数字波束形成DBF.docx
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数字波束形成DBF
随着高速、超高速信号采集、传输及处理技术的发展,数字阵列雷达已成为当代雷达技术发展的一个重要趋势。
数字波束形成(DBF)技术釆用先进的数字信号处理技术对阵列天线接收到的信号进行处理,能够极大地提高雷达系统的抗干扰能力,是新一代军用雷达提高Ll标检测性能的关键技术之一。
并且是无线通信智能天线中的核心技术。
本文介绍了数字波束形成技术的原理,对波束形成的信号模型进行了详细的推导,并且用matIab仿真了三种讣算准则下的数字波束形成算法,理论分析和仿真结果表明以上三种算法都可以实现波束形成,并对三种算法进行了比较。
同时研究了窄带信号的自适应波束形成的经典算法。
研究并仿真了基于最小均方误差准则的LMS算法、RLS算法和MVDR自适应算法,并且做了一些比较。
关键词:
数字波束形成、自适应波束形成、智能天线、最小均方误差、最大信噪比、最小方差
ABSTRACT
WiththedevelopmentOfhigh-speed,UItrahigh-speedSignaIacquisition,transmissionandPrOCeSSingtechnology,CligitaIarrayradarhasbecameanimportanttrendinthedevelopmentOfmodernradartechnology.DigitaIbeamforming(DBF)technologyUSeSadvanceddigitalSignaIPrOCeSSingtechnologytoPrOCeSStheSignaIreceivedbyantennaarray.ItCanimprovetheanti-jammingabilityOfradarSyStemgreatlyanditisOneOfthekeytechnology。
ItistheCOreOftheSnIartantennatechnologyinWireIeSSCOmmUniCatiOntoθo
ThiSPaPerintroducesthePrinCiPIeOfdigitalbeamformingtechnology,theSignaImodelOfbeamformingWaSpresented,AndthedigitalbeamformingalgorithmUnderthethreeCaICUIatiOnCriteriOnWaSSimUIatedbyMATLAB,theoreticalanalysisandSimUIatiOnresultsShOWthatthethreealgorithmsCanachievebeamforming,andIiIadeSOmeCOmPariSOnbetweenthethreealgorithms・AttheSametime,madeSOmeStUdyabouttheadaptivenarrow-bandSignaIbeamformingalgorithm・LearnedandSimUlatededtheLMSalgorithmbaseOnminimummeanSqUareerrorCriteriOnandRLSalgorithmandMVDRalgorithm,anddoSOmeCOmPariSOn
KeyWOrdS:
DBF,ADBF,Smartantenna,TheminimummeanSqUareerror,The
maximumSignaItonoiseratio
第1章绪论1
1.1背景介绍1
1.1.1数字波束形成在国内外的发展及现状1
1.1.2展望3
1.2论文内容4
第2章DBF原理及应用5
2.1窄带信号模型5
2.2空间匹配滤波器6
2.3阵列方向图7
2.4阵列增益9
2.5波束宽度10
2.6相位扫描的带宽限制10
2.7智能天线11
2.7.1天线结构11
2.7.2实现原理11
2.7.3技术分类12
2.7.4应用领域13
2.8本章小结14
第3章最优波束形成准则15
3.1最小均方误差准则15
3.2最大信噪比准则17
3.3线性约束最小方差(LCMV)准则18
主要缩略语表
英文缩
写
英文全称
中文释义
DBF
DigitaIBeamfOrming
数字波束形成
ADBF
AdaPtiVeDigitaI
BeanlfOrnIing
自适应波束形成
FlR
FiniteImPUlSeReSPOnSe
有限脉冲响应
LCMV
LinearIyCOnStrainedMinimUm
VarianCe
线性约束最小方差
LMS
LeaStMeanSQUare
最小方差
INR
InterferenCetoNOSieRatiO
干扰信噪比
MMSE
MinimUmMeanSQUareErrOr
最小均方误差
SNR
SignaItoNOiSeRatiO
信噪比
MVDR
MinimUnIVarianCe
DiStortionlessReSPOnSe
最小方差无畸变法
RLS
ReCUrSiVeLeaStSQUare
递归最小二乘
第1章绪论
1.1背景介绍
信号是信息的载体与表现形式,信息蕴含在信号的某些特征之中。
信号处理的Ll的就是提取、恢复和最大限度的利用包含在信号特征中的信息。
信号处理技术早期的研究主要集中在一维信号处理中,并在一维信号处理与分析中取得了很多重要成果。
随着信号处理技术的发展,人们将传感器布置在空间的不同位置而组成传感器阵列,用传感器阵列对空间信号进行接收和釆样,将信号处理技术从时域扩展到空域,开辟了空域阵列信号处理这一技术领域⑼。
阵列信号处理是将一组传感器按照一定的规则布置在空间的不同位置,组成传感器阵列,利用传感器阵列对接收到的空间信号进行空域或者空时多维处理的方式,以增强有用LJ标信号,抑制无关干扰和噪声信号,提取信号的相关特征,估计信号的参数。
与传统单个传感器的一维信号处理相比,阵列信号处理具有更为灵活的波束指向控制,更高的输出信号处理增益,更为精确的空间分辨率等优点,因此阵列信号处理得到了很大的发展,应用领域不断扩大,现已成功应用于雳达和声纳目标检测、无线通讯、射电天文、生物医学、地震探测等诸多工程领域他。
阵列信号处理主要研究内容包括数字波束形成(DBF)和自适应波束形成(ADBF)等。
ADBF技术乂称为自适应空域滤波,通过对各阵元输入信号自适应加权以实现空域自适应滤波,ADBF技术可以有效增强有用信号,抑制干扰和噪声信号,具有极其重要的理论意义和工程应用价值,本文的研究也正围绕此方面展开。
1.1.1数字波束形成在国内外的发展及现状
数字波束形成的概念来源于军事上雷达和声纳所采用的自适应阵列天线,U的是为了自适应的控制天线波束的主瓣使其对准LI标,控制天线波束的零陷,使其对准干扰源,从而可以在强干扰环境下有效地发现和探测忖标。
数字波束形成的概念自1959年由VanAtta提出以来,到目前已经经历了四十多年的发展历程,大体上可以划分为四个阶段叫
第一个十年的研究集中在自适应波束控制上(六十年代)。
如:
自适应相控阵列天线,自适应波束控制天线等。
50年代,美国出于卫星通信增强信号的需要,
开始研究最初意义上的自适应天线。
1964年5月,IEEETrans.OnAP第一次出版自适应天线专辑,总结了主波束自适应控制阶段的发展^
第二个十年硏究集中在自适应零陷控制上(七十年代)。
如:
自适应滤波,自适应调零与旁瓣对消,自适应杂波控制等。
1976年9月,IEEETrans.OnAP第二次出版自适应天线专辑,总结了零向自适应控制阶段的发展。
第三个十年的硏究主要集中在空间谱估计上(八十年代)。
如:
最大似然谱估计,最大爛谱佔计•,特征空间正交谱估计等。
1986年3月,IEEETrans.OnAP笫三次岀版自适应天线专辑,总结了DoA佔计的空间谱佔计阶段的发展。
在八十年代,自适应天线阵从理论研究进入了广泛应用阶段,但主要限于雷达和声纳领域。
最近十年的研究主要集中在:
(1)结合移动通信的智能天线的实现技术上(九十年代至今)问
90年代初陆续有人提出将自适应阵列天线技术应用于移动通信,90年代初开始世界各大通信公司纷纷介入智能天线研究:
美国ArrayCOmm公司率先推出智能天线系统应用于无线本地环路(WLL),美国MetdWdVe公司已有针对GSM和IS95的智能天线产品。
在日本,ATR光电通信研究所研制基于加锁处理的自适应波束形成处理方式的智能天线。
欧洲通信委员会在RACE计划中开展了TSUNAMl子计划,它由德国,英国,丹麦和西班牙合作完成。
在中国,信息产业部电线科学技术研究院所属的信威公司成功的开发出用于WLL的TDD方式S-CDMA产品,并计划将其改进,推广应用于我国提出的TD-SCDMA方案中。
深圳华为、中兴新通信目前均有一只队伍进行智能天线方面的研究。
(2)DBF在有源相控阵雷达系统中的应用関
COBRA雷达:
欧洲先进雳达技术集团总承包,法国汤姆逊公司、德国西门子公司、英国桑伊美公司、美国马丁玛丽埃塔公司等参加。
AN/TPQ-17炮位侦校雷达:
国内,14所,38所在“93”期间研制了一维DBF实验阵,我们学校与206所合作于“十五”期间研制出一个二维的DBF接收阵。
随着移动通信技术的发展,宽带无线通信技术受到广泛的关注。
由于正交频分复用(OFDM)技术具有高的抗干扰和抗多径衰落的能力,因此已经被公认为下一代无线通信系统的核心技术。
尽管
OFDM技术能够克服符号间干扰(ISD的影响,但是Ill于无线信道是一个多用户信道,存在多径衰落,时延扩展和频率扩展等问题,解决上述问题的传统方法主要包括调制解调、信道编码、均衡、分集和交织等技术,而智能天线技术为这些问题的解决带来了新的思路,认为是无线移动通信技术“最后的媼界”,而数字波束形成技术是智能天线的一个重要研究领域。
当存在干扰棋至强干扰的时候,使用数字波束形成技术能够抑制干扰,降低通信系统误码率,扩大系统容量。
因此在宽带无线系统中,将数字波束形成技术应用到OFDM系统中可以实现高速可鼎的数据传输。
同时雷达作为一种特殊的无线电装备,也必然遵循从模拟到数字再到软件化这样的发展道路。
数字波束形成技术被视为新一代雷达所必须采用的技术,它保存了天线阵列单元信号的全部信息,并可采用先进的数字信号处理技术对阵列信号进行处理,可以获得优良的波束性能,方便地得到超分辨和低副瓣的性能,实现波束扫描、自校准和自适应波束形成等。
它的成功应用必将对现代雷达技术的发展产生重大的影响。
在机载雷达上取得成功应用的有源电子扫描阵(AESA)技术,山于AESA是山多个子阵组成,而每个子阵乂是由多个T/R模块组成,因此,可以通过数字式波束形成(DBF)技术、自适应波束控制技术和射频功率管理等技术,使雷达的功能和性能得到极大的扩展,可以满足各种条件下作战的需要。
并能因此而开发出很多新的雷达功能和空战战术何。
美国应用雳达公司的数字阵列研究。
美国应用雳达公司正在开展多项数字阵列雷达天线的研究。
其中,为导弹防御局研究的是宽带数字波束形成雷达,其发射亦采用数字波束形成技术,为美空军研究实验室研制的是用于雷达和通信X波段数字发射组件。
1.1.2展望
数字波束的形成技术在今后的雷达、移动通信祺至医学射线检测等领域具有广阔的研发空间和发展前景,机遇与挑战并存,随着我国经济的快速发展,也将迎来更大的繁荣。
但是并行性能和实时性能很好的自适应波束形成算法通常需要很大的运算量和较复朵的结构。
Ll前的硬件性能尚不能完全达到要求。
因此,寻找运算量较小,结构较简单的自适应波束形成算法,是今后研究所追求的Ll标。
此外,实现算法中的具体参数的优化也对算法最终结果起着重要的作用⑴。
1.2论文内容
本论文内容安排如下:
第一章为绪论,介绍论文研究的背景,主要内容,以及发展历史
第二章主要介绍数字波束形成原理及在无线智能天线中的应用
第三章介绍了最优波束形成三大准则,并且作出仿真,分析和比较
第四章介绍三种常见经典自适应波束形成算法,并加以研究和优点缺点比较。
第五章为全文总结,总结了算法和实现的成果与不足之处,对自己的完成工作做出了总结。
第2章DBF原理及应用
在本章,我们将结合论文研究的课题对DBF原理进行介绍。
以及介绍了以DBF为核心技术的智能天线
2.1窄带信号模型
H前,对于窄带、宽带与超宽带尚无完全统一的定义,不过普遍认可的定义是:
当相对带宽(信号带宽与中心频率之比)小于1%称为窄带(NB),在1%与25%之间为宽带(WB),大于25%则称为超宽带(UWB)。
也有少数观点认为相对带宽小于10%为窄带,在10‰⅛100%之间的为宽带,大于等于100%为超宽带。
本文以下研究均是窄带信号叭
首先,考虑N个远场的窄带信号入射到空间某阵列上,其中阵列天线由M个阵元组成,这里假设阵元数等于通道数,即个阵元接收到信号后经各自的传输信道送到处理器,也就是说处理器接收来自M个通道的数据。
图2.1
信号源是窄带信号时,假设参考阵元1接收到的远场来波信号可用如下的复包络形式表示
si(t)=ui^e^
XI(O=∑f^=ιSi(O(2∙1)
其中3为来波的角频率,均(0为第i个来波信号的幅度,则在等距线阵中,第m个阵元接收信号为
其中Qmi=dm∕c*Sin0为表示第i个信号到达第m个阵元时相对于参考阵元的时延,dzn=d*(m-l)为线阵第m阵元相对于参考阵元的距离,C为电磁波传输速率,乞为第i个信号入射角度,7lzn(t)为第m个阵元在t时刻的噪声
乂由于是窄波信号当接收信号为窄带信号时,由于信号在时间上变化慢,所以有
si(t-τ)≈si(t)×e~jωτ(2.
3)
则式子(2.2)可以表示为
xm(t)=∑打Si(t)×e^jωτmi+nm(t)(2.4)
将M个阵元在特定时刻接收的信号排列成一个列矢量,得到
-θ-jωτn
θ-jωτχ2
...θ-jωτ1Λ/-
Λ(0'
nι(t)'
兀2(。
■
■
二
e-iωτ2i
•
■
■
eHωτ22
■
•
■
…θ-jωτ2w
•
••••
•
×
sl(t)
■
■
+
必)
■
■
(2.5)
(t)-
.θ-jωτmι
θ-jωτm2
・・・e-jωτm∕v,
Λ(f)-
-Hm(0-
将式(2.5)写成矢量形式如下:
X(t)=AS(t)+N(t)
(2.6)
式中,X(t)为阵列的MXI维快拍数据矢量,X(t)为阵列的MXl维噪声数据矢量,S(t)为空间信号的NXl维矢量,A为空间阵列的MXN维流型矩阵(导向矢量阵),且
A=[α1(ω)α2(ω)…心(S)](2.7)
其中导向矢量
e-jωτ1j-
(2.8)
eHωτ2i
2.2空间匹配滤波器
波束形成(BednlfCmning)是指对空间传感器的釆样加权求和以增强特定方向信号功率、抑制其它方向的干扰信号或提取波场特征参数等为IJ的空域滤波。
在阵列信号处理中,称其为常规波束形成(CBF),同时也称作空间匹配滤波器。
假设阵列接收信号只含期望信号和噪声,且期望信号和噪声互不相关,各阵元噪声为功率相同的高斯口噪声,空间相互独立,给第i个阵元接收到的信号加上权重叫。
再将所有阵元接收到信号相加则阵列接收的信号形式可写成
y(t)=Σ壮OWi×χi(t}+N(t)(2.10)
写成矩阵形式就为
y(t)=WHX(t)=s(t)V∕Ha(6>)+N(t)(2.11)
其中W二[W]W2…Wm]表示权矢量,8表示期望信号方向,3(&)为
期望信号的导向矢量,SC)为期望信号的复包络,N(t)为噪声向量。
波束形成算法的关键是寻找最佳权矢量,使得接收到的信号通过W加权后,期望信号加强,其它干扰信号则被抑制。
形成指向我们需要的方向的波束图。
2.3阵列方向图
方向图一般用来形象地描绘天线福射特性随着空间方向坐标的变化关系,是方向性函数的图形表示,定义为给定阵列的权矢量对不同方向信号的阵列响应。
式子(2.11)中F(8)=WHa^为方向图,当W对某个方向8。
的信号同相相加时得F(Bo)的模值最大。
后面试验中,本文将通过方向图验证波束形成算法。
通常将阵列的左边第一个阵元定义为参考阵元。
方向图一般用dB表示,所以将方向图式子取模平方后进行归一化,再取对数为
13)
为了使主瓣波束指向期望信号&o方向,则各阵元在%方向必须同相相加,阵列加权矢量即是对各阵元进行相位补偿,因此合适的阵列权矢量就是期望信号的导向矢量,即
W=a(0o)(2.14)
此时F(Bo)二aH(θ0)a(0o)=M
阵列输出在指向&o方向的增益最大值为M
因此将式(2.2.3)带入方向图表达式及归一化得到
图2.1为当波束指向§二20度,阵元间距为半波长入/2的8元均匀等距线阵的方向图
通过图2.1,可以看出均匀线阵的增益方向图具有以下特点:
1、主瓣:
在e=20方位,阵列输出最大,而在其附近形成一个主瓣,也就是说在信号到来时,只有20度和周边的来波方向的信号会被放大接收,其它方向信号会得到抑制。
主瓣的宽度常用峰值的半功率点的两个方位之间的夹角来度量,在后面我们将对波束宽度作出讲解。
2、零点:
使阵列输出为零的空间入射波的某些方位角在阵列增益方向图上便是零点,零点的方位角可从方程G(B)二O中解出。
方向图中零点个数K,取决于Md与波长入之比,当d∕λ=l时,阵列方向图中有M一1个零点。
零点也就是后面所说的使干扰信号零陷的点,这样可以不用接收到干扰方向的信号
3、副瓣:
在阵列增益方向图中,每两个相邻的零点之间也会出现一个波瓣,并且也会有极大值,但这种波瓣的极大值均小于主瓣极大值,所以一般称为副瓣。
为了得到方向图与阵列数的关系,我们再仿真了一个16阵元方向图,如图
QFgUre1
FIIeEdltVleWInSertTOOISDeSktOPVVlndowHelP
16阵元均匀结阵方向图
theta/radian
aprπ--dule
2.2
图2.216阵元均匀线阵方向图
通过对图2.1和图2.2的对比,可以看出方向图随着阵元个数的增加主波束宽度变窄,分辨率提高。
2.4阵列增益
阵列信号经过空间匹配滤波器后的输出为
y(t)=WHX(t)=aH(&o)〔a(8。
)⅞(t)+n(t)]=Ms0(t)+n(t)'
(2.16)
其中n(t),=aH(0o)n(t)o阵列输出的期望信号功率为
PS
=E[|Ms0(t)∣2]=M2σs2
(2.17)
输出噪声功率为
P
n=E[∣n(t),∣2]=Mσn2
(2.18)
则输出性噪比为
SNRO=PSlP計SNRe
(2.19)
其中S^Re=σs2∕σn2为单个阵元的输入性噪比
阵列增益定义为阵列输出信噪比与单个阵元上的输入信噪比的比值,即
G=SNRo∕SNRe(2.20)
对于空间匹配滤波器,G二MO
2.5波朿宽度
半功率波束宽度(波束主瓣宽度)可用如下的公式汁算得到,根据式(2.15)令
SinEM(S祇-S祇。
)/入]2=O§(2£
Msin[πd(sinθ-sinθ0)/λ]
1)
根据Sine-Sineo二2cos[(0+θ0)/2]sin[(θ—8°)∕2]≈cos^0•弘百得
山式(2.22)可知,当阵列天线确定时,主瓣半功率波束宽度随着阵元个数M的增大而减小,随着扫描角度Bo的增大而增大,&。
越大,波束展宽越厉害。
当血二60时,&mb二20,因此一般将扫描角度限制在±60以内。
2.6相位扫描的带宽限制
即使对于窄带信号,也有一定的带宽,而阵列总是设计于某个固定的工作频率点∕0(对应波长为;I。
)上。
假设阵元间距一定(设为半波长),如果相扫的移相量是在/o处讣算得到的,那么其它的频率分量f=∕o+∆f对应的主瓣指向角度将与指定的角度方向&0存在一定的误差。
根据文献⑸可得波束指向偏差与频率的关系为
∆θ=-^fSInj)0≡-^tanθ0(2.23)
/bcos0ofo
上式表明:
当频率大于工作频率/o时,主瓣指向向左偏(即主波束指向角度减小);反之,当频率小于工作频率/o时,主瓣指向向右偏(即主波束指向角度增大)。
2.7智能天线
智能天线乂称自适应天线阵列、可变天线阵列、多天线。
智能天线指的是带有可以判定信号的空间信息(比如传播方向)和跟踪、定位信号源的智能算法,并且可以根据此信息,进行空域滤波的天线阵列。
智能天线是一种安装在基站现场的双向天线,通过一组带有可编程电子相位关系的固定天线单元获取方向性,并可以同时获取基站和移动台之间各个链路的方向特性。
智能天线釆用空分复用(SDMA)方式,利用信号在传播路径方向上的差别,将时延扩散、瑞利衰落、多径、信道干扰的影响降低,将同频率、同时隙信号区别开来,和其他复用技术相结合,最大限度地有效利用频谱资源。
早期应用集中于雷达和声呐信号处理领域,20世纪70年代后被引入军事通信中。
随着移动通信技术的发展,阵列处理技术被引入到移动通信领域,很快就形成了智能天线的研究领域。
在移动通信技术的发展中,以自适应阵列天线为代表的智能天线已成为最活跃的研究领域之一,应用领域包括声音处理、跟踪扫描雷达、射电天文学、射电望远镜和3G手机网络。
2.7.1天线结构
智能天线由三部分组成:
实现信号空间过采样的天线阵;对各阵元输出进行加权合并的波束成型网络;重新合并权值的控制部分。
在移动通信应用中为便于分析、旁瓣控制和DoA(到达方向)估计,天线阵多采用均匀线阵或均匀圆阵。
控制部分(即算法部分)是智能天线的核心,其功能是依据信号环境,选择某种准则和算法计算权值。
2.7.2实现原理
智能天线技术前身是一种波束成形(BeaInfOrlning)技术"。
波束成形技术是发送方在获取一定的当前时刻当前位置发送方和接收方之间的信道信息,调整信号发送的参数,使得射频能量向接收方所处位置集中,从而使得接收方接收到的信号质量较好,最终能保持较高的吞吐量。
该技术乂分为芯片方式(On-ChiP)和硬件智能天线方式(On-Antennd)的两种。
智能天线的原理是将无线电的信号导向具体的方向,产生空间定向波束,使天线主波束对准用户信号到
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