CN101615943B - 智能天线多子阵列系统的波达角估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能天线多子阵列系统的波达角估计方法，包括：每一天线子阵列对所接收到的用户终端信号进行信道估计，并计算所接收信号的空间协方差矩阵，根据空间协方差矩阵确定所接收信号的空间功率谱的所有极大值；以空间功率谱极大值中大于阈值的极大值作为有效值，并以所述有效值来确定用户终端发射信号的波达角；将平均单通道接收功率最大的天线子阵列所确定的波达角上报至网络侧。本发明实现简单，所上报的波达角估计值较准确。

Description

智能天线多子阵列系统的波达角估计方法

技术领域

本发明涉及智能天线的波达角估计方法，尤其涉及一种智能天线多子阵列系统的波达角估计方法。

背景技术

智能天线技术已经成为移动通信中最具有吸引力的技术之一。智能天线又叫阵列天线，其采用空分多址技术，利用信号在传输方向上的差别，将同频率或同时隙、同码道的信号区分开来，最大限度地利用有限的信道资源。与无方向性天线相比较，其上、下行链路的天线增益大大提高，降低了发射功率电平，提高了信噪比，有效地克服了信道传输衰落的影响。智能天线技术利用信号传输的空间特性和数字信号处理技术，可以实现上行接收信号最大比合并、赋形权矢量估计以及下行发射信号波束赋形，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。

波达角(DOA)是智能天线系统物理层测量的重要参数之一，其需要上报至网络层，以实现用户终端的定位、无线资源管理与分配、业务分组调度等功能，因此DOA估计的精度在一定程度上影响到无线资源管理的效率以及无线通信系统的性能。

公开号为CN1535048A的中国专利申请提供了一种估计固定波束空间到达方向的方法，通过化单级搜索为多级搜索而形成一种逐步分级细化的DOA估计方法，该方法既能得到所需的角度分辨率(精度)，还能减小系统的计算量。但该专利申请仅适用于某一基站的某一扇区仅存在单一阵列天线的情况。对于某一基站的某一扇区存在多个子阵列天线，每个子阵列将同时完成DOA估计，由于受接口资源限制同一时刻仅上报一个DOA估计结果，也就是说，多天线系统中仅上报一个DOA估计结果，需要在多个子阵列对应的DOA估计结果中进行选择，再上报。上述专利申请中并没有涉及相关多子阵列的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种智能天线多子阵列系统的波达角估计方法，能实现对所有子阵列所接收信号的波达角估计，并能选取较合适的子阵列的估计值进行上报。

为了实现上述发明目的，本发明的主要技术方案为：

一种智能天线多子阵列系统的波达角估计方法，包括：

每一天线子阵列对所接收到的用户终端信号进行信道估计，并计算所接收信号的空间协方差矩阵，根据空间协方差矩阵确定所接收信号的空间功率谱的所有极大值；

以空间功率谱极大值中大于阈值的极大值作为有效值，并以所述有效值来确定用户终端发射信号的波达角；

将平均单通道接收功率最大的天线子阵列所确定的波达角上报至网络侧。

优选地，波达角上报至网络之前，还包括：

将平均单通道接收功率最大的天线子阵列所确定的所有波达角进行排序，相邻波达角之差小于设定阈值时选取其中之一进行上报。

优选地，进行信道估计之前还包括：

利用校正天线对天线子阵列的上行天线通道进行校正。

优选地，上行天线通道校正包括在线校正和离线校正。

本发明对各天线子阵列接收的用户终端信号进行信道估计，并计算所接收信号的空间协方差矩阵，根据空间协方差矩阵确定所接收信号的功率极大值，从而确定出一些可能的波达角；计算各天线子阵列的平均单通道接收功率，以最大的天线子阵列所估计到的波达角作为上报值。本发明实现简单，所上报的波达角估计值较准确。

附图说明

图1为本发明实施例的智能天线多子阵列系统的波达角估计方法的流程图。

具体实施方式

本发明的基本思想是：以前的智能天线系统都是单天线子阵列，不存在波达角上报者多需选择上报的情形。本发明首先对各天线子阵列接收的用户终端信号进行信道估计，并计算所接收信号的空间协方差矩阵，根据空间协方差矩阵确定所接收信号的功率极大值，从而确定出一些可能的波达角；最后计算各天线子阵列的平均单通道接收功率，以最大的天线子阵列所估计到的波达角作为上报值。本发明实现简单，所上报的波达角估计值较准确。以下结合附图对本发明进行详细描述。

图1为本发明实施例的智能天线多子阵列系统的波达角估计方法的流程图，如图1所示，本发明实施例的智能天线多子阵列系统的波达角估计方法包括以下步骤：

步骤101：每一天线子阵列对所接收到的用户终端信号进行信道估计，并计算所接收信号的空间协方差矩阵，根据空间协方差矩阵确定所接收信号的空间功率谱的所有极大值。

在实施本发明实施例之前，需对天线子阵列的天线通道特别是上行通道进行校正，以补偿各上行通道之间的幅度和/或相位的不一致性，从而使天线子阵列对波达角的估计较为准确。对于8通道双极化阵列天线，由于8通道采用同一耦合网络，因此不同极化方向对应的两个4通道子阵列之间可以联合进行天线通道校正。对于空间分集的8通道双子阵列天线而言，两个4通道子阵列分别采用各自的耦合网络，因此两个4通道子阵列分别独立进行天线通道校正。校正方式采用离线校正或在线校正均可。本领域技术人员应当理解，智能天线的天线通道校正属现有技术，在此不作赘述。

波达角的估计是基于最大功率准则进行的，以下详细说明之。

第s个子阵列、第k个用户终端、第n个时刻(子帧)的信道估计矩阵为：

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

上式(1)中M_s表示第s个子阵列的天线通道数；W表示信道估计窗长；s＝1，...，S，S表示天线子阵列数，对于8通道双极化阵列天线以及空间分集的8通道双子阵列天线而言，S＝2。

则天线子阵列所接收的用户终端的信号空间协方差矩阵表示为：

$R^{(s,k)}\left(n\right)=H^{(s,k)}\left(n\right)\·{\left(H^{(s,k)}\left(n\right)\right)}^H=\left\{r_{i,j}^{(s,k)}\left(n\right)\right|i,j=1,...,M_s\}---\left(2\right)$

上式(2)中(·)^H表示对矩阵的共轭转置运算。

第s个子阵列、第k个用户、第n个时刻(子帧)的DOA估计结果表示为：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{DOA}}^{(s,k)}\left(n\right)=\underset{\mathrm{\θ}}{\arg }\left\{\max \right[{\left(a^{\left(s\right)}\left(\mathrm{\θ}\right)\right)}^H\·R^{(s,k)}\left(n\right)\·a^{\left(s\right)}\left(\mathrm{\θ}\right)\left]\right\}---\left(3\right)$

上式(3)中a^(s)(θ)表示第s个子阵列在θ方向上的导向矢量，θ即为用户终端的信号与天线子阵列之间的夹角，即为要估计的波达角。即θ取何值时能使(a^(s)(θ))^H·R^(s，k)(n)·a^(s)(θ)达到极大值。该θ值即为可能的有效波达角。

步骤102：以空间功率谱极大值中大于阈值的极大值作为有效值，并以所述有效值来确定用户终端发射信号的波达角。

在利用式(3)确定θ取值时，还需要对信号的空间功率谱进行处理，即大于设定阈值时其对应的信号径向才认为是有效的径向，所确定的该径向波达角才是有效的。也即信号功率达到一定值的才认为是用户终端发送的有效信号，其余信号为干扰信号。假设空间功率谱的极大值有L₀个，并确定极大值中的最大的一个，极大值不低于最大值的空间功率谱对应的信号方向算作有效多径方向。

利用式(3)对用户终端信号方向所确定有效波达角按入射角度大小进行排序，相邻的波达角之间的角度差小于设定阈值时，任选取其中一个作为有效值。该角度差阈值与智能天线子阵列形式、子阵列参数以及天线单元特性有关，可根据经验而设定。

步骤103：将平均单通道接收功率最大的天线子阵列所确定的波达角上报至网络侧。

假设各天线子阵列的高斯白噪声功率相同，那么各个子阵列的接收功率与对应的空间协方差矩阵的特征值之和(也即主对角线元素之和)成正比。由于考虑到各个子阵列的天线通道数可能不同，因此采用基于最大平均单通道接收功率的准则，选择对应子阵列的DOA估计结果进行上报。

第s个子阵列、第k个用户、第n个时刻(子帧)的空间协方差矩阵为：

$R^{(s,k)}\left(n\right)=\left\{r_{i,j}^{(s,k)}\left(n\right)\right|i,j=1,...,M_s\},$ 则

$\underset{i=1}{\overset{M_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i^{(s,k)}\left(n\right)=\underset{i=1}{\overset{M_s}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{i,i}^{(s,k)}\left(n\right)---\left(4\right)$

平均单通道接收功率最大的子阵列的序号为：

$s_{\max }=s_{\max }^{(s,k)}\left(n\right)=\underset{s}{\arg }\left\{\max \right[\frac{1}{M_s}\·\underset{i=1}{\overset{M_s}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{i,i}^{(s,k)}\left(n\right)\left]\right\},1,...,S---\left(5\right)$

如果各个子阵列的天线通道数相同，则上式(5)等价于：

$s_{\max }=s_{\max }^{(s,k)}\left(n\right)=\underset{s}{\arg }\left\{\max \right[\underset{i=1}{\overset{M_s}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{i,i}^{(s,k)}\left(n\right)\left]\right\},s=1,...,S---\left(6\right)$

那么，第k个用户、第n个时刻(子帧)上报至网络层的DOA估计结果表示为： ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{DOA}}^{(s_{\max },k)}\left(n\right).$

根据步骤103所确定的子阵列的序号，将步骤102中为该子阵列所确定的波达角上报至网络侧。

本发明实现简单，所上报的波达角估计值较准确。

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 (4)

1.一种智能天线多子阵列系统的波达角估计方法，其特征在于，该方法包括：

每一天线子阵列对所接收到的用户终端信号进行信道估计，并计算所接收信号的空间协方差矩阵，根据空间协方差矩阵确定所接收信号的空间功率谱的所有极大值；

以空间功率谱极大值中大于阈值的极大值作为有效值，并以所述有效值来确定用户终端发射信号的波达角；

将平均单通道接收功率最大的天线子阵列所确定的波达角上报至网络侧。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，波达角上报至网络之前，还包括：

将平均单通道接收功率最大的天线子阵列所确定的所有波达角进行排序，相邻波达角之差小于设定的角度差阈值时选取其中之一进行上报。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进行信道估计之前还包括：

利用校正天线对天线子阵列的上行天线通道进行校正。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述上行天线通道校正包括在线校正和离线校正。

Images