如何设计智能天线波束赋形

近年来移动通信的迅速发展以及其他无线应用的开发使得无线频谱资源日趋紧张，要在此基础上进一步提高系统的容量，满足用户数量增加和新业务开展的需要，就必须提高系统频谱的利用率。因此，如何更为有效地复用无线资源成为无线移动通信系统发展的首要问题。智能天线技术研究了无线资源的空域可分特性，是进一步提高系统容量的有效途径。本文对于智能天线技术信号处理领域内的波束赋形技术的相关研究作一个总结，概述了波束赋形的概念原理、一般方法、性能指标以及一些相关问题，并通过对现存的大量具体算法的分类分析，综述了该领域的技术现状以及发展方向。

一、 智能天线与波束赋形技术

在蜂窝移动通信系统中，由于用户通常分布在各个方向，加之无线移动信道的多径效应，有用信号存在一定的空间分布。其一，当基站接收信号时，来自各个用户的有用信号到达基站的方向可能不同，且信号与其到达角度之间存在复杂的依赖关系；其二，当基站发射信号时，可被用户有效接收的也只是部分的信号。考虑到这一因素，调整天线方向图使其能实现指向性的接收与发射是很自然的想法，这也就是波束赋形概念的最初来源。

随着信号处理，尤其是数字信号处理芯片的普及以及算法的发展，原来必须依靠射频硬件实现的波束赋形转为使用中频或者基带的数字信号处理来实现。在这一基础上，结合无线移动通信系统的发展，又进一步出现了智能天线的概念。智能天线的目标是能根据实际信道情况实时调整自身参数，有效追踪多个用户，在系统中实现空分多址（SDMA）。智能天线一般由射频部分的无线信号接收发射，A/D、D/A转换，以及基带（或者中频）部分的数字信号处理组成。传统意义上的波束赋形与多种信号处理方法融合，使得这一概念的确切含义逐渐模糊。习惯上，在与自适应天线阵列的信号处理相关的文献中，波束赋形特指根据参数计算最优权重矢量的过程；而在其他场合有时特指严格意义上的空域波束赋形，有时则泛指根据测量以及估算参量进行数字信号处理（可包括时域和空域）的过程。本文取波束赋形的一般含义，即根据测量以及估算参数，实现信号最优（次优）组合或者最优（次优）分配的过程。

二、 波束赋形原理

波束赋形的目标是根据系统性能指标，形成对基带（中频）信号的最佳组合或者分配。具体地说，其主要任务是补偿无线传播过程中由空间损耗、多径效应等因素引入的信号衰落与失真，同时降低同信道用户间的干扰。因此，首先需要建立系统模型，描述系统中各处的信号，而后才可能根据系统性能要求，将信号的组合或分配表述为一个数学问题，寻求其最优解。

1． 系统模型

根据应用场合的不同，一般可以将波束赋形算法分为上行链路应用以及下行链路应用。无论是哪种情况，总可以用一个时变矢量（MIMO）信道来描述用户端与基站端的信号关系，如图2所示。对于上行链路，多个发射信号实质上是K个用户设备同时发送的信号，基站则使用多个天线单元接收信号，对其进行处理和检测，这时发送端的信号分配仅在各个支路分别进行；对于下行链路，基站仍可能使用多个天线单元向特定用户发射信号，但用户设备使用单天线检测与其有关的信号，这时接收部分降为一维，信号组合也仅对于单路信号进行。

通常根据研究重点的不同，对于原始信号以及实际接收信号的位置会有不同的定义。对于波束赋形技术，一般其研究的范围从发送端扩谱与调制单元的输出端，到接收端解扩与解调单元的输入端，而研究过程中又常将信号分配单元输出端到信号组合单元输入端之间的部分合并，统称为无线移动信道，由于无线移动通信环境的极度复杂，无法得到其输入输出关系的确切描述，一般采用大量测量和理论研究相结合的方法，使用有限的参数描述该信道。采用这种方法后，就可以得到受干扰有噪信号与原始信号的关系，并据此在一定程度上恢复信号。因此，波束赋形的一般过程为：

⑴根据系统性能指标（如误码率、误帧率）的要求确定优化准则（代价函数），一般这是权重矢量与一些参数的函数；

⑵采用一定的方法获得需要的参数；

⑶选用一定的算法求解该优化准则下的最佳解，得到权重矢量的值。

可以发现，由于通信环境复杂，上述过程的每一阶段都可有不同的实现方案，因此产生了大量的波束赋形算法，如何衡量和比较其性能也成为波束赋形技术研究的一个重要方面。

2． 波束赋形算法的性能

由于波束赋形技术建立在通信环境模型以及系统模型的基础上，因此在考察波束赋形算法的性能时，要考虑到环境因素的影响以及其对于系统的要求，以便于得到更符合实际需要的性能估计。综合各种因素，一般可以从以下几个方面考察波束赋形算法的性能。


⑴算法运算性能：这主要包括算法的收敛速度、复杂程度、精度、稳定性以及对误差的正确判断性等。前四项指标是常见的衡量算法性能的指标，而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。在实际的通信系统中，由于天线规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响，对波达方向的测量估计误差较大，因此对于采用基于波达方向估计的波束赋形算法，能否降低其对误差的敏感度就显得十分重要，尤其是在下行链路中，一旦发生较大的指向偏差，不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号，还可能会带来对其他用户的干扰，从而导致系统性能急剧下降。


⑵算法的测量要求：主要包括算法需要了解的信道特征参量的种类和数量以及是否需要提供参考信号等。