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波束賦形技術(shù)
式(4)是陣列波束賦形的數(shù)學(xué)表達(dá)式,是陣列信號(hào)的預(yù)處理技術(shù),其中的權(quán)值wk僅僅需要匹配信道的慢變化,如來波方向DOA(Direction Of Arrival)和平均路損。因此,在進(jìn)行波束賦形時(shí),也可以不必使用終端反饋所需的信息,而是在基站側(cè)通過上行接收信號(hào)獲得來波方向和路損信息,這既可減小空口傳輸負(fù)擔(dān),又能方便地得到計(jì)算權(quán)值的參數(shù)。另外,為了獲得波束賦形增益,需要使用較多的天線單元,目前LTE中最多只可使用4個(gè)公共導(dǎo)頻,無法支持在超過4副天線單元的天線陣列上使用波束賦形,因此波束賦形中還需要使用專用導(dǎo)頻。
圖2為波束賦形的基本原理流程:從天線陣列的上行信號(hào)獲得DOA估計(jì)后,給天線權(quán)值控制器產(chǎn)生權(quán)值,再將權(quán)值反饋給天線陣列,由天線陣列形成賦形波束。顯然,波束賦形過程中的關(guān)鍵問題可簡(jiǎn)單地表述為:(1)根據(jù)系統(tǒng)性能指標(biāo)(如誤碼率、誤幀率)的要求確定優(yōu)化準(zhǔn)則(代價(jià)函數(shù),即權(quán)重矢量和相關(guān)參數(shù)的函數(shù));(2)采用一定的方法獲得需要的參數(shù);(3)選用一定的算法求解該優(yōu)化準(zhǔn)則下的最佳解,得到權(quán)重矢量值。
2.3 自適應(yīng)算法
眾所周知,智能天線實(shí)際上是一項(xiàng)包括多種先進(jìn)技術(shù)的系統(tǒng)工程,但它的核心技術(shù)是自適應(yīng)算法。典型的算法有盲自適應(yīng)和非盲自適應(yīng)兩大類。后者是基于訓(xùn)練序列的方法,如最小均方(LMS)法、遞歸最小方差(RLS)法和采樣矩陣求逆(SMI)法等;前者是不用訓(xùn)練序列的方法,如基本DOA估計(jì)法、特征值恢復(fù)和解擴(kuò)重?cái)U(kuò)法等,而常用的DOA估計(jì)法是直接利用(4)式延遲相加法。下面簡(jiǎn)單介紹幾種算法。
(1)最小均方LMS算法:遵循最小均方差(MMSE)準(zhǔn)則,根據(jù)(4)式,加權(quán)矢量迭代更新方法可表示為估計(jì)二次型表面(即誤差平方)關(guān)于權(quán)值的梯度,將權(quán)值沿遞度負(fù)方向移動(dòng)一個(gè)步長(zhǎng)常數(shù),進(jìn)而反復(fù)迭代,即:
估計(jì)輸出:
誤差形成:
系數(shù)更新:
其中,y(n)為已知期望響應(yīng)樣本,x(n)為接收信號(hào)矢量的采樣樣本,μ為步長(zhǎng)。LMS算法的收斂速度和穩(wěn)定性與輸入信號(hào)x(n)的協(xié)方差矩陣的特征根分布密切相關(guān),一般特征根散布不是很大時(shí),LMS算法的收斂較快。
(2)遞歸最小方差RLS算法:該算法總是使從濾波器開始運(yùn)行到目前時(shí)刻的總平方誤差達(dá)到最小,與LMS算法不同,RLS遵循的準(zhǔn)則是最小方差(LSE)。