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申请/专利权人：北京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的阵列增益和相位误差校准方法，包括两个步骤：使用神经网络线下训练和使用分组校准策略线上校准；所述的神经网络由前置的信噪比分类网络和后置的两套误差校准网络组成，误差校准网络由增益校准网络和相位校准网络组成；所述的分组校准策略即将天线阵列划分为多个阵元数目大小与训练好的神经网络所匹配的子阵列，再多次应用神经网络获得增益和相位误差。本发明的方法可以很好的达到校准精度和校准复杂度之间的平衡，基于神经网络输入向量的数据特性，提出一种分组校准算法，使得神经网络不需要被重复训练就可以被应用于不同阵元数目不同形状的天线阵列，减少了算法的实际应用成本。
主权项：1.一种基于神经网络的阵列增益和相位误差校准方法，其特征在于，包括两个步骤：使用神经网络线下训练和使用分组校准策略线上校准；所述的神经网络由前置的信噪比分类网络和后置的两套误差校准网络组成，误差校准网络由增益校准网络和相位校准网络组成；所述的分组校准策略即将天线阵列划分为多个阵元数目大小与训练好的神经网络所匹配的子阵列，再多次应用神经网络获得增益和相位误差；所述的信噪比分类网络，首先将信噪比范围划分为高信噪比范围和低信噪比范围，再根据分类网络的输出判断当前接收信号中所携带的噪声处于何种范围，进而选择对应的误差校准网络进行校准；所述的增益校准网络和相位误差校准网络的训练算法均为Levenberg-Marquardt算法，增益校准网络训练所采用的数据集由遍历增益误差而产生，相位误差校准网络训练所采用的数据集由遍历相位误差和随机产生增益误差而获得。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京邮电大学 一种基于神经网络的阵列增益和相位误差校准方法
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