（检测技术与自动化装置专业论文）tdscdma系统智能天线自适应算法研究.pdf

哈尔滨t 程大学硕+ 学位论文 摘要 作为无线通信技术领域中的一个研究热点，智能天线技术现己成功应用 于t d s c d m a 通信系统中，并将会在未来移动通信系统中发挥重要作用。 自适应波束形成技术是智能天线的核心技术，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窄波束，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有效方法。 本文首先介绍了智能天线基本理论，对智能天线波束形成技术中的非盲 自适应算法( l m s 、r l s ) 和盲自适应算法( s g c m a 、l s c m a ) 进行了分 析。其次，阐述了向量信道模型和应用于本文t d s c d m a 系统无线多径传 播信道环境下的g b s b e m 模型。论文重点围绕恒模算法及解扩重扩技术在 t d s c d m a 系统盲自适应波束形成算法中的应用展开研究和分析，在分析了 最小二乘解扩重扩多目标( l s d r m t a ) 算法和最t j , - - 乘解扩重扩多目标恒 模( l s d r m t c m a ) 算法的基础上，提出了两种改进算法，即基于块递推 最小二乘解扩重扩多目标恒模算法( b l o c kr l s 。d 砌v i t c m a ) 和基于块仿射 投影的解扩重扩多目标恒模算法( b l o c ka p d i 泓t c m a ) ，并详述了算法的 推导过程。 b l o c kr l s d r m t c m a 利用了先前数据位携带的信息，在非时变信道环 境下能取得较好的性能；而b l o c ka p d r m t c m a 利用解扩重扩技术及恒模 算法生成参考信号，继而利用块仿射投影算法( b l o c k a p a ) 产生权矢量，在 静态多用户多径信道及动态信道条件下的都能够取得优异性能。 仿真结果表明改进算法在多用户多径信道环境下波束赋形的准确性、输 出信噪比、误码率方面都表现出了更加优异的性能，并且在动态信道环境下 动态跟踪方面的性能亦有提升。 将基于改进算法的波束形成技术用于t d s c d m a 系统可以有效减小甚 至消除系统中的多用户干扰、多径干扰，提高系统误码率性能并扩大系统容 量，因此本文研究内容不仅具有理论意义，而且具有较大的实用价值。 关键词：t d s c d m a ；智能天线；解扩重扩；块仿射投影；恒模算法 哈尔滨工程大学硕+ 学位论文 葺i ；i i 茜i i i i i_l - ；i 宣 a b s t r a c t s m a r ta n t e n n a , w h i c hi s w i d e l y r e s e a r c h e di nt h ef i e l do fm o b i l e c o m m u n i c a t i o n , h a sb e e ns u c c e s s f u l l ya p p l i e di nt d s c d m ac o m m u n i c a t i o n s y s t e m ，a n dw i l lp l a ya l li m p o r t a n tr o l ei nn e x tg e n e r a t i o nm o b i l ec o m m u n i c a t i o n a d a p t i v eb e a m f o r m i n ga l g o r i t h mi st h ek e yt e c h n i q u eo fs m a r ta n t e n n a i tc o u l d a d a p t i v e l ys t e e rt h ea r r a yd i r e c t i o n a lp a t t e r nt of o r mt h en a r r o wm a i nb e a mw i t h 嫡酶g a i ni nt h ed i r e c t i o no ft h eu s e r s s i g n a lw h i l ed e e p l yn u l l s t e e r i n gt h e i n t e r f e r e n c es i g n a l s ，i ti sa l le f f e c t i v ew a yt or e a l i z et h eo p t i m a lr e c e i v i n go ft h e i n t e r e s t i n gs i g n a l t h et h e s i sb e g i n sw i t ht h ee x p l a n a t i o no ft h ef u n d a m e n t a l so fs m a r ta n t e n n a 。 b o t ht h en o n - b l i n da d a p t i v ea l g o r i t h m s ( l m sa n dr l s ) a n dt h eb l i n da d a p t i v e a l g o r i t h m s ( s g c m aa n dl s c m a ) a p p l i e d i ns m a r ta n t e n n as y s t e ma r ee x p l o r e d s e c o n d l y ，v e c t o r 。c h a n n e lm o d e li sa n a l y z e d ，a n dt h eg b s b e mm o d e lu n d e r w i r e l e s sm u l t i p a t hp r o p a g a t i o nc h a n n e lf o rt d s c d m as y s t e mi si l l u s t r a t e d 。t 豳 t h e s i sf o c u s e so nt h er e s e a r c ha n da n m y s i so fc o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h ma n d d e s p r e a dr e s p r e a dt e c h n o l o g yt h a tu s e di nt h eb l i n da d a p t i v eb e a m f o r m i n g a l g o r i t h mf o rt d s c d m as y s t e m sb a s e do nt h ea n a l y s i s o fl e a s ts q u a r e s d e - s p r e a dr e s p r e a dm u l t i t a r g e ta l g o r i t h m ( l s d r m t a ) a n dl e a s t s q u a r e s d e s p r e a dr e - s p r e a dm u l t i t a r g e tc o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h m ( l s d r m t c m a ) ， t w oi m p r o v e da l g o r i t h m s ( b l o c kr l s d r m t c m aa n db l o c ka p d r m t c m a ) a r ep r o p o s e d ，a n dt h ed e t a i l e dd e f i v m i o ni se x p a t i a t e d b l o c kr l s d r m t c m am a k e su s eo ft h ei n f o r m a t i o nc a r r i e db yp r e v i o u s d a t a , i tc a na c h i e v eb e t t e rp e r f o r m a n c ei nt i m e i n v a r i a b l e c h a n n e l b l o c k a p d r m t c m am a k e sb s eo fd e s p r e a d r e ，s p r e a dt e c h n o l o g y a n dc o n s t a n t m o d u l u sa l g o r i t h mt og e n e r a t ear e f e r e n c e ds i g n a l ，t h e nc r e a t st h ew e i g h tv e c t o r b yt h eb l o c ka f f i n ep r o j e c t i o na l g o r i t h m ( b l o c ka p a ) ，i tc a na c h i e v ee x c e l l e n t p e f f o r m a n c ei nb o t hs t a t i ca n dd y n a m i cc h a n n e l c o n d i t i o n s ；一丝墼耋坠型型鲨垒一 宣i j 宣譬声葺暑宣葺毒暑每i 置i 宣篁声i 罩宣；高i i i i 。一一 s i m u l a t i o nr e s u l t s s h o wt h a tt h ei m p r o v e da l g o r i t h m s g e t e x c e l l e n t p e 怕r m a i l c eo ft h ea c c u r a c yo f b e a m f o r m i n g ，t h eo u t p u ts i g n a lt on o l s er a t l oa n d b i te r r o rr a t e si nm u r i - u s e rm u r i - p a t h c h a n n e l ，a n dt h ed y n a m i c 仃a c 烛g p e r f o 加：l a i l c ei nd y n a m i c c h a n n e le n v i r o n m e n ti sa l s oi m p r o v e d b e 锄f o 肌啦t e c h n o l o g yb a s e do nt h ei m p r o v e da l g o r i t h m c a r le n e c t l v e l y r e d u e eo re v e ne l i m i n a t em u l t i ，u s e ri n t e r f e r e n c ea n dm u l t i p a t h i n t e r f e r e n c em t d s c d m as y s t e m ，a n de f f e c t i v e l yi m p r o v et h es y s t e mb e r p e r f o r m a n c ea n d e x p a l l ds y s t e mc a p a c 时c o n s e q u e n t l y ，t h er e a s e r c ho ft h i st h e s i s d o s en o to y h a v et h e o r e t i c a ls i g n i f i c a n c e ，b u ta l s og r e a t e rp r a c t i c a l v a l u e k e yw 。r d s ：t d s c d m a ；s m a r ta n t e n i l a ；d e - s p r e a dr e s p r e a d ；b l o c ka m n e p r o j e c t i o n ；c o n s t a n tm o d u l u sa l g o r i t h m 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由 作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在 文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者( 签字) ：方j 馕移 日期：洲年弓月，日 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨 工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。 本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据 库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合 学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈 尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文( 口在授予学位后即可口在授予学位1 2 个月后 口 解密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 作者( 签字) ：毒1 囊够 日期：而7 年方月e l 导师( 签字) ：彳鸶粪支 砷年月f ie l 哈尔滨工程大学硕十学位论文 第1 章绪论 1 1 课题研究背景及意义 近年来全球通信事业飞速发展，通信业务的需求量越来越大，特别是随 着第三代通信系统的商用以及第四代移动通信研究的逐渐展开，对通信技术 提出了更高的要求。第四代移动通信系统的目标是有极大的通信容量，有极 好的通信质量，有极高的频带利用率等。在复杂的移动通信环境和频带资源 受限的条件下达到这一目标，主要受多个因素的限制，如多址干扰、码间干 扰等。为克服这些限制，仅仅采用目前的数字通信技术是远远不够的n 1 ，。 由于移动环境的复杂性，通常从发射机到接收机的信号包含有折射、衍 射、绕射等多种信号成分。由于多径效应的影响，接收机收到信号的功率会 随收发信机之间的距离而存在大幅度的波动。信号的变化主要表现为衰落。 衰落通常分为慢衰落和快衰落，慢衰落是由于遮挡效应造成的，其信号的局 部平均近似对数正态分布，而快衰落是主要因为接收信号分量的相位差引起 的。接收信号的相位特征由衰落过程的频域特性和时域特性描述，这些特性 分别与多径信号的多普勒扩展和时延扩展有关。由于收发信机之间的相对运 动，使得接收信号存在多普勒频移，又由于多径现象，不同的多径分量有着 不同的多普勒频移，从而使接收信号频谱被展宽。多普勒频移的大小反映了 信道特性变化的快慢，多普勒频移越高，信道变化越快，信号的快衰落越严 重。时延扩展，由于不同多径分量的不同到达时间，造成接收信号的时域展 宽。时延扩展直接造成接收信号的码间干扰，从而决定了信道能传输的最高 信号速率。时延扩展会引起频率选择性衰落。无线移动通信作为数字移动通 信系统的传输媒质，自身有着很多特殊性质直接影响着移动通信的质量。 解决上述问题的传统办法包括调制解调技术、信道的编解码技术、信道 均衡技术和分集技术等等，这些技术已日益成熟。近年来智能天线技术在移 动通信领域的引入为这些问题的进一步解决带来了新的思路，已成为第三代 移动通信系统最重要的技术保证。智能天线技术以其独特的抗多址干扰和扩 容能力，不仅是目前解决个人通信多址干扰、容量限制等问题的最有效的手 段，也被公认为是未来移动通信的一种发展趋势，目前已经成为第三代移动 哈尔滨工程大学硕士学位论文 通信系统的核心技术之一，并成功应用于中国的3 g 通信标准t d s c d m a 中。 在t d - s c d m a 系统中采用智能天线技术，实现最优收发天线波束形成 和自适应信号处理，可以为蜂窝系统提供高质量的数据链路，提高基站天线 的覆盖范围以及系统容量和业务质量，降低移动用户之间的码间干扰和多址 干扰，以及降低发射功率等。利用智能天线，能更好地抑制来自邻近或同一 小区的共信道用户干扰，抵抗远近效应有着非常好的效果“7 ，。 随着t d s c d m a 标准的发展，智能天线在t d s c d m a 系统中的应用得 到了越来越多的关注。智能天线的性能、和其他关键技术的结合和兼容性以 及带来的问题等都成为研究热点。正是在这种背景下，本文以自适应波束形 成算法为切入点，对应用于t d s c d m a 系统中的智能天线技术进行了深入 的研究，并提出了改进算法，为智能天线技术的进一步发展和应用做更多技 术积累。 1 2 智能天线在t d s c d m a 中的应用及性能改善 t d s c d m a 技术是中国通信史上第一次提出并被广泛认可的国际标准， 是世界上惟一的t d d 模式的3 g 标准，将独自享有i t u 为t d d 模式所分配的3 g 频率。 。 t d s c d m a 采用智能天线和多用户联合检测技术，是具有自主知识产权 的移动通信标准。无线传输技术是决定系统性能和容量的关键技术，也是各 个标准中差异最大的部分，并且任何高层的协议和应用都是以物理层为基础， 为物理层服务。t d s c d m a 的物理层关键技术包括上行同步、智能天线、联 合检测、信道估计和接力切换等。 在基站使用阵列天线进行收发，并且结合基带时空信号处理，可以大大 改善系统的性能。在未来的第三代移动通信系统中，基站( 和移动台) 使 用阵列天线进行时空联合自适应处理已经成为系统扩容的一个重要内容。 t d s c d m a 技术的关键技术之一就是智能天线技术，从某种意义上讲， t d s c d m a 系统是基于智能天线设计的。对于其他的第三代移动通信系统， 智能天线技术的引入仍然是系统性能( 质量和容量) 改善的重要内容。 在t d s c d m a 系统中智能天线基本思想是：天线以多个高增益窄波束 2 哈尔滨t 稃大学硕士学位论文 动态地跟踪多个期望用户，在接收模式下，来自窄波束之外的信号被抑制， 在发射模式下，能使期望用户接收的信号功率最大，同时使窄波束照射范围 以外的非期望用户受到的干扰最小。智能天线是利用用户空间位置的不同来 区分用户，在相同时隙、相同频率或相同地址码的情况下，仍然可以根据信 号不同的空间传播路径来区分。 基于t d d 模式的t d s c d m a 的进一步的优势上下行无线链路使用同一 载频，无线传播特性近似相同，能够很好地支持智能天线技术，使得智能天 线能将小区间干扰降至最低，从而增加了t d s c d m a 无线接口的容量。 由于每个用户在小区内的位置都是不同的。这一方面要求天线具有多向 性，另一方面则要求在每一独立的方向上，系统都可以跟踪个别的用户。每 个用户的跟踪通过到达角进行测量，在t d s c d m a 系统中，每个用户的上下 行传输发生在相同的方向，通过智能天线的方向性和跟踪性，可获得其最佳 的性能。 智能天线能够抑制码间干扰。它具有在一定方向上形成波束而在其他方 向形成零陷的方法，如果是在发射模式下，可以向所需方向集中发射能量， 这样有助于减少多径反射，进而减小延迟扩展抑制了码间干扰；如果是在接 收模式下，可以通过分集合并补偿多径衰落从而也能抑制码间干扰的发生， 分集合并即基于不同阵元上信号的分集合并，通过合并不同阵元上的信号使 信号强度增加，同时调节波束方向图在延迟到达的多径信号方向上形成零陷。 智能天线能增加发射效率。由于智能天线的高方向性，可以在移动台和 基站之间建立能量相对集中的一条通信链路，这就意味着无论是基站还是移 动台都可以较小其发射功率，使得移动台电池使用寿命延长而且能使整个通 信系统的造价降低。 智能天线能减小共信道干扰。在发射模式下，智能天线可以在移动台所 在的小区内形成方向性波束集中发射能量而在共信道干扰方向上形成零陷； 在接收模式下也同样，只要能获得共道干扰的信号信息就能使波束的零陷对 准共道干扰信号从而减小共信道造成的干扰。 综上，智能天线对于t d s c d m a 通信系统性能的改善起着至关重要的 作用，而自适应算法的研究是智能天线重要部分，因此在目前的3 g 以及未 来的4 g 迅猛发展的过程中，智能天线自适应算法的研究必将是人们研究的 3 哈尔滨工程大学硕士学位论文 热点和焦点之一。 1 3 智能天线白适应算法的研究及发展现状 智能天线是一门综合性很强的技术。它涉及到天线技术、无线电传播技 术、信号检测与处理等多科学的背景知识。当前对智能天线的研究包括：智 能天线的接收准则及自适应算法、宽带信号波束的高速波束成形处理、用于 移动台的智能天线技术、智能天线实现中的硬件技术、智能天线的测试平台 及软件无线电技术研究等方面。本文讨论的重点将放在智能天线的波束形成 算法上。 经过多年的研究发展，各国科研人员相继提出了一系列空域自适应波束 形成算法n ”，： 非盲算法最基本的有最小均方( l m s ) 算法、递归最小二乘( r l s ) 算法等。 r l s 算法收敛较l m s 快一个数量级，并且对阵列信号协方差矩阵的特征值 散布不敏感，r l s 算法的应用前景相对看好。 盲算法以其不需要参考信号，而是充分利用信号本身的特征实现波束形 成日益受到人们的关注。利用循环平稳特性进行盲自适应波束形成的算法中 比较典型的有w a g a m d e r 等人提出的s c o r e 算法“，q w u 等人提出的 c a b 类快速算法啪，等。s c o r e 算法运算量巨大，且收敛较慢，而q w u 等人 提出的c a b 类算法性能颇为突出，但基于其鲁棒性不够强，不少人在此基础 上进行了有益探索，利用采样矩阵的特征子空间分解取得了较为理想的结果， 如c c a b 、e c a b t “，等。 t r e i c h l e r 等人发现恒模特性在盲波束形成方面具有的极高应用价值，正 式提出了恒模算法( c m a y “。它利用期望用户信号的恒包络特性作为先验信 息，通过随机梯度法自适应地恢复用户信号，抑制干扰和噪声。但是该算法 收敛比较慢，并且需要仔细地校正步长，此后a g e e 提出了一种具有快速收 敛特性的恒模算法一最小二乘恒模算法( l s c m a ) ，并用于多目标波束形 成。该算法基于高斯方法，无需步长因子，并且能够快速收敛。但它只简单 地捕获输入端最强包络的信号。郭艳等人在此基础上针对强干扰问题，分析 c m a 步长因子对权值收敛的影响，分解出适合的步长因子，较好地解决了错 4 哈尔滨工程大学硕七学位论文 捕问题例- 玎，。 在t d s c d m a 通信系统中，多个用户共享一个无线信道，占有相同的 频带，自适应波束形成算法应该具有对每个用户同时进行盲区分和盲提取的 能力。适用于t d s c d m a 中常见的算法主要有：多目标最d - - 乘恒模算法 ( m t - l s c m a ) 畸儿、多目标判决导向( m t - d d ) 算法m ，、最小二乘解扩重扩多目 标算法( l s d r m t a ) m 1 、最小二乘解扩重扩多目标恒模算法 ( l s d r m t c m a ) m ，。后两种算法充分利用扩频信息，较前两种算法计算量减 少了，并有较低的误码率，其中l s d r m t c m a 性能最好。 然而这些传统的自适应算法具有很大的复杂度，在目前的移动通信系统 环境中还无法胜任。针对这一问题，最近几年已发展了不少波束形成方法， n a g u i b 等人提出了一种基于码滤波的空时处理结构b “，通过求解扩前后信号 相关矩阵束所对应的最大广义特征值的广义特征向量估计导引向量，从而获 得最优波束形成。在此基础上也引申了不少方法皿，都是通过利用导引向量 形成恢复期望信号、抑制干扰的制约条件。但是这些算法都需要通过求广义 特征向量来估计阵列的响应向量，还涉及到矩阵求逆，很难实时处理。在此 基础上不少文献提出了基于最大化信号对干扰和噪声的功率( m s i n r ) 准则的 盲自适应波束形成算法，该算法不需要估计阵列响应向量且在不同的通信 环境仿真下都具有较高的估计精度和很好的抗多址干扰能力，但是计算比较 复杂。另外李勇、王永生等人基于判决影射的思想，提出了具有低复杂度的 基于判决映射的归一化最小均方( d p - n l m s ) 自适应盲波束形成算法，虽然 使用判决信号作为参考信号可以使输入信号与参考信号的相关度增加，但是 在强干扰环境下，旦错判，就会使相关性进一步降低，导致系统误码率增 加。因此，如何提出一种有效的t d s c d m a 波束形成算法还是如今的重点 研究课题。 1 4 论文主要研究工作及内容安排 本文主要针对t d s c d m a 系统智能天线中的自适应波束形成算法进行 了研究和分析，围绕恒模算法及解扩重扩技术在t d s c d m a 系统盲自适应 波束形成算法的应用这一主题，开展了较为深入的研究，具体有以下几点： 哈尔滨丁程大学硕士学位论文 ；i i i i i i i 宣i 宣宣宣i i 宣宣i i i i ；暑宣i i i i 暑宣宣宣i i i i ；i i i i i 暑宣i 宣i i i 暑i i i ；置宣暑；i i i 置；宣置暑暑i ( 1 ) 对非盲波束形成算法中的l m s 和r l s 及盲波束形成算法中的 s g c m a 和l s c m a 进行了深入的研究，分析上述四种算法各自的优缺点， 为后续t d s c d m a 系统中的多目标盲波束形成算法做准备。 ( 2 ) 讨论了适用于t d s c d m a 系统中的多目标盲波束形成算法多目标 解扩重扩类算法，并通过仿真分析了这类算法中的两种算法( l s d r m t c m a 算法和l s d r m t c m a 算法) 的性能： ( 3 ) 在分析了恒模算法及多目标解扩重扩类算法的基础上，提出了两种 改进算法，即b l o c kr l s d r m t c m a 算法和b l o c ka p d r m t c m a 算法，在 理论分析的过程中，通过仿真比较了本文所提出的改进算法和常用的多目标 解扩重扩算法的性能。 全文共分为五章，各章的内容安排如下： 第一章：分析了无线信道的特点，给出了研究智能天线的目的，概括了 智能天线研究动态，最后对本文的内容结构进行了安排和规划。 第二章：概述了智能天线的基本概念和基本原理，介绍了自适应波束形 成算法中的两大类：非盲波束形成算法和盲波束形成算法。首先对非盲波束 形成算法中的l m s 算法和r l s 算法进行了深入的分析，接着对盲波束形成 算法中的s g c m a 算法和l s c m a 算法进行了研究比较，并分析了上述四 种算法各自的优缺点，为后续详细论述t d s c d m a 系统中的多目标盲波束 形成算法做准备。 第三章：介绍了空间无线信道的建模方法，并详细描述了理论研究的理 想模型几何单反射椭圆模型( g b s b e m ) ，给出了推导过程。通过对空时无 线信道特性进行分析，为后续t d s c d m a 系统波束形成算法的性能分析提 供信道建模依据，以便在更接近实际的t d s c d m a 系统的信道环境下仿真 不同算法的误码率。 第四章：重点对应用于t d s c d m a 系统中的两种重要的波束形成算法 ( l s d r m t a 、l s l d r m t c m a ) 的基本特性进行了分析，并通过不同系统 环境下的仿真进行了验证。表明了两种算法都能够很好的完成波束形成的任 务，通过与l s d r m t a 算法比较分析，l s d r m t c m a 算法具有更低的误码 率，并讨论了l s d r m t c m a 算法中的权系数对算法性能的影响，并给出了 权系数的最优值。 哈尔滨工程大学硕十学位论文 第五章：是本文的核心章节。在第四章对多目标解扩重扩算法进行研究 分析的基础上，提出了两种改进的波束形成算法，即b l o c kr l s d r m t c m a 算法和b l o c ka p d r m t c m a 算法。b l o c kr l s d r m t c m a 算法利用了先前 数据位携带的信息，在非时变信道环境下能取得较好的性能；而b l o c k a p d r m t c m a 算法利用解扩重扩技术及恒模特性生成参考信号，继而利用 块仿射投影算法( b l o c ka p a ) 产生权矢量，在静态多用户多径信道及动态信 道条件下的都能够取得优异性能。 在结论中，总结了论文的全部工作，讨论了现阶段智能天线波束形成技 术存在的不足，指出了下一步研究探索的方向。 7 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第2 章智能天线自适应算法理论与分析 2 1 智能天线波束形成原理 智能天线与传统天线概念有本质的区别，其理论支撑是信号统计检测与 估计理论、信号处理及最优控制理论，其技术基础是自适应天线和高分辨阵 列信号处理。 智能天线是一种控制反馈系统，它能够利用多个天线阵元接收信号的幅 值和相位进行加权组合处理，即空域滤波。它采用数字信号处理技术，根据 一定的准则形成天线阵列的加权向量，通过对各天线阵元接收信号进行加权 合并，在期望用户方向形成主波束，在干扰方向形成零陷，如图2 1 所示。 l g o 1 2 0 一一一 纨 燧 ，们、 图2 1 智能天线结构及信号增强干扰抑制性能 同时，智能天线根据期望用户和干扰的空间位置改变自动调整接收和发 射方向图，将天线的主波束对准期望用户，而将零陷对准干扰用户。因此可 以在期望用户的方向上获得较高增益，而在干扰方向上获得较低增益，从而 达到提高信干比的目的，具有优良的抗干扰性能，因而有必要对智能天线技 术做深入的研究。 智能天线在结构上是一种阵列天线，排列方式多样，目前已经投入使用 的包括有直线阵、圆环阵、面阵等。图2 2 和图2 3 分别示出了直线阵列和圆阵 8 哈尔滨工程大学硕士学位论文 列的空间分布的仿真图。 图2 2 八阵元直线阵列的空间分布 纛赋渺 ：崦鳜毫 坠玺董三堡尘兰璧圭耋堡丝苎 * 。 ( a ) 8 阵元均匀圆环天线阵列的结构原理图 t ，【u ： ，( ， ，x ( ，) x l ( f ) ( b ) n 阵元均匀圆环天线阵列的几何原理图 图2 5 均匀圆环天线阵列的原理图 在此建立基于均匀圆环形天线阵列智能天线的信号模型m ，如图25 ( b ) 所示，设均匀圆环形天线阵列的阵元个数为，阵元均匀分布，圆环半径为 胄，取圃心为参考点，假设信号的入射角在z z 所确立的平面集里。设平面 波信号x ( f ) 的入射角与天线阵法线方向的夹角为0 。到达第i 个阵元与到达参 考点的时间差为： ( 目) ；r c 。s ( ! ! ! ! ；旦) ! s i n p f ：1 n( 2 1 ) a tc 如果载波频率为，信号在参考点上的感应信号可以用复数表示为： x o ( t 1 = u ( t ) e 2 “ ( 2 2 ) 在第个i 阵元上信号为： 哈尔滨t 程大学硕士学位论文 而 ) = z f ( f ) p 7 2 吖卜钉绷= x o ( t ) e 一7 2 x f r , 口 ( 2 3 ) 信号x ( f ) 在天线阵上的感应信号用向量表示为： x 9 ) = 五p ) 而p ) 九0 ) 】r = a ( o ) x o ( t ) ( 2 4 ) 其中，a ( o ) 称为导向向量， 口( 口) ： 1p 。2 腓o s ( 辩s i p 。2 o s ( 半睁们】r ( 2 5 ) 若噪声向量为： 摊( f ) = h ( ) n 2 ( t ) ( f ) 1 干扰向量为： j ( t ) = 【( f ) 以( f ) 厶( f ) 】1 于是x ( f ) 可以表示为： x o ) = 口( 口) 而( f ) + 髭o ) + 歹 ) 波束形成器的数学表述为： w = 【w 1 ( f ) w 2 ( f ) m ，( f ) 】7 阵列最后的输出信号为： y ( t ) = w r x ( t ) ( 2 - 1 0 ) 根据不同的准则选取加权向量，达到控制天线阵方向图动态的在目标 信号方向产生高增益的窄波束，同时在干扰和无用信号方向上产生零陷。 图2 6 给出了智能天线自适应波束形成处理结构图。 图2 6 智能天线自适应波束形成处理结构图 ) ) ) ) 石 0 罐 母 z 2 2 2 ( ( ( ( 哈尔滨工程大学硕士学位论文 从图2 6 中可以看到，智能天线结构主要分为天线阵列、接收通道及数据 采集、信息处理三部分。在波束形成器中，自适应信号处理器是核心部分， 它的主要功能是依据某一准则实时地求出满足该准则的当前权向量值。 2 2 典型的自适应算法 自适应波束形成算法是智能天线研究的核心。智能天线通过自适应波束 形成算法来动态地调整天线的权值以实现所需要的滤波。算法好坏决定着天 线阵瞬态响应的速度和硬件实现的复杂度，选择合适的自适应波束形成算法 是极为重要的。目前已经提出的算法有很多n 州，概括地讲有非盲算法和盲算 法两大类型。非盲算法是指需要借用参考信号( 导频序列或导频信道) 实现 自适应的算法；而盲算法则无需发送己知导频信号、训练序列等，它一般利 用调制信号本身固有的、与具体承载的信息比特无关的一些特性，如恒模、 子空间、有限符号集、循环平稳等，并调整权值以使输出满足这些特性。非 盲算法相对盲算法而言，具有误差小、收敛速度快的优点，但需要浪费一定 的系统资源。 这里介绍最常用和具有代表性的两类算法：( 1 ) 非盲算法：l m s ( 线性 最小均方) 算法、r l s ( 递归最小二乘) 算法；( 2 ) 盲算法：c m a ( 恒模) 算法、l s c m a ( 最小二乘恒模) 算法。 2 2 1 非盲波束形成算法 2 2 1 1 最小均方算法( l m s ) l m s 算法是将最速下降法应用于均方误差性能量度的估计，阵列加权矢 量更新的递推公式为： w ( k + 1 ) = 缈( 豇) + 2 1 t e ( k ) x ( k ) ( 2 - 1 1 ) 式中，w ( k ) = m ( 七) ，w 2 ( 露) ，( 露) 】，x ( k ) = i x l ( 露) ，x 2 ( 露) ，嘞( 纠。 参数为控制收敛速率和稳定性的步长因子，p ( 尼) 为阵列输出信号与参 考信号d ( 尼) 的误差函数： e ( k ) = d ( 后) 一w ，( 七) x ( 后) 。 ( 2 1 2 ) 图2 7 为l m s 算法的信号流图。 1 2 塑玺鋈苫耋銮：望圭兰竺兰兰 h 一。 图2 7l m s 算法的信号流图 l m s 算法所得到的权值矢量会收敛于维纳最优解。这种自适应算法 的特点是结构简单，因此应用广泛。 下面给出l m s 算法用于自适应波束形成的仿真图。 仿真条件为：天线阵为八阵元等间距直线阵，阵元间距为0 5 个波长，采 样数为1 0 0 0 ，加性高斯白噪声信道，s n r 为1 0 d b ，s i r 分别取- 3 d b 、一8 d b 和 1 2 d b ，期望用户波选角为2 0 0 ，干扰用户波达角为6 0 ，岸取值为0 0 0 1 。进 行1 0 0 次独立蒙特卡洛仿真。 图2 8 给出了在s 取分别为3 d b 、8 d b 和1 2 d b 时经过1 0 0 0 个数据学习之后 的波束方向图。 j ：；曩v j 嬲蕈 稔 净 妒沓? f t ：i 。i 。 ：卜- - ( a ) 阵列输出功率增益方向图( b ) 阵列输出幅度增益方向图 图2 8l m s 算法滤波后的波束方向图 如图所示，方向图指向期望用户2 0 。方向，同时在干扰用户6 0 。方向形成 哈尔滨工程大学硕士学位论文 较深的零陷，可以有效的抑制干扰。可以看出当s i r 降低的时候，也就是干扰 信号增强的时候波束方向图基本没有变化，也就是说l m s 波束形成算法具有 较强的抗干扰性，可以很好的完成波束形成的任务。 图2 9 给出了在s i r 分别为3 d b 、8 d b 和1 2 d b 时误差平方的收敛图。可以 看出应用l m s 算法后，经过大约5 0 次迭代，信号误差平方值基本收敛，并保 持稳定。随着干扰信号的增强，其输出误差平方的稳态值会大幅度的降低， 导致系统性能下降。 ，o f 哥习产署焉p 嚣号产糈焉乒署2 高 。+ 鳓销髓。， ，： 图2 9 不n s m 时l m s 算法误差平方收敛图 在此考察值最l m s 算法性能的影响。图2 1 0 给出了当s i r = - 3 d b 时在不 同口值条件下的误差平方的收敛图。可以看出，当增加时，收敛速度会有 提高，但是稳态误差会增加。 图2 1 0 不同条件下l m s 算法的误差平方收敛图 墓r薰至r篓鬻 9 9 9一 = = = = ： =一一时l 翼一一鼍_一熏蓦一一熏，一。薰撼蓦一一熏一一誊螂壶 要善一手一霎泓一 一一一 =t垂手誊至于篓；喜|i；|； = = = 一 | ! | | | =一晰*w蓦一_蓦羔一蓦脚 哈尔滨工程大学硕士学位论文 2 2 1 2 递推最小二乘算法( r l s ) r l s 算法是使每一快拍的阵列输出误差平方和最小，即最小二乘准则。 它的一个重要特点是利用了算法初始化以后所得到的所有阵列信号信息。 r l s 算法实现m m s e 准则解的算法，其代价函数为： m i n e 【s ( 忌) g + ( 尼) 】 ( 2 - 1 3 ) 可以得到它的解为： 形( 七) = r 一1 ( 尼) g ( 尼) ( 2 1 4 ) 式中，r ( k ) = 研r ( 后) ，( 忌) h 】是一个n x n 矩阵，q ( k ) = e r ( k ) d ( 尼) 】是一个 n x l 向量，r ( k ) 为k 时刻输入信号，d ( k ) 为估计出的k 时刻输出信号，为了 便于跟踪信号的变化和便于计算，经常引入一个遗忘因子0 力 1 ，并且令 r ( 后) = 旯肛，( 尼) ，( 七) h ( 2 1 5 ) g ( 足) = 廿r ( k ) d ( 宓) ( 2 1 6 ) 则上式可以表示为： r ( k ) = 2 r ( k 一1 ) + ，( 后) ，h ( 后) ( 2 1 7 ) q ( k ) = 2 q ( k - 1 ) + r ( k ) d ( 七) ( 2 - 1 8 ) 根据矩阵求逆公式，可以得到： r 一1 ( 后) = 名一1 尺( 霓一1 ) + a - 1 r j - j ( f k 丐- j 1 彳) r 石( i k 磊) r = i 乙( f k 二) i r 莎- 矿( k - 1 ) ( 2 - 1 9 ) 从而可以得到r l s 算法的递推公式。 在此对遗忘因子力引入的意义加以讨论。在r l s 算法中，统计量计算是 从0 时刻开始的，如果不引入遗忘因子，所有采样点数据对当前统计量估计 的贡献是相等的，在时变信道条件下，这显然不合理，因为距离当前时刻越 远的数据，其信道与当前信道时域相关度越低，而通过引入0 到1 之间的取 值的兄，可以令距离当前时刻越远的采样数据对统计量估计的贡献越小，由 1 5 哈尔滨工程大学硕士学位论文 此可以实现对时变信道的有效跟踪。另外，通过调节且的大小，可以使算法 适用于不同的信道时变速率环境。例如，信道时变速率较慢时，可选用较大 的五，反之则选用较小的丘。 下面给出r l s 算法用于自适应波束形成的仿真图。 仿真条件为：天线阵为八阵元等间距直线阵，阵元间距为05 个波长，采 样数为1 0 0 0 ，加性高斯白噪声信道，s n r 为1 0 d b ，s i r 分别取3 d b 、8 d b 和 1 2 d b ，期望用户波达角为2 0 。，干扰用户波达角为6 0 。， 取值为09 9 。进行 1 0 0 次独立蒙特卡洛仿真。 图2 1 1 给出了在s i r 分别为3 d b 、8 d b 和1 2 时经过1 0 0 0 个数据学习之后 的波束方向图。方向图指向期望用户2 0 。方向，同时在干扰用户6 0 。方向形成 较深的零陷，l e l m s 算法还要t 氐1 0 d b ，可以有效的抑制干扰。可以看出当s i r 降低的时候，也就是干扰信号增强的时候，波束方向图基本没有变化，干扰 用户方向一直受到很强的抑制。 | | 殿。 ( a ) 阵列输出功率增益方向图( b ) 阵列输出幅度增益方向图 图2 1 1i l l s 算法滤波后的波束方向图 图21 2 给出了在s i r 分别为3 d b 、8 d b 和- 1 2 时误差平方的收敛图。可以 看出，r l s 算法只需要进行3 0 次迭代就可以达到- 与l m s 误差平方性能相同稳 态值，而l m s 算法需要5 0 次迭代才可以稳定，r l s 算法的收敛速度相比于l m s 算法有较大的提高，而且r l s 算法收敛后的稳态误差比l m s 算法好得多。当 干扰用户信号逐渐增强时，即s i r 分别达到- 3 d b 、1 2 d b 时，误差信号的收敛 速度基本没有变化，稳态误差也基本保持不变，相比于l i d s 算法的性能，r l s 算法稳态特性显然更加优越，也就是说r l s 算法更加适用于强干扰的应用环 堕玺鎏苫堡盔耋鎏圭茎篓兰兰 p = 1 ，g = 1 p = 2 ，g = 1 p = 2