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Beampattern Synthesis with Minimum Phase Quantization Bits via Kronecker Decomposition
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AI
DOI：10.1109/tap.2026.3720249.png)
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摘要
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在实际应用中，相位激励本质上是离散的，相位量化位数显著影响硬件复杂度和成本。为降低阵列系统成本，本文提出了一种所需相位量化位数最小的波束模式综合方法。通过利用相位字母表的Vandermonde结构和Kronecker积/分解的性质，我们提出了一种通过混合整数规划（MIP）最小化相位量化位数的优化方法。该方法进一步扩展到双相移（DPS）结构，通过构造表示组合分支激励的相位候选矩阵。两种方法均采用降维技术以提高计算效率。
Keyword:
Beampattern synthesis
phase quantization
Kronecker decomposition
mixed-integer programming
dual-phase-shifter
期刊
IF:
5.8
论文数:
733
被引数:
6.8W
机构
引用论文
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