智能天线算法2.ppt

,单击此处编辑母版标题样式,*,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,波束形成算法及其新进展,2007/5/31,通信与信息工程学院,目 录,0.,引言,1.,阵列天线的统计模型和,DOA,估计,2.,常用的波束形成算法,3.,自适应波束形成算法及其改进,4.,其他波束形成算法,5.,总结,波束形成应用于：,雷达,声纳,电子或通信干扰侦察,移动通信,医学领域,等,引言,波束形成是阵列信号处理、智能天线系统中一重要技术,使用阵列天线的优点：,-,提高系统的容量,-,提高系统的性能,-,抑制干扰和噪声,-,节省功率,信源为远场、窄带信号。,信源个数,d,小于阵源数,m,d1),相同时，,WP-ABF,算法比基于小波变换的波束形成算法收敛速度快。通过实验再进行论证说明。,仿真实验和分析,仿真中采用,32,天线的均匀线形阵列，阵列间距为,/2,；,小波基采用,Daubechies,系列，阵列接收到,6,个不同,DOA,的信号，,DOA,为,5,o,、,20,o,、,30,o,、,40,o,、,50,o,、,60,o,。,实验,1,：研究基于小波包变换的自适应波束形成算法（,WP-ABF,）、,基于小波变换的自适应波束形成算法（,WT-ABF,）和,LMS,自适应波束形成算法（,LMS-ABF,）,性能对比。实验中采用,DB5,小波，分解尺度为,4,。图,3.21,为无噪声时,WP-ABF,、,WT-ABF,和,LMS-ABF,的算法性能比较，从图,3.21,可以看出，,WT-ABF,比,LMS-ABF,收敛速度要快，而,WP-ABF,比,WT-ABF,要快的多；图,3.22,给出了,SNR=20,时各种算法性能比较，其中,LMS-ABF,算法波束形成性能较差；,WT-ABF,收敛性好于,LMS-ABF,，而,WP-ABF,又好于,WT-AB,。,WP-ABF,算法收敛精度较高，能逼近较小值。,图,3.21,无噪声时不同算法性能比较,图,3.22 SNR=20,时不同算法性能比较,图,3.23,不同分解级数时收敛速度比较,图,3.24,不同小波基时收敛速度比较,实验,2,：,研究同一个小波基下的选择不同分解级数时,WP-ABF,算法的收敛速度。采用小波基为,DB5,，,结果如图,3.23,所示。从图,3.23,可看出分解级数越大算法收敛速度也越快。这是因为分解级数越大，小波包变换后信号的相关性进一步下降，收敛性越好。,实验,3,：,研究在相同的分解级数条件下采用不同的小波基对,WP-ABF,算法收敛速度的影响。分解级数为,3,；小波基采用,Daubechies,系列（,DB2,，,DB4,，,DB8,），,其比较结果如图,3.24,所示。从图,3.24,可看出：,DB8,收敛速度比,DB4,快，而,DB4,比,DB2,快。这是因为当小波的正则性增加时，收敛速度也会有所提高。此中,DB2,小波正则性差，收敛性要慢一点；,DB8,小波正则性最好，所以,DB8,的收敛速度最快。,SMI,（,采样矩阵求逆）算法这些算法由于受到快拍数的限制，导致波束旁瓣电平升高，零陷变浅，求采样协方差矩阵要经常更新。,一种极大抑制干扰的波束形成算法,由于这种算法与接收信号无关仅仅和阵列天线的导向矢量有关，这就从根本上避免了矩阵求逆的扰动问题，可以形成精确指向的方向图，对噪声有很好的鲁棒性。,置零条件,4.1,一种,极大抑制干扰,波束形成方法,第,4,节 其它波束形成算法,我们采用,16,元线阵，阵源间距为。,实验仿真,1,快拍数为,500,，不考虑多径的影响，引入,MVDR,算法与新算法进行比较。从两种算法的方向图来看，新算法的权重对噪声具有鲁棒性，而,MVDR,算法在低信噪比（,SNR0,）,的情况下，波束形成的性能与新算法基本相同，但是随着,SNR,的增加，波束形成的方向图逐渐畸变，最后完全失效。仿真说明：新算法的波束形成的方向图对噪声具有鲁棒性的特点。,图,5-,1,方向图,SNR,5dB,500,个快拍,图,5-2,方向图,SNR,10dB 500,个快拍,备注,实验仿真,2,采用,3,个用户，每个用户,2,条多径的的模型，其它的实验条件与实验仿真,1,相同。新算法中的波束形成权矢量仅仅和阵列天线的导向矢量有关，与接收信号无关。在多径的情况下这种算法的优势就特别的明显，无论接收信号的,DOA,角度有多接近，多径信号间的相关性有多大，这种算法的权重都不受影响，如图,5,所示。而,MVDR,算法的方向图已经开始变差，旁瓣升高，主瓣偏移。仿真说明：多径情况下新算法波束形成方向图的良好性能,。,图,5-3,多径情况下的方向图,SNR,5dB 500,个快拍,实验仿真,3,采样的快拍数为,30,，其他仿真条件与实验仿真,1,相同。仿真结果表明当样本数减少时，,MVDR,算法即使在低信噪比的情况下也不能稳定的形成性能良好的方向图，而新算法由于与样本数无关，所以方向图仍然准确。,图,5-4,方向图,SNR,10dB 30,个快拍,4.2,过饱和系统中波束形成算法,由于在,CDMA,下,同一小区容纳的用户数较多,且每一路用户都可能产生多个多径信号,因此多址干扰源的个数将会大于阵元个数,.,为了考察当入射信号无限增多时权系数的优化解,做如下假设,:,(1),入射信号角度间相互独立且在,0,2,范围内均匀分布,;,(2),入射信号幅度间相互独立且与入射角度无关,入射信号的功率有限,.,定义波束形成器的输出功率对信号总功率的归一化值为,式中,:P,i,为第个入射信号的功率,;,为输入信号功率的平均值,;,(),为方向图函数,可表示为,在上述假设条件下,依据,Chebyshev,大数定律,(,),依概率收敛于,其中：表示干扰功率的随机变量,表示干扰源入射角度的随机变量,它服从,0,2,的均匀分布,则,上式是由阵列几何结构决定的,维矩阵,.,由于它和阵列响应协方差矩阵有相似的形式,而与输入阵列的信号无关,故将其命名为阵列固有的协方差矩阵,.,近似最小方差法的优化准则为,由,lagrange,乘,子法求出的优化解,近似最小方差法,(AMV),波束形成器的算法可以表述为,:,先由阵列的几何结构求得,R,然后依据已知的信号来波方向,和,上式得到的权值优化解来形成波束,.,优点：,由于,AMV,方法与数据无关,只要知道信号的来波方向,就能从闭式求解出阵列权值,不需要估计阵列响应的协方差阵,因此,AMV,方法比,LCMV,方法的运算量小,.,这种方法相干源的信号由鲁棒性,该算法适用于,CDMA,体制中多址干扰的消除,.,均匀线阵的导向矢量为,均匀线阵的阵列协方差矩阵的第行列元素为,J,0,为,0,阶第一类贝塞尔函数,。,求,R,仿真,天线数量,8;DOA=5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60;SNR=10;,图7-1,第,5,节 总结,根据形成波束所用的信息可以将波束,形成,技术分成以下,(1),基于空间结构的波束形成,基于空间结构的波束,形成,如基于输入信号到达方向的,波束形成,，包括：基于最大信干噪比的,波束形成和,基于最大似然准则的,波束形成等，,此中的一个重要部分是信号的,DOA,估计。如,LCMV,，,Bartlett,等。,(,),基于训练序列的波束形成,基于训练序列的波,波束形成,即时间参考波束,形成,，适用于多径丰富且信道特性连续变化的环境（,LMS,，,RLS,，,以及改进算法等）。,(,),基于信号结构的波束形成,基于信号结构的波束形成即利用接收信号的时间或空间结构和特性来构造波束形成，可利用例如恒包络调制信号的恒模,(CM),特性、信号的周期平稳性或数字调制信号的有限字符特性等知识，还有,CDMA,系统中扩频码等。,这种波束形成方法可以应用于不同的传播条件，但需要考虑收敛性问题。,其他的波束形成算法,稳健的波束形成算法，基于特征结构空间；预投影；加载对角线；极大抑制干扰的方法等,快速收敛速度，变换域的自适应波束形成方法,基于神经网络、高阶统计量的盲的波束形成方法,唯相位波束形成算法（充分利用接收信号的功率）,等等,谢谢大家！,