Адаптивные алгоритмы пространственной обработки сигналов, эффективные при случайных дестабилизирующих воздействиях тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.03 ВАК РФ

На правах рукописи

005016887

Пешков Илья Владимирович

Адаптивные алгоритмы пространственной обработки сигналов, эффективные при случайных дестабилизирующих воздействиях

Специальность 01.04,03 - Радиофизика

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

1 О 1А СП 2012

Воронеж-2012

005016887

Работа выполнена в Воронежском государственном университете

Научный руководитель: Нечаев Юрий Борисович

доктор физико-математических наук, профессор

Официальные оппоненты: Парфенов Владимир Иванович

доктор физико-математических наук, профессор Воронежский государственный университет, профессор

Ярыгин Анатолий Петрович доктор технических наук, профессор Воронежское высшее военное авиационное инженерное училище, главный научный сотрудник

Ведущая организация: Рязанский государственный радиотехнический университет, г. Рязань

Защита состоится 31 мая 2012 года в 15— на заседании диссертационного совета Д 212.038.10 при Воронежском государственном университете по адресу: 394693, Воронеж, Университетская пл., 1, ауд. 428.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного университета.

Автореферат разослан «25» апреля 2012 года.

Л

Ученый секретарь ¡Ц

диссертационного совета у/Щ/ Маршаков Владимир Кириллович

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. В настоящее время проблемы повышения емкости и пропускной способности беспроводных информационных систем в условиях ограниченного диапазона частот и сложной помеховой обстановки приводят к сложно решаемым задачам. Снижение уровня активных помех, которые создают абоненты, работающие на одной несущей частоте, позволит повысить значение отношения мощности полезного сигнала к сумме мощностей помех и шума (ОСПШ) и, как следствие, положительно скажется на увеличении емкости и пропускной способности. Одним из самых эффективных способов повышения помехозащищенности беспроводных систем является использование пространственной обработки сигналов адаптивными антенными решетками (AAP). Значительный вклад в развитие теории пространственной фильтрации внесли ученые: О.Г. Вендик, А.Б. Гершман, Д.И Воскресенский и другие. Среди зарубежных авторов: P. Stoica, В. Öftersten, L. Swindlehurst, М. Viberg, В. Friedlander, А. Weiss, С. А. Baianis, Н. Van Trees, L. Godara, В. Widrow, J. Litva, S. Haykin, S.D. Stearns и другие.

Для пространственной фильтрации сигналов необходима информация о местоположении источников радиоизлучения (ИРИ), которая обуславливает корректность установки нулей и максимумов диаграммы направленности (ДН), а, следовательно, ОСПШ и помехозащищенность системы. Однако переотражения сигналов, вызванные рассеивателями радиоволн, отказ работы отдельных элементов, а также изменения температуры приводят к отклонению распределения поля в раскрыве антенной решетки (АР) от номинального и, как следствие, снижению точности оценок угловых координат ИРИ. Кроме того, снижение ОСПШ может быть вызвано подвижностью интерферирующих источников радиоизлучения или колебанием мачты с антенной решеткой. В таких случаях быстрая подстройка весовых коэффициентов не реализуется, вследствие чего отмечается недостаточное пространственное подавление помехи в связи с расхождением направлений прихода сигнала и нуля ДН.

В связи с этим при практической реализации методов пространственной фильтрации в реальных системах решается ряд задач, связанных с коррекцией амплитудно-фазового рассогласования, уменьшением влияния многолучевого распространения, конечного числа выборок, подавлением полезного сигнала, нестационарностью среды. Поэтому представляется актуальным исследование алгоритмов пространственной обработки сигналов в условиях негативных факторов в части формирования ДН.

Целью работы является исследование влияния сложной помеховой обстановки на качество пространственной фильтрации сигналов и разработка алгоритмов пространственной обработки сигналов, предназначенных для повышения ОСПШ адаптивных антенных решеток.

Достижение поставленной цели требует решения следующих задан: 1. Численная оценка и сравнительный анализ эффективности работы алгоритмов калибрования на основе математической модели AAP. Выработка рекомендаций по применению изученных методов с указанием особенностей и ограничений практической реализации.

2. Разработка нового алгоритма устранения амплитудно-фазового рассогласования AAP, имеющего более высокую точность оценок ошибок каналов на фоне шума.

3. Построение имитационной модели адаптивной антенной решетки, пригодной для анализа характеристик многоантенных систем связи при наличии амплитудно-фазовых ошибок каналов приема.

4. Анализ работы алгоритмов пространственной обработки сигналов в условиях действия негативных факторов, снижающих качество пространственной фильтрации.

5. Разработка нового алгоритма формирования диаграммы направленности с улучшенными характеристиками пространственной фильтрации в нестационарной среде распространения радиосигналов.

Методы исследования.

При решении задач, поставленных в диссертационной работе, используются аналитические и вычислительные методы современного математического аппарата статистической радиофизики: аппарат теории вероятностей и математической статистики, методы математического анализа, математический аппарат теории матриц, методы теории случайных процессов, методы моделирования на ЭВМ.

На защиту выносятся следующие основные результаты и положения:

1. Результаты статистического анализа итерационных автокалибровочных алгоритмов определения угловых координат сигналов, предполагающих условно-постоянную модель ошибок.

2. Алгоритм пространственной обработки сигналов в условиях амплитудно-фазового рассогласования аналоговых каналов AAP, основанный на определении фаз во всех каналах адаптивной антенной решетки с использованием численного дифференцирования целевой функции, слабо зависящей от некоррелированного шума.

3. Имитационная модель AAP, позволяющая определить характеристики пространственной фильтрации с учетом флуктуаций условий наблюдения.

4. Результаты моделирования и статистического анализа робастных алгоритмов пространственной обработки сигналов с использованием диагональной регуляризации пространственной корреляционной матрицы в условиях подвижного источника помехи, многолучевого распространения радиосигналов и ограниченного количества отсчетов.

5. Алгоритм формирования диаграммы направленности кольцевых антенных решеток с расширенными провалами, предполагающий равномерное или гауссовское пространственное распределение источников помеховых сигналов.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

1. Впервые выполнено исследование итерационных автокалибровочных алгоритмов определения угловых координат ИРИ на основе условно-постоянной модели ошибок с выявлением преимуществ и недостатков каждого из них.

2. Синтезирован автокалибровочный алгоритм определения угловых координат ИРИ, позволяющий повысить точность их оценок при наличии амплитудных и фазовых ошибок в трактах AAP за счет использования метода наискорейшего спуска для решения задачи оптимизации целевой функции.

3. Установлена критичность истинных параметров конструкционных элементов AAP. Отклонения номиналов элементов на 1.7% приводят к снижению отношения сигнал/помеха более, чем на 60 дБ.

4. Впервые проведен сравнительный анализ робастных алгоритмов диаграммообразования, эффективно подавляющих подвижную помеху и компенсирующие колебания АР при малом количестве выборок, в которых присутствуют компоненты полезного сигнала.

5. Впервые разработан алгоритм формирования диаграммы направленности с расширенными нулями для кольцевых антенных решеток. В сравнении с традиционными новый алгоритм отличается достаточно высоким ОСПШ в условиях многолучевого распространения радиоволн и быстро меняющейся помеховой обстановки благодаря введению условия о непрерывном пространственном распределении источников помех.

Достоверность результатов, полученных в диссертационной работе, подтверждается корректностью использования математического аппарата, совпадением новых результатов с известными в частных случаях, результатами статистического моделирования.

Практическая значимость работы заключается в повышении точности оценок угловых координат и величины сигнал/(помеха+шум) в условиях действия шума и рассогласования аналоговых трактов за счет использования нового алгоритма автоматического калибрования, что способствует созданию систем связи с улучшенными характеристиками по сравнению с существующими. Программная реализация алгоритмов автоматического калибрования может быть использована при исследованиях и эксплуатации многоканальных антенных систем. Алгоритм формирования диаграммы направленности кольцевой АР применим для адаптивного подавления помех при быстрой смене положений их источников между периодами адаптации, при колебаниях конструкции самой антенны, а также в условиях многолучевого распространения радиоволн.

Реализация результатов исследования. Полученные в диссертации результаты использованы при постановке и выполнении НИР «Разработка и применение новых методов обработки, передачи и защиты информации в информационно-коммуникационных системах» (гос. регистрац. №012202.04120808) в Воронежском государственном университете, грантов РФФИ (проекты 08-02-13555-офи_ц, 09-07-97522-р-центр_а, 11-07-00600-а). Отдельные результаты внедрены при проведении научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в ОАО «Концерн «Созвездие», ОАО «НИИ «Вега», проводимых по заказам МО РФ и гражданских ведомств, а также в учебном процессе в Воронежском государственном университете, что подтверждается актами о внедрении. В настоящее время полученные результаты используются при создании комплексов связи с характеристиками

помехоустойчивости и пропускной способности, превышающими аналогичные показатели аппаратуры связи предыдущего поколения.

Личный вклад автора. Основные результаты работы получены лично автором и опубликованы в соавторстве с научным руководителем Ю.Б. Нечаевым. В совместных работах научному руководителю принадлежат постановки задач, определение направлений исследований и анализ полученных результатов. Подробное проведение рассуждений, расчетов, анализ и интерпретация полученных результатов выполнены лично автором.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на международных научных конференциях в гг. Москва [13], Воронеж [8,9,11,12,17], Челябинск [10], Самара [14], Белгород [15], Казань [16].

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 18 работах, в том числе [1-7] из списка изданий, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка цитируемой литературы, содержащего 196 наименований. Объём диссертации составляет 182 страницы, в ней содержатся 55 рисунков и 8 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, рассмотрено современное состояние вопроса, сформулированы цель работы и решаемые задачи, представлены положения, выносимые на защиту.

В первой главе на основе данных из научных источников приведен анализ основных принципов и методов пространственной обработки сигналов, для каждого из которых сформулированы преимущества и недостатки. Обоснована необходимость решения задач в условиях, представляющих значительный интерес: присутствие амплитудно-фазовых ошибок в каналах AAP, многолучевое распространение радиоволн, механические колебания антенной решетки, высокая скорость передвижения источников помех и недостаточное количество отсчетов для формирования требуемой ДН.

Введены аналитические модели сигналов на выходе АР произвольной конфигурации в условиях амплитудно-фазового рассогласования (1), а также многолучевого распространения радиоволн (2):

х(£)=ГА(9)-1(А:) + п(£), (1)

S(*)=Z| ¿М*)«»Р(Л>-/(*)Жв. +Qm!)\sm(k) + n(k), (2)

m=i V /»I ,

где N - число антенных элементов (АЭ), М - число сигналов,

s(£) = [s,(k).....- вектор сигналов, sт(к) - сигнал т-то источника,

й(£) =[«,(£).....nN (£)]г - вектор шума, А(0) - матрица TV-мерных

направляющих векторов [ä(0,),...,ä(0w)], Г - диагональная матрица амплитудно-фазового рассогласования, атк(к), сртк(к) и 0m+0M - амплитуда, фазовая задержка и угол прихода 1-го луча т-го источника соответственно, Ns -число рассеивателей, к - момент времени,/ - мнимая единица.

Вторая глава посвящена исследованию и разработке автокалибровочных

алгоритмов, предполагающих постоянство ошибок в аналоговых каналах за время обработки. В процессе обработки значения координат ИРИ и ошибок определяются оптимизацией различных целевых функций, реализованных в алгоритмах Фридландер-Вайса [Friedlander В., Weiss A.J.], Ванга-Кедзоу [Wang С., Cadzow J.A.], Эстели-Свиндлехарста-Оттерсона [Asztely D., Swindlehurst A.L., Öftersten В.]. Данный тип алгоритмов позволяет без привлечения дополнительных устройств и измерений в реальном масштабе времени выполнять поиск ошибок аналоговых трактов AAP и определять угловые координаты источников радиоизлучения.

Для сравнительной оценки автокалибровочных алгоритмов предполагалось, что источники сигналов имеют координаты с азимутами 25° и 85° (помеха) относительно первого АЭ кольцевой АР, состоящей из пяти элементов, расстояние между которыми составляет 0.5Х. При этом взаимное влияние не учитывалось. В каналах присутствовали некоррелированный шум с отношением сигнал/шум (ОСШ), равным 40 дБ, 20 дБ и 10 дБ, а также амплитудные (g„) и фазовые (фя) ошибки

g„=l + pCKO?, ф„=РСКОф, где р - нормально распределенная случайная величина, CKOg и СКОф -соответственно среднеквадратические отклонения (СКО) амплитудной и фазовой ошибок. Для каждого алгоритма матрица Г задавалась единичной на первом шаге оптимизации. Точность рассматриваемых алгоритмов в определении ошибок в каналах оценивалась путем усреднения СКО установленных фазовых (СКО- ) и амплитудных (СКО|) ошибок от истинных

значений соответствующих сдвигов в каналах AAP

где ф(>! и ф(Л - соответственно истинное и вычисленное значение фазовой ошибки п-го канала в /-испытании, gllt и gin - соответственно истинное и вычисленное значение амплитудной ошибки п-го канала в г-испытании, L -количество испытаний.

Установлено, что алгоритм Фридландер-Вайса, заключающийся в итерационных повторениях двух последовательных этапов, зависим от оценок пеленгов ИРИ, получаемых на первом этапе первой итерации с использованием

метода MUSIC, в предположении, что ошибки каналов известны. Значениям этих пеленгов ставятся в соответствие определяемые на втором этапе амплитудные и фазовые ошибки, что в целом минимизирует целевую функцию. Как показано на рис. 1, выходная функция Е(ср) алгоритма Фридландер-Вайса имеет более четкие

Рис. 1. Угловой спектр для ОСШ 20 дБ, СК08=0.1 и СКОф=6°

пики, чем метода MUSIC, из которых однако определяются одни угловые координаты. Поэтому близости среднеквадратического отклонения пеленгов (СК0о) алгоритма Фридландер-Вайса и метода MUSIC и, как следствие, ОСПШ (табл. 1), обусловлены высокими СКО| и СКО^.

Рассмотрено влияние шума в каналах AAP на работу автокалибровочных алгоритмов. Такое влияние очевидно для алгоритма Ванга-Кедзоу, который основан на оптимизации Ньютона-Гаусса с применением ортогонализации Грамма-Шмидта, и позволяет определить направления прихода ИРИ, амплитудно-фазовые ошибки одновременно на каждом шаге итерации. Так, при

снижении ОСШ от 40 до 10 дБ СК00, СКО| и СКО| увеличиваются более,

чем в 20 раз (табл. 2). Наряду с этим, при высоких ОСШ точности пеленгования и оценки ошибок довольно высоки (СКОо^О.З0, СК0^0.2° при ОСШ=40дБ) во всем

диапазоне моделированных ошибок -д-А-А- ОСШ 40дБ ♦ ♦ ♦ ОСШ 20дБ (рис. 2). Такое поведение вызвано ОСШ ЮдБ независимым дифференцированием

Рис. 2. Зависимость СКО„ от СКОф зашумленной целевой функции по алгоритма Ванга-Кедзоу ^^ прихода и ошибкам.

Алгоритм Эстели-Свиндлехарста-Оттерсона подобен алгоритму Фридландер-Вайса в том, что на каждом шаге итераций ошибки каналов и ' координаты ИРИ определяются раздельно друг от друга. Его сходимость составляет 33-53% от всего количества испытаний в составе кольцевой АР. Поэтому СКОс этого алгоритма сложно назвать объективным, так как значение пеленга не учитывалось, если отклонение от истинного угла ИРИ снижалось на 15° и более в сравнении с методом MUSIC.

Исходя из вышесказанного, для предложенного алгоритма используется целевая функция алгоритма Фридландер-Вайса, наименее чувствительная к некоррелированному шуму

м

т=]

где Е" - матрица шумового подпространства, состоящая из собственных векторов, соответствующих (N-M) самым малым собственным значениям пространственной корреляционной матрицы, полученной из К отсчетов

л i=l

Для минимизации fmr проводится независимое численное дифференцирование по углам прихода радиосигналов и ошибкам в каналах в соответствии с методом наискорейшего спуска, подобно алгоритму Ванга-Кедзоу, СК0о которого достаточно низкое в слабой шумовой обстановке. Из

12 ------------- —

O-l-lrnV-, А-т Л-у^-г^г^

1 23456789 10

___скд

данных, приведенных в табл. 1 и 2 (верхняя ячейка - приведены данные, когда внесена только амплитудная ошибка с CKOg=0.3, нижняя ячейка - приведены данные, когда внесена только фазовая ошибка с СКОф=Ю0), видно, что разработанный алгоритм показывает более высокие точности определения угловых координат ИРИ и ошибок в каналах (в 5-6 раз для алгоритма Фридландер-Вайса ив 10 раз для алгоритма Ванга-Кедзоу), что обуславливает высокие значения ОСПШ в сравнении с другими алгоритмами (разница составляет 3-11 дБ; для метода MUSIC - свыше 25 дБ).

_Таблица 1.

осш, MUSIC Алгоритм Фридландер-Вайса Алгоритм Эстели-Свиндлехарста-Оттерсона

дБ СКО„, 0 ОСПШ, дБ СКО„, ° ОСПШ, дБ СКО^ отн.ед. СКО., ° ♦ СКО_,0 Отказы

40 7,1347 18,2963 7,0959 24,1554 0.1232 3.3734 4,7747 117

6,4605 24,0566 5,3245 30,4521 0.0958 2.8691 4,5835 143

20 7,1401 17,1459 7,108 20,8470 0.1235 3.4174 4,9698 120

6,4752 21,503 5,345 24,359 0.0957 2.9028 4,3454 143

10 7,1678 13,7065 7,1464 15,2698 0.1251 3.6955 4,5882 145

6,5159 15,6733 5,4097 16,494 0.0962 3.1793 4,5891 133

Таблш.

ОСШ, дБ Предложенный алгоритм Алгоритм Ванга-Кедзоу

СКО„,0 ОСПШ, дБ ског, отн.ед. СКО. , 9 о СКО„, ° ОСПШ, дБ СКО., я отн.ед. СКО-, Ф

.40 0 46,8546 0.0003 0.0221 0,3612 35.9086 0.0077 0.1913

0,0231 46,9225 0.0003 0.0313 0,3086 45.0921 0.0056 0.1708

20 0,2835 26,8408 0.0062 0.4790 4,3967 18,9052 0.0862 2.0441

0,221 26,9371 0.0009 0.1308 3,224 25.2273 0.0573 1.7558

10 . 1,3062 16,7981 0.0459 1.7048 10,5715 9,7460 0.1925 5.4244

0,6846 16,936 0.0092 1.3311 10,4058 13.8192 0.1742 5.4109

Таким образом, использование разработанного алгоритма является более целесообразным для снижения СКОа, увеличения ОСПШ, а также определения фазовых и амплитудных ошибок в трактах AAP.

В третьей главе представлено описание имитационной модели AAP, позволяющей учесть влияние отклонения её параметров от номинальных на эффективность диаграммообразования. Модуль обработки аналоговых сигналов в частотном диапазоне 1.5-1.75 ГГц и мощностью -90 + -20 дБм подавляет помехи от соседних каналов более, чем на 30 дБ, и более, чем на 43 дБ, для помех, выходящих за пределы рабочего диапазона частот. АЦП и квадратурный демодулятор, тактовые частоты которых составляют 32 МГц и 8 МГц соответственно, обрабатывают сигнал на ПЧ 40 МГц со скоростью передачи данных 1 Мбит/с и шириной канала, равной 2 МГц. Имитационная модель AAP, структурная схема одного тракта которой показана на рис. 3, выполнена на основе электронных компонентов с учетом основных характеристик (коэффициенты преобразований и шума, фазовые сдвиги), заложенных производителями.

SPF-51Z2Z SPF-MJ2Z Л05350 SF11SSC

СЕНШИЕНШ

Входной Входной t ПЧ1=49ЬМгц

фильтр

фильтр

-п

HMCS42LP4 txr.APv

A0834Z А03252 впч,

1>НЭ—®

ИНС6в05Т89П1Чг«40МГц

12МГц

12 flWT

8 МГц

Цифровой демодулятор (DDCJ

Рис. 3. Структурная схема одного канала модели AAP

Известно, что различные факторы, такие как изменения температурного режима, отказ работы отдельных элементов, отличие фактических параметров элементной базы от номинальных, оказывают существенное влияние на ОСПШ при пространственной фильтрации. Поэтому актуальным является исследование влияния отклонений номинальных величин параметров элементов на характеристики работы AAP. На основании имитационной модели AAP установлено, что отношение сигнал-помеха уменьшается более, чем на бОдБ при отклонении фактических параметров конструкционных элементов AAP от номинальных всего лишь на 1.7%. При такой относительной величине ошибки, к примеру, малошумящий усилитель и усилитель первой промежуточной частоты (ПЧ) дают отклонения АЧХ на +0.5 дБ, ФЧХ - на +1°. При этом изменение АЧХ фильтра второй ПЧ достигает ±1 дБ и ФЧХ - до ±10°. Показано, что одним из способов борьбы с действием подобных негативных факторов может быть разработанный алгоритм автоматического калибрования.

Разработан экспериментальный макет четырехэлементной кольцевой AAP с имитацией прихода сигнала, частотой 3.14 МГц, азимутом 45° относительно первого АЭ. Для кольцевой АР с межэлементным расстоянием, равным 0.5Х, на которую приходит такой сигнал, фазовые сдвиги равны 0°, 0°, 180° и 180° для 1-го, 2-го, 3-го и 4-го АЭ соответственно. Для имитации такой АР спроектированы фильтры нижней частоты с фазовыми сдвигами, равными -8.25°, -7.84°, -191.5° и -193.53° для соответствующих АЭ, отражающими наличие фазовых ошибок в каналах; в макете также присутствуют амплитудные ошибки, равные -4.67 дБ, -4.65 дБ, -4.762 дБ и -4.77 дБ для соответствующих каналов. На рис. 5 представлены пеленгационные характеристики алгоритмов MUSIC, Фридландер-Вайса и предложенного алгоритма после обработки выходных данных макета AAP.

- — ........;

1 ' в.*

2U J" 4U » 60 70 R» W

Ш M W 4Ü SU i0 TU Kl SO U IU 21] W

a) 6)

Рис. 5. Пеленгационные характеристики алгоритмов a) MUSIC б) Фридландер-Вайса в) Предложенный

в)

Я) «I Tu au «I

Из характеристик на рис. 5 видно, что автокалибровочные алгоритмы имеют более отчетливые пики, чем метода MUSIC, благодаря способности обнаруживать ошибки, поэтому проводить оценки угловых координат ИРИ с их помощью предпочтительней, чем традиционными алгоритмами, поскольку

и

пиковое значение можно найти быстрее и точнее. Учитывая сложность математического аппарата алгоритмов автоматического калибрования, для проведения модельных исследований многоканальных антенных систем, в каналах которых присутствуют аналоговые рассогласования, разработан программный пакет «Autocalibration Adaptant vi.О».

В итоге показано, что автокалибровочными алгоритмами, в том числе предложенным, возможно устранять амплитудно-фазовые сдвиги в каналах реальных систем, возникающие по причине изменений температуры, отказов и старения элементов электрических цепей.

В четвертой главе исследовано влияние недостаточного количества отсчетов входных данных, присутствия в этих отсчетах компонентов полезного сигнала, смещающейся по угловой координате помехи, а также многолучевого распространения радиоволн на эффективность функционирования различных алгоритмов диаграммообразования.

В частности, проведена сравнительная оценка точности алгоритмов определения углов прихода радиосигналов в условиях многолучевого распространения в составе кольцевой и линейной АР. Показано, что пеленги не зависят от числа рассеивателей и типа алгоритма (проецирования подпростраснств, собственноструктурные и несобственноструктурные), но определяются угловым разбросом переотраженных компонентов исходного сигнала. Помимо этого, использование линейных АР приводит к большим отклонениям от истинных угловых координат ИРИ, чем кольцевых (СК0о =11° и 3.5° для соответствующих типов АР из восьми АЭ с межэлементным расстоянием 0.5 при излучении сигналов с азимутами 30° и 70°, угловом разбросе, равном 25° и в присутствии 10 рассеивателей).

Для компенсации вышеописанных эффектов применяются алгоритмы формирования ДН с расширенными нулями линейной АР Мэйлу-Затмана [Mailloux R.J., Zatman M.], Тафернера [Taferner М.А.], Гершмана [Gershman A.B.] и Риба [Riba J., Goldberg J., Vazquez G.] при дополнительной диагональной регуляризации матрицы R [Carlson B.D.]. Сутью данных алгоритмов является введение дополнительных условий получения весовых коэффициентов, таких как предположение о наличии множества дополнительных источников сигнала (алгоритм Мэйлу-Затмана), оконное сглаживания направляющих векторов (алгоритм Тафернера), условие равенства нулю производной ДН (алгоритм Гершмана) или усреднение пространственной корреляционной матрицы по координатам радиосигналов за определенный промежуток времени (алгоритм Риба).

Для сравнения описанных средств повышения защищенности ДН были проведены численные оценки ОСГО11 в условиях подвижной помехи (OCnHIshift), а также многолучевого распространения (ОСПШшик) (табл. 3 и 4, где для OCniIIshifl смещение помехи составляет -8°, а для ОСПШшиИ имеются 15 рассеивателей с угловым разбросом, равным 25°). Линейная АР состояла из восьми АЭ с межэлементным расстоянием 0.51 при воздействии сигналов с азимутами 20° и -20° (помеха) относительно оси, проведенной от

центра АР. Производилась регуляризация матрицы Й. на 10 дБ, при этом К = 50. ОСПШ определялось как отношение мощности всех компонентов полезного сигнала к мощности всех компонентов помех и шума [Шщ1 К.].

Таблица 3.

осш, дБ SMI Алгоритм Мэйлу-Затмана Алгоритм Тафернера

OCnillshift, дБ OCniUmult, дБ OCnillshift, дБ ОСПШшиИ, дБ OCnillshift, дБ OCnLUmuIt, дБ

30 5,2582 -39,3870 12,4844 2,4992 28,6104 15,2457

20 13,6627 -29,7242 14,8077 0,2662 26,0339 16,2131

10 14,1202 -19,2346 14,5783 -6,382 17,1537 23,1796

5 12,0779 -13,9499 12,4386 -8,2151 12,4615 21,3999

Таблица 4.

ОСШ, дБ Алгоритм Гершмана Алгоритм Риба

OCnmshift, дБ ОСПШшиК, дБ ОС milshift, дБ ОСПLUmult, дБ

30 10,7207 -29,2382 34,0214 -0,1038

20 16,2276 -19,6490 27,8666 -0,0648

10 14,5884 -1 1,3634 18,5122 0,2762

5 12,1564 -7,7125 9,3714 0,0202

Из табл. 3 и 4 видно, что алгоритмы формирования ДН с расширенными нулями позволяют ослаблять помеху, которая находится за пределами нуля, сформированного алгоритмом обращения выборочной корреляционной матрицы (SMI). Однако для полного подавления как компонентов многолучевого распространения, так и подвижной помехи, необходим алгоритм Тафернера. Этот алгоритм отличается тем, что использует пространственную корреляционную матрицу, полученную без учета усредненных данных с выходов АР, распределение поля в раскрыве которой отличается от номинального вследствие наличия переотраженных сигналов.

Предложенная процедура диаграммообразования, устраняющая вышеописанные факторы, для кольцевой АР использует предположение о непрерывном распределении источников помеховых сигналов в пространстве. Выражения коэффициентов корреляции между элементами кольцевой АР Rc и Ru с учетом гауссовского и равномерного законов распределений ИРИ соответственно выглядят следующим образом [Tsai J.A., Woerner B.D.]

Ra (p,q) « k, exp{-jZc sin(y + 8))expÇ-^0^ , (3)

Ru (p,q) « exp(-y'Zc sin(y + e))sinc(-ZcAcos(<|> + y)), (4)

где ф - средний угол прихода сигнала, а - СКО, 2Д - диапазон углов вокруг центральной угловой координаты ф, ке - функция ошибок, Zc = ~Jzf + Z\ ,

Z,=2jt|[cos(4'|,)-cos(4'î)]> Z2=27t|[sin(4'p)-sin0i',)]> sin(y ) = Z,/ZC,

cos(y) = Z2 / Zc, p и g - номера антенных элементов. Приближение сохраняется при условии ст < 10°, А < 10°.

На основании формул (3) и (4) можно записать аналитическое выражение для вычисления вектора весовых коэффициентов для формирования ДН с

расширенными провалами в направлениях помех

wc™ =(R, + £R,„ +ст^1)"'а(0|),

ijj-2

где R, =а(9,)а(0|)" - пространственная корреляционная матрица полезного сигнала, Rm - пространственная корреляционная матрица распределенной в пространстве т-й помехи, pq-Pi элемент которой получен из (3) или (4).

В табл. 5 приведены результаты численной оценки ОСПШ предложенного алгоритма диаграммообразования и алгоритма SMI с регуляризацией, равной 10 дБ, в присутствии подвижной помехи (ОСГШММ, смещение равно -8°) и в условиях многолучевого распространения (ОСПШшиИ, 15 рассеивателей и угловой разброс равен 25°). Исследование проводилось для восьмиэлементной кольцевой АР с межэлементным расстоянием 0.5L Сигналы имели азимуты 20° и 60° (помеха) относительно первого АЭ. При этом для смещенной помехи ст = 4.6° и А = 8°, так как ст = 0.577Д; для многолучевой среды

взяты максимальные значения ст= 10° и Д= 10°, удовлетворяющие (3) и (4).

Таблица 5.

ОСШ, дБ SMI Равномерное распр. Гауссовское распр.

OCniHshift, дБ OCnillmult, дБ OCniIJshift, ДБ OCniUmult, дБ OCniUshift, дБ OCnillmult, дБ

30 12,5873 -10,9007 25,6293 28,7946 19,2609 25,2900

20 12,3791 0,2544 19,5318 26,6190 13,4668 23,6288

10 10,0254 10,0575 12,8784 21,318 12,813 15,9885

5 7,171 12,9596 9,9846 16,2617 9,9738 16,7783

При построении ДН предложенным способом пространственное подавление смещенной помехи достаточно высокое (табл. 5). Однако для ДН на основе равномерного типа распределения ИРИ значения ОСПШ оказались выше, чем на основе гауссовского типа для ОСШ больше 5 дБ, что указывает на более глубокий провал нуля ДН. Впрочем, для диаграммообразования на основе весовых коэффициентов w"" для обоих типов распределения способность к подавлению некоррелированного шума ниже, чем у традиционных алгоритмов, что является «платой» за расширение нулей ДН.

Таким образом, полученный алгоритм диаграммообразования позволяет формирование ДН кольцевой антенной решетки с увеличенным ОСПШ для нестационарной среды и среды с многолучевым распространением.

В заключении сформулированы основные выводы и результаты диссертационной работы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Автокалибровочные алгоритмы с условно-постоянной моделью ошибок в каналах AAP снижают среднеквадратическое отклонение оценок координат ИРИ, повышают выходное отношение мощности полезного сигнала к мощности помех и шума, а также определяют амплитудные и фазовые ошибки. Однако все они не являются идеальными для применения в составе AAP. Так алгоритм Фридландер-Вайса практически не изменяет СКО пеленгов и ОСПШ в присутствии амплитудных ошибок и зависит от значений угловых координат, определяемых на первом шаге итерации. Алгоритм Ванга-Кедзоу

при низких и средних значениях ОСШ значительно увеличивает СКО пеленгов и, как следствие, снижает ОСПШ. Алгоритм Эстели-Свиндлехарста-Оттерсона имеет самые большие СКО пеленгов.

2. Предложенный новый алгоритм автоматического калибрования является малочувствительным к ОСШ и устойчивым к ошибкам в каналах AAP, позволяя снизить СКО пеленгов для двух сигналов практически до нулевого значения, повысить ОСПШ в каналах AAP до значений 46.85, 26.8 и 16.79 дБ для ОСШ 40, 20 и 10 дБ соответственно, а также оценить амплитудные и фазовые ошибки рассогласования аналоговых каналов с точностью, превосходящей другие алгоритмы в 2-3 раза.

3. Разработана имитационная модель AAP на основе современной элементной базы электронных компонентов, учитывающая характеристики, заложенные производителями. Показано, что незначительные отклонения номиналов элементов на 1.7% приводят к значительному ухудшению рабочих характеристик AAP — снижению отношения сигнал/помеха более, чем на 60 дБ.

4. Использование алгоритмов автоматического калибрования в составе разработанной модели AAP показало, что они могут быть использованы для снижения влияния помех на качество полезного сигнала. Наилучшие результаты в этом продемонстрировал предложенный алгоритм автоматического устранения амплитудно-фазового рассогласования AAP.

5. Разработан экспериментальный образец AAP, позволяющий осуществлять процедуру диаграммообразования с использованием алгоритмов автоматического калибрования.

6. Реализованные алгоритмы Фридланд ер-Вайса, Ванга-Кедзоу и предложенный алгоритм в составе программного пакета «Autocalibration Adaptant vl.O» позволяют проводить калибрование АР в присутствии амплитудных и фазовых ошибок в каналах без использования дополнительных данных и устройств для линейной и кольцевой антенных решеток.

7. Алгоритм Тафернера показал большую способность подавлять подвижную помеху и интерферирующие радиосигналы, вызванные многолучевым распространением, повысив ОСПШ до значений 28.6 и 15.24 дБ для ОСШ 30 дБ при смещении помехи на 8° и разбросе рассеивателей на 25°, относительно других алгоритмов диаграммообразования с расширенными нулями линейных АР.

8. Предложенный алгоритм формирования ДН с расширенными нулями для кольцевой АР показал увеличение ОСПШ в сравнении с традиционными алгоритмами формирования ДН в среде с многолучевым распространением радиосигналов (на 11 дБ для ОСШ 30 дБ) и с подвижной помехой (на 12 дБ для ОСШ 30 дБ). Алгоритм, основанный на равномерном распределении, дал большее увеличение ОСПШ по сравнению с подходом, предполагающим гауссовское распределение.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Нечаев Ю.Б. Оценка влияния параметров модуля первичной обработки на работу цифровой антенной решетки / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Нелинейный мир. - 2010. - Ч. 1. - С. 77-82.

2. Нечаев Ю.Б. Оценка межсимвольных искажений аналогового тракта цифровой антенной решетки / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. - 2010. - № 2. -С. 94-101.

3. Нечаев Ю.Б. Оценка точности автокалибровочных методов определения координат источников радиоизлучения с условно-постоянной моделью амплитудно-фазовых ошибок в каналах цифровой антенной решетки / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Телекоммуникации. - 2011. - № 5. -С. 34-43.

4. Нечаев Ю.Б. Автокалибровочный алгоритм компенсации амплитудно-фазовых ошибок в каналах цифровой антенной решетки / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Вестник Воронежского Государственного Университета. Серия : Физика. Математика. - 2011. - № 1. -С. 51-69.

5. Нечаев Ю.Б. Алгоритм формирования диаграммы направленности кольцевой антенной решетки, устойчивый к многолучевому распространению и нестационарным источникам помех / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Известия ВУЗов. Радиоэлектроника. - 2011. - Т. 54, № 11. - С. 26-34.

6. Нечаев Ю.Б. Анализ алгоритмов формирования диаграммы направленности линейной антенной решетки, устойчивых к многолучевому распространению и нестационарным источникам помех / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Теория и техника радиосвязи. - 2011. - № 4. -С. 78-86.

7. Нечаев Ю.Б. Алгоритмы диаграммообразования адаптивных антенных решеток в условиях многолучевого распространения радиоволн / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Научные ведомости БелГУ. Серия : Информатика. - 2012. - № 1 (120). - Вып. 21/1. - С. 205-215.

8. Нечаев Ю.Б. Влияние полосового фильтра аналогового тракта цифровой антенной решетки на межсимвольные искажения / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Информатика : проблемы, методология, технологии : мат. X Междунар. науч.-методич. конф., Воронеж, 11-12 фев. 2010 г. - Воронеж, 2010. - Т. 2. - С. 64-65.

9. Нечаев Ю.Б. Выбор элементов модуля первичной обработки аналогового сигнала цифровой антенной решетки / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Радиолокация, навигация, связь (1ШЯС - 2010) : сб. тр. XVI Междунар. науч.-тех. конф., Воронеж, 13-15 апр. 2010 г. - Воронеж, 2010. -Т. 2.-С. 1402-1413.

10. Нечаев Ю.Б. Оценка отклонения определения угла прихода радиосигнала автокалибровочных методов пеленгации радиоизлучения с условно-постоянной моделью амлитудно-фазовых ошибок в каналах цифровой антенной решетки / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Физика и технические приложения волновых процессов : сб. тр. IX Междунар. науч.-тех. конф., Челябинск, 13-17 сент. 2010 г. - Челябинск, 2010. - С. 35-36.

11. Пешков И.В. Среднеквадратическое отклонение определения координат источников радиоизлучения автокалибровочных методов в слабой

шумовой обстановке / И.В. Пешков // Информатика : проблемы, методология, технологии : мат. XI Междунар. науч.-методич. конф., Воронеж, 10-11 фев. 2011 г.-Воронеж, 2011.-Т. 2.-С. 167-171.

12. Нечаев Ю.Б. Автокалибровка цифровых антенных решеток в условиях многолучевого распространения радиоволн / Ю.Б. Нечаев, Е.С. Макаров, И.В. Пешков // Радиолокация, навигация, связь (RLNC - 2011) : сб. тр. XVII Междунар. науч.-тех. конф., Воронеж, 12-14 апр. 2011 г. -Воронеж, 2011. - Т. 2. - С. 1522-1534.

13. Нечаев Ю.Б. Параметрическая авто калибровка цифровых антенных решеток / Ю.Б. Нечаев, Е.С. Макаров, И.В. Пешков // Труды Российского научно-технического общества радиотехники, электроники и связи имени А.С. Попова. Серия : Цифровая обработка сигналов и её применение. -М„ 2011.-Вып. : XIII, Т. 1. - С. 207-210.

14. Нечаев Ю.Б. Повышение эффективности работы цифровой антенной решетки в нестационарных условиях / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Физика и технические приложения волновых процессов : сб. тр. X Междунар. науч.-тех. конф., Самара, 11-17 сент. 2011 г. - Самара, 2011. -С. 90.

15. Нечаев Ю.Б. Диаграммообразование цифровой антенной решетки, устойчивое к подвижному источнику помехи / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Компьютерные науки и технологии (КНиТ-2011) : сб. тр. второй Междунар. науч.-тех. конф., Белгород, 3-5 окт. 2011 г. - Белгород, 2011. -С. 636-640.

16. Нечаев Ю.Б. Реализация алгоритмов автоматического калибрования цифровой антенной решетки / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков // Проблемы техники и технологий телекоммуникаций (ПТиТТ-2011) : сб. тр. XII Междунар. науч.-тех. конф., Казань, 21-24 ноя. 2011 г. - Казань, 2011. -С. 385-386.

17. Пешков И.В. Влияние случайных дестабилизирующих воздействий на алгоритмы пространственной обработки сигналов цифровых антенных решеток / И.В. Пешков // Информатика : проблемы, методология, технологии : мат. XII Междунар. науч.-методич. конф., Воронеж, 9-10 фев. 2012 г. -Воронеж, 2012.-Т. 1.- С. 313-314.

18. Autocalibration Adaptant vl.O : свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ / Ю.Б. Нечаев, Д.Н. Борисов, И.В. Пешков. -№ 2011616449 ; заявл. 25.08.2011 ; внесена в Реестр программ для ЭВМ 10.01.2012 ; рег. № 2012610061.

Работы [1-7] опубликованы в периодических изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации основных результатов диссертаций.

Подписано в печать 16.04.2012. Формат 60 х 84/16. Бумага офсетная. Усл. печ. л. 1,0 Тираж 120 экз. Заказ №1015 Отпечатано в типографии Воронежского ЦНТИ - филиала ФГБУ «РЭА» Минэнерго России 394036, г. Воронеж, пр. Революции, 30.

61 12-1/1005

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Воронежский государственный университет»

На правах рукописи

Пешков Илья Владимирович

Адаптивные алгоритмы пространственной обработки сигналов, эффективные при случайных дестабилизирующих воздействиях

Специальность 01.04.03 - Радиофизика

Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук,

профессор,

Заслуженный деятель науки РФ Нечаев Юрий Борисович

Воронеж-2012

Содержание

Введение.....................................................................................................................6

Глава 1. Технология адаптивного формирования диаграммы направленности в системах беспроводной связи.............................................................................17

1.1. Передача информации в современных системах радиосвязи...................17

1.1.1. Развитие систем сотовой связи..............................................................17

1.1.2. Антенны в беспроводных системах связи............................................20

1.1.3. Антенные решетки с электрическим движением луча........................24

1.1.3.1. Аналоговое диаграммообразование................................................25

1.1.3.2. Фазированная антенная решетка.....................................................27

1.1.3.3. Цифровое формирование диаграммы направленности.................28

1.1.4. Необходимость применения адаптивных антенных решеток............29

1.2. Адаптивные алгоритмы диаграммообразования, применяемые в идеальных условиях работы...................................................................................33

1.2.1. Базовые предположения.........................................................................34

1.2.2. Алгоритмы, использующие пространственные характеристики.......35

1.2.2.1. Метод MUSIC....................................................................................37

1.2.2.2. Метод проецирования сигнального подпространства..................37

1.2.2.3. Метод проецирования шумового подпространства......................37

1.2.2.4. Метод Кейпона..................................................................................38

1.2.2.5. Классический формирователь ДН...................................................38

1.2.2.6. Управляющий нулями формирователь ДН....................................38

1.2.2.7. Формирователь ДН, максимизирующий ОСШ..............................39

1.2.2.8. Формирователь ДН, максимизирующий ОСПШ...........................40

1.2.2.9. Диаграммообразование с критерием минимума дисперсии.........40

1.2.2.10. Алгоритм SMI..................................................................................41

1.2.3. Алгоритмы, использующие временной опорный сигнал....................41

1.2.3.1. Алгоритм наименьшей среднеквадратичной ошибки...................42

1.2.3.2. Итерационный алгоритм наименьшей среднеквадратической ошибки......................................................................................................................43

1.2.3.3. Рекурсивный метод наименьших квадратов.................................44

1.2.3.4. Алгоритм афинных проекций.........................................................44

1.2.3.5. Алгоритм квази-Ньютона................................................................45

1.3. Снижение эффективности диаграммообразования AAP..........................46

1.3.1. Взаимное влияние антенных элементов...............................................46

1.3.2. Влияние погрешностей каналов AAP предварительной обработки сигналов....................................................................................................................50

1.3.2.1. Неидентичности аналоговых приемных трактов..........................50

1.3.2.2. Фазовый шум....................................................................................51

1.3.2.3. Разбалансировка преобразования в синфазный и квадратурный каналы.......................................................................................................................52

1.3.2.4. Квантование......................................................................................52

1.3.3. Внешние условия, снижающие эффективность работы AAP...........53

1.3.3.1. Недостаточное количество отсчетов и подмешивание полезного сигнала в обучающую последовательность..........................................................53

1.3.3.2. Нестационарность среды.................................................................54

1.3.3.3. Замирания сигналов.........................................................................55

1.4. Выводы к главе..............................................................................................56

Глава 2. Калибрование амплитудно-фазового рассогласования аналоговых каналов AAP.............................................................................................................57

2.1. Автокалибровочные алгоритмы определения координат ИРИ................59

2.1.1. Метод Фридландер-Вайса......................................................................59

2.1.2. Метод Ванга-Кедзоу...............................................................................60

2.1.3 Метод Эстели-Свиндлехарста-Оттерсона.............................................62

2.1.4. Оценка эффективности автокалибровочных алгоритмов при

наличии амплитудно-фазовых ошибок в каналах AAP......................................62

2.2. Описание разработанного алгоритма..........................................................68

2.2.1. Статистическая оценка эффективности предложенного

автокалибровочного алгоритма.............................................................................73

2.3. Исследование способности алгоритмов автоматического калибрования

обнаруживать ошибки в каналах AAP..................................................................81

2.4. Выводы к главе..............................................................................................86

Глава 3. Конструирование AAP.............................................................................89

3.1. Имитационное моделирование и исследование дестабилизирующих воздействий на аналоговые каналы AAP..............................................................89

3.1.1. Конструирование аналоговой части AAP.............................................89

3.1.2. Исследование основных характеристик модуля первичной обработки сигнала AAP........................................................................................104

3.1.3. Оценка влияния параметров модуля первичной обработки на работу AAP.........................................................................................................................108

3.2. Реализация цифровой части AAP..............................................................112

3.3. Автоматическое калибрование имитационной модели AAP.................117

3.4. Экспериментальный образец AAP............................................................121

3.4.1. Программный пакет «Autocalibration Adaptant vl.O»........................125

3.5. Выводы к главе............................................................................................127

Глава 4. Повышение эффективности AAP в нестационарных условиях........129

4.1. Алгоритмы определения углов прихода радиосигналов в условиях многолучевого распространения.........................................................................129

4.1.1. СКО пеленга кольцевой АР в условиях многолучевого распространения....................................................................................................131

4.1.2. СКО пеленга линейной АР в условиях многолучевого распространения....................................................................................................134

4.2. Снижение уровня боковых лепестков ДН................................................136

4.3. Алгоритмы формирования диаграммы направленности линейной АР с расширенными нулями.........................................................................................139

4.3.1. Алгоритм формирования ДН Мэйлу-Затмана....................................139

4.3.2. Алгоритм формирования ДН Тафернера............................................141

4.3.3. Алгоритм формирования ДН Гершмана.............................................142

4.3.3. Алгоритм формирования ДН Риба......................................................144

4.4. Исследование алгоритмов диаграммообразования с расширенными нулями линейной АР.............................................................................................147

4.5. Диаграммообразование кольцевой АР, эффективное в нестационарных условиях.................................................................................................................151

4.5.1. Гауссовское распределение..................................................................151

4.5.2. Равномерное распределение................................................................152

4.5.3. Исследование предложенного алгоритма расширения нулей диаграммы направленности.................................................................................154

4.6. Выводы к главе............................................................................................159

Заключение.............................................................................................................161

Список использованной литературы...................................................................165

Введение

Актуальность темы. Развитие современных беспроводных систем связи предполагает создание быстродействующих средств передачи данных, осуществляющих обработку больших потоков информации. При этом к каналу связи предъявляются все более жесткие требования по помехозащищенности. Это связано с тем, что максимальная пропускная способность любого канала передачи данных определяется отношением мощности полезного сигнала к сумме мощностей помех и шума (ОСПШ). Поэтому одной из наиболее существенных и актуальных проблем в системах беспроводной связи является снижение уровня активных помех. Наряду с проблемой снижения уровня помех стоит проблема увеличения количества пользователей базовой станции, работающих одновременно на одной частоте.

В настоящее время для увеличения информационной емкости каналов связи применяются различные схемы уплотнения пользователей, основанные на разделении станций по таким параметрам, как положение в пространстве, время работы, частота или код. Задача уплотнения состоит в том, чтобы выделить каждому каналу связи положение в пространстве, время, частоту и/или код с минимумом взаимных помех и максимальным использованием характеристик среды передачи.

В связи с этим одним из наиболее перспективных подходов является применение пространственного разделения каналов и пространственной фильтрации на базе антенных решеток с возможностью адаптивного диаграммообразования, которое обеспечивает селекцию сигналов по направлениям прихода. В результате возрастают число каналов и емкость сети. Современные системы с адаптивными антенными решетками (AAP) позволяют множеству пользователей работать в одном частотном канале за счет учета их пространственных координат. Кроме того, в зависимости от сложности системы, базовые станции могут формировать лучи приема/передачи сигналов для каждого мобильного пользователя. При этом в

реальном масштабе времени синтезируется пространственная модель, учитывающая взаимное положение абонентов и источников помех, на основе которой строится стратегия приема и передачи.

Значительный вклад в развитие теории пространственной фильтрации внесли ученые: О.Г. Вендик, А.Б. Гершман, Д.И Воскресенский и другие. Среди зарубежных авторов: P. Stoica, В. Öftersten, L. Swindlehurst, М. Viberg, В. Friedlander, А. Weiss, С. А. Baianis, Н. Van Trees, L. Godara, В. Widrow, J. Litva, S. Haykin, S.D. Stearns и другие.

Рассмотрим ряд функциональных особенностей AAP в сравнении с другими антенными системами. Обычная всенаправленная антенна излучает и принимает волны во всех направлениях. При этом во многих случаях эта излучаемая мощность становится помехой соседним станциям, что приводит, в свою очередь, к снижению ОСПШ. Кроме того, такой тип антенн не способен пространственно подавлять интерферирующие сигналы.

Антенные системы с переключающимся лучом (секторные антенные решетки) позволяют направлять главный лепесток диаграммы направленности (ДН) в необходимом направлении, снижая негативное воздействие на соседние станции. В реальных же системах используются достаточно широкие секторы (до 120°), между которыми происходит переключение. Развитием идеи секторных антенных систем является антенная решетка (АР) с аналоговым формированием диаграммы направленности, когда с помощью аналоговых элементов электрических схем формируется несколько заранее предопределенных ДН с главными лучами в соответствующих направлениях. Однако в таких устройствах помехи могут попадать в места расположения боковых лепестков, снижая общее значение ОСПШ.

С помощью фазированной антенной решетки (ФАР) возможно создавать направленную диаграмму, но данная система не способна полностью адаптироваться к изменяющимся условиям передачи, т.к. тяжело реализовать

управление формой ДН для подавления помех, что также значительно снижает ОСПШ.

Основное отличие ААР от других систем с немеханическим движением луча (фазированные антенные решетки, антенны с аналоговым диаграммообразованием) заключается в использовании цифровых устройств формирования ДН вместо аналоговых элементов (фазовращатели, сумматоры), что помогает избежать искажений и потерь мощности сигналов, вызванные аналоговой диаграммообразующей схемой. Кроме того, возможность электрически управлять в реальном масштабе времени не только фазовым распределением в раскрыве антенной решетки, но также и амплитудным, приводит к плавному перемещению главного луча, а также формированию нулей ДН в направлениях помех с глубиной ослабления до 60 дБ, исключению роста уровня боковых лепестков по причине погрешностей изготовления аналоговых или дискретности цифровых фазовращателей.

Таким образом, на базе адаптивных антенных решеток возможно создание многолучевых приемо-передающих структур, гибких в управлении своими режимами работы и хорошо адаптирующихся в условиях различного рода помех и изменяющейся электромагнитной обстановки.

Хотя идеи полностью адаптивного формирования ДН известны давно, сейчас, благодаря современным достижениям в области сверхвысокочастотной (СВЧ) и монокристальной электроники, аналого-цифровых преобразователей (АЦП) и цифро-аналоговых преобразователей (ЦАП), сверхбыстродействующей цифровой и компьютерной технике, возникли принципиально новые возможности их реализации на базе ААР.

Для осуществления всех перечисленных преимуществ ААР необходимо формирование диаграммы направленности заданной формы, что означает определение весовых коэффициентов. К традиционным алгоритмам формирования ДН относят, прежде всего, два типа: использующие пространственные характеристики (Spatial Reference Algorithms (SR)) и использующие временной опорный сигнал (Temporal Reference Algorithms

(TR)). SR-алгоритмы определяют направления приходов сигналов, используя которые формируют необходимую ДН. В TR-алгоритмах происходит минимизация среднеквадратической ошибки (СКО) между известной последовательностью данных и сигналами с выходов АР.

Основной недостаток алгоритмов, использующих пространственные характеристики, заключается в необходимости использования априорно известного амплитудно-фазового распределения сигнала в раскрыве АР. На практике же такая информация зачастую недоступна по причине взаимного влияния антенных элементов (АЭ), а также неидентичности аналоговых приемных трактов, вносящих случайные амплитудные и фазовые составляющие в направляющий вектор, необходимый для оценки направлений прихода сигналов и вычисления весовых коэффициентов.

Такого рода проблемы преодолеваются применением калибровки антенной решетки различными методами, среди которых можно отметить методы обработки сигналов, т.н. алгоритмы автоматического калибрования (в англ. литературе «Auto-Calibration Direction Finding Algorithms» или «Self-Calibration Direction Finding Algorithms»), задача которых сводится к определению координат источников радиоизлучения (ИРИ) в реальном масштабе времени при наличии ошибок и без дополнительных устройств (далее либо «автокалибровочные алгоритмы», либо «алгоритмы автоматического калибрования»). Этот тип калибрования является относительно новым, перспективным и неизученным как в отечественной, так и в зарубежной науке. Поэтому имеется потребность в исследовании данных методов с целью получения достаточного знания об их сильных и слабых сторонах.

Другой распространенной причиной снижения характеристик адаптивных алгоритмов является высокая подвижность интерферирующих абонентов, которая приводит к недостаточно быстрому обновлению весовых коэффициентов антенной решетки для компенсации движения абонента, т.е. помехи будут всегда расположены за пределами узкой области нулей ДН и

проходить на выход AAP. Такая же ситуация может случиться, когда происходит вибрация мачт с антенной решеткой или в условиях функционирования с многолучевым распространением радиосигналов. Для решения этой проблемы используются алгоритмы диаграммообразования с расширенными нулями ДН (в англ. литературе «Null Broadening Algorithms» или «Algorithms With Broad Nulls»), которые созданы только для использования в составе линейных эквидистантных решеток. Следовательно, существует необходимость исследования и поиска возможных путей реализации такого типа алгоритмов для кольцевых АР.

Следует понимать, что AAP представляет собой довольно сложно реализуемую систему, состоящую из множества аналоговых и цифровых компонентов, имеющих некоторые отклонения своих характеристик, т.н. допуски. Поэтому для проведения всестороннего анализа новых методов и алгоритмов пространственной обработки без дополнительных затрат возникает необходимость в получении максимально реалистичной модели AAP, которая учитывала бы все основные характеристики составляющих ее элементов с отклонениями, которые могут произойти в фактической системе, вследствие старения или изменений температуры и/или давления окружающей среды.

В связи с этим актуальным является исследование влияния отклонения номиналов элементов каналов аналоговой обработки сигналов на характеристики работы AAP, а также исследование методов адаптивной пространственной обработки сигналов в негативных с точки зрения построения ДН условиях.

Таким образом, объектом диссертационного исследования является адаптивная пространственная обработка сигналов.

Предмет диссертаци