（电磁场与微波技术专业论文）智能天线中几种圆阵doa估计算法及性能分析研究.pdf

摘要 智能天线作为第三代移动通信的关键技术之一越来越受到人们的重视，随着 空分多址概念的引入，智能天线可以在空域实现滤波，能够有效的提高系统容量， 减小干扰，所以随着对智能天线技术的研究慢慢走向成熟，这项技术最终在实际 中得到良好的应用。 智能天线技术是一门很复杂的技术，其中涉及许多相关领域。波达方向估计 ( d o a ) 对智能天线来说是非常重要的，所以近年来对d o a 技术的研究逐渐成为热 点。由于传统的高分辨率d o a 算法都是基于矩阵分解的，这种方法优点是估计准 确，缺点是计算量大，实用性不强。所以，研究几种实用的计算量小的d o a 算法 成为本文的重点 本文首先介绍了智能天线系统的基本理论和阵列天线的信号模型，然后主要 针对圆阵实值j s i c 估计算法和实值e s p r i t 算法进行研究，并对其进行了大量的 仿真及性能分析。在此基础之上，本文提出了几种减少计算量和复杂度的新算法， 圆阵快速删s i c 算法和改进波束空间m u s i c 算法，计算机模拟仿真结果证实它们 的有效性。最后，本文讨论了阵列天线性能对d o a 估计的影响，主要介绍了互耦 对d o a 估计及本文提出的快速算法的影响，从矩阵理论分析了互耦对d o a 估计产 生的影响，并提出了一种类似去相关的空间平滑的方法来修正互耦的影响，仿真 结果表明了此方法有一定的效果但是还不成熟，还要在以后的工作种进行深入的 研究。 本文的主要工作旨在分析几种适合实际引用的d o a 算法，所以有一定的工程 实用价值。 关键词：智能天线均匀圆阵波达方向估计相位模式激励 圆阵快速m o s i c 算法 a b s t r a c r s m a r t a n t e n n aa so n eo ft h ee s s e n t i a lt e c h n i q u eo ft h et h i r dg e n e r a t i o n c o m m u n i c a t i o nt a k e nm o l cs e r i o u s l y t h ei n t r o d u c t i 蚰o ft h es d m ac o n c e p ts m a r t a n t e n n ac a nb ea s p a c er e g i o nf i l t e r , a l s oc a l le n h a l l c e st h es y s t e mc a p a c i t y , a n d “洳c e s t h ed i s t u r b a n c e ，s ow i t ht h er e s e a r c ho nt h es m a r ta n t e n o ab e a ：o m em o r em a t u r e l y , t h i s t e c h n o l o g yw i l lo b t a i nag o o da p p l i c a t i o ni nt h ef a c t t h es m a r ta n t e n n at e c h n o l o g yi sav e r yc o m p l e xt e c h n o l o g y , m v o l v e sm a n y r e l a t e dd o m a i n s ，d o ae s t i m a t i o na l g o r i t h mi sv e r yi m p o r t a n tt ot h es m a r ta n t e n n a t e c h n o l o g y ，s oh er e s e a r c ho nd o aa l g o r i t h mb c c o r n eah o ts p o ti nr e c e n ty e a r s b e a = a u s et h et r a d i t i o n a lh i g hr e s o l u t i o nd o a a l g o r i t h ma r ea l lb a s e d0 1 1t h em a t r i x d e c o m p o s i t i o n , t h i sm e t h o dm e r i ti st h ee s t i m a t ea c c u r a t e ，t h es h o r t c o m i n gi sb i g c o m p l e xc o m p u t a t i o na n dt h eu s a b i l i t yi sw e a k t h e r e f o r e , s t u d ys e v e r a lk i n do fs m a l l c o m p u t a t i o n d o a a l g o r i t h m s b e c o m e t h e k e y p o i n t o f t h i s t h e s i s t h eb a s i ct h e o r yo fs m a r ta n t e n n as y s t e ma n ds i g m lp a t t e r no fa r r a ya n t e n n ai s i n t r o d u c e df i r s ti nt h et h e s i s t h e nt h et h e s i sm a i n l yf o c u s e so nt h eu n i t a r y - m u s i c a l g o r i t h mi nt h ec i r c u l a ra r r a y , a l s ow i t hd e t a i ls i m u l a t i o na n dp e r f o r m a n c ea n a l y s i s i n t h i sf o u n d a t i o nt h i st h e s i sb r i n gs e v e r a lk i n d so fn 哪s m a l lc o m p u t a t i o na l g o r i t h m s ： u c a - f a s t - m u s i ca l g o r i t h ma n db e a ms p a c em u s i ca l g o r i t h m t w on e wa l g o r i t h m s w i t hl e s sc o m p u t a t i o na n dc o m p l e x i t y c o m p u t e rs i m u l a t i o nr e s u l t sc o n f i i mt h e i r v a l i d i t y l a s t , w ed i s c u s s e dt h ei n f l u e n c ec a u s e db yt h ea r r a ya n t e n n ap e r f o r m a n c e ， m i a n l yd i s c u s s e dt h ei n f l u e n c et ot h ed o aa l g o r i t h m ，f r o mt h em a t r i xt h e o r e t i c a lw e a n a l y s i st h ei n f l u e n c et ot h ed o aa l g o r i t h mc a u s e db yt h ea r r a yc o u p l i n g , a n db r i n ga s p a t i a ls m o o t h i n gt e c h n o l o g yt or e d u c et h ei n f l u e n c e ，t h es i m u l a t i o nr e s u l ti n d i c a t et h i s m e t h o dh a st h ec e r t a i ne f f e c tb u tn o tm a t u r e ，w i l lh a v et op l a nad e e pr e s e a r c hi nt h e f u t u r e t h et o p i cp r o b e di nt h i st h e s i si sh i g h l ya p p l i c a b l ea n di si n s t r u c t i v ef o rf u r t h e r t h e o r e t i c a lr e s e a r c hi nt h i sf i e l d k e y w o r d ：s m a r ta n t e n n ad o au c ap h a s em o d ee x c i t a t i o n u c a f a s tm u s i c a l g o r i t h m 创新性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容之外，论 文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技 大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一起工作的同志对本研 究所作的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：性 关于论文使用授权的说明 本文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) 本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书。 本人签名： 导师签名： 日期：汐彤i 功 堑蕉纽日期：加，：2 3 第一章绪论 第一章绪论 1 1 研究背景 移动通信作为未来个人通信的主要手段，在未来的通信业务中占据越来越重 要的地位。随着移动通信用户数量的增长和人们对通信质量的要求的不断提高， 要求移动通信网络在大容量下仍够提供优质的通信质量。而与此要求相对，移动 通信中主要存在两大问题：随着移动用户的增多，频谱资源日渐匮乏。第二由于 新到传输条件恶劣，所需信号在到达接收端前会经历衰减，衰落和时延扩展另外 还有来自其他用户的干扰，极大限制了系统通信质量的提高。 这两大问题是移动通信中发展的主要矛盾，解决这些矛盾的一条主要途径就 是开发智能天线“1 。智能天线在一个阵列中使用一套固定的阵元，是无线系统的一 项新技术。智能天线采用空分多址( s d m a ) 方式，利用在信号传播方向上的差别， 将同频率、同时隙的用户信号区分开来，它的基础是用户的空间特征。将智能天 线和其它多址技术相结合，可以最大限度地利用有限的频谱资源。 智能天线技术就是在这种背景下被引入到移动通信中来的。理论研究和实测 数据表明：有用信号，干扰信号，多径信号往往具有不同的波达方向角，利用这 种空域结构，我们可以增加信号处理的自由度，从而提高系统容量，并且能够更 加有效的对抗干扰和多径。无线通信系统中的基站应用的智能天线技术正是充分 利用了信号的空域信息，它能够有效地扩充系统容量，大幅度提高系统通信质量。 智能天线应用广泛，在无线通信中采用智能天线系统可以给我们带来如下好 处： 可以缓和无线通信中多径衰落的冲击； 在基站中采用智能天线系统可以延长手机电池的使用； 可以增加基站的覆盖距离； 可以增加系统容量； 智能天线技术已经被公认为第三代移动通信系统中的一项关键技术，并越来 越受到人们的重视，在提交国际电信联盟i t u 的所有3 g r t t 标准中，几乎都附有 一条：如果有可能，本建议将采用智能天线技术。可以预见，智能天线在未来通 信体制中占据非常重要的位置 智能天线涉及到天线技术、无线电传播技术、信号检测与处理等多学科的背 景知识。智能天线技术最重要的部分在于基带处理部分乜3 町“1 5 m 3 。其中主要涉及 智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 波达方向( d o a ) 估计、多用户信号辨识和自适应波束形成等技术，属于移动通信 中的高技术领域，其核心问题属于信号处理的范畴。其中波达方向估计算法是很 重要的一部分，因为它的计算量的大小直接影响了实现它的硬件电路的复杂性， 它也是智能天线阵列处理的核心部分，而且无论是在上行问题还是下行问题中， 用户信号的e o a 估计都是智能天线研究的一个重要方向。因此，波达方向估计算 法精度越高对于智能天线系统的性能提高就越明显，所以本文中我们讨论的重心 放在智能天线d o a 估计算法上。均匀圆环阵是移动通信中最常用的阵列形状，所 以通过对均匀圆环阵的各种算法进行性能分析和比较，开发最合适、最有效的算 法就成为本文重点。 1 2 国内外发展现状 由于智能天线技术的优越性能使之成为未来移动通信的发展的主要方向之 一，在全球范围内都得到了广泛的研究。美国，日本和欧洲等国都非常重视未来 移动通信中智能天线的作用，已经开展了大量的理论分析和研究。 1 、欧洲 欧洲通信委员会( c e c ) 在r a c e ( r e s e a r c hi n t oa d v a n c e dc o m m u n i c a t i o ni n e u r o p ) 计划中实施了智能天线技术第一阶段的研究，由德国、丹麦和西班牙合作 完成，该项目组在d e c t 基站的基础上构造智能天线试验模型，于1 9 9 5 年初开始 现场试验。天线由8 个阵元组成，射频工作频率为1 8 9 g h z ，阵元间距可调，阵元 分布主要有直线性、圆环形和平面性。系统评估了识别信号到达方向的多用户信 号识别分类方法( 姗s i c ) ，采用的自适应算法有归一化最小均方算法( n l m s ) 和 递归最小平方算法。 试验证明了智能天线系统的功能，在2 个用户4 个空间信道( 包括上下行信 道) 情况下，试验系统误比特率( b e r ) 优于1 0 。3 。现场试验结果表明，圆形和平 面型天线适合室内通信环境，直线形适合市区。 欧洲通信委员会准备在a c t s ( a d v a n c e dc o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g i e sa n d s e r v i c e ) 计划中继续进行智能天线第二阶段研究，具体问题集中于以下几个方面： 最优波束形成算法、系统协议研究及系统性能评估、多用户检测与智能天线结合、 时空信道估计及微蜂窝优化与现场试验。 2 、日本 在日本，a t r 光电通信研究所研究了基于波束空间处理的多波束智能天线。天 线阵元布局为半波长的1 6 阵元平面方阵，射频工作频率是1 5 4 5 g h z 。利用快速傅 立叶变换处理，形成正交波束后，分别采用横模算法或最大比值合并( 掀c ) 算法。 第一章绪论 3 数字信号处理部分由1 0 片现场可编程门阵歹| j 完成。理论分析及实验证明，使用豫c 算法可以提高多波束天线在波束交叉部分的增益，不用判别用户信号到达的方向 及反馈控制机构等硬件跟踪装置即可在所形成的波束内选用最大电平接收信号。 a t r 研究人员提出了软件天线( s o f l 呵a r e a n t e n n a ) 概念：根据用户所处的环境的 不同，影响系统的主要因素( 如噪声、同信道干扰或符号见干扰) 的不同，利用 软件的方法在不同环境应用不同算法 3 、美国 美国对智能天线技术的研究处于领先地位，并且许多电信设备生产商纷纷推 出了自己的产品，其中最有名的是艾瑞通信公司( k r r a y c o m m ) ，它是一家拥有成 熟智能天线技术的通信公司，在这一领域拥有多项专利技术，居于世界领先水平， 艾瑞通信公司拥有丰富的自适应智能天线产品线，其中i n t e l l i c e l l 技术在通信 系统中的应用能够有效地改善信号质量和频谱利用率，使系统容量和覆盖范围增 加，提高数据传输速率，从而获得最佳的语音质量。i n t e l l i c e l l 处理器通过自适 应处理算法，形成可以加权参数，在幅度，相位和空间到达叫多个参数上进行每 秒数百次的调整，从而形成上行处理和下行波束形成。该技术已经在全球7 5 万 个基站系统上得到应用，这一技术支持各种第三代移动通信标准( i 婀一2 0 0 0 w d m ac d m a 2 0 0 0t d - s c d m a ) ，在容量、数据传输速率、覆盖范围以及服务质量上 都比传统的移动通信具有明显的优势。 4 、中国 我国也早已将研究智能天线技术列入国家8 6 3 3 1 7 通信技术主题研究中的个 人通信技术分项，在国内的一些大学和研究机构，如：清华大学、西安交通大学， 西安电子科技大学、电信科学技术研究院等相继开展了智能天线的理论研究。在 连续获得i t u 和3 g p p 通过的我国自主研发的t d - s c d m a 技术体制中，就广泛采用 了智能天线和软件无线电技术。中国邮电电信科学技术研究院信威公司研制的智 能天线采用8 阵元环形自适应阵列，工作于1 7 8 5 - 1 8 0 5 m h z ，采用时分双工方式， 收发l o m s ，接收机灵敏度最大可达9 d b 。 i 3 论文的主要工作和内容安排 虽然国内有许多大学和科研院所就智能天线技术作了大量的研究工作，取得 了一些成就。但是由于系统的复杂性所带来的开发难度，使得完全自适应的智能 天线系统到目前为止还是处于研究阶段，距离真正实用还有很多工作要做。所以 研究真正实用的完全自适应的智能天线是当前国防和无线通信所面临的重要课 题。 4智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 智能天线工作的核心在于研究基带处理算法，研究高分辨的d o a 估计算法是 其中的重要部分，具有重要意义。本文作者主要就智能天线中的i d a 估计算法作 重点研究。文中所有的算法研究均采用m a t l a b 6 5 进行仿真试验。 概括起来，本文的研究内容主要包括以下几个方面： 对无线通信中智能天线的体系结构进行分析，对圆阵阵列信号模型精确了解， 熟悉智能天线的基本原理，掌握圆阵i d a 估计的一般理论方法。 研究现有各种圆阵的算法，作性能比较，对典型的算法进行详尽的计算机仿 真。在圆阵阵列信号模型下，利用m a t l a b 6 5 编制仿真程序，得出结果并分析讨 论。研究了各算法的性能如计算复杂性、分辨率等。 全文分五章，各章的主要内容安排如下： 第一章简单介绍了智能天线的研究背景和国内外目前的研究动态，阐述了论 文选题的目的，并对本文的内容进行了安排和规划。 第二章介绍了智能天线系统的基本理论，论述了预多波束或波束切换 ( s w i t c h e db e a m ) 系统和自适应阵列( a d a p t i v ea r r a y ) 系统两种智能天线技术 的基本理论。然后给出了本文所采用的阵列天线的信号模型，其中包括了均匀直 线阵和均匀圆环阵两种情况。最后讨论了与智能天线相关的无线信道基本模型， 主要考虑了路径损耗、阴影效应以及时延扩展、角度扩展和多普勒频移引起的快 衰落。 第三章主要介绍了圆阵的各种流行的i d a 估计算法，构造各种波束转换矩阵 进行仿真，对它们的性能进行比较，得出结论，提出了圆阵酉m u s i c 算法，圆阵 实值e s p r i t 算法，这两种算法减少了计算量，提高了i d a 估计算法的实用性。 第四章介绍了圆阵快速酉m u s i c 算法，该算法无需计算矩阵分解，从根本上 解决了传统高分辨率算法应用于实际中的计算量问题，并提出了一种改进的波束 空间m u s i c 算法，改善了分辨的性能，经过仿真比较，可以看出改进算法的有效 性，计算机仿真结果证明了该算法。 第五章介绍了阵列天线性能对d o a 估计的影响，主要是互耦对d o a 估计的 影响，给出了一种去除互耦影响的方法，仿真结果表明了算法有一定的作用，但 还有很大的不足，在以后的研究中，还要在圆阵互耦祛除和算法效能方面做更多 更深入的研究。 第二章智能天线系统介绍 5 第二章智能天线系统介绍 2 1 智能天线基本原理 智能天线可以简单定义为：该系统能够利用多个天线阵元的组合进行信号处 理，自动调整发射和( 或) 接收方向图，以针对不同的信号环境达到最优性能。它 的基本工作原理是把具有相同极化特性、各向同性及增益相同的天线阵元，按一 定的方式排列，构成天线阵列。构成阵列的阵元可按任意方式排列，通常是按直 线等距、圆周等距或平面等距排列，其间距通常取工作波长的一半，并且取向相 同。 假设满足天线传输窄带条件，即某入射信号在各个线单元的响应输出只有相 位差异而没有幅度变化，这些相位差异由人射信号到达各天线所走路线的长度差 决定。若入射信号为平面波( 只有一个入射方向) ，则这些相位差由载波波长、入 射角度、天线位置分布唯一确定。一定的入射信号强度，不同入射角度的信号由 于相位差不同，合并后的输出信号强度也会不同。智能天线和固定天线的最大区 别是：不同的权值通常对应不同的方向图，我们可以通过改变权值来选择合适的方 向图。 阵列天线是智能天线技术的基础，智能天线是在它的基础上发展起来的。智 能天线是通过反馈控制来自动调整自身天线波束成形模式的自适应天线阵。智能 天线根据采用的天线方向图形状，可分为两类： 波束转换技术( s w i t c h e db e a mt e c h n o l o g y ) 和自适应空间数字处理技术 ( a d a p t i v es p a t i a ld i g i t a lp r o c e s s i n gt e c h n o l o g y ) 天线，或简称波束转换天 线和自适应天线。波束转换天线利用多个并行波束覆盖整个用户区，每个波束的 指向是固定的，波束宽度也随天线元数目而确定。当用户在小区中移动时，基站 在不同的相应波束中进行选择，使接收信号最强。因为用户信号并不一定在波束 中心，当用户位于波束边缘及干扰信号位于波束中央时，接收效果最差，所以波 束转换天线不能实现信号最佳接收，一般只用作接收天线。但是与自适应天线阵 列相比，波束转换天线具有结构简单、无须判定用户信号到达方向的优点。自适 应天线阵列一般采用4 1 6 天线阵元结构，阵元间距为半个波长。天线阵元分布 方式有直线型、圆环型和平面型。自适应天线阵列是智能天线的主要类型，可以 完成用户信号接收和发送。自适应天线阵列系统采用数字信号处理技术识别用户 信号到达方向，并在此方向形成天线主波束。 6 智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 1 波束转换天线 波束转换天线具有有限数目的、固定的、预定义的方向图( 如图2 2 所示) ， 通过阵列天线技术在同一信道中利用多个波束同时给多个用户发送不同的信号。 它从几个预定义的、固定波束中选择其一，检测信号强度，当移动台越过扇区时， 从一个波束切换到另一个波束。在特定的方向上提高灵敏度，从而提高通信容量 和质量。其原理如图2 1 所示。 为保证波束转换天线共享同一信道的各移动用户只接收到发给自己的信号而 不发生串话，要求基站天线阵产生多个波束来分别照射不同用户，特别地，在每 个波束中发送的信息不同而且要互不干扰。 每个波束的方向是固定的，并且其宽度随着天线阵元数而变化。对于移动用 户，基站选择不同的对应波束，使接收的信号强度最大。但用户信号未必在固定 波束中心，当使用者是在波束边缘，干扰信号在波束的中央，接收效果最差。因 此，与自适应天线阵相比较，波束转换天线不能实现最佳的信号接收。由于扇形 失真，波束转换天线增益在方位角上不均匀分布。但波束转换天线有结构简单和 不需要判断用户信号方向( d o a ) 的优势。主要用于模拟通信系统。 图2 1 波束切换系统结构示意图 第二章智能天线系统介绍 7 翘烩 嘲黟3 3 q o 图2 2 波束切换系统天线方向图 2 自适应天线 自适应天线技术通过自适应处理算法，利用数字信号处理技术识别用户信号 的d o a ，或者是主波束方向。根据不同空间用户信号传播方向，提供不同空间通道， 可有效克服系统干扰。使天线阵实时地产生定向波束准确的指向移动用户，从而 实现对各移动用户的自动跟踪和定位。它是一个由天线阵和实时自适应信号接收 处理器所组成的一个闭环反馈控制系统，它在接收时用反馈控制方法自动调整天 线阵的方向图，使它在干扰方向形成零陷，将干扰信号抵消，而且可以使有用信 号得到加强，从而达到抗干扰的目的。自适应天线阵的系统结构如图2 3 所示。 厂i 刁， 遥球 7 野 -呵觋i法广_ 图2 3白适应天线阵的系统结构示意图 在自适应天线系统中，权矢量可以自适应地调整使解调器对信号进行最佳 接收。在最优波束形成技术中，波速方向图的调整的智能控制是按一定的准则来 8 智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 进行的，准则选择的是否合理将决定天线阵暂态响应的速度和实现电路的复杂度， 它是自适应天线阵列处理的核心。常用的准则有：最小均方误差( 删s e ) 、最小二 乘( l s ) 准则、最大信干噪比准则( i i s i r ) 和最大似然准则( m l ) 。所有这些准则的 结果都可统一为维纳解，向m $ i r 准则结果靠拢。在这些准则的约束下得到合适的 权矢量m 。有时采用自适应抽头时延线天线阵，这样一来同时具有时域和空域处 理能力。对信号接收、均衡和测试很有帮助。对每一个接收天线加上若干抽头延 时线，然后送入自适应处理器，则可以对多径信号进行最佳接收，减少多径干扰 的影响，从而使基站的接收信号的信噪比得到很大程度的提高，降低了系统的误 码率。自适应天线主要用于数字通信系统，是智能天线的主要类型。是我们研究 的重点，本文以下所提到的智能天线均指的是自适应智能天线。 自适应天线系统方向图如图2 4 所示。自适应天线系统不用预先形成固定波 束，而是根据信号环境的改变实时调整波束方向，这显然要比波束切换系统的性 能要好，但是实现上的复杂度也相对较高。 9 0 0 0 6 1 2 乜一一一 、? 6 0 八 秦 、，一 滁 姆驯y 2 4 0 3 0 0 2 7 0 图2 4自适应阵列系统天线方向图 o 智能天线技术研究的核心是波束赋型的算法。从是否需要参考信号( 导频序 列或导频信道) 的角度来划分，这些算法可分为盲算法、半盲算法和非盲算法三 类。非盲算法是指须借助参考信号的算法。由于发送时的参考信号是预先知道的， 对接收到的参考信号进行处理可以确定出信道响应，再按一定准则( 如著名的迫 零准则) 确定各加权值，或者直接根据某一准则自适应地调整权值( 也即算法模 型的抽头系数) ，以使输出误差尽量减小或稳定在可预知的范围内。常用的准则有 第二章智能天线系统介绍 9 删s e ( 最小均方误差) 、u i s ( 最小均方) 和r l s ( 递归最小二乘) 等等；而自适应 调整则采取最优化方法，最常见的就是最大梯度下降法。盲算法则无须发送参考 信号或导频信号，而是充分利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关 的一些特征( 如恒包络、子空间、有限符号集、循环平稳等) 来调整权值以使输 出误差尽量小。常见的算法有常数模算法( c 姒) 、子空间算法、判决反馈算法等 等。常数模算法利用了调制信号具有恒定的包络这一特点，具体又分最小二乘c 姒 算法、解析c 姒算法、多目标l s c m a 算法等；子空间算法则将接收端包含有其 它用户干扰及信道噪声的混合空间划分为信号子空间和噪声予空间，对信号子空 间进行处理：判决反馈算法则由收端自己估计发送的信号，通过多次的迭代，使 智能天线输出向最优结果不断逼近。非盲算法相对盲算法而言，通常误差较小， 收敛速度也较快，但发送参考信号浪费了一定的系统带宽。为此，学者们又发展 了半盲算法，即先用非盲算法确定初始权值，再用盲算法进行跟踪和调整。这样 做一方面可综合二者的优点，一方面也是与实际的通信系统相一致的，因为通常 导频信息不是时时发送而是与对应的业务信道时分复用的。 2 2 智能天线技术概述 智能天线使用一系列低增益天线阵元，连接在合并网络上。图2 5 给出了一 个任意排列的天线元阵列。这里是入射到阵列上的平面波的方位角，一是仰角。 水平面用口- 石2 表示。 为简化天线阵列的分析我们作如下假设”。： 1 ) 阵元间距足够小，同一信号到达不同阵元时，信号的振幅保持不变。 2 ) 阵元间没有互耦合。 3 ) 所有入射场都可分解为一系列离散的平面波，即信号的数目有限。 4 ) 入射到阵列上的信号带宽小于载频 5 ) 各个天线源均为理想点源。 智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 图2 5 任意阵列天线结构示意图 对于来自p ，妒) 方向的入射平面波，入射到阵元m 和原点参考阵源的信号 分量间的相位差为： a 妒。一届d 。- ( 靠c o s c s i o + ) ，。s i n c s i n o + z ，s 日) ( 2 1 ) 其中p 纫z 是相位传播因子。a 表示波长，等于c ，其中c 是光速， 3 1 0 8 m s ，厂是载波频率，单位是h z ，a 妒。代表相位差，m 。表示第m 个 阵元与原点的距离。阵列天线的之间的相位差是信号空间特征主要信息。 一般说来，构成阵列的阵元可按任意方式排列；但通常阵元分布方式有直 线型、平面型、圆环型和立体型( 如图2 6 示) 。立体型天线阵列由于复杂程 度和校准难度以及部署难度较大，所以实用的场合较少。通常直线型和平面型 更容易实现基站的定向覆盖。而且，在基站选址的问题上也更加灵活，直线型 和平面型天线阵列可以很容易安置于高大建筑物的侧面，也可以安置于杆状建 筑物如电线杆上。而圆环型天线阵列更适于安置于铁塔或楼房顶部，这样更方 便提供全向覆盖。智能天线通常采用4 - 1 6 天线阵元结构，相邻阵元间距一般 取为接收信号中心频率波长的1 2 。阵元间距过大，将引起空间谱模糊；阵 元间距过小，阵元间信号相关度降低，因此阵元半波长间距通常是优选的。本 文中重点是直线阵与均匀圆环阵。下面给出两种形式的数学模型。在建立模型 中，我们用基带复包络来表示平面调制波。采用某一阵元点作为参考点，其他 点与参考点的相位差作为参数来建立数学模型。 ， 第二章智能天线系统介绍 1 1 图2 6 智能天线阵列的阵元组成方式 下面介绍两种常用阵列结构的向量分析表达形式： 1 均匀线阵( 1 i n e a re q u a l l ys p a c e d ，l e s ) 阵列结构： 对于均匀线性阵列而言，因为阵列是一维阵列，所以只能用来估计一维角。 设x 轴上有一均匀直线阵，共有n 个阵元，阵元间距为d ，如图2 7 所示。假设有 d 个已知载频为波长为a 的非相干窄带源s l ，8 2 , - - - , s d 入射，d o a 分别为 b ，如疗d 。 图2 7 s 均匀线阵分析模型 第f 个阵元接收到的信号为： 而o ) - 薹c i & ( f ) 甑p 【，等。一1 s 吼】+ k o ) ( 2 2 ) 其中( f ) 为第七个用户的基带信号，q 为第七个用户信号的幅度，厅。( f ) 为第f 个 阵元上的零均值白噪声( 并且各个阵元间的万。( f ) 统计独立) ，写成矩阵的形式为： r 灿 lj l 1 l 智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 x - c 彳s + n ( 2 - 3 ) 其中接收数据矩阵x = k o ) ，善：0 , - - - , ( f ) r ，t 表示矩阵的转置； c - d i a g c 1 ，c 2 ，c 。】；c l 表示第f 个信号源的幅度；阵列吼方向的导向矢量 a ) 一n ，e 捌，帆m ，p h o - 1 v - 鸱n r i - 1 , 2 , ，m ； ( 2 4 ) 包含所有b 值的一组导引向量彳- k ) ，4 ( 岛) ，4 ( ) 】称为阵列流形，称 s - 【墨，s ：，品】为入射信号矢量，其中，墨- p ；，( f ) ，墨：( f ) ，s ( o f ；加性白噪声 一p l n ，以2 ，r 这里可以看出阵列流形矩阵a 为一个v a n d e r m o n d e 矩阵，这 是均匀直线阵的特点，对智能天线的信号处理很有用。 2 均匀圆阵天线( u c a ) 的阵列结构 具有n 个阵元的均匀圆阵如图2 8 所示：其n 个阵元均匀分布在半径为d 的 圆上，选择圆心是接收天线阵的参考点，于是第n 个阵元的方位角就可以表示为 n 。加l ，r ( o 知) ，来波方向与z 轴的夹角作为俯仰角0 ，来波方向到x y 平 面的垂直投影与x 逆时针方向上的夹角作为信源的方位角中。那么入射方向( 0 ， 中) 的窄带平面波的阵列导向矢量可表示为： a ( o ，妒) - p 站。妒r o ) ，e 佑州- - r 1 ) ，e 弦c m ( # - r 一- 】( 2 - 5 ) 图2 8 均匀圆阵分析模型 其中 - 打咖佃) ：波数k 一2 石a ：a 为窄带信号的载波波长。在t 时刻均匀 圆环天线阵接收到了发自信源的d 个互不相关的窄带信号。这时天线阵元的响应 在阵元空间中可以表示为：x o ) - a s ( t ) + o ) ；其中s ( o 为接收天线参考点的接 收信号，a 为阵元空间的阵列流形矩阵。a 可表示为： a k p 。，九) 口( 如，九) ，口( 钆，九) 】；n ( t ) 为均值为0 的复高斯白噪声，其协方差矩 阵为盯i ( 口为噪声方差；i 为单位矩阵) 。这里可以看出均匀圆阵的阵列流形矩阵彳 不再是一个v a n d e r m o n d e 矩阵。 3 波束形成以及利用波束形成和d o 估计实现空分复用 当上行链路，即反向链路受限时，可以在基站接收机处使用智能天线提高整 第二章智能天线系统介绍 个系统的性能。在非平衡无线系统中，反向链路信号要比前向链路信号弱得多， 智能天线基站接收机在提高反向链路性能方面极具价值。对于平衡系统，覆盖距 离和容量的提高亦取决于下行链路性能的改善。c d m a 系统有很多与链路有关的参 数，咧a 系统的设计者依据这些参数来仔细平衡上下行链路的性能。如果只在c d 姒 系统上行链路采用智能天线，对上行信号进行空间分离，增加反向链路覆盖距离， 从而可以减少处于软切换状态下的用户数。由于只需更少的下行信道来支持软切 换，所以整个系统的容量就得到了提高。智能天线的真正价值在于它能同时提高 上下行链路的性能。提高下行链路性能的一种方法是在链路的用户端使用空间处 理，但由于受到尺寸空间、处理功率以及手机周围环境的动态特性的限制，当前 在用户端只能实现有限的空间处理。下行链路波束形成的目的是使用天线阵列形 成波束方向图，为期望接收用户提供良好信号质量的同时，尽量减少向其他方向 的干扰。 当利用下行链路波束形成提高容量，而不是增加覆盖距离时，必须对有效各向 同性辐射功率加以限制，这样在提高下行链路天线阵列某个方向上增益的同时， 使总发射功率相应地减少。下行链路波束形成最简单的方法就是使用和上行链路 智能天线接收机相同的方向图。无干扰情况下，提取空间特征为b ( t ) 的信号所要 求的最优权向量是w = a b ( t ) ，因此可以在接收空间和发射波束形成时使用相同的权 向量在时分双工( t d d ) 系统中采用这种方法尤其有效，因为上下行链路使用的信 道频率相同。在t d d 系统中，如果上下行链路发射时信道保持稳定，则适应于上行 链路的权值同样可以用来将信号发回给该用户。同时用于t d d 和f d d 系统下行链路 波束形成的另一种方法是，使用定向技术( d i r e c t i o nf i n d i n g ，d f ) 在接收机端确 定分量的波达方向( d o a ) 。如果存在一个很强的可以确定的直接路径，应为指向这 个用户的方向形成一个下行波束。如果使用宽带阵列或r a k e 接收机，则可利用波 达时间的信息帮助确定直接路径。如果没有确定的l o s ( l i n eo fs i g h t ) 路径，用 d o a 信息将一个宽带波束指向用户的大致方向。阵列技术通常都是基于多重信号分 类( m u l t i p l es i g n a lc l a s s i f i c a t i o n ，m u s i c ) 算法及其许多变型方法。如果强多 径分量的数目小于阵元数，通常可采用这种基于子空间的技术。分量间的相关程 度也是决定阵列辨识各条路径波达方向能力的重要因素。下行链路波束形成方案 可以分为三类在第一类方案中，下行链路波束方向图是与上行链路波束方向图 相匹配形成的。第二类方案通过识别一条或多条特定路径，形成一个或多个波束， 改善手机接收的信号质量。如果使用多波束提供路径分集，必须注意保证共信道 用户所受干扰不会实际上被阵列加强。第只类方案采用依赖手机反馈的方案，帮 助下行链路波束形成。 由于d o a 方法可以估计波达方向，所以智能天线系统应用d o a 技术来估计 多个移动用户的方位，然后利用这一方位信息分别对每一个用户方向进行上行波 1 4 智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 束形成，对应的用户方向的信号得到加强，其它用户方向的信号受到抑制，于是 就实现了上行信号的分离。同样可以利用用户方位信息分别对每一用户进行下行 波束形成，使波束主瓣指向相应用户，即实现了下行选择性发送。由于智能天线 系统能够实现基站和移动用户间的定向收发，所以基站可以在同一信道内和多个 位于不同位置的移动用户进行通信而不发生相互干扰。这就是所谓的空分多址技 术( s d m a ) 。 2 3 无线信道模型 无线通信信道的空间特性是决定智能天线系统性能至关重要的因素。本章给 出了一些空问信道模型，着重分析空间不同信道模型对智能天线系统的性能的影 响。 对智能天线系统进行分析时，重要的是了解阵列响应和多径信道间的关系。 无线系统中，信道中发射的信号与周围环境作用相当复杂，有大物体反射、电磁 波绕射和信号散射。这些复杂作用导致了接收机处多个信号分量，即多径 ( m u l t i p a t h ) 信号的产生。 早期经典模型针对窄带传输系统，只能提供接收信号的幅度电平分布和多普勒 频移的信息。这些模型是在无线蜂窝的早期、尚未实现宽带数字调制技术时提出 的。随着无线系统变得复杂，人们需要更为准确的模型，信道模型中便增加了延 迟扩展这样的概念。 图2 9 表明，多数情况下存在多径传播现象，而且传播路径随移动台或其周 围物体的运动而变化，甚至很小的物体以很慢的速度运动也会导致时变多径传播， 即产生时变信号。由于移动用户或周围物体的运动，接收信号会产生多普勒扩展， 图2 9 无线通信传播环境示意图 第二章 智能天线系统介绍 它表现为信号电平起伏变化，多普勒扩展越大，信号电平随时间的起伏就越大， 此外，每条传播路径达到基站的时间和角度各不相同，导致时延扩展和角度扩展。 除了多径快衰落外，由于大障碍物的遮挡，产生一种慢衰落，称为遮蔽。一般的， 慢衰落反映接收信号在较长时间内发生的慢变化，由于空间谱估计的实时性要求 很高，所以这里不予考虑；快衰落反映接收信号在短时间内发生的比较剧烈的变 化，这是我们要考虑的重点。本节对这种情况下对模型参数的影响作简要介绍。 1 时延扩展 当同一信号经过不同路径到达接收机时，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，若从基站发射一个脉冲信号，则移动台所接收的信 号中不但包含该脉冲，还包含它的各个迟延信号的脉冲。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。 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，将引起码 间干扰( i s i ) ，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时延扩展，或者，等效地说码元速率r 小于时延扩展的 倒数。时延扩展使得信道的幅频特性曲线呈梳状分布，在某些频率附近产生严重 的衰减，称为频率选择性衰落。从频域来看，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强相关的频率分量的最大频率间隔。相干 带宽与时延带宽成反比，是对信道频率选择性的度量。根据信号带宽与相干带宽 之间的关系可以把信道分为频率选择性信道和平衰落信道。 ( a ) 平衰落信道 。 如果信号带宽远小于相干带宽，或者对数字通信来说，信号的码元宽度远大 于多径造成的时延扩展时，由于信道在相干带宽以内的幅频相应变化相对平缓， 因此信道称为平衰落信道。这时各个多径信号是相干信号，并且可以认为不存在 码间干扰。 对于阵列天线而言，在单用户且没有多径是，阵列模型为： 工o ) 一a ( o 沁o ) + 万o ) ( 2 6 ) 其中x ( t ) 为阵列输出；s ( t ) 是用户信号；a ( 0 ) 为导向矢量，是d o a 的函数； n ( t ) 为阵列噪声。在多径情况下，上式变为： 工 x ( t ) 一罗。叩( 岛p o 一勺) + 以o ) ( 2 7 ) 其中l 为多径总数，q 为路径损耗，q 为多径时延。在平衰落信道中，由于 时延扩展远小于信号带宽的倒数，因此可以认为在间隔q 内信号包络不发生变化： s ( t f f ) s ( t ) e 。c 7 一 ( 2 8 ) 1 6 智能天线中几种圆阵d o a 估计算法及性能分析研究 这时： x ( f ) 一a s ( t ) + ，l o ) ( 2 9 ) 工 4 一e a ( o t ) a l e 。呐 ( 2 1 0 ) 7 = i 其中a 称为用户的“空域特征”，在多用