自适应数字波束形成在大型面阵中的应用
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天线阵列和波束成形技术在通信系统中的应用与性能分析引言在现代通信系统中,天线阵列和波束成形技术被广泛应用于移动通信、卫星通信、无线电通信等领域。
这些技术的目标是提高通信系统的性能,包括信号传输效率、容量和覆盖范围。
本文将着重介绍天线阵列和波束成形技术的原理、应用以及对通信系统性能的影响进行详细分析。
一、天线阵列技术1.1 原理天线阵列由多个天线单元组成,通过对每个天线单元的信号相位和幅值进行调节来实现波束的形成。
天线阵列的主要优势在于它可以通过控制天线单元之间的干涉来改变天线的辐射特性,使得天线的辐射能量可集中在某一特定方向上。
1.2 应用天线阵列技术在通信系统中有广泛的应用。
例如,在移动通信中,天线阵列可以用于实现空间分集和空间复用,提高无线信道的容量和覆盖范围。
在卫星通信中,天线阵列可以提高天线对地球的信号接收灵敏度,提高通信质量和传输速率。
此外,天线阵列还可以应用在雷达、无线传感器网络等领域。
1.3 性能分析天线阵列技术的性能受到多种因素的影响。
首先,天线阵列的天线间距、天线数目和天线元件的特性会影响辐射波束的聚焦能力和方向性。
其次,信号传输过程中的信道状态和噪声对于天线阵列的性能也起着重要的作用。
此外,天线阵列的窄波束和宽波束的切换速度也是衡量性能的重要指标。
综合考虑这些因素,设计和优化天线阵列的参数和结构,以实现最佳的通信性能是一个挑战。
二、波束成形技术2.1 原理波束成形技术是指通过调整信号的相位和幅值来形成指向特定方向的波束。
与天线阵列不同,波束成形技术可以适用于任意类型的天线结构,包括单个天线、天线阵列和天线网络。
2.2 应用波束成形技术可以广泛应用于无线通信系统中。
例如,在移动通信中,波束成形可以用于提高基站和用户之间的链路质量,克服传输过程中的多径效应。
在卫星通信中,波束成形可以提高信号接收和发射的效率,并减少与周围环境的干扰。
此外,波束成形技术还可以应用于声波通信、雷达、无线电导航等领域。
自适应波束形成器的应用自适应波束形成器是一种能够提高通信信号质量的技术,其主要原理是通过调整阵列天线的相位和振幅,使得信号干扰最小化,从而提高通信信号的质量。
在现代通信领域中,自适应波束形成技术被广泛应用于军事通信、民用通信以及卫星通信等领域。
自适应波束形成器的应用包括以下几个方面:1.军事通信通过使用自适应波束形成器,军队可以减少通信中的干扰,提高信号质量,从而有效地防止敌方对通信的干扰和窃听。
此外,在军事作战中,自适应波束形成器可以通过实时调整阵列天线的方向和振幅,使得通信信号得到最优化的传输和接收。
2.民用通信自适应波束形成器在无线通信领域的应用正在逐渐增加,主要包括移动通信、广播电视、无线局域网(WLAN)、蓝牙等方面。
通过使用自适应波束形成技术,可以大幅度提高通信信号的质量和可靠性,从而为用户带来更好的通信体验。
3.卫星通信自适应波束形成技术在卫星通信中的应用越来越广泛。
通过使用自适应波束形成器,可以使得卫星信号传输更加稳定和可靠,从而为用户在极端气候、山区、海洋等恶劣环境下提供更好的通信服务。
此外,自适应波束形成器还可以为卫星通信提供更高的覆盖率和更多的带宽,以满足日益增长的数据传输需求。
4.医疗设备自适应波束形成技术还可以应用于医疗设备中,如医学成像设备、生物感应器等。
通过使用自适应波束形成器,可以减少外界干扰和杂波,提高医疗设备的精度和可靠性,从而为医疗工作者提供更好的工作条件和治疗效果。
5.雷达系统自适应波束形成技术在雷达系统中的应用也越来越广泛。
通过使用自适应波束形成器,可以实时调整阵列天线的方向和振幅,使得雷达信号得到最优化的传输和接收。
此外,自适应波束形成器还可以减少雷达信号的散射、反射和多径效应,提高雷达系统的探测距离和探测精度。
总结来看,自适应波束形成技术作为一种能够提高通信信号质量的技术,在现代通信领域中应用越来越广泛。
无论是在军事、民用、卫星通信、医疗设备还是雷达系统中,自适应波束形成器都可以为用户提供更好的服务和更高的性能。
5G技术的波束成形原理与应用随着科技的不断进步,我们正处在一个数字化时代的浪潮中。
而5G技术作为下一代移动通信技术的代表,正引领着这个数字化时代的到来。
而在5G技术中,波束成形技术是一个重要的组成部分。
本文将介绍5G技术的波束成形原理与应用。
一、波束成形原理波束成形是一种通过调整天线阵列的相位和振幅来控制信号传输方向的技术。
在传统的通信系统中,信号是通过天线向四面八方发射的,而波束成形技术则可以将信号集中在一个特定的方向上,从而提高信号的传输效率和覆盖范围。
波束成形的原理可以简单地解释为,通过调整天线阵列中每个天线的相位和振幅,使得它们在特定的方向上形成一个合成的波束。
这个波束可以被用来传输信号,同时抑制其他方向上的干扰信号。
通过这种方式,波束成形可以提高信号的传输质量和容量。
二、波束成形的应用1. 增强移动通信的覆盖范围波束成形技术可以将信号集中在一个特定的方向上,从而提高信号的传输距离和覆盖范围。
这对于移动通信来说非常重要,特别是在城市高楼密集的地区或者是偏远地区。
通过波束成形技术,移动通信可以更好地覆盖这些地区,提供更稳定和高质量的通信服务。
2. 提高网络容量和速度波束成形技术可以将信号集中在一个特定的方向上,从而减少信号的传播路径和干扰。
这样一来,网络的容量和速度就可以得到显著提升。
在高密度用户场景下,波束成形技术可以更好地管理网络资源,提供更快的数据传输速度和更稳定的连接质量。
3. 支持多用户连接波束成形技术可以将信号集中在一个特定的方向上,从而实现多用户同时连接。
这对于大规模的物联网应用和智能城市来说非常重要。
通过波束成形技术,多个用户可以同时连接到网络,实现高效的数据传输和实时的通信。
4. 改善无线通信安全性波束成形技术可以将信号集中在一个特定的方向上,从而减少信号的泄漏和窃听风险。
这对于无线通信的安全性来说非常重要。
通过波束成形技术,通信信号可以更好地保护,防止被未经授权的人员窃取或者干扰。
电子科技大学硕士学位论文面阵数字波束形成算法研究姓名:李军申请学位级别:硕士专业:信号与信息处理指导教师:龚耀寰20030501摘要数字波束形成(DBF)技术可显著提高阵列天线的性能,这些性能包括:快速自适应波束置零、超低副瓣、密集多波束、自适应空时处理、高分辨测向和大容量有限带宽通信等等。
数字收发组件高额的成本,限制了DBF技术的普遍应用。
但随着近几年电子器件技术、微波组件技术和高速数字处理设备技术的发展,DBF技术在相控阵雷达中的应用获得越来越广泛的重视,其应用也不再限于一维或子阵水平。
二维面阵收发自适应数字波束形成系统的研究将是今后数字化雷达研究的热点之一。
面阵的数字波束形成算法是面阵DBF技术的关键,本文在现有的一维数字波束形成算法基础上,研究了二维面阵的数字波束形成算法,主要工作有:①面阵的幅度相位全控制自适应数字波束形成算法一一对角加载QRD—SMI算法的研究;②⑧两种面阵唯相位(Phase-OnlY)数字波束形成算法一一小相位扰动约束算法和期望方向增益最大约束算法的研究:面阵的数字多波束形成算法一一二维FFT多波束的研究,以及FFT在可编程逻辑器件中的实现。
关键词:面阵、数字波束形成、唯相位、多波束f/,助stractThetechnologyofdigitalbeamforming(DBF)candramaticallyincreasearrayantennaperformances.Theseperformancesincludefastadaptivepatternnulling,ultra—lowsidelobes,closelyspacedmultiplebeams,adaptivespace-timeprocessing,highresolutiondirectionfiding(DF)andincreasedcapacityforband。
limitedcommunicationssystems.TheapplicationofDBFislimitedbythehighcostofdigitalreceiver/transmitterelements.Overtheyears,asthetechnologyofelectroniccomponents,microwaveICsandhighspeeddigitalprocessorcontinuetoimprove,DBF’Spracticalvalueforphasedarrayradarisincreasingrapidly,andtheapplicationofDBFisnotlimitedinone—dimensionorsubarraylevel.Theresearchofadaptivedigitalbeamforming(ADBF)systemfor2Dplanararraywillbeoneoftheemphasesofdigitalradar.TheDBFalgorithmsareessenceoftheDBFtechnology.DBFalgorithmsfor2Dplanararraybasedonthealgorithmsfor1Darrayarediscussedinthispaper.Theauthor’Smaincontributionsinclude①Researchoftheadaptivedigitalbeamformingalgorithm,whichcontrolbothamplitudeandphaseofeacharrayelement:diagonalloadingQRD-SMIalgorithm.②ResearchoftwoPhase—OnlyDBFalgorithms:smallphaseperturbationrestrictionalgorithmandmaximumgainoftheexpecteddirectionrestrictionalgorithm.③Researchofmultiplebeamsalgorithmforplanararray:2D.FFTmultiplebeams.AndtherealizationofFFTwithCPLD.Keywords:planararray,digitalbeamforming(DBF),Phase—Only,multiplebeamsⅡ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。
阵列雷达数字波束形成技术仿真与研究【摘要】本文首先介绍了数字波束形成的基本原理,随后对普通波束形成及基于LCMV准则和MVDR准则的单多波束自适应形成技术分别进行了原理介绍和仿真分析。
仿真结果表明,基于自适应技术的数字波束形成能有效提取有用信号,并在干扰方向上形成零陷,有效的抑制噪声和干扰,大大提高了阵列雷达的天线性能。
【关键词】阵列雷达;波束形成;自适应1.引言波束形成(Beam Forming,BF)[1]是指将一定几何形状排列的多元阵列各阵元的输出经过加权、时延、求和等处理,形成具有空间指向性波束的方法。
BF技术的广泛应用赋予了雷达、通信系统诸如多波束形成、快速、灵活调整方向图综合等许多优点。
阵列天线的波束形成可以采用模拟方式,也可以采用数字方式,采用数字方式在基带实现滤波的技术称为数字波束形成(Digital Beaming Forming,DBF),它是天线波束形成原理与数字信号处理技术结合的产物,是对传统滤波技术的空域拓展,在通信领域中也称为智能天线技术。
2.普通波束形成2.1 普通波束形成的基本原理要研究数字波束形成技术,首先要建立阵列信号的表示形式。
假设接收天线为N元均匀线阵,阵元间的间隔为d,各阵元的加权矢量为W=[w1,w2,…,wN],假设信号为窄带信号S(t),信号波长为,来波方向为,经过加权控制的阵列天线示意图如图1所示[2]。
图1 阵列天线波束形成示意图若以阵元1为参考点,则各阵元接收信号可以写成:(1)(2)将上式写成矢量形式,得:(3)称为为方向矢量或导向矢量。
在窄带条件下,它只依赖于阵列的几何结构和波的传播方向,因此,均匀线阵的导向矢量可表示为:(4)根据波束形成的基本思想,将各阵元的输出进行加权求和,在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上,能得到对期望信号最大输出功率位置上的波达方向估计。
由图1得:(5)记为阵列方向图,当w对某个方向同相相加时,的模值最大。
第37卷第4期(总第146期)2008年9月火控雷达技术Fire Control Radar TechnologyVol.37No.4(Series 146)Dec.2008 收稿日期:2008-08-06 作者简介:王建强,男,1984年生,硕士研究生,研究方向为雷达信号设计与处理。
文章编号:1008-8652(2008)04-014-05自适应数字波束形成在大型面阵中的应用王建强 黄金杰(西安电子工程研究所 西安 710010)【摘要】 ADBF 技术使得雷达能根据干扰特性,自适应地在干扰方向形成零点,以对付强有源干扰。
另外,大部分雷达还需要天线具有低或超低副瓣,以提高雷达在强杂波背景下检测目标的能力。
随着相控阵雷达阵元数的增多,需要处理的数据量变大,在很短的时间内实现DB F 面临很多问题。
本文针对大型面阵,讨论了如何利用修正的采样矩阵求逆算法,在有限快拍数内根据干扰环境自适应地形成零点,同时实现天线超低副瓣性能的问题。
仿真结果表明了方法的有效性。
关键词:大型面阵;数字波束形成;对角加载;超低副瓣中图分类号:TN821+18;TN958192 文献标志码:AApplication of Adaptive Digital Beam forming inLarge Planar Phased Array SystemWang Jianqiang Huang Jinjie(X i ’an Elect ronic Engi neeri ng Research I nstit ute ,X i ’an 710100)Abstract :The radar can be enabled to form null beam in t he jamming direction adaptively according to t he jamming p roperties by using ADBF technology so as to co unter t he intensive active jamming.In addi 2tion ,most radars also require t hat t he antenna has low or ult ralow sidelobe so as to improve t he detect 2ability for t he target against t he st rong clutter background.As increment of p hased array radar element s ,t he data quantity needs to be p rocessed becomes large.So ,t here are lot s of problems to implement DB F in very short period.Aiming at large planar arrays ,t his paper discusses how to form null beam adaptively in t he limited snap shot s according to t he jamming environment by using t he modified sampling mat rix inver 2sing (SM I )algorit hm and realize t he ultra -low sidelobe performance of t he array antenna simultaneously.The simulation result s p rove t he effectiveness of t his met hod.K eyw ords :large planar array ;DBF ;diago nal loading ;ult ra -low sidelobe1 引言在实际的信号环境中,不可避免地存在着不需要的干扰和噪声信号,它通过方向图的副瓣或者主波束进入接收系统,随着雷达的发展,抗干扰问题变得越来越重要。
自适应数字波束形成技术具有快速自适应干扰置零、超低副瓣、密集多波束、灵活的雷达功率和时间控制等重要优点,显著改善相控阵雷达多方面的性能。
目前,关于自适应数字波束形成的理论仍然在发展之中,针对线阵系统自适应数字波束形成的应用已经不少,但是如何在阵元数目增多的面阵,尤其是大型面阵实现ADB F ,依然在探讨和摸索之中。
随着雷达对更高分辩率、更远作用距 第4期王建强等 自适应数字波束形成在大型面阵中的应用离和更好抗干扰性能的追求,如何有效地发展针对大型面阵的自适应数字波束形成技术是迫切需要解决的问题。
自适应数字波束形成研究的重点一直是自适应算法,发展至今,种类已经很多,其中比较常用的有最小均方算法,最小二乘算法,约束自适应算法,采样协方差矩阵求逆算法等[1]。
考虑到算法的实时性和复杂度,采样矩阵求逆算法(SM I)得到了越来越多的应用。
它复杂度低,易于实现,具有较快的信号干扰噪声比(SINR)意义下的收敛速度。
虽然SM I 算法只需要较少的采样数据就能保证SIN R收敛,但要达到较低的自适应波束副瓣高度,则需要更多的采样数据,当采样数据不充分时,自适应波束的副瓣很高。
大型面阵中,阵元数目本来就多,采样数的增大使得后续信号处理的数据量进一步增大,而且处理的时间变长,无法在很短的时间内完成对波束的控制,影响雷达自适应的抗干扰的能力。
为了能在较少的采样数据情况下得到合乎要求的自适应波束图,Calson提出一直修正协方差矩阵估计值的方法,它对估计得到的协方差矩阵进行对角加载。
运用对角加载(DL)技术,可以很好地解决SM I算法在小采样数下副瓣性能较差的问题,已有文献在这方面进行了研究,不过仅限于较小的面阵和大型的线阵,针对大型面阵对角加载技术的应用还很少。
本文结合实际中某雷达预研课题,讨论了对角加载的SM I算法在大型平面相控阵系统中的应用,自适应置零抗干扰的同时形成了超低副瓣,取得了很好的效果。
2 对角加载的SMI方法在许多应用中,自适应阵的性能和它所能达到的收敛速度息息相关。
当协方差矩阵的各特征值大小有数量级的差别时,算法收敛时间特别长。
为了加速收敛和克服收敛速率依赖于特征值分布的缺点,人们提出了SM I算法[2]。
N元阵列的接收信号用N维信号矢量X表示,其关联的协方差矩阵为:R X=E{X X H}最优权向量为:W opt=R-1X V3其中V是信号方向矢量;H表示共轭转置,3表示共轭。
真实的信号、干扰和噪声都是先验未知的,而且信号环境频繁变化,自适应信号处理器必须连续地更新权矢量以适应变化的信号环境。
在没有详细的先验信息的情况下,要更新权矢量,需要在有限的观察时间内去寻求R X的估计,这种实现自适应处理的方法叫做采样矩阵求逆。
R X的估计是基于最大似然原理的,协方差矩阵的估计值为:R X=1K∑Ki=1X(i)X(i)H其中X(i)指信号矢量X在t i时刻的采样。
但是当采样数较少时,会影响自适应波束的副瓣性能,不能有效抑制干扰和噪声,严重时会引起自适应主波束的畸变。
这是由于在采样数较少的情况下,对阵列天线噪声的估计不足,造成了与之对应的特征值分散程度变大,导致噪声特征波束的随机变化,而SM I算法的自适应波束可以看成是从静态波束中减去特征波束的结果,噪声特征波束的随机变化会引起自适应波束的畸变,使得副瓣电平抬高。
为了保证在有限采样数据条件下,仍然能够得到比较理想的自适应波束图,Calson提出了一种修正采样方差矩阵的方法,对估计得到的协方差矩阵进行对角加载。
R′X=R X+λDL I其中R′X是对角加载的协方差矩阵,I为单位阵,λDL 为对角加载值。
下面给出一个由M×N个阵元构成的面阵的几何关系,见图1。
以(0,0)阵元为参考坐标点,x方向的阵元间距为d x,y方向的阵元间距为d y,φ和θ分别为信号方向的方位角和仰角[3]。
设期望方向为(φs,θs),定义操纵矢量为:s=[exp[-j(0+0)],exp[-j(0+v)],…, exp[-j(0+(N-1)v)],exp[-j(u+0),…,exp[-j(u+(N-1)v)],…,exp[-j((M-1)u+(N-1)v)]T上式中,u=2πλd x cosθs cosφs;v=2πλd y cosθs sinφs;λ为信号波长。
如果阵列采样信号矢量取为:x(t)=[x0,0(t),x0,1(t),…,x0,N-1(t),x1,0(t),…,x1,N-1(t),…,x M-1,N-1(t)]T=[x1(t),x2(t),…,x L(t)]T式中:L=M×N;x m,n(t)是第(m,n)阵元的信号采样值。
利用阵列的n次采样可以构成一个n×L维的采样数据矩阵:51火控雷达技术第37卷 X n =x T(1)x T(2)…x T(n )=x 0,0(1)x 0,1(1)…x M -1,N -1(1)x 0,0(2)x 0,1(2)…x M -1,N -1(2)………x 0,0(n )x 0,1(n )…x M -1,N -1(n )结合前面阵列的采样协方差矩阵和构成R xx 的最佳估计,即可求得阵列的权系数。
这就是基于面阵的SM I 算法。
图1 面阵的几何关系3 对角加载的SMI 算法的仿真及分析首先,结合实际中某相控阵雷达天线情况,给出仿真条件:阵面由96×64个阵元构成,其中,俯仰上采用一托四的阵元结构,即四个阵元配相相同,仿真时近似看作24×64个阵元进行处理。
这样,阵元间距方面:d x =015λ,d y =0.5×4=2λ,设期望方向为(10°,20°);三个干扰方向分别为:(-20°,30°),(20°,40°)和(30°,10°);干噪比取为40dB 。
a.对阵面不加权,不对角加载,分析快拍数的多少对自适应波束性能带来的影响。
快拍数为3072,未进行幅度加权,未采用对角加载的情况见图2、3。
从上面的仿真图可以清楚的看到,在方位和俯仰的干扰方向上零陷都达到了-100dB 以下,但是这是在快拍数很多的情况下获得的,实际的雷达系统中,无法短时间内计算如此多的快拍数。
快拍数为1600,未进行幅度加权,未采用对角加载的情况见图4、5。
和情况一进行对比可以发现,平均副瓣电平已61 第4期王建强等 自适应数字波束形成在大型面阵中的应用普遍由原来的-20dB 变化到-10dB 左右,零陷有所提高,但是仍然在可以适用的范围内,如果继续降低快拍数,自适应波束的性能将进一步下降。