（通信与信息系统专业论文）下一代移动通信中智能天线和定位技术研究.pdf

y 6 5 2 3 1 摘 要 智能天线和定位技术都是1 9 9 9 年美国t e le c o m m u n ic a t io n 杂志选择的 十大热门 技术之一，也是下一代移动通信中的 关键技术，因 此对它们的 研究具有非常重要的 意 义。本文主要提出了智能天线和定位技术中的一些新方法新系统，通过模拟分析，及 与已有方法、系统的比较，说明了这些新方法的可行性和优点。 本 文分 为四 大 部 分， 共1 1 章。 第 一 部 分 包 括 第1 章 和 第1 1 章， 第1 章简单 介 绍 了 智能天线、 用户定位的历史、 特点、 现状、 现有的 方法和应用。 第 1 1章是对智能 天线和定位技术的总结和展望。第二部分为智能天线部分， 包括第2 - 6 章，其中第2 章提出了一种三阵元多用户多径来波方向的估计方法，以 此设计了相应的空间天线阵 和具有高 信干噪比( s i n r ) 输出的 三维波束加权器。 第3 章提出了两种不需要d o a估 计的自 适应智能天线，一种是基于导向向量估计，设计高输出s i n r波束的方法;另 一种是基于信道估计， 设计高输出s i n r波束的空时加权方法。 第4 章提出了c d m a 系统中s w it c h e d b e a m ( s b ) 智能 天线的 用户 扇区 及d o a估计方法。 第5 章 提出了 一 种s t b c m i m o c d m a系统和s i m o c d m a系统中 新的c m v d r接收机。 第6 章提 出了m i s o c d m a系统中的一种新的m n c c和c c p r e - r a k e 发射机。 第三部分为定 位技术部分，包括第7 - 9 章，其中第7章提出了两种高精度的t o a估计方法，它们 为c d m a信号的频域下 o a估计以及室内u w日信号的丁 o a估计。 第8 章提出了一种 室内c d m a用户定位方法。 第9 章提出了 一种解决多解问 题的室内a d h o c 无线网定 位方法。第四部分为 d s p模拟部分，即第 ， 0章，主要介绍了利用 t i 公司的 下 m s 3 2 0 c 6 7 1 1 d s p开发板模拟本文第二部分中提出的上行s i m o和下行mis o,: . 统。 关键字 d s p ; :智能天线;室内定位;m i m o 信道估计;空时加权; 波束形成; cd ma; 扇区估计 u wb ; d o a; s b ; t o a; a d h o c ; c m v d r ; mn c c; c c p r e - r a k e 中图 分类号: t n 9 1 1 .2 3 ; t n 9 5 维 i= ri、 ir ntlii 翻 全 文 公 布 ab s t r a c t s m a rt a n t e n n a a n d lo c a t io n t e c h n o lo g y a r e a m o n g t h e t e n h o t t e s t t e c h n o l o g ie s s e le c t e d b y t h e t e le c o m m u n ic a t io n m a g a n iz e o f u s in 1 9 9 9 . t h e y a r e b o t h t h e k e y t e c h n o lo g ie s o f t h e n e x t g e n e r a t io n s o f m o b il e c o m m u n ic a t i o n . s o t h e r e s e a r c h o f t h e s e t w o t o p ic s a r e o f g r e a t im p o r ta n c e . s o m e n e w m e t h o d s a n d s c h e m e s o f s m a rt a n t e n n a a n d lo c a t io n t e c h n o lo g y a r e p r o p o s e d i n t h is t h e s is . b y u s in g s im u l a t io n , a n a ly s is a n d c o m p a r is o n w it h s o m e p u b lis h e d m e t h o d s a n d s c h e m e s , t h e f e a s ib ilit y a n d a d v a n t a g e s o f t h e p r o p o s e d m e t h o d s a n d s y s t e m s a r e s h o w e d . t h e r e a r e f o u r p a rt s , t o t a l e le v e n c h a p t e r s in t h is t h e s is , w h ic h is c o n s t r u c t e d a s f o l lo w s : t h e f i r s t p a rt c o n s is t s o f c h a p t e r 1 a n d c h a p t e r 1 1 . i n c h a p t e r 1 , t h e h is t o ry , c h a r a c t e r is t i c , a c t u a lit y , e x is t i n g m e t h o d s , a p p li c a t io n o f s m a rt a n t e n n a a n d lo c a t io n t e c h n o lo g y a r e b r ie fl y in t r o d u c e d . i n c h a p t e r 1 1 , t h e s u m m a r iz a t io n a n d t h e ir p r o s p e c t a r e p r e s e n t e d t h e s e c o n d p a rt is m a i n l y c o n c e r n e d a b o u t s m a rt a n t e n n a , w h ic h c o n s is t s o f c h a p t e r 2 - 6 . i n c h a p t e r 2 , a n e f fe c t iv e m e t h o d o f e s t i m a t in g t h e d i r e c t io n s o f a r r iv a l ( d o a ) o f m u lt ip a t h o f m u lt iu s e r u s i n g t h r e e s e n s o r s is p r o p o s e d , a n d a n e w 3 - d im e n s io n b e a m f o r m in g m e t h o d w it h h ig h s ig n a l- in t e r f e r e n c e - n o is e r a t io n ( s i n r ) u s in g d e s ig n e d a r r a y a n t e n n a is a ls o p r o p o s e d . i n c h a p t e r 3 , t w o a d a p t iv e s m a rt a n t e n n a m e t h o d s w it h h ig h s i n r , w h ic h n e e d n t d o a e s t im a t io n , a r e p r o p o s e d , o n e is b a s e d o n s t e e r in g v e c t o r e s t im a t io n a n d t h e o t h e r is t h e s p a c e - t im e w e ig h t in g m e t h o d b a s e d o n c h a n n e l e s t im a t io n . i n c h a p t e r 4 , a n e s t im a t io n o f t h e lo c a t e d s e c t o r a n d d o a o f u s e r i n s w it c h e d b e a m ( s 13 ) o f c o m a s y s t e m s is p r o p o s e d . i n c h a p t e r 5 , a n e w c o n s t r a i n e d m i n im u m v a r ia n c e d is t o rt io n le s s r e s p o n s e ( c m v d r ) r e c e iv e r f o r s t b c m i m o c d m a s y s t e m a n d s i m o c o m a s y s t e m is p r o p o s e d . i n c h a p t e r 6 , t w o n e w m a x im u m n o r m c o m p le x c h a n n e l ( m n c c ) a n d c o m p le x c h a n n e l p r e - r a k e ( c c p r e - r a k e ) t r a n s m it t e r s f o r ws o c o m a s y s t e m a r e p r o p o s e d . t h e t h ir d p a r t is m a in 份c o n c e r n e d a b o u t lo c a t io n t e c h n o to g y ,w h ic h c o n s is t s o f c h a p t e r 7 - 9 . i n c h a p t e r 7 , t w o t im e o f a r r iv a l ( t o a ) e s t im a t io n m e t h o d s w it h - h ig h r e s o l u t i o n a r e p r o p o s e d , o n e is t h e t o a e s t im a t io n f o r c o m a s ig n a l in f r e q u e n c y d o m a i n a n d t h e o t h e r i s t h e t o a e s t im a t io n f o r in d o o r u lt r a wid e b a n d ( u wb ) s ig n a l . i n c h a p t e r 8 , a lo c a t io n m e t h o d f o r i n d o o r c o m a u s e r s i s p r o p o s e d . i n c h a p t e r 9 , a n i n d o o r a d h o c l o c a t io n m e t h o d o f w i r e le s s n e t w o r k , w h ic h r e s o lv e s t h e m u lt ip le s o l u t io n s p r o b le m is p r o p o s e d . t h e f o u rt h p a rt , c h a p t e r 1 0 , is m a in ly c o n c e r n e d a b o u t t h e d s p s im u la t io n o f u p li n k s i m o a n d d o w n li n k m i s o s y s t e m s u s in g t m s 3 2 0 c 6 7 1 1 d s k b o a r d o f t i w h ic h a r e p r o p o s e d i n p a rt 2 k e y w o r d : s m a rt a n t e n n a ; in d o o r lo c a t io n ; m u lt ip le in p u t m u lt ip le o u t p u t ( m i m o ) ; c o d e d iv is io n m u lt i p le a c c e s s ( c d m a ) ; u lt r a wid e b a n d ( u wb ) ; d ir e c t i o n o f a n tv a t ( d o a ) ; s w it c h e d b e a m ( s b ) ; t im e o f a r r iv a l ( t o a ) ; a d h o c ; d ig it a l s ig n a l p r o c e s s o r ( d s p ) ; c h a n n e l e s t im a t io n ; s p a c e - t im e w e ig h t in g ; b e a m f o r m in g ; lo c a t e d s e c t o r e s t im a t io n ; c o n s t r a i n e d m i n i m u m v a r i a n c e d is t o r t i o n le s s r e s p o n s e ( c m v d r ) ; m a x i m u m n o r m c o m p le x c h a n n e l ( m n c c ) ; c o m p le x c h a n n e l p r e - r a k e c l c n u mb e r : t n 9 1 1 . 2 3 ; t n 9 5 序 言 一、与选题有关的国内外研究综述 智能天线和无线定位技术都是1 9 9 9 年美国t e l e c 。 二 。 i c a t i o n 杂志选择的十大热门技术之一， 近年来受到了各研究机构的广泛重视。 智能天线是第三代移动通信中的 关键技术。 智能天线的自 适应波束形成可以 提高无线链路中 的 信干噪比 ( s in r ) ， 减少 信 道阻 塞， 增加总 的 系 统 容量。已 有的 智能 天 线的 波 束 形 成 方 法 有以 下 a 种: ( 1 ) 最 小 均 方 误 差 方 法m m s e ; ( 2 ) m a x im u m s n r ; ( 3 ) 最小 方差 无失 真响 应 方 法m v d r ; ( 4 ) 自 适应算法。 来波方向 ( d o a ) 估 计是实 现智能 天线 和用户定 位的 一个重要前 提， 由 于 扩频 通信中需 要与各 方向的多个用户同时通信，因此同时估计多个用户的d o a是智能天线中首要的关键技术。 d o a 的 研究一直受到国内一些著名学府和邮电 科学研究院 所等单位的重视，并己发表了 许多有价值的 文 章. 基 于 天 线 阵 列 的d o a 算 法 可以 分 为 以 下 四 种: ( 1 ) 常 规 的 方 法 : ( 2 ) 子 空 间 方 诊 ; ( 3 ) 最 大 似 然方法; ( 4 ) 几种方法的组合技术。 智能 天线的 另一 种解决方案是 避开复 杂的d o a 估计， 采用s w it c h e d - b e a m方法， 根 据用户 在空间的分布情况自 适应地调整扇区数目 和每个扇区的大小。 这样形成的智能天线系统经证明 和 理论上的智能天线系统相比， 在增加系统容量和改进信号质量方面相差无几， 但在结构和实现上 却大大简化。 多输入多 输出( m im o ) 系统也可以 作为智能天线的另一种形式，由于在通信系统中使用 m i m o能抑制干扰， 提高通信容量，因此近年来， 对m i m o系统的研究已 成为无线通信中的一个 重要课题，并提出了一系列相应的方案。 其中 有m i m o和o f d m结合，m i m o和m c - c d m a结 合， 还有m i m o加空时 码( 如s t b c ) 与c d m a结合， 所有以 上方案 都能提高 接收的s in r ， 降 低 误码率，增加系统的通信容量。 无线定位也是下一代移动通信的关键技术之一， 当 前对无线定位技术的研究主要集中 在到达时 延( t o a ) 估计方法和定 位算 法方 面， 其中定 位算法最为 关键。 常见的t o a或时 延差( t d o a ) 算 法利 用一系列己 知位置的 接收 机分别接收 用户的 发射信号并估 计出 信号的下 o a或下 d o a ， 再由 中 心站 ( c e n t e o 根据 这些丁 o a或t d o a估计用户位置。因 此这 类定 位系统的 定 位精度非 常依赖于t o a 的估计精度和定位算法的精度。 二、选题的理论意义和实际意义 智能天线是一种阵列天线，通过加权形成波束使近似零增益方向对准多径信号和强干扰信号 源， 强增益方向 对准期望信号源， 从而抑制干扰信号， 提高 信号的s i n r , 降低用户发射功率， 使 多个移动用户共享同一个信道与基站进行通信。 在8 0 年代末， 由于个人移动通信的 迅速发展， 频 谱资源日益紧张，为了提高对有限频谱资源的利用率，有人尝试将自 适应天线技术用到个人移动 通信领域， 希望采用智能天线来提高通信系统的信道复用率、基站覆盖面积，并克服共信道、多 径衰落等日 益严重的干扰问题。 对于空间选择性衰落信号，用智能天线来处理具有很大的 优势， 使用智能天线可以 将各多 径信号分离，并按照一定的准则优化合并。因此在上行链路应用智能天 线可以 提高系统的s i n r , 增加小区服务范围， 减小移动台的发射功率。 在下行链路中 采用智能天 线能 把基站盲目 的、 广播式的 传播变为定向的信号传递， 可以 简化基站的设备， 减小其他用户的 千扰， 从而提高系 统的 容 量和减少基 站的 数目， 并 可达到空 分多址 ( s d m a ) 的目 的. 作为下一代移动通信的关键技术之一，无线定位在近年来越来越受到人们的重视， 而室内定 位是其中重要的 组成部分。 室内定位可以 广泛应用于室内 路由、治安、消防、 救援等方面。因 此 在这方面的研究具有重要意义。由于室内 传播范围很小， 传播损耗严重，用户间的干扰大，一般 的无线定位算法不能用于室内 定位， 因此寻求高精度的下 o a估计算法、 室内 定位算法、 室内a d h o c 无线网的定位算法十分重要，这也是迫切需要解决的实用技术。 三、所要解决的主要问题及研究途径与方法 1 上述 d o a算法所需最少天线元数与需估计d o a的信号数有关，由 于移动用户数是随机的， 加上多径传播的影响， 所需的 天线元数通常很大且不确定。 可以 将多径信号的d o a估计问 题 转化为信道估计， 利用信号到达不同阵元的复信道响应的幅角差来估计多径信号的d o a 。 此 方法只需3 个阵元， 并且不随用户数的增加而增加， 可处理的用户数多， 运算量小。 然后设计 结构合理的空间天线阵，高输出s i n r加权器去形成三维波束. 2 .由 于d o a估计本身就是一项运算量很大的工作， 在实际应用中 有很大的 难度，因 此应用依赖 于d o a的智能 天线 有一定难 度。 可以 提出 一 些不 依赖于d o a的自 适应智能 天线， 它 们基 于 导向向量估计， 然后设计高输出s i n r的波束形成方法形成波束， 或者基于信道估计， 然后设 计高输出s i n r的 空时 加权方 法对阵 列接收信号进行 加权。 扮 3 .要实 现s b系统需要解决两个关键问 题， 一个是自 适应的s b 形成， 另一个便是各用户下行波 束的 确定。 可以 用最大 似然( m l ) 法 估计 每个 用户 在每个 扇区内 加权幅度最大的 路径， 通过比 较 这些加 权幅度来确定用户的最强路径( 主径) 所在的 扇区。 还可以 通过改变所在扇区的中 心位 置， 使主径加权幅度达到最大来简单的估计d o a , 4 .由 于在 通信系统中 使 用多 输入多输出 ( m i m o ) 能 提高 通信容量， 因 此对m i m o系统的 研究已 成 为 无线通信中的 一个重要课题。但其中已 提出的 一些 m i m o系统结构庞大( 例如天线数过多 等) ， 加权网 络复杂，因 此提出 一种 简单实 用而高 性能的m i m o系统或s im o , m is o系统， 并尝试用d s p方法来实现， 也是本文的 研究工作之一。 5 .一般的t o a估计算法要么精度太低，只能达到一个码片周期:要么需要很高的 采样频率，从 而 增 加 数模 转 换器 ( d a c ) 设 计的 难 度， 而 且 运算 量 都 很大. 由 于 室内 传 播范 围 很少， 根 据 现有 的t o a和t d o a估计精度很难对室内 用户进行定位，因 此提高丁 o a的估计精度， 寻求高精 度的定位算法十分重要， 可以 使用离散 傅里叶 变换( d f t ) 在频率域分开估计信号的 整数部分 t o a和小数部分下 o a ，提高精度。 还可以 根据室内 信号传播模型进行不依赖于t o a的室内 定位， 或根据u w日 信号模型估计高精度的丁 o a ， 然后进行室内 定位。 6 .由 于室内 传播损耗 严重， 而且为了 减少 用户间的 干 扰， 要 求用户发 射的 功率较小， 因 此 会有很 多用户不能与定点接收机直接通信，因此对室内多 跳通信用户的定位以 及对室内a d h o 。 无线 网的定 位是室内 定位的重要组成部分。 可以构造室内a d h o c网的图形结构， 并用一种新的扩 展c m a盲自 适应算法对室内a d h o c 无线网 进行定位。 四、本课题主要完成的研究工作及创新点 主要分三部分，智能天线、定位技术和d s p 模拟。 1 .提出了一种三阵元多用户多径来波方向的估计方法，由估计出的信号到达三阵元的复信道响 应， 来估计各条多径信号的d o a ; 设计了 一种结构合理的空间 天线阵， 可以 分别利用m m s e , l s 和e m m s e波束形成方法形成高输出s i n r的三维波束。 2 .提出了两种不需要d o a估计的自 适应智能天线， 一种基于导向向 量估计， 然后分别通过l s , g m v d r或e m v d r波束形成方法形成高输出s i n r的波束; 另一种基于信道估计， 提出了一 种有高 输出s in r的 空时 联合 加权( s t ) 的 上行接收 机和空 间最大范 数加 权( m n ) 的 下行发 射机。 3 . 提 出 了 c d m a 系 统 中 s b 的 用 户 扇 区 及。 o a 估 计 ， 通 过 比 较 加 权 幅 度 的 大 小 来 砷 定 用 户 主 径 所在的扇区，并改变所在扇区的中心位置， 使主径加权幅度达到最大来粗略估计主径d o a . 4 .提出了s t 日 c m im o c o m a 系统和s i m o c o m a系 统中的 一种新的c m v d r接收机， 它可以 通过信道 估计和恢复信号、 抑制多址干 扰( m a i) 、 符号间 干 扰( is i) 以 及噪声的 联合空时 分集的 加权操作， 有算法快，性能好的优点。 5 .提出了m is o c o m a 系统中的一种新的m n c c 和c c p r e - r a k e 发射机， 它们都可以 抑制m a i , i s i ，使基站的 加权网 络有所简化，而且能极大的提高s i n r 、降 低误码率。 6 .提出了两种高精度低采样率的t o a估计方法， 一种利用积分 - 消除电 路对信号进行采样， 然后 根据c o m a信号的相 关特性 用最小二乘法在频率 域估计 信号的t o a ， 另 一种针对d s - u wb 信号 特性， 利用最大 似然( m l ) 法依次估计信号到 达接收 机的 整数倍码片周 期的时 延和余下的 小 数时延。 7 .提出了一种室内c o m a用户定位方法， 估计信号的幅度衰减系数，然后根据室内 传播损耗模 型得到用户与参考点的相对距离， 再利用参考点 位置对用户进行定位， 此方法还适用于多跳通 信。 8 .提出了 一种基于盲自 适应算法的室内a d h o c无线定位方法，估计出 所有能通信的 两个独立单 元之间的距离， 构造室内a d h o c 网的图 形结构， 用扩展c m a盲自 适应算法对室内 用户进行定 位。 当存在多 解用户时， 提出了“ 判断多解一增加功率 一继续定位” 的办法来解决定位过程中 的多解问 题， 最终对所有室内用户完成定位。 9 .利用t i 公司的t m s 3 2 o c 6 7 1 1 d s p 开发板模拟智能天线部分中提出的使用c m v d r 接收 机的 r 行s i m o和使用m n c c发射机的下行m i s o系统。 第 1 章 简介 第1 章 简介 本章关键字:智能 天线; m i m o ; 定 位技术; 3 g ; b e y o n d 3 g 1 二 ，智能天线 智能天线技术是1 9 9 9 年美国t e le c o m m u n ic a t i o n 杂志选择的十大热门 技术之一， 近年 来受到了各研究机构的广泛重视。 最初的智能天线技术主要用于雷达、 声纳、 军事抗干扰通 信， 用来完成空间滤波和定位等。 近年来， 随着移动通信的发展及对移动通信电 波传播、 组 网 技术、 天线理论等方面的研究逐渐深入， 现代数字信号处理技术发展迅速， 数字信号处理 芯片处理能力不断提高， 利用数字技术在基带形成天线波束成为可能， 天线系统的 可靠性与 灵活程度不断提高。 智能天线技术可用于具有复杂电 波传播的 移动通信环境。 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达方向 d o a ( d ir e c t io n o f a r r in a l) , 旁瓣或 零陷 对准干 扰信号到 达方向， 达到充分高 效利 用移动用户 信号并删除或抑制千扰信号的目 的。 同时， 智能天线技术利用各个移动用户间信号空间特征 的差异， 通过阵列天线技术在同一信道上接收和发射多个移动用户信号而不发生相互千扰， 使无线电 频谱的利用和信号的传输更为有效。 因 此利用智能天线可以 在不增加系统复杂度的 情况下提高信道容量、 抗干扰和抗多 径衰落， 满足服务质量和网 络扩容的需要。 实际上， 它 使通信资 源不再局限于时间 域、 频率 域或码 域而拓展到了 空间域， 属于 空分多 址( s d m a ) 体 制， 不同 于 传 统的 频分 多 址 ( f d m a ) 、 时 分多 址 ( t d m a ) 或 码 分多 址 ( c d m a ) , s d m a 是一 种 信道增容方式， 与其他多址方式完全兼容， 从而可实现组合的多址方式， 例如空分一码分多 址( s d - c d m a ) o 第三代移动通信， 以 及后三代移动通信系 统的 提出是为了 在提供话音服务的同时， 也提 供高质量的多媒体数据服务。 高速多媒体数据业务的不断增长， 要求多 用户干扰的进一步减 少从而提高移动通信系统的 容量。 同时， 由 于频带资 源的限制， 所以必须采用一些新的技术 来提高频带利用率。 智能天线就是能实现这个目 标的 技术之一。 第三代移动通信标准组织已 经认识到智能天线在降低网络干扰方面的重要作用，因此，在 3 g标准如 wc d m a和 c d m a 2 0 0 0 中，支持智能天线的条款已 经出 现，智能天线己 成为3 g的重要组成部分。 第 1 章 简介 众所周知， c d m a无线通信系统是一个干扰受限系统，多用户干扰的存在严重影响了 系统的 性能， 从而限制了 系统中的用户数。 减小这种多用户干扰或多径干扰的一种方法就是 小区的扇区化， 但这并不能从根本上解决问题。 而我们可以考虑使用智能天线来解决这一问 题。 智能 天 线 1 - 6 的 主 要思 想就 是 应用数 字 信号 处 理 技 术， 产生 空间 定向 波 束， 使 天 线 主 波 束对准用户信号到达方向， 旁瓣或零陷对准千扰信号到达方向， 达到充分利用移动用户信号 并删除或抑制干扰信号的目 的。 与其他日 渐深入和成熟的干扰消除技术相比， 智能天线技术 在移动通信中的应用研究更加方兴未艾和潜力无穷。智能天线与传统天线概念有本质的区 别， 其理论支撑是信号统计检测与估计理论、 信号处理及最优控制理论， 其技术基础是自 适 应天线和高分辨陈列信号处理。 用固定方向 图的各单 元组成阵 列的 智能天 线首 先需 要确定用户信号的 到达方向 ( d o a ) , 由 于扩频通信中需要与各方向的多个用户同时 通信， 因此同时估计多个用户的d o a是智能 天线中首要的关键技术。 d o a的 研究一直受到国内 一些著名学府和邮电 科学研究院所等单 位的重视， 并己 发表了许多有价值的文章。 近年来国 外的一些研究组对移动通信中用阵列天 线 进 行。 o a 估 计 做了 实 验 ， 如b ig le r 等 人 is 测 试了d o a 的 标 准 偏 差 ( 小 于4 度 ) ， k e n n e d y 等人m 的c a p it a l 测向 系统精度可达1 0 0 米以内， s h ia n n 等 人还对抑制用户间 千扰做了实 验。 自 八 十 年 代以 来 基 于 天 线 阵 列 的。 o a 算 法 8 -1 7 1可以 分 为 以 下四 种， ( 1 ) 常 规的 方 法; ( 2 ) 子空间 方法; ( 3 ) 最大 似然方法; ( 4 ) 凡种方 法的 组合技术。 其中 方法( 2 ) 有较高的 分辨率， 方 法( 3 ) 的m l技术在 低信噪比 和信号 样本数较少时， 尤其当 信号 相关时 有较好的处理结果， 方法( 4 ) 则在用il s p -c m a 算法估计多 路信号的 各自 的 特征 后， 再用子空间 方法估计d o a . 上述的各种d o a算法除了 它们的分辨率、 运算量的大小各有差异之外， 它们的一个共 同点是天线阵列所需最少天线元数与需估计d o a的信号数有关。 由于移动通信中用户数是 随机的，并且同 一时刻总是有很多的 用户， 加上多径传播的影响， 需估计d o a的 信号数通 常很大且不确定， 所以这是上述各种d o a算法至今不能克服的问 题。 智能 天线的另 一种解决方案是 避开复杂的。 以 估计， 采用s w it c h e d 一 日 e a rn方法， 但 可根据 用户 在空间 的 分 布情 况自 适 应地 调整 扇区 数目 和每 个 扇区 的 大小 1 6 1 。 这 样形 成的 智 能天线系统经证明 和理论上的智能天线系统相比， 在增加系统容量和改进信号质量方面相差 无 i l i a . 2 0 1 ， 但 在结 构 和 实 现上 却大 大 简 化。 智能天 线还包括对多 输入多输出 ( m i m o ) 系统的 研究， 由 于 在通信 系统中 使用m i m o能 抑 制 干 扰， 提高 通 信容 量， 因 此 近 年 来， 对m im o系 统的 研 究 2 1 - 2 9 1 已 成 为 无线 通信中 的 一 第 1 章 简介 个重要课题， 并提出了一系列相应的方案。 其中 有m i m o和o f d m结合， m i m o和m c - c d m a 结 合， 还 有m i m o 加 空 时 码 ( 如s 下 日 c ) 与c d m a 结 合， 所 有以 上 方 案 都 能 提 高 接 收 的 信 干 噪比 ( s in r ) ， 降低误 码率， 增加系统的通 信容量。 1 . 1 . 1智能天线的波束形成方案 具有高增益、 窄波束相位阵列天线的智能切换天线正在替代传统的扇区天线， 智能天线 系统以 时隙为基础连续地进行波束选择， 以 确保用户在通话过程中的话音质量。 未来移动智 能天线均采用数字 方法实 现波束形成， 即 数字波束 形成( d 日 f ) 天线， 从 而可以 使用软 件设 计 完成自 适应算法更新，在不改变系统硬件配置的 前提下增加系统的灵活性。 d 日 f对阵元接 收信号进行加权求和处理形成天线波束， 主波束对准期望用户反向， 而将波束零点对准干扰 方向。 根据波束形成的不同 过程， 实现智能天线的 方式又分为两种: 阵元空间处理方式和波 束空间处理方式，下面分别予以介绍。 1 .阵元空间处理方式 阵元空间处理方式直接对各阵元按收信号采样进行加权求和处理后， 形成阵列输出， 使 阵列方向图主瓣对准用户信号到达方向。 由于各样阵元均参与自 适应加权调整， 这种方式属 于全自 适应阵列处理。 2 . 波束空间处理方式 这是当 前自 适应阵列处理技术的发展方向。 它实际上是两级处 理过程， 第1 级对各阵元 信号进行固定加权求和， 形成多个指向不同方向的 波速率:第2 级对第 1 级的波束输出 进 行自 适应加权调整后合成得到阵列输出， 此方案不是对全部阵元都从整体最优计算加权系数 作自 适应处理，而是仅对其中的部分阵元作自 适应处理， 因此， 属于部分自 适应阵列处理。 这种结构的特点是计算量小，收敛快，并且具有良 好的波束保形性能。 1 . 1 .2智能天线在3 g和b e y o n d 3 g中的 应用 作为提高移动通信系统容量的重要手段， 智能天线主要在基站使用， 未来移动通信系统 的工作频率更高， 在半波长阵元间隔的条件下， 天线尺寸可做得很小， 使得移动用户端有可 能也采用智能天线， 下面重点介绍在基站应用智能天线所带来的好处。 1 .形成多个波束 最简单的 情况是基站的智能天线形成多个波束覆盖整个小区.例如，一个小区 可由 3 第 ， 章 简介 个宽度为 1 2 0 0的 波束 覆盖， 或由6 个宽 度为 6 0 0 的 波束覆盖。 每个波束可当 作一个独立 的 小区 对待，当 移动台 ( m s ) 离开一个波 束覆盖区到另一 个波束 覆盖区 时， 也要进行切换。 2 .形成自 适应波束 智能天线可用于定位每个m s ， 并形成覆盖m s或m s 群的 波束， 这样每个波束都可以 看成一个同 频小区。 不断改变波束形状以 便覆盖动态变化的业务量。 当m s移动时， 选用不 同的波束覆盖不同的m s 群， 这对于 控制日 s发射功率有利。 这个办法在m s结队移动或沿 限定路线( 如在高 速公 路上 ) 移动时 尤其有效。 3 . 形成波束零点 智能天线在其阵列方向图上形成对准同频 m 5的波束零点有助于减小收发两个方向上 的同频干扰。 4 .构造动态小区 波束自 适应形成的概念可推广至小区形状的动态改变， 即小区形状不再固定， 天线构造基于业务需求的 动态小区， 应地调整系统参数以满足业务要求， 这要求智能天线具备定位和跟踪m s的能力， 利用智能 从而自 适 这表明使用智能天线可以改变小区边界， 从而能随着业 务需求的 变化为每个小区分配一定数量的信道，即实现信道的动态分配。 1 . 1 . 3 实现智能天线需要考虑的问题 为了实现用智能天线改善系统性能的目 标， 必须在动态环境下对许多时变参数进行估计 和最优化。 诸如动态切换、 动态信道分配、 覆盖一族m s的波束动态成形。 同 信道干扰动态 零陷， 以 及为形成波束而获取期望m s的先验知识都需要复杂的控制结构。 并且这些系 统参 数的更新耗费的时间也是必须考虑的问题。 例如， 系统要求实时更新处于快速移动中的m s 的位置信息， 而响应时间却受到方向 角估计， 跟踪方案以 及收敛至满足水平的 波束形成算法 所需时间的限制。 尽管可以 通过算法的并行来实现增强信号处理能力， 但同时也增加了 系统 费用。 除了 系统费用， 另一个关键问 题是要找到一种真正快速收敛而性能优良的自 适应算法。 在t d d的 无线通信系统中使用智能天线时， 根据电磁理论中的互易原理，即在短时间 内相同的无线信道的性能 一般不会产生急剧的 变化， 直接使用上行波束的赋形系数来对下行 波束赋形。 但对实际的无线基站， 这几乎是不可实现的。 因为每一条通路的无线收发信机的 性能将随时间、 工作电 平和环境条件等因素变化， 所以必须对智能天线进行实时校准， 否则 下 行 波 束 赋 形 将 会 受 到 影 响 ， 严 重 时 可 能 会 中 断 通 信 。 这 是 系 统 设 计 时 所 必 须 考 虑 的 13 01 第， 章 简介 在即 将到 来的 第三代移动通 信系统中， f d d ( w c d m a . c d m a 2 0 0 0 等 ) 将会成为主流技 术。 与t d d系统 不同， f d d系 统由于 存在上 下行 两路间的 频差， 使上下行无线信道的 性能 差异很大， 所以 对于f d d系统来说， 如何根据上行链路的 信息来估测下行链路，从而进行 下行链路的 波束赋形是自 适应智能天线技术能否应用于 d d系统的关键。从 现在的 研究来 看， 有多 种 解 决 方案 可 行， 如 波 束综 合 方 法 和d o a 检 测 等 等 3 1l 。 由 此看出 如 何更 好的 发 挥 自 适应智能天线技术在f d d系统中的 优势也是一个值得深入探讨的问题。 在移动通信系统中， 自 适应智能天线对每个用户的上行信号均采用赋形波束， 这是自 适 应智能天线的主要思想。 但在用户处于空闲状态的时候， 不会向基站发射上行信号， 基站就 不可能知道该 用户所处的 方位， 这个时候只能使用 全向 波束 进行发 射( 如导频、同步、 寻呼 等信道 ) 。 而同时， 一个 全向覆盖的 基站， 其不同 码信 道又会采用不同的 定向 波束发 射， 所 以 基站必须 提供全向 和定向 的赋 形波束。 这样， 对全 信道 而言， 将 要求高 得多的发射功率。 这也是系 统设计时必须 考虑到的 3 0 1 目 前， 智能天线算法的复杂性使其在实际系统中实现存在着一定的问 题。 在实际的 应用 中， 智能天线技术不能解决时延超过一个码片的多径干扰， 也无法克服高 速移动多普勒效应 造成的 信道恶化。 所以. 在多径严重的高 速移动环境中， 必须将智能天线和其他抗干扰的数 字信号处理技术结合使用， 才可能有更好的 效果。 这些数字信号处理技术包括联合检测、 干 扰抵消及 r a k e接收等。目 前智能天线和联合检测或干扰抵消的结合已 有实用算法，而和 r a k e 接收机的结合算法还在研究中。而另一方面， 这些过于复杂的结合算法在实际 接收机 中 如 何 应用、 效 果如 何 都是 有 特 研究的 3 a 1 对系 统 级 而 言 3 2 1 ， 智 能 天线 也 将 带 来 不小 的 变 革. 对于c d m a 系 统， 智能 天线的 引 入 降低了系统对功率控制的要求。同时， 由于上行获得了附加的信噪比增益， 所以在进行网络 规划时， 就要采用其他措施平衡上下行链路的场强预算。 而同 一种智能天线结构和算法在不 同的信道环境、 不同的干扰分布条件下有不同的性能， 所以 为了获得最大性能增益， 在基站 选址、 智能天线方案选取时最好能 根据实际传播条件、 预期的业务量、 分布和移动性等进行。 此外， 切换算法、 资源管理流程以 及为避免波束冲撞而进行的 色码分配、 小区内切等等都是 系统级研究必须考虑的问 题。 1 . 1 . 4 mi mo技术 凭借在提高系统频谱利用率、 抗多径干扰、 抗衰落方面卓越的性能表现， 多输入多输出 第 1 章 简介 ( m im o ) 技术己 经 成为 移 动通 信 技 术发 展 进 程中 炙 手 可热 的 课 题。 传统 无线 通 信理 论一直 将 多径传播视为造成无线信号衰落的干扰之一。 在天线发送和接收端同时采用多天线阵， 更能 够充分利用多径传播， 达到“ 变废为宝” 的效果， 提高系统容量。 就其原理而言， 是利用每 对发送和接收天线上信号特有的“ 空间标识” ， 在接收端对其进行 “ 恢复” 。利用 m i m o技 术， 如同 在原有频段上建立了多个互不干扰、 并行的子信道， 并利用先进的多用户检测技术， 同时准确高效地传送用户数据， 其结果是极大提高前向和反向 链路容量. 对于使用天线阵列 的 通 信系统， 根 据 信 道的 输 入 输出 情况 可以 分 为 单输 入多 输出 ( s i m o ) 、 多 输 入 单输出 ( m i s o ) 以 及多 输入多 输出 ( m im o ) 三 种类型。 考虑一个基站使用天线阵列 而移动站使用单 天线的 通 信系统， 对于任何一个 指定的 用户而言， 上行 链路是s i m o信道，下行链路 是m i s o信道; 对于系统中 所有的用户而言， 那么上下行链路都是 m i m o信道。因此，我们把对这些系统 的 研究统称为 对m i m o信道系统的研究。 理论研究业已证明，采用 m i m o技术，系统频谱效率可以 随天线个数成线性增长，也 就是说， 只要允许增加天线个数。 系统容量就能够得到不断提升。 m i m o技术给运营商带来 非常客观的收