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公开(公告)号：CN117909776A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311872699.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/23213 , G06F18/22 , H01Q21/06 , H01Q3/34 , H01Q3/28
Abstract: 本申请提供一种嵌套K‑means(Nested K‑means Method,NKM)的子阵划分方法，自定义任意形状参考波束(通过设置参考方向图的上下界)，而无需事先知道参考阵列各单元的激励；借助群智能优化方法和谢坤诺夫多项式天线理论分析，并通过外部循环迭代找到一组最优的参考阵列激励；内部循环采用激励匹配策略，并利用K‑means聚类方法实现最佳的子阵布局和相应的子阵激励，从而达到最优子阵划分的目的。
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