Robust adaptive beamforming based on iterative implementation of worst-case performance optimisation

a competitive mean squared error approach to beamforming(翻译),波束形成

一个竞争性均方误差波束形成方法摘要：我们对待信号估计的波束的问题，其目的是从数组中观察中估计设置一个信号幅度。常规波束形成方法通常着眼于将信干噪比（SINR）最大化。然而，这并不能保证小均方误差（MSE），因此，平均产生的信号的估计会和真实信号相差甚远。在这里，我们考虑的策略是，以尽量减少估计值和未知之间的信号波形的MSE。我们建议的所有的方法都是去最大限度地提高SINR，但在同一时间里，它们都被设计为具有良好的MSE性能。由于MSE依赖于未知的的信号功率，我们开发出了具有竞争力的波束形成方法，最小化鲁棒的MSE估计。两种设计策略被提出：极小化最大MSE，极小化最大遗憾。通过数值例子表明，在一个很大的SNR范围内，我们所建议的极小化最大波束形成方法可以超越现有的一些标准鲁棒的的方法。.最后，我们应用我们的子带波束形成技术，并说明了宽带信号估计他们的优势。关键词：极小化最大均方误差，极小化最大遗憾，稳健波束形成，子带波束形成。 Ⅰ简介波束形成是一个为了时间估计，干扰消除，源的定位，经典谱估计的处理时间传感器阵列测量的经典方法。它已被应用于广泛的领域，无所不在，如雷达，声纳，无线通讯，语音处理和医疗成像等领域（详见，参考文献[1-4]）。依赖波束形成器而设计数据的传统方法通常试图极小化最大信号与干扰加噪声比(SINR)。最大化SINR需要干扰加噪声的协方差矩阵和阵列导向矢量的知识。由于协方差通常是未知的，它往往是由测量样本的协方差所代替，当信号在训练数据中时，这就导致了在高信噪比（SNR）的情况下，性能下降。有些波束形成技术是设计来减轻这种影响[5-8]，而另一些也需要去克服导向向量的不确定性[9-13]，[14]。在这里，我们假定导向矢量是确切的知道的，我们的目标是为信号估计设计一个波束形成器。尽管事实上SINR已被用来作为衡量性能的标准和在许多波束形成设计方法的准则，最大化SINR或许也无法保证的一个很好的信号估计。在估计的环境下，我们的目标是设计一个波束形成，以获得一个信号振幅接近其真实价值的估计，使它会更有意义，选择权，并尽量减少相关的是客观的估计错误，即真实之间的信号和它的估计之间的区别，而不是SINR 的差值。此外，它可能会更翔实考虑把估计错误作为比较不同的波束形成方法的性能尺度。如果信号功率是已知的，那么最小均方误差（MMSE）的波束可以被设计。由此产生的波束可以表示为依赖功率的常数，这个常数乘以一个固定的权重向量是在SINR内的最佳值。由于信干噪比在缩放时不敏感，最小均方误差的方法也能最大化SINR。如果比例是固定的，那么缩放选择不影响信号的波形，而只是影响它的大小。在一些应用中，实际幅度值可能是非常重要的。在子带波束形成的背景下[15-20]，这些就特别重要，由于它能够减少传统的宽带战略的复杂性，近些年获得很大的关注。在这种情况下，独立执行波束形成在锐减频段和信道的输出相结合。由于不同的尺度系数在每个通道使用，MMSE的战略一般会造成信号的波形和基于SINR为的方法所产生的不同。因此，一个不错的选择缩放因子可以显著影响的估计波形。通常情况下，信号功率为不明，MMSE波束就无法实现。在这种情况下，其他的设计标准是需要选择缩放因子。一个常用的方法是选择不会使信号失真的缩放因子，这相当于减少约束下的波束形成不偏不倚的均方误差（MSE）。这就导致了著名的最小方差无失真响应（MVDR）波束的形成。然而，就像我们解析和模拟的事实同时显示的那样，尽管MVDR方法是在一间不带偏见的MSE意义上是最优的技术，它往往会带来一个大的估计错误。另一种策

智能天线波束赋形GOB算法与EBB算法比较

目前比较常用的波束赋形算法有2种：GOB算法和EBB算法。GOB算法是一种固定波束扫描的方法，对于固定位置的用户，其波束指向是固定的，波束宽度也随天线阵元数目而确定。当用户在小区中移动时，它通过测向确定用户信号DOA，然后根据信号DOA选取预先设定的波束赋形系数进行加权，将方向图的主瓣指向用户方向，从而提高用户的信噪比。EBB算法是一种自适应的波束赋形算法，方向图没有固定的形状，随着信号及干扰而变化。其原则是使期望用户接收功率最大的同时，还要满足对其他用户干扰最小。实际设备中采用了EBB算法，需要说明的一点是，仅下行有波束赋形技术，上行方向，手机天线无法进行波束赋形，基站多个天线此时主要用于分集接收。简单来说就是一个天线阵的运用，上行信号到达每个天线的时间是不一致的，但天线之间的相差是可以预知的，只要将每个天线上的上行信号做一个加权处理，所得信号将是同相信号，将天线阵上的信号相加，即可增加10logN*N db（此处应为10logN db——本人注）的信噪比；同理下行时，首先根据上行信号估计空间特性，然后在天线阵上发送具有相差的信号，使各个天线下行信号到达接受机的信号同相。上下行中相位的加权运算就是波束赋形。注解：波束赋形工作由基站完成 GOB 与EBB算法的区别目前智能天线的赋形算法主要有以下两种：一、GOB(Grid Of Beam)算法（又称波束扫描法）：它是基于参数模型（利用信道的空域参数）的算法，使基站实现下行指向性发射。 GOB算法的基本思路如下：将整个空间分为L个区域，并为每个区域设置一个初始角度。以各个区域的初始角度的方向向量为加权系数，计算接收信号功率，然后找到最大功率对应的区域，再将该区域的初始角度当作估计的到达角。利用上下行信道对称的特点，确定赋形角度。二、EBB(Eigenvalue Based Beamforming)算法（即特征向量法）：通过对空间

基于高速铁路通信的多波束机会波束赋形技术

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2013，49（18）铁路运输以其经济、运输量大的优势，成为各国大陆运输的主要方式，并朝着重载化、高速化和多模式运输的趋势发展。近年来，高速铁路逐渐成为世界各国主要的交通工具，高速铁路最高时速都超过300km/h ，大大缩短了列车运行时间，但对通信系统的要求越来越高。高速铁路移动通信系统一直作为广大企业、研究院所以及高校的研究热点。文献[1]介绍了高速铁路宽带无线通信的业务类型，分别为：列车控制通信业务、列车乘客通信业务和公务信息通信业务。列车控制通信业务和公务信息通信业务主要是列车调度信息的交互通信，以保证列车可以正常运行、提供必要的应急通信，目前GSM-R 通信系统已经可以实现这些需求；乘客宽带通信业务主要包括乘客在列车行驶过程中的语音传输、多媒体数据流的高质量传输，例如PIS 业务、电视和广播业务、视频监控业务、无线互联网络、无线语音等业务，GSM-R 目前尚不能正常提供这些服务。文献[2]中，作者在铁路两旁引入了分布式天线，采用MIMO 系统，提出了一种车载双天线切换流程。文献“Location information-assisted opportunistic beamforming in LTE system for high-speed railway ”（Meng Cheng ，et al.），介绍了两种能够明显提高Opportunistic Beamforming （OBF ）系统性能的算法。总体来说，基于LTE 高速铁路场景多天线技术的研究还相对较少，但选择合适的MIMO 制式对于高铁通信系统干扰消除，以及吞吐量的提升意义重大。因此，本文主要研究高速铁路环境下基于LTE 的MIMO 波束赋形技术。波束赋形技术也称线性预编码技术，是一种接近脏纸编码（Dirty Paper Coding ，DPC ）[3]信道容量的低复杂度信号处理技术。其主要应用于小间距天线阵列，在发射信号基于高速铁路通信的多波束机会波束赋形技术高倩，张福金 GAO Qian,ZHANG Fujin 琼州学院电子信息工程学院，海南三亚572022 School of Electronic Information and Engineering,Qiongzhou University,Sanya,Hainan 572022,China GAO Qian,ZHANG Fujin.Multi-beam opportunistic beamforming for high-speed railway https://www.360docs.net/doc/008372054.html,puter Engineering and Applications,2013,49（18）：56-60. Abstract ：In the high-speed railway communication,the position information of train is predictable.However,the number of relaying antennas on the roof is limited,the feedback delay is large,Doppler effect is often serious,handover is frequent,and so on.Therefore,the traditional beamforming is not suitable for high speed railway communications.By taking the advantage of the predictability of the location information of the train,this paper proposes a kind of location information auxiliary multi-beam opportunistic beamforming,which can improve the accuracy of the weighted vector of the beam for the opportunistic beamforming algorithm.The scheme also supports multiple beam parallel transmission,so as to realize better multiuser diversity gain with multi-beam selection.Because opportunistic beamforming needs only some parameters such as SNR in the receiver,the feedback over-head is also reduced.Thus,the scheme proposed in the paper is suitable for high speed railway communications. Key words ：high speed railway;multi-beam;opportunistic beamforming 摘要：鉴于高速铁路通信中，列车位置信息可预测、列车车顶中继转发天线数有限，以及反馈信息时延大、多普勒衰落较大、频繁切换等特性，传统的波束赋形并不适用于高速铁路场景。位置信息辅助的多波束机会波束赋形能够利用列车位置信息可预测的优势，在机会波束赋形算法中有效地提高发送波束随机相位与来波相位匹配的概率，同时支持多个波束并行传输，以多波束选择实现更好的多用户分集增益，且机会波束赋形无需反馈完全信道状态信息。因此位置信息辅助的多波束机会波束赋形技术适用于高速铁路通信。关键词：高速铁路；多波束；机会波束赋形文献标志码：A 中图分类号：TN929.53doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0259 基金项目：海南省自然科学基金（No.612167）。作者简介：高倩（1986—），女，助教，主要研究领域为无线通信、移动通信、传感器网络；张福金（1956—），男，教授。 E-mail ：gaoqian496@https://www.360docs.net/doc/008372054.html, 收稿日期：2013-04-18修回日期：2013-05-24文章编号：1002-8331（2013）18-0056-05 56

5G优化案例：5G波束赋形场景化应用研究

5G波束赋形场景化应用研究 XX无线维护中心 XX

XX年XX月一、研究背景 (3) 二、技术原理 (3) 2.1波朿原理介绍 (3) 2.2波束赋形原理介绍 (12) 2.3广播波朿场景化 (23) 三、高楼场景适用性研究 (27) 3.1仿真方法 (27) 3.2仿真区域 (27) 3. 3仿真结果 (29) 3. 4仿真小结 (35) 四、经验总结及推广 (36)

5G波束赋形场景化应用研究 XX 【摘要】大规模波束赋形技术是5G NR满足增强移动宽带(eMBB)、超高可靠低时延(URLLC) 以及大规模机器类通信(mMTC)三大场景技术需求的核心技术。本文将结合标准最新进展, 介绍大规模波束赋形技术的实现原理、CSl反馈机制、波朿扫描和波束管理等关键技术：并对大规模波朿赋形的实现机制进行分析,最后给出大规模波束赋形技术在各场景中的应用和实现方式，并利用仿真技术对后续5G 分场景覆盖优化给出波朿P a ttern建议配宜，为后续5G的覆盖及波束优化提供指导思路。【关键字】MaSSiVe MIM0、波束赋形、BeamfOrming> 5G 【业务类别】优化方法、5G NR 一、研究背景 MaSShe MIMo和波朿赋形(BeamfonniiIg BF)是5G的一项关键技术。5G将LTE时期的MIMO进行了扩展和延伸，LTE的MIMO最多8天线，到5G扩增为16/32/64/128天线，被称为“大规模”的MIM0。MaSSIVe MIMO 波束赋形(BeamfOrmmg BF)二者相辅相成，缺一不可。MaSSlVe MlMO负责在发送端和接收端将越来越多的天线聚合起来；波束赋形负责将每个信号引导到终端接收器的最佳路径上，提髙信号强度，避免信号干扰，从而改善通信质量。我们甚至可以说大规模MIMO就是大量天线的波朿。MaS S lVe MIMO通过集成更多的射频通道和天线、实现三维精准波朿赋形和多流多用户复用技术，从而达到比传统的技术方案更好的覆盖和更大的容呈:。MaSSlVe MIMO可以大幅度提升单站的容量和覆盖能力，解决运营商在同城竞争中而临的站址紧张、建站难、深度覆盖难等痛点，同时大幅度提升单用户流量满足终端用户对不同业务极致体验的诉求。本文主要开展对5G波束相关原理及不同波朿Patten I对不同场景的适用性研究，并给岀适用于现网的波朿PattenI建议。

MIMO技术的简介

TELE 9754 Coding and Information Theory Research Workshop Report

Abstract—Mobile wireless communication has become one of the most important aspects of our daily life. The continuously increasing usage has imposed great pressure upon telecommunication system where the availability of channel capacity and spectral resources are limited. Multiple Input Multiple Output (MIMO) is considered as one of the possible solutions to the above problem and has attracted considerable attention among researchers and engineers in the field of mobile communication due to the great advantages it exhibits. In recent years, MIMO technology has been developed into more sophisticated forms and utilized in some common communication devices around us. This report is intended to provide readers with a brief review of the historical and technological developments of MIMO, and its applications. I. INTRODUCTION Our wireless communication systems have undergone remarkable developments and progresses in the past 20 years, from 1G to 4G and the upcoming 5G. Such systems have provided our life with significant conveniences which were otherwise impossible and unachievable before the 1980s. However, under the condition of limited bandwidth resources and channel capacity, the developing communication scheme is unable to meet the fast growing demand from users of mobile devices. In other words, our communication system has somewhat attained its bottleneck and needs some new technology to enhance its performance. On the other hand, MIMO equipped with modern efficient signal processing techniques and processing hardware demonstrates prominent characteristics that could be taken to mitigate the above problems. MIMO can be defined, in simple terms, as a system which consists of multiple antennas at both the transmitter and receiver sides [6]. A systematic diagram of MIMO is illustrated by Figure 1. Figure 1. Systematic diagram of a MIMO system The underlying fact which enables MIMO to attract intense attention is that it could exploit the advantages of beamforming gain, spatial diversity and spatial multiplexing to enhance the performance of a communication system without extra consumption of spectral resources. The content of this report is organized in six separate sections. Section II offers readers a set of abbreviations used throughout the report. Section III illustrates the historical developments and milestones of MIMO from theory to implementations. Section IV introduces, in general sense, how MIMO functions and achieves the aforementioned advantages. Section V categorizes MIMO into various classes based on the properties it composes and some comparisons among them would be made. Section VI provides some examples of application of MIMO in modern communication scheme. Finally, a brief conclusion will be drawn in Section VI. Additional information can be found by referring to the Appendix section. II. TABLE OF ABBREVIATIONS The following table (Table 1) lists a set of commonly A BRIEF REVIEW ON MIMO TECHNOLOGY AND ITS APPLICATIONS Likai Ma z3326280

NOMA结合随机波束赋形论文总结

下行MIMO信道下结合随机波束赋形和波束内SIC技术的NOMA技术： 3G中的cdma2000和WCDMA基于DS-CDMA，接收机应用简单的单用户检测例如Rake接收。 3.9G和4G中应用OFDMA，SC-FDMA，结合信道感知和时频域调度以及接收机端简单的单用户检测技术，在分组域中达到更好的系统性能。为了让非正交技术更具发展潜力，应该结合先进的发送接收技术，如DPC和SIC，不同于3G。3G缺陷：非正交多用户复用技术应用一个简单的扩频码作为信道化码，结合SIC后不能充分利用非正交性所具有的潜能。本文假设：基本传输信号的产生基于OFDM，包括DFT-spread OFDM，具有对抗多径干扰的鲁棒性。信道化主要通过可达容量的信道码，如Turbo code，LDPC code。因此，非正交用户复用形成了叠加编码。 LTE/LTE-A中，MIMO下行链路中，广播信道是非退化的，因此应用SIC叠加编码并不是最优的，且应该应用DPC达到整个多用户容量区域。但是DPC实际部署相当困难，对CSI反馈时延敏感，并且为了达到多用户容量区域，需要employ依赖用户的波束成形（预编码），这相应的导致参考信号信令开销增大，降低DPC时的系统吞吐量增益。 MIMO下行链路中应用SIC技术：发送波束个数=发送天线个数。波束内叠加编码，参考信号个数=发送天线个数。用户终端：波束间干扰通过多个接收机天线的空间滤波来抑制。再接着进行SIC去除同一波束内的用户间的干扰。即波束内SIC。空间滤波后，一个波束内的多个叠加的用户的信道是退化的，因此SIC实现比DPC实现要容易，且对信道变化更有鲁棒性。任何类型的波束成形矩阵决定标准都可以用于NOMA波束内叠加编码和SIC。本文应用开环随机波束成形，随机波束成形可有效降低CSI反馈。 NOMA+random beamforming+intra-beam SIC：基站performs MIMO传输，B个波束，B（波束个数）<=M（天线个数） Random Beamforming：基站为下一次传输随机决定beamforming（precoding）matrix（不需要来自用户的反馈）；在真正的数据传输之前，基站对于特定的波束传输下行参考信号，RS 个数=B（波束个数），RS波束成形于相应的预确定的波束向量；利用第b个参考信号，在用户终端k上得到H kf m fb的估计值，对所有B个波束利用这个估计值，空间滤波向量V kfb被计算出来，V kfb和H kf m fb，等价信道增益g kfb也得到（见论文公式6或者笔记），对于user k，波束b频率块f上的SINR kfb=g kfb P b，user k反馈这个SINR kfb给相应的服务基站；基站根据这

波束赋性

LTE 系统中双层波束赋形技术性能分析何桂龙北京邮电大学信息与通信工程学院，北京(100876) E-mail:hgleagle@https://www.360docs.net/doc/008372054.html, 摘要：本文给出了单用户双层波束赋形（BF ）技术带来的性能增益，提出了两种不同的双层波束赋形实现方案，并且分析比较了不同信道质量指示（CQI ）反馈周期下两者之间的性能差异，理想情况下基于TxD 的机制性能要好，但在考虑基站端测量误差模型及用户端单天线传输时，TxD 方式有20%的性能损失，同时我们发现TxD 方式对信道质量反馈周期比较敏感，随周期增加性能下降明显。关键词：波束赋形；预编码；信道质量指示 1 引言长期演进（LTE ）系统是UMTS 的演进方向，由于物理层采用了多入多出天线（MIMO ）和正交频分复用（OFDM ）等革命性的技术，链路层采用频域调度（FDPS ），混合自动重送请求（HARQ ）等链路自适应技术，频谱效率得到了极大提高。波束赋形作为一种下行传输模式，在消除小区间干扰并提高小区边缘用户性能方面发挥巨大的作用。LTE R9中的单用户双层波束赋形技术是R8中单层波束赋形直接演进技术[1]，能够进一步增大系统吞吐量。本文首先介绍了双层波束赋形传输的系统模型，接着提出了两种实现双层波束赋形的方案，最后通过系统仿真验证分析比较了不同方案的优劣。 2 系统模型 LTE Release 9引入双层波束赋形时的天线推荐配置是8x2，为了减少天线阵列所占空间，通常采用交叉极化的放置方式。每4根天线一组对应一个极化方向，组内天线间距λ/2，利用强相关性形成一个波束，两组之间由于极化方向不同，相关性弱，因此能够形成两个子信道同时进行传输[2]。图1 基站端天线配置用户（UE ）端接收到的信号是 0000??=+=+????12W Y H C S N HWC S N W (1) 其中1W 和2W 分别是每个共极化天线组的DoA 加权赋形向量[3]， ()()()1212,,,T or M W ωβωβωβ=????L ，(1)sin()j m m πβω??=，M 是天线阵列个数，β是用户到达角（DoA ），预编码矩阵0C 的一个选择准则是arg max{()}H H trace =0C C C H HC ，即0C 可通过特征分解矩阵H H H 得到两个最大特征值

(完整版)LTE多天线技术

个人也是学习中，算不上高手，说下我的理解： 1、最早的多天线技术出现在接收端多天线接收，由于在接收端有多天线，可以形成多条接收通道,从而可以对抗无线信道的深度衰落，显然嘛：多条接收通道同时处于深度衰落的可能性肯定是小于单条接收通道处于深度衰落的可能性，这样就能改善传输质量，提高无线传输的可靠性。这种技术又叫“收分集”技术，可以应用在基站或手机侧，而且显然由于不涉及到互操作，所以也不用标准化。从而最先在无线系统中使用。因为不用标准化，所以在LTE中我们就没有看到这方面的内容。 2、“收分集”技术的应用又给了人们启发：如果手机接收端部署多天线，显然对手机的成本和复杂度是有提高的。能否把多天线部署在发射端来提高接收端的信道可靠性呢？这样一来：手机只用单个天线，复杂度和成本都在基站一侧，由系统侧承担，岂不乐哉?然而问题随之而来：如果发射端单纯的用多天线发射相同的数据流，它们实际上是相互干扰的，不但起不了分集的作用，而且可能会相互抵消！要多天线发射起到提供增益，而不相互打架，就需要特别的信号处理技术。 (以下都两天线发射为例，H表示复数的共轭,exp()表示一个复数，）牛人1: Alamouti 天线1发射{x1, x2, .......} 天线2发射{-H(x2),H(x1), .......} 这种发射编码方案相当于在形成2个正交的信道(为啥？)，从而可以提高传输可靠性这种发射编码方案被用在LTE中就是Mode 2“发射分集”方案牛人2: 无名天线1发射{x1, x2, .......} 天线2发射{x1*exp(b1),x2*exp(b2), .......} 这种发射编码方案天线1正常发射，天线2把数据加上一个大的相位偏移后再发射相当于在信道中人为造成多径效应(为啥？)，从而可以提高传输可靠性这种发射编码方案被用在LTE中就是CDD“分集”方案，LTE中CDD不单独使用，只和空间复用技术结合在一起使用。牛人3: 无名天线1发射{x1, x2, .......} 天线2发射{x1*exp(B1),x2*exp(B2), .......} 这种发射编码方案天线1正常发射，天线2把数据加上一个相位偏移后再发射。不同于牛人2中的"相位偏移"是事先规定好的，这里的相移是根据某个具体UE的信道实时计算出来的。它不同于CDD方案：发射在空间中是各向同性的，对所有UE是平等的；这个方案的发射是为了对准某个具体UE，从而使特定UE的接收增强，其它UE接收很弱。这种发射编码方案被用在LTE中就是Mode 7“Beamforming波束成形”方案 3．搞完了上面的“收分集”和“发分集”技术后，人们又开始妄想。。。。是否能把发射端多天线和接收端多天线结合起来，不仅用来提高传输可靠性，还能并行传输多个数据流啊？原理如下：两天线发射+两天线接收时，不时有4个信道吗，记为h11,h12,h21,h22 学过解线性方程组吧： h11*x1+h12*x2 = y1 h21*x1+h22*x2 = y2 当向量[h11,h12]和向量[h21,h22]线性无关时，以上的方程可以解出来。也就是说：当信道线性无关时，并行传输2个数据流是可以的。这就叫空间复用又为了降信号间的干扰，提高接收的可靠性，在发射端先乘上一个复矩阵后再发射这个复矩阵通常是个正交复矩阵或CDD矩阵

MIMO系统的波束形成技术及其仿真

MIMO 系统的波束形成技术研究及其仿真杨尚贤1，王明皓2 （1.沈阳航空航天大学辽宁沈阳110136；2.沈阳飞机设计研究所辽宁沈阳110035）摘要：概述了智能天线中的波束形成技术和MIMO 系统中空时分组码原理，基于传统的最小均方（LMS ）算法和MI - MO 系统中空时分组码，研究分析了两者相结合的可行性。关键词：智能天线；LMS 算法；MIMO ；空时分组码；误码率中图分类号：TN821.91 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2012）24-0093-03 MIMO systems beamforming technology and its simulation YANG Shang -xian 1，WANG Ming -hao 2 （1.Shenyang Aerospace University ，Shenyang 110136；China ； 2.Shenyang Aircraft Design Institute ，Shenyang 110035；China ） Abstract:The overview of beamforming technology in the smart antenna and space -time block code principle in the multiple -input multiple -output （MIMO ）system ，studied and analyzed the feasibility of combination based on the traditional least mean square （LMS ）algorithm and the multiple -input multiple -output （MIMO ）system space -time block codes.Key words:smart antenna ；LMS algorithm ；MIMO ；STBC ；BER 收稿日期：2012-09-03 稿件编号：201209021 作者简介：杨尚贤（1985—），男，辽宁大石桥人，硕士研究生。研究方向：航空电子信息系统。随着移动通信技术的快速发展，移动通信用户的数目迅速增加，有限的频谱资源难以满足日益增长的全球市场对于移动通信的巨大需求。采用多输入多输出（MIMO ）技术充分利用频域资源实现移动通信系统性能的有效提高，已经成为近些年来的研究热点[1-4]。在无线通信系统中，多径衰落和各种干扰是普遍存在的。智能天线技术能够有效地抑制多径干扰、同信道干扰、多址干扰等各类型的干扰。而空时编码技术可以在不损失带宽的情况下获得很高的编码增益和分集增益，从而实现抗多径衰落的目的。因此，如果将空时编码技术与波束形成技术相结合将会获得更好的系统性能，文中将对空时编码技术与波束形成技术相结合的可行性进行研究。 1智能天线中的自适应波束形成技术自适应波束形成技术的基本原理，是根据一定的准则和算法自适应地调整阵列天线阵元激励的权值，使得阵列接收信号通过加权叠加后，输出信号的质量在所采取的准则下最优。波束形成原理图，如图1所示。经典的自适应波束形成算法有最小均方算法（LMS ）和递归最小二乘算法（RLS ），采样矩阵求逆（SMI ）算法，最小二乘横模算法（LS-CMA ），基于DOA 估计的空间线性约束最小方差算法（LCMV ）、最小方差无畸变响应（MVDR ）算法、特征子空间（ESB ）算法等，以上算法各有其优缺点[5-9]。本文将以LMS 算法为基础探讨研究波束形成技术。W （n +1）=W （n ）+12 μ[-Δ W （E {ε2（n ）}）]=W （n ）+μ[r xd -R xx W （n ）]（1）其中，W 是加权向量，μ是常数，称为步长因子，ε（n ）是输出信号与有用信号之间的误差，r xd 是输入信号与有用信号的互相关矩阵，R xx 是输入向量自相关矩阵。因为r xd ，R xx 都是统计量，因此实际计算需要用估计值代替，LMS 算法的原理[10]是：采用瞬时采样值进行这两项的估计，即在第n 个快拍，r xd 和R xx 的估计值R 赞xd 和R 赞xx 为r 赞xd =d *（n ）x （n ）（2）R 赞xx =x （n ）x H （n ）（3）于是将式（2）、（3）代入式（1）得， W （n +1）=W （n ）+μ[d *（n ）x （n ）-x （n ）x H （n ）W （n ）]=W （n ）+μx （n ）[d *（n ）-y *（n ）]=W （n ）+μx （n ）ε*（n ）（4）电子设计工程 Electronic Design Engineering 第20卷Vol.20第24期No.242012年12月Dec.2012 图 1 波束形成原理图 Fig.1 Principle diagram of beamforming

阵列天线波束赋形技术研究与应用

阵列天线波束赋形技术研究与应用 ⑧ 论文作者签名：指导教师签名：皇直江本论文评阅人１：评阅人２：评阅人３：评阅人４：评阅人５：答辩委员会主席：委员ｌ：委员２：委员３：委员４：委员５：答辩日期：２０１４年３月９日浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的

同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位敝作者签名：惕扶％签字日期：沙、ｆ年＿；月∽学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：伤双巧｝导师签名：重甫姐；寿签字日期：签字日期：训ｌｆ年弓月Ｉ３日）移ｆ今年弓月ｌ驴日致谢时光飞逝，又到了毕业季。在浙江大学本科四年以及研究生两年半的求学生涯中，我不仅学到了专业知识，还领悟到了很多做人的道理。浙大“求是，创新”的校训一直陪伴我的成长，在我毕业之后，“求是，创新”也将一直作为我为人处事的准则。两年半的硕士研究生生活即将结束，回首过往，自己在学习、生活上都得到了很大的提升，这离不开来自家人、老师、同学及朋友的帮助。在此，衷心感谢那些帮助过我的人。首先感谢我的导师皇甫江涛老师和冉立新老师对我学业上的帮助，感谢他们为我指点未来的科研之路，帮助我选择毕业之后出国深

Beamforming技术

Beamforming是发射端对数据先加权再发送，形成窄的发射波束，将能量对准目标用户，从而提高目标用户的解调信噪比，这对改善小区边缘用户吞吐率特别有效。Beamforming可以获得阵列增益、分集增益和复用增益。Beamforming 通常有两大类实现方式：MIMO Beamforming和DOA Beamforming。 MIMO Beamforming（简称MIMO-BF）技术。利用信道信息对发射数据进行加权，形成波束的一种波束赋形方法。MIMO-BF技术又可分为开环和闭环两种模式。开环Beamforming技术利用上行信道信息，对发射信号进行加权，不需要接收端反馈信道信息给发射端，发射端通过上行信道自行估计得到。开环Beamforming技术对覆盖和吞吐量的提升都有比较明显的效果。但是，由于需要利用上行信号估计下行发送权值，处理时延大，因此适用于低速场景。另外，开环Beamforming技术利用了上下行信道的互易特性，故系统实现时需要对各个收发通路进行校正。闭环Beamforming技术需要终端反馈信道信息如码本（Codebook）给发射端，利用反馈信息对发射信号进行加权。同样由于受反馈时延的影响，闭环Beamforming技术也只在低速场景有较好的性能。另外，由于受反馈精度的影响，闭环Beamforming技术总体上比开环的性能要略差，但系统实现相对简单，不需要对天线收发通道进行校正。根据业界情况，目前TDD系统只使用开环Beamforming技术，而闭环Beamforming技术则应用于FDD系统。 DOA Beamforming（简称DOA-BF）技术。通过估计信号的到达角（DOA：Direction of Arrinal），利用DOA信息生成发射权值，使发射波束主瓣对准最佳路径方向的一种波束赋形方法。与MIMO-BF相比，DOA-BF有以下特点： 1）DOA-BF技术要求天线阵列间距小（通常小于一个载波波长），在多径丰富的场合分集效果比较差，在非直视径（NLOS：Non Line of Sight）场合，由于DOA估计不准也会使性能下降。因此，DOA-BF技术对密集城区使用效果不是很理想，而对农村和郊区等场合比较有效。但从业务发展的角度考虑，农村和郊区的业务量需求通常不高，采用DOA-BF实现的代价又比较高，因此实用意义不大。而MIMO-BF技术通常由于天线间距都比较大，搜集多径的能力比较强，特别适合在话务量高的密集城区使用，以提升系统容量，有效降低高话务区域的建网成本或扩容成本。 2）DOA-BF技术对天线阵元的一致性要求比较高。因此，系统实现时不仅需要进行收发通道校正，还需要进行天线校正，而校正不理想时会使系统性能下降，故DOA-BF系统实现复杂度比较高

LTE下行波束赋形设计及其性能分析

论文引用格式：邓威.LTE下行波束赋形设计及其性能分析[J].现代电信科技，2017,47（1）：42-45. DENG Wei.Performance analysis on beamforming for LTE downlink[J].Modern Science&Technology of Telecommunications,2017,47 (1):42-45. LTE下行波束赋形设计及其性能分析邓威（中时讯通信建设有限公司，广州510040）摘要：基于LTE下行链路，提出完整的波束赋形设计框架及其详细实施方案，并通过数值仿真对所提方案进行性能分析和对比。数值仿真表明，提出的波束赋形方案在衰落信道下表现出明显的性能增益。关键词：LTE；波束赋形；下行链路；性能分析中图分类号：TN929.5文献标识码：A Performance analysis on beamforming for LTE downlink DENG Wei （China Eracom Contracting and Engineering Co.,Ltd,Guangzhou510040） Abstract：Framework and detailed design for beamforming in LTE downlink is proposed in this paper,and numberical simula?tion results are provided to validate the proposed theme.From the simulation results,obviously performance gain can be ob?tained from the beamforming algorithm. Keywords:LTE;beamforming;downlink;performance analysis 1引言 LTE系统下行链路的主要特点是采用了多天线技术来提高系统性能，包括分集、波束赋形和复用技术[1]。分集技术主要是利用多天线信道衰落的统计独立性，为信号传输增强自由度，从而提升链路质量；波束赋形技术则在发射机端对数据进行预编码或者加权处理，形成与目标用户信道相匹配的逻辑波束，将更多的有效能量分配给目标用户，以提高系统覆盖范围；空间复用则通过若干个独立的空间信道传输不同的数据流，以提升系统容量或传输峰值速率。波束赋形主要实现方式有基于多天线的波束赋形(MIMO-Beam forming)和基于到达角的波束赋形(DOA-Beam forming)。在LTE标准中，基于多天线的波束赋形主要通过传输模式6闭环秩为1的预编码实现。此模式需要终端反馈信道信息如码本给发射端，来指示波束赋形使用合适的预编码进行加权。基于到达角的波束赋形技术实现的代价较高，且一般对于天线到达角的估计误差较高，因此实用意义不大。本文基于LTE下行链路，提出完整的波束赋形

无线局域网技术-波束成形

无线局域网技术:波束成形近年来，通信运营商竞相提高无线局域网（WLAN）的地位，不仅视其为有线宽带接入的辅助手段，更不吝将其上升到战略高度，提升无线局域网的网络质量和用户体验成为社会关注的焦点。本文主要为您介绍无线局域网关键技术之一波束成形（Beamforming），包括基本概念和发展趋势。背景由来波束成形是天线技术与数字信号处理技术的结合，目的用于定向信号传输或接收。波束成形，并非新名词，其实它是一项经典的传统天线技术。早在上世纪60年代就有采用天线分集接收的阵列信号处理技术，在电子对抗、相控阵雷达、声纳等通信设备中得到了高度重视。基于数字波束形成（DBF）的自适应阵列干扰置零技术，能够提高雷达系统的抗干扰能力，是新一代军用雷达必用的关键技术。定位通信系统通过传声器阵列获取声场信息，使用波束成形和功率谱估计原理，对信号进行处理，确定信号来波方向，从而可对信源进行精确定向。只不过，由于早年半导体技术还处在微米级，所以它没有在民用通信中发挥到理想的状态。而发展到WLAN阶段，特别是应用在个人通信中，信号传输距离和信道质量以及无线通信的抗干扰问题便成为瓶颈。支持高吞吐是WLAN技术发展历程的关键。802.11n主要是结合物理层和MAC层的优化，来充分提高WLAN技术的吞吐。此时，波束成形又有了用武之地。基本原理波束成形，源于自适应天线的一个概念。接收端的信号处理，可以通过对多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成，形成所需的理想信号。从天线方向图（pattern）视角来看，这样做相当于形成了规定指向上的波束。例如，将原来全方位的接收方向图转换成了有零点、有最大指向的波瓣方向图。同样原理也适用用于发射端。对天线阵元馈电进行幅度和相位调整，可形成所需形状的方向图。如果要采用波束成形技术，前提是必须采用多天线系统。例如，多进多出（MIMO），不