COMBINAÇÃO AFIM DE FILTROS ADAPTATIVOS RLS-LMS PARA CONFORMAÇÃO DE FEIXES EM ANTENAS INTELIGENTES COM SINTONIA PARAMÉTRICA BASEADA EM REDES NEURAIS

Neste artigo, aplica-se uma Rede Neural Artificial Feed Foward ao algoritmo adaptativo RLS-LMS, com o objetivo de sintonizar os parâmetros dos pesos, calculando os pesos ideais ou ótimos utilizados na entrada do sinal dos filtros lineares que adaptam o padrão de radiação da antena do arranjo linear uniforme, direcionando vários feixes estreitos para os usuários desejados e anulando a interferência ou usuários indesejados. A aplicação dessa rede neural proporciona a capacidade de aumentar a eficiência e otimizar o uso das antenas inteligentes. Os resultados obtidos são apresentados. Esse artigo baseia-se no trabalho de (Ribeiro et al, 2019) tomando os resultados obtidos na utilização da combinação de dois filtros adaptativos LMS (Least mean-square) e RLS (recursive least-square) combinados obtendo um algoritmo adaptativo RLS-LMS que superou os algoritmos clássicos em termos de velocidade de convergência e estabilidade.