移动通信系统智能天线技术的工作原理分析-全文

智能天线（SmartAntenna或IntelligentAntenna）最初用于雷达，声纳和军事通信领域. 近年来，随着现代数字信号处理技术的飞速发展，DSP芯片处理能力的不断提高以及芯片价格的不断下降，使得利用数字技术在基带中形成天线波束成为可能，从而促使人们使用智能天线. 无线通信技术. 由于智能天线可以显着提高系统的性能和容量并增加天线系统的灵活性，因此，将来几乎所有高级移动通信系统都将使用该技术.

提高系统性能的智能天线原理

智能天线分为两类: 多波束天线和自适应天线阵列. 多波束天线使用多个平行波束来覆盖整个用户区域. 每个波束的方向是固定的，波束宽度也由天线元件的数量确定. 当用户在小区中移动时，基站会在不同的相应波束之间进行选择，以使接收到的信号最强. 由于用户信号不一定位于光束的中心，因此当用户位于光束的边缘而干扰信号位于光束的中心时，接收效果最差，因此多光束天线不能实现最佳的信号接收，并且通常仅用作接收天线. 但是天线的工作原理，与自适应天线阵列相比，多波束天线具有结构简单，无需确定用户信号到达方向的优点. 自适应天线阵通常采用4-16天线阵元结构，且阵元间距为波长的一半. 天线阵列元件以线性，圆形和平面类型分布. 自适应天线阵列是智能天线的主要类型，可以完成用户信号的接收和发送. 自适应天线阵列系统采用数字信号处理技术来识别用户信号到达的方向，并在该方向上形成天线主波束.

现在，简要介绍智能天线如何克服无线通信中的时延扩展和多径衰落，以提高系统的性能和容量. 让天线阵列的不同天线元件对信号施加不同的权重，然后将它们加在一起以产生输出信号. 如果将“天线增益”定义为在特定输出信噪比下所需的输入信号功率的降低，而“分集增益”是对于特定的误码率则需要降低输入信噪比的条件. 存在衰落的情况下，通常，具有M个元素的天线阵列可以提供M倍的天线增益加上分集增益，具体的增加取决于天线元素之间的相关性.

首先，我们考虑多波束天线. 多波束天线在一个扇区中放置多个天线以覆盖整个扇区，每个天线仅覆盖一部分角度范围. 扇形天线的另一个优点是可以在下行链路波束方向上使用上行链路波束方向，从而在下行链路方向上也可以获得M倍的天线增益. 然而，由于其自​​身的结构，扇形天线具有以下缺点: 由于天线增益小，相邻天线之间的重叠将减少2dB；当天线波束由于多径或干扰而被错误地锁定时，波束天线可以提供的增益很小.

在自适应天线阵列中，每个天线元件可以以各种形式放置，并且相邻天线元件之间的间距是特定值. 当接收到的信号到达天线阵列时，每个阵列元件上的信号都经过不同的加权，然后叠加以产生输出信号. 加权系数和叠加可以基于不同的标准. 应当注意，自适应天线的阵列元件必须具有相似的波束，但是在多波束天线中没有这样的要求. 类似于多波束天线，M元素自适应天线阵列可以提供M倍的天线增益，但不具有波束之间部分重叠的缺点. M元素自适应天线阵列可以完全抑制N（N M时也可以获得大的增益. 尽管自适应天线比波束天线具有更多优势，但是自适应天线计算加权系数的速度必须与跟踪用户的衰落速率相当（请注意，3G中的衰落速率将达到1000 Hz）. 但是，多波束天线波束之间的切换仅需要几秒钟一次.

无线系统中使用的自适应天线阵列的关键问题是视线（LOS）和非视线（NLOS）之间的性能差异. 在视线的情况下，对接收到的信号进行加权和合并以生成天线方向图，其主波束方向指向目标用户，而干扰用户在其他方向上受到抑制. 此时，如果天线阵列元件的数量大于到达信号的数量，则可以使用信号处理中的现代频谱估计算法（例如MU-SIC和ESPRIT）来估计信号的到达角度，例如这种阵列至少可以形成M-1个方向（图零）. 在非视线的情况下，无线信号通过多次反射和多条路径到达（两个不同路径之间的相对延迟必须大于两个独立路径）. 在多径环境中，自适应天线的一个重要特征是能够抑制干扰用户，而与他们的到达方向无关. 也就是说，即使干扰用户和所有用户仅相距几英寸，自适应天线阵列也可以抑制干扰用户. 这是因为在多径环境中，天线周围的物体是巨大的反射天线，这使接收天线阵列能够​​区分不同用户的信号. 特别地，如果接收阵列元件的间隔足够大，则该阵列可以形成角度小于扩展角的光束. 可分辨的信号数量随天线元件数量和角度的增加而增加，并且多径反射密度在扩展角度范围内增加. 从这个意义上讲，多径是一个有利因素. 然而，由于延迟扩展，自适应天线将延迟信号抑制为干扰信号. M元素自适应天线可以抑制M-1延迟信号，这是一个非常不利的因素. 为了充分利用接收到的信号，我们可以在每个天线元件上添加一个时域处理，例如自适应均衡或RAKE接收，然后执行自适应波束成形.

天线波束的实现方法

智能天线对阵列元件的接收信号进行加权以形成天线波束，将主波束与用户信号的方向对齐，并在干扰信号的方向上形成零或更低功率方向图的天线方向图增益达到抑制干扰的目的. 根据天线波束成形的不同过程，实现智能天线的方法分为两类: 分量空间处理方法和波束空间处理方法. 其中，分量空间处理方法直接对阵列元素的接收信号分支进行加权，调整信号幅度和相位，并使天线输出模式的主瓣方向与用户信号到达方向对齐. 在波束空间处理模式下，从阵列元件接收信号并进行模数转换后，需要进行相应的数字信号处理过程（例如FFT），以获得一组相互正交的空间波束，然后通过选择光束，将部分或全部光束用于合成阵列输出模式. 由于用户信号经常被深深地埋在噪声信号和干扰信号中，因此难以获得阵列元件的接收信号的最佳加权. 波束空间处理方法可以从多个波束中选择信号最强的波束，以获得满足质量要求的信号，在满足阵列接收效果的前提下，减少计算量和系统复杂度.

波束成形算法概述

智能天线技术研究的核心是波束成形算法. 从是否需要参考信号（导频序列或导频信道）的角度来看，这些算法可以分为三种类型: 盲算法，半盲算法和非盲算法. 非盲算法是指需要参考信号的算法. 由于传输时的参考信号是预先已知的，因此可以通过处理接收到的参考信号来确定信道响应，然后可以根据某些标准（例如众所周知的迫零标准）确定每个加权值. ）或直接基于特定标准进行自适应调整调整权重值（即算法模型的抽头系数），以将输出误差最小化或稳定在可预测的范围内. 常用的标准是MMSE（最小均方误差），LMS（最小均方差）和RLS（递归最小二乘方）等；自适应调整采用最优化方法，最常见的是最大梯度下降法. 盲算法不需要发送参考信号或导频信号，而是充分利用了调制信号本身的固有特性，这些固有特性与特定的信息位（例如恒定包络，子空间，有限符号集，循环平稳）无关等）来调整权重，以使输出误差尽可能小. 常见的算法包括恒模算法（CMA），子空间算法，决策反馈算法等. 恒模算法利用调制信号具有恒定包络的特性，分为最小二乘CMA算法，解析CMA算法，多目标LS-CMA算法等. 子空间算法包括具有其他用户干扰的接收端. 将信道噪声的混合空间分为信号子空间和噪声子空间，并对信号子空间进行处理. 决策反馈算法估计本身发送的信号，并通过多次迭代，将智能天线输出输出到最佳结果. 与盲算法相比，非盲算法通常具有较小的误差和更快的收敛速度，但是发送参考信号会浪费一定数量的系统带宽. 为此，学者们开发了一种半盲算法，即首先使用非盲算法确定初始权重，然后使用盲算法进行跟踪和调整. 一方面天线的工作原理，可以将两者的优点整合在一起，一方面，它也与实际的通信系统相一致，因为通常不时发送导频信息，而是将导频信息与相应的业务信道复用.

智能天线的优势

智能天线可以显着提高无线通信系统的性能和容量. 它体现在以下几个方面:

提高频谱利用率. 使用智能天线技术代替普通天线以提高小区中的频谱复用率，您可以在不构建或构建尽可能少的基站的基础上增加系统容量，并降低运营商成本.

快速解决人口稠密地区的产能瓶颈. 未来的智能天线应该能够将任何无线信道与任何波束配对，以便可以按需分配信道，从而确保具有严重呼叫阻塞的区域获得更多的信道资源，这相当于在这种情况下增加无线网络容量区域.

抑制干扰信号. 智能天线从各个方向对波束进行空间滤波. 它调整每个天线元件的激励，优化天线阵列方向图，使零点与干扰方向对齐，从而大大提高阵列的输出信噪比，提高系统质量，并提高系统可靠性. 对于软容量CDMA系统，信号干扰比的增加也意味着系统容量的增加.

防褪色. 高频无线通信的主要问题是信号的衰落. 普通的全向天线或定向天线会因衰落而引起大信号失真. 如果使用智能天线来控制接收方向，并且自适应地形成波束的方向性，则可以使延迟波方向上的增益最小，并且可以减小信号衰落的影响. 智能天线还可用于分集以减少衰落.

实现移动台定位. 使用智能天线的基站可以获得接收信号的空间特征矩阵，从而获得功率估计和信号的到达方向. 通过这种方法，用户终端可以位于具有两个基站的较小区域中. 由于当前的蜂窝移动通信系统只能确定移动台所在的小区，因此移动台定位的实现可以使许多与定位有关的新业务易于启动，而新业务的发展则是当前移动运营商的目标. 提高ARPU值并增强自身的竞争力.

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