CN111898087B - 阵列天线子向量循环约束优化波束形成***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及通信技术,解决了目前阵列天线波束形成LCMV算法计算复杂度高的问题,提供了一种阵列天线子向量循环约束优化波束形成***及方法,其技术方案可概括为:将现有技术中需要一次性计算的波束向量w分割为M个子向量分别计算,并循环计算,同一时间所占用的***资源较少,计算复杂度降低,适用于阵列天线接收机。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术,特别涉及无线信号接收的技术。
背景技术
阵列天线或智能天线接收机能显著提高接收信噪比,并抑制干扰,大幅度提高接收机性能,是新一代无线通信技术发展的一个重要方向。波束形成是阵列天线的一个主要功能,通过波束形成,提高期望信号的接收增益,同时降低干扰信号的接收增益,以此显著提高接收机的信干噪比。在天线阵列中通过对每根天线信号进行加权合并,实现波束形成。波束性能包括指向、旁瓣、干扰抑制等,其取决于加权值的选取与算法优化。现有波束形成优化算法通常有LCMV(Linearly Constrained Minimum Variance,线性约束最小方差)、MMSE(Minimum Mean Squares Error,最小均方差)、RLS(Recursive Least Squares,最小二乘递归)及LMS(Least Mean Squares,最小均方)等。现有波束形成算法普遍存在计算复杂度高的缺陷,导致计算时间长、跟踪速度慢及硬件成本高等问题,直接影响***的整体性能。
设阵列天线的天线数量为N,x是阵列接收信号向量,w是波束形成向量,C是约束矩阵,g是约束值向量,R=E[xxH]是接收信号自相关矩阵,式中,E是求期望值运算,H是向量共轭转置操作。则传统LCMV波束形成优化算法如下:
其解为:
w=R-1CH(C R-1CH)-1g
该式中,计算向量w需要先计算逆阵R-1,对于一个天线数量为N的阵列,矩阵R的尺度为N×N。当N较大时,逆阵R-1的计算复杂度是很高的。在实际应用中,计算大尺度矩阵R的逆阵不仅难以实现,且耗时长,会拖慢波束跟踪速度,降低***性能。这是该式解的一个缺陷。
发明内容
本发明的目的是要解决目前阵列天线波束形成LCMV算法计算复杂度高的问题,提供一种阵列天线子向量循环约束优化波束形成***及方法。
本发明解决上述技术问题,采用的技术方案是,
阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,包括加法单元、算法优化单元、参考信号输入端、信号输出端及至少两路接收优化信道,各路接收优化信道的输出端分别与加法单元的各输入端一一对应连接,加法单元的输出端作为信号输出端;
针对任意一路接收优化信道,其包括接收天线、放大滤波模块、解调模块及乘法模块,所述接收天线作为该路接收优化信道的输入端,接收天线与放大滤波模块的输入端连接,放大滤波模块的输出端与解调模块的输入端连接,解调模块的输出端与乘法模块的一个输入端连接,乘法模块的输出端作为该路接收优化信道的输出端;
所述算法优化单元包括参考信号输入端、至少与接收优化信道数量相同的解调信号输入端、至少与接收优化信道数量相同的复数权值输出端及至少与接收优化信道数量相同的反馈信号输入端,各路接收优化信道的放大滤波解调模块的输出端分别与一个解调信号输入端一一对应连接,各路接收优化信道的乘法模块的另一个输入端分别与一个复数权值输出端一一对应连接,各路接收优化信道的乘法模块的输出端分别与一个反馈信号输入端一一对应连接,参考信号输入端用于输入参考信号;
所述算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号优化其输出的各复数权值,具体为:设w为该天线阵列的波束向量,将w中的元素分割为N个不同的波束子向量,则向量其中,是第j个波束子向量,j=1,2,…,N,N为接收优化信道数量,(T)是求向量转置操作,算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号直接对子向量wj进行优化,在每一个更新周期,一次优化更新一个子向量wj,然后优化更新下一个子向量wj+1,依次推进,完成所有子向量的优化更新后即完成一个更新周期,接着再重复进行下一个更新周期,优化过程循环进行,以此获得整体优化波束向量,即输出的各复数权值。
具体的,为提供一种算法优化单元的计算方法,则所述算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号优化其输出的各复数权值,具体为:
设置约束矩阵C及约束系数向量q,设置输入信号向量x=[x1,x2,......,xN]T、波束向量w=[w1,w2,......,wN]T及输入信号自相关矩阵R=E[x*xT],则wi代表第i个复数权值,xi代表第i个放大滤波解调模块的输出信号,这里,(T)是求向量转置操作,(*)是求复数共轭操作,(E)是求期望值操作,则加法单元的输出信号为y=wHx;
对应的,也将输入信号向量x分割为M个子向量,则有这里是第j个输入信号子向量,其对应于权值向量的子向量也将***约束矩阵C分割为M个子矩阵,则有这里是第j个约束子矩阵;则对应乘法模块的子向量输出为余阵列的输出
优化时,包括以下步骤:
步骤3、计算各个波束子向量,计算公式为:
进一步的,所述约束矩阵C可以根据输入的参考信号计算,其计算公式为:
C=E[sx*]
其中,s是参考信号。
具体的,为细化如何将波束向量w分割为M个子向量,则有:在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中至少有一个不同的复数权值,且针对任意一个分割出的子向量,其中的各复数权值为相邻的各复数权值。
再进一步的,为细化如何将权值向量w分割为M个子向量,则有:在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中所包含的复数权值的数量相同或不同。
阵列天线子向量循环约束优化波束形成方法,应用于上述阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,包括:
设置约束矩阵C及约束系数向量q,设置输入信号向量x=[x1,x2,......,xN]T、波束向量w=[w1,w2,......,wN]T及输入信号自相关矩阵R=E[x*xT],则wi代表第i个复数权值,xi代表第i个放大滤波解调模块的输出信号,这里,(T)是求向量转置操作,(*)是求复数共轭操作,(E)是求期望值操作,则加法单元的输出信号为y=wHx;
对应的,也将输入信号向量x分割为M个子向量,则有这里是第j个输入信号子向量,其对应于权值向量的子向量也将***约束矩阵C分割为M个子矩阵,则有这里是第j个约束子矩阵;则对应乘法模块的子向量输出为余阵列的输出
优化时,包括以下步骤:
步骤3、计算各个波束子向量,计算公式为:
具体的,所述约束矩阵C可以根据输入的参考信号计算,其计算公式为:
C=E[sx*]
其中,s是参考信号。
进一步的,为细化如何将波束向量w分割为M个子向量,则有:在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中至少有一个不同的复数权值,且针对任意一个分割出的子向量,其中的各复数权值为相邻的各复数权值。
具体的,为细化如何将波束向量w分割为M个子向量,则有:在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中所包含的复数权值的数量相同或不同。
本发明的有益效果是,在本发明方案中,采用上述阵列天线子向量循环约束优化波束形成***及方法,可见,其将现有技术中需要一次性计算的波束向量w分割为M个子向量分别计算,并循环计算,同一时间所占用的***资源较少,计算复杂度降低。
附图说明
图1是本发明实施例中阵列天线子向量循环约束优化波束形成***的***框图。
具体实施方式
下面结合实施例及附图,详细描述本发明的技术方案。
本发明的阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,其***框图参见图1,包括加法单元、算法优化单元、参考信号输入端、信号输出端及至少两路接收优化信道,各路接收优化信道的输出端分别与加法单元的各输入端一一对应连接,加法单元的输出端作为信号输出端;
针对任意一路接收优化信道,其包括接收天线、放大滤波模块、解调模块及乘法模块,所述接收天线作为该路接收优化信道的输入端,接收天线与放大滤波模块的输入端连接,放大滤波模块的输出端与解调模块的输入端连接,解调模块的输出端与乘法模块的一个输入端连接,乘法模块的输出端作为该路接收优化信道的输出端;
算法优化单元包括参考信号输入端、至少与接收优化信道数量相同的解调信号输入端、至少与接收优化信道数量相同的复数权值输出端及至少与接收优化信道数量相同的反馈信号输入端,各路接收优化信道的放大滤波解调模块的输出端分别与一个解调信号输入端一一对应连接,各路接收优化信道的乘法模块的另一个输入端分别与一个复数权值输出端一一对应连接,各路接收优化信道的乘法模块的输出端分别与一个反馈信号输入端一一对应连接,参考信号输入端用于输入参考信号;
算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号优化其输出的各复数权值,具体为:设w为该天线阵列的波束向量,将w中的元素分割为N个不同的波束子向量,则向量其中,是第j个波束子向量,j=1,2,…,N,N为接收优化信道数量,(T)是求向量转置操作,算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号直接对子向量wj进行优化,在每一个更新周期,一次优化更新一个子向量wj,然后优化更新下一个子向量wj+1,依次推进,完成所有子向量的优化更新后即完成一个更新周期,接着再重复进行下一个更新周期,优化过程(这里的优化过程即是指上述一个更新周期)循环进行,以此获得整体优化波束向量,即输出的各复数权值。
为提供一种算法优化单元的计算方法,则算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号优化其输出的各复数权值,可具体为:
设置约束矩阵C及约束系数向量q,设置输入信号向量x=[x1,x2,......,xN]T、波束向量w=[w1,w2,......,wN]T及输入信号自相关矩阵R=E[x*xT],则wi代表第i个复数权值,xi代表第i个放大滤波解调模块的输出信号,这里,(T)是求向量转置操作,(*)是求复数共轭操作,(E)是求期望值操作,则加法单元的输出信号为y=wHx;
对应的,也将输入信号向量x分割为M个子向量,则有这里是第j个输入信号子向量,其对应于权值向量的子向量也将***约束矩阵C分割为M个子矩阵,则有这里是第j个约束子矩阵;则对应乘法模块的子向量输出为余阵列的输出
优化时,包括以下步骤:
步骤3、计算各个波束子向量,计算公式为:
其具体理论依据及推导过程如下:
以将波束向量w分割为2个子向量为例,设是输入信号向量x的一个子向量,是波束向量w的一个子向量,其对应于子阵列的子向量 是向量x的余向量,是向量w的余向量,其对应于余阵列的余向量 是约束矩阵C的一个子矩阵,是约束矩阵C的余矩阵,即波束形成器输出为y=wHx,其子阵列的输出为余阵列的输出式中,T表示转置操作,H表示共轭转置操作,则阵列波束形成的优化准则如下:
展开上式得:
因此,该式可以表达为:
拉格朗日乘子为
其中,λ是拉格朗日乘数向量;
因此可以得到
进一步可得
根据上式可见,LCMV波束形成算法可以通过一个周期循环优化方法来实现。阵列波束形成向量w可以被分割为多个子向量wd,利用式逐一依次计算每一个子向量,每一次计算是一个局部优化过程,多次局部循环优化最终可使阵列波束获得其全局优化。
为提供设置约束矩阵C的方法,则有所述设置约束矩阵C是指人工设置约束矩阵C或根据输入的参考信号计算出的约束矩阵C,可以用下面方法计算:
C=E[sx*]
其中,s是指参考信号。
为细化如何将波束向量w分割为M个子向量,则可有:在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中至少有一个不同的复数权值,且针对任意一个分割出的子向量,其中的各复数权值为相邻的各复数权值。举例如下:设将波束向量w=[w1,w2,......,w6]T分割为3个子向量,则可为及也可为及等。
为细化如何将权值向量w分割为M个子向量,则可有:在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中所包含的复数权值的数量相同或不同。举例如下:设将波束向量w=[w1,w2,......,w6]T分割为3个子向量,则可为及也可为及等。
阵列天线子向量循环约束优化波束形成方法,应用于上述阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,包括:
设置约束矩阵C及约束系数向量q,设置输入信号向量x=[x1,x2,......,xN]T、波束向量w=[w1,w2,......,wN]T及输入信号自相关矩阵R=E[x*xT],则wi代表第i个复数权值,xi代表第i个放大滤波解调模块的输出信号,这里,(T)是求向量转置操作,(*)是求复数共轭操作,(E)是求期望值操作,则加法单元的输出信号为y=wHx;
对应的,也将输入信号向量x分割为M个子向量,则有这里是第j个输入信号子向量,其对应于权值向量的子向量也将***约束矩阵C分割为M个子矩阵,则有这里是第j个约束子矩阵;则对应乘法模块的子向量输出为余阵列的输出
优化时,包括以下步骤:
步骤3、计算各个波束子向量,计算公式为:
其具体理论依据及推导过程同上。
为提供设置约束矩阵C的方法,则有所述设置约束矩阵C是指人工设置约束矩阵C或根据输入的参考信号计算出的约束矩阵C,可以用下面方法计算:
C=E[sx*]
其中,s是指参考信号。
为细化如何将波束向量w分割为M个子向量,则可有:在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中至少有一个不同的复数权值,且针对任意一个分割出的子向量,其中的各复数权值为相邻的各复数权值。举例如下:设将波束向量w=[w1,w2,......,w6]T分割为3个子向量,则可为及也可为及等。
Claims (8)
1.阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,其特征在于,包括加法单元、算法优化单元、参考信号输入端、信号输出端及至少两路接收优化信道,各路接收优化信道的输出端分别与加法单元的各输入端一一对应连接,加法单元的输出端作为信号输出端;
针对任意一路接收优化信道,其包括接收天线、放大滤波模块、解调模块及乘法模块,所述接收天线作为该路接收优化信道的输入端,接收天线与放大滤波模块的输入端连接,放大滤波模块的输出端与解调模块的输入端连接,解调模块的输出端与乘法模块的一个输入端连接,乘法模块的输出端作为该路接收优化信道的输出端;
所述算法优化单元包括参考信号输入端、至少与接收优化信道数量相同的解调信号输入端、至少与接收优化信道数量相同的复数权值输出端及至少与接收优化信道数量相同的反馈信号输入端,各路接收优化信道的放大滤波解调模块的输出端分别与一个解调信号输入端一一对应连接,各路接收优化信道的乘法模块的另一个输入端分别与一个复数权值输出端一一对应连接,各路接收优化信道的乘法模块的输出端分别与一个反馈信号输入端一一对应连接,参考信号输入端用于输入参考信号;
所述算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号优化其输出的各复数权值,具体为:设置约束矩阵C及约束系数向量q,设置输入信号向量x=[x1,x2,......,xN]T、阵列天线的波束向量w=[w1,w2,......,wN]T及输入信号自相关矩阵R=E[x*xT],则wi代表第i个复数权值,xi代表第i个放大滤波解调模块的输出信号,这里,T是求向量转置操作,*是求复数共轭操作,E是求期望值操作,则加法单元的输出信号为y=wHx;
对应的,也将输入信号向量x分割为M个子向量,则有这里是第j个输入信号子向量,其对应于权值向量的子向量也将***约束矩阵C分割为M个子矩阵,则有这里是第j个约束子矩阵;则对应乘法模块的子向量输出为余阵列的输出
算法优化单元根据各乘法模块的输出信号及各解调模块的输出信号直接对子向量进行优化;在每一个更新周期,一次优化更新一个子向量然后优化更新下一个子向量依次推进,完成所有子向量的优化更新后即完成一个更新周期,接着再重复进行下一个更新周期,优化过程循环进行,以此获得整体优化波束向量,输出各复数权值;
优化时,包括以下步骤:
步骤3、计算各个波束子向量,计算公式为:
2.如权利要求1所述的阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,其特征在于,所述约束矩阵C根据输入的参考信号计算,其计算公式为:
C=E[sx*]
其中,s是参考信号。
3.如权利要求1所述的阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,其特征在于,在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中至少有一个不同的复数权值,且针对任意一个分割出的子向量,其中的各复数权值为相邻的各复数权值。
4.如权利要求3所述的阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,其特征在于,在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中所包含的复数权值的数量相同或不同。
5.阵列天线子向量循环约束优化波束形成方法,应用于如权利要求1-4任一项所述的阵列天线子向量循环约束优化波束形成***,其特征在于,包括:
设置约束矩阵C及约束系数向量q,设置输入信号向量x=[x1,x2,......,xN]T、波束向量w=[w1,w2,......,wN]T及输入信号自相关矩阵R=E[x*xT],则wi代表第i个复数权值,xi代表第i个解调模块的输出信号,这里,T是求向量转置操作,*是求复数共轭操作,E是求期望值操作,则加法单元的输出信号为y=wHx;
对应的,也将输入信号向量x分割为M个子向量,则有这里是第j个输入信号子向量,其对应于权值向量的子向量也将***约束矩阵C分割为M个子矩阵,则有这里是第j个约束子矩阵;则对应乘法模块的子向量输出为余阵列的输出
优化时,包括以下步骤:
步骤3、计算各个波束子向量,计算公式为:
6.如权利要求5所述的阵列天线子向量循环约束优化波束形成方法,其特征在于,所述约束矩阵C是根据输入的参考信号计算的,其计算公式为:
C=E[sx*]
其中,s是参考信号。
7.如权利要求5所述的阵列天线子向量循环约束优化波束形成方法,其特征在于,在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中至少有一个不同的复数权值,且针对任意一个分割出的子向量,其中的各复数权值为相邻的各复数权值。
8.如权利要求7所述的阵列天线子向量循环约束优化波束形成方法,其特征在于,在将波束向量w分割为M个子向量时,每两个分割出的子向量之中所包含的复数权值的数量相同或不同。
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Legal Events
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---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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