《软件无线电原理与技术》课件-第7章

7.1智能天线

7.2MIMO

7.3总结理想软件无线电要求天线能够覆盖所有的频段，适应不同的协议、信道环境，能用程序控制方法对其功能和参数进行设置。因此针对软件无线电，一方面需要对宽带/多频段天线设计技术进行研究，另一方面考虑采用可重构多天线阵列来实现系统的灵活性。在本书中仅对后者进行讨论。

所谓天线阵列，是指在无线链路两端采用多个天线来提升系统性能。可重构是指多天线阵列中各阵元之间的关系是可以根据实际情况灵活可变的，而非固定的。软件无线电需要使用可重构多天线阵列实现对信号收发的灵活性，并获得系统的最佳性能。同时，可重构多天线阵列的实现需要软件无线电所提供的灵活的结构。从实际的角度看，天线部分虽然是由固定的硬件来实现的，但是由于软件无线电具有数字信号处理器，通过对天线阵列收发信号进行处理，就形成了可以动态配置天线特性的能力，可达到提高信噪比，抑制信道干扰，增大系统容量的目的。

因此，可重构多天线阵列和软件无线电两者是互补的关系。可重构多天线阵列通常有两种主要的类型：一种是基于波束赋形的智能天线技术；另一种是基于空间分集的多输入多输出(MIMO)技术。这两种技术的着眼点不同，应用目的不同，但系统构成形式是比较类似的，即均是多天线系统(一般可以根据发射和接收两端天线的数目把系统分为SISO、SIMO、MISO、MIMO四类)，在一些国外的文献中往往并不加以区分，常统称为智能天线技术或MIMO技术。在这里，我们可以认为智能天线是一种特殊的MIMO系统。下面分别对这两种技术予以介绍。7.1智能天线智能天线是一种天线阵列系统，它可以通过某种“智能”算法来合并信号以自动地适应不同的信号环境，表现为对于给定的方向，天线增益是可以调整的。智能天线的概念来源于军事上雷达和声纳系统中所采用的阵列天线，在20世纪60年代就已经出现，最初的应用是雷达天线阵，目的是提高雷达的性能和电子对抗的能力。现代智能天线的概念是20世纪80年代末到90年代初提出的。从大的技术类别来讲，智能天线技术可分为模拟智能天线技术和数字智能天线技术。通常我们所讲的智能天线都是与软件无线电联系在一起的数字智能天线技术，而实际上早期的相控阵天线与较新的ESPAR天线采用的都是模拟智能天线技术。

模拟智能天线技术是指无需对射频或变至中频/基带的模拟信号进行模/数转换和数字处理，而直接对接收到的模拟信号进行操作，以实现智能天线的技术。这类天线通常比较简单，易于实现，成本也较低。但由于没有将模拟信号数字化，因而很多数字域的信号处理方法都无用武之地，限制了信号处理的可能手段。数字智能天线技术则指在射频或中频将模拟信号数字化，然后利用丰富的数字信号处理理论和发达的集成电路技术造就的DSP、FPGA或ASIC等实现快速的数字波束赋形(DBF，DigitalBeamForming)。

近年来，随着微计算机和数字信号处理技术的发展，智能天线技术已经成为无线通信中最具有吸引力的技术之一。在无线通信中，信息传输需要带宽、功率等资源，通常增加传输速率需要增加功率或带宽。但是与有线通信不同，在无线通信中增加功率会分散到很大的空间范围内，仅仅只有很小的部分才会被期望用户所接收，而大部分被浪费的功率则被认为是对系统其他潜在用户的干扰，如图7-1所示。图7-1全向天线和智能天线的使用差异(a)全向天线；(b)智能天线因此，实现空间的选择性发射和接收将有效地增加系统容量、覆盖范围等，这种选择性可以用空域滤波的概念进行描述，可利用信号入射方向上的差别将同频率、同时隙的信号区分开来，从而达到成倍扩展通信系统容量的目的。进一步地，空间维度可以用于多址接入技术中，与常见的FDMA、TDMA、CDMA多址接入技术类同，我们可利用信号的空间选择性发射/接收实现多址接入，这称为空分多址(SDMA)，如图7-2所示。图7-2天线的空间选择这种空间域的选择性发射和接收必须依赖于智能天线技术，该技术可以非常有效地调整天线的时域、频域、空域的响应，可以为每个用户提供一个很窄的定向波束，使信号在有限的方向区域内发送和接收，充分利用信号发射功率，降低信号全向发射带来的电磁污染与相互干扰。智能天线系统可以依靠信号处理能力合并多个天线阵元接收的信号，使发射或接收天线方向图最佳化，以自适应信号环境，实现抑制噪声、自动跟踪所需信号等功能。采用智能天线的优点在于：

(1)容量增加。采用智能天线的SDMA系统允许多用户采用相同的频率和时间进行通信而互不干扰，每个用户分别分配不同的射频波束。

(2)覆盖范围的增加。采用智能天线可以获得较大的天线增益，这样可以实现功率不变的情况下覆盖范围增加，或者在覆盖范围不变的情况下系统功耗下降。

(3)可支持高的数据速率。

(4)有利于消除“远近效应”。

(5)降低了同信道干扰、邻近信道干扰和多址干扰。

(6)低的信号截获/检测概率。

(7)能够对抗多径、衰落、噪声。

(8)增强了用户位置估计能力。7.1.1智能天线原理

智能天线也叫自适应天线，由多个天线单元组成，形成了一个天线阵列，每一个天线后接一个复数加权器，最后用相加器进行合并输出。自适应或智能的主要含义是指这些加权器的系数可以根据一定的自适应算法进行自适应更新调整。

智能天线的原理并不复杂。假设天线满足窄带传输条件，入射信号在天线各阵元的响应输出只有相位差，且入射信号为平面波(即只有一个入射方向)，则这些相位差由载波波长、入射角度、天线位置分布唯一确定。给定一组加权值和一定的入射信号强度，不同入射角度的信号由于在天线间的相位差不同，因此合并后的输出信号强度也会不同。单一天线阵元的方向图波束可以认为是全向的，在复杂的电磁环境下，不能有效地接收有用信号，并屏蔽其他干扰和多径干扰。如果能够针对波达方向形成指向性波束，而对于其他方向形成较低的增益，则将大大提高系统的性能，这种形成指向性波束的过程就称为波束赋形。波束赋形是通过阵列单元的加权合并完成的，而这一部分通常在基带部分通过数字信号处理器完成，因此也称为数字波束赋形。在理想情况下，智能天线可以做到将天线方向图主瓣对准有用信号，而把副瓣或零陷对准干扰，一般M个天线阵元可以产生M-1个零陷对准干扰方向。但实际的无线通信环境很复杂，干扰信号很多，存在多径效应，自由度有限(由天线阵元数决定)，有用信号和干扰信号在入射方向上只有很小的夹角等因素都使得实际情况达不到理想的要求。但是追求最大的信噪比仍然是系统的最终目标。

1.天线阵列

构成智能天线的天线阵列可以具有任意的形式，但大多数是直线或圆形阵列。图7-3给出了四种天线阵列形态。图(a)为一维的直线阵列，最为简单而且易于实现，是最为常见的结构，可以在方位角上进行波束赋形；图(b)为圆阵，阵元均匀分布在圆周上，在方位角上进行波束赋形；图(c)是二维的直线阵列，图(d)是三维的直线阵列，它们都可以在二维上即在方位角和仰角上进行波束赋形，波束可以指向空间的任何一点。图7-3天线阵列

2.天线阵列的波束赋形原理

一个天线阵列由若干个空间分隔的阵元构成，其阵元输出送入到一个加权网络或波束赋形单元中。天线阵列可以用于发射或接收。在对天线阵列进行分析的时候，有以下假设：

(1)天线阵列接收的信号是若干个平面波，每个平面波即表示一个多径分量。

(2)发射机以及可引起多径分量的物体位于天线阵列的远场。

(3)天线阵列的阵元之间间距足够小，或满足窄带假设条件，即信号带宽远小于信号波跨阵列最大口径传播时间的倒数，这保证了阵列中所有阵元能几乎同时采集同一个信号。使任意两个阵元所接收的信号幅度没有大的差异，仅有相位差异。

(4)每个阵元均假定有相同的方向图和指向，一般是全向阵元。

(5)不考虑阵元之间的互感。这里首先通过最简单的直线阵来说明阵元与方向图之间的关系。

如图7-4所示，对同一入射波s(t)，各阵元输出响应之间将只有相位差异而没有幅度差异。取幅度为A(t)，第m个阵元的相位为γm(t)，M个天线按图示形成线阵，阵元之间间距为d，信号入射方向为θ(入射方向与线阵法线的夹角)，c为光速。图7-4直线阵若令最先收到信号的天线为参考天线，则到达第m个阵元的时间延迟为

(7-1)相对于波长λ的信号，该时间延迟所造成的相位差为

(7-2)式中：=(2πdsinθ)/λ。这样，第m个阵元上用户的信号为(为简单计，不考虑幅度的变化)

(7-3)这样，直线阵总的输出为

(7-4)只要对阵元的权值wm控制得当，就可以移动波束的指向。例如，令

(7-5)则天线阵输出绝对值归一化后为

(7-6)当ψ=ψd时有最大的输出，与之相对应的入射角为

(7-7)这样，只要根据需要相应改变各阵元的相移就可以改变天线阵的指向。下面对一般情况进行简要分析。图7-5给出了一个具有M个阵元的阵列，其参考阵元位于原点，第m个阵元的坐标为(xm，ym，zm)，不同阵元所接收的信号之间仅存在一个相移。图7-5天线阵列第m个阵元与第1个阵元之间的相移为

(7-8)这里，，为自由空间传输常量。第m个阵元接收的信号为

(7-9)式中：A(t)为幅度；γm(t)为信号相位。M个阵元的信号可构成一个向量，即

(7-10)第m个阵元和第1个阵元的接收信号之比为

(7-11)这样对于一个到达角为(ψ,θ)的平面波，其天线阵列的响应可以表示为

(7-12)取权系数矩阵：

(7-13)每个阵元的输出与相应的复权系数相乘并相加得到阵列的输出为

(7-14)式中：AF(ψ,θ)称为阵列因子(ArrayFactor)。阵列因子是波达方向(ψ,θ)的函数，决定了阵列输出端的信号v(t)与参考阵元处测得的信号u1(t)的比值，是参考阵元处形成的场方向图。通过调整权系数w可以将阵列因子的最大主瓣对准任意方向(ψd,θd)。由以上推导可以知道，智能天线通过对权值向量w的调整来实现将波束对准来波方向，这个过程即为智能天线的赋形。智能天线按其赋形的实现方式可以分为固定波束赋形天线和自适应赋形天线。固定波束赋形天线的权值向量是固定的，在对准用户的时候选择与用户位置最接近的一组波束权值即可，而自适应赋形天线能够通过系统提供的用户信息自动生成一组最佳的波束权值。我们也注意到，采用权向量进行波束赋形的过程与FIR滤波器的过程非常接近，只不过将过去的时间采样换成了空间采样，因此这个过程也称为空间滤波。

智能天线所提供的性能改善由阵列增益(arraygain)描述，它定义为由于相关合并获得的信噪比增加。7.1.2智能天线的分类

智能天线通常包括波束切换智能天线(SwitchedBeamAntenna)和自适应阵列智能天线(AdaptiveArrayAntenna)，如图7-6所示。图7-6智能天线的类型(a)波束切换智能天线;(b)自适应阵列智能天线

1.波束切换智能天线

波束切换智能天线由多个固定的预波束构成，这些预波束分别指向不同的方向，如图7-6(a)所示。天线阵列创建一组叠加的波束，主瓣紧密结合成花瓣形状，覆盖了所有方向。

这种系统检测并扫描每个波束的输出，从中间选择具有最强接收信号的波束，并根据需要实现从一个波束到另一个波束的切换，在任一时间系统只采用单波束模式。波束切换通常只用于信号的接收，因为系统不能明确地感应接收到的信号的位置，波束的错误发射将显而易见。波束切换智能天线可以扩大覆盖的范围，同时也能使干扰远离工作波束中心。这种天线的实现运算较为简单，但是性能也比较有限。

2.自适应阵列智能天线

自适应阵列智能天线也称为自适应波束赋形智能天线，该类智能天线一般采用4~16天线阵元结构，采用数字信号处理技术识别用户信号的到达方向，并在此方向上形成天线主波束，即对接收和发射波束进行自适应的赋形，实现动态定位或跟踪用户信号，并将零陷对准干扰方向，使接收信号信干比最大，如图7-6(b)所示。目前，自适应阵列智能天线已经成为智能天线发展的主流。虽然天线阵列是射频前端的很重要的设备，但自适应阵列智能天线技术最重要的部分还在于基带处理部分。基带部分将自适应天线阵列接收到的信号进行加权和合并，从而使信干比最大，即实现了数字波束赋形。常用的波束赋形算法主要有两种：基于训练序列的波束赋形算法和盲波束赋形算法。基于训练序列的波束赋形算法通过发送参考信号或训练序列来确定信道响应，然后根据一定的准则调整权值。常用的准则有MMSE(最小均方误差)、LMS(最小均方)和RLS(递归最小二乘)等。盲波束赋形算法又分为两种。一种是依赖于DOA估计的盲波束赋形算法，通过对接收到的阵列矢量信号的协方差矩阵进行分析，从而估计期望信源的方向。DOA估计的基本问题就是确定同时处在空间某一区域内多个感兴趣的信号的空间位置(即各个信号到达阵列参考阵元的方位角，简称波达方向)。提取DOA信息是智能天线技术中的关键任务之一。这方面的参数估计算法已有很多，如MUSIC(MUltipleSIgnalClassification，多信号分类)法和ESPRIT(EstimatingSignalParametersviaRotationalInvarianceTechniques，旋转不变技术信号参数估计)法等。另一种则是利用信道的信号处理模型和信号的性质，估计期望信号方向向量的盲波束赋形算法，如利用通信信号恒模特性的恒模算法和利用信号循环平稳性的盲处理算法。7.1.3智能天线接收机

图7-7为智能天线接收示意图。天线阵列包括M个阵元，每个阵元后面接一个加权器，即乘以某个系数，这个系数通常为复数，既可以调节相位，也可以调节幅度(在相控阵雷达中只可以调节相位)，加权后的M个信号通过相加器合并为一个信号，该信号作为后级接收机的输入。如图7-7所示，智能天线接收部分包含四个单元，除了天线阵列外，还包含射频接收单元、波束赋形单元和信号处理单元。其中，在射频接收单元完成接收信号的下变频和A/D变换。图7-7智能天线接收机7.1.4智能天线发射机

智能天线的发射部分与接收部分非常类似。如图7-8所示，发射信号分成M个支路，在波束赋形单元中，每个支路信号与相应的权系数相乘，这些权系数决定了发射方向图是在信号处理单元计算得到的。图7-8中，射频接收单元内包含DAC和上变频器。在实际中，某些部分(例如天线本身和信号处理单元)与接收部分是共用的。图7-8智能天线发射机发射与接收的不同之处在于：发射的时候并不知道空间信道响应。这样，发射时最佳的波束赋形较为困难，最常用的方法是通过几何方法估计来波方向。该方法假定接收时信号的方向也就是信号的发射方向。这样在使用时首先通过接收信号对来波方向进行估计，然后通过选择权系数将发射方向图指向来波方向，另外还可将零陷指向其他非期望用户，这样可以降低这些用户所受的干扰。由于多径衰落的影响，在选择发射方向时需要在一定时间内对接收信号方向进行平均。这样，与接收情况相比，这种情况的权系数计算是次佳的。以移动通信系统为例，若采用时分复用体制，则由于移动终端和基站使用相同的载波频率，因此仅仅在时间上是分隔

的。如果在基站采用智能天线，那么在这种情况下通过上行链路计算得到的权系数对于下行链路而言也是最佳的，当然其前提是在上、下行链路的转换过程中信道特性未发生变化。这样的假定是有一定限制的，比如在移动终端移动速度过快的场合。如果在频分复用体制中，上、下行链路的频率不同，则上、下行链路的信道响应是相互独立的，因此最佳权系数通常是不同的。7.2MIMO无线信道的一个重要特性是存在衰落。衰落可以理解为信号在通过信道时所受到的损伤。最初在衰落信道环境中提出了天线分集技术，天线分集包括空间分集、极化分集、角度分集。常见的是空间分集，在这种分集情况下，天线阵列中的阵元之间的间隔需要大于相干距离以获得低的衰落相关性(相关系数通常小于0.7)。图7-9给出了信道衰落相关程度高低的示意图，图7-9(a)所示就是在前面介绍的智能天线中所应用的情况，图7-9(b)为本节所提到的低相关系数的情况，由图可以看到两者的差别。因此如果在多径环境中采用多天线系统替代单天线系统，则系统抗衰落性能会得到很大的提高，而且如果在发射和接收两端均采用多天线，即构成MIMO系统，则会有效地提高信道容量。有结论明确表明：若接收天线数目不小于发射天线数目，则MIMO系统的信息容量随发射天线数目增加而呈线性增加。因此，现在MIMO技术已经成为移动通信领域的一个研究热点。图7-9衰落的相关性示意图7.2.1MIMO信道为了描述MIMO信道，令发射天线数目为Nt，接收天线数目为Nr，这样在某特定时刻m，发射的符号构成一个Nt×1的矢量X［t］，接收的符号构成一个Nr×1的矢量Y［t］，关系为Y［t］=HX［t］+N［t］(7-15)这里，

(7-16)表示高斯白噪声，方差为;H为Nr×Nt信道矩阵，即

(7-17)这里，hji表示从发射天线i到接收天线j的信道系数。MIMO信道如图7-10所示。图7-10MIMO信道这样，式(7-15)可写为

(7-18)式中，上标t表示在t时刻。根据奇异值分解(SVD)理论，Nr×Nt信道矩阵可以进行分解，得到

(7-19)E=diag(λ1,λ2,…,λm)

(7-20)λi(i=1，2，…，m)为矩阵H的全部非零奇异值。U和V分别是Nr×Nr和Nt×Nt的酉矩阵，满足

，其中和分别为Nr×Nr和Nt×Nt的单位阵。这样，式(7-15)变为Y［t］=UDVHX［t］+N［t］(7-21)对式(7-21)进行变换，有(7-22)取，则有Y′［t］=DX′［t］+N′［t］(7-23)

于是我们得到了一个与MIMO信道等效的表达形式，在这个等效的表达形式中，D为信道矩阵，原来的MIMO信道就等效地转化为m个平行的信道，每个信道的系数则为λi，如图7-11所示。图7-11MIMO信道转化为多条平行信道这里m个并行信道可以看做是无耦合的“管道”，各个管道使用同样的频带与时间，信道利用率大大增强。由于非零特征值的数目等于矩阵H的秩，因此对于Nr×Nt矩阵，秩的最大值为mmax=min(Nr,Nt)

(7-24)这样，在理想情况下信道容量C随min(Nr，Nt)线性增长。对于t时刻发送矢量X［t］，在接收端可以采用最大似然算法进行最佳接收，即在确知信道信息的情况下，接收端计算已接收序列和理想无噪声可能接收序列之间的欧氏距离，即

(7-25)使式(7-25)最小的可能接收序列为判决输出。7.2.2空时编码

MIMO信道展现了采用多天线在衰落信道情况下提高系统性能的潜力，为了能够达到分集的效果或接近MIMO衰落信道下潜在的信道容量，当前采用的主流技术是空时编码技术。空时编码技术是一种用于多发射天线的编码技术，这种编码在多根发射天线和多个时间周期的发射信号之间形成空间域和时间域的相关性，从而使接收机克服MIMO信道衰落并减少误码，在不增加信道带宽的情况下起到发射分集和功率增益的作用。空时码通常有两个大类。一类基于发射/接收分集，追求分集增益最大化(可靠性)，各个天线发射的是同一组信息的拷贝，这类空时码有空时分组编码STBC、空时格型编码STTC、酉空时编码USTC和差分空时编码DSTBC等，根据是否需要信道信息，可以进一步分为两类，前两种需要确切知道信道状态CSI，后两种编解码时发射端和接收端都不需要知道信道状态CSI。分集所获得的性能改善采用分集增益(diversitygain)描述，它定义为在采用分集方式且系统性能不变的情况下，发射功率下降的程度。另外一类是基于空分复用，追求数据速率最大化(有效性)，各个天线发射的信息不相同，主要是分层空时编码LSTC。空分复用所获得的性能改善采用复用增益(spatialmulltiplexinggain)描述，它定义为在信噪比不变的情况下，系统容易增加的倍数。另外，好的空时偏码还可以带来编码增益。在这里简要

对STBC和LSTC进行介绍。

1.空时分组编码STBC

空时分组编码的具体实施方法是将输入数据每k个分为一组，分组空时编码器通过传输矩阵将这k个符号编为Nt个长度为p的并行符号序列，这些序列通过Nt根天线在p个时间内发送出去，每根天线发送p个符号。分组空时码编码器的传输矩阵X是Nt×p矩阵，其元素是k个调制符号s1，s2,…,sk及其共轭的线性组合，第i行元素表示第i根天线发送的序列，第j列元素表示第j时间上所有天线发送的符号。一般要求传输矩阵满足正交原则，即传输矩阵各行是相互正交的，若令xi=(xi1，xi2，…,xip)是第i根发射天线发射的序列，则有：

(7-26)空时分组编码较为简单，可以将最大似然算法转化为非常简单的线性合并算法(在接收端进行最大比合并)，但仅具有分集增益，无编码增益。下面对最简单的Alamouti空时分组编码方案进行分析。输入信息首先分成两个符号一组［s0，s1］。根据下面的传输矩阵进行编码：

(7-27)

经过空时分组编码后，在两个符号周期内，两天线同时发射两个符号。在第1周期内，天线1发s0，天线2发s1；在第2周期内，天线1发，天线2发(上标*表示取复共轭)。编码矩阵的每一列符号同时在不同天线上发送出去，在一个天线上发送出去的星座点符号与另外任意天线上发送出去的符号是正交的。在接收端采用一根天线进行接收，以图7-12所示的方式进行接收，在两个连续符号周期中接收的信号分别为r0=h0s0+h1s1+n0

(7-28)r1=-h0s*1+h1s*0+n1

(7-29)选择可能的(

)，在无噪声情况下两个连续周期理想接收信号为

(7-30)

(7-31)图7-12Alamouti空时分组编码接收机示意图

采用最大似然译码算法，寻找使下面的距离量度最小的(

)。

(7-32)通过推导可以得到：(7-33)(7-34)

这样，最大似然译码算法就转变为非常简单的合并，而且这种2发1收的性能和1发2收的接收分集性能相当，这样的结论可以进一步推广。虽然这种空时码的应用非常简单，但需要确知信道条件，这在应用中会引起诸多问题。因此