智能天线在td—lte中的应用分析论文

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1、智能天线在TD—LTE中的应用分析论文.freelartAntenna）技术是在微波技术、自动控制理论、自适应天线技术、数字信号处理DSP（DigitalSignalProcessing）技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。智能天线是具有一定程度智能性的自适应天线阵列。智能天线早期应用于军事领域，自3G时代开始走向民用通信，在今天的TD-LTE试验网和商用网中，智能天线技术得到了飞速发展。智能天线技术利用信号传输的空间相干性，通过调整天线阵列阵元发送信号的权值.freelformin），其波束赋形矩阵具体计算如下

2、：设基站发送天线数为nr，移动台接收天线数为mR，基站到第i个用户的信道矩阵为Hi。第i个用户支持的独立数据流为ri（ri≤mR）。对Hi进行SVD分解，得到：（6）其中，从大到小排序的非零奇异值对应的特征向量分别表示为Vi，1（Vi的第1列）、Vi，2（Vi的第2列）、…、Vi，mR（Vi的第mR列）。取的前ri个右奇异向量表示为，那么单用户多流波束赋形矩阵为：（7）（3）双流波束赋形多用户算法：常用的多用户双流波束赋形算法如迫零ZF（ZeroForcing），块对角BD（BlockDiagonalization）等，需要满足限制条件

3、：配对用户的接收天线总数≤发送的天线总数。这个条件限制了配对的用户数，尤其是当用户接收天线数1时，配对用户数将受限于配对用户的接收天线总数，这样将影响联合调度的性能增益。目前，一种更优的多用户波束赋形算法，即多用户特征模式传输MET（MultiuserEigenmodeTransmission）算法将DB算法的限制条件放松为：配对用户的总数据流数≤发送的天线总数，即：其中，M表示配对用户数。当用户的数据流数接收天线数时，该算法可提供更多的正交用户配对，较BD算法有较高的性能提升。该算法的主要步骤为：1）压缩用户信道矩阵：对第i个用户的信

4、道矩阵Hi进行SVD分解，如式（6）。取ui前第ri个列向量的共轭转置，那么：当用户的数据流数ri接收天线数nR时，用户的信道矩阵由nR行压缩为ri行。2）抑制用户间干扰（构建“我为人人，人人为我”的和谐信号传输）。定义：对进行SVD分解，其中表示0奇异值对应的特征向量。多用户波束赋形矩阵已经能保证干扰用户位于该用户信号的零限。3）在保证不对其他配对用户干扰的同时，最大化有用信号强度。将寻找更优化的波束赋形算法，在抑制用户间干扰的同时，最大化有用信号的强度，再对有用信号进行一次波束赋形，对进行SVD分解，得到：其中，取的前ri个右奇异向

5、量表示。那么以为波束赋形矩阵的干扰消除算法不仅能保证完全消除干扰，还能将有用信号功率增强，优化系统性能。所以，多用户波束赋形矩阵表示为：（8）总之，智能天线刚开始在TD-LTE应用时，就已经与MIMO技术结合了。在LTER8的TM7中，表面上只支持单流波束赋形，但eNodeB可以采用“透明”方式将两个或多个UE调度在同一时频资源上，从而构成多用户MIMO传输，因其只定义了一个专用导频端口，所以eNodeB只支持单流波束赋形。在LTER9的TM8中定义了两个专用导频端口，eNodeB可以通过下行控制信令指示两个Rank1传输的UE分别占用

6、相互正交的一对专用导频端口，避免了UE间干扰对专用导频信道估计的影响，也保证了多用户MIMO有更好的传输质量。4智能天线的发展方向4随着TD-LTE系统的演进，智能天线将会向情景化、小型化、电调化、宽带化、集成化，以及快速、高效、简单、可DBF固件化的自适应算法等方向发展。情景化：既要适应户外环境特点的美观型天线表面，又要适应具体环境的最佳波束赋形；小型化：用介质谐振器代替传统天线阵列的介质型智能天线是理想的小型化途径；电调化：通过调整赋形波束权值达到虚拟调整阵列垂直和水平波束对应的下倾角和方位角的目的；宽带化：工作频段可覆盖GSM、T

7、D-SCDMA、TD-LTE、AX等多种异构网络频段；集成化：既可美化环境又可节约资源的适应多种异构网络制式、可同时接入多家运营商的共塔型智能天线。另外，在TD-LTE的演进系统中，智能天线还有可能支持采用多个小区联合的调试方法，既可使相同资源分配不同方向波束、相同方向波束使用不同资源以达到避免干扰的目的，又可在单个小区赋形中考虑让外小区被干扰用户通过零陷方法来避免对外小区用户干扰的干扰抑制，还可支持在某种特殊情况下用多个小区同时对一个用户进行波束赋形，以达到提升其信号强度的目的。总之，TD-LTE系统智能天线的智能特征将会越来越高。5

8、总结智能天线技术在TD-LTE系统中的应用，虽然仅在国内的试验网和极少国外商业网中开始使用，但已广泛应用于TD-SCDMA，是3G系统的成熟技术。智能天线利用空间信道的强相关性及波的干涉原理产生的强方向性，