（通信与信息系统专业论文）fddcdma系统下行链路波束形成的研究.pdf

大连理工大学硕士学位论文 摘要 目前的移动通信系统存在下行链路容量超过上行链路容量的现象。从表面看，提高 上行链路容量是当务之急。但在第三代通信系统中，高速数据、多媒体业务更可能出现 在下行链路中。考虑到这种非对称需求，以后的瓶颈可能是下行链路。因此，研究智能 天线的下行发射依然是很必要和迫切的。 在即将到来的第三代移动通信系统中，f d d 系统( 如w c d i v l a 、c d m a 2 0 0 0 等) 将会成为主流技术。与t d d 系统不同，f d d 系统由于存在上下行链路间的频差，使上 下行无线信道的性能差异很大。所以，对于f d d 系统下行链路来说，波束形成就是首 先根据上行链路的信息来估测下行链路，接着采用一种优化算法来为下行链路的每一个 用户分配一个权值矢量。 文中首先阐述了智能天线和下行波束形成的基本原理，分析了在f d d 方式下采用 下行波束形成技术的两个主要技术难点，即下行信道协方差矩阵的估计和下行波束形成 算法。然后，结合移动信道的基本特性和模型对这两个问题进行了深入的研究。对于下 行信道协方差矩阵的估计，本文提出了一种与反馈方法和基于d o a 估计方法不同的频 域变换法。通过仿真验证，在不提高估计误差和计算复杂度的前提下，该方法比传统的 d o a 方法具有优良的估计性能。接着，在研究下行波束优化算法时，结合以往的最大 s n r 算法和通用本征值算法以及功率控制的概念，文中提出了一种在多小区情况下的最 小相对干扰法。这神方法使得基站在为本区目标用户发射信号的同时，对本小区的其它 用户以及相邻小区用户的干扰之和为最小。仿真结果表明，这种下行波束形成算法能够 有效地抑制干扰，提高系统容量。 关键词：下行信道协方差矩阵；离散傅立叶变换( d f t ) ；下行波束形成 髓l d m a 系统下行链路波束形成的研究 f d d - c d m a s y s t e m d o w n l i n k b e a m f o r m i n gr e s e a r c h i n g a b s t r a c t t h e r ei sa p h e n o m e n o nt h a tt h ec a p a c i t yo fd o w n l i n ki sg r e a t e rt h a nt h a to fu p l i n ki nt h e s t a t eo ft h em o b i l ec o m m u n i c a t i o n i t ss e e m i n g l y 删0 ft oi n c r e a s et h ec a p a c i t yo f u p i n k ，b u ti n 3 g h i g hs p e e d d a t aa n dm u l t im e d i u mb u s i n e s sm o r eo c o a ri nt h ed e , m - a l n k , s o c o n s i d e r i n g t h i s k i n ko f a s y m m e t r i cr e q u i r e m e n tw e c a l lc o n c l u d et h a tt h eb o t f l e n e c ki sd o w n l i n ki nf u t u r e i t s v e r yn e c e s s a r ya n du r g e n t t or e s e a r c ht h es m a r ta n t e n n a si nd o w r d i n k i n f o r t h c o m i n g 3 gm o b i l ec o m m u n i c a t i o n s y s t e m ，f d ds y s t e m0 i k ew c d m a , c d m a 2 0 0 0 ) w i l l b em a i n s t r e a mt e c h n o l o g y b e i n gd i f f e r e n tf r o mt d d s y s t e m ，t h e b e h a v i o ro f u pa n dd o w n l i n ki n f d d s y s t e mi s n o ts oi d e n t i c a lb e c a u s eo ft h ed i f f e r e n c eo fc a 币e r f r e q u e n c yb e t w e e nu p l i n ka n dd o w n l i n k s o f o rt h ed o w n l i n k o f f d ds y s t e m ，b e a m f o r m i n g i s s u c hap r o c e s st h a te s t i m a t i n gt h ed o w n l i n kc h a n n e lc o v a r i a n c em a t r i xf r o mu p l i n kf i r s ta n d t h e na l l o c a t i n gaw e i g h tv e c t o rf o re v e r yu s e rb yak i n do f o p t i m i z a t i o n t h i sp a p e ri l l u s t r a t e st h ep r i n c i p l e so fs m a r ta n t e n n aa n db e a m f o r m i n gf f w s t l y a n dt h e n a n a l y s e st h et w o d i f f i c u l ti s s u e so fs m a r ta n t e n n ad o w n l i n k b e a m f o r m i n g w h e ni ti sa d o p t e di n c o m m u n i c a t ew i t hf d d , w h i c ha r ed o w n l i n kc h a n n e lc o v a r i a n c em a t r i xe s t i m a t i o nm e t h o da n d d o w n l i n kb e a m f o r m i n ga l g o r i t h m 。s e c o n d l y ，t h ea u t h o rh a v eb e e ns t u d i e dt h e s eq u e s t i o n a s s o c i a t i n gw i t hm o b i l ec h a n n e lc h a r a c t e r i s t i ca n dm o d e l f o rd o w n l i n kc h a n n e lc o v a r i a n c e m a t r i xe s t i m a t i o n , t h i sp a p e r p r o p o s e sa n o v e lm e t h o dn a m e d f r e q u e n c yd o m a i nt r a n s f o r m a t i o n ， w h i c hi sd i f f e r e n tf r o m p r o b i n g - f e e d b a c ka p p r o a c h a n dd o a e s l i m a t i n gm e t h o d t h ec o m p u t e r s i m u l a t i o n ss h o wt h ep r o p o s e dm e t h o dh a sab e t t e rb e h a v i o ro fe s t i m a t i o na n da l s or e d u c et h e c o m p l e x i t y o fc o m p u t a t i o n ：a r i e l g e t t i n gt h e e s t i m a t i o no fd o w n l i n kc h a n n e lt h i sp a p e r c o m b i n e sm a x i m u ms n r ，g e n e r a le i g e n v a l u ea n dp o w e rc o n t r o lc o n c e p t i o nt op r o p o s e sa m i n i m u m c o m p a r a t i v e i n t e r f e r e n c em e t h o di nm u l t i - c e l l u l a r ，w h i c hm a k e si n t e r f e r e n c es u n lt o i n c e l l u l a ra n da d j a c e n tc e l l u l a rm i n i m u mw h e nt r a n s m i t t i n gi n f o r m a t i o nf o rao b j e c t i v eu s e r t h ec o m p u t e rs i m u l a t i o nr e s u l ti m p l i c a t e st h e s em e t h o dc a ne f f i c i e n t l yr e s t r a i ni n t e r r u p ta n d i m p r o v e t h es y s t e m c a p a c i t y k e y w o r d s ：d o w n l i n k c h a n n e l c o v a r i a n c e m a t r i x ；d i s c r e t e f o u r i e r t r a n s f o r m ； d o w n l i n kb e a n f f o r m i n g 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得研究成果。尽我所知，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的研究成果，也不包含为获得 大连理工大学或其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢 意。 作者签名：日期：迸：互：! f 大连理工大学硕士学位论文 引言 随着无线通信业务的高速发展及无线通信用户的飞速增长，市场对无线通信技术的 不断改进和更新提出了更高的要求。而如何提高无线频谱的使用效率则是近些年来各种 新技术所要解决的核心问题。尤其是当我国全面进入w t o 后，移动通信产业随着同世 界全面接轨，将面临新的挑战。目前，频率资源的投入己成为全球各运营商资金投入成 本的重要组成部分。可以预言，在我国，频率资源不再无偿使用的日子已为期不远了 。因此，如何采取新技术提高有限频率资源的使用效率已成为日益关注的课题。在这 样的背景下，人们提出了众多的方案来解决。如c d m a 技术、o f d m 技术、多用户检 测技术和智能天线技术，其中结合c d m a 的智能天线技术得到了人们的一致青睐。智 能天线在码分多址( c d m a ) 的基础上又提供了另一种多址方式一空分多址 ( s d m a ) ，其产生定向波束的能力不仅降低了基站发射功率，扩大了小区覆盖区域， 并且大大地提高了频谱利用率。智能天线的基本思想是利用数字信号处理技术，产生空 间定向波束，使波束的主瓣对准通信用户，波束零点对准干扰用户，达到充分高效利用 移动用户信号并删除或抑制干扰信号的目的。智能天线技术是未来移动通信中最具有希 望的关键技术之一，所以引起了人们广泛的研究兴趣。目前人们对于智能天线的研究集 中在上行。在上行链路中如何消除同信道干扰( c 0 1 ) 、多址干扰( m a i ) 与多径衰落的影响 是人们在研究智能天线波束形成时考虑的主要因素。大量的学者和研究机构在这方面都 取得了卓有成效的研究成果。 近几年来，宽带移动多媒体业务的开放，使得人们对蜂窝移动通信系统无线传输质 量和无线传输带宽的要求越来越高。诸如无线w e b 网页浏览、宽带点播等使得系统容 量将主要受限于下行链路的传播品质和带宽。由于移动台受到体积和功耗的限制，很难 直接将提高性能措施的天线阵列技术应用到移动台上。采用下行链路波束成形技术，可 有效地克服这一难题 2 1 。就第三代移动通信系统而言，c d m a 系统是一种白干扰系统， 无论i s 一9 5c d m a ，w c d m a 还是c d m a 2 0 0 0 ，系统的射频污染是影响系统容量的重要 因素【3 】。由于自适应智能天线系统采用有选择性的空间传输，因此基站发射的功率可以 远远低于普通的基站，从而可减少网络内的射频污染，同时减小功率放大器的规格。从 理论上讲，下行链路天线阵列波束成形技术侧重研究信号的有效分布，通过波束成形， 将发送信号准确地送往期望移动台，同时又对其它移动台不产生干扰。为能理想地计算 出下行链路天线阵列波束成形权重，需要知道与期望信号和干扰信号有关的下行链路信 道特性。对t d d ( t i m ed i v i s i o nd u p l e x i n g ) 系统，上下行链路工作在同样的频段，当 f d d - c d m a 系统下行链路波束形成的研究 帧结构较短时，上行链路帧开始到下行链路帧结束的时问之内，信道几乎不产生变化。 在这种情况下，可将上行链路阵列权重直接应用到下行阵列权重计算中。如t d s c d m a 系统是应用智能天线技术的典型范例。t d s c d m a 系统采用t d d 方式，使上 下射频信道完全对称，可同时解决诸如天线上下行波束赋形、抗多径干扰和抗多址干扰 等问题。而对f d d ( f r e q u e n c yd i v i s i o nd u p l e x i n g ) 系统，上下行链路载频采用不同频 点，如在u m t s 地面无线空中接口f d d 系统中，上下行载波频率相差1 9 0 m - h z 4 1 , 这样 上行链路阵列权重无法直接应用至下行链路阵列权重计算中1 5 j 。因此要实现智能天线的 下行发射相对较困难，这是因为智能天线系统在计算权值时很难准确获知下行信道的特 征信息( 特别是主要传播路径的波达角度) ，而理想的天线工作模式应是与信道相匹配 的。其次，下行波束形成的另个难点是优化算法问题。上行波束形成实质是多用户分 离，一组选定的权值只影响期望用户；下行波束形成是一个多元变量优化问题，每组 发射权矢量会影响到所有的用户，所以各组权值之间是相互影响的，这使得下行波束形 成算法成为另一个难点。本论文围绕这两个问题做了一些研究和探索。 目前对于下行信道的估计，已提出了几种方法。一种方法是信道反馈法，7 1 来估计 下行信道协方差矩阵，象i s 一9 5 上行功率控制一样，采用闭环测试结构，但它有以下缺 点：浪费宝贵的系统资源、只适用于信道响应随时间变化缓慢的环境、附加时延、受上 行信道干扰等。还有一种方法是利用上行信道信息来估计下行信道，目前较多研究者相 信的是上、下行信道主要传播路径的波达角( d o a ) 基本相同。基于这种假设，可以首 先使用上行信号计算出各个用户各个路径的d o a ，然后利用上、下行方向向量的关系 来重构下行信道协方差矩阵，如文献 8 】， 9 】。子空间技术( 如，m u s i c 和e s p r i t ) 是最流 行的d o a 估计方法，但是它们都需要非常复杂的运算，在这种运算中包含复数矩阵的 特征值分解以及多维向量空间的非线性优化，这会给硬件的实施带来困难。而且在估计 d o a 时，算法的误差会对下行信道协方差矩阵的估计造成一定的影响。 在得到下行信道信息后，如何对下行波束成形进行建模，即求分给每个用户的权重 值，人们先后提出了基于单个小区的波束形成算法【l0 l 和结合功率控制的波束形成算法 【“，。基于单个小区的波束形成算法仅仅考虑了移动台接收信号的信噪比为最大，因此 大的基站发射功率会对相邻小区带来干扰；而结合功率控制的方法是在保证移动台接收 信号的信嗓干扰比值满足一定服务质量的同时，使基站的发射功率为最小。但是这种方 法的优化是关于矩阵向量的优化，数学上称之为半定制优化，半定制优化问题目前正处 于初级的研究水平。总的来说，相对于智能天线的上行链路来说，对下行波束形成方面 的研究较少，它既是未来移动通信中智能天线技术的一个重点，也是一个难点。 一2 大连理工大学硕士学位论文 本文根据f d d c d m a 蜂窝网络基站接收信号经过扩频码解扩后数据协方差矩阵的 特点，首先提出了一种新的下行信道协方差矩阵估计模型，这种模型在不求出d o a 的 情况下，采用离散傅立叶变换，在频域对上行等效方向向量进行频率补偿，进而估计该 路径下行信道协方差矩阵。它与传统的d o a 方法相比较，降低了解非线性优化所带来 的计算复杂度，并且由于d f t 方法在时域和频域上都是离散的，这样便于在计算机上 计算。接着给出了下行链路波束形成的各种方案，并针对多小区间相互干扰的模型提出 了一种新的优化方法，即在保证一定的有效发送功率的同时，使得对本小区和相邻小区 用户的干扰之和为最小。 f d d - c d m a 系统下行链路波束形成的研究 1 智能天线下行链路的发射系统概述 智能天线以多种方式来提高无线系统的性能。它可以增加覆盖距离，改善链路性 能，增加系统容量。本章涉及的智能天线的基本概念，可以广泛应用于包括f d m a 、 t d m a 和c d m a 系统在内的无线系统。 1 1 平面波与阵列 无线通信通过天线发射和接收电磁波。为了提高电波的利用率，天线应具有定的 方向性，做到定向地发射和接收；而当对方位置改变时，天线波束的指向也应随之变 化。对于移动通信，基站要面对众多的用户，而且用户的方向是多变的，且无法预知。 早期的基站采用全向天线，不仅能量署q 用率不高，而且造成相互影响，因为一个用户的 信号对其它用户相当于干扰。这就提出了自适应天线的问题，使天线同时形成多个波 束，且波束的指向可控，从而使发射和接收波束均能指向所需要的用户。更进一步，还 希望波束形状可控，以波束的零点与干扰电波的来向重合，对消掉干扰。 为使波束易于控制，采用阵列天线是合适的，即在空间布置一系列的阵元，并将各 阵元要发射的信号作加权处理。随着改变阵列的权值，可使发射波束形状随之变化。 波前、 、：、 “、 、来波方向 图1 1 阵元接收信号与位置的关系 f i g 1 。1t h er e l a t i o n s h i po f a n t e n n a sa r r a y s i g n a la n dp o s i t i o n 令信号的载波为e w ，并以平面波形式在空间沿波数向量k 的方向传播，如图 1 1 。设基准点处的信号为s 御e 一，j 澎为来波信号。则距离基准点，处的阵元接收的信 号为： 1 一 s r 0 ) = s ( t 一二，7 a ) e x p j ( o t 一，7 膏) 】 ( 1 1 ) c 式中： 4 大连理工大学硕士学位论文 为波数向量； 口= ik i 为电波传播方向的单位向量； i k p 尼= 2 万以为波数( 弧度长度) ，其中c 为光速，五为电磁波的波长： 1 三，7 口为信号相对于基准点的延迟时间： c r t k 为电波传播到离基准点，处的阵元相对于电波传播到基准点的滞后相位( 弧 度) 。图中，0 为传播方向角，它是相对于x 轴的逆时针旋转方向定义的，显然，波数 向量可表示为： k = k c o s o ，s i n o 7 ( 1 2 ) 电波从点辐射源以球面波向外传播，只要离辐射源足够远，在接收的局部区域，球 面波就可近似为平面波。通信信号的传播一般都满足这一远场条件。设在空间有m 个 阵元( 传感器) 组成阵列，将阵元从l 到m 编号，并以阵元1 ( 也可选择其它阵元) 作 为基准或参考点。图1 1 是该阵列接收空间信号的示意图，设各阵元无方向性( 即全 向) ，相对于基准点的位置向量分别为c 0 = l ，m ；q = 0 ) 。若基准点处的接收信号为 s m e 一，则各阵元上的接收信号分别为： ( f ) ：5 ( f 一! r f a ) e x p - ，( f 一r t ) c ( 1 - 3 ) 在通信阵列里，信号的频带b 比载波值0 9 小得多，所以5 ( f ) 的变化相对缓慢，延时 ! ，口口 ，故有s o 一一1 r 口) 。s ( f ) ，即信号包络在各阵元上的差异可以忽略不计。此 c1 5c 外，阵列信号总是变换到基带再进行处理，因而可将阵列信号用向量形式表示为： d e f s ( ，) = _ ( f ) ，s ：( r ) ，( 明7 上式中的向量部分称为方向向量，因为当波长和阵列的几何结构确定时，该向量只 与到达波的空间角向量口有关。方向向量记作证 ) ，它与基准点的位置无关。实际使用 一5 一 f d d - c d m a 系统下行链路波束形成的研究 的阵列结构要求方向向量a ( o ) 必须与空间角向量0 一一对应，不能出现模糊现象。当有 多个( 例如p 个) 信源时，到达波的方向向量可分别用口( b ) ，口( 最) ，口( 砟) 表示。这 尸个方向向量组成的矩阵a 一【口( 鼠) ，口( 皖) ，口( 郇) 称为阵列的方向矩阵或响应矩阵， 它表示所有信源的方向。 1 1 2 等距线阵的概述 等距线阵如图1 2 所示。 一一一 54 图1 2 等距线阵的几何结构 f i 昏1 _ 2t h eg e o m e t r i c s t r u c t u r eo fu l a 移动台 其m 个阵元等距离排列成一直线，阵元间距为d 。假定一信源( 移动台) 位于远 场，即其信号到达各阵元的波前为平面波。到达波的空间角应在三维空间表示，为便于 直观地说明，这里用二维平面来讨论，即到达波的向量限制在图1 2 的平面里，其方向 角称为波达方向( d o a ：d i r e c t i o no fa r r i v a l ) ，定义为与阵列法线的夹角口。令波数 i 2 z l t 。于是，等距线阵( u l a ：u n i f o r m l i n e a r a r r a y ) 的方向向量表示为： a ( o ) = 【1 ，e 删“”， 一t 坚d 5 i n 口 = 【1 ，e 。2 e - 卅k “一1 ) 。3 “8 f ，口一m - i ) d s i n 0 r ( 1 5 ) 我们指出，信源分离( 如通信中的大多数应用) 一般只需要确定波达方向。若有p 个信源，其波达方向分别为舅( f = 1 ，p ) ，则方向矩阵为： d e f a = 口( 最) ，口( b ，) 6 大连理工大学硕士学位论文 p j m - i 脚b e j 等( 胁鸣 1 一j 竿d s i - $ g “ 一娶( 0 an 雌 e a ( 1 6 ) 前面提到过，阵列结构不允许其方向向量和空间角之间发生模糊。对等距线阵来 说，其阵元间距不能大于2 2 ，以保证方向矩阵的各个列向量线性独立。 讨论单个信源的情况。如图1 2 所示，令共有硝个阵元，每个阵元的加权值为 w ，州= 1 ，m 。当信源方向改变时，阵列输出将随之变化。阵列输出为各阵元信号 的加权和： _ y ( f ) = j ( f ) 域e 这里未考虑噪声。若将信号在时间上取离散值，并写成向量形式，则得： y ( n ) = s ( n ) w “c i ( 目) = s ( n ) g ( 臼) ( 1 7 ) ( 1 8 ) 式中，w = m ) 1 ，w m 】7 称为权向量；g ( o ) = w “a ( o ) 称为阵列的方向响应，也称方向系 数或波束图。对信号的时间采样是在各阵元上同时进行的，每次采样称为次快拍。式 1 8 表示的是第r 1 次快拍。由于各阵元的包络相同，所以阵列输出的信号波形与各阵元 的相同，而与权向量无关。权向量的作用是改变输出的复振幅( 包括振幅值和相位 值) ，它是0 的函数，即g ( 臼) = ，”a ( o ) ，故称之为阵列的方向响应。 1 ，3 阵列信号处理的统计模型 以平面空间的等距线阵为例，设阵元数为m ，阵元间距为d ，共有p 个信源，其 中m 尸。设波达方向为o l ，o p ，并以阵列的第一个阵元作为基准，各信号源在基准 点的复包络分别为s i ( f ) ，s p ( t ) ，则在第一，个阵元上第k 次快拍的采样之和为： ( 七) ：壹( 尼) p 一牟( m - i ) d $ i n o , 怕。( i ) ( 1 9 ) 岛 j 垒。 一 p f d d c d m a 系统下行链路波束形成的研究 式中( t ) 表示第m 个阵元上的噪声。将各阵元上第k 次快拍的采样写成向量形式 式中 x ( t ) = a s ( k ) + 以( 尼) a = 【口( q ) ，岱( 郇) 。( 皇) ：l ，。一- 等d n n e ，。一，孚c ”一一，一a n e1 7 lj s ( 女) = i s ( k ) ，s ，( ) 】7 肘( 七) = _ ( 七) ，( t ) r ( 1 1 0 ) 阵列可以获取许多次快怕的观测数据，为了充分利用这些数据以提高检测可靠性和 参数估计的精度，可采用积累的办法，但用数据直接积累是不行的，因为s ( k 1 随k 变 化，且其初相通常为均匀分布，一阶统计量( 均值) 为零。但它的= 阶统计量由于可消 去s ( k ) 的随机初相，所以可反映信号向量的特征。阵列向量的二阶统计量用其外积的统 计平均值表示，称之为阵列协方差矩阵，定义为： 删。 r = e x ( k ) x ”( 七) ( 1 1 1 ) 将式1 9 代入上式，考虑到s ( k ) 和n ( k ) 是统计独立的，于是可得： r = a e 5 ( t p “( 豇) ) 爿“+ e 一( t ) n ”( 尼) = a p a “+ 盯2 j ( 1 - 1 2 ) 式中，p 竺 s ( ) 5 ”( t ) ) 是信源部分的协方差矩阵；由于各阵元的噪声不相关，且强度 相等，故其协方差矩阵为e n ( 七) h ”( ) ) = 盯2 j 。容易验证，阵列协方差矩阵满足 r “= r 。这说明，阵列协方差矩阵属于h e n n i t i a n 矩阵，它的特征值为正值。令特征值 为 五 0 。协方差矩阵的特征分解可写成： 一8 一 大连理工大学硕士学位论文 r = u e u “= 叩， ( 1 1 3 ) 式中，u = 【 i ，u m 】为由特征向量组成的酉矩阵；e = d i a g 3 ，】为特征值构 成的对角矩阵。比较式1 1 2 和式1 1 3 可知，若将r 的m 个特征值按大小以依次排 列，则前p 个与信号有关，其数值大于盯2 ，即 ， f 2 ，而从第户+ 1 开始 的特征值完全决定于噪声，其数值等于盯2 ，即且。一一= a 2 。因此，我们可将胄 的m 个特征向量分成两部分：一部分是与丑， ，对应的特征向量，它们张成的空问 称为信号子空间；另一部分是与小特征值盯2 对应的特征向量，它们张成的空间称为噪 声子空间，即有： r = 以。畔+ u 。蚪= 嵋+ 盯2 啊髓， ( 1 1 4 ) i = 1r = p + l 可知各方向向量( 方向矩阵的各列) 均位于信号子空间里。 1 4 阵列信号处理技术概述 这一部分简要讨论几种c d m a 系统中通常采用的阵列处理技术，包括发射分集、 扇区化和波束形成。 发射分集的概念由接收分集技术引申而来。它是为减弱信号衰落的效果，使用多个 独立的天线或相关天线阵列，把发射信号的复本以空间冗余的形式提供给接收端。分集 发射利用不同基站或同一基站中不同设置的天线发射信号到达移动台的不相关性，借助 移动台的r a k e 分集接收功能，分别接收由不同天线或不同基站发出的信号再分集合 并，从而提高系统性能。c d m a 系统下行通信中采用码发射分集l l ”，所有用户的数据 流同时发送，每个用户的数据码元用相互正交的码片扩频后以等功率从天线阵列发射出 去，最简单的设计共需要k m 个正交码( 五和m 分别为用户数和天线阵元数) ，为了 节省码片，采用了象空时码这样的技术。 用定向天线代替全向天线可以降低蜂窝系统的同信道干扰。扇区化通常可以提高用 户的s i n r ，或者等同于增加系统容量，但这是以增加天线阵元数为代价的，并且降低 了通信效率。我们采用中提出的一种天线辐射模式： 9 f d d - c d m a 系统下行链路波束形成的研究 刚寸秽俐暴号l “ 其它 ( 1 1 5 ) 这里口代表前后比率，b 代表扇区衰减，s 是每小区扇区数，图1 3 给出了3 个扇 区和6 扇区的天线增益模式，1 0 1 0 9 a = 一1 5 d b ，1 0 1 0 9 b = 一3 d b 。 ( 口13 扇区( b ) 6 扇区 图1 3 扇区天线辐射方向图 f i g p l 3 t h ed i a g r a m o fs e c t o ra n t e n n ar a d i a n t p o l a r 发射分集利用增加天线之间间距来获得分集增益，而在波束形成方案里，阵元在空 间上靠近，以使阵元上收发的信号相关，借助于信号之间的相关与信号和噪声的不相 关，通过合理设计权矢量，再将阵元上的信号合并或预处理将获得天线增益。 首先，将扇区化和智能天线波束形成技术做个比较。小区的扇区化可以认为是一种 简化的、固定的预分配智能天线系统：波束形成技术则是动态地、自适应优化的扇区化 技术。然后，比较发射分集和波束形成技术，发射分集利用了阵列天线中不同阵元耦合 得到的空间信号的弱相关性，也即是不同路径的多径信号的弱相关性。而智能天线波束 形成则是对所有阵元接收的信号进行加权合并来形成空间滤波。 。】o 一 大连理工大学硕士学位论文 1 5c d m a 下行链路的波束形成系统 图1 4i s 9 5c d m a 下行链路波束形成 f i g 1 4i s 一9 5c d m a d o w n l i n kb e a m f o r m i n g 与f i ) m a 和t d m a 系统不同的是，c d m a 系统有很多与链路有关的参数，例如下 行链路分配给导频信号的功率部分，以及覆盖区中支持软切换的部分所占的百分比，无 论是否使用智能天线，c d m a 系统设计者都可藉此仔细平衡上下行链路的性能。可以 设想，如果只在c d m a 系统上行链路采用智能天线，对上行信号进行空间分离，增加 方向链路覆盖距离，这样就可以减少处于软切换状态下的用户数。因为只需更少的下行 信道来支持软切换，整个系统的容量就得到了提高。但我们应该清楚，智能天线能同时 提高上下行链路的性能，这也是智能天线的真正价值所在。 考察i s 一9 5 标准下行链路信道结构，我们发现少数下行链路信道( 导频、同步和寻 呼信道) 必须向扇区覆盖的所有区域连续提供。否则，这些地区的移动用户可能无法测 知该扇区是否可以提供服务。这意味着c d m a 系统利用下行波束形成把功率只集中于 所需地区的方案要受限。这也是大多数主要空中接口标准普遍存在的问题。例如， g s m c d s 1 9 0 0 中，广播控制信道必须向每个扇区提供川。c d m a 载波一个扇区上的导 频功率通常为发射总功率的1 5 2 5 f l ”。所以，空间控制下行链路功率可能会大大 提高c d m a 系统性能。图1 4 显示了c d m a 基站如何利用宽带波束为整个扇区提供通 用的导频、同步和寻呼信道覆盖。如果用户需要的话，将利用下行链路波束形成技术为 f d d - c d m a 系统下行链路波束形成的研究 其业务信道提供专门的波束。c d m a 下行链路波束形成系统如图1 5 所示。其中信道 功率分配方案如表1 1 。 图1 - 5c d m a 下行链路波束形成系统 f i g 1 5t h eb e a m f o r m i n gs y s t e mo fc d m a d o w n l i n k 值得注意的是，下行链路波束形成的根本目的不是为了区分小区信号，而是要大幅 度降低基站的总发射功率，因为它仅把满足用户接收机f e r ( f r a m ee r r o rr a t e ) l g 求所需 的功率汇聚在该接收机的方向上。 采用下行链路波束形成时必须要谨慎行事。首先，重要的是使合成的下行链路波束 没有旁瓣和后瓣。其次图1 5 中，放大器、滤波器和天线的相位和幅值响应的任何变 化，都会改变合成后波束的形状。这导致不受欢迎的旁瓣的出现，对相邻小区形成干 扰。相位误差也会影响波束，使主瓣不再对准期望方向。所以，必须认真进行定期校 准。 1 2 大连理工大学硕七学位论文 表1 1 典型i s - 9 5 前向链路不同信道所分配的复合r f 功率的百分比嘲 信道 r f 功率 导频 同步 寻呼 所有业务信道 2 0 2 1 4 6 4 c d m a 使用下行链路波束形成还引发了一个潜在的问题。i s 一9 5 下行链路业务信号 是相对于导频信号的调相信号。如果使用窄波束发射业务信号，而用覆盖整个扇区的宽 波束发射导频信号，则两个信号并不会经历相同的信道。如图l6 所示，用宽波束发射 的导频信号相比用窄波束发射的业务信号会遭遇更多的散射波，也很容易导致两个发射 天线方向图间的相位差。这两个因素均导致窄波束业务载波和覆盖整个扇区的导频信号 的相位间关系发生畸变。 图1 6 下行链路上的辅助导频示意图 f i g p l 6t h ea u x i l i a r yp i l o to f d o w n l i n k s k e t c hm a p 一】3 f d d c o m a 系统下行链路波束形成的研究 另个问题是移动台处使用瑞克接收机引起的。移动台瑞克接收机可以从多径分量 中检测到导频能量：但是由于下行链路波束形成，该多径分量不一定包含对移动台有用 的业务信号功率。解决这些问题的一个方法是使用辅助导频( a u x i l i a r yp i l o t ) ，这己体 现在c d m a 2 0 0 0 的建议中。辅助导频有多种分配方式。覆盖高业务区的固定地点波束， 可以为该固定波束内的许多用户使用一个导频。几个定点波束可以共享一个寻呼信道和 同步信道。对于动态自适应下行链路波束形成，辅助导频既可以指定给落在同一窄波束 内的群用户，也可以只分给一个用户1 1 6 。 辅助导频和业务信道经历同样的信道，因此不会影响相干解调。而且，移动台可用 瑞克接收机搜索有关的辅助导频。辅助导频一经发现与业务信道有关，即可用于路径分 集。 为所有下行链路信道只使用个为整个扇区共享的导频，效率很高，辅助导频的使 用上个可能的缺陷就在于，并没有利用导频所固有的这种功效。可以通过给同一波束 内的一群用户分配相同的辅助导频缓和这种矛盾。 1 6 下行波束形成系统的难点 智能天线下行波束形成技术在未来的通信系统中占有重要地位。这主要表现在未来 通信系统的业务需求上。在3 g 移动通信系统中，不仅存在常规的低速率话音业务，还 有高速率的多媒体业务和无线接入业务，而且，上行和下行的业务量是不对称的，下行 的业务量要比上行的业务量大许多。为了提高整个系统的容量，提高下行容量成为一个 需要考虑的重要方面。所以，我们在研究上行波束形成的同时，更应该关注下行波束形 成技术对系统容量的影响，解决在下行中使用智能天线的难题。在下行波束形成技术的 研究中，与上行波束形成相比，存在很多难点，首先，在基站发射信号前，下行信道特 征是未知的，即基站端缺少下行信道响应的直接测量。如果通信系统采用t d d 模式， 只要上下行发射时隙的长度小于由于最大多普勒频移( d o p p l ef r e q u e n c ys h i i t ) 引起的 相关时间，可以近似为上行和下行信道衰落特征具有互易性，并且上下行的阵列方向矢 量是一致的，这样从上下行信道响应可以直接得到下行信道响应。然而，如果系统工作 在f d d 下，问题就变得复杂起来。由于双工间隔远大于由快衰落引起的相关带宽，此 时上行和下行信道衰落特征不具有互易性，并且由于上下行频率的差异，上下行的阵列 方向矢量也是不一致的，这样需要重新估计下行的信道响应。 另一个使下行波束形成问题复杂化的方面是p 使下行信道响应己知，还缺少有效的 波束形成算法，特别是人们常常相信取得下行波束形成权值包括复杂的多元变量优化问 题。一种简单的方法是把上行波束形成权值直接用于下行，这种方法，也被称作最大比 ，1 4 大连理工大学硕士学位论文 合并方法，相当于是保持下行波束的主瓣对准期望用户。当上行采用最小均方误差算法 的波束形成时，基于最大比合并方法的下行波束形成可能不能提供足够的系统容量于对 应的上行相匹配，特别是当低速率用户空间上很靠近高速率用户的情形。所以一般来说 还需要重新设计下行算法，特别是对于f d d 模式。 1 7 本文的主要工作 本文的主要目的是研究f d d c d m a 系统下行波束形成问题，主要工作体现在以下几 个方面： 1 研究了阵列天线基本模型和下行链路波束形成系统及意义。介绍了对于f d d 系统， 下行波束形成的难点，在此基础上展开了波束形成技术的研究。 2 分析了多径信道的模型，以及对信号产生的影响，并结合本论文的设计环境给出了 宏蜂窝小区的概念及其几何模型。移动信道特性的分析与获取是智能天线波束形成 技术研究的基础。 3分析了采用反馈方法和d o a 方法来估计下行信道协方差矩阵，并根据c d i a 系统的特 点，提出了一种使用码滤波和离散傅立叶变换的方法来估计下行信道协方差矩阵， 最后对算法的性能进行了仿真。准确估计下行信道协方差矩阵是下行波束形成算法 的基础，是下行波束形成问题的难点之一。 4给出了几种不同准则的下行波束形成算法，同时分析了这几种算法各自的优、缺 点。 5考虑到在多小区系统情况下，基站的发射功率不但对本小区其它用户产生干扰，同 时也对相邻小区用户产生干扰，本文提出了一个最小相对干扰法的波束形成算法。 并对算法的性能进行了仿真。 1 5 f d d - c d m a 系统下行链路波束形成的研究 2 移动信道特性及智能天线的空间信道模型 反射、绕射与散射是移动通信系统中三种最基本的传播方式。大多数蜂窝无线系统 运营在城市，发射机和接收枫问几乎没有直射路径，高大建筑也导致严重的绕射损失。 由于不同物体的多次反射，电磁波是沿着不同长度的不同路径传播的。这些电波间的相 互作用导致多径衰落，电波强度随发射机和接收机间距离的增加而减小。 传统上，传播模型主要估计距发射机一定距离处的平均接收信号强度，以及特定位 置附近小范围空间内信号强度的变化。能够预测任意给定发射机一接收机距离范围内平 均信号强度的模型，在估计发射机无线覆盖区域方面十分有用，称为大尺度( 1 a r g e s c a l e ) 传播模型，因其表征的是远大于个波长范围内总的路径损耗。另一方面，表征 小距离( 几个波长) 或短时( 秒的量级) 接收信号强度快速波动的传播模型，称为小尺 度( s m a l l s c a l e ) 或多径快衰落。 2 1 移动多径信道的特征 无线信道的环境是非常恶劣的。信道在传输的过程中会遇到各种建筑物、树木、车 辆以。殛起伏的地形，引起能量的呼吸和穿透以及电波的反射、散射和绕射等。 在移动通信系统中，移动台发射的信号到达基站接收端时的信号是多个通过频移、 时延、相移和幅度衰落等变化的信号的叠加。下面我们具体分析一下移动信道会对接收 信号产生怎样的影响。 当移动台在运动中通信时，接收信号频率会发生变化，这种现象称为多普勒效应， 这是任何波动过程都具有的特性。多普勒效应所引起的附加频移称为多普勒频移 ( d o p p l e rs h i f t ) ，可以用下式表示： v d = - - c o s 口 ( 2 1 ) 这里是入射波与移动台运动方向的夹角，v 是运动速度，咒是波长。 从时域看，由于各个路径的长度不同，因而信号到达时间就不相同。这样，若从基 站发射一卜脉冲信号，则移动台所接收的信号中不但包含浚脉冲，还包含它的各个延迟 信号的脉冲。这种由于多径效应引起的接收信号中脉冲宽度扩展的现象，称为时延扩展 ( t i m ed e l a ys p r e a d ) 。时延扩展可以直观地理解为在一串接收脉冲中，最大传输时延 与最小传输时延的差值，用出来表示。 1 6 大连理工大学硕士学位论文 在数字传输中，由于时延扩展，接收信号中一个码元的波形会扩展到其它码元周期 中。时延扩展将引起码间干扰( i n t e r s y m b o li n t e r f e r e n c e ) ，严重影响数字信号的传输质 量。为了避免码间干扰，应使码元周期大于多径效应引起的n n 扩n a t ，或者，等效 地说码元速率r 小于时延扩展的倒数a r 1 a t ( 2 2 ) 从频域来考察，有一个和时延扩展相关的重要概念，即相关带宽。相关带宽表征信 号中两个频率分量基本相关的频率