CN111856159A - 一种平面波生成器的采样方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种平面波生成器的采样方法,包括以下步骤：步骤1,确定平面波合成过程中PWG采样模型的输入参数，包括确定PWG合成目标、目标原子数以及候选的原子字典：步骤2,初始化建立PWG平面采样模型时用到的相关参数，步骤3,遍历整个原子字典，循环寻找最终PWG平面上用来合成平面波的原子，步骤4,确定所选出来的PWG上原子的权重；步骤5,确定PWG采样模型的输出参数，包括步骤3和步骤4中所选原子的信息以及每个原子所对应的权重。本发明所述方法能够同时计算出采样原子的权值并具有合成平面波性能更优和PWG采样点数量更加稀疏的优点并在近远场转换领域平面波合成的问题描述上进行了创新。

Description

一种平面波生成器的采样方法
技术领域
本发明属于平面波发生器(PWG)、近远场变换、正交匹配追踪算法(OMP)技术领域，尤其涉及一种平面波生成器的采样方法。
背景技术
目前，随着芯片、传感器、存储器以及其他硬件设备的快速发展，很多领域都面临着数据量过大、处理时间过长的问题。传统的信号处理方式已经无法满足人们对大量数据处理的需求，简洁、高效、稀疏的信号表示方法是人们研究、关注的热点。稀疏表示和字典学习方法在解决数据量过大的问题上有独特的优势，稀疏表示和字典学习方法最早用于压缩感知中信号处理问题，现在越来越多的研究者把稀疏表示用在图像处理、目标识别、机器视觉、音频处理的领域中。将稀疏表示和字典学习方法应用到图像处理上，能够简单、高效地将图像中的噪声分离，实现图像品质的提升。
随着近年来4G/5G通信技术的发展，智能终端的市场占有率逐年增高，已经成为市场主流。为了保障生产的终端质量，生产厂家需要在产品研发阶段对产品进行全面的测试。无论对于LTE还是NR系统，均离不开多入多出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)这一重要技术，由于空口测试(OTA，Over-The-Air Testing)能够在实验室环境中以灵活、可控、可重复的方式复现真实信道，逐渐被工业界认可和接受。目前3GPP、CTIA的标准化组织已经将OTA测试作为MIMO终端测试的标准之一。MIMO OTA测试指的是在不破坏终端结构的基础上，使用辐射的方法复现真实的信道环境，从而测试出终端的性能。OTA测试被认为是5G设备测试的唯一可行的方案。在终端被测天线(AUT)的射频性能测试中，整机辐射性能的测试越来越受到各方面的关注，这种辐射性能能够反映终端天线的最终发射和接收性能。对被测天线的辐射性能进行评估的基本有两种方式：一种是射频测试，根据天线的辐射性能进行判定；另一种是性能测试，是指在特定微波暗室内测试天线的辐射功率和接收灵敏度。性能测试是侧重从终端天线的发射功率和接收灵敏度方面考察手机的辐射性能。在特定的微波暗室中，测试在三维空间整机各个方向的发射功率和接收灵敏度。射频测试比较侧重从终端天线的增益、效率、方向图的天线的辐射参数方面考察AUT的辐射性能，考虑了整机环境对天线性能的影响。本发明提出的方案目标是能够合成出拟平面波照射待测天线，完成精准的天线测试，属于OTA的射频测试。
精准的天线测试需要对待测天线进行平面波照射，常见三种产生准平面波方式包含远场法、近场法和紧缩场法。对于远场法，当满足r≥2D2/λ时，能够近似认为投射到AUT上的电磁波是平面波。其中，D为待测目标的最大截面尺寸，r为发射天线与AUT的距离，λ表示波长。但在实际测量中，由于暗室空间的限制，特别是对于尺寸较大的AUT，上述远场距离是很难被满足的。对于近场法，需要对AUT采集近场信息，再通过额外的数学变换来得出AUT的远场，方法在扫描时耗时过长且设备造价高。对于紧缩场法，采用一个紧缩场反射面天线产生准平面波对待测天线进行照射，有效地缩小了测量距离，然而用于在AUT孔径上合成准平面波的反射器需要精细的设计和制造，带来很高的成本。
鉴于以上现有方案的缺点，又提出了一种更为主流的近场天线测试的替代方法，即：基于PWG辐射系统进行平面波合成。PWG辐射系统在暗室的尺寸和成本方面更具有优势，其实质是利用具有合适的位置和权重的辐射源组成的阵列在近场的给定区域内合成所需的平面波分布，从而实现近远场变换的功能，从而在近场情况下模拟出理想远场的效果，具体替代方法参看如图1所示一种圆形的PWG辐射系统。利用PWG合成平面波的关键就是确定合适辐射源的位置(即PWG平面的采样)以及权重，所提方案便是提供了一种新型的PWG采样模型，从而确定出辐射源的位置与权重。
现有的技术方案对于给定的PWG尺寸以及PWG与AUT之间距离，关键问题是如何确定合适的辐射源的位置和权重以实现所需的远场分布精度。当使用全局优化来共同确定PWG辐射元件的最佳位置和权重，通常采用繁琐的方法，这会导致大量的计算开销，例如：遗传算法。
为了避免全局优化程序，确定通过两步法来进行优化，即在合成之前首先确定辐射源的位置，后计算权重的方法，从而简化了PWG的设计问题。从传统方案中，对于PWG与AUT的采样位置，均通过数值方法确定，利用辐射场的自由度的概念来推导PWG与AUT的几何特征，即采样点的数量和间距。利用非冗余采样表示的理论，提出以确定性的方式连续表征PWG和AUT的整体几何特征，包括尺寸、辐射源的数量和位置，以实现稀疏阵列。
以AUT为例具体描述上述传统采样方式：AUT样本由多个同心圆上的位置组成，同心圆的数量由
Figure BDA0002558739530000021
给出。其中，
Figure BDA0002558739530000022
表示小于或等于x的最大整数，θM＝tan-1(DA/d)，并且
Figure BDA0002558739530000023
其中λ表示波长，DA为圆形AUT平面的半径大小，DP为圆形PWG平面的半径大小，χ1,χ2∈[1.1，1.3]是用来控制近似误差的过采样因子。
对于第n个同心圆上的采样位置，1≤n≤N，有θn＝nΔθ,
Figure BDA0002558739530000024
其中
Figure BDA0002558739530000025
因此在第n个同心圆上存在具有相等角度间隔的2Mn+1个采样位置，此外允许n＝0，对应于AUT采样时N个同心圆的中心的位置。图2中展示了当DA＝90λ时AUT平面的采样结果。
现有方案存在的问题是：在传统的PWG设计方案中，将非冗余采样理论同时应用于PWG与AUT平面的采样中。根据这个理论，即使观测域是无界的，有界源辐射或散射的电磁场(EM)能够通过有限数量的样本在基本任意的表面上精确表示。非冗余的所需样本数量基本上与场的自由度数一致，自由度的数量独立于观察域并且仅取决于源几何形状。采样算法允许从非冗余有限数量的样本中有效地恢复EM场。
在PWG辐射系统中，由于AUT平面上的场属于有界源辐射的电磁场(EM)，根据以上的理论解释，将非冗余采样理论应用于AUT平面采样中是不存在争议的，当将理论同时应用于PWG平面的采样中仍存在一些争论。
稀疏表示本质上是一种信号表示方法，它从原始信号中尽可能少地选取基本信号(即原子)，并将这些原子通过线性组合来重建大部分或全部的原始信号。通过稀疏表示能够获得信号更为简洁的表示方式，从而使更容易地获取信号中所蕴含的信息，更方便进一步对信号进行加工处理。典型的稀疏表示过程由图3形象的表示。
通过类比能够发现，稀疏表示的思想与PWG合成平面波的过程存在相似之处，能够将合成平面波的过程看是作对原始信号的重建过程，而稀疏表示中的原子也与PWG平面上辐射源的采样结果拥有类似的含义。于是能够从稀疏表示的角度重新审视问题，具体将每个PWG辐射源视为一个原子，从而将PWG的合成重现为稀疏表示的问题。
稀疏表示理论字典中的原子数将大于待解决问题中原子数，于是能够获得过完备的字典。通过应用一定的约束，能够获取一种稀疏表示，稀疏表示利用原子子集的线性组合来重构所需样本，其中原子子集的权重集合中许多元素将为零。为解决此类问题，贪婪逼近是一种有效的方法，能够解决一定约束下最小化的稀疏表示，它在每个迭代中寻求最佳的局部最优解。在不同的贪婪逼近的方法中，正交匹配追踪(OMP)算法是迭代地选择字典中的最佳原子，然后计算重建残差。通过采用正交化过程，能够实现每次迭代中投影的正交方向，从而保证快速收敛。综上所述，PWG合成问题能够很好地转化为稀疏表示问题，通过OMP算法有效解决PWG平面上辐射源的选择问题。因此，PWG的采样方式仍然存在研究改进的空间。
发明内容
为克服以上问题，本发明面向近远场转换场景的平面波合成过程提出一种平面波生成器的采样方法，本发明所述方法包括以下步骤：
步骤1,确定平面波合成过程中PWG采样模型的输入参数，包括确定PWG合成目标、目标原子数以及候选的原子字典：
步骤1.1,对于平面波，合成目标确定为
Figure BDA0002558739530000031
其中KA表示AUT平面上的采样点数；
步骤1.2,在利用OMP算法对PWG进行采样之前，首先需要对PWG以设定的规则进行密采样，将密采样出的原子作为后续的候选原子字典{hj|1≤j≤Kp}，其中hj是原子字典中第j列的元素，Kp表示字典原子中的数量；
步骤1.3,令目标原子数为K，参数能够表征PWG平面的采样稀疏程度，K值越小且与密采样原子数相差越大，代表越稀疏，K值越大且与密采样原子数相差越小，代表越密集；
步骤2,初始化建立PWG平面采样模型时用到的相关参数，在初始化状态下，PWG平面的采样集合里未选出任何原子，此时PWG合成的场与理想平面波差异达到最大，具体包括以下步骤：
步骤2.1,初始化迭代索引，采用相应数学符号描述为t＝1；
步骤2.2,初始化字典集合，采用相应数学符号描述为Φ0为空；
步骤2.3,初始化残差，采用相应数学符号描述为r0＝y；
步骤3,遍历整个原子字典，循环寻找最终PWG平面上用来合成平面波的原子，循环寻找最终用来合成平面波原子的过程，具体包括以下步骤：
步骤3.1,从完备字典中逐列与残差进行内积操作；
步骤3.2,找到所求内积最大的列以及对应的内积值
Figure BDA0002558739530000041
其中rt＝1是迭代第1次时的残差，hj表示第j次从完备字典中选出的列；
步骤3.3,将每一次找到的匹配原子列储存在整个PWG采样集合即所选列组合矩阵中，从而更新采样集合的内容，即Φt＝[Φt-1,φt]，其中，Φt-1是迭代t-1次时的PWG采样集合，φt是新找到的匹配原子，Φ是更新后的原子集合；
步骤3.4,通过求解最小二乘解，得到正交投影变换矩阵，即P＝Φt(Φt HΦt)-1Φt H，其中，Φt如步骤3.3中所述含义；
步骤3.5,通过用上一次残差减去残差在所选原子列空间向量上的投影来重建残差，即rt＝(I-P)rt-1，其中，I表示单位矩阵，P是步骤3.4中所得到的正交投影变换矩阵，rt-1是迭代t-1次时的残差，rt代表更新后的残差，残差值表示此时通过集合中现有的采样原子合成的平面波与理想平面波的差距，反映了此时实际合成的平面波的性能，寻找采样原子结束；
步骤3.6,为了不断循环寻找原子，更新t＝t+1，继续通过上述步骤为PWG采样原子集合选择新的原子，并更新列组合矩阵，从而丰富PWG采样集合的内容，缩小合成的平面波与理想平面波的差距；
步骤4,确定所选出来的PWG上原子的权重：
确定PWG采样集合原子的权重的过程发生在原子选择之后，与选择原子的过程相互独立，具体利用步骤3.4中的最小二乘结果，求解PWG合成目标在当前原子列空间上的正交投影，同时也是每个所选原子的权重集合w＝{wj|1≤j≤KPWG},||w||0≤K，其中，wj表示权重集合中第j个元素，K表示所选原子的数量；
步骤5,确定PWG采样模型的输出参数，包括步骤3和步骤4中所选原子的信息以及每个原子所对应的权重。
本发明的优越效果是：
1，本发明所述方法能够同时计算出采样原子的权值并具有合成平面波性能更优和PWG采样点数量更加稀疏的优点，并在近远场转换领域平面波合成的问题描述上进行了创新。
2，本发明所述方法首次在近远场变换的领域引入了稀疏表示的理论，通过对比两者原理找到了两个理论的相似点，最终通过稀疏表示的理论成功描述了平面波发生器合成平面波的过程，实现了两个从未拥有过交集的领域的理论融合。
3，本发明所述方法对目前主流的近远场转换领域平面波合成的方法上进一步进行了创新，引入了正交匹配追踪算法，为PWG构建了一种新型的采样模型。基于本发明所述方法提出的模型，能够同时求解出PWG上辐射源的位置(所选择的原子集合)和权重；在相同仿真条件下，PWG采用本发明的方法合成的平面波的性能更佳；能够在保证合成平面波性能的基础上适用于PWG稀疏化程度更高的情况。
附图说明
图1是传统方法的PWG辐射系统结构示意图；其中d为PWG与AUT平面的距离，DP为圆形PWG平面的半径大小，DA为圆形AUT平面的半径大小；
图2是传统方法的利用非冗余采样方案对AUT进行采样的采样示例示意图，其中DA＝90λ；
图3是传统方法的典型的稀疏表示过程的框图；
图4(a)是本发明所述方法在实施例1中采用确定性非冗余采样方法选择出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅的2-D视图；
图4(b)是本发明所述方法在实施例1中采用确定性非冗余采样方法选择出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅的3-D视图；
图5(a)是本发明所述方法在实施例1中基于OMP算法采样出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅的2-D视图；
图5(b)是本发明所述方法在实施例1中基于OMP算法采样出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅的3-D视图；
图6(a)是本发明所述方法在实施例2中的确定性非冗余采样方法选择出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅示意图；
图6(b)是本发明所述方法在实施例3中的确定性非冗余采样方法选择出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅示意图；
图7(a)是本发明所述方法在实施例2中的基于OMP算法采样出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅示意图；
图7(b)是本发明所述方法在实施例3中的基于OMP算法采样出的PWG位置处的辐射源合成的场的振幅示意图；
图8(a)是本发明所述方法在实施例1中的基于OMP算法采样出的PWG位置示意图，共包括1159个采样点；
图8(b)是本发明所述方法在实施例2中的基于OMP算法采样出的PWG位置示意图，共包括1043个采样点；
图8(c)是本发明所述方法在实施例3中的基于OMP算法采样出的PWG位置示意图，共包括613个采样点。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施方式进行详细描述。
本发明所述方法包括以下步骤：
步骤1,确定平面波合成过程中PWG采样模型的输入参数，包括确定PWG合成目标、目标原子数以及候选的原子字典：
步骤1.1,对于平面波，合成目标确定为
Figure BDA0002558739530000061
其中KA表示AUT平面上的采样点数；
步骤1.2,在利用OMP算法对PWG进行采样之前，首先需要对PWG以设定的规则进行密采样，将密采样出的原子作为后续的候选原子字典{hj|1≤j≤Kp}，其中hj是原子字典中第j列的元素，Kp表示字典原子中的数量；
步骤1.3,令目标原子数为K，参数能够表征PWG平面的采样稀疏程度，K值越小且与密采样原子数相差越大，代表越稀疏，K值越大且与密采样原子数相差越小，代表越密集；
步骤2,初始化建立PWG平面采样模型时用到的相关参数，在初始化状态下，PWG平面的采样集合里未选出任何原子，此时PWG合成的场与理想平面波差异达到最大，具体包括以下步骤：
步骤2.1,初始化迭代索引，采用相应数学符号描述为t＝1；
步骤2.2,初始化字典集合，采用相应数学符号描述为Φ0为空；
步骤2.3,初始化残差，采用相应数学符号描述为r0＝y；
步骤3,遍历整个原子字典，循环寻找最终PWG平面上用来合成平面波的原子，循环寻找最终用来合成平面波原子的过程，具体包括以下步骤：
步骤3.1,从完备字典中逐列与残差进行内积操作；
步骤3.2,找到所求内积最大的列以及对应的内积值
Figure BDA0002558739530000071
其中rt＝1是迭代第1次时的残差，hj表示第j次从完备字典中选出的列；
步骤3.3,将每一次找到的匹配原子列储存在整个PWG采样集合即所选列组合矩阵中，从而更新采样集合的内容，即Φt＝[Φt-1,φt]，其中，Φt-1是迭代t-1次时的PWG采样集合，φt是新找到的匹配原子，Φ是更新后的原子集合；
步骤3.4,通过求解最小二乘解，得到正交投影变换矩阵，即P＝Φt(Φt HΦt)-1Φt H，其中，Φt如步骤3.3中所述含义；
步骤3.5,通过用上一次残差减去残差在所选原子列空间向量上的投影来重建残差，即rt＝(I-P)rt-1，其中，I表示单位矩阵，P是步骤3.4中所得到的正交投影变换矩阵，rt-1是迭代t-1次时的残差，rt代表更新后的残差，残差值表示此时通过集合中现有的采样原子合成的平面波与理想平面波的差距，反映了此时实际合成的平面波的性能，寻找采样原子结束；
步骤3.6,为了不断循环寻找原子，更新t＝t+1，继续通过上述步骤为PWG采样原子集合选择新的原子，并更新列组合矩阵，从而丰富PWG采样集合的内容，缩小合成的平面波与理想平面波的差距；
步骤4,确定所选出来的PWG上原子的权重：
确定PWG采样集合原子的权重的过程发生在原子选择之后，与选择原子的过程相互独立，具体利用步骤3.4中的最小二乘结果，求解PWG合成目标在当前原子列空间上的正交投影，同时也是每个所选原子的权重集合w＝{wj|1≤j≤KPWG},||w||0≤K，其中，wj表示权重集合中第j个元素，K表示所选原子的数量；
步骤5,确定PWG采样模型的输出参数，包括步骤3和步骤4中所选原子的信息以及每个原子所对应的权重。
在OMP程序中实现了l0-norm正交化，当可用原子数Kp大于目标原子数K，则能够同时确定PWG元素的最佳子集及其权重，而无需求助于全局优化中使用的繁琐的方法。PWG平面与AUT平面的物理意义的不同，选择仅对AUT平面采用传统的非冗余理论方式采样，对于非电磁波的合成场的PWG平面采用上述OMP算法进行采样，构建出新型的PWG采样模型。模型将采样问题看作不断增加对合成整个平面波作用较大的探头，残差在容忍范围内即可，也就是说稀疏程度是能够掌控的，能够实现更大程度上的稀疏化，即模型在稀疏程度上的局限性小于传统PWG采样模型。从采用OMP算法对PWG进行采样之后所合成平面波的性能上来看，随着稀疏化程度的增高，则性能变差的速度也会变慢。
仿真分析：通过比较使用新型基于OMP算法的采样模型和传统方法(采用非冗余采样表示法确定PWG位置)的平面波合成的性能说明本发明所述方法的优点。在仿真示例中，参数配置为：DA＝17λ，Dp＝20λ，d＝34λ，χ1＝1.1，χ2＝1.3，即AUT平面上共KA＝1899个采样位置。
实施例1：当对于x1＝1.0和x2＝1.11,的PWG使用确定性非冗余采样，则采样出KA＝1159个PWG辐射源的位置。当基于所提方案采样，能够假设最初具有λ/2间隔的候选PWG辐射源采样位置，这将在Dp＝20λ的PWG区域内产生5013个候选位置，然后采用OMP算法从5013个候选位置中选择出1159个充当原子的PWG辐射源，从而获得与非冗余采样下相同数量的PWG辐射源。采用两种方法在AUT上合成场的幅度分别如图4和图5所示。在非冗余采样方法下，能够在图4(a)中观察到相对于辐射场中心的完美对称性，而在图5(a)的AUT孔径之外存在不规则的波动。在图4(a)和图5(a)中都能够观察到半径为17λ的目标平面区域。
实施例2、实施例3：通过配置参数(x1,x2＝(1.0,1.0)(实施例2)和(x1,x2＝(0.9,0.9)(实施例3)展现了两种非过采样实施例下的PWG所选择出的辐射源位置。当采用确定性非冗余采样选择PWG辐射源，实施例2、实施例3将分别采样1043或613个PWG辐射源位置。在基于OMP的方法中，将选择1043或613个PWG辐射源位置作为输出。图6(b)表明，当PWG采样不足时，即在实施例3中，确定性非冗余采样方法下合成场的质量明显下降；相同实施例下，如图7(b)所示，在基于本发明所述方法下合成场的质量符合要求。
表1
实施例1 实施例2 实施例3
传统方案 0.0175 0.0338 0.3893
本发明所述方法 0.0046 0.0063 0.0825
表1提供了上述三种实施例下AUT孔径上的合成平面波的均方根误差(RMSE)，其中包括幅度误差和相位误差的影响。数值结果清楚地表明，在这三种实施例下，使用所提的基于OMP的采样方法都能够实现更精确的平面波分布。在三种实施例下，传统的非冗余采样方法和本发明所述方法下的PWG采样位置如图8所示，能够看到，在PWG的内部区域内选择更多的采样位置，即确定性非冗余采样方法中的外部PWG位置比内部PWG位置分配的权重更小。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明公开的范围内，能够轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种平面波生成器的采样方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，确定平面波合成过程中PWG采样模型的输入参数，包括确定PWG合成目标、目标原子数以及候选的原子字典；
步骤2,初始化建立PWG平面采样模型时用到的相关参数，在初始化状态下，PWG平面的采样集合里未选出任何原子，此时PWG合成的场与理想平面波差异达到最大；
步骤3,遍历整个原子字典，循环寻找最终PWG平面上用来合成平面波的原子，循环寻找最终用来合成平面波原子的过程；
步骤4,确定所选出来的PWG上原子的权重；确定PWG采样集合原子的权重的过程发生在原子选择之后，与选择原子的过程相互独立，具体利用步骤3.4中的最小二乘结果，求解PWG合成目标在当前原子列空间上的正交投影，同时也是每个所选原子的权重集合w＝{wj|1≤j≤KPWG},||w||0≤K，其中，wj表示权重集合中第j个元素，K表示所选原子的数量；
步骤5,确定PWG采样模型的输出参数，包括步骤3和步骤4中所选原子的信息以及每个原子所对应的权重。
2.根据权利要求1所述的一种平面波生成器的采样方法，其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：
步骤1.1,对于平面波，合成目标确定为
Figure FDA0002558739520000011
其中KA表示AUT平面上的采样点数；
步骤1.2,在利用OMP算法对PWG进行采样之前，首先需要对PWG以设定的规则进行密采样，将密采样出的原子作为后续的候选原子字典{hj|1≤j≤Kp}，其中hj是原子字典中第j列的元素，Kp表示字典原子中的数量；
步骤1.3,令目标原子数为K，参数能够表征PWG平面的采样稀疏程度，K值越小且与密采样原子数相差越大代表越稀疏，K值越大且与密采样原子数相差越小，代表越密集。
3.根据权利要求1所述的一种平面波生成器的采样方法，其特征在于，所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1,初始化迭代索引，采用相应数学符号描述为t＝1；
步骤2.2,初始化字典集合，采用相应数学符号描述为Φ0为空；
步骤2.3,初始化残差，采用相应数学符号描述为r0＝y。
4.根据权利要求1所述的一种平面波生成器的采样方法，其特征在于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1,从完备字典中逐列与残差进行内积操作；
步骤3.2,找到所求内积最大的列以及对应的内积值
Figure FDA0002558739520000021
其中rt＝1是迭代第1次时的残差，hj表示第j次从完备字典中选出的列；
步骤3.3,将每一次找到的匹配原子(列)储存在整个PWG采样集合即所选列组合矩阵中，从而更新采样集合的内容，即Φt＝[Φt-1,φt]，Φt-1是迭代t-1次时的PWG采样集合，φt是新找到的匹配原子，Φ是更新后的原子集合；
步骤3.4,通过求解最小二乘解，得到正交投影变换矩阵，即
Figure FDA0002558739520000022
Φt如步骤3.3中所述含义；
步骤3.5,通过用上一次残差减去残差在所选原子列空间向量上的投影来重建残差，即rt＝(I-P)rt-1，其中，I表示单位矩阵，P是步骤3.4中所得到的正交投影变换矩阵，rt-1是迭代t-1次时的残差，rt代表更新后的残差，残差值表示此时通过集合中现有的采样原子合成的平面波与理想平面波的差距，反映了此时实际合成的平面波的性能，寻找采样原子结束；
步骤3.6,为了不断循环寻找原子，更新t＝t+1，继续通过上述步骤为PWG采样原子集合选择新的原子，并更新列组合矩阵，从而丰富PWG采样集合的内容，缩小合成的平面波与理想平面波的差距。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113468733A (zh) * 2021-06-23 2021-10-01 北京邮电大学 超宽带平面波合成器的稀疏阵列重构方法、装置及设备
CN115753837A (zh) * 2021-10-27 2023-03-07 南京捷希科技有限公司 一种平面波生成器及平面波生成器测试系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109917330A (zh) * 2019-03-04 2019-06-21 东南大学 一种存在相位误差时基于稀疏正交匹配追踪理论的到达角估计方法
CN110336761A (zh) * 2019-07-12 2019-10-15 电子科技大学 毫米波大规模mimo系统的波束空间信道估计方法
CN110350963A (zh) * 2019-08-01 2019-10-18 湖南国科锐承电子科技有限公司 毫米波mimo通信系统中波束成形的方法和系统
CN110988501A (zh) * 2019-12-09 2020-04-10 北京航空航天大学 一种基于可移动阵列天线的应用于基站天线产线的平面波生成器测量系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109917330A (zh) * 2019-03-04 2019-06-21 东南大学 一种存在相位误差时基于稀疏正交匹配追踪理论的到达角估计方法
CN110336761A (zh) * 2019-07-12 2019-10-15 电子科技大学 毫米波大规模mimo系统的波束空间信道估计方法
CN110350963A (zh) * 2019-08-01 2019-10-18 湖南国科锐承电子科技有限公司 毫米波mimo通信系统中波束成形的方法和系统
CN110988501A (zh) * 2019-12-09 2020-04-10 北京航空航天大学 一种基于可移动阵列天线的应用于基站天线产线的平面波生成器测量系统

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
YONG LI.ET AL: "Plane-Wave Synthesis: A Sparse Representation Perspective", 《IEEE ANTENNAS AND WIRELESS PROPAGATION LETTERS》 *
宫剑 等: "5G基站OTA测试场分析", 《数字通信世界》 *
王茹茹: "基于微波暗室的MIMO OTA信道模型映射方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113468733A (zh) * 2021-06-23 2021-10-01 北京邮电大学 超宽带平面波合成器的稀疏阵列重构方法、装置及设备
CN113468733B (zh) * 2021-06-23 2023-05-16 北京邮电大学 超宽带平面波合成器的稀疏阵列重构方法、装置及设备
CN115753837A (zh) * 2021-10-27 2023-03-07 南京捷希科技有限公司 一种平面波生成器及平面波生成器测试系统
CN115753837B (zh) * 2021-10-27 2024-01-05 南京捷希科技有限公司 一种平面波生成器及平面波生成器测试系统

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