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Space Division Multiple Access(SDMA)技术是一种改善系统性能的有效多址方案,在移动通信系统中,它通常与Frequency Division Multiple Access(FDMA),Time Division Multiple Access(TDMA),Code Division Multiple Access(CDMA)技术联合使用,其中尤以CDMA+SDMA模式最具实用性.SDMA技术通常可分为智能天线技术及天线分集技术,分别利用了各天线阵元间的相关性及不相关性.本课题研究CDMA系统中智能天线技术的一个热点问题——波达方向(Dirction Of Arrival)估计.基于DOA信息,可实现波束形成,空时多用户检测及信源定位等操作.本文讨论了CDMA系统中DOA估计实用化算法的两个关键问题:(1)克服过载状态;(2)降低计算量.系统过载时,传统的DOA估计算法因无法提供足够的子空间或自由度而无法求解.为此,本文分两步实现DOA估计:(1)预处理,即利用CDMA技术的码分特性来分离感兴趣信息;(2)从感兴趣信息中逐次估计各DOA信息.这一基本模式不但克服了过载问题,同时也为降低DOA估计算法复杂度提供了条件.为降低DOA估计算法的复杂度,本文提出了两种无需特征值分解运算的低复杂度DOA估计算法,这两种算法本质上为ESPRIT算法在解析单路径DOA信息时的简化方案.当有效信源数为1时,ESPRIT算法中的旋转矩阵实际上为一标量,利用这一特性,可通过矩阵点除运算或求取最小二乘解来代替ESPRIT算法中的广义特征值分解运算,从而大大降低算法复杂度.由于预处理方案能够构造出有效信源数为1的相关阵,因此上述两种算法具有较好的应用前景.针对周期扩频CDMA系统,本文提出了四种算法:(1)基于解相关检测技术的DOA估计算法;(2)基于约束最小输出能量(CMOE)准则的DOA估计算法;(3)基于符号级相关阵的DOA估计算法;(4)基于抵消多址干扰(MAI)相关阵的DOA估计算法.针对非周期扩频CDMA系统,本文提出了三种预处理方案:(1)码滤波法;(2)构造正交码法;(3)极化操作法.这三种方案都是通过抵消干扰信号相关阵来提取感兴趣信息.经上述预处理以后,采用矩阵点除算法可大大降低算法的复杂度,基于Mahalanobis变换则可提高估计精度.本文还提出了一类低复杂度的联合角度(DOA)—时延估计(JADE)算法.通过对非周期扩频CDMA系统中各种抵消干扰信号相关阵方法进行扩展,本文构造了一系列时延估计测度,这些测度均为某一相关阵的Frobinious范数.当从测度值中估计出某一时延信息以后,其相应的相关阵同时可用于DOA估计.由于求取Frobenius范数及采用矩阵点除算法来解析DOA信息均不涉及复杂的矩阵操作,故本文各JADE算法具有计算量低及易于实现等显著优点.