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[导读]1 引言数字移动电视(DMTv)是在移动环境中接收无线电信号,其信道特性非常复杂,特别是在城市环境中快速行驶车辆上接收的电视信号在1 s内的衰落可达数十次。这种衰落现象严重恶化接收信号的质量,影响信号接收的可靠性

1 引言

数字移动电视(DMTv)是在移动环境中接收无线电信号,其信道特性非常复杂,特别是在城市环境中快速行驶车辆上接收的电视信号在1 s内的衰落可达数十次。这种衰落现象严重恶化接收信号的质量,影响信号接收的可靠性。对于车载电视来说,在这样的传播条件下要保持可接受的传输质量,就必须采用多种抗衰落技术。

智能天线技术是一种空域信号处理技术,如将智能天线用于车载HDTV并结合时域信号处理,不仅能抗衰落、抗多径、抗干扰,还能充分利用多径信号极大提高信号接收的可靠性[1-2]。

2 智能天线算法

自适应算法中最具代表性的是LMS算法和HA算法。为了实现自适应抗干扰,LMS算法需要有参考信号。如果直接将阵列的输出作为误差信号,追求均方误差最小将导致阵列输出最小,这就是所谓的"功率倒置算法"[3]。功率倒置算法采用的是具有严格约束条件的最小功率准则,该准则要求在某一特定方向上的功率为一定的条件下,调节权矢量,使输出的功率最小,从而达到自适应的目的。最小功率准则实质上就是线性约束最小方差(LCMV)准则,其数学表示式为
 
其意义为:在保证对有用信号s的增益为常数的条件下,使输出总功率最小。实际上也等效于使输出信噪比最大。

功率倒置法的基本思想是保持第一支路阵元的输出功率恒定,其他阵元的加权系数可以调整,通过调整其他加权系数使阵元的功率输出最小。由于有一个阵元的输出功率恒定,所以在调整加权系数使输出功率最小时,其物理意义为:在方向图的干扰方向将形成零陷,并且干扰越强,零陷越深。

2.1算法模型的建立

设有D个干扰分别从不同的方向θ1,θ2…,θd入射到间距为d=λ/2的M元均匀线阵,λ为工作波长,θ1,θ2为干扰入射方向。则接收的阵列矢量为 X(t)=AS(t)+n(t) (3)

式中:X(t)为接收矢量;S(t)为接收信号;n(t)为背景噪声;A为阵列导引矢量矩阵。有

A=[a(θ1),a(θ2),…,a(θn)] (4)

式中:a(θn)表示第p个干扰的导向矢量;p∈[1,D]并有


 
式中:φp=πsinθp。

定义输入信号的协方差矩阵为


 
式中:P=E{s(t)sH(t)}为信号的相关矩阵,σ2为噪声功率,[·]H表示矩阵的共轭转置。2.2算法的推导
功率倒置自适应算法实质是一种具有严格约束条件的自适应算法。其约束条件为WTSo=1,即是要求自适应阵在任何时候均需保证θo方向的天线增益为1

So=[1,O,…,0]T (7)

则条件WT·So=1变成

[W1,W2,…,WN][1,0,…,0]T=l (8)

或W1=1 (9)

即这时要求第一支路的加权系数为1。这种自适应阵列如图1所示。图中xi(t)为每个阵元接收的信号,矢量表示为


 

X=(x1,x2,…,xM)T (10)

Wi为多加权系数,写成

W=(Wl,W2,…,WM)

其中,W1=1,阵列输出为

Y=WTX十XTW (12)

选择(W2,W3…,WN)T的最佳值,使阵列输出E[|y|]最小。因而从物理意义上就可想象出,它的波束图将在干扰方向引入零陷,且干扰越强引人的零陷越深,其相应的最佳输出最小。这就是功率倒置意义所在。

阵列输出功率Poup。可表示为[3]


 
加上约束条件WTSo=1构成拉格朗日函数
 

取公式(2)~(12)的梯度,令

即得最佳加权矢量

式中:为输入矢量X的自相关矩阵,上标*表示共轭,上标T表示矩阵转置,入是拉格朗日乘子系数。

最小输出功率为
 
式中:X'为阵列可调部分的输入矢量,Z为X'与固定支路输入x.的相关矢量,而R'为X'的相关矩阵,故Rxx可表示为分块矩阵

 

式中:P1为固定支路的输入功率。最佳权矢量可表示为 
 
其中 为阵列可调部分最佳加权矢量。

将式(5),式(19),式(20)代入式(14)得

展开可得
 
即功率倒置自适应算法的最佳加权矢量方程。
3仿真及实现

用DSP实现天线权值的实时更新,目前DSP应用程序的开发多采用高级语言和高级语言混合编写。功率倒置算法的Matlab仿真结果见图2。

图2,3表示当期望信号为(15°,30°),在不同水平角和仰角,存在3个干扰信号的仿真结果,这3个干扰信号方向分别为:(10°,25°),(40°,180°),(75°,300°),可以看到,3个方向上的干扰信号都被衰减到很小,这也说明算法的有效性。

  

4 小结

采用智能天线技术后,系统能在几毫秒时间内在干扰方向上形成方向图零点,从而有效抑制脉冲干扰对信号接收的影响,极大地提高了信号的接收性能。                

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