TY - JOUR ID - TI - SMART ANTENNA ADAPTIVE BEAM FORMING BASE ON NEURAL NETWORK WITH DIFFERENT TRAINING ALGORITHIMS تكوين الشعاع المتكيف للهوائي الذكي اعتمادا على الشبكة العصبية الاصطناعية مع خوارزميات تدريب مختلفة AU - Adheed Hassan Sallomi AU - Sulaiman A.G Albanee PY - 2016 VL - 20 IS - 3 SP - 60 EP - 74 JO - Journal of Engineering and Sustainable Development (JEASD) مجلة الهندسة والتنمية المستدامة SN - 25200917 25200925 AB - In this paper an artificial Feed Forward Neural Network(FFNN) is used for smart antenna adaptive beamforming. Neural network is used to calculate the optimum weights that adapt the radiation pattern of the antenna by directing multiple narrow beams toward the desired users and nulling interference or unwanted users. Supervised learning algorithms were used to train the FFNN that used as adaptive beam former. The FFNN was trained using Levenberg-Marquardt (LM), Resilient Back propagation(RP) , Gradient Descent With Adaptive Learning Rate Backpropagation (gda) and Gradient descent with momentum and adaptive learning rate backpropagation(gdx).The simulation results are applied for uniform linear array with five antenna element and the spacing between element equal to half wavelength. The results show that the best system performance can be obtain when the network trained by Levenberg-Marquardt (LM) algorithm.

في هذه البحث تم استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية المتجهة الى الامام (FFNN) لتكوين الشعاع المتكيف للهوائي الذكي. أستُخِدمت الشبكة العصبية لحساب الأوزان المثلى التي تعمل على تعديل نمط إشعاع الهوائي عن طريق توجيه حزم اشعاع ضيقة متعددة باتجاه المستخدمين المطلوبين و الغاء الاشعاع باتجاه المستخدمين غير المرغوبين او غير المعنيين بالإشعاع . اسُتخِدمت خوارزميات التعلم تحت الاشراف لتدريب الشبكة العصبية المتجهة الى الامام المستخدمة كمكون للإشعاع المتكيف. تم تدريب FFNN باستخدام الخوارزميات (LM,RP,GDA,GDX). ونتائج البحث طُبِقت على هوائي خطي منتظم يتكون من خمسة عناصر التباعد بينها يساوي نصف الطول الموجي. أظهرت النتائج أن أفضل أداء للنظام يمكن الحصول عليه عندما تم تدريب الشبكة باستخدام الخوارزمية (LM). ER -