第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 深度学习 第八节 支持向量机 第九节 MATLAB的应用实例

5G网络技术可以满足赛博空间（Cyberspace）发展对通信平台性能提出的高要求，大规模MIMO（Multiple-input multiple-output）天线阵列是5G核心技术之一。实际中大规模MIMO天线阵列的互耦效应会大大降低香农容量，在未来5G天线系统中，面临的最大挑战是如何有效消除阵列中单元天线间的互耦。针对大规模阵列天线互耦问题，应进行天线单元的散射特性研究。本文在开路状态下“不可见”的最小散射天线基础上，推导了最小散射天线串联四分之一波长透明网络的散射矩阵，证明该状态即为短路状态下的最小散射天线。对一种X波段波纹喇叭天线分别进行短路、开路、匹配三种负载状态下的散射测量，根据最小散射天线理论分离出了天线的额外散射、伴随散射和失配散射。用分离获得的散射分量，推算了波纹喇叭天线的散射最大值和最小值，其中推算出的最小值远低于天线匹配时的散射。用滑动短路器作为可变负载，进行预设负载状态下波纹喇叭天线的散射测量，实测获得了推算出的散射最大值和最小值，验证了单元天线散射特性研究的正确性。结果说明，在进行大规模阵列的单元天线设计时，除了考虑单元天线的辐射特性之外，也要考虑天线的散射特性，以降低天线的互耦效应

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