波束形成算法的研究与仿真

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1、分类号： U D C：D10621-408-（）*-0密 级：公 开 编 号：填写自己的学号 XX学院学位论文波束形成算法的研究与仿真论文作者姓名：申请学位专业：电子信息工程申请学位类别：工学学士指引教师姓名（职称）：（）论文提交日期：9月18日独 创 性 声 明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指引下进行的研究工作及获得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和道谢的地方外，论文中不涉及其她人已经刊登或撰写过的研究成果，也不涉及为获得成都信息工程学院或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何奉献均已在论文中作了明确的阐明并表达谢意。签名： 日期： 9月

2、18日有关论文使用授权的阐明本学位论文作者完全理解成都信息工程学院有关保存、使用学位论文的规定，有权保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，容许论文被查阅和借阅。本人授权成都信息工程学院可以将学位论文的所有或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）签名： 日期： 9月18日波束形成算法的研究与仿真摘 要随着移动通信的发展，人们对数据流量的需求越来越高，因此，提高频谱效率、能量效率、系统容量等成为当下研究的热点问题。智能天线是解决这一问题的核心技术，其核心为波束形成算法，而算法的复杂度，收敛速度等是判断

3、一种算法性能与否优良，与否可以合用于更多系统的核心。因此，寻找一种构造简朴，性能良好的波束形成算法成为研究的热点问题。本文以研究波束形成算法为主体，分析了智能天线的优缺陷，给出了分析波束形成算法的准则，并重要关注数字波束形成算法，在比较多种波束形成算法后，着重研究了半盲波束形成算法，并且提出半盲最小二乘波束算法，最后通过仿真成果，呈现了本文提出的算法的优势。核心词：波束形成，智能天线，盲自适应算法，半盲自适应算法。Research on the Beamforming Algorithm and SimulationsABSTRACTWith the development of mobile

4、 communications, the demand for data traffic is increasing, therefore, improve spectral efficiency, energy efficiency, system capacity and so become a hot issue in the present study. Smart antenna is a key technology to solve this problem, the core of beamforming algorithms, and algorithm complexity

5、, convergence speed is to determine whether the excellent performance of an algorithm, the system is able to apply more critical. Therefore, to find a simple structure, good performance beamforming algorithm has become a hot issue. In this paper, the main research beamforming algorithm to analyze th

6、e advantages and disadvantages of smart antenna, gives guidelines for analyzing beam forming algorithm, and mainly focus on digital beamforming algorithms After comparing a variety of beam forming algorithm, focuses on the semi-blind beam forming algorithm, and the beam least squares algorithm propo

7、sed semi-blind, and finally through the simulation results, showing the advantages of the proposed algorithm.Keywords: Beamforming, smart antenna, blind adaptive algorithm, semi-blind adaptive algorithm.目 录ABSTRACTII第一章 绪论11.1研究背景11.2国内外研究现状11.3本文构造和内容2第二章 智能天线32.1 智能天线简介32.2 智能天线技术长处42.3 智能天线实现中的问题

8、4第三章 自适应波束形成53.1 波束形成准则最佳滤波准则5第四章 波束形成算法64.1 盲自适应算法64.2 非盲自适应算法64.3 半盲自适应算法64.4改善的半盲自适应算法7第五章 仿真成果表达盼望信号9第六章 总结11道谢11参照文献12 第一章 绪论20世纪90年代以来，无线通信技术在不断发展。有限的无线资源面临着通信数据大爆炸的困境，而解决这个问题的一条重要途径就是开发智能天线。智能天线是近年来移动通信领域中的一种研究热点，是解决频率资源匮乏的有效途径，同步还可以提高系统容量和通信质量1。1.1 研究背景 智能天线运用数字信号解决技术，阵列信号解决以及自适应滤波发展而来2。它可以产

9、生空间定向波束，使天线主波束对准顾客信号达到方向，旁瓣或零陷对准干扰信号达到方向，以达到充足高效运用移动顾客信号并消除或克制干扰信号的目的3。智能天线可以根据顾客顾客位置，调节波束的方向和角度，运用可控天线，达到自动调节天线阵列方向的目的，进而实现最佳的接受效果4 5。智能天线是一种具有良好应用前景且尚未得到充足开发的新技术，是第三代移动通信系统中不可缺的核心技术之一。1.2 国内外研究现状智能天线潜能巨大，国内外多种国家都投入巨大精力进行研究。世界各国都非常注重智能天线技术及其在将来移动通信方案中的地位与作用，纷纷开展了大量理论分析和研究，并建立了某些技术实验平台。在工程应用方面，欧洲通信委

10、员会(CEC)在RACE筹划中，实行了第一阶段智能天线技术研究，在基站上建造了智能天线实验平台，天线阵由8个阵元构成，阵元分布有直线型、圆环型和平面型三种形式。日本ATR光电通信研究所研制了基于波束空间解决方式的多波束智能天线，并提出了基于智能天线的软件天线概念。AT&T设计了一种4阵元自适应天线。并且国内也参与研究，TDSCDMA中就采用了智能天线技术，目前重要用于移动通信中的基站，是一种安装在基站现场的双向天线。在理论算法方面，波束算法可分为非盲算法和盲算法两类。前者需要借助参照信号，后者无需任何参照信号和导频信号。通过学术界得研究，目前也有诸多更为简朴易行的自适应算法浮现。波束形成算法可

11、归纳总结为三种形式：空间参照方式，时间参照方式以及盲解决方式。良好的自适应算法往往对硬件规定较高，较难在实际中部署和实现，并且算法的选择也需要根据实际状况，如信道状态、业务原则等进行选择。1.3 本文构造和内容 本文在如下几章中将简介：第二章简介智能天线，涉及其优缺陷和在实际应用中的实现难点；第三章简介自适应波束形成的判断准则；第四章着重简介波束形成算法，涉及常用的非盲自适应算法，盲自适应算法以及本文着重分析的改善的半盲自适应算法。第五章中，会通过仿真成果呈现半盲自适应算法的优势。第六章是对全文的总结分析。第二章 智能天线2.1 智能天线简介智能天线又称自适应天线阵列、可变天线阵列、多天线。智

12、能天线指的是带有可以鉴定信号的空间信息（例如传播方向）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。智能天线采用空分复用（SDMA）方式，运用信号在传播途径方向上的差别，将时延扩散、瑞利衰落、多径、信道干扰的影响减少，将同频率、同步隙信号区别开来，和其她复用技术相结合，最大限度地有效运用频谱资源。初期应用集中于雷达和声呐信号解决领域，20世纪70年代后被引入军事通信中。智能天线由天线阵列、AD和DA转换、自适应算法控制器和波束形成网络构成。其中波束形成网络是由每个单元天线的空间感应信号加权相加，其权系数为复数，即每路信号的幅度和相位均可以变化。自适应控制网络是智能天

13、线的核心，该单元的功能是根据一定的算法和优化准则来调节各个阵元的加权幅度和相位，动态的产生空间定向波束。其构造图如下：图1 智能天线构造波束形成技术是智能天线能否实现的核心。简朴地说，波束形成就是将天线阵列上接受到的信号变换到基带，然后进行相应的空间谱解决，获得该信号的空间特性矢量和矩阵以及信号的功率估值和DOA估值。在此基本上，根据一定的准则，计算信号在各个天线阵元的加权矢量，生成多种高增益的动态窄波束来跟踪多种盼望顾客。可以说波束形成是一种空间滤波措施，目的是从信号、干扰和噪声混在一起的输入信号中提取盼望信号。在接受模式下，克制来自窄波束之外的信号；而在发射模式下，使盼望顾客接受的信号功率

14、最大，同步使窄波束范畴以外的非盼望顾客受到的干扰最小。2.2 智能天线技术长处 智能天线对于移动通信系统的奉献，在于它可以成倍地提高通信系统的容量，有效地克制多种干扰、抗衰落、减少成本，并改善通信质量。其重要体现如下：1） 智能天线抗衰落、抗干扰的特性，使得它能提供更广泛的系统覆盖方位，改善通信系统质量，可以有效节省发射功率。2） 智能天线运用空分多址技术，该技术可以有效抵御信号之间的干扰，提高频谱运用率，因此对于改善系统容量有很大协助。智能天线的运用，可以使天线波束变窄，将能量集中在一种方向，减少移动通信系统的同频干扰，提高频谱效率。因此，无需更新既有设备也可以有效改善系统性能。3） 通过运

15、用智能天线可以对移动设备精拟定位。通过估计顾客的达到角等信息获取顾客位置，对向其发射的信号进行加权解决。4） 智能天线与以往的扇区天线和天线分集技术不同，可以向特定顾客提供窄波束，使能量控制在有限的范畴和方向上。总之，智能天线的运用有效地改善了系统的性能，可觉得系统提供更好的通信质量和频谱效率，具有较好的应用前景。2.3 智能天线实现中的问题智能天线从提出至今，已经获得了很大的进展，但仍未达到完全成熟的阶段，在其发展的过程中，有诸多核心技术亟待解决，其中涉及：1） 全向波束和赋形波束：全向信道规定更高的发射功率。2） 共享下行信道及不持续发射：在提供IP型数据业务的移动通信系统中，均设计了多顾

16、客共享的上下行信道，并在基站和顾客终端使用不持续的发射技术，在使用智能天线的基站中，由于顾客移动，基站不也许懂得顾客的位置。3） 实时自动校准技术:在智能天线中，对移动通信系统的自动校准技术十分重要。如果不进行实时的校准，下行波束赋形将受到较大影响。这样智能天线的优势便不能凸显。4） 物理层的帧构造：基本的物理层技术，例如调制与解调、扩频、信道编码、就错检错等与非智能天线中使用的相似。但是智能天线对物理层的效率规定更高。5） 智能天线技术与其她技术的结合6） 为高速移动顾客提供波束赋形问题：由于顾客的移动性，并且无线信道的时变特性，对天线解决算法的效率规定较高，并且为了保证智能天线的正常工作，

17、也但愿TDD周期不能太长。因此，如果在该系统内的终端移动速度较快，那么TDD上下行转换周期需要进一步缩短。7） 硬件方面的设备复杂性问题：智能天线的性能会随着天线阵元的数量得增长而增长，但是增长天线数量，会导致系统的复杂度上升，因此硬件方面又限制了天线阵元数量的增长。因此，智能天线技术若想跟上通信技术发展的步伐，必须解决如上核心技术问题，并且需要考虑和其她技术的兼容性。第三章 自适应波束形成从输入数据中虑除噪声和干扰以提取有用信息的过程称为滤波, 相应的装置称为滤波器, 根据某一最佳准则进行滤波的滤波器是最佳滤波器。自适应滤波器是在输入过程的记录特性未知或变化时, 可以调节自己的参数, 以满足

18、某种最佳准则的规定, 它是以最佳滤波器为基本的, 涉及自适应时域滤波和自适应空域滤波 ( 又称智能天线等)。智能天线运用其空间滤波的特性来提高移动通信的性能 。自适应波束形成技术通过几十年的发展，已经逐渐走向成熟，在此简介一下滤波准则。3.1 波束形成准则最佳滤波准则 自适应滤波中自适应是指在环境记录特性未知的状况下调节系统，使之保持最佳工作状态，因此自适应和最佳化有密切关系。将滤波器与性能函数相联系，滤波器的最优化问题即为在一定约束条件下求性能函数的最值问题，当性能函数可以获得最值时，成为最佳。因此，性能函数的最小值或者最大者以及相随的条件就被称为最佳准则。不同的性能函数条件就相应着不同的最

19、佳准则。自适应滤波中的最佳准则有最小均方差准则，最大信干噪比准则，线性约束最小方差准则、最大似然准则等。第四章 波束形成算法在智能天线技术中，需要根据不同的顾客拟定不同的权值以实现对顾客的跟踪。这些拟定权值的算法统称为智能自适应算法，它是智能天线技术的核心。自适应算法决定着天线阵列的暂态响应速率和实现电路的复杂限度。因此，自适应算法的研究始终是人们关注的焦点。自适应算法的研究获得了诸多成就，这些算法按照与否需要参照信号可以分为：盲自适应算法和非盲自适应算法两大类。随着发展也有学者提出半盲自适应算法等。本小节着重解说：盲自适应算法、非盲自适应算法、半盲自适应算法，以及改善的半盲自适应算法。4.1

20、 盲自适应算法盲算法则无需发送端传送己知的导频信号，接受端自己估计发送的信号并以此为参照信号进行解决，但需注意的是应保证估计信号与实际传送的信号间有较小差错。盲算法运用调制信号自身固有的、与具体承载信息无关的某些特性调节权值使输出满足这些特性，典型算法如恒模算法（CMA）、有限符号集算法（Finite Alphabet Algorithm）、循环平稳算法（Cycle-stationary Algorithm）、基于来波方向(DOA)估计的算法等。目前，盲自适应算法普遍存在的问题是算法的计算量大、收敛速度慢，无法捕获和跟踪顾客的移动，因此设法减少算法的计算量、提高算法速度对于盲自适应算法至关重要

21、。4.2 非盲自适应算法非盲算法是指需借助参照信号(导频序列或导频信道)的算法，此时接受端懂得发送的是什么，进行算法解决时要么先拟定信道响应再按一定准则(例如最优的迫零准则)拟定各加权值，要么直接按一定的准则拟定或逐渐调节权值，以使智能天线输出与已知输入最大有关，常用的准则有 MMSE(最小均方误差)、LMS(最小均方)等。在此类算法中参照信号的获取是核心，参照信号与所需信号的有关性越好，智能天线阵列的性能就越好，但是在移动通信中参照信号的获取不是一件容易的事。4.3 半盲自适应算法半盲技术同步运用了盲信息和已知符号 , 因此可以估计出更长的信道冲激响应 , 这对山区环境中的移动通信应用来说是

22、很故意义的 。 此外 ,与训练序列相比 ,半盲技术还容许采用更短的训练序列来完毕估计 。因此，当训练序列措施和盲措施都失败的时候，半盲技术的优势就更为突出。半盲算法的估计原理如下：图2 半盲算法的原理图对于未知的输入符号运用的越多，对信道估计的效果越好。然而，有关的措施要使代价函数最小就需要更高的代价。我们把成群的且已知的信号同分散的已知的符号的状况区别开来。在上述状况中，对于相似数目的已知信号，信道都是可估计的。当已知符号都等于零时，在有成群的已知符号的状况下，信道就不可以被辨认出来，而符号分散时，信道是可估计的。理解了半盲算法的基本原理后来，我们就应当懂得何时半盲算法才干达到最优。最优的半

23、盲算法需要满足如下条件：1）有足够的已知符号；2）当已知符号突发构造中任意分布时，也是可以解决的；3）它们运用在突发构造中所有的信号涉及已知和未知的，特别是同一时刻的已知和未知符号。半盲最优算法是自身就涉及符号信息的措施，直接对输入符号进行估计的措施。半盲算法使用了信息数据和已知的或者被引进的盼望信号的特性，可分为如下几类： 1）近似训练序列措施：增长某些信息符号到训练序列中，并且计算对于这个扩大了的训练序列的所有也许的估计。2）双误差措施：运用训练序列措施和盲算法两种误差原则的联合，这种算法可以通过附加某些训练符号来提高。3）对偶方式的措施：直接使用已知信息对盲算法进行初始化。上述措施的长处

24、在于以计算复杂度为代价增长了已知训练序列的长度，因此缺陷就是随着额外训练符号数目的增长计算复杂度大大增长。4.4 改善的半盲自适应算法 在理解改善的半盲自适应算法之前，一方面简介常用的动态LS-CMA自适应算法：半盲算法是运用特性空间算法求出初始权矢量，然后构建虚拟的训练序列，运用静态最小二乘恒模算法进行权矢量的迭代，考虑到静态最小二乘恒模算法仅根据一种固定的采样数据就能计算出权值，有时候并不能真实的反映浮现实的真实状况。对于静态LS-CMA算法，它仅根据一种固定的采样数据就能计算出权值。为了保持动态信号环境下更新的自适应，最后每次迭代都对数据块进行更新。因此动态LS-CMA算法更合适。 本小

25、节提出了改善的半盲恒模算法，在该系统中设有M个天线阵元，用表达盼望信号，用表达干扰信号，共有K个干扰信号数，用x表达天线阵列的输入，因此阵元的输出信号表达为：其中，x和y为输入输出矢量，w为加权矢量。在该算法中，一方面，从多种数值中提取出有限个盼望信号，训练序列长度选用，并且早上是零均值的复高斯随机过程，与信号独立。并且所有的信号都能同步接受到，并假设为块衰落信道。结合半盲算法的基本原理和盲算法的理论调节，这节简介一种改善的半盲恒模算法，其基本思想为：运用特性空间法求出初始权向量，构造虚拟的训练序列，运用动态最小二乘恒模算法进行权向量的更新，该措施可以满足特性空间法的假设条件，入射到天线阵上的

26、信号总数不不小于天线的阵元数。算法的运算过程如下：1） 运用子空间措施抵消干扰信号，得到新的接受信号，再以此求出自有关矩阵和信号子空间；2） 根据求出初始权值；3） 截取部分输入信号，对输出进行归一化解决：4） 产生参照信号；5） 求出加权矢量中的下一种元素：6） 反复3-5的环节，进行迭代，直到算法收敛。第五章 仿真成果表达盼望信号 本章给出各算法的方针成果，将盲算法的动态最小二乘恒模算法、半盲动态最小二乘恒模算法和半盲中的静态最小二乘恒模算法进行了比较。选用输出信号的均方误差、误码率为评估原则，对上述三种算法进行了比较。选用的仿真参数为：设有3个独立的信号入射到由16个阵元构成的均匀线性阵

27、上，线性间距为波长的一半，信号干扰比为5 dB，信噪比最大动态范畴为100 dB，一种盼望信号，波达方向为0度，两个干扰信号，波达方向分别为-20度和50度， 发射天线数为50，。图3 均方误差与信噪比的关系上图对三种算法的最小均方误差进行了对比， LS-CMA迭代20次后与本文算法的半盲静态最小二乘恒模算法迭代5次后进行比较，从上图中可以看出，本文提出的算法与LS-CMA算法比较，在其她条件相似的状况下，当信噪比增大时，要达到相似的均方误差，本文算法迭代5次比LS-CMA算法迭代20次得效果更好，同步将本文算法与半盲静态最小二乘恒模算法比较，本文算法较优。图4 均方误差与符号数的关系图4中的

28、仿真参数与图3中相似，从图中可以明显的看出三种算法在已知符号数对均方误差的影响，本文算法迭代5次得成果明显比LS-CMA算法迭代20次得效果和半盲静态最小二乘恒模算法迭代5次得效果更好，本文算法在相似的符号数下，均方误差更小，进一步验证了本文算法的优势，在此图中可以看出随着已知符号数的增长，三种算法均方误差相比，动态空间法优于静态空间法，静态空间法优于动态法。第六章 总结在移动通信领域里，智能天线已经得到了广泛的应用。智能天线由定向分离的天线阵构成，运用数字信号解决技术，根据不同的准则进行信号解决，动态产生定向波束，使天线主波束对准盼望顾客信号达到方向，旁瓣或零陷对准干扰信号达到方向，达到高效

29、运用移动信号并删除或克制干扰信号的目的。智能天线分为两类：切换波束智能天线与自适应智能天线。智能天线技术已被拟定为新一代移动通信系统的核心技术之一，在将来的通信行业将发挥重要作用。本文重要研究了阵列天线系统中的数字波束形成技术，简介了智能天线的研究背景及动态，论述了智能天线的优缺陷以及发展中遇到的问题，也简介了最佳滤波准则，最后着重简介了盲自适应波束算法、半盲自适应波束算法，非盲自适应波束算法以及本文讲述的改善的半盲自适应波束算法。并通过仿真成果证明了该算法的优势。但是本文尚有局限性，需要进一步补充、完善和改善。道谢这一段时间的学习和研究，毕业课程设计也将告一段落。虽然这个过程有过彷徨，有过错

30、落，同步也有仿真成功的喜悦，以及完毕论文时极大的成就感。回眸整个过程，我收获颇多。在这个过程中有诸多人予以了我协助，一方面要特别感谢我的导师，感谢您给我指引了一种明确的方向，在我迷茫的时候给我最诚挚的建议和学术指引；感谢室友和我探讨问题；感谢实验室的学姐学长给我最有耐心的解说。从此后来，我将踏上一种新的征程，在毕设阶段学到的严谨的治学态度，内心的冷静平和将对我终身受益。参照文献1刘鸣，袁超伟，贾宁，黄韬。智能天线技术与应用。机械工业出版。.12Frank Gross. Smart Antennas for Wireless Communicaitons. 电子工业出版社， .123 Ahmcd

31、 Ei Zoogh by. Smart Antennas Engineering. 电子工业出版社。.84贾耀寰。十余自适应滤波。电子工业出版社，5 李玉清防空导弹引信设计及仿真技术M北京：宇航出版社，19956 李玉清近来国外导弹引信技术研究与发展概况J制导与引信，(3)7 庄志洪，等反战术弹道导弹引信炸点控制算法研究J宇航学报，(1)8 MrMilton E(Gene)Henderson，Jr，GIF Per-formance and Implementation Issues in Air DefenseMissionsANDIA 44 th Annual Fuze Conference

32、“Flexibilityin Fuzing”CUSA，9 Missile Fuzing SystemPUSA：5696347，1997120910 刘胜美 , 赵春明 , 李灿伟. C D MA 中的半盲恒模算法 J . 电子与信息学报 , , 27 ( 1 ) : 72 2 7411 丁淑娟. 智能天线的自适应波束形成算法的研究 D . 哈尔滨 : 哈尔滨工程大学 , .12 石敏，智能天线算法研究，西北工业大学研究生学位论文，.313何振亚，自适应信号解决，第一版，北京：科学出版社，.514范志攀，吴英，掌力。SMI-LSCMA盲自适应多波束形成算法研究。研究与分析，.515邓先锋，智能天线中信号解决的研究。南京理工大学研究生研究生学位论文。16毛志杰，许利民，基于SMI-CMA联合自适应算法的性能分析，现代雷达，第十期17宋云龙，智能天线的自适应波束形成算法的研究，重庆大学研究生学位论文。