智能天线及其在无线通信中的应用(2)

　　式中,φ(t)为MSK信号通过Gaussian滤波器后的相位函数。当考虑同波道干扰和热噪声时,天线阵列接收到的信号表示如下:

　　上式第二项为Q-1个干扰源产生的同波道干扰。第三项为零均值加性高斯白噪声。智能天线的算法直接影响着智能天线的性能。一般地,智能天线的算法可分为单用户算法和多用户算法两大类。在单用户算法中,把其他用户产生的干扰等效为加性高斯噪声。而在多用户算法中,则需要同时分辨出其他用户产生的同波道信号,因此多用户算法是实现SDMA的基础。智能天线的算法若按照其优化的目标函数可分为基于最大似然序列估计准则的MLSE(Maximum LikelihoodSequence Estimation)算法和基于最小均方误差准则的MMSE(Minimum Mean SquareError)算法两类。对GSM或IS-54系统,由于在突发的数据流中包含训练序列,宜采用有导师的学习算法(Training Signal Method),该算法可以实时反映信道的变化,但却是以降低频谱利用率为代价的。而对于非Gaussian信号、恒包络信号(ConstantModulus)可采用无导师的自学习算法(BlindMethod)。

　　智能天线与自适应天线并没有本质上的区别,但是由于其使用的场合不同而具有显著的差异:自适应天线主要应用于雷达系统的干扰抵消,一般地,雷达接收到的干扰信号具有很强的功率电平,并且干扰源数目与天线阵列单元数相当。而在无线通信系统中,由于多径传播,到达天线阵列的干扰数目远大于天线阵列单元数,同时其功率电平一般都小于直射信号。图2显示了典型的十单元半波长均匀直线阵列,在不同的应用场合中方向图的比较(图中干扰源分别位于±75度和±35度)。

　　分集接收是无线通信系统常用的抗多径衰落技术方案。事实上,分集技术利用了阵列天线中不同阵元耦合得到空间信号的弱相关性。常用的分集技术有:空间分集、极化分集、频率分集和角度分集。N单元的智能天线实质上也可等效为,由N个空间耦合器按优化合并的准则构成的空间分集阵列。从这个意义上讲,智能天线是传统的分集接收的进一步发展。例如:小区的扇区化技术即可认为是一种简化的固定预分配的智能天线系统。表1对智能天线与分集技术的特点做了详细比较。

　　无线通信系统常常要求天线具有窄的主瓣宽度、高增益和低的付瓣电平。但是对一定结构的天线而言,上述两个要求是矛盾的。事实上,天线阵列的方向图等于单元方向图和阵列因子的乘积。因此选取适合的阵列图案和单元方向图是智能天线的一个重要研究内容。平面任布阵列是一种具有很强应用背景的实现方案。对于给定阵列单元数量的阵列分布,如果其占据的几何空间越大,则形成尖锐主瓣波束的能力越强。例如,对一个10单元的直线阵列,当主付瓣功率电平差为40dB时,主瓣宽度为40°。

　　在传统的无线通信系统中,由于无法确定移动用户的地理位置而不得不采用全向发射天线。实际上只有很小部分的信号被移动用户截获,这不仅造成能量的损失,更为严重是构成对其他用户人为的干扰,从而导致系统容量和信干噪比的下降。采用智能天线的目的,就是要在基台与移动用户之间建立一条能量相对集中的无线链路。为实现上述目标,智能天线系统需完成以下两大任务:

　　1.能实时感知电磁环境,包括DOA测向、谱估计、从接收到的信号中分离出直射信号和多径信号;

　　2.后处理过程,包括信道分离、抗多径干扰和衰落。该处理过程取决于算法的收敛速度和稳定性,以及DSP的处理速度。在此,我们给出表征系统容量的单位:

　　bit/s/Hz/unit-area。该参数表示在给定发射功率、给定频谱范围内信号的传输速率。系统容量的提高表现在两个方面:(1)对于用户集中的都市区,在给定小区范围内能容纳更多的移动用户;(2)对于用户稀疏的郊区,在保证用户通信质量的前提下,扩大小区的服务范围。智能天线对系统容量的提高有以下两条途径:

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