第4章空时二维信号处理2014PPT文件格式下载.ppt

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能能对空时信道特征参数实施联合估计对空时信道特征参数实施联合估计估计，估计，并据此同时抑制并据此同时抑制同道干扰同道干扰（CCI）和码间干扰和码间干扰（ISI）；

改善接收信干噪比；

增加系频谱效率；

增加系频谱效率和统容量；

扩大覆盖范围和统容量；

扩大覆盖范围空时处理的主要内容：

空时信道估计；

空时均衡技术；

盲空时处理等空时处理的主要内容：

盲空时处理等空域和时域处理的等效性空域和时域处理的等效性如图所示的空时二维阵列，阵元数为如图所示的空时二维阵列，阵元数为M，为数据延迟，共有为数据延迟，共有K级延迟，级延迟，每级接收数据向量为每级接收数据向量为相应的空时信号模型为相应的空时信号模型为空间阵列相邻延迟之间的数据向量存在旋转不变性，且旋转不变矩阵空间阵列相邻延迟之间的数据向量存在旋转不变性，且旋转不变矩阵对角线元素仅与入射信号频率有关对角线元素仅与入射信号频率有关空域和时域处理的等效性空域和时域处理的等效性首先计算自协方差矩阵和互协方差矩阵首先计算自协方差矩阵和互协方差矩阵利用利用ESPRIT算法就能估计信号频率算法就能估计信号频率对于如图所示的平面阵列，阵元数对于如图所示的平面阵列，阵元数MK，阵元间距，阵元间距d，接收数据向量，接收数据向量空域和时域处理的等效性空域和时域处理的等效性对比分析二维阵列和平面阵列获得的接收数据向量表达式可知：

二者形对比分析二维阵列和平面阵列获得的接收数据向量表达式可知：

二者形式相同，不同之处仅在旋转不变矩阵对角线元素有差异式相同，不同之处仅在旋转不变矩阵对角线元素有差异时域延迟时域延迟是固定的，即是固定的，即是只与信号频率有关的对角阵是只与信号频率有关的对角阵空域延迟空域延迟是一个变量，与信号方位角有关，当考虑某个特是一个变量，与信号方位角有关，当考虑某个特定方向信号时，空域延迟也是固定的定方向信号时，空域延迟也是固定的时域延迟主要用于估计信号频率；

空域延迟用于估计信号频率和方向时域延迟主要用于估计信号频率；

空域延迟用于估计信号频率和方向时域延迟可利用延迟线实现；

空域延迟可利用空间距离实现，二者在一时域延迟可利用延迟线实现；

空域延迟可利用空间距离实现，二者在一定条件下可以互换，利用这种等效性，时域和空域信号处理方法能相互定条件下可以互换，利用这种等效性，时域和空域信号处理方法能相互借鉴借鉴空时二维谱估计空时二维谱估计在一维空间谱估计中，已知被搜索信号频率，通过空间谱谱峰分布估计在一维空间谱估计中，已知被搜索信号频率，通过空间谱谱峰分布估计信号来波方向，但如果搜索采用的信号频率与实际信号频率不一致，将信号来波方向，但如果搜索采用的信号频率与实际信号频率不一致，将导致角度估计误差，空间谱估计失效导致角度估计误差，空间谱估计失效空时二维联合估计可解决上述问题：

将每个阵元输出再接入一个具有空时二维联合估计可解决上述问题：

将每个阵元输出再接入一个具有L个个抽头的延迟线，如图所示抽头的延迟线，如图所示第第i个阵元的第个阵元的第l个延迟抽头输出为个延迟抽头输出为矩阵形式为矩阵形式为空时二维谱估计空时二维谱估计对所有阵元和抽头延迟线输出写成统一矩阵形式对所有阵元和抽头延迟线输出写成统一矩阵形式A称为空时二维阵列流形，式中假定各阵元对所有辐射源的响应相同，称为空时二维阵列流形，式中假定各阵元对所有辐射源的响应相同，其系数为其系数为，其每列对应一个辐射源信号，其每列对应一个辐射源信号定义该辐射源的定义该辐射源的方向方向-频率向量频率向量为为空时二维谱估计空时二维谱估计利用所有阵元和抽头延迟线输出的统一矩阵形式计算协方差矩阵利用所有阵元和抽头延迟线输出的统一矩阵形式计算协方差矩阵执行特征值分解执行特征值分解对特征值降序排列，当有对特征值降序排列，当有K个独立辐射源时，有个独立辐射源时，有K个大特征值个大特征值（对应于信号对应于信号子空间子空间）和和NL-K个重根个重根（对应于噪声子空间对应于噪声子空间），二者的特征向量正交，二者的特征向量正交最小方差空间谱最小方差空间谱MUSIC空间谱空间谱空时二维谱估计虽然运算量大，但可利用抽头延迟线扩大天线孔径，估空时二维谱估计虽然运算量大，但可利用抽头延迟线扩大天线孔径，估计频率不同的计频率不同的NL-1个独立辐射源，处理信源数大于阵元数问题个独立辐射源，处理信源数大于阵元数问题联合角度联合角度-时延估计时延估计联合角度联合角度-时延估计的基本思想是：

已知信道冲激响应，据此估计信号来时延估计的基本思想是：

已知信道冲激响应，据此估计信号来波方向和传输时延波方向和传输时延针对单用户多径传播环境，信道模型用每条路径的方向角、时延和路径针对单用户多径传播环境，信道模型用每条路径的方向角、时延和路径衰落描述，衰落描述，L条路径下：

条路径下：

，第一个因子是阵列的方向响，第一个因子是阵列的方向响应；

第二个因子是路径衰落效应；

第三个因子表征传输时延，写成矩阵应；

第三个因子表征传输时延，写成矩阵分解形式分解形式定义空时流形向量定义空时流形向量信道冲激响应的想量化函数为信道冲激响应的想量化函数为联合角度联合角度-时延估计时延估计假定信道估计存在误差假定信道估计存在误差v，其向量化函数与空时流形向量之间的关系为，其向量化函数与空时流形向量之间的关系为其中其中，即为了估计信道冲激响应，观察，即为了估计信道冲激响应，观察N个时间段，在每个个时间段，在每个时间段内信道是平稳的，获取若干个符号周期的样本数据。

将时间段内信道是平稳的，获取若干个符号周期的样本数据。

将N个时间个时间段获得的上述关系写成矩阵形式段获得的上述关系写成矩阵形式上述信号模型与传统的上述信号模型与传统的DOA估计时用到的信号模型类似，可采用相同的估计时用到的信号模型类似，可采用相同的处理算法获取来波方向和传输时延的联合估计处理算法获取来波方向和传输时延的联合估计空时信道估计空时信道估计如图上行多用户信道空中模型：

每条路径信道冲激响应时间长度均为如图上行多用户信道空中模型：

每条路径信道冲激响应时间长度均为W个符号时间周期，以符号速率对信道冲激响应抽样，其表达式为个符号时间周期，以符号速率对信道冲激响应抽样，其表达式为用户用户k的第的第条路径的信道冲激响应向量为条路径的信道冲激响应向量为用户用户k所有路径的信道冲激响应矩阵为所有路径的信道冲激响应矩阵为所有用户所有路径的信道冲激响应矩阵为所有用户所有路径的信道冲激响应矩阵为空时信道估计空时信道估计由于不同路径到达天线阵列的方向不同，信道冲激响应一定与路径的方由于不同路径到达天线阵列的方向不同，信道冲激响应一定与路径的方向角有关，但上述冲激响应矩阵表达式中均未含方向信息向角有关，但上述冲激响应矩阵表达式中均未含方向信息（仅有幅度和时仅有幅度和时延信息延信息）从接收端分析信道冲激响应，应将阵列响应考虑其中，用户从接收端分析信道冲激响应，应将阵列响应考虑其中，用户k与天线与天线之之间的信道冲激响应为间的信道冲激响应为用户用户k与天线与天线之间信道冲激响应向量为之间信道冲激响应向量为用户用户k的信道冲激响应矩阵为的信道冲激响应矩阵为所有用户的信道冲激响应矩阵为所有用户的信道冲激响应矩阵为空时信道估计空时信道估计考虑阵列天线结构引入的空间效应，等距线阵、窄带信号，用户考虑阵列天线结构引入的空间效应，等距线阵、窄带信号，用户k的第的第i条路径信号到达阵列后，阵列引入的响应向量条路径信号到达阵列后，阵列引入的响应向量用户用户k所有路径信号到达阵列的响应矩阵所有路径信号到达阵列的响应矩阵所有用户所有路径的阵列响应矩阵为所有用户所有路径的阵列响应矩阵为这里这里体现了用户体现了用户k的第的第i条路径的条路径的DOA因素因素获得的两种信道冲激响应矩阵之间的关系为获得的两种信道冲激响应矩阵之间的关系为空时信道估计空时信道估计用符号长度为用符号长度为L的训练序列执行空时信道估计，天线阵列接收信号向量的训练序列执行空时信道估计，天线阵列接收信号向量由此建立空时信道模型如图所示由此建立空时信道模型如图所示用户用户k的训练序列构成的的训练序列构成的Toeplitz矩阵矩阵所有用户训练序列构成的矩阵所有用户训练序列构成的矩阵空时信道估计空时信道估计阵列接收信号按照阵元组合成阵列接收信号矩阵阵列接收信号按照阵元组合成阵列接收信号矩阵其矩阵表达式为其矩阵表达式为利用最大似然利用最大似然（ML）估计可获得信道冲激响应的最小方差无偏估计估计可获得信道冲激响应的最小方差无偏估计用户用户k的信道冲激响应矩阵为的信道冲激响应矩阵为空时二维信道估计一方面利用了空时二维信道估计一方面利用了DOA信息，估计精度高；

另一方面，当信息，估计精度高；

另一方面，当天线数和用户数多时，路径数也多，此法能避免估计每条路径时延和幅天线数和用户数多时，路径数也多，此法能避免估计每条路径时延和幅度，能大幅降低运算量度，能大幅降低运算量空时均衡技术空时均衡技术如前所述，空时信号处理的主要任务之一是空时均衡，即同时抑制同信如前所述，空时信号处理的主要任务之一是空时均衡，即同时抑制同信道干扰道干扰（CCI）和符号间干扰和符号间干扰（ISI）。

从实现角度看，有两种结构形式。

从实现角度看，有两种结构形式级联空时均衡：

级联空时均衡：

单独的空域处理单独的空域处理（波束形成器波束形成器）和单独的时域处理和单独的时域处理（时域均时域均衡器衡器）级联，实现简单，空域和时域处理可独立设计，但性能较差级联，实现简单，空域和时域处理可独立设计，但性能较差联合空时均衡：

联合空时均衡：

空域和时域处理统一设计，性能优空域和时域处理统一设计，性能优空时空时MLSEMLSE均衡均衡空时极大似然序列估计法的空时极大似然序列估计法的基本思想：

基本思想：

已知接收信号向量，估计发送数已知接收信号向量，估计发送数据序列，由空间处理器和极大似然序列估计器级联而成，空间处理的目据序列，由空间处理器和极大似然序列估计器级联而成，空间处理的目标是使输出信干噪比标是使输出信干噪比（SINR）最大，然后利用白化滤波器使同信道干扰白最大，然后利用白化滤波器使同信道干扰白化，通过化，通过MLSE获得输出序列的最小方差无偏估计。

获得输出序列的最小方差无偏估计。

M个阵元，个阵元，m个样本个样本构成阵列天线接收信号模型：

构成阵列天线接收信号模型：

极大似然估计问题就是求数据矩阵极大似然估计问题就是求数据矩阵S，使其满足极大似然准则，使其满足极大似然准则空时空时MLSEMLSE均衡均衡接下来分析如何获得最优均衡参数：

假定存在接下来分析如何获得最优均衡参数：

假定存在L+1个用户信号，其中用户个用户信号，其中用户0是期望用户，阵元是期望用户，阵元j的接收信号为的接收信号为进一步假定数据序列服从独立分布，均值为进一步假定数据序列服从独立分布，均值为0，符号能量为，符号能量为1，码元间隔，码元间隔为为T，各用户数据不相关。

阵列接收信号向量，各用户数据不相关。

阵列接收信号向量（频域表示频域表示）为为阵列加权输出信号阵列加权输出信号空时空时MLSEMLSE均衡均衡前面已假定数据序列符号能量为前面已假定数据序列符号能量为1，根据阵列接收信号表达式可知，期望，根据阵列接收信号表达式可知，期望用户用户0的输出功率为的输出功率为干扰和噪声的输出功率为干扰和噪声的输出功率为阵列输出信号的信干噪比为阵列输出信号的信干噪比为令令可求出最佳空间滤波器应满足的关系可求出最佳空间滤波器应满足的关系最优空间滤波器加权向