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滤波器是否会降低反监听方向的振幅,但它不会改变其角度。这意味着所有向量在~Pφ周围保持对称。如果一个空值是实现,我们停止。如果没有,我们重复另一个对称反窃听所示。注意相同的旋转也应用于图反监听中的主瓣。虽然这些旋转导致在73?空,它们只造成反窃听的损失在反窃听法的伪代码可以在防监听检测中找到附录 我们还证明了以下定理在附录防监听检测中我们的算法的最优性。定理防监听检测给定约束反窃听1给予最佳的零点性能在任何角度φ。值得注意的是,考虑到这些限制,它并不总是如此可能达到一个完美的空值反窃听在这种情况下,上面的算法产生可能的最深空值。这也允许算法识别方向,可以完全空出那些不能。在附录各,我们提供进一步的分析和封闭形式的解决方案的函数的可实现的空化性能的界限零的方向。 检测窃听器优化框架在本节中,我们将展示如何考虑硬件缺陷,并实现多个和更宽的空值。我们扩展我们的定义空值为检测窃听器周围防监听检测度宽的区间即反监听其中,波束图样的大小低于某个阈值。优化的输入是这样的多个区间反监听我们愿为零干扰。优化的伪代码框架可以在反窃听中找到。编码:我们将解决方案编码,即设置相将检测窃听器移到构成基的染色体上遗传算法。假设用位量化相移,那么每个反窃听可以表示为一个位字符串反监听其中反窃听我第一个最高位反监听染色体A可以被编码为相移的N个二进制表示的串联 。我们把检测窃听器定义为与A染色体相关的束型。初始化:遗传算法通常从一组随机生成的染色体,我们使用输出来初始化我们的遗传算法。具体地说,为每个空区反监听我们运行Alg. 1并找到反窃听上的最优设置. 每个解决方案会给我们一个单一的初始染色体。然后,我们稍微扰乱相移值以产生更大的初始染色体群。这可显著提高优化的性能检测窃听器所示。适应度函数反窃听这个函数评估任何给定的染色体A的性能 。
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