【波束形成】基于相控阵在28GHz波束形成自干扰测量Matlab实现

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🔥 内容介绍

摘要: 随着5G及未来6G通信技术的快速发展，毫米波频段（例如28GHz）的应用日益广泛。然而，毫米波的高频特性带来了诸多挑战，其中自干扰问题尤为突出。本文着重探讨基于相控阵的28GHz波束形成技术及其在自干扰测量中的应用。我们将深入分析相控阵波束形成的原理，阐述其在抑制自干扰方面的优势，并探讨不同波束形成算法在28GHz自干扰测量中的性能表现。此外，文章还将讨论测量系统的设计和关键技术，例如信道估计、校准和干扰抑制算法的选择等，并展望未来研究方向。

关键词: 相控阵，波束形成，28GHz，自干扰，毫米波，信道估计

1. 引言

28GHz频段作为毫米波的重要组成部分，具有丰富的带宽资源，能够满足未来高速无线通信的需求。然而，其信号传播特性与低频段相比存在显著差异，例如路径损耗大、易受环境影响等。更重要的是，由于天线尺寸的减小，28GHz系统中自干扰问题变得尤为突出。自干扰是指发射信号经由非预期路径到达接收机，从而降低系统性能甚至导致系统失效。有效的自干扰抑制技术是保证28GHz系统可靠运行的关键。

相控阵技术凭借其波束灵活控制和空间滤波能力，成为抑制自干扰的有效手段。通过精确控制各个阵元相位，相控阵可以形成窄波束，提高信号方向性，从而有效降低来自不同方向的干扰。本文将深入探讨基于相控阵的28GHz波束形成技术在自干扰测量中的应用，并对相关关键技术进行深入分析。

2. 相控阵波束形成原理

相控阵天线由多个阵元组成，每个阵元具有独立的相位调节器。通过调整每个阵元的相位，可以控制波束的方向和形状。常用的波束形成算法包括：

• 延迟求和波束形成 (Delay-and-Sum): 该算法通过对每个阵元信号进行适当的延时，使来自目标方向的信号在接收端相干叠加，从而增强目标信号，同时抑制来自其他方向的干扰。其计算简单，但抗干扰能力相对较弱。

• 最小均方误差波束形成 (Minimum Mean Square Error, MMSE): 该算法通过最小化输出信号的均方误差来优化波束权重，可以更好地抑制干扰，提高信噪比。然而，其计算复杂度较高，需要对信道状态信息进行精确估计。

• 自适应波束形成 (Adaptive Beamforming): 该算法可以根据实时信道状态自适应地调整波束权重，从而有效抑制未知干扰。常见的自适应波束形成算法包括最小均方误差自适应算法 (LMS) 和递归最小二乘自适应算法 (RLS)。

在28GHz自干扰测量中，选择合适的波束形成算法至关重要。算法的性能取决于信道特性、干扰类型以及计算复杂度等因素。

3. 28GHz自干扰测量系统设计

基于相控阵的28GHz自干扰测量系统通常包括以下几个部分：

• 相控阵天线: 采用高精度、高增益的28GHz相控阵天线，以确保波束形成的精度和效率。

• 射频前端: 包括低噪声放大器 (LNA)、混频器、模数转换器 (ADC) 等，负责信号的接收和处理。

• 数字信号处理器 (DSP): 负责实现波束形成算法，以及信道估计、校准等功能。

• 控制单元: 负责控制整个系统的运行，包括波束方向的控制、算法参数的设置等。

系统的关键技术包括：

• 精确的信道估计: 准确的信道估计是有效波束形成的关键。需要采用合适的信道估计方法，例如最小二乘法或压缩感知算法。

• 阵列校准: 由于阵元之间存在差异，需要进行阵列校准，以补偿阵元间的相位和幅度误差。

• 干扰抑制算法的选择: 根据具体的干扰类型和系统要求，选择合适的干扰抑制算法，例如自适应波束形成算法或空间滤波算法。

4. 实验结果与分析

(此处应加入具体的实验结果与分析，例如不同波束形成算法的性能比较，自干扰抑制效果的评估等。这部分内容需要根据实际实验数据进行撰写。)

5. 结论与未来展望

本文深入探讨了基于相控阵的28GHz波束形成技术及其在自干扰测量中的应用。通过分析不同波束形成算法的原理和性能，并结合实际测量系统设计，阐述了有效抑制28GHz自干扰的关键技术。未来的研究方向可以包括：

• 更鲁棒的波束形成算法: 研究能够适应复杂信道环境和未知干扰的波束形成算法。

• 高效率的信道估计方法: 开发更高效、更精确的信道估计方法，降低计算复杂度。

• 基于人工智能的波束形成: 利用人工智能技术，实现更加智能化的波束形成，提高自干扰抑制能力。

• 多用户多输入多输出 (MIMO) 系统中的自干扰抑制: 研究在MIMO系统中，如何有效抑制自干扰并提高系统容量。

📣 部分代码

%  [a,b] = get_gamma_params_max(2,0)

% 

% Example 2: Off-grid (interpolated).

%  [a,b] = get_gamma_params_max(2,-5)

%

% Example 3: Off-grid (interpolated).

%  [a,b] = get_gamma_params_max(2.5,0)

%

% Example 4: Off-grid (interpolated).

%  [a,b] = get_gamma_params_max(2.5,-5)

%

% Reference: Table 5 in [1].

%  [1] I.P. Roberts et al., "Beamformed Self-Interference Me

​⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

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2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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