一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置及其形成方法   0    0

一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置，它包括信号预处理器、双阶段神经网络信号处理模块和信号后处理模块；其盲波束形成方法，包括：接收信号、向量处理、分扇区进行判断驱动、产生权值向量、完成最优权值的映射；其优越性在于：结构简单，操作方便，盲波束形成方法能够快速逼近盲波束形成最优权值；能够减轻信道衰落并且抑制干扰信号来提高通信质量和信道容量。

1.一种双阶段神经网络下的盲波束形成装置，其特征在于它包括信号预处理器、双阶段神经网络信号处理模块和信号后处理模块；其中，所述信号预处理器的输入端接收来自天线阵列并经过A/D转换后的数字信号，其输出端连接双阶段神经网络信号处理模块的输入端；所述双阶段神经网络信号处理模块的输出端连接信号后处理模块的输入端；所述信号后处理模块的输出端输出最佳权值向量信号；
所述双阶段神经网络信号处理模块由不少于2个PNN单元的第一阶段子概率神经网络模块和由与第一阶段PNN单元数量相同的GRNN单元的第二阶段广义回归神经网络模块构成，所述PNN单元即为概率神经网络单元，所述GRNN单元即为广义回归神经网络；其中，所述的第一阶段子概率神经网络模块中的PNN单元的输入端通过总线与信号预处理器的输出端连接，其输出端与第二阶段广义回归神经网络模块中的GRNN单元的输入端呈一一对应连接；所述第二阶段广义回归神经网络模块中的GRNN单元的输入端通过总线与信号预处理器的输出端连接，其输出端通过总线与信号后处理模块的输入端连接。

2.一种双阶段神经网络下的盲波束形成方法，其特征在于它包括以下步骤：
①天线阵列接收从0°到180°的信号源，当接收到某信号源入射至天线时，天线将接收到的信号向量X(t)输入至信号预处理器，以获取信号的自相关矩阵RXX，并提取自相关矩阵RXX的上三角元素，并将每个元素按照实部和虚部分成两个元素，形成维数为M×(M-1)的新向量b，M为天线阵列的阵元数量，然后再将b向量进行归一化处理：
②将步骤①中获得的z向量输入至第一阶段子概率神经网络模块中；该网络模块中的各个PNN单元将对输入的信号进行判决，即：若入射至天线的信号源在其对应的扇区内，则该扇区对应的PNN单元输出为“1”；否则，输出“0”，将此信号传送给第二阶段广义回归神经网络模块，若为“1”信号则第二阶段广义回归神经网络模块被启动，也就是说第一阶段的PNN单元的输出为“1”时，第二阶段与其相对应的GRNN单元才会工作；所述PNN单元即为概率神经网络单元，所述GRNN单元即为广义回归神经网络；
③将步骤①中所产生的z向量和步骤②中所产生的0/1信号输入至第二阶段广义回归神经网络模块；被激活的GRNN单元对z向量进行处理，产生权值向量W0；
④信号后处理模块完成由权值向量W0到最优权值Wopt的映射，即：Wopt＝αW0，其中a(θ0)为波束形成器对所需信号的恒定增益；θ0为期望赋型信号的
方位角。