数字波束形成
摘要
随着高速、超高速信号采集、传输及处理技术的发展,数字阵列雷达已成为当代雷达技术发展的一个重要趋势。数字波束形成(DBF)技术采用先进的数字信号处理技术对阵列天线接收到的信号进行处理,能够极大地提高雷达系统的抗干扰能力,是新一代军用雷达提高目标检测性能的关键技术之一。并且是无线通信智能天线中的核心技术。
本文介绍了数字波束形成技术的原理，对波束形成的信号模型进行了详细的推导，并且用matlab仿真了三种计算准则下的数字波束形成算法，理论分析和仿真结果表明以上三种算法都可以实现波束形成，并对三种算法进行了比较。同时研究了窄带信号的自适应波束形成的经典算法。研究并仿真了基于最小均方误差准则的LMS算法、RLS算法和MVDR自适应算法，并且做了一些比较。
关键词：数字波束形成、自适应波束形成、智能天线、最小均方误差、最大信噪比、最小方差
ABSTRACT
With the development of high-speed, ultra high-speed signal acquisition, transmission and processing technology, digital array radar has became an important trend in the development of modern radar technology. Digital beamforming (DBF) technology uses advanced digital signal processing technology to process the signal received by antenna array. It can improve the anti-jamming ability of radar system greatly and it is one of the key technology。It is the core of the smart antenna technology in wireless communication too。
This paper introduces the principle of digital beam forming technology, the signal model of beam forming was presented, And the digital beam forming algorithm under the three calculation criterion was simulated by MATLAB, theoretical analysis and simulation results show that the three algorithms can achieve beamforming, and made some comparison between the three algorithms. At the same time, made some study about the adaptive narrow-band signal beam forming algorithm. Learned and Simulateded the LMS algorithm base on minimum mean square error criterion and RLS algorithm and MVDR algorithm, and do some comparison
Key Words:DBF, ADBF, Smart antenna, The minimum mean square error, The maximum signal to noise ratio
目录
第1章绪论........................................ 错误!未定义书签。
背景介绍.......................................... 错误!未定义书签。
数字波束形成在国内外的发展及现状.............. 错误!未定义书签。
展望.......................................... 错误!未定义书签。
论文内容......................................... 错误!未定义书签。第2章DBF原理及应用.............................. 错误!未定义书签。
窄带信号模型...................................... 错误!未定义书签。
空间匹配滤波器................................... 错误!未定义书签。
阵列方向图....................................... 错误!未定义书签。
阵列增益......................................... 错误!未定义书签。
波束宽度......................................... 错误!未定义书签。
相位扫描的带宽限制............................... 错误!未定义书签。
智能天线......................................... 错误!未定义书签。
天线结构...................................... 错误!未定义书签。
实现原理...................................... 错误!未定义书签。
技术分类...................................... 错误!未定义书签。
应用领域...................................... 错误!未定义书签。
本章小结......................................... 错误!未定义书签。
第3章最优波束形成准则............................ 错误!未定义书签。
最小均方误差准则................................. 错误!未定义书签。
最大信噪比准则................................... 错误!未定义书签。
线性约束最小方差（LCMV）准则..................... 错误!未定义书签。
仿真结果......................................... 错误!未定义书签。
mmse准则下的仿真............................. 错误!未定义书签。
MSNR准则下的仿真............................. 错误!未定义书签。
LCMV准则下的仿真............................. 错误!未定义书签。
三种准则的对比................................... 错误!未定义书签。
本章总结.......................................... 错误!未定义书签。第4章自适应波束形成算法.......................... 错误!未定义书签。
经典自适应波束形成算法........................... 错误!未定义书签。
最小均方(LMS)算法................................ 错误!未定义书签。
递归最小二乘（RLS）算法.......................... 错误!未定义书签。
最小方差无畸变响应(MVDR) ......................... 错误!未定义书签。
经典自适应算法的仿真............................. 错误!未定义书签。
LMS算法的仿真................................ 错误!未定义书签。
RLS算法仿真.................................. 错误!未定义书签。
MVDR算法仿真................................. 错误!未定义书签。
三种算法比较.................................. 错误!未定义书签。
本章总结.......................................... 错误!未定义书签。第5章完成的工作.................................. 错误!未定义书签。
总结.............................................. 错误!未定义书签。
存在的问题与解决方法............................. 错误!未定义书签。参考文献 ............................................ 错误!未定义书签。致谢 ................................................ 错误!未定义书签。外文资料原文 ........................................ 错误!未定义书签。外文资料译文 ........................................ 错误!未定义书签。
主要缩略语表
第1章绪论
背景介绍
信号是信息的载体与表现形式,信息蕴含在信号的某些特征之中。信号处理的目的就是提取、恢复和最大限度的利用包含在信号特征中的信息。信号处理技术早期的研究主要集中在一维信号处理中,并在一维信号处理与分析中取得了很多重要成果。随着信号处理技术的发展,人们将传感器布置在空间的不同位置而组成传感器阵列,用传感器阵列对空间信号进行接收和釆样,将信号处理技术从时域扩展到空域, 开辟了空域阵列信号处理这一技术领域[9]。
阵列信号处理是将一组传感器按照一定的规则布置在空间的不同位置,组成传感器阵列,利用传感器阵列对接收到的空间信号进行空域或者空时多维处理的方式,以增强有用目标信号,抑制无关干扰和噪声信号,提取信号的相关特征,估计信号的参数。与传统单个传感器的一维信号处理相比,阵列信号处理具有更为灵活的波束指向控制,更高的输出信号处理增益,更为精确的空间分辨率等优点,因此阵列信号处理得到了很大的发展,应用领域不断扩大,现已成功应用于雷达和声纳目标检测、无线通讯、射电天文、生物医学、地震探测等诸多工程领域[10]。
阵列信号处理主要研究内容包括数字波束形成(DBF)和自适应波束形成（ADBF）等。ADBF技术又称为自适应空域滤波,通过对各阵元输入信号自适应加权以实现空域自适应滤波,ADBF技术可以有效增强有用信号,抑制干扰和噪声信号,具有极其重要的理论意义和工程应用价值,本文的研究也正围绕此方面展开。
数字波束形成在国内外的发展及现状
数字波束形成的概念来源于军事上雷达和声纳所采用的自适应阵列天线，目
的是为了自适应的控制天线波束的主瓣使其对准目标，控制天线波束的零陷，使其对准干扰源，从而可以在强干扰环境下有效地发现和探测目标。
数字波束形成的概念自1959年由Van Atta提出以来，到目前已经经历了四十多年的发展历程，大体上可以划分为四个阶段[1]：
第一个十年的研究集中在自适应波束控制上（六十年代）。如：自适应相控阵列天线，自适应波束控制天线等。50年代，美国出于卫星通信增强信号的需要，开始研究最初意义上的自适应天线。1964年5月，IEEE AP第一次出版自适应天线专辑，总结了主波束自适应控制阶段的发展[2]。
第二个十年研究集中在自适应零陷控制上（七十年代）。
如：自适应滤波，自适应调零与旁瓣对消，自适应杂波控制等。1976年9月，IEEE AP第二次出版自适应天线专辑，总结了零向自适应控制阶段的发展。
第三个十年的研究主要集中在空间谱估计上（八十年代）。
如：最大似然谱估计，最大熵谱估计，特征空间正交谱估计等。1986年3月，IEEE AP第三次出版自适应天线专辑，总结了DOA估计的空间谱估计阶段的发展。在八十年代，自适应天线阵从理论研究进入了广泛应用阶段，但主要限于雷达和声纳领域。
最近十年的研究主要集中在：
(1)结合移动通信的智能天线的实现技术上(九十年代至今)[13]
90年代初陆续有人提出将自适应阵列天线技术应用于移动通信，90年代初开始世界各大通信公司纷纷介入智能天线研究：美国Array Comm公司率先推出智能天线系统应用于无线本地环路（WLL），美国Metawave公司已有针对GSM和IS95的智能天线产品。在日本，ATR光电通信研究所研制基于加锁处理的自适应波束形成处理方式的智能天线。欧洲通信委员会在RACE计划中开展了TSUNAMI子计划，它由德国，英国，丹麦和西班牙合作完成。
在中国，信息产业部电线科学技术研究院所属的信威公司成功的开发出用于
WLL的TDD方式S-CDMA产品，并计划将其改进，推广应用于我国提出的TD-SCDMA 方案中。深圳华为、中兴新通信目前均有一只队伍进行智能天线方面的研究。
(2)DBF在有源相控阵雷达系统中的应用[5]
COBRA雷达：
欧洲先进雷达技术集团总承包，法国汤姆逊公司、德国西门子公司、英国桑伊美公司、美国马丁玛丽埃塔公司等参加。
AN/TPQ-47炮位侦校雷达：
国内，14所，38所在“95”期间研制了一维DBF实验阵，我们学校与206所合作于“十五”期间研制出一个二维的DBF接收阵。
随着移动通信技术的发展,宽带无线通信技术受到广泛的关注。由于正交频分复用(OFDM)技术具有高的抗干扰和抗多径衰落的能力，因此已经被公认为下一代无线通信系统的核心技术。尽管OFDM技术能够克服符号间干扰(ISI)的影响，但是由于无线信道是一个多用户信道，存在多径衰落，时延扩展和频率扩展等问题，解决上述问题的传统方法主要包括调制解调、信道编码、均衡、分集和交织等技术，而智能天线技术为这些问题的解决带来了新的思路，认为是无线移动通信技术“最后的疆界”，而数字波束形成技术是智能天线的一个重要研究领域。当存在干扰甚至强干扰的时候，使用数字波束形成技术能够抑制干扰，降低通信系统误码率，扩大系统容量。因此在宽带无线系统中，将数字波束形成技术应用到OFDM 系统中可以实现高速可靠的数据传输。
同时雷达作为一种特殊的无线电装备，也必然遵循从模拟到数字再到软件化这样的发展道路。数字波束形成技术被视为新一代雷达所必须采用的技术，它保存了天线阵列单元信号的全部信息，并可采用先进的数字信号处理技术对阵列信号进行处理，可以获得优良的波束性能，方便地得到超分辨和低副瓣的性能，实现波束扫描、自校准和自适应波束形成等。它的成功应用必将对现代雷达技术的发展产生重大的影响。
在机载雷达上取得成功应用的有源电子扫描阵（AESA）技术，由于AESA是由多个子阵组成，而每个子阵又是由多个T/R模块组成，因此，可以通过数字式波束形成(DBF)技术、自适应波束控制技术和射频功率管理等技术，使雷达的功能和性能得到极大的扩展，可以满足各种条件下作战的需要。并能因此而开发出很多新的雷达功能和空战战术[10]。
美国应用雷达公司的数字阵列研究。美国应用雷达公司正在开展多项数字阵列雷达天线的研究。其中，为导弹防御局研究的是宽带数字波束形成雷达，其发射亦采用数字波束形成技术，为美空军研究实验室研制的是用于雷达和通信x波段数字发射组件。
展望
数字波束的形成技术在今后的雷达、移动通信甚至医学射线检测等领域具有广阔的研发空间和发展前景，机遇与挑战并存，随着我国经济的快速发展，也将迎来更大的繁荣。但是并行性能和实时性能很好的自适应波束形成算法通常需要很大的运算量和较复杂的结构。目前的硬件性能尚不能完全达到要求。因此，寻找运算量较小，结构较简单的自适应波束形成算法，是今后研究所追求的目标。此外，实现算法中的具体参数的优化也对算法最终结果起着重要的作用[1]。
论文内容
本论文内容安排如下：
第一章为绪论，介绍论文研究的背景，主要内容，以及发展历史
第二章主要介绍数字波束形成原理及在无线智能天线中的应用
第三章介绍了最优波束形成三大准则，并且作出仿真，分析和比较
第四章介绍三种常见经典自适应波束形成算法，并加以研究和优点缺点比较。
第五章为全文总结，总结了算法和实现的成果与不足之处，对自己的完成工作做出了总结。
第2章DBF原理及应用
在本章，我们将结合论文研究的课题对DBF原理进行介绍。以及介绍了以DBF 为核心技术的智能天线
窄带信号模型
目前,对于窄带、宽带与超宽带尚无完全统一的定义,不过普遍认可的定义是:当相对带宽(信号带宽与中心频率之比)小于1%称为窄带(NB),在1%与25%之间为宽带(WB),大于25%则称为超宽带(UWB)。也有少数观点认为相对带宽小于10%为窄带,在10%与100%之间的为宽带,大于等于100%为超宽带。本文以下研究均是窄带信号[1]。
首先，考虑 N 个远场的窄带信号入射到空间某阵列上，其中阵列天线由 M 个阵元组成，这里假设阵元数等于通道数，即个阵元接收到信号后经各自的传输信道送到处理器，也就是说处理器接收来自M 个通道的数据。
y
d
1 2 3 4 5 6
图
信号源是窄带信号时，假设参考阵元1接收到的远场来波信号可用如下的复包络形式表示
=
其中为来波的角频率，为第i个来波信号的幅度，则在等距线阵中，第m个阵元接收信号为
+其中为表示第i 个信号到达第m个阵元时相对于参考阵元的时延，为线阵第m阵元相对于参考阵元的距离，c为电磁波传输速率，为第i个信号入射角度，为第m个阵元在t时刻的噪声又由于是窄波信号当接收信号为窄带信号时,由于信号在时间上变化慢,所以有
则式子（）可以表示为
+将 M 个阵元在特定时刻接收的信号排列成一个列矢量,得到
=
将式（）写成矢量形式如下：
X (t )=AS(t)+N(t) 式中，X (t)为阵列的 M1维快拍数据矢量，N (t)为阵列的 M1维噪
声数据矢量， S (t)为空间信号的N1维矢量，A为空间阵列的 M N维流
型矩阵（导向矢量阵），且
A=
其中导向矢量
=
空间匹配滤波器
波束形成（Beamforming）是指对空间传感器的采样加权求和以增强特定方向信号功率、抑制其它方向的干扰信号或提取波场特征参数等为目的空域滤波。在阵列信号处理中,称其为常规波束形成(CBF),同时也称作空间匹配滤波器。假设阵列接收信号只含期望信号和噪声,且期望信号和噪声互不相关,各阵元噪声为功率相同的高斯白噪声,空间相互独立,给第i个阵元接收到的信号加上权重再将所有阵元接收到信号相加则阵列接收的信号形式可写成
y
写成矩阵形式就为
y
其中W=
表示权矢量，表示期望信号方向,为期望信号的导向矢量,为期望信号的复包络,为噪声向量。
波束形成算法的关键是寻找最佳权矢量，使得接收到的信号通过W加权后，期望信号加强，其它干扰信号则被抑制。形成指向我们需要的方向的波束图。
阵列方向图
方向图一般用来形象地描绘天线福射特性随着空间方向坐标的变化关系,是方向性函数的图形表示,定义为给定阵列的权矢量对不同方向信号的阵列响应。
式子（）中为方向图，当W 对某个方向的信号同相相加
时得的模值最大。后面试验中，本文将通过方向图验证波束形成算法。
通常将阵列的左边第一个阵元定义为参考阵元。方向图一般用dB表示,所以将方向图式子取模平方后进行归一化,再取对数为
G=
G（db）=10log G 为了使主瓣波束指向期望信号方向,则各阵元在方向必须同相相加,阵列加权矢量即是对各阵元进行相位补偿,因此合适的阵列权矢量就是期望信号的导向矢量,即
W=a() 此时 F= () a()=M
阵列输出在指向方向的增益最大值为M
因此将式（）带入方向图表达式及归一化得到
G=
图为当波束指向=20度,阵元间距为半波长/2的8元均匀等距线阵的方向图
图 8阵元均匀线阵方向图
通过图，可以看出均匀线阵的增益方向图具有以下特点:
1、主瓣:
在方位,阵列输出最大,而在其附近形成一个主瓣,也就是说在信号到来时，只有20度和周边的来波方向的信号会被放大接收，其它方向信号会得到抑制。主瓣的宽度常用峰值的半功率点的两个方位之间的夹角来度量，在后面我们将对波束宽度作出讲解。
2、零点:
使阵列输出为零的空间入射波的某些方位角,在阵列增益方向图上便是零点,零点的方位角可从方程G=0中解出。方向图中零点个数K,取决于Md与波长之比,当d/=1时,阵列方向图中有M一1个零点。零点也就是后面所说的使干扰信号零陷的点，这样可以不用接收到干扰方向的信号
3、副瓣:
在阵列增益方向图中,每两个相邻的零点之间也会出现一个波瓣,并且也会有极大值,但这种波瓣的极大值均小于主瓣极大值,所以一般称为副瓣。
为了得到方向图与阵列数的关系，我们再仿真了一个16阵元方向图，如图
图 16阵元均匀线阵方向图
通过对图和图的对比，可以看出方向图随着阵元个数的增加主波束宽度变窄，分辨率提高。
阵列增益
阵列信号经过空间匹配滤波器后的输出为
y()[ a()+n(t)]=M+n(t)
’其中n(t)’=() n(t)。
阵列输出的期望信号功率为
=输出噪声功率为
则输出性噪比为
=M
其中=为单个阵元的输入性噪比
阵列增益定义为阵列输出信噪比与单个阵元上的输入信噪比的比值,即
G=
对于空间匹配滤波器,G = M。
波束宽度
半功率波束宽度(波束主瓣宽度)可用如下的公式计算得到,
根据式令
G= = 根据sin-sin=2cos[()/2]sin[()/2]cos 得
=2=（Md cos）由式（）可知，当阵列天线确定时，主瓣半功率波束宽度随着阵元个数M的增大而减小，随着扫描角度的增大而增大,越大,波束展宽越厉害。当=60时,=20,因此一般将扫描角度限制在±60以内。
相位扫描的带宽限制
即使对于窄带信号,也有一定的带宽,而阵列总是设计于某个固定的工作频率点 (对应波长为)上。假设阵元间距一定(设为半波长),如果相扫的移相量是
波束成形
第四章智能天线自适应波束成形算法简介 4.1 引言 智能天线技术作为一种新的空间资源利用技术，自20世纪90年代初由一些学者提出后，近年来在无线通信领域受到了人们的广泛关注。它是在微波技术、自动控制理论、数字信号处理(DSP)技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。智能天线技术从实质上讲是利用不同信号在空间上的差异，对信号进行空间上的处理。与FDMA,TDMA及CDMA相对应，智能天线技术可以认为是一种空分多址SDMA技术，它使通信资源不再局限于时域、频域和码域，而是拓展到了空间域。它能够在相同时隙、相同频率和相同地址码情况下，根据用户信号在空域上的差异来区分不同的用户。智能天线技术与其它通信技术有机相结合，可以增加移动通信系统的容量，改善系统的通信质量，增大系统的覆盖范围以及提供高数据率传输服务等。 4.2 智能天线技术及其优点 智能天线，即具有一定程度智能性的自适应天线阵，自适应天线阵能够在干扰方向未知的情况下，自动调节阵列中各个阵元的信号加权值的大小，使阵列天线方向图的零点对准干扰方向而抑制干扰，增强系统有用信号的检测能力，优化天线方向图，并能有效地跟踪有用信号，抑制和消除干扰及噪声，即使在干扰和信号同频率的情况下，也能成功地抑制干扰。如果天线的阵元数增加，还可以增加零点数来同时抑制不同方向上的几个干扰源。实际干扰抑制的效果，一般可达25--30dB以上。智能天线以多个高增益的动态窄波束分别跟踪多个移动用户，同时抑制来自窄波束以外的干扰信号和噪声，使系统处于最佳的工作状态。 智能天线利用空域自适应滤波原理，依靠阵列信号处理和数字波束形成技术发展起来，它主要包括两个重要组成部分，一是对来自移动台发射的多径电波方向进行到达角(DOA)估计，并进行空间滤波，抑制其它移动台的干扰；二是对基站发送信号进行数字波束形成，使基站发送信号能够沿着移动电波的到达方向发送回移动台，从而降低发射功率，减少对其它移动台的干扰。在普遍采用扩频技术的CDMA系统中，采用智能天线的优势主要体现在以下几个方面： 1) 提高了基站接收机的灵敏度 基站接收到的信号，是来自各天线单元和收信机接收到的信号之和，如果采
数字波束形成与智能天线_1
南京理工大学电光学院通信工程系 Nanjing University of Science and Technology Department of Communication Engineering 数字波束形成与智能天线 盛卫星 南京理工大学电光学院通信工程系 Nanjing University of Science and Technology Department of Communication Engineering 数字波束形成与智能天线 第一章引言 DBF and Smart Antennas Nanjing University of Science & Technology Sheng Wei Xing 2004.03.03引言 1.1 数字波束形成与智能天线发展的简史 1.2 移动通信中与雷达中的智能天线的异同 DBF and Smart Antennas Nanjing University of Science & Technology Sheng Wei Xing 2004.03.03 1.1 数字波束形成与智能天线发展的简史 数字波束形成与智能天线的概念来源于军事上雷达和声纳所采用的自适应阵列天线，目的是为了自适应地控制天线波束的主瓣使其对准目标，控制天线波束的零陷，使其对准干扰源，从而可以在强干扰环境下有效地发现和探测目标。 自适应天线阵列的概念自1959年由Van Atta 提出以来，到目前已经经历了四十多年的发展历程，大体上可划分为四个阶段： 第一个十年的研究集中在自适应波束控制上（六十年代）。如：自适应相控阵列天线，自适应波束控制天线等 z 50年代，美国出于卫星通信增强信号的需要，开始研究最初意义上的自适应天线。 z 1964年5月，IEEE Trans. on AP 第一次出版自适应天线专辑，总结了主波束自适应控制阶段的发展。 1.1 数字波束形成与智能天线发展的简史 第三个十年的研究主要集中在空间谱估计上（八十年代）。如：最大似然谱估计，最大熵谱估计，特征空间正交谱估计等 z 1986年3月，IEEE Trans. on AP 第三次出版自适应天线专辑，总结了DOA 估计的空间谱估计阶段的发展。 z 在八十年代，自适应天线阵从理论研究进入了广泛应用阶段，但主要限于雷达和声纳领域。 第二个十年研究集中在自适应零陷控制上（七十年代）。 如：自适应滤波，自适应调零与旁瓣对消，自适应杂波控制等。 z 1976年9月，IEEE Trans. on AP 第二次出版自适应天线专辑，总结了零向自适应控制阶段的发展。 1.1 数字波束形成与智能天线发展的简史 最近十年的研究主要集中在： z 1. 结合移动通信的智能天线的实现技术上（九十年代至今） 时隙、频率资源复用，码分多址导致同频干扰，成为制约通信容量的重要因素。现在的移动通信系统中采用的天线是全向天线，主要是为了确保与各个方向的用户都能通信。智能天线能根据信号的来波方向，自适应地调整天线方向图，形成一个窄的主波束对准用户，其它方向副瓣很低。这样可以增强用户信号，抑制干扰，提高信干比，增加通信系统容量。同时还可以降低发射功率，提高通信覆盖范围。同时多波束时，又称SDMA , 空分多址，大大增加通信系统容量。 移动通信得到了迅猛的发展，一方面，用户数量急剧增加，另一方面，移动业务主要由原来窄带的话音业务，向宽带的多媒体业务扩展。导致无线频谱资源日趋紧张，现在应用的多址方式包括： TDMA(时隙上错开) FDMA （载波频率上错开）, CDMA （码分多址）。
波束形成基础原理总结
波束赋形算法研究包括以下几个方面: 1.常规的波束赋形算法研究。即研究如何加强感兴趣信号,提高信道处理增益,研究的是一 般的波束赋形问题。 2.鲁棒性波束赋形算法研究。研究在智能天线阵列非理想情况下,即当阵元存在位置偏差、 角度估计误差、各阵元到达基带通路的不一致性、天线校准误差等情况下,如何保证智能天线波束赋形算法的有效性问题。 3.零陷算法研究。研究在恶劣的通信环境下,即当存在强干扰情况下,如何保证对感兴趣信 号增益不变,而在强干扰源方向形成零陷,从而消除干扰,达到有效地估计出感兴趣信号的目的。 阵列天线基本概念（见《基站天线波束赋形及其应用研究_ 白晓平》） 阵列天线（又称天线阵）是由若干离散的具有不同的振幅和相位的辐射单元按一定规律排列并相互连接在一起构成的天线系统。利用电磁波的干扰与叠加，阵列天线可以加强在所需方向的辐射信号，并减少在非期望方向的电磁波干扰，因此它具有较强的辐射方向性。组成天线阵的辐射单元称为天线元或阵元。相邻天线元间的距离称为阵间距。按照天线元的排列方式，天线阵可分为直线阵，平面阵和立体阵。 阵列天线的方向性理论主要包括阵列方向性分析和阵列方向性综合。前者是指在已知阵元排列方式、阵元数目、阵间距、阵元电流的幅度、相位分布的情况下分析得出天线阵方向性的过程；后者是指定预期的阵列方向图，通过算法寻求对应于该方向图的阵元个数、阵间距、阵元电流分布规律等。对于无源阵，一般来说分析和综合是可逆的。 阵列天线分析方法 天线的远区场特性是通常所说的天线辐射特性。天线的近、远区场的划分比较复杂，一般而言，以场源为中心，在三个波长范围内的区域，通常称为近区场，也可称为感应场；在以场源为中心，半径为三个波长之外的空间范围称为远区场，也可称为辐射场。因此，在分析天线辐射特性时观察点距离应远大于天线总尺寸及三倍的工作波长。阵列天线的辐射特性取决于阵元因素和阵列因素。阵元因素包括阵元的激励电流幅度相位、电压驻波比、增益、方
数字波束形成
摘要 随着高速、超高速信号采集、传输及处理技术的发展,数字阵列雷达已成为当代雷达技术发展的一个重要趋势。数字波束形成(DBF)技术采用先进的数字信号处理技术对阵列天线接收到的信号进行处理,能够极大地提高雷达系统的抗干扰能力,是新一代军用雷达提高目标检测性能的关键技术之一。并且是无线通信智能天线中的核心技术。 本文介绍了数字波束形成技术的原理，对波束形成的信号模型进行了详细的推导，并且用matlab仿真了三种计算准则下的数字波束形成算法，理论分析和仿真结果表明以上三种算法都可以实现波束形成，并对三种算法进行了比较。同时研究了窄带信号的自适应波束形成的经典算法。研究并仿真了基于最小均方误差准则的LMS算法、RLS算法和MVDR自适应算法，并且做了一些比较。 关键词：数字波束形成、自适应波束形成、智能天线、最小均方误差、最大信噪比、最小方差
ABSTRACT With the development of high-speed, ultra high-speed signal acquisition, transmission and processing technology, digital array radar has became an important trend in the development of modern radar technology. Digital beamforming (DBF) technology uses advanced digital signal processing technology to process the signal received by antenna array. It can improve the anti-jamming ability of radar system greatly and it is one of the key technology。It is the core of the smart antenna technology in wireless communication too。 This paper introduces the principle of digital beam forming technology, the signal model of beam forming was presented, And the digital beam forming algorithm under the three calculation criterion was simulated by MATLAB, theoretical analysis and simulation results show that the three algorithms can achieve beamforming, and made some comparison between the three algorithms. At the same time, made some study about the adaptive narrow-band signal beam forming algorithm. Learned and Simulateded the LMS algorithm base on minimum mean square error criterion and RLS algorithm and MVDR algorithm, and do some comparison Key Words:DBF, ADBF, Smart antenna, The minimum mean square error, The maximum signal to noise ratio
数字波束相位成形失真分析
现代电子技术Modern Electronics Technique 2014年4月1日第37卷第7期Apr.2014Vol.37No.70引言数字波束形成（DBF ）是在相控阵天线波束形成原 理的基础上，引入先进的数字信号处理方法而建立起来 的一门新技术，其基本原理与相控阵天线类似，都是通 过控制阵列天线每个阵元激励信号的相位产生方向可 变的波束[1?2]。数字波束系统由于波束扫描的速度更快， 控制灵活，便于实现各种复杂功能，近年来在测控领域 应用也越来越广泛[3?4]。 通过对阵列天线各通道数字相位加权实现数字波 束成形与控制是一种常用的方法，然而对于测控或通信 系统而言，相位加权波束成形存在失真，对这种失真影 响进行研究和分析，对于数字波束成形在测控系统中的 应用具有重要意义。1相位波束成形原理 阵列天线的布阵形式多种多样，其中均匀直线阵是 相控阵系统中一种最常见的阵列形式，如图1 所示。 图1均匀直线阵数字波束相位成形的基本原理是通过给阵列天线中每个单元天线按照一定规律相位加权，阵列单元在空间中辐射信号相干叠加，形成具有特定指向的波束[5?6]。设各辐射元为无方向性的点辐射元，其中相邻阵元间距为d ，阵元数为N 。阵列天线采用等幅馈电时，为使 合成波束指向θ0方向，可在每个辐射源中附加一个相 位，设各阵元附加相移分别为0，?，2?，…，(N -1)?，其中?=2πd sin θλ。在相对阵轴法线的θ方向上，两阵元波程差引起的相位差为ψ=2πd sin θλ。N 个阵元在θ方向远区某点辐射场的矢量和数字波束相位成形失真分析 汪沛 （中国电子科技集团公司第五十四研究所，河北石家庄 050081）摘要：数字波束系统中，通常采用相位加权实现波束成形，但这种方式对具有一定带宽的调制信号而言是存在失真的。为了研究这种失真对典型数字通信的影响，首先建立了一维线性均匀加权直线阵数字波束成形模型，介绍了这种阵列天线相位波束成形的原理，随后结合BPSK 调制信号，对数字波束相位成形过程进行推导，获得相位成形波束接收信号数学表达式。通过分析表明对于BPSK 调制信号而言，相位波束成形会引入码间串扰，并且串扰影响随着阵列规模增大、信息速率提高、波束扫描角度增大而加剧。 关键词：相位波束成形；调制信号失真；时延；能量损失 中图分类号：TN014?34文献标识码：A 文章编号：1004?373X （2014）07?0053?03 Distortion analysis of digital beam phased forming WANG Pei （The 54th Research Institute ，China Electronics Technology Group Corporation ，Shijiazhuang 050081，China ）Abstract ：In digital beam systems ，the beam forming is realized by phased weighting mechanism ，but for modulation sig?nal with wide?bands ，the distortion may arise.To research the influence of this kind of distortion on typical digital communica?tion ，a model of digital beam systems with ne?dimensional liner homogeneous weighting is established ，and the mechanism of phased weighting digital beam forming is introduced.The forming process of the digital beam phased is deduced in combination with BPSK modulated signal ，and the mathematical expression is obtained.Through analysis it is proved that for BPSK modulated signal ，the inter?symbol interference would be brought into phase beam forming ，the influence of which is increasing with the en? largement of array size ，the enhancing of the information rate and increasing of beam scanning range.Keywords ：beam phased forming ；modulation signal distortion ；delay ；energy loss 收稿日期：2013?12?2453
GPS伪卫星理论
GPS伪卫星理论、设计与应用" 作者斯图尔特﹒科布 出版中国科学技术出版社/ 2005-08-01 定价￥25.00 详细介绍…… 伪卫星(地基发射机)可以在几秒钟内初始化载波一相位差分GPS(CDGPS)导航系统来达到实时动态 定位小于1cm(1盯)的精度。以前的CDGPS系统已极少使用，因为累赘的初始化过程长达30分钟，而通 过伪卫星来初始化载波一相位整周模糊度则消除了这个制约因素。本文将叙述用于CDGPS应用的经过优 化设计的伪卫星，其费用比以前的伪卫星减少了两个数量级。 本文也对从全球定位系统(GPS)卫星获得定时的同步伪卫星进行了介绍。同步伪卫星可以替代CDGPS参 考站和数据链，同时也可以初始化CDGPS导航，即使在只有一颗GPS卫星的信号可用的情况下，通过 适当放置一组同步伪卫星也能使CDGPS导航。 本文设计了一种由伪卫星和同步伪卫星来实现初始化的CDGPS系统的原型，并对其开展了试验。该系统 称为完好信标着陆系统(IBLS)，其目标是在恶劣的天气为飞机着陆提供精确和可靠的导航。得到了该系统 的飞行试验结果，包括由IBLS控制的波音(Boe。i。g)737客机的1lO次全自动着陆的结果。 本文还介绍了现有伪卫星的应用情况，包括室内导航实验的GPS星座仿真；研制了同步伪卫星导航算法并 对其进行了分析；提出了伪卫星和同步伪卫星的新的应用；给出了关于远一近问题的理论和实际工作等。 GPS伪卫星发射器的设计与实现 2006年硕士学位论文 【中文摘要】: 全球定位系统(GPS)可以向全球用户提供位置、速度和时间信息,在航空 航天、海上及陆地等许多领域,特别是军事领域得到了广泛的应用,成为 一种主要的导航手段。但是GPS系统的高精度、可靠性和完好性等诸多 优越性能都依赖于跟踪的可视卫星的数量及卫星的几何分布情况。GPS 卫星在受遮挡的情况下很难发挥作用,在一些特殊地区如矿区、隧道、室 内和地下,这些地方由于视野不开阔或无法接收到GPS信号,满足不了定 位要求。伪卫星是解决这些问题的一条有效途径,利用伪卫星能够增加可 见星的数目并改善其几何图形分布。本文研究伪卫星增强GPS定位技术。 首先综述了卫星导航系统的发展、现状及存在的问题,介绍了GPS伪卫星 的发展历史。针对伪卫星发射器设计与实现,详细研究了伪码扩频通信技 术,分析了m序列的构成及性能、伪卫星信号C/A码的构成、导航电文的 格式及内容,给出了GPS伪卫星的几种基本的定位模式。在理论研究和分 析的基础上,设计了基于GPS信号的伪卫星发射器。系统采用单片机和嵌 入式C语言实现了导航电文,用VHDL语言与CPLD芯片完成了C/A码的设 计以及与导航电文叠加的合成码设计,用BPSK调制方式将合成码调制到 载波上... GPS卫星导航能力最重大的改进将从2003年发射洛克希德·马丁首批ⅡR-M(修改的ⅡR)卫星开始。ⅡR-M卫星将发射增强的L1民用信号，同时发射新的L2民用信号和军用码（M码）。进一步的改进将从发射波音ⅡF批次卫星的2005年开始，ⅡF批次卫星除发射增强的L1、L2民用信号和M码外，将在1176.45兆赫增加第3个民用信号（L5）。在ⅡF发射以前，M码将
波束形成
3.5 两种特殊的波束形成技术 3.5.1协方差矩阵对角加载波束形成技术 常规波束形成算法中，在计算自适应权值时用XX R ∧ 代替其中的X X R 。由于采样快拍数是有限的，则通过估计过程得到的协方差矩阵会产生一定误差，这样会引起特征值扩散。从特征值分解方向来看，自适应波束畸变的原因是协方差矩阵的噪声特征值扩散。自适应波束可以认为是从静态波束图中减去特征向量对应的 特征波束图，即:m in 1 ()()( )()(()())N i V V iv iv V i i G Q E E Q λλθθθθθλ* =-=-∑,其中()V G θ是 是自适应波束图，()V Q θ是静态波束图，即没有来波干扰信号而只有内部白噪声时的波束状态。i λ是矩阵X X R 的特征值。()iv E θ是对应i λ的特征波束图。 由于X X R 是 Hermite 矩阵，则所有的特征值均为实数，并且其特征向量正交，特征向量对应的特征波束正交。而最优权值的求解表达其中的X X R 是通过采样数据估计得到的，当采样快拍数很少时，对协方差矩阵的估计存在误差，小特征值及对应的特征向量扰动都参与了自适应权值的计算，结果导致自适应波束整体性能的下降。鉴于项目中的阵列形式，相对的阵元数较少，采样数据比较少，很容易在估计协方差矩阵的时候产生大的扰动，导致波束的性能下降，所以采用对角加载技术来保持波束性能的稳定及降低波束的旁瓣有比较好的效果。 （1）对角加载常数λ 当采样数据很少时，自适应波束副瓣很高，SINR 性能降低。对因采样快拍数较少引起自相关矩阵估计误差而导致的波束方向图畸变，可以采用对角加载技术对采样协方差矩阵进行修正。修正后的协方差矩阵为:XX XX R R I λ∧ =+ 。 自适应旁瓣抬高的主要原因是对阵列天线噪声估计不足，造成协方差矩阵特征值分散。通过对角加载，选择合适对角加载λ ，则对于强干扰的大特征值不会受到很大影响，而与噪声相对应的小特征值加大并压缩在λ附近，于是可以得到很好的旁瓣抑制效果。对于以上介绍的通过 LCMV 准则求得的权值o p t w 经过对角加载后的最优权值为：111()(())H opt XX XX w R I A A R I A f λλ---=++ （2）广义线性组合加载技术 对角加载常数λ 来修正采样协方差矩阵，能够有效实现波束旁瓣降低的同时提高波束的稳健性。但是对加载值λ 的确定有一定难度，目前还是使用经验值较多。于是，来考虑另外一种能够有效实现协方差矩阵的修正，而且组合参数
自适应波束成形算法LMS、RLS、VSSLMS
传统的通信系统中，基站天线通常是全向天线，此时，基站在向某一个用户发射或接收信号时，不仅会造成发射功率的浪费，还会对处于其他方位的用户产生干扰。 然而，虽然阵列天线的方向图是全向的，但是通过一定技术对阵列的输出进行适当的加权后，可以使阵列天线对特定的一个或多个空间目标产生方向性波束，即“波束成形”，且波束的方向性可控。波束成形技术可以使发射和接收信号的波束指向所需要用户，提高频谱利用率，降低干扰。 传统的波束成形算法通常是根据用户信号波达方向（DOA）的估计值构造阵列天线的加权向量，且用户信号DOA在一定时间内不发生改变。然而，在移动通信系统中，用户的空间位置是时变的，此时，波束成形权向量需要根据用户当前位置进行实时更新。自适应波束成形算法可以满足上述要求。 本毕业设计将对阵列信号处理中的波束成形技术进行研究，重点研究自适应波束成形技术。要求理解掌握波束成形的基本原理，掌握几种典型的自适应波束成形算法，熟练使用MATLAB仿真软件，并使用MA TLAB仿真软件对所研究的算法进行仿真和分析，评估算法性能。 （一）波束成形： 波束成形，源于自适应天线的一个概念。接收端的信号处理，可以通过对多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成，形成所需的理想信号。从天线方向图(pattern)视角来看，这样做相当于形成了规定指向上的波束。例如，将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。同样原理也适用用于发射端。对天线阵元馈电进行幅度和相位调整，可形成所需形状的方向图。 波束成形技术属于阵列信号处理的主要问题：使阵列方向图的主瓣指向所需的方向。 在阵列信号处理的范畴内，波束形成就是从传感器阵列重构源信号。虽然阵列天线的方向图是全方向的，但阵列的输出经过加权求和后，却可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向上，相当于形成了一个“波束”。 波束形成技术的基本思想是：通过将各阵元输出进行加权求和，在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上，对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。 “导向”作用是通过调整加权系数完成的。对于不同的权向量，上式对来自不同方向的电波便有不同的响应，从而形成不同方向的空间波束。
阵列雷达数字波束形成技术仿真与研究
阵列雷达数字波束形成技术仿真与研究 【摘要】本文首先介绍了数字波束形成的基本原理，随后对普通波束形成及基于LCMV准则和MVDR准则的单多波束自适应形成技术分别进行了原理介绍和仿真分析。仿真结果表明，基于自适应技术的数字波束形成能有效提取有用信号，并在干扰方向上形成零陷，有效的抑制噪声和干扰，大大提高了阵列雷达的天线性能。 【关键词】阵列雷达；波束形成；自适应 1.引言 波束形成（Beam Forming，BF）[1]是指将一定几何形状排列的多元阵列各阵元的输出经过加权、时延、求和等处理，形成具有空间指向性波束的方法。BF技术的广泛应用赋予了雷达、通信系统诸如多波束形成、快速、灵活调整方向图综合等许多优点。阵列天线的波束形成可以采用模拟方式，也可以采用数字方式，采用数字方式在基带实现滤波的技术称为数字波束形成（Digital Beaming Forming，DBF），它是天线波束形成原理与数字信号处理技术结合的产物，是对传统滤波技术的空域拓展，在通信领域中也称为智能天线技术。 2.普通波束形成 2.1 普通波束形成的基本原理 要研究数字波束形成技术，首先要建立阵列信号的表示形式。假设接收天线为N元均匀线阵，阵元间的间隔为d，各阵元的加权矢量为W=[w1，w2，…，wN]，假设信号为窄带信号S（t），信号波长为，来波方向为，经过加权控制的阵列天线示意图如图1所示[2]。 图1 阵列天线波束形成示意图 若以阵元1为参考点，则各阵元接收信号可以写成： （1） （2） 将上式写成矢量形式，得： （3） 称为为方向矢量或导向矢量。在窄带条件下，它只依赖于阵列的几何结构和波的传播方向，因此，均匀线阵的导向矢量可表示为：
麦克风波束成形的基本原理
启拓专业手拉手会议，矩阵切换厂商-全球抗干扰专家 麦克风波束成形的基本原理 麦克风波束成形是一个丰富而复杂的课题。所有MEMS麦克风都具有全向拾音响应，也就是能够均等地响应来自四面八方的声音。多个麦克风可以配置成阵列，形成定向响应或波束场型。经过设计，波束成形麦克风阵列可以对来自一个或多个特定方向的声音更敏感。本应用笔记仅讨论基本概念和阵列配置，包括宽边求和阵列和差分端射阵列，内容涵盖设计考虑、空间和频率响应以及差分阵列配置的优缺点。 阵列和差分端射阵列，内容涵盖设计考虑、空间和频率响应以及差分阵列配置的优缺点。 空气中声波的频率与波长的关系 方向性和极坐标图 方向性描述麦克风或阵列的输出电平随消声空间中声源位置的改变而变化的模式。ADI 公司的所有MEMS麦克风都是全向麦克风，即它们对来自所有方向的声音都同样敏感，与麦克风所处的方位无关。图2所示为全向麦克风响应的2轴极坐标图。无论麦克风的收音孔位于
x-y平面、x-z平面还是y-z平面，此图看起来都相同。 全向麦克风响应图 本应用笔记中，阵列的“前方”称为轴上方向，指拾取目标音频的方向，在极坐标图上标为0°；“后方”为180°方向；“侧边”指前后方之间的空间，中心方向分别位于90°和270°。本应用笔记中的所有极坐标图均归一化到0°响应水平。 涉及声音频率和波长的所有公式都使用以下关系式：c = f ×λ，其中c为343 m/s，即声音在20℃的空气中的传播速度。图1显示了这些条件下声波的频率与波长的关系。本应用笔记末尾的“设计参数计算公式”列出了本文所用阵列设计参数的计算公式。 宽边阵列 宽边麦克风阵列是指一系列麦克风的排列方向与要拾取的声波方向垂直(见图3)。图中，d是阵列中两个麦克风元件的间距。来自阵列宽边的声音通常就是要拾取的声音。
卫星通信系统汇总
Industry Observation 产业观察 DCW 27 数字通信世界 2019.05 从1964年美国成立国际卫星通信组织（Intelsat ），并于次年发射第一颗商用通信卫星（“Early Bird ”）以来，卫星通信技术蓬勃发展，卫星通信作为地面通信的一种补充通信方式取得巨大的成功，卫星通信已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。 1 V SAT 技术时代 在卫星通信技术早期，甚小孔径终端（VSAT ）解决了天线尺寸和成本对卫星通信发展的限制，这也决定了天线系统的基本拓扑结构是由一个大型中心站与大量小口径天线终端共同构成的一个星型网，通过中心站天线的高G/T 值来弥补小站天线因口径小所导致的链路余量不足的弱点。早期基于VSAT 的卫星通信系统是通信频段集中于L 、S 、C 波段的窄带通信系统。 随着技术进步和人民生活水平提高，对宽带卫星通信的需求应运而生。由于L 、S 、C 的频段带宽资源有限和日趋紧张，国外于上世纪八九十年代就开始了对Ka 频段宽带卫星通信技术的研究。2005年，美国Wild Blue 通信公司成功发射世界第一颗Ka 频段宽带通信卫星并试点应用，此后各国的Ka 频段宽带通信卫星开始向着系统容量更大、用户终端更小、业务速率更大的高通量方向发展。 2 多波束天线技术时代 由于VSAT 天线系统的灵活性不足，并且无法利用频率复用技术来提高频谱效率，卫星通信天线的发展已经转向多波束天线。多波束天线（Multiple Beam Antenna ）从2000年开始迅速发展，由于它能够实现高增益的点波束覆盖，又能在广域覆盖范围中实现频率复用，从而在卫星通信天线系统中得到广泛应用。 多波束天线与数字波束成形不同，它使用大量的点波束实现广域范围覆盖，可用带宽被分为很多个子波段，从而在大量空间独立的点波束之间可以实现每个子波段的复用，这与地面蜂窝通信网络相似，显著地增加了频谱利用率和卫星通信容量。多波束天线技术提高了转发器的功率使用效率和频谱资源利用率，是发展大容量卫星通信系统和增强卫星通信市场竞争力的关键技术，高通量通信卫星时代随之而来。 3 窄带卫星通信VS 宽带卫星通信VS 高通量卫星通信 从早期的窄带卫星通信系统实现基本的卫星通信，到Ka 宽带卫星通信以Ka 频段、大容量、提供宽带互联网接入为标志，开辟了卫星互联网接入的新业务，再到今日以多点波束和频率复用（可以在任何频段复用，目前大多采用Ka 频段）和高波束增益为标志的高通量通信卫星（HTS ，High Throughput Satellite ），通信容量通过分配频谱和频率的服用次数得到大幅度扩大，开启了卫星通信新纪元。 高通量卫星（HTS ）已成为宽带卫星通信的主流，高通量通信卫星在使用相同频率资源的条件下，大幅提升了容量并降低了单位带宽成本，单颗容量可达几十Gb/s 到上百Gb/s ，通信容量比传统通信卫星高数倍甚至数十倍。 4 市场主流卫星通信系统一览 卫星通信技术的发展和通信容量的需求促进了卫星通信从窄带走向宽带，又走向如今的高通量时代，卫星通信系统作为连接底层卫星天线和上层通信应用的重要环节，也在不断的发展演进，结合自己2016年和2017年两次参加中国卫星应用大会以及平常的关注，将当前市场上主流的卫星通信系统整理如下，个别系统资料不足，还需进一步完善。4.1 C omtech 的Heights 系统 2017年5月，Comtech EF Data 公布了Heights 动态网络接入（H-DNA ）技术的性能优势。通过H-DNA ，Heights 网络平台提高了卫星终端用户的体验质量。 Comtech 为Heights 网络平台的返回链路设计了H-DNA 。它为用户、服务提供商和卫星运营商带来了很多新的好处。新的波形、增强带宽管理算法和多级别服务质量（QoS ）的应用使得该返回链路接入方案能够自动响应实时流量需求，根据客户的服务水平协议和网络策略提供最佳的解决方案。 H-DNA 提供亚秒级响应时间来改变用户需求和链接条件，而且不会带来通常与其他返回链路接入技术相关联的过度抖动和延迟。另外，H-DNA 还采用了VersaFEC-2高性能低密度奇偶校验（LDPC ）波形、自适应编码和调制、动态功率控制、互联网协议优化、较低的帧开销、多级QoS 和WAN 优化，与同类的其他解决方案相比，它提供了最多的每赫兹用户IP 数据。 H-DNA 根据网络范围的需求分配容量，并确保随着需求的变化，为网络中的用户和站点即时提供带宽，还可以按照用户需求和服务协议级别，为用户分配所有可用带宽，以确保随时使用所有容量。4.2 C omtech 的ViperSat 系统 Viper sat 系统主站由570L 、564L/562L 以及VMS 、VCS 、VNO 服务器等组成，远端站由570L 、564L/562L 组成，带有网口，可以直接传输IP 数据。 Vipersat 的网管系统由VMS 服务器（1∶1热备份）、VMS 客户端、VCS 服务器和VNO 服务器。其出境TDM 载波，入境S-TDMA （自适应TDMA ）载波，其中TDM 载波为64kb/s ，S-TDMA 载波为128kb/s 。网络为星状网。 Vipersat 系统的业务传输采用的是dSCPC （动态SCPC ）载波，modem570L 会自动检测（根据QoS 、协议等）网口收到的数据，并根据需求向主站发送业务申请。主站收到业务申请后会通过TDM 载波发送配置参数，调整远端站（主-远端通信或者（远端-远端）的参数，建立2M 甚至以上的SCPC 通信连接。当通信结束后，modem570L 检测到网口没有收到类似数据时，向主站发送申请，主站通过TDM 下发配置参数，断掉SCPC 链路，远端站改为发S-TDMA 载波。 Vipersat 系统中使用的570L 采用的调制编码与纠错方式是DVB-S 体制，其调制方式为：B/SK/ QPSK/8PSK16QAM 等调制方式，前向纠错编码方式为TPC 、viterb 、RS 和TCM 码。4.3 S TE 的iDirect 系统 iDi rect 系统主站为插卡式设备，主要由电源板、调制板、 卫星通信系统汇总 任 政，陈 霁 摘要：本文综合介绍了各种卫星通信系统，阐述了卫星通信作为地面通信的一种补充通信方式取得巨大的成功，卫星通信已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。 关键词：卫星通信系统；VSAT ；多波束；高通量doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.05.015中图分类号：TN927+.2 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）05-0027-03
无线物理层安全通信中的波束成形技术研究
无线物理层安全通信中的波束成形技术研究物理层安全技术利用无线信道特征来实现安全通信,有效克服了传统安全技术依赖于窃听者有限能力的缺陷。随着多天线系统的快速发展和应用,基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)波束成形的物理层安全传输技术能够充分利用空间自由度来开发合法信道和窃听信道的差异性,同时满足了无线通信的可靠性和安全性需求,因而成为当前无线通信领域的研究热点。 其中,保密容量之外的安全目标下的低复杂度波束成形算法、适用于不同误差模型下鲁棒性更强的波束成形算法以及有限反馈波束成形算法的保密性能分析等成为了物理层安全研究中的关键和难点问题。本文围绕这些问题在合法信道和窃听信道不同信道状态信息(Channel State Information,CSI)情况下进行了研究。 本文首先从理想CSI情况下的波束成形设计出发,针对多用户多天线高斯窃听信道(Multi-antenna Gaussian Multi-Receiver Wiretap Channel,MG-MRWC)模型中保密容量难以计算和用户间干扰(Inter-User Interference,IUI)导致信号交叉的问题,研究了保密和速率最大化和信干噪比 (Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio,SINR)平衡两个问题,提出了以迫零(Zero Forcing,ZF)和信漏噪比(Signal-to-Leakage-and-Noise Ratio,SLNR)为基本准则的波束成形算法。为了验证SLNR准则度量保密性能的有效性,以多输入单输出多天线窃听(Multiple-Input Single-Output Multi-antenna Eavesdropper,MISOME)系统为例,本文从信号泄漏的角度定量分析了不同天线数目情况下SLNR波束成形算法的保密性能。 在此基础上,针对MG-MRWC模型的最大化保密和速率问题,本文提出了第I
基于RLS算法自适应滤波器
基于RLS算法自适应滤波器的设计 摘要 自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。而且其性能通常远优于用常方法设计的固定滤波器。 本文从自适应滤波器研究的意义入手，介绍了自适应滤波器的基本理论思想，具体阐述了自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法。自适应滤波器的算法是整个系统的核心。对 RLS算法自适应滤波器做了详细的介绍，采用改进的RLS算法设计自适应滤波器，并采用MATLAB进行仿真，通过实验结果来体现该滤波器可以根据信号随时修改滤波参数，达到动态跟踪的效果，使滤波信号更接近于原始信号。 关键词：自适应滤波器，RLS算法，噪声消除，FIR
第1章绪论 1.1 课题研究意义和目的 滤波技术是信号处理中的一种基本方法和技术，尤其数字滤波技术使用广泛，数字滤波理论的研究及其产品的开发一直受到很多国家的重视。 对自适应滤波算法的研究是当今自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。Windrow等于1967年提出的自适应滤波系统的参数能自动的调整而达到最优状况，而且在设计时，只需要很少的或根本不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识。这种滤波器的实现差不多像维纳滤波器那样简单，而滤波器性能几乎如卡尔曼滤波器一样好。自适应滤波器与普通滤波器不同，它的冲激响应或滤波参数是随外部环境的变化而变化的,经过一段自动调节的收敛时间达到最佳滤波的要求。自适应滤波器本身有一个重要的自适应算法，这个算法可以根据输入、输出及原参量信号按照一定准则修改滤波参量，以使它本身能有效的跟踪外部环境的变化。因此，自适应数字系统具有很强的自学习、自跟踪能力和算法的简单易实现性。 自适应滤波技术的核心问题是自适应算法的性能问题，提出的自适应算法主要有最小均方（LMS）算法、递归最小二乘（RLS）算法及相应的改进算法如：归一化（NLMS）算法、变步长（SVSLMS）算法、递归最小二乘方格形（RLSL）算法等。这些算法各有特点，适用于不同的场合。研究自适应算法是自适应滤波器的一个关键内容。递归最小二乘（RLS）算法是线性自适应滤波算法中最基本的两类算法之一，由于基于LMS准则的自适应滤波算法的收敛速度通常较慢，有些在调整过程种的延时也较大。为了克服LMS的算法，我们采用在每个时刻对所有已输入信号重估的平方误差之和最小这样的准则，即RLS算法。RLS算法复数乘法正比于2k，使其自适应速度更快。目前应用最多的是系统辨识、回波消除、自适应谱线增强、自适应信道均衡、语音线性预测、自适应天线阵等诸多领域。1.2 国内外研究发展状况 自适应滤波的基本理论通过几十年的发展已日趋成熟，近十几年来自适应滤波器的研究主要针对算法与硬件实现。算法研究主要是对算法速度和精度的改
多用户MIMO系统中波束成形的优化研究
多用户MIMO系统中波束成形的优化研究多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术能够充分挖掘空间资源来实现空间分集和空间复用,有效提高频谱利用率。波束成形是多用户MIMO系统实现空分多址的主要技术,能有效地抑制小区间的干扰和用户间的干扰,是当前无线通信物理层技术的研究热点之一。 本文以多用户MIMO系统中波束成形技术为主要研究点,重点对多小区多播系统、协作多播系统和干扰信道的波束成形技术展开了深入的研究。主要工作可概括为以下几个方面:1)针对发送端有理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)和非理想CSI这两种情况下的多小区多播系统,研究了加权总速率最大化问题,分别提出了相应的波束成形算法。 当发送端有理想的CSI情况时,每个基站功率约束下加权总速率最大化问题是非确定性多项式难题(Non-deterministic Polynomial-hard,NP-hard),难以直接求解。我们提出了一种低复杂度的迭代算法求解这一问题。 在每次迭代中,原优化问题通过连续凸近似(Successive Convex Approximation,SCA)表示成二阶锥规划(Second Order Cone Programming,SOCP)问题。当发送端仅有非理想CSI情况时,中断概率约束下加权总速率最大化波束成形问题也是非凸的。 此问题的困难就在如何处理中断约束。我们采用Bernstein类型不等式和半正定松弛(Semidefinite Relaxation,SDR)方法将原问题近似表示成一个交替优化问题,固定一组变量,关于另外一组变量是凸问题。 数值结果验证了上述两种情况下的算法有效性。2)针对协作多播系统,研究了多播速率最大化问题,提出了一种波束成形和中继选择联合优化算法。
导向矢量失配条件下的稳健自适应波束成形研究
导向矢量失配条件下的稳健自适应波束成形研究近年来数字天线阵列技术在现代国防军事工业、移动通信和声纳等领域发挥了越来越重要的作用。自适应波束成形作为数字阵列的核心技术,它的不断发展极大的推动了数字阵列的研究。 与数据独立型波束成形方法相比,自适应波束形成具有更高的分辨率和更强的干扰抑制能力,并且这些特性都是建立在期望信号导向矢量等信息精确已知的前提下。但是,与传统的相控阵一样,数字阵列在工作时,也面临了诸多误差因素的影响,例如,阵元间互耦、幅相误差、阵元位置误差等。 而一般的自适应波束成形方法对误差因素造成的导向矢量失配是比较敏感的。因此,近年来,大量的研究工作将重心放在了如何提高自适应波束形成器在导向矢量失配条件下的稳健性上。 本文在已有工作的基础上,研究了几种新的稳健自适应波束成形方法。本文首先在导向矢量的椭球不确定集基础上,以最小化误差敏感性为目标来设计稳健自适应波束形成器。 与传统的输出性能最佳化法相比,误差敏感性最小化法在导向矢量失配程度一定的前提下,对算法中导向矢量误差范数上界的取值不敏感。理论上,误差敏感性最小化法仍然属于基于导向矢量不确定集的稳健自适应波束成形。 但是,对于这一大类稳健波束成形方法来说,当参考导向矢量与实际的导向矢量之间的失配程度较高时,其输出信干噪比会出现较为明显的下降。接着,针对以上所述方法的输出性能在较大导向矢量失配度下出现下降的问题。 本文利用特征子空间分解定理构造了关于导向失配度的估计方程,并以这些方程为基础发展出了具有自适应可调误差半径的迭代稳健自适应波束成形技术。
在每一步迭代中都可以依据一定的准则估计出导向矢量不确定集的半径。 随后以该误差半径为基础,求解出相应的最优导向矢量,并将其作为下一步 迭代中使用的参考向量。该处理方法能够有效提高较大导向矢量失配度下自适应波束形成器的输出性能。 另一方面,该迭代搜索法也可被推广到椭球不确定集中。但是,以上的迭代处理法在改善稳健性的同时也增加了计算的复杂度。 所以,本文又提出了一类新的基于泰勒级数展开的迭代稳健自适应波束成形。该方法无需构建导向矢量的不确定集,其在输出性能和处理复杂度之间进行了一定的平衡。 最后,考虑到均匀矩形平面阵中阵元间互耦的对称性,本文进一步研究了具 有低互耦敏感度的稳健自适应波束成形。通过在均匀矩形面阵的四周添加若干层辅助阵元,可以在不构建导向矢量不确定集的前提下,也能够有效改善自适应波 束形成器的性能。 但是辅助阵元的引入也会造成在特定互耦系数条件下的空间谱估计中出现 盲角问题,该问题可以通过使用不维度的噪声子空间进行循环空间谱估计来解决。