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智能天线DOA估计及自适应波束形成技术研究.pdf

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上传者: xl46512 2012-05-08 评分 0 0 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《智能天线DOA估计及自适应波束形成技术研究pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含重庆大学硕士学位论文智能天线DOA估计及自适应波束形成技术研究姓名:付晓蕾申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:吴玉成重庆大学硕士学位论文中文符等。

重庆大学硕士学位论文智能天线DOA估计及自适应波束形成技术研究姓名:付晓蕾申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:吴玉成重庆大学硕士学位论文中文摘要摘要移动通信的迅猛发展导致了有限的频率资源日益匮乏。由于信道环境复杂移动通信信号收到多种衰落的干扰。信号增强技术对于提高系统的接收性能必不可少。智能天线能根据信号的来波方向跟踪期望信号减少或抵消干扰信号从而区分信号和干扰提高信干噪比是一种很有用的技术。在移动通信系统中采用自适应阵列天线可以提高频谱利用率、增加系统容量、扩大基站覆盖范围、减小电磁污染明显改善系统的通信质量。基于智能天线的空分多J吐(SDMA)技术是传统频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)和码分多址(CDMA)的又一种多址技术已经成为第三代和第四代移动通信研究的热点之一。智能天线有两种工作方式:切换波束方式和自适应阵列方式。而后者因其灵活性引起了国内外学者的研究兴趣。在给定阵列天线各阵元的采样数据后自适应阵列天线信号处理的任务包括三个方面:确定信号源数目、估计信号的参数和形成数字波束。论文针对自适应阵列天线技术中的移动信号波达方向估计和数字波束形成技术做了以下研究:对智能天线信号处理技术进行了介绍。着重研究了自适应阵列天线的结构数学模型各种几何形式以及关键技术。对基于子空间的MUSIC算法进行了分析和仿真并将其与传统的Capon方法进行了对比。仿真验证了二维MUSIC算法。该算法将DOA估计放在CDMA信号解扩之后实现对CDMA信号的二维DOA估计。算法复杂度低准确度高有效提高了空间利用度在基于最大特征值ESB波束形成算法的基础上假设先验信息对干扰噪声子空间进行校正通过修改步长参数有效地克服了有色噪声的影响。通过对传统的DOA估计技术和自适应波束形成技术的研究本文对MUSIC算法和最佳权向量自适应更新算法的改进形式做了一些试验性的工作。如何估计有色噪声环境下的DOA以及未知噪声协方差矩阵情况下的自适应波束形成还需要进一步的研究。关键词:智能天线波达方向空时信号处理有色噪声数字波束形成重庆大学硕士学位论文英文摘要ABSTRACTSmartAntenna(SA)isoneofthekeytechniquesinthefuturemobilecommunications.Themobilesubscribershitsuchalargenumber,madetheMultiaccessmodeindispensable.WhileTDMACDMAandCDMAmethodsgreatlyenlargedthesystem’Scapacity,sffvel'einterferencesworeintroduced.AlsoradiowavesaresubjecttonunlcTousfadingsduetothecomplexchannelenvironment.Hencesignalenhancementtechniques搬necessary.SAcanadjustitsbeamingpatternsbasedonthearrivaldirectionofsignalstrackthea印删siglalcutorcounteracttheinterferencesandimprovetheSIR(SignaltoInterferenceRatio).Introducingsmartantennatomobilecommunicationsystemsboostsspectrumutilities,enlargesthesystem’Scapability,expandsbasestations’coverage,reducestheelectromagneticpollutionandimprovesthesystem’soverallSa'vicequality.SDMA(SpatialDivisionMultipleAccess)basedonSAeffectivelysupplementsthetraditionalmultiaccesstechniquesandmaximizothecustomer’Snumber.SAhastwopatterns:BeamswitchingandAdaptiveArrayAntenna(AAA).Thelattergainsmoreinterestsbcoa撇ofitsflexibiHty.GiventhesampleddataofeachelementsignalprocessingofAAAconsistsofthreeparts:todeterminequantityofthesourcetodetectDirectionofArrival(DOA)andDig蹦Beamforming(DBF).Theyarenotindependentrather,theyarehighlyrelated.Themajorworkandendeavorsareshownbelow:TwoshuctoresoftheSmartAntennawasrelateditsmathematicalmodelgeometricpatternsandkeytechniquesmainlytheAdaptiveArrayone.TheconventionalCaponmethodandMUSICalgorithmwasanalyzedandsimulated.Moreover,thecomparisonbeh嗍lthemWSSmade.MUSICalgorithmwasadaptedtoCDMAsignal’SDDOAestimation.Itmadefull啪ofCDMAsignal’SspatialinformationandenhancedDOAestimation’Spcrforlnence,greatlysupplementedthetraditionalMUSICalgorithm.ThetraditionalMaximumEigenvalueOptimalWeightVectoralgorithmw嬲revisedandappliedtothepracticalmodelwithcoloredpollution.Bycorrectingtheinterferencenoisesubspaceandalteringthescalingfactor,thisthesisSUCOe$fullydismissedthed打ectionerrorcausedbytheuncertainandtimcval咖gcolorednoise.Computersimulationconvincedthealgorithm’Svalue.Ⅱ重庆大学硕士学位论文英文摘要ThisthesisstudiedthetraditionalMUSICalgorithmandOptimalWeightVectoradaptivealgorithm,extendedtheirapplicabilities.However,theseworks黜accomplishedundersomeassumptions.HowtoestimateDOAinformationinthecolorednoiseenvironmentandhowtoformdecentbeamswithoutknowledgeofthenoise’scovariancematrixrequirefllftherresearch.Keywords:SADOA,SpacetimesignalProcessing,ColoredNoise,Di【gitalBesmforingⅡI独创I生声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知除了文中特别加以标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果也不包含为获得重庆盔堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文rfl作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:签字日期:年臼乡日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重废太堂有关保留、使用学位论文的规定有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘允许论义被查阅和借阅。本人授权重医太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。保密()在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密(\/)。(请只在上述一个括号内打“”)学位论文作者签名:谢谢签字日期:刃年月弓日P导师签名.蔓丑戈签字日期:纱明年月多日重庆大学硕士学位论文绪论绪论.移动通信发展和现状移动通信的迅猛发展使有限的空间无线频谱资源与不断增长的个人无线通信需求的矛盾日益激化。为了有效的利用无线频谱资源人们已经开始信道扩容新技术并取得了一定成果。现有的信道扩容方案主要有:频分多址(FDMA)时分多址('rDMA)码分多址(CDMA)等多种方案由于CDMA系统固有的较强的抗干扰性能较好的保密性和较高的频谱利用率CDMA技术已成为第三代移动通信系统的主流方式【”然而CDMA系统中的多址干扰(CCD和无线环境严重的多径衰落以及远近效应(N髓rfarEffect)等因素影响移动通信系统容量和传输的可靠性形成了进一步扩大CDMA系统容量的瓶颈【】。传统的采用均衡的处理方法虽然能对串扰进行一定程度的抑制但在信号传输时延较大时难以解决这些问题特别是在实际移动通信系统中多址干扰、码间干扰以及多径衰落效应是并存的j而采用联合估计处理的检测技术通过增加信号空间域的联合处理可以较好地解决这些问题。智能天线利用数字信号处理技术产生空间走向波束使天线主波束对准用户信号到达方向旁瓣或零陷点对准干扰信号到达方向即利用空间选择性将信号发送给希望的移动用户同时对其它用户的干扰最小以达到充分高效地利用移动用户的有用信号并抑制或删除干扰信号的目的【。移动通信系统通过其联合估计处理能够为非理想情况下的系统扰动和灵敏度降低提供又力的保护同时增加信号的覆盖范围改善多径引起的链路质量下降并且提高系统的信噪比和容量达到优化系统性能的目的是我们有效使用无线频谱的关键技术有着十分重要的学术价值和实用意义。.本课题的研究背景对衰落、有噪声移动通信信道的优化检测适于二十世纪五十年代。无线信道的开放性、接收点地理环境的复杂性和多样性以及通信用户的随机移动性导致了移动信道中的路径传播损耗、慢衰落损耗和快衰落损耗【】o其中路径传播损耗反映了传播在宏观大范围的空间距离上的接收信号电平平均值的变化趋势与距离的平方成反比慢衰落损耗反映了中等范围内接收电平的均值变化产生的损耗遵从对数正态分布而快衰落损耗反映微观小范围内接收电平均值变化产生的损耗服从Rayleigh分布或Rician分布。快衰落又分为空间选择性衰落、频率选择性衰落和时间选择性衰落。在实际移动通信中三类选择性衰落都存在对重庆大学硕士学位论文绪论移动通信性能影响极为严重【】【】川。移动通信的信道传输环境较恶劣多径衰落、时延扩展造成了符号间串扰(ISI:InterSymbolInterference)由于频率复用引入了同信道干扰(CCI:Co.ChannelInterference):CDMA系统【】由于其自身的特点引入了多址干扰(MAI:MultipleAccessInterference)等。以上这些干扰降低了链路性能和系统容量。均衡、码匹配滤波器、RAKE接收、信道编码技术等都可以对抗或者减小上述几种干扰的影响。这些技术利用的都是时域或频域信息但实际上有用信号的延时样本和干扰信号在时域或频域存在差异的同时在空域(SpaceDomain)也存在差异。例如分集天线特别是扇形天线就可看作是对空间资源的初步利用。然而要想更充分地利用空域信息只有采用基于阵列信号处理技术的智能天线(SmartAntenna)。智能天线可分为两大类:多波束天线和自适应阵列天线。多波束天线采用多个波束覆盖整个用户区每个波束的指向固定系统根据用户的位置选取相应的波束使接收的信号最佳。自适应阵列天线是一种控制反馈系统它根据一定的准则通过相应的自适应算法和高速数字信号处理技术形成天线阵列的加权向量通过对接收到的信号进行加权合并尽可能在有用信号方向上形成主波束而在干扰方向上形成零陷从而提高信号的输出信干噪比。若无特别说明智能天线指的是本文所讨论的自适应阵列天线。作为一种新的空间资源利用技术智能天线自世纪年代初由一些学者提出后近年来在个人无线通信受到了人们的广泛关注。它是在微波技术、自动控制理论、数字信号处理(DsP)技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。智能天线技术从实质上讲是利用不同信号在空间上的差异对信号进行空间上的处理其概念来自于阵列天线技术。最初的阵列处理技术主要用于雷达、声纳、军事抗干扰通信用来完成空间滤波和定位等。世纪年代以来阵列处理技术【】引入移动通信领域很快形成了一个新的研究热点。近年来随着移动通信的发展及对移动通信电波传播、组网技术、天线理论等方面的研究逐渐深入数字信号处理技术迅速发展数字信号处理芯片处理能力不断提高使得利用数字技术在基带形成天线波束提高天线系统的可靠性与灵活程度成为可能。在给定各阵元的取样数据后自适应阵列天线信号处理的闯题一般可以归结到三个方面:信号源数目的确定、波达方I句(DOA)的多用户检测和数字波束形成(DBF)。许多DOA估计算法需要己知或估计信源数。检测入射到阵列的信源数是大多数超分辨DOA估计方法中的关键一步。在基于特征分解的方法中是通过估计最小特征值的重数来估计信源数的。但实际输入样本协方差矩阵是利用样本的重庆大学硕士学位论文绪论有限集合形成最小特征值不一定精确相等。估计信源数时为检测特征值是否相等或接近人们提出了各种统计方法如序列假设(SequentialHypothesis)检验其主要缺陷是必须人为设置一个闽值【】。w奴和Kailath在文献【lo】中提出了另外两种检验方案。这些方法无需人为设定阈值信源数的取值使AIC或MDL准则达到最小。此外文献【ll】充分利用了酉变换后的输入协方差矩阵的Gerschgorin半径提出了一种用变换Gerschgorin半径进行信源数估计的方法。预测用户信号的DOA估计技术源于高分辨率阵列测向技术大致有两类算法即非盲自适应算法和盲自适应算法【】【】【”】。其中非盲自适应算法是基于专门发送导频信道信号或导频符号序列来实现的自适应算法如基于梯度的最小均方(LMS:LeastMean.Square)误差算法、加速梯度(AG:AcceleratedGrads)算法、递归最d,乘(RLS:RecursiveLeastSquares)算法、矩阵直接求逆(DMI:DirectlyMatrixInverse)算法等以及这些算法的改进形式。而对于盲自适应算法无需有参考信号使用DOA的时空特征进行多用户检测并分离出各方向的用户来波经典算法有恒模(CMA:ConstantModuleAlgorithm)算法和空间谱估计此外还有有限符号集合、循环平稳以及判决反馈和模糊神经网络等算法。如何根据需要合理选择选择算法以及如何寻找性能更优的算法等都仍有待于进一步的探索。波束形成是自适应天线阵列处理的核心也是阵列处理的最终目的。它是按准则来进行的准则选择是否合理将决定天线阵暂态响应的速度以及实现电路的复杂程度。常用的准则有:最小均方误差准贝tJ(MMSE:iillitlMeanSquareError)最大信干噪比(MSINR:MaximumsignaltoInterferenceplusNoiseRatio)最大似然准则(ML:MaximumLikelihood)以及噪声方差最小准则(Mv:MinimmnVariance)等。所有这些准则的结果都可统一为维纳解向MSlNR准则靠拢称为控制律在此控制律加权下的阵列方向性、阵列处理增益等结果都适用于所有准则。世纪年代末出现的自适应天线组合技术是阵列信号处理的开端它使用锁相环进行天线跟踪。Howells于年提出的自适应陷波的旁瓣对消器成为阵列信号处理发展史上的一个分水岭。此后Widrow于年提出的最小均方(LMS)自适应算法【。年Applebaum发展了信干噪比(SINR:Signalinterf盯enceNoiseRatio)最大准则的反馈控制算法【l。其他几个里程碑式的工作是Capon于年提出的恒定增益指向最小方差波束形成器【Sehmidt于年提出的并于年整理后重新发表的多重信号分类(MUSIC:Multiplesignalcl勰sificati)方法【”Roy等人年发展的估计信号参数的旋转不变技术OS(ESPRIT:EstimationofSignalParametersviaRotationhvadanceTechniques)。在军用通信系统中世纪年代末已经实现了自适应天线。民用通信方重庆大学硕士学位论文绪论面的一个标志则是Gabriel首次对自适应波束形成提出了智能天线(SA:SmartAntenna)术语。世纪年代在民用的蜂窝式通信中引入阵列天线此后在市场的强大驱动下SA作为一个重要分支带动了自适应阵列天线技术的飞速发展并朝工程应用实践迈进。文献】比较了SA的仿真性能和单天线的DS.CDMARake接收机。结果表明当链路是于扰受限时元SA接收机可提高系统容量倍于单天线Rake接收机。文献【】】针对工作于L波段(.CHz)上的SA技术开展了FPGA在阵列校准和DBF中的应用实验。文献【设计了基于在RF上带通采样技术的元自适应阵天线并观察了系统在采用自动增益控制技术和通道干扰下的性能。文献】用片TI公司的高速DSP芯片(TMSCA)以并行处理的方式实现了阵列测向中的MUSIC算法在实现过程中采用了一些有效的措施减少了计算量有助于缩短信号的处理时间。美国ArrayComm.公司已能生产简单的基于TDD的sA并应用于无线本地环路(WLL:WirelessLocalLoop)该产品在日本已进行现场试验结果表明这种SA能提高系统通信容量。欧盟在SA的第一阶段f=.GHz采用TDD方式通信体制使用算法是MUSIC、NLMS和RLS三种I现正在进行第二阶段包括最优多波束成形算法研究等内容的SA研究。在未来的第三代移动通信中智能天线也将发挥重要的作用我国提出的第三代移动通信系统标准TD.SCDMA把SA作为一项关键技术信威公司和美国联合研制了具有SA雏形的元圆环阵的SDMA型天线。本文的主要内容全文的内容安排如下:第一章介绍了移动通信的发展和现状提出问题结合智能天线的发展论述了本文的研究意义。第二章对智能天线信号处理技术进行了介绍。着重研究了自适应阵列天线的结构数学模型几何形式和关键技术为进一步的研究打下了基础。第三章研究了传统的DOA估计算法对基于子空间的MUSIC方法的DOA估计性能进行了分析和仿真。讨论了适用于CDMA信号的二维MUSIC算法。该算法利用二维阵列天线模型和CDMA信号高扩频增益的特点实现了CDMA信号的二维DOA估计。算法复杂度低信号源个数容易确定准确度高是对MUSIC算法的有力补充。第四章简要介绍了基于特征空间(ESB:Eigenspace.based)波束形成算法和自适应波束形成算法。详细分析晟佳权向量的求解和更新问题为下一章提出有色噪声环境下的自适应算法作了理论储备。重庆大学硕士学位论文l绪论第五章介绍了通信系统中的有色噪声并分析了其与白噪声之间的关系以及它对通信系统性能的影响。然后在第四章的基础上讨论了有色噪声环境下的权向量自适应更新算法。基于最大特征值算法通过校正干扰噪声子空间对传统算法进行了一定改进克服了有色噪声协方差矩阵参与波束形成造成的指向误差和过大的旁瓣。第六章对本文所作的工作作了总结并对未来的研究定下了方向。重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术智能天线信号处理技术智能天线(SmartAntenna)的概念来自于自适应阵列天线最初应用于雷达、声纳及军用通信领域。近年来现代数字信号处理技术发展迅速DSP芯片处理能力的不断提高和芯片价格的不断下降使得利用数字技术在基带形成天线波束成为可行。另一方面个人移动通信的蓬勃发展导致有限的频谱资源日趋紧张多址技术的应用增加了小区内的干扰恶化了信道环境充分利用信号在空域上的差异利用自适应信号处理技术增加通信系统的稳定性和准确度并减少发射功率具有很大的实用意义。这些契机促进了智能天线技术在无线通信中广泛应用。由于智能天线能显著提高系统的性能和容量并增加了天线系统的灵活性未来几乎所有先进的移动通信系统都将采用该技术。为了阐明智能天线的概念、结构、关键技术和各种自适应算法对无线通信信道进行简要介绍是十分必要的。.无线通信信道信道是发射端与接受端之间传播媒介的总称。按传播媒介的不同信道分为有线信道和无线信道两类。相对于有线信道无线信道具有极度的随机性。可以认为无线的传播环境是一种随时间、环境和其它外部因素丽变化的传播环境。其中存在着中长波地表面传播短波电离层反射传播超短波和微波的直射传播以及各种散射传播等。由于无线信道的复杂性一个通过无线信道传播的信号往往会沿一些不同的路径到达接收端这一现象称为信号的多径传输【】。无线电信号通过移动信道时会受到各方面的衰减损失接收信号功率可表示为『:P(d)=ldI“s(d)R(d)(.)式中d表示距离向量其绝对值矧表示移动用户与基站的距离上式表示信道对无线电信号的影响可归纳为三类【】【】【】:自由空间的路径损失(也称传输损失)lal~阴影衰落s(a):由传输环境中的地形起伏建筑物和其他障碍物对电波的阻塞或遮蔽而引起的衰落多径衰落“ta):由移动传播环境中的多径传输而引起的衰落。目前对无线信道的研究有三种基本的方法:理论分析用电磁场理论和统计理论分析电波载移动环境中的传播特性。这里往往要提出一些假设使得信道的数学模型易于描述。电波传播测试通过在不同的环境中测试接收信号的幅度时延等参数来获得重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术信道特性。计算机模拟计算机功能日益强大越来越多的学者开始用计算机模拟来代替现场测试。一般来说移动通信中有两种衰落模式:大尺度衰落和小尺度衰落【】【】如图.所示。大尺度衰落描述了发射机与接收机之间较长距离上的场强变化是由移动台较大距离的运动引起的。接收机和发射机之间复杂丰富的地貌造成信号缓慢变化掩盖了接收机。小尺度衰落指接收机和发射机之间很小的区域导致信号幅度和相位大幅度变化的现象。小尺度衰落有多普勒扩展和多径时延扩展两种。下面就两种衰落的类型做个简单的介绍。..大尺度衰落在无线通信系统中电波经常途经不规则地区。地形从简单的曲线形状到多山区地形。同时还存在树木建筑物和其他遮挡物等。图.无线信道的分类Fig.CategoriesofWirelessChannelsOkumurahata模型是奥村等人在东京根据大量测量得出的fr丌可以很好地预测城区信号。该模型公式如下:k.logIof一.lo嘭一s(砖/)【.lohiloglo三一qq(.)上式中k代表路径损耗即发射功率与接收功率之差以分贝(dB)表示q和重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术Gv分别为基站和移动站天线的增益F为工作频率以MHz表示L为基站和移动站之间的距离J|l和K分别为基站和移动站天线的高度S为一规模参数跟城市和频率移动站天线高度有关。由式(.)可以看出平均路径损耗是基站和移动站之间距离L的函数。..小尺度衰落小尺度衰落主要由无线信号的多径(Multi.p拙)传播引起‘“l【】。多径指的是同一个信号沿多个路径传播在不同时间到达接收机而相互干涉。接收机会将它们和成一个幅度和相位都急剧变化的信号。小尺度衰落能造成三个影响:短距离或短时间传播后信号强度剧烈变化不同多径信号上存在多普勒频移(DopplerFrequencyShin)引起的随机频率调制时延扩展‘H。移动台处于静止状态的时候信号在市区中穿梭被高楼大厦所阻挡无法沿视距传播到移动台。信号经多次反射以不同的时延幅度相位和入射角度。这些成分被接收机按向量合并使接收信号产生衰落失真。如果移动台处在移动状态而信道中的物体静止则衰落只与空问路径有关。当移动台穿过多径区域时移动台可以能在短时间内经过多次衰落。如果移动台停在某个衰落很大的位置上即使周遭的环境变化打破了原有模型通信状态仍然很难提高。作为影响移动通信系统性能的主要因素小尺度衰落主要由以下物理原因决定:移动台的运动速度多径传播传播环境中物体的运动速度信号的传输带宽。实际上最主要的原因是多径传播。小尺度衰落直接造成无线信号的快衰落特性。它反映了瞬时功率在几个波长量级范围内对接收信号的快变化特性。其幅度包络r服从Rician分布和Raylcigh分布u】其概率密度函数分别为式(.)和式(.):M一号孑exp(一%鲁一矾cr犀笋r八)争吲一刍)(重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术图.Rician分布的概率密度函数Fig.PDFofRiciandistribution图.Rayleigh分布的概率密度函数Fig.PDFofRa#eighdistribution其中r是接收信号的包络A是直达路径分量的幅度%为方差%=可/z=(K)a为接收信号的平均功率厶(.)为零阶第一类修正Bessel函数K=a/(a)是Rician衰落因子它表示强支配路径信号能量与多径分量信号能量之比参数K确定了Pdcian信道特性当彳寸O置寸即强支配路径幅度变小直到消失时Ric:ian分布也就趋近于Raylc,igh分布【】。两者的概率密度函数分别示于图.和图...智能天线简介智能天线技术作为一种新的空间资源利用技术自世纪年代初由一些重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术学者提出后近年来在无线通信领域受到了人们的广泛关注。它是在微波技术、自动控制理论、数字信号处理(DsP)技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。本节就其基本概念发展历史做一个简要介绍。..基本概念智能天线技术从实质上讲是利用不同信号在空间上的差异对信号进行空间上的处理。与FDMA,TDMA及CDMA相对应智能天线技术可以认为是一种空分多址SDMA技术它使通信资源不再局限于时域、频域和码域而是拓展到了空间域。它能够在相同时隙、相同频率和相同地址码情况下根据用户信号在空域上的差异来区分不同的用户。智能天线技术与其它通信技术有机相结合可以增加移动通信系统的容量改善系统的通信质量增大系统的覆盖范围以及提供高数据率传输服务等。智能天线技术具有以下优点:通过增加覆盖距离填补空洞提高穿透建筑物的能力达到增加覆盖范围的目的覆盖距离扩展可以减少无线系统安装的初期建设费用为非理想情况下的系统扰动和灵敏度降低提供有力的保护多径处理可以改善链路质量提高系统容量。鉴于上述技术优势智能天线技术已被确定为第三代移动通信系统的关键技术之一。然而由于移动通信环境的复杂性在移动通信系统中应用智能天线技术还有许多问题尚待解决。但是有理由相信随着研究的深入智能天线技术将会在未来移动通信系统中发挥更为重要的作用。..智能天线的发展历史与现状智能天线是基于空分多址(SDMA)的设想依托软件无线电技术从自适应天线阵列发展而来。自适应天线阵列(AdaptiveAntennaArray)最初主要用于雷达声纳抗干扰通信等军事方面。自适应天线阵列的概念由VanAtta于年提出以来大体经历了以下阶段【】晰】:前十年集中在自适应波束的控制上其研究对象是雷达天线阵目的是提高雷达的性能和电子对抗能力。应用在自适应相控阵列天线和自适应波束操纵天线等第二个十年主要集中在自适应零陷控制上比如自适应滤波自适应调零自适应旁瓣对消自适应杂波控制等第三个十年主要集中在空间谱估计上比如最大似然谱估计最大熵谱估计特征空间正交谱估计等重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术最近十年工程师们正致力于将智能天线应用于移动通信中。随着微处理器和数字信号处理技术的飞速发展DSP芯片的处理能力日益提高且价格日趋下降这也从客观上促进了自适应天线阵列技术的发展。近年来随着移动通信技术的发展以及对无线信道组网技术天线理论等方面研究的深入自适应天线阵列开始用于具有复杂电波传播环境的移动通信。应用于移动通信的适应天线阵列叫做智能天线(SmartAntenna)。欧洲通信委员会在RACE(ResearchintoAdvanc.腹iCommunicationinEurope)计划中实施了智能天线技术第一阶段的研究。项目组在DECT基站基础上构造智能天线试验模型。天线由八个阵元组成射频工作频率为.GHz阵元间距可调分布形式为直线型圆环型和平面型三种【n。该模型用数字波束形成的方法实现智能天线。研究方案包括波束空间处理方式和组件空间处理方式。组件空问处理方式采用的天线是收发全向型采用TDD双工方式。系统评估了识别信号到达方向的MUSIC算法采用的自适应算法有NLMSCNormalizedLeastMeanSquares)算法和RLS(Re翘JrsiveLeastSquare)算法】。实验系统验证了智能天线的功能在两个用户四个空间信道下实验系统比特差错率(BER)t芄于.。实验评测了采用MUSIC算法判别用户信号方向的能力同时通过现场测试表明圆环和平面天线适用于空间通信环境使用而市区环境采用简单的直线阵效果更好。欧洲通信委员会(CEC)准备在ACTS(AdvancodCommunicationTechnologiesandse删计划中继续进行第二阶段智能天线技术的研究。具体方向为:最优波束形成算法系统协议研究与系统性能评估多用户检测与自适应天线结构时空信道特性估计及微蜂窝优化与现场实验。我国在年月日提出的继模拟网GSM网之后的新一代宽带移动通信技术D.ScDMA被国际电联采纳成为国际通行的G移动通信技术规范中无线系统空中接口标准之一。新标准中采用的智能天线技术频谱利用率高发射功率低提供较大的系统容量适用于人口稠密地区的需要还能够从我国己普及的GSM系统平滑过渡【】口.阵列天线的工作方式和空间结构..两种工作方式智能天线有两种工作方式:切换波束方式和自适应阵列方式。切换波束方式又称为多波束方式。两种方式对应不同的结构如图,.所示。重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术弋{多波束F罘形成k囹M个卜!!竺兰竺竺l图.切换波束方式的结构Fig.Structureofthebeamswitchingmode切换波束方式是将空间分成扇区。采用。扇区的系统可以认为是一个三波束的波束切换系统。智能天线切换波束采用更窄的波束进一步将宏扇区分为几个微扇区。当移动台进入宏扇区时切换波束系统选择一个收到最强信号的波束用于该用户。用户呼叫时系统不断监视信号强度需要时可以转入另一个波束。该结构的智能天线系统优点是相对于全向波束和扇区系统切换波束能够提供更大的SINR更大的覆盖范围或更小的发射功率可以一定程度较少时延扩展结构简单工程造价低投资风险小较易与现有基站系统连接只须检测信号强度以确定所用波束无需更准确地对用户方向进行判定或估计。而缺点也很明显:当用户处于波束边缘干扰信号位于波束中央时接收效果差所以多波束天线不能实现信号的最佳接收不能实现自适应干扰置零干扰抑制差波束数量增加时干扰要从副瓣进入。而且对靠近期望信号的多径分量没有采取有效措旖对多径信号的角度分布较自适应天线更为敏感不能对多径分量进项相干分集联合。自适应阵列天线的结构如图.所示其基本思想是:通过一定结构的天线阵列充分利用不同天线阵元接收的信号载波特性来获得期望信源的空问信息从而将天线的方向图指向该信源并在干扰方向上形成零陷抑制干扰使输出信号干扰噪声比(SINR)达到最大(如图.所示)。通常阵列天线技术应用于无线通信系统中的基站由多个天线单元组成每个天线后接一个加权器。即乘以某一个系数这个系数通常是复数既调节幅度又调节相位最后用相加器进行合并这种结构的阵列天线只能完成空域处理。同时具有空域、时域处理能力的阵列天线在结构上相对复杂些每个天线后接的是一个延时抽头加权网络。重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术自适应处理嚣亟}趣圜‘面/X.鲁磊再习r面涵函丽‘l:M:个l/t磊FiLJi再i五翮‰=j纠误差信号竺:型巳苎!!型图.自适应阵列天线结构示意图Fig.Structureofanadaptivearrayanlellna由图.所示的自适应阵列天线组成可看出当系统处于接收状态时由各个天线单元接收到的信号首先经过射频单元进行放大和下变频等处理后再进行A/D变换送入自适应信号处理器中与一组权值进行加权处理合成后一路得到输出信号另一路生成误差信号并用它在某个选定的准则下按照一定的算法控制自适应信号处理器进行权值的更新、完成自适应信号处理。由于可以利用不同的算法来满足不同的环境和应用自适应阵列天线取得了广泛的应用。本文后面的工作就是基于阵列天线。蛭拶涤\O图.自适应阵列天线的发射波束Fig.Beamsofanadaptivearraya.ltelma通常在基站使用全向收发阵列天线为每个用户提供一个窄的定向波束使信号在有限的方向区域发射和接收降低信号全向发射带来的电磁污染与相互干重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术扰。阵列天线系统开发出一维新的通信资源在相同时隙、相同频率或相同地址码的情况下不同的用户仍可以根据信号不同的空间传播途径进行区分。阵列天线相当于空时滤波器在下行方向采用选择性发送避免了基站的全向功搴发送使基站发射功率大为降低同时降低了对其他用户的干扰在上行方向由于阵列的分集合并作用带来的天线阵的较高的增益使得移动台的发射功率也可以相应降低。两者使小区总功率水平降低小区内和小区间的干扰大大减少。针对CDMA这种白干扰系统(各用户工作于同一频率靠扩频码彼此区分)用户问的多址干扰(MAI:MultipleAccess.Interference)决定系统容量采用阵列天线系统会带来更大的系统容量【】【】。同时阵列天线的空间选择性还可以减少远近效应的影响和前向功率控制的开销。由于波束能量集中阵列天线可以提高小区覆盖范围降低基站和移动台的发射功率提高蜂窝系统的频谱利用率和手机电池的寿命。阵列天线另一个可能的用途是进行紧急呼叫定位但是由于阵列天线依靠自适应波束形成算法实现对移动用户的自动跟踪系统复杂性很高目前DSP的处理速度还远远达不到算法跟踪快速运动目标和快速时变信道的要求因此目前阵列天线在无线定位方面的应用还有待进一步研究。但是从长远的观点和理论角度来看阵列天线能够实现系统的最佳性能是未来无线通信发展的重要方向。..阵列天线的基本模型单个天线的方向性是有限的我们可以采用阵列来加强天线的定向辐射能力。天线阵就是将若干个单元天线按一定方式排列而成的系统。实际的天线阵多用相似元组成。即各阵元的类型尺寸以及假设方位都相同。智能天线的性能主要由天线阵列的拓扑结构和自适应算法决定。一般来说阵元越多天线阵列的性能就越好。下面我们给出阵列天线的模型。为简化分析本文的研究工作基于以下假设:阵元间距足够小信号到达不同阵元上时没有幅度的变化阵元之间无互耦所有入射信号均为远场信号以平面波波前到达阵列信号的数目是有限的入射到阵列上的信号带宽远小于信号载波频率。图中妒代表方位角口代表俯仰角信号从(口)方向入射到一个阵元上如图.所示。则第/it个阵元与处于原点的参考阵元的相位差可以表示如下:。=paa.=(毛eossin儿sin#sin乙cos)(.)其中表示窄带平面波的波数=lr/旯为代表波长A=e/f其中c是空间传播速度厂是载波频率。虬代表相位差Ad。代表第起个阵元与原点的重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术距离(‘Y。z。)为第捍个阵元的空问坐标。阵元位置G乃弓)图.阵列天线的空间结构用删表示基带复包络的调制波形一代表基带信号经过移动信道后的增益用一个任意的常量来表示。同时假设阵列单元是无噪声的和各向同性的。则第玎个阵元上接收到的信号可以表示为矗O)。为了消除采样带来的空间谱的模糊性在以下的讨论中阵元的间隔都小于A/。阵列的空域处理具有与FIR滤波器的时域处理非常类似的对偶关系:FIR是在时域对时间信号作离散采样而阵列则相当于在空域对空间信号作离散采样。因此和FIR滤波器一样阵列处理也可对信号作一系列的运算如滤波、分离和参数估计等。与FIR滤波器不同的是阵列处理研究和处理的对象是空间信号。天线阵可以有多种几何配置形式【。常用的有等距线阵(ULA:UniformLinearArray)、均匀圆阵(UCA:UniformCircularArray)和平面阵(PlanarArray)。各阵元的中心沿着一条直线排列即为线阵。各阵元中心在一个圆周上则为圆阵。各阵元中心在一个平面上皆称为面阵。显然线阵和圆阵可视为平面阵的特殊情况。下面我们就以这三种常见的配置形式导出相应的输入输出模型。..等距线阵一个M阵元的等距天线阵如图.所示如果信号源离天线阵的距离远大于天线阵的尺寸可以认为信号以平面波的形式到达个个阵元接收到的能量相等。重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术一一一~~一.阵元l阵元i阵元l阵元M.阵元M囤.M元等距线阵Fi.MelementULA上图中平面波以入射角到达间距为d的M元等距线阵则第抑个阵元接收信号的基带等效形式%(f)可表示为:‘O)=(f)s(f)expjnf。(to)用以{lM}(.)其中爿O)是信号的幅度J(f)是发送信号的数据符号:Z是载波频率‘是发送信号在第行个阵元和第阵元(第个阵元为参考点)之间的传输延迟则:(n)dsinC(.)f是光速是载波的随机相位为分析简便可令=。在实际移动通信系统中信号的带宽曰远小于载波频率丘信号在阵元之间的传输延迟远小于符号周期(即f。<<r)以至于在时间间隔%内可以认为s(tr.)=sit)A(tr。)=act)因此(.)式也可改写为:啪hexp【型罕型】其中而(f)是第个阵元接收信号的基带等效形式A=c/丘是载波波长。重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术将阵列输入表达为向量形式:x(O=【‘(f)而O)j【Ⅳ(f)】(.)到达角为口的信号的阵列响应矢量(亦称方向向量a(p))记为:a(耻IexpH丝宅业】.一exp【o丝掣孑生塑】I‘(.xo)l^以l则:x(f)=够)而(f)(.)上述三式中上标r代表转置运算。将上式推广到更一般的情况。当置个信号^O)s)。(f)从不同方向岛岛如入射到接收机时阵列接收信号可表达为:置x(f)=乏:a<吼)屯(f)n(f)(.)扣l其中n(f)是白噪声a)是对应到达角为吼的Mxl维阵列响应矢量当波长和阵列的几何结构精确时a(o。)只和信号来波的方向幺有关而与相位基准点的具体位置无关。实际使用的阵列结构要求方向向量a(幺)与空间角见一一对应不能出现模糊现象。改变空间角口使方向向量a妒。)在膨维空间内扫描所形成的曲面称为阵列流形彳J:A={a(口)l口E)(.)其中=【O万】是波达方向(DOA)所有可能取值的集合。因此阵列流形即是阵列方向向量的集合。阵列流形包含了阵列几何结构、阵元模式、阵元间的互耦、来自支撑结构的散射以及其它附近目标等的影响f”。阵列流形的知识有助于方向向量a魄)的确定。这里可以看出阵列流形矩阵A为一个Vandermonde矩阵这是均匀直线阵列的特点对阵列天线的信号处理很有用。天线阵的输出矢量y可表达为:y(f)=W“(f)x(f)(.)其中W=hww。T是Nxl维权向量上标日代表复数共轭转置运算。这样加权后的信号求和就产生了阵列输出信号yO)。这个合并的过程就称为波束形成(BF:Bearaforming)或数字波束形成(DBF:DigitalBeamforming)。权向量W可按一定的准则优化常用的准则有最小均方误差(MMSE)准则、最大信干噪比(MSmR)准则、最大信噪比(MSNR:MaximumSignaltoNoiseRat/o)佳重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术则和最大似然(ML)准则等雎【】【J。适当选择优化准则数字波束形成器可以使阵列主波束指向期望用户而零陷指向干扰或非期望用户。因此数字波束形成可视为一个空域滤波器在空域将期望信号从非期望信号中分离出来。..均匀圆环阵均匀圆环阵是另一种常用的配置由多个单元按圆环排列而组成的平面阵。下图为一个均匀圆环阵示意图【。其中N个阵元以等间距d=.分布于圆周五为接收信号的载波波长。圆环半径为R天线阵的各阵元分布的角度分别为:丸=孕拧:,一~一(.)N办。F’拧一‘.圆环阵的阵元的位置向量可表示为以下矩阵的列:K=爿嚣裂:::嚣嚣习回或叫嚣牡奠麓DOA方向力夕/』零/:/审/。RiJt/}/<矽\、S/|图.N元圆环阵Fig.Nelementcirculararray其中丸是第个阵元位置关于妒参考轴的角度聪和硝是第厅个阵元位置在xy/牮标系上的x分量和Y分量。和上节类似假设平面波以方向p妒)入射到UCA以圆心为参考相位点则第跨个阵元的接收信号的基带等效形式可写为嗍‘(力=A(t)s(t)expj等RsinOeos(矿一九)】(.)重庆大学硕士学位论文智能天线信号处理技术类似于式(.)阵列响应矢量意义上的接收信号矢量记为:】)=k(f)x(t)‘(f)】Ⅳ(f)r=a(o尹弦(f)(.)其中矢量ap)代表对应于来波方向妒矿)的阵列响应矢量或导向矢量:ap力=expj莩Rsin占co即一九).一唧【等Rshl口《伊一“。)(.)..二维等距分布方阵图.所示为阵元等距分布的二维方阵【。阵元(‘Y。)的坐标为。就第J个辐射源而言设辐射强度为p(B乃f)巳表示俯仰角约表示方位角则各阵元接收信号复包络为:g(Oj‘y。f)=exp./警sinOj(Hc吼mlsinqJ)】p(巳竹D(.)Z图.MⅣ阵元等距分布的二维矩形阵若阵元(栉历D的复数加权系数为:w。(nfm)='.删(栉m)expj(cml励明(.)则天线阵的输出为:甜哆纺麒厉f):笙警(nl)expU(a

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