近年來移動通信的迅速發展以及其他無線應用的開發使得無線頻譜資源日趨緊張，要在此基礎上進一步提高系統的容量，滿足用戶數量增加和新業務開展的需要，就必須提高系統頻譜的利用率。因此，如何更為有效地復用無線資源成為無線移動通信系統發展的首要問題。智能天線技術研究了無線資源的空域可分特性，是進一步提高系統容量的有效途徑。本文對于智能天線技術信號處理領域內的波束賦形技術的相關研究作一個總結，概述了波束賦形的概念原理、一般方法、性能指標以及一些相關問題，并通過對現存的大量具體算法的分類分析，綜述了該領域的技術現狀以及發展方向。

    一、 智能天線與波束賦形技術

       在蜂窩移動通信系統中，由于用戶通常分布在各個方向，加之無線移動信道的多徑效應，有用信號存在一定的空間分布。其一，當基站接收信號時，來自各個用戶的有用信號到達基站的方向可能不同，且信號與其到達角度之間存在復雜的依賴關系；其二，當基站發射信號時，可被用戶有效接收的也只是部分的信號?？紤]到這一因素，調整天線方向圖使其能實現指向性的接收與發射是很自然的想法，這也就是波束賦形概念的最初來源。

       隨著信號處理，尤其是數字信號處理芯片的普及以及算法的發展，原來必須依靠射頻硬件實現的波束賦形轉為使用中頻或者基帶的數字信號處理來實現。在這一基礎上，結合無線移動通信系統的發展，又進一步出現了智能天線的概念。智能天線的目標是能根據實際信道情況實時調整自身參數，有效追蹤多個用戶，在系統中實現空分多址（SDMA）。智能天線一般由射頻部分的無線信號接收發射，A/D、D/A轉換，以及基帶（或者中頻）部分的數字信號處理組成。傳統意義上的波束賦形與多種信號處理方法融合，使得這一概念的確切含義逐漸模糊。習慣上，在與自適應天線陣列的信號處理相關的文獻中，波束賦形特指根據參數計算最優權重矢量的過程；而在其他場合有時特指嚴格意義上的空域波束賦形，有時則泛指根據測量以及估算參量進行數字信號處理（可包括時域和空域）的過程。本文取波束賦形的一般含義，即根據測量以及估算參數，實現信號最優（次優）組合或者最優（次優）分配的過程。 

    二、 波束賦形原理

       波束賦形的目標是根據系統性能指標，形成對基帶（中頻）信號的最佳組合或者分配。具體地說，其主要任務是補償無線傳播過程中由空間損耗、多徑效應等因素引入的信號衰落與失真，同時降低同信道用戶間的干擾。因此，首先需要建立系統模型，描述系統中各處的信號，而后才可能根據系統性能要求，將信號的組合或分配表述為一個數學問題，尋求其最優解。

    1． 系統模型

       根據應用場合的不同，一般可以將波束賦形算法分為上行鏈路應用以及下行鏈路應用。無論是哪種情況，總可以用一個時變矢量（MIMO）信道來描述用戶端與基站端的信號關系，如圖2所示。對于上行鏈路，多個發射信號實質上是K個用戶設備同時發送的信號，基站則使用多個天線單元接收信號，對其進行處理和檢測，這時發送端的信號分配僅在各個支路分別進行；對于下行鏈路，基站仍可能使用多個天線單元向特定用戶發射信號，但用戶設備使用單天線檢測與其有關的信號，這時接收部分降為一維，信號組合也僅對于單路信號進行。

       通常根據研究重點的不同，對于原始信號以及實際接收信號的位置會有不同的定義。對于波束賦形技術，一般其研究的范圍從發送端擴譜與調制單元的輸出端，到接收端解擴與解調單元的輸入端，而研究過程中又常將信號分配單元輸出端到信號組合單元輸入端之間的部分合并，統稱為無線移動信道，由于無線移動通信環境的極度復雜，無法得到其輸入輸出關系的確切描述，一般采用大量測量和理論研究相結合的方法，使用有限的參數描述該信道。采用這種方法后，就可以得到受干擾有噪信號與原始信號的關系，并據此在一定程度上恢復信號。因此，波束賦形的一般過程為： 

      ⑴根據系統性能指標（如誤碼率、誤幀率）的要求確定優化準則（代價函數），一般這是權重矢量與一些參數的函數；

      ⑵采用一定的方法獲得需要的參數；

      ⑶選用一定的算法求解該優化準則下的最佳解，得到權重矢量的值。

       可以發現，由于通信環境復雜，上述過程的每一階段都可有不同的實現方案，因此產生了大量的波束賦形算法，如何衡量和比較其性能也成為波束賦形技術研究的一個重要方面。

    2． 波束賦形算法的性能

       由于波束賦形技術建立在通信環境模型以及系統模型的基礎上，因此在考察波束賦形算法的性能時，要考慮到環境因素的影響以及其對于系統的要求，以便于得到更符合實際需要的性能估計。綜合各種因素，一般可以從以下幾個方面考察波束賦形算法的性能。 

       ⑴算法運算性能：這主要包括算法的收斂速度、復雜程度、精度、穩定性以及對誤差的正確判斷性等。前四項指標是常見的衡量算法性能的指標，而最后一項在智能天線應用領域有特別的意義。在實際的通信系統中，由于天線規模等實際條件的限制以及移動無線信道復雜情況的影響，對波達方向的測量估計誤差較大，因此對于采用基于波達方向估計的波束賦形算法，能否降低其對誤差的敏感度就顯得十分重要，尤其是在下行鏈路中，一旦發生較大的指向偏差，不僅會使得目標用戶無法獲得一定質量的信號，還可能會帶來對其他用戶的干擾，從而導致系統性能急劇下降。 

       ⑵算法的測量要求：主要包括算法需要了解的信道特征參量的種類和數量以及是否需要提供參考信號等。

    3． 波束賦形技術的現狀及發展方向

       波束賦形技術發展過程中，出現了大量的具體技術，其命名、分類并不完全統一，加之近年來與其他技術（如聯合檢測、功率控制等）的結合乃至融合，使得相關的具體技術更顯紛繁復雜。通?？梢砸罁姆诸愑校鶕脠龊系牟煌瑢⒉ㄊx形技術分為上行鏈路波束賦形和下行鏈路波束賦形；根據其所使用的信道特征參量的種類，可分為使用信道空域參量的技術和使用信道空時域參量的技術；根據不同的波束賦形技術對于問題采用的描述方法，可分為優化類和自適應濾波器類；根據波束賦形技術計算使用的方法可分為線性算法和非線性算法。 

       對于上行鏈路，由于可以獲得可靠的信道實時估計，因此可以采用信道的空時域參量進行波束賦形，以提高上行鏈路性能。針對移動無線通信系統，尤其是CDMA系統的實際情況，上行鏈路的波束賦形可以結合信號檢測，實現多用戶的聯合檢測。但是應用這一方法存在以下兩個問題：算法要求測量所有信道的空時域參數，且測量要求高（除了盲檢測算法，大部分算法需要使用訓練序列，并要求在獲得同步以后進行測量）；計算過于復雜難以實現，尤其是針對多用戶的方案。實際可采用的方法有：采用性能次優但較為簡單的方法；設計便于并行運算的結構，以硬件代價滿足運算時間方面的要求；或者結合兩種方法。其中，通過有限度降低算法性能提高算法可實現性的具體方法包括：減少計算需要的參量；減少計算的維數（如使用訓練序列進行初始化，或者分解全局優化問題變為互不相關的局部優化問題的疊加）；選擇計算復雜度較低的計算方法等。在保證性能的前提下進一步降低系統結構的復雜度主要依賴于使用結構較為簡單的處理單元，根據傳統的均衡和檢測領域的研究，非線性的系統結構和算法可以大大降低系統結構的復雜度，目前對判決反饋結構、神經網絡技術等在波束賦形領域的應用已有初步研究。 

       對于下行鏈路，由于條件限制很難在下行鏈路實現對于信道的可靠實時估計。對于TDD模式的系統，在上下行信道間隔時隙很小的條件下，可以近似認為信道未發生變化，從而可以在下行鏈路使用由上行數據獲得的信道空時域參數的估計值，甚至可以直接使用上行波束賦形的數據。但是對于FDD系統，則一般無法滿足上下行信道頻率間隔足夠小的要求使得兩者的變化強相關，因此如果不使用反饋回路獲取移動站的測量數據，僅可根據上行數據獲得一些與頻率變化無關或者弱相關的信道參量，這包括信道的空域參量以及空時域參量的平均值等。其中使用空時域參量平均估計值的方法原理上同使用空時域信道參量的方法并無區別，只是由于缺乏對于信道狀況的實時跟蹤，性能會有所下降。而僅依賴信道空域參量的算法則符合波束賦形的傳統含義，即使基站實現下行指向性發射。 

       僅依賴信道空域參量的算法需要了解目標移動站與基站的相對位置，為了抑制同信道用戶間的干擾可能還需要了解同信道移動站與基站的相對位置。這些信息可以由上行信道數據得到，即根據上行數據對波達方向進行估計，因此這種算法又可稱為基于DoA估計的算法，由于使用的信息可以認為與上下行信道載頻無關，因此可以適用于TDD或者FDD模式的系統。這類算法的主要局限在于較大的DoA估計誤差以及天線單元數限制了算法的性能，因此在實際應用時系統性能并不理想。一般，為了減小天線增益凹陷的指向偏差，必須配合使用凹陷點展寬（Null Broadening）技術，即在計算所得的凹陷點附近形成凹陷區，確保對其他用戶的干擾降低到最小的程度。

       目前，由于上行波束賦形技術的發展，下行鏈路性能成為提高系統性能的瓶頸，因此迫切需要有效的方法。在可以獲得可靠的空時域參量的條件下（TDD模式的系統，或者使用反饋鏈路的系統），可以應用空時處理方法，但是在具體的表述、算法的實現等方面仍需進一步的系統研究。如果無法獲得可靠的空時域參量（不采用反饋鏈路的FDD模式的系統），那么基于DoA估計的算法應該是最終的解決方案，但是目前的估計精度很難滿足實際系統的需要，必須發展對估計誤差不敏感的波束賦形算法。

    三、 相關技術

       波束賦形直接建立在信道參量的基礎上，因此無線移動信道的建模與估計是波束賦形技術的基礎，無論是算法描述還是算法性能分析以及仿真都必須依賴這一基石。另外，根據無線傳播理論和對各種通信環境的實際測量建立合理的無線移動信道模型，可以降低波束賦形算法對實時測量的要求，是在較小的系統復雜度下實現性能更優的波束賦形算法的一種途徑。

       上行波束賦形與用戶信號檢測有密切的關系，在基于CDMA的無線移動通信系統中，波束賦形可結合各種信號檢測技術，尤其是多用戶檢測技術，實現聯合檢測，這也是波束賦形實用化研究中的一個熱點。下行波束賦形與功率分配存在一定的關系，一般希望使用波束賦形實現對于同信道用戶的空域（角度域）分辨，而由功率控制技術進一步克服位于同一方向的同信道用戶之間的相互干擾，這涉及到上層的控制與分配，并與多種信令過程有關，需要進一步進行研究。 

       綜上所述，智能天線技術可充分利用無線資源的空間可分隔性，提高無線移動通信系統對于無線資源的利用率，并從根本上提高系統容量。波束賦形技術作為智能天線數字信號處理部分的核心，雖然在理論和實際兩方面都已進行了大量的研究，但在其表述、數學解法、系統實現以及與其他相關技術的結合使用乃至融合方面仍有大量問題有待解決。但可以肯定，隨著信號處理技術的發展以及相關制造技術的進步，智能天線的SDMA方案最終將大大改善實際系統的性能。