基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用

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毕业论文范文题目： 基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用，论文范文关键词： 基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用
基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用毕业论文范文介绍开始：
　　硕士学位论文基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用，正文共60页。
　　【摘要】智能天线技术的核心是自适应波束形成算法,但传统算法存在计算量大、收敛速度受限等缺陷。而作为一种高效并行全局寻优方法的遗传算法可以解决此类问题。研究一种适合于波束形成的遗传算法是本文重点。本文在深入研究智能天线技术的基础上,将遗传算法应用于波束形成中,并从三方面对其进行改进：一、将基本遗传算法中的二进制编码改为复数编码,使得算法更加精确、高效；二、结合进化代数提出一种改进的自适应遗传算法保持种群多样性并提高算法收敛速度；三、提出带有梯度信息的混合遗传算法,在保持遗传算法全局优势的同时,又发挥了梯度算法局部搜索能力强的特性。仿真结果表明,基于混合遗传算法的波束形成具有良好的收敛性和抗干扰能力。最后将基于混合遗传算法的波束形成技术应用于信号预处理系统中。构建了系统模型,并推导出数据发送及检测算法。通过在TD-SCDMA应用环境中仿真,验证了基于混合遗传算法的波束形成技术比传统波束形成技术具有更好的系统误比特率性能。
　　【Abstract】 The adaptive beamforming algorithm is the core of the smart antenna technology. The available transcational algorithms have their disadvantages of high computation complexity and slow convergence rate. As a highly efficient parallel global optimization search method, Genetic Algorithm (GA) can solve such problems. The emphasis of this paper is researching a GA suitable to beamforming technology.Based on the study of the beamforming algorithm, GA is introduced to the beamforming technology, and three areas are improved according to the characteristics of beamforming: First, the complex-coded GA is adopted in order to make the algorithm more accurate and efficient. Second, an improved adaptive genetic algorithm with the time of evolution is proposed to maintain species diversity and improve the convergence performance. Finally, a new combined GA is proposed. This algorithm not only maintains good global searching performance, but also prompts the ability of local searching by introducing the gradient information. Computer simulation results show that the combined-GA-based beamforming algorithm exhibits high anti-jamming ability and fast convergence rate.The combined-GA-based beamforming algorithm proposed in this paper is applied to the signal preprocessing system. The system model is built, as well as the algorithms of the data transmission and detection are developed. Simulation on the TD-SCDMA proves that the combined-GA-based beamforming algorithm has a better Bit Error Rate (BER) performance of system than the traditional algorithms.
　　【关键词】波束形成；遗传算法；梯度信息；信号预处理；
　　【Key words】 Beamforming； Genetic Algorithm； Gradient Information； Signal Preprocessing；

以上为本篇毕业论文范文 基于改进遗传算法的波束形成技术研究及其应用的介绍部分。

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