（信号与信息处理专业论文）cdma系统的空时参数估计.pdf

摘要 空时信道估计技术是第三代移动通信系统的关键技术。因为c d m a 信号的解 扩需要扩频码的定时信息，r a k e 接收需要信号的多径参数信息，下行的波束形 成也需要预知移动用户的信号到达方向角。本文研究了基站采用智能天线时移动 用户的空时信道参数估计方法。论文选题来源于国家自然科学基金项目，有着重 要的理论意义和实际的应用前景。 论文分析了c d m a 信号和基站智能天线接收信号的特点，研究了空时信道参 数模型和估计方法，并给出了相应的理论分析和计算机仿真。本文的主要工作包 括： 1 ) 研究了空时信道模型，采用m l ，c a p o n ，m u s i c 等方法对角度和时延做 了联合估计，并对估计的性能进行了仿真和对比分析。 2 ) 针对实际用户信号的到达角度存在分布的情况，我们对空时信道模型做了 修改。采用一阶近似和预投影等方法改善了估计性能，仿真结果表明我们的改进 是有效的 3 ) 提出了基于空时滑动相关方法的角度和时延联合估计简化算法，该方法利 用了第三代通信系统中存在的导频信号简化了角度和时延估计，仿真结果表明算 法是简单有效的。 关键词：c d m a 信道参数参数估计智能天线 a b s t r a c t s p a c e t i m e c h a n n e lp a r a m e t e re s t i m a t i o ni s a k e yt e c h n i q u e i n3 gm o b i l e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m c h a n n e le s t i m a t i o n p l a y s a n i m p o r t a n tr o l e i n3 gm o b i l e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m ，s i n c ew en e e dt ok n o wt h es p r e a dc o d et i m i n gi n f o r m a t i o ni n t h ed e t e c t i o no fc d m a s i g n a l ，p a t hp a r a m e t e ri nt h e r a k es i g n a l r e c e i v i n g a n d c o r r e s p o n d i n gd i r e c t i o np a r a m e t e ri n t h ed o w n l i n kb e a m - f o r m i n g t h i sd i s s e r t a t i o n m a i n l ys t u d i e ss p a c e t i m ec h a n n e lp a r a m e t e re s t i m a t i o no f t h ec d m a s i g n a lu s i n gt h e b a s es t a t i o ns m a r ta n t e n n a t h es t u d yo ft h i st h e s i si ss u p p o r t e db yt h en a t i o n a ln a t u r e s c i e n c ef u n d i th a sg r e a tm e a n i n go nt h e o r ya n di np r a c t i c e t h i st h e s i sa n a l y z e st h es t r u c t u r eo fc d m a s i g n a lr e c e i v e db yb a s es t a t i o ns m a r t a n t e n n ai nd e t a i l w es t u d yt h e s p a c e t i m ep a r a m e t e rm o d ea n di t sc o r r e s p o n d i n g e s t i m a t i o nm e t h o d t h e c o r r e s p o n d i n gt h e o r ya n a l y s i sa n dc o m p u t e rs i m u l a t i o n i s p r e s e n t e d t h em a i n c o n t e n t si nt h i sp a p e ra r e ： 1 ) s t u d yt h es p a c e - t i m es i g n a lm o d e w ej o i n t l ye s t i m a t et h ed i r e c t i o na n dd e l a y p a r a m e t e r sb yt h em l ，c a p o na n dm u s i ca l g o r i t h m t h ec o m p u t e rs i m u l a t i o na n d p e r f o r m a n c ea n a l y s i sa r ep r e s e n t e d 2 ) m o d i f yt h es i g n a lm o d e t of i tt h ee n v i r o n m e n to f s i g n a ls p r e a d t h eo n eo r d e r a p p r o x i m a t i o na n dp r c - t r a n s f o r m a t i o na l g o r i t h ma l ea d o p t e dt oi m p r o v et h ee s t i m a t i o n p e r f o r m a n c e 。t h ec o m p u t e r s i m u l a t i o na n dp e r f o r m a n c e a n a l y s i s s h o w st h a tt h e m o d i f i c a t i o ni se f f e c t i v e 3 ) p r e s e n tt h es p a c e - t i m es l i d ec o r r e l a t i o nm e t h o db a s e do nt h et r a i n i n gs e r i e s t h e m e t h o du s e st h et r a i n i n gs e r i e si n3 gm o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e mt o s i m p l i f yt h e e s t i m a t i o no fs p a c e - t i m ec h a n n e l p a r a m e t e r c o m p u t e rs i m u l a t i o n s h o w st h a tt h e m e t h o di ss i m p l ea n de f f e c t i v e k e y w o r d s ：c d m ac h a n n e lp a r a m e t e rp a r a m e t e re s t i m a t i o ns m a r ta n t e n n a 独创性( 或创新眭) 声明 y 5 t i 3 g 3 4 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研t 成果。爆我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文。f ，不 包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电t - t 技人学或 其它教育机构的学位或i i f 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做 的任何贡献均己在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 本人签名韭僧、日期2 。年、卜箩 关于论文使用授权的说明 本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：学校 有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文：学校可以公布论文的全部或 部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。( 保密的论文在解 密后遵守此规定) 本人签名堡丛厦一 导师签名 一手鍪生# k h 期塑二，! 日期量趔z 第章绪论 第一章绪论 1 1论文研究的背景和意义 信道估计是数字通信系统中的项关键技术，它影响到移动通信系统的性能 和容量。在通信研究中掌握和利用信道信息往往意味着能够更有效或更可靠地 进行信息传递。码分多址( c d m a ) 具有一系列引人注目的优点，在第i 代移动通信 系统中c d m a 已成为普遍采用的空中接口。在c d m a 移动通信系统r h 信道估 汁技术尤其重要，因为许多信号处理和检测算法需要已知实际信道的准确估训， 如c d m a 信号的解扩需要扩频码的定时信息，r a k e 接收需要信号多径的参数估 计信息，下行的波束形成也需要由信道估计提供相应的参数。信道估汁的性能将 对第三代移动通信系统的性能产生极大的影响。许多信号处理和检测算法也需要 己知实际信道的准确估计，因而信道估计的误差会对上述算法的性能产生影响。 因此c d m a 系统中的信道估计研究历来受到重视，在这方面国内外已经进行了r l ： 多相关的研究。但是随着移动通信系统的发展特别是智能天线技术的引入，许多 空时处理信号算法对信道参数的估计提出了更高的要求，不仅需要仆订信道的方 向信息，还要求估计信道的时延信息。许多传统的时域信号处理算法已经不能满 足在智能天线应用的条件下，空时信道参数估计的需要了。因而我们有必要针对 第三代移动通信系统中智能天线系统的应用，对空时信道估计方法进 ：深入的研 究。我们的研究对于提高无线通信系统的性能有着重要的理论和实践意义。 1 2 国内外发展概况 近年来对于信道估计的算法可以分为两大类。一类是盲的信道估汁，如基于 子空间的信道估i f 1 2 3 1 、多步线性预测方法1 2 4 1 ，其优点是无需导频信号，但是实现 的复杂度高。一类是导频信号辅助的非卣信道估讨，w e i n e r 滤波 2 5 | 、加权多时愀 平均( w m s a ) 【2 6 1 、自适应w m s a ”i 、线性及高斯内插估计方法f 2 8 1 、塌小乘意义 下的二次曲线内插1 1 ”、变信道估计积分长度的方法1 1 4 】、基于m v d r 波柬形成技术 的码定时估计方法【2 9 1 、空时信道迭代估计方法【3 0 1 。阵列信号处理技术的研究t 扣也 出现了许多新的方法，值得我们借鉴和参考。 已有的众多研究表明：在通信系统中合理地使用智能天线，可以增加系统容 量、频谱利用率，扩展系统覆盖范围，可以减轻多径衰落、抑制同信道干扰雨1 多 用户干扰，降低系统的复杂度和成本，提高系统的可靠性。以前大多数基于智能 天线技术的无线信道估计算法都考虑了信号不同多径的空间参数的估计，但是对 2c d m a 系统的空时参数估计 不同多径的时问参数估计研究比较少。有大量的文献针对角度估计的算法加以了 研究。其中一类特别的算法是基于子空间的算法，这些算法具有较高的分辨率和 估计精度。它们通过对信号所处的子空间的分析来进行参数估计，诸如m u s i c 、 e s p r i t 等方法。另一方面时延估计则是经典的雷达信号估计问题，同样也有很多 文献考察了对于信号的时延加以估计的方法。这些研究都成为了我们工作的基础。 近期，对智能天线技术的研究得到了进一步的深入，出现了许多新的算法。 o g a w a 等提出了使用未调制载波进行信道探测的技术，使用空时二维加窗的 m u s i c 方法进行角度和时延的估计 5 2 1 ，s w i n d l e h u r s t 等提出了针对己知信号的基于 m l 方法的时延和空间特征的估计，这些算法都存在较大的计算量，且受其相应的 特定应用范围限制。为了减少计算量，提出了许多化简算法，比如e s p r i t 型的谐 波恢复算法，但它不是联合的参数估计，时间维和空间维的估计是分开进行的， 并且严格限制了总的可估计路径数要小于阵元数。r a l e i g h 提出了针对角度和时延 进行联合估计的思想【4 3 】，但是其利用的是信道冲激响应函数，考虑的是时延小于 一个码片周期的情况，往往只适于窄带的g s m 系统，其直接向宽带c d m a 的推 广仍有一些问题需要解决。 综上所述，已提出的很多信道估计算法往往存在一定的局限性，大多数信道 估计算法只针对信道的时域参数进行估计，已有的空时信道估计算法有的是针对 第二代的窄带移动通信系统：有的是将角度和时延分开进行估计的限制了估计信 号的数目，还有的进行联合估计时计算量大得难以承受，这些限制使得这些算法 向第三代移动通信系统的直接推广应用存在困难。我们希望能够针对第三代移动 通信系统的特点和需要，提出适合于第三代移动通信系统应用的有效的空时联合 信道参数估计算法。 1 3 本文的主要工作 在参考了国内外相关的研究进展后，我们针对第三代移动通信系统的理论和 实际，对信道估计方法做了研究，本文的主要工作如下： 1 ) 研究了空时信道模型，采用m l ，c a p o n ，m u s i c 等方法对角度和时延做 了联合估计，并对估计的性能进行了仿真和对比分析。 2 ) 针对实际用户信号的到达角度存在分布的情况，我们对空时信道模型做了 修改。采用一阶近似和预投影等方法改善了估计性能，对估计性能的仿真结果表 明我们的改进是有效的 3 ) 提出了基于空时滑动相关方法的角度和时延联合估计简化算法，该方法利 用了第三代通信系统中存在的导频信号简化了角度和时延估计，仿真结果表明我 们的改进是简单有效的。 第二章第三代移动通信系统和移动通信信道 第二章第三代移动通信系统和移动通信信道 近几十年，尤其是最近十年来，移动通信服务以迅猛的速度渗透到我们的f 1 常乍活中。目前，投入大规模商业运营的移动运营商几乎都是采用的第二代蜂窝 通信系统( 例如：g s m ，i s 5 4 ，i s 一9 5 等) ，他们均采用了数字技术。然而，它们所提 供的服务主要局限于些简卟的话音和消息服务，例如：语音，传真和低速率数 据( 远低于6 4 k b i t s ) 业务。进入2 l 世纪后，诸如高速i n t e m e t 接入，电视和高质量 的图像传输等大量的新型宽带增值业务越来越受到移动用户的关注和重视。国际 电信组织( i t u ) 试图制定i m t - 2 0 0 0 ( i n t e r n a t i o n a lm o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o n s 一2 0 0 0 ) 标准作为第三代移动通信系统的标准，它要求能对用户提供任何时候，任何地 点的高速率无线通信服务必须能支持宽带数据业务，当数据速率高达2 m b i t s 时，具有同固定网络相同的质量。 无线个人通信是人类通信的最高的目标，它是用各种可能的网络技术，实现 任何人在任何时间、任何地点与任何人进行任何种类的信息交换，这将成为是通 信领域的一个非常具有挑战性的工作。蜂窝移动电话，无线寻呼以及其它便携通 信技术的迅速发展证明了这类服务的巨大需求量，在已分配的频段下第：二代移动 通信的容量已经接近极限。为了满足用户数的快速增长和通信带宽的增长，我们 需要提出一些新技术，他们包括： 用来在整个无线信道提高通信质量和频谱利用率的技术 共享有限的频谱资源来容纳各种无线服务的技术 来实现蜂窝系统不同功能的新的信号处理算法 无线信道的物理有限性对于可靠的通信是一个根本的技术挑战。信道易受刚 变噪声，干扰和多径的影响。此外，无线电频谱是一个有限的资源，即使现在义 为无线服务增宽了部分频谱资源，为了满足现在的和即将出现的各种无线服务 它仍将会超出其容量限制。同样，通信和计算设备的功率和大小的限制也将是设 汁工作所必须考虑的个主要因素。大部分个人通信和无线服务的设备要求可以 放在公文包或者是上衣口袋中，因此它的重量要比较轻，体积要比较小，这就要 求使用较小的电池和发射功率。对于低功率应用，v l s i 和i c 将为这个问题的解 决提供定的帮助。 为了满足各种无线通信服务，有效的使用可以获得的频谱资源是必须的。蜂 窝系统通过考虑被发射信号的功率和距离的折中在不同的空间位置来复用通信信 道( 通信信道可以是一个频带、一个时隙、一个特殊的码序列) 。覆盖区域被分为 小区或者蜂窝，在每个蜂窝中，每个用户被分配给不同的通信信道，每个蜂窝被 一个基站控制。基站被连接到m t s o ( m o b i l et e l e p h o n es w i t c h i n go m c e ) ，它作为 4c d m a 系统的空时参数估计 一组基站的控制器，并作为移动用户和固定p s t n ( p u b l i cs w i t c h i n gt e l e p h o n e n e t w o r k ) ( 撼口，如图2 1 所示。当一个移动用户通过两个小区的边界时，将它的 通信信道切换成新的小区中的通信信道。小区的形状由基站发射的功率的覆盖面 积所决定。 图2 1 蜂窝电话网络的概观 2 1 第三代移动通信系统概述 由于蜂窝移动用户服务的增加，导致第一代、第二代系统容量较小的弊端很 快暴露了出来，从而推动了技术的发展，产生了第三代蜂窝移动通信系统。 i m t - 2 0 0 0 移动通信系统是由国际电联( i t u ) 1 9 8 5 年提出的第三代移动通信系 统，以前称为f p l m t s ( 未来公共陆地移动通信系统) ，并计划于2 0 0 0 年投入商用， 且采用2 0 0 0 m h z 频段，故于1 9 9 6 年又改名为i m t - 2 0 0 0 。 i m t - 2 0 0 0 移动通信系统的宗旨是建立全球的综合性个人通信网，包括寻呼、 无绳电话、蜂窝系统和移动卫星通信系统等功能，提供全球范围内的个人通信。 i m t - 2 0 0 0 最终要实现的目标可概括为： 提供全球范围的覆盖，即要求实现陆地、海洋、空中的三维无缝覆盖，支 持全球漫游 提供各种综合性业务，如提供电话与非话业务以及宽带多媒体业务 提供高服务质量和安全保密性能 目前，第二代移动通信系统已在全世界范围得到了大量的应用，为达到 i m t - 2 0 0 0 的目标，支持全球个人通信业务，i m t - 2 0 0 0 可兼顾第一代，第二代系统， 并由现有的无线和固定网络逐渐向真正的i m t - 2 0 0 0 过渡，为支持这种过渡，配合 i m t - 2 0 0 0 各类业务的展开，i m t - 2 0 0 0 的无线网络增加了智能网( i n ) 能力，可快速 第一章第三代移动通信系统和移动通信信道 引入各种、】k 务并进行有效的业务控制，同时还增加了a t m 传送和信令技术，支持 灵活的无线承载能力( 按需分配带宽) 和支持多媒体业务。在具有州和a t m 能力 的固定网中将数据库与终端个人移动性功能融合，可灵活地提供个人通信业务， 实现全球意义上的漫游和个人通信。 无线传输技术( r t t ) 是第三代移动通信系统的重要组成部分，无线传输技术主 要包括多址技术、调制技术、信道编码与交织、双工技术、物理信道结构与复h 、 帧结构、r t 信道参数等。 目前国际组织和各地区性组织正在对无线传输技术进行研究，并提出了多种 无线传输技术方案。i m t 2 0 0 0 是国际电联提出的第三代移动通信系统，其无线传 输技术的标准化主要由i t i j r 完成。i t u r 已于1 9 9 7 年7 月发出征集无线传输技 术的通函。通函中规定了候选r t t 方案的- 般要求和目标，要求各组织于1 9 9 8 年6 月底前提交r t t 方案，以便i t u 对这些方案进行评估。对候选r t t 方案的评 估准则主要包括：频谱效率、技术复杂性、业务质量( q o s ) 、灵活性、网络接n 、 高性能与小体积的统、覆盖效率以及与第二代系统的兼容性等。 在全球共1 0 个组织向国际电联i t u 提交了i m t - 2 0 0 0 候选r n 1 方案，这其中 影响较大的有w - c d m a ( 包括日本的c d m a 和欧洲的u t r a ) 和c d m a 2 0 0 0 ，他 们都采用宽带传输和c d m a 技术。f 1 本的w - c d m a 建立在窄带c d m a 基础之上， 可适应多种速率的传输，灵活地提供多种业务：优化的分组数据传输方式：支持 不同载频之间的切换；上下行快速的功率控制：反向采用导频辅助的相干检测提 高系统反向的解调增益和功率控制的精度：充分考虑到信号设计对电磁兼容( e m c ) 的影响。u t r a 的t d c d m a ，基于欧洲g s m 系统其关键技术是在联合检测卜， 对每个时隙内采用扩频。每个时隙为8 个用户，可实现联合检测( j d ) ，以减少其 它用户的噪声干扰。由于其采用的帧结构等许多参数类似于g s m ，一定程度上有 利于产品的开发，生产及系统的过渡。c d m a 2 0 0 0 则是基于窄带c d m a 的i s 一9 5 技术发展而来的。容易由已有的采用i s 9 5 技术的窄带c d m a 系统平滑升级。 中国原邮电部电信科学技术研究院( c a t t ) 向i t u 提交了具有我困自己知识广： 权的r t t 候选方案：t d s c d m a 。该方案将当今国际领先技术一智能天线，| 司步 c d m a 和软件无线电融于其中，具有较高的频谱效率，较低的成本和较大的灵活 性。 第三代移动通信系统的频谱效率是在指定带宽内的话音业务容量或信息容 量。对于具有多种业务功能的系统，频谱的有效利用是十分重要的。频潜利辟j 效 率涉及信源编码和无线传输中的多址技术、调制技术、射频( r f ) 、信道参数( 如带 宽、信道间隔、信道分配等) 和双工技术等诸多方面。 第三代移动通信系统应能适应各种无线运营环境，从具有极高容量的室内微 蜂窝结构到室外的蜂窝结构以及卫星覆盖都包含在第三代通信系统内，以提供备 6c d m a 系统的空时参数估计 种业务( 从数据，语音到多媒体) 的能力。系统运行的地面环境包括商务办公环境、 住宅区室内室外环境、市区车载步行环境、市郊户外环境、地面航空环境、固 定户外环境以及固定高速数据传输环境等。其主要特征是周围的环境，运动速度 和数据速率各不相同，导致无线传播差异较大。无线传播特性主要是指最大传输 距离，总路径损耗预测模型，多径时延展宽，慢衰落统计性能，最大多谱勒( d o p p l e r ) 频偏等。这些特性的差异决定了第三代移动通信系统无线传输技术的设计与选择， 从而影响到多址技术，射频信道参数，无线覆盖范围，传输的误码性能，调制技 术，信道编码及交织等技术的选择与设计。因此必须充分考虑到上述特性的差异， 以保证全球范围设计的共同性，以及无线接入的种类应尽可能少并具有高度共同 性的要求。 第三代移动通信系统要求提供多种业务，如语音、数据、文本等窄带业务， 也要提供第一代和第二代不能提供的图像、视频以及数据速率达2 m b i t s 的多媒体 业务，它还可以提供未来不可预见的业务能力，即具有多速率( v b r ) 的性能。这 些业务具有不同的参数和属性，其中业务类型和数据速率参数直接影响无线传输 技术的设计，所以应对这些因素全面加以考虑以满足u m t s f l m t - 2 0 0 0 业务同固定 网络业务的兼容性和高质量的设计要求。 大量互不相关的用户在同一或者相近的地方，在相同的时间共享共同的频带 是c d m a 通信系统的突出优点。乍看起来，这是一件难于理解和违反直观理解的 事，然而，由于扩频调制系统的应用，扩频c d m a 系统不仅能够做到时间和频带 的共享，而且可以使可容纳的用户数于扩频系数成正比，从而获得大大超过传统 多址通信技术的用户容量，因而带来了多址通信技术的革命。正是由于c d m a 通 信系统的突出优点，使得第三代移动通信系统普遍采用了c d m a 技术。 第三代移动通信中各种c d m a 方案共有的技术特点( 与第二代相比) ： 更宽的带宽和更高的码片速率 提供多速率业务 分组数据 复杂扩频 采用用户专用的引导信号，实现上行相干检测 下行方向用于波束成形的附加引导信道 无缝频率间越区切换 下行快速功率控制 可选的多用户检测 所有第三代c d m a 采用的标称带宽均为5 m h z ，之所以选择这样的带宽主要 是考虑到第三代系统要能提供1 4 4 k b i t s 和3 8 4 k b i t s 的业务，甚至在有限的条件还 能传送2 1 帅i t s 的峰值速率。此外由于有5 m h z 的带宽，其抗御多径影响的能力比 第二章第三代移动通信系统和移动通信信道 窄带要强，增加了分集，从而也改善了性能。第三代还可提供更宽的带宽，如1 0 、 15 和2 0 m h z ，可更为有效地支持最高数据速率业务。 概括地说，将各种移动通信系统结台在一起，把移动网与固定嘲1 i 联互通， 把无线接入和有限接入结合在一起，使快速移动通信和慢速移动相结合，将国内 网与国际网结合互通，建立多功能的全球个人通信网，这是2 1l t t - 纪通信技术f 门发 腱目标。 2 2 第三代移动通信系统中的关键技术 22 1 多址技术 随着全球通信事业的迅猛发展，对通信业务的需求量越来越大，从而对通信 技术提出了更高的要求。多址技术是无线个人通信的核心技术，选用哪一种多址 方式直接影响到系统的频谱利j l _ j 率、系统容量、小区结构、设备的复杂度及成本 等。 f d m a 是第一代模拟蜂窝系统( 如a m p s 系统) 和无绳电话系统的核心技术， 现在已成为t d m a 和c d m a 系统的基础技术。t d m a 是第二代数字蜂窝系统( 如 g s m 等) 和无绳电话系统( 如d e c t ，p a c s 等) 的主流技术。采用t d m a 技术以后， 可使系统的容量比f d m a 系统有较大幅度的提高，并使系统的功能和安伞保密能 力有了明显的增强。c d m a 是_ i f 在发展之中的第三代移动通信( 如c d m a 2 0 0 ， w - c d m a 和t d s c d m a 等) 所采用的多址方式，它支持高容量和高数据边率业务。 在码分多址方式中，发射载波大都受到两种调制：一种是地址码的调制：另 一种是基带数字信号调制。发射信号往往占有极宽的有时甚至是移动通信频段的 全部频带。接收时，对某一地址码，只有与之相应的接收机才能检测出信号，而 其它接收机检测的却是呈现为类似高斯过程的宽带噪声。 c d m a 的特征是代表各信源信息的发射信号在结构上各不相同，并且其地址 码相互具有正交性，以区别地址，而在频率，时间和空间上都可能重叠。 在移动通信中，实现码分多址必须具备的三个条件： 要有数量足够多，相关性能足够好的地址码，使系统能通过刁i 同的地址建 立足够多的信道。所谓好的相关性，就是有强的自相关性和弱的互相关性。胜 地既要选择自相关性强的地址码集并不困难，但要找到数量足够多，互相关函数 值足够小的码集则相当困难。 必须用地址码对发信号进行扩频调制，并使发送的已调波频谱极大的展宽 ( 一般达几百倍) ，功率谱密度很低。前者为了完成多址联接，后者提高了信号抗 干扰能力。 在码分多址系统的各接收端，必须具备有与发送端完全一致的本地地址码。 c d m a 系统的空时参数估计 用来对接收的全部信号进行相关检测，将地址码之间不同的相关性转化为监测器 输出信号频谱宽窄的差异，然后将窄带滤波器从中选出所需的信号。 多址技术的实际意义是将不同的用户通过一个特定的参数来加以区分。比如， t d m a 引入时间参数来区分不同的用户，而f d m a 通过引入频率参数来区分用户， c d m a 则是用过不同的码字来区分用户。如果我们可以引入更多具有特征性的参 数进一步对用户加以区分，则显然就实现了增大用户数，扩大用户容量的目的。 在智能天线系统中，我们很容易通过不同用户信号入射角度的不同对用户加以区 分，即所谓的空分多址( s d m a ，s p a t i a ld i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 技术，本文即研 究了通过空间参数，以及有可能加以结合的时延参数来区分用户的可能性，从而 实现了增大现有通信系统用户容量，提高通信系统使用效率的目的。在下面的章 节中我们就具体介绍了如何通过角度与时延参数的不同区分不同用户的方法。 2 2 2 扩频技术 扩频通信是一种新的通信技术方式，是指在系统中传输的已调信号带宽远大 于调制信息占有带宽的信息传输方式。c d m a 技术实现采用扩频传输或者说扩频 通信是c d m a 的基础。设发射扩频信号带宽( 扩频带宽) 为b 。，调制信号带宽( 信 码速率) 为b ，通常认为b 。b , 1 0 0 为宽带扩频通信。因而，当巩b 。 l ，且当日岛或r t r 2 时 ( q ，r t ，i ) ；( 皖，t ，2 ) ，即阵列导向矢量e 是不 模糊的。 征首先为了说明问题，我们对接收信号自相关矩阵的特征值做了仿真分析。当 只存在个用户( 包含不同时延的多径分量) 时，矩阵只有一个大特征值，如图 3 1 ( a ) 所示。这说明矩阵的信号子空间是一维的，即同一个用户的不同的导向矢 量之间足相关的。同时我们对多用户情况下，接收信号自相关矩阵的特征值情况 做了仿真，结果如图3 1 ( b ) 所示。仿真结果表明，矩阵的信号子空间维数由用户 数决定。其中仿真中采用的信号参数如表3 2 所示，各条多径的功率均相等。 山仿真结果我们可以看出。不同的用户之间信号的相关性很弱，而相同用户的 不同多径信号之间有较强的相关性，这一结论在我们下面对用户的区分中起了很 大的作用。这一结论是由于同一用户的不同多径信号之间较强的相关性导致的。 2 ) 加性噪声e ( ，) 为高斯白噪声，这是通信系统中个常用的符合实际的假设 第二章空时信道估计方法 我们不做过多的解释。 幽3 1信号闩相关矩阵的特征值 i 用户1 的多径编号 123 角度( 度) 一4 0o 4 0 时延( 毛) o 1 02 0 ( a ) 单j h 户情况f 特征值分析所使j ：l ；| 的参数 用户编号 11223 3 ( 总的多径编号)( 1 )( 2 )( 3 ) ( 4 ) ( 5 )( 6 ) 角度( 度) 一4 01 02 0 2 04 0i o 时延( ) 02 05 l o2 51 5 ( b ) 多_ l ；| j 户情况下的特征值分析所使用的参数 表3 2特征值分解时所使用的信号的参数 在以上的假设条件下基于信道模型( 3 - 8 ) ，我们可以将大多数的一维的简单 参数估计方法扩展到对角度0 和时延f 的联合估计上去，此处我们只举儿个简单的 例子，具体的参数估计方法的原理和意义以及其它可能适用的算法，可见参考文 献中的相关内容。 a 条件最大似然方法 假设矢量p ( f ) 是非随机的，则对口和f 的最小化的最大似然估计代价函数为 f ( o ，f ) = t r 1 一三( 臼，f ，) 【曼( 臼，f ，j ) e ( 0 ，f ，j ) 】1 巨+ ( o ，f ，) r 。)( 3 9 ) 1n “ 其中r 。= 专矗( ，) ( ，) 为 ( ，) 的估计协方差矩阵。而，作为区分j _ i 户的电子 ti = l 序列号，改变，就等于改变了所估计的用户，而在通信协议中，的值足很容易获取 的，即便是重新估计也是易得的，所以我们对不同的用户可以采用不同的代价函 数加以估计，大大抑制了不同用户间的共信道干扰。 c d m a 系统的空时参数估计 b 无条件最大似然方法 假设p o ) 为零均值平稳高斯过程，则最小化的最大似然代价函数为 f ( 目，f ，) = h i r 1 + t r r - h 1r ( 3 1 0 ) 其中r = e ( 日，f ，j ) r 口亘够，f ，) + 盯2 i ，如果盯2 和r 是未知的，则可以通过下 面的方法由屯估计得到：盯2 2 面：忑1 即 【i 一旦一+ r 一) ，r p2 e + r h - - 0 2 1 】量”， ，、 其中互+ = ( e e ) _ 1 巨 c m u s i c 方法 设p ，p ：，p 。为估计协方差矩阵r 的特征矢量，并按照相应特征值的大小 按照降序排列，对毋和r f ( ，；1 ，2 ，三) 的m u s i c 估计可以通过对如下谱函数的l 个最大值的估计得到： f ( o ，f ，) = - 一 ( 3 - 1 1 ) ；( 口，f ，) i s s 】( 口，f ，) 其中s = l i t 1 1 2 毗】指估计信号子空间 3 4 仿真结果与分析 我们在m a u a b 平台上对上述的算法进行了仿真实验，为了解释一个实际的空 时信道参数估计过程，我们考察几个简单的例子，我们假设采集了5 0 组连续的数 据信号，假设在此过程中信道参数近似不变。我们使用了4 阵元等距线阵以半波 长间隔排布。我们假设信号由3 1 位长的g o l d 码进行扩频，信号由标准的4 8 阶脉 冲成型函数进行脉冲成型，所有的实验均进行了5 0 次的m o n t e c a r l o 仿真计算。 图3 2 最大似然方法的代价函数图 第三章空时信道估计方法 2 5 采用代价函数( 3 一l o ) 的条件最大似然方法的代价函数如图3 2 所示，有一个 期望用户，只包含条多径分量，信号到达方向为0 度，时延为1 0 t 。由图中我们 可以很容易估计出用户信号的到达方向和时延。需要说明的是图中角度方向l ：显 示的坐标刻度 0 ，t 8 0 对应的接收信号到达方向为【一9 0 ，9 0 度，f 而章节中的图有 相似的情况。 图3 3 则说明了多用户的情况下用户到达路径的估计情况， + 共有j 个用广， 每个用户都只有一条路径，且各个用户的路径传输功率相等( 我们不失般的假设 第一个用户的功率为参考功率，为0 d b ) ，其路径的具体参数见表3 2 我们的仿真 表明在单路径的情况下，不同用户之问的信号抑制现象仍然是十分明显的。算法 可以通过采用4 ：嗣的扩频特征序列来区分不同的用户，因而代价函数是针对不问 用户的，图3 3 ( a ) 是对用户3 的m u s i c 方法搜索的代价函数，可见代价函数巾明 显地消除了其他用户的影响，而图3 3 ( b ) 则是我们将所有用户的搜索代价函数叠 加后的结果，不是一个实际的搜索函数，只是用来加以比较的。由两图的比较司 以看出，我们可以明显地抑制不同用户问的相互干扰。另个重要的结论是，我 们很容易利用4 阵元的等距线阵分辨5 个目标，这远远优于传统的阵列信号处理 算法，突破了传统的处理方法可分辨用户数小于阵元数的限制。 用户编号 i2345 时延( i ) 5l o1 52 02 5 角度( 度) 6 03 0o3 06 0 相对功率( d b l 0o00o 表3 2 多用户情况r 采_ i ： j 的仿真参数 ( b ) 图3 3m u s i c 方法的代价函数图 此外，我们对这一情况下联合估计的估计精度做了仿真计算，图3 4 给出了 针对其中一个用户的角度和时延联合估计方法得到的估计均方误差曲线，分别t j 一维m u s i c 角度估计方法和滑动相关时延估计方法( 我们在下面的性能比较，也 c d m a 系统的空时参数估计 大多针对这两种常见方法来进行) 的均方误差做了比较。我们可以明显地看出，空 时联合信道估计算法与传统一维方法相比在相同的信噪比条件下，角度和时延的 估计均具有较小的估计均方误差。因而我们的联合估计取得了较好的效果。值得 注意的是在进行角度估计的比较时，由于传统的一维m u s i c 方法无法估计多于阵 元数的目标到达方向，所以我们选用的用户数为3 ( 分别为表3 2 中的第2 、3 、4 号用户) ，小于阵元数，这也显示了出我们的算法可以估计更多的用户参数的优点。 ( a ) 角度估计均方误差( b ) 时延估计均方误差 图3 4 多用户单条多径情况的估计均方误差比较图 对多径用户的仿真代价函数见图3 5 ，有一个用户存在3 条功率相等的多径， 多径的到达方向分别为4 0 、0 、4 0 度，对应的时延为2 5 、1 5 、5 嚣。代价函数如 图3 5 所示，我们可以发现由于时延后的特征矢量相关函数存在一个较小的值，不 完全正交，因而在时延方向上有明显的相互影响。但是即便在这种情况下，我们 的联合估计方法仍有较好的估计精度，我对多径情况下的角度和时延估计均方误 差情况做了仿真计算，结果如图3 6 ( a ) 所示，显然联合估计方法的均方误差比传统 的m u s i c 方法小，特别是在信嗓比( s n r ) 较小的情况下尤为明显。图3 6 ( b ) 则对 比了时延估计的均方误差情况，明显可以看出在不同信噪比条件下，联合估计方 法的估计均方误差均小于普通滑动相关方法的估计均方误差。 图3 5 单用户多径情况下的代价函数图 第三章空时信道估计方法 2 7 ( a ) 角度估计均方误差( b ) 时延估汁均方误差 图3 6 单_ | = f j 户多径情况f 的估计均方误差 我们同时也对多用户和多径情况下函数的估计性能做了仿真说明，为了数值 寻优的方便起见，我们只采用了两个用户，每个用户只包含两条多径。具体的用 户参数见表3 3 所示 用户编号( 总的路径编号) 1 ( 1 )i ( 2 )2 ( 3 )2 ( 4 ) 时延( 耳) 5 1 0 2 02 5 角度( 度) 6 03 03 06 0 相对功率( d b ) oooo 表3 3 多用户且存在多径情况下仿真所刚的用户参数 多用户、多径情况下的仿真结果如图3 7 所示，我们可以看出，在使用用，o2 的特征序列构成的空时导向矢量进行m u s i c 代价函数搜索时，我l f t n 以清楚地分 辨出用户2 的两条多径，但是当我们选取的信号子空间包含用户l 的信号子空州 h , j ，我们可以看到用户1 的较小的代价函数峰值如图3 7 ( a ) 所示。当我们选取币 确的信号子空间时，我们可以看到用户1 的信号明显地被抑制了，如陶3 7 ( b ) 所 示。两图的对比说明了时延后的特征矢量不完全正交，有着一定的相关性，因而 我们不能完全靠选取不同的特征序列构造不同的搜索用空时导向矢量，来对不同 用户的信号加以抑制和区分。同时图3 7 ( a ) 也说明了用户特征序列间的选取也对 抑制了不同用户的信号产生了一定的作用，对于更复杂环境条件下的情况，还有 待我们进一步的研究。 在多用户、多径情况下的估计性能比较如图3 8 所示。图中分别比较了角度 和时延估计的均方误差，可以看出联合估计方法的角度和时延估计均方误筹分别 小j i 相应一维m u s i c 角度估计方法和滑动相关时延估计方法的均方误差。可见， 我们的算法性能明显优于用于比较的一维参数估计方法。 c d m a 系统的空时参数估计 ( a ) ( b ) 图3 7 多用户、多径情况下信道的角度和时延估计代价函数图 ( a ) 角度估计均方误差比较 ( b ) 时延估计均方误差比较 图3 8 多用户、多径情况下的角度时延估计均方误差比较 第四章针对分布目标的算法改进 第四章针对分布目标的算法改进 目前大多数的阵列信号处理算法，都是基于目标信号是由远场点h 标产生的 这一假设。然而这一数学上的假设并不满足许多实际应用中的情况。例如，在城 市移动通信中移动用户的信号的传输是通过楼宇问的反射和散射来进行的，信号 通过大量的分布反射和散射分量到达天线阵列，看起来就像是由分布目标传输而 来似的。在这一应用中的天线阵列必须能够确定分布目标信号的到达方向。此外 在诸如海床对声纳波进行分层反射，以及北极地区的通信中电离层对无线电波的 散射都会造成目标信号的散射。这些情况都超出了简单点目标模型可以描述的范 围了。 我们在上面的章节中提出的信号模型和估计算法也是基于点目标模型的。可 以预料，在目标信号分布的条件下我们的算法性能也会逐步恶化，具体情况我们 将在本章的算法估计性能对比仿真中加以说明。在本章中我们简单考察了分布目 标的特征及信号模型，并进一步对如何联合估计分布目标的空时参数做了研究。 4 1 分布目标信号模型 本章中我们采用的模型认为每个目标信号源的周围存在着许多散射物，而且 没有强反射波，于是目标在空间上看来就是分布的了。在城区移动通信传输中，这 种散射分量实际上就是目标信号的不同散射多径分量。这种本地反射模型是十分 简单的，并不能反映所有的现实情况，但是它仍有许多可取之处。它是简单点目 标模型的一般化，因为点目标是分布目标模型在分布角为零度时的特殊情形。尽 管比较简单，但对于阐明一些现实系统中的问题已经足够了。 为简单起见，我们假设信号分布如同阵列一样是处在一个平面上的，其向i 维空间情况的推广是直接可得的。我们首先给出使用传统阵列导向矢量的信号模 型。我们将整体散射的窄带目标模型化为许多独立的挤在一起的点目标组成。划 于第k 个散射目标，有，个点目标分量在对应于天线阵列角。的地方传播信号，目 标的强度( 标准差) 为s 。，= 1 t ，k = l k 从而，对于k 个统计独立的散射目标的 阵列输出信号由下式给出： 土且 x ( ，) = 屈j a ( 丸，) ) + n ( ，) ( 4 1 ) k = l = 1 其中x ( ，) 是阵