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智能天线波束形成算法研究.pdf

智能天线波束形成算法研究.pdf

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《智能天线波束形成算法研究pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含分类号TN密级Y重庆邮电大学硕士学位论文论文题目智能天线波束形成算法研究英文题日AStudyOnBeamformingAlgorithmsofSma符等。

分类号TN密级Y重庆邮电大学硕士学位论文论文题目智能天线波束形成算法研究英文题日AStudyOnBeamformingAlgorithmsofSmartAntennas指导教师壅焦&耋蕉学科专业焦量量焦J皇丛墨论文提交日期竺蕴垒旦论文答辩日期垒丝』旦兰论文评阅人茎}坚盘蕉i盘壶逝i堡垒垫缝建盔垒翊宴盘重答辩委员会主席邋墅鲨越盔叁虹显苤望年月日重庆邮电大学硕士论文摘要摘要智能天线技术是目前通信和信号处理等领域的研究热点之~而自适应波束形成算法则是智能天线的一个关键技术它能够自适应地控制天线阵方向图在用户信号方向产生高增益波束在干扰信号方向产生较深的零陷是实现用户信号最佳接收的一种有效方法。本文就智能天线的波束形成算法展开了以下研究工作:.简要介绍了智能天线的技术特点详细分析在移动通信中引入智能天线所带的性能改善阐明了研究智能天线波束形成算法具有十分重要的理论价值概述了国内外的研究现状。.详细介绍了智能天线阵列信号处理和波束形成的基本原理比较了等距线阵和均匀圆阵。为了更好的反映信号的空域特征对基于椭圆模型的矢量信道进行了具体分析并根据随机变量函数的概率分布理论对该矢量信道进行了仿真。简要的讨论了智能天线的空域处理。.对基于空间特征的MUSIC算法和基于信号自身特征的恒模算法进行了探讨。并对常规MUSIC算法在信号相干时不能正确估计信号波到达角度的缺点进行了分析通过阵列空间平滑的方法避免了常规MUSIC算法的这一缺点。分析和仿真结果表明改进后的MUSIC算法能有效的分离相干信号并准确的估计出信号波到达角度。.针对DSCDMA系统率LS.DRMTA波束形成算法性能不稳定、误码率高等缺点采用了三种改进算法:基于导频符号的LMS.DRMTA算法对阵列输入数据加窗的块递归算法按码片进行一步预测的卡尔曼算法。对三种算法均进行了详细的推导和性能改善的理论分析数值仿真表明改进算法具有快速收敛、阵列输出信干噪比提高系统误码率降低等显著优点。关键词:智能天线波束形成波达角度白适应算法重鏖墼皇盔堂塑主鲨塞塑墨AbstractSmartantennashasbeenwidelyresearchedincommunicationandsignalprocessingtheadaptivebeamformingalgorithmisthekeytechniqueofsmartantenna.ItcouldadaptivelysteerthearraydirectionalpatterntoformthemainHarrowbeamswithhighgaininthedirectionoftheusers’signalswhiledeeplyingtheinterferencesignals.Itisaneffectivewaytorealizetheoptimalreceivingoftheinterestingsignals.Theauthor’smaincontributionsareasfollows:.Brieflyintroducesthecharacteristicofsmartantennasanalyzestheperformanceenhancementbyusingsmartantennasinmobilecommunicationsystem.Summarizestheachievedfruitofinternationalresearchonsmartantennastechnique..Ageometricallybasedsinglebounceelliptical(GBSBE)multiplechannelModelisanalyzedinthisdissertationbasedonprobabilitydistributiontheoryofstochasticvariablefunctionasimulativemethodofthischannelmodelisdesigned..CoherentsignaliscommoninradiocommunicationsystemtheproblemofcoherentsignalDOAestimationisstudiedandcomparethepropertyofforwardspatialsmoothingwiththatofforwardbackwardspatialsmoothing.MUSICandCMAalgorithmsalsoarediscussedinthisthesis..LMSDRMTAalgorithmbasedpilotsymbolRLSDRMTAalgorithmbasedslidingwindowweightingmethodandKalmanDRMTAalgorithmbasedontheonesteppredictionareproposed.Novelalgorithms’performancesarecomparedwithLSDRMTA.MonteCarlosimulationsshowthesuperiorityofnovelalgorithmsintermsofspeedofconvergenceSlNRandBER.Keywords:SmartAntennasBeamformingDOAAdaptiveAlgorithmll独创性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麽邮虫太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中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名:饬惧签字日期:哆年歹月z)El学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重废邮电太堂有关保留、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文被查阅和借阅。本人授权重庆邮电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。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名:缛咽签字日期:卿年j月.Etn导师签名:签字吼叩年月谚日重庆邮电大学硕士论文第一章绪论.智能天线技术简介第一章绪论随着移动通信的迅猛发展特别是第三代移动通信及个人通信等新技术的出现与发展一方面要求大幅度提高通信容量以满足日益增长的用户需求另一方面由于无线通信环境异常复杂导致同频干扰、多径衰落等现象十分严重直接制约了通信系统的容量和质量进一步提高。用户的激增愈发使无线电频谱成为一种宝贵的资源。因此在保证一定信号和干扰噪声比的前提下设法显著提高频谱效率才能有效地解决上述问题。为了解决这些矛盾九十年代初一种新的基于空分多址的通信技术一一智能天线系统fll(J(SmartAntennaSystem简称SAS)应运而生其基本思想是:在天线阵列中引入自适应信号处理通过对阵列的多个阵元所接收的信号进行幅相加权来获得所需要的指向波束从而实现接收信号的空间分离。由此可见智能天线技术是自适应空域滤波技术发展的产物它有许多大体等价的称谓如数字波束形成、自适应阵列、自适应天线等。智能天线有效地解决了传统单天线波束方向图难以控制的难题使得天线从传统的单一场路转换器件发展成具有一定信号处理功能并和接收机后端处理紧密结合的天线系统。利用波束形成技术智能天线能对有用信号进行自适应接收从而实现在同一信道(频段/时隙/码道)发送和接收各空间位置不同的用户信号而不相互干扰。.智能天线的应用及现实考虑最初的智能天线技术主要用于雷达、声纳、抗干扰通信、定位、军事等方面用来完成空间滤波和定位。近年来随着移动通信的发展以及对移动通信中电波传播、组网技术、天线理论等方面研究的逐渐深入智能天线开始应用于具有复杂电波传播环境的移动通信领域。这主要是由于移动通信的信道是一个多径、多址信道它存在着信号衰落、时延扩展、多谱勒频移以及共信道干扰等严重问题。已采用的解决上述问题的办法主要重庆邮电大学硕士论文第一章绪论包括调制解调技术、信道编码技术、均衡技术、分集接收技术等等。随着这些技术的日益成熟想在这些技术上实现更多突破而解决上述问题已变得较为困难。而在移动通信领域引入智能天线则为解决无线信道存在的诸多问题提供了新的思路。通过使用空分多址即自适应波束形成技术阵列天线能显著提高系统的输出SINR并减少时延扩展及多径衰落因此可以大大降低系统误码率。从广义上讲智能天线包括三大类:扇区化系统、多波束切换系统、白适应波束形成系统。扇区化系统与多波束切换系统具有类似的处理方式。采用三扇区的系统可以认为是一个三波束的波束切换系统同一扇区的用户共用同一波束波束随着用户在不同扇区间的移动进行动态的切挽。多波束切换系统采用更窄的波束进一步将宏扇区分成几个微扇区。当用户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切换到另一波束。由此可见扇区化系统与多波束切换系统利用多个并行波束覆盖整个用户区每个波束的指向及宽度都是固定的且与阵元数目有关。随着用户在小区内的移动基站选择不同的相应波束使接收信号最强。自适应型波束形成系统能够根据信号环境自动形成“最佳”阵列波束。它通过在天线中引入自适应信号处理使得天线阵具有智能接收的能力。依靠自适应信号处理可以实现噪声抵消、在干扰入射方向上产生零陷以及主波束跟踪有用信号等功能从而使得接收信号满足一定的技术指标实现了对有用信号的自动接收。智能天线技术得到现有的三个G标准(北美的CDMA、欧洲的WCDMA和我国提出的TD.SCDMA)的支持。究其原因是因为智能天线技术具有以下主要优点【:。智能天线能比传统天线系统提供更大的增益因而能提供小区距离扩展能力。蜂窝无线网络建设时系统设计通常要符合覆盖范围的要求。即使系统中只有少量用户也必须配置足够的基站以覆盖关键地带满足覆盖范围的要求。智能天线可以通过增加初期蜂窝覆盖面积而缓解这个问题。但计算智能天线系统的成本收益时必须考虑用智能天线取代传统天线的附加费用。.智能天线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。CDMA系统需要功率控制来保证到达基站的所有信号大致具有相同的功率电平使用智能天线有助于将不同用户的上行信号隔离重庆邮电大学硕士论文第一章绪论开从而降低功率控制的要求或缓和非理想功率控制的影响。CDMA无线系统还对用户的地面分布特别敏感智能天线可以灵活的调整方向图以覆盖用户密度暂时很高的热点地区。.智能天线有助于缓和多径的冲击甚至可以利用多径所固有的分集效应。无线信道的多径效应是形成时延扩展及多径衰落的原因也是造成码间干扰(ISI)的主要原因。在蜂窝移动通信系统的基站引入智能天线技术可以大大减轻时延扩展及多径衰落对接收信号的影响。当处于接收方式时基站天线阵系统可以采用分集联合技术增强接收信号电平减轻多径衰落也可以采用波束形成技术对消多径时延当处于发射方式时阵列天线技术可以实现定向发射信号这样就大大减少了多径反射因而减轻了衰落与时延扩展。.智能天线能提高系统容量。使用智能天线用户和基站能以较低的功率达到与常规系统同样的容量。在CDMA系统中如果利用智能天线使每个链路的用户发射功率降低则会相应降低多址于扰从而增加每个小区能同时容纳的用户数。此外如果用户信号在基站处是空间可分的智能天线还可以从空间上分离信号使不同户共享同一频谱资源允许多个用户在同一小区给定的频隙上操作。同传统天线相比利用这种方法可以使有限的频谱支持更多的用户即提高了系统容量。.智能天线系统能实现移动台定位。增加定位业务可随时确定持机者所处位置不但给用户和网络管理者提供很大方便还可以开发出更多的新业务。在陆地移动通信中如果基站采用智能天线阵列一旦收到信号即对每个天线阵元所连接收机产生的响应作相应处理获得该信号的空间特征矢量及矩阵由此获得信号的功率估值和到达方向即用户终端的方位。通过此方法用两个基站就可将用户终端定位到一个较小区域。经过以上分析不难看出在所有智能天线系统中其核心技术是如何形成指向特定方向的波束使得在空闯某个方向上能同时获得空间复用增益和分集增益【sl。因此波束形成技术便成了智能天线研究的一项重要内容。.智能天线技术的研究进展阵列信号处理技术作为信号处理中的一个重要研究领域在雷达、重庆邮电大学硕士论文第一章绪论声纳、地震勘探、射电天文、医学诊断等诸多军事和民用领域中得到成功的应用。自适应天线阵列在通信系统中的应用始于军用通信系统而天线阵列在民用移动通信的应用直到九十年代初才提出Gabriel首先把智能阵列的自适应波束形成应用于民用通信系统其在蜂窝移动通信系统的优势和可行性也得到了论证.【l。可见智能天线在移动通信系统中的研究时间较短近年来随着计算和微电子技术的发展才开始在基站系统上得到初步应用但还存在许多需要改进的难题。随着移动无线技术的发展和人们对通信业务需求的不断增加智能天线的理论也在不断丰富和发展。目前智能天线的研究主要从以下几个方向开展:.研究智能天线对现代移动通信系统的作用利用理论研究或仿真的方法探讨使用智能天线对移动通信系统的抗干扰能力、系统容量、抗多径衰落能力的改善..智能天线基础理论的研究主要研究智能天线的控制算法结合移动通信系统研究快速高性能的智能天线新算法.建立智能天线硬件实验平台在实际的电磁环境下测试各种天线阵列、智能天线控制算法的性能以确定智能天线的解决方案并致力于解决智能天线实用化的技术问题如阵列单元的互耦、各单元通道非一致性的实时校准技术等。由于智能天线系统已成为第三代移动通信系统的关键技术之一世界各国为了获得迈向G乃至G的主导地位均投入大量的人力、物力进行移动通信中智能天线的算法研究和系统的研制开发工作。年以来针对蜂窝移动通信系统体制及其信道对智能天线的性能、算法和实现进行了大量的研究工作。其中包括Swales等和Liberty等对采用智能天线后蜂窝通信系统性能改善的研究Ertel等综述了阵列天线通信系统信道模型的研究Rong等提出适于CDMA的多目标解扩重扩最小二乘恒模算法。同时各国及通信公司积极研制移动通信智能天线系统其中包括:欧洲先进通信技术与服务(ACTS)计划(年以前为欧洲先进通信技术(RACE)计划)中的TSUNAMI项目。该项目于年启动专门研究用于第三代移动通信系统的智能天线技术。TSUNAMI项目已于年完成了空分多址外场试验。日本ATR光电通信研究所研究了基于波束空间处理方式的多波束智能天线系统并提出了软件天线(SoftwareAntenna)概念即利用软件方法使用户在不同的环境中工作于不同的算法。Arraycomm公司和中国邮电科学技术研究院信威公司分别研制出用重庆邮电大学硕士论文第一章绪论于无线本地环路的简化智能天线系统。ArrayComm产品采用可变阵元配置有元和元环形自适应阵列可供不同的环境选用。在日本进行的现场实验表明在基站采用该技术可以使系统容量提高四倍。信威公司智能天线采用八阵元环形自适应阵列射频工作于MHz~MHz采用TDD双工方式收发问隔lms接收机灵敏度最大可提高dB。Stanford大学建立了用于验证TDMA系统空时二维处理算法的实验系统美国德州大学奥斯汀SDMA小组建立了一个智能天线试验环境对SDMA的实现方法和无线信道特征进行了深入研究。年lO月海天天线与大唐电信签约合作开发“TD.SCDMA移动通信智能天线系统”年通信产业报报导了其研究所取得的阶段性成果圆阵天线已处于测试阶段扇区阵中的八单元型阵也处于开始研究阶段。年月一直致力于提高CDMA性能指标的美国高通公司(Qualcomm)提出了CDMA最新增强版CDMAlxEVDV其中的一个关键技术是:在BS采用天线和在手机采用天线的智能天线阵列来提高信道容量和通信质量。此外清华大学智能天线课题组己经完成了一个智能天线的实验平台。该平台采用嵌入式结构和总线结构并进行了大量实验实现了智能天线的各个功能。完成了系统的室内测试和外场实验实现了多个用户的波束跟踪。东南大学、电子科大等也进行了智能天线的有关研究。并取得了一些成果。.论文结构本文共分五章各章内容安排如下:第一章简要介绍了智能天线的技术特点分析了在移动通信中引入智能天线带来的性能改善阐明了研究智能天线技术核心一一波束形成算法具有十分重要的理论价值最后概述了国内外的研究现状。第二章介绍了智能天线阵列信号处理和波束形成的基本原理比较了等距线阵和均匀圆阵。为更好地描述信号的空域特征对基于椭圆模型的矢量信道进行了具体分析并根据随机变量函数的概率分布理论对该矢量信道进行了仿真。对智能天线的空域处理进行了简要的讨论。第三章对基于空间特征的MUSIC算法和基于信号自身特征的恒模算法进行了探讨。并对MUSIC的空间平滑改进算法在相干信号情形下的重庆邮电大学硕士论文第一章绪论波达角度估计性能进行了仿真和分析。第四章针对DSCDMA系统中LS.DRMTA波束形成算法性能不稳定、误码率高等缺点采用了基于导频符号的LMS.DRMTA算法。对阵列输入数据加窗的块递归算法和按码片进行一步预测的卡尔曼算法进行了推导并讨论分析了其性能最后通过数值仿真对改进算法进行验证。第五章就论文所做工作进行总结并指出下~步工作有待继续研究的问题。重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理第二章智能天线中的阵列信号处理为了便于本文后续的算法推导和性能分析的描述本章简要介绍了天线阵列的信号模型以及无线传播矢量信道模型的基本理论给出了几个非常重要的概念和定义。针对实际应用中存在的问题探讨了影响阵列形成波束一些重要因素并提出了一些具体的假设条件。此外还对基于几何单反的椭圆信道模型进行了分析和仿真。最后简要探讨了智能天线空域处理的一些基本原理。.i天线阵列的信号模型天线的主要功能是把电磁波转化成可测的感应电压或电流。智能天线由一列低增益天线元(Element)组成在天线阵列中的单个天线被称为阵元。一般来说构成阵列的阵元可按任意拓扑结构排列。设有一电磁波从方向(口)入射到阵列天线上(口妒)描述了接收平面波的波达方向(DireetionofArrivalDOA)其中口为空间仰角为水平方位角。为了简化天线阵列的分析我们作如下假设:.阵元间距较小不同阵元接收到的信号幅值相同.忽略阵元间互耦.所有入射场都可分解为一系列离散的平面波即信号数目有限.入射到阵列上的信号带宽远小于载频。如图.对于来自(口矿)方向的入射平面波入射在阵元m和原点参考阵元的信号分量间的相位差为r奈多r飞/谜二弋产z/图.入射到任意天线元阵列的波达方向重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理AV.=pad.=(‰cos妒sin口%sinesinOz。,cos)(..)其中=n/A是相位传播因子(PhasePropagationFactor)。五表示波长等于c/f其中c是光速xlOSm/s/是载波频率单位是舷。..等距线阵通常相似的共极化、低增益阵元是按直线等距(LinearEquallySpacedLES)、圆周等距或平面排列的并且取向相同。图.给出了一个M元的LES天线阵列取向沿叠轴阵元间距为Ax=d。阵列的每条支路具有一个复数权因子(WeightingElement)%。涉f.谬、、ijJ面波图.直线等距阵列天线接收平面波模型考察一个入射到阵列上的平面波其与阵列轴线所夹的入射角为(以用基带复包络s()表示平面调制波假设所有阵元都是无噪声的各向同性天线在各个方向具有相同的增益。由式(..)及‰=max知LES阵元m上接收到的信号为l‘O)=aJ(Oe一’册叫=J(f)P伽““’“()其中A是增益常数。阵列输出端的信号z(r)为.“一lMIz(r)=%“。(r)=J(f)蚝P一伽“州刚=As(t)f(O妒)()m=m’哪f(O们称为阵列因子(ArrayFactor)其决定了阵列输出端的信号z()与参考阵元处测得的信号as(t)的比值。通过调整权集{%}可将阵列因子的最大主瓣对准任意方向(oo九)。在阵列输出端接收到的功率为重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理只=)=I出()V(o硝(..)为说明权集{%}能改变天线阵列的方向图令第rcl个权因子为%=““^(..)于是阵列因子为(口妒)=P一脚d州“Rcos^).PJ争一细p一^’(...)P‘LZ..oJ考察xY(水平)平面波入射到图.所示阵列上的情况(即口*万/)。这种近似对于很多移动通信系统的智能天线应用都是合理的。图.给出了九为。和。时的阵列因子。只调整九这一个参量就可以把波束指向任何希望的方向。.o。图.死为。和。时的阵列因子图做代换图.均匀圆阵cosIIv=cosCsinO(..)图.中口是平面波与z轴的夹角类似地这里妒是平面波与x轴的夹角。这表明各向同性阵元组成的直线阵列的天线方向图是关于阵列轴圆周对称的。通常情况下阵列因子方向图是口和妒的函数。如果每个阵元的场方向图为go(口妒)所有阵元的性能和取向相同则阵列的总场方向图为钟\IO重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理(只妒)=/(口庐)g。(口)(..)这称为方向图相乘原理。假定入射到每个阵元的平面渡是共极化的每个阵元和入射平面波都具有极化状态此时平面波与阵元的相互作用中没有极化损失。定义权向量为W=h%lr(..)其中上标日表示赫密特转置(HermitianTranspose)即取复共轭后再转置。各个天线阵元的信号合成一个数据向量=UUu一。()于是由式(.I.)知u(f)的内积z(f)=w“u(f)p痧)方向的阵列因子为(口矿)=w”a(O)阵列输出z(f)可以表示成阵列权向量W和数据向量(..)(..)向量a(O庐)称为(口)方向的导引向量(SteeringVector)。如图.所示当平面波从(口妒)方向入射时导引向量a(O)表示各个阵元信号与参考阵元(阵元)信号间的相位差。由式(..)可得导引向量为a(口妒)《q(p)aM一。(口)其中%(口妒)=P一州k州’’州’饥州’’州即%叫驯。导引向量称为阵列流形(ArrayManifold)阵列流形不仅有助于阵列分析在定向、下行波束形成以及阵列操作等其它方面也起着十分重要的作用。为简单起见除非特别说明均认为多径分量以水平面方向口=zr/到达基站因此由方位角就可以完全确定DOA。..均匀圆阵均匀圆周阵列简称均匀圆阵(UCA:UniformCircularArray)其M个相同的全向阵元均匀分布在xy平面一个半径R的圆周上如图.。与等距线阵不同的是圆阵采用球面坐标系表示入射平面波的波达方向。坐标系的原点O位于阵列的中心信源仰角e【#】是原点到信源的连线与z轴之间的夹角方位角妒万】则是原点到信源的连线在xy平面上投】O重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理影与z轴之间的夹角(逆时针)。阵列的第m个阵元用与x轴的角度‰=rtm/M表示该处的位置向量为以=(Reos.Rsiny,.)。设为单位向量其笛卡尔半标=(sinocossinOsincos)考虑一相位传播因子为卢=tr/A的窄带平面波在方向(其仰角和方位角分别为口和)上的传播则在原点和在第Ⅲ个阵元接收到的信号复包络之间的相位差为丸=P胍=P棚“州一.’=州卜M其中=,SRsin。均匀圆阵相对于波达方向为f口)的信号的方向向量可写成a(o)=a(f)=P片“卜hJP片州卜n)e片ⅫHd)式中仰角目转化为参数f向量o=(六)表示信源波达方向。.】.阵形技术研究(..)阵列性能通常由一些物理参量决定如阵列的尺寸或孔径决定了阵列所能取得的最大增益阵元数决定了阵列方向图设计中的自由度数等。目前许多蜂窝和PCS系统都采用了分扇区和空间分集技术。如图.所示小区一般分成宽的个扇区或。宽的个扇区。在给定小区尺寸下分扇区可使频谱资源得到更充分利用【l。在FDMA和TDMA系统中由于每个扇区的信道数较少分扇区会导致中继效率的损失。CDMA系统中分扇区不会导致中继效率的损失但却需要增加额外设备。翎翎q()元分集()扇区智能天线()采用分集的智能天线图.分扇区天线阵列的拓朴结构图.中的阵列采用了全向阵元的直线阵该阵列结构简单易于制造缺点是如果各扇区问不能有效隔离则在阵列轴线的两边会形成波束的镜像而且直线阵的角度分辨能力与波达方向有关。一般而言在分扇区系统中智能天线的实现方案并不唯一影响方案选择的一个重要因素是如何对信道容量进行计算因为在不同的前提条件下往往会得到不同的重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理结果。Lec等人采用半解析法结合蒙特卡洛法对WCDMA系统中采取分扇区的基站性能进行了模拟。计算表明与标准的扇区分集结构天线相比同样阵元数的智能天线能够提高系统容量%t】:在智能天线、无线电测向等许多应用中需要天线阵列具有在水平面内进行。全向扫描的能力而直线阵的增益和方向图等特性都随扫描角的变化而变化。与之相比圆形阵列具有良好的全平面扫描能力由于圆周的旋转对称性只需轮换各单元权值就可以在全平面内均匀扫描。圆形阵列还克服了直线阵阵元间互耦效应不平衡、难以实现宽角度匹配、阵列尺寸较大等缺点。国内外见诸报道的研究工作多基于圆形阵列欧洲通信委员会(CEC)开展的RACE计划己把圆形阵列作为智能天线的重点选型。()单层圆阵()双层圆阵图.含中心阵元的圆形阵列图.给出了含中心阵元的圆形阵列示意图。文献【首次把包含中心阵元的圆阵引入智能天线设计计算了多层圆阵层数及不同层阵元分布密度对副瓣的影响。计算结果表明在阵元数量及外形尺寸不变的前提下引入中心阵元能有效降低第一副瓣无论是第一副瓣还是第二副瓣双层圆阵都比单层低适当增加内层阵元可有效降低副瓣。上述特性意味着在成本无明显变化的前提下可以通过改变阵元数设计来改善信道的SINRtl。无论是作为单个天线还是作为阵列天线微带天线都具有很好的辐射特性因此选择阵元为微带天线的平面阵结构可以从方位角和仰角上同时控制辐射方向图现场测试表明U圆阵和平面阵适用于室内通信环境而在市区适宜采用直线阵。.矢量信道模型在无线系统中信道中发射信号与周围环境的相互作用十分复杂有大物体的反射电磁波的绕射以及信号的散射等等这些复杂作用导致重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理了接收机处有不同路径到达的多个信号即多径信号使得接收信号十分复杂。多径传播会引起信号各种参数发生变化包括多普勒扩展、时延扩展以及角度扩展。因此在应用阵列天线的系统中不仅要了解信道的时延色散、频率色散特性还需要了解信道的空间分布特性因为无线信道的空间分布特性对阵列天线系统的性能有决定性的作用这就要求建立的信道模型能够表征信号的空间分布特性。对移动台的波束形成图.矢量信道示意图图.为一个简单的多径传播的示意图可以看到不同的多径信号分量有着不同的传播路径显然这样将导致不同的信号参数的改变如幅度、载波相移、时延、DOA还有多普勒频移等。这些参数的分布情况与环境有着很密切的关系所以建立一个能有效描述这些参数分布情况的模型是很有意义的。对于多径信道模型的研究各国学者已提出了许多模型如Lee’s模型、离散均匀分布模型、基于几何分布的单反射椭圆模型(GBSBEM)、TU模型、BU模型等它们各有不同的适用环境和优点。其中GBSBEM是进行研究的常用信道模型它具有物理意义强、几何解析性质好的优点既可用于分析又可用于仿真设计因此其适用范围广。下面着重介绍这种信道模型。..基于几何分布的单反射椭圆模型(GBSBEM)该模型假设发射台和接收机之间的距离为do并假设所有散射体与发射台和接收机在同一平面上。如果发射台和接收机存在直达路径则最早到达径的时延为f=do/c(式中c为光速)。基于几何分布的单反射模型的重要假设就是假设散射体在整个散射区域内均匀分布在单反射假设重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理下具有相同传播时延的传播路径所对应的散射体构成了一个以反射台和接收机为焦点的椭圆。这样传播时延f至zAv范围内所对应的单反射散射体构成了一个椭圆环如图.所示图中内边界和外边界的椭圆参数可以分别表示为q:仃/岛:干吒=c(ff)/如=厨(..)式中=ao/。由上面假设知概率分布可以表示为厶(w)。j瓦丽散射体在阴影区域内服从均匀分布其式中A为阴影部分面积A=万(口一q)。Y‘糯淞.x飞气。涟.试jfAf(..)(口’o)图.Liberti模型图.乞。()的面积计算示意图为得到波达角度DOA和波达时间TOA的联合分布首先计算出以TOA为条件的条件概率特征函数晶(I‘)然后对矿微分求得概率密度函数厶(l‘)再乘以TOA的分布f(r)得到TOA和DOA的联合概率密度函数五.(妒)。为此计算图.中阴影部分的面积(归一化后)可得到时延f条件下的条件概率特征函数%(oI)为毛(西lftff)=一生盘!二竺!二生盎f二竺!.呵中oA(..)三垒垒!竺!二墨:盟os西石A式中见(。)的物理意义见图.所示=cr,/d.=fl!%为归一化时延。令Av斗则得重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理‘(l‘)=对。微分可得到条件概率密度函数厶c矿It=!兰ii:辫一万妒rc..s基于同样的几何模型分析可以推导出TOA分布的概率密度函数引入一个最大时间延迟乇观察到的所有多径时延满足%fI‘则TOA的PDF函数为z()=万两r娜‘(..)式中=万j。结合式(..)和式(..)可以得出波达角谚和归一化传播时延‘的联合概率密度函数乃(妒)=i!!=:斜一万s石‘cz..一般而言基于统计的矢量信道模型需要TOA和DOA的联合概率密度函数来表征。有了TOA和DOA的联合概率密度函数就可以产生不同的传播路径。在某些场合仅有DOA的概率密度函数就可以了。通过对式(..)中的积分可以得到DOA的边缘概率密度函数瓣刍描..模型仿真及分析(..)对多径分量的DOA、TOA仿真目的是要产生三个空间位置均匀分布的反射体并分布在‘o所限定的椭圆中。从而可以由接收机、发射机以及反射体的空间位置计算得到DOA、TOA。在获得了信道模型的统计特性后下面讨论如何对多径信道特征量进行蒙特卡罗仿真。通常先产生具有均匀分布特性的随机数设X为在】区间具有均匀型广型吖茎驯蒸斟等嚣仨重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理分布的随机变量仿真的目标是利用随机变量X的样本产生具有任意概率密度函数正(z)概率分布函数为C(z)的随机变量Z的样本。根据概率理论若令z=巧(x)巧()为C(z)的反函数则z为服从分布函数为E(z的随机变量另外由定义可知C(z)和其反函数都是单调函数同时E(z)sl因此可以用均匀分布的随机样本来产生期望分布的随机样本。假设多径分量数为£发射接收天线距离为矗最大正规时延‘为已知要产生正规多径分量时延‘的样本先求‘的概率分布函数撕)=雩令x=Fr()则Srj‘(..)(..)这样就可以利用均匀分布的样本产生服从概率密度为式(..)的样本。同样对于DOA随机变量矽的概率分布函数为式(..)所示但由于该式形式十分复杂直接用解析方法求其反函数十分困难这里采用数值查找的方法。在一万妒万的范围内对E(矿)作M点采样产生一个在【,】内服从均匀分布的值咒直接寻找满足凹nlY,一日)I的办值就是服从原分布的DOA。.LI多径信道冲激响应的复包络模型为^(r)=q艿(ff)通过多径信道i=分量的功率分布就可得到信道的冲激响应。第f条多径分量的接收功率为只=c盯一lOnlog(dlId。/)一‘q(仍)G(谚)(..)其中匕、九分别为参考点功率和距离撑是路径衰减系数一般为‘是反射损耗Gf(伊)和Gr()分别为发射和接收天线的增益函数。令多径分量复幅值已一规化即%=则各多径分量的功率关系为只=只logkI。因此在相应的条件下得到各多径分量的TOA、DOA可以用于估计信道的时变冲激响应函数。以下为仿真结果:.图.为‘=.时多径时延TOA和多径到达角的联合概率密度分布图。从图中可以看出联合概率密度关于DOA呈现出对称性且随着传播时延的增加和DOA的增大而变小。.图.Il为多径到达角DOA仿真直方图和理想的概率密度的对比图。仿真条件为接收和发射天线间距为瓯=m多径分量数为三=重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理正规时延为:=.。从图中可以看出仿真PDF能与理想值较好的吻合通过增加插样值吻合度将得到进一步提高。.图.、图.和图.分别为TOA.DOA.功率分布图、TOA.功率分布图和DOA.功率分布图。仿真条件为L=捌=.接收天线和发射天线都设定为增益为l的全向天线反射为无损耗反射H=以直射(LOS)接收点为参考点并设匕=Po=dB。图.TOA和DOA联合概率密度图.l仿真和理想的DOA.PDF分布图图.仿真的条多径TOA.DOA.功率分布图fJTOA口‘..且'ufDIJ.sI!:DOA{degr图.TOA.功率分布图图.DOA.功率分布图在后续章节所涉及到多径的问题都是依据这一模型进行研究。a霉口L.重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理.空域处理从形式上看无论是空域处理接收机还是发送波束形成系统智能天线属于空域处理范畴。当基站使用天线阵列时空域处理接收机用于增强和分离反向链路信号而发送波束形成系统则用于定向波束发射又叫作下行链路波束形成或前向链路波束形成。由于对前向与反向的空域处理在思想与方法上有相似的地方这里以反向(即上行)链路的空域处理接收机为例介绍智能天线的空域处理。在介绍空域处理接收机之前有必要对处理的信号(即天线阵列接收的信号)作进一步的认识。从上一节无线信道中知道接收信号是发送信号经多径传播环境到达接收机的可用离散化模型来将无线信道特征化即将每个多径看作一个平面波以离散的时延从离散的方向到达。对某一特定用户移动发射机与基站接收机之间的信道可用矢量信道脉冲响应(VectorChannelImpulseResponseVCIR)建模为L!h(r)=a(E谚h()艿(t)iO(..)其中q、t、谚)分别是第i个多径成分的复幅值、多径延迟和波达方向DOA工是多径分量数目。第i个多径成分的复幅值可写成时间的函数即‘.q(t)pfeJ(#/”)(..)其中n表示第i个多径成分的路径增益石表示第i个多径由于移动台或是环境中运动的散射体引起的多谱勒频移仍是该路径的固定相位偏移。通常VICR中所有变量都随时间、用户的位置和相对移动速度变化而变化。当用户在一个很小的局部范围(几个波长距离)内运动时可以把多径数目三看作是不变的且对每个多径成分波达方向谚)、路径增益n、多谱勒频移Z、相位偏移仍和时延『『都假定为近似的常量。VCIR把发送信号与阵列的每个天线阵元接收信号联系起来假定发送信号为s(f)则阵列接收数据矢量为u()=h()%一。(r)=s(f)固h(fr)n(f)Ls(A弘(f'一)dn(f)重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理LI=a(:谚)qO)sO一‘)n(r)=(.)空域处理接收机结构可以用模拟的和数字的部件以不同的方式实现。图.给出了基于阵列的空域处理(a)在RF或IF频段实现的空域处理(b)在基带数字实现的空域处理图.基于阵列的空域处理LO:本地振荡器HDC:混合下变频:DDC:数字下变频VGA:可变增益放大器VPD:可变相位器件其中图(a)是在RF或IF频段实现的空域处理图(b)是在基带数字实现的空域处理。当基站支持多个同时的上行链路信号时结构(b)比(a)更具有吸引力因为数字系统能够同时形成多个波束每一波束对应一个有意义的信号(用户)。图.所示结构包含了智能天线系统的一些基本要素。在实际设计和使用智能天线系统时往往是根据实际需要(考重庆邮电大学硕士论文第二章智能天线中的阵列信号处理虑到实现成本的代价因素)以强化某一要素而弱化另外的要素或者是把几个要素融合在一起的形式表现出来这就形成几种不同的技术。智能天线技术就体现在这些技术上而这些具体的技术构造了整个智能天线这个概念系统支撑着智能天线的发展、成熟和完善。.小结作为后续论述的理论基础本章概述了智能天线系统天线阵列的信号模型分析了波束形成的原理对常见的等距线阵和均匀圆阵进行了比较。研究了反映信号空域特征的矢量信道模型并对其进行了仿真。最后探讨了智能天线的空域处理结构.重庆邮电大学硕士论文第三章智能天线波束形成算法研究第三章智能天线波束形成算法研究波束形成是智能天线的关键技术是提高信干噪比、增加用户容量的保证。波束形成技术对阵列天线的波束幅度、波束指向和波束零点位置进行控制在期望方向保证高增益波束指向的同时在干扰方向形成波束零点并通过调节各阵元的加权幅度和加权相位来改变方向图形状。根据形成波束所用信息可以将波束形成技术分成基于空间结构的波束形成、基于参考信号的波束形成、基于信号结构的波束形成。本章将在引入智能天线性能度量准则的基础上深入的探讨智能天线常用波束形成的基本原理和方法并对典型算法进行仿真与比较研究。.智能天线性能度量准则从智能天线的实现原理可以看出智能天线的智能主要表现在天线能根据不同方向的用户自适应地形成不同的权值以使天线的性能达到最优。最优权值的形成是由所选择的性能度量准则来确定的智能天线可以有不同的性能度量准则准则的选取除了与所选择的自适应算法有关外不同的性能准则适合于不同接收环境而且其计算量和系统实现复杂度也不一样。令阵列输入信号为x(栉)输出信号为y(疗)本地参考信号为d(n)则几种常用的性能度量准则如下:.最小均方误差(MMSE)准则优化准则使阵列输出y()=w”x(以)与本地参考信号d(n)之间的误差e(九)=dC.)w“x(一)的均方最小。最小均方误差准则性能函数为.(w)=Ee(厅)fl=E陬z)fl一Rew“%wR。w.r(..)其中r,d为接收信号x)与参考信号d)的互相关矢量而R。为x)的自相关矩阵。要使上述均方误差最小即要使s(w对权矢量W的梯度为则可求得WmSE=R。Ik(..)这种性能度量准则是建立在系统提供本地参考信号的基础之上在智能天线技术中获取参考信号需要专门发送辅助信号如导频信道信号或导重庆邮电大学硕士论文第三章智能天线波束形成算法研究频符号序列信号因此这种性能度量准则适合于非盲自适应算法。.最大信噪比(SNR)准则最大信噪比准则是使系统输出信噪比达到最大以满足系统误码率的要求。天线输出信号干扰噪声比SINR简称信噪比SNR。最大信噪比准则性能函数为:小阚=热=矗"其中R。期望信号的自相关矩阵关矩阵则可求解最佳权矢量WSNR=口(R。R。)一aR。和R。分别为干扰信号和噪声的自相(..)可以证明此解收敛于最优维纳解其中口为一纯量a为期望信号的空间特征矢量。.最大似然(ML)性能准则似然函数定义为在给定期望信号s(胛)的条件下x(咒)出现的条件概率Px(仃)Is(肝)或其对数lIl{Px(疗)ls)}则最大似然准则性能函数为(w)=lnPx(仃)Is()(..)可以求得输入信号的似然函数最大时的权值矢量为wm=端在最大似然性能度量中要求噪声的概率密度为多维高斯分布通过降低输入噪声的功率可以改善估计性能。以上这些不同的性能度量准则表面上看似乎相差很大可以证明它们的最优解都可以分解成一个相同的线性矩阵滤波器和一个不同的标量处理器的积并且它们都收敛于最优维纳解。所以选择性能度量准则对于智能天线的实现不具有决定意义。但需要说明的是不同的性能度量准则所保障的性能参数不同所对应的计算量也不一样且这些度量准则的选择与自适应算法的选择也相关。重庆邮电大学硕士论文第三章智能天线波束形成算法研究.基于空间结构的波束形成..I算法概况基于空间结构的波束形成的基本问题是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置通过对DOA的估计来获取形成波束所需信息。最早的基于阵列天线的DOA估计算法称为常规波束形成法(CBF).也称为Bartlett波束形成算法。这种方法是传统时域傅立叶估计方法的一种空域简单扩展形式即用空域各阵元接收的数据代替传统时域处理中的数据。与时域傅立叶限制一样将这种方法扩展至空域后阵列的角度分辨力同样受到空域“傅立叶”的限制。所谓空域“傅立叶限制”就是阵列天线的物理孔径限制通常称为“瑞利(Raleigh)极限”。即对一个波束宽度内的空间目标不可分辨。对于许多实际环境而言增大孔径往往不现实所以需要更好的算法来提高方位估计的精度从而促进空间谱技术的兴起与发展。从自世纪年代以来主要的高分辨谱估计有Pisarenko谐波分析法、Brug最大熵法(MEM)、Capon最小方差法(MVM)。Tufts和Kumaresan研究认为以上的高分辨算法不能有效利用加性白噪声的统计特性因而分辨性较差。世纪年代中期美国的SchmidtR.O.等人提出的多重信号分类(MultipleSignalClassificationMUSIC)算法实现了向现代超分辨测向技术的飞跃。MUSIC算法也促进了特征子空间算法的兴起。子空间分解算法处理方式上可分为两类:一类是以MUSIC算法为代表的噪声子空间算法:另一类是以旋转不变子空间(ESPRIT)为代表的信号子空间算法。以MUSIC算法为代表的算法包括特征矢量法、MUSIC、求根MUSIC等。以ESPRIT为代表的算法主要有TAM、LS.ESPRIT和TLS.ESPRIT等。世纪年代后期开始又出现了一类子空间拟合算法其中比较具有代表性的算法有最大似然(ML)算法、加权子空间拟合(WSF)算法及多维MUSIC(MD.MUSIC)算法。目前DOA估计算法的研究仍处于高速发展中主要研究领域集中在以下几个方面:相

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