导读:本文包含了波束自适应控制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,拓扑,自适应,步长,算法,能量,效率。
波束自适应控制论文文献综述
闫必行[1]（2017）在《RFID阅读器的波束切换自适应控制算法》一文中研究指出随着物联网的发展,射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术具有战略性的重大意义。目前,无源UHFRFID系统主要存在以下问题:(1)RFID阅读器的最大读写距离只能达到10米,这极大地制约了 RFID技术的广泛应用。(2)很难达到100%识别率,即存在丢失标签的问题。(3)目前解决防碰撞的方法主要从软件算法来考虑。单纯依靠软件实现的防碰撞,很难实现高效的结果,如果有了硬件方面的支持,可使防碰撞更加有效。针对以上问题,本文将智能天线应用到无源UHFRFID阅读器系统中。智能天线能够利用多个天线阵元的组合进行信号处理,自动调整发射和接收方向图,并提出适用于无源UHF RFID阅读器的波束切换自适应控制算法。本文首先介绍了RFID系统的组成和工作原理,之后详细介绍了智能天线的分类,通过比较阐述了在无源UHF RFID系统中使用波束切换型智能天线的原因。根据波束切换型智能天线的工作原理,并结合波束切换型智能天线的阅读器与标签通信的信道模型,依据阅读器的最大识别距离、有效识别区域,参考标签密度对防碰撞的影响,首先提出固定驻留时间波束切换自适应控制算法。针对固定驻留时间波束切换自适应控制算法中驻留时间无法匹配待识别标签数目,会造成时隙浪费的情况,进一步提出动态驻留时间波束切换自适应控制算法。这两种算法已经能够满足大部分RFID阅读器的需求。针对无源UHF RFID系统中阅读器一直处于全功率识别状态,耗能较多,间接影响阅读器寿命的问题,本文通过构建基于功率控制的波束切换自适应模型,提出基于功率控制的波束切换自适应算法。通过控制阅读器的发射功率,来将识别区域划分成多个块状区域,并通过红黑树来管理这些块状区域的调度切换问题。可以有效地降低能量的消耗,使系统性能始终稳定在一个较高的水平。利用MATLAB仿真本文所设计的各种算法,仿真结果表明,将波束切换型智能天线技术应用到RFID系统中,同时结合波束切换自适应控制算法,可以有效地通过控制波束的切换来达到扩展识别区域和减小碰撞的目的,并能够降低阅读器识别所消耗的时间和能量,无需修改现有的标准和协议,可以使系统的最大识别距离增加一倍。对促进无源超高频RFID系统的大规模应用产生积极的影响。(本文来源于《天津工业大学》期刊2017-01-15）
王锦江,任宝祥,续志明[2]（2015）在《多自适应波束天线节点的最优组网拓扑控制》一文中研究指出自适应波束天线由于其发射接收具有强指向性的特点,其网络拓扑控制问题、方法与全向天线存在较大不同。针对节点安装有多个空间均匀分布的自适应波束天线进行组网通信时的拓扑优化控制问题,建立了自适应波束天线和网络节点通信的数学模型;对拓扑优化控制的问题进行了分析,其问题本质是对节点安装的多部天线进行最优化链路分配。以网络通信质量的量化计算作为目标函数,提出了一种基于0-1规划的拓扑控制优化模型,并对网络连通性进行了分析,给出了两节点连通以及整个网络连通的充要判决条件。最后给出了2种不同节点数情况下的仿真计算结果,并通过穷举法验证了模型计算结果的正确性。(本文来源于《空军工程大学学报(自然科学版)》期刊2015年01期）
刘纪翔[3]（2014）在《智能天线的自适应波束控制算法研究》一文中研究指出本来就是非常有限的频谱资源在移动通信技术的迅猛发展条件下，变得越来越稀缺和珍贵。为了减小移动通信信号在复杂的信道环境里衰减，提高移动通信系统的接收与发射性能，人们提出了增强信号的概念。智能天线就属于这个范畴。智能天线用于空间资源的开发，因此，智能天线技术可以归因于一种空域和时域上的滤波器。由于智能天线技术有很强的抗干扰能力，加上它还具有抗多径和抗衰落能力等特点，于是广大科研工作者对智能天线技术投入了极大的关注。其工作原理是在给定了天线阵列各个阵元的采样数据后，确定信号源数，然后估计信号的参数以及形成波束，关键在于自适应波束形成。天线的波束形成要想引入了自适应控制系统，其技术难点是如何通过波束形成算法来自适应地控制天线的方向图，让天线的电磁波能够实现指向性的收发。因为系统的快速收敛性和电路的复杂性依赖于波束形成算法，所以选择什么样的波束形成算法来形成方向图，这对于智能天线系统是非常重要的。本文针对波束控制算法展开研究，波束算法包括非盲与盲两类算法。非盲类算法要求基站发送本地参考序列，而盲类算法则不用。首先，对盲和非盲两类自适应波束形成算法的计算量与性能进行比较研究，列举了一些具体的算法，并对这些已有的算法进行了演算和推导，以及利用MATLAB软件进行了仿真。通过比较研究发现，基于最陡下降梯度估计的LMS算法应用的范围相对更广一些，它特别适合在未知信号统计特性平稳的环境中使用。本文的LMS算法采用的准则是MMSE （最小误差准则）。其次，本文是在LMS算法的基础上，提出的一种改进方案，并利用HFSS进行了仿真验证。在保留原有算法优点的基础上，通过干扰信号的自相关值e(n)e (n d)来控制步长因子的变化，把LMS算法中的固定步长因子改进为变步长因子能够提高智能天线系统对自相关性较弱的噪声信号的抗干扰性能，使得这改进的LMS算法能够拥有更为广泛的应用场合。最后，对智能天线的自适应波束控制算法的研究进行了总结和分析，指出了将来的研究方向。(本文来源于《广西科技大学》期刊2014-05-25）
廉志凯[4]（2013）在《基于小波束角超声测距的自适应式交通灯控制系统研究与设计》一文中研究指出通过比较当前主流的交通灯自适应技术,介绍一种以单片机为控制核心、基于小波束角的自适应式交通灯控制系统。该系统选用小波束角的超声波传感器检测车流量,以此来避免相邻车道的干扰以及提高系统的推广性。系统供电方面采用太阳能电池板,交通信号灯和倒计时显示器采用恒流驱动电路,此外系统整体上利用无线模块进行通信,旨在便于实现集中控制、简化安装和节能环保。(本文来源于《交通标准化》期刊2013年11期）
卢晓林,王东,李晓鸿,刘益[5]（2011）在《基于自适应波束天线的局部优化拓扑控制算法》一文中研究指出拓扑控制有助于提高adhoc网络的性能,采用定向天线的自组网拓扑控制比全向天线网络更为复杂。基于自适应波束定向天线模型提出一种局部区域优化的拓扑控制算法。该算法利用分簇的思想将网络划分为可重迭的多个区域,区域内节点采用最小生成树(MST)的思想确定邻居关系,通过调整节点发射功率,改变天线波束的朝向、宽度和增益来构建拓扑。算法减小了节点的平均度数,降低了节点的发射功率,从而降低节点能耗,减少了节点间干扰,提高了网络吞吐量,仿真结果表明,算法显着提高了网络性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2011年11期）
戴凌燕,李荣锋,王永良,鲍拯[6]（2010）在《基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法》一文中研究指出针对最坏情况下性能优化的稳健自适应波束形成,提出一种自适应方向图的副瓣控制方法。该方法通过在副瓣任意区域设置多个二次不等式约束,对副瓣增益进行控制,从而可将方向图副瓣电平严格控制在期望值以下。该方法的优化模型可转化为凸二阶锥规划问题,利用内点法可有效求解实现。计算机仿真结果表明存在波束指向误差情况下,该方法既能获得指定的较低副瓣电平,又不带来干扰抑制性能的损失。(本文来源于《国防科技大学学报》期刊2010年05期）
李晓鸿,张大方,陈文斌,王东[7]（2010）在《基于自适应波束天线自组网的能量效率拓扑控制》一文中研究指出针对自适应波束定向天线自组网,运用样方统计法推导自组网高概率连通的关键传输半径和邻居数K,提出一种基于邻居数的分布式拓扑控算法DK-Neigh,构建结点出度等于(或略小于)K的有向连通拓扑图.仿真结果表明:DK-Neigh可以保证网络连通率大于96%;当天线波束宽度小于60度时,DK-Neigh的结点节能比全向天线K-Neigh算法提高15%.DK-Neigh在保证网络高概率连通的同时减少结点能耗,提高网络能量效率.(本文来源于《电子学报》期刊2010年06期）
王东,陈文斌,李晓鸿,胡婷,张大方[8]（2010）在《自组网中基于自适应波束天线的拓扑控制算法》一文中研究指出定向天线自组网拓扑的构建问题比全向天线网络复杂.基于自适应波束定向天线模型提出一种分布式拓扑控制算法,通过调整节点发射功率,改变天线波束的朝向、宽度和增益来构建拓扑.网络中每个节点收集其邻居节点信息,采用功率控制调度策略选择最优相邻节点,并选取覆盖所有最优相邻节点的最小发射功率为此节点的发射功率.算法在保证网络连通性与无向性的同时,降低了节点的发射功率,减小了节点的平均度数,从而降低节点能耗,减少了节点间干扰,提高了网络吞吐量.仿真结果表明,算法显着提高了网络性能.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2010年03期）
李晓鸿,刘益,王东,张大方[9]（2009）在《自适应波束天线自组网拓扑控制算法》一文中研究指出定向天线能显着提高无线系统的性能和容量,但采用定向天线的自组网拓扑构建问题比全向天线网络复杂。拓扑控制是一种保证网络连通和性能优化的有效手段。基于自适应波束定向天线模型提出一种拓扑控制算法,确定天线的主波束朝向,调整节点的发射功率构建拓扑。算法在保证网络连通的基础上,利用主波束的高增益,降低了节点的发射功率,从而降低节点能耗;同时利用定向天线方向性强的特点,减少了节点间干扰,提高了网络吞吐量。仿真结果表明,算法显着提高了网络性能。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年24期）
廖燕珍[10]（2009）在《自适应波束的副瓣控制和零陷展宽技术研究》一文中研究指出数字波束形成(DBF)技术是现代雷达和通信领域的研究热点。本文围绕快速和降秩的自适应波束形成算法的副瓣控制和零陷展宽技术,主要开展了以下几个方面的工作:(1)讨论和分析了QRD-SMI算法,及其Systolic并行流水结构,提高了算法的实时处理性能;本文采用切比雪夫加权达到了低副瓣的性能。数值结果验证了算法的正确性。(2)从经典维纳滤波器出发,分析了降秩多级维纳滤波器算法,同时也给出了相关相减算法多级维纳滤波器(CSA-MWF),并对该算法的性能进行了仿真分析。将低副瓣控制应用于多级维纳滤波器中,提出了具有低副瓣性能的CSA-MWF。计算机仿真结果表明:在低快拍数条件下,进行了低副瓣控制的多级维纳滤波器具有稳定的方向图和低副瓣的性能。(3)传统的零陷展宽是对直接利用角度扩展矩阵对协方差矩阵进行数值处理,从而得到零陷展宽的效果。而基于Systolic阵列的QRD-SMI算法和降秩多级维纳滤波器算法不需要计算协方差矩阵,所以很难将传统的零陷展宽方法应用到这两种算法中。本文利用Khatri-Rao积将零陷展宽方法应用于这两种自适应波束形成算法中,提出了具有零陷展宽的基于Systolic阵列的QRD-SMI算法和降秩多级维纳滤波器。计算机仿真验证了算法的有效性。(本文来源于《南京理工大学》期刊2009-06-01）
波束自适应控制论文开题报告
（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：
自适应波束天线由于其发射接收具有强指向性的特点,其网络拓扑控制问题、方法与全向天线存在较大不同。针对节点安装有多个空间均匀分布的自适应波束天线进行组网通信时的拓扑优化控制问题,建立了自适应波束天线和网络节点通信的数学模型;对拓扑优化控制的问题进行了分析,其问题本质是对节点安装的多部天线进行最优化链路分配。以网络通信质量的量化计算作为目标函数,提出了一种基于0-1规划的拓扑控制优化模型,并对网络连通性进行了分析,给出了两节点连通以及整个网络连通的充要判决条件。最后给出了2种不同节点数情况下的仿真计算结果,并通过穷举法验证了模型计算结果的正确性。
（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。
波束自适应控制论文参考文献
[1].闫必行.RFID阅读器的波束切换自适应控制算法[D].天津工业大学.2017
[2].王锦江,任宝祥,续志明.多自适应波束天线节点的最优组网拓扑控制[J].空军工程大学学报(自然科学版).2015
[3].刘纪翔.智能天线的自适应波束控制算法研究[D].广西科技大学.2014
[4].廉志凯.基于小波束角超声测距的自适应式交通灯控制系统研究与设计[J].交通标准化.2013
[5].卢晓林,王东,李晓鸿,刘益.基于自适应波束天线的局部优化拓扑控制算法[J].计算机工程与应用.2011
[6].戴凌燕,李荣锋,王永良,鲍拯.基于最坏情况下的稳健波束形成自适应方向图副瓣控制方法[J].国防科技大学学报.2010
[7].李晓鸿,张大方,陈文斌,王东.基于自适应波束天线自组网的能量效率拓扑控制[J].电子学报.2010
[8].王东,陈文斌,李晓鸿,胡婷,张大方.自组网中基于自适应波束天线的拓扑控制算法[J].计算机研究与发展.2010
[9].李晓鸿,刘益,王东,张大方.自适应波束天线自组网拓扑控制算法[J].计算机工程与应用.2009
[10].廖燕珍.自适应波束的副瓣控制和零陷展宽技术研究[D].南京理工大学.2009
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