基于DOA估计的CDMA智能天线系统

CDMA信号经解扩后,采用传统高分辨率算法MUSIC和ESPRIT,估计信号的DOA方向。然后,用阵列响应矢量作为加权系数,保证基站接收到最大的信号能量．通过仿真,研究了这一系统在移动通信环境下的性能,包括信道衰落、信号角度扩散及同频干扰用户等对DOA估计的影响,仿真结果表明：DOA估计误差和误码率与信号衰落、信号角度扩散及同频干扰用户等有密切关系。     

改进型MUSIC算法在智能天线DOA估计中的研究

智能天线的一项核心技术是波达方向（Direction of Arrival,DoA）的估计,它在无线定位的应用领域中有着十分重要的意义．为了对信号的DOA作出精确的估计,提出一种基于空间平滑技术的改进型MUSIC（Multiple Signal Classification）算法．仿真结果表明经典的MUSIC算法只能对非相干信号的DOA作出精确的估计,而改进型MUSIC算法对相干信号的DOA也能作出精确的估计．     

智能天线中基于粒子群算法的二维DOA估计

针对二维多重信号分类（multiple signal classification,MUSIC）算法在进行波达方向（direction of arrival,DOA）估计时计算速度慢、运算复杂度高的缺点,提出基于鸡群算法的二维MUSIC谱峰搜索算法.该算法将鸡群算法与MUSIC算法相结合,在谱峰搜索部分应用鸡群算法优化,利用鸡群算法寻优能力强的优点,快速搜索出谱峰所对应的角度.仿真实验表明,鸡群算法能有效克服谱峰搜索中出现的计算量大、计算复杂度高等问题,通过与其他仿生算法相比较,鸡群算法具有更快的收敛性、更强的稳定性以及更好的精确度.

     

阵列天线DOA估计MUSIC算法误差分析

根据信号子空间的基本理论和算法,对宽带信号MUSIC算法波达方向估计中估计误差问题进行了理论分析和仿真实验,得出了误差估计表达式．分析表明,估计误差的大小不仅与信号频率偏离中心频率的程度有关,而且与入射角度有关,垂直于天线阵平面入射的信号估计误差最小,偏离垂直入射角越大,估计误差越大．计算机仿真验证了理论分析的正确性．     

基于MUSIC算法的双平面阵列天线DOA估计

提出一种由两个平面阵列天线相互垂直放置而组成的双平面阵列天线,并对此双平面阵列天线模型进行数学建模及理论构建.阐述了MUSIC算法的基本原理并进行了具体分析.利用MUSIC算法对此阵列天线进行了三维空间D()A估计,其中对每一个平面阵列分别估计出三维空间到来角中的两个参数;并利用此双平面阵列天线D()A估计的特点,对三...     

基于分形天线阵列的快速DOA估计算法（增刊）

针对智能天线要求结构尺寸小和测向算法收敛快的问题，在深入论述分形天线阵列技术和降秩理论的基础上，提出基于Cantor线性阵列天线的快速DOA估计算法。不仅使得智能天线的结构尺寸减小了30%，通过多级嵌套维纳滤波器前向递推的方法，子空间的分解和维数确定可同时进行，不需要估计接收信号的协方差矩阵和对其作特征值分解，运算量可以明显降低，收敛速度快。该方案具有很好的理论价值以及应用前景，蒙特卡罗仿真结果表明了本方法的有效性。     

定向性天线阵列相位中心对DOA估计的影响分析

针对宽频带定向性天线阵列存在不确定的相位中心、非均匀分布的远场相位以及有限的主波瓣宽度等问题,提出了一种定向性天线组成的均匀圆阵的扇区波达方向（DOA）估计模型.首先通过最优化原则估计定向性天线相位中心,推导出阵列的有效孔径,构建方向性导向矢量;然后综合考虑相位扰动、相位中心估计误差等因素对DOA估计精度的影响,分析并推导出误差矢量;最后对常规理想点源天线阵列的DOA估计模型进行改进,并对影响DOA估计误差的因素进行仿真.实验结果表明,该模型具有单元天线参与数量少、相同误差因素下DOA估计精度高的优点.     

DS_CDMA系统中的DOA估计算法研究

DS-CDMA系统中,智能天线方向图的形成必须依赖于对移动台的到达方向估计.为精确估计来波方向,首先分析研究了适用于DS-CDMA系统的DOA估计的传统算法:MUSIC算法和ESPRIT算法.这两种算法基于子空间分解,运算量大,不易于实时实现.提出使用两种基于MUSIC算法和ESPRIT算法的改进算法进行DOA估计,计算量大大降低.通过模拟实验证明,在CDMA系统多径信号环境下,两种改进算法易于实时实现.     

智能天线系统时域均衡技术研究

在移动无线通信中,由于传输信道的多径性质,会在接收端引起码间干扰,使系统误码率变大．结合智能天线系统研究了一种自适应均衡技术,在基站一端使用,用来抑制码间干扰．它通过横向滤波器来实现,通过RLS算法自适应地产生加权因子．计算机仿真的结果可以证明,使用均衡技术后,系统的误码性能可以满足通信需要．     

OFDM信号的DOA估计

通过分析研究了在OFDM的频率选择性多径衰落的信号环境下进行DOA估计的方法，针对于正交频分复用（OFDM）信号的DOA估计，提出了利用OFDM信号的共轭循环相关等特性，对输出信号矩阵进行零点预处理，采用ESPRIT和MUSIC方法估计信号的DOA。理论分析和计算机仿真实验均表明了这种方法的有效性。     

信号相关性与DOA估计

窄带波达方向(DOA)估计模型中,相干信号的问题很容易引起混淆。一些文献简单地认为频率不同的信号是不相干的,而频率相同的信号就是相干信号。因此,在建立不相干信号的DOA估计模型时,采用不同中心频率的信号,而使用的方向矩阵却采用同一个信号频率,该文提出,当信号中心频率不同时,应采用各自相应的频率来建立方向矩阵。其DOA估计应采用宽带信号的DOA估计方法,也就是应该对不同的频率进行聚焦。而采用同一个频率来建立的方向矩阵恰好同聚焦后的信号模型相同,因此,其估计结果也就是正确的。但这样的信号模型与事实并不相符。该文严格按照相干信号的定义证明了只有频率和初始相位都相同的窄带信号才是相干信号,最后通过计算机仿真验证了这一点。     

智能天线技术及其应用

在分析了智能天线的特点的基础上,对智能天线中所涉及的理论方法进行了深入探讨。根据天线波束处理和形成方式的不同,详细介绍了智能天线的体系结构和分类,具体阐述了实现智能天线技术中所采用的算法,并根据算法的运算性能、测量要求等不同点,给出了相应的优选策略,最后对智能天线的应用现状和发展前景进行了总结和展望。     

OFDM信号的DOA估计

通过分析研究了在 OFDM的频率选择性多径衰落的信号环境下进行 DOA估计的方法 ,针对于正交频分复用 (OFDM)信号的 DOA估计 ,提出了利用 OFDM信号的共轭循环相关等特性 ,对输出信号矩阵进行零点预处理 ,采用 ESPRIT和 MUSIC方法估计信号的 DOA.理论分析和计算机仿真实验均表明了这种方法的有效性     

移动智能天线技术研究进展

移动终端天线的智能化是移动通信智能化的关键因素之一，这激励人们开始了对移动智能天线技术的研究。在概述适用于小型移动终端的多端口紧凑天线设计并分析其性能参教后，详细介绍了一种多端口紧凑型天线的设计并分析了其性能。在此基础上，讨论了移动智能天线的关键技术。最后，提出了移动智能天线在军事通信中应用的设想。     

智能天线中平面阵列的波达方向估计的研究

研究智能天线中平面阵列的波达方向估计．以等距线阵为基础,把每一线阵作为平面阵列的一个子线阵,信号在不同子线阵上形成的波达方向估计就构成平面阵列的波达方向估计．提出采用MUSIC算法来实现平面阵列波达方向估计的方法．阵元数目的增加,很大程度上提高了方向估计的准确性．文中模拟了现实的无线环境,在相同噪声情况下,讨论不同数目的入射信号对平面阵列的波达方向估计的影响,并在不同噪声情况下,通过多次实验得到噪声与入射角度分辨率的关系．     

几种DOA估计算法分析

通过对波达方向算法中的延迟-相加算法、Capon最小方差算法和MUSIC算法分别进行讨论,并在相同条件下对3种算法分别进行仿真,仿真结果证明MUSIC算法性能最好.     

DS-UWB信号DOA的估计方法

到达角估计是直接序列超宽带系统的关键技术之一。传统的到达角估计方法都基于窄带信号,不能直接应用在该系统。针对该问题,提出了一种基于四阶累积量的到达角估计方法。该方法建立在直接序列超宽带系统阵列信号的频域模型。仿真结果表明该算法有效易行,能准确估计直接序列超宽带信号的到达角。     

互质圆形阵列DOA估计方法

针对传统均匀圆形阵列孔径受限的问题,设计了一种互质圆形阵列,并在此基础上,研究了一种基于相位模式激励的二维波达方向估计方法。首先利用两个均匀圆形子阵列进行堆叠形成互质圆形阵列结构。然后,基于相位模式变换算法将元素空间问题转化到波束空间,将互质圆形阵列合成类似于ULA的范德蒙结构且中心埃尔米特对称的阵列流型,减小谱峰搜索维度。最后,通过酉变换实现阵列流型的实数化,降低算法复杂度。理论分析和仿真实验表明:在相同条件下,相比于均匀圆形阵列MUSIC算法,所提互质圆形阵列相位模式激励MUSIC算法的运行时间从1.825 s降至0.622 s,阵列孔径增大MN/(M+N-2)倍,具备更高的波达方向估计精度和系统实时性,并对相近源具有较高的估计分辨率。     

几种DOA估计算法分析

通过对波达方向算法中的延迟-相加算法、Capon最小方差算法和MUSIC算法分别进行讨论，并在相同条件下对3种算法分别进行仿真，仿真结果证明MUSIC算法性能最好．     

移动通信系统与智能天线技术

近年来，移动通信智能天线技术已经受到了世界范围的巨大关注，本文将对智能天线技术及影响移动通信系统的因素作一个比较综合的介绍。然后讨论智能天线在基站上的实现问题。最后探讨移动通信智能天线的发展趋势。