智能天线技术的工作原理、特征和技术优势分析

来说，多径是一个有利的因素。但由于时延扩展，自适应天线把时延信号作为干扰信号而进行抑制。M元的自适应天线可以抑制M－1时延信号，这是一个很不利的因素。为了充分利用接收到的信号，我们可以在每个天线阵元上加一个时域的处理，比如自适应均衡或RAKE接收，然后再进行自适应波束形成。天线波束的实现方式

      智能天线对阵元接收信号加权处理形成天线波束，使主波束对准用户信号方向，而在干扰信号方向形成天线方向图零陷或较低的功率方向图增益，达到抑制干扰的目的。根据天线波束形成的不同过程，实现智能天线的方式又分为两类：组件空间处理方式与波束空间处理方式。其中，组件空间处理方式直接对阵元接收信号支路加权，调整信号振幅与相位，使天线输出方向图主瓣方向对准用户信号到达方向。在波束空间处理方式下，信号从阵元组件接收并经过模数转换后，需经过相应的数字信号处理过程（如FFT）得到相互正交的一组空间波束，再经过波束选择，根据需要取其中部分或全部波束来合成阵列输出方向图。因为用户信号往往深埋于噪声信号与干扰信号中，不易得到阵元接收信号的最佳加权。采用波束空间处理方式可以从多波束中选择信号最强的几个波束，以取得符合质量要求的信号，在满足阵列接收效果的前提下减少运算量和降低系统复杂度。波束赋型算法概况

      智能天线技术研究的核心是波束赋型的算法。从是否需要参考信号（导频序列或导频信道）的角度来划分，这些算法可分为盲算法、半盲算法和非盲算法三类。非盲算法是指须借助参考信号的算法。由于发送时的参考信号是预先知道的，对接收到的参考信号进行处理可以确定出信道响应，再按一定准则（如著名的迫零准则）确定各加权值，或者直接根据某一准则自适应地调整权值（也即算法模型的抽头系数），以使输出误差尽量减小或稳定在可预知的范围内。常用的准则有MMSE（最小均方误差）、LMS（最小均方）和RLS（递归最小二乘）等等；而自适应调整则采取最优化方法，最常见的就是最大梯度下降法。盲算法则无须发送参考信号或导频信号，而是充分利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征（如恒包络、子空间、有限符号集、循环平稳等）来调整权值以使输出误差尽量小。常见的算法有常数模算法（CMA）、子空间算法、判决反馈算法等等。常数模算法利用了调制信号具有恒定的包络这一特点，具体又分最小二乘CMA算法、解析CMA算法、多目标LS－CMA算法等；子空间算法则将接收端包含有其它用户干扰及信道噪声的混合空间划分为信号子空间和噪声子空间，对信号子空间进行处理；判决反馈算法则由收端自己估计发送的信号，通过多次的迭代，使智能天线输出向最优结果不断逼近。非盲算法相对盲算法而言，通常误差较小，收敛速度也较快，但发送参考信号浪费了一定的系统带宽。为此，学者们又发展了半盲算法，即先用非盲算法确定初始权值，再用盲算法进行跟踪和调整。这样做一方面可综合二者的优点，一方面也是与实际的通信系统相一致的，因为通常导频信息不是时时发送而是与对应的业务信道时分复用的。智能天线的优点

      智能天线可以明显改善无线通信系统的性能，提高系统的容量。具体体现在下列方面：

      提高频谱利用率。采用智能天线技术代替普通天线，提高小区内频谱复用率，可以在不新建或尽量少建基站的基础上增加系统容量，降低运营商成本。

      迅速解决稠密市区容量瓶颈。未来的智能天线应能允许任一无线信道与任一波束配对，这样就可按需分配信道，保证呼叫阻塞严重的地区获得较多信道资源，等效于增加了此类地区的无线网络容量。

      抑制干扰信号。智能天线对来自各个方向的波束进行空间滤波。它通过对各天线元的激励进行调整，优化天线阵列方向图，将零点对准干扰方向，大大提高阵列的输出信干比，改善了系统质量，提高了系统可靠性。对于软容量的CDMA系统，信干比的提高还意味着系统容量的提高。

      抗衰落。高频无线通信的主要问题是信号的衰落，普通全向天线或定向天线都会因衰落使信号失真较大。如果采用智能天线控制接收方向，自适应地构成波束的方向性，可以使得延迟波方向的增益最小，降低信号衰落的影响。智能天线还可用于分集，减少衰落。

      实现移动台定位。采用智能天线的基站可以获得接收信号的空间特征