（电磁场与微波技术专业论文）移动通信中的智能天线技术.pdf

摘要 发、 僻对目前第二代移动通讯系统中存在的一些问题，主要是系统容量和通信质量 的问题，以及第三代移动通讯系统中的关键技术一一智能天线；本文系统地研究了 智能天线技术中上行链路中的波束形成技术和下行链路中的d o a 估计算法。 主要内容为以下几点： 1 ：对智能天线的原理以及发展做了详尽的说明，并且对软件无线电的原理也做 了一些论述。 2 ：上行链路中智能接收的波束形成算法；对比了一些算法( 如l c m v 与e s b 算 法) 的性能，并且详细论述t t d d 系统与f d d 系统在应用智能天线上的不同。 3 ：下行链路中的二维d o a 估计：包括窄带估计( m u s i c ，e s p r i t ，w s f 等) 和宽带估计( c s m 等) ；针对目前二维d o a 算法运算量大的情况，改进了二 维e s p r i t 算法，使得二维估计的计算量大大减小，为智能天线的实用作出了一些有 益的探索。 4 ：信号循环平稳特性的应用：包括盲波束形成( s c o r e 、c a b 等) 以及宽 带二维d o a 估计( g s c s s f 等) 。由于第三代移动通讯广泛采用了宽带c d m a 技 术，利用信号的循环平稳特性来解决智能天线中的问题，可以更加精确、方便。文 中主要讨论t c a b 算法与g s c - s s f 算法，并对其进行了实验仿真。说明了算法的可 靠性。火 真体工作包括：经典一维子空间算法推广到二维中的分析，演算，改进，实验 仿真：以及信号平稳特性在智能天线参数估计中的应用和实验仿真。 关键字：d o a 龄+ j 智能天线j 、循环平稳：盲波束形成， a b s t r a c t d u et os o m ep r o b l e m ss of a rs t i l le x i s ti nt h es e c o n de r am o b i l ec o m m u n i c a t i o n s y s t e m ，a m o n g w h i c h m a i n l y a r ep r o b l e m so f t h e c a p a c i t yo f t h es y s t e m a n dt h e q u a l i t y o f t h ec o m m u n i c a t i o n i t s e l f , a n da l s o b e c a u s e o f t h ea p p e a r a n c eo f s m a r t a n t e n n a s ，t h e k e yt e c h n i q u ei nt h et h i r de r am o b i l ec o m m u n i c a t i o n b e a m f o r m i n gt e c h n o l o g yi n u pl i n ka n dd o a e s t i m a t i v ea l g o r i t h mt e c h n o l o g yi nd o w nl i n ki ns m a r ta n t e n n a s h e r e w i t hh a v eb e e ns t u d i e ds y s t e m m a t i c a l l y t h em a i ni 黯u e sa n a l y z e dw i t h i na r ea sf o l l o w i n g ： 1 ) d e t a i l e da n a l y s i so fb o t ht h ep r i n c i p l ea n dd e v e l o p m e n to ft h ei n t e l l e c t i v ea n - t e n n a sa n dt h ed e v e l o p m e n to ft h ew i r e l e s ss o f t w a r e s 2 ) i nt h ea r i t h m e t i co fb e a m f o r m i n ga l g o r i t h m ( l c m v ，e t c ) i nu pl i n k ，s o m ea r i t h m e t i cm e a n i n g sa r e c o m p a r e d a n dt h ed i f f e r e n c e se x i s ti np r a c t i c a l a p p l i c a t i o n i ns y s t e m t d da n df d da r ep a r t i c u l a r l ya n a l y z e da sw e l l 3 ) 2 d d o ae s t i m a t i o ni nd o w nl i n k ，w h i c hi n c l u d e sa l s od o ae s t i m a t i o no f n a r r o w b a n ds i g n a l s ( m u s i c ，e s p r i t ，w s f ，e t c ) a n dd o ae s t i m a t i o no fb o a r d b a n d s i g n a l s ( c s m ，e t c ) ；t ol a yo f ft h ec u r r e n th e a v yc a l c u l a t i n gb u r d e ne x i s t i n gn o wi n 2 一 d i m e n t i o nd o a ，s o n i ci n p r o v e m e n ta r em a d ei n2 - d i m e n t i o ne s p r 工t ，s ot h a tt h e c a l c u l a t i n gl o a di n2 - d i m e n t i o na r eg r e a t l yr e d u c e d ，t h u st om a k es o m ep r a c t i c a le x - p l o r ei np r a c t i c a lu s eo fi n t e l l e c t i v ea n t e n n a s 4 ) a p p l i c a t i o n o ft h ep r o p e r t i e so ft h ec y c l o s t a t i o n a r ys i g n a l s t h i si s s u ei n c l u d e a l s ob l i n da d a p t i v eb e a m f o r m i n g ( s c o r e ，c a b ，e t c ) a n d2 d d o ae s t i m a t i o no f b o a r d b a n ds i g n a l s ( g s c - s s f ，e t c ) ；f o rt h et e c h n i q u ec d m aa r eb r o a d l yu s e di nt h e t h i r de r am o b i l ec o m m u n i c a t i o n ，i tc a nb em o r ea c c u r a t ea n dc o n v e n i e n tw h e nt h e p r o b l e m si ni n t e l l e c t i v ea n t e n n a sa r es o l v e db yt h ec y e l o s t a t i o n a r yo ft h es i g n a l s a f u r t h e rc o m p a r eo ft h ea r i t h m e t i cc a ba n d2 d - d o ai st a l k e da n dt h es i m u l a t i o n e x p e r i m e n tf o l l o w i n ge v e nt e l lt h er e l i a b i l i t yo ft h i sa r i t h m e t i c a lm e a n s d e t a i l e dw o r ki n c l u d e ：g e n e r a l i z i n g ，a n a l y z i n g ，m a t h e m a t i c a l l yc a l c u l a t i n g i m p r o v i n ga n de s t i m a t i n gb ye x p e r i m e n t st h e2 d d o ae s t i m a t i o nf r o mt h ec l a s s i c a la l g o r i t h mo f1 - ds u b s p a c e m o r e o v e r ，a p p l i c a t i o na n ds i m u l a t i o no ft h ep r o p e r t i e so f t h ec y c l o s t a t i o n a r yo f s i g n a l si np a r a m e t e re s t i m a t i o nw i t h i ns m a r ta n t e n n a sa r e aa r e s t u d i e da sw e l l k e y w o r d s ：d o ae s t i m a t a t i o n ，s m a r ta n t e n n a s ，c y c l o s t a t i o n a r y , b l i n d a d a p t i v eb e a m f o r m i n g 插图清单 2 1 n 元均匀直线阵列发射信号示意图 2 28 元天线在譬分别为o 2 ，0 5 ，o 8 时的方向图 2 ，3 加权僵不同时的天线阵列主瓣指向仿真实验图 2 - 4 智能天线结构示意图 2 - 5 智能天线形成的“抽象波束”图， 2 - 6w i e n e r 解的实验仿真图， 2 7 零向波束形成算法仿真实验图， 2 8l c m v 算法在有、无指向误差情况下的仿真实验图 2 - 9 e s b 算法在有指向误差时与l c m v 7 算法性能对比仿真实验图 2 1 0l m s 算法仿真实验图 2 1 1 智能天线的智能化发射图， 2 1 21 6 元智能天线的发射方向图 3 1 3 波束形成算法d o a 估计仿真实验图 3 1 4c a p o n 算法与功率测向法仿真实验对比图 3 1 5m u s i c 算法估计一维d o a 示意图 3 - 1 6e s p r i t 算法估计二维方向仿真实验验证图 3 1 7d o a 矩阵法估计二维方向估计仿真图， 4 - 1 8b p s k 调制方式示意图， 4 - 1 9c a b 算法在信噪比为0 d b ，一2 0 d b 情况下的仿真实验图 4 2 0 二维g s c s s f 算法在 k 毛s i n r 下的估计结果 5 2 1 软件无线电硬件示意图 i v 0 加 n s j 坞 埔 均扣姐 盟匏四四匏的心 n 骆矾 安徽大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 智能天线技术的发展背景 随着社会信息交流需求的急剧增加、个人移动通信的迅速普及，作为未来个人 通信主要手段的无线移动通信技术引起了极大的关注。但是，移动用户量的迅速增 加，以及移动用户对通讯质量的要求逐渐提高：在现有系统和有限的资源条件下， 系统运营商不得不寻找一种新的方法来提高现有的t d m a 系统的容量和通信质量。 另外，现有系统还存在一些问题，如：多径衰落、远近效应、同频道干扰、越 区切换、移动台由于电池容量的功率受限等等。这些也成为第三代移动通信急需解 决的问题。 一种简单方法是建立更多小区或将现有小区分裂成多个微小区或微微小区来提 高系统容量。然而建立新的小区基站不仅费时、价格昂贵，而且可能牵涉到频率再 分配【1 】等一系列复杂问题，况且在一些“热点”地区的小区面积已经相当小，而小 区过小会产生过多越区切换。另外一种方法是将小区分成更多的扇区来增加容量， 但此种方法会导致系统干线效率的下降。 但是，我们知道现有的频分多址( f d m a ) 、时分多址( t d m a ) 和码分多址 ( c d m a ) 分别是在频域、时域和码组上实现用户的多址接入，而空域资源尚未得 到充分的利用。如何开发空间资源，将是一条解决目前频谱资源匮乏的有效途径。 如果能够在在基台与移动用户之间建立一条能量相对集中的无线链路，并能追踪移 动台的活动，那么就可以有效的利用空间资源。 这些就是智能天线得以提出和发展的客观环境。 从技术发展的角度来看，智能天线系统还可以认为是自适应天线强在现代移动通 信系统中的进一步发展。早在6 0 年代，自适应天线就开始应用于诸如目标跟踪、抗 信号阻塞等军事电子领域中。由于价格等因素一点未能普及到其它通信领域。 近年来，现代数字信号处理技术发展迅速，数字信号处理芯片处理能力不断提 高，芯片价格已经可以为现代通信系统所接受。同时，利用数字技术在基带形成天 线波束成为可能，以此代替模拟电路形成天线波束方法，提高了天线系统的可靠性 与灵活程度，智能天线技术因此开始在移动通信中得到应用。 一般而言，智能天线1 3 4 】被定义为：具有测向和波束成形能力的天线阵列。利用 数字信号处理技术，产生空间定向波束，使天线主波束对准期望用户信号到达方 安徽大学硕士学位论文1 2 智能天线技术优点 向，旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向，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。 实际上，智能天线利用了天线阵列中各单元之间的位置关系，也就是利用了信 号的相位关系，这是与传统分集技术本质上的区别。 传统分集技术i s 是为了克服各种衰落，提高系统性能而发展起来的移动通信中 的一项重要技术，其基本思路是：将接收到的多径信号分离成不相关的( 独立的) 多路信号，然后将这些信号的能量按一定规则合并起来，使接收的有用信号能量最 大，对数字系统而言，使接收端的误码率最小，对模拟系统而言，提高接收端的信 噪比。常用的显分集技术有：空间分集，时间分集，极化分集。频率分集，角度分 集，多径分集。 智能天线能识别信号的来波方向( d o a ，d i r e c t i o n o f - a r r i v a l ) 。从而实现在相 同频率、时间和码组上用户量的扩展。因此可以把智能天线看作实现s d m a ( s p a t i a l d i v i s i o nm u l t i - a c c e g b ) 的关键技术。 1 2 智能天线技术优点 智能天线引入了第四维多址方式：空分多址( s d m a ) 方式。而智能天线也可 以等效为空时滤波器，即在相同时隙、相同频率或相同地址码情况下，用户仍可以 根据信号不同的空间传播路径而区分，以便可以显著降低用户信号彼此间干扰。 因此，智能天线可以在以下方面提高未来移动通信系统性能慨7 ，8 】： ( 1 ) 由于在抗衰落、抗干扰方面能力的提高，扩大了系统的覆盖区域，改善了 通信质量，降低了基站发射功率。 抗衰落：在陆地移动通信中。电波传播路径由反射、折射及散射的多径波组 成，随麓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，造成信号衰落采用全向天线接收所有方向的信号，或采用定向天线接收某个 固定方向的信号，都会因衰落使信号失真较大。采用智能天线控制信号接收方向， 天线自适应地构成波束的方向性，使得延迟波方向的增益最小，减小信号衰落的影 响。 抗干扰：抗干扰应用的实质是空间域滤波。由于智能天线波束具有方向性，可 区别不同入射角的无线电波，调整控制天线阵单元的激励“权值”。以便可以自适 应电波传播环境的变化，优化天线阵列方向圈，将其“零点”自动对准干扰方向， 茎丝盔堂堡主堂焦笙苎 ! ：! 翌丝丕堑丝幽堡 大大提高阵列的输出信噪比，提高系统可靠性。 ( 2 ) 利用空分多址技术可以减少信号之间干扰，提高频谱利用效率，增加系统 容量。 采用智能天线技术以后，由于天线波束变窄，提高了天线增益a c z 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。这样， 毋需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。 ( 3 ) 实现移动台定位。 目前蜂窝移动通信系统只能确定移动台所处的小区，如果增加定位业务则可 随时确定持机者所处位置，不但给用户和网络管理者提供很大方便，还可开发出更 多的新业务。 在陆地移动通信中，如果基站采用智能天线阵，一旦收到信号，即对每个天线 元所连的接收机产生的响应作相应处理，获褥该信号的空间特征矢量及矩阵，由此 获得信号的功率估值和到达方向，这样就可以得到移动用户终端的方位。 ( 4 ) 减少电磁污染 不同于常规的扇区天线和天线分集方法，智能天线可以为每个用户提供一个窄 的定向波束，使信号在有限的方向区域发送和接收，充分利用了信号发射功率，降 低了信号全向发射带来的电磁污染与相互干扰。 总之，智能天线系统致力于提高移动通信系统的系统容量，同时还能提高移动 通信系统的通信质量，是一种具有良好的应用前景，但还没有被人们充分开发的新 的技术方案。相对与其他技术方案而言，具有投资小、见效快等优点。 1 3 智能天线的研究现况 在即将迈入第三代移动通信之时，欧、日、美等国都非常重视智能天线技术在 未来移动通信方案中的地位与作用。并开展了大量的理论分析研究，同时也建立了 一些技术试验平台。 ( 1 ) 欧洲通信委员会( c e c ) 在r a c e ( r e s e a r c h i na d v a n c e dc o m m u n i c a t i o n i ne u r o p e ) 计划中实施了第一阶段智能天线技术研究，由德国、英国、丹麦和西班 牙合作完成。项目组在d e c t 基站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。 3 t 茎丝塑主兰堡笙茎 ! ：! 堡丝型丝幽堡 天线由八个阵元组成，射频工作频率为1 _ 8 9 g h z ，阵元间距可调，阵元分布 分别有直线型、圆环型和平面型三种形式。模型用数字波束成形的方法实现 智能天线，采用e r a 技术有限公司的专用a s i c 芯片d b f l l 0 8 完成波束形成，使 用t m $ 3 2 0 c 4 0 芯片作为中央控制。 研究方案包括波束空间处理方式和组件空间处理方式。组件处理方式天线是收 发全向类型，采用t d d 双i 方式。系统评估了识别信号到达方向的m u s i c 算法，采 用的自适应算法有n l m s ( n o r m a l i z e dl e a s tm e a ns q u a r e s ) 算法和r l s ( r e c u r s i v e l e a s ts q u a r e ) 算法。 实验系统验证了智能天线的功能，在两个用户四个空间信道( 包括上行和下行 链路) 下，试验系统比特差错率( b e r ) 优于1 0 一。实验评测了采用m u s i c 算法判 别用户信号方向的能力，同时，通过现场测试，表明圆环和平面天线适于室内通信 环境使用，而像市区环境则采用简单的直线阵更合适。 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 ds e r - v i c e s ) 计划中继续进行第二阶段智能天线技术研究，具体问题集中于以下方面：最 优波束形成算法、系统协议研究与系统性能评估、多用户检测与自适应天线结构、 时空信道特性估计及微蜂窝优化与现场试验。 ( 2 ) 日本a t r 光电通信研究所研制了基于波束空间处理方式的多波束智能天 线。天线阵元布局为间距半波长的1 6 阵元平面方阵，射频工作频率是1 5 4 5 g h z 。阵 元组件接收信号在模数变换后，进行快速付氏变换( f f t ) 处理，形成正交波束 后，分别采用恒模( c m a ) 算法或最大比值合并分集算法。天线数字信号处理部分 由1 0 片f p g a 完成。 野外移动试验确认了采用c m a 算法的多波束天线功能。理论分析及实验证明使 用最大比值合并算法( m r c ) 可以提高多波束天线在波束交叉部分的增益。上述两 种方案在所形成波束内，选用最大电平接收信号，不用判别用户信号到达方向及反 馈控制机构等硬件跟踪装置。 a t r 开究人员同时也提出了基于智能天线的软件天线概念：根据用户所处环境 不同，影响系统性能的主要因素( 如噪声、同信道干扰或符号间干扰) 也不同，利 用软件方法实现不同环境应用不同算法，比如当噪声是主要因素时，则使用多波束 最大比值合并( m r c ) 算法，而当同信道干扰是主要因素时则使用多波束c m a 算 法。利用f p g a 实现实时天线配置，完成智能处理。 4 ! 邀盔堂堡主兰堡笙苎 ! ：! 查! 丝窒垄兰! 燮 ( 3 ) 美国a r r a y c o m m 公司和中国邮电电信科学研究院信威公司研制出应用 于无线本地环路( w l l ) 智能天线系统。a r r a y - c o m m i 6 ：品采用可变阵元配置， 有1 2 元和4 元环形自适应阵列可供不同环境选用。在日本进行的现场实验表明， 在p h s 基站采用该技术可以使系统容量提高四倍。信威公司智能天线采用八阵元 环形自适应阵列，射频工作于1 7 8 5 m h z 1 8 0 5 m h z ，采用t d d 双工方式，收发间 隔1 0 m s ，接收机灵敏度最大可提高9 d b 。此外，德州大学奥斯汀s d m a 小组建立了一 套智能天线试验环境，着手理论于实际系统相结合。加拿大m c m a s t e r 大学研究开发 了4 元阵列天线，采用c m a 算法。国内部分大学也正在进行相关的研究。 1 4 本文内容及章节安排 我的论文主要是针对智能天线中的：上行链路中的波束形成技术和下行链路中 的d o a 估计算法，具体为以下几点。 1 ：上行链路中智能接收的波束形成( l c m v 等) ； 2 ：下行链路中的二维d o a 估计：包括窄带估计( m u s i c 。e s p 瞰t ，w s f 等) 和宽带估计( c s m 等) ； 3 ：信号循环平稳特性在d o a 估计中的应用：包括盲波柬形成( s c o r e 、c a b 等) 以及宽带二维d o a 估计( g s c - - s s f 等) 。 实际工作包括：经典一维子空间算法推广到二维中的分析，演算，改进，实验 仿真；以及针对信号平稳特性与常用算法的配合使用的问题、实验仿真。 因此，在章节上做了如下的安排： 第二章首先介绍了阵列天线的波束形成原理；在此基础上，在介绍智能天线的 结构与原理。然后将智能天线中的一些波束形成算法做了些实验对比仿真，验证 它们的效果，以及对比了一些算法的性能。并且论述t d d 系统与f d d 系统在应用智 能天线上的不同。 第三章介绍了关于d o a 估计的一些算法。由于很多经典算法是针对一维问题 提出的，只能适用于一维估计，很有必要发展成为二维估计。并且提出了基于一 维e s p r i t 算法在二维d o a 估计的改进方法：文中同时给出了相应的实验仿真结 果。 第四章介绍了信号的循环平稳特性在d o a 估计中的应用问题。包括盲波束形成 ( s c o r e 、c a b 等) 以及宽带二维d o a 估计( g s c - - s s f 等) 安徽大学硕士学位论文1 4 本文内容及章节安排 第五章介绍了目前世界上关于智能天线技术的日后发展方向即软件无线电技 术。包括软件无线电技术的一些基本概念和优点，以及软件无线电技术与智能天线 的结合问题。 6 兰堡1 2 1 兰堡主堂垡笙茎 窆童型 参考文献 【1 戴美泰，毛叶琴，吴志忠，“小区制移动通信频率分配的优化调整”，邮电设 计技术，1 9 9 6 1 2 【2 1 杨超，杜惠平t “天线发展的新分支一一自适应天线”，重庆邮电学院学 报，1 9 9 8 1 【3 】倪志，吴志忠，“移动通信系统中的智能天线技术”，邮电设计技术，2 0 0 0 1 0 4 】李小强，胡健栋，“未来移动通信系统中的智能天线技术”，移动通信，1 9 9 9 1 【5 】赵爱民，张淑芳，“分集技术及在联通移动网中的应用”，电信科学1 9 9 9 1 1 【6 】向卫东，姚彦，“智能天线及其在无线通信中的应用”，无线通信技术，1 9 9 9 2 【7 】杨福慧，李荣，吴志忠，“智能天线及其提高移动通信系统容量的分析”，通信技 术，2 0 0 1 8 【8 】李世鹤，“智能天线的原理和实现”，电信建设，2 0 0 1 4 安徽大学硕士学位论文 2 智能天线技术 由于无法确定移动用户的具体位置，目前基站使用比较普遍的是全向天线或方 向固定的扇形天线，当它们向用户发射信号时，只有很小部分的信号被移动用户截 获，发射功率的绝大部分是白白地浪费了，更为严重是这些浪费的信号以干扰的形 式对其它用户的信号产生影响，从而导致系统容量和信干噪比的下降。 因此，第三代移动通信【1 2 】( 3 g ) 放弃原有2 g 模式，采用能够根据当前信道情 况自适应变化的天线；要求信号波形要随移动台位置的变动而变化，最好的方法就 是使基站能定向地产生比较狭长的波束，用以覆盖高密度用户的地区，只向与它进 行通信的移动用户发射波束，在基台与移动用户之间建立一条能量相对集中的无线 链路，并能追踪移动台的活动。 这样，既可以减小发射功率，又可以减小对其他用户的干扰；同时无形之中提 高了频谱的使用率，增加系统容量。这种天线就成为智能天线圈， 广义地说，智能天线是一种天线和传播环境与用户和基台的最佳空间匹配通 信。 从技术发展的角度来看，智能天线系统还可以认为是自适应天线阵列在现代移 动通信系统中的进一步发展。早在6 0 年代，自适应天线( a a a ，a d a p t i v e - a n t e n n a - a r r a y ) 就开始应用于雷达、声纳、军事方面，当时主要用来完成空间滤波和定位； 相控阵雷达就是一种较简单的自适应天线阵。由于价格等因素这项技术一直未能普 及到通信领域。 近年来，现代数字信号处理技术发展迅速，数字信号处理芯片处理能力不断提 高，芯片价格已经可以为现代通信系统所接受。同时，利用数字技术在基带形成天 线波束成为可能，以此代替模拟电路形成天线波束方法，提高了天线系统的可靠性 与灵活程度，自适应天线技术因此开始在移动通信中得到应用而应用于移动通信 的自适应天线就称之为：智能天线( s m a r t - a n t e n n a ) 。 2 1 天线阵列波束形成原理 2 1 1发射波束形成原理 如图2 1 所示，假设由m 个各向同性的阵元组成的线性均匀阵列【4 】，阵列间距 为d ；窄带信号的载波波长为a ，相邻阵元的电流加权伽相位差为f ：那么在x y 二维平 型塑壁鲨! 垡一! ：! 燮型墅! 避 面上辐射场强的相位差为( 令与法向夹角为日、卢= 孕s i n p ) ： 妒= f + 卢 ( 2 1 ) 则天线远场的合成场强【5 6 】可表示为： n - 1 e = e 0 十晶+ + 毋一l = 岛e 。”9 ( 2 2 ) n = 1 令 仙( 毒) = o ( 口) = 1 e - k e - 砰 1 e 一粥 e 一，筇 ： 那么2 2 式又可写为： e ( o ) = 蜀t l j t ( ) ( 口) 其中。( 口) 为信号的导向矢量；叫为加权矢量。 图2 - 1 ：n 元均匀直线阵列发射信号示意图 - 9 ( 2 3 ) ( 2 4 ) ( 2 5 ) 量：堡盔兰堡主兰垡笙茎 ：! ：! 茎丝壁型塑墅! 堕堕望 则归一化方向函数【6 】为： 胛，= 器= 警等 当= o ( 没有加权相移) 、g = o 5 时( 间距为半波长) 图为： 即，= 高s i n - 等咖- i ( 2 6 ) m 元均匀线性阵列的方向 ( 2 7 ) 其主要指标为： ( 1 ) 主瓣方向( 最大增益方向) ，位于p = o 。处：且零点波瓣宽度。b w o = 2 s i n - 1 刍 当m d a 时，b w o = 褊。 ( 2 ) 当m _ + 。时，旁瓣高度逐渐降低，但是极限高度为一1 3 3 姻l ； ( 3 ) 当阵元间距d 辱时，方向图可能出现较大的旁瓣，这种旁瓣称为栅瓣。对 接受方向图而言，不同方向上的两个很大输出，使得人们无法确定信号的入射方 向，所以又称为模糊瓣。避免出现模糊瓣的条件一般是d 窖； ( 4 ) 具有m 1 个零点。 图2 - 2 ：8 元天线在* 分别为o 2 ，0 5 ，o 8 时的方向图 在m a t l a b 6 1 下做仿真实验可以验证上述讨论。如图2 2 所示。 然而，通过改变加权相移，就可以改变天线阵的主瓣方向同样以m 元均匀线 性阵列为例，令加权值为叫i = e j ( ) f ，那么： f c 口，= l 天线主瓣两侧第一个零点之间的角度 ( 2 8 ) 室堂盔兰堕主兰垡垒兰l 一 ! ：! 翌丝型丝丝壁 从上式可以看出，主瓣的方向指向尻，只要控制叫使得= 挈s i n ( j ，d ) ，就可以 实现阵列的主瓣方向指向的扫描，这种扫描称为电扫描。但是我们必须预先知道信 号的来波方向( d o a ) 。 图2 - 3 ：加权值不同时的天线阵列主瓣指向仿真实验图 宅e m a t l a b 6 1 下做仿真实验。天线阵列为1 6 元半波长均匀线性阵列，令加权 值分别为= 7 r s i n ( 3 0 。) 、f = 7 r s i n ( 一6 0 。) ，方向圈如图2 3 所示，其主瓣分别指向 了3 0 。、一6 0 。 2 1 2 接收波束形成原理 假设由m 个各向同性的阵元组成的线性均匀阵列，阵元间距为d ；阵列接受到来 波方向为以的信号却( t ) ，则第i 个阵元感应的复电压振幅戤( ) ，在忽略噪声、干扰的 条件下为： 墨= 8 0 一( 一1 ) 4 = a ( o d i ) s o ( t )( 2 9 ) 经过加权叫，= 叫可得到： 可( t ) = 酵口( 吼) s o ( t ) = t ，日口( 如) 勋( t )( 2 1 0 ) 调整叫，当 h a ( o d ) = 1 时，u ( t ) = 8 0 ( t ) ；达到最佳接收效果。 2 2 智能天线结构与原理 智能天线的基本思想是：天线以多个高增益的动态窄波束分别跟踪多个期望信 号，来自窄波束以外的信号被抑制。但智能天线的波束跟踪并不意味着一定要将高 1 1 一重塑盔堂堡主堂垡堕塞圣! ：童壁茎塑箜竺型塑 增益的窄波束指向期望用户的物理方向；事实上，在随机多径信道上，移动用户的 物理方向是难以确定的，特别是在发射台至接收机的直射路径上存在阻挡物时，用 户的物理方向并不一定是理想的波束方向。 智能天线波束跟踪的真正含义是在最佳路径方向形成高增益窄波束并跟踪最佳 路径的变化，智能天线的“智能化”正体现于此。 智能天线的理想前景是空分多址【7 】( s d m a ) ，它不是信道复用的概念，而是一 种信道倍增方式，可与f d m a 、t d m a 、c d m a 等系统完全兼容，从而实现组合的 多址方式。 如图2 4 所示，智能天线主要由天线阵、方向图形成网络( 加权网络) 和自适应 处理器( 智能算法控制器) 三部分组成。天线阵列由多个天线单元组成，其排列形 式可分为均匀直线阵列( u l a ) 、均匀圆形阵列( u c a ) 、平面形。每一根天线都 是全向天线，不单独进行发射或接收，而是与其它天线集合在一起发射或接收。 天线阵列与实时智能信号接受处理器组成的一个闭环反馈系统，智能天线通过 这个反馈环路来自动调整天线的方向图，使它在干扰方向形成零陷，将干扰信号抵 消，并且可以使得有用信号( s o d 加强，达到抗干扰的目的。 图2 - 4 ：智能天线结构示意图 由于在接收信号的时候，天线阵形成一个面向不同方向的阵列。从用户终端来 的信号，被不同的天线及按不同的强度和相位进行接收。若信号源是一个远场信 号，则入射信号为平面波( 只有一个入射方向) ，相位差异由入射信号到达各天线 所走路线的路径差以及载波波长、入射角度、天线位置分布唯一确定 所有达到阵列的各用户信号，系统通过加权网络( 即乘以莱一个系数，这个系 数通常是复数，既调节幅度又调节相位，而在相控阵雷达中只有相位可调) ，最后 用相加器进行合并。不同入射角度的信号由于在天线间的相位差不同，合并器后的 室丝奎兰堡主兰垡堡兰 ! ：! 翌壁茎堡堑塑：皇丝 输出信号强度也会不同。 这样可以从接收信号中提取占用同一频带、同一时间的各个用户的信号，实现 “空间滤波”。在输出就形成了一个具有干扰零陷的“抽象波束”，用来等效接收 机的波束形状产生了自适应变化，如图2 5 所示。 智能的主要含义是指这些加权系数可以恰当改变、自适应调整。 图2 - 5 ：智能天线形成的“抽象波束”图 智能天线的“抽象波束”方向图t 不周于全向天线( 理想时为一赢线) ，而更接 近方向天线的方向图，即有主瓣、副瓣等 但相比而言，智能天线通常有较窄的主 瓣，较灵活的主、副瓣大小、位置关系，和较大的天线增益l 。与固定天线的最大区 别是：不同的权值通常对应不同的方向图，通过改变权值来选择合适的方向图，。 合适的方向图就是指：为了最大限度地放大有用信号、抑制干扰信号。最直观 的是将主瓣对准有用信号的入射方向，而将方向图中的最低增益点( 被称之为零 陷) 对准千扰信号方向。 当然这只是理想情况，实际的无线通信环境是很复杂的，干扰信号很多、存在 多径传输、天线阵元数不会很多( 有限的自由度) 、有用信号与干扰信号在入射方 向上差异可能不大等，都使得不能达到理想的将主瓣对准有用信号的入射方向，但 追求最大信千噪比s i n r 是最终目标。 上述结构的智能天线只能完成空域处理；同时具有空域、时域处理能力的智能 天线在结构上相对复杂些，每个天线后接的是一个延时抽头加权网( 结构上与时 t 以入射角为横坐标，对应的智能天线输出增益( d b ) 为纵坐标所作的图被称为方向圈 l 天线的一项重要指标，是最强方向的增益与各方向平均增益之比 室竺塑主堂堡笙奎 ! ：! 兰堡壁壁苎丝翌壁垂堡燮 域f i r 均衡器相同) 。 在发射信号的时候，系统把发射阵列天线的合成波束调整到根据接收系统达到 的方向，由话务信道发射。对于其它的控制信道( 导频信道、寻呼信道和同步信 道) ，则采用与传统扇区天线相同的发射方式，以保证能让所有扇区内的用户使 用。 上面是智能天线用作接收天线时的结构：当进行发射时，结构稍有变化。 2 3 上行链路上的智能天线技术 上行链路指的是移动用户到基站的通信链路。 通过智能天线技术，可以在移动用户端实现智能化发射；而在基站端实现智能 化接收。 2 b 1 移动端的智能发射技术 相对于基站，由于移动台受到的干扰数目少，同时干扰强度也比接收基站的功 率小：所以，就目前实际应用角度考虑，在移动台采用智能天线技术来减少干扰的 影响，并不是特别迫切。 但是实现智能化发射后，可以有以下优点： 其一：移动台实现智能化发射可以在基站方向形成较强的波束，减少发射信号 在无用方向上的浪费，这样可以充分利用移动台电池的能量，降低功耗，延长电池 的使用时间。 其二；由于减少了在无用方向上的功率浪费，因此在相同的功率条件下，移动 台的使用范围可以大大增加。这样在系统容量允许的情况下，可以增加小区的服务 范围。 其三；由于移动台的主波束对准本小区綦站方向，这样对其它小区基站的干扰 就会降低。这样对每个小区而言，它主要受到本小区移动用户的多址干扰，而周边 小区用户的多址干扰就会大大减小，因而可以提高系统的通话质量。 然而，相对于基站而富，由于体积、价格等限制，目前在移动台( 通常指手 机) 上采用智能天线这样的抗干扰技术还比较困难。未来移动通信系统工作频率更 高，在满足半波长阵元闻隔条件下，大线尺寸可以做得更小。在移动用户端使用智 能天线也将成为可能。 1 4 塞堕盔兰堕主兰垒堡奎 ! ：! 苎堡壁堕兰丝翌壁盔垡垄垄 2 3 。2 基站端的智能接收技术的智能算法 由于在移动台采用智能天线受到各种限制：而在基站中天线的尺寸和功率可以 根据需要进行合适的选择：因此智能天线将主要用在基站端，实现基站的智能化接 收。从各种干扰( 包括非期望用户) 中提取想要的信号，充分利用信号的能量；实 现“空分”的目的。 假设期望信号s d ( t ) 来自如方向：m 个干扰信号 ( t ) 来自于巩方向；噪声为n ( 班则 阵元接收的信号为： 丝 茹0 ) = o ( 目d ) s d 0 ) 4 - 芝二n ( 吼) i 0 ) + n 0 ) ( 2 1 1 ) i - - - 1 口( 口) 为信号的导向矢量：当所需的窄带信号从。方向入射时，表示各阵元上所接 收信号相应关系的矢量。 对均匀线性阵列来说，( 口) 可表示为： 口( 口) = 【1 ，e x p ( - j b ) ，e x p ( - j 2 卢) ，】( 2 1 2 ) 其中卢= 羔警垡s i n 0 ，d 为阵元间距，a 为入射信号波长，口为入射方向与线性阵列 法线方向的夹角。 经过叫加权后系统输出可以表示为： m 暑，( t ) = w 耳z ( t ) = w h a ( o ) s d ( t ) + 仰7 日d ( 哦) t ( t ) + w 耳n ) ( 2 1 3 ) i = l j i f 这时，期望信号、干扰信号、噪声分别为日o ( 钆) s d ( t ) 、w 日o ( 吼) ( t ) 、w 丑n ( t ) 。 现在的工作就是如何确定最佳的加权因子 t , j ，使得系统的输出( t ) 达到要求。 对于不同的目的和应用场合。自适应处理采用不同的准则。其中常用的最佳加 权系数准则有以下三种i s t ： ( 1 ) 最大信噪比( m s n r ) 准则：最佳加权使得系统输出信噪比最大，该准则需要 事先知道信号的来向。 ( 2 ) 最小噪声方差准则：最佳加权使得系统输出噪声的方差最小，即在所需方向 上输出为常数时时阵列输出的平均功率最小，该准则需要事先知道信号的来向。 ( 3 ) 最小均方误差( l m s ) 准则：最佳加权使得阵列输出和有用信号误差最小，该 准则需要参考信号。 1 5 兰堕丕兰! 塑主兰垡笙壅 ! ：! 兰堑篁壁= 圭丝堡堕型塑 而各个准则所得到的最优解都收敛于基于m s n r 准则的最优维纳解f 、v i e n e r s o l u t i o n ) ： 亿= 卢硪o ( 以) f 2 1 4 ) 其中卢为常数因子，r 不存在信号时阵列输出的干扰和噪声相关矩阵，n ( 如) ) 为 信号方向矢量( 简称观测方向矢量) 。 图2 - 6 ：w i e n e r 解的实验仿真图 在m a t l a b 6 1 下做仿真实验。阵列为8 元均匀线性阵列，假设期望信号入射方向 为2 0 0 ，快拍数为4 0 0 。结果如图2 6 所示。 零向波束赋形算法 零向波束赋形算法要求：天线在期望信号的来波方向增益为1 ，而在干扰信号的 来波方向增益为0 ，从而起到抑制干扰信号，使得系统输出信嗓比达到最大的理想状 态。 假设，己经知道入射到天线上有p 个期望信号，其来波到达方向分别为( 口l i ，0 ，) ， 且有q 个干扰信号，其来波方向分别为( 纬+ 1 1 一，如+ 。) ，这里干扰信号与期望信号的 总数要小于多波束的波束个数m ，即p + q m 。 零向波束合成算法就是使下面的式子同时满足： 裟篙0 薯搿1l 肘。， 瑚 1w 仃口( 以) =佧= p + ，p + g ) 这里w 是多波束的加权系数矢量，a ( o k ) 是信号在以方向上的方向相应矢量。 j 塑查兰婴主兰堡垒塞 ! ：! 兰堑堑壁兰丝翌壁垄垡垄垄 若令 a = 【a ( e 1 ) ，a ( 0 p ) ，a ( e p + 1 ) ，疗( e ，+ q ) f 2 蛐日 p 口 则上式可写为： ( 2 1 6 ) ( 2 1 7 ) a h w = f ( 2 1 8 1 如此，可求得天线阵列加权矢量为： w = a ( a h a ) 一1 手( 2 1 9 ) 但是，这种算法必须十分精确的知道期望信号、干扰信号的到达角( d o a ) ，这 样才可以依据上述讨论计算出各阵元的加权系数。当阵元数多于用户数，且不存在 多径传播时这种方法比较有效 但是一个n 元阵列天线只能形成n 一1 个“零陷”来抑制干扰信号，而在移动通 信中，不仅用户数会大于阵元数，而且会有很多的多径干扰以随机方向射向阵列天 线，这就