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可以,我们需要将多个不同的反监听方向归零考虑到多重干扰或多径反射。创建多个空值和更宽的空值会带来更多的影响在给定的约束和条件下,很难满足的需求实际相控阵的硬件缺陷。由于上述挑战,过去的工作在零转向基于剩余仿真反监听通道,尚未在实际毫米波相控阵中实现。 此外,过去的大部分工作集中于创建一个单点null和过去的任何工作都不能解释硬件的缺陷。本文介绍了第一种实用的毫米波——反监听零转向系统,能够零干扰的商业现成的相控阵,同时保留主要叶。反窃听检测解决上述实际挑战的方法是结合了一种新的理论优化算法,该算法考虑了实际相控阵的局限性克服硬件的离散优化框架缺陷和允许多个和更宽的空值。 反窃听检测的最佳算法能够创建一个空值在实际相控阵的约束下。要理解这个算法是如何工作的,请考虑下面的例子在反监听中。目标是有主要叶在75?并创建一个反窃听检测中的每个向量代表信号接收到给定的天线元件。收到的信号在75年?, 反窃听检测设置移相器旋转相位对这些信号进行建设性的总结,如图所示在图2 (d)。对于沿反窃听检测收到的信号,信号就会有不同的相,向量的和是多少矢量~P如图2(f)所示。我们的目标是旋转这些矢量通过改变移相器上的相位来实现防监听同时保留主瓣。为此,反监听将每个天线的进一步相移限制在一个有限的范围内。例如,如果我们限制它防监听对所有天线,主瓣变化不超过反监听如图防监听。然后防监听利用了向量的洞察力是围绕~P对称的,如图防监听通过旋转对于?~P的对称向量对,如图反监听所示, 我们降低防监听的振幅。我们迭代地旋转这些向量直到我们使防监听无效或达到最佳可能的还原在相移限制条件下,我们证明了它是最优的。上述算法提供了一个简单的、最优的方法在有限的相位控制下创建空值,但它不考虑硬件缺陷,也不能在不止一个方向。为了解决这个问题,我们引入了一个离散优化框架自定义零位转向。该框架是受遗传算法的启发在离散优化中被证明是有效的防监听。然而,遗传算法非常慢,可能需要数千个迭代收敛到[60],这妨碍了实际的实时零位转向,我们将在第7节详细讨论。就像许多其他优化技术,初始化和停止判据是影响算法收敛速度的主要因素之一反窃听检测为了解决这个问题,Nulli-Fi 。
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