关于智能天线

智能天线可以改善通信链路性能，大大提高系统容量，提高频谱利用率，现在已成为移动通信领域的研究热点。本课题主要针对LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中的智能天线技术进行深入研究，主要研究内容包括：
1. 智能天线的无线空时信道及其建模方法研究 
在分析时延扩展、多普勒频率扩展和角度扩展对智能天线的频率相关性、时间相关性和空间相关性的影响基础上，研究天线相关性与散射分布特性之间的定量关系，并基于几种常见模型，提出一种基于统计特性以仿真不同空时信道的方法。
2. 智能天线中的波达方向(DOA, Direction of Arrival)估计算法研究
基于几种常见的DOA估计算法，提出一种新的DOA估计算法，并对多重信号分类(Multiple Signal Classification, MUSIC)算法进行改进，利用改进的MUSIC算法对宽带相干源的DOA估计。
3. 智能天线多用户检测重扩自适应技术研究                                        
    分析单智能天线上同方向的多径干扰和多用户干扰，建立多用户检测自适应智能天线模型，提出相关算法，并对模型进行仿真对比分析。
三、拟解决的关键科学问题和预期目标

1. 拟解决的关键问题
    (1) 数学建模的方法与技巧
数学模型的建立，对课题的研究和方案的建立起着关键的作用。
(2) 神经网络方法
神经网络方法是针对智能天线中DOA估计的新算法，与其他算法相比，具有快速、实时、简便的特点。
(3) LTE技术
LTE技术是整个课题研究的基础和平台，它的参数和标准为课题研究提供巨大帮助。
2. 预期目标
    (1) 智能天线的无线空时信道及其建模方法的研究预期目标
得到天线相关性与散射分布特性之间的定量关系，为移动通信智能天线设计提供理论依据；构造出适用于不同环境的信道模型，反映信道的空间、时间以及频率特性。
    (2) 智能天线中的DOA估计算法研究预期目标
提出改进的MUSIC算法并对其进行仿真，其算法精度应高于常用的MUSIC算法，并基于改进的MUSIC算法对宽带源相干源DOA的估计；得到基于神经网络方法的DOA估计，通过对比，该方法应具有较快的处理速度。
(3) 智能天线多用户检测重扩自适应技术研究预期目标
提出智能天线多用户检测重扩自适应技术的方案，通过数据仿真，与匹配滤波器解扩重扩天线阵列相比，本方案性能上应有所提高。
四、课题研究实施方案（技术路线）

1. 智能天线的无线空时信道及其建模方法研究的实施方案
(1) 分析空时信道特性和相关建模理论，对移动通信环境中不同散射环境下(如拉普拉斯分布、截尾高斯分布等)智能天线的频率、空间、时间特性进行理论推导和数值分析，得到天线相关性与散射分布特性之间的定量关系。
(2) 在简单介绍常用的Lee模型及其改进模型、几何单反射模型、高思广义平稳不相关散射模型和扩展抽头延迟线模型等模型基础上，根据不同环境下的功率时延谱和功率角度谱，建立时空多径信道模型，通过仿真，验证该信道模型能够同时反映信道的空间、时间以及频率特性。
2. 智能天线中的DOA估计算法研究的实施方案
(1) 对MUSIC算法进行简单的介绍，根据数据重构的前后空间平滑中取子阵元数与总阵元数相等、空间平滑方法能够解决相干源问题的特点，对MUSIC算法提出改进，在不影响算法对非相关源DOA正常估计的前提下，提高对相关信号源DOA估计的性能，并通过建立相关模型，利用改进的算法对宽带源相干源的DOA进行估计。
(2) 利用神经网络对智能天线的DOA进行估计，这里选用三层神经网络，有输入层、隐层、输入层组成，采用聚类方法训练径向基函数层，并通过相关训练使网络具有一定的泛化能力，最后将此算法与其他不同算法进行分析对比。
3. 智能天线多用户检测重扩自适应技术研究的实施方案
在天线单元的输出利用最小均方误差算法进行波束成形，把主波束对准期望用户。然后，残余的多径干扰和多址干扰利用后接的多用户检测算法进行消除，多用户检测输出经过判决输出成为解调的数据，解调数据用期望用户的扩频序列重扩后作为最小均方误差算法所需的参考信号，以此建立相关模型，通过数值仿真，验证方案。

谢谢分享

對智能天线的技術重點與未來走向描述非常詳盡，值得參考。謝謝

多谢分享知识.....