ofdm系统抑制同频干扰的自适应波束成形算法

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1、摘要正交频分复用OFDM技术作为一种多载波调制技术被认为是最有前途的高速抗干扰数据传输方案之一，是未来无线宽带接入系统/下一代蜂窝移动系统的关键技术之一，并被确定为第四代移动通信系统的核心技术。随着无线通信技术的飞速发展，有限的无线资源变得日趋紧张。运营商已经很难通过拓展频谱宽度的方式来提高网络容量，OFDM系统为了使频谱效率最大化，采用频率复用的方式，即小区/扇区之间采用相同的频段，这样在小区的边缘会产生严重的同频干扰问题，因此抑止同频干扰是非常必要且有实际意义的。自适应波束形成技术可以有效地抑制干扰而保留期望的信号，从而使阵列的输出信号干扰噪声比达

2、到最大。本文首先介绍了OFDM系统的基本原理，关键技术以及优缺点，接着介绍了自适应波束成形原理，总结了波束成形的形成准则以及成形算法。自适应波束形成算法是自适应天线阵列系统的核心，是决定系统性能的最重要因素，也是自适应天线阵列研究的重点和关键，大多数的自适应算法都需要如方向到达角(AOA)信息，训练序列，导频序列，信道冲击响应估计等辅助信息的帮助，他们很少能够利用较少的数据信息来达到抑制强干扰的效果。本文通过建立OFDM模型，利用最大SINR准则，将自适应波束成形问题转变成求解广义特征向量问题。广义特征分解问题是现代信号处理应用中，用途非常广泛的一种统

3、计处理技术，典型的应用有特征提取、模式识别分类、信号估计和检测、阵列信号处理等，本文中将广义特征分解问题转化成无约束优化问题，提出了用于估计第一个主广义特征向量自适应算法，采用收缩法则，将算法从估计单个主特征向量推广到估计前p个主广义特征向量。通过matlab仿真实验可以验证本文给出的算法具有计算复杂度低，收敛速度快，精度高的特性，适合于实时信号处理应用。利用估计第一个主广义特征向量的算法，我们得出自适应波束成形的盲自适应波束成形算法，并通过仿真验证，该算法具有抑制强同频干扰的能力。形关键词：正交频分复用同频干扰智能天线I广义特征分解自适应波束成A

4、BSTRACTOrthogonalfrequencydivisionmultiplexing(OFDM)hasbeenshowntobeaverypromisingtechnologyforhigh-speeddatatransmissionandtoberobusttointerferenceasamulti-carriermodulation.Itisoneofkeytechnologiesforwirelessbroadbandaccesssystemsinfutureorcellularmobilesystemsofnextgeneration

5、.Itwasidentifiedasacoretechnologyofthefourthgenerationmobilecommunicationsystem.Withtherapiddevelopmentofwirelesscommunicationtechnology,limitedradioresourcesbecomeincreasinglystrained.Operatorshavebeendifficulttoincreasenetworkcapacitybyexpandingthewidthofthespectrum.Inordertom

6、aximizespectralefficiency,OFDMsystemsreusefrequencybythewaythatcellorsectorusesthesamefrequencybandbetweeneachother.Thereisaseriousco-channelinterferenceproblemintheedgesofthecell.Sosuppressingco-channelinterferenceisverynecessaryandmeaningful.AdaptiveBeamformingtechnologycaneff

7、ectivelyrestraintheinterferenceandretainthedesiredsignal,sothatmaximizesignal-to-interference-plus-noiseratio.Thispaperintroducesthebasicprinciples,keytechnology,theadvantagesanddisadvantagesofOFDMsystems,andthenintroducestheprincipleofadaptivebeamforming,andsummarizesthebeamfor

8、mingcriteriaandbeamformingalgorithm.Adaptivebea