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智能天线波束赋形GOB算法与EBB算法比较

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目前比较常用的波束赋形算法有2种:GOB算法和EBB算法。GOB算法是一种固定波束扫描的方法,对于固定位置的用户,其波束指向是固定的,波束宽度也随天线阵元数目而确定。当用户在小区中移动时,它通过测向确定用户信号DOA,然后根据信号DOA选取预先设定的波束赋形系数进行加权,将方向图的主瓣指向用户方向,从而提高用户的信噪比。EBB算法是一种自适应的波束赋形算法,方向图没有固定的形状,随着信号及干扰而变化。其原则是使期望用户接收功率最大的同时,还要满足对其他用户干扰最小。

实际设备中采用了EBB算法,需要说明的一点是,仅下行有波束赋形技术,上行方向,手机天线无法进行波束赋形,基站多个天线此时主要用于分集接收。 简单来说就是一个天线阵的运用,上行信号到达每个天线的时间是不一致的,但天线之间的相差是可以预知的,只要将每个天线上的上行信号做一个加权处理,所得信号将是同相信号,将天线阵上的信号相加,即可增加10logN*N db(此处应为10logN db——本人注)的信噪比; 同理下行时,首先根据上行信号估计空间特性,然后在天线阵上发送具有相差的信号,使各个天线下行信号到达接受机的信号同相。上下行中相位的加权运算就是波束赋形。 注解:波束赋形工作由基站完成

GOB 与EBB算法的区别

目前智能天线的赋形算法主要有以下两种:

一、GOB(Grid Of Beam)算法(又称波束扫描法):它是基于参数模型(利用信道的空域参数)的算法,使基站实现下行指向性发射。 GOB算法的基本思路如下:

将整个空间分为L个区域,并为每个区域设置一个初始角度。以各个区域的初始角度的方向向量为加权系数,计算接收信号功率,然后找到最大功率对应的区域,再将该区域的初始角度当作估计的到达角。 利用上下行信道对称的特点,确定赋形角度。

二、EBB(Eigenvalue Based Beamforming)算法(即特征向量法):通过对空间

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相关矩阵进行特征值的分解来得到权矢量。实现方法就是找到第K个用户的权矢量w^(k) 使得r最大

EBB算法的基本思路如下:

(1)对于整个波束空间,找到使接收信号功率最大的赋形权矢量。这通过对用户空间相关矩阵进行特征分解,找到最大特征值对应的特征向量即为权矢量。 (2)对用户空间相关矩阵进行特征分解,求得到达角度个数和对应方向。 两种算法的比较:

从算法难度来看,EBB算法的实现难度略高于GOB算法;

EBB算法得到的是全局最优解,而GOB算法得到的是局部最优解; 在低速情况下,EBB算法性能优于GOB;

在高速情况下,EBB算法与GOB算法性能基本相当

在城区,无线的传播环境很恶劣,EBB算法的优势也更加明显

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智能天线波束赋形GOB算法与EBB算法比较

目前比较常用的波束赋形算法有2种:GOB算法和EBB算法。GOB算法是一种固定波束扫描的方法,对于固定位置的用户,其波束指向是固定的,波束宽度也随天线阵元数目而确定。当用户在小区中移动时,它通过测向确定用户信号DOA,然后根据信号DOA选取预先设定的波束赋形系数进行加权,将方向图的主瓣指向用户方向,从而提高用户的信噪比。EBB算法是一种自适应的波束赋形算法,方向图没有固定的形
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