用FPGA实现智能天线的波束赋形功能
智能天线的波束形成算法与实现
基于FPGA+DSP的自适应波束形成设计
基于FPGA+DSP的自适应波束形成设计一、介绍自适应波束形成（Adaptive Beamforming）是一种用于抑制多路径干扰以提高通信系统性能的信号处理技术。
FPGA 和 DSP 技术的结合提供了一种强大的平台，用于实现高效的自适应波束形成算法。
本文将介绍 FPGA 和 DSP 的基本原理，并介绍基于 FPGA 和 DSP 的自适应波束形成设计。
二、FPGA 技术FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑芯片，允许工程师在设计后对其进行编程，在没有进行物理修改（例如更改掩模）的情况下，修改其功能。
FPGA 的主要优势在于其具有高度可配置的硬件逻辑和 I/O 管脚，使其适用于各种嵌入式系统应用。
FPGA 的工作原理如下：1.硬件描述语言（HDL）设计：使用硬件描述语言（例如VHDL或Verilog），工程师可以描述所需的硬件行为。
2.编译与综合：在将其加载到设备之前，HDL 设计必须通过复杂的编译和综合过程。
3.下载到 FPGA：已编译的设计将作为二进制码下载到 FPGA 芯片中。
三、DSP 技术DSP（Digital Signal Processor）是一种专门为数字信号处理而设计的微处理器。
与通用微处理器相比，DSP 具有更高的时钟速度、更大的运算能力和更广泛的内部存储器。
DSP 被广泛应用于数字音频处理、数字图像处理和通信等领域。
DSP 的工作原理如下：1.程序设计：使用编程语言（例如C）编写 DSP 应用程序。
2.编译与链接：应用程序源代码必须通过编译和链接步骤进行转换，这将生成相应的二进制文件。
3.下载到DSP：生成的二进制文件将下载到DSP 芯片的内部存储器中。
四、自适应波束形成的原理自适应波束形成是一种用于改进多路径信道性能的信号处理技术。
其基本原理是：通过调整接收阵列天线的权重系数，实现接收信号在感兴趣方向上的增强，同时抑制非感兴趣方向的信号。
基于FPGA和ADSP的数字波束形成技术的工程实现
基于FPGA和ADSP的数字波束形成技术的工程实现时间：2008-07-10 10:27:00 来源：中电网作者：王雨阳数字波束形成技术充分利用阵列天线所获取的空间信息，通过信号处理技术使波束获得超分辨率和低副瓣的性能，实现了波束的扫描、目标的跟踪以及空间干扰信号的零陷，因而数字波束形成技术在雷达信号处理、通信信号处理以及电子对抗系统中得到了广泛的应用。
数字波束形成是把阵列天线输出的信号进行AD采样数字化后送到数字波束形成器的处理单元，完成对各路信号的复加权处理，形成所需的波束信号。
只要信号处理的速度足够快，就可以产生不同指向的波束。
由于数字波束形成一般是通过DSP或FPGA用软件实现的，所以具有很高的灵活性和可扩展性。
本文主要介绍了一个自适应波束形成器的原理及其实现方法，结合当今最先进的可编程芯片，包括数字信号处理器(DSP)，现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现了数字波束形成，适用于如3坐标雷达系统等复杂阵列信号处理系统。
其研制成果已应用在多部相控阵雷达中，缩小了我国在这个领域与其他国家之间的差距，具有重要的经济意义和军事意义。
1 数字波束形成系统的基本结构采用数字方法对阵元接收信号加权处理形成天线波束，阵列天线阵元的方向图是全方向的，阵列的输出经过加权求和后，将阵列接收的方向增益聚集在一个方向上，相当于形成了一个波束，这就是数字波束形成的物理意义。
数字波束形成器一般由两个主要部分组成，一部分是以数字信号处理器和自适应算法为核心的最优(次优)权值产生网络，另一部分是以动态自适应加权网络构成的自适应波束形成网络。
波束形成算法是波束形成的核心和理论基础，他通过接收的信号和一些先验知识计算出加权因子，然后再对输入的信号在波束形成网络中进行加权处理完成波束形成。
当进行多波束形成时，系统基本构成如图1所示。
阵列天线每个阵元收到的信号经过混频、中放和正交相位检波，变为正交视频信号I和Q分量，再分别经由AD变换器转变为数字量I和Q，将数字信号送入波束形成运算器，分别与N组权值进行复数乘法运算，即得到所需的N个波束通道的信号。
波束赋形在智能天线测试中的有效应用
波束赋形在智能天线测试中的有效应用摘要：在移动通信技术不断发展的大环境下智能天线获得了迅速发展。
结合目前的智能电线应用做分析发现其结构存在着复杂性，而且相关指标比较多，因此难以保证天线的一致性。
就天线的方向测试图而言，其具有多种波束，比如单元波束、广播波束等。
受到测试效率的限制，在合成波束测试的时候仅仅是测试几个典型波束，所以测试工作的全面性不够，这难以实现对智能天线的准确评价。
就现阶段的分析来看，智能天线测试对其应用有着突出的价值，所以分析讨论智能天线测试的方法等有积极意义。
文章对智能天线测试中的波束赋形应用进行分析，旨在指导实践。
关键词：波束赋形；智能天线；测试智能天线测试的主要目的是了解智能天线的具体性能以及参数，从而对天线的使用进行规划和调整。
基于智能天线安全、稳定使用的要求，需要对智能天线的具体情况进行掌握，而掌握相关参数或者是性能指标必须要开展测试工作。
智能电线的结构复杂、相关指标也比较的多，所以测试工作的困难度是比较大的。
就现阶段的智能天线测试来看，波束赋形在测试工作中的具体利用能够为实践提供参考与指导，以此深度讨论波束赋形的应用有突出现实价值。
一、智能天线概述在移动通信不断进步的大环境下，用户数据需求不断增长，且呈现出了爆发式性特征，在这样的环境下，能够传输大量数据的天线有了用武之地，比如在视频直播、虚拟现实游戏实现的过程中都需要可以传输大量数据信息的天线[1]。
大量数据传输对通信的可靠性以及延时性提出了苛刻的条件，而大数据传输又是社会发展的大趋势，所以开发能够实现通信要求的天线便成为了当下需要迫切解决的问题。
在强烈的社会需求刺激和科技创新大环境下，5G技术蓬勃发展，并在社会实践中获得了广泛的应用，其在解决通信问题方面表现出了突出价值[2]。
就5G技术的具体使用来看，大规模天线阵列是其关键技术，其应用不仅可以大幅度的提升网络的容量以及用户的体验，也能够对通信行业的持续发展产生显著的影响。
波束形成器的fpga实现
波束形成器的fpga实现英文回答。
Beamformer FPGA Implementation.A beamformer is a signal processing technique that combines multiple signals to form a single, enhanced signal. This can be used to improve the signal-to-noise ratio (SNR) of a signal, or to steer the beam in a specific direction.Beamformers can be implemented in hardware using FPGAs (Field Programmable Gate Arrays). FPGAs are programmable logic devices that can be configured to perform a wide variety of tasks. This makes them ideal for implementing beamformers, which can be complex and require high-performance processing.There are many different ways to implement a beamformer on an FPGA. One common approach is to use a tapped delayline (TDL) architecture. In this architecture, each inputsignal is delayed by a different amount, and then the delayed signals are summed together to form the output signal. The delays are typically controlled by a set of coefficients, which are stored in memory.Another approach to implementing a beamformer on an FPGA is to use a systolic array architecture. In this architecture, the input signals are processed in a series of stages, each of which performs a specific operation. The stages are typically connected in a pipeline, so that the output of one stage is the input to the next stage.The choice of which architecture to use depends on the specific requirements of the application. TDL architectures are typically more efficient for small beamformers, while systolic array architectures are more efficient for large beamformers.FPGAs are a powerful and versatile platform for implementing beamformers. They offer high performance, low power consumption, and small size, making them ideal for a wide range of applications.中文回答。
基于FPGA的自适应波束形成算法实现
基于FPGA的自适应波束形成算法实现1 引言在雷达及声纳信号处理系统中，波束形成算法通常采用DSP 软件编程实现，控制逻辑电路采用CPLD 来完成，这种方法具有软件编程灵活、功能易于扩展的优点，但对于实时性能要求很高的系统，如雷达、声纳探测和超声成像等系统中为了提高对目标变化实时跟踪和测量，就必须尽量缩短信号处理的时间，过长的运算处理时间会对水下目标的探测性能产生较大的影响。
声纳的检测能力就会迅速下降，以至完全失去检测能力，而自适应波束形成技术（ABF）就是声纳能够根据周围环境噪声场的变化，不断地自动调节本身的参数以适应周围环境，抑制干扰并检出有用信号。
因此采用FPGA 来实现自适应波束形成算法是满足复杂海洋环境超声阵列波束形成的较好途径。
最小均方自适应算法（Least Mean Square，LMS）较其他自适应算法具有结构简单，计算量小，易于实现等特点。
FPGA 实现LMS 自适应波束形成算法比采用现有DSP 来实现可以明显提高信号的处理速度，节约资源，能更好地满足复杂多变的海洋环境，具有广泛的实用价值。
波束形成系统相当于一个时空滤波器，自适应波束形成系统可采用IIR和FIR 两种结构。
与IIR 滤波器相比，FIR 滤波器具有以下优点：可得到严格的线性相位；主要采用非递归结构，从理论上以及从实际的有限精度运算中，都是稳定的；由于冲激响应是有限长度的，因此可以用快速傅里叶变换算法，运算速度快；FIR 滤波器设计方法灵活。
本文采用自适应的FIR 滤波器结构，结合时延最小均方（DLMS）算法，充分利用FPGA 芯片运算速度快，存储资源丰富等优点设计和实现了基于FIR 超声阵列自适应波束形成。
主动声纳信号为窄带信号，通常采用复数形式表示，。
智能天线波束赋形技术
智能天线波束赋形技术上海大唐移动通信设备有限公司范柰青马军红近年来移动通信的迅速发展以及其他无线应用的开发使得无线频谱资源日趋紧张，要在此基础上进一步提高系统的容量，满足用户数量增加和新业务开展的需要，就必须提高系统频谱的利用率。
因此，如何更为有效地复用无线资源成为无线移动通信系统发展的首要问题。
智能天线技术研究了无线资源的空域可分特性，是进一步提高系统容量的有效途径。
本文对于智能天线技术信号处理领域内的波束赋形技术的相关研究作一个总结，概述了波束赋形的概念原理、一般方法、性能指标以及一些相关问题，并通过对现存的大量具体算法的分类分析，综述了该领域的技术现状以及发展方向。
一、智能天线与波束赋形技术在蜂窝移动通信系统中，由于用户通常分布在各个方向，加之无线移动信道的多径效应，有用信号存在一定的空间分布。
其一，当基站接收信号时，来自各个用户的有用信号到达基站的方向可能不同，且信号与其到达角度之间存在复杂的依赖关系；其二，当基站发射信号时，可被用户有效接收的也只是部分的信号。
考虑到这一因素，调整天线方向图使其能实现指向性的接收与发射是很自然的想法，这也就是波束赋形概念的最初来源。
随着信号处理，尤其是数字信号处理芯片的普及以及算法的发展，原来必须依靠射频硬件实现的波束赋形转为使用中频或者基带的数字信号处理来实现。
在这一基础上，结合无线移动通信系统的发展，又进一步出现了智能天线的概念。
智能天线的目标是能根据实际信道情况实时调整自身参数，有效追踪多个用户，在系统中实现空分多址（SDMA）。
智能天线一般由射频部分的无线信号接收发射，A/D、D/A转换，以及基带（或者中频）部分的数字信号处理组成。
传统意义上的波束赋形与多种信号处理方法融合，使得这一概念的确切含义逐渐模糊。
习惯上，在与自适应天线阵列的信号处理相关的文献中，波束赋形特指根据参数计算最优权重矢量的过程；而在其他场合有时特指严格意义上的空域波束赋形，有时则泛指根据测量以及估算参量进行数字信号处理（可包括时域和空域）的过程。
智能天线自适应波束形成算法及FPGA实现概要
智能天线自适应波束形成算法及FPGA实现智能天线技术是阵列信号处理技术发展的产物,它可以看作是将一组传感器按一定的方式放置在空间的不同位置上而构成的阵列,该传感器阵列将接收到的空间传播信号经过适当的自适应信号处理后,提取所需的信号源和信号的属性等信息,实质上相当于一空域滤波器,致力于空间资源的开发。
智能天线可以运用自适应波束形成算法,根据用户的空域信息来产生空间定向波束,将波束的主瓣对准期望用户信号的来波方向,旁瓣或零陷对准干扰信号的来波方向,达到充分利用期望用户信号并抑制或删除干扰信号的目的,使系统的抗干扰能力得到显著提升。
自适应算法通过迭代运算获取用于波束形成的最优权值矢量,所以是否具有较快的收敛速度和较小的稳态误差成为决定波束形成性能的主要因素。
本文主要针对智能天线中的自适应波束形成算法进行深入的研究,其主要内容包括：首先分析智能天线原理,介绍了多种波束形成准则,主要针对基于时间参考的LMS和RLS算法以及基于空间参考的DOA估计算法作了分析比较。
并通过matlab软件对算法的收敛速度及波束形成的效果进行了仿真验证。
然后针对LMS算法不适合于高速实时信号处理的“缺陷”,分析推导了DLMS算法。
通过仿真表明,DLMS算法以牺牲部分收敛速度为代价,可获得高速并行处理能力。
并且DLMS算法应用在自适应波束形成系统时,能达到使期望信号增强,同时将干扰信号抑制的目的。
最后本文设计了基于FPGA的DLMS算法的硬件实现方案,利用Altera公司的Stratix系列的EPIS10B672C6芯片和多种EDA工具,完成了FPGA 硬件设计与功能仿真实现。
同主题文章[1].徐宏波,李正生. TCD1252AP的驱动设计及数据采集' [J]. 机电信息. 2010.(12)[2].张辰光. 软件无线电在智能天线中的应用' [J]. 现代电子技术. 2007.(01)[3].胡紫英,谭立志,周维龙. 基于FPGA的智能温度变送器的设计' [J]. 微计算机信息. 2010.(11)[4].陈燕. 基于FPGA高速帧同步设计及性能分析' [J]. 无线电工程. 2010.(05)[5].崔国敏. 基于安全散列算法的FPGA加密方法' [J]. 价值工程. 2010.(07)[6].晏金成. 基于DA算法的FIR滤波器的FPGA实现' [J]. 现代计算机(专业版). 2010.(03)[7].何大中,周文莉,侯韶新. 基于双向调节令牌桶的网络带宽管理算法' [J]. 中国通信. 2010.(02)[8].常奇峰,王开福. 基于DSP和FPGA的视频采集实时处理系统设计' [J]. 郑州轻工业学院学报(自然科学版). 2010.(02)[9].郑建丽,张玉林,陆燕. 基于FPGA的低温光学综合测控系统' [J]. 科学技术与工程. 2010.(16)[10].胡嘉伟,韩振宇. 基于FPGA的交流伺服电机调速' [J]. 机电信息. 2010.(12)【关键词相关文档搜索】：电力电子与电力传动; 智能天线; 波束形成; 自适应算法; DLMS算法; FPGA【作者相关信息搜索】：西南交通大学;电力电子与电力传动;庄圣贤;李向超;。
基于 fpga 的相控阵天线波束控制器设计
基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器设计一、概述相控阵天线系统是一种用于通信、雷达和其他无线应用的常见技术。
其通过调整每个天线单元的相位和幅度，可以实现波束的形成和指向性的控制。
这种技术在无线通信领域有着广泛应用，可以提高系统的容量和覆盖范围，同时也可以增强系统的抗干扰能力和安全性。
在相控阵天线系统中，波束控制器是至关重要的部件。
其主要功能是根据特定的需求来控制各个天线单元的相位和幅度，从而实现对波束指向和形状的精确控制。
随着通信技术的不断发展，对于相控阵天线系统的要求也在不断提升。
为了满足这些需求，基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器成为了研究的热点之一。
二、基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器设计的意义1. 提高性能：相较于传统的波束控制器，基于 FPGA 的设计可以实现更快速和精确的波束控制，从而提高系统的性能和响应速度。
2. 灵活性：FPGA 技术具有高度的可编程性，可以根据具体的需求和算法灵活地进行设计和实现，从而满足不同系统的要求。
3. 可扩展性：FPGA 设计具有良好的可扩展性，可以方便地进行系统的升级和功能的扩展，从而适应未来技术的发展和变化。
4. 成本效益：基于 FPGA 的设计可以实现硬件和软件的高度集成，从而减少系统的复杂度和成本，提高系统的性价比。
三、基于 FPGA 的相控阵天线波束控制器设计的关键技术1. 波束形成算法：波束控制器的设计需要基于特定的波束形成算法，这些算法包括常见的波束指向算法、波束形状调整算法等。
2. 相位和幅度调控技术：波束控制器需要实现对每个天线单元的相位和幅度进行精确控制，这需要涉及到相位移位器、衰减器等技术。
3. 通信接口技术：波束控制器需要与上层通信系统进行良好的接口，这需要包括数字信号处理和通信协议的实现等技术。
4. FPGA 硬件设计：波束控制器的核心部分是基于FPGA 的硬件设计，需要考虑逻辑单元的布局、时序设计和功耗优化等技术。
基于FPGA的智能天线数字波束的形成与实现
由于线阵阵元数很多时 ， 线阵 口径将变得很大 ， 会给实际使用带来 困难 ， 尤其是在频率低端 ， 对应的波长 长， 天线 Ｉ径将很大 ， 以在实际使用 中多用圆形阵。圆形阵是 指其 阵元在半径为 尺的周 围上 等间隔排列 Ｓ ｌ 所
的天线阵（ 见图 １ 。设信号人射方向与 ０ ） 号天线的夹角为 ０ ， 以圆心为相位参考点 ， 则可求 出第 ｎ根天线与 圆心之间的相位差见式（ ） １ 。圆形阵的归一化方向图函数见式 （ ） ２。
２ 数字波束形成设计 与实现
智能天线将 采用数字方法实 现波束成形 ， 即数 字波束形 成 Ｄ Ｆ Ｂ （ ｉｔ ｅｍ— ｏ ｉ ） Ｄｇａ Ｂａ ｆ ｍｎ 天线。使用软件设计完成 自 ｉｌ ｒ ｇ 适应算法更新 ， 可 以在不改变系统硬件配置前提下 ， 增加系统灵活性。智能天线的波束
图 １ ８ 圆阵天线示意 图 元
收稿 日期 ：０ ５—１ ２０ ０—２ ７ 基金项 目： 国防预研 基金资助项 目（ １２ ０４ ） ４ ３２ ３ ７
作者简介 ： 陈玉峰（９９ ） 男 ， １６ 一 ， 黑龙江哈尔滨人 ， 博士生 ， 主要从事通信信 号处理 、 智能天线 等研 究 ； 左 继章 （９９ ） 男 ， １３ 一 ， 天津人 ， 教授 ， 博士生导师 ， 主要从 事通信 与信号处理 等研究 ．
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第７ 卷第 ５ 期
２０ ０ ６年 １ Ｏ月
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报（自然科 学版）
Ｖ０ ． Ｎｏ ５ １７ ． ０ｃ． Ｏ ６ ｔ２ ０
Ｊ Ｕ Ｎ ＬＯ Ｉ Ｏ Ｃ Ｎ ＩＥ ＲＮ ＮＶ Ｒ ＩＹ Ｎ Ｔ Ｒ ＬＳＩＮ ＥＥ ＩＩＮ Ｏ Ｒ Ａ ＦＡＲＦ Ｒ ＥＥ ＧＮ Ｅ ＩＧＵ ＩＥ ＳＴ （Ａ Ｕ Ａ ＣＥ Ｃ ＤＴＯ ）
智能天线自适应波束赋形算法的研究
智能天线自适应波束赋形算法的研究智能天线自适应波束赋形算法是一种利用智能天线技术实现波束形成的算法。
传统的通信系统中，天线发射和接收信号的指向性通常由机械方式实现，而智能天线则可以通过电子方式实现指向性的控制。
智能天线系统中的自适应波束赋形算法能够根据所需的通信性能要求，根据信道特性和传输环境实时调整发射和接收波束的方向，以提高系统性能。
首先，算法设计方面，可以研究各种自适应波束赋形算法的设计。
目前较为常用的自适应波束赋形算法有最小均方误差（LMS）算法、逆向传播（BP）算法、约束最优化算法等。
这些算法可以根据不同的信道特性和通信要求来选择和设计，以使得波束形成的效果达到最优。
其次，性能分析方面，可以通过理论分析和模拟仿真来评估不同算法在不同场景下的性能。
例如，在多径衰落信道和多用户干扰的情况下，算法的性能如何？在较为复杂的室内环境和室外环境中，算法的性能又如何？这些性能分析能够帮助我们了解算法的适用范围和局限性。
另外，天线设计方面的研究也是重要的一环。
智能天线中的自适应波束赋形算法需要与相应的硬件实现相结合，才能够实现实际的波束形成。
因此，天线的设计对于算法的性能至关重要。
可以通过优化天线的阵列结构、天线元件的选择和排布方式等来提高系统的性能。
最后，还可以将智能天线自适应波束赋形算法与其他通信技术相结合，进行综合研究。
例如，与多输入多输出（MIMO）技术相结合，实现更高的信道容量；与波束赋形的自组织网络相结合，实现更高的网络覆盖和容量。
这些综合研究可以进一步拓展智能天线波束赋形技术的应用领域和性能。
综上所述，智能天线自适应波束赋形算法的研究是一个较为复杂和综合的课题，需要从算法设计、性能分析、天线设计和与其他通信技术的综合研究等方面进行深入研究，以实现更好的信号传输性能和系统覆盖范围。
只有通过不断的研究和创新，才能进一步推进智能天线自适应波束赋形技术的应用和发展。
LTE-A波束赋形算法的研究与FPGA实现的开题报告
LTE-A波束赋形算法的研究与FPGA实现的开题报告一、研究背景随着移动互联网和物联网的迅猛发展，用户对无线通信技术和网络带宽的需求越来越高。
LTE-A作为第四代移动通信技术的重要标准之一，已经成为了业界的研究热点。
波束赋形技术是LTE-A中一种关键的技术，能够提高无线网络的带宽和信号覆盖范围。
波束赋形技术利用多个天线，将天线的输出信号进行加权叠加，从而形成一个特定方向的射频波束。
例如，可以将波束指向用户设备，从而提高网络的可靠性和速度。
对于较弱的信号，波束赋形技术可以增强信号强度，提高信号质量。
因此，波束赋形技术在实现高速数据传输和信号覆盖范围方面都具有重要作用。
二、研究内容本课题的主要研究内容是基于FPGA实现LTE-A波束赋形算法的开发。
具体来说，研究内容包括以下三个方面：1.波束赋形算法研究本课题将研究不同的波束赋形算法，以及它们在LTE-A通信系统中的应用。
例如，基于空分多址技术的波束赋形算法，以及基于自适应波束赋形技术的算法等。
通过对各种算法的研究，可以选择最适合LTE-A系统的波束赋形算法。
2.FPGA 开发平台的选择本课题将研究合适的FPGA开发平台，以完成对LTE-A波束赋形算法的实现。
通过对比不同开发平台的特点和性能，可以选择最适合研究要求的开发平台，并实现相应的硬件电路设计。
3. FPGA实现LTE-A波束赋形算法本课题将开展基于FPGA的LTE-A波束赋形算法的实现工作。
具体来说，将实现波束赋形算法的数学模型以及相应的硬件电路设计。
并利用FPGA开发平台完成算法的实际操作，以验证算法的正确性和性能。
三、研究意义通过本课题的研究，可以实现LTE-A波束赋形算法的FPGA实现，并有助于提高移动通信系统的性能和带宽，满足用户对高速数据传输和信号覆盖范围的需求。
此外，研究也有助于推动无线移动通信领域的技术发展，并对未来移动通信系统的研究和实现提供参考。
基于FPGA的波束成形技术
基于FPGA的波束成形技术随着雷达和无线通信系统中的信号处理从模拟转向数字，已经为开发先进的波束形成技术实现新的应用付出了巨大的努力。
快速傅立叶变换是最常见的一种使用数字方法精确引导波束能力的方法，这导致雷达和通信系统的设计方式发生了重大变化。
波束成形技术可分为自适应波束成形和切换波束成形技术。
在切换波束成形中，例如，通信基站从预设的波束中选择波束，每个波束基于接收信号的强度来指向特定方向。
当用户相对于天线阵列移动时，信号被切换到阵列中的其他阵元上，这些阵元可以更好地在特定方向上提供更强的信号。
自适应波束成形技术在另一方面依赖于实时计算，这是一种允许基站在目标用户的方向上发送更聚焦的波束，同时减少其他方向上的输出，从而大大减少阵元间干扰。
自适应波束成形设计需要更高的处理带宽，每秒必须执行数十亿次乘法和累加运算。
因此，它在接收端抑制噪声源和干扰方面变得非常重要。
同时，必须保持天线阵列中每个阵元的实时方向控制。
为了实现这一点，有必要使用阵元级处理来单独地和同时地对每个天线阵元接收的信号进行数字处理。
由于需要大量的计算负荷，传统的CPU和DSP在自适应波束成形应用中可能会迅速负担过重。
然而，由于其嵌入式DSP模块，并行处理架构和增强的存储器功能，具有更高性能的FPGA非常适合这项任务。
全球对移动宽带数据和语音服务需求的不断增长，促使无线网络运营商需要不断扩展和升级他们的网络，以提供更多容量。
运营商正努力将每个无线基站可支持的用户数量最大化的同时，降低基础设施成本，并为用户保持极具吸引力的价格点。
由于可用无线频谱的数量有限，这种努力变得复杂，因此增加的流量会产生更多的干扰，并且由于天线技术的限制，呼叫质量部分会受到影响。
全向天线通常用于蜂窝塔上的发射和接收。
然而，在这种传统的方法中，天线充当换能器，将电磁能转化为电能，效率低，并且受到高度干扰的影响，由于单个塔上存在多种信号，所以干扰会降低整体连通性。
通过使用在同一塔上组合在一起的定向扇形天线，可以减轻这种干扰。
基于FPGA的智能天线数字波束形成设计
基于FPGA的智能天线数字波束形成设计
侯志安;郭万有;徐玮
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2007(30)10
【摘要】通讯系统的频谱资源日益紧张,智能天线是增加系统容量最有希望的解决方法之一.智能天线的数字波束形成是通讯系统实现空分多址的基础.在介绍了数字波束形成的基本原理基础上,提出了一种基于FPGA实现的实时数字波束形成方法,并使用嵌入式逻辑分析仪进行了实测分析.实验结果表明,该数字波束形成设计能实时调整各通道的幅度和相位,实现数字波束形成.
【总页数】3页(P155-157)
【作者】侯志安;郭万有;徐玮
【作者单位】西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TN821+.91
【相关文献】
1.基于FPGA的数字波束形成模块设计 [J], 董巍
2.基于FPGA的智能天线数字波束的形成与实现 [J], 陈玉峰;左继章;彭芳
3.基于FPGA的声呐数字波束形成设计与实现 [J], 张博;刘明刚;鄢社锋;杨力
4.基于FPGA的声呐数字波束形成设计与实现 [J], 张博;刘明刚;鄢社锋;杨力;
5.基于多FPGA的超声相控阵数字波束形成器设计 [J], 蔡明飞;师芳芳;孔超;张碧星
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的嵌入式软核 $"J! 处理器 ’ 在高性能的 ,-.I 中可 以工作在 ;K2345 以上 % 嵌入式设计者能够使用嵌 入式软核和 ,-.I 的这种组合建立定制的基于处理 器的系统 ’ 改善性能 % 图 L 是如何利用 定 制 指 令 &!" $ 的 概 念 高 效 地 实现回代过程 %
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对于实数输入 ’ 每个单元只需要一个 !#$%"! 模块 % 一些应用的算法需要复数输入和输出 ’ 这样每 个单元需要三个 !#$%"! 模块 % 这种情况下 ’ 单个
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图 89 进行回代的嵌入式软核处理器
实现
自适应波束赋形实现
高性能 0:; 块在自适应波束赋形应用中可以 充分地发挥作用 ) 现在高端 -;A2 和嵌入式软核处 理器通常都有 0:; 块 ( 本章说明 <3B9 波束赋形器
切换和自适应波束赋形
如果使用的复数权重从从权重库中选取 ) 而这 些权重形成特定方向的波形 ) 那么这种处理称为切 换波束赋形 ( 在这一处理中 ) 当用户进行切线移动 时 )波束之间会进行切换 ( 如果权重是实时计算和自 适应更新 ) 那么这种处理叫做自适应波束赋形 ) 它可 以形成更窄的波束 ) 减小其它方向的输出 ) 从而大大 地改善信干噪声比 #:"?< $( 采用这种技术 ) 基站只
器 然 后 和 通 过 专 用 物 理 数 据 信 道 #!"!#$ $ 上 传 送 的数据相乘% 所有指峰的信号进行最大比值合并 &%&# $获得 !"!#$ 数据最终的软估计值 % 每个 &’() 指峰上波束赋形单元的实现在下面 详细阐述 %
B> 块 复数权重乘法的 A
对不同天线信号复数权重应用设计复数乘法 ’ 它 可 以 很 好 地 映 射 到 高 端 *"+, 提 供 的 嵌 入 !-" 块 % 在 这 些 高 性 能 *"+, 中 的 !-" 有 大 量 的 乘 法 器 ’ 跟着加法器 .减法器 . 累加器 ’ 以及寄存器组成流 水线 % 具有这些特性的高性能 *"+, 能够有效地实 现复数乘法 ’ 减少整体逻辑数量和波束赋形设计中 的布线 %
阵列中的每个单元可以实现为坐标旋转数字 计算机 &!#$%"! $ 块 % !#$%"! 是一种执行大量函数 的方法 ’ 包括三角 ’双曲线和对数功能 &’( % 算法是迭 代 ’ 只使用加法和移位操作 % 这非常有利于硬件实 现 % 迭代数量取决于所需的精度 ’ 当使用更多 )*+ 时 采用更多的迭代 % !#$%" 块具有深流水并行架构在 矢 量 和 旋 转 模 式 下 ’ 在 高 性 能 ,-./ 让 速 度 超 过
户上可以提高效率 % 第二种方式是波束赋形 & 它采用 天线阵列和基带上先进的数字信号处理 % 本文我们 讨论采用 $%&’’ 数字信号处理 (% 和嵌入式处理器 相结合实现波束赋形应用的方案 % 我们也会详细阐 述在这种实现中使用的方法和其在改进处理速度 ’ 系统灵活性和降低风险方面所具有的优点 %
5<5 中国集成电路
5&.60 $76’8 190 ’8 :$5.9-;7’
应用
用 =>?@ 实现智能天线的波束赋形功能
A88(0BCD2((060E$@F.GCD0’0:0C@7’890C 公司
介绍
无线服务提供商正面临着对更高速数 据 率 和 更大用户容量需求的稳步增长 % 这两个需求取决于 唯一的因素 & 即频谱效率 % 传统的改进频谱效率的技 术是基于用户容量 ’服务质量 ’ 功率和覆盖等属性之 间的权衡 % 一般使用的全向天线 ( 图 !"$ 只是转换器 ( 把电 磁能转换为电能 $& 不能有效地防止干扰 % 一个解决 干扰问题的合算的方案是用扇形天线将一个小区分 裂为多个扇区 % 如图 !# 所示 &在这种设置之下 &基站 传送和接收的每个用户的信号限制在小区有限的区 域内 & 通常是三分之一的圆区域 & 这样减小了系统的 整体干扰 % 通过空间分集或将很窄的波束汇集在 单 个 用
在不同的算法中 ’ 递归最小二乘算法因其快速 收敛特性一般更适合 % 最小方差方式试图寻找一组 系数 8A’ 它们能够获得最小的错误平方和 ’ 即 B1CA
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用矩阵表示上述等式为
F8G?:)
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其中 F 是是观察噪声矩阵 &1!0 ’1H0$’? 是 已知的 训 练 序 列 ’8 是 让 错 误 矢 量 ) 最 小 的 系 数 矢 量% 直接计算系数矢量 8 需要进行矩阵变换 ’ 这对 于硬件实现是不利的 % 基于矩阵分解的最小二乘方 法 ’ 如 #IJK)L(?’/M ’-N! 和 O& 分解避免了外在的
在特定用户的方向上传送和接收每个用户的信号 ( 这会大大地降低系统内的整个干扰 ( 如图 &@ 所示的 智能天线系统 ) 由天线阵列组成 ) 对系统中每个用户 形成不同的发送/接收波束 (
&& 如何工作 ’ 波束赋形 &
线性和等间隔阵列天线是波束赋形器的基本 结构 ( 通过阵列获得的相对优势也就是自由度等于 天线的数量 ( 用户信号乘以一组复数权重 # 权重数! 天线数量 $) 然后从阵列发送出去 ( 这种传送的一个 重点是从阵列中不同天线发射的信号在相位上不 同 )这是由天线单位之间的距离决定的 ( 在阵列中相 位是线性变化的 ) 和 --. 中的相位变化是相同 ( 这 样 )波束的方向和 --. 权重组相关 ( 因此 )改变波束 的方向就只需要改变权重组 ( 有三种主要的方法控制波束方向 ! 切换波束 ) 优化组合/ 自适应波束赋形和到达方向 #012 $( 这三 种方式的主要差别和控制处理和数字信号处理阶段 采用的算法有关 ( 如 !345 方式和基于 67895 的高分 辨 率 算 法 如 6:;<". 和 =>:"! 等 算 法 可 以 用 来 直 接计算上行的 012( 从上行获得 012 经校准后 ) 用 于下行链路上 ( 本文重点阐述切换和自适应波束赋 形方式 ( 这两种方式采用了间接控制波束方向的方 法( 军事上通常用波束赋形进行防干扰 ( 绝大部分 的军事应用一般涉及视距通信 ( 非视距通常是商用 蜂窝应用 ( 因而蜂窝应用在信号处理算法上更复杂 ) 实现算法的硬件也很复杂 ( 0:; 和 -;A2 成本的降 低 ) 及信号处理算法的改进 ) 为商用实现提供了很好 的机会 ( 以 下 章 节 阐 述 用 -;A2 实 现 自 适 应 波 束 赋 形 的例子 ( 切换波束赋形的实现是简单地来自自适应 波束赋形思想 (
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!""#$ %! ! ! # 总第 34 期 $
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应用
中国集成电路
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中输出 % 这些值然后用回代方法获得系数 %
一些改善 ’ 如速度和逻辑单元分布直接的折中 % 有关 步 态 映 射 方 案 差 别 的 详 细 情 况 可 以 参 看 &9( ’ &:( 和
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输入矩阵 F 的 O& 分解可以用著名的脉动阵列 结构来进行 ’ 如图 [ 所示 % 矩阵 F 的行作为输入和 矢量 ? 的相应单元从顶送入阵列 % 一旦所有的输入 通过矩阵 ’ 保存在每个单元中的 & 和 T 从 O& 分解
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图 %H I 0J 和 K LJ $ 非智能天线系统 +K -J 智能系统 M 波束赋形
今天 & 当谱效率方案对商用日益必要时 & 这些 系统能够提供 "
! 每个小区更大的覆盖面积 + ! 更高的同信道干扰 (33($抑制性 + ! 通过增加方向性减小多径干扰 + ! 因为波束中容许更少的散播减小延迟扩散 + ! 用更少的基站增加频率复用度 + ! 将基站数量减少 456 ! 在农村地区有更大的覆盖范围 +
智能天线 * )* 过去 &现在和将来
使用多天线和创新性的信号处理更智 能 地 为 小区服务的想法已经出现了许多年了 % 虽然智能天 线 )!* 最重大的发展是在二次大战期间 & 但是它可以 追溯到 +, 世纪 -, 年代 % 实际上 & 多年来不同程度相 对昂贵的智能天线系统已经应用在国防系统中 % 然 而 & 直到最近成本仍阻碍着智能天线在商用系统中 的使用 % 强大的低成本可编程门阵列 (.%&/ $& 数字 信号处理器 (01%$ 和创新性的信号处理技术 ( 算法 $ 的发展让智能天线可在蜂窝系统中得以实用 % 智能 天线可以增强现有系统的效率或作为更先进的 -& 和 2& 移动系统的组成部分 %
@ 的自适应波束赋形 图 !$ 采用高性能 =>?
矩阵变换 ’ 更加健壮 ’ 很适合于硬件实现 % 这种方案 在高采样率应用中日益收到重视 ’ 如数字预畸变 ’ 波 束赋形和 %P%Q 信号处理 % 对于这种应用 ’*"+, 是 最适合的硬件平台 ’ 因为它们能够提供多种信号处 理带宽 % 最近几年 ’*"+, 提供日益强大的嵌入式软 核处理器 ’ 为设计者提供高级软件设计的灵活性和 轻便性 ’ 同时具有 *"+, 中并行硬件操作的性能优 势%