阵列信号处理ARRAY

通信信号处理,阵列信号处理January19,2005SchoolofCommunicationandInformationEngineering,总述,概述阵列的基本知识（阵列流形）波束形成文献分析,!,什么是阵列信号处理,阵列信号处理：将一组传感器在空间的不同位置按一定的规则布置形成的传感器阵列，用传感器阵列发射能量和接收空间信号，获得信号源的观测数据并加以处理。,为什么要进行阵列信号处理,阵列信号处理的目的：从这些观测数据中提取信号场的有用特征，获取信号源的属性等信息。改善蜂窝和个人通信服务系统质量、覆盖范围和容量的强有力的工具。,来看两个阵列在天线方面的应用,智能天线阵分布多天线阵,智能天线阵,!,分布多天线阵,阵列信号处理的系统分类,有源系统具有发射传感器阵的系统无源系统不具有发射传感器阵的系统,超分辨在传感器阵列的物理孔径一定的条件下，通过信号处理，获得比常规的波束形成器处理方法高得多的空间分辨率。自适应如何能在复杂的干扰背景下最优地检测信号。,阵列信号处理主要研究什么,!,平面波与阵列,天线应具有方向性定向发射和接收采用阵列天线易于控制波束阵列处理的对象空间信号,自适应天线,天线同时形成多个波束波束的指向可以控制发射和接收的波束指向对应的用户,阵列天线,在空间分开布置一系列的阵元对接收到的信号进行加权组合改变权值，使波束形状随之变化,智能天线技术,波束成形天线单元之间的间距小于半个波长发射机和接收机必须预知方向在蜂窝系统中通过形成的，窄波束减少干扰从而增加复用系数，增加系统容量通过天线增益，降低发射功率通过空间滤波抑制可分离的空间干扰，抑制时延扩展、减少瑞利衰落，对于衰落没有分集增益。,阵列流形（）,信号的载波为,以平面波形式在空间沿波数向量的方向传播,基准点处的信号为,则距离基准点r处的阵元接收的信号为,阵列流形（）,阵列信号总是变换到基带再进行处理的将阵列信号用向量形式表示,方向向量与空间角向量有关，记作：,阵列流形（）,当有多个信源时，到达波的方向向量分别用表示，i=1,2,3,.p,阵列的方向矩阵（表示信源的方向）为,!,移动通信系统面临的问题,频谱资源紧张、远近效应、共信道干扰、多径衰落、越区切换以及移动台电池容量问题带来的功率受限等。,波束形成,波束形成从传感器阵列重构源信号实现方式：增加期望信源的贡献来实现通过抑制干扰源来实现,阵列信号处理在统计数学模型基础上的具体问题,波束形成的实质,从信号处理角度看，波束形成实质上是一个多输入多输出(MIMO)问题。简单地说，波束形成就是将天线阵列上接收到的信号变换到基带，然后进行相应的空间谱处理，获得该信号的空间特征矢量和矩阵以及信号的功率估值和DOA估值。在此基础上，依据一定的准则，计算信号在各个天线阵元的加权矢量，生成多个高增益的动态窄波束来跟踪多个期望用户。,一种空间滤波方法,波束形成的目的,目的是从信号、干扰和噪声混在一起的输人信号中提取期望信号。在接收模式下，使得来自窄波束之外的信号被抑制，而在发射模式下，能使期望用户接收的信号功率最大，同时使窄波束范围以外的非期望用户受到的干扰最小。,波束形成的优点,在智能天线中，波束形成是关键技术之一，是提高信噪比、增加用户容量的保证，能够成倍地提高通信系统的容量，有效地抑制各种干扰，并改善通信质量。,波束形成问题研究的方法,经典方法：需要观测方向的知识（期望信源的方向）盲方法：没有期望信源方向信息的情况下恢复信源,波束形成的最佳权向量,波束形成技术的基本思想：通过将各阵元输出进行加权求和，在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上，对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。,盲波束形成,早期的盲波束形成技术依赖方向估计方向估计分为参数化方法和非参数化方法两大类非参数化方法是基于谱的方法以空间角为自变量分析到达波的空间分布（空间谱）,多天线系统的信道容量（1）,全向单天线系统：在收、发两个全向天线之间只存在一条信道，这时的容量由香农公式得到：其中：SNRomni接收机入口处的信噪比C信道容量：bpsB接收机带宽：Hz,波束成形天线示意图,发送波束成形,接收波束成形,天线阵的各个单元间距小于/2,多天线系统的信道容量（2）,波束成形天线系统：将发射功率相等的分配到M个全向发射天线上，M个全向收、发天线采用相位波束成形技术，则信道容量为：,MIMO天线系统示意图,独立信道,天线阵,天线阵2,多天线系统的信道容量（3）,如果发射功率分散到M个独立的信道中，并且各个信道具有相同的路径损耗，则信道容量为：,多天线系统的信道容量比较,传输环境对天线系统的影响,空间复用,利用空间散射信道，在各个收发天线对之间形成多路独立的传输信道。传输相同数据可以提高传输可靠性传输不同的数据可以提高传输容量,!,文章结构与框架,引言MIMOOFDM系统模型自适应半盲波束形成算法基于导频的自适应算法在无训练序列的信息信号周期的自适应盲算法仿真结果与分析结论,在第三代无线移动通信标准呼之欲出，第四代无线移动通信标准正处于广泛酝酿之际，人们注意到，为提高信道容量和传输速率以及通信质量，这两种标准都涉及到了基于OFDM调制的MIMO多天线阵列无线传输物理层体系结构这项关键技术。,1、引言部分（1）,1、引言部分（2）,OFDM具有很好的抗多径衰落的特性;天线阵列的增益性能取决于阵列的空间几何分布的设计和分离接收信号的均衡权矢量的算法；MIMO信道直接制约了无线通信的容量和质量，是通信网络规划和收发机设计必须考虑的重要因素，同时MIMO天线阵列还是空分多址(SDMA)的核心构架；所以，近年来对基于OFDM传输方案的MIMO信道的研究十分活跃。,1、引言部分（3）,目前，对MIMO无线信道的研究主要有两大方向，第一是建立概念性实验平台，通过对无线通信的多天线阵列实测数据的分析，研究不同的视距和非视距无线移动通信环境下的阵列信道特征及其对通信容量的影响;第二是基于智能天线的波束形成器研究，其中矩阵信道估计和均衡盲算法正成为研究热点，即仅利用接收的阵列信号和源信号的先验统计特性估计矩阵信道进而恢复出发射信号。,1、引言部分（4）,但是，典型的盲算法都存在计算量大，难以自适应无线移动信道的时间变化、收敛速度慢和符号差错率(SER)性能到一定程度不随SNR的提高而相应改善等缺点。由于在OFDM的帧结构中有一定数量的收发端已知的前置信号和导频信号，因此，本文结合已知的导频训练序列，提出了一种新的用于多载波(OFDM)多天线阵列(MIMO)的自适应半盲算法。,2、MIMO-OFDM系统模型（1）,在无线通信中，影响通信性能的一个重要因素是由信道色散产生的延迟扩展和Doppler扩展所导致的频率选择性衰落和时间选择性衰落;在多天线系统中，信道色散还产生角度扩展，导致天线增益性能下降。,2、MIMO-OFDM系统模型（2）,OFDM以较低的速率把数据调制到多个正交的子载波上，这种调制在发端利用IFFT把频域载波信号转换成时域复基带信号;在收端执行FFT后，对每个接收数据采样值仅须简单的复数乘法运算，就可实现信道补偿，恢复出原载波信号.由于把OFDM数据样本的最后一定数量的样本循环复制到同一数据块的最前端，构成发射数据帧，该帧信号与信道冲激响应的卷积成为圆周卷积.如果信道延迟扩展比循环前缀长度短，就可以完全避免ISI，从而省去了陡截的滤波器和需大量复数乘加的均衡器，使系统实现效率更高，更具明显优势.,2、MIMO-OFDM系统模型（3）,将OFDM信号调制方式与M个发射天线N个接收天线构成的多天线MIMO系统结合起来，就形成了MIMO一OFDM系统结构。在发射机，二进制数据流经OFDM调制后，由发射天线发射.在接收机，接收的信号经OFDM解调后，由波束形成器分离并估计出原发射信号。,、自适应半盲波束形成算法小结,、仿真结果,、结论部分（）,本文提出了一种新的用于MIMO一OFDM多天线阵列无线移动通信系统的半盲自适应波束形成算法.计算机仿真结果表明，该算法在两种常用的频率选择性衰落信道中，在BER方面明显优于现有