一种多天线信号合并和发射信号赋形的方法及装置与流程

1.本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种多天线信号合并和发射信号赋形的方法及装置。


背景技术：

2.影响通信容量增加的一个非常重要的因素是用户之间互相干扰和同一用户的码元之间互相干扰。这类干扰不仅影响了系统容量的进一步提高，同时也限制了用户数据的传输速度。一直以来，人们都没有停止对提高通信容量方法的探索，传统的方法主要有两种：在已有小区的基础上进行小区分裂和在基站端使用扇区天线取代全向天线。小区分裂的方法并不能减小系统的干扰，它主要是通过将一个小区分为更小的微小区使得频率能够在一定的区域内得到更多的复用次数。但由这种方法使需要的基站数目变大，使得通信系统的成本增大，同时由于小区覆盖的区域变小使得移动用户在移动过程中时，小区切换得过于频繁导致系统的复杂性增大。在基站端使用扇区天线取代全向天线使得每个天线只对一定的区域接收发射信号，减少了相同复用频率之间的同道干扰，从而可以减少频率复用，提高系统容量，但是缺点也比较明显。由于移动通信信道传输环境都比较恶劣，多径衰落、时延扩展在时、频域造成的各种干扰，会使链路性能、系统容量下降。而实际上有用信号、有用信号时延样本和干扰信号在时、频域存在差异的同时，在空域(入射角doa,direction of arrival)也存在差异。而智能天线就是利用空域的相关信息来减少信号干扰的技术。
3.智能天线是一种安装在基站现场的双向天线，通过一组带有可编程电子相位关系的固定天线单元获取方向性，并可以同时获取基站和移动台之间各个链路的方向特性。智能天线的原理是将无线电的信号导向具体的方向，产生空间定向波束，使天线主波束对准用户信号到达方向doa(direction of arrival)，旁瓣或零陷对准干扰信号到达方向，达到充分高效利用移动用户信号并删除或抑制干扰信号的目的。同时，智能天线技术利用各个移动用户间信号空间特征的差异，通过阵列天线技术在同一信道上接收和发射多个移动用户信号而不发生相互干扰，使无线电频谱的利用和信号的传输更为有效。在不增加系统复杂度的情况下，使用智能天线可满足服务质量和网络扩容的需要。
4.由于采用智能天线波束技术，在空间形成定向波束，因而，能够充分利用信道的相关特性，使信号在接收端相干相加，噪声非相干相加，从而提高信道的处理增益。在发射功率相同的情况下，与传统的全向天线相比，由于波束的高增益，智能天线覆盖范围更大，并且由于波束的定向作用，能够有效减少多径衰落的影响，提高通信质量，并能够减少对其他用户的干扰，增加频谱效率和信道容量。
5.智能天线阵列由多个天线单元组成，每一个天线后接一个复数加权器，最后通过相加器合并输出。这种结构的智能天线只能完成空域处理。同时具有空域、时域处理能力的智能天线在结构上相对复杂些，每个天线后接的是一个延时抽头加权网络。自适应或智能的主要含义是指这些加权系数可以根据一定的自适应算法进行自适应更新调整。
6.它的基本思想是：由三个部分组成了一个闭环的自适应控制系统，可根据自适应
算法自动调节天线阵列方向图，使在干扰方向实现零陷或低陷，在信号到达方向形成主瓣，从而达到加强有用信号，抑制干扰信号的目的。图2示意了m根接收天线根据接收到的信号自适应调整空间滤波器系数w示意图。


技术实现要素：

7.针对现有技术的不足，本发明公开了一种多天线信号合并和发射信号赋形的方法及装置，解决线智能多天线信号合并和发射信号赋形的快速算法实现问题。
8.本发明通过以下技术方案予以实现：
9.本发明，提供一种多天线信号合并和发射信号赋形的方法，包括以下步骤：
10.s1对各个天线独立的进行同步，并提取出各个接收信号的导频信号dw；
11.s2根据提取出的导频信号dw1，dw2,
…
dwka和本地的导频信号 dwloc联合完成bf数值计算；
12.s3根据接收信号的导频和本地的导频进行信道估计h的计算和信道逆函数ih的计算；
13.s4对业务信号进行时域均衡，解调出各根天线的数据jd1,jd2,
…ꢀ
jdka；
14.s5对多天线数据的mrc合并，完成数据的解调。
15.更进一步的，得到接收的导频信号后，本地导频和接收导频信号位置要进行不同位置的延时调整。
16.更进一步的，计算信道估计时，接收导频信号rdw延时，计算信道逆函数是本地导频信号ldw延时。
17.更进一步的，进行bf计算时，用并行lms算法编写一个基本天线个数的lms算法，进行扩展天线根数。
18.更进一步的，lms自适应算法，具体为：
19.若天线数目ka,则令ka阶fir滤波器的抽头系数为w
i
(n)，滤波器的输入和输出分别x(n)为和y(n)，则fir横向滤波器方程可以表示为
[0020][0021]
令d(n)代表“所期望的响应”，并定义误差信号
[0022][0023]
widrow
‑
hoff lms算法为
[0024]
w(n+1)＝w(n)+2μe(n)x(n)
[0025]
更进一步的，若天线阵列中天线数量较多，延时en
‑
vsslms算法如下：
[0026][0027]
e1(n)＝d1‑
y1(n)
ꢀꢀ
(4
‑
2)
[0028][0029][0030]
更进一步的，根据并行延时lms算法，相应的软件模块如下：
[0031]
由式(4
‑
1)得，实际输入的x(n)和调整后的权值w(n)各分量相乘并累加得到实际输出y(n)；
[0032]
由式(4
‑
2)得，实际输出y(n)和期望d(n)相减得到的调整误差 e(n)；
[0033]
由式(4
‑
3)得，根据(4
‑
2)中得到e(n)和最大的误差，得到一个中间值r＝e(n)/emax，再查表得到μ值；
[0034]
由式(4
‑
4)得，延时后的调整误差e(n)跟步长的2倍相乘，得到中间变量a＝2μe1(n
‑
d)，中间变量a再和延时的输入x(n)相乘得到中间变量b＝a*[x1(n
‑
d)，x0(n
‑
d)]，中间变量b与延时的权值相加，得到新的权值向量[w0(n)，w1(n)]；
[0035]
新的权值向量再与新的输入向量进行相同的操作，如此循环下去实现自适应。
[0036]
另一方面本发明，提供一种多天线信号合并和发射信号赋形的装置，所述装置用于实现上述的多天线信号合并和发射信号赋形的方法，包括调整误差计算模块、权值计算模块功能、存储模块和空域滤波器。
[0037]
更进一步的，所述调整误差计算模块，计算dbf系统的输出结果，计算调整误差；
[0038]
所述权值计算模块由逻辑单元由乘法器、加法器和寄存器组成，用于计算新的权值；
[0039]
所述存储模块由输入信号存储模块、权值存储模块和误差存储模块组成；
[0040]
所述空域滤波器完成复数乘法和复数加法运算。
[0041]
更进一步的，所述权值计算模块中，用查表方法先得到μ值，对每一个应用系统，α和β是常数，得到μ值后，再通过对变量a和b 的计算，得到更新的权值。
[0042]
本发明的有益效果为：
[0043]
本发明解决了线智能多天线信号合并和发射信号赋形的快速算法实现问题，具有很强的创造性。
附图说明
[0044]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0045]
图1是多天线分为2组并行自适应滤波原理图；
[0046]
图2是本发明背景技术根接收天线根据接收到的信号自适应调整空间滤波器系数w示意图；
[0047]
图3是多天线信号合并和发射信号赋形的装置；
[0048]
图4是将数字波束形成器等同于一个空域滤波器来实现，的功能框图；
[0049]
图5是多天线信号合并和赋形因子计算流程图；
[0050]
图6是计算得到8天线圆阵的w后对应的波束图；
[0051]
图7是计算得到8天线圆阵的w后对应的波束图；
[0052]
图8是单根天线解调星座图；
[0053]
图9是八根天线mrc解调星座图。
具体实施方式
[0054]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0055]
实施例1
[0056]
本实施例公开一种多天线信号合并和发射信号赋形的方法，包括以下步骤：
[0057]
s1对各个天线独立的进行同步，并提取出各个接收信号的导频信号dw；
[0058]
s2根据提取出的导频信号dw1，dw2,
…
dwka和本地的导频信号 dwloc联合完成bf数值计算；
[0059]
s3根据接收信号的导频和本地的导频进行信道估计h的计算和信道逆函数ih的计算；
[0060]
s4对业务信号进行时域均衡，解调出各根天线的数据jd1,jd2,
…ꢀ
jdka；
[0061]
s5对多天线数据的mrc合并，完成数据的解调。
[0062]
得到接收的导频信号后，本地导频和接收导频信号位置要进行不同位置的延时调整。
[0063]
计算信道估计时，接收导频信号rdw延时，计算信道逆函数是本地导频信号ldw延时。
[0064]
进行bf计算时，用并行lms算法编写一个基本天线个数的lms算法，进行扩展天线根数。
[0065]
本实施例解决了线智能多天线信号合并和发射信号赋形的快速算法实现问题。
[0066]
实施例2
[0067]
本实施例中，天线阵用于进行信号的空间采样，各阵元间的位置关系对系统性能有直接影响，常采用均匀线阵或圆阵。波束形成网络用于对各阵元的数字输出信号进行加权和合并，根据权值控制部分产生的最优权值来调节天线输出，并合成为需要的天线方向图。权值控制部分(自适应信号处理)用于更新合并的权值，随时根据无线环境的变化，按照一定的准则和自适应算法，不断迭代得到最优权值。虽然阵列天线是全方向的，但阵列输出经加权求和后可被调整以使阵列接收方向增益聚集在一个方向上，相当于形成一个“波束”，这就是波束形成的物理意义
[0068]
自适应天线系统是一种利用数字信号处理技术，通过自动调整天线阵中各阵元权增益和相位，从而控制其方向图的天线系统。其中自适应数字波束形成(dbf)是自适应天线系统的核心。dbf算法运算量很庞大，硬件实现时很难满足系统的高实时性需求。高性能的dbf硬件实现一方面需要运算量更少，延时更小，更适合硬件实时的算法，另一方面需要更
快的速度，片上资源结构更合理的芯片。最小均方算法(lms)作为自适应算法的一个重要方法，因计算量少，系统实现简单，历来是应用的首先。在自适应算法的实现结构中,有一类面向vlsi 的脉动结构，由于其具有的高度并行性和流水线特性而备受关注。将算法直接映射到脉动结构时，在权值更新和误差计算中存在着严重的计算瓶颈。该算法解决了算法到结构的计算瓶颈问题,但当滤波器阶数较长时,算法的收敛性能会变差，这是由于其本身所具有的延时影响了它的收敛性能。可以说,延时算法是以牺牲算法的收敛性能为代价的。
[0069]
整个自适应dbf模块有二个主要组成部分：以自适应算法为核心的最佳权值产生模块和以动态自适应加权网络构成的波束形成网络。
[0070]
最佳权值产生模块中采用并行延时处理的lms自适应算法，具体形式如下
[0071]
如果天线数目ka,则令ka阶fir滤波器的抽头系数为w
i
(n)，滤波器的输入和输出分别x(n)为和y(n)，则fir横向滤波器方程可以表示为
[0072][0073]
令d(n)代表“所期望的响应”，并定义误差信号
[0074][0075]
widrow
‑
hoff lms算法为
[0076]
w(n+1)＝w(n)+2μe(n)x(n)
ꢀꢀ
(4.16)
[0077]
如果天线阵列中天线数量较多，例如ka＝8根天线，本文采用并行 2个天线组进行组计算，1～4根天线为第一组为奇数支路，5～8根天线为第二组为偶数支路。以二入二出(2组)的并行结构为例，并行延时 en
‑
vsslms算法如下：
[0078][0079]
e1(n)＝d1‑
y1(n)
ꢀꢀ
(4
‑
2)
[0080][0081][0082]
如图2所示以上只给出了y1(n)支路的模型，支路y0(n)的模型类似。其中0，1分别代表奇、偶支路。ka是自适应天线阵的阵元数， w(n)＝[w0(n)，w1(n)，
…
，wka
‑
1(n)]t为自适应dbf在时刻n的权矢量， x(n)＝[x0(n)，x1(n)，
…
，xkal(n)]t为时刻n的天线阵元输出信号，即 dbf输入信号。d(n)为参考信号，即期望输出信号，e(n)是误差信号，μ是变步长因子，用于控制稳定性和收敛速度。y(n)为系统的实际输出。.h表示矢量的共轭转置，其中d0，d1分别作为y0(n)和y1(n)支路的期望信号，根据原期望信号划分为奇、偶项两个序列而得来。
[0083]
根据并行延时lms算法，相应的软件模块如下：
[0084]
由式(4
‑
1)得，实际输入的x(n)和调整后的权值w(n)各分量相乘并累加得到实际输出y(n)；
[0085]
由式(4
‑
2)得，实际输出y(n)和期望d(n)相减得到的调整误差 e(n)；
[0086]
由式(4
‑
3)得，根据(4
‑
2)中得到e(n)和最大的误差，得到一个中间值r＝e(n)/emax，再查表得到μ值；
[0087]
由式(4
‑
4)得，延时后的调整误差e(n)跟步长的2倍相乘，得到中间变量a＝2μe1(n
‑
d)，中间变量a再和延时的输入x(n)相乘得到中间变量b＝a*[x1(n
‑
d),x0(n
‑
d)]，中间变量b与延时的权值相加，得到新的权值向量[w0(n),w1(n)]；
[0088]
新的权值向量再与新的输入向量进行1到3步骤的操作，如此循环下去实现自适应。
[0089]
实施例3
[0090]
本实施例中，根据实施例2，并行延时lms算法的计算过程以及每一步实现的功能，可以把步骤1和2合并在一个模块中，定义为调整误差计算模块，把步骤3和4定义为权值计算模块。
[0091]
如图3所示，在权值计算模块中，用查表方法先得到μ值，对每一个应用系统，α和β是常数，对于fpga器件ram大的优势，一般先结合实际把所有的计算结果整理到数据表中，在实际计算的过程中，采用直接查找法可以大大提高效率。得到μ值后，再通过对变量a和b 的计算，得到更新的权值。注意：在实际计算的过程中控制好a和b 的字长，以免系统溢出。
[0092]
除了以上两个模块以外，还需要其他辅助模块：
[0093]
调整误差计算模块功能：
[0094]
计算dbf系统的输出结果；计算调整误差。
[0095]
2)权值计算模块功能：
[0096]
该模块是根据步骤3和4而来，逻辑单元由乘法器、加法器、寄存器等组成，主要功能是计算新的权值。
[0097]
3)存储模块
[0098]
该模块有输入信号存储模块，权值存储模块和误差存储模块3部分组成，以8阵元线性阵列天线，并行延时lms算法中的延时因子d＝4 为例。
[0099]
空域滤波器的实现
[0100]
数字波束形成器是通过加权因子对空间不同天线单元的接收信号的加权求和而成的，由于加权因子相当于滤波器的系数，而输入的信号为空间位置不同天线单元接收的信号，所以可将数字波束形成器等同于一个空域滤波器来实现，其功能框图如图4所示
[0101]
对于一个8阵元线性天线阵，天线接收的信号为
[0102]
x＝[x1,x2,
…
,x8]
[0103]
其中x
m
＝x
mi
+jx
mq
(m＝1,2,
…
,8)
[0104]
权值w为
[0105]
w＝[w1,w2,
…
,w8]
[0106]
其中w
m
＝w
mi
+jw
mq
(m＝1,2,
…
,8)
[0107]
输出信号为
[0108]
y＝x
×
w
h
＝x1×
w1+x2×
w2+
…
+x8×
w8ꢀꢀ
(4
‑
4)
[0109]
空域滤波器主要完成复数乘法和复数加法运算。每路输入信号经过下变频后输出的基带(i/q)分量，因此一个8阵元线阵的dbf实际要完成实数的32个乘法和31个加法运算。为了满足实时性，必须要求这32个乘法和31个加法运算在同一个接收时钟的控制下流水线完成，严格控制每一级流水线的运算时间小于一个样本的数据快拍时间。在fpga里影响计算速度和资源消耗的主要是乘法器。可以充分利用 fpga多eab(嵌入式存储阵列)的资源优势，采用基于查表(lut)的乘法器，这样可以大大提高运算速度。
[0110]
上面介绍的是如何实现空域滤波。空域滤波中的输入信号和参考信号的来源有两种方案
[0111]
方案一：根据采集的导频dw1,dw2,..dwka和原始dw结合用来进行bf计算，得到w1,w2,...wka
[0112]
方案二：信道特性h1,h2,..hka用来进行bf计算,得到 w1,w2,...wka也就是上面公式中的x数值。
[0113]
实施例4
[0114]
本实施例公开如图5所示的多天线信号合并和赋形因子计算流程图，处理是天线波束成形跟数字处理技术相结合，就是我们所说的数字波束形成技术：天线阵列系统通过天线接收到信号，经过和低噪声放大器以及下变频器件以后，再经过中频处理，得到基带信号。再通过对基带信号的模数转换得到数字基带信号，然后各个天线完成各自通道的同步，随后每一根天线在一定的准则下，完成各个天线的信道估计h1,h2,..hka和信道逆函数ih1,ih2,..ihka。通过一定的算法得到对应数字基带信号的最佳权值。数字基带信号和最佳权值对应相乘并累加便得到我们所需的输出信号,此时最佳权值包含在各个天线的信道逆函数中，所以各个天线的时域均衡也就包含了每一根天线的最佳权值相乘。同时，我们也可以画出天线阵列的方向图.如图6和7示意，在接收端计算得到空域滤波系数w，并不是对接收端的信号使用这个w，而是每一根天线各自进行各自的信道的估计，各自均衡，均衡完成之后的解调信号直接矢量叠加，完成最大比的合并mrc.每一根天线的信道估计中也就隐性包含了各个天线的空间特性，后面的mrc叠加也就包含了空域滤波特性。
[0115]
使用最大比值合并算法(mrc)可以提高多波束天线在波束交叉部分的增益。在所形成波束内，选用最大电平接收信号，不用判别用户信号到达方向以及反馈控制结构等硬件跟踪转置,结构简单。
[0116]
实施例5
[0117]
最大比合并mrc(maximum ratio combining)是一个分集接收技术，也用于波束赋形接收端的处理，目的是改善接收端的信号质量，相比空间分集技术采用mrc技术时，无需进行空时译码，如上图示意，只要各个天线信号各自估计各自信道后均衡即可。基本原理：对于来自发射端的同一个信号，由于在接收端使用多天线接收，这个信号将经过多条路径和多个天线被接收端所接收。多个路径质量同时差的几率非常小，一般总有一条路径的信号比其他信号好。在接收端使用某种算法，对各接收路径上的信号进行加权汇总，信号好的路径分配最高的权重，实现接收端的信号改善。当多条路径上信号都不太好时，通过mrc技术能够获得较好的接收信号。并且能够增强接收信号的能量，故而提升接收信号的snr。图8示意了8天线单根天线解调后的星座图，图9为八根天线mrc解调星座图。
[0118]
本发明首先各个天线独立的进行同步，由于同步相关所需要的snr 比解调门限
snr要低很多。所以在系统初始化后，就算没有赋形情况下也能够完成各个天线的同步。信号同步之后就可以提取出接收信号的导频信号dw。
[0119]
根据每一根天线提取出的导频信号dw1，dw2,
…
dwka和本地的导频信号dwloc联合完成此次bf数值的计算。不通过信道估计直接使用导频进行bf计算，可以节省后续处理的复杂度。方案二信道估计后的 h也可以进行bf的运算。
[0120]
根据保护点在进行bf计算时，可以采用并行lms算法，能够编写一个基本天线个数的lms算法，例如4天线的lms算法，可以容易扩展到8根天线，16个天线等。
[0121]
根据接收信号的导频和本地的导频进行信道估计h的计算和信道逆函数ih的计算。信道的逆ih计算完成之后，就可以对后续的业务信号进行时域均衡，解调出各根天线的数据jd1,jd2,
…
jdka。然后再进行多天线数据的mrc合并。最后完成数据的解调。
[0122]
基于上面保护点，得到接收的导频信号后，本地导频和接收导频信号位置要进行不同位置的延时调整。计算信道估计时，接收导频信号rdw延时。计算信道逆函数是，本地导频信号ldw延时。这样就可以完整的估计出信道的所有多径信息。保证最大路径前面的路径信息也能够被完整的保留。采用两种bf估计算法，期间完成各个天线的信道估计和时域均衡。
[0123]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。