智能天线在移动通信系统中的应用论文概论.docx
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智能天线在移动通信系统中的应用论文概论
--------大学本科毕业论文
智能天线在移动通信系统中的应用
姓名
院系
专业
电子信息工程
班级
学号
指导教师
答辩日期
成绩
智能天线在移动通信系统中的应用
内容摘要
在这个信息飞速发展的时代,随着科学技术的进步,人们开始对快速发展的智能天线领域特别的感兴趣。
虽然智能天线的一些原理已经存在了四十多年,但对智能天线技术在移动通信系统中的新的应用这一要求却在呈指数级增长。
另外,控制智能天线的最新算法已经成熟,在动态和色散的多径环境中的应用非常有效。
因此,智能天线正在成为提高各种移动通信应用性能的重要助手。
智能天线这一新技术在移动蜂窝电话、个人通信服务、雷达遥感等各种无线通信系统中都占有重要地位。
【关键词】智能天线 频谱自适应波束成形空分多址
TheapplicationoftheSmartAntenna
inmobilecommunicationsystem
Abstract
Inthisinformationeraofrapiddevelopment,withtheprogressofscienceandtechnology,peoplebegantorapiddevelopmentofsmartantennafieldisparticularlyinterestedin.Althoughsomeprinciplesofsmartantennahasbeenaroundformorethanfortyyears,butthesmartantennatechnologyinmobilecommunicationsystemofnewapplicationsthatdemandisgrowingexponentially.Inaddition,controlthelatestsmartantennaalgorithmhasmatured,applicationinthedynamicanddispersionofmultipathenvironmentisveryeffective.Therefore,smartantennaisbecomingaimportantassistanttoimprovetheperformanceofvariousmobileapplications.Thenewsmartantennatechnologyinmobilecellularandpersonalcommunicationsservices,radarremotesensing,etc.Variouskindsofwirelesscommunicationsystemoccupiesanimportantposition.
【KeyWords】SmartAntennasSpectrumSelf-AdaptiveBeamformingSpace-DivisionMultipleAccess(SDMA)
一、前言1
(一)智能天线兴起的原因1
(二)智能天线发展历史1
(三)智能天线的相关的学科2
二、智能天线的原理2
(一)智能天线的概念2
(二)智能天线的组成3
(三)智能天线的原理4
(四)智能天线的算法4
四、智能天线的应用6
(一)智能天线涉及的问题6
(二)智能天线的优势6
(三)智能天线的应用7
五、结束语7
附录8
参考文献:
10
致谢:
11
智能天线在移动通信系统中的应用
学生姓名:
胡亚东指导教师:
张清泉
一、前言
(一)智能天线兴起的原因
移动通信领域的快速发展,使得智能天线技术的应用也越来越广泛。
以下两个重要的理由推动了智能天线需求的快速增长。
首先,由于高速模/数转换器(Analog-to-DigitalConvers,ADC)技术和高速数字信号处理(DigitalSignalProcessing,DSP)技术正以惊人的速度蓬勃发展。
虽然智能天线的概念早在二十世界五十年代后期就已存在,但所需的快速计算技术最近才出现。
第二,全球对各种形式的无线通信和遥感技术的需求继续快速增长。
智能天线是自适应阵列信号处理学科的实际实现,并且在移动无线通信,无线局域网,移动互联网,雷达遥感,卫星通信,多输入多输出系统等等具有广泛的应用。
(二)智能天线的发展历史
自适应天线阵从二十世纪五十年代末开始发展,现在已经有了四十多年的发展历史。
“自适应天线阵”一词最早由VanAtta于1959年为描述自相控天线阵而提出。
1959年,Howells最先提出了自适应旁瓣对消(SideLobeCancellation,SLC)技术,自适应旁瓣对消使干扰零陷,使得信干比得以提高。
1969年,Capon使用最大似然(MaximumLilelihocd,ML)法来求解天线阵的最小方差无失真响应(MinimumVarianceDistortionlessResponse,MVDR)。
1972年,Burg将最大熵方法应用到谱估计中,其技术很快就适合阵列信号处理。
1973年,在权值向量的范数等于1这一约束条件下,Pisarenko提出了基于均方误差最小的谐波分解技术。
由于自适应旁瓣对消算法对大特征值分散度收敛缓慢,1974年,Reed,Mallett和Brennen研发了直接采样矩阵求逆(SampleMatrixInversion,SMI)技术。
Reddi于1979年,Kumaresan和Tufts于1983年提出了最小范数算法。
1986年,施密特提出了现在著名的多重信号分类(MUSIC)算法。
MUSIC算法是一种谱估计算法,它利用了噪声子空间与天线阵相关矩阵的正交性。
1989年,Roy和Kailath首次提出经过旋转不变性技术估计信号参数(EstimationofSignalParametersviaRotationalIavarianceTechnique,ESPRIT)算法。
上述理论的产生,使阵列天线信号处理技术得到了极大的的发展。
90年代后,自适应天线阵列开始在无线移动中得到广泛研究以及应用。
由于智能天线的众多优势,人们对之研究也越来越感兴趣。
现如今智能天线已成为新时代的潮流。
(三)智能天线相关的学科
智能天线是电磁学、天线、电波传播、通信、随机过程、自适应理论、谱估计、阵列信号处理等相关学科的必然结合。
图1说明了每个学科间的关系。
以前太多人尝试从单个学科背景下解释智能天线,然而这种缺乏远见的做法只吸引了工程界的一小部分人,并未完全理解这一很有价值的学科。
单个学科不是智能天线这一迅速增长领域的唯一联系者。
要做到基本上理解智能天线,就必须精通许多不同学科和相关学科。
可以认为,图1.1所示的一些学科可以合并得到一个更小的学科。
然而,在其中每个具体学科的专家都为智能天线这一公共领域做出了特有的贡献。
因此智能天线这一学科超越了具体应用,从而更值得全球重视。
图1与智能天线相关的各种学科的交叉图
二、智能天线的原理
(一)智能天线的概念
传统的天线(antenna)其实就是一种变换器,它把在传输线上的导行波,变换成在自由空间中传播的电磁波,或者把在自由空间的电磁波变换成传输线上传播的导行波。
天线就是在无线电设备中用来发射或接收电磁波的部件。
天线的辐射、天线的接收以及天线间的电波传播是理解所有无线通信的基础。
而“智能天线”则是指带精密信号处理器的任何天线阵,它是一种可以根据信号的空间特性,进行调整或自我适应信号的波束方向图,形成多个自适应波束,使我们感兴趣的信号(SignalsOfInterest)得到增强和使干扰信号减小的天线。
(二)智能天线的组成
智能天线由两个或者多个协调工作的一系列天线阵元组成,用以对附近的电磁环境建立一个独特的辐射方向图。
天线阵元可以通过其相位的调整来协调工作,相位调整可采用硬件或者数字化来实现。
天线阵是由许多相同的天线按照一定规律进行排列后得到的天线系统。
所以,智能天线还有一个名字叫自适应天线阵。
图2比较了传统天线和智能天线的两种天线阵。
第一种是传统的固定波束天线阵,如图2(a)所示,它通过定义固定波束天线阵权值w,使主瓣得以调节。
然而,这种结构既不是智能的,也不是自适应的。
第二种天线阵是智能天线,如图2(b)所示,这种设计结构可以适应随时间变化的信号环境,对于给定的算法容易优化。
优化的准则或代价函数,通常是根据手头上的要求来定义的。
例如该智能天线中,代价函数可定义为期望信号d与天线阵的输出y之间的误差平方,即
。
我们可以通过调整天线阵的权值w,改变天线阵的方向,使输出与期望信号匹配并且代价函数最小。
这样,就会形成最佳的辐射方向图。
(a)(b)
图2(a)传统的天线阵;(b)智能天线
智能天线通常包括切换波束系统(SignalsOfInterest)和自适应波束形成系统。
智能天线有时候也被唤作数字波束形成天线阵。
切换波束系统有几个可用的固定波束方向图。
根据系统要求,判决哪个波束在任何预定的时间点接入。
自适应波束形成系统让天线将波束调向感兴趣的方向,并将干扰信号减小。
智能天线是由以下三部分组成的,包括天线阵、波束形成网络以及波束形成算法。
而智能天线阵系统则是由天线阵列(包括数/模和模/数转换)、自适应处理器和波束形成网络三部分组成。
(三)智能天线的原理
在移动通信系统中,智能天线这种天线阵列,通过对周围的电磁环境进行感知,然后通过能够对各阵元信号进行调节加权幅度和相位的算法,改变天线阵列的方向图,充分利用移动用户信号并减小干扰信号。
智能天线就好比一个空间滤波器:
发射机通过把高增益天线波束和通信中的接收机对准,增加通信的距离,并且减少其他方向接收机受到的干扰;接收机通过把高增益天线和通信中的发射机对准,增加接收信号的强度;同时把干扰信号的入射方向对准零点,消除同道干扰和多址干扰,这样便能够大大提高接收信号的载干。
自适应处理器首先对激励信号进行转换,使幅度和相位对应各波束,然后提供给天线阵列,天线阵列则对射频信号进行接收和发射,来确定波束形成网络各部分方向图的增益。
波束形成网络最终利用天线阵元产生的方向图,使智能天线得到实现。
以上三部分便组成了智能天线阵系统。
(四)智能天线的算法
智能天线快速发展的同时,其核心技术波束成形也成为研究热点之一。
如果到达角不随时间而变化,则最优天线阵权值就不需要调整。
固定到达角的算法包括最大信干比准则、最大似然算法及最小方差算法。
然而,如果期望信号的到达角随时间而改变,就必须制订一个最优方案,以便继续重新计算最优的天线阵权值。
那么接收机的信号处理算法就必须能够连续适应电磁环境的不断变化。
自适应算法弥补了固定波束形成的不足,并允许计算不断更新权值。
自适应算法必须满足具体的优化准则。
如几种流行的优化技术,包括恒模算法(ConstantModulusAlgorithm,CMA)、最小均方(LMS)算法、采样矩阵求逆(SampleMateixInversion,SMI)、递归最小二乘(RecursiveLeastSquares,RLS)、共轭梯度算法和波形互异算法等。
下面我们主要介绍一下恒模算法。
自适应波束形成算法大部分是通过使参考信号和天线阵输出信号之间误差最小实现的。
参考信号一般是基于到达信号先验知识的期望信号。
在参考信号未知的情况下,人们必须借助一些信号优化技术。
移动通信信号大部分是调频信号或调相信号,例如频率调制(FM)、相移键控(PSK)、频移键控(FSK)、正交幅度调制(QAM)和多相位调制。
这些情况中,信号的幅度理论上应该是恒定值,所以认为信号的幅度和模恒定。
然而,在衰落信道中,由于接收信号会存在多径项,必然会使信号幅度发生变化,这样便破坏了信号的恒模特性。
如果到达信号有一个恒定的模,我们便可以通过设计算法来修复发生改变的信号的幅度。
DominiqueGodard最先利用恒模(ConstantModulus,CM)特性构造了一系列应用在二维数据通信系统中的盲均衡算法,具体应用于调相波形。
Godard通过使用阶数p这一代价函数的色散函数,先求出它的最小值,然后求出最优权值。
以下是恒模算法的方向图:
图3恒模算法的方向图
Godard代价函数由下式给出:
(2.1)
其中p是正整数,q=1。
Godard指出,当
做如下定义后,代价函数的梯度为零:
(2.2)
其中
是
的零记忆估计。
所产生的误差信号为
(2.3)
改变误差信号取代LMS算法中传统的误差信号,得
(2.4)
当p=1时,代价函数简化为
(2.5)
其中,
(2.6)
如果将输出估计值
调整为1,则式(2.5)的误差信号为
(2.7)
因此,当p=1时,权值向量为
(2.8)
当p=2时,代价函数化简为
(2.9)
其中,
(2.10)
如果将输出估计值
调整为1,式(2.3)的误差信号为
(2.11)
因此当p=2时,权值向量为
(2.12)
P=1或2时称为恒模算法(CMA)。
已证明p=1的情况比p=2的情况收敛快。
四、智能天线的应用
(一)智能天线涉及的问题
1、智能天线的实时自动校准。
由于智能天线对误差非常敏感,要求自适应处理器产生的各支路幅度和相位保持一致。
2、智能天线波束自适应成形的速度问题。
数字波束成形在硬件上需要有高速率的数字信号处理芯片支持,在软件上需要有较快收敛速度、较高精度的自适应算法对加权系数进行调整。
因此高效的智能天线算法也是一关键的问题。
3、智能天线快速发展带来的设备复杂性问题。
智能天线系统性能虽然得到了较大改善,但由于科技水平的限制与不足,导致对高射频信号和微波信号不能直接进行采样。
4、智能天线发展到现在,还没有一个完整的系统理论,智能天线技术也没有完全成熟,在移动通信中的应用也还存在一些难度。
(二)智能天线的优势
智能天线在移动通信领域有着广泛的应用。
在移动通信应用领域中,智能天线采用空间上的复用即空分多址(SpaceDivisionMultipleAccess,SDMA)这一技术,允许同一区域内的频率复用因子提高,使得系统容量得到提高
智能天线还能够把多径效应的不利影响降低。
采用横模算法控制智能天线达到多径信号零陷,这样能够极大地减少多径信号衰落。
智能天线能够使共道干扰和多径衰落降低,从而获得更高的数据率。
智能天线用来增强测向(Direction-finding,DF)技术,通过更准确地确定到达角(Angles-Of-Arrival,AOA)来实现。
采用大量的能精确分离出到达角的精度超过天线阵分辨率的谱估计技术。
智能天线测向能力使移动通信系统能更好地确定特定的移动用户位置,增强了地理位置服务。
此外,即使在没有参考信号时,智能天线也能盲自适应波束形成,使天线阵主波束指向期望用户。
智能天线在多数入多输出(MIMO)通信系统和波形分集MIMO雷达系统中也起,着重要作用。
发射天线阵的阵元中传输的分集波形到达接收天线处进行合并,这样智能天线在修改辐射方向图时便起到了重要作用,使存在的多径得到充分利用,使天线阵分辨率增加,使杂波减少。
(三)智能天线的应用
最开始的智能天线技术主要应用于军事领域中,包括雷达遥感和通信对抗以及对空间进行定位等。
但近年来由于模/数转换技术和数字信号处理等相关科学技术的蓬勃发展,智能天线技术的日益完善,智能天线技术在移动通信、软件定义无线电、无线局域网、移动互联网等众多领域也得到了广泛应用。
此外,智能天线采用空分多址技术使通信资源扩展到了空间域,大大提高频谱效率,使系统通信容量提高,满足移动通信用户数目迅速增长这一难题;智能天线抗衰落抗干扰的特性,大大提高了系统通信质量,使服务质量得到提高,满足了人们对通话质量的要求。
智能天线能够增强测向技术,可以准确地确定到达角。
智能天线的基站通过准确的获得波束到达方向,可以判断移动通信用户的地理位置,实现蜂窝移动中的移动台定位,增强了地理位置服务。
智能天线能够提高频谱的利用率、增加通信容量、扩大小区覆盖距离和范围、减少多径干扰、抗衰落、增加通信质量,可以有效的解决移动通信快速发展而增加的业务量以及缓解越来越紧张的频谱资源这一问题。
智能天线技术已经成为我国乃至全球移动通信研究的热门。
智能天线技术带给移动通信系统的优势无法想象,因此对智能天线在移动通信系统中的应用研究,在发展如此迅速地信息时代意义也十分显然。
五、结束语
科学技术正在蓬勃发展,全球对各种形式的无线通信和遥感方式的需求也在快速增长,使得智能天线也得到了快速的发展。
智能天线的研究应不断和高速模/数转换器以及其他高速数字信息处理技术相结合,并且综合考虑能够影响智能天线的各种因素,在整体上使智能天线的性能更上一步。
未来的智能天线,将是移动无线通信、软件定义无线电、空时处理、高性能、高集成度等多种技术的综合应用。
智能天线技术不仅是第三代移动通信的核心技术,在第四代移动通信中,智能天线也扮演重要的角色。
智能天线技术在快速发展中出现的问题终会一一解决,并将走向完全成熟。
相信在不久的将来智能天线技术必将发挥它巨大的潜力和优势,并将广泛的应用到各个领域中去。
本文通过对智能天线概念、组成、原理以及智能天线的优势进行阐述,然后着重讨论了智能天线的恒模算法与智能天线在移动通信中的应用,最后对智能天线近年来发展中出现的问题进行分析讨论,并对智能天线的未来发展方向进行展望。
本论文只是重点从理论上对智能天线进行分析研究,并且有了初步的收获。
如果要做实际的智能天线,硬件电路与控制软件是不可或缺的,由于实验条件的限制,不能进行深入的研究。
并由于本人目前水平比较有限,文章难免有些不妥,只能待以后继续研究,并使之完善。
附录
恒模算法
例让同一恒模信号经直达径和另外两条多径到达接收机,并假设信道是频率选择性衰落信道。
直达径到达信号定义为32个码片的二进制序列,这里码片的值是
1,且每个码片采样4次。
直达径信号到达角为45°。
第一个多径信号到达角为-30°,其振幅是直达径信号振幅的30%。
第二个多径信号到达角为0°,其振幅是径信号振幅的10%。
由于存在多径,二进制序列将有轻微的时延,从而导致色散。
这种时延可以用0填充多径信号来产生时延。
我们将使用P=1恒模算法来定义最优权值。
选择
=0.5和N=8的阵元,阵元间距d=
/2.定义初始权值
⑴为0。
绘出方向图。
解:
三个接收信号波形如图所示。
最后一幅图表示合并后的接收波形。
可见,合并后的接收信号由于信道色散会产生振幅变化。
图4(a)直达径(b)路径(c路径(d)合并后的信号
天线阵输出为
。
天线阵权值的递推关系如式(2.8)所示。
MATLAB程序sa-ex-8-10.m用来求权值。
程序如下:
N=8;d=.5;mu=0.5;K=100;
Nchips=32;nsamples=4;
T=32/3E6;tau=T/Nchips;num=Nchips*nsamples+4;t=(1:
num)*T*1E6/num;tt=t(1:
num);
btemp=sign(randn(1,Nchips));
b=[];
fori=1:
length(btemp),
b=[b,btemp(i)*ones(1,nsamples)];
end
b1=[b0000];b2=.3*[00b00];b3=.1*[0000b];
figure
(1),subplot(221),plot(tt,b1,'k')
xlabel('t'),ylabel('amplitude')
axis([0max(tt)-1.51.5])
subplot(222),plot(tt,b2,'k')
xlabel('t'),ylabel('amplitude')
axis([0max(tt)-1.51.5])
subplot(223),plot(tt,b3,'k')
xlabel('t'),ylabel('amplitude')
axis([0max(tt)-1.51.5])
subplot(224),plot(tt,b1+b2+b3,'k')
xlabel('t'),ylabel('amplitude')
axis([0max(tt)-1.51.5])
I1=b2*exp(1j*rand*2*pi);theta1=-30*pi/180;%I2=b3*exp(1j*rand*2*pi);theta2=0*pi/180;
ii=1:
N;
vS=exp(1j*(ii-1)*2*pi*d*sin(thetaS));
v1=exp(1j*(ii-1)*2*pi*d*sin(theta1));
v2=exp(1j*(ii-1)*2*pi*d*sin(theta2));
x=vS.'*S+v1.'*I1+v2.'*I2;
w=zeros(N,length(S));w(1,1)=1;
fork=1:
K
y(k)=w(:
k)'*x(:
k);
w(:
k+1)=w(:
k)+mu*conj((1-1/abs(y(k)))*y(k))*x(:
k);
end
ww=w(:
K);ww=ww/abs(ww
(1));
theta=-pi/2:
.01:
pi/2;
AF=zeros(1,length(theta));
fori=1:
N
AF=AF+ww(i)'*exp(j*(i-1)*2*pi*d*sin(theta));
end
figure
(2),plot(theta*180/pi,abs(AF)/max(abs(AF)),'k')
xlabel('\fontsize{14}AOA(deg)'),ylabel('\fontsize{14}|AF_n|')
title('\bf\fontsize{14}Problem8.13-Beampatternvs.AOA')
axis([-909001.1]),gridon
set(gca,'xtick',[-90-60-300306090])
所得方向图如图5所示。
注意,恒模算法抑制了多径但不会使其消失。
图5恒模算法的方向图
参考文献:
[1]张斌.《最新智能天线设计与应用新技术指导手册》[M].科学技术出版社,2007
[2]刘鸣,袁超伟,贾宁,黄韬,《智能天线技术与应用》[M],机械工业出版社,2007
[3]金荣洪,耿军平,范瑜,《无线通信中的智能天线》[M],北京邮电大学出版社,20
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