智能天线的技术特征论文

导语：智能天线的技术特征论文一文来源于网友上传，不代表本站观点，若需要原创文章可咨询客服老师，欢迎参考。

关键词：智能天线空分多址自适应天线阵列

摘要：主要介绍了智能天线的提出背景、基本概念、关键技术、优点以及国外的研究进展情况，最后指出了智能天线的发展方向。

一、前言

随着蜂窝移动用户的不断增长，如何解决频谱资源紧张、抑制各种干扰、提高通信服务质量成为一个亟待解决的问题。为此，人们提出了一系列的解决方案，例如，在通信密集的地方引入微蜂窝技术、频率跳变技术、高效的编码技术以及进行功率控制等。而智能天线为这一切问题的解决提供了一条新思路。智能天线能够成倍地提高通信系统的容量，有效地抑制复杂电磁环境下的各种干扰，并且还能与各种通信系统和其他多址方式兼容，从而以较小的代价获取较大的性能提高。目前，国内外有许多大学和公司致力于智能天线的研究。欧洲电信委员会(ETSI)明确提出智能天线是第三代移动通信系统必不可少的关键技术之一，并制定了相应的开发计划。

二、智能天线的基本概念

智能天线综合了自适应天线和阵列天线的优点，以自适应信号处理算法为基础，并引入了人工智能的处理方法。智能天线不再是一个简单的单元，它已成为一个具有智能的系统。其具体定义为:智能天线以天线阵列为基础，在取得电磁信息之后，使用人工智能的方法进行处理，对电磁环境做出分析、判断，并自动调整本身的工作状态使之达到最佳。依据天线的智能化程度可将天线分成可变波束天线、动态相控阵列和自适应阵列3类。可变波束天线依据接收功率最大原则，在几个预设阵列波束中进行切换；动态相控阵列使用测向算法，能够连续追踪用户的方向而改变天线的波束，使接收功率达到最大；自适应阵列既对用户进行测向，又对各种干扰源进行测向，在形成波束时，不仅使接收功率最大，而且使噪声降到最低，从而使接收信噪比最高。

智能天线的发展可分成3个阶段:第1阶段是应用于上行链路，通过使用智能天线增加基站的接收增益，从而使接收机的灵敏度和接收距离大大增加；第2阶段是将智能天线技术同时应用于下行链路，在智能天线应用于下行链路后，能够控制波束的发射方向，从而有助于频率的复用，提高系统的容量；最后一个阶段是完全的空分多址，此时在一个蜂窝系统中，可以将同一个物理信道分配给不同的用户，例如，在TDMA中，可以将同一小区内同一时隙同一载波同时分配给两个用户。

三、智能天线的组成和关键技术

智能天线主要分为天线阵列、接收通道及数据采集、信息处理3部分。在移动通信系统中，天线阵列通常采用直线阵列和平面阵列两种方式。在确定天线阵列的形式后，天线单元的选择就十分关键。天线单元不仅要达到本身的性能指标，还必须具有单元之间的互耦小、一致性好以及加工方便的特点。目前微带天线使用较多。

接收通道及数据采集部分主要完成信号的高频放大、变频和A/D转换，以形成数字信号。目前，受A/D器件抽样速率的限制，不能直接对高射频信号和微波信号进行采样，必须对信号进行下变频处理，降低采样速率。

信息处理部分是智能天线的核心部分，主要完成超分辨率阵列处理和数字波束形成两方面的功能。进行超分辨率阵列处理的目的是获得空间信号的参数，这些参数主要包括信号的数目、信号的来向、信号的调制方式及射频频率等，其中信号的来向对于实现空分多址和自适应抑制干扰有着重要作用。在众多的超分辨率测向算法中，MUSIC算法及其改进算法一直占据主导地位，它不受天线阵排阵方式的影响，只需经过一维搜索就能实现对信号来向的无偏估计，并且估计的方差接近CRLB。此外，使用ESPRIT算法来解决移动通信中的测向问题也得到了广泛的研究。数字波束形成主要通过调整加权系数来达到增强有用信号和抑制干扰的作用，它需要收敛速度快、精度高的算法支持。根据所需先验知识的不同，目前的波束形成算法主要有3类:以信号来向为先验知识，如LCMV算法；以参考信号为先验知识，包括LMS算法及其改进算法NLMS、RLS等；不需要任何先验知识，如CMA算法。由于移动通信环境复杂，各种算法也有各自的优缺点，因此系统中必须对多种算法取长补短，才能达到最佳效果。

四、智能天线的特点和优势

(1)提高系统容量

在蜂窝系统中，用户的干扰主要来自其他用户，而智能天线将波束零点对准其他用户，从而减少了干扰的影响。由于系统提高了接收信噪比，因此减少了频谱资源的复用距离，从而获得了更大的系统容量。

(2)扩大小区覆盖距离和范围

使用智能天线可以提高用户和基站的功率接收效率，进一步扩大基站的通信距离，减少功率损失，从而延长电池的寿命，减小用户的终端。

(3)减少多径干扰影响

智能天线使用阵列天线，通过利用多个天线单元的接收信息和分集技术，可以将多径衰落和其他多径效应最小化。

(4)降低蜂窝系统的成本

智能天线利用多种技术优化了信号的接收，从而能够显著降低放大器成本和功率损耗，提高系统的可靠性，实现系统的低成本。

(5)提供新服务

智能天线在使用过程中必须对用户进行测向，以确定用户的位置，从而为用户提供基于位置信息的服务，如紧急呼叫等。目前，美国联邦通信委员会已准备实施用户定位服务。

(6)更好的安全性

使用智能天线后，窃听用户的通话将会更加困难，因为此时盗听者必须和用户处于相同的通信方向上。

(7)增强网络管理能力

利用智能天线可以实时检测电磁环境和用户情况，从而为实施更有效的网络管理提供条件。

(8)解决远近效应问题和越区切换问题

智能天线可自适应地调节天线增益，较好地解决了远近效应问题，为移动台的进一步简化提供了条件。在蜂窝系统中，越区切换是根据基站接收的移动台的功率电平来判断的。由于阴影效应和多径衰落的影响常常导致越区转接，增加了网络管理的负荷和用户呼损率。在相邻小区应用的智能天线技术，可以实时地测量和记录移动台的位置和速度，为越区切换提供更可靠的依据。

五、智能天线的技术现状

在分析智能天线理论的同时，国内外一些大学、公司和研究所分别建立了实验平台，将智能天线应用于实践中，并取得了一些成果。

(1)美国

在智能天线技术方面，美国较其他国家更加成熟，已开始投入实际应用中。美国的ArrayComm公司发展了针对GSM标准和日本PHS标准的智能天线系统。该公司已将智能天线应用于基于PHS标准的无线本地环路中，并投入了商业运行。该方案采用可变阵元配置，有12阵元、8阵元环形自适应阵列可供不同的环境选用，现场实验表明，在PHS基站采用智能天线技术可使系统容量增加4倍。

(2)欧洲

欧洲通信委员会在RACE计划中实施了第一阶段的智能天线技术研究，称为TSUNAMI，由德国、英国、丹麦和西班牙共同合作完成。它采用DECT标准，射频频率为1.89GHz，天线由8个微带贴片组成。阵元距离可调、组阵方式可变，有直线型、圆环型和平面型3种形式。数字波束形成的硬件主要包括2片DBF1108芯片，它在软件上分别由MUSIC算法、NLMS、RLS完成测向和求得最佳的加权系数。在典型的市区环境下进行实验表明，该智能天线能有效跟踪的方向分辨率大约为15°，BER优于10-3。

(3)日本

ATR光电通信研究所研制了基于波束空间处理方式的多波束智能天线。天线阵元布局为间距半波长的16阵元平面方阵，射频工作频率为1.545GHz。阵元组件接收信号在A/D变换后，进行快速傅氏变换，形成正交波束后分别采用恒模算法或最大比值合并分集算法，数字信号处理部分由10片FPGA完成。ATR研究人员提出了智能天线的软件天线概念。

(4)其他国家

我国的信威公司也将智能天线应用于TDD方式的WLL系统中。该智能天线采用8阵元的环形自适应阵列，射频工作于1785~1805MHz，采用TDD工作方式，收发间隔为10ms，接收机灵敏度最大可提高9dB。此外，爱立信公司与德国运营商也将智能天线应用于GSM基站上，但该天线的智能化程度不高。韩国、加拿大等国也开展了智能天线方面的研究。

(5)用于卫星移动通信的智能天线

上文主要介绍了基于蜂窝系统的智能天线，另外还有一种用于L卫星移动通信的智能天线。该天线采用了由16个环形微带贴片天线组成的一个4×4的方形平面阵，它的射频频率为1.542GHz，左旋圆极化，中频频率为32kHz，A/D变换器的采样速率和分辨率分别为128kHz和8位。在数字信号处理部分，选用了10个FPGA芯片，其中8个用于16个天线支路的准相干检测和快速傅里叶变换，另外2片则起到波束选择、控制和接口的作用；自适应算法则选择了CMA。系统的外场测试表明，它能产生16个波束来覆盖整个上半空间，并且不需要借助于任何传感器，就能用最高增益的波束来自动捕获和跟踪卫星信号，从而在各种复杂的环境下均能提供比采用其他天线要高得多的通信质量。

六、智能天线面临的挑战和发展方向

智能天线系统在改善性能的同时，也增加了收发机的复杂度。因为要对每个用户进行定位，并且波束形成的计算量很大，所以智能天线系统中有多个计算单元和控制单元。在实施SMDA时，资源管理也成为一个必须关注的问题。作为一种新的多址方式，在频谱分配和移动性管理上也提出了新的问题，将会对网络管理提出更多的需求。此外，目前智能天线的物理尺寸较大，不利于构建更小的基站。

智能天线形成下行波束较为困难，因为对下行链路的信道响应缺少短时先验知识，而无线信道的信道状况变化极快，使智能天线不能很好地跟踪用户信号的变化。接收和发送链路中器件的线性特性对系统的性能有显著影响。智能天线的各种定位算法和波束形成算法的运算量很大，对器件、时间和功率的要求比较高，因此研究高效的优化算法对提高系统的性能至关重要。公务员之家

到目前为止，还没有一个完整的智能天线系统理论，而智能天线今后的研究必须同一些相关技术联系，如与多用户检测、多用户接收和功率控制等结合在一起。目前的智能天线多用于基站系统，今后还可以研究基于移动台的智能天线。在信号处理部分，目前多采用自适应信号处理算法，尚未将人工智能方法应用于其中，同时还可尝试将智能计算的一些方法，如人工神经网络、模糊技术和进化计算等用于智能天线系统中。