基于智能天线数字波束形成的关键技术研究

论文摘要

作为第三代移动通信的关键技术,智能天线近年来受到了广泛的关注。智能天线技术为解决频率资源不足、提高移动通信系统容量和系统服务质量、抗干扰和抗多径提供了有效的解决途径。波达方向(DOA,Direction Of Arrival)估计是智能天线的关键技术。论文在查阅大量国内外相关科技文献资料的基础上,围绕智能天线技术中的波达方向估计技术做了以下几个方面的研究:①介绍了智能天线的原理,分析了阵列天线的基本模型,阵列信号处理的统计模型及相干信号的数学模型,说明了波达方向估计与数字波束形成的关系;②总结了传统的DOA估计算法,介绍了基于子空间的MUSIC算法,对它们的估计性能进行了深入研究和仿真分析,并对这些算法进行了比较。此外,对信源数估计理论进行了研究与仿真,信源数估计理论是波达方向估计技术中的前提与关键;③介绍了奇异值分解的原理及性质,对子空间拟合算法及其快速实现算法MVP,相干信号的空间平滑处理技术和信号源数估计算法进行了研究,并将奇异值分解应用于以上算法进行分析和仿真研究;④介绍了四路模拟信号源的原理,并对其进行了理论仿真,工程上完成了四路模拟信号源的设计,详细介绍了信号源的每一部分电路,在实际中对信号源进行了测试。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要研究工作
• 2 智能天线技术
• 2.1 智能天线的基本原理
• 2.1.1 基本概念
• 2.1.2 智能天线的特点
• 2.1.3 智能天线的分类
• 2.2 阵列天线
• 2.2.1 阵列天线的基本模型
• 2.2.2 等距线阵
• 2.2.3 均匀圆阵
• 2.2.4 阵列信号处理的统计模型
• 2.2.5 相干信号源的数学模型
• 2.3 波束形成和波达方向估计的关系
• 2.4 本章小结
• 3 波达方向估计技术
• 3.1 引言
• 3.2 传统DOA 估计方法.
• 3.2.1 延迟-相加法
• 3.2.2 Capon 最小方差法
• 3.3 MUSIC 算法
• 3.3.1 MUSIC 算法描述
• 3.3.2 MUSIC 算法仿真.
• 3.4 最大似然法
• 3.4.1 确定性最大似然法
• 3.4.2 随机性最大似然法
• 3.5 信号源数估计
• 3.6 本章小结
• 4 基于奇异值分解的DOA 估计
• 4.1 奇异值分解理论
• 4.1.1 奇异值分解
• 4.1.2 奇异值分解的性质
• 4.2 子空间拟合算法
• 4.2.1 信号子空间拟合
• 4.2.2 噪声子空间拟合
• 4.2.3 MVP 算法.
• 4.2.4 MVP 算法仿真.
• 4.3 相干信号的DOA 估计算法
• 4.3.1 概述
• 4.3.2 前向平滑技术
• 4.3.3 前后向平滑技术
• 4.3.4 算法仿真
• 4.4 信号源数估计
• 4.5 本章小结
• 5 信号源硬件设计及测试
• 5.1 信号源原理及理论仿真
• 5.1.1 信号源原理
• 5.1.2 原理仿真
• 5.2 硬件介绍
• 5.2.1 电源部分
• 5.2.2 信号处理部分
• 5.2.3 输入部分
• 5.2.4 显示部分
• 5.2.5 输出部分
• 5.3 调试
• 5.3.1 软件调试
• 5.3.2 硬件调试
• 6 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 对未来工作的展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录