專利名稱：智能天線中抑制干擾的波束賦形裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及移動通信技術(shù)領(lǐng)域的波束賦形技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種適用
于時分同步碼分多址(TD-SCDMA)通信系統(tǒng)的智能天線中的波束賦形裝 置及方法。
背景技術(shù)：
智能天線實際上是利用共享同 一信道的不同用戶之間的空間特征差異 來實現(xiàn)信道倍增的，使用同一頻道、同一時隙和同一碼字的用戶只要信號的 空間特征不同，就可以通過空域濾波實現(xiàn)用戶信號的分離。通過多個天線陣 列所接收的信號進行幅相加權(quán)，來獲得所需要的天線波束指向，以實現(xiàn)空間 分離。波束賦形方法是智能天線中的核心技術(shù)之一。波束賦形方法主要目的 是盡量使期望信號方向上的增益增大，同時使干擾方向的增益減少。
在沒有干擾情況下，現(xiàn)有的基于上行接收信號的功率最大準則的波束賦 形算法能獲得較好的性能。但是存在較強干擾下，期望用戶的空間特征將受 到影響，嚴重影響系統(tǒng)的下行波束賦形性能。
因而，需要一種新的波束賦形裝置及方法，能夠抑制干擾，在較強干擾 情況下，仍能正確確定期望用戶的空間特征，實現(xiàn)較佳的下行波束賦形。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種智能天線中抑制干擾的波束 賦形裝置及方法，實現(xiàn)抑制干擾，在較強千擾情況下正確確定期望用戶的空 間特征、實現(xiàn)下行波束賦形。
本發(fā)明提供一種智能天線中抑制干擾的波束賦形裝置，包括依次串連連 接的上行信號信道估計模塊、來波方向解析模塊、干擾矩陣生成模塊、權(quán)向量計算模塊、加權(quán)賦形模塊，所述來波方向解析模塊還與權(quán)向量計算模塊相
連，其中
所述上行信號信道估計模塊，用于對基站接收的上行信號進行處理，根 據(jù)接收的上行信號，對期望用戶和干擾用戶進行信道估計；
所述來波方向解析模塊，用于根據(jù)所述上行信號信道估計模塊對上行信 號進行信道估計的結(jié)果，構(gòu)造各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算期望用戶的空 間協(xié)方差矩陣，并估計期望用戶的來波方向，同時由干擾用戶信道沖激響應(yīng) 估計干擾用戶來波方向；
所述干擾矩陣生成模塊，用于根據(jù)來波方向解析模塊確定的各干擾用戶 與期望用戶來波方向差值以及來波方向解析模塊確定的各干擾用戶信道沖 激響應(yīng)矩陣，計算各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值，并構(gòu)造期望用戶 的干擾矩陣；
所述權(quán)向量計算模塊，用于基于期望用戶的干擾矩陣生成模塊構(gòu)造的干 擾矩陣和來波方向解析模塊構(gòu)造的期望用戶的空間協(xié)方差矩陣，計算期望用 戶的波束賦形權(quán)向量；
所述加權(quán)賦形模塊，用于根據(jù)權(quán)向量計算模塊計算的賦形權(quán)值加權(quán)各天 線幅相，對期望用戶下行波束賦形。
進一步地，所述權(quán)向量計算模塊，是通過如下方式計算波束賦形權(quán)向量 的，即
對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾 矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；
將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；
對修正的空間協(xié)方差矩陣進行SVD分解、或特征分解、或QR分解， 將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為下行波束賦形權(quán)值。
進一步地，所述權(quán)向量計算模塊，是通過如下方式計算波束賦形權(quán)向量 的，即
對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾
7矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；
將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；
計算陣列的導(dǎo)向矢量；
用陣列導(dǎo)向矢量掃描修正的空間協(xié)方差矩陣，得到最大功率對應(yīng)的陣列 導(dǎo)向矢量作為期望用戶的波束賦形權(quán)向量。
進一步地，所述權(quán)向量計算模塊，是通過如下方式計算波束賦形權(quán)向量 的，即..
對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行QR分解或SVD分解，得 到干擾矩陣的零空間正交基；
對干擾矩陣進行QR分解或SVD分解，得到干擾矩陣的零空間正交基；
在干擾矩陣的零空間內(nèi)尋求期望用戶空間協(xié)方差矩陣最大特征值對應(yīng) 的特征向量的最優(yōu)解，作為下行波束賦形4又值。
進一步地，所述權(quán)向量計算模塊，在干擾距陣的零空間內(nèi)求解期望用戶 空間協(xié)方差距陣最大特征值為主特征向量，該最大特征值對應(yīng)的特征向量的 最優(yōu)解是最小二乘解。
本發(fā)明還提供一種智能天線中抑制干擾的波束賦形的方法，包括如下步
驟
(1) 根據(jù)接收的上行信號，對期望用戶和干擾用戶進行信道估計；
(2) 根據(jù)信道估計結(jié)果，構(gòu)造各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算期望用 戶的空間協(xié)方差矩陣，并估計期望用戶的來波方向、干擾用戶的來波方向；
(3) 根據(jù)各干擾用戶與期望用戶來波方向差值、各干擾用戶信道沖激 響應(yīng)矩陣、以及計算的各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值，構(gòu)造期望用 戶的干擾矩陣；
(4) 基于期望用戶的干擾矩陣和空間協(xié)方差矩陣，計算期望用戶的波 束賦形權(quán)向量；
(5) 將期望用戶的波束賦形權(quán)向量作為賦形權(quán)值加權(quán)各天線幅相，對期望用戶下行波束賦形。
進一步地，所述步驟(4)中，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量的方式
為
對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾 矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；
將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；
對修正的空間協(xié)方差矩陣進行SVD分解、或特征分解、或QR分解， 將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為下行波束賦形4又值。
進一步地，所述步驟(4)中，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量的方式
為
對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾 矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；
將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；
計算陣列的導(dǎo)向矢量；
用陣列導(dǎo)向矢量掃描修正的空間協(xié)方差矩陣，得到最大功率對應(yīng)的陣列 導(dǎo)向矢量作為期望用戶的波束賦形權(quán)向量。
進一步地，所述步驟(4)中，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量的方式
為
對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行QR分解或SVD分解，得 到干擾矩陣的零空間正交基；
對干擾矩陣進行QR分解或SVD分解，.得到干擾矩陣的零空間正交基;
在千擾矩陣的零空間內(nèi)尋求期望用戶空間協(xié)方差矩陣最大特征值對應(yīng) 的特征向量的最優(yōu)解，作為下行波束賦形權(quán)值。
進一步地，在干擾距陣的零空間內(nèi)求解期望用戶空間協(xié)方差距陣最大特 征值為主特征向量，該最大特征值對應(yīng)的特征向量的最優(yōu)解是最小二乘解。本發(fā)明提出的 一種抑制干擾的波束賦形方法及裝置，由于考慮了相鄰用 戶對期望用戶的強干擾，通過構(gòu)造干擾用戶對期望用戶的干擾矩陣，在干擾 信號組成的干擾矢量矩陣的零空間內(nèi)，尋求對期望用戶賦形的權(quán)矢量的權(quán)向 量。使得下行波束賦形權(quán)向量位于干擾信號矢量矩陣的零空間內(nèi)，波束賦形 裝置能夠完全抑制(或是極大抑制)來自干擾用戶的各個干擾信號，從而提
取期望信號，解決了智能天線中由于干擾引起期望用戶上行DOA ( Direction Of Arrival,波達方向)估計性能惡化，從而影響下行波束賦形性能問題。 能夠抑制干擾，在較強干擾情況下，仍能正確確定期望用戶的空間特征，實 現(xiàn)較佳的下行波束賦形。


圖1是本發(fā)明智能天線中抑制干擾的波束賦形裝置的結(jié)構(gòu)框圖2是本發(fā)明智能天線中抑制干擾的波束賦形方法實施步驟；
圖3是本發(fā)明智能天線中抑制干擾的波束賦形方法波束賦形權(quán)向量計 算方式一的步驟流程圖4是本發(fā)明智能天線中抑制干擾的波束賦形方法波束賦形權(quán)向量計 算方式二的步驟流程圖5是本發(fā)明智能天線中抑制干擾的波束賦形方法波束賦形權(quán)向量計 算方式三的步驟流程圖。
具體實施例方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，以下結(jié)合附圖對本發(fā)明 作進一步地詳細說明。
考慮相鄰用戶對期望用戶的強干擾，本發(fā)明中將構(gòu)造干擾用戶對期望用 戶的干擾矩陣，在干擾信號組成的干擾矢量矩陣的零空間內(nèi)，尋求對期望用 戶賦形的權(quán)矢量的權(quán)向量。使下行波束賦形權(quán)向量位于干擾信號矢量矩陣的 零空間內(nèi)，波束賦形裝置能夠完全抑制(或是極大抑制)來自干擾用戶的各 個干擾信號，從而提取期望信號，解決智能天線中由于干擾引起期望用戶上
10行DOA (Direction Of Arrival,波達方向)估計性能惡化，從而影響下行波 束賦形性能問題。
為在較強干擾下，使得期望用戶的空間特征將受到盡可能少的影響，減 小對系統(tǒng)的下行波束賦形性能的影響。本發(fā)明實施例中，提供一種智能天線 中抑制干擾的波束賦形裝置以及相應(yīng)的波束賦形方法。
結(jié)合TD-SCDMA系統(tǒng)，考慮期望用戶在本小區(qū)內(nèi)，干擾用戶位于鄰小 區(qū)的情況，對本發(fā)明技術(shù)方案進行詳細說明。
如圖l所示，可以在智能天線中設(shè)置如下的波束賦形裝置，包括依次串 連連接的上行信號信道估計模塊、來波方向解析模塊、干擾矩陣生成模塊、 權(quán)向量計算模塊、加權(quán)賦形模塊，所述來波方向解析模塊還與權(quán)向量計算模 塊相連，其中
上行信號信道估計模塊，用于對基站接收的上行信號進行處理，根據(jù)接 收的上行信號，對期望用戶和干擾用戶進行信道估計；
來波方向解析模塊，用于根據(jù)所述上行信號信道估計模塊對上行信號進 行信道估計的結(jié)果，構(gòu)造各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算期望用戶的空間協(xié) 方差矩陣，并估計期望用戶的來波方向，同時由干擾用戶信道沖激響應(yīng)估計 干護L用戶來波方向；
干擾矩陣生成模塊，用于根據(jù)來波方向解析模塊確定的各干擾用戶與期 望用戶來波方向差值、各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值、以及來波方 向解析模塊確定的各干擾用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，構(gòu)造期望用戶的干擾矩 陣；
權(quán)向量計算模塊，用于基于干擾矩陣生成模塊構(gòu)造的期望用戶的干擾矩 陣和來波方向解析模塊構(gòu)造的期望用戶的空間協(xié)方差矩陣，計算期望用戶的
波束賦形^又向量；
加權(quán)賦形模塊，用于根據(jù)權(quán)向量計算模塊計算的賦形權(quán)值加權(quán)各天線幅 相，對期望用戶下行波束賦形。
所述權(quán)向量計算才莫塊計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量的方式，參見圖3 、 圖4、圖5所示的計算方式。如圖2所示，給出了本發(fā)明實施例的智能天線中抑制干擾的波束賦形方 法的具體實施步驟，包括
步驟S101:智能天線中的波束賦形裝置根據(jù)基站接收的上行信號對期 望用戶和干擾用戶進行信道估計；
步驟S102:波束賦形裝置構(gòu)造各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算期望用 戶的空間協(xié)方差矩陣，并估計期望用戶的來波方向，同時由干擾用戶信道沖 激響應(yīng)估計干^^用戶來波方向；
步驟S103:根據(jù)各干擾用戶與期望用戶來波方向差值及各干擾用戶信 道沖激響應(yīng)矩陣，計算各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值，并構(gòu)造期望 用戶的干擾矩陣；
步驟S104:基于構(gòu)造的期望用戶的干擾矩陣和期望用戶的空間協(xié)方差 矩陣，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量；
步驟S105:利用所述賦形權(quán)值加權(quán)各天線幅相，對期望用戶進行下行 波束賦形。
在步驟S101中，基站接收上行信號，波束賦形裝置根據(jù)接收的上行信 號對期望用戶和干擾用戶進行信道估計。其中，基站接收的上行信號，包括 本小區(qū)和相鄰各小區(qū)的多用戶多徑上行信號，鄰小區(qū)是指本小區(qū)的各個相鄰 小區(qū)。
其中，多小區(qū)信道估計采用目前通用的方法，預(yù)置接收信號功率門限值 P_Signal,選出鄰小區(qū)上行信號功率超過功率門限P—Signal的信號。利用本小 區(qū)及鄰小區(qū)的上行信號中超過預(yù)置功率門限值P—Signal的上行信號，進行信 道估計，得到各小區(qū)的聯(lián)合信道估計結(jié)果。
在步驟S102中，波束賦形裝置構(gòu)造各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算期 望用戶的空間協(xié)方差矩陣，并估計期望用戶的來波方向，同時由干擾用戶信 道沖激響應(yīng)估計干擾用戶來波方向。具體實現(xiàn)方式如下設(shè)某小區(qū)的聯(lián)合信道估計結(jié)果用[H。,HpH2…H。,…,Hw]表示，其中/f。代表 本小區(qū)信道沖激響應(yīng)矩陣，《 = 1，2，...時分別代表鄰小區(qū)1、鄰小區(qū)2、…的信 道沖激響應(yīng)矩陣。
A =—《),"—Af)... ， cA—A，，…c/ —《e)]一
其中，M代表陣列天線的個數(shù)，e代表信道估計窗的個數(shù)。
其中，第"個小區(qū)第A:個信道估計窗對應(yīng)的信道沖激響應(yīng)c/^/^,具體 表達式如下
化，"
『表示窗長，《，表示第w個小區(qū)第A個信道沖激響應(yīng)窗的第vv個抽頭 對應(yīng)于第m才艮天線的信道沖激響應(yīng)。
若需要對本小區(qū)第/個用戶進行DOA (Direction Of Arrival,波達方向) 估計，該第/個用戶占用第A個信道估計窗，利用步驟S101中得到的信道沖 激響應(yīng)矩陣，則第z'個用戶的空間協(xié)方差矩陣可表示為
~望="—V"xd—V"",其中，//代表共軛轉(zhuǎn)置。
根據(jù)本小區(qū)期望用戶的空間協(xié)方差矩陣/ ,，按照TD-SCDMA系統(tǒng)現(xiàn) 有的固定波束掃描方法或者基于最大特征值對應(yīng)特征向量的DOA估計方法 估計期望用戶的來波方向。
根據(jù)鄰小區(qū)信道估計結(jié)果，構(gòu)造鄰小區(qū)各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計 算鄰小區(qū)各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值及對應(yīng)抽頭矢量；
O表示第n個小區(qū)的第)t個信道估計窗的對應(yīng)w個抽頭對應(yīng)的信道沖激 響應(yīng)矩陣，即c/^/^)的第w列，表示如下
c/ —/^)(:，w)=
」Mxl
13取cA—/^)(:,w),即計算c/ —/^)(:，w)的2范數(shù)作為所占該信道沖激響應(yīng)窗
用戶的第w個抽頭的信道沖激響應(yīng)功率。從1到W依次計算各抽頭的信道沖
激響應(yīng)功率值|c/z—《)(:,1〗|2 ,|c/z—《)(:,2)||2 ，…,|——Af))。
求解maxl卜/zH,l4,l卜AH:,2l2,…，l卜AH,U得到第"個小區(qū)的第A
個信道估計窗的最大抽頭功率值P—maxvalue一w及該抽頭wmax對應(yīng)的信道沖
激響應(yīng)矩陣c/ —A，(:,wmax)。
依次按照上述步驟計算各個鄰小區(qū)強干擾用戶的P_maxValue—w 、 c/ —/^"(:,wmax)。
根據(jù)各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值超過門限值的抽頭矢量估 計對應(yīng)的干擾用戶來波方向；
利用最大的抽頭信道沖激響應(yīng)功率值判定占該信道估計窗的用戶是否 超過預(yù)先設(shè)定的門限值Pjhroshold ,超過門限值P—throshold的，記錄其對應(yīng)抽 頭信道沖激響應(yīng)矩陣c、/^)(:,wmax),利用陣列導(dǎo)向矢量掃描各干擾用戶的 cK)(:,wmax),得到最大功率對應(yīng)的陣列導(dǎo)向矢量角度，即各干擾信號的 來波方向估計。
在步驟S103中，根據(jù)各干擾用戶與期望用戶來波方向差值、各干擾用 戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值及各干擾用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，構(gòu)造期望用 戶的干擾矩陣。
判斷干擾用戶與期望用戶的來波方向差，結(jié)合智能天線下行賦形波束寬 度，在一定差值范圍內(nèi)的不予考慮，在此范圍外的，將^—/^(:，wmax)計入 干擾矩陣中。這樣能防止干擾在波束主瓣內(nèi)，對主瓣的方向產(chǎn)生較大的影響。 同時，利用最大的抽頭信道沖激響應(yīng)功率值判定占該信道估計窗的用戶是否 超過預(yù)先設(shè)定的門限值P—throshold,超過門限值P—throshold的，將其對應(yīng)抽頭 信道沖激響應(yīng)矩陣d—/^)(:,wmax)納入干擾矩陣i^中，否則不予考慮?；蚪Y(jié)合干擾用戶與期望用戶的來波方向差，按照最大的抽頭信道沖激響 應(yīng)功率值P—maxvalu^w判定占該信道估計窗的用戶是否超過預(yù)先設(shè)定的門限 值Pjhroshold ,將所有超過門限值P—throshold的用戶對應(yīng)的信道沖激響應(yīng)抽頭 矩陣W—相加，得到另外 一種干擾矩陣的表示方法。
在步驟S104中，基于構(gòu)造的干擾矩陣和期望用戶的空間協(xié)方差矩陣， 計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量，其中，波束賦形權(quán)向量可按照以下三種計 算方式獲得
如圖3所示，給出了波束賦形權(quán)向量的第一種計算方式的實施步驟 步驟S201:計算干擾矩陣的協(xié)方差矩陣，并對干擾協(xié)方差矩陣進行矩 陣求逆；
對干擾矩陣^^,進行協(xié)方差運算，得到干擾矩陣的空間協(xié)方差矩陣&,。
Rm = HDI x HDIH i w為MxM維方陣，對&,進行矩陣求逆，得到i^
步驟S202:將干擾協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；
本小區(qū)期望用戶的空間協(xié)方差矩陣i ,。計算本小區(qū)考慮鄰小區(qū)干擾誤 差的修正空間協(xié)方差矩陣i^。d^即
^mod砂=^Z)/ * ^期望
步驟S203:對修正的空間協(xié)方差矩陣做SVD分解(或特征分解、QR 分解等)，將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為下行波束賦形權(quán)值；
對修正的空間協(xié)方差矩陣&。*做特征分解(或SVD分解、QR分解)， 將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為波束形成一又值。即
<formula>formula see original document page 15</formula>
步驟204:利用賦形權(quán)值加權(quán)各天線幅相，對期望用戶進行下行波束賦形。如圖4所示，給出了波束賦形權(quán)向量的第二種計算方式的實施步驟
步驟S301:計算干擾矩陣的干擾協(xié)方差矩陣，并對干擾協(xié)方差矩陣進 行矩陣求逆；
步驟S302:將干擾協(xié)方差矩陣逆矩陣與用戶空間協(xié)方差矩陣相左乘， 得到期望用戶考慮干擾的^^正的空間協(xié)方差矩陣； 步驟S303:計算陣列的導(dǎo)向矢量；
步驟S304:用陣列導(dǎo)向矢量掃描修正的空間協(xié)方差矩陣，得到最大功 率對應(yīng)的陣列導(dǎo)向矢量作為期望用戶的波束賦形權(quán)向量。
如圖5所示，給出了波束賦形權(quán)向量的第三種計算方式的實施步驟 步驟S401:對干擾矩陣進行QR分解(或SVD分解)，得到干擾矩陣 的零空間正交基；
對干擾矩陣H^進行QR分解(或SVD分解)，得到H。,的零空間正交 基r;本實施例對干擾矩陣進行QR分解。由i^-Qxi , 2為正交矩陣，* 為復(fù)非奇異上三角矩陣。
若/^eC" 則2eCM這，i eCMx《，/^為一個列滿秩矩陣，G的各列 表示為[仏,&,…,^], 2為正交矩陣，則有
(:,1), ^d/ (:,2),…,//^ (:,《"=^aw^ ，《2,…，&}
故e矩陣的后(Mi)個列向量可作為i^的正交基矢量，即/^矩陣的零 空間矢量正交基r為[《一 &+2，...， gM]。
步驟S402:在干擾矩陣的零空間內(nèi)尋求期望用戶空間協(xié)方差矩陣最大 特征值對應(yīng)的特征向量的最優(yōu)解(如最小二乘解)，作為下行波束賦形權(quán)值；
本實施例在i^的零空間內(nèi)，基于最小二乘方法，求解期望用戶的最大 特征值對應(yīng)特征向量的最小二乘解。
對期望用戶空間協(xié)方差矩陣&8進行特征分解(或SVD分解、QR分解)， 得到最大特征值對應(yīng)的特征向量^;在的零空間內(nèi)求解期望用戶的主特征向量『。的最小二乘解，得到修
正的下行波束賦形權(quán)矢量
『二r(r^T)"r 『0 。
以上三種計算賦形權(quán)值的方法，均是考慮期望用戶的強干擾信號，構(gòu)造 干擾用戶對期望用戶的干擾矩陣，由干擾矩陣對期望用戶的空間協(xié)方差進行 修正得到修正的空間協(xié)方差矩陣或在干擾信號組成的干擾矢量矩陣的零空
間內(nèi)，求解期望用戶賦形的權(quán)矢量，作為下行波束賦形權(quán)向量。
本發(fā)明的波束賦形方法，能夠使下行波束賦形權(quán)向量位于干擾信號矢量 矩陣的零空間內(nèi)，波束形成器能夠在完全抑制(或是極大抑制)各個干擾信 號，解決了智能天線中由于干擾引起期望用戶上行DOA估計性能惡化，從 而影響下行波束賦形性能問題。相對于現(xiàn)有的基于上行接收信號的功率最大 準則的波束賦形算法，能有效地抑制干擾，能使期望用戶獲得較好的波束賦 形性能。
本發(fā)明智能天線中抑制干擾的波束賦形方法，任何基于本發(fā)明方法得到 修正空間協(xié)方差矩陣的波束賦形方法均在本發(fā)明權(quán)利要求內(nèi)。
本文所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本 領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。因此，凡在本發(fā)明的 精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進以及更新等等，均應(yīng)包含 在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
1權(quán)利要求
1、一種智能天線中抑制干擾的波束賦形裝置，其特征在于，包括依次串連連接的上行信號信道估計模塊、來波方向解析模塊、干擾矩陣生成模塊、權(quán)向量計算模塊、加權(quán)賦形模塊，所述來波方向解析模塊還與權(quán)向量計算模塊相連，其中所述上行信號信道估計模塊，用于對基站接收的上行信號進行處理，根據(jù)接收的上行信號，對期望用戶和干擾用戶進行信道估計；所述來波方向解析模塊，用于根據(jù)所述上行信號信道估計模塊對上行信號進行信道估計的結(jié)果，構(gòu)造各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算期望用戶的空間協(xié)方差矩陣，并估計期望用戶的來波方向，同時由干擾用戶信道沖激響應(yīng)估計干擾用戶來波方向；所述干擾矩陣生成模塊，用于根據(jù)來波方向解析模塊確定的各干擾用戶與期望用戶來波方向差值以及來波方向解析模塊確定的各干擾用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值，并構(gòu)造期望用戶的干擾矩陣；所述權(quán)向量計算模塊，用于基于期望用戶的干擾矩陣生成模塊構(gòu)造的干擾矩陣和來波方向解析模塊構(gòu)造的期望用戶的空間協(xié)方差矩陣，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量；所述加權(quán)賦形模塊，用于根據(jù)權(quán)向量計算模塊計算的賦形權(quán)值加權(quán)各天線幅相，對期望用戶下行波束賦形。
2、 如權(quán)利要求1所述的波束賦形裝置，其特征在于，所述權(quán)向量計算模塊，是通過如下方式計算波束賦形權(quán)向量的，即對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾 矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；對修正的空間協(xié)方差矩陣進行SVD分解、或特征分解、或QR分解， 將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為下行波束賦形權(quán)值。
3、 如權(quán)利要求1所述的波束賦形裝置，其特征在于，所述權(quán)向量計算模塊，是通過如下方式計算波束賦形權(quán)向量的，即對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾 矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間妨、方差矩陣；計算陣列的導(dǎo)向矢量；用陣列導(dǎo)向矢量掃描修正的空間協(xié)方差矩陣，得到最大功率對應(yīng)的陣列 導(dǎo)向矢量作為期望用戶的波束賦形權(quán)向量。
4、 如權(quán)利要求1所述的波束賦形裝置，其特征在于， 所述權(quán)向量計算模塊，是通過如下方式計算波束賦形權(quán)向量的，即 對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行QR分解或SVD分解，得到干擾矩陣的零空間正交基；對干擾矩陣進行QR分解或SVD分解，得到干擾矩陣的零空間正交基；在干擾矩陣的零空間內(nèi)尋求期望用戶空間協(xié)方差矩陣最大特征值對應(yīng) 的特征向量的最優(yōu)解，作為下行波束賦形權(quán)值。
5、 如權(quán)利要求4所述的波束賦形裝置，其特征在于，所述權(quán)向量計算模塊，在千擾距陣的零空間內(nèi)求解期望用戶空間協(xié)方差 距陣最大特征值為主特征向量，該最大特征值對應(yīng)的特征向量的最優(yōu)解是最 小二乘解。
6、 一種智能天線中抑制千擾的波束賦形的方法，其特征在于，包括如 下步驟(1) 根據(jù)接收的上行信號，對期望用戶和干擾用戶進行信道估計；(2) 根據(jù)信道估計結(jié)果，構(gòu)造各用戶信道沖激響應(yīng)矩陣，計算期望用 戶的空間協(xié)方差矩陣，并估計期望用戶的來波方向、干擾用戶的來波方向；(3) 根據(jù)各干擾用戶與期望用戶來波方向差值、各干擾用戶信道沖激 響應(yīng)矩陣、以及計算的各干擾用戶的信道沖激響應(yīng)功率最大值，構(gòu)造期望用 戶的干擾矩陣；(4) 基于期望用戶的干擾矩陣和空間協(xié)方差矩陣，計算期望用戶的波 束賦形權(quán)向量；(5) 將期望用戶的波束賦形權(quán)向量作為賦形權(quán)值加權(quán)各天線幅相，對 期望用戶下行波束賦形。
7、 如權(quán)利要求6所述的波束賦形的方法，其特征在于，所述步驟(4)中，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量的方式為 對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；對修正的空間協(xié)方差矩陣進行SVD分解、或特征分解、或QR分解， 將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為下行波束賦形權(quán)值。
8、 如權(quán)利要求6所述的波束賦形的方法，其特征在于，所述步驟(4)中，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量的方式為對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行協(xié)方差運算，將得到的干擾 矩陣的空間協(xié)方差距陣進行距陣求逆；將干擾距陣的空間協(xié)方差矩陣逆矩陣與期望用戶空間協(xié)方差矩陣相左 乘，得到期望用戶考慮干擾的修正的空間協(xié)方差矩陣；計算陣列的導(dǎo)向矢量；用陣列導(dǎo)向矢量掃描修正的空間協(xié)方差矩陣，得到最大功率對應(yīng)的陣列 導(dǎo)向矢量作為期望用戶的波束賦形權(quán)向量。
9、 如權(quán)利要求6所述的波束賦形的方法，其特征在于，所述步驟(4)中，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量的方式為 對從干擾矩陣生成模塊獲得的干擾矩陣進行QR分解或SVD分解,得 到干擾矩陣的零空間正交基；對干擾矩陣進行QR分解或SVD分解，得到干擾矩陣的零空間正交基；在干擾矩陣的零空間內(nèi)尋求期望用戶空間協(xié)方差矩陣最大特征值對應(yīng)的特征向量的最優(yōu)解,作為下行波束賦形權(quán)值。
10、如權(quán)利要求9所述的波束賦形的方法，其特征在于，在干擾距陣的零空間內(nèi)求解期望用戶空間協(xié)方差距陣最大特征值為主 特征向量，該最大特征值對應(yīng)的特征向量的最優(yōu)解是最小二乘解。
全文摘要
本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其公開了一種智能天線中抑制干擾的波束賦形的方法及裝置，首先，根據(jù)接收的上行信號，對期望用戶和干擾用戶進行信道估計，并估計期望用戶的來波方向、干擾用戶的來波方向；進而構(gòu)造期望用戶的干擾矩陣；基于期望用戶的干擾矩陣和空間協(xié)方差矩陣，計算期望用戶的波束賦形權(quán)向量；再將期望用戶的波束賦形權(quán)向量作為賦形權(quán)值加權(quán)各天線幅相，對期望用戶下行波束賦形。所述波束賦形裝置，用于根據(jù)所述賦形方法進行賦形處理。應(yīng)用本發(fā)明，能夠抑制干擾，在較強干擾情況下，仍能正確確定期望用戶的空間特征，實現(xiàn)較佳的下行波束賦形。
文檔編號H04B1/707GK101436893SQ20071018782
公開日2009年5月20日 申請日期2007年11月13日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月13日
發(fā)明者婷 丁, 波 馮, 凡 史, 昕 郭 申請人:中興通訊股份有限公司