COMBINAÇÃO AFIM DE FILTROS ADAPTATIVOS RLS-LMS PARA CONFORMAÇÃO DE FEIXES EM ANTENAS INTELIGENTES COM SINTONIA PARAMÉTRICA BASEADA EM REDES NEURAIS
Antonio Henrique Ribeiro
Ribeiro, Antonio Henrique dos Santos
João Neto
Neto, João Viana da Fonseca
Francisco Souza
Souza, Francisco das Chagas de
01/03/2023
1576-1596
111
Neste artigo, aplica-se uma Rede Neural Artificial Feed Foward ao algoritmo adaptativo RLS-LMS, com o objetivo de sintonizar os parâmetros dos pesos, calculando os pesos ideais ou ótimos utilizados na entrada do sinal dos filtros lineares que adaptam o padrão de radiação da antena do arranjo linear uniforme, direcionando vários feixes estreitos para os usuários desejados e anulando a interferência ou usuários indesejados. A aplicação dessa rede neural proporciona a capacidade de aumentar a eficiência e otimizar o uso das antenas inteligentes. Os resultados obtidos são apresentados. Esse artigo baseia-se no trabalho de (Ribeiro et al, 2019) tomando os resultados obtidos na utilização da combinação de dois filtros adaptativos LMS (Least mean-square) e RLS (recursive least-square) combinados obtendo um algoritmo adaptativo RLS-LMS que superou os algoritmos clássicos em termos de velocidade de convergência e estabilidade.
Combinação afim, Filtros adaptativos, Conformação de feixes, Antenas inteligentes, Redes neurais, Algoritmo adaptativo RLS-LMS.
Este capítulo está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional.
O conteúdo do capítulo e seus dados e sua forma, correção e confiabilidade, são de responsabilidade exclusiva do(s) autor(es). É permitido o download e compartilhamento desde que pela origem e no formato Acesso Livre (Open Access), com os créditos e citação atribuídos ao(s) respectivo(s) autor(es). Não é permitido: alteração de nenhuma forma, catalogação em plataformas de acesso restrito e utilização para fins comerciais. O(s) autor(es) mantêm os direitos autorais do texto.