JP3826037B2 - Array antenna control method - Google Patents

Description

【００２２】
ここで、上付き文字^Ｈは複素共役転置を示す。この相互相関係数は、受信信号ｙ（ｔ）と、学習シーケンス信号ｄ（ｔ）との間の相互相関の度合いを示す係数であり、ｆ＝１であれば完全に一致する一方、ｆ＝０であれば、完全に不一致である。ここで、当該アレーアンテナ装置１００の励振素子Ａ０の単一ポートからの出力信号である受信信号ｙ（ｔ）は、調整可能なリアクタンス値の高次の非線形関数であることに留意する必要がある。
【００２３】
アレーアンテナ１００で受信される無線信号を送信する送信局は、学習シーケンス信号発生器２１で発生される所定の学習シーケンス信号と同一の信号パターンを有する学習シーケンス信号を含む所定のシンボルレートのディジタルデータ信号に従って、無線周波数の搬送波信号を、例えばＢＰＳＫ、ＱＰＳＫなどのディジタル変調法を用いて変調し、当該変調信号を電力増幅して受信局のアレーアンテナ装置１００に向けて送信する。本実施形態においては、データ通信を行う前に、送信局から受信局に向けて学習シーケンス信号を含む無線信号が送信され、受信局では、適応制御型コントローラ２０による適応制御処理が実行される。
【００２４】
次いで、当該アレーアンテナ装置１００に係る各種の信号の定式化について詳細に説明する。エスパアンテナであるアレーアンテナ装置１００の受信信号ｙ（ｔ）は次式で表される。
【００２５】
【数２】
ｙ（ｔ）＝ｉ^ＴＳ（ｔ）
【００２６】
ここで、ｉは励振素子Ａ０及び非励振素子Ａ１乃至Ａ６に誘起する電流分布を要素とする電流ベクトルであり、Ｓ（ｔ）はアレーアンテナ装置１００の受信信号ベクトルである。ここで、上添え字Ｔは転置を表す。
【００２７】
電流ベクトルｉは上記数２から分かるように、従来技術のアダティブアレーアンテナにおけるウエイトベクトルの役割を果たすが、エスパアンテナであるアレーアンテナ装置１００においては電流分布を直接操作することができず、リアクタンス値を操作することにより間接的に電流分布を制御するため、電流ベクトルｉはリアクタンス値の関数として次式のように表される。
【００２８】
【数３】
ｉ＝ｖ_ｓ（Ｚ＋Ｘ）^−１ｕ_０
【００２９】
ここで、Ｘは送信機の出力インピーダンスｚ_ｓ及び各素子のリアクタンス値を対角成分にもつ行列
【数４】
Ｘ＝ｄｉａｇ［ｚ_ｓ，ｊｘ_１，ｊｘ_２，ｊｘ_３，ｊｘ_４，ｊｘ_５，ｊｘ_６］
であり、Ｚは素子間結合を含めたインピーダンス行列である。また、ｕ_０は単位ベクトル
【数５】
ｕ_０＝［１，０，０，０，０，０，０，］
であり、ｘ_ｓは送信機の内部電圧（開放電圧）である。
【００３０】
上記数４において各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のリアクタンス値を要素としてもつベクトルはリアクタンスベクトルと呼ばれ、次式のように表す。
【数６】
ｘ＝［ｘ_１，ｘ_２，ｘ_３，ｘ_４，ｘ_５，ｘ_６］
【００３１】
本実施形態において、各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６のバラクタダイオードに印加するバイアス電圧値Ｖ_ｍは適応制御型コントローラ２０からの制御電圧信号としてデジタル値−２０４８から２０４７として入力して設定する。この数値を以下、「デジタル制御電圧Ｖ_Ｄ」と表す。使用するバラクタダイオードのカタログデータにより、デジタル制御電圧Ｖ_ＤとバラクタダイオードのインピーダンスＺ_Ｖの関係を次式で表すことにする。
【００３２】
【数７】
Ｚ_Ｖ＝２ｅ^−７Ｖ_Ｄ ^２−５ｅ^−４Ｖ_Ｄ＋0.393−ｊ（0.02067Ｖ_Ｄ＋49.22）
【００３３】
エスパアンテナであるアレーアンテナ装置１００の指向性は上述のインピーダンス行列Ｚに対応するアドミタンス行列Ｙを用いて計算することができる（例えば、従来技術文献２「大平孝，“エスパアンテナの等価ウェイトベクトルとアレーファクタ表現”，電子情報通信学会技術報告，ＡＰ２０００−４４，ＳＡＴ２０００−４１，ＭＷ２０００−４４，ｐｐ．７−１２，２０００年７月」など参照。）。アドミタンス行列Ｙとして図３で示す値を用いる。なお、素子配列の対称性により、独立な行列要素Ｙ_ｉｊは図３に示す６個の行列要素Ｙ_００，Ｙ_０１，Ｙ_１１，Ｙ_１２，Ｙ_１３，Ｙ_１４のみである。また、７素子エスパアンテナの非励振素子の数Ｍは６である。デジタル制御電圧Ｖ_Ｄのとりうる値の数４０８６のＭ＝６乗の張る空間の中から、幾つかのデータを測定し、できるだけ評価関数値の高い点の６個の組み合わせを見つけることが要求される。
【００３４】
次いで、上記のリアクタンスベクトルを制御する方法として、以下に詳述する「可変ステップ探索法」を提案する。この「可変ステップ探索法」は、エスパアンテナ制御の収束速度を向上させることを目的として、可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６の制御電圧を１素子毎に探索し、評価関数値の改善がある場合は電圧変化を実行し、改善が見られない場合は電圧変化を行わず、改善が見られない可変リアクタンス素子に対する、次の反復の処理の摂動用ステップ幅をｑ分の１（以下、ｑをステップ幅変更除算係数といい、所定の有理数である。）にするように減少させ、当該ステップ幅の向きも逆にすることを要旨としている。
【００３５】
図４は、図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第１の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。なお、以下の適応制御処理において用いられる各種のパラメータは適応制御型コントローラ２０内の一時記憶メモリに格納されて利用される。
【００３６】
図４のステップＳ１において、各パラメータＭ、Ｎ、ｑ、Ｖ_Ｄ０、ΔＶ_Ｄ０に所定の値をセットする。Ｍは非励振素子Ａ１乃至Ａ６の素子数であり、本実施形態において６である。また、Ｎは総探索回数であり、例えば８である。さらに、ｑは上述のようにステップ幅変更除算係数であり、例えば２又は３などである。またさらに、Ｖ_Ｄ０はデジタル制御電圧Ｖ_Ｄの初期値であり、初期の放射パターンがオムニパターンであるときはＶ_Ｄ０＝０であり、ΔＶ_Ｄ０はデジタル制御電圧Ｖ_Ｄを変更するときのステップ幅の初期値である。次いで、ステップＳ２においては初期設定処理が実行され、具体的には、各可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６の各デジタル制御電圧Ｖ_Ｄ１＝Ｖ_Ｄ２＝…＝Ｖ_ＤＭ（以下、各デジタル制御電圧Ｖ_Ｄ１，Ｖ_Ｄ２，…，Ｖ_ＤＭを要素とするデジタル制御電圧ベクトルをＶ_Ｄとするが、呼称の簡単化のために、デジタル制御電圧という。）に対して上記初期値Ｖ_Ｄ０を設定し、また、デジタル制御電圧Ｖ_Ｄの各ステップ幅（ステップ幅を設定し又は変更して格納するためのパラメータである）δＶ_Ｄ１１＝δＶ_Ｄ１２＝…＝δＶ_ＤＭ１に対して上記初期値ΔＶ_Ｄ０を設定し、さらに、デジタル制御電圧Ｖ_Ｄの各ステップ幅（デジタル制御電圧Ｖ_Ｄを変更して格納するためのパラメータである）ΔＶ_Ｄ１１＝ΔＶ_Ｄ１２＝…＝ΔＶ_ＤＭ１（以下、各ステップ幅ΔＶ_Ｄ１１，ΔＶ_Ｄ１２，…，ΔＶ_ＤＭ１を要素とするステップ幅ベクトルをΔＶ_Ｄとするが、呼称の簡単化のために、ステップ幅という。）に対して初期値０を設定する。さらに、デジタル制御電圧Ｖ_Ｄのときの評価関数値ｆ（Ｖ_Ｄ）を評価関数の基準値ｆ０に設定し、反復パラメータｋを１に初期化する。
【００３７】
次いで、ステップＳ３において素子パラメータｉｉを１に初期化した後、ステップＳ４において素子パラメータｉに素子パラメータｉｉの値を代入する。そして、ステップＳ５においてステップ幅ΔＶ_Ｄｉｋに対してステップ幅δＶ_Ｄｉｋを代入し、ステップＳ６において受信信号ｙ（ｔ）を受信し、数１を用いて、デジタル制御電圧（Ｖ_Ｄ＋ΔＶ_Ｄ）のときの評価関数値ｆ（Ｖ_Ｄ＋ΔＶ_Ｄ）を計算する。さらに、ステップＳ７においてｆ＞ｆ０であるか否かが判断され、すなわち、評価関数値が前の反復に比較して改善しているか否かが判断され、ＹＥＳのときはステップＳ８に進む一方、ＮＯのときはステップＳ９に進む。ステップＳ８においては上記計算された評価関数値ｆを評価関数の基準値ｆ０に代入し、かつデジタル制御電圧（Ｖ_Ｄｉｋ＋ΔＶ_Ｄｉｋ）をデジタル制御電圧Ｖ_Ｄｉに設定する一方、ステップＳ９においては、評価関数値の改善が見られないので、ステップ幅δＶ_Ｄｉｋを有理数ｑで除算しかつ符号を変更してステップ幅δＶ_Ｄｉｋに設定する。次いで、ステップＳ１０においてステップ幅ΔＶ_Ｄｉｋを０に設定し、素子パラメータｉｉを１だけインクリメントした後、ステップＳ１１においてｉｉ≦Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときはステップＳ４に戻り、別の素子についての処理を更に実行する。
【００３８】
一方、ステップＳ１１でＮＯであるときは、ステップＳ１２において反復パラメータｋを１だけインクリメントし、ステップＳ１３においてｋ＜Ｎであるか否かが判断され、すなわち、反復回数ｋは予め設定された総探索回数未満であるか否かが判断され、ステップＳ１３でＹＥＳであるときステップＳ３に戻り上述の処理を繰り返す。一方、ステップＳ１３でＮＯであるときは、ステップＳ１４において出力パラメータＶ_Ｄ、ｆ０を出力して、適応制御型コントローラ２０に接続された表示装置等に表示し、計算されたデジタル制御電圧ベクトルＶ_Ｄの各要素電圧を可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６に出力して設定して当該適応制御処理を終了する。
【００３９】
図４の適応制御処理においては、各反復ｋで素子数Ｍ回の探索を行う。各探索ではｉ番目の素子のデジタル制御電圧Ｖ_Ｄｉだけをステップ幅ΔＶ_Ｄｉｋだけ増加させて、評価関数値ｆを計算する（ステップＳ６）。評価関数値ｆが変化前の基準値ｆ０より改善されれば（ステップＳ７でＹＥＳ）、デジタル制御電圧Ｖ_Ｄｉｋをステップ幅ΔＶ_Ｄｉｋだけ増加させることにより新たなデジタル制御電圧Ｖ_Ｄｉｋに移りその評価関数値を新たな基準値ｆ０として（ステップＳ８）、ステップ幅δＶ_Ｄｉｋを次の反復ｋ＋１のステップ幅δＶ_{Ｄｉ（ｋ＋１）}として繰り返す（ステップＳ９での変更がない）。一方、評価関数ｆが改善しない場合は（ステップＳ７でＮＯ）、デジタル制御電圧Ｖ_Ｄｉｋと評価関数の基準値ｆ０は探索前の値のままとし（ステップＳ８での変更はない）、次の反復ｋ＋１のステップ幅δＶ_Ｄｉｋをｑ分の１にするように減少させかつその符号を逆にする（ステップＳ９）。ここで、ｑは有理数であり、ステップＳ９の実際の割算では小数点以下を四捨五入するものとする。なお、図示していないが、初回の反復で評価関数値ｆの改善がなかった場合は、２回目の反復でステップ幅は初期値｜ΔＶ_Ｄ０｜を維持し、その符号だけを変えることが好ましい。また、図示していないが、デジタル制御電圧Ｖ_Ｄが可変範囲の限界値に到達した時には、ステップ方向を限界値とは逆方向にし、すなわち、ステップ幅の符号を限界値に向かう方向のときのステップ幅の符号とは逆にし、ステップ幅を反復毎にｑ分の１にして減少させて探索を続けることが好ましい。以上のように、前反復情報に基づいてステップ幅を変化させていくので、「可変ステップ探索法」と呼ぶことにする。
【００４０】
デジタル制御電圧の初期値Ｖ_Ｄ０とステップ幅の初期値ΔＶ_Ｄ０は入力パラメータである。ステップ幅に関しては、Ｎ回の反復で制御範囲の限界に到達するだけ十分大きい必要がある。最初のステップ方向が収束値とは逆方向である場合には、有効なステップ数はＮ−１となるので、初期値ΔＶ_Ｄ０を０とし、可変範囲を−Ｖ_Ｄｍａｘ≦Ｖ_Ｄ≦Ｖ_Ｄｍａｘとした場合、ステップ幅の初期値ΔＶ_Ｄ０は次式の関係を満たすことが望ましい。
【００４１】
【数８】
ΔＶ_Ｄ０≧Ｖ_Ｄｍａｘ／（Ｎ−１）
【００４２】
ここで、Ｖ_Ｄｍａｘ＝２０４８、Ｎ＝８とした場合、上記数８により計算されるの下限値は２９３である。
【００４３】
一方、ステップ幅が大きいままであると細かな探索が行えないので、評価関数値の改善が得られない場合にステップ幅をｑ分の１にする。しかし、ステップ幅減少が実行されるのは次の反復である。すなわち、ステップ幅がｑ分の１になるには２回の反復が必要である。よって、実現される最小ステップ幅（分解能）ΔＶ_Ｄｍｉｎは次式で与えられる。
【００４４】
【数９】
ΔＶ_Ｄｍｉｎ＝｜ΔＶ_Ｄ０｜／ｑ^Ｎ／２
【００４５】
ここで、Ｎ＝８、ΔＶ _Ｄ０ ＝１０２４の場合、ｑ＝２の時の最高の分解能が６４であるのに対して、ｑ＝３の時は約１３に向上する。このように、ｑを大きくすることにより、初期ステップ幅を大きく保ったまま、最終的な分解能を上げることができる。分解能を徐々に改善する他の方法として、反復回数ｋの関数としてステップ幅を小さくしていく方法も考えられるが、この方法では評価関数の状態に応じた変化が行えない。また、ステップ幅を評価関数に依存して制御する方法も考えられるが、評価関数値は電波環境に依存するので適切な依存パラメータの選定が問題となる。
【００４６】
評価関数値の改善の状況を図８乃至図１０に示す。ｑ＝２とし、評価関数値ｆの高い方向を下方向にして極小点を探す状況を示している。素子数Ｍ＝１の場合とし、横軸はその素子のデジタル制御電圧Ｖ_Ｄとする。探索によって評価関数値の改善がない場合、本実施形態では、図８に示すようにポテンシャルの壁にぶつかったものと推測して、ステップ幅をｑ分の１にして逆方向に戻る。逆方向にも改善が見られない場合は図９に示すように、さらに逆方向（元の方向）に進む。ただし、実際の非励振素子Ａ１乃至Ａ６に対応する可変リアクタンス素子１２−１乃至１２−６の数Ｍは複数であるため、図１０に示すように、評価関数の形状は他の（Ｍ−１）個の可変リアクタンス素子の電圧変化により変動する。しかし、評価関数値を改めて測定するには新たにＰ個のサンプルを必要とする。また、評価関数値が改善するまで該当素子の探索を繰り返す方法では改善の到達値が低くなるので（後述する＜付録１＞参照。）、前の反復情報を用いる。
【００４７】
以上のように、可変ステップ探索法では評価関数の増減の情報を利用しているが、評価関数の変化の大きさも次反復に反映することが可能である。最急勾配法のようにステップ幅に反映させる方法も考えられるが、各素子の収束を同時に行う必要はなく、またステップ幅の演算時間の増加を避けるため、本実施形態では探索する素子の順番に反映させる方法を第２の方法として提案する。これに対して、前述の探索素子順番を固定にした方法を第１の方法とする。
【００４８】
図５は、図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第２の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。第２の方法による適応制御処理が第１の方法による適応制御処理と異なるのは、探索順序パラメータｐｏｄｒ（・）を利用したことであり、ここで、引数は探索順序を示す自然数であり、そのパラメータ値は探索すべき素子パラメータを表す。上記相違点は具体的には、以下の通りである。
【００４９】
（１）図４のステップＳ２において、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｉ）（ｉ＝１，２，…，Ｍ）にｉを代入してステップＳ２Ａとしたこと。具体的には、ｐｏｄｒ（１）に１を代入し、ｐｏｄｒ（２）に２を代入し、以下同様である。すなわち、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｉ）に昇順の自然数を初期値として代入し、これにより、素子パラメータの探索順序を表す。
（２）図４のステップＳ４に代えて、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｉｉ）の値を素子パラメータｉに代入するステップＳ４Ａとしたこと。
（３）図４のステップＳ６と、ステップＳ７との間に、ステップＳ６Ａを挿入したこと。ステップＳ６Ａにおいて、評価関数値の差分である勾配値（ｆ−ｆ０）を計算し、その計算値を勾配値ｇ（ｉ）に代入する。
（４）図４のステップＳ１３でＹＥＳであるときは、ステップＳ１５の処理を実行してステップＳ３に戻る。ステップＳ１５においては、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｓｏｒｔ（ｇ（ｉ）））（ｉ＝１，２，…，Ｍ）の値をｉに代入し、ここで、ｐｏｄｒ（ｓｏｒｔ（ｇ（ｉ）））は、勾配値ｇ（ｉ）の絶対値をｉ＝１，２，…，Ｍの間で降順に（より大きな値から先に）並び替え、降順に並び替えられた勾配値ｇ（ｉ）の引数（素子パラメータ）ｉを順次出力するものであり、探索順序パラメータｐｏｄｒ（ｓｏｒｔ（ｇ（ｉ）））（ｉ＝１，２，…，Ｍ）の計算は具体的には、以下の通りである。
（ａ）勾配値の絶対値｜ｇ（ｉ）｜（ｉ＝１，２，…，Ｍ）のうちの最大値のときの引数（素子パラメータ）ｉをｉ_１とすると、ｐｏｄｒ（１）＝ｉ_１；
（ｂ）勾配値の絶対値｜ｇ（ｉ）｜（ｉ＝１，２，…，Ｍ）のうちの第２番目に大きな値のときの引数（素子パラメータ）ｉをｉ_２とすると、ｐｏｄｒ（２）＝ｉ_２；
（ｃ）勾配値の絶対値｜ｇ（ｉ）｜（ｉ＝１，２，…，Ｍ）のうちの第３番目に大きな値のときの引数（素子パラメータ）ｉをｉ _３ とすると、ｐｏｄｒ（３）＝ｉ_３；
（ｄ）以下、同様であり、ｐｏｄｒ（４）＝ｉ_４；ｐｏｄｒ（５）＝ｉ_５；…；ｐｏｄｒ（Ｍ）＝ｉ_Ｍとなる。
【００５０】
すなわち、第２の方法においては、順番の選択法として、前反復で評価関数値の変化が大きかった順に探索する方法を用いる。すなわち、他の素子の電圧変化による評価関数値の変化が重なる前に改善の利得をできるだけ稼ごうとするものである。また、評価関数値が劣化した場合も、逆方向には改善されるという推測に基づいている。
【００５１】
【実施例】
本発明者らは、図１のアレーアンテナの制御装置のシミュレーションを実行し、その結果について以下に説明する。適応制御のためのアレーアンテナの評価関数として、受信信号品質を決定する出力ＳＩＮＲが実用上用いられ、本実施形態においては、この出力ＳＩＮＲを最大化するための上記数１で示された評価関数ｆを用いている。この評価関数ｆは、実際の通信システムにおいて所望波や干渉波が未知であるときに用いられ有効である。
【００５２】
しかしながら、以下に示す実施例では、提案したアルゴリズムの収束能力について調べるため雑音の影響を除外し、また所望波や干渉波の到来方向は既知として、次式のような評価関数ｆを用いる。すなわち、ここで明記するが、図１の図示した実際の通信システムで用いられる実施形態では、数１の評価関数を用いる一方、以下に示すシミュレーションに係る実施例では次式の評価関数を用いる。
【００５３】
【数１０】

【００５４】
ここで、Ｆはアレーファクタに相当し、φ_０は所望波方位角、φ_ｔは干渉波方位角を表す。ｋ_ｔは干渉波や所望波の強さを表すためのパラメータであり、ｎ_Ｎは干渉波の個数である。アレーファクタＦは、従来技術文献３「大平孝，“エスパアンテナの等価ウェイトベクトルとその勾配に関する基本的定式化”，電子情報通信学会技術報告，ＡＰ２００１−１６，ＳＡＴ２００１−３，ｐｐ．１５−２０，２００１年５月」に従って次式により計算する。
【００５５】
【数１１】
Ｆ＝Ｅ・ｕ_０・ａ
【数１２】
Ｅ＝（Ｙ^−１＋Ｘ）^−１
【００５６】
ここで、ｕ_０は上記単位ベクトルであり、ａはアレーアンテナ装置１００の移相中心を励振素子Ａ０にとったときの、ステアリングベクトルである。評価関数ｆに関する極大解は幾つか存在するので収束値は初期値に依存する。実用上は適当な初期値の選択が有効となるが、アルゴリズムの収束能力を評価するため、本実施形態ではデジタル制御電圧の初期値Ｖ_Ｄ０をすべて０とする。干渉波の数は２波とし全ての信号レベルが等しい、すなわち、ｎ_Ｎ＝２、ｋ_１＝ｋ_２＝１とする。ここで、φ_０＝０゜、φ_１＝９０゜、φ_２＝−１３５゜とした場合の第１の方法による評価関数の収束曲線を図１１及び図１２に示す。横軸で６目盛りが全素子１巡探索、すなわち反復回数ｋの単位に相当する。図１１及び図１２から明らかなように、評価関数値の改善は初期ステップ幅の大きい場合の方が早く、評価関数が反復により改善されなくなる収束状態になるのも早いことが分かる。また、初期ステップの符号により収束の早さや収束値が異なり、どちらが良いかは一概には言えない。ステップ幅の減少の早さを表すステップ幅変更除算係数ｑによっても収束の早さや収束値が異なる。
【００５７】
また、探索順序を変える第２の方法による計算結果を図１３及び図１４に示す。収束の早さや、収束値が第１の方法の結果とは異なっている。第２の方法により必ずしも評価関数値の改善が早くなるとは言えないことが分かる。ステップ幅の初期値ΔＶ_Ｄ０＝２５６のときは、第１及び第２の方法やステップ幅変更除算係数ｑによる収束曲線の相違は小さい。また、ステップ幅の初期値Ｖ_Ｄ０＝±５１２のときは第１及び第２の方法ともにステップ幅変更除算係数ｑ＝３の方の収束値が高い。約５０個のデータで良い評価関数値が得られるのは、初期ステップ幅が一番大きな±１０２４の場合である。この場合、第１の方法に比べて第２の方法を用いた方が高い評価関数値が得られる。さらに、ステップ幅変更除算係数ｑ＝３に比べてステップ幅変更除算係数ｑ＝２の場合の方の高い評価関数値が得られる。
【００５８】
第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２のデータ数１２０における収束放射パターンを図１５に示す。図１５から明らかなように、所望波方向に対応する０度方向にビームが形成されている。また、一方の干渉波方向である９０度方向にもヌルが形成されている。もう１つのヌルが形成されているが、方向は他方の干渉波方向−１３５度ではなく−９０度付近に向いている。また、デジタル制御電圧Ｖ_Ｄの収束値の分布を図１６に示す。図１６から明らかなように、どの結果も傾向は一致しており、収束値の相違は３番目と４番目の素子に顕著に表れている。逆に言えば、この電波環境では、それ以外の４つの素子の制御電圧値が重要であると推測できる。
【００５９】
次いで、本実施形態に係る可変ステップ探索法と、従来技術である最急勾配法と、高次元２分法（例えば、従来技術文献４「平田明史ほか，“高次元二分法によるエスパアンテナのアダプティブ制御”，電子情報通信学会ソサイエティ大会，Ｂ−１−６６，ｐｐ．７２，２００１年９月」など参照。）と、順次ランダム法（例えば、従来技術文献５「Jun Cheng et al., "Sequential Random Search Algorithm for Adaptive Beamforming of ESPAR Antenna, 電子情報通信学会技術報告，ＡＰ２００１−１０７，ｐｐ．１１５−１２１，２００１年１０月」など参照。）の種々の適応制御法について比較を行う。ここで、ほぼ収束が得られているデータ数約５０までの収束曲線を図１７乃至図１９に示す。図１７乃至図１９では、他のアルゴリズムとの比較のため、１０２４より結果の悪い方の−１０２４をデジタル制御電圧の初期値Ｖ_Ｄ０とした場合を示す。また、（φ_０，φ_１，φ_２）＝（０゜，９０゜，−１３５゜）、（０゜，９０゜，１３５゜）、（０゜，６０゜，−１３５゜）を順に第１のケース、第２のケース、第３のケースとし、各場合の結果をそれぞれ図１７乃至図１９に示す。全ての場合において１０以上の評価関数値が得られている。なお、評価関数値の初期値は０．５であるから、所望波と各干渉波の信号強度が同じとした場合、約１３ｄＢのＳＩＲの改善があることになる。
【００６０】
比較のため、従来例に係る最急勾配法と、高次元２分法による評価関数値の変化を図１７乃至図１９に重ねて示す。これらのアルゴリズムでは適切な初期パターンを用いる改良法が提案されているが、比較のため初期値は提案法の場合と同様にデジタル制御電圧の初期値Ｖ_Ｄ０が全て０の状態とする。なお、順次ランダム探索法は収束曲線が一意に決まらないため図１７乃至図１９には示していない。最急勾配法では勾配の計算のため、反復間に６個のデータに関して計算する必要があるので、７データ毎に反復点が得られる。一方、高次元２分法では１２個のデータを必要とするため、１３データ毎に反復点が得られる。これら２方法の反復点の数は可変ステップ探索法に比べて少なく、また、評価関数も単純に増加しておらず、評価関数値の改善が小さいことが分かる。最急勾配法では勾配を微分により計算すれば評価関数は単純増加する。しかし、実際は微分を差分で代用している。評価関数値の低い局所解に止まるのを避け、また、少ないサンプル数での改善を得るため、差分幅とステップ幅を１０２４と大きくとっているので、評価関数は単調に増加していない（後述する＜付録２＞参照。）。
【００６１】
これら最急勾配法、高次元２分法と順次ランダム探索法との比較を図２０に示す。図２０から明らかなように、評価関数値の比較に必要な新たなデータ点として、高次元２分法では前反復の結果の両側の中間点を測定する必要があるのに対して、他の３方法で変化前の点と比較するので、新たな測定は片方のデータ点だけでよい。また、最急勾配法と高次元２分法は探索した点とは別の点を新たな反復点とするため、１つの反復に要するデータを１つ多く必要とし、また、その点の評価関数値が元の点より低くなる可能性がある。可変ステップ探索法は順次ランダム探索法とともに評価関数値は単調増加し、評価関数値が改善しなければ同じ状態に止まるという自由度を有している。
【００６２】
変化（探索）幅の細かさに関しては、最急勾配法では勾配の大きさに応じて変化するが、勾配の大きさを規格化すれば一定にできる（＜付録２＞参照。）。高次元２分法では制御空間が２のＭ乗分の１に急速に小さくなる。順次ランダム探索法では探索範囲を徐々に減じるためのパラメータ設定が可能である。可変ステップ探索法では、探索の結果改善が得られない場合にステップ幅をｑ分の１にしていく。すなわち、電波環境に適応した速度で分解能が向上していく能力を持っている。
【００６３】
また、変化（探索）方向に関しては、順次ランダム探索法ではランダムである。高次元２分法は新たな２つの状態を比較して良い方向に動く。可変ステップ探索法は前反復の情報を元に推測する。最急勾配法は最適な方向を算出する。
【００６４】
さらに、一巡探索で改善が得られない場合の対処法について説明する。上述したように、可変ステップ探索法では反復点数が多く、単純に増加するため、少ないデータ数での評価関数値の改善を得るのに有効である。しかしながら、図１７乃至図１９を見ると、６素子一巡の探索で評価関数値の改善が全く無い場合があることが分かる。これに対して、最急勾配法と高次元２分法では必ず１つの反復で次の状態に移る。また、実際の通信システムでは、雑音による誤差で高い評価関数値が得られ、その電圧値状態から抜け出せなくなる危険性がある。一巡しても評価関数値の改善が得られない場合の１つの対処法として、比較の基準となっている電圧状態の評価関数値を再測定し、その値とのそれまでの探索値を再比較する方法が考えられる。本実施形態では、さらに進んで、そのような場合には全素子に対する差分データが得られることになるので、そのデータを元に最急勾配法を行うことを第３の方法として提案する。
【００６５】
図６は図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第３の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。図６の第３の方法が図４の第１の方法と比較して異なるところは、以下の通りである。
（１）ステップＳ６とＳ７との間に、第２の方法と同様に、ステップＳ６Ａを挿入して勾配値ｇ（ｉ）を計算すること。
（２）ステップＳ１１とＳ１２の間に、図７に図示するサブルーチンである最急勾配法による適応制御処理（ステップＳ１６）を挿入したこと。
図７の最急勾配法による適応制御処理において、ステップＳ２２乃至Ｓ２４の処理では、全ての素子について評価関数値が改善していないか否かをチェックするための処理であり、改善していないときはステップＳ２５以降の実際の最急勾配法による処理を実行する。
【００６６】
図７のステップＳ２１において素子パラメータｊを１に初期化し、ステップＳ２２において勾配値ｇ（ｊ）≦０であるか否かが判断され、ＮＯのときは元のメインルーチンに戻る一方、ＹＥＳのときはステップＳ２３に進む。ステップＳ２３において素子パラメータｊ＜Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときは、ステップＳ２４において素子パラメータｊを１だけインクリメントした後、ステップＳ２２に戻る。一方、ステップＳ２３でＮＯであるときは、ステップＳ２５において初期設定処理を実行し、ここで、収束制御変数Ｃを０に初期化し、ステップ幅の平均値ΔＶａｖを０に初期化し、素子パラメータｊｊを１に初期化する。次いで、ステップＳ２６において次式のように、最急勾配法に係る収束制御変数Ｃと、ステップ幅の平均値ΔＶａｖを計算して代入する。
【００６７】
【数１３】
Ｃ←Ｃ＋｛ｇ（ｊｊ）／ΔＶ_Ｄｊｊｋ｝^２
【数１４】
ΔＶ_ａｖ←ΔＶ_ａｖ＋（ΔＶ_Ｄｊｊｋ）^２
【００６８】
次いで、ステップＳ２７において素子パラメータｊｊ＜Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときは、ステップＳ２８において素子パラメータｊｊを１だけインクリメントした後、ステップＳ２６に戻る。一方，ステップＳ２７でＮＯであるときは、ステップＳ２９において素子パラメータｊｊを１に初期化した後、ステップＳ３０において、各素子に対するデジタル制御電圧Ｖ_Ｄｊｊを次式のように計算して代入する。
【００６９】
【数１５】

【００７０】
次いで、ステップＳ３１において素子パラメータｊｊ＜Ｍであるか否かが判断され、ＹＥＳであるときは、ステップＳ３２において素子パラメータｊｊを１だけインクリメントした後、ステップＳ３０に戻る。一方，ステップＳ３１でＮＯであるときは、ステップＳ３３において受信信号ｙ（ｔ）を受信し、数１を用いて評価関数値ｆ（Ｖ_Ｄ＋ΔＶ_Ｄ）を計算した後、元のメインルーチンに戻る。
【００７１】
この図６及び図７に図示された第３の方法においては、図７のステップＳ２６に示すように、勾配は規格した値を用い、探索に用いた各素子のステップ幅（差分）の平均値ΔＶａｖをステップ幅とした（ステップＳ２６乃至Ｓ２８の処理において当該平均値ΔＶａｖを計算している）。
【００７２】
この第３の方法を用いたシミュレーション結果の収束曲線を図２１に示し、ここで、最急勾配法を適用している点を矢印で示す。図２１から明らかなように、評価関数値が変化しているが、必ずしも改善の方向には変化していないことが分かる。これは差分を用いているため、正しい勾配値が計算されないためと考えられる。しかしながら、この例では評価関数値は途中劣化しているが最終的には改善している。このことから、局所解から抜け出す効果を有し、雑音がある実際のシステムにおいて、誤差により得られた高い評価関数値状態に陥らないようにするために有効と考えられる。
【００７３】
さらに、評価関数改善のヌル方向依存性について以下に説明する。第２の方法でステップ幅の初期値ΔＶ_Ｄ０＝１０２４及びステップ幅変更除算係数ｑ＝２の場合のφ_０＝０゜、φ_１＝９０゜とし、もう一方の干渉波方位角φ_２を横軸、評価関数値ｆの収束値を縦軸として図２２に示す。図２２から明らかなように、反復数Ｎがほぼ収束している２０の場合を破線で、データ数約５０に対応する８とした場合を実線で示す。干渉波方位角φ_２＝１８０゜と−９０゜付近以外は反復数Ｎ＝８でほぼ収束状態が得られている。また、反復数Ｎ＝８の場合でも−２５＜φ_２＜２５を除いた範囲で約１０以上の改善が得られている。
【００７４】
以上説明したように、本実施形態に係る可変ステップ探索法を用いることにより、初期ステップ幅を大きくすることにより、早い収束が得られることが分かった。約５０の少ないデータ数で高い評価関数値を得るために有効なアルゴリズムであると考えられる。
【００７５】
＜変形例＞
以上の実施形態においては、６本の非励振素子Ａ１乃至Ａ６を用いているが、その本数は少なくとも複数本あれば、当該アレーアンテナ装置の指向特性を電子的に制御することができる。それに代わって、６個よりも多くの非励振素子を備えてもよい。また、非励振素子Ａ１乃至Ａ６の配置形状も上記の実施形態に限定されず、励振素子Ａ０から所定の距離だけ離れていればよい。すなわち、各非励振素子Ａ１乃至Ａ６に対する間隔は一定でなくてもよい。
【００７６】
以上の実施形態においては、学習シーケンス信号を用いた適応制御処理は実際の通信の開始前に実行しているが、本発明はこれに限らず、通信の最初に行っても、ある時間周期毎に行ってもよい。
【００７７】
以上の実施形態においては、数１に示された評価関数値ｆを最大となるように改善させるべく適応制御しているが、評価関数をその逆数にしたときは、それを最小となるように改善させるべく適応制御してもよい。
【００７８】
以上の実施形態においては、評価関数値が改善されてないときは、図４のステップＳ９において、ステップ幅δＶ_Ｄｉｋをｑ分の１になるように減少させてかつその符号を逆にしているが、本発明はこれに限らず、ステップ幅δＶ_Ｄｉｋを少なくとも減少させてかつその符号を逆にしてもよい。
【００７９】
以上の実施形態においては、評価関数として上記数１を用いているが、出力ＳＩＮＲ又はその度合いを示す他の種々の評価関数を用いてもよい。また、以上の実施形態においては、評価関数として上記数１を用い、学習シーケンス信号ｄ（ｔ）を用いて評価関数を計算しているが、本発明はこれに限らず、学習シーケンス信号ｄ（ｔ）を用いない種々の評価関数を用いてもよい。例えば、従来技術文献６「大平孝，“モーメント規範に基づくエスパアンテナの定振幅ブラインド適応ビーム形成”，電子情報通信学会技術報告，ＥＤ２００１−１５５，ＭＷ２００１−１１５，ｐｐ．２３−２８，２００１年１１月」において開示されているように、励振素子によって受信された受信信号に基づいて、例えば最急勾配法などの非線形計画法における反復的な数値解法を用いて、上記受信信号のみで表された目的関数の値が最大又は最小となるように、上記アレーアンテナの主ビームを所望波の方向に向けかつ干渉波の方向にヌルを向けるための各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を計算して設定するステップを含み、上記目的関数は、所定の期間における、上記受信信号の絶対値の時間平均値の二乗値を、上記受信信号の絶対値の二乗値の時間平均値で除算した関数であるように構成してもよい。
【００８０】
＜付録１＞
改善があるまで探索を続ける場合について以下に説明する。可変ステップ探索法において、ある素子に関して評価関数値が改善されない場合、評価関数値が改善するまで該当素子の探索を繰り返す方法を調べる。ただし、各素子に許される総探索回数Ｎは一定とする。すなわち６個の各素子に対して、総データ数が１２０個の時２０回の探索が、総データ数４８個のとき８回の探索ができる。所望波方位角φ_０＝０゜、干渉波方位角φ_１＝９０゜とφ_２＝−１３５゜のケース１の場合に関する計算結果を図２３及び図２４に示す。
【００８１】
図２３及び図２４から明らかなように、総データ数１２０個と４８個で総探索回数Ｎが異なるため収束曲線は重ならない。いずれの場合も評価関数到達値は約７で、順番通りに探索を行う第１の方法（図１１及び図１２）に比べて低い。また、ステップ幅の初期値ΔＶ_Ｄ０＝±１０２４の改善量が低いことから、ある素子の探索が早い段階で進んでしまい、その改善がその後の他素子の変化で有効に反映されなくなり、また終盤でその素子に関する探索の機会が無くなるのが原因と考えられる。
【００８２】
＜付録２＞
最急勾配法の差分幅、ステップ幅について以下に説明する。最急勾配法により最適な評価関数値を探すためには、細かな差分幅ΔＶ_Ｄ、ステップ幅μと多くの反復を必要とする。許されるデータ数が限られている場合には、差分幅ΔＶ_Ｄとステップ幅μを大きくする必要がある。勾配の大きさによる収束速度依存性を除くため勾配は大きさを規格化し、また、ΔＶ_Ｄ＝μとする。φ_０＝０゜、φ_１＝９０゜、φ_２＝−１３５゜とした場合の、上記数１０の評価関数ｆの収束曲線を図２５に示す。横軸の１つの反復は７個のデータを必要とするので、反復数２０で１４０のデータ数に対応する。図２５から明らかなように、ΔＶ_Ｄ＝μ＝１２６、２５６のとき評価関数値はほぼ単調に増加するが、データ数約５０に対応する反復数７での改善は小さい。また、ΔＶ_Ｄ＝μ＝５１２、１０２４のとき評価関数値の改善は早いが、直ぐに振動し収束しないことが分かる。反復数７での評価関数値が最も高くなるとステップ幅μの値は干渉波の数や強さ、方向などの環境に依存すると考えられる。
【００８３】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明に係るアレーアンテナの制御方法によれば、エスパアンテナの制御方法において、可変ステップ探索法により各可変リアクタンス素子のリアクタンス値を探索するようにしたので、探索の反復毎に性能が向上するように学習することができ、最適解への収束時間を大幅に短縮することができる。これにより、計算量を少なくし、長い学習シーケンス信号を必要としない。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施形態に係るアレーアンテナの制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 図１のアレーアンテナ装置１００の詳細な構成を示す断面図である。
【図３】 図１のアレーアンテナ装置１００の実施例におけるアドミタンス行列Ｙの各要素を示す図である。
【図４】 図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第１の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。
【図５】 図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第２の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。
【図６】 図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、第３の方法によるアレーアンテナの適応制御処理を示すフローチャートである。
【図７】 図６のサブルーチンである最急勾配法による適応制御処理を示すフローチャートである。
【図８】 図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、アレーアンテナの適応制御処理時に評価関数値が収束するときのデジタル制御電圧Ｖ_Ｄに対する評価関数値ｆの変化の状況を示すものであって、方向転換の状況を示す図である。
【図９】 図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、アレーアンテナの適応制御処理時に評価関数値が収束するときのデジタル制御電圧Ｖ_Ｄに対する評価関数値ｆの変化の状況を示すものであって、再方向転換の状況を示す図である。
【図１０】 図１の適応制御型コントローラ２０によって実行される、アレーアンテナの適応制御処理時に評価関数値が収束するときのデジタル制御電圧Ｖ_Ｄに対する評価関数値ｆの変化の状況を示すものであって、評価関数の変化の状況を示す図である。
【図１１】 図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第１の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１２】 図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第１の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝３におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１３】 図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１４】 図１のアレーアンテナ装置１００の収束状況を示すシミュレーション結果であって、第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝３におけるデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１５】 図１のアレーアンテナ装置１００における第２の方法での収束結果の指向性利得パターンを示すグラフである。
【図１６】 図１のアレーアンテナ装置１００における第２の方法での収束結果のデジタル制御電圧Ｖ_Ｄを示すグラフである。
【図１７】 図１のアレーアンテナ装置１００の可変ステップ探索法と、最急勾配法と、高次元二分法とによる第１のケース（所望波方位角φ_０，第１の干渉波方位角φ_１，第２の干渉波方位角φ_２）＝（０゜，９０゜，−１３５゜）のときの収束特性を示すシミュレーション結果であって、データ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１８】 図１のアレーアンテナ装置１００の可変ステップ探索法と、最急勾配法と、高次元二分法とによる第２のケース（所望波方位角φ_０，第１の干渉波方位角φ_１，第２の干渉波方位角φ_２）＝（０゜，−９０゜，１３５゜）のときの収束特性を示すシミュレーション結果であって、データ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図１９】 図１のアレーアンテナ装置１００の可変ステップ探索法と、最急勾配法と、高次元二分法とによる第３のケース（所望波方位角φ_０，第１の干渉波方位角φ_１，第２の干渉波方位角φ_２）＝（０゜，６０゜、１３５゜）のときの収束特性を示すシミュレーション結果であって、データ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２０】 従来技術である最急勾配法、高次元二分法、及び順次ランダム法と、実施形態に係る可変ステップ探索法の各適応制御法を比較した結果を示す図である。
【図２１】 図１のアレーアンテナ装置１００の収束結果を示すシミュレーション結果であって、第３の方法で最急勾配法を取り入れたときのデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２２】 図１のアレーアンテナ装置１００のヌル方向と反復依存性を示すシミュレーション結果であって、第２の方法でステップ幅変更除算係数ｑ＝２のときの第２の干渉波方位角φ_２に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２３】 図１のアレーアンテナ装置１００の収束結果を示すシミュレーション結果であって、第４の方法で総探索回数Ｎ＝２０のときのデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２４】 図１のアレーアンテナ装置１００の収束結果を示すシミュレーション結果であって、第４の方法で総探索回数Ｎ＝８のときのデータ数に対する評価関数値を示すグラフである。
【図２５】 従来技術の最急勾配法の差分幅及びステップ幅に対する収束依存性を示すシミュレーション結果であって、反復回数に対する評価関数値を示すグラフである。
【符号の説明】
Ａ０…励振素子、
Ａ１乃至Ａ６…非励振素子、
１…低雑音増幅器（ＬＮＡ）、
２…ダウンコンバータ、
３…Ａ／Ｄ変換器、
４…復調器、
５…給電用同軸ケーブル、
１１…接地導体、
１２−１乃至１２−６…可変リアクタンス素子、
２０…適応制御型コントローラ、
２１…学習シーケンス信号発生器、
１００…アレーアンテナ装置。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an array antenna control method capable of changing the directivity of an array antenna apparatus composed of a plurality of antenna elements, and more particularly, to an electronically controlled waveguide array antenna apparatus (ESPAR) antenna; Hereinafter, the present invention relates to an array antenna control method capable of adaptively changing the directivity characteristic of ESPAR antenna.
[0002]
[Prior art]
Prior art ESPAR antennas are disclosed in, for example, prior art document 1 “T. Ohira et al.,“ Electronically steerable passive array radiator antennas for low-cost analog adaptive beamforming, ”2000 IEEE International Conference on Phased Array System & Technology pp. 101. -104, Dana point, California, May 21-25, 2000 "and Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-24431. The ESPAR antenna is connected to an excitation element to which a radio signal is supplied, at least one non-excitation element that is provided at a predetermined interval from the excitation element and to which no radio signal is supplied, and the non-excitation element. A directivity characteristic of the array antenna can be changed by providing an array antenna including a variable reactance element and changing a reactance value of the variable reactance element.
[0003]
The beam forming method by spatial power combining like this ESPAR antenna can achieve high directivity and high gain with a simple hardware configuration and low power consumption. It can be expected as an adaptive antenna mounted on a user terminal.
[0004]
However, in the case of ESPAR antennas, signals on passive elements cannot be observed. Therefore, it is necessary to observe only the output of a single port and process it as feedback for adjusting the reactance value. In other words, most of the methods made for conventional adaptive arrays cannot be applied directly to ESPAR antennas.
[0005]
In order to solve this problem, for example, in the patent application of Japanese Patent Application No. 2000-307548, the so-called “steepest gradient method” is used to sequentially perturb the reactance values of the variable reactance elements by a predetermined shift amount, A tilt vector of a predetermined evaluation function value for each reactance value is calculated, and the main beam of the array antenna is directed in the direction of the desired wave so that the evaluation function value becomes maximum or minimum based on the calculated tilt vector. In addition, there has been proposed a control method (hereinafter referred to as a conventional example) for calculating and setting the reactance value of each variable reactance element for directing null in the direction of the interference wave.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, this conventional example requires sequential perturbations to determine each component of the gradient vector, which is (M + 1) times in each iteration of the perturbation with M non-excited elements. The ESPAR antenna requires a learning sequence that is at least (M + 1) times longer than the conventional adaptive array, which increases the amount of calculation. It was. In other words, in actual communication, the time allowed for adaptive control is limited, so it is necessary to converge with a smaller number of data.
[0007]
The object of the present invention is to solve the above problems, and in the ESPAR antenna control method, when the main beam is directed to the desired wave and the null is directed to the interference wave, the control value is compared with the conventional example. It is another object of the present invention to provide a method for controlling an array antenna that can be converged in a shorter time.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
An array antenna control method according to the present invention includes an excitation element for receiving a radio signal, a plurality of non-excitation elements provided at a predetermined interval from the excitation element, and the plurality of non-excitation elements, respectively. A plurality of connected variable reactance elements, and by changing each reactance value set in each variable reactance element, each of the non-excited elements is operated as a director or a reflector, respectively. In the array antenna control method for changing the characteristics,
The reactance values of the variable reactance elements are sequentially perturbed by a predetermined step width, a predetermined evaluation function value is calculated for each reactance value, and the calculated evaluation function before and after the perturbation is calculated for each variable reactance element. When the value improves, the reactance value is set to the value after perturbation, while when the calculated evaluation function value before and after the perturbation does not improve, the reactance value is set to the value before perturbation, and the evaluation function value For the reactance value of the variable reactance element that has not improved, the above-described array is controlled by repeatedly executing the process of reducing the step width of the next iteration and reversing the sign of the step width. The reactance value of each variable reactance element for directing the antenna main beam in the direction of the desired wave and directing the null in the direction of the interference wave Characterized in that it comprises a control step of setting and calculation.
[0009]
In the array antenna control method, when the calculated evaluation function value does not improve before and after perturbation, the control step performs the next iteration of the reactance value of the variable reactance element for which the evaluation function value has not improved. Control is performed so that the step width of the process is reduced to a predetermined step width change division coefficient q / 1 (q is a rational number) and the sign of the step width is reversed.
[0010]
In the array antenna control method, when the evaluation function value does not improve in the first iteration, the step width is maintained as it is in the second iteration and the sign of the step width is reversed. It is characterized by controlling to.
[0011]
Further, in the array antenna control method, the control step is a step when the sign of the step width is directed toward the set limit value when the set limit value of the variable range of the reactance value of each variable reactance element is reached. Inverse to the sign of the width, the step width is controlled to decrease with each iteration.
[0012]
Still further, in the array antenna control method, the control step calculates the absolute value of the gradient value which is the difference between the evaluation function values before and after the previous iteration for each variable reactance element. The absolute values of a plurality of gradient values are rearranged in descending order, and the reactance values of the variable reactance elements are sequentially perturbed by a predetermined step width in the order of the variable reactance elements corresponding to the rearranged order. It is characterized by.
[0013]
Still further, in the array antenna control method, the control step calculates, for each variable reactance element, a gradient value, which is a difference between evaluation function values before and after the previous iteration, for all variable reactance elements. When the calculated gradient value is 0 or less, the main beam of the array antenna is improved so that the evaluation function value calculated using the steepest gradient method is maximized or minimized. A reactance value of each variable reactance element for directing null toward the direction and the direction of the interference wave is calculated.
[0014]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0015]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an array antenna control apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the array antenna control apparatus of this embodiment includes one excitation element A0 and six non-excitation elements A1 to A6 loaded with variable reactance elements 12-1 to 12-6, respectively. And an array antenna device 100 that is an ESPAR antenna, an adaptive control type controller 20, and a learning sequence signal generator 21.
[0016]
Here, the adaptive control type controller 20 is configured by a digital computer such as a computer, for example, and before starting the wireless communication by the demodulator 4, the learning sequence signal included in the wireless signal transmitted from the partner transmitter is received. The received signal y (t) when received by the excitation element A0 of the array antenna apparatus 100 and the learning sequence signal d () generated by the learning sequence signal generator 21 having the same signal pattern as the learning sequence signal. On the basis of t), each variable reactance element 12-for directing the main beam of the array antenna apparatus 100 in the direction of the desired wave and the null in the direction of the interference wave by executing an adaptive control process described later. Bias voltage value V applied to 1 to 12-6_mIt is characterized by searching and setting (m = 1, 2,..., 6). Specifically, the adaptive control type controller 20 sequentially perturbs the reactance values of the variable reactance elements 12-1 to 12-6 by a predetermined step width, and calculates a predetermined evaluation function value for each reactance value. For each variable reactance element, when the calculated evaluation function value improves before and after perturbation, the reactance value is set to the value after perturbation, while the calculated evaluation function value does not improve before and after perturbation. In some cases, the reactance value is set to a value before perturbation, and the step width of the next iteration process is set to 1 / q of the step width change division coefficient with respect to the reactance value of the variable reactance element whose evaluation function value has not improved. The control is performed so that the process of decreasing and reversing the sign of the step width is executed repeatedly. Thereby, the variable reactance elements 12-1 to 12- for directing the main beam of the array antenna apparatus 100 in the direction of the desired wave and the null in the direction of the interference wave so that the evaluation function value is maximized. 6 bias voltage value V_mEach bias voltage value V found as a result of the search_mIs output to each of the variable reactance elements 12-1 to 12-6 and set.
[0017]
In FIG. 1, an array antenna apparatus 100 is composed of an excitation element A0 and non-excitation elements A1 to A6 provided on a ground conductor 11, and the excitation elements A0 are provided on six circumferences having a radius r. They are arranged so as to be surrounded by the non-excitation elements A1 to A6. Preferably, the non-exciting elements A1 to A6 are provided at equal intervals on the circumference of the radius r. Each of the excitation elements A0 and the non-excitation elements A1 to A6 is configured to be, for example, a monopole element having a length of about ¼ with respect to the wavelength λ of the desired wave, and the radius r is λ / 4. Configured to be. The feeding point of the excitation element A0 is connected to the low noise amplifier (LNA) 1 via the coaxial cable 5, and the non-excitation elements A1 to A6 are connected to the variable reactance elements 12-1 to 12-6, respectively. The reactance elements 12-1 to 12-6 change their reactance values by setting a control voltage signal from the adaptive control type controller 20.
[0018]
FIG. 2 is a longitudinal sectional view of the array antenna device 100. The excitation element A0 is electrically insulated from the ground conductor 11, and the non-excitation elements A1 to A6 are grounded with respect to the ground conductor 11 via the variable reactance elements 12-1 to 12-6. The operation of the variable reactance elements 12-1 to 12-6 will be described. For example, when the longitudinal lengths of the excitation element A0 and the non-excitation elements A1 to A6 are substantially the same, for example, the variable reactance element 12-1 Is inductive (L property), the variable reactance element 12-1 becomes an extension coil, and the electrical lengths of the non-excitation elements A1 to A6 are longer than that of the excitation element A0, and function as a reflector. On the other hand, for example, when the variable reactance element 12-1 has capacitance (C-type), the variable reactance element 12-1 becomes a shortening capacitor, and the electrical length of the non-excitation element A1 becomes shorter than that of the excitation element A0. Acts as a director. The non-excitation elements A2 to A6 connected to the other variable reactance elements 12-2 to 12-6 operate in the same manner.
[0019]
Accordingly, in the array antenna apparatus 100 of FIG. 1, the reactance that is the junction capacitance value is changed by changing the bias voltage value applied to the variable reactance elements 12-1 to 12-6 connected to the non-excitation elements A1 to A6. By changing the value, the plane directivity characteristic of the array antenna apparatus 100 can be changed.
[0020]
In the array antenna control apparatus of FIG. 1, the array antenna apparatus 100 receives a radio signal, and the received signal is input to a low noise amplifier (LNA) 1 through a coaxial cable 5 and amplified, and then downed. The converter (D / C) 2 performs low-frequency conversion of the amplified signal into a signal having a predetermined intermediate frequency (IF signal). Further, the A / D converter 3 A / D converts the low-frequency converted analog signal into a digital signal, and outputs the digital signal to the adaptive control controller 20 and the demodulator 4. Next, the adaptive control type controller 20 executes the adaptive control process of any one of FIGS. 4, 5, and 6, thereby sequentially determining reactance values of the variable reactance elements 12-1 to 12-6. Perturbed by the step width of each, and calculates a predetermined evaluation function value for each reactance value.If the calculated evaluation function value improves before and after the perturbation for each variable reactance element, the reactance value is perturbed. If the calculated evaluation function value does not improve before and after perturbation, the reactance value is set to the value before perturbation, and the reactance value of the variable reactance element whose evaluation function value did not improve. The step width of the next iteration is reduced by a step width change division factor of q and the process of reversing the sign of the step width is repeated. It is controlled so as to run Te. Thereby, the variable reactance elements 12-1 to 12- for directing the main beam of the array antenna apparatus 100 in the direction of the desired wave and the null in the direction of the interference wave so that the evaluation function value is maximized. 6 bias voltage value V_mEach bias voltage value V found as a result of the search_mIs output to each of the variable reactance elements 12-1 to 12-6 and set. The cross-correlation coefficient of the evaluation function f used in the adaptive control type controller 20 is defined by the following equation.
[0021]
[Expression 1]

[0022]
Where superscript^HIndicates a complex conjugate transpose. This cross-correlation coefficient is a coefficient indicating the degree of cross-correlation between the received signal y (t) and the learning sequence signal d (t). If it is 0, it is completely inconsistent. Here, it should be noted that the received signal y (t), which is an output signal from the single port of the excitation element A0 of the array antenna apparatus 100, is a high-order nonlinear function with an adjustable reactance value. .
[0023]
A transmitting station that transmits a radio signal received by the array antenna 100 includes digital data having a predetermined symbol rate including a learning sequence signal having the same signal pattern as the predetermined learning sequence signal generated by the learning sequence signal generator 21. According to the signal, a radio frequency carrier signal is modulated using a digital modulation method such as BPSK or QPSK, and the modulated signal is amplified and transmitted to the array antenna apparatus 100 of the receiving station. In this embodiment, before performing data communication, a radio signal including a learning sequence signal is transmitted from the transmitting station to the receiving station, and adaptive control processing by the adaptive control type controller 20 is executed at the receiving station.
[0024]
Next, formulation of various signals related to the array antenna apparatus 100 will be described in detail. The received signal y (t) of the array antenna apparatus 100 that is an ESPAR antenna is expressed by the following equation.
[0025]
[Expression 2]
y (t) = i^TS (t)
[0026]
Here, i is a current vector whose elements are current distributions induced in the excitation element A0 and the non-excitation elements A1 to A6, and S (t) is a reception signal vector of the array antenna apparatus 100. Here, the superscript T represents transposition.
[0027]
As can be seen from the above formula 2, the current vector i plays the role of a weight vector in the conventional adaptive array antenna. However, in the array antenna device 100 which is an ESPAR antenna, the current distribution cannot be directly manipulated, and the reactance Since the current distribution is indirectly controlled by manipulating the value, the current vector i is expressed as the following equation as a function of the reactance value.
[0028]
[Equation 3]
i = v_s(Z + X)^-1u₀
[0029]
Where X is the output impedance z of the transmitter_sAnd a matrix with the reactance value of each element as a diagonal component
[Expression 4]
X = diag [z_s, Jx₁, Jx₂, Jx₃, Jx₄, Jx₅, Jx₆]
Z is an impedance matrix including inter-element coupling. U₀Is the unit vector
[Equation 5]
u₀= [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0,]
And x_sIs the internal voltage (open voltage) of the transmitter.
[0030]
A vector having the reactance values of the variable reactance elements 12-1 to 12-6 as elements in the above equation 4 is called a reactance vector, and is expressed as the following equation.
[Formula 6]
x = [x₁, X₂, X₃, X₄, X₅, X₆]
[0031]
In the present embodiment, the bias voltage value V applied to the varactor diodes of the variable reactance elements 12-1 to 12-6._mIs input as a control voltage signal from the adaptive control type controller 20 as a digital value -2048 to 2047 and set. This value is referred to as “digital control voltage V”._D". Depending on the catalog data of the varactor diode used, the digital control voltage V_DAnd varactor diode impedance Z_VIs expressed by the following equation.
[0032]
[Expression 7]
Z_V= 2e^-7V_D ²-5e^-4V_D+ 0.393-j (0.02067V_D+49.22)
[0033]
The directivity of the array antenna apparatus 100 which is an ESPAR antenna can be calculated using the admittance matrix Y corresponding to the impedance matrix Z (for example, the prior art document 2 “Takashi Ohira,“ Espa antenna equivalent weight vector and (See "Factor array expression", IEICE Technical Report, AP2000-44, SAT2000-41, MW2000-44, pp.7-12, July 2000).) The values shown in FIG. 3 are used as the admittance matrix Y. Note that due to the symmetry of the element arrangement, an independent matrix element Y_ijIs the six matrix elements Y shown in FIG.₀₀, Y₀₁, Y₁₁, Y₁₂, Y₁₃, Y₁₄Only. The number M of non-excited elements of the 7-element ESPAR antenna is 6. Digital control voltage V_DIt is required to measure some data from the space of M = 6th power of the number of possible values 4086 and find six combinations of points having the highest evaluation function value as much as possible.
[0034]
Next, as a method for controlling the reactance vector, a “variable step search method” described in detail below is proposed. This “variable step search method” searches the control voltage of the variable reactance elements 12-1 to 12-6 for each element for the purpose of improving the convergence speed of ESPAR antenna control, and improves the evaluation function value. In some cases, a voltage change is performed. In the case where no improvement is observed, the voltage change is not performed. For a variable reactance element that does not improve, the perturbation step width of the next iteration is set to 1 / q (hereinafter, The gist is that q is called a step width changing division coefficient, which is a predetermined rational number), and the direction of the step width is reversed.
[0035]
FIG. 4 is a flowchart showing the adaptive control processing of the array antenna according to the first method, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG. Various parameters used in the following adaptive control processing are used by being stored in a temporary storage memory in the adaptive control type controller 20.
[0036]
In step S1 of FIG. 4, each parameter M, N, q, V_D0, ΔV_D0A predetermined value is set in. M is the number of non-excited elements A1 to A6, and is 6 in this embodiment. N is the total number of searches, for example, 8. Further, q is a step width changing division coefficient as described above, and is 2 or 3, for example. Furthermore, V_D0Is the digital control voltage V_DWhen the initial radiation pattern is an omni pattern, V_D0= 0 and ΔV_D0Is the digital control voltage V_DThis is the initial value of the step width when changing. Next, in step S2, an initial setting process is executed. Specifically, each digital control voltage V of each variable reactance element 12-1 to 12-6 is executed._D1= V_D2= ... = V_DM(Hereinafter, each digital control voltage V_D1, V_D2, ..., V_DMV is the digital control voltage vector_DHowever, in order to simplify the name, it is called a digital control voltage. ) For the initial value V_D0And the digital control voltage V_DStep width (parameter for setting and changing the step width) δV_D11= ΔV_D12= ... = δV_DM1The above initial value ΔV_D0And the digital control voltage V_DStep width (digital control voltage V_DΔV is a parameter for changing and storing_D11= ΔV_D12= ... = ΔV_DM1(Hereinafter, each step width ΔV_D11, ΔV_D12, ..., ΔV_DM1ΔV is the step width vector_DHowever, for simplification of naming, it is called step width. ) Is set to the initial value 0. In addition, the digital control voltage V_DEvaluation function value f (V_D) Is set to the reference value f0 of the evaluation function, and the iteration parameter k is initialized to 1.
[0037]
Next, after the element parameter ii is initialized to 1 in step S3, the value of the element parameter ii is substituted into the element parameter i in step S4. In step S5, the step width ΔV_DikStep width δV_DikIn step S6, the received signal y (t) is received, and the digital control voltage (V_D+ ΔV_D) Evaluation function value f (V_D+ ΔV_D). Furthermore, it is determined whether or not f> f0 in step S7, that is, whether or not the evaluation function value is improved as compared with the previous iteration. If YES, the process proceeds to step S8. If NO, the process proceeds to step S9. In step S8, the calculated evaluation function value f is substituted into the evaluation function reference value f0, and the digital control voltage (V_Dik+ ΔV_Dik) Digital control voltage V_DiOn the other hand, in step S9, since the improvement of the evaluation function value is not seen, the step width δV_DikIs divided by the rational number q and the sign is changed to change the step width δV_DikSet to. Next, in step S10, the step width ΔV_DikIs set to 0, and the element parameter ii is incremented by 1. Then, in step S11, it is determined whether or not ii ≦ M. If YES, the process returns to step S4 to further execute processing for another element. To do.
[0038]
On the other hand, if NO in step S11, the iteration parameter k is incremented by 1 in step S12, and it is determined whether or not k <N in step S13. That is, the iteration count k is a preset total search. It is determined whether or not the number is less than the number of times, and when YES is determined in the step S13, the process returns to the step S3 to repeat the above-described processing. On the other hand, if NO in step S13, the output parameter V in step S14._D, F0 are output and displayed on a display device or the like connected to the adaptive control type controller 20, and the calculated digital control voltage vector V_DAre output and set to the variable reactance elements 12-1 to 12-6, and the adaptive control process is terminated.
[0039]
In the adaptive control process of FIG. 4, a search is performed M times for each element at each iteration k. In each search, the digital control voltage V of the i-th element_DiOnly the step width ΔV_DikAnd the evaluation function value f is calculated (step S6). If the evaluation function value f is improved from the reference value f0 before the change (YES in step S7), the digital control voltage V_DikStep width ΔV_DikNew digital control voltage V by increasing only_DikThe evaluation function value is set as a new reference value f0 (step S8), and the step width δV_DikIs the step width δV of the next iteration k + 1_{Di (k + 1)}(No change in step S9). On the other hand, if the evaluation function f does not improve (NO in step S7), the digital control voltage V_DikAnd the reference value f0 of the evaluation function is the value before the search (no change in step S8), and the step width δV of the next iteration k + 1_DikIs reduced to 1 / q and the sign is reversed (step S9). Here, q is a rational number, and rounds off the decimal point in the actual division in step S9. Although not shown, if the evaluation function value f is not improved in the first iteration, the step width is the initial value | ΔV in the second iteration._D0It is preferable to maintain | and change only its sign. Although not shown, the digital control voltage V_DWhen the limit value of the variable range is reached, the step direction is reversed from the limit value, that is, the step width is reversed from the sign of the step width in the direction toward the limit value, and the step width is repeated. It is preferable to continue the search by reducing it to 1 / q each time. As described above, since the step width is changed based on the previous iteration information, it is referred to as “variable step search method”.
[0040]
Initial value V of digital control voltage_D0And initial value ΔV of step width_D0Is an input parameter. The step width needs to be large enough to reach the limit of the control range in N iterations. When the first step direction is opposite to the convergence value, the effective number of steps is N−1, so the initial value ΔV_D0Is 0 and the variable range is -V_Dmax≦ V_D≦ V_DmaxIn this case, the initial step width ΔV_D0Preferably satisfies the following relationship:
[0041]
[Equation 8]
ΔV_D0≧ V_Dmax/ (N-1)
[0042]
Where V_DmaxWhen 2048 and N = 8, the lower limit value calculated by Equation 8 is 293.
[0043]
On the other hand, if the step width remains large, a fine search cannot be performed. Therefore, when the evaluation function value cannot be improved, the step width is set to 1 / q. However, the step size reduction is performed in the next iteration. That is, two iterations are required for the step width to be 1 / q. Therefore, the minimum step width (resolution) ΔV to be realized_DminIs given by:
[0044]
[Equation 9]
ΔV_Dmin= | ΔV_D0| / Q^{N / 2}
[0045]
Where N = 8,ΔV _D0 In the case of = 1024, the maximum resolution when q = 2 is 64, whereas when q = 3, the resolution is improved to about 13. Thus, by increasing q, it is possible to increase the final resolution while keeping the initial step width large. As another method of gradually improving the resolution, a method of reducing the step width as a function of the number of iterations k can be considered, but this method cannot change the evaluation function according to the state. A method of controlling the step width depending on the evaluation function is also conceivable. However, since the evaluation function value depends on the radio wave environment, selection of an appropriate dependency parameter becomes a problem.
[0046]
The situation of improvement of the evaluation function value is shown in FIGS. The situation is shown in which q = 2 and the minimum point is searched for with the direction of high evaluation function value f downward. The number of elements is M = 1, and the horizontal axis represents the digital control voltage V of the element._DAnd If there is no improvement in the evaluation function value as a result of the search, in this embodiment, it is assumed that it has hit the potential wall as shown in FIG. If no improvement is seen in the reverse direction, the process proceeds further in the reverse direction (original direction) as shown in FIG. However, since the number M of the variable reactance elements 12-1 to 12-6 corresponding to the actual non-excitation elements A1 to A6 is plural, as shown in FIG. ) Fluctuates due to voltage change of each variable reactance element. However, new measurement of the evaluation function value requires P samples. Further, in the method of repeating the search for the corresponding element until the evaluation function value is improved, the reached value of the improvement is low (refer to <Appendix 1> described later), so the previous iteration information is used.
[0047]
As described above, the variable step search method uses information on the increase / decrease of the evaluation function, but the magnitude of the change of the evaluation function can be reflected in the next iteration. Although a method of reflecting the step width as in the steepest gradient method is also conceivable, it is not necessary to simultaneously converge the elements, and in order to avoid an increase in the calculation time of the step width, in this embodiment, the order of the elements to be searched A method of reflecting the above is proposed as a second method. In contrast, the first method is a method in which the search element order is fixed.
[0048]
FIG. 5 is a flowchart showing the adaptive control processing of the array antenna by the second method, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG. The adaptive control processing by the second method is different from the adaptive control processing by the first method in that the search order parameter podr (·) is used, where the argument is a natural number indicating the search order, The parameter value represents an element parameter to be searched. Specifically, the difference is as follows.
[0049]
(1) In step S2 of FIG. 4, i is substituted into the search order parameter podr (i) (i = 1, 2,..., M) to obtain step S2A. Specifically, 1 is assigned to podr (1), 2 is assigned to podr (2), and so on. That is, an ascending natural number is substituted as an initial value for the search order parameter podr (i), thereby representing the search order of element parameters.
(2) Instead of step S4 in FIG. 4, step S4A is used in which the value of the search order parameter podr (ii) is substituted into the element parameter i.
(3) Step S6A is inserted between Step S6 and Step S7 in FIG. In step S6A, a gradient value (f−f0) that is a difference between evaluation function values is calculated, and the calculated value is substituted into the gradient value g (i).
(4) If YES in step S13 of FIG. 4, the process of step S15 is executed and the process returns to step S3. In step S15, the value of the search order parameter podr (sort (g (i))) (i = 1, 2,..., M) is substituted into i, where podr (sort (g (i))) Rearranges the absolute value of the gradient value g (i) in descending order (i.e., larger value first) between i = 1, 2,..., M, and the gradient value g (i) rearranged in descending order. The argument (element parameter) i is sequentially output, and the calculation of the search order parameter podr (sort (g (i))) (i = 1, 2,..., M) is specifically as follows. is there.
(A) Argument (element parameter) i at the maximum value of absolute values of gradient values | g (i) | (i = 1, 2,..., M) i₁Then, podr (1) = i₁;
(B) The argument (element parameter) i for the second largest value of the absolute values of gradient values | g (i) | (i = 1, 2,..., M) is i.₂Then, podr (2) = i₂;
(C) The argument (element parameter) i for the third largest value of the absolute values of gradient values | g (i) | (i = 1, 2,..., M) is i. ₃ Then, podr (3) = i₃;
(D) The same applies hereinafter, and podr (4) = i₄; Podr (5) = i₅;; podr (M) = i_MIt becomes.
[0050]
That is, in the second method, as a method for selecting the order, a method of searching in the order in which the change in the evaluation function value is large in the previous iteration is used. That is, an improvement gain is to be obtained as much as possible before the evaluation function value changes due to voltage changes of other elements overlap. Further, it is based on the assumption that when the evaluation function value is deteriorated, it is improved in the opposite direction.
[0051]
【Example】
The present inventors executed a simulation of the control apparatus for the array antenna of FIG. 1, and the results will be described below. As an evaluation function of the array antenna for adaptive control, an output SINR that determines the received signal quality is practically used. In this embodiment, the evaluation function expressed by the above equation 1 for maximizing this output SINR. f is used. This evaluation function f is effective when used in an actual communication system when a desired wave or interference wave is unknown.
[0052]
However, in the embodiment shown below, in order to investigate the convergence ability of the proposed algorithm, the influence of noise is excluded, and the arrival direction of the desired wave and interference wave is known, and an evaluation function f as shown in the following equation is used. That is, as will be specified here, in the embodiment used in the actual communication system shown in FIG. 1, the evaluation function of Equation 1 is used, while in the embodiment relating to the simulation shown below, the following evaluation function is used.
[0053]
[Expression 10]

[0054]
Where F corresponds to the array factor and φ₀Is the desired wave azimuth, φ_tRepresents the azimuth angle of the interference wave. k_tIs a parameter for expressing the intensity of an interference wave or a desired wave, and n_NIs the number of interference waves. The array factor F is disclosed in the prior art document 3 “Takashi Ohira,“ Basic formulation for equivalent weight vector of ESPAR antenna and its gradient ”, IEICE Technical Report, AP2001-16, SAT2001-3, pp.15-20. , May 2001 "is calculated by the following formula.
[0055]
## EQU11 ##
F = E ・ u₀・ A
[Expression 12]
E = (Y^-1+ X)^-1
[0056]
Where u₀Is the unit vector, and a is the steering vector when the phase shift center of the array antenna apparatus 100 is taken as the excitation element A0. Since there are several local maximum solutions for the evaluation function f, the convergence value depends on the initial value. In practice, selection of an appropriate initial value is effective. However, in order to evaluate the convergence ability of the algorithm, in this embodiment, the initial value V of the digital control voltage is used._D0Are all 0. The number of interference waves is 2 and all signal levels are equal, that is, n_N= 2, k₁= K₂= 1. Where φ₀= 0 °, φ₁= 90 °, φ₂FIG. 11 and FIG. 12 show the convergence curves of the evaluation function according to the first method when = −135 °. The 6 scales on the horizontal axis correspond to a unit of one round search for all elements, that is, the number of iterations k. As is clear from FIGS. 11 and 12, it can be seen that the improvement of the evaluation function value is faster when the initial step width is large, and it is also quicker that the evaluation function reaches a convergence state where the evaluation function is not improved by iteration. Moreover, the speed of convergence and the convergence value differ depending on the sign of the initial step, and it cannot be generally determined which is better. The speed of convergence and the convergence value also differ depending on the step width change division coefficient q representing the speed of decrease in the step width.
[0057]
Moreover, the calculation result by the 2nd method which changes a search order is shown in FIG.13 and FIG.14. The speed of convergence and the convergence value are different from the result of the first method. It can be seen that the improvement of the evaluation function value is not necessarily accelerated by the second method. Initial step width ΔV_D0When = 256, the difference in the convergence curve due to the first and second methods and the step width change division coefficient q is small. Also, the initial value V of the step width_D0When == 512, the convergence value of the step width change division coefficient q = 3 is higher in both the first and second methods. A good evaluation function value can be obtained with about 50 pieces of data when the initial step width is the largest ± 1024. In this case, a higher evaluation function value can be obtained by using the second method than by the first method. Further, a higher evaluation function value is obtained when the step width change division coefficient q = 2 than the step width change division coefficient q = 3.
[0058]
FIG. 15 shows a convergent radiation pattern in the data number 120 of the step width change division coefficient q = 2 in the second method. As is apparent from FIG. 15, a beam is formed in the 0 degree direction corresponding to the desired wave direction. Nulls are also formed in the 90-degree direction, which is one of the interference wave directions. Another null is formed, but the direction is in the vicinity of -90 degrees rather than -135 degrees in the other interference wave direction. The digital control voltage V_DFIG. 16 shows the distribution of convergence values. As is clear from FIG. 16, the trends are the same in all the results, and the difference in the convergence value is noticeable in the third and fourth elements. Conversely, it can be estimated that the control voltage values of the other four elements are important in this radio wave environment.
[0059]
Next, the variable step search method according to the present embodiment, the steepest gradient method as the prior art, and the high-dimensional bisection method (for example, prior art document 4 “Akishi Hirata et al.,“ Adaptive of ESPAR antenna by high-dimensional dichotomy) Control, "IEICE Society Conference, B-1-66, pp. 72, September 2001, etc.) and a sequential random method (for example, prior art document 5“ Jun Cheng et al., “Sequential Comparison of various adaptive control methods of Random Search Algorithm for Adaptive Beamforming of ESPAR Antenna, IEICE Technical Report, AP2001-107, pp.115-121, October 2001, etc.) will be made. Here, FIGS. 17 to 19 show convergence curves up to the number of data of about 50 in which convergence is obtained. In FIG. 17 to FIG. 19, for comparison with other algorithms, −1024, which has a worse result than 1024, is the initial value V of the digital control voltage._D0Shows the case. Also, (φ₀, Φ₁, Φ₂) = (0 °, 90 °, −135 °), (0 °, 90 °, 135 °), (0 °, 60 °, −135 °) in order, first case, second case, third FIGS. 17 to 19 show the results in each case. In all cases, an evaluation function value of 10 or more is obtained. Since the initial value of the evaluation function value is 0.5, when the signal intensity of the desired wave and each interference wave is the same, there is an improvement in SIR of about 13 dB.
[0060]
For comparison, FIGS. 17 to 19 show changes in evaluation function values according to the steepest gradient method according to the conventional example and the high-dimensional bisection method. In these algorithms, an improved method using an appropriate initial pattern is proposed. For comparison, the initial value is the initial value V of the digital control voltage as in the proposed method._D0Are all 0. The sequential random search method is not shown in FIGS. 17 to 19 because the convergence curve is not uniquely determined. In the steepest gradient method, since it is necessary to calculate 6 data between iterations for the calculation of the gradient, an iteration point is obtained every 7 data. On the other hand, since the high-dimensional bisection method requires 12 data, a repetition point is obtained for every 13 data. It can be seen that the number of iteration points of these two methods is smaller than that of the variable step search method, and the evaluation function is not simply increased, and the improvement of the evaluation function value is small. In the steepest gradient method, the evaluation function simply increases if the gradient is calculated by differentiation. However, the differential is actually substituted with the difference. In order to avoid stopping at a local solution with a low evaluation function value and to obtain an improvement with a small number of samples, the difference width and step width are set to 1024, so the evaluation function does not increase monotonously (described later). (See <Appendix 2>.)
[0061]
A comparison of these steepest gradient method, high-dimensional bisection method and sequential random search method is shown in FIG. As is clear from FIG. 20, as a new data point necessary for comparison of evaluation function values, in the high-dimensional bisection method, it is necessary to measure the midpoint on both sides of the result of the previous iteration, Since the three points are compared with the points before the change, the new measurement need only be on one of the data points. Further, since the steepest gradient method and the high-dimensional bisection method use a point different from the searched point as a new iteration point, one more data is required for one iteration, and an evaluation function of the point The value may be lower than the original point. The variable step search method has the degree of freedom that the evaluation function value monotonously increases together with the sequential random search method and stays in the same state unless the evaluation function value is improved.
[0062]
With regard to the fineness of the change (search) width, the steepest gradient method changes depending on the gradient size, but can be made constant by normalizing the gradient size (see <Appendix 2>). In the high-dimensional bisection method, the control space is rapidly reduced to 1 / M power. In the sequential random search method, it is possible to set parameters for gradually reducing the search range. In the variable step search method, the step width is reduced to 1 / q when no improvement is obtained as a result of the search. In other words, it has the ability to improve resolution at a speed adapted to the radio wave environment.
[0063]
Further, the change (search) direction is random in the sequential random search method. The high-dimensional dichotomy moves in a good direction comparing the two new states. The variable step search method estimates based on the information of the previous iteration. The steepest gradient method calculates the optimal direction.
[0064]
Furthermore, a method for dealing with a case where improvement cannot be obtained by a round-trip search will be described. As described above, since the variable step search method has a large number of iteration points and simply increases, it is effective to obtain an improvement in the evaluation function value with a small number of data. However, from FIG. 17 to FIG. 19, it can be seen that there is a case where the evaluation function value is not improved at all in the 6-element round search. In contrast, the steepest gradient method and the high-dimensional bisection method always move to the next state in one iteration. Further, in an actual communication system, there is a risk that a high evaluation function value is obtained due to an error due to noise, and the voltage value state cannot be escaped. As one countermeasure when the evaluation function value cannot be improved even after one round, the evaluation function value of the voltage state that is the reference for comparison is remeasured, and the previous search value with that value is re-measured. A method of comparison is conceivable. In this embodiment, the process proceeds further, and in such a case, differential data for all elements is obtained. Therefore, the third method is proposed to perform the steepest gradient method based on the data.
[0065]
FIG. 6 is a flowchart showing the adaptive control processing of the array antenna according to the third method, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG. The third method of FIG. 6 is different from the first method of FIG. 4 as follows.
(1) Step S6A is inserted between steps S6 and S7 to calculate the gradient value g (i), as in the second method.
(2) An adaptive control process (step S16) by the steepest gradient method, which is a subroutine shown in FIG. 7, is inserted between steps S11 and S12.
In the adaptive control processing by the steepest gradient method in FIG. 7, the processing in steps S22 to S24 is processing for checking whether or not the evaluation function values have improved for all elements, and has not been improved. Performs the process by the actual steepest gradient method after step S25.
[0066]
In step S21 in FIG. 7, the element parameter j is initialized to 1. In step S22, it is determined whether or not the gradient value g (j) ≦ 0. If NO, the process returns to the original main routine. If YES, Advances to step S23. In step S23, it is determined whether or not the element parameter j <M. If YES, the element parameter j is incremented by 1 in step S24, and the process returns to step S22. On the other hand, if NO in step S23, an initial setting process is executed in step S25, where the convergence control variable C is initialized to 0, the step width average value ΔVav is initialized to 0, and the element parameter jj is set to 0. Initialize to 1. Next, in step S26, the convergence control variable C related to the steepest gradient method and the average value ΔVav of the step width are calculated and substituted as in the following equation.
[0067]
[Formula 13]
C ← C + {g (jj) / ΔV_Djjk}²
[Expression 14]
ΔV_av← ΔV_av+ (ΔV_Djjk)²
[0068]
Next, in step S27, it is determined whether or not the element parameter jj <M. If YES, the element parameter jj is incremented by 1 in step S28, and the process returns to step S26. On the other hand, if NO in step S27, the element parameter jj is initialized to 1 in step S29, and then the digital control voltage V for each element is initialized in step S30._DjjIs calculated and substituted as shown in the following equation.
[0069]
[Expression 15]

[0070]
Next, in step S31, it is determined whether or not the element parameter jj <M. If YES, the element parameter jj is incremented by 1 in step S32, and the process returns to step S30. On the other hand, if NO in step S31, the reception signal y (t) is received in step S33, and the evaluation function value f (V_D+ ΔV_D) To return to the original main routine.
[0071]
In the third method shown in FIGS. 6 and 7, as shown in step S26 of FIG. 7, the gradient uses a standardized value, and the average value of the step width (difference) of each element used for the search. ΔVav is defined as a step width (the average value ΔVav is calculated in the processing of steps S26 to S28).
[0072]
A convergence curve of a simulation result using the third method is shown in FIG. 21, and a point where the steepest gradient method is applied is indicated by an arrow. As can be seen from FIG. 21, the evaluation function value changes, but it does not necessarily change in the direction of improvement. This is because the correct gradient value is not calculated because the difference is used. However, in this example, the evaluation function value is deteriorated in the middle, but finally improved. From this, it is considered effective to prevent the local solution from falling into a high evaluation function value state obtained by an error in an actual system with noise.
[0073]
Furthermore, the null direction dependency of the evaluation function improvement will be described below. The initial value ΔV of the step width in the second method_D0= Φ when 1024 and step width change division coefficient q = 2₀= 0 °, φ₁= 90 ° and the other interference wave azimuth φ₂22 is shown in FIG. 22 with the horizontal axis and the convergence value of the evaluation function value f as the vertical axis. As is apparent from FIG. 22, the case where the number of iterations N is almost converged is indicated by a broken line, and the case where the number of repetitions is 8 corresponding to about 50 data is indicated by a solid line. Interference wave azimuth φ₂Except for the vicinity of = 180 ° and −90 °, almost the convergence state is obtained with the number of iterations N = 8. Even when the number of iterations N = 8, −25 <φ₂About 10 or more improvement is obtained in the range excluding <25.
[0074]
As described above, it has been found that by using the variable step search method according to the present embodiment, rapid convergence can be obtained by increasing the initial step width. It is considered that the algorithm is effective for obtaining a high evaluation function value with a small number of data of about 50.
[0075]
<Modification>
In the above embodiment, six non-excitation elements A1 to A6 are used. However, if there are at least a plurality of the non-excitation elements A1 to A6, the directivity of the array antenna apparatus can be electronically controlled. Alternatively, more than six non-exciting elements may be provided. Further, the arrangement shape of the non-excitation elements A1 to A6 is not limited to the above-described embodiment, and it is only necessary to be away from the excitation element A0 by a predetermined distance. In other words, the intervals with respect to the non-excitation elements A1 to A6 may not be constant.
[0076]
In the above embodiment, the adaptive control process using the learning sequence signal is executed before the start of actual communication. However, the present invention is not limited to this, and even if it is performed at the beginning of communication, it is performed every certain time period. You may go to
[0077]
In the above embodiment, adaptive control is performed so as to improve the evaluation function value f shown in Equation 1 so as to be maximized. However, when the evaluation function is set to the reciprocal thereof, it is minimized. You may perform adaptive control in order to improve.
[0078]
In the above embodiment, when the evaluation function value is not improved, in step S9 of FIG._DikHowever, the present invention is not limited to this, and the step width δV is reduced._DikMay be at least reduced and the sign reversed.
[0079]
In the above embodiment, the above equation 1 is used as the evaluation function, but various other evaluation functions indicating the output SINR or the degree thereof may be used. Further, in the above embodiment, the above equation 1 is used as the evaluation function and the evaluation function is calculated using the learning sequence signal d (t). However, the present invention is not limited to this, and the learning sequence signal d ( Various evaluation functions that do not use t) may be used. For example, prior art document 6 “Takashi Ohira,“ Constant-amplitude blind adaptive beamforming of ESPAR antenna based on moment criterion ”, IEICE Technical Report, ED2001-155, MW2001-115, pp.23-28, 2001 11 Based on the received signal received by the exciter element, as disclosed in “Moon”, it is represented by only the received signal using an iterative numerical method in a nonlinear programming method such as the steepest gradient method, for example. The reactance value of each variable reactance element for directing the main beam of the array antenna in the direction of the desired wave and the null in the direction of the interference wave is calculated and set so that the value of the objective function is maximized or minimized. The objective function includes a square value of a time average value of an absolute value of the received signal in a predetermined period, May be configured such that the absolute value function divided by the time average value of the square values of the items.
[0080]
<Appendix 1>
The case where the search is continued until improvement is described below. In the variable step search method, when the evaluation function value is not improved for a certain element, a method for repeating the search for the corresponding element until the evaluation function value is improved is examined. However, the total number of searches N allowed for each element is constant. That is, for each of the six elements, 20 searches can be performed when the total number of data is 120, and 8 searches when the total number of data is 48. Desired wave azimuth φ₀= 0 °, interference wave azimuth φ₁= 90 ° and φ₂FIG. 23 and FIG. 24 show the calculation results for the case 1 of −135 °.
[0081]
As is clear from FIGS. 23 and 24, the total number of data N is different between the total number of data 120 and 48, so that the convergence curves do not overlap. In any case, the evaluation function arrival value is about 7, which is lower than that of the first method (FIGS. 11 and 12) in which search is performed in order. Also, the initial step width ΔV_D0Since the improvement amount of = ± 1024 is low, a search for a certain element proceeds at an early stage, and the improvement is not effectively reflected by changes in other elements thereafter, and there is no opportunity to search for that element in the final stage. This is considered to be the cause.
[0082]
<Appendix 2>
The difference width and step width of the steepest gradient method will be described below. In order to find the optimum evaluation function value by the steepest gradient method, a fine difference width ΔV_D, Requires a step width μ and many iterations. If the number of allowed data is limited, the difference width ΔV_DIt is necessary to increase the step width μ. The gradient normalizes the magnitude in order to remove the convergence speed dependence due to the magnitude of the gradient, and ΔV_D= Μ. φ₀= 0 °, φ₁= 90 °, φ₂FIG. 25 shows the convergence curve of the evaluation function f of the above equation 10 when == 135 °. One iteration on the horizontal axis requires 7 data, so 20 iterations corresponds to 140 data numbers. As is apparent from FIG. 25, ΔV_DWhen = μ = 126, 256, the evaluation function value increases almost monotonously, but the improvement with the number of iterations 7 corresponding to about 50 data is small. ΔV_DWhen μ = 512, 1024, the evaluation function value is improved rapidly, but it can be seen that it vibrates immediately and does not converge. When the evaluation function value at the number of iterations 7 becomes the highest, the value of the step width μ is considered to depend on the environment such as the number, intensity, and direction of interference waves.
[0083]
【The invention's effect】
As described above in detail, according to the array antenna control method of the present invention, the reactance value of each variable reactance element is searched by the variable step search method in the ESPAR antenna control method. Learning can be performed so that performance is improved every time, and the convergence time to the optimum solution can be greatly shortened. This reduces the amount of calculation and does not require a long learning sequence signal.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an array antenna control apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a cross-sectional view showing a detailed configuration of array antenna apparatus 100 of FIG.
FIG. 3 is a diagram showing elements of an admittance matrix Y in the embodiment of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1;
FIG. 4 is a flowchart showing adaptive control processing of the array antenna according to the first method, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG. 1;
FIG. 5 is a flowchart showing adaptive control processing of the array antenna according to a second method, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG. 1;
FIG. 6 is a flowchart showing adaptive control processing of the array antenna according to a third method, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG. 1;
7 is a flowchart showing adaptive control processing by the steepest gradient method which is a subroutine of FIG. 6;
8 is a digital control voltage V when the evaluation function value converges during the adaptive control processing of the array antenna, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG._DIt is a figure which shows the condition of the change of the evaluation function value f with respect to, Comprising: It is a figure which shows the condition of direction change.
9 is a digital control voltage V when the evaluation function value converges during the adaptive control processing of the array antenna, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG._DIt is a figure which shows the condition of the change of the evaluation function value f with respect to, Comprising: It is a figure which shows the condition of a redirection.
10 is a digital control voltage V when the evaluation function value converges during the adaptive control processing of the array antenna, which is executed by the adaptive control type controller 20 of FIG._DIt is a figure which shows the condition of the change of the evaluation function value f with respect to, Comprising: It is a figure which shows the condition of the change of an evaluation function.
11 is a graph showing a simulation result showing a convergence state of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1 and showing an evaluation function value with respect to the number of data in the step width change division coefficient q = 2 in the first method.
12 is a graph showing a simulation result showing a convergence state of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1 and showing an evaluation function value with respect to the number of data in the step width change division coefficient q = 3 by the first method. FIG.
13 is a graph showing a simulation result showing a convergence state of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1 and showing an evaluation function value with respect to the number of data in the step width change division coefficient q = 2 by the second method.
14 is a graph showing a result of simulation showing a convergence state of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1 and showing an evaluation function value with respect to the number of data in the step width change division coefficient q = 3 by the second method. FIG.
15 is a graph showing a directivity gain pattern as a result of convergence in the second method in the array antenna apparatus 100 of FIG. 1; FIG.
16 is a digital control voltage V as a result of convergence in the second method in the array antenna apparatus 100 of FIG. 1;_DIt is a graph which shows.
17 shows a first case (desired wave azimuth angle φ) of the variable antenna search method, steepest gradient method, and high-dimensional bisection method of array antenna apparatus 100 of FIG.₀, First interference wave azimuth φ₁, Second interference wave azimuth φ₂) = (0 °, 90 °, −135 °) is a simulation result showing convergence characteristics, and is a graph showing evaluation function values with respect to the number of data.
FIG. 18 is a diagram illustrating a first step of the variable antenna search method, steepest gradient method, and high-dimensional bisection method of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1;2Case (desired wave azimuth φ₀, First interference wave azimuth φ₁, Second interference wave azimuth φ₂) = (0 °, −90 °, 135 °) is a simulation result showing convergence characteristics and is a graph showing evaluation function values with respect to the number of data.
FIG. 19 is a diagram illustrating a first step of the variable antenna search method, steepest gradient method, and high-dimensional bisection method of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1;3Case (desired wave azimuth φ₀, First interference wave azimuth φ₁, Second interference wave azimuth φ₂) = (0 °, 60 °, 135 °) is a simulation result showing convergence characteristics, and is a graph showing evaluation function values with respect to the number of data.
FIG. 20 is a diagram showing a result of comparison between the conventional steepest gradient method, the high-dimensional bisection method, and the sequential random method, and the adaptive control methods of the variable step search method according to the embodiment.
FIG. 21 is a graph showing a simulation result showing a convergence result of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1 and showing an evaluation function value with respect to the number of data when the steepest gradient method is adopted in the third method.
22 is a simulation result showing the null direction and repetition dependency of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1, and the second interference wave azimuth angle φ when the step width change division coefficient q = 2 in the second method;₂It is a graph which shows the evaluation function value with respect to.
FIG. 23 is a graph showing a simulation result indicating a convergence result of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1 and showing an evaluation function value with respect to the number of data when the total number of searches N = 20 in the fourth method.
24 is a graph showing a simulation result showing a convergence result of the array antenna apparatus 100 of FIG. 1 and showing an evaluation function value with respect to the number of data when the total number of searches N = 8 in the fourth method.
FIG. 25 is a graph showing an evaluation function value with respect to the number of iterations, which is a simulation result showing convergence dependency on a difference width and a step width of the steepest gradient method of the prior art.
[Explanation of symbols]
A0: Excitation element,
A1 to A6 ... non-excited elements,
1 ... Low noise amplifier (LNA),
2 ... down converter,
3 ... A / D converter,
4 ... demodulator,
5 ... Coaxial cable for feeding,
11: Ground conductor,
12-1 to 12-6 ... variable reactance element,
20 ... Adaptive control type controller,
21 ... Learning sequence signal generator,
100: Array antenna device.

Claims (5)

An excitation element for receiving a radio signal, a plurality of non-excitation elements provided at a predetermined interval from the excitation element, and a plurality of variable reactance elements respectively connected to the plurality of non-excitation elements In the array antenna control method in which each non-excitation element is operated as a director or a reflector by changing each reactance value set in each variable reactance element, and the directivity characteristics of the array antenna are changed.
The reactance values of the variable reactance elements are sequentially perturbed by a predetermined step width, a predetermined evaluation function value is calculated for each reactance value, and the calculated evaluation function before and after the perturbation is calculated for each variable reactance element. When the value improves, the reactance value is set to the value after perturbation, while when the calculated evaluation function value before and after the perturbation does not improve, the reactance value is set to the value before perturbation, and the evaluation function value For the reactance value of the variable reactance element that has not improved, the above-described array is controlled by repeatedly executing the process of reducing the step width of the next iteration and reversing the sign of the step width. The reactance value of each variable reactance element for directing the antenna main beam in the direction of the desired wave and directing the null in the direction of the interference wave Look including a control step of setting San,
The control step calculates an absolute value of a gradient value, which is a difference between evaluation function values before and after the previous iteration for each variable reactance element, and arranges the calculated absolute values of the plurality of gradient values in descending order. Instead, the array antenna control method is characterized in that the reactance values of the variable reactance elements are sequentially perturbed by a predetermined step width in the order of the variable reactance elements corresponding to the rearranged order .   When the calculated evaluation function value does not improve before and after perturbation, the control step determines a step width of the next iteration process for the reactance value of the variable reactance element for which the evaluation function value has not been improved. 2. The array antenna control according to claim 1, wherein control is performed so that the width change division factor is reduced to 1 / q (q is a rational number) and the sign of the step width is reversed. Method.   2. The control step according to claim 1, wherein when the evaluation function value does not improve in the first iteration, the step width is maintained as it is in the second iteration and the sign of the step width is reversed. 3. The array antenna control method according to 1 or 2.   When the control step reaches the set limit value of the variable range of the reactance value of each variable reactance element, the sign of the step width is reversed from the sign of the step width in the direction toward the set limit value. 4. The array antenna control method according to claim 1, wherein control is performed so as to decrease for each iteration. 5. The control step calculates, for each variable reactance element, a gradient value that is a difference between evaluation function values before and after the previous iteration, and the calculated gradient values for all variable reactance elements are 0 or less. In some cases, the main beam of the array antenna is directed in the direction of the desired wave and null in the direction of the interference wave so that the calculated evaluation function value is maximized or minimized using the steepest gradient method. array antenna control method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that calculating the reactance values of the variable reactance element for directing.

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