專利名稱：寬帶碼分多址頻分雙工上行接收機的自適應(yīng)陣列天線的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及移動通信領(lǐng)域的自適應(yīng)陣列天線，具體地講涉及應(yīng)用于寬帶碼分多址(WCDMAWideband Code Division Multiple Access)頻分雙工(FDDFrequency Division Duplex)上行接收機的一種自適應(yīng)列陣天線。
背景技術(shù)：
自適應(yīng)陣列天線是在三代移動通信系統(tǒng)等領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛的一種裝置。當(dāng)前，3G移動通信系統(tǒng)正在全球范圍內(nèi)得到應(yīng)用，3G系統(tǒng)的目的在于提供更高的系統(tǒng)容量，容納更多的高數(shù)據(jù)速率用戶。為滿足這些要求，人們對自適應(yīng)天線陣，或稱智能天線寄予厚望。
圖2所示，為傳統(tǒng)的NLMS算法的自適應(yīng)陣列天線的結(jié)構(gòu)圖。其中自適應(yīng)陣列天線波束成型(beamforming)常采用簡單有效的“正則”最小均方差(NLMSNormalized Least Mean Square)算法。
其中，最小均方差(LMS)算法是一種迭代方法，又稱隨機梯度法(Random Gradient)，本質(zhì)上是一種基于最陡下降(Steepest Descent)法的傳統(tǒng)的計算方法。
最陡下降法的收斂速度非常依賴于相關(guān)矩陣的特征結(jié)構(gòu)；若收斂速度表示成(γ-1)2/(γ+1)2，其中γ是最大特征值與最小特征值之比，也稱作相關(guān)矩陣的特征值分布，那么特征值分布越分散，收斂速度越慢，反之亦然。實際上，這些對于LMS算法也是成立的。
以圖1所示N陣元均勻線陣(ULA)為例對LMS算法和NLMS算法進行說明。
如圖1所示，N陣元均勻線陣接收沿空間不同波達方向(DOA)到達的信號，對天線陣方向圖進行優(yōu)化，使感興趣信號(SOISignal of Interest)方向的增益最大，而將零陷對準(zhǔn)非感興趣信號(SNOISignal not of Interest)；若s(t)表示到達陣列的期望用戶信號(SOI)，到達角為θs；若Nu個干擾信號分別以入射角θi到達陣列，則天線陣的輸出為x(t)=s(t)a(θs)+Σi=1Nuui(t)a(θi)]]>其中x(t)是接收到的信號(即天線陣的輸出)；a(θs)是期望信號的導(dǎo)引向量；a(θi)是第I個干擾信號的導(dǎo)引向量；對于均勻線陣的情況，導(dǎo)引向量由下式給出a(θ)＝[1，ejkdsinθ，ej2kdsinθ，...，ej(N-1)kdsinθ]其中d是陣元間距。
若在自適應(yīng)處理器中采用LMS算法對接收信號向量進行自適應(yīng)處理因為在最陡下降法中，權(quán)值向量是沿負(fù)梯度方向漸變的w(n+1)=w(n)+μ2[-▿(E(ϵ2(n)))]]]>其中w為權(quán)值向量，wH為權(quán)值向量w的埃米特轉(zhuǎn)置(轉(zhuǎn)置和共軛)向量；μ為步長；ε(n)是期望響應(yīng)d(n)和陣列輸出yn＝wHx(n)之差；d(n)為期望響應(yīng)，可由訓(xùn)練序列或反饋判決得到；梯度向量(E(ε2(n)))可由下式算得(E(ε2(n)))＝2Rw(n)-2r其中，R＝E[x(n)xH(n)]是自相關(guān)矩陣；r＝d(n)x(n)是期望響應(yīng)d(n)和接收信號x(n)的互相關(guān)向量。
LMS算法本質(zhì)上是對最陡下降法的簡化，通過簡化，我們最終得到下列LMS算法的方程組y(n)＝wH(n)x(n)ε(n)＝d(n)-y(n)
w(n+1)＝w(n)+μx(n)ε*(n)因為在LMS算法中，校正量μx(n)ε*(n)正比于x(n)。因此，當(dāng)x(n)很大時，LMS算法就存在一個梯度噪聲放大的問題。
為解決上述問題，目前采用NLMS算法，即正則LMS算法，“正則”是指用x(n)的歐氏范數(shù)對校正量進行正則化處理。
NLMS算法的步驟為y(n)＝wH(n)x(n)ε(n)＝d(n)-y(n)w(n+1)=w(n)+μ||x(n)||2x(n)ϵ*(n)]]>其中，‖x(n)‖2為x(n)的歐氏范數(shù)。
圖4為采用傳統(tǒng)的NLMS算法獲得的誤碼率(BERBit Error Rate)曲線，數(shù)據(jù)取1000幀(1幀＝10ms)后的收斂值，由于增加了天線陣元數(shù)，獲得了增益，相比1元天線陣，4元天線陣的增益為6dB，8元天線陣的增益為9dB。
圖5為采用傳統(tǒng)NLMS算法獲得的4元天線陣收斂曲線，由圖4可見，大概經(jīng)過10幀后，誤碼率收斂至1E-3。
圖6為采用傳統(tǒng)NLMS算法獲得的8元天線陣收斂曲線，由圖6可見，誤碼率收斂速度非常緩慢，經(jīng)過12幀后，也未見收斂跡象(進一步仿真可知，經(jīng)過上百幀，誤碼率才能收斂至1E-3)。
采用此方法的最大缺點在于r和R矩陣的實時計算量太大；收斂速度慢并且高度依賴于相關(guān)矩陣R的特征結(jié)構(gòu)(若將收斂速度可以表示成(γ-1)2/(γ+1)2，其中γ是最大特征值與最小特征值之比，也稱作相關(guān)矩陣R的特征值分布，特征值分布越分散，收斂速度越慢，反之亦然)；由于多徑的存在等，到達陣列的信號間的相關(guān)引發(fā)了惡劣特征結(jié)構(gòu)的問題，此時的相關(guān)矩陣甚至?xí)遣B(tài)的。
目前，為提高收斂速度，克服NLMS算法的缺陷，采用基于正交變換的NLMS算法對接收信號向量(即天線陣的輸出)進行自適應(yīng)處理，即對于輸入陣列響應(yīng)向量進行自正交變換后再采用NLMS算法，其收斂速度與信號自相關(guān)矩陣的特征結(jié)構(gòu)無關(guān)，算法步驟如圖2所述首先對x(t)正交變換在n時刻，將長度為N的接收信號向量(即天線陣的輸出)x(n)變換為u(n)u(n)＝Tx(n)對變換后的向量進行功率均一化，然后，采用NLMS算法進行處理，算法步驟為y(n)＝wH(n)u(n)ε(n)＝d(n)-y(n)wi(n+1)=wi(n)+μui(n)E[ui2(n)]ϵ*(n),i=0,1,...N-1]]>其中現(xiàn)有技術(shù)中，采用的正交變換是快速傅立葉(FFT)或離散余弦(DCT)變換，采用FFT或DCT變換的NLMS算法被稱為基于FFT的LMS(FFT-NLMS)算法或基于DCT的LMS(DCT-NMLS)算法；T為N階FFT或DCT轉(zhuǎn)換矩陣；w為權(quán)值向量，wH為權(quán)值向量w的埃米特轉(zhuǎn)置(轉(zhuǎn)置和共軛)向量；d(n)為期望響應(yīng)，可由訓(xùn)練序列或反饋判決得到。
下面對正交變換說明如下利用正則矩陣T將輸入向量x(n)變換成u(n)＝Tx(n)。變換后輸入向量的相關(guān)矩陣B(n)為B(n)＝E{u(n)uT(n)}＝E{TX(n)XT(n)T}＝TR(n)T其中，R(n)是初始輸入向量相關(guān)矩陣。
由于矩陣R(n)和B(n)相似，故而它們的特征值相同。也就是說，單純利用正則變換并不會提高收斂速度。但我們可以利用公式v(n)＝diag(B(n))-1/2Tx(n)
對變換后向量進行功率均一化，則相關(guān)矩陣變?yōu)镾(n)＝diag(B(n))-1/2TR(n)TTdiag(B(n))-1/2其特征值和diag(B(n))-1B(n)的特征值相同。
變換域NLMS迭代公式為w~(n+1)=w~(n)+2μe(n)diag(B(n))-1/2Tx(n)]]>左乘diag(B(n))-1/2，我們得到diag(B(n))-1/2w~(n+1)=diag(B(n))-1/2w~(n)+2μe(n)diag(B(n))-1Tx(n)]]>定義w(n)=diag(B(n))-1/2w~(n),]]>對于平穩(wěn)過程(n時刻和n+1時刻的相關(guān)矩陣相同)，我們得到w(n+1)＝w(n)+2μe(n)diag(B(n))-1Tx(n)或以標(biāo)量的形式表示權(quán)向量wi(n+1)=wi(n)+2μe(n)p(n)=E{ui(n)}2ui(n)]]>可以看到，diag(B(n))-1和自正交算法中所用的B(n)-1是相似的，但這里只需計算對角線的逆。
在Karhunen Loéve變換(KLT)中，采用相關(guān)矩陣的特征向量進行變換，從而B是對角化的。也就是說，diag(B(n))-1就是自正交算法所用的B(n)-1。我們采用的變換越接近KLT變換，則只對對角求逆更好地近似于自正交(因為只對對角求逆更近似于對相關(guān)矩陣求逆)，特征值分布也越小。
若采用基于FFT、DCT的正交變換的NLMS算法，缺點在于對連續(xù)數(shù)據(jù)塊進行處理時產(chǎn)生不連續(xù)和吉布斯現(xiàn)象；不能對頻域進行任意切割；硬件實現(xiàn)較復(fù)雜。

發(fā)明內(nèi)容
為克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明提供一種寬帶碼分多址頻分雙工上行接收機的自適應(yīng)陣列天線。該自適應(yīng)陣列天線采用基于小波變換(DWT)的NLMS算法(DWT-NLMS)，該天線提高了收斂性；具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性；硬件實現(xiàn)簡單；具有良好的頻率選擇性，可以對頻域進行任意切割；并且小波變換將數(shù)據(jù)或函數(shù)分割成不同的頻率成分，而后用與各成分尺度相匹配的分辨率來研究該成分，DWT具有一些不為FFT和DCT所有的獨特優(yōu)點；避免了對連續(xù)數(shù)據(jù)塊進行傅立葉變換時產(chǎn)生的不連續(xù)和吉布斯現(xiàn)象。
本發(fā)明為寬帶碼分多址頻分雙工上行接收機的自適應(yīng)陣列天線，包括多個天線元的陣列天線，用于輸出接收到的中頻信號，并將該信號送入專用物理數(shù)據(jù)信道和專用物理控制信道；自適應(yīng)處理器，對所述專用物理控制信道的信號進行自適應(yīng)處理，得到權(quán)向量，然后將該權(quán)向量分別送入所述專用物理數(shù)據(jù)信道和專用物理控制信道；專用物理數(shù)據(jù)信道和專用物理控制信道將該信道中的信號與所述權(quán)向量相乘；信號檢測器，對處理后的控制信道的信號進行檢測，獲得信道參數(shù)；乘法器，將所述信道參數(shù)和處理后的數(shù)據(jù)信道的信號相乘并輸出；其中，所述自適應(yīng)處理器采用的算法為基于小波變換的NLMS算法。
所述基于小波變換的NLMS算法步驟為對所述陣列天線接收到的信號向量進行小波變換；對變換后的向量進行功率均一化；對功率均一化后的向量進行LMS迭代。
所述陣列天線為N元均勻直線陣，在n時刻，接收信號表示為向量x(n)＝[x0(n)，x1(n)，...xN-1(n)]T；采用所述基于小波變換的NLMS算法步驟為采用小波變換將所述陣列天線接收到的信號向量x(n)變換u(n)，其中u(n)＝Twx(n)，表示為向量u(n)＝[u0(n)，u1(n)，...uN-1(n)]T；對變換后的向量進行功率均一化，然后，對功率均一化后的向量u(n)進行LMS迭代，步驟為
y(n)＝wH(n)u(n)ε(n)＝d(n)-y(n)wi(n+1)=wi(n)+μui(n)E[ui2(n)]ϵ*(n),i=0,1,...N-1]]>其中Tw為N階小波轉(zhuǎn)換矩陣；w為權(quán)值向量，wH為權(quán)值向量w的埃米特轉(zhuǎn)置向量；y(n)為自適應(yīng)處理器的輸出；d(n)為期望響應(yīng)，由訓(xùn)練序列或反饋判決得到；ε(n)是期望響應(yīng)d(n)和y(n)之差。
進行小波變換時，采用的小波函數(shù)為二進制小波函數(shù)。
所述小波函數(shù)采用Daubechies小波基。
采用基于小波變換NLMS算法的自適應(yīng)天線的有益效果在于提高了收斂性；具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性；硬件實現(xiàn)簡單；具有良好的頻率選擇性，可以對頻域進行任意切割；并且小波變換將數(shù)據(jù)或函數(shù)分割成不同的頻率成分，而后用與各成分尺度相匹配的分辨率來研究該成分，DWT具有一些不為FFT和DCT所有的獨特優(yōu)點；避免了對連續(xù)數(shù)據(jù)塊進行傅立葉變換時產(chǎn)生的不連續(xù)和吉布斯現(xiàn)象。


圖1是N陣元均勻線陣信號到達方向示意圖；圖2是傳統(tǒng)NLMS算法的自適應(yīng)天線陣結(jié)構(gòu)圖；圖3是基于小波變換NLMS算法流程圖；圖4是基于小波變換NLMS算法的自適應(yīng)天線陣結(jié)構(gòu)圖；圖5是1，4，8-元天線陣的BER曲線；圖6是采用傳統(tǒng)的NLMS算法4-元天線陣的收斂曲線；圖7是采用傳統(tǒng)的NLMS算法8-元天線陣的收斂曲線；圖8是采用DWT-NLMS算法4-元天線陣的收斂曲線；圖9是采用DWT-NLMS算法8-元天線陣的收斂曲線。
具體實施例方式
所述陣列天線為N元均勻直線陣，在n時刻，接收信號表示為向量x(n)＝[x0(n)，x1(n)，...xN-1(n)]T，輸出信號S1、S2分別到專用物理數(shù)據(jù)信道和專用物理控制信道；自適應(yīng)處理器采用的自適應(yīng)算法為基于小波變換的NLMS算法，對所述控制信道的信號S2進行自適應(yīng)處理，得到權(quán)向量S4，然后將該權(quán)向量S4分別送入所述數(shù)據(jù)信道和控制信道；并且所述數(shù)據(jù)信道和控制信道中的信號S1、S2與該權(quán)向量相乘；信號檢測器，對處理后的控制信道的信號S6進行檢測，獲得信道參數(shù)S7；乘法器，將所述信道參數(shù)S7和處理后的數(shù)據(jù)信道的信號S5相乘并輸出該信號S8，用于誤碼率的測量。
實施例1本實施例中的陣列天線為4元均勻直線陣，DOA為0°；其它的參數(shù)為用戶為1個；多徑數(shù)為1；信道為加性高斯白噪聲信道；擴頻因子為64；編解碼為卷積碼/Viterbi解碼；不使用功率控制；自適應(yīng)處理器對信號進行自適應(yīng)處理時，采用基于小波變換的NLMS算法。
在n時刻，接收信號表示為向量x(n)＝[x0(n)，x1(n)，...，x3(n)]T；小波函數(shù)可以為二進制的小波函數(shù)，本實施例中采用的小波函數(shù)為DB12(Daubechies)小波基，那么這樣小波轉(zhuǎn)換矩陣為4階矩陣。
采用所述基于小波變換的NLMS算法，步驟為采用小波變換將所述陣列天線接收到的信號向量x(n)變換u(n)。利用Tw將輸入向量x(n)變換成u(n)＝Twx(n)，u(n)＝[u0(n)，u1(n)，...，u3(n)]T；對功率均一化后的向量u(n)進行LMS迭代，步驟為y(n)＝wH(n)u(n)ε(n)＝d(n)-y(n)wi(n+1)=wi(n)+μui(n)E[ui2(n)]ϵ*(n),i=0,1,...N-1]]>
其中Tw為4階正交轉(zhuǎn)換矩陣；w為權(quán)值向量，wH為權(quán)值向量w的埃米特轉(zhuǎn)置向量；y(n)自適應(yīng)處理器的輸出；d(n)為期望響應(yīng)，由訓(xùn)練序列或反饋判決得到；ε(n)是期望響應(yīng)d(n)和y(n)之差。
如圖7所示，采用基于小波變換的NLMS(DWT-NLMS)算法獲得的4元天線陣收斂曲線，經(jīng)過4幀后，誤碼率收斂至1E-3，而采用NLMS算法時，要經(jīng)過10幀才能收斂至1E-3。
實施例2本實施例中的陣列天線為8元均勻直線陣，DOA為0°；其它的參數(shù)為用戶為1個；多徑數(shù)為1；信道為加性高斯白噪聲信道；擴頻因子為64；編解碼為卷積碼/Viterbi解碼；不使用功率控制；自適應(yīng)處理器對信號進行自適應(yīng)處理時，采用基于小波變換的NLMS算法。
在n時刻，接收信號表示為向量x(n)＝[x0(n)，x1(n)，...，x7(n)]T；小波函數(shù)可以為二進制的小波函數(shù)，本實施例中采用的小波函數(shù)為DB12(Daubechies)小波基，這樣小波轉(zhuǎn)換矩陣為8階矩陣，且Tw為0.353550.49785-0.401630.0526930.353550.1923-0.29781-0.460860.353550.317870.297810.38513-0.35355-0.46108-0.401630.195020.35355-0.0526930.401630.497850.353550.460860.297810.19230.35355-0.38513-0.297810.31787-0.353550.195020.40163-0.461080.35355-0.49785-0.40163-0.0526930.35355-0.1923-0.297810.460860.35355-0.317870.29781-0.38513-0.353550.46108-0.40163-0.195020.353550.0526930.40163-0.497850.35355-0.460860.29781-0.19230.353550.38513-0.29781-0.31787-0.353550.195020.401630.46108]]>采用所述基于小波變換的NLMS算法，步驟為采用小波變換將所述陣列天線接收到的信號向量x(n)變換u(n)。利用Tw將輸入向量x(n)變換成u(n)＝Twx(n)，u(n)＝[u0(n)，u1(n)，...，u7(n)]T；對功率均一化后的向量u(n)進行NLMS迭代，步驟為y(n)＝wH(n)u(n)ε(n)＝d(n)-y(n)wi(n+1)=wi(n)+μui(n)E[ui2(n)]ϵ*(n),i=0,1,...N-1]]>其中Tw為8階正交轉(zhuǎn)換矩陣；w為權(quán)值向量，wH為權(quán)值向量w的埃米特轉(zhuǎn)置向量；y(n)自適應(yīng)處理器的輸出；d(n)為期望響應(yīng)，由訓(xùn)練序列或反饋判決得到；ε(n)是期望響應(yīng)d(n)和y(n)之差。
如圖8所示，采用基于小波變換的LMS(DWT-NLMS)算法獲得的8元天線陣收斂曲線，經(jīng)過8幀后，誤碼率收斂至1E-3；而采用NLMS算法時，經(jīng)過12幀后，也不能收斂，要經(jīng)過上百幀才能收斂至1E-3，如圖5所示。
因此，本發(fā)明的基于小波變換的NLMS算法顯示了收斂速度快和良好的數(shù)值穩(wěn)定性。
上述實施例僅用于說明本發(fā)明，而非用于限定本發(fā)明。
權(quán)利要求
1.寬帶碼分多址頻分雙工上行接收機的自適應(yīng)陣列天線，其特征在于，包括多個天線元的陣列天線，用于輸出接收到的中頻信號，并將該信號送入專用物理數(shù)據(jù)信道和專用物理控制信道；自適應(yīng)處理器，對所述專用物理控制信道的信號進行自適應(yīng)處理，得到權(quán)向量，然后將該權(quán)向量分別送入所述專用物理數(shù)據(jù)信道和專用物理控制信道；專用物理數(shù)據(jù)信道和專用物理控制信道將該信道中的信號與所述權(quán)向量相乘；信號檢測器，對來自于控制信道的信號進行檢測，獲得信道參數(shù)；乘法器，將所述信道參數(shù)和來自于所述數(shù)據(jù)信道的信號相乘并輸出；其中，所述自適應(yīng)處理器對信號進行自適應(yīng)處理時采用的算法為基于小波變換的NLMS算法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)陣列天線，其特征在于，所述基于小波變換的NLMS算法步驟為對所述陣列天線接收到的信號向量進行小波變換；對變換后的向量進行功率均一化；對功率均一化后的向量進行LMS迭代。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的自適應(yīng)陣列天線，其特征在于，所述陣列天線為N元均勻直線陣，在n時刻，接收信號表示為向量x(n)＝[x0(n)，x1(n)，...xN-1(n)]T；采用所述基于小波變換的NLMS算法步驟為采用小波變換將所述陣列天線接收到的信號向量x(n)變換u(n)，其中u(n)＝Twx(n)，表示為向量u(n)＝[u0(n)，u1(n)，...uN-1(n)]T；對變換后的向量進行功率均一化；然后，對功率均一化后的向量u(n)進行LMS迭代，步驟為y(n)＝wH(n)u(n)ε(n)＝d(n)-y(n)wi(n+1)=wi(n)+μui(n)E[ui2(n)]ϵ*(n),i=0,1,...N-1]]>其中Tw為N階小波轉(zhuǎn)換矩陣；w為權(quán)值向量，wH為權(quán)值向量w的埃米特轉(zhuǎn)置向量；y(n)自適應(yīng)處理器的輸出；d(n)為期望響應(yīng)，由訓(xùn)練序列或反饋判決得到；ε(n)是期望響應(yīng)d(n)和y(n)之差。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2或3所述的自適應(yīng)陣列天線，其特征在于，進行小波變換時，采用的小波函數(shù)為二進制小波函數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的自適應(yīng)陣列天線，其特征在于，所述小波函數(shù)采用Daubechies小波基。
全文摘要
本發(fā)明提供寬帶碼分多址頻分雙工上行接收機的自適應(yīng)陣列天線，其中自適應(yīng)處理器中采用的自適應(yīng)算法為基于小波變換的NLMS算法。該算法對陣列天線接收到的信號向量進行小波變換；然后再進行對變換后的向量進行LMS迭代。采用了該算法使自適應(yīng)陣列天線提高了收斂性；具有良好的數(shù)值穩(wěn)定性；硬件實現(xiàn)簡單；具有良好的頻率選擇性，可以對頻域進行任意切割；并且小波變換將數(shù)據(jù)或函數(shù)分割成不同的頻率成分，而后用與各成分尺度相匹配的分辨率來研究該成分，避免了對連續(xù)數(shù)據(jù)塊進行傅立葉變換時產(chǎn)生的不連續(xù)和吉不斯現(xiàn)象。
文檔編號H04J13/00GK1805319SQ20051000036
公開日2006年7月19日 申請日期2005年1月10日 優(yōu)先權(quán)日2005年1月10日
發(fā)明者馮升波 申請人:樂金電子(中國)研究開發(fā)中心有限公司