自适应波束算法

1. 智能天线的研究简史

日本最早开始智能天线的研究是在20世纪70年代。到1987年，研究人员已经指出基于最小均方误差（MMSE）准则的自适应天线能够减小多径衰落，因而可以用于高速移动通信应用中。自此，日本学者展开了大量的针对移动通信环境的智能天线研究，包括自适应处理算法、数字波束形成方案、WCDMA中的多址干扰抑制方法，以及基站和移动终端上分别适用的智能天线类型等。其中，较早的有日本邮政电信部通信研究实验室的智能天线系统和NTT-DoCoMo公司研制的用于3G的UMTS W-CDMA体制的智能天线实验系统。前者工作于1.5 GHz，针对TDMA方式采用GMSK调制，数码率可达256 kbps。系统利用4阵元天线进行多径时延对消以消除多径衰落，权值更新采用恒模（CMA）算法在东京进行的实验表明：自适应天线技术在无线高速数据传输和存在选择衰落的情况下仍能很好地对消多径时延信号。后者则采用2D-RAKE接收机结合MMSE自适应波束形成算法进行处理。实验系统有3个小区基站用以评估切换和其他的网络功能。实验结果表明，就平均误码率（BER）而言，智能天线比空间分集有明显改善。
此外，日本ATR光电通信研究所也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，射频工作频率是1.545GHz。阵元组件接收信号在经过低噪声放大、下变频和模数变换后，进行快速傅氏变换（FFT）处理，形成正交波束后分别采用恒模（CMA）算法或最大比值合并分集（MRC）算法。野外移动试验确认了采用恒模算法的多波束天线功能。理论分析及实验证明使用最大比值合并算法可以提高多波束天线在波束交叉部分的增益。在此基础上，ATR的研究人员提出了基于智能天线的软件天线概念：根据用户所处环境不同，影响系统性能的主要因素（如噪声、同信道干扰或符号间干扰）也不同，利用软件方法实现不同环境应用不同算法。比如当噪声是主要因素时，则使用多波束MRC算法，而当同信道干扰是主要因素时则使用多波束CMA算法，以此提供算法分集，利用FPGA实现实时天线配景，完成智能处理。
随后，ATR研究所又针对移动通信中移动终端上适用的智能天线形式进行了大量探讨，最终提出了单端口电激励的ESPAR天线。该天线巧妙地利用了各阵元之间的耦合，在天线处实现了空间滤波。 欧洲通信委员会（CEC）在RACE计划中实施了第一阶段智能天线技术研究，称为TSUNAMI。实验评测了采用MU-SIC算法判别用户信号方向的能力，同时，通过现场测试，表明圆环和平面天线适于室内通信环境使用，而市区环境则更适合采用简单的直线阵。
此后，欧洲通信委员会（CEC）又在ACTS计划中继续进行了第二阶段智能天线技术研究，即TSUNAMIⅡ，旨在考察第三代移动通信中采用智能天线系统的可行性和具体优势。通过大量宏蜂窝和微蜂窝的实验，用以验证智能天线系统在商用网络中的工作情况。通过对两套系统收发性能的比较，证实了实际的智能天线方向图与理论方向图的一致性，实际所能达到的干扰抑制能力与理想的干扰抑制能力相差通常在2dB以内。实验结果同时也说明，智能天线系统在郊区宏蜂窝环境下的干扰抑制水平比较理想，而在市区微蜂窝环境下的干扰抑制能力则与环境杂波有关。 美国和中国也研制出应用于无线本地环路（WLL）的智能天线系统。该产品采用可变阵元配置，有12元和4元环形自适应阵列可供不同环境选用，在日本进行的现场实验表明，在PHS基站采用该技术可以使系统容量提高4倍。此外，ArrayComm还研制出用于GSM、PHS和无线本地环路的IntelliCell天线，该天线已经在全球多个国家投入实用。除ArrayComm以外，美国Metawave、Raython以及瑞典Ericsson都有各自的智能天线产品，这些智能天线系统都是针对移动通信开发的，用于GSM、TDMA或者CDMA。由中国提出的具有自主知识产权的3G标准之一的TD-SCDMA之中就明确规定要采用智能天线。

2. “AAS”代表什么

AAS，即"Adaptive Antenna System"的缩写，中文直译为“自适应天线系统”。这个术语主要在计算机和电信领域中使用，特别是在通信技术中，它代表着一种能够根据环境变化自动调整其性能的天线技术。AAS的英文流行度为1730，表明它在相关领域的使用较为广泛。

在自适应天线系统中，如MUSIC算法的分析和仿真、Systolic阵结构的GSC自适应天线系统稳态研究等，都展示了AAS的复杂性和实用性。此外，自适应数字波束形成算法、阵列研究以及在高速车辆导航系统中的抗干扰应用，都是AAS技术的重要应用场景。

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