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文档简介

重庆邮电大学 智能天线波束赋形及其FPGA设计 姓名冉光福导师周围专业电子与通信工程 专业型 研究背景 主要研究内容点 研究难点与任务 可行性分析 目录 进度计划 研究背景 研究背景 移动通信技术的发展趋势 单位 亿 研究背景 移动通信发展的两大瓶颈 容量 频谱资源 传统的技术 调制解调 信道编码 时域均衡 分集 交织等日趋成熟 完善 智能天线 SmartAntenna 技术和空域滤波被引入移动通信系统中来 为解决问题带来了新思路 研究背景 智能天线中的核心技术 波束赋形技术 SOI 感兴趣信号SNOI 干扰 研究内容点 研究内容点 阵列信号模型 若L个平面波分别以入射角入射到阵列上 则相应阵输入复基带信号矢量为 研究内容点 智能天线结构 基于软件无线电的智能天线结构框图 研究内容点 波束赋形算法及其FPGA设计 标准LMS算法迭代过程 初始化 当时开始迭代 研究内容点 标准RLS算法步骤 初始化 更新 自适应算法基于某种具体的优化准则 能够连续适应不断变化的电磁环境 使固定波束形成方法向前迈出一步 并允许计算不断更新权值 问题的引入 基于梯度的流水算法 如LMS 收敛速度慢 分块算法中的均方域算法 如SMI 数值特性易受影响 算法中矩阵求逆实现困难 结构上不利于并行实现 数据域算法逐渐成为研究热点 主要利用QR分解 直接求得经验误差 改进的频域块LMS算法的基本原理 将输入信号和期望信号分别形成N点数据块 然后做N点DFT 权系数每N个样点更新一次 频域块LMS自适应滤波器结构 研究内容点 研究内容点 频域块LMS算法的FPGA设计 实现频域块LMS算法 需要包括以下的基本模块 利用顶层模块调用各子模块完成各部分功能 研究内容点 在自适应滤波算法的FIR实现中 是通过直接处理经QR分解的输入数据矩阵来完成最小二乘权向量的计算 而不像标准RLS算法那样通过处理输入数据的 时间平均 相关矩阵来完成权值计算 因此QR RLS算法在数值上更稳定 基于Givens旋转实现QR分解 第一步 计算正弦和余弦第二步 将旋转矩阵用于给定的数据 研究内容点 标准脉动矩阵结构 脉动矩阵结构实现过程中存在的问题 一 浮点运算具有诸多优点 但相对定点运算复杂 FPGA实现困难 二 通过平方根运算更新上三角元素 在FPGA中需要较长运算周期 成本高 运算精度较低 三 虽然实现了数据并行化处理 但以运算冗余度增加为代价因此 该结构值得改进或简化以优化资源 研究难点与任务 研究难点与任务 可行性分析 可行性分析 FPGA内有着丰富的逻辑资源以及大量的IP核 采用verilog等HDL可以实现具有各种功能的电路 利用MATLAB和ISE进行联调进行信号
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