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智能天线波达角估计方法改进与遗传算法复合波束形成

史兢  
【摘要】: 智能天线技术是近年来通信领域的研究热点,它利用自身的空分能力增加了信道容量,提高了频谱效率,扩展了覆盖范围,使系统性能得到极大的提高。同时,这些独特的优势使其成为了后第三代(Beyond 3G,简称B3G)或第四代(简称4G)移动通信的关键技术。 波束形成技术源于智能天线,增强期望、抑制用户干扰是其独特的技术优势,也是空分多址(SDMA)得以实现的基础。在宽带移动通信中,干扰源数目往往大于天线阵元的个数。因此,方向图的综合优化是一个多目标多参数的非线性优化问题。遗传算法在解决这类优化问题上具有明显的优势。但传统的基于遗传算法的波束形成方法大多存在算法复杂,收敛不稳定等缺陷。因此,本文提出了一种基于遗传算法的复合波束形成方法,与传统算法相比,它具有计算量低、稳定性好、收敛速度快等特点。 首先,本文介绍了智能天线技术的基本概念,分析和比较了智能天线传统波束形成算法的性能。同时介绍和比较了智能天线波达角(Direction of Arrivals,简称DOA)估计的一些实现方法。最后,介绍了遗传算法的基本概念以及实现方法。这些为以后的遗传算法和复合波束形成的结合提供了充分的理论依据。 基于遗传算法的波束形成方法需要准确估计相干信号的DOA,鉴于现有相干信号DOA估计方法的不足,本文首先提出了一种新的简单自适应加权前后向空间平滑算法SWFBSS(Simple Weighted Forward Backward Spatial Smoothing),它将协方差矩阵的对角子阵前后加权平滑,实现对相干信源的解相干;其次优化了前向加权空间平滑算WFSS(Weighted Forward Spatial Smoothing)算法的计算,使其计算量可以比原来降低近一半;最后改进优化了前后向加权空间平滑算法WFBSS(Weighted Forward Backward Spatial Smoothing),通过数学推导证明了平滑后前后向等价协方差矩阵的两部分存在简单的共轭置换关系,利用这种性质可以减少近一半的计算量。这三种方法可以在低信噪比的情况下对空间相近相干信号的DOA进行有效地辨识,其中双向平滑算法还可以减少天线阵列的孔径损失。 在基于遗传算法的复合波束形成方法中,需要预先知道信号的波达角及相对多径能量来完成干扰抑制分配策略。针对多用户相干源的情况,本文提出了一种估计相对多径能量的方法:采用基于累积量的空间特征算法和本文提出的加权空间平滑算法估计得到各个用户信号的空间特征向量和DOA,利用矩阵求逆法来估计各个用户相对多径能量;同时为了增强算法的稳定性,引入了最小二乘法和总体最小二乘法。 基于遗传算法的波束形成在解决波束图多目标多参数的非线性优化问题上具有很大的优势。针对已有方法存在的问题,本文提出了一种基于遗传算法的复合算法,把天线阵元分割为两部分,一个子阵列用来抑制干扰,另一个用来压低旁瓣,两个子阵列波束图乘积复合为最后的波束图。理论和仿真都表明,这种复合算法具有计算量小、收敛速度快和稳定性好的特点。


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