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1、西南交通大學(xué)碩士學(xué)位論文基于核函數(shù)的波束形成技術(shù)研究姓名：付杰尉申請學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師：張家樹20080501西南交通大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文第1I頁AbstractAsaverypromisingresearchforwirelesscommunicationtechnologies，smartantennaisnowusedincommunicationsystemssuccessfullyItusesmode
2、rndigitalsignalprocessingtechniquesandselectsappropriateadaptivealgorithmstoformspacedirectionalbeamdynamic，whichtakingfulladvantageofmobileuserstoachievethepurposeofoffsettingorsuppressinginterferencesignalstothegreates
3、textendTheconventionaladaptivebeamformingtechniquescannotprovideastatisfiedperformanceinsomesituationssuchasantennaarrayoverloadingandasmallangledifferencebetweenadesiredsignalandaninterfereTherefore，thenonlinearbeamform
4、ingtechniquebecomestothecurrentdomesticandforeignhotspotresearchtopicThisthesis’researchmainlyonthenonlinearbeamformingtechnologywhichisbasedonthekernel(1)TheRBFneuralnetworksbeamformerisintroducedandputteduptheperforman
5、ceanalysisThen，acomplexMLPbeamformerwhichusesthecomplexbackpropagationalgorithmisproposedThesimulationindicatesthattheproposedbeamformerhasbetterstabilityandconvergencethantheMLPbeamformerusingtherealbackpropagationalgor
6、ithm(2)TwokindsofbeamformersbasedontheProximalSupportVectorMachinesandLeastSquaresSupportVectorMachinesareproposedAlthoughtheyhavethesomeperformanceasthebeamformerusingSupportVectorMachinesthroughthesimulationbuttheyhave
7、lesscomputationalcomplexityandfastertrainingspeed(3)ThebeamformerusingstandardcomplexSupportVectorRegressionisintroducedAnewbeamformingmodelbasedonstandardrealSupportVectorregressionoptimizationisproposedwhichreducesthep
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