解这2个子优化问题得到原优化问题的最终解。另外,根据拉格朗日对偶方法推导出了MBS和RRH波束成形向量的闭式表达式。在仿真实验中,将所提算法与其他波束成形算法进行了比较,实验结果证明,所提算法能够较好地改善系统传输速率。(本文来源于《通信学报》期刊2019年08期）
徐顺清,石晶林,张宗帅,龙隆,任俊威[7]（2019）在《基于毫米波大规模MIMO的分离型子阵列混合波束成形算法》一文中研究指出针对大规模MIMO系统中共享型阵列混合波束成形算法结构复杂和耗能较高的问题,提出了基于毫米波大规模MIMO的分离型子阵列混合波束成形算法。该算法采用分步设计的思想,首先根据模拟预编码矩阵的结构特点将天线阵列分解为多个独立的子阵列,并且依次设计每一个天线子阵列的预编码矩阵;然后在模拟预编码矩阵的基础上,采用标准的凸优化算法设计出数字预编码矩阵。仿真结果表明,本文所提算法能够达到较好的频谱效率,同时其能量效率要优于全数字波束成形算法和共享型阵列混合波束成形算法。(本文来源于《高技术通讯》期刊2019年08期）
李鑫儒[8]（2019）在《基于重载校正的波束成形算法实现》一文中研究指出波束形成亦称空域滤波,是阵列处理的一个主要方面,逐步成为阵列信号处理的标志之一,其实质是通过对各阵元加权进行空域滤波,来达到增强期望信号、抑制干扰的目的。本文介绍了宽带DDC信号波束成形技术,并对所用方法各个模块进行阐述,加入重载校正模块,通过仿真和测试验证了理论方法的可实现性。(本文来源于《第叁十叁届中国（天津）2019’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集》期刊2019-08-01）
毕权杨,李旦,张建秋[9]（2019）在《空时自适应处理张量波束成形器的外积合成法》一文中研究指出为了解决空时自适应处理(Space-Time Adaptive Processing,STAP)对足量平稳训练快拍的要求,给出了一种设计STAP张量波束成形器的新算法——空时自适应处理张量子波束合成(TSS-STAP)法。分析表明:STAP中所需要的张量波束成形器,可首先在张量的各个子维度上分别进行子波束成形器的设计,然后再由张量的外积运算合成各子波束成形器而得到。进一步分析表明:由于本文算法可在较低自由度(DoF)的子维度上对张量波束成形器进行设计,因此降低了设计所需要的训练快拍数和计算复杂度,同时也实现了有效的去相关处理,使得其在非均匀杂波环境下有更好的目标检测性能。在仿真实验中,所提算法有效提升了目标检测结果,同时降低了目标检测所消耗的时间。(本文来源于《航空学报》期刊2019年10期）
邢瑞阳,吴晔[10]（2019）在《存在干扰下的无人机中继站波束成形算法》一文中研究指出无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。(本文来源于《上海航天》期刊2019年03期）
波束成形论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
阵列信号处理是雷达领域各类应用的核心技术之一。近年来,互质阵列的提出打破了传统方法受限于奈奎斯特采样速率这一瓶颈,其稀疏布设的阵列结构和互质欠采样的信号处理方式大幅降低了系统所需的软硬件开销,为当前不断提升的实际应用需求提供了理论基础和技术前提。鉴于其在自由度、分辨率及计算复杂度等方面的性能优势,互质阵列信号处理的理论和技术研究受到了国内外学者的广泛关注。该文分别从波达方向估计和自适应波束成形这两个阵列信号处理领域的基本问题出发,介绍了互质阵列信号处理方向的研究进展。在互质阵列波达方向估计方面,该文总结了互质子阵分解方法和虚拟阵列信号处理方法等两类典型技术路线,并以此为基础介绍了压缩感知和无网格化技术在低复杂度和超分辨估计等方面的最新研究工作。在互质阵列波束成形方面,该文剖析了其与互质阵列波达方向估计问题的区别与联系,并介绍了面向互质阵列的高效鲁棒自适应波束成形设计方法。该文旨在通过对互质阵列信号处理研究前沿的分类归纳和总结,探讨各类方法的优势和未来的研究方向,为其在雷达等领域的产业需求和实际应用提供理论和技术参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
波束成形论文参考文献
[1].陈大雷,李晓峰,凌霄,唐蓉.基于多路CMP信号产生及延时控制的波束成形技术研究[J].光通信研究.2019
[2].周成伟,郑航,顾宇杰,王勇,史治国.互质阵列信号处理研究进展：波达方向估计与自适应波束成形[J].雷达学报.2019
[3].李倩.认知网络中波束成形与速率分配的分布式联合优化[J].信息技术与信息化.2019
[4].谢显中,扶渝茜,陈九九.FD-SWIPT双向中继系统中基于天线选择与波束成形联合优化的高能效和吞吐量最大化方案[J].中国科学:信息科学.2019
[5].张颖慧,张彪,逯效亭,刘洋.基于能效的渐近式RZF协作波束成形算法研究[J].通信学报.2019
[6].左加阔,杨龙祥,鲍楠.异构云无线接入网络中的波束成形算法[J].通信学报.2019
[7].徐顺清,石晶林,张宗帅,龙隆,任俊威.基于毫米波大规模MIMO的分离型子阵列混合波束成形算法[J].高技术通讯.2019
[8].李鑫儒.基于重载校正的波束成形算法实现[C].第叁十叁届中国（天津）2019’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集.2019
[9].毕权杨,李旦,张建秋.空时自适应处理张量波束成形器的外积合成法[J].航空学报.2019
[10].邢瑞阳,吴晔.存在干扰下的无人机中继站波束成形算法[J].上海航天.2019
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