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[分享]关于智能天线

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0楼发表于: 2009-12-25 15:48:59

智能天线可以改善通信链路性能，大大提高系统容量，提高频谱利用率，现在已成为移动通信领域的研究热点。本课题主要针对LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中的智能天线技术进行深入研究，主要研究内容包括：

1. 智能天线的无线空时信道及其建模方法研究

在分析时延扩展、多普勒频率扩展和角度扩展对智能天线的频率相关性、时间相关性和空间相关性的影响基础上，研究天线相关性与散射分布特性之间的定量关系，并基于几种常见模型，提出一种基于统计特性以仿真不同空时信道的方法。

2. 智能天线中的波达方向(DOA, Direction of Arrival)估计算法研究

基于几种常见的DOA估计算法，提出一种新的DOA估计算法，并对多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法进行改进，利用改进的MUSIC算法对宽带相干源的DOA估计。

3. 智能天线多用户检测重扩自适应技术研究

    分析单智能天线上同方向的多径干扰和多用户干扰，建立多用户检测自适应智能天线模型，提出相关算法，并对模型进行仿真对比分析。

三、拟解决的关键科学问题和预期目标 @E1N9S?>

1. 拟解决的关键问题

    (1) 数学建模的方法与技巧

数学模型的建立，对课题的研究和方案的建立起着关键的作用。

(2) 神经网络方法

神经网络方法是针对智能天线中DOA估计的新算法，与其他算法相比，具有快速、实时、简便的特点。

(3) LTE技术

LTE技术是整个课题研究的基础和平台，它的参数和标准为课题研究提供巨大帮助。

2. 预期目标

    (1) 智能天线的无线空时信道及其建模方法的研究预期目标

得到天线相关性与散射分布特性之间的定量关系，为移动通信智能天线设计提供理论依据；构造出适用于不同环境的信道模型，反映信道的空间、时间以及频率特性。

    (2) 智能天线中的DOA估计算法研究预期目标

提出改进的MUSIC算法并对其进行仿真，其算法精度应高于常用的MUSIC算法，并基于改进的MUSIC算法对宽带源相干源DOA的估计；得到基于神经网络方法的DOA估计，通过对比，该方法应具有较快的处理速度。

(3) 智能天线多用户检测重扩自适应技术研究预期目标

提出智能天线多用户检测重扩自适应技术的方案，通过数据仿真，与匹配滤波器解扩重扩天线阵列相比，本方案性能上应有所提高。

四、课题研究实施方案（技术路线） =r`>tWs

1. 智能天线的无线空时信道及其建模方法研究的实施方案

(1) 分析空时信道特性和相关建模理论，对移动通信环境中不同散射环境下(如拉普拉斯分布、截尾高斯分布等)智能天线的频率、空间、时间特性进行理论推导和数值分析，得到天线相关性与散射分布特性之间的定量关系。

(2) 在简单介绍常用的Lee模型及其改进模型、几何单反射模型、高思广义平稳不相关散射模型和扩展抽头延迟线模型等模型基础上，根据不同环境下的功率时延谱和功率角度谱，建立时空多径信道模型，通过仿真，验证该信道模型能够同时反映信道的空间、时间以及频率特性。

2. 智能天线中的DOA估计算法研究的实施方案

(1) 对MUSIC算法进行简单的介绍，根据数据重构的前后空间平滑中取子阵元数与总阵元数相等、空间平滑方法能够解决相干源问题的特点，对MUSIC算法提出改进，在不影响算法对非相关源DOA正常估计的前提下，提高对相关信号源DOA估计的性能，并通过建立相关模型，利用改进的算法对宽带源相干源的DOA进行估计。

(2) 利用神经网络对智能天线的DOA[ ..

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2009-12-25

离线viennajam

天线专业

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