智能天线技术在认知无线电中的应用概要Word文件下载.docx
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智能天线的基本思想在目前的认知无线电研究中.非授权用户一般都使用全向天是利用各用户信号空间特征的差异,采用阵列天线技术.根线进行通信,即在各个方向上发送和接收信号。
虽然使用全据某个接收准则自动调节各天线阵元的加权向量,以求达向天线可以更全面可靠地对频谱进行感知和测量,但是非授
到最佳接收和发射效果.并使在同一信道上接收和发送多个用户的信号不互相干扰111。
智能天线根据信号的空间特性
收稿El期:
2008年8月6日
责任编辑:
林菊jasinine.1in@126.corn>>>
秒幻通信
2008年12月I下)四
万方数据
j应用探讨L
差异区分信号,在传统的时分多址(TDMA,TimeDivision
MultipleAccess)、频分多址(FDMA。
FrequencyDivisionMultipleAccess)和码分多址(CDMA.CodeDivisionMultiple
Access)之外引人了第四种多址方式——空分多址
(SDMA.SpaceDivisionMultipleAccess)。
智能天线分为两类:
自适应智能天线(ASA,Adaptive
SmartAntenna)和多波束智能天线(MSA。
MultibeamSmartAntenna)。
自适应智能天线通过天线阵列单元的信
号加权幅度和相位来改变方向图形状,采用先进的自适应空间数字处理技术产生可控波束方向图。
使天线主波束对准期望用户信号的来波方向(DOA,DirectionofArrival)。
同时在干扰方向形成零陷.从而达到抑制干扰的目的。
自适应智能天线对干扰信号的抑制可以达蛰J20dB~30dB,并可以根
据期望信号和干扰信号入射角的变化,自动调节天线的空间
滤波特性。
多波束智能天线采用多个波束覆盖整个用户区,
每个波束的指向固定,波束宽度随天线阵元数目的确定而确定,系统根据用户的空间位置选取相应的波束,使接收信号
最佳16J。
其中,自适应智能天线的主要用途是自适应抗干扰.它是一种其它抗干扰方式无法取代的有效空域抗干扰措施。
采
用自适应智能天线技术能有效抑制同接收信号方向不同的多
径干扰、同信道干扰、多址干扰以及其它各种类型的有意或无意干扰.从而提升信号传输质量,提高频谱有效利用率,
增加系统容量。
3.2自适应波束形成技术
(1)自适应波束形成概述
在自适应智能天线中.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。
自适应波束形成是指波束形成器根据通信环境的变化,自动调整各天线阵元的幅度和相位加权因子。
从干扰和噪声中最大限度地提取有用信号,提高信噪比,因此它是阵列信号处理的基础。
如图1所示,波束形成器部分根据特定的自适应波束形成算法,对智能天线输出端的反馈信号和输入端的直馈信号进行运算,获得对阵元加权向量的调整向量,对各阵元的加权值进行调整,这样经过多次迭代后阵元的加权向量就能收敛于最佳权值向
团K嚣}
量。
由这组最佳权值向量形成的波束自动将最大增益点对准有用信号方向,而在干扰信号方向形成零陷【31。
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波束形成器
◆。
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图1
自适应波束形成示意图
(2)宽零陷周期自适应波束形成算法
◆提出背景
自适应波束形成技术能够实时改变方向图以跟踪用户.
从理论上讲可以使系统达到最优化,但相对而言.各种算法
的数据量和计算量大,信道模型简单.收敛速度较慢。
在某
些情况下甚至可能出现错误收敛等缺点,实际信道条件下当
干扰较多、多径严重、特别是信道快速时变时,很难对某一
用户进行跟踪。
WuQ等人将信号周期平稳特性与传统波束形成技术
相结合,提出了一种周期自适应波束形成(CAB,Cyclic
AdaptiveBeamforming)算法‘21,该算法具有快速收敛、实
现结构简单等特点。
但CAB算法没有考虑抑制干扰.在干扰
方向上不能形成较宽的零陷.同时,在干扰快速移动时.很容易出现数据失配的情况。
另外,由于天线接收平台的振动或干扰的扰动,都可能使干扰方向移出天线方向图的零陷位置,从而使常规的自适应算法失效。
基于此。
本文提出了宽零陷自适应波束形成算法(WN—CAB,WideNull—Cyclic
AdaptiveBeamforming)。
基本思想是在干扰方向上形成比
较宽的零陷.这样就可以使权值处理期间干扰位置不会移出零陷以外,从而有效抑制干扰。
该算法计算量小,稳健性较好.干扰宽度容易控制。
◆算法模型
自适应智能天线阵模型如图2所示。
≤.:
=≤责任编辑:
林菊jasmine.1in@126.com
图2
N元均匀线阵模型
设阵列由~个阵元组成,接收信鼽(门)为NX
1维复矢
量,空间有尸个窄带平面波信号,它们相对于阵列法向的方
向为(’口,。
护。
,…,口,】.则阵列第价阵元的输出为:
娟萨喜帕hxp[/等㈦)sinSj卜∽…
其中,s/(n)为第/《/=1,2,…,尸)个阵元上的复包络
(其中天线1为参考阵元);
d为阵元间距;
/7,(n)为阵元i(,.1,2.…,~)上的加性噪声,这里假设为高斯自噪声.且与只∽)不相关。
如果写成矩阵形式,则有:
x=As+/7
(2)
式中,x=防,(n)xdn),…托∽)】7;
s=陋,仞)52∽),…,s尸(,7)】7;
,7=In,(,7)/72(力).…肋)】7;
/q=曲(护1),目(护2),…,a(护户)】;
昌(护,)
表示P个信号的导向矢量(/=1.2.…,P
o
CAB算法的代价函数为:
l
^
12
maxw片RⅫC1
wHW=cⅣc=1
(3)
其中,周期平稳相关矩阵为:
氏《臻暑艨%x)e弦-12n闭':
x"。
在高输入信噪比条件下,CAB的收敛速度很快。
但是,CAB算法在干扰方向上形成的零陷不够宽.稳健性不好。
因而在强干扰情况下算法的性能有所下降。
为此,本文提出一种新的加宽干扰零陷的自适应算法.IiPMN—CAB算法。
假设在采用CAB算法时,权值训练的数据与权值应用的
林菊jasmine.fin@126.com>>>
数据失配.此时,设干扰入射角为:
郇=印+△巳
(4)
其中,占,为初始时刻干扰的入射角。
假设△易服从均
值为o。
方差为丘2P的正态分布.即:
△郎∈N(0,6尸)
(5)
根据式(5).不难得出7rsinop近似服从均值为
7rsin;
,方差为%。
的正态分布。
其中g。
满足:
瓦:
—O'p71:
2C—OS/gp
(6)
。
180
记兀sin万为%,构造出式(7)的平均协方差矩阵为:
面=兰。
J.厂(咋)a(瓦)Ⅱ,,(瓦)咖,+d2,
(7)
其中。
厂(%)表示%的概率密度函数。
则万的第(斤,/)个元
素为:
网¨
=射击唧[~警卜
[一,岱一咖,]dv,+Or’-,
圭r-expP『一/岱-1)7r=
I一/岱sinO,kp,I.exp
(8)
[』2确P叫∥I
式(8)等效为:
i=孝。
m,pp,小啊,。
)+a2,
(9)
其中:
符号“0”表示Hadamard积‘71。
矩阵7-
(护P.62P)为:
№盯n唧b1
从式(9)可以看出。
求矩阵厂需要预先知道干扰方向
1[毕]2}(川
郎和每个干扰入射角的扰动方差d2尸,这在实际应用中是做不到的。
因此,当F,与丘2户一定时.使干扰零陷最宽的厂可
以表示成:
‰一p卜…’[警]2}
…,
62。
为62P的一个上限。
用亍代替L则式【9)
表示成两个矩阵的Hadamard积。
即:
』2008年勤12蔫圈
月(下)■——■
一应用探讨L
百=}薹名a(e)a儿(易)+打I。
71=尺。
j:
(12)
匿二==≥妻荽《二=3
式f12)得出的矩阵结果和式(7)一样,但减少了MN—CAB算法的运算量。
(3)仿真分析
考虑10阵元均匀直线阵,设阵元间距为半波长,期望信号方向为00.信噪比为OdB.干扰噪声比为30dB。
采用200
个块拍100次独立试验的平均结果。
图3为CAB算法和WN—
CAB算法的仿真对比方向图,虚线表示CAB算法的方向图.在干扰的角度方向形成的零陷很窄;
实线表示WN—CAB算法的方向图。
在干扰方向形成了较宽的零陷。
能够较好地适图3仿真对比方向图
将本文研究的基于智能天线自适应波束形成技术的万方数据
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闫潇:
毕业于重庆通信学院,现为重庆通信学院在读研究生,主要研究方向为认知无线电。
张潜:
毕业于南京国际关系学院,现任重庆通信学院编辑部编辑。
张洪顺:
任职于重庆通信学院无线电管理教研室,教授,研究生导师,主要研究方向为无线电频谱管理、移动通信。
≤≤‘:
林菊jasmine.1in@126.corn
应干扰快速移动的环境。
笔
葙
粤
F——一i祷茼石一———■j
4结束语
WN—CAB新自适应算法应用于认知无线电,能达到有效抑制非授权用户对授权用户的干扰的目的.由此可以看出.将智能天线技术应用于认知无线电是可行的。
为了提高通信质量和灵敏度.减少设备复杂性和成本代价.要求认知无线电使用一副天线进行收、发信号。
但是,认知无线电的特殊感知技术要求使用全向天线对频谱进行感知和测量.同时又需要定向天线与基站进行通信.即需要两副天线。
随着智能天线技术的进一步发展,相信这一矛盾会得到有效的解决。
目怒暑凛广
作者:
作者单位:
刊名:
英文刊名:
年,卷(期:
被引用次数:
闫潇,张潜,张洪顺重庆通信学院
移动通信
MOBILECOMMUNICATIONS2008,32(240次
参考文献(7条
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2010年12月7日
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