智能天线系统中干扰抵消的算法研究
移动通信中的天线分集与干扰消除技术
移动通信中的天线分集与干扰消除技术
移动通信行业的迅猛发展给人们的生活带来了极大的便利，然而，随之而来的是信号干扰和衰减等问题。
为了解决这些问题，天线分集与干扰消除技术应运而生。
本文将探讨这两种技术在移动通信中的重要性和应用。
天线分集技术是一种利用多个接收天线接收同一信号的技术。
通过将多个天线分布在不同位置，接收到的信号具有不同的相位和幅度。
这样，即使某个位置的信号受到干扰或衰减，其他位置的天线仍然可以接收到清晰的信号。
天线分集技术有效地提高了信号的接收质量和可靠性，从而改善了移动通信系统的性能。
在实际应用中，天线分集技术通常与干扰消除技术相结合，以进一步提高通信质量。
干扰消除技术通过识别和抑制干扰信号，从而减少信号干扰对通信质量的影响。
常见的干扰消除技术包括频谱分析、自适应滤波和多用户检测等。
这些技术可以有效地提高信号的抗干扰能力，保障通信系统的稳定运行。
除了提高通信质量外，天线分集与干扰消除技术还可以增加通信系统的容量和覆盖范围。
通过合理设计天线布局和采用先进的信号处理算法，可以在不增加额外频谱资源的情况下，实现对更多用户的服务和覆盖更广泛的区域。
在未来，随着移动通信技术的不断发展和智能化水平的提高，天线分集与干扰消除技术将继续发挥重要作用。
通过不断创新和优化，这
些技术将为人们提供更加稳定、高效的移动通信服务，推动移动通信行业迈向新的高度。
本文简要介绍了移动通信中的天线分集与干扰消除技术及其在提高通信质量、增加系统容量和覆盖范围等方面的作用。
随着移动通信技术的不断发展，这两种技术将继续发挥重要作用，推动移动通信行业向前发展。
无线通信网络中的自干扰与抑制算法优化
无线通信网络中的自干扰与抑制算法优化在无线通信网络中，自干扰是一个重要的问题，它会导致信号质量下降、数据丢失和通信性能降低。
为了解决这个问题，需要采取一系列的抑制算法优化措施。
本文将重点介绍无线通信网络中的自干扰问题，以及目前常用的抑制算法优化方法。
首先，让我们理解一下自干扰的概念。
在无线通信网络中，系统中的发射和接收设备之间存在着物理上的耦合，导致由于发射信号的反射、杂散、多径效应等原因而产生的自干扰信号。
这些自干扰信号会与正常的接收信号相互干扰，从而降低了无线通信系统的性能。
为了解决自干扰问题，目前广泛采用的抑制算法优化方法主要包括以下几种：1. 自干扰的空间域抑制算法：自干扰的空间域抑制算法主要通过增加天线间的空间隔离距离来降低自干扰。
同时，采用和干扰源相对位置较好的方向性较强的天线设计，可以进一步减小自干扰。
2. 自干扰的频谱域抑制算法：自干扰的频谱域抑制算法主要通过采用不同的调制方式来降低自干扰。
例如，可以采用正交频分复用（OFDM）等技术来消除自干扰。
3. 自干扰的时域抑制算法：自干扰的时域抑制算法主要通过控制发射和接收设备的时间延迟来降低自干扰。
通过合理调整时隙分配方式，可以有效减小自干扰。
4. 自干扰的切换域抑制算法：自干扰的切换域抑制算法主要通过快速切换发射和接收的状态来降低自干扰。
通过独立设计和灵活控制切换过程，可以有效地抑制自干扰。
在实际应用中，通常需要结合多种抑制算法优化措施来解决自干扰问题。
同时，还需要根据具体应用场景对抑制算法进行针对性的优化。
例如，在高密度的无线通信网络中，可以采用多天线的MIMO技术来降低自干扰；在移动通信中，可以采用动态功率控制来优化自干扰。
值得一提的是，自干扰抑制算法的优化不仅仅局限于硬件层面，还可以通过软件算法上的改进来实现。
例如，可以通过信号处理算法的优化来抑制自干扰。
此外，还可以利用智能算法和机器学习技术来提高自干扰抑制的效果。
总结起来，无线通信网络中的自干扰是一个需要重视的问题，但是通过抑制算法优化可以有效地解决。
智能天线与抗干扰技术的研究概要
Oct. 2006, Volume 3, No.10 (Serial No.23 通讯和计算机 Journal of Communication and Computer, ISSN1548-7709, USA50智能天线与抗干扰技术的研究*吴慎山1，李希臣2，吴雪冰1(1. 河南师范大学物理与信息工程学院，新乡 453007；2. 焦作大学现代教育技术中心，焦作 454003）摘要：智能天线技术是第三代移动通信系统采用的抗干扰的关键技术之一。
本文对智能天线技术抗干扰的作用原理进行了分析，就智能天线结合2D-RAKE 的性能进行了讨论，指出了智能天线目前存在的问题，并对所能达到的目标进行了探讨。
关键词：移动通信；智能天线；抗干扰*本文得到河南省自然科学基金（No. 0511015500）的资助。
【作者简介】吴慎山（1949-），男，河南孟州人，教授，硕士生导师；研究方向：通信，电路与系统。
李希臣（1959-），男，河南焦作人，副教授；研究方向：信息与计算机技术。
吴雪冰（1980-），女，河南新乡人，硕士研究生，助教；研究方向：通信技术。
1. 引言智能天线也叫自适应天线，由多个天线单元组成。
一般结构的智能天线只能完成空域处理，同时具有空域、时域处理能力的智能天线在结构上相对要复杂些，每一个天线后面所接的加权器是一个延时抽头加权网络，由相加器合并输出。
自适应或智能的主要含义是指这些加权系数可以根据自适应算法进行更新调整。
智能天线的应用增强了系统的抗干扰能力，提高了系统的容量和性能。
2. 智能天线 2.1 智能天线的原理智能天线最初以自适应天线的形式被广泛应用于雷达、声纳及军事通信领域。
近二十年来，随着移动通信的飞速发展，移动通信用户增长，通信资源匮乏日益严重，通信容量不足、通信质量下降等成为亟待解决的问题。
如何消除同信道干扰、多址干扰与多径衰落的影响成为提高无线通信系统性能所要考虑的主要因素[1,2]。
ac-sins原理
ac-sins原理
AC-SINS（Alternating Current Self-Interference Cancelation）是一种用于全双工通信系统的自干扰消除技术。
它的
原理是利用发射天线和接收天线之间的物理距离差异，以及自适应
数字信号处理算法，来抵消由于发射天线的信号直接传播到接收天
线而产生的自干扰。
具体来说，AC-SINS技术首先通过硬件结构设计，使得发射天
线和接收天线的物理位置存在一定的距离差，这样可以确保发射天
线的信号在传播到接收天线之前会经历一定的延迟。
接下来，利用
接收到的自干扰信号的特点，通过自适应数字信号处理算法，对接
收到的信号进行处理，抵消自干扰信号，从而实现自干扰的消除。
在实际应用中，AC-SINS技术可以应用于各种全双工通信系统，如无线通信系统、雷达系统等。
通过消除自干扰，可以显著提高通
信系统的性能，包括增加通信距离、提高通信质量和增强系统容量
等方面。
总的来说，AC-SINS技术的原理是通过物理距离差异和自适应
数字信号处理算法，来抵消全双工通信系统中由发射天线信号直接
传播到接收天线而产生的自干扰，从而提高通信系统的性能和可靠性。
智能天线中的干扰抑制算法研究
Ｉ ｔｒｅ ｅ ｃ － ｅ ｔａ ｎ Ａｐ ｒ ａ ｈ ｉ ｍ ａ ｔＡｎ ｅ ｎａ ｎ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ｒ ｓｒ ｉ ｐ ｏ ｃ ｎ Ｓ ｒ ｔ ｎ
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随着 信息 化 时代 的到来 ， 无线 通 信 的信 号 频 谱
密度越 来越 高 ， 何 充分 有 效 地 利 用有 限 的频 谱 资 如
维普资讯
综合 电子信 息技 术
智能天线中的干扰抑制算法研究
李 新 科 李 立 峰 ，
（． １ 武警石 家庄指挥 学院无 线教研 室 ， 河北 石 家庄 ０ ０ ６ ； ５０ １ ２ 中国 电子科 技 集 团公 司第 ５ 究 所 ， ． ４研 河北 石 家庄 ００ ８ ） ５０ １
摘 要 ：介 绍 了 ２种 用 于 智 能 天 线 中的抑 制 干扰 波 束形 成 算 法 ， 传 统 的 Ｃｐｎ波 束 形 成 算 法 相 比 ， 算 法 不 仅 能 够 在 与 ａｏ 该 干扰 信 号 方 向形 成 零 点 ， 并且 还 可 以在 指 定 方 向 形成 零 点 ， 以更 好 地 提 高接 收 信 号 的 信 干 比。从 稳 健 性 而 言 ， ２ 算 法要 可 该 种
ｒｃ ｉｉｇ ｓ ｎ ｓ Ａ ｄ ｔｅ ａｉ ｍｅ ｃ ｓ ｒ ｖｄ ｓａ ｇ ｏ ｔｂ ｅ ｅ ｓｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗ ｔ ａ ｎ ｅ ｅｖ ｉ ａ ． ｎ ｒ ｎ ｇｌ ｈ ｈ ｉ ｌ ｔ ｔ ｓａ ｏ ｐ ｉｅ ｏ ｄ ｓ ｌｎ ｓ ｏ ａ ｅ ｉ Ｃ ｐ ． ｏ ａ ｈ ｏ
MIMO系统多天线干扰抵消技术研究
MIMO系统多天线干扰抵消技术研究MIMO系统（Multiple Input Multiple Output System）是无线通信领域中重要的一种通信技术。
在MIMO系统中，通过多个天线实现对信号的发送和接收，从而提高了传输速率和通信性能。
但同时，MIMO系统也会面临干扰问题。
在实际应用中，MIMO系统的多个天线之间会存在相邻的天线之间的干扰，由此导致接收端信号质量下降。
为了解决MIMO系统干扰问题，工程师们提出了多种方法，其中最常用的方法是干扰抵消技术。
干扰抵消技术是指在MIMO系统中，通过使用数学处理方法，对干扰信号进行抵消，从而消除系统接收端的干扰。
MIMO系统干扰抵消技术的研究主要有以下两个方面：第一方面是基于天线阵列的干扰抑制技术。
该技术利用天线阵列的方向性，对干扰信号进行定向抑制，从而达到消除干扰的效果。
基于天线阵列的干扰抑制技术，主要包括了波束形成、空时滤波以及自适应阵列等技术。
在实际应用中，通过选择合适的波束形成算法，可以在保证信号质量的前提下，抑制无用信号，从而降低系统的误码率。
第二方面是基于信号处理算法的干扰抵消技术。
该技术主要运用了数字信号处理的技术手段，在接收端对信号进行处理，以消除无用干扰信号。
基于信号处理算法的干扰抵消技术主要包括了线性滤波、最小均方误差算法（MMSE）以及零曲率滤波（ZF）等技术。
在实际应用中，通过选择合适的处理算法，可以在保证信号可靠性的前提下，消除系统的干扰信号，从而提高了系统的性能和可靠性。
在实际应用中，MIMO系统干扰抵消技术的选择与应用，需要根据具体的情况以及性能要求进行综合考虑。
对于特定应用，需要综合考虑系统成本、可靠性、抗干扰性等因素，选择最佳的干扰抵消技术，从而提高系统的性能。
总之，MIMO系统干扰抵消技术是目前解决MIMO系统干扰问题的主要方法之一。
该技术在实际应用中发挥着重要的作用，可以提高系统的速率和可靠性，从而满足用户的需求。
天线设计中的抗干扰技术研究
天线设计中的抗干扰技术研究关键信息项1、研究目的：明确天线设计中抗干扰技术的应用和优化目标。
2、研究范围：涵盖各类可能影响天线性能的干扰源和场景。
3、技术方法：列举并详细说明拟采用的抗干扰技术手段。
4、研究时间计划：确定各个阶段的时间节点和任务安排。
5、成果形式：描述预期的研究成果形式，如报告、模型等。
6、验收标准：制定用于评估研究成果是否达标的具体准则。
1、引言11 阐述天线设计中抗干扰技术的重要性和研究背景。
12 说明本协议的目的和范围。
2、研究目标21 详细描述通过本次研究期望实现的天线抗干扰性能提升的具体指标。
22 解释这些指标对于提高天线系统整体性能的意义。
3、研究范围31 涵盖不同频率范围的天线设计。
32 包括来自自然界和人为产生的各类干扰源。
33 考虑室内和室外等多种应用场景下的天线抗干扰需求。
4、拟采用的技术方法41 滤波技术411 详细介绍各类滤波器的原理和应用。
412 分析其在天线抗干扰中的效果和局限性。
42 屏蔽技术421 探讨不同屏蔽材料和结构的特性。
422 研究其对干扰信号的阻隔作用。
43 天线布局优化431 说明如何通过合理的天线布局减少干扰。
432 举例说明成功的布局优化案例。
44 信号处理技术441 阐述数字信号处理算法在抗干扰中的应用。
442 分析其计算复杂度和实时性。
5、研究时间计划51 第一阶段：资料收集与分析（时间区间 1）511 广泛收集相关文献和技术资料。
512 对现有研究成果进行梳理和总结。
52 第二阶段：方案设计与论证（时间区间 2）521 提出多种抗干扰技术方案。
522 进行理论分析和仿真验证。
53 第三阶段：实验研究与测试（时间区间 3）531 搭建实验平台，进行实际测试。
532 记录实验数据，分析结果。
54 第四阶段：成果总结与报告撰写（时间区间 4）541 对研究成果进行整理和归纳。
542 撰写详细的研究报告。
6、成果形式61 提交一份全面的研究报告，包括研究背景、方法、结果和结论。
基于智能算法的无线电干扰抑制技术研究
基于智能算法的无线电干扰抑制技术研究近年来，随着科技的不断发展，无线电通信技术也得到了空前的发展。
然而，随着无线电通信技术的飞速发展，由电磁干扰产生的无线电干扰问题也逐渐凸显出来。
尤其是在广播电视、航空、国防等领域，无线电干扰问题更加突出。
因此，如何应对无线电干扰成为无线电通信技术领域里急需解决的重要问题之一。
在无线电干扰问题的研究中，智能算法逐渐成为一个有力的解决手段。
智能算法可以通过学习规律，自主调整模型参数，从而提高模型的适用性和鲁棒性。
因此，基于智能算法的无线电干扰抑制技术也逐渐被研究和应用。
智能算法的能力来源于其自适应性和优化性。
例如，神经网络算法可以实现对输入数据的特征提取和非线性映射，从而有效地处理非线性干扰信号。
同时，基于遗传算法的优化算法可以实现参数的自动调整和优化，提高算法的干扰抑制效果。
除此之外，模糊逻辑、支持向量机等算法也被广泛应用于无线电干扰抑制领域。
智能算法的应用可以解决许多传统方法面临的困难。
例如，传统的滤波器、降噪技术往往难以处理复杂的干扰信号；而基于智能算法的方法可以通过深度学习等方式实现模型的非线性处理，有效地降低干扰信号对通信信号的影响。
近年来，基于智能算法的无线电干扰抑制技术在学术界和工业界都得到了广泛的应用。
例如，对于航空领域的飞机雷达等设备，智能算法可以实现对雷达信号的去噪和抑制，提高雷达数据的准确性和可靠性。
在军事领域，智能算法可以实现对军事设备的电子干扰抵抗，提高作战的胜率和安全性。
除此之外，在无线电通信领域的广播电视、无线网络等应用也都可以应用基于智能算法的干扰抑制技术，改善通信质量和稳定性。
总的来说，基于智能算法的无线电干扰抑制技术是一个应用前景广泛、可持续发展的领域。
一方面，随着无线电通信技术的快速发展，无线电干扰问题会变得更加复杂和严峻，智能算法可以为解决这些问题提供更加高效和优化的手段；另一方面，由于智能算法具有可迁移性和扩展性，在类似的领域里也可以应用到其他相关问题的解决中。
基于无线电频谱感知的干扰对消算法研究
基于无线电频谱感知的干扰对消算法研究无线电频谱感知技术是近年来无线通信领域的研究热点之一，它能够帮助优化无线电频谱利用效率，提高无线网络的性能。
而在无线通信中，干扰一直是影响信号质量的主要因素之一。
因此，基于无线电频谱感知的干扰对消算法的研究对于提升无线通信系统的可靠性和性能至关重要。
在传统的干扰对消算法中，常用的方法是通过多天线接收机和信号处理技术来抑制干扰。
然而，在复杂的无线环境下，干扰源数量庞大且分散，这导致传统的干扰对消算法面临着应对复杂场景和大规模干扰的挑战。
而基于无线电频谱感知的干扰对消算法则能够通过智能化的频谱感知和分析来提高对干扰的识别和消除能力。
首先，基于无线电频谱感知的干扰对消算法能够充分感知无线电频谱的使用情况。
通过利用软件定义无线电（SDR）技术，系统可以实时监测和分析周围环境中的无线电频谱占用情况。
这样一来，系统可以提前感知到有无线电设备正在使用某个频段并确定是否存在干扰源。
通过频谱感知，系统能够及时发现干扰源的位置和强度，为后续的干扰对消提供准确的信息。
其次，基于无线电频谱感知的干扰对消算法能够灵活地选择和配置无线资源。
在感知到干扰源后，系统可以通过调整信道选择、功率控制等方式，合理分配解决方案的无线资源。
通过灵活配置无线资源，系统可以最大程度地减小干扰对正常通信的影响，提高系统的容错性和抗干扰能力。
此外，基于无线电频谱感知的干扰对消算法还可以采用智能化的干扰消除策略。
通过对干扰信号进行深入分析和建模，系统能够准确了解干扰信号的特性，从而采取最优化的消除策略。
例如，可以通过自适应滤波、干扰抑制算法等手段，将干扰信号和正常信号进行区分并予以消除。
这样能够有效降低干扰对通信质量的不利影响。
另外，基于无线电频谱感知的干扰对消算法还能够通过协同通信的方式进行干扰对消。
通过与周围的无线设备进行信息交互和协同处理，系统能够更加全面地感知和消除干扰信号。
此外，通过与网络中其他节点的协同工作，可以进一步提高干扰对消的效果和性能。
基于分集技术的无线通信系统中的干扰抑制算法研究
基于分集技术的无线通信系统中的干扰抑制算法研究无线通信系统中的干扰抑制是提高系统性能和用户体验的重要任务之一。
分集技术作为一种有效的干扰抑制方法，在无线通信系统中得到了广泛的应用。
本文将着重讨论基于分集技术的无线通信系统中的干扰抑制算法研究。
一、引言无线通信系统中的干扰问题是由于信号在传输过程中由于多种因素产生的。
这些干扰会导致接收端接收到被干扰的信号，从而降低通信质量。
为了解决这一问题，分集技术被引入并得到了广泛的应用。
二、分集技术简介分集技术是一种通过接收多个副本信号并进行处理的方法。
常见的分集技术有时间分集、频率分集和空间分集等。
通过在接收端使用不同的分集技术，可以减少信号受到的干扰，提高接收信号的质量。
三、干扰抑制算法的研究1. 时间分集技术时间分集技术是一种通过接收多个时间上不同的副本信号并使用适当的算法进行处理的方法。
常见的时间分集技术包括选择性重放、选择性组合和最大比合并等。
这些算法可以通过提取多个接收信号的优势并排除干扰来提高系统性能。
2. 频率分集技术频率分集技术是一种通过在不同频段上接收信号并进行处理的方法。
常见的频率分集技术包括频谱感知、频谱选择和频率多址等。
这些算法可以通过利用多个频段来避免干扰，并提高系统的容量和可靠性。
3. 空间分集技术空间分集技术是一种通过在空间上接收多个副本信号并利用空间多样性进行干扰抑制的方法。
常见的空间分集技术包括基于天线阵列的波束成形和空间复用等。
这些算法可以通过利用多个天线接收多个传输路径上的信号来抑制干扰，提高系统的性能。
四、实验结果与讨论在实际的无线通信系统中，基于分集技术的干扰抑制算法在不同的场景下都取得了显著的性能提升。
实验结果表明，选择合适的分集技术和相应的干扰抑制算法可以有效地提高系统的容量、可靠性和用户体验。
五、结论基于分集技术的无线通信系统中的干扰抑制算法研究是提高系统性能和用户体验的重要领域。
通过选择适当的分集技术和相应的干扰抑制算法，可以有效地提高系统的容量和可靠性。
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其中 ! （ "） 、 < （"） 分别 表示 有用 信号 和干ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ扰信 号； !、 $
收稿日期： !""# $ "% $ !& 资助项目： 江西省教育厅自然科学研究项目 （ !""&） 作者简介： 官骏鸣 （%’(’ $ ） ， 男， 讲师， 博士研究生， 主要研 究 向： 无线通信， 移动自组织网络 )
) 将阵列信 道响应写为 ! 3［ ( % ， 即 空间特 (! ， ’ ’ ’ ($ ， ’ ’ ’ (5 ］
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引言
,-./ 系统作为自干 扰受限系统， 对于强干扰的 抑制能
征矢量 ’ 基站接收到的阵列信号： * （ "） 3 ! （"） + 4 , 经过空 域处理之后的信号： （ " ）3 * （"） . （+ ） （! ）
智 能 天 线系 统 中 干 扰 抵 消 的 算 法 研 究
!， 官骏鸣 %， 陈忠斌+
（ %) 合肥 工 业 大 学 ， 计算机与信息学院， 安 徽 合 肥 !+"""’ ； ! ) 黄山学院信息工程学院， 安 徽 黄 山 !&*"!% ； + ) 华东交通大学 电气与电 子工程学院， 江 西 南昌 ++""%+）
如果继续使用空间特 征向量 的共轭 转置作为 上行波 束 赋形权值， 将得 不到 最优的 波束 赋形 结果 ! 由上 式可 知 ’( 可以得到干扰最小的波束赋形结果 ! 即当 ! $ 时， ! ! ") % 时 ##$ " $# $ $ （ (） #! ! #" % & ! #" % " # !# ! 又因为 #" $ ! "$ # ， 所以 #! ! $ % 将 （ ’） 式代 入 （# ） 式中
"
干扰抵消算法
%）无干扰下系统性能分析 在系统没有 受到 干扰 的情 况下， 智 能天 线系 统 通过 对
!
可以看 到， 在波束赋形之 后信 噪比 提高了 " + " ! 6 " ($ 约为 5 倍 （ ’ :; ） ’ " ， !）空域干扰抵消 在上行存 在干扰的情况下， 假设干扰信号为 < （ "） （忽略 噪声的影响） ， 则阵列 信号可以表示为： （ %） * （ "） 3 ! （"） !4 < （"） $ （* ）
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第:期
官骏鸣， 等： 智能天线系统中干扰抵消的算 法研究
223
分别表示信号的空间特 征矢量、 干扰 的空间 特征矢 量 ! 空 域 处理后的信号： （ （ #） （#） （ #） " #） ! $ !! % "! " & #! （ #）
分析， 不失一般性， 假设 干扰源 的信号与 信号源 信号功 率相 当： 2）干扰源与信号源接近的情况 信号空间 特征、 干扰空 间特征、 干扰 抵消前 后的星 座图 如下所示： 其中图 2 表示空间特征向量， 线条 2、 线条 & 分别表示干 扰、 信号的空间特征， 线条 3 表示 使用零 陷算法 后的上 行波 束赋形权值 1 使用线条 3 波 束进行 波束赋形， 阵 列信号 中的 干扰在合并时相 互抵消， 干扰信号被最大限度的抑制 1 干扰抵消的 效果 可以 通过 观察 比较 信号 的 星座 图、 信 干噪比来衡量 1 图 & 分别 是不使用干扰抵消方法和使用干扰 抵消 方法时 的 +4567 解调 星座图， 显然 使用干 扰抵消 后星
力较差 ) 因此， 这些干扰 常常会 严重影 响 ,-./ 系 统的通 话 质量 ) 当 ,-./ 系统采用了先 进的智 能天线技 术时， 可以 利 用天线阵列进行 空 间信 号处 理， 通过 空域 滤波 的方 法降 低 系统的干扰 ) 即对干扰信号进行 “零陷” ， 降低外部 环境的 干 扰， 提高系统在干扰环境下的信噪比 ) 目前对于干 扰信号 “零 陷” 的处理方法有很多深入的 研究， 但是 通常的方 法都需 要 精确的判定干扰信号的 -2/ （到达 方向） ， 因 此运算 量较大， 在工程上不易实 现 ) 下 面将 采用 空间 特征 向量 的方 法进 行 “零陷” ， 这种方法可以在降低运算量基础之上获得较高的处 理增益 )
!
（& ）
由于波 束赋形前信号功率 12 3 3｛6 ! （"） 6 ｝
! 噪声功 率 1& 3 3｛&（ ｝3 !! "）
则输入 信噪比为 4,5 3 12 6 1& 3 1 2 6!! 赋形后 ， 信号功率为 1 3 3｛6 . 0 +! （ "） 6 ! ｝3 7 ! 12 ， 7 为 阵元数目， 此处 7 3 5 ’ 赋形后 噪声功率为 1 3 3｛6 . 0 ! （ "） 6!｝ 3 712 ， 则赋形 后的输出信噪比为 4,5 89" 3 7 （ 12 6!! ） 3 7 4,5
其中 " 3［ / % ， / !， ’ ’ ’ /$ ， ’ ’ ’ /5 ］ ， 表示上行波束 赋形权 值 ’ 当 . 3 +0 （空间特征向量 + 的共轭转置） 时： （ " ）3 # （ "） " 3（ （ ! " ） ! 4 ,） !0 3 ! （ " ） 6 6 + 6 6 ! 4 , +0 %%%%%%%
阵列的处理提升系统性能 ) 假定同步 ,-./ 系统中信号源是 （ "） ! ， 阵列信道响应为 #（ （其中 $ 表示第 $ 根天线的 信道 $ "） 冲击响应） ， 则基站第 $ 根天线接收到的阵列信号： %$ （ " ）3 ! （ "） 4 & （ ! #（ $ "） $ "）
其中 &（ 为噪声 ’ 当阵列信道响 应 #（ 则可 3 ( $ 时， $ "） $ "）
摘要： 首先分析了智能天线在 ,-./ 系统中 应用， 理论分析了通过空间特征向量来对其实现 “零陷” ， 提出采用压低基站的上行 干扰提升系统的性能的新算法， 实验仿真显示： 该算法 通过空域滤波， 能够显著提高系统性能 ) 关 键 词： 智能天线； 同步 ,-./ ； 干 扰抵消 文献标识码： / 中图分类号： 01"%