Пространственная обработка сигналов в цифровых антенных решетках тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.07, кандидат технических наук Чиркунова, Жанна Владимировна

• Чиркунова, Жанна Владимировна
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Чиркунова, Жанна Владимировна

Список употребляемых сокращений.

Введение.

Глава 1. Анализ современного состояния проблемы обработки сигналов в ЦАР.

1.1 Методы пространственной фильтрации.

1.1.1 Модель оптимального весового вектора.

1.1.2 Классификация алгоритмов оценки весового вектора.

1.1.3 Основные ограничения методов, связанные с практической реализацией.

1.2 Методы определения направления прихода сигнала.

1.2.1 Понятие пеленгации источника помехи.

1.2.2 Классификация алгоритмов определения направления прихода.

Основные результаты главы

Глава 2. Исследование алгоритмов пространственной фильтрации сигналов.

2.1 Математическая модель антенной решетки.

2.2 Методы формирования диаграммы направленности

2.2.1 Метод Щелкунова.

2.2.2 Метод "линейной системы".

2.2.3 Метод "нелинейной системы".

2.3 Исследование метода "нелинейной системы".

Основные результаты главы 2.

Глава 3. Исследование алгоритмов определения направления прихода сигналов.

3.1 Классический MUSIC алгоритм.

3.1.1 Математическое моделирование метода

3.1.2 Исследование полученной модели при вариации различных параметров моделирования.

3.2 Пространственно сглаженный MUSIC алгоритм.

3.2.1 Математическое моделирование метода.

3.2.2 Исследование полученной модели при вариации различных параметров моделирования.

Основные результаты главы

Глава 4. Реализация алгоритмов пространственной обработки сигналов в цифровой антенной решетке.

4.1 Основные элементы канала ЦАР.

4.2 Проектирование блока цифровой обработки сигналов.

4.2.1 Общая структурная схема.

4.2.2 Выбор цифровых вычислителей.

4.2.3 Реализация схемы управления.

4.2.4 Основная элементная база цифрового вычислителя.

4.3 Разработка программного обеспечения цифровой антенной решетки.

4.3.1 Программирование отдельных устройств блока цифровой обработки сигналов.

4.3.2 Разработка программного обеспечения для управления

4.3.3 Реализация алгоритмов поиска сигналов.

4.3.4 Реализация управления диаграммой направленности методом "нелинейной системы".

Основные результаты главы 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Пространственная обработка сигналов в цифровых антенных решетках»

Развитие современных систем коммуникаций 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, как известно, максимальная пропускная способность любого канала передачи данных определяется отношением сигнал/(помеха+шум) в нем. Одной из наиболее существенных и актуальных проблем в системах беспроводной связи является снижение уровня активных помех, т.е. тех составляющих шума канала, которые являются следствием наличия в эфире других источников радиосигнала, например, соседних базовых станций сотовой телефонии. Наряду с указанной проблемой снижения уровня шума 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 между станциями таких параметров, как положение в пространстве, время работы, частота и код. Задача уплотнения - выделить каждому каналу связи положение в пространстве, время, частоту и/или код с минимумом взаимных помех и максимальным использованием характеристик передающей среды.

В связи с этим одним из наиболее перспективных подходов является применение пространственного разделения каналов (SDMA - space-division multiple access) и пространственной фильтрации на базе антенных решеток с возможностью цифрового диаграммообразования (ЦДО).

ЦДО обеспечивает прецизионную селекцию сигналов по направлениям прихода, в том числе в пределах одного луча диаграммы направленности (ДН). В результате возрастают число работоспособных каналов и емкость сети. Современные системы с адаптивными цифровыми антенными решетками (ЦАР) позволяют множеству пользователей работать на одном частотном канале за счет учета их пространственного разнесения. Кроме того, в зависимости от сложности системы, базовые станции могут формировать "заказные" лучи приема/передачи сигналов персонально 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/передачи. В зарубежной литературе цифровые антенные решетки принято называть "интеллектуальными" антеннами (Smart Antennas).

Рассмотрим ряд функциональных особенностей ЦАР по сравнению с другими антенными системами. Обычная "всенаправленная" антенна излучает и принимает волны во всех направлениях. При этом во многих случаях эта излучаемая мощность становится интерферирующей помехой соседним базовым станциям и другим пользователям, что приводит, в свою очередь, к снижению отношения сигнал/(шум+помеха) и ухудшению связи.

С помощью фазированной антенной решетки (ФАР) уже можно создать направленную непосредственно к пользователю диаграмму и осуществить сканирование лучом, но данная система не способна адаптироваться к изменяющимся условиям передачи, т.к. весьма затруднительно реализовать управление формой диаграммы для отстройки от помех. Кроме того, существенным недостатком ФАР является необходимость использования высокомощных аналоговых устройств.

Применение активной фазированной антенной решетки (АФАР) [1] позволяет существенно улучшить отношение сигнал/шум в канале за счет введения активных элементов в тракт СВЧ, уменьшить потери, увеличить излучаемую мощность, упростить распределительную систему, улучшить массогабаритные характеристики антенной системы, а также построить более эффективную систему обработки сигналов. Однако попытка реализовать управление амплитудно-фазовым распределением в раскрыве в реальном масштабе времени приведет к большим энергетическим потерям из-за необходимости использования аттенюаторов в каждом канале.

Следующим шагом в процессе эволюции антенных систем стал переход к использованию аналоговой адаптивной АФАР [2 - 11], с помощью которой уже возможно с некоторым приближением решение задачи пространственного разделения пользователей. Однако, даже система, работающая с аналоговым сигналом, должна иметь в своем составе решающее устройство, вырабатывающее сигналы управления весовыми коэффициентами, т.е. какой-либо микропроцессор. При этом для создания амплитудно-фазового распределения также придется использовать аттенюаторы, что неизбежно ведет к потере энергии полезного сигнала, который в дальнейшем подвергается обработке.

Основное отличие цифровой антенной решетки от аналоговой заключается в замене аналоговых фазовращателей и сумматоров цифровыми устройствами, что приводит к следующим основным преимуществам использования ЦАР [1]: замене громоздкой, тяжелой, нестабильной аналоговой диаграммообра-зующей схемы с управляемыми аналоговыми фазовращателями на высокоточные цифровые диаграммообразующие схемы; возможность электрически управлять в реальном масштабе времени не только фазовым распределением в раскрыве антенной решетки, но за счет аналого-цифровых преобразователей (АЦП) и цифро-аналоговых преобразователей (ЦАП), осуществлять быстрое управление амплитудно-фазовым распределением в раскрыве как приемной, так и передающей ЦАР; отсутствие энергетических потерь сигнала, вызываемых необходимостью применения аттенюаторов в аналоговых антенных системах; возможность практически плавного перемещения луча; исключение угловых ошибок и роста боковых лепестков, обязанных дискретности и погрешностям изготовления аналоговых фазовращателей; возможность без больших дополнительных аппаратных затрат формировать одновременно множество лучей в желаемых направлениях; возможность определения направления прихода сигнала и помех, и, соответственно, формирования "нулей" ДН в направлениях на помехи с глубиной реального дополнительного ослабления до 20-30 дБ; использование цифровых управляющих схем допускает в достаточно широких пределах наращивать количество элементов решетки, тем самым позволяя создавать гибкие антенные системы на основе ЦАР; использование выходов и входов АЦП и ЦАП для полной цифровой обработки и формирования сложных широкополосных сигналов (фильтрация, модуляция, демодуляция, кодирование, декодирование, маршрутизация информационных потоков).

Таким образом, на базе цифровых 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 ЦАР и цифровой обработки сигналов известны давно, сейчас, благодаря современным достижениям в области СВЧ-электроники, монокристальной электроники АЦП и ЦАП, сверхбыстродействующей цифровой и компьютерной электронике, возникли принципиально новые возможности создания ЦАР.

Так в [1] приводится пример реализации цифровой антенной решетки для перспективной крупноапертурной модульной широкополосной PJIC коротковолновой части дециметрового диапазона 10-20 см., состоящей из нескольких тысяч элементов. С целью упрощения цифровой пространственно-временной обработки используется двухэтапная процедура адаптивной обработки сигнала. На первом этапе, согласно структуре обобщенного алгоритма, осуществляется аналоговая пространственная обработка сигналов внутри каждого модуля (секции), представляющего собой подрешетку с приемными излучающими элементами и сумматором. На втором этапе в модулях ЦАР осуществляется цифровая межмодульная пространственно-временная обработка сигналов. В принципе возможны два варианта построения внутримодульной (секционной) обработки: использование обычной неадаптивной процедуры управления ДН секции, а также адаптивное подавление помех путем формирования "нулей" в ДН секции в направлении источников помех, расположенных в боковых лепестках ДН секции, с использованием информации о координатах источников помех. Для реализации адаптивного подавления помех используется спецвычислитель, на котором производятся необходимые вычисления фазового управления ДН секции в соответствии с алгоритмом фазового синтеза. Исследования [1] показали высокую эффективность данного алгоритма фазового синтеза, характеризуемую достаточной глубиной "нуля" и большим числом подавляемых источников помех. В частности, достижимая глубина "нуля" 8 и максимальное число подавляемых помех Мопределяются следующими соотношениями:

8 = 101gA(p - lOlgiV; м~ n/4, где Дер - цена младшего разряда в разрядной сетке, n - количество элементов.

Также в [1] рассматривается пример построения ЦАР для бортового ретранслятора (4096 элементов) в диапазоне частот 8 ГГц для перспективной спутниковой телекоммуникационной системы высокоскоростной мобильной связи "Ростелесат". Возможные варианты ее построения базируются как на основе существующей наиболее современной, так и предлагаемой перспективной элементной базе техники АЦП и ЦАП цифровой обработки и формирования пространственно-временных сигналов. Оба варианта имеют одинаковую структуру построения, но существенно отличаются по конструктивной компоновке, массо-габаритным характеристикам и потребляемой мощности, и, естественно, второй вариант обладает в этой части более высокими характеристиками, чем первый. Для адаптивной обработки сигнала приемная часть ЦАР содержит блоки предварительной частотно-временной и пространственной обработки сигналов. Блок вычисления весовых векторов пространственного сигнала производит вычисления псевдообратной матрицы для матрицы волновых фронтов передающих лучей и оптимального весового вектора для подавления помехи на основе процедур, совпадающих или аналогичных процедуре псевдообращения матрицы волновых фронтов полезного и мешающих сигналов.

ЦАР находят широкое применение и в системах сотовой связи. Paratek Microwave, Inc. разработала многолучевую цифровую антенную решетку на 1,8 ГГц [12], которая может быть использована в качестве антенны базовой станции GSM. Она способна улучшать отношение сигнал/(помеха + шум), таким образом увеличивая зону обслуживания и емкость сети.

В [13] рассматриваются два типа алгоритмов определения направления прихода сигнала на примере экспериментальной приемной антенны s-диапазона с цифровым диаграммообразованием. Она представляет собой линейную антенную решетку с 12 цифровыми каналами, характеристики которой подробно описаны в работах [14 - 16]. Для оценки эффективности определения направления прихода сигнала рассматривались данные полученные как в безэховой камере (где возможны контроль параметров эксперимента и использование высокого отношения сигнал/шум), так и полученные во внешней среде с помощью подсветки определенной области радиолокационной антенной с широким охватом (условия не идеальны, низкий уровень отношения сигнал/шум, присутствуют пассивные помехи и множество наземных целей). Сравнивались алгоритм определения направления прихода сигналов Капона и MUSIC-алгоритм (Multiple Signal Classification - буквально классификация множественных сигналов) [17], но полученные результаты также важны и для других методов. Результаты показали, что измерения в реальных условиях уступают измерениям в идеальных условиях, поэтому на практике радиолокационные системы должны использовать несколько методов для обработки информации. Обычное сканирование лучом используется для поиска новых целей, а метод с высоким разрешением применяется для точного определения координат цели и для разрешения целей между собой.

Таким образом, в соответствии с вышеизложенным, для осуществления всех перечисленных преимуществ ЦАР, одной из основных ее задач является формирование диаграммы направленности заданной формы, что фактически означает определение весовых коэффициентов и умножение их на входные сигналы каналов, с последующим суммированием взвешенных сигналов каждого канала. Для решения этой задачи необходимо найти оптимальный метод определения весовых коэффициентов. Кроме того, для реализации возможности управления амплитудно-фазовым распределением в режиме реального времени необходимо добавить к алгоритму построения диаграммы направленности алгоритм определения направления прихода сигнала.

В настоящее время создан ряд алгоритмов с многочисленными вариантами и модификациями, как оценки весового вектора, так и оценки направления прихода сигнала (direction-of-arrival estimation или DOA-estimation).

Среди алгоритмов оценки весового вектора выделяют три основные группы [18]:

- прямые методы оценки, реализующие оптимальное решение или, по крайней мере, приближающиеся к такой реализации;

- методы оценки при малом числе обучающих выборок;

- итерационный (градиентный) метод.

Методы определения направления прихода сигнала подразделяются на четыре основных класса [18, 19]:

- алгоритмы линейного предсказания;

- алгоритмы типа Капона;

- подпространственные алгоритмы;

- алгоритмы, основанные на согласовании параметрических моделей сигналов.

Практически все эти методы, так или иначе, связаны с получением оценки прямой или обратной корреляционной матрицы входных сигналов или функций от них, что неизбежно сопровождается большим объемом вычислений. Кроме того, вопросы практической реализации данных методов в реальных системах недостаточно широко изучены. Следовательно, существует необходимость исследования данных методов и поиска возможных путей практической реализации пространственной обработки сигналов в ЦАР.

Таким образом, объектом диссертационного исследования являются цифровые антенные решетки.

Предмет диссертационного исследования - алгоритмы пространственной обработки сигналов для применения в ЦАР.

Целью настоящей работы является исследование и разработка эффективных алгоритмов пространственной обработки сигналов для практической реализации в цифровых антенных решетках. Данные алгоритмы должны позволять реализовы-вать многолучевые антенные системы с возможностью формирования и управления диаграммой направленности заданной формы.

Поставленная цель достигается решением ряда научно-технических задач, среди которых основными являются:

- построение математической модели цифровой антенной решетки;

- разработка эффективных методов пространственной обработки сигналов;

- численная оценка и сравнительный анализ эффективности работы иссле- 1 дуемых алгоритмов на основе полученных моделей;

- практическая реализация рассмотренных методов в ЦАР и исследование их характеристик на основе экспериментального образца;

- выработка рекомендаций по применению изученных методов с указанием особенностей и ограничений практической реализации.

Решение задач по практической реализации алгоритмов пространственной обработки сигналов осуществлялось на базе экспериментальных образцов ЦАР, созданных коллективом кафедры МРТУС МИЭТ при непосредственном участии автора. При проектировании образцов лично автором решались задачи по разработке программного обеспечения ЦАР, в число которых входили следующие:

- реализация алгоритма построения диаграммы направленности заданной формы;

- анализ и реализация алгоритма обнаружения сигналов;

- реализация одновременной независимой работы нескольких лучей антенны;

- анализ и выбор типов цифровых вычислителей;

- программирование отдельных устройств блока цифровой обработки сигналов;

- разработка интерфейса управления ЦАР.

Научная новизна результатов диссертационной работы заключается в следующем:

- впервые разработан алгоритм пространственной фильтрации сигналов на основе построения диаграммы направленности заданной формы, отличающийся тем, что позволяет ЦАР формировать "нули" ДН в направлениях прихода помех (в том числе и в главном лепестке), а также сканировать основным лучом в заданной области без существенных потерь мощности;

- впервые разработан алгоритм адаптивного приема сигналов в условиях многолучевого распространения, основанный на способности ЦАР "уравнивать" между собой по фазе и амплитуде все каналы таким образом, чтобы на выходе решетки наблюдался максимальный результирующий сигнал;

- проведено исследование двух наиболее перспективных из ряда существующих на сегодняшний день методов определения направления прихода сигналов - классического и пространственно сглаженного MUSIC-алгоритма; впервые получены ограничения и выработаны рекомендации по применению данных методов в цифровых антенных решетках;

- получены результаты практической реализации разработанных алгоритмов пространственной обработки сигналов в созданных экспериментальных образцах 4-х элементной и модульной многолучевой 12-ти элементной ЦАР диапазона 2,4 ГГц. При этом на базе многолучевой ЦАР успешно реализовано построение системы множественного доступа с пространственным разделением пользователей.

Практическая значимость работы заключается в возможности создания радиотехнических систем и систем связи на базе ЦАР с улучшенными характеристиками по отношению к существующим системам, за счет возможности реализации адаптивной пространственной обработки сигналов в режиме реального времени при использовании разработанных алгоритмов и рекомендаций по практическому применению предлагаемых методов.

По теме диссертационной работы опубликовано 20 работ, в том числе 2 статьи в журналах перечня ВАК, патент на полезную модель и 5 научно-технических отчетов о выполнении НИОКР. Результаты диссертационной работы докладывались на 9 научно-технических конференциях.

Основные результаты работы внедрены на предприятиях ГУП НПЦ "СПУРТ" в рамках выполнения НИР "Изготовление и исследование характеристик макета приемной цифровой антенной решетки (ЦАР) диапазона 2,4 ГГц", а также в ОАО "РТИ им. A.JI. Минца" при выполнении составной части ОКР "Разработка программных модулей диаграммообразования и помехозащиты", что подтверждается соответствующими Актами о внедрении.

Создан экспериментальный образец модульной 12-ти элементной 10-тилучевой ЦАР, в составе ПО которого успешно реализованы разработанные алгоритмы пространственной обработки сигналов.

Получен патент на полезную модель "Устройство множественного доступа с пространственным разделением пользователей" от 27 августа 2008 года №75898.

На базе диссертационной работы построен спецкурс магистерской подготовки на кафедре МРТУС МИЭТ - "Адаптивные и цифровые антенные решетки", а также в рамках национального проекта «Образование» по данному курсу подготовлено к печати учебное пособие. Кроме того, теоретические результаты данной работы могут быть включены в качестве материала в учебные курсы "Антенно-фидерные устройства" и "Цифровая обработка сигналов".

На защиту выносятся следующие основные результаты работы:

1. Алгоритм пространственной фильтрации сигналов на основе построения диаграммы направленности заданной формы.

2. Алгоритм адаптивного приема сигналов в условиях многолучевого распространения.

3. Количественные результаты математического моделирования разработанных методов пространственной обработки сигналов.

4. Рекомендации по практическому применению классического и пространственно сглаженного MUSIC-алгоритмов в цифровых антенных решетках с указанием основных ограничений методов.

5. Результаты разработки и экспериментальных исследований созданных образцов ЦАР, на базе которых реализованы алгоритмы пространственной обработки сигналов

Помимо введения, диссертация содержит четыре главы и заключение.

В первой (обзорной) главе на основе данных, взятых из литературных источников, приводится анализ современного состояния проблемы пространственной обработки сигналов в цифровых антенных решетках. Рассмотрение различных методов пространственной селекции сигналов и методов определения направления прихода сигнала можно начать с уже существующей классификации и на ее основе исследовать достоинства и недостатки разработанных алгоритмов, более подробно рассмотреть наиболее перспективные из них, а также выявить известные ограничения, связанные с практической реализацией. Данная задача описана в первой главе.

Вторая глава посвящена исследованию алгоритмов пространственной фильтрации сигналов. Для этого необходимо сначала построить математическую модель антенной решетки, а затем на ее основе исследовать несколько методов, применяемых на сегодняшний день на практике.

Исследование алгоритмов определения направления прихода сигналов рассмотрено в третьей главе. В ней приводится описание моделирования следующих методов: классического MUSIC-алгоритма, а также сглаженного MUSIC-алгоритма, который позволяет существенно улучшить характеристики разрешения коррелированных сигналов. Полученные модели исследованы с помощью вариации различных параметров моделирования.

В результате исследований, описанных во второй и третьей главах, получены наиболее оптимальные по заданным критериям способы пространственной фильтрации сигналов в ЦАР. Их практическая реализация описывается в четвертой главе.

В заключение, автор считает своим приятным долгом выразить благодарность научному руководителю к. ф.-м. н., доценту Лялину Константину Сергеевичу, зав. каф. МРТУС, к. т. н. Чистюхину Виктору Васильевичу, а также всему коллективу кафедры МРТУС МИЭТ за помощь в подготовке данной работы.

Заключение диссертации по теме «Антенны, СВЧ устройства и их технологии», Чиркунова, Жанна Владимировна

Основные результаты диссертационной работы заключаются в следующем:

1. Разработанный метод "нелинейной системы" позволяет подавлять помехи, приходящие с любых направлений, в том числе и в главном лепестке ДН. Величина дополнительного ослабления помех составляет 20 - 30 дБ. Применение метода в многолучевых ЦАР позволяет формировать N — 2 независимых луча (N— количество элементов в решетке).

2. Исследование MUSIC-алгоритмов двух типов показало, что они с высокой разрешающей способностью определяют направления прихода сигналов. Для некоррелированных сигналов оба метода позволяют получать разрешение в 1/4 ширины луча, для коррелированных сигналов метод с пространственным сглаживанием имеет разрешение в половину ширины луча по первым нулям. Характеристика разрешения улучшается при повышении отношения сигнал/шум и количества выборок.

Обнаружен неустранимый недостаток обоих алгоритмов ^ появление лишних пиков в пространственном спектре при межэлементном расстоянии больше 0,5Х.

Показана возможность реализации в ЦАР схемы уплотнения пользователей на основе пространственного разделения каналов при совместном применении метода определения направления прихода и предложенного метода построения ДН заданной формы. Данный подход позволяет существенно повысить отношение сигнал/(помеха + шум) - на 20-30 дБ для 12-ти элементной решетки.

3. Разработанный метод "калибровки сигналов" позволяет эффективно, с точки зрения сохранения энергии передаваемого сигнала, принимать сигналы в условиях многолучевого распространения. Благодаря возможности распараллеливания вычислений, метод способен работать в режиме реального времени.

4. Разработано программное обеспечение созданного экспериментального образца ЦАР, в составе которого реализованы предложенные методы. Представлены результаты измерений образца, которые показывают, что разработанные методы на практике оказались весьма эффективными для пространственной обработки сигналов в ЦАР.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Как уже отмечалось, актуальным на сегодняшний день является вопрос улучшения качества современных информационно-телекоммуникационных и радиотехнических систем, к которым предъявляются жесткие требования по увеличению информационной емкости каналов связи, помехозащищенности, скорости обработки больших потоков информации и другие. Для выполнения данных требований необходимо постоянно искать новые методы обработки сигналов, позволяющие максимально эффективно принимать нужный сигнал, и также максимально эффективно бороться с активными помехами в радиоканале.

Анализ, проведенный в первой главе, показал, что применение ЦАР в современных системах является востребованным и перспективным, поскольку данные антенны обладают рядом уникальных возможностей по сравнению с традиционными антенными системами. Алгоритмы работы адаптивных решеток формировались и исследовались, начиная еще с середины 60-х годов прошлого века, однако, принципиально новые возможности по созданию ЦАР возникли только благодаря современным достижениям сверхбыстродействующей цифровой, компьютерной, а также СВЧ-электронике.

Итак, главной задачей ЦАР является обеспечение наилучшего приема полезного сигнала на фоне помех. Достигается это суммированием сигналов с элементов решетки с такими амплитудами и фазами, которые обеспечивают формирование провалов в диаграмме решетки в направлениях на помехи, с минимально возможными искажениями главного лепестка диаграммы, установленного в направлении приема полезного сигнала. Таким образом, ЦАР осуществляет пространственную фильтрацию полезного сигнала на фоне помех, используя для этого методы пространственной фильтрации и методы определения направления прихода сигналов.

В настоящее время создан ряд таких алгоритмов с многочисленными вариантами и модификациями, которые теоретически достаточно хорошо справляются с основными задачами пространственной обработки сигналов в ЦАР. Однако как

144 показал проведенный в первой главе анализ, эффективность их работы на практике недостаточно широко изучена, нет конкретных рекомендаций с указанием ограничений, достоинств и недостатков алгоритмов. В связи с этим, становится актуальным вопрос о возможности практической реализации данных методов, поэтому данная диссертационная работа посвящена исследованию вопросов пространственной обработки сигналов в цифровых антенных решетках.

В качестве основных методов решения научно-технических задач в диссертации были приняты аналитические методы как дающие точный и поддающийся прямой проверке результат в виде математических зависимостей, а также численное моделирование и анализ результатов работы существующих и разработанных методов пространственной обработки сигналов.

Проверка адекватности полученных при моделировании результатов осуществлялась путем сравнения их с экспериментальными результатами, полученными при реализации разработанных методов в созданном макете ЦАР.

В результате проведенных исследований был получен ряд новых научных результатов.

1. Разработан алгоритм пространственной фильтрации сигналов на основе построения диаграммы направленности заданной формы.

2. Разработан алгоритм адаптивного приема сигналов в условиях многолучевого распространения.

3. Получены ограничения и выработаны рекомендации по применению MUSIC-алгоритма в цифровых антенных решетках.

4. Получены результаты практической реализации разработанных методов в экспериментальном образце многолучевой модульной ЦАР.

Таким образом, сформулированные цели и задачи диссертационной работы полностью достигнуты, что позволяет говорить о практической значимости данной работы, которая заключается в возможности создания радиотехнических систем и систем связи на базе ЦАР с улучшенными характеристиками по отношению к существующим системам, за счет возможности реализации адаптивной пространственной обработки сигналов в режиме реального времени.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Чиркунова, Жанна Владимировна, 2009 год

1. Активные фазированные антенные решетки / под ред. Д.И. Воскресенского, А.И. Канащенкова, М.: Радиотехника, 2004.

2. Reed I.S. Brief history of adaptive arrays. "MILCOM'85: IEEE Mil. Commun. Conf., Boston, Mass., 0ct.20 23, 1985. Conf. Rec. Vol.2 - 3". New York, N.Y., 1985, p.515 - 518.

3. Ширман Я.Д., Манжос В.Н. Теория и техника обработки радиолокационной информации на фоне помех. М.: Радио и связь, 1981 (416 е.).

4. Ширман Я.Д., Красногоров С.И., Лебедев Е.П., Костин Г.А. Первые отечественные исследования адаптации антенных систем к мешающим воздействиям. «Радиотехника», 1989, №11, с. 108 — 110.

5. Журавлев А.К., Лукошкин А.П., Поддубный С.С. Обработка сигналов в адаптивных антенных решетках. Л.: Изд-во ЛГУ, 1983 (240 е.). .

6. Мозинго Р.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки. М.: Радио и связь, 1986 (448 е.).

7. Лосев Ю.И. (ред.). Адаптивная компенсация помех в каналах связи. М.: Радио и связь, 1988.

8. Уидроу Б., Стирнз С.' Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989 (440 е.).

9. Пистолькорс А.А., Литвинов О.С. Введение в теорию адаптивных антенн. М.: Наука, 1990 (200 е.).

10. Журавлев А.К., Хлебников В.А., Родимов А.П. и др. Адаптивные радиотехнические системы с антенными решетками. Л.: Изд-во ЛГУ, 1991 (544 е.).

11. L. Pettersson, M. Danestig, "An Experimental S-Band Digital Beamforming Antenna", Proc. 1996 Int. Symp. on Phased Array Syst. and Techn., Boston, MA, USA 15-18 Oct. 1996, pp. 93-98.

12. L. Pettersson, M. Danestig, "An Experimental S-Band Digital Beamforming Antenna", IEEE Aerospace and Electronics System Magazine, Nov. 1997, pp. 19-26.

13. L. Pettersson, "An Experimental S-Band Digital Beamforming Antenna: Design, Procedures and Performance" FOA-R-99-Ol 162-408-SE, Dec. 1999, ISSN 11049154.

14. H. Krim and M. Viberg, "Two Decades of Array Signal Processing Research", IEEE Signal Processing Magazine, July 1996, pp. 67-94

15. Ратынский M.B. Адаптация и сверхразрешение в антенных решетках. М.: Радио и связь, 2003, (200с.).

16. Liberti J.C., Rappaport T.S. Smart antennas for wireless communications. Prentice Hall PTR, NJ, USA

17. Nezlin D.V, Kostylev V.I., Blyakhman A.B. Bistatic Radar: Theory and Practice. By Editor Cherniakov M. Wiley & Sons, UK, 2007.

18. Ланкастер П. Теория матриц. М.: Наука, ГРФМЛ, 1978 (280 е.).

19. Reed I.S., Mallett J.D., Brennan L.E. Rapid convergence rate in adaptive arrays. "IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems", 1974, Vol.10, No.6, p.853 863.

20. Лоусон Ч., Хенсон P. Численное решение задач метода наименьших квадратов. М.: Наука, ГРФМЛ, 1986 (230 е.).

21. Ратынский М.В. Ортогонализация взамен нормальных уравнений. «Геодезия и картография», 1994, №11, с.21 24.

22. Ратынский М.В., Серапинас Б.Б. Развитие метода ортогонализации матрицы уравнений поправок. «Геодезия и картография», 1995, №7, с.7 — 9.

23. Robust adaptive beamforming / edited by Juan Li and Petre Stoica John Wiley & Sons. Inc, 2006, 422 pp.

24. Ратынский M.B. О некоторых критериях оптимальности адаптивной обработки сигналов в антенных решетках. «Обработка информации». Сб. научн. трудов. РТИ им. акад. А.Л.Минца №38, М.:1980, с. 16-22.

25. Ратынский М.В. Шум регулирования и условие устойчивости адаптивной ФАР градиентного типа. «Радиотехника», 1992, №5-6, с.85-89.

26. Ратынский М.В. Анализ характеристик алгоритмов пеленгации со сверхразрешением. «Радиотехника», 1992, №10-11, с.63-66.

27. Ратынский М.В. Влияние декорреляции входных сигналов на эффективность алгоритмов адаптивной пространственной фильтрации с малым объемом обучающей выборки. «Радиотехн. и электроника», 1995, т.40, №5, с.772-776.

28. Howells P.W. Explorations in fixed anad adaptive resolution at GE and SURC. "IEEE Trans. Antennas and Propagation", 1976, Vol.24, No.5, p.575 584.

29. Applebaum S.P. Adaptive arrays. Syracuse University Research Corporation Report SPL TR 66-1, 1966; "IEEE Trans. Antennas and Propag.", 1976, Vol.24, No.5, p.585-598.

30. Widrow В., Matney P.E., Graffiths LJ. Goode B.B. Adaptive antenna systems. "Proc. IEEE", 1967, vol.55, No.12, p.2143 2159.

31. Lau C.K., Leondes C.T. Optimal adaptive control of an array of passive sensors. "IEEE Trans. Aerospace and Electronic System", 1975, Vol.ll, No.4, p.608 612.

32. Абрамович Ю.И. Регуляризованный метод адаптивной оптимизации фильтров по критерию максимума отношения сигнал/помеха. «Радиотехника и электроника», 1981, т.26, №3, с.543 — 551.

33. Абрамович Ю.И., Михайлюков В.Н., Стручев В.Ф. Исследование эффективности рекуррентной цифровой адаптивной настройки по критерию максимума отношения сигнал/помеха. «Радиотехника и электроника», 1981, т.26., №7, с. 1438- 1443.

34. Пушин А.Е., Ратынский М.В., Черемисин О.П. О влиянии декорреляции входных сигналов на эффективность цифровых фильтров выделения сигналов на фоне помех. «Радиотехника и электроника», 1986, т.31, №9, с. 1786 1791.

35. Hung E.K.L., Turner R.M. A fast beamforming algorithm for large arrays. "IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems", 1983, Vol.19, No.4, p.598 607.

36. Лексаченко В.А. Метод адаптации антенной решетки. «Радиотехника и электроника», 1984, т.29, №3, с.424 427.

37. Левшин В.П., Стручев В.Ф., Харитонов А.Г. Метод построения адаптивных фильтров с ограниченным объемом обучающей выборки. «Радиотехника и электроника», 1983, т.28, №4, с.731 734.

38. Черемисин О.П., Ратынский М.В., Комов А.А., Пушин А.Е. Эффективный проекционный алгоритм адаптивной пространственной фильтрации. «Радиотехника и электроника», 1994, т.39, №2, с.259 263.

39. Heiliman G.M., Purdy R.J. Graceful degradation of an adaptive beamforming processor. "IEEE Trans. Aerospace and Electronic Systems", 1992, Vol.28, No.l, p.305-315.

40. Frantzeskakis E.N., Liu К J.R. A class of square root and division free algorithms and architectures for QRD-based adaptive signal processing. "IEEE Trans. Signal Process.", 1994, Vol.42, No.9, p.2455 -2469.

41. Ратынский М.В., Черемисин О.П., Комов А.А. Методы ортогонализации в задачах обработки стохастических сигналов и проблема численной устойчивости. «Радиотехника и электроника», 1994, т.39, №8 — 9, с. 1360 — 1366.

42. Ратынский М.В., Черемисин О.П., Кузин С.С., Пушин А.Е., Комов А.А. Эффективные алгоритмы обработки стохастических сигналов на основе схемы ортогонализации Грамма-Шмидта. «Радиотехника и электроника», 1995, т.40, №1, с.66 — 72.

43. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003, 1104 с.

44. Pozar D.M. Microwave engineering. John Wiley & Sons. Inc, 1998, 720 pp.

45. Слюсар В.И. Быстродействующие АЦП: достижения и перспективы. Известия Вузов. Сер. Радиоэлектроника, 2000, т. 43, № 3.

46. Reddi S.S. Multiple source location a digital approach. "IEEE Trans. Aerospace and Electron. Syst", 1979, Vol.15, No.l, p.95 - 105.

47. Schmidt R.O. Multiple emitter location and signal parameter estimation. "Proc. RADC Spectrum Estimation Workshop", 1979, "IEEE Trans. Antennas and Propagation" 1986, Vol.34, No.3, p.276 280.

48. Burg J.P. Maximum entropy spectral analysis. "Proc. 37th Meeting Soc. Explor. Gaophys. Oklahoma City, Okla.", 1967.

49. Capon J. High-resolution frequency-wavenumber spectrum analysis. "Proc. IEEE", 1969, Vol.57, No.8, p. 1408 1418.

50. Capon J., Goodman N.R. Probability distributions for estimators of the frequency-wavenumber spectrum. "Proc. IEE", 1970, Vol.58, No. 10, p. 1785 -1786.

51. Lacoss R.T. Data adaptive spectral analysis methods. "Geophysics", 1971, Vol.36, No.4, p.661 -675.

52. Pisarenko V.F. On the estimation of spectra by means of non-linear functions of the covariance matrix. "Geophys. J. R. Astron. Soc.", 1972, Vol.28, No.5, p.511 531.

53. Burg J.P. The relationship between maximum entropy spectra and maximum likelihood spectra. "Geophisics", 1972, Vol.37, No.2, p. 191 202.

54. Писаренко В.Ф. Спектральная оценка максимальной энтропии и ее использование для определения частот гармоник. Сб. «Интерпретация данных сейсмологии и неотектоники» («Вычислительная сейсмология», вып.8). М., 1975, с.83 109.

55. Haykin S. (Ed.) Nonlinear methods of spectral analysis. Berlin: Springer Verlag. 1983 (272 p.).

56. Караваев B.B., Сазонов B.B. Статистическая теория пассивной локации. М.: Радио и связь. 1987 (240с.).

57. Марпл C.JL Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990 (584с.).

58. Haykin S., Litva J., Shepherd T.J. (Eds.) Radar array processing. Berlin: Springer Verlag. 1993 (312 p.).

59. Gabriel W.F. Spectral analysis and adaptive array superresolution technique. "Proc. IEEE", 1980, Vol.68, No.6, p.654 667.

60. Johnson D.H., Miner G.E. Comparison of superresolution algorithms for radio direction finding. "IEEE Trans. Aerospace and Electron. Syst.", 1986, Vol.22, No.4, p.432-441.

61. Nickel U. Angular superresolution with phased array radar: a review of algorithms and operational constraints. "IEE Proc.", Pt.F, 1987, Vol.134, No.l, p.53 59.

62. Starkey P.G. Direction-finding with linear phased arrays using eigen-analysis techniques. "GEC J. Res.", 1987, Vol.5, No.4, p. 193 207.

63. Munier J., Delisle G.Y. Spartal analysis in passive listening using adaptive technique. "Proc. IEEE", 1987, Vol.75, No.l 1, p.1458 1471.

64. Nickel U. Algebraic formulation of Kumaresan-Tufts superresolution method, showing relation to ME and MUSIC methods. "IEE Proc.", Pt.F, 1988, Vol.135, No.l,p.7- 10.

65. Gabriel W.F. Using spectral estimation techniques in adaptive processing antenna systems. "IEEE Trans. Antennas and Propag.", 1986, Vol.34, №3, p.291 300.

66. Gabriel W.F. Adaptive processing array systems. "Proc. IEEE", 1992, Vol.80, №1, p.152 162.

67. Barton P. Direction finding using an adaptive null tracker. "IEEE Proc.", 1983, Vol.H130, №1, p.78 83.

68. Караваев B.B., Молодцов B.C. Параметрические спектральные оценки в локации. М.: РТИ АН СССР, Препринт №861, 1986 (30с.).

69. Johnson D.H. The application of spectral estimation methods to bearing estimation problems. "Proc. IEEE", 1982, Vol.70, No.9, p. 1018 1028.

70. Активная пеленгация источников интенсивных сигналов в многоканальных системах. «Радиотехн. и электроника», 1992, т.37, №12, с.2199 2209.

71. Гершман А.Б., Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Адаптивное разрешение некоррелированных источников по угловой координате. «Изв. Вузов. Радиофизика», 1988, т.31, №8, с.941 946.

72. Гершман А.Б., Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Анализ сверхразрешени некоррелированных источников излучения в адаптивных антенных решетках. «Изв. Вузов. Радиофизика», 1988, т.31, №11, с.1374 1379.

73. Borgiotti G.V., Kaplan L.J. Superresolutions of uncorrelated interference sources by using adaptive array techniques. "IEEE Trans. Antennas and Propag.", 1979, Vol.27, No.6, p.842 — 845.

74. Kumaresan R., Tufts D.W. Estimating the angles of arrival of multiple plane waves. "IEEE Trans. Aerospace and Electron. Syst.", 1983, Vol.19, No.l, p. 134 139.

75. Paulraj A., Roy R., Kailath T. A subspace rotation approach to signal parameter estimation. "Proc. IEEE", 1986, Vol.74, No.7, p. 1044 1045.

76. Roy R., Paulraj A., Kailath T. ESPRIT a subspace rotation approach to estimation of parameters of cissoids in noise. "IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signal

77. Process.", 1986, Vol.34, No.5, p.1340 1342.

78. Roy R., Kailath T. ESPRIT estimation of signal parameters via rotational in-variance techniques. "IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signal Process.", 1989, Vol.37, No.7, p.984 - 995.

79. Johnson D.H., Miner G.E. An operational system implementation of the ESPRIT DF algorithm. "IEEE Trans. Aerospace and Electron. Syst.", 1991, Vol.27, No.l, p.159- 166.

80. Гершман А.Б., Ермолаев B.T. Взаимосвязь спектральных оценок максимальной энтропии и «теплового шума». «Радиотехника», 1988, №9, с.39-40.

81. Чистюхин В.В., Лялин К.С., Чиркунова Ж.В., Орешкин В.И., Меркулов С.С., Бахвалова С.А. "Исследование возможности создания комплекса адаптивного приема радиосигналов (КАП)". Отчет о НИР, госрегистрация № У88871,М., МИЭТ, 2007.

82. Minseok KIM, Koichi ICHIGE, Hiroyuki ARAI, Division of Electrical & Computer Engineering, "FPGA-Based DSP Implementation of Simple MRC Digital Beamforming Antenna."

83. Minseok KIM, Koichi ICHIGE, Hiroyuki ARAI, Division of Electrical and Computer Engineering, "FPGA-BASED DSP IMPLEMENTATION OF SIMPLE MRC BEAM-FORMER."

84. Minseok KIM, Koichi ICHIGE, Hiroyuki ARAIland Koichi TSUNEKAWA, "Adaptive Array Antenna Experimental System based on FPGAs and its evaluation through implementation of MRC beamformer."

85. Minseok KIM Hiroyuki ARAI, Division of Electrical and Computer Engineering, "Development of a Digital Prototype Board for Adaptive Array Antenna Receiver."

86. Minseok Kim, Koichi Ichige, Hiroyuki Arai, Division of Electrical & Computer Engineering "DESIGN OF JACOBI EVD PROCESSOR BASED ON CORDIC FOR DOA ESTIMATION WITH MUSIC ALGORITHM."

87. Парлетт Б. Симметричная проблема собственных значений. М., Мир, 1983 (384с.).

88. Simon Haykin, Adaptive filter theory, Third Edition, Prentice Hall, 1996

89. Gene H. Golub and Charles F. Van Loan, Matrix Computations, The Johns Hopkins University Press, 1996.

90. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. M.: Наука, ГРМФЛ, 1988 (552 е.).

91. Ортега Дж. Введение в параллельные и векторные методы решения линейных систем. М.: Мир, 1991 (367 е.).

92. Кузин С.С. Оценка числа источников помех в обращающем решетчатом фильтре. "Радиотехника", 1994, №1, с. 39 43.

93. Кузин С.С. Алгоритм адаптивной пространственной фильтрации на основе унитарных вращений. "Радиотехника", 1994, №10, с. 20 22.

94. Кузин С.С., Леховицкий Д.И. Новая структура решетчатого фильтра и адаптивный алгоритм оценки его параметров. "Радиотехника", 1989, №6, с. 33 37.

95. Леховицкий Д.И., Зарицкий В.И., Раков И.Д., Свердлов Б.Г., Ратынский М.В. Методы адаптивной решетчатой фильтрации в задачах пространственно-временной обработки сигналов. М.: РТИ им. акад. А.Л.Минца, Пре-прит №8610, 1987 (30 с.).

96. Van Trees H.L. Detection, estimation and Modulation Theory, Part 4: Optimum Array Processing. John Wiley & Sons, New York, NY, 2002.

97. Haykin S. and Steinhardt A. Adaptive Radar Detection and Estimation. Wiley, New York, 1992.

98. Sharman K.C., Durrani T.S. Spatial lattice filter for high-resolution spectral analysis of array data. "IEE Proc.", 1983, Vol.F130, № 3, p. 279 287.

99. Van Trees H.L. Optimal Array Processing, Wiley-Interscience, New York, 2002.

100. Yuen S.M., Abend K., Berkowitz R.S. An efficient algorithm and systolic architecture for multiple channel adaptive filtering. "IEEE Trans. Antennas and Propag.", 1988, Vol.36, №5, p. 629 635.

101. Чистюхин B.B. Антенно-фидерные устройства. M.: МИЭТ, 1997. с. 103 104.155

102. Чиркунова Ж.В. Пространственная селекция помехи в ЦАР // 12-я Всероссийская межвузовская научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Микроэлектроника и Информатика 2005": Тез. докл. - М., МИЭТ, 2005.-С.331.

103. Чистюхин В.В., Сизов В.И., Лялин К.С., Чиркунова Ж.В., Викторов Ю.С., Орешкин В.И. Исследование проблем построения и реализации скрытных беспроводных локальных сетей // Отчет о НИР, госрегистрация № 01200315253, М., МИЭТ, 2005. 224 с.

104. Чиркунова Ж.В. Многолучевая цифровая антенная решетка для системы адаптивного приема сигналов // 50-ая научная конференция МФТИ "Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук": М.Долгопрудный, 2007. - С.45-46.

105. B.А. Бархоткина М.: МИЭТ, 2008. - С.52-60.

106. Лялин К.С., Чиркунова Ж.В., Орешкин В.И. Исследование алгоритма множественного доступа с пространственным разделением каналов в системе с цифровой антенной решеткой // Изв. ВУЗов, "Электроника", №6, М., 2008г. С.52-57.

107. Чиркунова Ж.В. Исследование вопросов применения корреляционной обработки для определения направления прихода сигналов // 49-ая научная конференция МФТИ. Сборник трудов конференции: М., МФТИ, 2006. -4.8 - С.71-72.

108. Чиркунова Ж.В. Исследование вопросов сверхрелеевского разрешения в антенных решетках // 13-я международная научно-техническая конференция студентов и аспирантов "Радиоэлектроника, электротехника и энергетика 2007": - М., МЭИ, 2007. - С. 101-102.

109. Чистюхин В.В., Лялин К.С., Чиркунова Ж.В., Орешкин В.И., Меркулов

110. C.С. Исследование возможностей создания аппаратно программного комплекса сбора и передачи с высокой достоверностью телеметрической информации по радиоканалу // Отчет о НИР, госрегистрация № У88683, М., МИЭТ, 2007. - 201 с.

111. Чистюхин В.В., Лялин К.С., Чиркунова Ж.В., Орешкин В.И., Меркулов С.С. Исследование принципов построения цифровых антенных решеток для систем передачи данных с множественным доступом // Отчет о НИР, госрегистрация № 01200511441, М., МИЭТ, 2007. 95 с.

112. Лялин К.С., Орешкин В.И., Чиркунова Ж.В. Особенности проектирования цифровых антенных решеток // Изв. ВУЗов, "Электроника", №4, М., 2008г. -С.36-41.

113. Чистюхин В.В., Лялин К.С., Чиркунова Ж.В., Орешкин В.И. Разработка программного модуля диаграммообразования и помехозащиты // Отчет о СЧ ОКР, госрегистрация У90473, М., МИЭТ, 2008. 108 с.

114. Захаров А.В., Хачумов В.М. Алгоритмы CORDIC. Современное состояние и перспективы. Переславль-Залесский, 2004, с. 353 372.

115. Результаты диссертации апробированы при измерениях электрических характеристик изготовленного образца ЦАР, что подтверждается Актом сдачи-приемки

116. Председатель комиссии: Майоров С.В.

117. Заведующий кафедрой Микроэлектронных радиотехнических устройств и системк.т.н, доцент В.В. Чистюхин -^з^2^1. С^^ 460

118. Результаты диссертационной работы отражены в научно-техническом отчете о СЧ ОКР с описанием возможностей программных средств анализа крупноапертурных ЦИФАР.

119. Разработанное программное обеспечение^южет применяться при проектировании крупноапертурных ЦИФАР.1. Председатель комиссии:1. Члены комиссии:

120. Тепляков И.М. Катаев Н.К. Шевченко Р.А.