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贡献者：不爱吃窝瓜 浏览：4015次 创建时间：2015-04-01
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波束赋形
波束赋形是一种基于天线阵列的信号预处理技术，波束赋形通过调整天线阵列中每个阵元的加权系数产生具有指向性的波束，从而能够获得明显的阵列增益。因此，波束赋形技术在扩大覆盖范围、改善边缘吞吐量以及干扰抑止等方面都有很大的优势。由于波束赋形带来的空间选择性，使得波束赋形与SDMA之间具有紧密的联系。实际系统中应用的波束赋形技术可能具有不同的目标，如侧重链路质量改善（覆盖范围扩展、用户吞吐量提高）或者针对多用户问题（如小区吞吐量与干扰消除/避免）。
中文名波束赋形
应用学科通信
目录
1技术背景
2波束赋形原理
3波束赋形算法的性能
4波束赋形技术的现状及发展方向
5相关技术
1技术背景
波束赋形的目标是根据系统性能指标，形成对基带（中频）信号的最佳组合或者分配。具体地说，其主要任务是补偿无线传播过程中由空间损耗、多径效应等因素引入的信号衰落与失真，同时降低同信道用户间的干扰。因此，首先需要建立系统模型，描述系统中各处的信号，而后才可能根据系统性能要求，将信号的组合或分配表述为一个数学问题，寻求其最优解。
关于波束赋形的基本原理，可以首先考虑自由空间中电磁波的远场辐射情况。
（1）当只存在单个天线振子时，以同极化方向从各个角度对电场振幅进行观测时，信号是各向同性衰减的，即不存在方向选择性。
（2）如果增加一个同极化方向的振子，且两个振子处于同一位置时，即使两个天线发射信号可能存在一定的相差，但从任何角度观测，两列波的相差并不随观测角度的变化而发生变化，因此信号仍然不存在方向选择性。
（3）如果增加一个同极化方向的振子，且两个振子保持一定间隔，则两列波之间会发生干涉现象，即某些方向振幅增强，某些方向振幅减弱（振幅增强部分的能量来自于振幅减弱部分）。出现上述现象的原因可由图3-23解释，假设观测点距离天线振子很远，可以认为两列波到达观测点的角度是相同的。此时两列波的相位差将随观测角度的变化而变化，在某些角度两列波同相叠加导致振幅增强，而在某些方向反相叠加导致振幅减小。
因此，如果能够根据信道条件，适当地控制每个阵元的加权系数，就有可能在增强期望方向信号强度的同时，尽可能降低对非期望方向的干扰。
对于TDD系统，可以方便地利用信道的互易性，通过上行信号估计信道传播向量或DoA（Direction-of-Arrival）并用其计算波束赋形向量。对于FDD系统，也可以通过上行信号估计DoA等长期统计信息并进行下行赋形。
传统意义上的波束赋形或智能天线特指基于小间距（如阵元间距为波长/2）的单数据流空域预处理过程，而预编码则更多地偏重于基于大间距天线阵的多数据流空间复用预处理过程。实际上，从广义角度考虑，波束赋形和预编码都属于阵列信号的预处理技术，它们所使用的算法可以是完全相同的，而波束赋形技术在无线接入网中也不再仅限于单流传输。在TD-LTE R8和R9中，一般习惯于将基于专用导频进行业务信道解调的传输方式称为波束赋形（如传输模式7和8），而将基于公共导频和下行控制信息中的Precoding Information域进行业务信道解调的传输方式称为预编码。
波束赋形技术已经在TD-SCDMA系统中得到了成功的应用，在TD-LTE R8中也采用了波束赋形技术。在TD-LTE R8的PDSCH传输模式7中定义了基于单端口专用导频的波束赋形传输方案。TD-LTE R9中则将波束赋形技术扩展到了双流传输方案中，通过新定义的传输模式8引入了双流波束赋形技术，并定义了新的双端口专用导频与相应的控制、反馈机制。
2波束赋形原理
在发射端，波束赋形器控制每一个发射装置的相位和信号幅度，从而在发射出的信号波阵中获得需要相长和相消干涉模式。在接收端，不同接收器接收到的信号被以一种恰当的方式组合起来，从而获得期盼中的信号辐射模式。
以水下声纳发射为例，我们希望向远处的船只发送一束集中尖锐的声纳信号。如果声纳发射装置的每个声纳发生器同时向一艘船发声纳信号，由于远方船只的方位角度，有的声纳发射器的信号先到达船只，有的声纳发射器的信号后到达船只，无法做到让所有声纳信号发生器的信号同时到达这条船只。有了波束赋形技术，就可以调整不同声纳发生器的信号发射时间（离船远的先发信号，离船近的后发信号），这样，所有的声纳信号就能同时击中船只，获得一个强大的声纳脉冲信号击中船只的效果。
在被动式声纳系统或者主动式声纳的接收端，波束赋形技术为不同的水下听音器收集到的信号加上不同的时延（离开目标最近的水下听音器加上最长的时延），这样就能同时听到所有水下听音器的声音，就像声音是来自同一个水下听音器，从而获得最佳的效果。
1． 系统模型
根据应用场合的不同，一般可以将波束赋形算法分为上行链路应用以及下行链路应用。无论是哪种情况，总可以用一个时变矢量（MIMO）信道来描述用户端与基站端的信号关系。对于上行链路，多个发射信号实质上是K个用户设备同时发送的信号，基站则使用多个天线单元接收信号，对其进行处理和检测，这时发送端的信号分配仅在各个支路分别进行；对于下行链路，基站仍可能使用多个天线单元向特定用户发射信号，但用户设备使用单天线检测与其有关的信号，这时接收部分降为一维，信号组合也仅对于单路信号进行。
根据系统模型，就可以描述发送端的原始信号与接收端实际接收信号之间的关系，通常根据研究重点的不同，对于原始信号以及实际接收信号的位置会有不同的定义。对于波束赋形技术，一般其研究的范围从发送端扩谱与调制单元的输出端，到接收端解扩与解调单元的输入端，而研究过程中又常将信号分配单元输出端到信号组合单元输入端之间的部分合并，统称为无线移动信道，由于无线移动通信环境的极度复杂，无法得到其输入输出关系的确切描述，一般采用大量测量和理论研究相结合的方法，使用有限的参数描述该信道。采用这种方法后，就可以得到受干扰有噪信号与原始信号的关系，并据此在一定程度上恢复信号。因此，波束赋形的一般过程为：
⑴根据系统性能指标（如误码率、误帧率）的要求确定优化准则（代价函数），一般这是权重矢量与一些参数的函数；
⑵采用一定的方法获得需要的参数；
⑶选用一定的算法求解该优化准则下的最佳解，得到权重矢量的值。
可以发现，由于通信环境复杂，上述过程的每一阶段都可有不同的实现方案，因此产生了大量的波束赋形算法，如何衡量和比较其性能也成为波束赋形技术研究的一个重要方面。
3波束赋形算法的性能
由于波束赋形技术建立在通信环境模型以及系统模型的基础上，因此在考察波束赋形算法的性能时，要考虑到环境因素的影响以及其对于系统的要求，以便于得到更符合实际需要的性能估计。综合各种因素，一般可以从以下几个方面考察波束赋形算法的性能。
⑴算法运算性能：这主要包括算法的收敛速度、复杂程度、精度、稳定性以及对误差的正确判断性等。前四项指标是常见的衡量算法性能的指标，而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。在实际的通信系统中，由于天线规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响，对波达方向的测量估计误差较大，因此对于采用基于波达方向估计的波束赋形算法，能否降低其对误差的敏感度就显得十分重要，尤其是在下行链路中，一旦发生较大的指向偏差，不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号，还可能会带来对其他用户的干扰，从而导致系统性能急剧下降。
⑵算法的测量要求：主要包括算法需要了解的信道特征参量的种类和数量以及是否需要提供参考信号等。信道特征参量的种类可以包括多普勒频移、入射信号的角度分布以及相应的时延分布等；而数量则是指需要了解的信道的数量，如在了解天线与目标用户间信道的同时是否需要了解天线与其他非目标用户（干扰源）之间的信道参量等。通过预定义的参考信号进行信道估计是一种常用的方法，不同的算法对是否需要参考信号以及对参考信号长度等参数会有不同的要求。⑶算法对系统的其他要求：主要包括达到一定性能需要的天线单元数目、是否有对传输协议的额外要求(如是否需要反馈链路)、是否对输入信号有一定的要求(如是否为恒包络的调制信号)等。
4波束赋形技术的现状及发展方向
波束赋形技术发展过程中，出现了大量的具体技术，其命名、分类并不完全统一，加之近年来与其他技术（如联合检测、功率控制等）的结合乃至融合，使得相关的具体技术更显纷繁复杂。通常可以依据的分类有，根据应用场合的不同将波束赋形技术分为上行链路波束赋形和下行链路波束赋形；根据其所使用的信道特征参量的种类，可分为使用信道空域参量的技术和使用信道空时域参量的技术；根据不同的波束赋形技术对于问题采用的描述方法，可分为优化类和自适应滤波器类；根据波束赋形技术计算使用的方法可分为线性算法和非线性算法。
对于上行链路，由于可以获得可靠的信道实时估计，因此可以采用信道的空时域参量进行波束赋形，以提高上行链路性能。针对移动无线通信系统，尤其是CDMA系统的实际情况，上行链路的波束赋形可以结合信号检测，实现多用户的联合检测。但是应用这一方法存在以下两个问题：算法要求测量所有信道的空时域参数，且测量要求高（除了盲检测算法，大部分算法需要使用训练序列，并要求在获得同步以后进行测量）；计算过于复杂难以实现，尤其是针对多用户的方案。实际可采用的方法有：采用性能次优但较为简单的方法；设计便于并行运算的结构，以硬件代价满足运算时间方面的要求；或者结合两种方法。其中，通过有限度降低算法性能提高算法可实现性的具体方法包括：减少计算需要的参量；减少计算的维数（如使用训练序列进行初始化，或者分解全局优化问题变为互不相关的局部优化问题的叠加）；选择计算复杂度较低的计算方法等。在保证性能的前提下进一步降低系统结构的复杂度主要依赖于使用结构较为简单的处理单元，根据传统的均衡和检测领域的研究，非线性的系统结构和算法可以大大降低系统结构的复杂度，目前对判决反馈结构、神经网络技术等在波束赋形领域的应用已有初步研究。
对于下行链路，由于条件限制很难在下行链路实现对于信道的可靠实时估计。对于TDD模式的系统，在上下行信道间隔时隙很小的条件下，可以近似认为信道未发生变化，从而可以在下行链路使用由上行数据获得的信道空时域参数的估计值，甚至可以直接使用上行波束赋形的数据。但是对于FDD系统，则一般无法满足上下行信道频率间隔足够小的要求使得两者的变化强相关，因此如果不使用反馈回路获取移动站的测量数据，仅可根据上行数据获得一些与频率变化无关或者弱相关的信道参量，这包括信道的空域参量以及空时域参量的平均值等。其中使用空时域参量平均估计值的方法原理上同使用空时域信道参量的方法并无区别，只是由于缺乏对于信道状况的实时跟踪，性能会有所下降。而仅依赖信道空域参量的算法则符合波束赋形的传统含义，即使基站实现下行指向性发射。
仅依赖信道空域参量的算法需要了解目标移动站与基站的相对位置，为了抑制同信道用户间的干扰可能还需要了解同信道移动站与基站的相对位置。这些信息可以由上行信道数据得到，即根据上行数据对波达方向进行估计，因此这种算法又可称为基于DoA估计的算法，由于使用的信息可以认为与上下行信道载频无关，因此可以适用于TDD或者FDD模式的系统。这类算法的主要局限在于较大的DoA估计误差以及天线单元数限制了算法的性能，因此在实际应用时系统性能并不理想。一般，为了减小天线增益凹陷的指向偏差，必须配合使用凹陷点展宽（Null Broadening）技术，即在计算所得的凹陷点附近形成凹陷区，确保对其他用户的干扰降低到最小的程度。
目前，由于上行波束赋形技术的发展，下行链路性能成为提高系统性能的瓶颈，因此迫切需要有效的方法。在可以获得可靠的空时域参量的条件下（TDD模式的系统，或者使用反馈链路的系统），可以应用空时处理方法，但是在具体的表述、算法的实现等方面仍需进一步的系统研究。如果无法获得可靠的空时域参量（不采用反馈链路的FDD模式的系统），那么基于DoA估计的算法应该是最终的解决方案，但是目前的估计精度很难满足实际系统的需要，必须发展对估计误差不敏感的波束赋形算法。
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