（电路与系统专业论文）智能天线自适应波束形成算法研究[电路与系统专业优秀论文].pdf

北京邮电大学硕士研究生学位论文 摘要 智能天线自适应波束形成算法研究 摘要 无线移动通信信道是一个多址多用户信道，而且存在多径衰落、时延扩展、 频率扩展等问题。目前，传统的解决方法包括：信道编码、均衡、分集等技术， 这些技术已经日益成熟，但是仍不能解决上述存在的问题。智能天线和空间滤波 为这些问题的解决带来了新的思路，被认为是无线通信技术的最后疆界。智能天 线技术的核心和关键是自适应波束形成算法。不同的自适应波束形成准则适用于 不同的信号与接收环境，它们的最优解都可以分解为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，且它们都收敛于最优维纳解。选用哪一种准则， 并不具有决定的意义。然而，选择哪一种自适应波束形成算法进行调整智能天线 的波束方向图却是非常重要的，因为这些算法决定了天线阵列暂态响应速度和实 现电路的复杂度。 本文首先介绍了智能天线的基本原理、组成和智能天线的四种自适应波束形 成准则：最大信噪比准则、最小均方误差准则、最小二乘准则和线性约束最小方 差准则，并在代价函数，最优权值，优缺点等方面给予了比较。其次详细的研究 讨论了智能天线技术中的四种自适应波束形成算法：最小均方算法，递归最小二 乘算法，最小二乘横模算法和线性约束最小方差算法。最小均方算法结构简单， 实现方便，性能具有鲁棒性，但收敛性能较大程度上取决于收步长因子和输入向 量相关矩阵特征值的扩散度。递归最小二乘算法比最小均方算法有更快的收敛速 度，并且具有更小的稳态误差，获得这个良好性能的代价是算法复杂度的增加。 最d x - 乘横模算法的收敛性和收敛速度都没有基于参考信号方法理想，但是它不 需要训练序列，利用调制信号本身的恒模特性进行自适应的波束形成。线性约束 最小方差算法通过线性约束把有用信号固定在天线主瓣上，然后调整天线的加权 向量，尽可能降低天线总的接收信号的功率或者方差，进而使得干扰信号最小化， 达到最优的目的。然后用m a t a l b 语言搭建了智能天线的仿真平台，仿真了各 个算法的性能学习曲线和幅值响应天线方向图，分析了各个算法的优缺点和适用 环境，并给出性能的比较曲线。 最后针对智能天线技术的实用化简单介绍了能够降低计算复杂度和提高系 统性能的智能天线的两级分组信号处理结构。 关键词：移动通信智能天线自适应波束形成算法 北京邮电人学硕士研究生学位论文 a b s t r a c t i 之e s e a r c ho fa d a p t i 、厂eb e a m f o r m i n ga l g o r 【t h m i ns m a r ta n t e n n a a b s t r a c t t h ec h a n n e lo fw i r e l e s sm o b i l ec o m m u n i c a t i o ni sam u l t i - a c c e s sa n d m u l t i - u s e rc h a n n e l ，a n di th a ss o m ep r o b l e m s ，s u c ha s ，m u l t i - p a t hf a d i n g ， t i m ed e l a ys p r e a d i n g ，f r e q u e n c ys p r e a d i n g a tp r e s e n t ，c o n v e n t i o n a l t e c h n o l o g i e sw h i c ha r eu s e dt os o l v et h e s ep r o b l e m si n c l u d ec h a n n e l c o d i n g ，e q u a l i z a t i o n ，d i v e r s i t ye t c ，a l t h o u g ht h e s e s o l u t i o n sb e c o m e m a t u r e ，t h e yc a n ts o l v et h e s ep r o b l e m sv e r yw e l l s m a r ta n t e n n aa n d s p a c ef i l t e r i n gh a v eb r o u g h tn e wi d e a st ot h es o l u t i o no fs o l v i n gt h e s e p r o b l e m s ，a n ds m a r ta n t e n n ai sc o n s i d e r e da st h el a s tb o r d e ro fw i r e l e s s c o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y t h ec o r eo fs m a r ta n t e n n at e c h n o l o g yi st h e 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 m d i f f e r e n ta d a p t i v eb e a m f o r m i n g c r i t e r i o n sa r eu s e df o rd i f f e r e n ts i g n a la n dc o n t e x t ，t h eo p t i m u mr e s u l t so f t h e s ed i f f e r e n tc r i t e r i o n sc a nb ed e c o m p o s e dt ot h ep r o d u c to ft h es a m e l i n e a rm a t r i xf i l t e ra n dt h ed i f f e r e n ts c a l a rp r o c e s s o r , a n da l lt h eo p t i m u m r e s u l t sc o n v e r g et ot h eo p t i m u mr e s u l t so fw i e n e r - h o p ee q u a t i o n s i t d o e sn o th a v e m e a n i n g o ft h ed e c i s i o nt os e l e c ts o m ea d a p t i v e b e a m f o r m i n gc r i t e r i o nf o ru s i n g ，h o w e v e r , c h o o s i n gw h i c hk i n d o f 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 m st oa d j u s t t h ed i r e c t i o n a lp a t t e mo f s m a r ta n t e n n ai sv e r yi m p o r t a n t ，b e c a u s et h e s ea l g o r i t h m sd e t e r m i n e t e m p o r a r i l yr e s p o n ds p e e da n dt h ec o m p l e x i t i e s o fc i r c u i to fs m a r t a n t e n n a f i r s t l yt h i sp a p e rh a si n t r o d u c e dt h eb a s i cc o n c e p t ，s t r u c t u r ea n df o u r k i n d so fa d a p t i v eb e a mf o r m i n gc r i t e r i o no ft h es m a r ta n t e n n a ，t h e ya r e t h em a x i m a ls i g n a lt on o i s ec r i t e r i o n ，t h em i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r c r i t e r i o n ，t h el e a s ts q u a r ec r i t e r i o na n dt h el i n e a rc o n s t r a i n tm i n i m u m v a r i a n c ec r i t e r i o n ，a n dm a k ec o m p a r i s o n sb e t w e e nt h e mo nc o s tf u n c t i o n ， t h eo p t i m u mr e s u l t ，a d v a n t a g ea n dd i s a d v a n t a g e ，e t c t h e nt h i sp a p e rd o f u r t h e ri n v e s t i g a t i o nf o u rk i n d so fa d a p t i v eb e a mf o r m i n ga l g o r i t h m so f s m a r ta n t e n n a ，t h e ya r et h el e a s tm e a ns q u a r ea l g o r i t h m ，t h er e c u r s i v e 北京邮电大学硕士研究生学位论文 a b s t r a c t l e a s ts q u a r ea l g o r i t h m ，t h el e a s ts q u a r ec o n s t a n tm o d u l ea l g o r i t h ma n dt h e l i n e a rc o n s t r a i n tm i n i m u mv a r i a n c e a l g o r i t h m l m sa l g o r i t h m h a s s i m p l i c i t yo fi m p l e m e n t a t i o na n d r o b u s tp e r f o r m a n c e ，b u ti t sc o n v e r g e n c e b e h a v i o rm a i n l ya f f e c t e db yt h es t e p s i z ep a r a m e t e ra n dt h ec o r r e l a t i o n m a t r i xo f t a p i n p u tv e c t o r r l sa l g o r i t h mh a sf a s t e rc o n v e r g e n c es p e e d a n ds m a l l e re x c e s sm e a ne r r o rt h a nl m s ，b u tr l sh a sm o r ec o m p l i c a t e d c o m p u t a t i o nt h a nl m sa l g o r i t h m a l t h o u g hl s c m aa l g o r i t h mh a s w o r s ec o n v e r g e n c ep e r f o r m a n c et h e nl m so rr l s ，l s - c m ad o e sn o t n e e dr e f e r e n c es i g n a la n dc a l lb ei m p l e m e n t e db yi t sc o n s t a n tm o d u l e i n h e r e n t l y l c m vi sc o n s t r a i n e dt op a s st h et a r g e ts i g n a lw i t hl i n e a r r e s p o n s e ，w h i l ea tt h es a m et i m em i n i m i z i n gt h et o t a lo u t p u tv a r i a n c eo r p o w e rb ya d j u s t i n gt h ew e i g h tv e c t o r t h i sp a p e rc o n s t r u c t st h ee m u l a t i o n p l a t f o r mo fs m a r ta n t e n n ab ym a t l a b ，e m u l a t e st h el e a r n i n gc u r v eo f p e r f o r m a n c ea b o u tt h e s ed i f f e r e n ta l g o r i t h m s ，d i s c u s s e st h ea d v a n t a g e a n dd i s a d v a n t a g e ，a p p l i c a b l ec o n t e x to ft h e s et h e m ，a n dg i v e st h ec o n t r a s t l e a r n i n gc u r v eo fp e r f o r m a n c eb e t w e e nt h e m a tl a s tt h ep a p e rs i m p l yi n t r o d u c e st h et w o s t a g es i g n a lp r o c e s s i n g s t r u c t u r eo fs m a r ta n t e n n aw h i c hc a ne a s i l ys o l v et h er e s t r i c t i o no f c a l c u l a t i o ni m p r o v et h ep e r f o r m a n c eo f s y s t e m k e yw o r d s ：m o b i l ec o m m u n i c a t i o n s m a r ta n t e n n a a d a p t i v e b e a m f o r m i n ga l g o r i t h m 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的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。尽我所知，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，也不包含为获得北京邮电大学或其他 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：姿超弓堑。 日期： 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即： 研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借 阅；学校可以公布学位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、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释：本学位论文属于保密在一年解密后适用本授权书。非保密论 文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。 本人签名：玉整a 璧日期：j ! 导师签名： 北京邮电人学硕士研究生学位论文第一章绪论 第一章绪论 1 1引言 近几十年来，无线通信经历了从模拟到数字，从固定到移动的重大变革。而 就移动通信而言，为了更有效地利用有限的无线频率资源，时分多址技术 ( t d m a ) 、频分多址技术( f d m a ) 、码分多址技术( c d m a ) 得到了广泛的应用， 并在此基础上建立了g s m 和c d m a 两大主要的移动通信网络。就技术而言， 现有的这三种多址技术已经得到了充分的应用，频谱的使用效率已经发挥到了极 限。空分多址技术( s d m a ) 侧突破了传统的三维思维模式，在传统的三维技术 的基础上，在第四维空间上极大的拓宽了频谱的使用方式，使得移动用户仅仅由 于空间位置的不同而复用同一个传统的物理信道成为可能，并将移动通信技术引 入了一个更为崭新的领域，而实现它的核心则是智能天线技术。 智能天线技术是近3 0 年中最先进的无线技术之一，它利用基带( 也可以是 频带) 数字信号处理技术产生空间定向波束，使天线主波束即最大增益点对准用 户信号到达方向，旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向，从而给有用信号带来最大 增益，有效地减少多径效应所带来的影响，同时达到对干扰信号删除和抑制的目 的。 1 2智能天线的研究历史 智能天线技术的研究可追溯到2 0 世纪5 0 年代后期h o w e l l s 发明中频( 珉 i n t e r m e d i a t ef r e q u e n c y ) 旁瓣消除器( s i d e l o b ec a n c e u c r ) 。在i e e e 天线与传播汇 刊( i e e et r a n s a c t i o no na n t e n n aa n dp r o p a g a t i o n ) 1 9 7 6 年专辑发表的一篇论文中， h o w e l l s 介绍了他对通用电气公司和s y r a c u s e 大学研究公司智能天线早期工作的 个人意见和评论。根据这份历史性报告，h o w e l l s 早在1 9 5 7 年就已经开发出能够 自动使人为干扰影响降为零的旁瓣消除器。该旁瓣消除器使用一个基本( 高增益) 天线和一个非定向参考( 低增益) 天线，并由此组成具有一个自由度的双天线阵， 该天线阵能够在组合天线模式旁瓣区域内的任何地方控制极端微弱的信号。特别 地，一个特别微弱信号被放在人为干扰方向上，且仅有主瓣的某一微小扰动。其 后，h o w e l l s ( 1 9 6 5 ) 获得旁瓣消除器专利。 智能天线的第二个主要贡献是由a p p l e h a u m 在1 9 6 6 年做出的。在一份权威 报告中，他推导了带有各种环路作为阵元的管理智能阵列天线运行的控制定律 第1 页 北京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论 ( a p p l e b a u m ，1 9 6 6 ) 。由a p p l e h a u m 推导出的算法以任意噪声环境下使天线阵输出 信噪比( s n r , s i g n a lt on o i s er a t i o ) 最大化为基础。 智能天线中加权调整的另一个算法是w i d r o w 与其斯坦福大学合作者在 1 9 6 7 年独立提出的。他们将其理论建立在简单而有效的最小均方算法( l m s ， l e a s tm e a ns q u a r e ) 基础上。w i d r o w 等1 9 6 7 年的论文不仅是有关智能天线公开发 表的文献中的首篇出版物，而且也被认为是该领域的另一经典之作。 值得一提的是，智能天线的最大s n r 算法( 被a p p l e h a u m 采用) 与l m s 算法 ( 被w i d r o w 及其合作者使用) 是相当类似的。二者都通过自动检测天线阵元信 号之间的自相关阵推导出智能天线中权值自适应调整的控制定律。的确，对于平 稳输入，它们都收敛于最佳维纳解( g a b r i e l ，1 9 7 6 ) 。 c a p o n ( 1 9 6 9 ) 提出了求解智能天线自适应波束形成问题的各种方法，他认为 延迟和( d e l a y - a n d s u m ) 波束形成器性能差是由于它沿感兴趣方向的响应不仅取 决于入射目标信号的功率，而且取决于从其它干扰源接收到的不想要的成分。为 了克服这种限制，c a p o n 提出一种新的波束形成器，此方法使用一些( 不是全部) 自由度在期望观测方向上形成一个波束，同时利用剩余的自由度在干扰信号方向 形成零陷。此方法使输出功率最小，达到使非期望干扰的贡献最小的目的，同时 增益在观测方向保持为常数，通常为l ，得到一个具有最小方差无失真响应 ( m v d r , m i n i m u mv a r i a n c ed i s t o r t i o n l e s sr e s p o n s e ) 的自适应波束形成器。 1 9 8 3 年m c w h i r t e r 提出一种用于最小二乘估计的一种简化形式的 g e n t l e m a - k u n g ( 脉动) 阵列。由此得到的滤波结构称为m c w h i r t e r ( 脉动) 阵列，它 特别适合于自适应波束形成应用。 最近十几年来，各国及各大公司均投入大量人力、物力进行移动通信智能天 线算法研究和系统研制开发工作。1 9 9 0 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。其中包括斯坦 福的w s l ( w i r e l e s ss y s t e m sl a b ) 对自适应调制、自适应空间编码、分集等方向的 研究；s w a l e s 等和l i b e r t y 等以及其他人对采用智能天线后蜂窝通信系统性能改 善的研究；e r t e l 等综述了关于智能天线通信系统信道模型的研究；在a g e e 提出 的恒模算法的基础上，r o n g 等提出了适于c d m a 体制的多目标解扩重扩最小二 乘恒模算法；t a n a k 等研究了智能天线与r a k e 结合的处理办法。同时，各国及 各通信公司积极研制移动通信智能天线系统，目前各国正在研究的3 g 、4 g 系统 在物理层面主要采用的关键技术中，都不约而同的考虑了智能天线技术。 1 3智能天线的技术优势嘲 智能天线技术拥有以下的优势： 第2 页 北京邮电人学硕士研究生学位论文 第一章绪论 抗衰落，减少多径效应 众所周知，移动通信的传播环境十分恶劣。电波传播经过由反射、折射及散 射的多种途径到达接收端，随着移动台移动及环境变化，信号瞬时值及延迟失真 的变化非常迅速，且不规则，造成信号多径衰落。采用智能天线控制接收方向， 天线自适应地在用户方向形成波束，并对接收到的信号进行自适应加权处理，使 有用接受信号的增益最大，经过延迟波方向的增益最小，减小信号衰落的影响。 抗干扰 利用智能天线，借助有用信号和干扰信号在入射角度上的差异，选择恰当的 合并权值，形成正确的天线接收模式，即将主瓣对准有用信号，零陷和低增益副 瓣对准主要的干扰信号，从而可更有效地抑制干扰。降低干扰可以带来提高通信 质量，降低掉话率等好处。同时还可以使蜂窝小区频率复用更为紧密。更大比例 地降低频率复用因子。如利用了自适应阵列天线的个人手持式电话系统( p h s ， p e r s o n a lh a n d p h o n es y s t e m ) 和无线本地环路( w l l ，w i r e l e s sl o c a ll o o p ) 系统频 率复用因子甚至可以小于l 。 增加系统容量 智能天线技术的另外一个好处是增加系统的容量，由于智能天线波束变窄， 提高了天线的增益及载干比( c i ) 指标，减少了移动通信系统的同频干扰，降 低了频率复用系数，提高了频谱利用效率。使用智能天线后，无须增加新的基站 就可改善系统覆盖质量，扩大系统容量，增强现有移动通信网络基础设施的性能。 采用智能天线是解决稠密市区容量难题既经济又高效的方案，可在不影响甚至提 高通话质量的情况下，大幅度提高基站容量。 增加基站的覆盖面积 采用智能天线的基站由于改进了系统的c i 和s i n r 指标，同时对单个或某 组用户的覆盖定向增强，可以大大提高蜂窝小区的覆盖面积，并使基站之间的距 离可以更远。在一定的覆盖范围内，采用智能天线以后，基站的数量将会减少很 多，从而可以大大减少电信运营商的投资成本和运营成本，而对设备制造商来说， 其产品的竞争力也会大大增强。 提高频谱利用效率 采用智能天线以后大幅度地提高频谱效率。以a r r a y c o m m 公司的智能天线 技术i n t e l l ic e l l 为例，采用自适应阵列天线之后的无线系统，频率效率有很大提 高。如采用了i n t e l l ic e l l 的g s m 系统，其频谱效率可达1 1 b i t s s e c h z s q k m ，而 采用了i n t e l l i c e l l 的c d m a 系统则可以达到1 2 b i t s s e e h z s q k m 。 实现移动台定位 采用智能天线的基站可以获得接收信号的空间特征矩阵，由此获得信号的功 第3 页 北京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论 率估值和波达方向( d o a ，d i r e c t i o no f a r r i v a lo 由于目前蜂窝移动通信系统只能 确定移动台所处的小区，因此移动台定位的实现可以使许多与位置有关的新业务 得以方便地推出，而发展新的业务是目前移动运营商提升自身竞争力的必然手 段。 1 4本文的工作及内容安排 智能天线技术在移动通信中起到了越来越重要得作用，已经成为移动通信系 统关键技术之一。本文首先介绍了智能天线的基本概况和技术优势；然后描述了 智能天线工作的基本原理；总结了智能天线的自适应算法性能的评判准则；最后 详尽的描述了经典的自适应算法，用m a t l a b 语言搭建了智能天线的仿真平台， 给出了相应算法的仿真曲线和横向比较曲线，并指出各算法的优缺点、适用范围 和后续研究的前景和方向。本文各章内容安排如下： 第二章对智能天线技术进行了概述：描述了智能天线的基本原理，包括天线 的阵列因子和自适应波束形成；简单介绍了预多波束智能天线和完全自适应智能 天线系统，分析了各自的优缺点和实现复杂度； 第三章详细描述和推导了四种常用的智能天线自适应波束形成准则，它们 是：最大信噪比准则、最小均方误差准则、最小二乘准则和线性约束最小方差准 则。最后从代价函数、最优权值和各准则的优缺点方面做了总结比较。 第四章详细的推导了最小均方算法、递归最d x - 乘算法、最小二乘横模算法 和线性约束最小方差算法：最小均方算法是由最小均方误差准则和最陡下降法发 展而来的，它实现简单，计算量较小，得到了广泛的应用，但是它的性能主要取 决于步长因子和输入向量相关矩阵的特征值的分散度；递归最小二乘法是基于最 小二乘准则的，它比最小均方算法有更快的收敛速度，同时也拥有更高的计算复 杂度；最小二乘横模算法的收敛性和收敛速度比基于参考信号的算法( 如最小均 方算法) 差，但是它不需要训练序列，利用调制信号本身的恒模特性进行自适应 的波束形成，在通信系统中尤其c d m a 系统中得到了广泛的应用；线性约束最 小方差算法通过线性约束把有用信号固定在天线主瓣上，然后调整天线的加权向 量，尽可能降低天线总的接收信号的功率或者方差，进而使得干扰信号最小化， 达到最优的目的。然后分析了各个算法本身存在的优缺点和适用环境，参考了相 应改进算法的文献资料，指出了进一步改进的方向。本章用m a t l a b 语言搭建 了智能天线的仿真平台：给出了不同的步长因子和输入向量相关矩阵特征值下最 小均方算法和递归最小二乘算法的学习曲线；给出了一定条件下的最小均方算法 和递归最小二乘算法的比较学习曲线和幅值响应天线方向图；给出了g o d a r d 横 第4 页 北京邮电人学硕士研究生学位论文 第一章绪论 模算法和静态、动态最d - 乘横模算法的幅值响应天线方向图；给出了线性约束 最小方差算法的学习曲线，并给出了线性约束最小方差法和基于参考信号方法的 比较幅值响应天线方向图。最后简单介绍了能够在很大程度上降低计算复杂度和 计算时间的智能天线的两级分组信号处理结构。 第五章对本文所作的工作进行了总结，并对未完的工作提出了几点建议。 第5 页 北京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章智能天线概述 2 1引言 第二章智能天线概述 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 一定的方向性，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 且无法预知的，早期的基站采用全向天线，不仅能量利用率不高，而且造成相互 影响，因为一个用户的信号对其他用户相当于干扰。这就提出了智能天线的问题： 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，还希望可以控制波束的形状，使波束的零点指向干扰 电波的来波方向，对消掉干扰。 采用智能天线易于控制波束的指向：即在空间分开布置一系列的阵元，并将 各阵元接收到的信号作加权组合。这类似于有限冲激响应( f i r ，f i n i t ei m p u l s e r e s p o n s e ) 滤波器通过延迟线将不同时间的采样值加权组合，改变f i r 滤波器的 权值，可使频率特性变化。而改变智能天线阵列的权值，可使波束形状随之变化。 与f i r 滤波器的时域处理相对比，智能天线阵列的空域处理有类似的对偶关 系：f i r 是在时域对时间信号作离散采样，而智能天线阵列则相当于在空域对空 间信号作离散采样。因此，和f i r 滤波器一样，智能天线阵列处理也可对信号作 一系列的运算，如滤波，分离和参数估计等。与f i r 滤波器不同的是，智能天线 阵列所研究和处理的对象是空间信号。 智能天线使用一系列低增益天线阵元( e l e m e n t ) ，连接在合并网络上。为简化 智能天线阵列的分析，我们在本文中做如下假设： 阵元间距足够小，不同阵元接收到的信号幅值相同 阵元间没有耦合 所有入射场都可以分解为一系列离散的平面波，即信号的数目有限 入射到阵列上的信号带宽小于载频，即为窄带信号 2 2智能天线基本原理 第6 页 北京邮电大学硕上研究生学位论文第二章智能天线概述 智能天线实际上是一种自动调节天线方向图的空间滤波器，它是由一个个单 元天线按照一定规律组成的单元天线阵，和对信息进行实时自适应处理的自适应 处理器组成，其基本原理框图如图2 1 所示。 智能天线的基本原理是对传统天线阵的每一个阵元赋以可调整的权，并且每 一阵元的权系数能够依据自适应算法自适应地做出调整，使得天线阵输出满足某 一种准则，从而调整和优化天线的方向图。智能天线有两个最重要的性质： ( 1 ) 智能天线对干扰信号的响应取决于干扰信号的强度，干扰信号越强， 自适应调节后的方向图在干扰信号方向上的“零点一就越深。 ( 2 ) m 元智能天线阵有m 1 个自由度，其中一个自由度用于使方向图最大 值对准需要信号的方向，其余的m 2 自由度则用来在m 2 个干扰信号方向上形 成“零点 。如果干扰信号个数超过m 2 个，智能天线将无法在各个干扰方向 上形成“零点，而是自适应地调节方向图使干扰信号功率在输出中最小。为使 智能天线系统正常工作，必须选择合适的一组加权值，这就必须要有一定的控制 规律和算法。 图2 1 智能天线阵基本原理图 2 2 1天线阵列因子 智能天线的结构形式是多种多样的，最基本的形式是线性阵，它是指多个辐 射元的中心在一条直线上的阵列天线，元间距可以是相等的，也可以是不等的。 当天线的辐射元的中心排列在一个面上时，则称它为面阵，面阵周围所形成的轮 廓形状，可以是矩形面阵，也可以是圆形面阵。在飞机或导弹等飞行器非平面的 表面上安装天线阵的辐射元，则构成共面形阵列天线，它是三维的立体阵。 天线阵的辐射特性决定于阵列单元数目、分布形式、单元间距、激励幅度和 相位，控制这五个因素可以改变辐射场的特征。描绘天线辐射特性随着空间方向 坐标变化关系的图形叫做辐射方向图，如图2 2 所示。 第7 页 丫丫i丫 似砼m 州圳 北京邮电人学硕士研究生学位论文第二章智能天线概述 憎 图2 2 辐射方向图 现以均匀直线阵为例加以说明天线阵列因子，“均匀 一词在这里有三个含 义： 相邻辐射元之间距离相等 所有辐射元的激励幅度相同 相邻辐射元的激励相位恒定，也就是说各个辐射元是按等步相位规律激 励的 对于一个排列一条直线上，间距为d ，阵元数为n 的阵列，如图2 3 所示。 其阵列因子为： 口( 9 ) = 4e x p j n ( k d c o so - b ) e q u a t i o ns e c t i o n2 ( 2 1 ) 式中：4 表示阵元n 激励电流或电压的幅值：b 表示相邻两阵元间的初始 相位差，且为常数。为便于讨论，假设所有信号具有相同的幅度。当信源是远场 信源，且所有入射能量是从各个天线阵元抽取时，这种假设通常是合理的。即取 所有的4 l = i ，由此可见，当 k d e o s g b = 2 历万 ( 2 2 ) 时，所有的入射波都是同相相加的，故远区场方向图为最大。这个最大值的 位置由上式确定，即 p = r r c c a ) s ( 警) ( 2 3 ) 其中：数值m 表示方向图最大值可能出现的数目。如果方向图中出现了两 个以上的最大值，则必然引起能量的分散，这是为设计所不容许的。把主方向图 以外的其他最大值或波束称为栅瓣。消除栅瓣的一般方法是正确选择间距值d ， 第8 页 北京邮电大学硕七研究生学位论文 第二章智能天线概述 而使栅瓣出现在“不可见区域 内。对均匀线阵而言， ( 0 秒 万) ，此外的区域为不可见区域。 当m = o 时，第一个主最大值出现的位置为 岛= a r c 州等) 可见区域中口的范围为 ( 2 4 ) 在元间距d 确定的条件下，主波束的位置主要由相邻相位差b 确定。如b 是随时间作一定范围内的周期性变化，则主波束位置( 指向) 也将随之而改变。当 m = l 时，在方向图中除主波束m = 0 以外，还将出现两个最大值，即栅瓣。这 些栅瓣的位置为最，且由下式确定： k d t o s s , 一6 = 2 万 ( 2 5 ) 如果要使q 出现在不可见区域( q 万) 则抑制条件为： c o s o , 一1 ( 2 6 ) 同时还必须保证主最大值出现在可见区域内，于是c o s q 应满足下式，即： c o s q = c o s 岛卜d ( 2 7 ) 由此得到抑制栅瓣的条件为： o o l 号。1 ( 2 8 ) 考虑在实际情况中有意义的情况，得到抑制栅瓣的元间距最大条件： 要 盲算法则无需发送端传送已知的导频信号，判决反馈( d e c i s i o nf e e d b a c k ) 是一类盲算法，接收端自己估计发送的信号并以此为参考信号进行上述处理，但 需注意的是应确保判决信号与实际传送的信号间有较小差错。盲算法一般利用调 制信号本身固有的、与具体承载的信息比特无关的一些特征，如恒模算法( c m ) 、 子空间( s u b s p a c e ) 、有限符号集( f i n i t e a l p h a b e t ) 、循环平稳( c y c l e - s t a t i o n a r y ) 等， 并调整权值以使输出满足这种特性，常见的是各种基于梯度的使用不同约束量的 算法。 将非盲算法和盲算法两者结合，目前提出一类半盲算法，即先用非盲算 法确定始权值，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，因为通常导频符号不会时时发送而是与 第1 0 页 北京邮电人学硕士研究生学位论文 第二章智能天线概述 对应的业务信道时分复用的。 空间参考算法需要估计来波的d o a ，得到来波的d o a 信息后，其自适应算 法一般采用线性约束最小方差( l c m v , l i n e a rc o n s t r a i n tm i n i m u mv a r i a n c e ) 准 则来调整相应权值，使得主波束对准信号，零点对准干扰。 d o a 的估计也是智能天线研究的一个热点，d o a 估计通常与系统的多址方 式无关，它最早是应用于雷达和声纳系统，后来文献 3 4 等讨论了在移动 通信中应用d o a 估计算法的可能性，根据文献资料，可将d o a 估计算法分为 下面四类：传统算法、基于子空间算法、最大似然算法和综合算法。传统算法通 常是基于经典的波束赋形技术；基于子空间的d o a 算法能够提供较高精度次优 解，它利用的是阵列接收信号的特征结构特性，这种算法包括m u s i c ( m u l t i p l e s i g n a lc l a s s i f i c a t i o n ) 、e s p r i t ( e s t i m a t i o no fs i g n a l p a r a m e t e r sv i ar o t a t i o n i n v a r i a n c 宅t e c h n i q u e ) 、最小范数法等；最大似然算法是一种最优解，它在较小信 噪比下仍有较好的性能，但是计算复杂度通常较大；而综合算法是最有潜力应用 于c d m a 系统中的d o a 估计方法，它能够根据信号特征恢复技术来区分多址 接入用户，并且利用子空间法对它们的d o a 进行估计。本文并没有对d o a 估 计的算法进行详细的谈论，本文所探讨的算法，均假设已经知道了相应信号的到 达方向角。 本文的第三章主要讨论了几种自适应算法性能的评判准则，在第四章中着重 分析了两种经典的基于参考信号的非盲算法，一种盲自适应算法和一种已知 d o a 的空间参考算法，并做了性能分析和比较，然后给出了相应的仿真学习曲 线。 、 2 3智能天线分类b 1 智能天线能够在干扰方向未知的情况下，自动调整阵列中各个阵元的信号加 权值的大小，使阵列天线方向图的零点对准干扰，即使在干扰和信号同频率的情 况下，也能成功的抑制干扰。如果天线的阵元数增加，还可以增加零点数来同时 抑制不同方向上的几个干扰源。 智能天线按其实现方式，可以分为预多波束智能天线和完全自适应智能天 线。 预多波束智能天线 预多波束智能天线其结构如图2 4 所示，又称作波束切换智能天线，是指在 接收或发送端，预先设置了一组k 个不同入射角方向的窄波束，再根据判断出 的期望信号来波方向，并依据一定的性能度量准则，在预置的k 个窄波束中选取 一个最合适的波束，并及时切换至该波束上接收( 或发送) 期望信号。 第l l 页 北京邮电大学硕十研究生学位论文 第二章智能天线概述 在智能天线的实现中，天线的跟踪速度是一大难题，天线选择或切换的速度 与周期决定了天线系统对用户移动性或环境变化的跟踪能力。预多波束智能天线 由于不需要实时计算就可以得到波束，相对于运算复杂的自适应天线，跟踪速度 一般不成问题。预多波束智能天线对环境的快速变化、信道衰落的鲁棒性较强， 并且具有天线结构简单、工程易于实现等特点，该技术在工程中己经得到了应用。 但是应该看到，预多波束智能天线作为一种从普通天线到智能天线的过渡技 术( 可以看作是扇形天线和完全自适应智能天线间的一种技术) 存在着很多的不 足。在这种天线中，天线的方向图是有限的，即只能在预先设计好的几种窄波束 中选择，随着用户在小区中的移动，选择不同的波束，使接受或发射的信号最强。 显然这些窄波束的特性会影响甚至决定系统的最终性能，因为用户信号并不一定 在固定波束的中心处，当用户位于波束边缘，干扰信号位于波束中央时，接收效 果最差，所以预多波束智能天线不能实现信号最佳接收；并且，预多波束智能天 线只能在波束空间实现对实际信号传播环境的有限匹配，故无法有效对抗时延扩 展和滤除干扰，也无法充分利用角度分集，与完全自适应智能天线相比会有明显 的性能损失，不能满足移动通信的要求。 图2 4 预多波束智能天线结构 完全自适应智能天线 完全自适应智能天线其结构如图2 5 所示是指在接收或者发送端利用一组 ( m 个) 阵列，通过自适应调整加权值，达到形成若干个自适应波束，同时自动跟 踪若干个用户的目的。完全自适应就是指天线阵列接收到的信号，经过自适应算 法的处理，能够按照某一确定的准则调整天线阵列的权值，从而在期望的信号方 向形成高的接收或者发射增益，在干扰信号方向形成“零陷 或低的发射增益， 并且随着用户的移动和信道的变化，能够自动调整天线阵列的权值，使高增益波 束始终对准期望信号。 第i 2 页 北京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章智能天线概述 完全自适应智能天线的核心在于自适应算法的研究，当用户数目较大时，特 别是在时变多径衰落信道条件下，其实现有相当的难度。由于现有的一些自适应 算法存在着计算量大、收敛速度慢、实现复杂等缺陷，使得目前完全自适应智能 天线的应用进展比较缓慢。但是与预多波束智能天线相比，完全自适应智能天线 有更加优良的性能，是智能天线技术的研究重点和未来的发展的方向。 本文以后章节将主要将研究完全自适应智能天线，没有特别说明，在本文中 智能天线都是指完全自适应智能天线。 辫勉磋缓荔j 彤礞穆 lr c 懈f 垒缎燃帚卜园 锄薪1 1i 。蓬 l 嗍褒疆燧蟹旧 薛。黪j攒 p | f 戮嚣 赣l i l 绍胃 ； 蒸。j 一0 鞴 i 州熏簿舅纂舒旧 吼 糕薹 乒， 簇盔弱：= ：麓 图2 5 完全自适应智能天线结构 2 4本章小结 本章对智能天线技术进行了概述：首