CN101267236B - 一种智能天线下行波束赋形方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种智能天线下行波束赋形方法及其装置，其中装置包括天线阵列(101)、多通道放大单元(102)、多通道收发信机单元(103)、上行基带处理单元(105)及依次连接的信道估计与归一化处理单元(104)、空间协方差矩阵生成单元(106)、下行波束赋形权矢量生成单元(107)和下行波束赋形单元(108)；方法包括：设定信道估计窗长W，构造各用户上行信道估计矩阵H^(k)；设置信道抽头功率门限P_D和信道抽头数门限N_D，结合估计的信道抽头功率实时测算

获得符合信道抽头要求功率归一化上行信道估计矩阵

根据计算生成对应空间协方差矩阵和下行波束赋形权矢量w^(k)并赋形，或根据生成下行波束赋形权矢量w^(k)(t)＝w^(k)(t-1)。

Description

一种智能天线下行波束赋形方法及其装置

技术领域

本发明涉及移动通讯，具体涉及一种智能天线下行波束赋形方法及其装置。 

背景技术

智能天线利用信号传输的空间特性和数字信号处理技术，可以实现赋形权矢量估计以及下行波束赋形，从而达到降低干扰、增加容量、扩大覆盖、改善通信质量、降低发射功率和提高无线数据传输速率的目的。 

在一定的用户移动速度条件下，对于采用时分双工TDD方式的同步码分多址CDMA通信系统，其上、下行信道满足对称要求，若采用智能天线，则可以根据天线阵列对应的上行接收信号或信道估计实现各个用户的赋形权矢量估计，进而完成下行波束赋形，较好地解决抗多径干扰和抗多址干扰等问题。 

中国发明专利申请“无线信道的下行波束赋形方法和装置”，公开号：CN1658526A，提供了一种无线信道的下行波束赋形方法，根据空间参数估计，进行波束赋形权矢量估计，并进而控制波束赋形。其基本原理即为利用波达角度、接收功率最大增益或波束宽度的变化情况对赋形波束进行优化或从多级波束中选择一种赋形波束，用以补偿空间角度扩展的影响。但是该方法对无线信道变化的实时适应性以及对系统性能的改善程度均较为有限，特别在高速移动、多径角度扩展等复杂传播环境下难以体现智能天线的性能。 

发明内容

本发明需要解决的技术问题是提供一种智能天线下行波束赋形方法及其装置，能够实时适应无线信道变化，特别在高速移动、多径角度扩展等复 杂传播环境下更好地进行波束赋形。 

本发明的上述第一个技术问题这样解决，提供一种智能天线下行波束赋形方法，应用于TDD方式的移动通讯系统，其上、下信道满足对称要求，采用智能天线，可以根据天线阵列对应的上行接收信号或信道估计实现针对各个用户的下行波束赋形权矢量估计，包括以下步骤： 

1.1)设定信道估计窗长W，构造各用户上行信道估计矩阵H^(k)： 

$H^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{c}{h}^{(k,1)}\\ h^{(k,2)}\\ \·\·\·\\ h^{(k,M)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left(k\right)}& h_2^{\left(k\right)}& \·\·\·& h_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]$

$={\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{(k,1)}& h_2^{(k,1)}& \·\·\·& h_W^{(k-1)}\\ h_1^{(k,2)}& h_2^{(k,2)}& \·\·\·& h_W^{(k,2)}\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ h_1^{(k,M)}& h_2^{(k,M)}& \·\·\·& h_W^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\×W}$

其中k指第k用户，M指智能天线阵列中的天线总数； 

1.2)设置信道抽头功率门限P_D和信道抽头数门限N_D，结合估计的信道抽头功率实时测算结果  $P_l^{\left(k\right)}=\frac{1}{M}\·\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_l^{(k,m)}\right|}^2,$ (l＝1，…，W)，由所述上行信道估计矩阵H^(k)获得符合信道抽头要求的功率归一化上行信道估计矩阵

${\tilde{H}}^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{\left(k\right)}& {\tilde{h}}_2^{\left(k\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{(k,1)}& {\tilde{h}}_2^{(k,1)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{(k,1)}\\ {\tilde{h}}_1^{(k,2)}& {\tilde{h}}_2^{(k,2)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{(k,2)}\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ {\tilde{h}}_1^{(k,M)}& {\tilde{h}}_2^{(k,M)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\×W};$

1.3)根据用户归一化上行信道估计矩阵非零  ${\tilde{H}}^{\left(k\right)}\≠{0|}_{M\×W},$ 计算对应用户空间协方差矩阵  $R^{\left(k\right)}={\tilde{H}}^{\left(k\right)}\·{\left({\tilde{H}}^{\left(k\right)}\right)}^H$ 和下行波束赋形权矢量w^(k)并赋形，其中 

是的共轭转置矩阵；或者根据用户归一化上行信道估计矩阵为零  ${\tilde{H}}^{\left(k\right)}={0|}_{M\×W},$ 对应用户当前时刻下行波束赋形权矢量采用上一时刻下行波束赋形权矢量w^(k)＝w^(k)(t)＝w^(k)(t-1)。 

按照本发明提供的赋形方法，所述符合信道抽头要求是：①只有估计的信道抽头功率实时测算结果

大于信道抽头功率门限P_D的信道抽头才认为有效；②估计的信道抽头总数必须小于等于信道抽头数门限N_D；具体包括以下两种情形：

(一)所述步骤1.2)中对任一用户估计的各信道抽头功率实时测算结果P_l ^(k)大于信道抽头功率门限P_D且信道抽头数N^(k)小于信道抽头数门限N_D，符合信道抽头要求是：对该用户N^(k)个超出信道抽头功率门限P_D的信道抽头对应的上行信道估计矢量 进行功率归一化处理 

其余 

进行功率归零 

(二)所述步骤1.2)中对任一用户估计的各信道抽头功率实时测算结果P_l ^(k)大于信道抽头功率门限P_D且信道抽头数N^(k)大于等于信道抽头数门限N_D，符合信道抽头要求是：对该用户从所述信道抽头数N^(k)中选取功率实时测算结果 

由大到小排序的N_D个信道抽头并将其对应的上行信道估计矢量 进行功率归一化处理 

其余 

进行功率归零 

按照本发明提供的赋形方法，所述信道抽头数门限N_D小于等于所述信道估计窗长W。 

按照本发明提供的赋形方法，所述步骤1.3)包括用户归一化上行信道估计矩阵非零 

根据空间协方差矩阵R^(k)、基于最大信干噪比准则计算对应用户的下行波束赋形权矢量w^(k)：  $w^{\left(k\right)}=\underset{w^{\left(k\right)}}{\arg }\left[\max \left(\frac{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\·R^{\left(k\right)}\·w^{\left(k\right)}}{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\·R_1^{\left(k\right)}\·w^{\left(k\right)}}\right)\right]={\left[\begin{array}{cccc}{w}^{(k,1)}& w^{(k,2)}& ...& w^{(k,M)}]\end{array}\right]}^T,$ 其中 

表示第k个用户对应的干扰和噪声空间协方差矩阵。 

按照本发明提供的赋形方法，所述步骤1.3)包括用户归一化上行信道估计矩阵非零 

根据空间协方差矩阵R^(k)、基于最大信噪比准则计算对应用户的下行波束赋形权矢量w^(k)：  $w^{\left(k\right)}=\underset{w^{\left(k\right)}}{\arg }\left[\max \left(\frac{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\·R^{\left(k\right)}\·w^{\left(k\right)}}{{\mathrm{\σ}}_n^2\·{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\·w^{\left(k\right)}}\right)\right]={\left[\begin{array}{cccc}{w}^{(k,1)}& w^{(k,2)}& ...& w^{(k,M)}]\end{array}\right]}^T,$ 其中 

为白噪声功率。 

按照本发明提供的赋形方法，所述步骤1.3)中所述赋形是：y^(k)＝(w^(k))^H·x^(k)，其中x^(k)表示第k个用户的赋形前下行发射数据，y^(k)表示第k个用户的赋形后下行发射数据。 

本发明的上述另一个技术问题这样解决，提供一种智能天线下行波束赋形装置，包括依次连接的天线阵列、多通道放大单元和多通道收发信机单元，还包括： 

信道估计与归一化处理单元，连接所述多通道收发信机单元，根据接收信号并按信道抽头要求进行功率归一化处理得到信道估计结果

空间协方差矩阵生成单元，连接所述信道估计与归一化处理单元，根据所述信道估计结果

生成对应的空间协方差矩阵  $R^{\left(k\right)}={\tilde{H}}^{\left(k\right)}\·{\left({\tilde{H}}^{\left(k\right)}\right)}^H;$

下行波束赋形权矢量生成单元，连接所述空间协方差矩阵生成单元，根据所述空间协方差矩阵R^(k)生成对应的下行波束赋形权矢量w^(k)； 

下行波束赋形单元，连接在所述下行波束赋形权矢量生成单元和多通道收发信机单元之间，基于所述下行波束赋形权矢量w^(k)对各用户的下行发射基带数据x^(k)进行波束赋形处理y^(k)＝(w^(k))^H·x^(k)。 

按照本发明提供的赋形装置，还包括输入端连接所述信道估计与归一化处理单元和多通道收发信机单元的用于解调上行链路接收数据的上行基带处理单元。 

按照本发明提供的赋形装置，所述多通道放大单元包括针对上行链路的低噪放大工作模式和针对下行链路的功率放大工作模式。 

本发明提供的智能天线下行波束赋形方法及其装置，通过对上行信道估计矩阵H^(k)中满足设计要求的信道抽头进行归一化处理，进一步生成相应的空间协方差矩阵R^(k)，并基于最大信干噪比准则或最大信噪比准则计算波束赋形权矢量w^(k)，从而实现下行波束赋形，这种方法及其装置能够提高时延可分多径之间的分集效果，在一定程度上增强在高速移动、多径角度扩展等复杂传播环境下智能天线性能，加强通讯系统的稳健性和可靠性。 

附图说明

下面结合附图和具体实施例进一步对本发明进行详细说明。

图1是本发明实施例智能天线下行波束赋形实现模块的结构框图。 

图2是本发明实施例智能天线下行波束赋形实现方法的流程图。 

具体实施方式

首先，简要说明本发明智能天线下行波束赋形方法，包括步骤：①实现各用户在天线阵列上的上行信道估计，构造各用户的信道估计矩阵；②设置信道抽头功率门限和信道抽头数门限，对各用户的信道估计矩阵中满足要求的信道抽头分别进行功率归一化处理，其余信道抽头则进行功率归零处理，得到对应用户的归一化信道估计矩阵；③判断用户的归一化信道估计矩阵是否为零矩阵？若为零矩阵，则转至步骤⑤，否则，进行步骤④；④针对非零的用户归一化信道估计矩阵，计算对应用户的空间协方差矩阵，并据此计算得到下行波束赋形权矢量，转至步骤⑥；⑤针对用户归一化信道估计矩阵为零矩阵的情况，对应用户当前时刻的下行波束赋形权矢量采用上一时刻的下行波束赋形权矢量；⑥实现下行波束赋形。 

第二步，说明本发明优选实施装置及其各部件的具体工作： 

如图1所示，该智能天线下行波束赋形实现模块包括天线阵列101、多通道放大单元102、多通道收发信机单元103、信道估计与归一化处理单元104、上行基带处理单元105、空间协方差矩阵生成单元106、下行波束赋形权矢量生成单元107和下行波束赋形单元108。 

(一)对于上行链路而言，多通道放大单元102工作在低噪放大模式，无线信号由天线阵列101接收，经过多通道放大单元102放大后传送至多通道收发信机单元103；多通道收发信机单元103对射频信号进行滤波、下变频、模数变换等处理后转换成数字基带信号；信道估计与归一化处理单元104用来实现各个用户的信道冲激响应估计，从而得到信道的幅度、相位、多径等信息，构造信道估计矩阵，并对其中满足设计要求的信道抽头进行归一化处理；多通道收发信机单元103和信道估计与归一化处理单元104的输出分别传送至上行基带处理单元105，实现上行链路接收数据的解调工作； 

(二)空间协方差矩阵生成单元106利用信道估计与归一化处理单元104输 出的各个用户在天线阵列上的信道估计结果生成对应的空间协方差矩阵；下行波束赋形权矢量生成单元107根据空间协方差矩阵生成单元106的输出，计算基于最大信干噪比准则或最大信噪比准则的特征矢量，并进行归一化处理，生成各用户相应的下行波束赋形权矢量；下行波束赋形单元108基于下行波束赋形权矢量对各用户的下行发射基带数据进行波束赋形处理；多通道收发信机单元103对下行波束赋形单元108输出的基带赋形数据进行数模变换、上变频、滤波等处理后转换成模拟射频信号；对于下行链路而言，多通道放大单元102工作在功率放大模式，射频信号经过多通道放大单元102放大后由天线阵列101发射。 

第三步，结合流程图和算法分析详细说明该优选实施装置进行下行波束赋形的过程，如图2所示，包括步骤： 

210)实现各用户在天线阵列上的上行信道估计，构造各用户的信道估计矩阵，具体是： 

第k个用户、第m个天线的上行信道估计矢量表示为 

$h^{(k,m)}={\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{(k,m)}& h_2^{(k,m)}& \·\·\·& h_W^{(k,m)}\end{array}\right]}_{1\×W}$

第k个用户、第l个信道抽头的上行信道估计矢量表示为 

$h_l^{\left(k\right)}={\left[\begin{array}{cccc}{h}_l^{(k,1)}& h_l^{(k,2)}& \·\·\·& h_l^{(k,M)}\end{array}\right]}^T{|}_{M\×1}$

式中[·]^T表示转置运算，l＝1，2，…，W，W表示信道估计窗长，m＝1，2，...，M，M为天线数。 

针对天线阵列，第k个用户的信道估计矩阵为 

$H^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{c}{h}^{(k,1)}\\ h^{(k,2)}\\ \·\·\·\\ h^{(k,M)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left(k\right)}& h_2^{\left(k\right)}& \·\·\·& h_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]$

$={\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{(k,1)}& h_2^{(k,1)}& \·\·\·& h_W^{(k,1)}\\ h_1^{(k,2)}& h_2^{(k,2)}& \·\·\·& h_W^{(k,2)}\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ h_1^{(k,M)}& h_2^{(k,M)}& \·\·\·& h_W^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\×W}$

220)设置信道抽头功率门限和信道抽头数门限，对各用户的信道估计 矩阵中满足要求的信道抽头分别进行功率归一化处理，其余信道抽头则进行功率归零处理，得到对应的归一化信道估计矩阵，具体是： 

信道抽头功率门限表示为P_D，信道抽头数门限表示为N_D，N_D≤W。 

第k用户、第l个信道抽头的功率表示为 

$P_l^{\left(k\right)}=\frac{1}{M}\·\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_l^{(k,m)}\right|}^2,(l=1,\·\·\·,W)$

搜索第k用户满足  $P_l^{\left(k\right)}\≥P_D,$ (l＝1，2，…，W)的信道抽头，其数目为N^(k)，同时与信道抽头数门限N_D进行比较。根据比较结果分别采用下列第(一)、(二)和(三)三种分支处理方式： 

(一)当N^(k)≥N_D时，则将第k用户、超过功率门限P_D的信道抽头按功率由大至小进行排序，选择其中功率最大的N_D个信道抽头进行功率归一化处理，而其余功率最小的(W-N_D)个信道抽头进行功率归零处理。 

满足信道抽头功率门限以及信道抽头数门限要求的第k个用户、第l个信道抽头的上行信道估计矢量进行功率归一化处理，即 

${\tilde{h}}_l^{\left(k\right)}=\frac{\sqrt{M}\·h_l^{\left(k\right)}}{\sqrt{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_l^{(k,m)}\right|}^2}}=\frac{\sqrt{M}\·h_l^{\left(k\right)}}{\left|\right|h_l^{\left(k\right)}\left|\right|}$

式中‖·‖表示范数。 

而对于其余信道抽头，则进行功率归零处理，即 

${\tilde{h}}_l^{\left(k\right)}=0$

那么，归一化信道估计矩阵表示为 

${\tilde{H}}^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{\left(k\right)}& {\tilde{h}}_2^{\left(k\right)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{(k,1)}& {\tilde{h}}_2^{(k,1)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{(k,1)}\\ {\tilde{h}}_1^{(k,2)}& {\tilde{h}}_2^{(k,2)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{(k,2)}\\ \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·\\ {\tilde{h}}_1^{(k,M)}& {\tilde{h}}_2^{(k,M)}& \·\·\·& {\tilde{h}}_W^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\×W};$

(二)当N^(k)<N_D且N^(k)≠0时，则将第k用户、超过功率门限P_D的N^(k)个信道抽头进行功率归一化处理，而其余信道抽头进行功率归零处理。 

满足信道抽头功率门限以及信道抽头数门限要求的第k个用户、第l个信道抽头的上行信道估计矢量进行功率归一化处理，即

${\tilde{h}}_l^{\left(k\right)}=\frac{\sqrt{M}\&CenterDot;h_l^{\left(k\right)}}{\sqrt{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|h_l^{(k,m)}\right|}^2}}=\frac{\sqrt{M}\&CenterDot;h_l^{\left(k\right)}}{\left|\right|h_l^{\left(k\right)}\left|\right|}$

而对于其余信道抽头，则进行功率归零处理，即 

${\tilde{h}}_l^{\left(k\right)}=0$

那么，归一化信道估计矩阵表示为 

${\tilde{H}}^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{\left(k\right)}& {\tilde{h}}_2^{\left(k\right)}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& {\tilde{h}}_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{(k,1)}& {\tilde{h}}_2^{(k,1)}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& {\tilde{h}}_W^{(k,1)}\\ {\tilde{h}}_1^{(k,2)}& {\tilde{h}}_2^{(k,2)}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& {\tilde{h}}_W^{(k,2)}\\ \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;\\ {\tilde{h}}_1^{(k,M)}& {\tilde{h}}_2^{(k,M)}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& {\tilde{h}}_W^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\&times;W}$

(三)当N^(k)＝0时，则将第k用户的信道抽头进行功率归零处理。 

${\tilde{h}}_l^{\left(k\right)}=0,$ (l＝1，2，...，W) 

对应的归一化信道估计矩阵表示为 

${\tilde{H}}^{\left(k\right)}={0|}_{M\&times;W}$

230)判断用户的归一化信道估计矩阵是否为零矩阵？若为零矩阵，则转至步骤250，否则，进行步骤240；具体是： 

判断第k用户的归一化信道估计矩阵

是否为0|_M×W？若  ${\tilde{H}}^{\left(k\right)}={0|}_{M\&times;W},$ 则转至步骤250)；若  ${\tilde{H}}^{\left(k\right)}\&NotEqual;{0|}_{M\&times;W},$ 则进行步骤240)。 

240)针对非零的用户归一化信道估计矩阵，计算对应用户的空间协方差矩阵，并据此计算得到下行波束赋形权矢量，转至步骤260)；具体是：若第k个用户的归一化信道估计矩阵为非零矩阵，即  ${\tilde{H}}^{\left(k\right)}\&NotEqual;{0|}_{M\&times;W},$ 则对应的空间协方差矩阵表示为 

$R^{\left(k\right)}={\tilde{H}}^{\left(k\right)}\&CenterDot;{\left({\tilde{H}}^{\left(k\right)}\right)}^H$

式中(·)^H表示共轭转置运算。 

根据空间协方差矩阵，可计算得到第k个用户的下行波束赋形权矢量，表示为w^(k)，其中计算下行波束赋形权矢量的具体方法包括但不限制于以下具体的实施例： 

(一)基于最大信干噪比准则，第k用户的下行波束赋形权矢量表示为

$w^{\left(k\right)}=\underset{w^{\left(k\right)}}{\arg }\left[\max \left(\frac{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\&CenterDot;R^{\left(k\right)}\&CenterDot;w^{\left(k\right)}}{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\&CenterDot;R_I^{\left(k\right)}\&CenterDot;w^{\left(k\right)}}\right)\right]={\left[\begin{array}{cccc}{w}^{(k,1)}& w^{(k,2)}& \&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;& w^{(k,M)}\end{array}\right]}^T$

式中

表示第k个用户对应的干扰和噪声空间协方差矩阵。 

(二)若忽略干扰，且仅考虑加性高斯白噪声，即  $R_I^{\left(k\right)}={\mathrm{\&sigma;}}_n^2\&CenterDot;I,$ 其中

为噪声功率，那么最大信干噪比准则即变为最大信噪比准则。 

计算得到下行波束赋形权矢量之后，转至步骤260)。 

250)针对用户归一化信道估计矩阵为零矩阵的情况，对应用户当前时刻的下行波束赋形权矢量采用上一时刻的下行波束赋形权矢量，具体是： 

若  ${\tilde{H}}^{\left(k\right)}={0|}_{M\&times;W},$ 则当前时刻t的下行波束赋形权矢量可采用上一时刻(t-1)的下行波束赋形权矢量，即采用赋形权矢量的历史值，那么第k个用户、第t时刻的下行波束赋形权矢量表示为 

w^(k)＝w^(k)(t)＝w^(k)(t-1) 

260)实现下行波束赋形，具体是： 

第k个用户的下行波束赋形输出表示为 

y^(k)＝(w^(k))^H·x^(k)

式中x^(k)表示第k个用户的下行基带发射数据。 

最后，本发明和以上优选实施装置及其方法适用于同步码分多址CDMA通信系统，尤其适用于第三代移动通信系统中的TD-SCDMA系统，包括1.28Mcps和3.84Mcps TDD系统；但也同样适用于采用同步CDMA的频分多址和时分多址的。

Claims (10)

1.一种智能天线下行波束赋形方法，应用于TDD方式的移动通讯系统，其特征在于，包括以下步骤：

1.1)设定信道估计窗长W，构造各用户上行信道估计矩阵H(k)：；

$H^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{c}{h}^{(k,1)}\\ h^{(k,2)}\\ ...\\ h^{(k,M)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left(k\right)}& h_2^{\left(k\right)}& ...& h_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]$

；

$={\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{(k,1)}& h_2^{(k,1)}& ...& h_W^{(k,1)}\\ h_1^{(k,2)}& h_2^{(k,2)}& ...& h_W^{(k,2)}\\ ...& ...& ...& ...\\ h_1^{(k,M)}& h_2^{(k,M)}& ...& h_W^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\&times;W}$

其中k指第k用户，M指智能天线阵列中的天线总数，h^(k，m)为第k个用户、第m个天线的上行信道估计矢量，

为第k个用户、第l个信道抽头的上行信道估计矢量；h_l ^(k，m)为第k个用户、第m个天线、第l个信道抽头的上行信道估计值，m＝1，2，...，M，l＝1，2，…，W；

1.2)设置信道抽头功率门限P_D和信道抽头数门限N_D，结合估计的信道抽头功率实时测算结果

(l＝1，…，W)，由所述上行信道估计矩阵H^(k)生成符合信道抽头要求的功率归一化上行信道估计矩阵

${\tilde{H}}^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{\left(k\right)}& {\tilde{h}}_2^{\left(k\right)}& ...& {\tilde{h}}_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cccc}{{\tilde{h}}_1}^{(k,1)}& {{\tilde{h}}_2}^{(k,1)}& ...& {{\tilde{h}}_W}^{(k,1)}\\ {{\tilde{h}}_1}^{(k,2)}& {{\tilde{h}}_2}^{(k,2)}& ...& {{\tilde{h}}_W}^{(k,2)}\\ ...& ...& ...& ...\\ {{\tilde{h}}_1}^{(k,M)}& {{\tilde{h}}_2}^{(k,M)}& ...& {{\tilde{h}}_W}^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\&times;W};$

其中

为第k个用户、第l个信道抽头的归一化上行信道估计矢量，

为第k个用户、第m个天线、第l个信道抽头的归一化上行信道估计值；

1.3)根据用户归一化上行信道估计矩阵非零

计算生成对应用户空间协方差矩阵和下行波束赋形权矢量w^(k)并赋形，其中是

的共轭转置矩阵；或者根据用户归一化上行信道估计矩阵为零

对应用户当前时刻下行波束赋形权矢量采用上一时刻下行波束赋形权矢量w^(k)＝w^(k)(t)＝w^(k)(t-1)。

2.根据权利要求1所述赋形方法，其特征在于，所述步骤1.2)中对任一用户估计的各信道抽头功率实时测算结果大于信道抽头功率门限P_D的信道抽头数N^(k)小于信道抽头数门限N_D，符合多径要求是：对该用户N^(k)个超出信道抽头功率门限P_D的信道抽头对应的上行信道估计矢量

进行功率归一化处理

其余进行功率归零

3.根据权利要求1所述赋形方法，其特征在于，所述步骤1.2)中对任一用户估计的各信道抽头功率实时测算结果

大于信道抽头功率门限P_D的信道抽头数N^(k)大于等于信道抽头数门限N_D，符合信道抽头要求是：对该用户从所述用户数N^(k)中选取功率实时测算结果

由大到小排序的N_D个信道抽头并将其对应的上行信道估计矢量

进行功率归一化处理

其余

进行功率归零

4.根据权利要求1所述赋形方法，其特征在于，所述信道抽头数门限N_D小于等于所述信道估计窗长W。

5.根据权利要求1所述赋形方法，其特征在于，所述步骤1.3)还包括所述用户归一化上行信道估计矩阵非零根据所述空间协方差矩阵R^(k)、基于最大信干噪比准则计算所述对应用户的下行波束赋形权矢量w^(k)：

$w^{\left(k\right)}=\underset{w^{\left(k\right)}}{\arg }\left[\max \left(\frac{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\&CenterDot;R^{\left(k\right)}\&CenterDot;w^{\left(k\right)}}{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\&CenterDot;R_l^{\left(k\right)}\&CenterDot;w^{\left(k\right)}}\right)\right]={\left[\begin{array}{cccc}{w}^{(k,1)}& w^{(k,2)}& ...& w^{(k,M)}\end{array}\right]}^T;$ 其中

表示第k个用户对应的干扰和噪声空间协方差矩阵。

6.根据权利要求1所述赋形方法，其特征在于，所述步骤1.3)还包括所述用户归一化上行信道估计矩阵非零

根据所述空间协方差矩阵R^(k)、基于最大信噪比准则计算所述对应用户的下行波束赋形权矢量w^(k)：

$w^{\left(k\right)}=\underset{w^{\left(k\right)}}{\arg }\left[\max \left(\frac{{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\&CenterDot;R^{\left(k\right)}\&CenterDot;w^{\left(k\right)}}{{\mathrm{\&sigma;}}_n^2\&CenterDot;{\left(w^{\left(k\right)}\right)}^H\&CenterDot;w^{\left(k\right)}}\right)\right]={\left[\begin{array}{cccc}{w}^{(k,1)}& w^{(k,2)}& ...& w^{(k,M)}\end{array}\right]}^T,$ 其中

为白噪声功率。

7.根据权利要求1所述赋形方法，其特征在于，所述步骤1.3)中所述赋形是：y^(k)＝(w^(k))^H·x^(k)，其中x^(k)表示第k个用户的赋形前下行发射基带数据，y^(k)表示第k个用户的赋形后下行发射基带数据。

8.一种智能天线下行波束赋形装置，包括依次连接的天线阵列(101)、多通道放大单元(102)和多通道收发信机单元(103)，其特征在于，还包括：

信道估计与归一化处理单元(104)，连接所述多通道收发信机单元(103)，根据接收信号并按信道抽头要求进行功率归一化处理得到信道估计结果

设定信道估计窗长W，构造各用户上行信道估计矩阵H^(k)：

$H^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{c}{h}^{(k,1)}\\ h^{(k,2)}\\ ...\\ h^{(k,M)}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left(k\right)}& h_2^{\left(k\right)}& ...& h_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]$

；

$={\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{(k,1)}& h_2^{(k,1)}& ...& h_W^{(k,1)}\\ h_1^{(k,2)}& h_2^{(k,2)}& ...& h_W^{(k,2)}\\ ...& ...& ...& ...\\ h_1^{(k,M)}& h_2^{(k,M)}& ...& h_W^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\&times;W}$

其中k指第k用户，M指智能天线阵列中的天线总数，h^(k，m)为第k个用户、第m个天线的上行信道估计矢量，

为第k个用户、第l个信道抽头的上行信道估计矢量；h_l ^(k，m)为第k个用户、第m个天线、第l个信道抽头的上行信道估计值，m＝1，2，...，M，l＝1，2，…，W；

设置信道抽头功率门限P_D和信道抽头数门限N_D，结合估计的信道抽头功率实时测算结果

(l＝1，…，W)，由所述上行信道估计矩阵H^(k)生成符合信道抽头要求的功率归一化上行信道估计矩阵

${\tilde{H}}^{\left(k\right)}=\left[\begin{array}{cccc}{\tilde{h}}_1^{\left(k\right)}& {\tilde{h}}_2^{\left(k\right)}& ...& {\tilde{h}}_W^{\left(k\right)}\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cccc}{{\tilde{h}}_1}^{(k,1)}& {{\tilde{h}}_2}^{(k,1)}& ...& {{\tilde{h}}_W}^{(k,1)}\\ {{\tilde{h}}_1}^{(k,2)}& {{\tilde{h}}_2}^{(k,2)}& ...& {{\tilde{h}}_W}^{(k,2)}\\ ...& ...& ...& ...\\ {{\tilde{h}}_1}^{(k,M)}& {{\tilde{h}}_2}^{(k,M)}& ...& {{\tilde{h}}_W}^{(k,M)}\end{array}\right]}_{M\&times;W};$

其中

为第k个用户、第l个信道抽头的归一化上行信道估计矢量，

为第k个用户、第m个天线、第l个信道抽头的归一化上行信道估计值；

空间协方差矩阵生成单元(106)，连接所述信道估计与归一化处理单元(104)，根据所述信道估计结果

生成对应的空间协方差矩阵

其中

是

的共轭转置矩阵；

下行波束赋形权矢量生成单元(107)，连接所述空间协方差矩阵生成单元(106)，根据所述空间协方差矩阵R^(k)生成对应的下行波束赋形权矢量w^(k)；

下行波束赋形单元(108)，连接在所述下行波束赋形权矢量生成单元(107)和多通道收发信机单元(103)之间，基于所述下行波束赋形权矢量w^(k)对各用户的下行发射基带数据x^(k)进行波束赋形处理y^(k)＝(w^(k))^H·x^(k)。

9.根据权利要求8所述赋形装置，其特征在于，还包括输入端连接所述信道估计与归一化处理单元(104)和多通道收发信机单元(103)的用于解调上行链路接收数据的上行基带处理单元(105)。

10.根据权利要求8或9所述赋形装置，其特征在于，所述多通道放大单元(102)包括针对上行链路的低噪放大工作模式和针对下行链路的功率放大工作模式。

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