Riktning av ankomst (DoA) uppskattning av mål förbättras med antalet element som används av en fasad radarantenn. Eftersom större matriser har höga kostnader, område och beräkningsbelastning, finns det nyligen intresse för gallring antenn matriser utan förlust av långt fält DoA noggrannhet. I detta sammanhang kan en kognitiv radar utplacera en full array och sedan välja en optimal subarray för att överföra och ta emot signaler som svar på förändringar i målmiljön. Tidigare arbeten har använt optimering och giriga sökmetoder för att välja de bästa subarrays kognitivt. I den här artikeln utnyttjar vi djupt lärande för att ta itu med problemet med antennval. Speciellt konstruerar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som en flerklassig klassificeringsram där varje klass betecknar en annan subarray. Det föreslagna nätverket bestämmer en ny array varje gång data tas emot av radarn, vilket gör antennvalet till en kognitiv operation. Våra numeriska experiment visar att den föreslagna CNN strukturen ger 22% bättre klassificering prestanda än en Support Vector Machine och de resulterande subarrays ger 72% mer exakta DoA uppskattningar än slumpmässiga val. ska = 92 •,  ska = 30 •  ska = 92 • ska = 60 • ska = 92 •, ska = 90 • ska = 92 •, ska = 120 • ska = 92 •, ska = 210 • K=3 {1,
Arbetet i REF fokuserar på antennval (AS) problem i ett multi-antenn (20 antenner) system och konstruerar ett CNN som en multi-klass klassificering ramar där varje klass betecknar en annan subarray.
Cognitive Radar Antenna Selection via Deep Learning
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Engineering']}