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一种改进的智能天线盲波束形成算法



  摘要:将空分多址技术引入无线通信系统中,针对无线电信号普遍具有的循环平稳特性,提出了非线性条件下的改进盲波束形成算法。通过对算法的权向量进行再次优化,改善了方向图零陷的位置和深度,提高了输出SINR。优化算法的输出SINR对导引向量随机误差具有稳健性,对期望信号的功率变化表现出不敏感的特性, 算法具有很好的理论价值以及应用前景。理论分析与计算机仿真实验都证明了算法的有效性。
  关键词: 循环平稳信号; 盲波束形成; 智能天线
  中图分类号:TN911.23; TP301文献标志码:A
  文章编号:1001-3695(2008)05-1355-02
  
  为了提高无线通信网络的信道容量,先后采用了时间复用技术、频率复用技术。采用智能天线技术,不仅通过空分多址(spatial division multiple access,SDMA)提高系统容量,而且能够降低多径传输带来的影响,逐渐受到人们的关注[1~3]。
  无线电信号往往是循环平稳信号,即它的统计特性随时间的变化不是任意的,而是呈现出一定的周期性。这类信号的周期平稳性蕴涵着接收数据的相关性。这个特点是周期平稳信号所特有的。所以,周期平稳信号都具有谱自相干性,它的一阶(均值)、二阶(相关函数)和高阶统计量都随时间变化且呈现一定的周期性。根据这个性质可以构造出盲波束形成器[4~6]。
  由于期望信号导引向量误差的存在,会导致所求的噪声子空间存在误差,结果体现为鲁棒周期自适应波束形成算法的方向图零陷不深或无法对准干扰信号方向[7]。本文结合非线性约束条件对现有算法的权向量进行了进一步优化。优化算法对于导引向量随机误差具有一定的稳健性, 且对期望信号的功率变化表现出不敏感的特性,改善了智能天线的输出SINR。
  
  由表1、2可以看出,优化算法在干扰信号距离期望信号较近时,优化算法能提供比R-CAB算法更高的输出SINR。显然,提高干扰信号距离期望信号较近时阵列的输出SINR也应该是所有自适应波束形成算法需要解决的主要问题。 当取其他信源方位组合及信源信噪比时,优化算法同样可以不同程度地改善R-CAB算法的输出SINR,但改善效果不如干扰信号靠近期望信号时那样明显。
  图1给出了表1条件下当期望信号的信噪比从-15变化到20 dB时,两种算法的输出SINR对比。可以看出,当期望信号信噪比增大时,R-CAB算法由于期望信号导引向量存在误差,导致了它们均存在误差。R-CAB算法的零陷位置可能无法对准干扰信号,造成了输出SINR的恶化。
  
  图2给出了表1条件下,当期望信号的信噪比从-15变化到20 dB时,优化算法中参数λ随信噪比变化的关系。常数ε是由非线性约束条件引入的经验参数,它只能由人为设定。从以上仿真可以看出,通过非线性约束继续对R-CAB算法的权向量进行优化可以调整零陷的位置及深度,从而更好地抑制干扰。参数λ的计算会相应增加一定运算量,但由于该计算属于一元函数求根问题,运用牛顿迭代法可以快速解出。此外,由于参数在算法中的作用相当于对角加载,权向量对的小幅变化是不敏感的。 ......
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