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波束賦形技術(shù)
　　式（4）是陣列波束賦形的數(shù)學(xué)表達(dá)式，是陣列信號(hào)的預(yù)處理技術(shù)，其中的權(quán)值wk僅僅需要匹配信道的慢變化，如來波方向DOA（Direction Of Arrival）和平均路損。因此，在進(jìn)行波束賦形時(shí)，也可以不必使用終端反饋所需的信息，而是在基站側(cè)通過上行接收信號(hào)獲得來波方向和路損信息，這既可減小空口傳輸負(fù)擔(dān)，又能方便地得到計(jì)算權(quán)值的參數(shù)。另外，為了獲得波束賦形增益，需要使用較多的天線單元，目前LTE中最多只可使用4個(gè)公共導(dǎo)頻，無法支持在超過4副天線單元的天線陣列上使用波束賦形，因此波束賦形中還需要使用專用導(dǎo)頻。
　　圖2為波束賦形的基本原理流程：從天線陣列的上行信號(hào)獲得DOA估計(jì)后，給天線權(quán)值控制器產(chǎn)生權(quán)值，再將權(quán)值反饋給天線陣列，由天線陣列形成賦形波束。顯然，波束賦形過程中的關(guān)鍵問題可簡單地表述為：（1）根據(jù)系統(tǒng)性能指標(biāo)（如誤碼率、誤幀率）的要求確定優(yōu)化準(zhǔn)則（代價(jià)函數(shù)，即權(quán)重矢量和相關(guān)參數(shù)的函數(shù)）；（2）采用一定的方法獲得需要的參數(shù)；（3）選用一定的算法求解該優(yōu)化準(zhǔn)則下的最佳解，得到權(quán)重矢量值。
　　2.3 自適應(yīng)算法
　　眾所周知，智能天線實(shí)際上是一項(xiàng)包括多種先進(jìn)技術(shù)的系統(tǒng)工程，但它的核心技術(shù)是自適應(yīng)算法。典型的算法有盲自適應(yīng)和非盲自適應(yīng)兩大類。后者是基于訓(xùn)練序列的方法，如最小均方（LMS）法、遞歸最小方差（RLS）法和采樣矩陣求逆（SMI）法等；前者是不用訓(xùn)練序列的方法，如基本DOA估計(jì)法、特征值恢復(fù)和解擴(kuò)重?cái)U(kuò)法等，而常用的DOA估計(jì)法是直接利用（4）式延遲相加法。下面簡單介紹幾種算法。
　?。?）最小均方LMS算法：遵循最小均方差（MMSE）準(zhǔn)則，根據(jù)（4）式，加權(quán)矢量迭代更新方法可表示為估計(jì)二次型表面（即誤差平方）關(guān)于權(quán)值的梯度，將權(quán)值沿遞度負(fù)方向移動(dòng)一個(gè)步長常數(shù)，進(jìn)而反復(fù)迭代，即：
　　估計(jì)輸出：
　　誤差形成：
　　系數(shù)更新：
　　其中，y（n）為已知期望響應(yīng)樣本，x（n）為接收信號(hào)矢量的采樣樣本，μ為步長。LMS算法的收斂速度和穩(wěn)定性與輸入信號(hào)x（n）的協(xié)方差矩陣的特征根分布密切相關(guān)，一般特征根散布不是很大時(shí)，LMS算法的收斂較快。
　?。?）遞歸最小方差RLS算法：該算法總是使從濾波器開始運(yùn)行到目前時(shí)刻的總平方誤差達(dá)到最小，與LMS算法不同，RLS遵循的準(zhǔn)則是最小方差（LSE）。