ในวิศวกรรมการแผ่รังสีอย่างแม่นยํานี้ จําเป็นอย่างยิ่งในการกําหนดประสิทธิภาพของสัญญาณโทรคมนาคม เรดาร์ การสื่อสารดาวเทียม และระบบไร้สายที่เริ่มต้น เทคนิคขั้นสูงสําหรับการสังเคราะห์รูปแบบเสาอากาศ

การ สังเคราะห์ แบบ อัน เท น นา

การสังเคราะห์แสงแบบเป็นกระบวนการออกแบบสัมประสิทธิ์การไล่คลื่นของเสาอากาศ (ค่าความแรงและระยะ) เพื่อผลิตรูปแบบรังสีสนามกว้างที่ต้องการ เป้าหมายมักเป็นการจัดอันดับสูงสุด, ระดับด้านที่ต่ําที่สุด, คัดท้ายของคานหลัก, หรือสร้างช่องว่างในทิศทางเฉพาะ มูลนิธิทางคณิตศาสตร์จะขึ้นอยู่กับปัจจัยในอาร์เรย์ ซึ่งสําหรับลําดับของแนวสาย เชิงเส้น (N) เป็นผลรวมของความซับซ้อน และระยะที่เปลี่ยนไปขององค์ประกอบ

วิธีการสร้างส่วนประกอบ Array

วิธีการจัดองค์ประกอบแบบ REG เป็นเทคนิคการสังเคราะห์พื้นฐานที่สุด สําหรับรูปแบบเชิงเส้น องค์ประกอบของอาร์เรย์เป็นฟังก์ชันที่คล้ายเลขฐานสิบหก โดยปรับน้ําหนัก วิศวกรสามารถสร้างรูปแบบที่มีระดับด้านควบคุม, มุมของด้านประติมากรรม, และมุมพวงมาลัย วิธีการนี้ตรงไปตรงมา แต่จํากัดด้วยเงื่อนไขรูปรูปหลายเหลี่ยม

วิธีการแปลงภาพแบบ 4ier

เนื่องจากตัวประกอบของแนวแบบ เชิงเส้นแบบสม่ําเสมอ เป็นรูปแบบแบบสี่แบบไม่ต่อเนื่องของสัมประสิทธิ์การไล่ระดับสี แบบสี่แบบนี้สามารถสังเคราะห์รูปแบบตามใจได้โดยการใช้รูปแบบที่โปรแกรม อินเวอร์สโฟร์แอร์เปลี่ยนแปลงรูปแบบที่ต้องการ

Dolph-ChiebyShev และ Taylor S สังเคราะห์ข้อมูล

วิธีการทําดอลฟ-Cheebechev ออกแบบแนวเชิงเส้นที่มีแถบแบบแคบที่สุด สําหรับระดับสีที่จัดเป็นด้านที่จัดโดยการใช้พหุนาม Chibishev ซึ่งนี้ส่งผลให้มีรูปแบบแบบ bolys ตลอดมุมทั้งหมด วิธีการของเทย์เลอร์ขยายนี้ให้สร้างรูปแบบที่มีซองด้านที่ต่อเนื่องใกล้กับวงคานหลัก และลดความเหลื่อมลงอีก ทําให้มีความยืดหยุ่นระหว่างระดับสีอัลบีโลเบสกับด้านสีแบบคลาสสิกนี้ยังคงใช้อย่างกว้างขวาง

เทคนิกแบบ Offimative ขั้นสูง

เมื่อรูปแบบที่ต้องการมีความซับซ้อน หรือเรขาคณิตแบบอาร์เรย์นั้นไม่ปกติ วิธีการวิเคราะห์จะลดลงอย่างต่ํา อัลกอริทึมสําหรับวิเคราะห์ค่าอย่างต่ํา จะสามารถค้นหาสัมประสิทธิ์การไล่ระดับสีที่ดีที่สุด ภายใต้เงื่อนไขเช่น ระดับด้านบนบนบนบนบนบนบนบนบนบนบนบนสุด, การจัดวางว่าง, หรือความเสถียรของธาตุได้ อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถจัดการองค์ประกอบจํานวนมาก และการจัดเรียงวัตถุได้

อัลกอริธึมของยีน

อัลกอริทึมของพันธุกรรม (GA) จําลองการคัดเลือกโดยธรรมชาติ จํานวนเวกเตอร์น้ําหนักที่เพิ่มเข้ามา พัฒนาขึ้นตลอดหลายชั่วอายุคน ผ่านการข้ามผ่านการกลายพันธุ์และการคัดเลือก GA มีประสิทธิภาพต่อการไม่ต่อเนื่อง การสังเคราะห์แบบหลายรูปแบบ การสังเคราะห์รูปแบบ เช่น การสังเคราะห์แบบ Septegraphy Elebotes ในขณะที่ยังคงการจําแนกแบบแสงเฉพาะ อย่างไรก็ตาม พวกมันสามารถทํางานได้อย่างมีประสิทธิภาพและจําเป็นต้องใช้ความยืดหยุ่นของพารามิเตอร์อย่างระมัดระวัง

อนุภาค adimation

การจัดกลุ่มอนุภาค (PSO) แบบจําลองของอนุภาคที่เคลื่อนที่ผ่านพื้นที่แก้ปัญหา แต่ละตัวจะดึงดูดไปยังตําแหน่งที่รู้จักมากที่สุด และดีที่สุดทั่วโลก PSO ง่ายกว่าการใช้งาน GAs และมักเข้ามาบรรจบกันเพื่อปัญหาความเหมาะสมที่ต่อเนื่อง ซึ่งใช้สําหรับการสังเคราะห์รูปแบบที่มีระดับความเหลื่อมล้ําต่ํา, วงกลม หรือปุ่มว่างแบบไม่ต่อเนื่อง

การปรับค่าแนวปรับโฟกัสของคอนเวอx

ปัญหาการสังเคราะห์รูปแบบหลาย ๆ อย่าง สามารถถูกแก้ไขให้เป็นปัญหาของการปรับค่าแบบ convex ได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อวัตถุประสงค์คือ การลดค่าของข้อผิดพลาดระหว่างรูปแบบการสังเคราะห์และรูปแบบที่ต้องการ โดยมีการตั้งค่าเป็น convex estimations รับการรับรองค่าที่เหมาะสมที่สุดในโลกและมีประสิทธิภาพสูง เทคโนโลยีเช่น กึ่งฟันธง (SDP) และโปรแกรมกรวยลําดับที่สองจะถูกนําไปใช้เพื่อปรับรูปแบบแบบแบบแบบ CPP และแบบชุดการสังเคราะห์ที่รวดเร็ว และสามารถแก้ได้อย่างง่าย และสามารถแก้ได้

ปรับรูปโฉม

การปรับแบบคานตาแบบไดนามิค ปรับน้ําหนักของอาร์เรย์ โดยอาศัยสัญญาณที่ได้รับ เพื่อเพิ่มสัญญาณที่ต้องการและระงับการรบกวน

สี่เหลี่ยมเล็กสุดของอัลกอริท

อัลกอริทึมแบบกําลังสองน้อยที่สุด (LMS) เป็นวิธีการจัดลําดับแบบสโทคีคิสเกรเดียนต์ที่ลดความบิดเบือนระหว่างอาร์เรย์กับสัญญาณอ้างอิงได้ง่ายและทนทาน แต่ความเร็วการบรรจบกันขึ้นอยู่กับการแพร่กระจายของค่าอีเจนตินาของเมทริกซ์การแปรค่า

สี่เหลี่ยมอย่างน้อย สี่เหลี่ยมอัลกอทรัม

RLS เปิดใช้งานระบบข้อมูลอัตโนมัติ (RLS) ให้ข้อมูลที่เชื่อมต่อได้เร็วกว่า LM โดยการใช้ข้อมูลปรับปรุงของเมทริกซ์อินเวอร์สที่ซ้ํากัน RLS มีการคํานวณมากขึ้น แต่ให้ร่องรอยของสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วมากขึ้น มันช่วยติดตามระบบการสื่อสารแบบพกพาและปรับตัวแบบว่างงานได้ดีขึ้น

การบิดเบือนที่น้อยที่สุด

การตอบรับแบบ distrieveling แบบไม่มีทิศทางต่ํา (MVDR) แบบแบบแบบ OpenGL (หรือที่รู้จักกันในวิธีการของแคปออน) ทําให้ค่าพลังงานที่ส่งออกไปน้อยที่สุดต่ําไป เพื่อให้การตอบรับทิศทางที่ต้องการเป็นเอกฉันท์ ซึ่งจะทําให้สัญญาณสูงสุดต่อข้อมูลบวก (SNDR). MVDR ต้องการความรู้ที่ถูกต้องของทิศทางและตัวแปรของตัวร่วมการแทรกแซง. Robust รุ่น (เช่น, pretuple) จะถูกใช้เมื่อมีการใช้งาน

การ จําลอง และ การ ใช้ เทคโนโลยี

การพัฒนาล่าสุดในหน่วยสืบราชการลับการคํานวณ ฮาร์ดแวร์ที่ปรับแต่งได้ และ MIMMO ขนาดใหญ่ กําลังผลักดันรูปแบบการสังเคราะห์เกินขอบเขตดั้งเดิม โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเรียนรู้เรียนรู้การจับคู่จากความต้องการไปยังสัมประสิทธิ์ ในขณะที่โครงสร้างที่ปรับแต่งได้นั้น จะช่วยให้โครงสร้างแบบเวลาจริงได้ปรับเปลี่ยนได้ เทคโนโลยีเหล่านี้สัญญาว่าการออกแบบจะเร็วและปรับเปลี่ยนประสิทธิภาพในการดําเนินการที่ซับซ้อน

โปรแกรมสําหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพสามารถคาดเดาค่าสัมประสิทธิ์ของการไล่ระดับความเรื้อรัง สําหรับรูปแบบที่ต้องการจากข้อมูลการฝึกซ้อม เครือข่ายประสาทลึก โดยเฉพาะสถาปัตยกรรมแบบสังเคราะห์และฟื้นฟูใหม่ สามารถเรียนรู้ได้จากข้อมูลจําลองหรือค่าวัด การเรียนรู้การบังคับยังได้ศึกษาหาการปรับเปลี่ยนการปรับเปลี่ยนการปรับเปลี่ยนระบบของสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงได้อีกด้วย ML ช่วยลดความต้องการที่จะปรับตัวและปรับตัวให้เข้ากับสภาพใหม่ได้อย่างรวดเร็ว แม้ว่ามันต้องใช้ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมากและเหมาะสมอย่างรอบคอบ

ปรับและปรับระดับอาร์เรย์

หนวดปรับโครงสร้างได้ใช้ส่วนประกอบอิเล็กทรอนิกส์ (PN Diodes, parts, MMM) เพื่อเปลี่ยนรูปร่างรูรับแสง, เครือข่ายอาหาร, หรือพลังงานองค์ประกอบ โดยเปลี่ยนรูปแบบรังสีโดยไม่มีการเคลื่อนไหวของกลไก แผงวงจรได้ถูกใช้เป็นทศวรรษแล้วในเรดาร์ อุปกรณ์ใหม่ที่ใช้งานแบบพกพาแบบไมโอเอสเอเอส (MMO) สําหรับการสื่อสาร 5G และดาวเทียม ไฮบริด-รูปแบบรูปแบบการวางผังโครงสร้างของสถาปัตยกรรมและระบบพลังงาน

MIMO และ MIMO ขนาดยักษ์

หลาย ๆ ตัวแปรในระบบหลายระบบ (MIMO) ใช้ระบบหลายรูปแบบเพื่อเพิ่มความจุ ขนาดใหญ่ MIMO ซึ่งมีองค์ประกอบเสาอากาศหลายร้อยที่ สถานีฐาน อนุญาตให้มีการปรับเปลี่ยนพื้นที่และจัดการการรบกวนได้อย่างก้าวหน้า รูปแบบการสังเคราะห์ใน MIMMO เกี่ยวข้องกับรูปแบบการส่งสัญญาณที่มีผลให้ผู้ใช้แต่ละคน ส่งสัญญาณรูปแบบการแทรกข้อมูล การแทรกซ้อนของสัญญาณ ความท้าทายนี้รวมถึงการปรับระดับพื้นที่ให้พอดี และการประเมินค่าต่าง ๆ ของสัญญาณต่าง ๆ

รูปแบบการวน

การสังเคราะห์และการสร้างรูปแบบแอนเทนน่ายังคงถูกพัฒนาขึ้นอย่างต่อเนื่องตามความต้องการสําหรับอัตราการส่งข้อมูลที่สูงขึ้น การแทรกแซงที่ต่ํากว่า และการปรับเปลี่ยนความจุภาพใหม่ การปรับเปลี่ยนวิธีการคลาสสิกเช่น Dolph-Chebshev และ scrier secontricy ทําให้เกิดเครื่องมือพื้นฐานการสังเคราะห์โครงสร้าง และการปรับปรุงกลไกการปรับปรุงระบบระบบปรับโครงสร้างที่ทันสมัย และปรับโครงสร้างแบบปรับโครงสร้างให้เข้ากับเวลาจริง เทคโนโลยีที่ทันสมัยเช่น การปรับเปลี่ยนระบบการเรียนรู้และปรับแต่งระบบกลไกต่างๆ สัญญากับการพัฒนาและพัฒนาพัฒนาพัฒนาใหม่