基于多任务贝叶斯压缩感知的稀疏可重构天线阵的优化设计

发布时间：2019-05-11 04:41

【摘要】：建立方向图可重构天线的联合稀疏模型,基于多任务贝叶斯压缩感知理论提出一种稀疏可重构天线阵的优化设计方法.该方法在实现方向图精确重构的同时可以大幅减少天线数量,节省平台空间,降低设计成本.首先基于多任务贝叶斯压缩感知理论建立多目标方向图的稀疏优化模型,根据权值向量的先验概率分布,利用快速相关向量机估计超参数的最大后验概率来得到多组阵元位置及其激励,实时改变激励以获得不同方向图的稀疏逼近.仿真验证了该方法能够以较少的阵元个数和较高的方向图拟合精度快速实现方向图重构.
[Abstract]:The joint sparse model of pattern reconfigurable antenna is established, and an optimal design method of sparse reconfigurable antenna array is proposed based on multi-task Bayesian compression sensing theory. This method can not only realize the accurate reconstruction of pattern, but also greatly reduce the number of antennas, save platform space and reduce design cost. Firstly, a sparse optimization model of multi-objective pattern is established based on multi-task Bayesian compression perception theory, and according to the prior probability distribution of weight vector, Using fast correlation vector machine to estimate the maximum posterior probability of superparameters, the position and excitation of multi-array elements are obtained, and the sparse approximations of different patterns are obtained by changing the excitation in real time. The simulation results show that the method can quickly realize pattern reconstruction with less number of elements and higher pattern fitting accuracy.
【作者单位】： 空军工程大学信息与导航学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(No.61172148)
【分类号】：TN820

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本文编号：2474253