多路径环境中基于特征分解的盲波束形成方法

在无线通信领域，阵列信号处理是一种广泛应用的技术，尤其是在天线阵列的波束形成（beamforming）中。波束形成可以通过空间滤波技术利用多个传感器增强所需信号，同时抑制不期望的干扰和噪声。最优波束形成器的设计取决于对传播参数（如阵列响应和到达方向（DOA））的了解，目标是在期望信号的到达方向上保持单位阵列响应，同时最小化输出功率，以此来实现最大信干噪比（SINR）。其中最著名的技术之一是最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器。 然而，在许多实际通信场景中，传输信道、期望信号内容或阵列响应未知，这就需要一种被称为盲波束形成的技术。盲波束形成（Blind Beamforming）是无需上述知识就能设计波束形成器的方法。这种技术通常利用问题的各类结构属性，例如利用期望信号的循环平稳性（cyclostationarity）等特性。 本文提出的是一种新的盲波束形成方法，该方法适用于多径相干信号接收的环境。研究显示，在干扰适度强于信号的场景中（即干扰信号比（ISNR）适中偏高），多径相干信号的复合导向矢量（CSV）可以通过对降低协方差矩阵的特征分解来估计，该矩阵已经从阵列协方差矩阵中减去了干扰和噪声成分。然后，所提出的基于特征分解的盲波束形成器（EBB）是通过将CSV的估计值代入到MVDR波束形成器中获得的。此外，研究还证明了提出的EBB权重向量实际上等于降低协方差矩阵的主要特征向量。 本方法针对多径传播环境中的问题进行了深入研究，其中包括了对信号和干扰的多径传播特性的分析。多径效应是指信号在到达接收器之前，由于反射、折射或散射等物理现象而产生了多个路径。这种效应会导致接收信号的相干性，而相干信号处理就是处理这种场景下的信号。在多径环境中，不同的信号路径可能会带来不同的相位和幅度变化，这对于信号处理算法来说既是挑战也是机遇。通过正确的信号处理技术，可以利用多径效应来增强通信的鲁棒性和容量。 由于在多径环境中信号的相干性，传统的波束形成技术面临着挑战，因为这些技术往往假设信号之间是独立的。而在多径相干信号环境中，信号的各个路径间可能具有高度的相关性。因此，对于波束形成算法来说，需要能够处理这种相干性，且在未知信号传播通道参数的情况下依然能准确地聚焦所需信号并抑制干扰。 文章中提到的最小方差无失真响应（MVDR）波束形成器是一种经典的波束形成技术，该技术在已知所需信号的到达方向和阵列响应的情况下，可以设计出最优波束形成器，以达到最大的信干噪比（SINR）。然而，由于在许多实际情况下所需的这些信息是未知的，因此需要采用盲波束形成技术。 研究中涉及的特征分解（eigendecomposition）是一种数学工具，它允许通过分析矩阵的特征值和特征向量来分解矩阵。在波束形成中，协方差矩阵的特征分解可以揭示信号和噪声子空间，这可以用来估计导向矢量或设计权重向量，从而形成对期望信号的响应，同时抑制干扰。 本文提出了一种在多径相干信号环境中，针对干扰适度强于信号的场景的盲波束形成方法。该方法首先通过特征分解获得一个降低了干扰和噪声成分的协方差矩阵，然后估计出多径相干信号的复合导向矢量，并将其代入到MVDR波束形成器中。这种方法的性能通过数值仿真得到了验证，展示了其在多路径环境中的有效性和可行性。研究的深入对于提高无线通信系统的性能，尤其是在复杂多径环境中的抗干扰能力，具有重要的理论和实际应用价值。