基于LMS算法的波束形成天线通道幅相校正

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。

第30卷第3期孝感学院学报VOL.30　NO.3　2010年5月J OU RNAL　OF　XIAO GAN　UNIV ERSIT Y MA Y.2010　基于L MS算法的智能天线的MA TL AB仿真汪　睿1,2,曾庆栋1(1.孝感学院物理与电子信息工程学院,湖北孝感432000;2.咸宁职业技术学院电子信息工程系,湖北咸宁437100)摘　要:分析了智能天线的基本原理,结合一种直线阵自适应阵列,在MA TL AB软件下,采用基于L MS 算法的波束成形方法,对智能天线进行仿真实现。

结果表明,使用基于L MS自适应算法的智能天线技术后,接收端的误比特率(B ER)得到明显降低。

关键词:智能天线;L MS算法;误比特率(B ER);MA TL AB中图分类号:TN821+.91 文献标识码:A 文章编号:1671-2544(2010)03-0054-03 近年来,随着移动通信用户数的迅速增长和人们对信息交流需求的不断提高,通信频谱已成为越来越宝贵的资源。

对移动通信、电波传播、组网技术、天线理论、现代数字信号处理等方面研究的逐渐深入,使得利用数字技术在基带形成天线波束成为可能,于是,智能天线技术产生并得到快速发展,且应用于具有复杂电波传播环境的移动通信中[1-4]。

智能天线实际上相当于一个空时滤波器,在有多个指向不同用户的并行天线波束的控制下,可以显著降低用户信号彼此间的干扰。

具体而言,智能天线在以下几个方面具有显著的优越性: (1)扩大系统的覆盖区域;(2)增加系统容量;(3)提高频谱利用效率;(4)降低基站发射功率,节省系统成本,减少信号间干扰与电磁环境污染[5-7]。

1　智能天线原理 任何无线电发射和接收设备都要使用到天线,天线是无线通讯设备最基本的组成部分。

方向图是表示与天线距离相等的空间各点的场强与其位置坐标(角向)的关系的图形,它描绘天线辐射特性随着空间方向坐标(仰角θ,方位角 )的变化关系。

lms波束形成算法摘要：1.引言2.LMS波束形成算法的基本原理3.LMS波束形成算法的优缺点4.应用场景及实例5.总结与展望正文：【引言】波束形成算法是无线通信系统中的一项关键技术，它通过调整天线阵列的信号相位来实现多用户的信号传输和干扰抑制。

LMS（Least Mean Squared，最小均方）算法作为一种自适应波束形成算法，因其简单、易于实现的特点，被广泛应用于实际系统中。

本文将详细介绍LMS波束形成算法的基本原理、优缺点、应用场景及实例。

【LMS波束形成算法的基本原理】LMS波束形成算法是基于最小均方误差（MMSE）准则的。

其基本原理如下：1.首先，根据接收到的信号，计算天线阵列的权值向量。

2.然后，根据权值向量和接收信号的协方差矩阵，计算期望输出信号的功率。

3.接着，根据期望输出信号的功率和实际输出信号的功率，计算最小均方误差。

4.最后，根据最小均方误差，不断更新天线阵列的权值向量，使实际输出信号更接近期望输出信号。

【LMS波束形成算法的优缺点】1.优点：- 结构简单，计算量小，易于实现；- 对阵列噪声和快拍噪声具有较好的抗干扰性能；- 能够在线学习，适应信道环境的变化。

2.缺点：- 收敛速度较慢，对慢变信道不太适用；- 易受到初始权值的影响，可能导致收敛到局部最优解；- 在存在多个用户的情况下，性能可能会受到影响。

【应用场景及实例】LMS波束形成算法广泛应用于以下场景：1.无线通信系统：通过调整天线阵列的权值，实现多用户的信号传输和干扰抑制。

2.阵列信号处理：例如，在声呐系统中，对多个目标信号进行分辨和跟踪。

3.通信信号处理：如OFDM（正交频分复用）系统中，用于抑制子载波间的干扰。

以下是一个简单的实例：假设一个M×N的天线阵列，接收到的信号为N个用户的叠加信号，同时存在加性噪声。

通过LMS算法，我们可以自适应地调整天线阵列的权值，使得接收到的信号经过波束形成后，尽可能接近理想的用户信号。

基于频域LMS的自适应波束形成算法
张小飞;徐大专
【期刊名称】《中国空间科学技术》
【年(卷),期】2005(025)002
【摘要】在分析传统自适应波束形成的基础上,提出了一种基于频域最小均方(LMS)的自适应波束形成算法.该算法先对输入信号进行FFT变换,再通过LMS算法实现了频域上自适应波束形成.FFT变换后信号为稀疏矩阵,自相关下降,LMS算法收敛速度提高;理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度较快、性能较好,且计算量较少,易于实时实现,而且文章提出的波束形成算法对相干信源具有鲁棒性.
【总页数】7页(P41-46,58)
【作者】张小飞;徐大专
【作者单位】南京航空航天大学,南京,210016;南京航空航天大学,南京,210016【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.基于频域分块RDS-LMS算法的机载外辐射源雷达杂波对消 [J], 杨鹏程;吕晓德;柴致海;张丹;岳琦;杨璟茂
2.基于LMS算法的智能天线自适应波束形成研究 [J], 冉光福;周围;邓琦新
3.基于LMS算法的频域自适应均衡技术研究 [J], 王嘉樱
4.基于FFT的频域LMS算法在宽带噪声对消系统中的应用 [J], 杨建;刘苏
5.基于频域块LMS算法的实时虚拟暗室测试方法 [J], 何纯全;张勇;陈锐
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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。

lms 自适应滤波算法在mvdr 波束形成中的运用概述说明1. 引言1.1 概述本文旨在探讨LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用。

随着科技的飞速发展，无线通信系统越来越普及和重要，而波束形成技术作为一种提高通信性能和降低干扰的关键技术，在无线通信领域得到了广泛应用。

LMS自适应滤波算法是一种经典且常用的自适应滤波方法，具有快速收敛和较好的稳定性等优势。

本文将分析LMS自适应滤波算法的原理、工作原理以及特点与优势，然后探究MVDR波束形成技术的基本原理、算法流程以及应用场景。

最后将重点研究LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用，并进行实验结果与讨论。

1.2 文章结构文章结构如下所示：首先引言部分对本文进行概述说明；之后，第二部分将详细介绍LMS自适应滤波算法的原理、工作原理以及特点与优势；第三部分将介绍MVDR波束形成技术的基本原理、算法流程以及应用场景；第四部分将重点探究LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用，包括研究背景、算法设计与分析以及实验结果与讨论；最后，第五部分将给出结论和展望，总结研究成果，并对未来研究方向进行展望。

1.3 目的本文的目的是通过概述说明LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的运用。

旨在深入了解LMS自适应滤波算法的原理和特点，并探讨其在MVDR波束形成中的优势和适用性。

通过分析实验结果和讨论，掌握LMS自适应滤波算法在MVDR波束形成中的性能表现，为无线通信系统设计和优化提供参考依据。

最终目标是推动无线通信技术的发展，提高通信质量和系统性能。

2. LMS自适应滤波算法2.1 原理介绍LMS自适应滤波算法是一种常见的自适应信号处理方法。

它基于最小均方误差准则，通过不断调整滤波器系数，使得滤波后的输出信号与期望信号之间的均方误差最小化。

该算法可以有效地抑制干扰和噪声，并提高系统性能。

在LMS算法中，假设输入信号为x(n)，期望输出为d(n)，滤波器的系数为w(n)。

传统的通信系统中，基站天线通常是全向天线，此时，基站在向某一个用户发射或接收信号时，不仅会造成发射功率的浪费，还会对处于其他方位的用户产生干扰。

然而，虽然阵列天线的方向图是全向的，但是通过一定技术对阵列的输出进行适当的加权后，可以使阵列天线对特定的一个或多个空间目标产生方向性波束，即“波束成形”，且波束的方向性可控。

波束成形技术可以使发射和接收信号的波束指向所需要用户，提高频谱利用率，降低干扰。

传统的波束成形算法通常是根据用户信号波达方向（DOA）的估计值构造阵列天线的加权向量，且用户信号DOA在一定时间内不发生改变。

然而，在移动通信系统中，用户的空间位置是时变的，此时，波束成形权向量需要根据用户当前位置进行实时更新。

自适应波束成形算法可以满足上述要求。

本毕业设计将对阵列信号处理中的波束成形技术进行研究，重点研究自适应波束成形技术。

要求理解掌握波束成形的基本原理，掌握几种典型的自适应波束成形算法，熟练使用MATLAB仿真软件，并使用MA TLAB仿真软件对所研究的算法进行仿真和分析，评估算法性能。

（一）波束成形：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。

波束成形技术属于阵列信号处理的主要问题：使阵列方向图的主瓣指向所需的方向。

在阵列信号处理的范畴内，波束形成就是从传感器阵列重构源信号。

虽然阵列天线的方向图是全方向的，但阵列的输出经过加权求和后，却可以被调整到阵列接收的方向增益聚集在一个方向上，相当于形成了一个“波束”。

波束形成技术的基本思想是：通过将各阵元输出进行加权求和，在一时间内将天线阵列波束“导向”到一个方向上，对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。

多波束天线通道幅相误差的自校正算法王健【摘要】多波束天线利用多信号分类(MUSIC)算法对目标参数进行精确估计时,存在多波束天线的通道幅度和相位误差的失配现象,使MUSIC算法的性能严重下降;针对基于MUSIC的数字波束通道不一致问题,给出了一种新的基于MUSIC算法的最小化代价函数的波束无源自校正算法,利用阵列结构的先验知识对接收数据进行预处理,得到校正矩阵后自校正,并根据多波束阵列天线形成网络天线实测参数,加入随机幅度和相位误差进行计算机模拟仿真,验证仿真算法的正确性.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2010(018)001【总页数】3页(P211-213)【关键词】波达方向(DOA);多信号分类(MUSIC);波束天线;代价函数;自校正【作者】王健【作者单位】西北工业大学第365所,陕西,西安,710065【正文语种】中文【中图分类】TP2120 引言多波束天线是利用波束形成原理,实现波束的赋形覆盖,达到对目标参数精确估计的目的[1]。

自20世纪80年代以来,针对多波束形成理论,出现了许多高分辨阵列信号处理算法和技术,其中最具有代表性的是R.O.Schmidt提出的MUSIC算法[2]。

M USIC算法具有许多传统算法无法比拟的优点,然而在实际系统中应用时存在许多限制。

一个主要原因就是对系统的幅度相位误差比较敏感,系统在长时间工作过程中,器件老化和温度特性使得各通道的幅度和相位特性差异日益严重,即存在通道失配,这将使M USIC算法的性能严重下降[3-5],因此,多波束阵列幅相误差是其应用于实际系统的主要限制之一。

目前,对通道不一致性的校正主要有源校正和自校正[6-8]。

有源校正方法需要预先知道校正信号源的准确方向,只要预知了信号源的准确方向,就可以通过其产生校正矩阵,但这在实际应用中较难满足[6]。

自校正算法则主要是利用阵列结构的先验知识对接收数据进行预处理,目前的方法主要是利用阵列结构等先验知识对接收数据进行处理[7-8]。