移动通信中的智能天线技术

文章编号：1009－6868(2001)03－0010－06 文献标识码：A 中图分类号：TN929 .5

　　1 概述

　　智能天线又称为自适应天线阵列，兴起于20世纪60年代。智能天线技术的核心是阵列信号处 理，早期应用集中于雷达和声纳检测领域，70年代后期被引入军事通信，而应用于民用蜂窝 通信则是近10年的事情。一般而言，智能天线是专指用于移动通信中的自适应天线阵列。

　　在移动通信中引入智能天线技术的目的是为了充分利用空域资源，提高系统的性能和容 量。移动通信中信道传输条件较恶劣，信号在到达接收端前会经历衰减、衰落和时延扩展， 另外还有来自其他用户的干扰，它们是限制系统通信质量和容量的重要因素。为了对抗这些 影响，在第2代系统中广泛采用了诸如调制、信道编码、均衡(TDMA系统)、RAKE接收(CDMA系 统)等时频域信号处理技术，以及分集天线、扇形天线等简单空间处理技术，在发挥各自功 效的同时，它们有共同的不足，即无法对空域资源进行有效利用。理论研究和实测结果均表 明，有用信号、其延时样本和干扰信号往往具有不同的DOA(波达角)和空间信号结构，利用 这一空域信息可以使我们获得附加的信号处理自由度，从而能更有效地对抗衰落和抑制干扰 。为了满足人们不断增长的对移动通信质量和容量的要求，越来越多的研究者和工程技术人 员将目光投向智能天线技术。

　　在移动通信中引入智能天线技术后，可以起到空域滤波作用：在用户信号方向形成高的 接收增益，而在干扰方向形成“零陷”或较低的接收增益，提高信号噪声干扰比，进而提高 系统性能和容量。

　　 2 智能天线技术中的基本概念

　　(1)智能天线系统的结构

　　如图1所示，智能天线系统由3部分组成：实现信号空间过采样的天线阵；对各阵元输出 进行加权合并的波束成型网络；更新合并权值的控制部分。

图1 典型的智能天线系统示意图

　　在移动通信应用中为方便分析、旁瓣控制和DOA估计，天线阵多采用均匀线阵或均匀圆阵。

　　图2为均匀直线阵的示意图。

图2 直线阵示意图

　　当满足天线传输窄带条件(信号带宽小于信号在天线阵中传输时间的倒数)、且阵列采用 特性相同的全向阵元时，对同一入射信号，各阵元的输出响应间将只有相位差异而没有幅度 差异，这一差异可以用阵列响应矢量充分描述，阵响应矢量的一般形式为：

　　其中(x1,y1)为第l个阵元的坐标，为入射信号方向与x轴的夹角。

　　早期的加权合并网络在射频端用模拟方法实现，使用的是可调衰减器和移相器，现在则多用数字方法在基带或中频上实现。天线阵列各阵元的信号通过加权，可以调整天线的接收方向图，起到空域滤波的作用。

　　控制部分(即算法部分)是智能天线的核心，其功能是依据信号环境、按某种准则和算法 选择或计算权值。

　　在这3部分中，控制部分是智能天线技术的核心。从70年代将智能天线应用于军用通信 到现在，经过20多年的不断发展，已提出了大量的智能天线结构和算法，它们大致可分为两 类：波束切换智能天线和全自适应智能天线。

　　(2)波束切换智能天线

　　在波束切换天线中，天线的工作模式(方向图)是有限的，只能在预先设计好的几种窄波 束中选择，随着用户在小区中的移动，基站选择不同的相应波束，使接受信号最强。波束切 换智能天线利用多个并行波束覆盖整个用户区，每个波束的指向是固定的，波束宽度也随阵 元数目的确定而确定。因为用户信号并不一定在固定波束的中心处，当用户位于波束边缘， 干扰信号位于波束中央时，接收效果最差，所以多波束天线不能实现信号最佳接收，一般只 用作接收天线。但是与自适应阵天线相比，多波束天线具有结构简单、无需判定用户信号到 达方向的优点。对波束切换天线，寻找性能优异的预波束成型方法最为重要。

　　(3)全自适应智能天线

　　全自适应天线是智能天线技术的研究重点和未来的发展方向。全自适应就是指天线阵列 接收到的信号，经过自适应算法的处理，能够按照某一确定的准则调整天线阵列的权值，从 而在期望的信号方向形成高的接收/发射增益，在干扰信号方向形成“零陷”或低的发射增益，并且随着用户的移动和信道的变化，能够自动调整天线阵列的权值，使高增益波束始终 对准期望信号。

　　全自适应智能天线的核心在于自适应算法的研究，目前提出的自适应算法种类繁多，在 后面将会详细介绍。

　　3 引入智能天线的益处

　(1)链路性能的改善

　　智能天线通过空域处理或空时域联合处理，可提高信干噪比(SINR)、减少时延扩展和减 轻衰落，进而提高链路性能。链路性能的提高同时也意味着移动台可以以较低功率工作，从 而延长手机电池的通话时间和待机时间，并减轻电磁辐射对人体的危害。

　　(2)系统性能的提高

　　链路性能的改善必然带来系统性能的提高，这主要表现在：扩大系统覆盖区域，并解决 盲点覆盖问题，在网络建设的初期，用较少的基站即可实现较大区域的覆盖；链路性能的提 高使得运营商可以更轻松地提供各种新业务，如对误码率有较高要求的数据业务和无线Inte rnet业务；增加系统容量，对同信道干扰的有效抑制使得TDMA系统可采用更紧凑的频率复用 模式，并有可能实现SDMA，对多址干扰的有效滤除使得CDMA系统在相同处理增益下可同时容 纳更多的激活用户。多入多出系统的容量计算研究也表明，多天线收发系统的容量远超过单 天线系统，当发天线数目一定时，系统容量最多随收天线数目成对数变化；当收天线数目等 于或多于发天线数目时，系统容量至少随发天线数目线性增加。

　　(3)系统控制的简化

　　智能天线提供的分集增益可以减轻信号衰落，空间滤波特性可以减少多址干扰，二者使 得对功控精度的要求大大降低。智能天线的定位能力可以帮助网络规划、优化和维护人员方 便地定位无线故障点或区域，缩短解决问题的时间和流程。智能天线所提供的移动台位置信 息和移动方向信息，可用于预测切换需求和方向，使切换也变为智能。

　　(4)定位功能

　　美国联邦通信委员会规定到2001年所有的在美网络运营商必须提供紧急呼叫业务，及俗 称的911/999呼叫，并要求在67％的网络覆盖区内定位精度达到125m。利用智能天线所特有 的DOA估计能力，结合场强、延时信息等可使移动台定位精度大大提高，达到并超过前述要 求。在此基础上系统可提供很多基于位置信息的新业务，如本地无线Internet信息发布、汽 车调度和导航功能、位置敏感计费等，运营商还可据此定位用户的欺诈行为，维护自身利润 。

　　4 智能天线的结构与算法

　　智能天线中的算法是智能天线技术研究的核心内容，智能天线的实质是空域滤波器，而 滤波器的功能是依靠自适应算法来完成的。在这一部分中，按照智能天线实现方式的不同， 分别介绍波束切换智能天线的算法和全自适应智能天线的算法。
　　
　　4.1 波束切换智能天线及其设计方法

　　在波束切换天线中，天线的工作模式(方向图)是有限的，只能在预先设计好的几种窄波 束中选择，显然这些窄波束的特性将极大影响甚至决定系统的最终性能，换言之对波束切换 天线，寻找性能优异的预波束成型方法尤为重要。

　　(1)Butler矩阵法

　　Butler矩阵法是指用Butler矩阵的各列作为权矢量，该法最多可产生与阵元数相同的窄波束，这些窄波束满足正交性，它已被广泛应用于雷达、声纳和智能天线的预处理中，也常 被切换天线用来产生预波束。

　　(2)单用户角度匹配法

　　当系统内无干扰用户，仅有白噪声时，自适应天线确定的最优权为：W=a(0) (2)
　　其中a为阵响应矢量，0为目标用户的波达方向。此即为第2种波束成型方法的基础。

　　(3)多用户角度匹配法

　　可以证明，当各用户的波达方向服从独立同分布时，随着系统内用户数目的增加，自适 应天线按MMSE准则确定的最优权(Wiener解)收敛于w=N－1MAI a(0)。

　　以平均输出信干比增益为指标比较上述3种波束成型方法后可知：当干扰用户数很少时 ，单用户角度匹配法有最好性能；干扰用户数目较多时，多用户角度匹配法性能更好。

　　波束切换天线根据各波束对目标用户的输出信号强度或质量选择工作波束，选择或切换 的速度与周期决定了天线系统对用户移动性或环境变化的跟踪能力，相对于运算复杂的自适 应天线，跟踪速度一般不成问题。

　　与全自适应天线相比，波束切换天线对环境的快速变化、信道衰落的鲁棒性更强。波束 切换天线由于只能在波束空间实现对实际信号传播环境的有限匹配，故无法有效对抗时延扩 展和滤除干扰，也无法充分利用角度分集，在非相干干扰源数目较少或时延、角度扩展较明 显的应用环境中，与全自适应天线相比会有明显的性能损失。一种解决办法是在波束切换天 线后再使用时域处理，如在CDMA中对波束输出使用多用户检测，以进一步滤除该波束内的干 扰，其运算量相对于全自适应空时多用户检测不大，易于工程实现，且性能很好。
　　
　　4.2 全自适应智能天线中的自适应算法

　　全自适应智能天线是智能天线技术的发展方向，也是研究的重点和难点。目前所提出的 各类自适应算法很多，分类的方法也各有不同：按照是否需要进行DOA估计，可以将算法分 成两类；按照是否需要利用系统的导频信息可以将算法分成3类：盲算法(无需导频符号，只要按照一定准则，保证代价函数取得极小值)、半盲算法(在初始化权向量时利用导频符号，然后用自适应算法跟踪用户和信道变化，在必要时可用导频符号防止算法发散)、非盲算法(利用系统的导频符号来计算和更新权向量)。

　　本文按是否需进行DOA估计对一些经典算法进行介绍。

　　4.2.1基于DOA估计的算法

　　(1)常规方法
　　最早提出的算法只进行主瓣控制，即仅保证对目标用户有最大增益，其合并权值为：w=a0 (3)
　　a0为目标用户对应的阵响应矢量。在无干扰、仅有空间白高斯噪声时，该权值才是最优的。

　　(2)干扰零陷法
　　当系统能同时估计目标用户和各干扰用户的阵响应矢量时，更优的波束成型方法应对目 标用户进行放大和对干扰用户进行抑制，即合并权值应尽可能满足：wHa0=1且wHai=0,i=1,…k.(4)
　　其中ai为干扰用户i对应的阵响应矢量，上式可用矩阵表达为wHA=eT1。其中
A=[a0,a1,…,ak]、e1=[1,0…,0]T。

　　(3)最小方差无畸变响应(MVDR)法
　　1967年Capon提出基于目标用户来向约束的MVDR法，即在满足wHa0=1的条件下求W使WHRNW最小。MVDR同时实现了对噪声和干扰的优化滤除，其目标是使输出信干噪比最大。
　　显然，DOA估计是实现上述算法的基础，其估计精度将直接影响波束成型算法的性能。 对DOA估计算法的研究一直是阵列天线研究的一个方向，特别是在其早期发展阶段和声纳、 雷达、军事应用领域，目前已提出诸如空间谱估计方法、线形预测法、最大熵法、最大似然 法和各种基于子空间的算法等[2]。目前普遍使用的是两种更适合通信应用且性能较好的方 法：MUSIC和ESPRIT算法，详细内容可以在很多现代信号处理的文献中找到。
　　各种DOA估计方法普遍存在如下缺点：需要知道较准确的阵响应矢量，而它依赖于阵列 拓扑、阵元位置(对ESPRIT算法则主要是子阵间的相对位移)和入射信号频率，与各阵元相连 的前级处理设备的非线形和非对称性也会对它产生影响，所以为了保证最终估计精度，常需 周期性地进行阵校正；有分辨率限制，入射的信号源数目不能很多；很多算法对分辨相干入 射源无效或效率不高。而在移动通信中常需面对较多的干扰信号、相干或不相干的多径信号 ，故基于DOA估计的波束成型算法不适宜于阵列规模较小、干扰较严重的应用环境，但对FDD 的下行应用依然有吸引力。

　　4.2.2不需要DOA估计的自适应算法[2,3]

　　目前已经提出的不需要DOA估计的算法有很多种，下面按照是否需要利用导频信息和是否进行时空域联合处理分别介绍。

　　(1)基于导频符号的单空域处理

　　算法

　　单空域处理是相对空时域联合处理而言的，此时天线阵仅根据当前输入计算对应输出， 其处理可用一个空域FIR滤波器建模。借助导频信道上发送的已知符号或时分复用在业务信 道上的导频序列，进行算法处理时要么先确定信道响应再按一定准则(比如迫零准则)确定各 加权值，要么直接计算或逐渐调整权值，以使智能天线输出与已知输入最大相关，常用的是 最小均方误差MMSE，即代价函数为：
J(w)=E[|wHx(t)－d(t)|2] (5)

　　其中d(t)为参考信号。

　　上式对w求偏导并令结果为零，可得到著名的Wiener解：w=R-1p (6)

　　其中R=E[x(t)xH(t)]，p=E[x(t)d*(t)]。工程应用中集平均统计量R和p难以获得，实现时可用它们的时间平均值进行近似(接收信号需满足广义平稳和各态遍历特性)，这就是直 接矩阵求逆(DMI)法。

　　在基于导频符号的单空域处理算法中，最陡梯度下降算法是一类很重要的算法，其代价 函数与式(5)相同。

　　权值则用下式进行迭代运算：

　　上式中u为步长，当它满足0<u<2/λmax时能保证结果收敛于Wiener解， λmax为矩阵R 的最大特征值。因λmax≤∑λ=tr(R) ，故工程实现时可根据2/tr(R)确定u的最大取值范围 。
　　在最陡梯度下降算法中具有代表性的有：最小均方(LMS)算法、归一化LMS算法、约束LM S算法、最小二乘(LS)算法。

　　(2)单空域处理盲算法

　　盲算法一般利用调制信号本身固有的、与具体承载的信息比特无关的一些特征，如恒模 、子空间、有限符号集和高阶统计量等。与非盲算法相比，它无需发送已知符号，故可节省 系统频谱资源。其缺点是一般收敛速度较慢，且存在相位模糊问题。恒模类算法利用移动通 信的信号具有恒包络特性，来获取输出信号的最佳效果，子空间方法则是利用过采样信号的 循环平稳特性，子空间方法可以对信道进行盲辨识和盲解卷。

　　(3)空时联合处理[3]

　　为了更有效地对抗时延扩展、进行多径合并和滤除干扰，有必要进行空时联合处理。空 时联合处理常用的优化准则有最大似然(ML)和最小均方误差(MMSE)。ML虽然能用Viterbi算 法有效实现，在理论上讲也是最优的，但其复杂度随信道记忆长度呈指数增长，当考虑多用 户ML时，则是随所有用户信道记忆长度之和呈指数增长，故只有理论指导意义，工程实现时 基本不考虑。
　　研究表明ML检测能更有效地对抗符号间串扰(ISI)，而MMSE在对抗同信道干扰(CCI)上效 果更好，为此有人提出一种将二者结合的混合检测结构：先用MMSE空时滤波器减小CCI，再 用ML序列检测器消除ISI，仿真结果表明其性能优于单空时ML和单空时MMSE。

　　(4)CDMA中的智能天线处理算法

　　对CDMA系统，一种智能天线处理结构是先匹配滤波，再空域加权合并，即先时域解扩再 空域滤波，此时每一个天线阵元上都有一个匹配滤波器，波束成型对匹配滤波器输出进行， 可用前面介绍的各种算法进行相应处理。利用CDMA特点的智能天线算法包括最大输出功率法 、主元法、解扩重扩判决指导法、空时处理等。
　　可应用于CDMA系统的一种空时处理结构是2D－RAKE，其实现有多种方式：矢量扩展的RA KE接收机，它先进行空域滤波，再用RAKE接收机进行时域合并，空域滤波权为该径信号对应 的空间指向矢量；MMSE波束成型＋RAKE，它也先用智能天线进行空域滤波，提取各延时径， 再用RAKE合并，不同之处在于空域滤波的权值用MMSE类算法计算，例如前面介绍的几种。匹 配滤波＋普通空时均衡(符号级)和空时均衡(切普级)＋解扩是另两种空时处理结构。
　　空时多用户检测具有更好的性能，它也是当前学术界研究的重点，一些研究成果包括： 空时均衡(切普级)＋解扩＋解相关盲接收结构；CMOE(约束最小输出能量)多用户检测＋RAKE 接收结构；利用子空间进行多用户信道盲估计的接收结构；最优空时多用户检测器，以及基 于并行干扰消除的次最优实现；综合利用扩频码和噪声子空间的盲多用户接收机。由于它们 使用不同的信号模型，且算法复杂，这里不作具体介绍。

　　4.3 智能天线下行技术

　　体积、电池容量、价格等方面的限制使得智能天线在移动台难以实现，所以这里只讨论 在基站处实现的下行发智能天线。智能天线下行发技术相对较困难，这是因为在设计发波束 时很难准确获知下行信道的特征信息，而理想的天线工作模式应与信道相匹配。为此一种方 法是像IS－95上行功控一样，做成闭环测试结构，但它有以下缺点：浪费宝贵的系统资源、 附加时延、受上行信道干扰等。还有一种方法是利用上行信道信息来估计下行信道，对于TD D双工方式，当上、下行时间间隔小于信道的相干时间时，可以认为上、下行信道满足互易 性，相应地上行接收权可直接用于下行发；对于FDD，上、下行频率间隔使得两个信道经历 的衰落是不相干的，我们无法直接使用上行接收权或测量到的上行信道响应，但由信号的传 播特性知上、下行信道一般有相同的波达角/波离角和时延，从而当信道矩阵H的行数大于列 数时(阵元数大于信道记忆的符号数)，上、下行信道响应矩阵有相同的列子空间，充分利用 这一特性可提高下行处理的效率。

　　5 智能天线技术的发展状况

　　以下简单介绍有关欧洲RACE、ACTS和IST研究计划中的智能天线专题的一些情况及进展 ，有助于对智能天线的研究和应用现状的了解。[5]

• RACE TSUNAMI项目
  　　欧洲先进通信研究计划——RACE于1994年1月到1995年12月期间设立TSUNAMI项目。该项 目通过计算机仿真、多阵元传输测试和现场实验来验证智能天线对扩大覆盖和减少时延扩展 的作用，并检验SFIR和SDMA等概念的可行性。
  　　RACE TSUNAMI项目完成了一个收/发智能天线试验床，其主要特点是：采用半波长间距 的8阵元均匀线阵；用TI的C40DSP在基带实现波束成型；波束成型基于DOA估计，其中DOA估 计用带空间Kalman滤波的MUSIC算法实现。项目验证了智能天线对减少时延扩展和衰落的作 用，在基于欧洲无绳系统DECT空中接口的现场实验中，装配有智能天线的基站对工作于同一 时隙的且有一定角度间隔的两个移动用户进行了成功跟踪和解调。
  
  
• ACTS TSUNAMI Ⅱ
  　　作为RACE中TSUNAMI项目的延续，欧洲先进通信技术社会(ACTS)计划在1995年9月至1998 年6月间设立了TSUNAMI Ⅱ项目，以显示在第3代系统如UMTS中使用智能天线的灵活性和经济 性。该项目研究了诸如环境因素对天线性能的影响、阵列校正问题、几种波束成型方案在DC S1800中的性能、移动跟踪能力等问题，与UMTS直接相关的问题(如宽带空时阵列信号处理方 案等)在该项目及ACTS的一个后续项目SUNBEAM中也有研究。
  　　该项目共研究了如下几种波束成型方法：采用最大比合并的多元分集合并方案，基于MU SIC算法DOA估计的波束成型方法，波束栅格选择法(在±60°的有效区域内共形成13个波束 ，相当于波束切换天线)，最优合并法等。现场测试结果表明各方案的干扰抑制能力依赖于 干扰信号特性，但在大多数情况下，只要干扰信号和有用信号的到达方向有以上差异就可获 得较明显的信干比增益；基于DOA估计的波束成型方法需进行阵列校正，但阵列校正只可能 周期性进行，不可能完全理想，因此会带来至少1dB左右的性能损失；在多数实验中最优合 并法的性能最好，但当输入信噪比较低时增益很小，不如MUSIC或波束栅格法稳定。
  
  
• ACTS AWACS
  　　在ACTS计划中设立了ATM无线接入通信系统项目(AWACS)，时间为1996年9月到1998年6月 ，其目的是支持和影响正在进行的无线ATM标准，特别是HIPERLAN4和HIPERLINK规范。该项 目对媒体接入控制协议、无线ATM的移动管理、40GHz载频的特性、新的调制和编码技术，以 及窄波束天线替代多载波和均衡技术的可行性等进行了研究。有关天线部分的研究结果表明 ，窄波束天线的运用可大大减少均方根时延扩展和获得较大的莱斯因子(意味着减轻衰落)， 并使有效链路距离大大增加，当收发端均采用15°波宽天线时，在所试验的室内环境中均方 根时延扩展以接近100％的概率小于20ns，对于34Mbit/s的QPSK调制，可只采用普通前向纠 错码，而无须使用多载波＋均衡技术。
  
  
• IST 计划
  　　欧委会在2000年1月启动的信息社会技术(IST)计划中支持两个新的研究项目：通用宽带 网中的智能天线技术(SATURN)和多元发送接收阵列(METRA)，前者主要研究多入多出阵列信 号处理在无线局域网中的应用，后者则侧重研究面向WCDMA的天线发分集技术。
  

　　6 总结

　　目前，智能天线技术是移动通信领域中研究的热点问题之一，智能天线技术本身也在发 展进步，并不断地和其他信号与信息处理技术互相联合，其包含的内容是十分广泛的。

　　参考文献

1 L C Godard.Application of antennas array to mobile communications, Part Ⅰ: pe rformance improvement, feasibility and system considerations. Proceeding of IEEE , July 1997,85(7): 1031－1059
2 L C Godard.Application of antennas array to mobile communications, Part Ⅱ: be am－forming and direction－of－arrival considerations. Proceeding of IEEE, Aug 1 997,85(8):1195－1247
3 A J Paularj,C B Papadias.Space－time processing for wireless communications. IEEE Signal Processing Magazine, Nov 1997: 49－83
4 J C Liberti,T S Rapport.Smart antenna for wireless communication. IS－95 and third generation CDMA application, Prentice Hall PTR, 1999
5 G Tsoulos, M Beach and J McGeehan.Wireless personal communications for the 21 st century: European technological advances in adaptive antennas. IEEE Communica tions Magazine, Sept 1997,35(9): 102 －109
6 J H Winters.Smart antenna for wireless systems. IEEE Personal Communication, Feb 1998 :23－27
7 M Chryssomallis.Smart antennas.IEEE Antennas and Propagation Magazine,June 200 0,42:129－136

[摘要] 文章首先介绍了智能天线技术中的基本概念及其在移动通信系统中的发展和应用，然后 说明了在移动通信系统中，应用智能天线技术可以提高系统的性能和容量，并可以简化系统控 制。在此基础上，文章分别介绍了切换智能天线中预置波束的设计方法和自适应天线阵列中的 经典自适应算法，并简介了目前智能天线技术的发展现状。

[关键词] 智能天线 自适应天线阵列 移动通信系统

[Abstract] Basic concepts about the smart antenna technology are presented first, and t hen the development and applications of the technology in mobile communications a re introduced.It is noted that with the smart antenna technology, not only the pe rformance and capacity of a mobile communications system can be greatly optimized , but also the operation and maintenance of the system can be simplified.At last, the design methods of switching－beam array antenna and classical adaptive array algorithms are discussed.

[Keywords] Smart antenna Adaptive antenna array Mobile communications system