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摘要天线技术通过利用信号处理算法，在蜂窝网络中提高光谱效率，安全性，能源效率和整体服务质量，这些算法在为干涉剂生成零的同时为用户提供辐射光束。在本文中，比较了用于形成用于形成智能天线束的光束的ML SO诸如支撑矢量机（SVM）算法，人工神经网络（ANN），集合算法（EA）和决策树（DT）算法等ML SO的性能。考虑了由10个半波偶极子组成的智能天线阵列。ANN方法比剩余的方法在实现光束和空方向方面的效果相比，而EA在降低侧叶级别（SLL）方面提供了更好的性能。使用EA用于所有用户方向可实现最大SLL。在形成智能天线的光束方面，ANN算法的表现与可变的速度尺寸自适应算法相比。
使用机器学习算法设计智能天线
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