多波束天线通道幅相一致性校正及实现
多波束实施方案
多波束实施方案多波束技术是一种先进的通信技术，可以实现在同一时间向多个方向发送或接收信号，极大地提高了通信系统的容量和效率。
在实际应用中，多波束技术需要结合相应的实施方案才能发挥最大的作用。
本文将介绍多波束实施方案的相关内容，希望能为相关领域的研究和实践提供一定的参考价值。
首先，多波束实施方案需要考虑的是天线设计。
天线是多波束技术的核心组成部分，合理的天线设计可以有效地实现多波束的发射和接收。
在天线设计中，需要考虑天线的方向性、增益、波束宽度等参数，以及天线之间的相互干扰和耦合等问题。
合理的天线设计可以有效地提高系统的传输效率和抗干扰能力。
其次，多波束实施方案需要考虑的是波束跟踪技术。
波束跟踪技术是多波束通信系统中的关键技术之一，它可以实现对移动用户或者目标的跟踪和定位，从而实现精准的波束对准和跟踪。
在波束跟踪技术中，需要考虑信道估计、波束搜索、跟踪算法等方面的技术，以及在移动通信和雷达等领域的具体应用。
另外，多波束实施方案还需要考虑的是波束成形技术。
波束成形技术可以根据通信系统的需求，动态地调整波束的形状和方向，以适应不同的通信环境和用户需求。
在波束成形技术中，需要考虑波束权重的计算、波束成形算法的设计、以及在大规模天线阵列和毫米波通信等方面的具体应用。
最后，多波束实施方案还需要考虑的是系统集成和优化。
多波束技术往往需要与其他技术相结合，才能发挥最大的作用。
在系统集成和优化中，需要考虑多波束技术与MIMO技术、波束赋形技术、自适应调制调试技术等的结合，以及在通信系统的整体性能优化和资源分配方面的具体实施方案。
综上所述，多波束实施方案涉及到天线设计、波束跟踪技术、波束成形技术、系统集成和优化等多个方面，需要综合考虑各种因素，以实现多波束技术在实际应用中的有效性和可靠性。
希望本文介绍的内容能够对相关领域的研究和实践提供一定的参考和帮助。
多波束原理
多波束原理多波束原理是一种用于雷达系统的技术，它可以提高雷达系统的性能和效率。
多波束雷达是一种能够同时发送和接收多个波束的雷达系统，通过这种方式可以实现更广泛的目标覆盖和更高的分辨率。
在本文中，我们将介绍多波束原理的基本概念、工作原理和应用。
多波束雷达系统利用阵列天线来实现多波束发射和接收。
阵列天线由许多天线单元组成，它们可以独立地控制发射和接收的方向。
通过合理地控制这些天线单元的相位和幅度，可以形成多个波束，每个波束可以独立地指向不同的方向。
这样一来，多波束雷达系统就可以同时监测多个目标，或者对同一个目标进行多方位的观测，从而提高了雷达系统的灵敏度和分辨率。
多波束原理的工作原理可以简单地描述为，首先，雷达系统通过控制阵列天线的相位和幅度来形成多个波束；然后，这些波束分别发射或接收雷达信号；最后，通过对这些波束的信号进行合成和处理，就可以得到多个方向上的目标信息。
这样一来，多波束雷达系统就可以实现对多个目标的同时监测和跟踪，或者对单个目标进行多方位的高分辨率观测。
多波束原理在雷达系统中有着广泛的应用。
首先，它可以大幅提高雷达系统的搜索和跟踪性能，特别是在复杂环境下，比如高杂波、多目标和干扰环境下。
其次，多波束雷达系统可以实现对大范围空域的全方位监测，这对于军事和民用领域都具有重要意义。
此外，多波束原理还可以用于雷达成像和目标识别，通过对目标的多方位观测可以得到更加精确的目标特征和运动信息。
总的来说，多波束原理是一种能够显著提高雷达系统性能和效率的技术。
通过合理地控制阵列天线的相位和幅度，多波束雷达系统可以实现对多个目标的同时监测和跟踪，或者对单个目标进行多方位的高分辨率观测。
这使得多波束雷达系统在军事和民用领域都有着广泛的应用前景。
希望本文对多波束原理有所帮助，谢谢阅读。
多信道接收机幅相不一致性数字化校正
多信 道 接 收 机 幅 相 不 一 致性 的数 字化 校 正
吴瑛 王 斌 张 莉 杨 宾
（ 放 军信 息Ｉ程 大学 信息技 术 学院 解
摘要
４（ ｏ ） ５ｏ ２ ￣
在 阵 列信 号 赴 理 、 速 方 向 怙 计 及 多信道 接 收 系 统 中 波 信 道之 间 的 幅 相 平 衡 往 往 是 关 键 的 问题 ， 文采 末
多径 。
通 过 一 中 滤 波 器 后 的 信 号 频 率 固 定 为 ４ ＭＨ 中频部 分与 天线 输 人 信 号无 关 ， 传 递 ｏ２ ｚ故 其 函数可定 时测 定 。一 中滤波 器 一 般 为 晶体 滤 波 器 ， 信 道 的 不 一 致 性 主 要 表 现 在 此 所 以 我 们 定 时 对 中 频 部分加 以不 同频率 的正 弦激 励 ， 其输 出 ， 而实 观 从 现对中频 部分传 递 函数 的测 定 ， 即传 递 曲线 的测 也
传 递 函数 是 一 恒 定 值 （ 常 数 ） 它 不 影 响 传 递 函 数 复 ， 曲 线 形 状 ， 附 加 恒 定 的 幅 差 与 相 关 。 故 我 们 可 通 只 过 在 前 端 实 时 加 一 单 频 激 励 测 得 频 频 率 与 天 线 单
其 中 Ｄ（ ） 信 道 前 端 部 分 在 某 一 段 的传 递 函数 。 ，为 我们认 为 前端 的 低通 滤 波 器 带 内并 不 平 坦 ， 此将 因 其 均匀划 分为若 干段 。，为每 段 的中心 频 率 ； Ｆ） Ｃ（ 为 当前天 线接 收信 号频 率处 的接 收机 前端部 分 的频 率 特性 ， 加上这 一 项 是 为 了 更精 确 的描 述 接 收 机信 道 前端 部分 传 递 函 数 ； Ａ） 应 信 道 放 大 量 的 变 Ｋ（ 对 化， 我们 分若 干级 观 测 不 同放大 量 下 的 中频传 递 函 数 ， 保证信 道 校正 的准确 。 至此 ， 们 可 以得 到接 收 信 道测 量 模型 如 图 ２ 我 所示 ， 从激励 １处 由接 收 机 内 部 的校 正 信 号 源加 人 不 到频率 的激励 信 号 ， 段测 得 Ｄ（ ） ， ， 激励 分 ， （ ） 从 ２ 处加 人 不 同增 益 的激 励 信 号 测 Ｋ（ ， 际 工 作 Ａ） 实
智能天线校正技术(交流)
智能天线校正技术1. 引言在实际阵列天线系统中，阵列各支路间存在有两种误差:非时变误差和时变误差。
非时变误差包括由阵列排布引起的如阵元几何位置差异、阵元间的互耦效应、天线方向图差异、各阵元间馈线差异等带来的误差。
时变误差是指阵列各射频通道随温度而变化的放大器相位和增益差异、混频器等器件的老化、滤波器时延、幅频相频特性失真、正交调制解调器哎不平衡等引起的频率响应不一致所带来的误差.这样，真实的阵列流型与理想的有较大差异，而许多波束形成算法的性能与阵列流型紧密相关，阵列流型的误差将会影响零点的位置和陷零的深度。
从而降低了算法的性能，将引起波束形状和功率控制精度的变化而降低系统容量、影响系统性能。
因此阵列误差的校正问题是智能天线实现中需要解决的关键技术之一。
实际阵列误差一般都比较复杂，有的误差可以用少量参数来进行描述，如各阵元射频通道间幅相误差，天线阵的阵元位置误差等，而有些误差则难以用几个参数来进行描述，如方向图误差等。
对于可以参数化描述的误差，用误差校正方法可以取得良好的效果，而难以用参数进行描述的误差，一般需要从提高算法对误差的稳健性或通过测量各个方向的阵列流形来解决。
通过检测和校正射频通道间的误差可使智能天线有效地控制波束方向和形状，实现智能发射和智能接收。
智能天线两种误差可分两步分别校正，非时变误差采用离线校正方法，时变误差采用在线校正方法。
通道误差校正的实质是跟踪和补偿通道幅相特性，减少通道间相对误差，满足上、下行波束形成算法控制精度要求。
在线校正的基本思想是当校正信道性能满足于3GPP对应协议要求前提下，通过跟踪和补偿使阵列通道的幅频、相频特性相对于校正信道的幅相特性而趋于一致。
目前通道时变误差的在线校正有三种方法:注入参考信号校正方法、无线馈入校正方法和盲校正方法。
前两种方法都是把校正单元作为一个“UE”用户，在基带通过将接收和发射的已知标准信号和解调输出的标准信号相比较得到误差信号并进行补偿，不同之处在于校正信号馈入的方法。
Sonic多波束校正要求
Sonic多波束校正要求4.1换能器安装偏差标定测量为了精确地测量海底（深度），多波束系统换能器安装偏差值必须精确地确定，以便采集软件进⾏必要的补偿。
标定⼯作分数据采集和数据处理两部分。
在做标定的⽔域应采集声速剖⾯数据。
4.1.1 横摇误差数据采集对于多波束系统来说，横摇误差将带来⽔深测量值误差，它将随着离开中央波束的夹⾓的增⼤和⽔深的增⼤⽽增⼤。
为了确定横摇误差，在约10~80⽶深的平坦⽔域，布置长约200⽶长的⼀条测线。
如上图所⽰⽅向，船以5～7节速度沿测线反向各航⾏⼀次。
记录数据，两次测量航⾏速度相同，但⽅向相反。
4.1.2纵摇误差数据采集纵摇偏移量也会导致定位误差，这种误差是纵摇偏移量和⽔深的函数。
为了确定延时误差，在约10~80⽶深的⽔域，寻找⼀个礁⽯或陡坎地型。
在礁⽯上⽅布置长约200⽶长的⼀条测线。
船以5~7节同样速度在测线上反向各测量⼀次，两次测量航⾏速度相同，但⽅向相反。
4.1.3艏摇补偿艏摇偏移量来⾃⽔平⾯上的⾓度误差，即船的罗经轴线和换能器阵的Z轴之间的夹⾓。
艏摇偏移量不会对中央波束带来影响，但对边沿波束的定位会带来误差，定位误差的⼤⼩随着深度的增⼤⽽增⼤。
为了确定艏摇误差，利⽤纵摇校正时的相同测区。
在礁⽯⼆侧布置长约200⽶长的⼆条平⾏测线。
测线间距为约三倍⽔深。
如上图所⽰⽅向，船以5～7节速度在每条测线上各采集两次数据，两次测量以相同的速度航⾏，⽅向任意。
Sonic 2024 系统设备安装位置表表 3船名:⽇期:测量者:船的参考点描述:测量值（单位m） X Y Z VRP 坐标位置2024换能器相对于VRP参考点的位置OCTANS 相对于VRP参考点的位置GPS 天线相对于VRP参考点的位置注：1. 坐标轴定义：Y 轴向船头为正；X轴向船左舷为正；Z轴向上为正。
2．VRP为船只的中⼼（或稳⼼）位置。
3．OCTANS测量点位置见下图（单位mm）：4．2022换能器头测量点位置见下图：2024 系统标定结果表表 4GPS延时横摇纵摇艏摇2024 系统 0计算⼈员：⽇期：。
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多波束天线通道幅相一致性校正及实现朱丽龚文斌杨根庆（中科院上海微系统与信息技术研究所,上海 200050）摘要：本文针对多波束天线接收机的通道幅相一致性校正，提出了一种基于自适应算法的校正方法并在FPGA 中实现了该方法。
在满足系统要求的前提下，该方法不但实现起来相对容易，而且算法的精度和动态范围也有一定的保证。
仿真和试验结果表明，该方法是可行的。
关键词：多波束天线，通道失衡，幅相误差，最小均方误差，校正1．引言随着人们对卫星通信要求的不断提高，卫星通信技术得到了很大的发展。
其中，卫星多波束天线目前己成为提高卫星通信性能、降低系统成本的一项关键性技术。
多通道接收机是DBF 天线系统中信号的必经之路，正是这种多接收通道的结构，使DBF 天线系统增加了幅度和相位误差的潜在来源。
与多个天线阵列相连接的多个接收机通道必须要有很高的一致性，否则通道间的失配将严重影响数字波束系统的性能。
对多通道间误差的校正正是星载数字多波束天线的关键技术之一。
由于目前国内对星载DBF 天线的研究还处于初级阶段，所以需要更多的借鉴智能天线、自适应天线和雷达等领域已有的研究成果。
本文主要针对基于卫星应用的两维阵列DBF 天线系统，采用目前最常用的LMS 算法设计并在FPGA 中实现了对其前端射频多通道接收机的幅相校正系统，最后给出了测试结果。
测试结果表明，这种采用定点数制的LMS 算法对系统的幅相误差具有较好的校正性能。
2．数字多波束天线的幅相校正原理数字多波束天线的组成如图1所示。
前端天线阵是由多个天线单元组成两维阵列，阵元接收的信号经射频前端电路、A/ D 转换电路、数字下变频器后送入数字波束形成器处理。
[2][1]设计一个六边形排列的7单元天线阵，A/D后端的数字下变频器和波束形成器均采用FPGA 实现。
天线阵接收到的信号首先通过射频通道混频后得到中频信号，再将此模拟中频信号经过ADC 后得到数字中频信号，然后送入DDC 进行下变频；下变频后，每路信号分为正交的I、Q 两路，这些正交的信号再送入波束成形器中进行波束成形，最后的输出即为合成的波束。
接收通道在制造时的各种误差、电路器件的选择，A/D的量化精度、DDC 的性能、I/Q两路的正交误差等因素都会引起信号幅度和相位的变化。
为了能够正确的波束成形，达到系统的精度要求，就必须要对多通道接收机进行校正，校正系统原理图如下图2所示。
图1 数字多波束天线的组成原理图图2 一个通道的校正原理框图针对7单元的DBF 天线阵，我们可以选择其中一路RF 接收通道作为参考信道，在DBF 天线系统开机使用时，首先注入校正信号通过自适应滤波器对多通道接收机进行幅相一致性的校正，校正完毕后进入工作状态。
考虑到器件老化、工作环境变化等问题，系统在使用过程中每隔一段时间还要进行一次自动校正。
从多波束天线的原理图中可以看出，接收通道、A/D和DDC 都可能产生幅相误差，因此将自适应滤波器置于DDC 之后，这样就可以不具体讨论误差是由哪个模块产生的，而是直接对波束成形之前所有模块产生的累积误差进行校正。
3.自适应算法的比较和选择根据自适应滤波算法优化准则的不同，自适应滤波算法可以分为两类最基本的算法：最小均方误差(LMS 算法和递推最小二乘(RLS 算法。
目前常用的主要有以下几种：①变步长自适应滤波算法由于固定步长的自适应滤波算法在收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面对算法调整步长因子μ的要求是相互矛盾的，为了克服这一矛盾，人们提出了许多变步长自适应滤波算法，即在初始收敛阶段或未知系统参数发生变化时，步长应比较大，以便有较快的收敛速度和对时变系统的跟踪速度；而在算法收敛后，不管主输入端干扰信号v(n 有多大，都应保持很小的调整步长以达到很小的稳态失调噪声。
②RLS 自适应滤波算法RLS 算法对输入信号的自相关矩阵Rxx（n）的逆进行递推估计更新，收敛速度快，收敛性能与输入信号的频谱特性无关。
但RLS 算法的计算复杂度很高，所需存储量极大，不利于适时实现；倘若被估计的自相关矩阵Rxx （n）的逆失去了正定特性，这还将引起算法发散。
③变换域自适应滤波算法Dentino 等1979年首先提出了变换域自适应滤波的概念，其基本思想是把时域信号转变为变换域信号，在变换域中采用自适应算法。
这样就可以通过作某些正交变换使输入信号自相关矩阵的特征值发散程度变小，提高收敛速度。
④仿射投影算法仿射投影算法最早由K. Ozeki 和T. Umeda 提出，它是能量归一化最小均方误差(NLMS 算法的多维推广。
它的性能介于LMS 算法和RLS 算法之间，其计算复杂度比RLS 算法低。
除了上面介绍的自适应滤波算法之外，还有一些其它的算法，如：系数部分更新自适应滤波算法、LMF (RLF 算法、Leaky-LMS算法等。
其主要思想是在自适应滤波算法的每次迭代中，仅仅自适应滤波器的部分系数被更新，这使得整个自适应滤波算法的计算量有所降低。
由上面的介绍可以看出，不同的自适应算法各有其优缺点。
考虑到多波束天线的校正系统需要对多个射频接收通道进行校正，不能选择算法复杂、存储量大、占用资源多的算法，同时由于系统对实时性要求不高，因此可以采用收敛速度相对较慢的自适应算法。
综合各项要求，最终采用了LMS 自适应算法，该算法具有良好的收敛特性，结构简单，鲁棒性强。
下[3]面主要讨论LMS 自适应滤波器在FPGA 中的定点实现。
4．LMS自适应滤波器的FPGA 实现4.1 LMS算法原理基于最速下降法的最小均方误差(LMS 算法的迭代公式如下:e (n =d (n −X (n t ∗W (nW (n +1 =W (n +2∗μ*e (n *X (nW (n T L −−滤波器的阶数d (n −−期望输出值X (n =[x (n , x (n −1... x (n −L+1 ]T e (n −−误差= [w (n 0, w (n 1... w (n L −1]μ－－步长因子其中X(n表示时刻n 的输入信号矢量，W(n表示时刻n 的自适应滤波器的权系数。
LMS 算法收敛的条件为:0 <μ< 1/λmax ,λmax是输入信号自相关矩阵的最大特征值。
4.2 LMS算法的FPGA 实现4.2.1 算法中数制的确定众所周知,精度是靠有效字长来保证的。
全浮点制,能最大程度保证算法的精度和动态范围，但速度慢且无法在FPGA中实现；而传统的全定点制虽然速度快，但无法获得算法所需的精度，而这很有可能最终导致算法根本不收敛[5，6]。
可见，合理的数制能兼顾算法的精度和动态范围。
进入FPGA的7路数据在通过A/D 时保持了满量程最多的有效位，FPGA芯片内部采用18 位的硬件乘法器。
因此，在资源够用的前提下，采用18位硬件乘法器来实现算法。
首先根据Matlab的仿真确定算法各步骤中的变量范围。
由于进入FPGA的数据的大小范围是确定的,那么通过仿真可以得到各个中间变量的变化范围,这为后面确定各步骤的数制提供依据。
改进的定点制与传统的定点制的不同点在于小数点定标和乘积的截取。
根据仿真得到的动态范围就可以确定各变量的小数点定标。
xi(n 取18bit，假设输入信号为 x＝A*sin（n），其中A的变化范围为－2～＋2，因此可以用两位来表示整数部分，将小数点定标在第14bit上，这样就可以在满足动态范围的前提下提供最好的精度。
同样参考信号d(n也定标在第14bit上。
根据仿真结果，wi(n的范围在－1～＋1之间，因此它的小数点定标在第15bit上。
又 e(n=d(n-y(n，因此y(n的定标与d(n相同。
具体如图3示。
在算法的中间过程中，为了保证收敛性能，中间变量都尽量保持最大的精度，尽量减少经过乘法器后的数据截位。
图3 算法各中间变量的定标4.2.2 LMS滤波器的FPGA实现由于本文所设计的自适应滤波器是用于星载DBF天线的，因此其输入输出的数据位数都必须与整个天线系统兼容。
根据系统要求，设计该滤波器为8阶，输入信号x(n、输入期待响应d(n经A/D采样后为11bit，送入滤波器后首先进行数位扩展，将其扩展为18bit以确保运算中的精度。
整个系统采用100M的片内时钟，滤波器的结构框架如下图4。
两个通道的信号同时送入滤波器中，一路作为基准信号d(n送入d延时器中，另外一路作为需要调整的信号x(n送入X寄存器中。
由于本滤波器是8阶的，因此X寄存器采用的是8阶的移位寄存器。
将X寄存器中的8个x数据同时送入Y累加器中，与8个滤波器系数W（n）相乘累加出Y。
Y送入计算e的模块，需要注意的是d和Y必须针对同一个时刻，这样才能正确的计算出e(n，因此加入一个d 延时器使得d和Y在时序上对齐。
将算好的e(n送入△W模块中，同样为了保持e (n和X (n的时序对齐，此处加入了X延时器。
另外，为了减少乘法器的个数，将2μ取为1/32，即只要右移5位即可。
最后将得到的一组△W送入更新W的模块中，计算出一组新的W(n+1。
更新后的W(n+1再次送入Y累加器中，和 (n+1时刻的x值相乘后再进行y的累加。
同时还将W(n+1送入更新W的模块，和△W(n＋1一起进行下一次的W的更新。
图4 滤波器的框架结构 4.3 仿真结果假设输入信号均为单频信号， x(n = Ai * sin(ωt + ϕi........(i = 1,2 ，频率为2MHz，滤波器系数的初始值全部为零，则两路信号的幅度不平衡度为ΔR = 20lg(A2 / A ,相位不平衡度为1 Δ ϕ = ϕ2 − ϕ 1 ,收敛条件是e≤1×10－8。
仿真结果见下表1。
表1 8阶LMS滤波器仿真结果收敛时收敛时间△R(dB △φ(º （10 s） 5 －5 △R(dB △φ(º 间（10 s） 1.88 2.22 2.32 2.32 2.82 2.92 － 30 －1 µ1＝ 1/16 －2 60 90 30 60 90 1.03 1.17 1.22 1.28 1.47 1.52 µ2＝ 1/32 －2 －1 30 60 90 30 60 90 从上面的表格中可以看出，幅相误差相同的情况下，步长越大收敛时间越短（注意所选步长必须在满足收敛条件的步长范围内）；而步长相同的情况下，幅相误差越大收敛所需时间越长。
我们预期的目标是通过校正后，系统的幅度不平衡：≤ 0.1 dB，相位不平衡：≤0.5°。
通过仿真可以知道，在目前采用的定点数制的条件下，当通道间的幅度误差≥－2.38 dB、相位误差在（−π / 2 ~ π / 2 ）时，该滤波器可以迅速将两个通道的幅相特性校正到一致，达到幅度不平衡：≤ 0.01 dB，相位不平衡：≤0.1°，满足系统要求。