智能天线下行波束中DOA估计方法性能分析
智能天线doa估计及自适应波束形成技术研究
重庆大学硕士学位论文
英文摘要
Ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｓｔｕｄｉｅｄ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ａｄａｐｔｉｖｅ
ＭＵＳＩＣ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ａｎｄ Ｏｐｔｉｍａｌ
Ｗｅｉｇｈｔ－Ｖｅｃｔｏｒ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｅｘｔｅｎｄｅｄ
ｔｈｅｉｒ
ａｐｐｌｉｃａｂｉｌｉｔｉｅｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｓｅ
ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｍａｘｉｍｕｍ Ｅｉｇｅｎｖａｌｕｅ Ｏｐｔｉｍａｌ
ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ
ｒｅｖｉｓｅｄ ａｎｄ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｔｈｅ
ｔｈｅ
ｃｏｌｏｒｅｄ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ．Ｂｙ
ｓｃａｌｉｎｇ
ｂｙ
ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ
ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ－ｎｏｉｓｅ
ｓｕｂｓｐａｃｅ ａｎｄ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ
ａｎａｌｙｚｅｄ
ａｎｄ
ｓｉｍｕｌａｔｅｄ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ，ｔｈｅ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｈ嗍ｌ ｔｈｅｍ ＷＳＳ ｍａｄｅ．
③ＭＵＳＩＣ
ｍａｄｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗａｓ
ａｄａｐｔｅｄ
ｔｏ ＣＤＭＡ ｓｉｇｎａｌ’Ｓ ２－Ｄ ＤＯＡ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ｉｔ
ｆｕｌｌ啪ｏｆ
ｓｙｓｔｅｍ’Ｓ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ，ｅｘｐａｎｄｓ ｂａｓｅ
ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ
ｓｔａｔｉｏｎｓ’ｃｏｖｅｒａｇｅ，ｒｅｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ
Ｄｉｖｉｓｉｏｎ
ａｎｄ ｉｍｐｒｏｖｅｓ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ’ｓ ｏｖｅｒａｌｌ Ｓａ＇ｖｉｃｅ ｑｕａｌｉｔｙ．ＳＤＭＡ（Ｓｐａｔｉａｌ
学位论文作者签名：
签字日期：
２００ ７年臼乡日
(完整版)阵列信号处理中DOA算法分类总结(大全),推荐文档
1、传统法
无法超过瑞
常规波束形成 CBF / Bartlett 波束形成器
常规波束形成（CBF：Conventional Beam Former）
利限的制约，
分辨率上有
波
本质的局限
达
性。
方
向
最小方差无畸变响应（MVDR：minimum variance distortionless response）
k 时刻，令 x(t)=u(k)，s(t)=s(k),n(t)=n(k),上面公式中：() = ()，() = (),
令 u(k)=a(θ)s(k)+n(k)，波束形成器输出信号 y(k)是传感器阵元输出的线性加权之和,即
y(k)=wHu(k)
(2-1)
传统的波束形成器总的输出功率可以表示为：
Pcbf =E[|y(k)|2]=E[|wHu(k)|2]=wHE[u(k)uH(k)]w=wHRuuw
(2-2)
式中,Ruu 定义为阵列输入数据的自相关矩阵。式(2-2)在传统 DOA 估计算法中的地位举足轻重。
自相关矩阵 Ruu 包含了阵列响应向量和信号自身的有用信息,仔细分析 Ruu ，可以估计出信号的参数。
考察一个以角度 θ 入射到阵列上的信号 s(k)，则有 u(k)=a(θ)s(k)+n(k)。根据窄带输入数据模型,
波束形成器的输出功率可以表示成:
Pcbf (θ )=E[|wHu(k)|2]=E[|wH(a(θ)s(k)+n(k))|2]
2
2
=|wHa(θ)|2σ +|wH|2σ
2
式中，σ =
阵列流型。
波束形成技术的基本思想：通过将各阵元输出进行加权求和,在一时间内将阵列波束“导向”
智能天线中的波达方向估计技术研究概要
智能天线中的波达方向估计技术研究随着人们信息交互需求的急剧增加,个人移动通信的迅速普及。
作为未来个人通信主要手段的无线移动通信技术一直受到业界的持续关注。
而有限的无线频率资源与不断增长的个人无线通信需求是一对矛盾,同时由于信道环境复杂,移动通信信号在本质上是多径传播,所以需要采用各种信号增强技术来提高系统的接收性能。
智能天线可以自适应的调整天线方向图,使主瓣对准期望信号,抵消干扰信号,提高信干噪比,在移动通信系统中,采用智能天线可以提高频谱利用率、增加系统容量、扩大基站覆盖范围,改善通信质量。
智能天线实现的空分多址(SDMA)是继频分多址(FDMA)、时分多址(TDMA)、码分多址(CDMA)后的又一种多址接入技术,已成为新一代宽带无线移动通信的研究热点之一。
其中波达方向(DOA)估计方法是智能天线研究的一个重要内容,无论是上行多用户信号的分离,还是下行选择性发射,对用户信号DOA的估计,都成为智能天线实现指向性收发的必要前提。
本文总结了传统的DOA估计算法,对其估计性能进行了分析和仿真比较,特别就基于子空间的MUSIC算法及其在信号相关情况下的SS-MUSIC改进算法进行了详细论述和性能评价。
从信号的稀疏分解出发,以独立分量分析法为基础,采用匹配追踪(MP)技术实施信号的稀疏分解;阐述了阵列信号处理中的原子库选取问题,并应用FOCUSS算法对空间信号DOA进行估计;针对低信噪比环境对该算法进行了改进,提出一种基于截断SVD的后验稀疏约束迭代DOA估计法和改变原子库分级估计的快速算法,通过仿真对比,验证了改进算法的有效性及可行性。
【关键词相关文档搜索】：电路与系统; 智能天线; 波达方向估计; 稀疏约束迭代; 快速算法【作者相关信息搜索】：重庆大学;电路与系统;冯文江;李果;。
提高智能天线DOA估计准确性的研究
Ｊｎ ２０ ａ ．０ ７
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈ ｎ ｒ ａ ｅ ｏ ｍａ ｔＡｎ ｅ ｎ ｓ ａ ｃ ｆｔ ｅ Ｉ ｃ ｅ ｓ ｆＳ ｒ ｔｎ ａ ＤＯＡ ｔｍａ ｅ Ｖｅ ａ ｉｙ Ｅｓｉ ｔ ｒ ｃｔ
ＺＨＡＯ ａ — ｏ ｇ ， ＡＮＧ ｎ， Ｘｉ ｎｈ ｎ Ｙ Ｊｕ ＺＨＡＯ ａ —ｉｇ Ｘｉ ｎ ｌｎ
等方面， 智能天线显示了明显的优势 ， 成为人们在提 高无线移动通信系统性能 时首选的技 术． 采用智能
信道 干扰＿． ２ 波束旁瓣或零点对准信号干扰方 向如 ］
图２ 所示 ． 智能 天线 既可以用在基站 ， 也可 以用在
天线系统也能够增加通信 系统的容量， 使许 多用户
在 同一区域内使用相 同的无线信道， 节省 了频率资 源． 应用智能天线还可以增加覆盖范围， 降低功率消 耗， 改善链路质量等等［． １ ］
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第２ ０卷
第１ 期
传 感 技 术 学 报
Ｃ ＩＥ Ｅ Ｊ Ｕ Ｎ Ｌ Ｏ Ｅ Ｓ Ｒ Ｎ Ｃ Ｕ Ｔ Ｒ ＨＮ Ｓ Ｏ Ｒ Ａ Ｆ ＳＮ Ｏ ＳＡ Ｄ Ａ Ｔ Ａ Ｏ Ｓ
Ｖｏ ＿ ０ Ｎｏ １ ｌ２ ．
２０ ０ ７年 １月
（ ｎｔｕｅ ｆＩｆ ｒ ｔｏ ｎ ｉｅｒｎ ｈ ｎ ａ ｉｅｓ ｙ。Ｘｉａ １０ ４ ｈｎ ） Ｉ ｓ ｔｔ ｎ ｏｍａｉｎＥ ｇｎｅｉｇＣ ａ ｇ’ｎＵｎｖｒｉ ｉ ｏ ｔ ’ ｎ７ ０ ６ ，Ｃ ｉａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｓａ ｔ ｌ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓｔ ｅｃ ａａ ｔｒｓｉｓａ ｄ ａ ｖ ｎ ｅ ｆｓ ｒ ｎ ｅ ｎ ｉｈ ｉ ｉ ｓ ｆｗｉｅ ｓｒｃ ： ｉ ｒｉ ｅｉｔｏ ｕ ｅ ｈ ｈ ｒ ｃ ｅｉｔ ｎ ｄ ａ ｃ ｓｏ ｍａ ｔａ ｔ ｎ ａｗｈ ｃ ｓ ｎ ｕ ｅｏ ｒ— ｃ ｃ ｌｓ ｏ ｅ ｓｃ ｍｍｕ ｉａ ｉｎｓ ｓ ｅ ｎ ｃ ｔ ｙ ｔｍ，ａ ｄａｓ ｉ ｅ ｏ ｎ ｗｌｄ ｅｏ ｈ ｍａ ｔａ ｔｎ ａ ｔａ ａｙ ｅ ｈ ｍａ ｔａ － ｏ ｎ ｌｏ ｇｖ ｓｓ ｍｅｋ ｏ ｅ ｇ ｆ ｅｓ ｒ ｎ ｅ ｎ ．Ｉ ｎ ｌ ｓ ｓｔ ｅｓ ｒ ｎ ｔ ｔｎ ａ ＳＭ ｕ ｉ ａ ｉｈ ｔｃａ ｏ ｔＤ０Ａ ｓｉ ｔ ｎ ｄ ｔ ｉ ｅ ｎ ’ ｓｃ ｒｔ ｍｅ ｉ ｂ ｕ ｅｔ ｍａ ｅｉ ｅａｌ ．Ｂｙ ｃ ｌｕａ ｉ ｇ ｅ ｕ ｂ ｙ ｒ ｔ ｎ ｉｙ ａ ｔ ｎ ａａ ｒ ｙ ｉ ａｃ ｌｔｎ ｑ ａ ｌ ｏ ｕ ｄ ｔ ｎ ｅ ｎ ｒａ ｎ ｔ ｅ ｓｍｕ ａｅｏ ｔａ ｈ ｉ ｌｔ ｆＭａ ｌｂ，ｗｅｆ ｕ ｄ ｔ ｅｐ ｏ ｌｍｓｉ ＵＳ Ｃ ｒｔ ｍｅ ｉ ｗｈ ｎ ｔ ｅｓｇ ａ ｏ ｒａ ｄｔ ｅｎ ｉｅ ｏ ｎ ｈ ｒ ｂ ｅ ｎ Ｍ Ｉ ａｉ ｈ ｔ ｅ ｈ ｉｎ ｌ ｗｅ ｎ ｈ ｏｓ ｃ ｐ ｐ ｗｅ ｈ ｎ ｅ ｎ ｉｅｔ ｅｓ ｌ ｔ ｎｏ ｈ ｓｐ ｏ ｌｍ． ｅｉ ｎ ｖ ｔｖ ｌ ｒｎ ｏ ｗａ ｄ ａｍａ ｈ ｍｏ ｅ． ｅｕ ｅ ｏ ｒｃ ａ ｇ ，ａ ｄ ｇｖ ｈ ｏ ｕ ｉ ｆｔ ｉ ｒ ｂ ｅ Ｗ ｎ ｏ ａ ｉｅｙｂ ｉｇ ｆｒ ｒ ｔ ｄ Ｔｈ ｓ ｏ ｏ ｈｓｍａ ｈ ｍｏ ｅｉ ｒ ｖ ｓｔ ｅｖ ｒ ｃｔ ｆｔ ｅＭ ＵＳ Ｃ ａ ｉ ｍｅ ｉ ｉ ｓｉ ｔｎ ｈ ｏ ｎ ｆｔ ｅｕ ｅ ｎ ｆｔ ｉ ｔ ｄ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｅ ａ ｉｙ ｏ ｈ Ｉ ｒｔ ｈ ｔｃ ｎ ｅ ｔｍａ ｉｇ ｔ ｅ ｃ ｕ ｔｏ ｈ ｓ ｒａ ｄ ｔ ｅｐ ｅ ｉｉｎ ｏ ｈ ） ｅ ｔ ｔ ａ ｇ ｌ． ｈ ｒ ｃｓｏ ｆｔ ｅＤ（Ａ ｓｉ ｅｌｒ ｅｙ ｍａ Ｋｅ ｒ ｓ ｓ ｒ ｎ ｅ ｎ ； ｙｗｏ ｄ ：ｍａ ｔａ ｔ ｎ ａ ＭＵＳ Ｃ ａｉｈ ｔｃ Ｄ０Ａ ｓｉ ｔ ； ｔ ｄ Ｉ ｒｔ ｍｅ ｉ； ｅｔ ｍａ ｅ ｍ线 Ｄ ＯＡ估计 准确性 的研究
DOA估计算法综述
DOA估计算法综述导向到达角（Direction of Arrival, DOA）估计是信号处理中一项重要的任务，它用于确定信号源的方向，广泛应用于无线通信、雷达、声学等领域。
在DOA估计中，主要的挑战是通过接收阵列的测量数据推断信号源的到达方向。
本文将对DOA估计算法进行综述，包括基于子空间和非子空间的算法。
基于子空间的DOA估计算法是最早应用于DOA估计的方法之一，它基于信号子空间和噪声子空间的分解来估计DOA。
其中，最著名的算法为MUSIC算法（Multiple Signal Classification），它通过对数据进行奇异值分解（SVD）得到信号子空间和噪声子空间，然后通过计算信号子空间与噪声子空间的角度来估计DOA。
MUSIC算法在低信噪比条件下有较好的性能，但在高噪声情况下容易受到干扰，且计算复杂度较高。
为了解决计算复杂度高的问题，提出了快速MUSIC算法（F-MUSIC）和加权MUSIC算法（W-MUSIC）等改进算法。
非子空间的DOA估计算法主要是基于滑窗和特定统计模型进行DOA估计。
基于滑窗的算法包括波达法（Beamforming），它通过将接收阵列的信号合成一个波束，使得波束指向信号源的方向来估计DOA。
波达法在较高信噪比情况下具有较好的性能，但在多源信号和近场源情况下容易出现混淆。
特定统计模型的DOA估计算法包括最大似然法（Maximum Likelihood, ML）和最小二乘法（Least Squares, LS）等，它们通过建立合适的统计模型来估计DOA。
最大似然法和最小二乘法能够达到较高的精度，但计算复杂度较高。
除了子空间和非子空间的算法，还有一些其他的DOA估计算法。
例如，一些基于神经网络的算法可以通过训练神经网络来对DOA进行估计。
此外，基于压缩感知理论的DOA估计算法也具有较高的估计精度。
压缩感知理论可以通过融合多个传感器的测量数据来提高DOA估计的性能。
DoA估计方法浅析
一
多重信号分类算法是 目前子空间方法里面 比较 简单且有效的方法 ， 其算法形式 多样 ， 这里只做 简单的介绍 。 针对 谱峰 而求对 应方 向角是标 准 的 Ｍ — Ｕ ＳＣ算法 ，通过特征分解 方法求得噪声空间 向 Ｉ 量， 在得到噪声向量的估计矩阵后 ， 就可 以利用 由方向角形成 的角度谱搜 索区域最尖 的谱峰 。 对 于单个的入射源来 说 ， Ｕ Ｉ 算法 估计性能 Ｍ ＳＣ 接 近 Ｃ Ｌ ，在理论上其协方 差矩阵的最小值 ＲＢ 估计是一个无偏估计器 ， 当快拍数趋 向无穷时 ， 估计器越 接近 Ｃ Ｌ Ｒ Ｂ。但是对 于多个 人射源来 说 ， 入射信 号源 的信 噪 比无 限大时 ， Ｕ Ｉ 若 Ｍ ＳＣ 的估计器才能接近克拉美 一罗下限 。 基于特征分解理论 的最小方差方法其应用 的阵列 可以是均匀线 阵 ， 或是均匀面阵 ， 当然 ， 如果是三维的估计情况下 ，也可以基于均匀圆 阵使用最小方差方法 ， 由于其使用过程中 ， 将前 后参考相关协方差矩 阵和后 向的估计协方差矩 阵相减 ，使得其在噪声消除方面效果明显。当 然 ，最小方差方 法其最后对于信号入射角的估 计都是基 于入 射角角谱的谱 峰位 置的搜索 ， 最 终得到对应的入射角 的估计值 。 通过旋转不变子空 间技术对信号参数进行 估计是一项信 号子空 间技术 。 相对于 Ｄ Ａ估计 Ｏ 而言 ，Ｓ Ｒ Ｔ Ｅ Ｐ Ｉ 的计算效率是鲁棒的。他主要利 用 了二个包含 同样阵元数 的独立 的子阵列 ， 每 个匹配对阵元 叫做具有独立位移向量的阵元
环境 下 ． 种 方 法 的优 缺 点 。 各
关键词 ： ＤＯＡ估 计 ； 阵列 信 号 处 理 ； 电磁 环 境
由 Ｂ ｒｅ 提 出来 的传统 的波束形成 技术 ａ ｌｔ ｔｔ 阵列信号处 理技术 在过去 二十多年 里 已 被认 为是最老版 本的基于信 号源的 Ｄ Ａ估计 Ｏ 经引起了广泛关注 。阵列天线 能提取其他类型 技术之一 。这里波束形成器主要是在一个时 间 个方 向操纵阵列 ， 并测量输 出功率 。 最大输 出 的天线所不能提取的入射 信号源 的信息 ， 因此 ， 阵列信号处理技 术中的关于波束到达方 向（ ｉ 功率 的方 向就是 入射 信号源 的真 实的波 达方 Ｄ— ｒ ｔｎ ｏ Ａｒ ａ Ｄ Ａ 的估计算法 等一些研究 向。最小方差奇异响应 估计器 即 Ｃ ｐｎ的最小 ｅ ｉ ｆ ｒｖｌ Ｏ ） ｃｏ ｉ ， ａｏ Ｏ 成果已经应用到 了很多 领域 ， 如地震 ， 勘探 ， 语 方差方法是一种基于谱估计 的 Ｄ Ａ估计技术 ， 音处理， 声纳 ， 雷达以及军事通信 系统 。 这种波束形成器提出来 的 目的是 为了克服 当多 尤其 是在通信 领域 ， 在复杂环 境下 ， 将阵 个窄带信号源来源于不 同的方 向时候 ，传统波 在这种情况下 ， 列信号处理技术应用到移动以及卫星通信系统 束形成器 的估计性能差 强人意 。 中， 能有效的改变系统 的整体通信环境。例如 ， 整个阵列的输出功率就会包含希望收到的信号 将 阵列信号处理技术应用 到移动通信 系统 中 ， 和不希望收到信号的不 同的功率 。这个结果就 可以通过精确估计信号辐射源 ，从而有效的对 限制 了传统的波束形成 器的应用 。因此 ， ａ ｏ Ｃｐ ｎ 区域 内的移动终端进行定位 。 在过去这些年 中， 提 出，通过将查看 的方 向的功率增益维持为常 阵列信号处理的方法有很 多， 综合而言 ， 经典方 量然后取最小值得到对应量 的方法 ，将不希望 法一般可分为子空间方法 ， 谱估计方法 ， 其针对 收到信号的波达方 向的影响最小化。 的模型也是分近场源模 型和远场源模型 ，模型 除了上述方法 以外 ，若人射信号源近似相 不 同， 适用方法又一一不 同， 并且 由最初的一维 关 ， 或者入射信 号的信 噪比极低的时候 ， 线性加 处理方法 ，现在也 已经演变为二维甚至于三维 权方法统计有效 ， 该方法利用将一个 传感器的 估计方法 。而在需要估计信号源位置的大多数 输 出用其余的传感 器输 出量来表示 ，通过最小 应用 领域里 面 ，首 要任 务是解 决输入 信号 的 化传感器输出的均方功率来减小输出量的估 计 Ｄ Ａ估计也就是波速到达角 的估计 问题 ， Ｏ 通过 误差 ， 因此 ， 这种方法能减少不 同的传感器的不 到达角的估计 ， 来定位信号源的位置 ， 也正是 相关的噪声 造成 的影响 。 这 各种定位系统中所需要实现的功能。 因此 ， Ｏ ＤＡ 对于任何一种通过最小化数据参 数来得到 估计技术或者说 波束到达角的估计技术 被认为 估计值 ， 方法 的原型都不能脱 离最 大似然 算 其 是阵列信号处理领域 的关键所在。 法。 最大似然方法 的基本思想是将一组阵列 采 ２通用阵列信号处理模型 样数据按预先 的模型对其对数 函数 取最大化 ， 假设 一个 均匀线性 阵 （Ｌ ） Ｍ个传感 以此来得 到当函数最大时 ，得 到的参数 的精确 ＵＡ 有 器 ， 接收 的窄带信号 入射方 向为 Ｏ Ｏ ０， 的估计值 。 Ｋ个 ｌ ，… 似然函数是所给的 Ｄ ＯＡ值的采样数 从阵元中观察到 的输 出为 Ｌ个 ， 分别为 ｘ（） 据的概率密度 函数 ， １ ，ｘ 在这种情况下 ， 可以认为所 （） ，（】 ２ ． Ｌ ， ｘ Ｍ×１阵列观察 向量如下所示 ， 需要得到的变量 即为 Ｄ Ａ估计值 的函数。 Ｏ 该方 ｘ（ ＝ Ａ ＯＳｔ＋ｎ ｆ ） （） （ ） “） ｆ） 法 的最 终就是要 寻找 到使 函数 最大化 的 Ｄ Ａ １ Ｏ 其 中』 （ ） ， ４ ． ＝ ∞】 为Ｍ￣Ｋ 为 Ｍ ×Ｋ矩 入射方 向。因此 ， ｚ 由最大似然的准则可 以得 出， 阵， 包含矩 阵元素 一阵列响应向量 从 不同方 向来 的平面波的入射 角均可使这样 的
一种基于方向角(doa)定位的波束管理方法
一种基于方向角(doa)定位的波束管理方法一种基于方向角（DOA）定位的波束管理方法随着无线通信技术的不断发展，波束管理技术被广泛应用于各种无线通信系统中。
波束管理技术可以提高信号传输的可靠性和效率，减少干扰和功耗，提高系统的容量和覆盖范围。
其中，基于方向角（DOA）定位的波束管理方法是一种常见的技术手段，本文将介绍其原理和应用。
一、DOA定位原理DOA定位是一种通过测量信号到达不同天线的时间差或相位差来确定信号源方向的技术。
其基本原理是利用阵列天线接收到的信号相位差或时间差来计算信号源方向。
具体来说，假设阵列天线中有M个天线，接收到的信号为x(t)，则可以表示为：x(t)=a(θ)s(t)+n(t)其中，a(θ)表示天线阵列的响应矢量，θ表示信号源方向，s(t)表示信号源发送的信号，n(t)表示噪声。
根据这个公式，可以利用阵列天线接收到的信号计算出信号源方向θ。
具体而言，可以通过计算信号到达不同天线的时间差或相位差来确定信号源方向。
例如，如果阵列天线中有两个天线，分别收到的信号为x1(t)和x2(t)，则可以表示为：x1(t)=a1(θ)s(t)+n1(t)x2(t)=a2(θ)s(t)+n2(t)其中，a1(θ)和a2(θ)分别表示两个天线的响应矢量。
假设两个天线之间的距离为d，则它们接收到信号的时间差为Δt=d*sin(θ)/c，其中c为光速。
因此，可以通过测量两个天线之间的时间差来计算出信号源方向θ。
二、DOA定位在波束管理中的应用DOA定位技术可以应用于各种无线通信系统中，包括WiFi、蓝牙、LTE等。
其中，最常见的应用是基于DOA定位的波束管理技术。
波束管理技术是一种通过调整天线阵列的指向来实现波束形成和波束跟踪的技术。
具体而言，可以通过调整天线阵列的指向来实现对特定方向上的信号增强和对其他方向上的信号抑制。
在波束管理中，DOA定位技术可以用于确定需要增强或抑制的信号源方向。
例如，在WiFi系统中，如果有多个用户同时使用同一个AP（接入点），则可能会出现干扰现象。
《2024年大规模MIMO系统的低复杂度宽带信号DOA估计算法研究》范文
《大规模MIMO系统的低复杂度宽带信号DOA估计算法研究》篇一一、引言随着无线通信技术的迅猛发展，大规模MIMO（Multiple Input Multiple Output）系统以其显著的提升性能及信道容量被广泛研究和应用。
在此背景下，方向到来的信号到达角度（Direction of Arrival，DOA）估计技术显得尤为重要。
DOA估计技术能够精确地确定信号的来源方向，进而实现精确的无线定位、频谱资源优化及用户通信调度等功能。
而随着宽带信号在通信系统中的应用日益广泛，如何在大规模MIMO系统中实现低复杂度的宽带信号DOA估计，已经成为了一个研究的热点和挑战。
二、相关研究现状针对大规模MIMO系统的DOA估计，传统的算法如MUSIC （Multiple Signal Classification）、ESPRIT（Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques）等已被广泛应用。
然而，这些算法在大规模天线阵列及宽带信号的处理上往往面临着计算复杂度高、处理时间长的挑战。
为了降低计算复杂度，一些低复杂度的DOA估计算法被提出，如基于压缩感知的算法和稀疏重构的算法等。
但这些算法在大规模MIMO系统中应用时仍存在一定的问题和局限性。
三、低复杂度宽带信号DOA估计算法研究针对大规模MIMO系统的特点及宽带信号的复杂性，本文提出了一种低复杂度的DOA估计算法。
该算法通过以下步骤实现：1. 信号预处理：对接收到的宽带信号进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高信号的信噪比和纯度。
2. 特征提取：利用子空间分解方法将信号分为不同方向的角度分量，并对这些分量进行特征提取。
3. DOA估计：基于提取的特征信息，采用低复杂度的估计算法进行DOA估计。
通过引入新的模型或参数化方法，以降低计算复杂度并提高估计精度。
4. 优化与验证：通过仿真实验和实际数据验证算法的准确性和性能，对算法进行优化和调整。
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（ ｈｎｑｎ ｏ ｍ ｎｃｔ ｎＩｓｔ ｅ， ｈｎｑｎ ０ ０５Ｃ ｉａ Ｃ ｏｇ ｉ Ｃ ｍ ｕｉ ｉ ｔｕ Ｃ ｏｇｉ ４ ０３ ，ｈｎ ） ｇ ａ ｏ ｎ ｉｔ ｇ
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［ ］
（ １ ３
对无用信号进行抑制的 目的， 并将其优化问题表达为：
ｔ ａｅｉ ｏ ｍ ｏ ｓ ｕ ｈ ａ ｐ ｎ Ｍ ｕ ｉ ｎ Ｐ Ｉ ｉ ｔ ｎ ｃ ｍ ｍ ｎ ｕ ｅｓ ｃ ｓＣａ ｏ 、 ｓｃａ ｄＥＳ Ｒ Ｔ．Ｔｈ ｎ ｔ ｅｗｒｔｒｈ ｖ ａ ｅａｓｍｕａｉ ｎ ａ ｏ ｔｉ ｅ ｈ ｉ ｅ ａ ｅｍ ｄ ｉ ｌｔｏ ｂ ｕ ｔ ．
Ａｔｌｓ ｔ ｅｐ ｐ ｒａ ａｙｅ ｈ ｅｕｔｏ ｍ ｕａｉ ｎａ ｄｒ ｃ ｉｅ ｏ ｅｃ ｎ ｌｓｏ ｓ ｔ ｈ ａ ｅ ｎ ｌｓｓ ｅｒｓ ｌ ｆ ｉ ｌｔｏ ｎ ｅ ｅｖ ｓｓ ｍ ｏ ｃｕ ｉ ｎ ． ａ ｔ ｓ
Ｋ ｅ ｗｏ ｄ：ｓ ｒ ｎｅ ｎ ｓ Ｄ ＯＡ ； ｐ ｎ； ｕ ｉ； ＰＲ Ｉ ｙ ｒ ｍａ ｔ ｔｎ ａ ； ａ Ｃａ ｏ Ｍ ｓ ＥＳ ｃ Ｔ
号参数” 它以一 种不同于 Ｍ ＳＣ的方式对波达方 向进 ， ＵＩ 行估计 ， 主要适用于等距线阵 。设定义 向量 ｘｎ （ 和平移 ）
对＝ 个信源波达方向分别为０ ＝ ，…） 向矩阵为： ＦＰ １， Ｔ ２ Ｙ
将各阵元上第 ｋ次快拍 的采样写成 向量形式 ， ： 有
） ）ｎ ＝ ｓ ＋ ） （ ３）
摘 要： 随着智能天线技术研 究的深入 ， 其下行链路来波方向（ｏＡ估计技术逐渐成为研 究的热点 Ｄ ）
之 一 。首 先 比较 了 Ｃ ｐ ｎ法 、 ｓ 法 及 Ｅ Ｐ Ｔ 法 等 几种 常用 的 Ｄ ａｏ Ｍｕｉ ｃ Ｓ ＲＩ ＯＡ估 计 方 法 。 然后 对 其 进 行 了算
法仿真 ， 并就仿真结果对其性 能进行 了分析。
适应滤波和阵列信 号处理技术上逐渐发展起来， 利用了 多个用户信号空间特征的差异， 采用阵列天线技术， 根据
一
接收 向量 的模型（ 或信号 ） 和噪声统计模型的特性 。 我们
设有平面等间距线性天线 阵３ （ｎｆ ｍＬｎａ Ａｒ ， — ］ ｏ １ ｉ ｒ ｉ ｒ ｒ ｙｕ Ｕ ｅ ａ
Ｌ） Ａ， 如图 １ 所示。
１ 引言
在现代通信信号处理领域， 各种 时域和频域的扩容
２ 几种常用 Ｄ ＯＡ估计方 法简 介
２１ ａ ｏ 最小方差法 ． Ｃ ｐ ｎ
处理方法已经很普遍 ， 而智能天线从一个崭新的角度， 即
信号 的空域 处理来研究通信扩容问题 。 智能天线是在 自
Ｃｐｎ最小方差法 由 Ｃｐｎ于 １６ 年提 出， ａｏ ａｏ ９９ 它基 于传统的波束形成和干扰对消 的思想 ， 并没有充 分利用
的方 向向量 为：
维普资讯
・
４ Ｏ・
通 信
对 抗
２０ 经 ０６
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（） １
（） ２）
Ｉｖｒ ｎ Ｔ ｃｎ ｕｓ ｎａｉ ｅｈ ｉ ｅ） ａ ｑ 法其含义为“ 旋转 不变技术估计信
关键字 ： 智能天线 ； ＯＡ； ａｏ ； ｓ ；Ｓ ＲＩ Ｄ Ｃ ｐ ｎＭｕｉ Ｅ Ｐ Ｔ ｃ
Ｔｈ ｐ ｉ ａｙ ｉ ｏ ｅ Ｃａ ｉ ｔ Ａｎ ｌｓｓ ｆ ｃｙ ＤＯＡ Ｅ ｔ ｔ ｉ ｍｅ ｉ ｉ ｓｉ ｅ Ａｒｈ ｔ ｍａ ｔ ｃｎ
ＳｍａｔＡｎｅ ｎ ｓ’ Ｄｏ Ｂ ａ ｒ ｔｎ ａ ｗｎ ｅ ｍ
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第１ 期
２０ ０ ６锭
通
信
对
抗
Ｎｏ １ ． ２ｏ ０ ６
ＣＯＭ Ｍ ＵＮＩ ＣＡＴＩ ＯＮ ＣＯＵＮＴＥＲＭＥＡＳ ＵＲＥＳ
智能天线下行 波束 中 Ｄ ＯＡ估计 方法性能分析
杜 威， 张洪顺
（ 重庆通信学 院， 重庆 ４ ０ ３ ） ０ ０５
向量 ｙ ） （ 的空间协方差矩阵为 ： ｎ
Ｒ ＝Ｅ ＝ＡＰ （ ２） １
在 Ｃ ｐｎ 中天线阵列 的阵元数决定 了阵列方 向 ａｏ 法
方 向矩阵为 ：
＝
图设计中的 自由度数 期望 的波束形状， 达到对有 用信 号进行 提升和
行估计 。本文 比较了 Ｃ ｐｎ 、 ｕｉ法 …以及 Ｅ Ｐ Ｉ ａｏ 法 Ｍ ｓ ｃ Ｓ ＲＴ
ｆ
√／／／ ／／／
…ｋ 一 』
法 等几种 常用 的 Ｄ Ａ估计方 法， Ｏ 然后就 其性 能进行
了仿真分析 ， 并根据仿真结果给出了一些结论 。
图中每一个信 源相对于阵列天线 中的参考点构成
定的接收准则 自动调节 每个天线阵元的加权 向量， 达
到最佳接受和发射， 使得在同一信 道上接收 和发送多个 用户的信号而不互相干扰， 从而有效地提高了频谱利用
率 。当前， 移动通信领域研究的热点问题之一是 如何应
用智能天线技 术提高移动通信 系统 的效率和可靠性， 其 中关键问题之一就是如何对信号源 的到达角度（Ｏ ） Ｄ Ａ进