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摘要多通道無線通信系統中各通道的校準是關鍵技術,通過設計特定的訓練序列,并采用高效的快速算法,在線實時校正陣列天線系統多個通道的幅度和相位。分析了發射通道和接收通道的性能,理論分析和計算機仿真結果表明,該算法能校正通道之間的幅度和相位誤差,而且實現簡單,具有較好的校準性能。

關鍵詞B3G/4G,MIMO,智能天線,多通道,校準

1引言

在B3G/4G系統中,為了達到超高傳輸速率和高的頻譜利用率,MIMO(多輸入多輸出)[1]、智能天線[2][13][14]等被認為是核心關鍵技術。MIMO通過采用空時(或空時頻)編碼,提高系統的性能。為了保證系統性能的實現,工程上要求MIMO系統天線陣列及射頻通道之間的幅度和相位與理論設計相比,具有較小的誤差;而作為核心技術的智能天線對天線陣列和通道也有同樣甚至更高的要求。但是,由于加工、器件老化、溫度變化等原因,天線、饋線和由模擬器件組成的射頻通道(統稱為通道)往往需要校正才能滿足要求。因此,已經對多通道的天線陣列的校準技術展開了廣泛的研究,并取得了豐碩成果[3]～[11]。文獻[12]提出了一種利用訓練序列進行信道估計的快速算法,在此基礎上,結合工程問題,將該快速算法首次用于無線通信系統天線陣列校準,并通過大量的計算機窮舉,找到一組合適的特定訓練序列。通過仿真,證明該算法在通道校準應用中具有較好的性能。

通道校準方法可分為兩大類,離線校準和在線校準。離線校準是指在系統調試和上電初始化階段所采取的通道校準措施,主要針對非時變誤差。這時由于不考慮對通信的影響,可根據實際需要選擇校準算法、參考信號的功率和形式。

在線校準,也稱為實時校準,是指系統正常工作階段所采取的通道校準措施,碩士論文主要針對時變誤差。這時所選擇的校準算法、參考信號的功率和形式、以及參考信號的獲得方式等,都應該是在不影響正常通信的前提下進行。在線校準是實際通信系統中必須采用的通道校準措施。在此重點研究在線校準方法。

結合實際系統結構,在線校準方法可分為基于校準網絡的方法和無校準網絡的方法,其中基于校準網絡的方法又可進一步分為基于校準通道和基于耦合網絡兩種方法。無校準網絡的方法是采用工作通道輪換發射信號、其它通道接收的方式,從而得到通道之間的補償系數,該方法由于操作時間較長,而且對通道陣列形式要求較高,因此目前在實際系統中主要采用基于校準網絡的方法。

在基于校準網絡的方法中,基于校準天線的方法主要應用于均勻圓陣或圓弧陣中,即工作天線均勻分布在圓周上,而校準天線位于圓心。該方法可以對收發通道的所有部分(天線、饋線、射頻前端、線性功放和收發信機等)進行校準,有利于工程實現;基于耦合網絡的方法,可以沒有校準天線,而是通過耦合器將信號注入,因此無法校準工作天線的幅相誤差,但是該方法適用范圍更廣。

2通道陣列校準算法

2.1基本原理

通道陣列校準(CC)的功能在于補償各通道發射(TX)或接收(RX)信號之間幅度和相位不一致性,職稱論文同時檢測某些物理故障。

通道校準算法的基本原理可以等同于信道估計的處理過程。通過估計各個通道的沖激相應,得到相互之間的幅度差異和相位差異,其中,所選擇的基本訓練序列應該自相關性較強,互相關性較弱。

K個工作天線通道沖激響應組合成一個矢量,h=[(h(1))T,(h(2))T,⋯,(h(K))T]T總長度KW,W為窗長。K個工作通道對應的訓練序列為m(k)=(m(k)1,m(k)2,⋯,m(k)P+W-1)T,k=1,⋯K,其中P是基本訓練序列的長度,接收端利用訓練序列估計K個工作通道的沖激響應,可表示為

em=(m1,m2,⋯,mP)T=Gh+n(1)其中n=(n1,n2,⋯,nP)T是長度為P的加性高斯白噪聲序列,h為通道沖擊響應矢量,G=[(G(1))T,(G(2))T,⋯,(G(K))T]T,G(k)為P×W階矩陣,表示為

G(k)=[Gkij](2)

Gkij=m(k)

W+i-j,k=1,⋯,K,i=1,⋯,P,j=1,⋯,W

根據矩陣G的表達式,得到h的最大似然估計^h為

^h=[GHG]-1GHem(3)

窗長W=[P/K]。

如果各工作通道對應的訓練序列具有循環特性,則估計通道沖激響應可借用信道估計中FFT的方法[12],即

h′=IFFT[FFT(m)(R))/FFT(m)](4)

式中m表示基本訓練序列,m(R)取決于接收的訓練序列。可以證明,在沒有噪聲的情況下,該估計是無偏的。h′是長度為KW的通道沖擊響應估計矢量。

無論是基于校準通道的方法,還是基于耦合網絡的方法,采用的通道校準算法原理相同,研究結論均適用于上述兩種校準方法。因此,下面以基于校準通道的方法為例,對通道校準算法進行研究。為分析方便,不失一般性,對8個通道的系統進行分析。設天線陣列為8天線單元的均勻圓陣,校準天線位于圓心。在B3G/4G系統中,TDD為一種很有前途的工作方式,此時可選用非盲算法。在FDD系統,由于上下行頻段不同,需要作一定的補償。訓練序列長度P取32。

2.2發射(TX)通道校準算法

TX校準的功能是補償各工作TX通道的不一致性。工作天線同時發射各自對應的訓練序列,校準天線接收到訓練序列后,就可計算各工作天線TX通道之間的幅度差異和相位差異。TX校準的訓練序列長度為Mchips,其中基本訓練序列為Nchips,所有工作天線對應的訓練序列由Nchips基本序列循環移位而得到。作為有價值的實例,又不失一般性,取M=36,N=32。

設實基本訓練序列m=(m1,m2,⋯,m32),對應的復基本訓練序列m=(m1,m2,⋯,m32),即

mi=(j)i-1·mi(5)

根據循環特性,工作天線1～8發射的訓練序列依次為

m(T,1)=(m29,m30,m31,m32,m1,m2,⋯,m32)

m(T,2)=(m25,m26,⋯,m32,m1,m2,⋯,m28)

m(T,3)=(m21,m22,⋯,m32,m1,m2,⋯,m24)

m(T,4)=(m17,m18,⋯,m32,m1,m2,⋯,m20)

m(T,5)=(m13,m14,⋯,m32,m1,m2,⋯,m16)

m(T,6)=(m9,m10,⋯,m32,m1,m2,⋯,m12)

m(T,7)=(m5,m6,⋯,m32,m1,m2,⋯,m8)

m(T,8)=(m1,m2,⋯,m32,m1,m2,⋯,m4)

設校準天線接收的訓練序列為

m(CA)=(m(CA)1,m(CA)2,⋯,m(CA)36)(6)

由此構造序列

m(R)=(m(R)1,m(R)2,⋯,m(R)32)(7)

其中m(R)i=m(CA)i+3,i=1,2,⋯,32

估計天線通道沖激響應可采用式(4)的方法,則天線通道k的沖激響應估計為

^h(k)=max[h′(i)],i=(k-1)W+1,⋯,kW,k=1,⋯,K此處式中max[·]表示從每個用戶的沖激響應中取最大值,這是因為,在校準環境下,每個通道總是存在一條最強的直達路徑。

2.3接收(RX)通道校準算法

RX校準的功能是補償各工作天線RX通道的不一致性。校準天線發射訓練序列,工作天線同時接收到訓練序列后,就可計算各工作天線RX通道之間的幅度差異和相位差異。RX校準的訓練序列長度為36chips,其中基本訓練序列為32chips。

設實訓練序列為m=(m1,m2,⋯,m32),對應的復訓練序列為m=(m1,m2,⋯,m32),即

mi=(j)i-1·mi(8)

校準天線發射的訓練序列為

m(CA)=(m29,m30,m31,m32,m1,m2,⋯,m32)

工作天線k接收的訓練序列表示為

m(WA,k)=(m(WAk)1,m(WA,k)2,⋯,m(WAk)36),k=1,⋯,K

m(R,k)=(m(R,k)1,m(R,k)2,⋯,m(R,k)32),其中m(R,k)i=m(WAk)

i+3,i=1,2,⋯,32,k=1,⋯,K同樣,估計接收通道沖激響應可采用FFT的方法,即

h′(k)=IFFT[FFT(m(R,k))/FFT(m)],k=1,⋯,K(9)

類似地,接收通道k的沖激響應估計為

^h=max[h′(k)],k=1,⋯,K(10)

3仿真研究

選擇基本訓練序列,要求自相關性較強,互相關性較弱。

假設環境為高斯白噪聲的通道校準算法的性能仿真:設通道幅度不一致(設方差為0.1)時校準算法的統計性能分析。仿真參數:P=32,K=8。

K個TX和RX通道沖激響應隨機生成,幅度服從均值為1、方差為0.1的正態分布,相位服從[0,2π]的均勻分布,相位的單位為0。TX和RX通道校準幅度估計均方根誤差隨信噪比的變化情況以及相位估計均方根誤差隨信噪比的變化情況分別如圖1到圖4所示,Monte2Carlo仿真結果如下:

由圖1～圖4可見,隨著信噪比的增大,通道校準算法的幅度和相位估計性能均明顯提高。工作總結RX通道校準算法的估計精度明顯優于TX通道校準算法。這與TX/RX通道校準的實現方法有著密切關系。通道幅度方差為0.1、信噪比約為10dB時,在TX通道校準中,相位估計均方根誤差約為±5°;而RX通道校準中,相位估計均方根誤差約為±4.5°。

4結論

通過對上述仿真結果進行分析,可以得到如下結論:在無噪聲環境中,通道校準算法能夠準確地估計出各通道的沖激響應;在高斯白噪聲環境中,信噪比越大,通道校準算法的性能越高。本文提出的算法,對傳統的智能天線和下一代寬帶無線通信系統的MIMO天線陣列的實現都具有重要的指導意義。

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