АНАЛІЗ МЕТОДІВ ТА АЛГОРИТМІВ УПРАВЛІННЯ ДІАГРАМОЮ НАПРАВЛЕНОСТІ SMART АНТЕН НА РУХОМИХ ОБ’ЄКТАХ
DOI:
https://doi.org/10.58254/viti.8.2025.19.244%20Ключові слова:
Smart антени, адаптивне управління, діаграма направленості, антенна решітка, цифрове формування променя, адаптація сигналу, просторове фільтрування, напрям приходу сигналу, багатопроменевість, завади, MANET, БпЛААнотація
У роботі здійснено системний аналіз сучасних методів та алгоритмів управління діаграмою
направленості Smart антен, що застосовуються на рухомих об’єктах у динамічних умовах. Розглянуто
теоретичні основи адаптивного формування діаграми направленості, принципи цифрового формування променя
(Digital Beamforming), а також особливості функціонування алгоритмів LMS, NLMS, RLS, MUSIC, ESPRIT, PSO
та GA. Проаналізовано їх переваги, недоліки та умови ефективного застосування з урахуванням швидкості
адаптації, обчислювальної складності, точності оцінки напрямку приходу сигналів (DOA) та стійкості до завад.
У ході дослідження встановлено, що алгоритми класу LMS/NLMS забезпечують просту реалізацію та
високу швидкодію, але обмежені точністю в умовах інтенсивних завад. Методи RLS характеризуються
покращеною збіжністю, проте потребують значних обчислювальних ресурсів. Алгоритм MUSIC демонструє
високу роздільну здатність при визначенні напрямку приходу сигналів, однак малопридатний до використання в
реальному часі через складність спектрального аналізу. Стохастичні та еволюційні алгоритми (PSO, GA)
виявили потенціал для оптимізації фазових і амплітудних параметрів антенних елементів, але мають низьку
швидкість збіжності при змінних умовах.
Результати аналітичного огляду свідчать про актуальність задачі створення комбінованих і адаптивних
підходів, які поєднують високу точність оцінювання з оперативною реакцією на зміни середовища. Отримані
висновки можуть бути використані як теоретична основа для подальших досліджень у напрямку розробки нових
методів управління діаграмою направленості Smart антен на рухомих об’єктах, зокрема із застосуванням
машинного навчання та інтелектуальної оптимізації.
