智能天线自适应盲波束成形算法研究

智能天线中的自适应算法又称为数字波束成形算法,其中,盲自适应算法是不需要专门的训练信号或确定信号,节省了因接收训练序列和导频信号而占用的频谱资源,提高了频谱利用率.因此,盲自适应波束形成算法受到越来越多的关注.本文主要对现有的各种盲算法原理进行逐一介绍,然后对比了各种算法的优点.     

智能天线自适应盲波束成形算法研究

智能天线中的自适应算法又称为数字波束成形算法,其中,盲自适应算法是不需要专门的训练信号或确定信号,节省了因接收训练序列和导频信号而占用的频谱资源,提高了频谱利用率。因此,盲自适应波束形成算法受到越来越多的关注。本文主要对现有的各种盲算法原理进行逐一介绍,然后对比了各种算法的优点。     

基于小波变换的RLS波束成形算法研究

为了解决递归最小二乘算法(RLS)在较低信噪比(SNR)、遗忘因子较小的环境中,对噪声敏感、收敛时参数估计误差大的问题,引入小波变换去噪思想,提出了基于小波变换的RLS波束成形算法。该算法利用小波变换软阈值法进行信号去噪,再采用RLS算法进行波束成形。最后对实验进行仿真,仿真结果表明,与传统的RLS算法相比,该算法具有较小的稳态误差和较快的跟踪速度和收敛速度,并且波束成形效果好。     

SVM自适应波束成形算法

在天线阵列过载,以及强干扰与期望用户信号夹角过近的情况下,传统的线性阵列信号处理算法,如MMSE(minimum mean-squareerror)、NLMS(Normalized Least Mean Squares)等表现并不理想。SVM(SupportVectorMachine)是机器学习领域的最新成果,有较强的泛化能力,收敛快以及低复杂度等优点。本文提出了在上行波束成形中使用SVM算法,提高空域滤波的分辨率,与其他相关算法相比较,系统性能有了明显的改进。     

二维多波束系统波束阵列畸变及校正

波束阵列的畸变对测向精度等指标有很大影响。简述了二维多波束系统的波束形成方法,重点分析了二维多波束阵列的畸变情况,对二维多波束测向原理进行了讨论,提出了二维多波束阵列畸变的校正方法。     

基于优化恒模算法的盲波束成形

提出一种基于优化恒模算法的盲波束成形,主要针对统计梯度恒模算法的收敛速度及收敛性能进行分析。采用最优步长策略,给出一般搜索方向下步长的最优值;通过对接收信号的空间分析,对权向量作信号子空间投影优化取值;采用准牛顿法的搜索方向,确保近似海色(Hession)矩阵的正定性。仿真结果表明,优化恒模算法的盲波束成形复杂度较低,收敛准确,收敛速度快和稳定性高。     

波束成形技术及在LTE中的应用

本文对LTE中使用的波束成形技术进行初步分析与讨论,并结合实际工程应用对波束成形在LTE中的应用进行了进一步讨论。     

多播传输模式下的卫星通信安全波束成形算法

与地面无线通信系统相比,卫星通信的广域覆盖特性使得信息安全传输问题成为该领域更具挑战性的研究课题.为了提升多播传输模式下卫星通信系统的物理层安全性能,本文针对不同信道状态信息(Channel State In-formation,CSI)研究了两种安全波束成形(Beamforming,BF)算法.在合法用户和窃听者CS...     

下行波束形成系统的校正算法及FPGA实现

校正系统对于解决数字波束形成天线实现过程中的通道幅相失配等问题具有非常重要的意义.根据一种基于并行正交码的校正算法,采用并行化设计方法,结合先进的FPGA器件,设计了一个下行波束形成天线阵列的校正系统,并给出了该校正系统运行速度和校正效果的分析,证明了该校正系统能完全满足下行波束形成中实时校正的需求.     

数字波束形成的误差分析及校正方法

分析了数字波束形成过程中存在的主要误差，给出了各项误差的表达式，提出了误差校正的方法，说明了误差校正的重要性。最后给出了校正前后的试验结果，证明了校正方法的可行性。     

多维正交天线的鲁棒波束成形算法分析

将服务质量(QoS)概念引入码分多址(CDMA)系统鲁棒波束成形(BF)的分析,通过对基站端天线阵元空间排列的调整,使接收信号同时在三维空间进行处理,使用凸优化算法对各维信号进行多目标约束优化,最终形成所需的合成发射波束模式。文中最后给出了仿真结果,并与WUSIC及MMSE算法进行了性能比较。     

一种动态子信道分配MIMO-OFDM波束成形系统的信号检测算法

基于动态子信道分配的MIMO-OFDM波束成形系统可以获得比传统系统更好的误码率性能。但由于处理或者反馈时延的影响,会使得发射机利用不准确的信道状态信息发射数据,从而在数据流之间引入干扰,导致系统性能下降。通过分析时延对系统的影响,该文提出了一种改进的检测算法：通过构建等效MIMO系统模型,采用最小均方误差MIMO检测算法抑制数据流之间的干扰,并利用等效MIMO信道矩阵的特征值分解白化噪声获得等效高斯信道模型,计算编码比特的对数似然比。仿真表明,该算法相对于现有算法有2.5～4 dB的性能增益。     

基于公平效用函数的多波束卫星通信下行链路波束成形算法

为了更好地平衡多波束卫星通信系统的频谱效率和能量效率,以及保证多用户服务场景下的用户服务公平性,该文提出一种基于公平效用函数的波束成形(BF)方案。具体而言,首先在同时考虑卫星发射功率最小化准则以及系统和速率最大化准则的前提下,建立一个多目标优化问题,并在最大化系统频谱效率的同时利用$\alpha $公平效用函数提升用户间的服务公平性。然后利用加权和方法对复杂的多目标问题进行转换处理,并提出一种联合使用循环坐标上升(CCA)方法以及回溯直线搜索(BLS)方法的波束成形方案,从而求得最优的波束成形权矢量以及最优的帕累托解集。最后计算机仿真结果验证了所提方案的用户服务公平性,以及分析一些典型参数对公平性能的影响。并通过与其他传统方案相比,验证所提方案能够获得更高的系统频谱效率。     

基于遗传算法的圆形天线阵波束成形算法

将基于GA(遗传算法)的波束成形算法应用于二维圆形天线阵,研究了算法在解决抑制多个窄角度强干扰问题时的性能;同时提出了一种改进的二进制编码方法,该方法引入了若干参数用以方便地控制解的精度和搜索空间。仿真结果表明,算法可以使得天线阵在主波束对准有用信号的同时,有效地抑制多个强干扰。文中建立的模型适用于卫星通信抗空间恶意干扰问题。     

MIMO-OFDMA波束成形的反馈设计

MIMO-OFDMA的波束成形算法中,接收机需要反馈信道状态信息。当系统用户、子载波、天线数增加时,反馈量随之线性增长。为了限制反馈量在一个固定的限度之下,文中提出一种预设门限的反馈算法。接收机在确定每个子载波上的最优波束成形矢量及相应的信噪比之后,只有当信噪比大于门限时,才反馈最优波束成形矢量的索引及相应的信噪比值。该算法可以大大降低反馈量,同时保证频谱利用率几乎不变。     

基于分簇门限反馈的机会波束成形算法研究

在波束间存在干扰的小区通信场景中,研究满足反馈用户数约束条件时,如何有效运用机会波束成形（ORBF）算法实现和速率最大化的问题。针对该问题,提出了一种基于分簇门限反馈的ORBF算法。首先,将问题建模为基于反馈用户数约束的和速率最大化优化问题。然后,根据用户信噪比信息对小区内各用户进行分簇处理,并在各簇内利用极值理论工具独立设置反馈门限。最终,在分簇基础上构造出多门限反馈的ORBF算法。对算法性能进行理论分析,获得了和速率损失量上界的闭合表达式以及多用户分集增益的渐进形式。仿真实验验证了理论分析的正确性,同时表明,该算法与经典ORBF算法相比,能够在极大降低反馈量的同时取得很好的和速率性能。     

多波束机会波束成形系统性能比较

研究了在多输入单输出（MISO）系统中通过加大、加快信道的波动来提高多用户分集增益的机会波束成形技术,并在此基础上研究了在每个时隙中采用多个加权矢量的多波束机会波束成形技术,着重对它们的性能作了仿真比较。结果表明,多波束机会波束成形技术可以提高系统吞吐量。     

基于波束成形天线的分簇时间同步算法

波束成形天线相比较定向天线具有波束集中,抗干扰能力强等特点,配备波束成形天线的节点间通信复杂,造成网络同步困难。文中提出一种分簇网络时间算法解决基于波束成形天线网络同步问题,算法分为选举,分簇,同步三个阶段,选举阶段选举网络根节点,分簇阶段工作于定向天线且网络时间异步场景下,利用网络根节点作为分簇的初始节点完成网络分簇,同步阶段利用簇间同步与簇内迭代完成全网节点同步。仿真分析了算法的开销并能够促使网络时间收敛。     

对认知无线电波束成形算法的探讨

对多天线协作双向认知无线电系统中的波束成形算法进行了研究。在多天线协作双向认知无线电系统中,2个主用户系统通过次用户进行信息交换,次用户配置多个天线,且次用户通过叠加信号后将其发送给主用户,所以对分配发送主用户和次用户信息的信号的功率以及设计主用户和次用户的波束成形矩阵等进行了重点研究。依据最大化系统容量的优化准则,得到的优化问题均是非凸问题,因此采用半正定优化和二阶圆锥优化,得到闭合解。仿真结果表明,此方法优于以往的波束成形算法。     

波束成形下DMIMO系统下行小区平均遍历容量分析

主要对波束成形下分布式MIMO系统下行小区平均遍历容量展开分析。首先建立了包含快衰落、阴影衰落和路径损耗的复合衰落信道模型。然后,在分布式基站功率受限条件下,推导各基站权重向量即最优波束;并基于ST-MRT传输策略,推导特定移动台位置条件下,小区下行点对点遍历容量表达式。最后,考虑移动台在小区内任意分布的特征,进一步推导出波束成形下小区平均遍历容量理论近似表达式。结果表明所推导的理论近似表达式可很好地反应系统的实际性能。