Математична модель формування діаграми направленості Smart антен за допомогою адаптивних методів та алгоритмів в умовах динамічного середовища

Анотація

У роботі представлено результати комплексного імітаційного аналізу адаптивних алгоритмів і методів управління діаграмою направленості (ДН) Smart антен у динамічному середовищі з урахуванням впливу завадової обстановки та мобільності об’єктів. Актуальність дослідження зумовлена потребою забезпечення стабільного зв’язку між рухомими платформами в умовах багатопроменевості, частих змін напрямку сигналу та впливу навмисних завад. У роботі сформовано математичну модель кільцевої антенної решітки (КАР) з восьми елементів, що використовується для аналізу ефективності відомих алгоритмів та методів управління ДН — NLMS, RLS, Levenberg – Marquardt, PSO, GA та MUSIC–WAA/MVDR. Розроблена модель враховує реалістичні параметри радіоканалу, а також просторово-часову динаміку рухомих користувачів за моделлю Random Waypoint (RWP). Для кожного алгоритму проведено порівняльну оцінку за метриками SINR, глибиною подавлення завад, шириною головної пелюстки, рівнем бічних пелюсток і часом збіжності. Експериментальні результати підтвердили, що класичні алгоритми NLMS та RLS забезпечують прийнятний баланс між точністю й швидкодією, тоді як метаевристичні методи (PSO, GA) характеризуються високими часовими витратами та схильністю до локальних мінімумів. Алгоритм MUSIC–WAA/MVDR демонструє високу роздільну здатність і глибину подавлення завад, однак нестабільний у динамічних умовах. На основі отриманих результатів запропоновано концепцію створення гібридного алгоритму адаптивного управління ДН, який поєднує стабільність градієнтних методів із точністю підпросторових підходів, що є перспективним напрямом для подальших досліджень у сфері застосування Smart антен в системах MANET