CN1466392A - 自适应阵列天线的盲校正方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种自适应阵列天线的盲校正方法，包括：反复判断是否需要校正；如果需要校正，则执行下一步；分别选择上行或下行通道；采集上行或下行通道数据并保存这些数据；调用校正权值序列估计算法，计算上行校正权值序列或下行校正权值序列；求上述权值序列的平均值，并保存该值；校正权值输出，把计算得到的权值提供给到阵列通道信号进行校正计算；判断是否停止校正程序，如果需要，则结束该算法程序，否则从转去执行步骤1。本发明可在线进行自适应阵列天线幅值误差和相位误差校正，并且校正装置简单，不需要参考信源产生装置，算法简单，对系统容量和通信质量影响很小，同时降低通道噪声以及通道时延对校正算法的收敛性和校正精度的不良影响。

Description

自适应阵列天线的盲校正方法及装置

技术领域

本发明涉及一种用于校正自适应阵列天线幅值误差和相位误差的方法和装置，尤其是一种能够在线进行阵列天线幅值误差和相位误差盲校正的方法和装置，属于无线通讯领域。

背景技术

自适应阵列天线系统在3G移动通信系统中占有很重要的地位。因为自适应阵列天线技术使用的先进的信号处理方法，比如使用自适应空域滤波算法，可以使天线方向图的主瓣指向期望信号，而在干扰源的方向形成零点，可以达到提高信干比(SIR)的目的，减小同信道干扰可以提高系统容量，能够扩大基站的覆盖区。

在实际阵列天线系统中，许多不确定因素，如阵元间的互耦效应、阵元位置差异、天线方向图的差异以及阵列通道的频率响应不一致等因素，导致真实的阵列流型与理想的阵列流型差异较大，许多波束形成算法的性能与阵列流型有密切关系，因此阵列流型的误差将导致波束形成(BF)算法性能的下降，将会影响零点的位置和陷零的深度。因此阵列天线的误差校正问题是智能天线实现中需要解决的关键技术之一。

实际阵列误差一般都比较复杂，有的误差可以用少量参数来进行描述，如通道幅相误差，阵元位置误差等，而有些误差则难以用几个参数来进行描述，如方向图误差等。对于可以参数化描述的误差，用误差校正方法可以取得较好的效果，而难以用参数进行描述的误差，一般需要提高算法对误差的稳健性或通过测量各个方向的阵列流形来解决。

阵列误差校正方法可分为有源校正方法和盲校正方法。

有源校正方法在实际条件允许的情况下不失为一种有效的方法，它是利用几个已知方向的校正信号源，逐个发射校正信号，同时测量各阵元的接收信号，用这些数据求解出阵元位置和阵列通道的幅值和相位误差。有源校正是在信号源个数和方向这些先验信息已知的情况下来进行误差校正，由于参考信号源是外加的，因此可提高信号的功率，降低噪声的影响。但是，这种校正方法对通信环境不完全适用，因为该方法很难实现在线校正，即使实现了在线校正，那么注入的信号对用户信号相当于一个很强的干扰，降低了通信质量和系统容量，另外多路径传输是通信环境下的基本特点，在这样的信道环境中测得的响应大多是周围物体反射的多径，也可能包含了直射路径，那么，多路径叠加引入了附加的未知的幅相扰动，为了使该校正方法能够用于通信环境，就必须考虑多路径的影响，这样算法就比较复杂了，运算量也很大。在多径环境下的有源的阵列校正方法，能够得到所有方向的阵列流形，也就是能够校正参量误差和非参量误差。但该方法存在以下缺点：需要精确放置远场校正信号源；周围环境对这种方法影响很大，当周围环境变化时，就需重新校正；移动通信周围环境是时变的，可是该方法难以实现实时校正；该方法需要旋转阵列，这在移动通信环境下也是很难实现的。

通信系统一旦投入运营，通常情况下都在时刻不停地工作中。事实上，阵元之间互耦、阵列位置误差、阵元方向图不一致等误差，可以事先通过测量得到，这样就可以对各阵元通道进行预补偿，而且当温度环境等发生的变化时，这些误差的变化非常小也非常缓慢，因此这些误差可以在阵列研制的时候进行预校正，但是各阵列通道之间的不一致性，即通道幅值和相位误差是时变的，而且随温度和环境的变化而变化，这就需要校正系统能够在线工作。

下面是一种能够实现在线校正的有源校正方法，它是这样实现的，做一个参考信号源产生装置，把产生的参考信号从射频前端注入，这样就不用考虑多径效应了，也可以进行在线校正，但是注入的参考信号对通信质量，系统容量的影响依然存在，一种现有技术给出的解决方法，就是用扩频以后信号作为参考信号。还有一种功分器误差的有源校正方法。

但是，各现有技术中的利用参考信号的在线的有源校正方法有三点不足：第一是要有专门产生参考信号的硬件装置，增加了系统的复杂程度；第二是注入的参考信号相当于一个用户信号，对系统的其他用户相当于一个干扰，从而在一定程度上影响了系统性能，也占用了扰码和扩频码资源；第三是功分器的非理想特性是必须要校正的。

盲校正方法一般可以克服有源校正的一些不足，因为盲校正方法不需要方向准确已知的信号源，它是利用待测信号源本身以及其它的一些先验信息就可以进行误差校正。

目前的盲校正方法是这样实现的：把各阵元天线在上行链路接收到的信号的在射频端进行合成，再通过上行参考通道接收，把接收后的信号作为上行链路校正的参考信号，其阵列通道的信号就是各上行各通道接收后的信号；把阵元天线在下行链路发射的信号的合成作为下行链路校正的参考信号，其阵列通道的信号是把下行发射的信号在射频端进行合成，再通过下行参考通道接收后的信号，这样就不需要其他的参考信号了。计算校正权值用的算法是NLMS(Normalized Least Mean Square)算法，该算法是一种自适应算法。这种盲校正方法的特点概括为三条：

第一是不需要附加的参考信号。这就避免了使用功分器，不用校正功分器的非理想性，而且参考信号不会对用户产生干扰。校正系统也相对地简单化了；

第二是算法对上下行链路均适用；

第三是算法的快速收敛性使得算法能够跟踪幅相误差的变化。

这种盲校正方法的缺点是，首先当阵列通道和参考通道有相对时间延迟时，即使是非常小的时间延迟，该方法是不收敛的，计算出的校正权值无法完成阵列通道的校正。其次当阵列通道和参考通道有加性噪声时，校正精度下降，严重时算法发散。

发明内容

本发明的目的之一是提出一种自适应阵列天线的盲校正方法及装置，能够校正自适应阵列天线幅值误差和相位误差，并且可以进行在线校正，校正装置简单，不需要参考信源产生装置，算法简单，对系统容量和通信质量影响很小。

本发明的目的之二是提出一种自适应阵列天线的盲校正方法及装置，能够降低通道噪声以及通道时延对校正算法的收敛性和校正精度的不良影响。

为此，本发明提出如下技术方案实现上述目的：

一种自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于它至少包括以下步骤：

步骤1：判断是否需要校正；如果需要校正，则执行下一步；否则重复本步骤；

步骤2：分别选择上行或下行通道；

步骤3：采集上行或下行通道数据并保存这些数据；

步骤4：调用校正权值序列估计算法，计算上行校正权值序列或下行校正权值序列；

步骤5：求上述权值序列的平均值，并保存该值；

步骤6：校正权值输出，把计算得到的权值提供给到阵列通道信号进行校正计算；

步骤7：判断是否停止校正程序，是，则结束该算法程序；否，则从转去执行步骤1。

进一步地，所述的步骤4之前至少包括以下步骤：调用时间延迟估计算法，估计上行或下行参考通道和阵列通道之间的相对时间延迟；对采集的通道数据进行时间延迟补偿。

另外，保存计算得到的校正权值时，如果上行校正和下行校正二者之一没有做过，或者都没有做过，那么没有做过的阵列通道的校正权值保持原来的权值不变。

上述的校正权值为求权值序列的平均值。

一种自适应阵列天线的盲校正装置，其特征在于：它设置在通信链路中，至少包括阵列通道前端的耦合器、接输入的第一通道选择开关、参考信号接收通道、算法程序和保存数据的载体、校正装置以及第二通道选择开关；算法程序和保存数据的载体包括存储模块以及权值计算单元；

其中，参考信号接收通道通过通道选择开关和阵列通道前端的耦合器接收阵列通道数据，将采集到的数据放到算法程序和保存数据的载体中保存，同时通过连接校正装置的第二通道选择开关采集基带数据，也保存在算法程序和保存数据的载体中，当数据采集完毕，在算法程序和保存数据的载体中计算校正权值，然后把计算得到的校正权值发送到校正装置中，利用校正权值对上行阵列通道信号进行校正。

算法程序和保存数据的载体的输入端接有时间延迟估算模块，该时间延迟估算模块分别连接参考信号接收通道以及第二通道选择开关的输入端接有时间延迟估算模块，用于对参考通道信号以及阵列通道信号进行时间延迟补偿。再有，它还包括权值序列平均值计算模块。用于将权值序列进行平均值计算后，再提供给校正装置。

上述的装置分别设置在上行和下行链路上，也就是上行和下行链路均适用。

综上所述，本发明有益效果可概括为三点：

首先，本发明的盲校正方法可以进行在线校正，校正装置比较简单，因为参考接收通道就是一般的接收通道，而且不需要参考信号源发生装置。

其次，本发明的盲校正方法可以降低通道噪声对校正精度和算法稳定性的不良影响，通道的加性噪声对本方法的计算精度和收敛性影响很小，因为本发明使用了信号的二阶统计特性和高阶统计特性，我们知道零均值平稳的加性噪声的二阶统计量或者其高阶累积量为零，加性高斯噪声的高阶累积量为零，这样我们可以针对通道的噪声类型选择不同的算法，达到降噪目的。

再次，本发明的盲校正方法可以降低阵列通道间的相对时延对校正精度和算法稳定性的不良影响，通道间的相对时延对本方法的计算精度和收敛性影响很小，因为在本发明中，在计算校正权值序列以前，对采样点整数倍的时间延迟予以了补偿。另外校正权值是通过校正权值序列求平均值得到的，时间延迟对校正权值的平均统计特性影响很小，尤其是采样的数据量很大时。

附图说明

图1为本发明上行链路盲校正装置结构示意及信号流向示意图；

图2为本发明下行链路盲校正装置结构示意及信号流向示意图；

图3为本发明校正总控制程序流程图；

图4为本发明上行校正处理程序流程图；

图5为本发明下行校正处理程序流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方法作进一步的描述。

本发明的方法程序流程如图3，图4，图5所示；其中，NUM_ULCH是通道号，TOTAL_ULCH上行通道总数；NUM_DLCH是通道号，TOTAL_DLCH下行通道总数。本发明提出的自适应阵列天线的盲校正方法的是实现，包括以下步骤：

步骤301、302、303：判断是否需要校正；如果需要校正执行下一步；

步骤401、501上下行通道选择；

步骤402、502：上下行通道数据采集并保存这些数据；

步骤403、503：调用时间延迟估计算法，即用本发明中提出的三种方法中的任何一个算法均可，估计参考通道和阵列通道之间的相对时间延迟。

步骤404、504：把采集的通道数据进行时间延迟补偿。

步骤405、505：调用校正权值序列估计算法，即用本发明中提出的三种方法中的任何一个算法均可，计算上行校正权值序列；

步骤406、506：求上述权值序列的平均值，并保存该值。

步骤304：保存计算得到的校正权值，如果上行校正和下行校正二者之一没有做过，或者都没有做过，那么没有做过的阵列通道的校正权值保持原来的权值不变。

步骤305：校正权值输出，把计算得到的权值输出到阵列通道信号校正装置上去，供该装置使用。

步骤306：判断是否停止校正程序，如果需要，则结束该算法程序，否则从转去执行步骤1。

在图1和图2中，y(n)是通过阵列通道的信号的采样序列，r(n)是通过参考通道的信号的采样序列，采样时必须要求两个通道选择开关选通的是同一个阵列通道。y′(n)和r′(n)是补偿时间延迟之后的阵列通道信号采样序列和参考通道信号采样序列。下面分三个部分对图1中的虚线框104和图2中的虚线框204中的几个算法进行详细描述，虚线框104中的算法和虚线框204中的相同。第一部分  时间延迟估计算法

在本发明中采用了三种时间延迟估计算法，这三种时间延迟算法对于上/下行校正的同样适用，可以根据不同的噪声类型来选择算法。

第一种时间延迟估计算法是基于互相关函数的时延估计：计算y(n)和r(n)的互相关函数，互相关函数将在时延D处取得最大值，那么通过最大值检测可以获得y(n)和r(n)之间相对时间延迟；

第二种时间延迟估计算法是基于高阶累积量的时延估计：计算三阶累积量C_3y(τ，ρ)和C_ry(τ，ρ)，判断C_3y(τ，ρ)最大值出现的位置，判断C_ryy(τ，ρ)最大值出现的位置，这两个位置的差异就是y(n)和r(n)之间相对时间延迟D；

第三种时间延迟估计算法是基于高阶谱的时延估计：计算双谱B_3y(ω₁，ω₂)和互双谱B_yry(ω₁，ω₂)，双谱和互双谱之间的关系为 $B_{\mathrm{yry}}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)=B_{3y}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)e^{-j{\mathrm{\ω}}_{2}D},$ 计算这样一个积分表达式， $T\left(\mathrm{\τ}\right)={\∫}_{-\∞}^{+\∞}{\∫}_{-\∞}^{+\∞}\frac{B_{\mathrm{yry}}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)}{B_{3y}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)}{e}^{j{\mathrm{\ω}}_2\mathrm{\τ}}d{\mathrm{\ω}}_{1}d{\mathrm{\ω}}_2$ $={\∫}_{-\∞}^{+\∞}{\∫}_{-\∞}^{+\∞}{e}^{j{\mathrm{\ω}}_2(\mathrm{\τ}-D)}d{\mathrm{\ω}}_{1}d{\mathrm{\ω}}_2$ $=\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-D)$ 判断T(τ)最大值出现的位置就可以获得y(n)和r(n)之间相对时间延迟。第二部分 校正权值序列的估计算法

在本发明中采用了三种权值序列估计算法，对应图1和图2的方案，这三种权值序列估计算法对于上/下行校正可以使用相同的表达式。

第一种权值序列估计算法是直接比值法：

W(n)＝r(n)/y(n)  n＝1，2，3…

第二种权值序列估计算法是相关函数比值法：

W(τ)＝C_ry(τ)/C_yy(τ)  τ＝1，2，3…

第三种权值序列估计算法是高阶累积量比值法：

W(τ，ρ)＝C_ryy(τ，ρ)/C_3y(τ，ρ)  τ＝1，2，3…  ρ＝1，2，3…第三部分 校正权值的估计算法

计算上述校正权值序列的平均值，该平均值可直接作为通道校正使用的权值。

本发明的实现装置如图1、2所示。

本发明需要的上行校正装置由5个部分组成，如图1中的虚线框101，102，103，104，105分别表示了下面这五个部分，虚线框101表示的是阵列通道前端的耦合器；虚线框102表示的是通道选择开关；虚线框103表示的是上行参考信号接收通道；虚线框104表示的是运行该发明的算法程序和保存数据的载体；虚线框105表示的是应用校正权值对上行阵列通道信号进行校正的装置。

本发明需要的下行校正装置由5个部分组成，如图2中的虚线框201，202，203，204，205分别表示了下面这五个部分，虚线框201表示的是阵列通道前端的耦合器；虚线框202表示的是通道选择开关；虚线框203表示的是下行参考信号接收通道；虚线框204表示的是运行该发明的算法程序和保存数据的载体；虚线框205表示的是应用校正权值对下行阵列通道信号进行校正的装置。

上行校正装置的5个部分的关系是这样的，上行参考信号接收通道(103)通过通道选择开关102和阵列通道前端的耦合器101接收上行阵列通道数据，采集到的数据放到104中保存，同时104通过通道选择开关102采集基带数据，也保存在104中，当数据采集完毕，在104中运行本发明的算法，计算校正权值，然后把计算得到的校正权值发送到上行校正装置105，对上行阵列通道信号进行校正。

下行校正装置的5个部分的关系是这样的，下行参考信号接收通道(203)通过通道选择开关(202)和阵列通道前端的耦合器(201)接收下行阵列通道数据，采集到的数据放到(204)中保存，同时(204)通过通道选择开关(202)采集基带数据，也保存在(204)中，当数据采集完毕，在(204)中运行本发明的算法，计算校正权值，然后把计算得到的校正权值发送到下行校正装置(205)，对下行阵列通道信号进行校正。

以上实施例仅用以说明本发明而非限制，尽管参照以上较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明进行修改、变形或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (14)

1、一种自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于它至少包括以下步骤：

步骤1：判断是否需要校正；是则校正，执行下一步；否则重复本步骤；

步骤2：分别选择上行或下行通道；

步骤3：采集上行或下行通道数据并保存这些数据；

步骤4：调用时间延迟估计算法，估计上行或下行参考通道和阵列通道之间的相对时间延迟；

步骤5：对采集的通道数据进行时间延迟补偿；

步骤6：调用权值序列估计算法，计算上行校正权值序列或下行校正权值序列；

步骤7：权值输出，把计算得到的权值提供给到阵列通道信号进行校正计算；

步骤8：判断是否停止校正程序，是，则结束该算法程序；否，则从转去执行步骤1。

2、根据权利要求1所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的步骤7之前至少包括：

步骤6a：求上述权值序列的平均值，并保存该值。

3、根据权利要求2所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于它至少包括以下步骤：所述的步骤7之前还包括：

步骤6b：保存计算得到的校正权值，如果上行校正和下行校正二者之一没有做过，或者都没有做过，则没有做过的阵列通道的校正权值保持原来的权值不变。

4、根据权利要求2所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的校正权值序列估计算法为权值序列估计算法是直接比值法：

W(n)＝r(n)/y(n)n＝1，2，3…。

5、根据权利要求2所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的校正权值序列估计算法为相关函数比值法：

W(τ)＝C_ry(τ)/C_yy(τ)τ＝1，2，3…。

6、根据权利要求2所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的校正权值序列估计算法为高阶累积量比值法：

W(τ，ρ)＝C_ryy(τ，ρ)/C_3y(τ，ρ)τ＝1，2，3…ρ＝1，2，3…。

7、根据权利要求1所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的时间延迟估计算法为：基于互相关函数的时延估计，计算y(n)和r(n)的互相关函数，互相关函数将在时延D处取得最大值，那么通过最大值检测可以获得y(n)和r(n)之间相对时间延迟。

8、根据权利要求1所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的时间延迟估计算法为：基于高阶累积量的时延估计：计算三阶累积量C_3y(τ，ρ)和C_ryy(τ，ρ)，判断C_3y(τ，ρ)最大值出现的位置，判断C_ryy(τ，ρ)最大值出现的位置，这两个位置的差异就是y(n)和r(n)之间相对时间延迟D。

9、根据权利要求1所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的时间延迟估计算法为：基于高阶谱的时延估计：计算双谱B_3y(ω₁，ω₂)和互双谱B_yry(ω₁，ω₂)，双谱和互双谱之间的关系为 $B_{\mathrm{yry}}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)=B_{3y}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)e^{-j{\mathrm{\ω}}_{2}D},$ 计算这样一个积分表达式， $T\left(\mathrm{\τ}\right)={\∫}_{-\∞}^{+\∞}{\∫}_{-\∞}^{+\∞}\frac{B_{\mathrm{yry}}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)}{B_{3y}({\mathrm{\ω}}_1,{\mathrm{\ω}}_2)}{e}^{j{\mathrm{\ω}}_2\mathrm{\τ}}d{\mathrm{\ω}}_{1}d{\mathrm{\ω}}_2$ $={\∫}_{-\∞}^{+\∞}{\∫}_{-\∞}^{+\∞}{e}^{j{\mathrm{\ω}}_2(\mathrm{\τ}-D)}d{\mathrm{\ω}}_{1}d{\mathrm{\ω}}_2$ $=\mathrm{\δ}(\mathrm{\τ}-D)$ 判断T(τ)最大值出现的位置就可以获得y(n)和r(n)之间相对时间延迟。

10、根据权利要求1所述的自适应阵列天线的盲校正方法，其特征在于：所述的校正权值为求权值序列的平均值。

11、一种自适应阵列天线的盲校正装置，其特征在于：它设置在通信链路中，至少包括阵列通道前端的耦合器、接输入的第一通道选择开关、参考信号接收通道、算法程序和保存数据的载体、校正装置以及第二通道选择开关；算法程序和保存数据的载体包括：存储模块以及权值计算单元；

其中，参考信号接收通道通过通道选择开关和阵列通道前端的耦合器接收阵列通道数据，将采集到的数据放到算法程序和保存数据的载体中保存，同时通过连接校正装置的第二通道选择开关采集基带数据，也保存在算法程序和保存数据的载体中；当数据采集完毕，在算法程序和保存数据的载体中计算校正权值，然后把计算得到的校正权值发送到校正装置中，利用校正权值对上行阵列通道信号进行校正。

12、根据权利要求11所述的自适应阵列天线的盲校正装置，其特征在于：所述的算法程序和保存数据的载体的输入端接有时间延迟估算模块，且该时间延迟估算模块分别连接参考信号接收通道和第二通道选择开关，用于对参考通道信号以及阵列通道信号进行时间延迟补偿。

13、根据权利要求11所述的自适应阵列天线的盲校正装置，其特征在于：所述的算法程序和保存数据的载体还包括权值序列平均值计算模块；用于将权值序列进行平均值计算后，再提供给校正装置。

14、根据权利要求11或12或13所述的自适应阵列天线的盲校正装置，其特征在于：所述的装置分别设置在上行和下行链路上。

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