CN100512052C - 一种实现干扰抑制的波束赋形方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种实现干扰抑制的波束赋形方法，该方法包括：a.对当前阵列天线接收信号中的期望信号和干扰信号分别进行信道估计，得到期望信号和干扰信号各自的阵列信道冲激响应；b.根据步骤a得到的信道冲激响应计算期望信号和干扰信号各自的空间协方差矩阵；c.根据期望用户信号与干扰和噪声之间的关系，获取新的干扰信号空间协方差矩阵；d.利用步骤b得到的期望信号空间协方差矩阵和步骤c获取的新的干扰信号空间协方差矩阵计算当前阵列天线的波束赋形权系数。采用该方法能同时抑制强干扰信号，并保证赋形波束的指向不偏离。

Description

一种实现干扰抑制的波束赋形方法

技术领域

本发明涉及波束赋形技术，尤指一种保证用户方向性的干扰抑制波束赋形方法。

背景技术

所谓波束赋形是指根据参数计算最优权重矢量的过程，具体就是：根据测量以及估算参数，实现信号最优(次优)组合或最优(次优)分配的过程。波束赋形技术使用天线阵将信号能量聚集为一个很窄的波束，提高天线的传播效率以及无线链路的可靠性和频率的重复使用率。波束赋形算法可以基于不同的准则进行设计，总体来说，波束赋形算法所基于的准则包括两大类：基于用户最大功率准则和基于用户最大载干比准则。其中，基于用户最大功率准则的波束赋形算法使用户的接收功率最大化，提高了接收信噪比。基于用户最大载干比准则的波束赋形算法使用户的接收载干比最大化，在干扰信号方向上形成了零陷，抑制了方向性干扰。因此，要想达到抑制干扰信号的目的，通常要采用基于用户最大载干比准则的波束赋形算法。

现有技术中，基于用户最大载干比准则的波束赋形算法的实现思想是：通过对接收信号中期望信号和干扰信号进行信道估计，分别得到期望信号和干扰信号的信道冲激响应；进而获取期望信号的空间协方差矩阵

和干扰信号的空间协方差矩阵

然后，利用所得到的空间协方差矩阵计算阵列天线的波束赋形权系数。

一般，用户k接收的载干比可以表示为公式(1)的形式：

${\mathrm{\γ}}^{\left(k\right)}=\frac{w^{\left(k\right)H}\stackrel{\‾}{R_S^{\left(k\right)}}{w}^{\left(k\right)}}{w^{\left(k\right)H}\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}{w}^{\left(k\right)}}---\left(1\right)$

其中，w^(k)是用户k的赋形权系数矢量， $\stackrel{\‾}{R_S^{\left(k\right)}}=h^{\left(k\right)*}{h}^{\left(k\right)T}$ 是期望用户的空间协方差矩阵，h^(k)是用户k的阵列信道冲激响应矢量， $\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}=\underset{\∀m\∈I}{\mathrm{\Σ}}{h}_I^{\left(m\right)*}{h}_I^{\left(m\right)T}$ 是干扰信号的空间协方差矩阵，I是干扰信号的集合。

对于基于用户最大载干比准则的波束赋形算法来说，由于该类波束赋形算法的优化准则是用户载干比最大，对用户的接收功率并无限制，如此就可能造成赋形波束主瓣不再指向期望信号方向。原因是：根据公式(1)可知，干扰抑制算法要通过提高期望信号功率和降低干扰信号功率来实现。但是，对于天线单元数为N的阵列天线来说，期望信号的提高最多为N倍；而对于干扰抑制，阵列天线的自由度是N-1，如果干扰信号的数量不大于N-1，理论上可以将干扰信号置零。此外，期望信号和干扰信号之间不可能是完全正交的，从这个角度来看，期望信号的最大化和干扰信号的置零存在一定的矛盾性，因此会使基于最大载干比准则的赋形波束方向性偏离。

可见，由于自由度和正交性的限制，基于最大载干比准则的波束赋形算法很难保证波束主瓣的指向和期望信号的功率，不仅造成功率的下降，而且增加了对干扰信号估计误差的敏感度。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种实现干扰抑制的波束赋形方法，能同时抑制强干扰信号，并保证赋形波束的指向不偏离。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种实现干扰抑制的波束赋形方法，该方法包括以下步骤：

a.对当前阵列天线接收信号中的期望信号和干扰信号分别进行信道估计，得到期望信号和干扰信号各自的阵列信道冲激响应；

b.根据步骤a得到的信道冲激响应计算期望信号和干扰信号各自的空间协方差矩阵；

c.根据要达到的对期望用户功率和干扰功率的约束能力设定比例系数；计算步骤b所得到的干扰信号空间协方差矩阵对角线元素之和；计算所述比例系数、所述干扰信号空间协方差矩阵对角线元素之和与单位阵三者之积，将该计算结果加上步骤b所述干扰信号空间协方差矩阵，得到新的干扰信号空间协方差矩阵；

d.利用步骤b得到的期望信号空间协方差矩阵和步骤c获取的新的干扰信号空间协方差矩阵计算当前阵列天线的波束赋形权系数。

其中，所述比例系数取值在0到正无穷之间。

上述方案中，所述干扰为：本小区干扰、外小区干扰以及TDD***中非对称业务模式下的基站间干扰。

本发明所提供的实现干扰抑制的波束赋形方法，根据干扰和噪声与期望用户信号之间的关系重新计算出新的干扰信号的空间协方差矩阵，进而利用新的干扰信号的空间协方差矩阵计算当前阵列天线的波束赋形权系数，使波束赋形算法能同时抑制干扰和噪声，控制干扰功率更小、期望功率更大，如此，不仅能抑制强干扰，不造成功率下降；而且能保证赋形波束的方向不会偏离。

附图说明

图1为本发明方法的实现流程图；

图2为8单元均匀圆形阵列的结构示意图；

图3为本发明方法与现有技术对比的效果图。

具体实施方式

由于在最大载干比准则的波束赋形算法中，一般要使接收的期望用户信号的功率与干扰加噪声之比(SINR，Signal-Interference & Noise Ratio)最大，也就是说，要令公式(1)分母中的协方差矩阵为干扰协方差矩阵与噪声协方差矩阵之和，又因为噪声并没有空间相关特性，所以噪声的空间协方差矩阵是单位矩阵。令公式(1)分母中的协方差矩阵为干扰协方差矩阵与噪声协方差矩阵之和在接收波束赋形时是可行的，但在发射过程中，因为用户接收的噪声序列是固定的，因此发射过程中不存在噪声协方差矩阵，只有干扰协方差矩阵。

对于波束赋形算法来说，只有同时抑制干扰和噪声，即通过使接收的干扰功率最小和期望功率最大，才能使接收的SINR最大。但如果不存在噪声项，波束赋形算法就只能抑制干扰信号的功率而对期望信号的功率不做限制，如此就会导致期望信号功率非常小。

基于上述原理，本发明的关键是增加一个常数项，将该常数项看作接收的噪声协方差矩阵，该常数项在物理上没有任何意义，仅仅在数学上起到保证分子值范围的作用。考虑到单位矩阵的值和噪声协方差矩阵的值存在数值上的关系，一般来说，常数项越小，波束赋形算法对干扰的抑制能力越强；常数项越大，波束赋形算法对期望信号接收功率的最大化能力越强。

本发明的实现思想是：将计算出的干扰信号的空间协方差矩阵与增加的常数项之和作为新的干扰信号的空间协方差矩阵，然后利用新的干扰信号的空间协方差矩阵计算当前阵列天线的波束赋形权系数，以保证波束赋形算法对干扰信号的抑制。

如图1所示，本发明的波束赋形方法包括以下步骤：

步骤101：对当前阵列天线所有天线上接收信号中的期望信号和干扰信号分别进行信道估计，得到期望信号的阵列信道冲激响应hf和干扰信号的阵列信道冲激响应m＝1，...，M，其中，M是干扰信号的数量。

本发明中，所述的干扰包括本小区干扰、外小区干扰以及TDD***中非对称业务模式下的基站间干扰。

步骤102：根据步骤101得到的阵列信道冲激响应，按照公式(2)和公式(3)分别计算期望信号的空间协方差矩阵

和干扰信号的空间协方差矩阵

其中，干扰信号的空间协方差矩阵

简称为干扰协方差矩阵

$\stackrel{\‾}{R_S^{\left(k\right)}}=h^{\left(k\right)*}{h}^{\left(k\right)T}---\left(2\right)$

$\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}=\underset{\∀m\∈I}{\mathrm{\Σ}}{h}_I^{\left(m\right)*}{h}_I^{\left(m\right)T}---\left(3\right)$

步骤103：根据干扰功率与期望用户功率之间的关系、以及单位矩阵与噪声协方差矩阵之间的关系，获取新干扰协方差矩阵

此时，干扰协方差矩阵

称为原干扰协方差矩阵

所述的获取过程具体包括：

首先，根据公式(4)计算原干扰协方差矩阵

的迹，即：计算原干扰协方差矩阵

的对角线元素之和P；

$P=\mathrm{tr}\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}=\underset{n}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}\right)}_{n,n}---\left(4\right)$

其中，n表示天线单元的序号，N表示天线单元数，公式(4)的含义是

的对角线元素的累加。

之后，设定干扰协方差矩阵和常数单位阵之间的比例系数λ，该比例系数的值表示对期望用户功率和干扰功率的约束能力，取值在0到正无穷之间。如果λ取0，则表示只约束干扰，不约束信号功率。如果λ取无穷大，则表示只约束信号功率，不约束干扰。

然后，根据期望用户信号与干扰和噪声之间的关系，得到新干扰协方差矩阵表示为公式(5)。

$\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}\′=\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}+{\mathrm{\λPI}}^{\left(N\right)}---\left(5\right)$

其中，I为常数单位阵。

步骤104：采用得到的期望信号的空间协方差矩阵

和新干扰协方差矩阵根据公式(6)计算当前阵列天线的波束赋形权系数w^(k)。

$w^{\left(k\right)}=\arg \max \frac{w^H\stackrel{\‾}{R_S^{\left(k\right)}}w}{w^H\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}w}---\left(6\right)$

下面通过一具体实施例详细说明本发明波束赋形方法的实现过程。本实施例中，所采用的阵列天线为8单元均匀圆形阵列天线，如图2所示。该阵列天线的圆半径为0.65λ，存在三个干扰信号。该阵列天线上接收信号中期望信号的来波角度

为50°，三个干扰信号的来波角度分别为30°、150°和250°，分别为单径信道。

步骤a：对8个天线单元接收信号中的期望信号和干扰信号分别进行信道估计，得到期望信号的阵列信道冲激响应h⁽¹⁾和干扰信号的阵列信道冲激响应 $h_I^{\left(1\right)},h_I^{\left(2\right)},h_I^{\left(3\right)}.$

$h^{\left(1\right)}=\left[\begin{array}{c}-0.7960+0.5002i\\ -0.5975-0.7670i\\ -1.0608-0.0454i\\ 0.9353+0.3255i\\ -0.9260-0.5069i\\ -0.6678+0.7391i\\ -1.0130-0.0790i\\ 0.9850-0.3019i\end{array}\right]$

$h_I^{\left(1\right)}=\left[\begin{array}{c}-0.8493-0.3787i\\ -0.6915-0.6868i\\ -0.5149+0.8326i\\ 0.4894-0.8939i\\ -0.9793+0.3720i\\ -0.7618+0.6590i\\ -0.4670-0.9570i\\ 0.5391+0.9175i\end{array}\right]$ $h_I^{\left(2\right)}=\left[\begin{array}{c}-0.8493+0.3915i\\ 0.4942-0.8381i\\ -0.5149+0.8326i\\ -0.6964-0.7427i\\ -0.9793+0.3982i\\ 0.4240+0.8102i\\ -0.4670-0.9570i\\ -0.6467+0.7662i\end{array}\right]$ $h_I^{\left(3\right)}=\left[\begin{array}{c}-0.2467-0.9785i\\ -0.8446+0.5639i\\ -0.8282+0.5829i\\ 0.1566-1.0110i\\ -0.1167+0.9718i\\ -0.9148+0.5917i\\ -0.7804-0.7073i\\ -0.1069+1.0345i\end{array}\right]$

步骤b：根据公式(2)和公式(3)分别计算期望信号的空间协方差矩阵

和干扰协方差矩阵

步骤c：根据希望达到的对期望用户功率和干扰功率的约束能力，设定比例系数λ为0.2，并根据公式(4)计算干扰协方差矩阵

的迹，即：对角线元素之和P；

$P=\mathrm{tr}\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}=\underset{n}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left(\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}\right)}_{n,n}=24.4309$

之后，根据公式(5)得到新干扰协方差矩阵

$\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}\′=\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}+{\mathrm{\λPI}}^{\left(N\right)}=\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}+2*24.4309I^{\left(N\right)}=\stackrel{\‾}{R_I^{\left(k\right)}}+{4.8862I}^{\left(N\right)}$

步骤d：根据步骤b得到的

和步骤c得到的

通过公式(6)计算出8单元阵列天线的波束赋形权系数。在本实施例中，不做修正的波束赋形权系数w₀和修正后的波束赋形权系数w分别为：

$w_0=\left[\begin{array}{c}-0.1906+0.6533i\\ -0.1058+0.1922i\\ -0.1837+0.2538i\\ 0.0211+0.1399i\\ 0.2177-0.0710i\\ -0.2306-0.2814i\\ 0.3196-0.2764i\\ 0.0631+0.0573i\end{array}\right]$ 和 $w=\left[\begin{array}{c}-0.2833+0.1018i\\ -0.1389-0.2474i\\ -0.3366-0.2494i\\ 0.1770+0.3279i\\ -0.0886-0.2738i\\ -0.2647+0.0693i\\ -0.4379-0.1094i\\ 0.3820-0.0848i\end{array}\right]$

这里，所述修正是指增加常数项的权，不修正就是不增加常数项的权。

图3为采用本发明方法的赋形波束与现有技术赋形波束的效果对比图，图3中，带箭头的实线30表示期望信号的方向，三个带箭头的虚线31表示三个干扰信号的方向，实线波束32为采用现有技术方法赋形的波束，虚线波束33为采用本发明方法赋形的波束。可以看出，基于现有技术方法的赋形波束在期望信号方向小于干扰信号方向，而基于本发明方法的赋形波束在期望信号方向明显大于干扰信号方向，如此，就可以抑制干扰，并保证赋形波束的方向性。

本发明的波束赋形方法可以用于接收和发射波束赋形，在接收波束赋形中，干扰是指接收信号中干扰用户信号对期望用户信号的干扰；在发射波束赋形中，干扰是指期望用户的发射信号对干扰用户的发射信号造成的干扰。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (3)

1、一种实现干扰抑制的波束赋形方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

a.对当前阵列天线接收信号中的期望信号和干扰信号分别进行信道估计，得到期望信号和干扰信号各自的阵列信道冲激响应；

b.根据步骤a得到的信道冲激响应计算期望信号和干扰信号各自的空间协方差矩阵；

c.根据要达到的对期望用户功率和干扰功率的约束能力设定比例系数；计算步骤b所得到的干扰信号空间协方差矩阵对角线元素之和；计算所述比例系数、所述干扰信号空间协方差矩阵对角线元素之和与单位阵三者之积，将该计算结果加上步骤b所述干扰信号空间协方差矩阵，得到新的干扰信号空间协方差矩阵；

d.利用步骤b得到的期望信号空间协方差矩阵和步骤c获取的新的干扰信号空间协方差矩阵计算当前阵列天线的波束赋形权系数。

2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述比例系数取值在0到正无穷之间。

3、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰为：本小区干扰、外小区干扰以及TDD***中非对称业务模式下的基站间干扰。

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