Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Thuật tạo dạng búp sóng thích nghi (Adaptive Beamforming) trong Anten mảng pha cho hệ thống vệ tinh tầm thấp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI *********

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Nghành: Kỹ thuật điện tử Kỹ thuật tạo dạng búp sóng thích nghi (Adaptive Beamforming) trong Anten mảng pha cho hệ thống vệ tinh tầm thấp

MAI QUANG LUẬN Hà Nội - 2009

- 1 -

MỤC LỤC

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT......................................................................4

Mục lục hình vẽ......................................................................................................5

Mục lục bảng biểu ..................................................................................................7

LỜI NÓI ĐẦU .......................................................................................................8

TÓM TẮT ĐỒ ÁN.................................................................................................9

ABSTRACT .........................................................................................................10

CHƯƠNG I Các mảng anten ...............................................................................11

1.1 Giới thiệu về các mảng anten. .................................................................11

1.1.1 Các tham số mảng anten cơ bản .......................................................11

1.1.2 Mảng tuyến tính ................................................................................15

1.1.3 Mảng vòng .......................................................................................17

1.1.4 Nhân mẫu ..........................................................................................19

1.1.5 Mảng phẳng ......................................................................................20

1.2 Beamforming tương tự ............................................................................22

1.3 Các mảng pha ..........................................................................................27

1.4 Beamforming số ......................................................................................29

1.4.1 Beamforming khoảng các phần tử ....................................................32

1.4.2 Beamforming khoảng cách búp sóng ...............................................33

1.4.3 Beamforming 2 chiều........................................................................35

1.5 Kết luận ...................................................................................................36

CHƯƠNG II Anten mảng pha ............................................................................37

2.1 Giới thiệu ....................................................................................................37

2.2 Nền tảng lý thuyết.......................................................................................38

2.3 Các kỹ thuật trong anten mảng pha ............................................................56

2.3.1 Lý thuyết xử lý mảng ...........................................................................56

2.3.1.1 Đáp ứng số tần số sóng và các mô hình búp sóng. ......................57

- 2 -

2.3.1.2 Bộ tạo búp sóng tổng và trễ. ........................................................60

2.3.1.3 Bộ tạo búp sóng băng hẹp ............................................................61

2.3.2 Kỹ thuật phân tập . ...............................................................................63

2.4 Kết luận.......................................................................................................68

CHƯƠNG III Các mảng anten và beamforming ................................................69

3.1 Mô hình của các mảng chung .....................................................................69

3.1.1 Hệ số mảng...........................................................................................70

3.1.2 Mô hình mảng. .....................................................................................71

3.2 Pha và quét định thời ..................................................................................71

3.2.1 Quét pha ...............................................................................................72

3.2.2 Quét thời gian.......................................................................................74

3.3 Các kỹ thuật beam forming cố định............................................................75

3.3.1 Ma trận Butler ......................................................................................75

3.3.2 Ma trận Blass........................................................................................76

3.3.3 Mảng Wullenweber ..............................................................................77

3.3.4 Các kỹ thuật beamforming cố định khác. ............................................78

3.4 Beamforming tối ưu....................................................................................78

3.4.1 Vector đáp ứng mảng. ..........................................................................80

3.4.2 Ký hiệu phân cực không gian...............................................................80

3.4.3 Ma trận ký hiệu phân cực không gian..................................................81

3.4.4 Các tín hiệu và tạp âm. .........................................................................81

3.4.5 Các trọng số tối ưu. ..............................................................................82

3.4.5.1 Tiêu chuẩn cho các trọng số tối ưu. .............................................82

3.5 Các thuật toán thích nghi ............................................................................87

3.5.1 Thuật toán quân phương tối thiểu (LMS) ............................................87

3.5.2 Nghịch đảo ma trận hiệp phương sai lấy mẫu trực tiếp (DMI)............88

3.5.3 Thuật toán bình phương tối thiểu đệ quy (RLS) ..................................89

- 3 -

3.5.4 Các thuật toán trực tiếp quyết định ......................................................90

3.5.5 Thuật toán mô đun không đổi (CMA) .................................................90

3.5.6 Các kỹ thuật khác .................................................................................92

3.6 Tổ hợp phân tập ..........................................................................................93

3.7 Kết luận.......................................................................................................93

CHƯƠNG IV MÔ PHỎNG: Beamforming thích nghi .......................................95

4.1 Giới thiệu ....................................................................................................95

4.1.1 Hệ số mảng của mảng tuyến tính .........................................................95

4.1.2 Phương trình Wiener-Hopf ..................................................................96

4.2 Beamforming sử dụng thuật toán quân phương tối thiểu LMS..................97

4.2.1 Độ hội tụ của thuật toán LMS ..............................................................98

4.2.2 Thiết lập thiết kế...................................................................................98

4.3 Nhận xét....................................................................................................103

4.4 Kết luận.....................................................................................................104

KẾT LUẬN CHUNG.........................................................................................110

TÀI LIỆU THAM KHẢO..................................................................................111

- 4 -

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

Adaptive beam-forming

Tạo búp sóng thích nghi

ABF

Carrier-to-Interference Ratio

Tỉ số công suất sóng mang trên nhiễu

CIR

Carrier-to-Noise Ratio

Tỉ số công suất sóng mang trên tạp

CNR

Least Mean Square

Trung bình Bình phương Nhỏ nhất

LMS

Radio Frequency

Cao tần / Tần số vô tuyến

RF

Signal-to-Interference Ratio

Tỉ số tín hiệu trên nhiễu

SIR

Signal-to-Noise Ratio

Tỉ số tín hiệu trên tạp

SNR

Code Division Multiple

Đa truy nhập theo mã

CDMA

Access

Minimum Square Error

Sai số bình phương nhỏ nhất

MSE

Direct sample covariance matrix

Nghịch đảo ma trận hiệp phương sai

DMI

inversion

lấy mẫu trực tiếp

Recursive least squares

Thuật toán bình phương tối thiểu đệ

RLS

quy

Constant modulus algorithm

Thuật toán mô đun không đổi

CMA

Least-squares constant modulus

CMA bình phương tối thiểu

LSCMA

algorithm

Spectral self-coherence restoral

Khôi phục tự đồng nhất quang phổ

SCORE

Digital beam-forming

Tạo búp sóng số

DBF

Main response axis

Trục đáp ứng chính

MRA

Phased Array Antenna

Anten mảng pha

PAA

Complex Weight Multiplication

Nhân trọng số phức

CWM

Bit Error Rate

Tỉ lệ Lỗi Bít

BER

Fast Fourier Transformer

Biến đổi Fourier nhanh

FFT

Angle of arrival

Góc tới

AOA

Smart Antenna

Anten thông minh

SA

- 5 -

Mục lục hình vẽ

Hình vẽ Trang

Hình 1.1 Mẫu phát xạ……………………………………………………......12

Hình 1.2 Búp sóng chính và búp sóng phụ......................................................12

Hình 1.3 Mảng tuyến tính cách đều.................................................................15

Hình 1.4 Đồ thị búp sóng của mảng tuyến tính 8 phần tử...............................16

Hình 1.5 Mảng vòng với K phần tử cách đều.................................................17

Hình 1.6 Đồ thị búp sóng 3 chiều của mảng vòng 8 phần tử có

R=0.8710λ………………………………………...…………........................18

Hình 1.7 Đồ thị búp sóng 2 chiều của mảng vòng 8 phần tử có R=0.6533λ,

trong đó búp sóng anten hướng theo góc φ=900.…….....................................19

Hình 1.8 Hình dạng mảng phẳng chữ nhật......................................................20

Hình 1.9 Đồ thị búp sóng 3 chiều của mảng chữ nhật 8x8.............................22

Hình 1.10 Hình dạng của mảng phẳng lục giác...............................................22

Hình 1.11 Mảng phẳng lục giác có thể được xem như một số các mảng vòng

bán kính khác nhau 6 phần tử đồng tâm..........................................................23

Hình 1.12 Đồ thị búp sóng 3 chiều của mảng lục giác 37 phần tử..................24

Hình 1.13 Mạng beamforming tương tự bao gồm các thiết bị như các bộ dịch

pha và các bộ chia công suất được sử dụng để điều chỉnh các biên độ và pha

của các tín hiệu phần tử để tạo ra búp sóng mong muốn................................25

Hình 1.14 Mảng anten microstrip 4 phần tử có mạng beamforming pha đồng

nhất và đánh trọng số biên độ..........................................................................25

Hình 1.15 Ma trận beamforming Butler của mảng 4 phần tử.........................26

Hình 1.16 Bốn búp sóng xếp chồng trực giao từng cặp được tạo ra bởi ma trận

beamforming Butler........................................................................................27

Hình 1.17 Mảng pha tuyến tính.......................................................................29

- 6 -

Hình 1.18 Bộ tạo búp sóng tạo ra tổ hợp tuyến tính các đầu ra sensor, đầu tiên

được nhân với các trọng số phức và cộng với nhau....................................... 32

Hình 1.19 Bộ tạo búp sóng số khoảng cách phần tử để tạo ra L búp sóng đồng

thời...................................................................................................................33

Hình 1.20 Bộ tạo búp sóng số khoảng cách búp sóng tạo ra đồng thời nhiều

búp sóng..........................................................................................................35

Hình 2.1 Khẩu độ mảng pha lớn cung cấp thành phần phát xạ búp sóng hẹp có

khả năng hướng điện trường............................................................................37

Hình 2.2 Sơ đồ khối của anten mảng pha phát................................................38

Hình 2.3 Anten mảng tuyến tính có búp sóng chính hướng theo góc

θs......................................................................................................................40

Hình 2.4 Khẩu độ anten mảng pha trong hệ thống tọa độ cầu........................40

Hình 2.5 Sơ đồ khối module thu/phát của anten mảng pha............................41

Hình 2.6 Anten mảng tuyến tính 8 phần tử.....................................................43

Hình 2.7 Tính hệ số mảng của anten mảng tuyến tính 8 phần tử....................44

Hình 2.8 Lược đồ mô tả mảng có một phần tử điều khiển, và có sự ghép cặp

đối với các phần tử xung quanh......................................................................47

Hình 2.9 Đo hệ số anten mạng pha và so sánh với hệ số anten chuẩn............49

Hình 2.10 Lược đồ lý thuyết mô tả các điểm mù của anten mảng pha...........50

Hình 2.11 Hình ảnh biểu diễn một anten mảng lưỡng cực 10 x 10….............51

Hình 2.12 Lược đồ phân cực lý thuyết biểu diễn một thành phần hệ số phần tử

có phát xạ đỉnh ở dải rộng...............................................................................51

Hình 2.13 Sự mô tả hình ảnh của thành phần phát xạ dạng đơn cực của phần

tử trong anten mảng pha..................................................................................52

Hình 2.14 Sơ đồ mảng sensor N phần tử thu tín hiệu sóng phẳng f(t,p) đến từ

trường xa.........................................................................................................57

Hình 2.15 Sơ đồ bộ tạo búp sóng tổng và trễ..................................................61

- 7 -

Hình 2.16 Sơ đồ bộ tạo búp sóng băng hẹp.....................................................63

Hình 2.17 Anten mảng phân tập M phần tử....................................................65

Hình 3.1 Mảng 3 chiều tự do...........................................................................70

Hình 3.2 (a) Mảng tuyến tính quét pha; (b) Mảng tuyến tính quét thời

gian..................................................................................................................72

Hình 3.3 Hệ số mảng của mảng tuyến tính quét pha 8 phần tử.......................73

Hình 3.4 Hệ số mảng của mảng tuyến tính quét thời gian 8 phần tử..............74

Hình 3.5 Ma trận Butler 8x8 tạo ra mảng 8 phần tử........................................75

Hình 3.6 Ma trận Blass....................................................................................77

Hình 3.7 Mảng Wullenweber .........................................................................78

Hình 3.8 Mảng anten thích nghi......................................................................79

Hình 3.9 Các kỹ thuật tổ hợp phân tập............................................................94

Hình 4.1 Mảng tuyến tính cách đều................................................................95

Hình 4.2 Biểu diễn đồ họa luồng tín hiệu của thuật toán LMS.......................97

Hình 4.3(a) Độ hội tụ của LMS trên 1000 mẫu...............................................99 Hình 4.3(b) Đồ thị chữ nhật với θ0 = 00, θi = 600………………..…………...99 Hình 4.3(c) Đồ thị cực với θ0 = 00, θi = 600...................................................100

Hình 4.4(a) Độ hội tụ của LMS trên 1000 mẫu.............................................100 Hình 4.4(b) Đồ thị chữ nhật với θ0 = 00, θi = [-700, 500]…………………....101 Hình 4.4(c) Đồ thị cực với θ0 = 00, θi = [-700, 500]........................................101

Hình 4.5(a) Độ hội tụ của LMS trên 1000 mẫu.............................................102 Hình 4.5(b) Đồ thị cực với θ0 = 200, θi = [-700, -300, 600 ]............................102 Hình 4.5(c) Đồ thị chữ nhật với θ0 = 200, θi = [-700, -300, 600].....................103

Mục lục bảng biểu

Bảng 1.1 Phân bố pha khẩu độ anten..............................................................27

Bảng 3.1 Tổng kết các thuật toán beamforming thích nghi............................92

- 8 -

LỜI NÓI ĐẦU

Các công nghệ truyền thông đã đưa con người đến gần nhau hơn, giúp con

người có thể trao đổi tin tức dù bất cứ nơi đâu, bất kỳ hoàn cảnh nào. Nhu cầu

trao đổi thông tin của con người là rất lớn và để có thể làm được điều đó nhờ

phần lớn vào sự phát triển công nghệ viễn thông vô tuyến. Sự bùng nổ của

nhu cầu thông tin vô tuyến nói chung và thông tin di động nói riêng trong

những năm gần đây đã thúc đẩy sự phát triển của công nghệ truyền thông vô

tuyến. Trong đó, phải kể đến các công nghệ mới như MIMO-OFDM, anten

thông minh, ... giúp nâng cao hơn nữa dung lượng của hệ thống.

Anten thông minh được áp dụng trong nhiều linh vực như truyền hình,

thông tin vệ tinh, radar, các mạng thông tin di động,....và đóng vai trò quan

trọng trong các hệ thống lớn. Hiện nay anten mảng thích nghi được nghiên

cứu để cho hệ thống nghe một cách thông minh hơn, nghe tập trung vào

những cái gì cần nghe (thông tin) và loại bỏ những cái gì không nên nghe

(nhiễu).

Trong suốt thập kỷ cuối, thế kỷ XX, các vệ tinh tầm thấp (LEO) gồm

TOPEX/POSEIDON, CHAMP và GRACE, đã được khởi động cho các mục

đích khoa học ở các độ cao so với mặt biển trong khoảng từ 400 km tới 1300

km.

Từ những xu hướng trên, đề tài “Kỹ thuật tạo dạng búp sóng thích nghi

(Adaptive Beamforming) trong Anten mảng pha cho hệ thống vệ tinh tầm

thấp” xin trình bày tổng quan về anten mảng pha một trong những loại anten

thông minh được dùng trong hệ thống vệ tinh tầm thấp và kỹ thuật tạo dạng

búp sóng thích nghi trong anten mảng pha.

Em xin chân thành cảm ơn Tiến sĩ Đào Ngọc Chiến, giảng viên Khoa điện tử

viễn thông, Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội đã giúp đỡ em hoàn thành

luận văn của mình.

- 9 -

TÓM TĂT ĐỒ ÁN

Anten mảng thích nghi là công nghệ của tương lai, được sử dụng rộng rãi

trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt trong các hệ thống viễn thông

Nội dung luận văn bao gồm 4 chương:

Chương 1 trình bày tổng quan về các mảng anten. Giới thiệu sơ lược về các

tham số cơ bản được dùng trong mảng anten, các kiểu mảng anten thường

dùng và các kỹ thuật beamforming (beamforming tương tự và beamforming

số). Chương 1 cho chúng ta cái nhìn khái quát về anten mảng và beamforming

(tạo dạng búp sóng)

Chương 2 đi sâu vào nghiên cứu các anten mảng pha nhiều phần tử, tập

trung vào anten mảng pha tuyến tính. Chương này đưa ra các kỹ thuật được sử

dụng trong anten mảng pha.

Chương 3 giới thiệu về các kỹ thuật beamforming: các kỹ thuật

beamforming cố định và beamforming tối ưu. Vấn đề chính của chương này

là các thuật toán beamforming tối ưu

Chương 4 Đưa ra bài toán beamforming thích nghi sử dụng thuật toán LMS

(Least Mean Square) trong môi trường có nhiễu, sau đó thực hiện mô phỏng

trên Matlab

- 10 -

ABSTRACT

Adaptive arrays antenna is a technique of the future, used generally in

many fields, peculiarity in telecommunication systems

The content of this thesis includes four chapters

Chapter 1 presents an overview of the array antenna. Introduction of the

basic parameters used in the array antenna, the antenna array types and most

common beamforming

techniques

(analog beamforming and digital

beamforming). Chapter 1 gives us the overview of antenna arrays and

beamforming

Chapter 2 goes deep into the study of multiple-element antenna arrays,

focusing on linear antenna array. This chapter also gives the techniques used

in the antenna array.

Chapter 3 presents beamforming techniques: fixed beamforming techniques

and optimum beamforming techniques. The main problem of this chapter are

the optimal beamforming algorithms

Chapter 4 Giving a problem that is the adaptive beamforming using LMS

(Least Mean Square) algorithm in a noisy environment, then perform

simulations on Matlab

- 11 -

Chương I Các mảng anten

1.1 Giới thiệu về các mảng anten

Trong nhiều ứng dụng của anten, truyền thông point to point được quan

tâm. Búp sóng anten định hướng cao có thể được sử dụng để nâng cao. Búp

sóng định hướng có thể được sử dụng bằng cách tạo ra một mảng có một số

các bộ phát xạ phần tử. Khi độ định hướng tăng, hệ số khuếch đại tăng. Tại

đầu cuối thu của đường truyền, tăng độ định hướng có nghĩa là anten thu được

ít nhiễu hơn từ môi trường tín hiệu của nó. Đối với mức tín hiệu đồng dạng ở

anten thu, nếu chúng ta tăng hệ số khuếch đại bằng một hệ số 10, chúng ta có

thể giảm bớt công suất phát 10 lần.

1.1.1 Các tham số mảng anten cơ bản

Các khái niệm và các định nghĩa thường được sử dụng trong nghiên cứu về

các anten và các mảng. Ở đây chúng ta sẽ cung cấp một số tham số và các

định nghĩa liên quan tới các vấn đề được giải quyết trong luận văn này. Hầu

hết các tham số được định nghĩa bằng các khái niệm của anten phát nhưng

cũng đảm bảo rằng các định nghĩa này cũng có thể áp dụng cho các anten thu.

Hệ số mảng

Hệ số mảng thể hiện mẫu phát xạ trường xa của mảng các phần tử phát xạ

đẳng hướng. Hệ số mảng sẽ được biểu diễn bởi F(φ, θ) trong đó φ biểu diễn

góc phương vị và θ biểu diễn góc nâng trong không gian.

Mẫu phát xạ

Phân bố công suất phát xạ tương đối như một hàm của hướng trong không

gian được gọi là mẫu phát xạ của anten.

- 12 -

Hình 1.1 Mẫu phát xạ

Búp chính

Búp chính của mẫu phát xạ anten là búp chứa hướng có công suất phát xạ

lớn nhất.

→ E

Búp chính

Búp phụ

θ

Hình 1.2 Búp sóng chính và búp sóng phụ

- 13 -

Các búp phụ

Các búp phụ là các búp theo các hướng khác so với hướng của búp chính.

Đối với mảng tuyến tính có các trọng số đồng nhất, búp phụ đầu tiên (gần búp

chính nhất) trong mẫu phát xạ khoảng 13 dB bên dưới đỉnh của búp chính.

Độ rộng búp sóng

Độ rộng búp sóng của anten là độ rộng góc của búp sóng chính trong mẫu

phát xạ trường xa của nó. Độ rộng búp sóng nửa công suất (HPBW), hoặc độ

rộng 3 dB là độ rộng góc được đo giữa các điểm trên búp chính, thấp hơn 3

dB so với đỉnh của búp chính. Mảng tuyến tính có trọng số đồng nhất có độ

rộng 3dB là

HPBW

(1.1)

λ88.0 A

Trong đó A là độ dài khẩu độ của mảng.

Hiệu suất anten

Hiệu suất anten được định nghĩa là tỷ số của tổng công suất phát ra bởi

anten và tổng đầu vào công suất tới anten.

=η

(1.2)

P T P R

Hệ số định hướng

Hệ số định hướng là số lượng trường xa và được định nghĩa là tỷ số của

mật độ phát xạ theo hướng góc thực tế trong không gian chia cho mật độ phát

xạ của cùng công suất phát xạ đẳng hướng

,( ) θφ =

(1.3)

.4 ) θφπ sa P T

Trong đó

là công suất phát xạ trên góc đặc đơn vị theo hướng φ, θ

,( θφsaP )

TP là tổng công suất phát xạ của anten

Độ định hướng

- 14 -

Độ định hướng là hệ số định hướng lớn nhất của anten, đó là hệ số định

hướng theo hướng mật độ phát xạ lớn nhất.

)

DD =

,( ) θφ

(1.4)

( , θφ 0 0

max

Hệ số khuếch đại của anten

Hệ số khuếch đại của anten được định nghĩa là tỷ số của mật độ phát xạ

theo hướng góc thực tế trong không gian chia cho tổng công suất đầu vào

anten. Hệ số khuếch đại lớn nhất G là tích của độ định hướng và hiệu suất

anten

G = D * η (1.5)

Công suất phát xạ đẳng hướng hiệu dụng

Công suất phát xạ đẳng hướng hiệu dụng (EIRP) là tích của công suất đầu

vào tới anten và hệ số khuếch đại lớn nhất.

EIRP

(1.6)

. GPin=

max

Khẩu độ hiệu dụng

Khẩu độ hiệu dụng của anten được định nghĩa là diện tích anten lý tưởng

hấp thụ cùng một công suất từ sóng phẳng tới. Trong các điều kiện phân cực

tương thích, khẩu độ hiệu dụng được cho bởi

(1.7)

Aeff =

G λ 4 π

Hiệu suất khẩu độ

Hiệu suất khẩu độ của anten được định nghĩa là tỷ số của khẩu độ hiệu

dụng và khẩu độ vật lý.

Búp cách tử

Trong mảng anten, nếu khoảng cách phần tử quá lớn, một số búp sóng

chính sẽ được tạo ra trong vùng xác định trên từng vị trí của mặt phẳng mảng.

Các búp chính được tạo ra có khoảng cách phần tử lớn được gọi là các búp

cách tử

- 15 -

Mảng tuyến tính

….......

θ

dsinθ

d

0

1

2 K-1

Hình 1.3 Mảng tuyến tính cách đều

1.1.2 Mảng tuyến tính

Ở hình 1.3 một mảng tuyến tính cách đều được mô tả có K phần tử đẳng

hướng xác định. Mỗi phàn tử được đánh trọng số bằng trọng số phức

kV với k

= 1, 2, 3, …, K-1, và khoảng cách các phần tử được ký hiệu là d. Nếu sóng

phẳng tác động đến mảng ở góc θ, sóng tới đến phần tử k+1 nhanh hơn so với

ở phần tử k, vì khoảng cách khác nhau dọc theo 2 đường búp sóng là dsinθ.

Bằng cách thiết lập pha tín hiệu tùy ý tại gốc tới 0, pha của tín hiệu ở phần tử

k có quan hệ với phần tử 0 là κkdsinθ trong đó

và λ là bước sóng. Hơn

2 π λ

nữa tất cả các đầu ra phần tử đồng thời cho ra cái được gọi là hệ số mảng F;

djk

sin dj θκ

sin 2 θκ

sin θκ

)( θ

... =+

(1.8)

V 0

eV 1

eV 2

∑

1 − eV k 0

Có thể được tính bằng các khái niệm của tích vector trong.

T=)(θ vV

(1.9)

- 16 -

Trong đó

.......

)

(1.10)

( V 0

V 1

1 −

là vector trọng số và

dj sin θκ

1 −

( Kj

) sin θκ

.....

)

(1.11)

là vector truyền của mảng bao gồm thông tin về góc tới của tín hiệu. Nếu

trọng số phức là

αjk

(1.12)

V = k

eA k

Trong đó pha của phần tử k liên quan đến phần tử thứ (k-1) bởi α, hệ số mảng

trở thành

1 −

dkj (

sin

) αθκ

)( θ

(1.13)

keA

∑

Nếu

sinθκα d−= 0

, đáp ứng lớn nhất của F(θ) sẽ thu được ở góc 0θ . Đó là, búp

sóng anten sẽ hướng theo nguồn sóng. Ví dụ về F(θ) cho mảng tuyến tính 8

phần tử được cho ở hình 1.4, trong đó búp sóng anten hướng theo sự định

hướng của anten.

-5

-10

) B d (

-15

ộ đ

n ê B

-20

-25

-30

-60

-40

-20

-80

0 Góc (deg)

Hình 1.4 Đồ thị búp sóng của mảng tuyến tính 8 phần tử

- 17 -

1.1.3 Mảng vòng

Mảng vòng gồm K phần tử đẳng hướng xác định cách đều trong vòng tròn

bán kính R được biểu diễn ở hình 1.5. Mỗi phần tử được đánh trọng số bằng

trọng số phức

kV với k = 0, 1, 2, …, K-1. Vì K phần tử cách đều quanh vòng

/ Kk

2 π

tròn bán kính R, nên góc phương vị của phần tử thứ k được cho là

φ = k

Nếu sóng phẳng ảnh hưởng tới mảng theo hướng (θ, φ) trong hệ thống điều

tiết được biểu diễn ở hình 1.5, pha liên quan ở phần tử thứ k tương ứng với

trung tâm mảng được cho bởi

cos(

sin)

R κβ −=

(1.14)

φφ − k

θ

r

rk

φk R

k

Hình 1.5 Mảng vòng với K phần tử cách đều

Hệ số mảng của mảng vòng có K phần tử cách đều được cho bởi

cos(

sin)

] θ

R [ − κα k

− φφ k

,( ) θφ

(1.15)

eA k

K 1 − ∑ k 0 =

- 18 -

Trong đó

keA α biểu diễn trọng số phức của phần tử thứ k. Để có búp sóng

)

chính hướng ở góc

trong không gian, pha của trọng số của phần tử thứ

( , 0 θφ 0

k có thể được chọn là

cos(

sin)

R κα =

(1.16)

θ 0

φφ − k

Mô hình 3 chiều của hệ số mảng cho mảng vòng 8 phần tử với R=0.8710λ

như được biểu diễn ở hình 1.6.

Hình 1.6 Đồ thị búp sóng 3 chiều của mảng vòng 8 phần tử có R=0.8710λ

Trong nhiều ứng dụng như các anten trạm gốc, mẫu trong mặt phẳng θ=π/2

cần được chú ý. Trong trường hợp này, hệ số mảng được cho bởi

1 −

cos(

)]

R [ κα − k

φφ − k

)( φ

(1.17)

eA k

∑

Ví dụ về F(φ) của mảng vòng 8 phần tử với R=0.5λ được cho trong hình

1.7, trong đó búp sóng anten theo hướng

90=φ

Một trong các đặc tính vốn có của mảng vòng là sự xuất hiện của các mức

búp sóng bên cao trong mẫu búp sóng của nó. Đối với mảng vòng có các phần

tử cách đều và trọng số đồng nhất, mức búp phụ đỉnh thu được thấp nhất là 8

dB tương ứng với búp chính. Mức búp phụ là hàm của

0θ và

0φ cùng với các

tham số vật lý của mảng.

- 19 -

1.1.4 Nhân mẫu

Chúng ta chỉ xét các mảng của các phần tử anten đẳng hướng. Phần tử đẳng

hướng có thể phát đi hoặc thu vào năng lượng đồng nhất ở tất cả các hướng.

Anten đẳng hướng là một giả thuyết hư cấu về mặt toán học – không tồn tại

trong thực tế. Tất cả các phần tử anten thực tế có các mẫu phát xạ không đồng

nhất.

Xét mảng bao gồm các phần tử anten xác định có các mẫu phát xạ xác định

bởi f(θ, φ). Nguyên tắc của các trạng thái nhân mẫu đó là mẫu búp sóng của

mảng là tích của mẫu phần tử và hệ số mảng. Mẫu búp sóng mảng G(θ, φ)

được cho bởi

G(θ, φ) = f(θ, φ) F(θ, φ) (1.18)

Trong đó F(θ, φ) là hệ số mảng. Nguyên tắc của nhân mẫu (1.18) là kết quả

rất có ích.

Hình 1.7 Đồ thị búp sóng 2 chiều của mảng vòng 8 phần tử có R=0.5λ,

trong đó búp sóng anten hướng theo góc φ =900

- 20 -

1.1.5 Mảng phẳng

Để thay thế các phần tử tạo ra mảng tuyến tính, chúng ta có thể đặt chúng

trên một mặt phẳng để tạo ra một mảng phảng. Trong thực tế, mảng vòng là

một dạng đặc biệt của mảng phẳng, ở đó các phần tử được đặt trong một vòng

tròn thường được định vị trên một mặt phẳng ngang. Mảng phẳng cung cấp

nhiều biến có thể được sử dụng để điều khiển và định dạng đồ thị búp sóng

của mảng. Búp sóng chính của mảng có thể theo bất kỳ hướng nào trong nửa

không gian của nó.

Một trong các cấu hình thông dụng của các mảng phẳng là mảng chữ nhật,

trong đó các phần tử được đặt trên một lưới chữ nhật như được biểu diễn ở

hình 1.8. Mảng chữ nhật có thể được xem như một mảng tuyến tính gồm L

phần tử xác định.

z

v

u

θ

y

dx

dy

x

Hình 1.8 Hình dạng mảng phẳng chữ nhật

Mỗi phần tử là một mảng tuyến tính có hệ số mảng được cho bởi

1 −

sin

( κ

) α

ku +

kd 1

(1.19)

uF )( 1

keA

∑

- 21 -

{

là trọng số phức. Hệ số mảng được

Trong đó sin u = sinθcosφ và

keA

K 1 α − 0} k =

cho bởi mảng tuyến tính L phần tử là

1 −

sin

( ld κ

) β

lv +

(1.20)

vF )( 2

leB

∑

{

là trọng số phức. Tùy theo nguyên tắc

Trong đó sin v = sinθsinφ và

l eB β

L 1 − 0} l =

nhân mẫu, hệ số mảng chung của mảng chữ nhật được cho bởi

(1.21)

vFuFF = )( )( 1

2/λ=

được cho ở hình

Ví dụ về F(θ, φ) cho mảng chữ nhật 8 x 8 với

d = y

sin u

dκα −=

1.9, ở đó búp sóng anten theo hướng

và

. Đó là

và

0 =θ

0 =φ

dκβ=

sin v 0

Một cấu hình khác thường dùng cho các mảng phẳng là mảng lục giác,

trong đó các phần tử được đặt trên một lưới tam giác có khoảng cách giữa các

phần tử bằng nhau là d, như được biểu diễn ở hình 1.10. Mặc dù ước lượng hệ

số mảng của mảng phẳng lục giác không hề đơn giản như mảng chữ nhật, có

một số cách để ước lượng hệ số mảng. Cách tương đối đơn giản là xử lý mảng

lục giác như gồm một phần tử ở trung tâm và một số mảng vòng 6 phần tử có

bán kính khác nhau đồng tâm, như được biểu diễn ở hình 1.11. Do đó hệ số

mảng chung sẽ là tổng của các hệ số mảng của các mảng vòng và phần tử

trung tâm, được cho bởi

cos(

sin)

[ α

] θ

B κ −

φφ −

., mlk

, lk

,, mlk

),( φθ

(1.22)

A 0

,, mlk

∑∑∑

1 =

Trong đó

lk (2

l ( −+

−

(1.23)

R lk ,

ld (

−

2 lk ,

arccos

(1.24)

mlk ,,

π 3

dkR lk ,

⎡ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎦

- 22 -

Và

hK là số lục giác. Ví dụ, trong trường hợp mảng được biểu diễn ở hình

1.10, giá trị của

hK bằng 3. Ví dụ F(θ, φ) của mảng thực tế này được biểu diễn

ở hình 1.10, trong đó búp sóng anten theo hướng

và

0 =θ

0 =φ

Hình 1.9 Đồ thị búp sóng 3 chiều của mảng chữ nhật 8x8

1.2 Beamforming tương tự

Khái niệm beamforming liên quan tới chức năng được thực hiện bởi thiết bị

hoặc dụng cụ trong đó năng lượng phát xạ bởi anten khẩu độ được tập trung

vào hướng đặc trưng trong không gian. Mục đích là thu tốt nhất tín hiệu từ

hướng nào đó hoặc phát tối ưu tín hiệu theo một hướng

Hình 1.10 Hình dạng của mảng phẳng lục giác

- 23 -

Hình 1.11 Mảng phẳng lục giác có thể được xem như một số các mảng

vòng bán kính khác nhau 6 phần tử đồng tâm

Ví dụ trong hệ thống anten parabol, đĩa (chảo) là một mạng beamforming

mang năng lượng nằm trong khẩu độ được tạo ra bởi chu vi chảo đĩa và hội tụ

nó trên feed của anten. Đĩa và feed làm việc như bộ tích phân không gian.

Năng lượng từ nguồn trường xa, được giả thiết điều chỉnh theo hướng thích

hợp của anten, đi đến ở feed được điều chỉnh tạm thời và được tập hợp lại.

Nói chung, các nguồn ở các hướng khác đi đến feed không được điều chỉnh

và gia tăng. Vì nguyên nhân này, beamforming thường được gọi là lọc không

gian.

Lọc không gian cũng có thể sử dụng khi sử dụng các mảng anten. Trong

thực tế một mảng có thể được xem như khẩu độ lấy mẫu. Khi mảng được mô

tả bằng một nguồn, các mẫu của mặt sóng nguồn được ghi lại ở vị trí của các

phần tử anten. Các đầu ra từ các phần tử có thể tùy theo các dạng xử lý tín

hiệu, trong đó các quá trình điều chỉnh pha và biên độ được tiến hành để tạo

ra các đầu ra có thể cung cấp các thông tin về góc đồng thời cho các tín hiệu

đi theo một số hướng khác nhau trong không gian.

- 24 -

Hình 1.12 Đồ thị búp sóng 3 chiều của mảng lục giác 37 phần tử

Khi các đầu ra của các phần tử của mảng được tổ hợp qua một số mạng pha

thụ động, pha sẽ thường bố trí cho đầu ra của tất cả các phần tử để thêm vào

hướng đã cho. Nếu các thông tin là các tín hiệu mong muốn đến từ một vùng

khác trong không gian, thì mạng pha nào đó sẽ phải được thực hiện. Mạng

điều khiển các pha và các biên độ của dòng kích thích thường được gọi là

mạng beamforming. Nếu beamforming được thực hiện ở RF, mạng

beamforming tương tự bao gồm các thiết bị biến đổi pha và công suất các tín

hiệu. Hình 1.13 đưa ra ví dụ về bộ tạo búp sóng RF được thiết kế để chỉ tạo ra

một búp sóng. Mạng beamforming có thể được thực hiện sử dụng các thấu

kính vi ba, các ống dẫn sóng, các đường truyền dẫn, các kênh vi ba in, và các

lai ghép. Hình 1.14 thể hiện mạng anten microstrip 4 phần tử có mạng

beamforming. Topo đơn giản này có khả năng chỉ tạo ra một búp sóng. Hơn

thế nữa, nó chỉ cung cấp các đánh trọng số đồng nhất, trong đó thành phần

mảng được cho bởi hàm sin.

Việc thiết kế mạng beamforming đa búp sóng phức tạp hơn các mạng

beamforming đơn búp sóng. Mạng beamforming đa búp sóng còn được gọi là

- 25 -

ma trận beamforming, ví dụ như ma trận Butler. Trong ma trận beamforming,

mảng của các kết nối lai và các bộ dịch pha cố định được sử dụng để tạo ra

các kết quả như mong muốn. Ví dụ, ma trận beamforming Butler của mảng 4

phần tử được biểu diễn ở hình 1.15 (a). Ma trận này sử dụng 4 kết nối lai trễ

pha

090 có các đặc tính truyền dẫn được biểu diễn ở hình 1.15 (b) và 2 bộ

045 .

dịch pha cố định

Các phần tử anten

Các bộ dịch pha

Các bộ chia công suất

Mạng tạo búp sóng

Hình 1.13 Mạng beamforming tương tự bao gồm các thiết bị như các bộ

dịch pha và các bộ chia công suất được sử dụng để điều chỉnh các biên độ

và pha của các tín hiệu phần tử để tạo ra búp sóng mong muốn

λ/2

Mạng tạo búp sóng

Hình 1.14 Mảng anten microstrip 4 phần tử có mạng beamforming pha

đồng nhất và đánh trọng số biên độ

- 26 -

Bằng cách phát hiện tín hiệu từ 4 port tới các phần tử mảng, chúng ta có thể

xác định phân bố pha tương đối khẩu độ tương ứng với từng port của ma trận

Butler 4 port, được thể hiện ở bảng 1.1. Nếu khoảng cách phần tử là λ/2, hệ

thống tạo ra 4 búp sóng như được biểu diễn ở hình 1.14. Mặc dù, 4 búp sóng

này chồng lấn lên nhau, nhưng chúng trực giao từng cặp.

Beamforming ma trận Butler tương tự như quá trình chuyển đổi Fourier

nhanh (FFT). Trong thực tế, chúng có tỷ lệ 1:1. Ma trận Butler đã được phát

triển từ FFT. Tuy nhiên, sự khác biệt quan trọng giữa chúng là: ma trận Butler

xử lý các tín hiệu trong vùng tương tự, trong khi đó FFT xử lý các tín hiệu

trong vùng số.

450

-900

(b)

(a)

Hình 1.15 Ma trận beamforming Butler của mảng 4 phần tử: (a) ma trận

Butler 4 x 4; (b) sự lai được dùng trong ma trận

- 27 -

Hình 1.16 Bốn búp sóng xếp chồng trực giao từng cặp được tạo ra bởi ma

trận beamforming Butler

Bảng 1.1 Phân bố pha khẩu độ anten

Phân bố pha

Port 1

270

405

135−

−

Port 2

045−

090−

135−

Port 3

045

090

0 135

Port 4

0 135

0 270

0 405

1.3 Các mảng pha

Thường thì không thể quét điện tử búp sóng của một mảng. Điều đó có thể

được thực hiện bằng cách thay đổi các pha của các tín hiệu ở các phần tử

anten. Chỉ khi các pha được thay đổi, với các trọng số biên độ duy trì cố định

như búp sóng được hướng, mảng thường được biết như là mảng pha. Như

được biểu diễn ở hình 1.17, mảng pha đơn giản bao gồm các phần tử anten,

mỗi phần tử được kết nối với một bộ dịch pha và một bộ tổ hợp công suất để

thêm vào cùng với các tín hiệu từ các phần tử anten. Các bộ dịch pha điều

- 28 -

khiển pha của các dòng kích thích hoặc pha của các tín hiệu thu. Khi tất cả

các tín hiệu được tổ hợp, một búp sóng được tạo ra theo hướng mong muốn.

Ở bên phát búp sóng được tạo ra trong không gian, và bên nhận các tín hiệu từ

các phần tử anten được thêm vào liên tục nếu các tín hiệu được thu từ vùng

không gian xác định. Mạng beamforming được sử dụng để phân phối tín hiệu

từ máy phát tới các phần tử hoặc tổ hợp các tín hiệu từ các phần tử để tạo ra

một đường tín hiệu duy nhất tới máy thu. Mạng cũng có thể được sử dụng để

tạo ra sự phân bố khẩu độ mong muốn để tạo dạng búp sóng và điều khiển

búp phụ. Các bộ dịch pha có thể được phân loại thành 2 dạng: bộ dịch pha

biến thiên liên tục và bộ dịch pha điều khiển số. Vì các phần tử này hoạt động

ở RF, nên chúng có dung sai nhỏ. Do đó việc thiết kế và sản xuất các thiết bị

này rất đắt.

Beamforming có thể thực hiện ở các tần số trung gian (IF). Mạng

beamforming có thể được thực thi bằng cách sử dụng các điện trở, các mạch

lai, và các đường trễ xem rẽ được cấu trúc nên bằng cách sử dụng các mạch

gộp. Beamformimg IF có thể thuận tiện hơn nhiều phương pháp, vì nó có thể

được thực hiện sau khi quá trình khuếch đại được thực hiện đúng chỗ sao cho

các tổn thất trong mạng beamforming không đáng kể. Tuy nhiên, yêu cầu

rằng mỗi phần tử phải có bộ thu RF – RF của chính nó.

Nếu nhiều luồng được yêu cầu, các bộ tạo đa luồng phải được sử dụng để

phân bố năng lượng của tín hiệu tới tất cả các luồng được tạo ra. Tuy nhiên,

có một số hạn chế đối với các bộ tạo đa luồng. Đầu tiên, khó có thể cấu hình

lại các bộ tạo luồng ( mở rộng hoặc cập nhật các thuộc tính). Hầu hết các bộ

tạo luồng chỉ có thể tạo ra các luồng cố định. Thứ hai, số lượng các luồng

được tăng lên, SNR của các kênh được mang bởi từng luồng giảm. Điều này

xảy ra vì nhiễu gia tăng được đưa ra do số lượng các phần tử RF và IF tăng,

phải được dùng để tăng dung lượng của bộ tạo luồng. Thứ ba, sự phân chia

- 29 -

giữa nhiều luồng không thể ít hơn đối với các luồng trực giao không cần xét

SNR hệ thống giảm.

.....

Các bộ dịch pha

Σ

Đầu ra búp sóng

Hình 1.17 Mảng pha tuyến tính

1.4 Beamforming số

Các ý tưởng đầu tiên để tạo ra nền tảng của beamforming số được phát

triển bởi những người làm việc trong các hệ thống sonar và radar. DBF là sự

kết hợp giữa kỹ thuật anten và kỹ thuật số. Anten có thể được xem như một

thiết bị chuyển đổi các tín hiệu không gian thời gian thành các tín hiệu thời

gian, do đó tạo ra sự thích nghi đối với sự biến đổi lớn của các kỹ thuật xử lý

tín hiệu. Bằng cách này, tất cả các thông tin mong muốn đang được mang bởi

các tín hiệu này có thể được trích ra. Anten tối ưu là một loại sử dụng quá

trình chuyển đổi tín hiệu đi đến bề mặt của nó mà không cần đưa ra bất kỳ

méo tín hiệu nào. Chính vì vậy anten beamforming số phải được xem như là

anten tối ưu. Từ quan điểm định nghĩa, các đầu ra lấy mẫu của nó biểu diễn

- 30 -

tất cả dữ liệu đến khẩu độ anten. Không có thông tin nào bị phá hủy, ít ra

không có cho đến khi quá trình xử lý bắt đầu, và bất kỳ sự dàn xếp nào được

tạo ra trong các giai đoạn xử lý có thể được biểu diễn và các ước lượng tạo ra

sự phân kỳ của hệ thống từ ý tưởng.

Ưu điểm chính của beamforming số phụ thuộc vào thực tế khi các thông tin

RF được tạo ra ở dạng luồng số, phương pháp xóa bỏ đối với ứng dụng của vô

số kỹ thuật và thuật toán xử lý tín hiệu số cho dữ liệu miền không gian.

Beamforming số dựa trên quá trình chuyển đổi của tín hiệu RF ở mỗi phần tử

anten trong 2 luồng tín hiệu băng gốc nhị phân được thể hiện là các kênh I và

Q. Các tín hiệu băng gốc số biểu diễn các biên độ và pha tín hiệu thu được ở

mỗi phần tử của mảng. Quá trình beamforming thực hiện đánh trọng số các

tín hiệu số này, do đó điều chỉnh các biên độ và pha sao cho khi thêm đồng

thời chúng tạo ra búp sóng mong muốn. Búp sóng được quyết định bởi hệ số

mảng (1.11) được tạo ra trong miền số. Không cùng môi trường vật lý trực

tiếp như trong trường hợp beamforming tương tự. Hiệu quả của nó trong quá

trình thực thi của đường truyền là mọi bit đều là thật như beamforming tương

tự. Chìa khóa đối với công nghệ này là chuyển đổi chính xác tín hiệu tương tự

thành chế độ số. Điều đó được thực hiện bằng cách sử dụng các bộ thu tạo

phách hoàn chỉnh phải gần tương thích về biên độ và pha. Sự tương thích

không cần được dùng bằng cách tạo ra các điều chỉnh phần cứng, thay vì áp

dụng quá trình lấy chuẩn điều chỉnh các giá trị của luồng dữ liệu theo

beamforming. Quá trình lấy chuẩn được tạo ra bằng phần mềm. Các bộ thu

được yêu cầu để thực hiện chuyển đổi xuống tần số, lọc và khuếch đại đối với

một mức công suất tương ứng với các yêu cầu đầu vào của các ADC. Để lấy

chuẩn được thực hiện sử dụng phần mềm. Hy vọng càng nhiều chức năng thu

sẽ được thực hiện sử dụng phần mềm. Thậm chí còn hy vọng rằng bộ thu sẽ

được xây dựng sử dụng phần mềm thay vì phần cứng. Ưu điểm chính thu

- 31 -

được từ beamforming số là thêm vào đáng kể và linh hoạt mà không có bất kỳ

sự giảm kéo theo của SNR. Trong nhiều phương pháp, có thể xem xét anten

cơ bản, trong đó tất cả thông tin đến bề mặt anten được tạo ra bởi các luồng

số. Tất cả các thông tin này đều được dùng để xử lý trong bộ tạo búp sóng. Có

nhiều cấu hình khả thi để thực thi quá trình xử lý số. Các hướng dẫn

beamforming có thể được điều chỉnh bằng phần mềm để tạo ra các dạng búp

sóng khác nhau như búp sóng scan, đa búp sóng, các búp sóng định dạng,

hoặc búp sóng vô hướng.

Hình 1.18 mô tả một kiến trúc đơn giản có thể được sử dụng để

beamforming. Bộ tạo búp sóng sử dụng quá trình lấy mẫu của trường sóng lan

truyền, được sử dụng để xử lý các tín hiệu băng hẹp. Đầu ra tại thời điểm u,

g(u) được cho bởi tổ hợp dữ liệu tuyến tính ở K sensor tại thời điểm n:

1 −

(1.25)

y θ )( n

nxw )( k

* k

∑

Trong đó * biểu diễn liên hợp phức,

kx là tín hiệu từ phần tử thứ k của mảng,

và

kx . Tiếp theo quy ước được thành lập, chúng ta

kw là trọng số áp dụng cho

nhân dữ liệu bằng cách liên hợp các trọng số. Quy ước giúp đơn giản hóa ký

hiệu. Ở dạng vector, (1.25) có thể được viết

H nxw )(

)( =θ

(1.26)

=)(

Trong đó chỉ số H biểu diễn chuyển vị Hermitian. Nếu

và

nx k

V k

j α sin kd

nF )(

−= e

, đầu ra y bằng F ở (1.11), do đó

. Với bộ tạo búp sóng

nyn )(

w k

số, chúng ta có thể tiến hành nhiều hơn quá trình ước lượng hệ số mảng.

Trong thực tế, chúng ta có thể thay đổi giá trị w để đánh dấu búp sóng ở bất

kỳ hướng mong muốn nào và định dạng để tối ưu quá trình thực thi của hệ

thống. Do đó, độ linh hoạt của DBF cho phép thực hiện đầy đủ beamforming

thích nghi

- 32 -

.....

Σ

Hình 1.18 Bộ tạo búp sóng tạo ra tổ hợp tuyến tính các đầu ra sensor, đầu

tiên được nhân với các trọng số phức và cộng với nhau

1.4.1 Beamforming khoảng các phần tử

Quá trình được biểu diễn bởi (1.25) được xem như beamforming khoảng

cách phần tử trong đó các tín hiệu dữ liệu

kx , k=0, 1,…., K-1, từ các phần tử

mảng được nhân trực tiếp với bộ trọng số để tạo ra búp sóng ở góc mong

muốn. Bằng cách nhân các tín hiệu dữ liệu với các tập trọng số khác nhau, có

thể tạo ra tập các búp sóng với các góc đánh dấu trực tiếp ở trường được định

nghĩa bởi các phần tử được sử dụng trong mảng. Mỗi bộ tạo búp sóng tạo ra

búp sóng độc lập bằng cách áp dụng trọng số độc lập cho các tín hiệu mảng:

1 −

)

(1.27)

y θ ( i

* i xw k

∑

Trong đó

)

( iy θ là đầu ra của bộ tạo búp sóng

kx là mẫu từ phần tử mảng thứ k

kw là các trọng số để tạo ra búp sóng ở góc θ

- 33 -

Thiết lập để tạo ra số lượng các búp sóng đồng thời từ K phần tử anten

được biểu diễn ở hình 1.19. Bằng cách lựa chọn các giá trị thích hợp cho các

vector trọng số, chúng ta có thể thực hiện điều khiển búp sóng, vô hiệu thích

nghi, và định dạng búp sóng.

iw1

i kw

)

ADC

( 1θy

i Kw

Σ

. . .

( Ky θ )

iw1

i kw

Σ

ADC

i kw

i Kw

Hình 1.19 Bộ tạo búp sóng số khoảng cách phần tử để tạo ra L búp sóng

đồng thời

1.4.2 Beamforming khoảng cách búp sóng.

Thay vì đánh trực tiếp trọng số các đầu ra từ các phần tử mảng, chúng có

thể được xử lý đầu tiên bằng một bộ tạo đa búp sóng để tạo ra tập các búp

sóng trực giao. Đầu ra của mỗi búp sóng có thể được đánh trọng số và kết quả

thu được được tổ hợp để tạo ra đầu ra mong muốn. Quá trình này thường

được gọi là beamforming khoảng cách búp sóng. Bộ tạo đa búp sóng cần thiết

thường tạo ra các búp sóng trực giao. Bộ tạo búp sóng có thể được thực thi

- 34 -

bằng cách sử dụng FFT. Đối với mảng tuyến tính K phần tử, K búp sóng trực

giao xếp chồng có thể được tạo ra

−

2 lKk ξπ i

)

với l = 1,…..,K (1.28)

( ξ i

ex k

∑

1 =

sin 1 −

)

/ l ( λ

Trong đó

. Vì bản chất cố định của các búp sóng đầu ra không

θ i

)

đánh trọng số này (chẳng hạn

iξ rời rạc),

( iv ξ , từng búp sóng điều khiển yêu

cầu như sau:

1. Nội suy giữa các búp sóng nhằm định hướng đúng búp sóng thu được

2. Tổ hợp tuyến tính của các búp sóng đầu ra để tổ hợp một búp sóng định

dạng hoặc một thành phần búp phụ thấp.

3. Tổ hợp tuyến tính của tập hợp búp sóng được chọn để tạo ra sự vô

hướng của các nguồn nhiễu.

Nói cách khác, beamforming khoảng cách búp sóng yêu cầu một tập các tổ

hợp khoảng cách búp sóng để tạo ra các đầu ra trọng số. Hình 1.20 biểu diễn

quá trình thực thi của bộ tạo búp sóng dựa trên FFT trọng số. Các luồng tín

hiệu số từ các phần tử anten được cung cấp cho quá trình xử lý FFT, tạo ra K

búp sóng trực giao đồng thời. Vai trò của búp sóng lựa chọn chức năng là

chọn lựa tập con của các búp sóng trực giao này, để tạo ra đầu r among muốn.

Đầu ra mong muốn thứ i có thể xuất hiện là tổ hợp trọng số của búp sóng thứ

k và k+2

)

(1.29)

( ξ k

i vw m

i vwy = i 1

i vw 2

( ξ mi (

)

) + = 2

∑

1 =

Trong đó i(m) là chỉ số búp sóng được chọn (chẳng hạn i(1)= k và i(2)= k+2)

và M là số các búp sóng trực giao cần thiết để tạo ra búp sóng mong muốn thứ

- 35 -

i kw

jw1

ADC

Σ

j Miw Mi

g n ó s p ú b n ọ h c a ự L

. . .

m ể i đ K T F F

i kw

Σ

ADC

jw1 Mi

g n ó s p ú b n ọ h c a ự L

j Miw

Hình 1.20 Bộ tạo búp sóng số khoảng cách búp sóng tạo ra đồng thời nhiều

búp sóng

1.4.3 Beamforming 2 chiều

Trong các ứng dụng truyền thông vệ tinh di động, các mảng anten thường

là 2 chiều. Các khái niệm, kỹ thuật, thuật toán beamforming số cho mảng

anten tuyến tính có thể được mở rộng dễ dàng và tự nhiên thành mảng phẳng

2 chiều.

Đối với mảng phẳng chữ nhật KxL, đầu ra của bộ tạo búp sóng tại thời điểm

được cho bởi:

),( φθny

1 −

n )(

(1.30)

y φθ ),( n

* rw lklk , ,

∑∑

H nxw )(

),( =φθ

Có thể được viết là

(1.31)

Trong đó

www

[

,...,

T ]

(1.32)

0,0

0,1

1,0

w K

0,1 −

,1 −

1 −

Và

[

(

),...,

(

),...,

(

T )]

nx )(

rn ),

(1.33)

r K

r 0,0

0,1

1,0

0,1 −

,1 −

1 −

- 36 -

Bằng cách tương tự, đối với mảng phẳng lục giác, đầu ra của bộ tạo búp sóng

được cho bởi:

tại thời điểm n,

),( φθny

n )(

),( =φθ

(1.34)

* xw 0 0

* w ,, mlk

mlk ,,

∑∑ ∑

1 =

Có thể được viết là

H nxw )(

),( =φθ

(1.35)

Trong đó

[

,...,

T ]

(1.36)

ww , 0

1,1,1

1,2,2

1,1,

,1 −

KK , h

Và

)( nx

[

(

),...,

(

), rn

(

),...,

(

T )]

(1.37)

r K

rnr ( 0

1,1,1

1,1,

1,2,2

,1 −

r KK , h

Nguyên nhân vì sao chúng ta tính đầu ra của bộ tạo búp sóng

cho

),( φθny

mảng phẳng đó là tích trong của 2 vector để tạo ra sự tương ứng về mặt toán

học của nó (1.25). Điều này cho phép các kỹ thuật và thuật toán beamforming

áp dụng cho mảng 1 chiều cho các mảng phẳng.

1.5 Kết luận

Chương này giới thiệu tổng quan về các mảng anten, cho chúng ta cái nhìn

khái quát về anten mảng cũng như beamforming. Đặc biệt giúp chúng ta phân

biệt giữa analog beamforming và digital beamforming, các dạng beamforming

số.

- 37 -

Chương II Anten mảng pha

2.1 Giới thiệu

Các hệ thống anten thường cần có các khẩu độ lớn với các mức công suất

bức xạ quan trọng, độ nhạy thu và quét búp sóng nhanh chóng. Khi các hệ

thống anten phản xạ có một hoặc nhiều feed có thể có nhiều yêu cầu, thì các

hệ thống anten mảng pha với hàng nghìn phần tử anten bức xạ khiến cho độ

linh động của búp sóng tăng lên và sự suy giảm. Hình 2.1 mô tả khẩu độ của

),( φθG

mảng pha tạo ra thành phần bức xạ khuếch đại búp sóng hẹp

có thể

được quét điện tử. Nói chung, khẩu độ mảng pha có thể bao gồm các phần tử

anten phát xạ và thu được đặt ở mặt phẳng hoặc bề mặt thích hợp. Ở đây

quan tâm đến các mảng pha tuần hoàn phẳng. Quá trình quét điện tử của búp

sóng chính anten mảng bị ảnh hưởng bởi môi trường của các bộ dịch pha và

các trễ thời gian liên quan tới từng phần tử mảng hoặc các mảng con (các

nhóm) phần tử. Trong chương này, một số đặc tính cơ bản của các anten

mảng pha với tầm quan trọng của các khẩu độ lớn được xem xét.

Hình 2.1 Khẩu độ mảng pha lớn cung cấp thành phần phát xạ búp sóng

hẹp có khả năng hướng điện trường

- 38 -

2.2 Nền tảng lý thuyết

Sơ đồ cơ bản của anten mảng pha phát được mô tả như một mảng tuyến

tính, ở hình 2.2 . Nguồn RF phân chia tín hiệu thành một số kênh thông qua

môi trường của mạng chia công suất. Mỗi đường đầu ra từ bộ chia công suất

được kết nối tới một thiết bị dịch pha dùng cho quá trình dịch pha tăng dần

(thường tuyến tính) giữa các phần tử để búp sóng chính của mảng được quét

theo góc mong muốn. Ở ví dụ kiến trúc mảng pha này, trước khi tín hiệu được

phân chia và dịch pha đi tới từng phần tử phát xạ của anten, quá trình khuếch

đại được thực hiện để có thể đạt được mức công suất mong muốn. Tín hiệu

RF được định hướng pha và khuếch đại từ mỗi phần tử đi liền và thêm vào

hướng của đường tín hiệu. Tuy nhiên, phần trăm tín hiệu từ mỗi phần tử mảng

được ghép về mặt điện từ với các phần tử mảng xung quanh, và tín hiệu được

ghép nói chung sẽ suy yếu khi khoảng các giữa các phần tử ghép tăng lên. Tín

hiệu được ghép được gọi là ghép chung mảng.

Hình 2.2 Sơ đồ khối của anten mảng pha phát

- 39 -

Như mô tả ở hình 2.3, thông thường anten mảng pha cần tạo ra búp sóng

phát xạ chính với góc θs có thể được quét trên sector góc xác định. Khuynh

hướng thiết kế mảng sao cho quá trình quét búp sóng có thể được thực hiện

bằng một phương pháp hoàn chỉnh với các đặc tính phát xạ mong muốn

Phác họa khẩu độ của anten mảng pha bằng các các tọa độ hình cầu chuẩn

được biểu diễn ở hình 2.4. Ở trường xa, phụ thuộc vào thiết kế phần tử mảng

và độ định hướng của anten, một hoặc cả hai thành phần trường điện trực giao

(

) có thể được tại ra, và ở trường gần thành phần phát xạ của trường

φθ EE ,

điện (

rE ) có thể cũng tồn tại.

Một số tham số quan trọng của phải có trong thiết kế anten mảng pha là

băng thông, phân cực hóa, sector quét, hệ số khuếch đại anten và hệ số phản

xạ ngược lại là góc quét và các mức búp song bên đỉnh và trung bình. Các

tham số thiết kế khác gồm cường độ, khối lượng, công suất, nhiệt độ/làm mát,

độ phức tạp và chi phí của hệ thống mảng anten. Các module thu/phát (T/R)

có các bộ dịch pha để hướng búp sóng chính, các bộ khuếch đại ( các bộ

khuếch đại công suất để phát và các bộ khuếch đại nhiễu thấp cho thu) tạo ra

các mức tín hiệu mong muốn và hình ảnh nhiễu, và độ suy giảm cho quá trình

tạo ra thành phần bức xạ búp phụ thấp được sử dụng trong nhiều mảng pha.

Sơ đồ khối đơn giản của module thu phát ví dụ được mô tả ở hình 2.5. Ở hình

2.5, khi dùng các chuyển mạch và định thời thích hợp, dịch pha được sử dụng

cho cả phát và thu. Ở ví dụ này, đối với chức năng thu, hai trung tâm hoặc

kênh phụ thuộc pha được tạo ra bằng các bộ tạo búp sóng A và B.

- 40 -

Hình 2.3 Anten mảng tuyến tính có búp sóng chính hướng theo góc θs

Hình 2.4 Khẩu độ anten mảng pha trong hệ thống tọa độ cầu

- 41 -

Hình 2.5 Sơ đồ khối module thu/phát của anten mảng pha

Nhiều kiến trúc khác của module T/R tồn tại, được thiết kế dựa trên các

yêu cầu hệ thống.

Ví dụ, xét trường hợp đơn giản của mảng N phần tử của các phần tử anten

phát xạ đẳng hướng có độ phụ thuộc điều hòa theo thời gian của các dòng bị

jwt

w π2= f

triệt tiêu

trong đó

là tần số góc, t là thời gian, f là tần số. Mô

hình bức xạ mảng trường xa, hệ số mảng F trong trường hợp này, trong các

khái niệm của các tọa độ cầu chuẩn có thể được tính bằng xếp chồng N dòng

điện phát xạ

nj ψ

),( φθ

(2.1)

eni

N ∑ =

Trong đó

là dòng điện tổng được gây ra bởi phần tử bức xạ thứ n và

i n

(

)

là các tọa độ của phần tử mảng thứ n và trong đó

sin

cos

sin

)

cos

( θβψ

z + βφ

(2.2)

- 42 -

Trong đó β = 2Π / λ là pha không đổi có λ là bước sóng. Để quét búp sóng

), quá trình định pha các dòng thành phần,

chính với góc quét thực tế (

s φθ , s

được biểu diễn là

ψ , đơn giản được thiết lập giá trị âm (ghép pha) của Ψn

) là

được đánh giá ở (

s φθ , s

(

cos

sin

cos

−=

z ) − βφ

(2.3)

sin θβ s

φ s

θ s

có thể được tính ở dạng hoàn chỉnh

Các dòng điện mảng

i n

j ψ

(2.4)

i = An n

Trong đó

nA là biên độ dòng của phần tử mảng thứ n. Công thức (2.4) được

dùng chung cho trường hợp có các sai số ngẫu nhiên và lượng tử hóa biên độ

và pha của các module phát/thu. Hơn nữa (2.2) và (2.3) cho phép các sai số

định vị phần tử (

nxΔ ,

nyΔ ,

nzΔ ). Hệ số mảng cho trường hợp mảng quét

)

( + ψψ n

),( φθ

(2.5)

enA

N ∑ =

Nếu các biên độ dòng được giả sử đồng nhất thành một biên độ duy nhất, thì

1=nA

)

(2.6)

( φθ , s s

1 1

N ∑ =

Đối với mảng tuyến tính dọc theo trục x, cả hai

ny và

nz đều bằng 0. Với

00=φ

sử dụng (2.2), (2.3) và (2.5) giảm

(sin

sin

)

−

xj β

θ s

)( θ

(2.7)

enA

N ∑ =

Ví dụ về hệ số mảng của mảng lý tưởng, xét mảng tuyến tính 8 phần tử của

các phần tử mảng đẳng hướng có khoảng cách giữa các phâng tử là λ/2, được

mô tả như hình 2.6.

- 43 -

Đối với mảng 8 phần tử này, sử dụng hệ số mảng của (2.7) đối với độ sáng

00 và

045 được biểu diễn như hình 2.7.

đồng nhất cho các góc quét là

sθ =

Hình 2.6 Anten mảng tuyến tính 8 phần tử

Nếu các phần tử mảng không bức xạ đẳng hướng, mà có các thành phần

),( φθP

bức xạ phụ thuộc vào góc, thì thành phần phát xạ mảng

có thể được

tính bằng tích của hệ số mảng và thành phần phát xạ của phần tử (được biểu

)

diễn bởi

),( φθep

),( φθ =

),( φθ

(2.8)

Độ định hướng của anten là một hàm của cường độ bức xạ bình thường chia

cho cường độ bức xạ trung bình

),( φθ =

(2.9)

U ),( φθ Uave

Trong đó

Uave

sin),( φθθφθ

(2.10)

2 π U ∫ 0 =

π 1 ∫ 4 π 0 = θ

- 44 -

),( φθD

Độ định hướng của anten

liên quan tới bức xạ đẳng hướng, chỉ phụ

thuộc vào dạng thành phần bức xạ của anten và không phụ thuộc vào công

suất đến anten. Độ định hướng của anten (dB) có liên quan tới bức xạ đẳng

log

φθD ),(

hướng (dBi) được tính bằng cách ước lượng

Hình 2.7 Tính hệ số mảng của anten mảng tuyến tính 8 phần tử

(a) Góc quét 0 độ và (b) Góc quét 45 độ

- 45 -

Để đánh giá (2.9), cường độ bức xạ trong (2.10) có thể được tính từ thành

),( φθP

phần bức xạ của anten, được biểu diễn

),( φθ

),(*),( P φθφθ

(2.11)

Trong đó * biểu thị sự liên hợp. Độ định hướng anten không chú ý tới các tổn

thất trong anten và xung quanh nó. Hệ số khuếch đại anten giới hạn được sử

dụng để tập trung tới cả thành phần bức xạ (độ định hướng) cũng như các tổn

thất.

Công suất máy phát, công suất phát, công suất khả dụng, công suất được

chấp nhận bởi anten, công suất đầu vào, đầu vào công suất cho anten, công

suất bức xạ bởi anten là một số khái niệm được tìm thấy trong tài liệu. Trong

trường hợp của hệ số, hệ số định hướng tới hạn (thay cho khái niệm độ định

hướng), hệ số công suất, hệ số hiệu suất, hệ số tổn hao do phối hợp trở kháng,

hệ số tổn hao do phối hợp phân cực hóa, hệ số tổn hao do ghép cặp, và hệ số

tổn hao do công suất bị hấp thụ bởi anten hoặc các kiến trúc xung quanh được

đề cập tới trong tài liệu. Trong bất kì phân tích mô hình điện từ của anten

mảng pha nào hoặc các phép đo, quan trọng là phải xác định các khái niệm

trên được sử dụng như thế nào.

Xét đường truyền có nguồn phát với một số mức công suất được gắn ở một

đầu của đường truyền. Ở đầu còn lại của đường truyền là điểm gắn cho anten

phát, một máy đo công suất được gắn và ghi lại mức công suất là P0 W. Do

lượng công suất kết nối tới anten được xác định chính xác. Phần tử anten phát

trong môi trường mảng có tất cả các tác động ghép cặp, có thể có phối hợp tới

đường truyền, sẽ thu được công suất phản xạ trong đường truyền (đó là giả

thiết giới hạn trong tải phối hợp với trở kháng đặc tính của đường truyền) sẽ

không bức xạ. Công suất phản xạ này làm giảm hệ số khuếch đại anten và có

thể được xác định như tổn hao phối hợp trở kháng, tổn hao do phối hợp, hoặc

tổn hao đường truyền. Do có ghép cặp giữa các phần tử mảng, nên công suất

- 46 -

được bức xạ bởi phần tử phát sẽ được thu và tiêu tán (tổn hao công suất) bởi

các phần tử mảng xung quanh. Hiệu suất mạng của các cơ chế tổn hao hệ sô sẽ thu được bằng mật độ công suất phát giảm bớt (W/m2) ở các vị trí trường

gần hoặc trường xa từ mảng

Hệ số khuếch đại anten có liên quan tới bức xạ đẳng hướng với cùng công

suất đầu vào, có thể được tính

),( φθ =

(2.12)

U 4 ),( φθπ inP

trong đó

inP là công suất đầu vào, đó là công suất ở cuối đường truyền sẽ

được kết nối với anten. Do tổn hao từ quá trình phối hợp trở kháng của anten

và các tổn hao do các phần tử giữa máy phát và các đầu cuối anten, công suất

được phát bởi anten nhỏ hơn công suất đầu vào. Đối với các phần tử mảng

nhỏ, tổn hao do tải vô hạn của phần tử anten có thể làm giảm đáng kể hiệu

suất và hệ số khuếch đại của anten. Hệ số anten (dBi) được tính bằng

log

φθG ),(

Giả thiết rằng anten có trở kháng đầu vào

inZ , được nối với đường truyền

dẫn có trở kháng đặc tính

0Z , hệ số phản xạ điện áp được cho bởi

=Γ

(2.13)

Z Z

− +

Tổn hao hệ số anten do phối hợp trở kháng đầu vào anten được tính từ hệ số

truyền dẫn công suất, được biểu diễn bằng

1 Γ−=T

(2.14)

Hệ số anten và độ định hướng được liên hệ bởi biểu thức sau

),( φθG

),( φθD

= є

(2.15)

trong đó є là hiệu suất anten, bao gồm cả tổn hao. Với anten hiệu suất 100%,

є = 1 và hệ số anten bằng độ định hướng.

- 47 -

Ghép cặp mảng, hoặc ghép trường điện từ giữa các phần tử mảng, được mô

tả ở hình 2.8, là hiệu ứng quan trọng có thể ảnh hưởng mạnh đến thành phần

phát xạ của từng phần tử mảng và toàn bộ các thành phần mảng. Ghép cặp

mảng được định nghĩa là tỷ số điện áp tín hiệu ghép trong phần tử mảng xung

quanh liên quan tới điện áp tín hiệu đầu vào ở phần tử tham chiếu, khi các

phần tử xung quanh bị giới hạn trong các tải trở kháng thích nghi. Đặt

onS

biểu diễn ghép cặp hoàn chỉnh giữa phần tử tham chiếu và phần tử mảng thứ

n, hệ số phản xạ quét của mảng pha phẳng được tính bằng

(

)0,

(

cos

sin

)

−

, yx n

sin j θβ s

x n

φ s

∑ n

(2.16) ) = = Γ 0 , ( φθ s s eS on eS on

Hình 2.8 Lược đồ mô tả mảng có một phần tử điều khiển, và có sự ghép

cặp đối với các phần tử xung quanh

(

sT φθ , s

Hệ số truyền dẫn công suất mảng được quét được biểu diễn , do hệ

)

số phản xạ quét được tính

1 Γ−= 0

sT , ( φθ s

, ( φθ s s

log

(

)

(2.17)

sT φθ , s

Tổn hao do phối hợp quét được tính bằng

Khi một phần tử anten được điều khiển bằng mảng giới hạn thụ động (còn

được gọi là phần tử nhúng), công suất tiêu tán phân đoạn (được biểu diễn Fp

liên quan tới công suất đầu vào của phần tử) do ghép cặp mảng được tính

bằng bình phương cường độ của các hệ số ghép cặp

- 48 -

2 (2.18)

∑=

Công suất tiêu tán phân đoạn là tổn thất công suất phân đoạn đối với các tải

giới hạn trong các đường truyền dẫn được kết nối với các phần tử mảng. Hệ

),( φθeg

),( φθeD

)

số phần tử mảng là tích của độ định hướng phần tử và đại

pF−1

1)(

)

),( φθ

,( φθ

lượng (

2∑− S

(2.19)

Hệ số max (khi phát xạ đẳng hướng) của khẩu độ anten được tính bởi biểu

thức sau:

G = max

π emA 4 2 λ

2m ) và λ là bước

(2.20)

emA là vùng khẩu độ thích hợp lớn nhất của anten (

trong đó

sóng (m). Khi tần số tăng lên, bước sóng giảm

λ = c/f (2.21)

trong đó c là tốc độ ánh sáng và f là tần số. Do đối với kích thước khẩu độ cố

định (m), hệ số lý tưởng sẽ tăng khi tần số tăng. Tuy nhiên đối với khẩu độ

anten thực tế, các dung sai bề mặt, trong trường hợp mảng pha, các sai số của

module thu phát sẽ dẫn đến các sai số pha và sẽ làm giảm hệ số anten và tăng

các mức búp sóng bên.

(

)

log

Hệ số khẩu độ anten max

max

(2.22)

Trong quá trình đo hệ số của anten mạng pha, như được mô tả ở hình 2.9,

một anten có hệ số chuẩn xác định có thể được sử dụng như một tham chiếu.

Trong phép đo hệ số này, độ chênh lệch hệ số giữa anten trong quá trình test

và anten có hệ số chuẩn tham chiếu được đo. Hệ số được đo được tính bằng

dBi.

- 49 -

Hình 2.9 Đo hệ số anten mạng pha và so sánh với hệ số anten chuẩn

Thành phần hệ số phần tử cho mảng giới hạn là một hàm của vùng cell đơn

vị, hệ số truyền dẫn công suất quét và khẩu độ được nhìn thấy. Khẩu độ nhìn

thấy biến đổi theo cosθ, trong đó θ là góc nhìn. Đối với mảng lưới chữ nhật,

4 π

cos

),( φθ

phần hệ số phần tử được cho bởi công thức

dd x 2 λ

(2.23)

trong đó dx và dy là các khoảng cách phần tử theo các chiều x và y. Đối với

cos

2 Tb 3

),( = πφθ

),( φθ

mảng tâm giác đều (lục giác đều), hệ số phần tử được tính

(2.24)

trong đó b là cạnh tam giác đều cho khoảng cách phần tử.

Một trong các xu hướng cơ bản trong thiết kế mảng pha là các thành phần

quan trọng của trường vi ba được phát đi bởi một trong các phần tử của mảng

có thể được thu bởi các phần tử anten mảng xung quanh. Hiệu ứng này được

gọi là ghép cặp mảng, đôi khi có thể dẫn đến các sóng bề mặt và thu được các

tín hiệu quan trọng hoặc toàn bộ tổn hao của các tín hiệu phát đi hoặc nhận

được, phụ thuộc vào tổ hợp chặt chẽ của tất cả các tín hiệu ghép cặp trong

mảng. Toàn bộ tổn hao tín hiệu này được coi như là một chấm nhỏ như được

- 50 -

mô tả ở hình 2.10. Chấm nhỏ của mảng pha có thể được mô tả như là rỗng

trong thành phần hệ số phần tử hoặc như một đỉnh theo hướng thống nhất

trong hệ số phản xạ mảng quét. Các biên độ và các pha của các tín hiệu ghép

cặp của mảng phụ thuộc chủ yếu vào dạng các phần tử anten bức xạ, khoảng

cách giữa các phần tử mảng, và số lượng các phần tử phát xạ xung quanh.

Xu hướng quan trọng trong thiết kế các mảng pha yêu cầu cường độ quét

và băng thông trong khi tránh các chấm mù. Đường cong gạch ngangở hình

2.10 (a) thể hiện thành phần hệ số phần tử lý tưởng, sự biến đổi theo cos của

góc quét bao phủ sector quét có độ mạnh tín hiệu roit ngoài khoảng sector.

Lưỡng cực hoặc dạng còn lại của phần tử mảng sẽ tạo ra thành phần hệ số

phần tử lý tưởng, nhưng nói chung thành phần hệ số phần tử có búp lớn hơn

hàm cos lý tưởng trước đó.

Hình 2.10 Lược đồ lý thuyết mô tả các điểm mù của anten mảng pha

(a) Thành phần hệ số phần tử và (b) hệ số phản xạ quét

- 51 -

Hình 2.11 Hình ảnh biểu diễn một anten mảng lưỡng cực 10 x 10

Hình 2.12 Lược đồ phân cực lý thuyết biểu diễn một thành phần hệ số

phần tử có phát xạ đỉnh ở dải rộng

Khi tất cả các dịch pha của mảng được xếp thẳng hàng, mảng tạo ra búp

sóng chính ở hướng đánh dấu mong muốn. Ống dẫn chung (ví dụ bộ chia

công suất ở hình 2.2) được thiết kế có độ xuyên âm giữa các kênh nhỏ nhất.

Tuy nhiên khi các tín hiệu có các phần tử anten bức xạ, một lượng xuyên âm

- 52 -

đáng kế xuất hiện. Các biên độ và các pha của các tín hiệu ghép cặp này có

thể ảnh hưởng lớn đến quá trình thực thi của mảng pha. Nếu khoảng cách

phần tử mảng bằng một nửa bước sóng, một lượng lớn ghép cặp có thể xảy ra.

Quá trình ghép cặp này có thể thể hiện bản thân nó xảy ra các thay đổi mong

muốn trong thành phần bức xạ tăng cường của phần tử và hệ số phản xạ quét

của nó.

Các anten mảng pha yêu cầu xác định chính xác các kênh phát và thu của

chúng, sao cho búp sóng chính có thể đánh dấu chính xác hướng và các cấp

độ búp phụ của anten rada có thể được điều khiển. Trong thực tế, sự dịch pha

qua kênh thường ảnh hưởng bởi nhiệt độ và sự kéo theo electron, do đó các

phương pháp xác định của hệ thống rada trường là cần thiết. Ví dụ, các anten

mảng pha trên không hoặc dựa vào khoảng cách gồm hàng trăm hoặc hàng

nghìn các kênh phát/ thu yêu cầu các kỹ thuật onboard cho lấy mẫu

Hình 2.13 Sự mô tả hình ảnh của thành phần phát xạ dạng đơn cực của

phần tử trong anten mảng pha

- 53 -

tP tới

Công suất phát xạ đẳng hướng hiệu quả, được biểu diễn là EIRP của khẩu

độ được cho bởi tích của hệ số khuếch đại anten maxG và công suất phát

EIRP =

anten

tGP t

(2.25)

Chú ý rằng công suất được phát bởi anten thường nhỏ hơn công suất được

tạo ra bởi máy phát nối với anten. Sự chênh lệch về công suất được cho là do

các tổn hao RF giữa máy phát và anten cũng như tổn hao do phối hợp trở

/ mW

kháng do hệ số phản xạ ở các đầu cuối anten.

dP (có đơn vị là

Mật độ công suất ) ở khoảng cách r so với khẩu độ

(đường 1 chiều) được cho bởi

GP t t P = d π 24 r

(2.26)

emA ,

Dựa trên khẩu độ hiệu dụng lớn nhất của anten thu, được biểu thị bởi

khẩu độ tập hợp mật độ công suất tới và chuyển đổi nó thành công suất đầu

rP của khẩu độ anten có thể được tính

ra. Do đó, công suất thu

P = r

AP d

(2.27)

Hơn nữa, từ (2.20) hệ số anten thu được tính bằng

G = r

2 / 4 λπ em

(2.28)

emA

Và giải ra cho

A = em G

)4/(2 πλr

(2.29)

Do đó

P r

2 GGP λ r t t 2 )4( r π

(2.30)

Phương trình (2.30) có thể được bố trí lại để tính tỷ số công suất ghép cặp

r PP / t

( ) giữa hai anten

2 GG λ t r 2 r )4( π

P r P t

(2.31)

- 54 -

Nếu toàn bộ khẩu độ của anten được giả thiết là mảng của các phần tử xác

định, khẩu độ có thể được chia ra thành các khẩu độ phần tử, còn được gọi là

các cell đơn vị phần tử (xem hình 2.8). Đối với mảng N phần tử lớn có khẩu

emA , diện tích cell đơn vị bằng

Aem /

độ hiệu dụng . Nếu các thành phần hế số

phần tử nhúng được tính hoặc đo, hệ số mảng có thể được tính như sau. Ở

deP ,

khoảng cách r, mật độ công suất phát xạ phần tử nhúng được biểu diễn là

do đó công suất phát phần tử (công suất đầu vào tới phần tử) và hệ số phần tử

gP te

nhúng được cho bởi

P de

),( φθ e 24 r π

(2.32)

24π= r

và giải cho

P de P te

(2.33)

Ở trường xa, mật độ công suất sóng phẳng của phần tử được cho trong các

),( φθeE

),( φθ

khải niệm của cường độ trường điện phần tử mảng

P = de

e 120

(2.34)

),( φθ =

Thay (2.34) vào (2.33) và đơn giản hóa thu được

2 Er 30

),( φθ P te

(2.35)

),( φθ =

),( φθ

Do đó

P te

30 r

(2.36)

),( φθeg

bao gồm ảnh hưởng của ghép cặp mảng và Thành phần hệ số phần tử

các tổn hao phối hợp.

nA , và sử dụng mối quan hệ này

Công suất phát của phần tử thứ n, tỷ lệ với

trong (2.36) thu được

- 55 -

),( φθ =

),( φθ

A n

30 r

)

(2.37)

, ( s φθ s

, bằng cách xếp Để tính hệ số lớn nhất của mảng tại góc quét thực tế

chồng các đặc tính trường điện của các phần tử nhúng có thể được cộng như

array

Ag en n

max

∑

30 r

(2.38)

max

Hệ số mảng có thể được tính

array

max

Er 30

array P t

array

(2.39)

P t

array

2 A n

∑

1 =

(2.40) trong đó

Ag n en

∑ 1 n ==

Thay (2.38) và (2.40) vào (2.39) và đơn giản hóa thu được

max

array

2 A n

∑

1 =

(2.41)

Đối với trường hợp mảng lớn với sự chiếu mảng đồng thời (có biên độ duy

nhất ở mỗi phần tử mảng), nó có thể được giả thiết rằng tất cả các phần tử có

eg ) và (2.41) rút gọn

)

cùng thành phần hệ số phần tử ( eng =

(max

, φθ s s

( , φθ s s

array

(2.42)

Đối với sự chiếu sáng đồng thời, hệ số mảng bằng hệ số phần tử nhân với

số phần tử mảng. Nếu chiếu sáng mảng không đồng thời, hiệu suất đỉnh phải

bao gồm trong quá trình tính hệ số mảng từ hệ số phần tử.

Để tính thành phần hệ số mảng từ góc ngược với trường điện phần tử (θ, φ),

),( φθenΨ

(được tính toán hoặc đo) cần được sử dụng, thành phần pha phần tử

), ( φθ

),( φθ

đó là

(2.43)

- 56 -

arrayE

Thành phần mảng thu được bằng cách xếp chồng các thành phần phần

tử mảng riêng rẽ có đỉnh biên độ mảng mong muốn và có pha thích nghi của

),( φθ

mảng hướng tới búp sóng chính theo hướng mong muốn. Do đó

array

∑

(2.44)

(

)

Ψ+Ψ en

),( φθ

Hoặc từ (2.43)

array

(2.45)

(

)

Ψ+Ψ en

),( φθ

và sử dụng (2.37) thu được

array

eA n

∑

30 r

(2.46)

),( φθ

),( φθ =

Hệ số mảng là một hàm của góc có thể được tính từ trường điện

array

Er 30

array P t

array

(2.47)

Thay (2.40) và (2.46) vào (2.47) thu được hệ số mảng trong các khái niệm về

(

)

Ψ+Ψ en

),( φθ

eA n

∑

),( φθ

các hàm hệ số phần tử và pha phần tử và sự chiếu sáng mảng, đó là

array

2 A n

∑

(2.48)

Trong quá trình thiết kế các anten mảng pha, khoảng cách điện tối đa, d, giữa

các phần tử của mảng pha thường được chọn để tránh các búp chói tai (đa

≤

đỉnh) tùy theo điều kiện kèo theo

1 sin

d λ h

θ s

(2.49)

hλ là bước sóng của tần số cao nhất và

sθ là góc quét từ dải rộng.

trong đó

Đối với nhiều mảng pha quét góc rộng, khoảng cách điện thường được chọn

gần bằng nửa bước sóng.

2.3 Các kỹ thuật trong anten mảng pha

2.3.1 Lý thuyết xử lý mảng

- 57 -

2.3.1.1 Đáp ứng số tần số sóng và các mô hình búp sóng

Các mảng sensor có thể được tổ chức ở bất kỳ dạng không gian nào, mà ở

đó vị trí của mỗi sensor có thể được mô tả bởi tọa độ p = (px, py, pz). Nếu

một tín hiệu sóng phẳng f(t,p) đang đến tại một điểm thực tế trong không

gian, và vị trí của mỗi sensor trong không gian khác nhau, tín hiệu thu được

bởi mỗi sensor sẽ giống như tín hiệu ban đầu với thời gian trễ phụ thuộc vào

vị trí của sensor. Vector kèm theo có thể được sử dụng để mô tả tín hiệu thu

)( t

)

( t

−

p 0

)( t

( t

−

τ 0 ) τ 1

p 1

_______ ,( ) f pt

được ở mỗi sensor.

t (

)

−

)( t

τ N

1 −

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ . ⎢ . ⎢ ⎢ . ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

1 −

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ . ⎢ ⎢ . ⎢ . ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

(2.50)

Trong đó N là số lượng các phần tử trong mảng và τi là trễ thời gian phụ thuộc

f(t-T4)

(p4x,p4y, p4z)

f(t-T2)

Tín hiệu f(t,p)

f(t-TN-1)

(p2x,p2y, p2z)

f(t-T3)

(p3x,p3y, p3z)

(pN-1x,pN-1y, pN-1z)

f(t-T1)

f(t-T0)

(p1x,p1y, p1z)

(p0x,p0y, p0z)

vào vị trí của các phần tử. Hình 2.14 mô tả mảng sensor N phần tử tùy ý

Hình 2.14 Sơ đồ mảng sensor N phần tử thu tín hiệu sóng phẳng f(t,p) đến

từ trường xa

- 58 -

Nếu tín hiệu f(t,p) được tạo ra trong không gian là sóng phẳng của trường

(

)

kwt −

−−−−−−− p . 0

et )(

(

)

kwt −

−−−−−− p . 1

et )(

_______ __ pt ,(

)

xa, phương trình để mô tả từng tín hiệu trong mảng sensor làm giảm

−−− T

−−− p

(

)

kwt −

1 −

et )(

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ f ⎢ . ⎢ ⎢ . ⎢ . ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

(2.51)

1− . Số sóng k và vị trí của mỗi sensor

__ p có thể được biểu diễn ở dạng

Trong đó k biểu thị số sóng, w là tần số của sóng phẳng, t là biến thời gian và

j =

2 π

__ p

__ k

sin ⎡ ⎢ sin ⎢ λ ⎢ cos ⎣

cos φθ ⎤ ⎥ sin φθ ⎥ ⎥ θ ⎦

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

, (2.52)

Trong đó λ biểu diễn bước sóng và θ và φ biểu diễn góc tới của sóng tới. Nếu

chuyển đổi Fourier được dùng cho tín hiệu tới ở mỗi sensor, tín hiệu trong

(

)

kwt −

jwt

−

−−−−−−− p . 0

−

−−−−−−− . kj p 0

et )(

∫

(

)

kwt −

jwt

−

−−−−−− p . 1

−

−−−−−−− . kj p 1

et )(

_________

________

jwt

−

_____ __ kvwF

()

(

)

wF (

__ pwF , (

)

__ ept ,( n

∫

−−− T

−−−− T kj

−−−−− p

−

1 −

−−− p

(

)

kwt −

jwt

−

1 −

et )(

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ e ⎢ .) ⎢ ⎢ . ⎢ . ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

∫

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ∫ ⎢ ⎢ . ⎢ . ⎢ ⎢ . ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

vùng quang phổ có thể được biểu diễn bằng

(2.53)

Vector kết quả v(k) thường được mô tả trong bài viết là vector bản sao của

mảng và nó đưa ra biểu diễn vị trí của mỗi sensor tương ứng với góc tới của

sóng phẳng tới. Tín hiệu tới có thể được thu nếu mỗi sensor được xem như

- 59 -

một mẫu rời rạc trong không gian. Tín hiệu thu được có thể được xem như

__ kB (

)

__ k

(

)

một siêu vị trí của tất cả tín hiệu sensor

1 − l∑ v

(2.54)

Nếu chuỗi trọng số được dùng cho đầu ra của mỗi sensor và siêu vị trí được

__ k

)

(

v 0

)

__ kv ( 1

__ k

__ kB (

)

(

)

_____ ____ __ H kvw

(

)

dùng để thu sóng phẳng tới đến từ trường xa, phương trình cho B(k) rút gọn

* * ww ... 1 N

1 − * vw t l

1 −

(2.55)

[ * w 0

∑

__ k

(

)

1 −

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ] . ⎢ ⎢ . ⎢ . ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

B(k) là giá trị của mô hình búp sóng ở một vị trí thực tế trong không gian.

Thông thường trong lý thuyết anten, dễ dàng hình dung mô hình bằng các giới

hạn của góc tới giữa nguồn tín hiệu và một điểm trong không gian. Do đó các

thay đổi tiếp theo của các biến có thể được tạo ra để biểu diễn B(k) bằng các

_ )( kB

),( φθ

giới hạn của góc tới

−−− k

/2(

cos

sin

cos

sin φθ

T ] θ

[ sin) φθλπ

(2.56)

Nếu hình dạng của các sensor có thể được mô tả sử dụng phương trình toán

học của các biến vị trí, phương trình vector bản sao mảng có thể được đơn

giản hóa. Trong luận văn này, hình dạng của hai anten mảng sẽ được biểu

diễn: một mảng anten tuyến tính đồng nhất và một mảng anten chữ nhật đồng

nhất. Đối với mảng tuyến tính đồng nhất, đó là mảng tuyến tính mà không

gian giữa các phần tử mảng giống nhau trong mảng, vị trí của mỗi sensor có

thể được mô tả ở dạng sau:

- 60 -

__ p

0 p

0 N

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

(

)

−

z Δ

− 2

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

(2.57)

Trong đó Δz là khoảng cách giữa các sensor ở trục z. Đối với mảng chữ nhật

)

( l

−

x Δ

− 2 M

)

(

__ p

−

y Δ

đồng nhất, vị trí của mỗi sensor có thể được mô tả ở dạng sau:

yn 0

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

− 2 0

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

(2.58)

Trong đó L và M là số lượng các phần tử tương ứng ở các trục x và y và Δx

và Δy là khoảng cách giữa các sensor ở trục x và y. Số lượng phần tử N trong

mảng chữ nhật được cho bởi L*M. Mô tả toán học của vị trí của từng sensor

trong các trước đó được phát triển để thỏa mãn trọng tâm tại lúc ban đầu:

N 1 − ∑ n 0

(2.59)

Khoảng cách giữa các phần tử ở mỗi trục của bất kỳ mảng nào được điều

chỉnh để tránh hiện tượng được biết như búp chói tai là hiện tượng giả danh

số sóng xuất hiện từ lấy mẫu bên trong không gian của tín hiệu thời gian-

không gian. Tất cả các mảng được mô tả ở đây sẽ có khoảng cách giữa các

phần tử bằng 0.5λ ở mỗi trục, trong đó λ là bước sóng của sóng mang thu

được bởi mảng.

2.3.1.2 Bộ tạo dạng búp sóng tổng và trễ

Nếu mỗi sensor trong mảng thu một tín hiệu f(t) có độ trễ thời gian thực tế

τ, quá trình khôi phục tín hiệu có thể được thực hiện bằng các môi trường xử

lý tuyến tính. Trong trường hợp này, bộ lọc của mỗi kênh n sẽ có độ trễ thời

- 61 -

nτ . Sau tất cả các mẫu không gian sắp xếp trong thời gian, chúng có thể

gian

được thêm vào để khôi phục f(t). Quan trọng là phải xem xét tỷ lệ 1/N phải

được sử dụng cho tín hiệu thu được vì thêm vào đầu ra của mỗi kênh xử lý sẽ

cho kết quả N*f(t). Hình 2.15 biểu diễn mô hình hệ thống của bộ tạo búp sóng

f(t)

f(t-T0)

+T0

f(t)

f(t-T1)

+T1

f(t)

tổng và trễ.

+

1 N

. . .

f(t)

f(t-TN-1)

+TN-1

Hình 2.15 Sơ đồ bộ tạo búp sóng tổng và trễ

2.3.1.3 Bộ tạo dạng búp sóng băng hẹp

Đặc tính chung của tín hiệu f(t,p), trong đó tín hiệu thông dải được sử dụng

jw c

pt ,(

)

Re{

}

~ f

để phát thông tin, có thể được mô tả ở dạng sau

ept ) ,( n

)

~ f

, n = 0,…, N-1 (2.60)

cw là tần số sóng mang và

npt ,(

Trong đó là hình bao hoàn chỉnh. Nếu tín

)

c t (

− τ n

pt ,(

)

Re{

t (

)

}

~ f

−

hiệu f(t,p) là sóng phẳng, phương trình (2.60) có thể được đơn giản hóa thành

τ n

, n = 0,…, N-1 (2.61)

__ T k

__ p

Trong đó nτ được cho bởi

=τ n

. w c

(2.62)

- 62 -

maxTΔ

Tham số quan trọng trong thiết kế của mảng là là thời gian di chuyển

cực đại của sóng phẳng giữa hai phần tử mảng. Nếu mô tả toán học về vị trí

của các phần tử mảng thỏa mãn (2.59) thì

n Δ≤τ

maxT

~ f

)

, n = 0,…, N-1 (2.63)

npt ,(

Tín hiệu f(t,p) có hình bao hoàn chỉnh có băng thông Bs, được thu

maxTΔ

được xác định như một tín hiệu băng hẹp nếu điều kiện bởi mảng có

kèm theo thỏa mãn

T .max

(2.64)

Khi tín hiệu f(t,p) được xem như tín hiệu băng hẹp, xấp xỉ thích hợp và thuận

~ f

t (

~ f

t )(

−τ

tiện có thể được sử dụng trên hình bao hoàn chỉnh

) n ≈

, n = 0,…, N-1 (2.65)

(

)

−

jw c

− τ n

jw c

τ nc

pt ,(

)

Re{

et )(

~ f

}

Re{

et )(

}

~ f

Sự xấp xỉ này xác định biểu diễn toán học của f(t,p)

, n = 0,…, N-1 (2.66)

jwe τ− nc

Từ sự đơn giản hoá này, có thể thấy rằng các đường trễ liên kết với τn có

. Mảng sử dụng các dịch pha này để

thể được thay thế bằng dịch pha

xấp xỉ các đường trễ để xử lý tín hiệu không gian-thời gian băng hẹp được gọi

là mảng pha. Đối với mảng đồng nhất, dịch pha tăng có thể được sử dụng để

hướng trục đáp ứng chính (MRA), đó là hướng mà đồ thị búp sóng có giá trị

tuyệt đối lớn nhất đối với bất kỳ giá trị mong muốn nào. Nếu các yêu cầu sử

dụng đồ thị búp sóng của mảng như cấp độ búp phụ thực tế, độ rộng búp sóng

nửa công suất nhỏ nhất, vị trí trống, biên độ của mỗi sensor trong mảng cần

được điều chỉnh. Điều này dẫn đến cấu hình bộ tạo búp sóng mà ở đó tín hiệu

n, điều khiển MRA và các

thu được trở thành một tổ hợp tuyến tính của các tín hiệu thu được hoặc phát đi và mỗi tín hiệu sensor có một trọng số phức w*

- 63 -

đặc tính đồ thị búp sóng của mảng. Sơ đồ của mô hình bộ tạo búp sóng băng

r0(t)

f(t-T0)

r1(t)

f(t-T1)

r(t)

hẹp được biểu diễn ở hình 2.16

+

1 N

. . .

rN-1(t)

f(t-TN-1)

N-1

τ nc

=* w n

eA n

, n = 0,…,N-1

Hình 2.16 Sơ đồ bộ tạo búp sóng băng hẹp

2.3.2 Kỹ thuật phân tập

Ảnh hưởng của pha-đinh đa đường trong các hệ thống vô tuyến có thể được

giảm bớt bằng cách sử dụng phân tập theo không gian (anten ở máy thu gồm

nhiều phần tử). Trong môi trường pha-đinh, công suất sóng mang cần phải

phát cao hơn công suất trung bình để có thể đạt được một tỉ lệ lỗi bít (BER)

mong muốn nào đó. Trong một anten mảng, tín hiệu thu được bởi các phần tử

khác nhau có thể được lấy trọng số phù hợp để tạo ra tín hiệu kết hợp biến

thiên chậm hơn từng tín hiệu thành phần. Anten mảng này sẽ yêu cầu công

suất thấp hơn so với trường hợp chỉ sử dụng anten một phần tử, mà vẫn đạt

được BER mong muốn.

Để hệ thống phân tập không gian hoạt động một cách hiệu quả, các tín hiệu

thu được từ các nhánh anten khác nhau phải không hoặc ít tương quan với

nhau để nếu tín hiệu ở một phần tử bị pha-đinh sâu thì vẫn có thể phục hồi

- 64 -

được bằng cách thu nó ở phần tử anten khác. Điều này có thể thực hiện được

bằng cách chọn khoảng cách giữa các phần tử một cách phù hợp. Khoảng

cách yêu cầu giữa các phần tử anten để đảm bảo độ không tương quan (giải

tương quan) phụ thuộc vào việc nối ghép cặp giữa các phần tử anten và vị trí

của các vật tán xạ gây ra truyền dẫn đa đường. Ví dụ, khi không có ảnh hưởng

của việc nối ghép cặp thì khoảng cách cần thiết giữa các phần tử anten của

máy di động có các vật tán xạ đồng nhất bao quanh phải là khoảng λ/2. Trong

khi đó, khoảng cách này phải là 10λ hoặc lớn hơn để đảm bảo giá trị giải

tương quan tương đương ở trạm gốc. Điều kiện thứ hai cần thiết để cho kỹ

thuật phân tập là cường độ tín hiệu trung bình của các đường truyền phân tập

phải xấp xỉ bằng nhau.

Trong phần này, ta sẽ xem xét cơ sở của các kỹ thuật kết hợp phân tập

không gian. Giả sử các phần tử anten có khoảng cách phù hợp sao cho hoàn

toàn không có tương quan giữa các nhánh khác nhau (một nhánh có thể được

coi là 1 anten), ta hãy xem xét khả năng cải thiện của anten mảng với các kỹ

thuật kết hợp phân tập khác nhau; Sau đó mới phân tích đến ảnh hưởng của sự

tương quan nhánh gây ra do nối ghép giữa các phần tử anten hoặc trải góc của

tín hiệu đến. Chỉ tiêu BER của các cơ cấu điều chế cơ bản với anten mảng

phân tập cũng được đánh giá.

Có 3 cách cơ bản để kết hợp tín hiệu:

- Chọn lọc: Bộ chọn lọc là phương pháp đơn giản nhất trong các kỹ thuật

phân tập: từ một tập hợp M phần tử anten, nhánh có tỉ số tín hiệu trên nhiễu

lớn nhất được chọn ra và kết nối trực tiếp tới máy thu. Như vậy, anten mảng

có M càng lớn thì khả năng có được tỉ lệ tín hiệu trên nhiễu càng lớn.

- Tỉ lệ cực đại: Phương pháp kết hợp tỉ lệ cực đại tận dụng tốt nhất khả năng

của các nhánh phân tập trong hệ thống. Tất cả M nhánh được nhân trọng số

với các tỉ số tín hiệu tức thời trên nhiễu tương ứng. Sau đó tín hiệu từ các

- 65 -

nhánh được đồng pha trước khi lấy tổng tín hiệu sao cho tất cả các nhánh

được gộp vào nhau theo pha sao cho tín hiệu đầu ra có tăng ích phân tập lớn

nhất. Tín hiệu tổng chính là tín hiệu đầu rathu được của mảng. Phương pháp

Tỉ lệ cực đại có nhiều ưu điểm so với phương pháp phân tập lựa chọn nhưng

phức tạp hơn; do phải đảm bảo tín hiệu từ các nhánh là hoàn toàn đồng pha

với nhau và các trọng số phải được cập nhật chính xác.

- Tăng ích đều: Là một biến thể của kỹ thuật kết hợp tỉ lệ tối đa; Trong

trường hợp này tất cả các giá trị tăng ích của các nhánh đều bằng nhau và

không thay đổi trong quá trình hoạt động. Giống với trường hợp trước, đầu ra

sẽ là tổng của các tín hiệu đồng pha của tất cả các nhánh.

Hình 2.17 Anten mảng phân tập M phần tử

Tín hiệu thu được bởi các phần tử được kết hợp tuyến tính như trong hình

* 1w ,

* 2w ,…,

Mw , trong đó ký hiệu * là

2.17. Trọng số để kết hợp được chọn là

biểu diễn liên hợp phức. Ký hiệu liên hợp phức được sử dụng trong biểu diễn

- 66 -

trọng số chỉ nhằm tiện lợi về mặt toán học để đầu ra kết hợp có thể được viết

sw . Trong phần này, giả thiết rằng các nhánh là không tương quan. Tín

gọn là

hiệu thu được ở mỗi phần tử sẽ không phải là hằng số, mà dao động theo hệ

số pha-đinh. Hệ số pha-đinh phụ thuộc vào tốc độ của máy di động và tần số

tín hiệu vô tuyến và được chứng minh là xấp xỉ bằng biến đổi Doppler cực

dMf

đại. Biến đổi Doppler cực đại (tính bằng GHz) tương ứng với tần số Gf

4815

,1=

và với máy di động di chuyển ở tốc độ v là:

vf G

(2.67)

Theo đặc tính của kênh vô tuyến, thời gian nhất quán của kênh vô tuyến

xấp xỉ bằng nghịch đảo của hệ số pha-đinh. Môi trường đa đường giữa anten

phát và anten thu được coi như một bộ lọc tuyến tính thay đổi theo thời gian

(

t );

và mỗi nhánh M được đặc trưng hoá bằng một hàm truyền đạt thông thấp

tương đương , m = 1,...,M, với biến số (agumen) t biểu diễn những

thay đổi theo thời gian của đáp ứng kênh vô tuyến và biến số f biểu diễn tính

chất chọn tần của kênh. Giả sử rằng pha-đinh ở mỗi nhánh phân tập là không

(

t );

t )(

)(t

chọn tần (hay pha-đinh phẳng), ta có thể biểu diễn hàm truyền đạt bằng

T m

, trong đó là một đại lương thống kê Gauss phức trung

2 π

tf c

t )(

Re[

et )(

Re[

etut )()(

]

2 tf π = ] c

Δ =

bình-bằng không (zero-mean). Như vậy các tín hiệu thu được ở các nhánh

r m

(2.68)

trong đó: cf là tần số sóng mang danh định,

)(t

u(t) là đường bao phức của tín hiệu phát, và

là đường bao phức của tín hiệu thu.

Giả sử pha-đinh là phẳng cho trường hợp truyền dẫn băng hẹp, trễ xuất

hiện trong các thành phần đa đường đều nhỏ hơn nhiều so với khoảng thời

gian của một ký hiệu. Và giả sử rằng khoảng thời gian của ký hiệu Ts nhỏ hơn

nhiều so với nghịch đảo của tốc độ pha-đinh sao cho mẫu pha-đinh trên đó là

- 67 -

không thay đổi. Để thuận tiện, ta chuẩn hoá tín hiệu phát sao cho công suất

T s

tuE ( )(

)

tu )(

Δ =

trung bình là hằng số

1 T

∫ Ts −

(2.69)

TE là toán tử kỳ vọng-thời gian hay trung bình-theo thời gian.

trong đó:

)(t

Đường bao phức của tạp cộng trong nhánh máy thu thứ m được giả thiết là

với mật độ trung bình trên mỗi khoảng thời gian ký hiệu hoặc dài hơn

t )(

)

tu )(

bằng

vE ( T

P m

1 2

(2.70)

trong đó:

- dấu ngoặc nhọn biểu diễn trung bình thống kê, và

- giả thiết rằng mọi Pm đều bằng Pm0.

Ta định nghĩa tỉ số sóng mang-trên-tạp (CNR) tức thời ( mγ ) và trung bình

congsuatso

ngmangtrun

gbinhcucbo

moinhanh

( mΓ ) cho nhánh thứ m là:

Δ =γ m

congsuatta

ptrungbinh

moinhanh

(

2 )

)( t

E T

r m

(2.71)

1 2 P m

t )(

≈

(2.72)

m P 2 m

congsuatso

ngmangtrun

gbinhthong

kemoinhanh

(2.73)

Δ =Γ m

congsuatta

ptrungbinh

moinhanh

(2.74)

= γ m

PΔ 0 = P m

(2.75)

- 68 -

trên khoảng trong đó: P0 là công suất trung bình thống kê bằng

phađinh (khoảng thời gian nhất quán).

Chú ý rằng do phép chuẩn hoá (2.3), ta đã sử dụng vùng cục bộ của đường

t )(

)

t )(

tu )(

)

t )(

≈

bao tín hiệu thu được trên mỗi nhánh là:

( rE mT

gE ( T

(2.76)

Như vậy, |gm(t)| có thể được coi là đường bao trung bình cục bộ của tín hiệu

thu được. Giả sử pha-đinh là pha-đinh Rayleigh, hàm mật độ xác xuất cho

2 2

−

P 0

gp (

)

đường bao tín hiệu thu được là

m P 0

(2.77)

−

γ m Γ m

(

)

và hàm của γm là

γ m

1 Γ m

(2.78)

2.4 Kết luận

Chương này giới thiệu về anten mảng pha, đưa ra nền tảng lý thuyết cơ bản

nhất cho anten mảng pha cũng như các kỹ thuật được dùng trong anten mảng

pha bao gồm kỹ thuật xử lý mảng: đưa ra các mô hình búp sóng cũng như một

số bộ tạo dạng búp sóng (bộ tạo dạng búp sóng tổng và trễ và bộ tạo dạng búp

sóng băng hẹp) và kỹ thuật phân tập.

- 69 -

Chương III Các mảng anten và beamforming

Các kỹ thuật Beamforming mảng có thể tạo ra nhiều búp (beam) đồng thời.

Các búp có thể được tạo ra có đỉnh cao và các búp phụ thấp, hoặc độ rộng búp

sóng được điều chỉnh. Các kỹ thuật beamforming thích nghi điều chỉnh linh

hoạt thành phần mảng để tối ưu một số đặc tính của tín hiệu thu. Trong quá

trình quét búp sóng, búp sóng chính của mảng được hướng theo và hướng có

thể bị biến đổi liên tục hoặc theo từng bước nhỏ rời rạc.

Các mảng anten sử dụng các kỹ thuật beamforming thích nghi có thể loại

bỏ các tín hiệu nhiễu có hướng đến ngược lại với tín hiệu mong muốn. Các

mảng đa cực có thể cũng loại bỏ các tín hiệu nhiễu có các trạng thái phân cực

khác so với tín hiệu mong muốn, thậm chí khi các tín hiệu có cùng hướng

đến. Các khả năng có thể được khai thác để nâng cao dung lượng của các hệ

thống thông tin không dây.

3.1 Mô hình của các mảng chung

(

)

Mảng ba kích thước có hình dạng tuỳ ý được mô tả ở hình 3-1. Ở tọa độ

, , lθρ=

∧ k

,1( φθ=− ),

cầu, vector từ nguồn tới phần tử n của mảng được cho bởi và

là vector theo hướng nguồn của sóng tới. Qua điều này giả thiết

rằng nguồn sóng ở trường xa của mảng và sóng tới có thể được xử lý như

sóng phẳng. Để tìm hệ số mảng, cần tìm pha có liên quan của sóng phẳng thu

được ở mỗi phần tử. Pha được coi như pha của sóng phẳng ở gốc. Do đó, pha

2 π λ

nhân hình của sóng phẳng thu được ở phần tử n là pha không đổi

chiếu của vị trí phần tử mr ở trên với vector đến của sóng phẳng k−

- 70 -

Hình 3.1 Mảng 3 chiều tùy ý

sin

cos

∧ y

∧ z

∧ r

k =−

∧ cos x φθ

sin φθ

cos

sin

∧ y

∧ z

∧ x

−

Trong tọa độ vuông góc, và

r m

sin θρ m

cos θρ m

, và pha liên quan của sóng tới

ở phần tử thứ n là

mrk *−

(sin

cos

sin

cos

sin

cos

)

mζ =

βρ m

θφθ m

φ m

sin φθφθ m

cos θθ m

sin

cos

( β

cos φθ

sin φθ

) θ

(3.1) =

3.1.1 Hệ số mảng

)

( δζ + m m

),( φθ

Đối với mảng M phần tử, hệ số mảng được cho bởi

eI m

M ∑ 1 m =

(3.2)

Trong đó mI là cường độ và mδ là pha của trọng số của phần tử thứ m

),( φθ

Hệ số mảng thông thường được cho bởi

F max{

),( φθ F

}),( φθ

(3.3)

- 71 -

Điều này cũng giống như mô hình mảng nếu mảng bao gồm các phần tử đẳng

hướng lý tưởng.

3.1.2 Mô hình mảng

lθmg ),(

Nếu mỗi phần tử có thành phần thì có thể có sự khác biệt đối với

)

( + δζ m m

),( φθ

gI mm

∑

1 =

),( φθ

từng phần tử, mô hình mảng thông thường được cho bởi

)

( + δζ m m

max{

}

),( φθ

gI mm

∑

1 =

(3.4)

Công thức trên, các mô hình phần tử phải được biểu diễn sao cho thành

phần tối đa bằng các tọa độ phần tử liên quan tới tham chiếu chung.

3.2 Pha và quét định thời

Beam forming và quét búp sóng được thực hiện bằng cách định pha feed

tới từng phần tử của mảng sao cho các tín hiệu nhận được hoặc phát đi từ tất

cả các phần tử sẽ có pha trong hướng thực tế. Đây là hướng của búp sóng lớn

nhất. Các kỹ thuật beam forming và beam scanning được sử dụng cho các

mảng tuyến tính, mảng vòng, hoặc mảng hai chiều nhưng một số phương

pháp được dùng cho bất kỳ dạng mảng nào. Chúng ta sẽ xem xét các kỹ thuật

để tạo ra các búp sóng cố định và để quét các búp sóng có hướng cùng với các

kỹ thuật tương thích có thể được sử dụng để loại bỏ các tín hiệu nhiễu.

Các búp sóng mảng có thể được tạo ra hoặc được quét bằng cách sử dụng

các hệ thống dịch pha hoặc trễ thời gian. Mỗi hệ thống có các ưu điểm và

nhược điểm riêng. Khi cả hai phương pháp có thể được sử dụng cho các dạng

khác, mảng được nói đến tiếp theo gọi là các mảng tuyến tính cách đều như

được biểu diễn ở hình 3-2. Trong trường hợp quét pha, dịch pha giữa các phần

tử α được biến đổi để quét búp sóng. Đối với quét thời gian, trễ giữa các phần

tử Δt được biến đổi.

- 72 -

Hình 3.2 (a) Mảng tuyến tính quét pha

(b) Mảng tuyến tính quét thời gian

3.2.1 Quét pha

Beam forming bằng cách dịch pha có thể được thực hiện sử dụng các bộ

dịch pha ferit ở RF hoặc IF. Quá trình dịch pha cũng có thể được thực hiện

trong quá trình xử lý tín hiệu số ở băng gốc. Đối với mảng tuyến tính cách

đều M phần tử sử dụng các kích thích phần tử có biên độ biến đổi và quét pha,

1 −

(

cos

) + αφ

l 2 π λ

)( φ

hệ số mảng được cho bởi [3.5]

meA

∑

(3.5)

Trong đó mảng nằm trên trục x có phần tử đầu tiên ở gốc tọa độ. Dịch pha

cos

−=

giữa các phần tử là

φ 0

2 d π λ 0

(3.6)

- 73 -

0λ là bước sóng ở tần số thiết kế và

0φ là hướng của búp sóng mong

Và

0λ dịch pha α tương ứng với trễ thời gian sẽ hướng búp

muốn. Ở bước sóng

0φ

sóng tới

Ở băng hẹp, quá trình quét pha tương ứng với quá trình quét thời gian,

nhưng các mảng quét pha không phù hợp với băng rộng. Khoảng cách điện

(d/λ) giữa các phần tử mảng tăng lên theo tần số. Ở các tần số khác nhau, dịch

pha giống nhau giữa các phần tử tương ứng với các trễ thời gian khác nhau và

do đó các góc khác nhau của quá trình truyền sóng, sử dụng cùng các dịch

pha trên băng tần gây ra biến đổi theo tần số của hướng búp sóng. Hiệu ứng

này được biểu diễn ở hình 3-3. Quá trình nghiêng của búp sóng này trở thành

vấn đề khi tần số tăng, thậm chí trước khi các búp chói tai bắt đầu hình thành.

Hình 3.3 Hệ số mảng của mảng tuyến tính quét pha 8 phần tử được tính

cho 3 tần sô ( 0f , 1.5 0f , và 2 0f ), với d=0.37λ ở

0f , được thiết kế để hướng

búp sóng tới

0φ = o45 ở

- 74 -

3.2.2 Quét thời gian

Các hệ thống sử dụng các trễ thời gian thích hợp cho băng rộng vì hướng

của búp sóng chính không thay đổi theo tần số. Hệ số mảng của mảng tuyến

1 −

(

cos

)

t ωφ Δ+

d 2 π λ

)( φ

tính cách đều quét thời gian được cho bởi

meA

∑

(3.7)

t −=Δ

Trong đó trễ thời gian giữa các phần tử được cho bởi

cosφ 0

d c

(3.8)

Hình 3.4 Hệ số mảng của mảng tuyến tính quét thời gian 8 phần tử được

tính cho 3 tần sô ( 0f , 1.5 0f , và 2 0f ), với d=0.37λ ở

0f , được thiết kế để

hướng búp sóng tới

0φ = o45 ở

Các trễ thời gian được đưa vào bởi chuyển mạch trong các đường truyền có

độ dài thay đổi. Các đường truyền chiếm nhiều không gian hơn các bộ dịch

pha. Như với quá trình dịch pha, các trễ thời gian có thể được đưa vào ở RF

- 75 -

hoặc IF và được biến đổi bằng các số gia rời rạc. Quét thời gian hoạt động

trên băng thông rộng, nhưng băng thông của mảng quét thời gian bị hạn chế

bởi băng thông và khoảng cách của các phần tử. Khi tần số làm việc tăng,

khoảng cách điện giữa các phần tử cũng tăng. Các búp sóng sẽ đôi lúc hẹp

hơn ở các tần số cao hơn, và khi tần số tăng cao hơn, các búp chói tai xuất

hiện. Các tác động này được biểu diễn ở hình 3-4

3.3 Các kỹ thuật beam forming cố định

3.3.1 Ma trận Butler

Ma trận Butler là một mạng beam forming sử dụng tổ hợp các bộ dịch pha

lai 90 độ. Ma trận Butler 8x8 được biểu diễn ở hình 3-5. Ma trận Butler thực

n2 búp sóng

hiện quá trình biến đổi Fourier nhanh trong không gian và tạo ra

trực giao. Các búp sóng này là các tổ hợp độc lập tuyến tính của các mô hình

phần tử mảng

Hình 3.5 Ma trận Butler 8x8 tạo ra mảng 8 phần tử. Các chu kỳ là các lai ghép 900 và số lượng là các dịch pha có đơn vị là π/8

- 76 -

Khi được sử dụng với mảng tyến tính ma trận Butler tạo ra các búp sóng

trùm lấn lên nhau khoảng 3,9 dB bên dưới búp sóng cực đại. Mảng tiếp sóng của ma trận Butler có thể bao phủ một sector lên tới 3600 phụ thuộc vào các

mẫu phần tử và khoảng cách. Mỗi búp sóng có thể được sử dụng bởi một máy

phát/máy thu xác định, hoặc máy phát/máy thu có thể được sử dụng và búp

sóng thích hợp có thể được lựa chọn sử dụng chuyển mạch RF. Ma trận

Butler cũng có thể được sử dụng theo hướng búp sóng của mảng vòng bằng

cách kích thích các port búp sóng của ma trận Butler có các đầu vào trọng số

biên độ và pha kèm theo búp pha đồng nhất biến đổi.

3.3.2 Ma trận Blass

Ma trận Blass sử dụng các đường truyền dẫn và các ghép cặp có hướng để

tạo ra các búp sóng bằng môi trường các trễ thời gian và do đó phù hợp với

thao tác băng rộng. Hình 3-6 thể hiện ví dụ về mảng 3 phần tử, nhưng ma trận

Blass có thể được thiết kế để sử dụng với bất kỳ số lượng phần tử nào. Port 2

cung cấp các trễ bằng nhau cho tất cả các phần tử, kết quả thu được một búp

sóng biên rộng. Hai port khác tạo ra các trễ thời gian lũy tiến giữa các phần tử

và tạo ra búp sóng không có biên rộng. Ma trận Blass là tổn hao vì các giới

hạn trở kháng. Trong ứng dụng hiện nay, mảng 3 phần tử tiếp sóng bởi ma

trận Blass đã được kiểm tra để sử dụng trong hệ thống phân tập mẫu anten

cho radio cầm tay. Ma trận được tối ưu hóa để thu được các búp sóng gần trực

giao.

- 77 -

Hình 3.6 Ma trận Blass (các vòng là các ghép cặp trực tiếp)

3.3.3 Mảng Wullenweber

Mảng Wullenweber là mảng vòng được phát triển theo hướng tìm kiếm ở

các tần số HF. Ví dụ được biểu diễn ở hình 3-7. Mảng có thể sử dụng các

phần tử vô hướng hoặc các phần tử có hướng được định hướng phát xạ ra bên

ngoài. Mảng có 30 tới 100 phần tử cách đều nhau. Khoảng 1/3 số phần tử

được sử dụng ở một thời điểm để tạo ra búp sóng được định hướng phát xạ ra

bên ngoài từ mảng. Mạng chuyển mạch còn được gọi là máy đo góc được sử

dụng để kết nối các phần tử thích hợp tới radio, và có thể bao gồm một số

trọng số biên độ để điều khiển mẫu mảng. Các ưu điểm của mảng Wullenweber là khả năng quét 3600 với thay đổi rất ít trong các đặc tính mẫu.

Ở các tần số thấp hơn mảng Wullenweber nhỏ hơn nhiều so với các anten

hình thoi có thể được sử dụng ở khía cạnh khác. Các trễ thời gian được sử

- 78 -

dụng để tạo ra các búp sóng phát xạ tới mảng, cho phép thao tác trên băng

rộng. Băng thông của mảng Wullenweber bị giới hạn bởi băng thông và

khoảng cách của các phần tử.

Hình 3.7 Mảng Wullenweber

3.3.4 Các kỹ thuật beamforming cố định khác

Các búp sóng cố định cũng có thể được tạo ra bằng cách sử dụng các anten

thấu kính như thấu kính Luneberg hoặc Rotman có nhiều đường tiếp sóng.

Năng lượng hội tụ của các thấu kính phát ra bởi các anten tiếp sóng ít định

hướng. Các thấu kính có thể được tạo ra từ các chất liệu điện môi hoặc được

thực hiện như các mảng tiếp sóng không gian. Các mảng nhiều búp sóng có

thể được sử dụng để tiếp sóng các anten phản xạ.

3.4 Beamforming tối ưu

Các trọng số phức của mỗi phần tử của mảng có thể được tính để tối ưu

một số đặc tính của tín hiệu thu được. Điều này không phải luôn luôn thu

được kết quả trong mẫu mảng có búp sóng cực đại theo hướng tín hiệu mong

muốn nhưng tạo ra tín hiệu đầu ra mảng tối ưu. Thông thường điều đó được

thực hiện bằng cách tạo ra các khoảng trống theo các hướng của các tín hiệu

- 79 -

nhiễu. Beamforming thích nghi là quá trình xấp xỉ lặp của beamforming tối

ưu.

Mảng thông thường có các trọng số phần tử biến thiên được biểu diễn ở

dạng sơ đồ khối ở hình 3-8. Đầu ra mảng y(t) là tổng trọng số của các tín hiệu

)(tsi

),( φθmg

thu được ở các phần tử mảng có các mẫu (các mẫu bao gồm

đỉnh) và tạp âm nhiệt n(t) từ các máy thu được kết nối tới mỗi phần tử. Trong

)(1 ts

là tín hiệu mong muốn, và L tín hiệu còn lại trường hợp được biểu diễn

mw được

được xem như là các nhiễu. Trong hệ thống thích nghi, các trọng số

xác định đệ quy dựa trên đầu ra mảng y(t), tín hiệu tham chiếu d(t) xấp xỉ tín

hiệu mong muốn, và các trọng số trước đó. Tín hiệu tham chiếu được giả thiết

là chuẩn cho tín hiệu mong muốn. Trong thực tế điều này có thể tiến hành

hoặc xấp xỉ bằng cách sử dụng một chuỗi training hoặc đồng bộ hóa hoặc mã

trải phổ CDMA, được xác định ở máy thu.

Hình 3.8 Mảng anten thích nghi

- 80 -

Ở đây chúng ta sẽ tìm các trọng số tối ưu tối thiểu hóa sai số quân phương

)(1 ts

, L tín ε(t) giữa đầu ra mảng và tín hiệu tham chiếu. Tín hiệu tham chiếu

hiệu nhiễu, và nhiễu Gauss trắng xúc tác được xem xét trong phép lấy đạo

hàm. Thay vì giả thiết ngầm định của các phần tử đẳng hướng, các mẫu phần

tử định hướng chung được xem xét. Các mẫu phần tử không yêu cầu tất cả

các phần tử đều phải giống nhau.

)(twH

Đầu ra mảng được cho bởi

Hw biểu diễn hoán vị liên hợp phức của vector trọng số w

y(t) = (3.9)

trong đó

3.4.1 Vector đáp ứng mảng

Vector đáp ứng mảng của tín hiệu có hướng đến (θ, φ) và trạng thái phân

j ζ 1

)

, ,( φθ

j ζ 2

)

g 1 g

, ,( φθ

)

,( , φθ

cực P có thể được viết như sau

.......... .......... ..........

... ... ...

j ζ

)

,( , φθ

⎡ ⎢ ⎢ 2 ⎢ .......... ⎢ .......... ⎢ ⎢ .......... ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

(3.10)

)

Các dịch pha mζ biểu diễn trễ pha không gian của sóng phẳng tới đến từ góc

g m φθ ,( ,

là mẫu anten của phần tử thứ m. (θ, φ). Hệ số

3.4.2 Ký hiệu phân cực không gian

Ký hiệu phân cực không gian là tổng đáp ứng của mảng đối với tín hiệu có

)

N thành phần đa đường và được tính

( φθα n

P n

(3.11)

∑

1 =

- 81 -

nα là biên độ và pha của thành phần thứ n. Góc tới và trạng thái

Trong đó

n φθ , n

nP .

, và phân cực của thành phần thứ n được cho bởi

3.4.3 Ma trận ký hiệu phân cực không gian

Đáp ứng của mảng cho nhiều tín hiệu (trong trường hợp này tín hiệu mong

muốn và L tín hiệu nhiễu) có thể được viết sử dụng ma trận ký hiệu phân cực

không gian. Các cột của ma trận là các ký hiệu phân cực không gian của từng

tín hiệu. Ma trận được viết như sau:

2v … 1+Lv

] U = [ 1v |

dU |

iU ]

= [

dU là đáp ứng của tín hiệu mong muốn

iU là đáp ứng của

)(1 ts

Trong đó và

các tín hiệu nhiễu.

Đầu ra của M máy thu trước khi đánh trọng số là

)(tU s

+ n(t) x(t) =

3.4.4 Các tín hiệu và tạp âm

[

)( s

… )( t s

])( t

[ s

| )( t

T])(

Các tín hiệu tới ( loại bỏ thông tin hướng đến và phân cực) được cho bởi

ts i

ts 1

1 L+

)(t

s(t) = = (3.14)

)(tsi

)(1 ts

= là tín hiệu mong muốn và gồm các tín hiệu nhiễu trong đó

ω j 0

còn lại. Trong trường hợp này tất cả các tín hiệu được xem như là không

)( ts k

)( etuS k

kS là biên độ tín hiệu và

, trong đó tương hỗ và có dạng

)(tuk

là tín hiệu điều chế băng gốc thông thường. Tạp âm ở M máy thu được

[

… )( n

])( t

cho bởi

)( tntn 1

(3.15) n(t) =

và tạp âm ở các nhánh máy thu khác nhau không tương hỗ.

- 82 -

3.4.5 Các trọng số tối ưu

Để tối ưu các trọng số phần tử, chúng ta cố gắng tối thiểu hóa sai số quân

phương giữa đầu ra mảng và tín hiệu tham chiếu d(t). Tối ưu hóa SINR sẽ dẫn

đến các trọng số khác nhau bởi bộ nhân vô hướng từ các trọng số được biểu

diễn ở đây. Phép lấy đạo hàm xuất phát từ trường hợp các phần tử vô hướng,

và giải pháp cho các trọng số tối ưu là

opt

1−= rR xx

)( xtx

)( t

)()(* txtd

(3.16)

rxd =

xx =

là ma trận hiệp phương sai tín hiệu và . Trong đó

Đây là sự đồng dạng về mặt biểu thức của các trọng số tối ưu của mảng có

xxR , xdr và

optw là

các phần tử đẳng hướng. Tuy nhiên trong trường hợp này,

các hàm của góc tới của L+1 tín hiệu, và các mẫu phần tử.

3.4.5.1 Tiêu chuẩn cho các trọng số tối ưu

Sai số quân phương tối thiểu

Xét một mảng tuyến tính cách đều, như được biểu diễn ở hình 1.3, làm

việc ở môi trường tín hiệu có tín hiệu thông tin mong muốn s(t), cũng như

uN = . Giả thiết rằng tín hiệu mong muốn đi đến mảng )}({ i tu 1 i

Nu tín hiệu nhiễu

iθ . Đầu ra của

0θ và tín hiệu nhiễu thứ i đi đến với góc

với góc không gian

mảng được biểu diễn

x(t) = s(t)v + u = s + u (3.17)

sin

)1 −

( α Kj

sin θα dj 0

θ 0

,1[

...... e

]

trong đó v là vector lan truyền của mảng của tín hiệu mong muốn

(3.18)

)( η (3.19)

i tu

∑

1 =

u biểu diễn tổng của tất cả các vector tín hiệu nhiễu

iη là vector lan truyền mảng của tín hiệu nhiễu thứ i

sin

)1 −

( α Kj

sin θα dj i

θ i

,1[

]

e ......

và

η i

(3.20)

- 83 -

)(txwH

Nếu tín hiệu mong muốn s(t) biết trước, chúng ta có thể chọn để tối

và tín hiệu mong muốn. Tất thiểu sai số giữa đầu ra bộ tạo búp sóng

nhiên, sự hiểu biết về tín hiệu mong muốn đánh giá sự cần thiết để

beamforming. Tuy nhiên, đối với nhiều ứng dụng, các tính chất của tín

hiệu mong muốn có thể được biết đến với đầy đủ chi tiết để tạo ra tín hiệu

d*(t) biểu diễn gần đúng nó, hoặc ở tương quan tối thiểu tín hiệu mong

muốn để mở rộng chính xác. Tín hiệu này được gọi là tín hiệu tham chiếu.

Cần chú ý rằng chúng ta tính tín hiệu tham chiếu bằng một liên hợp phức

chỉ thích hợp về mặt toán học. Sẽ không tạo ra bất kỳ sự sai khác nào trong

kết quả cuối cùng. Các trọng số được chọn để tối thiểu hóa sai số quân

2 )( tc

)(

[

2 )]

H− ( txwtd

phương (MSE) giữa đầu ra bộ tạo búp sóng và tín hiệu tham chiếu.

(3.21)

Đưa ra các giá trị mong muốn của cả hai phía của (3.9) và sử dụng một số

2 tdE

Rwwrw

2 )}({ tcE

)}(

{

−

H +

biến đổi đại số cơ bản, chúng ta có

xtxER

)]

)([

( t

)]

[ * ()( txtdEr =

(3.22)

trong đó và . R thường được gọi là ma trận

hiệp phương sai. MSE tối thiểu được cho bằng cách thiết lập vector

2 ({( tcEw

)})

∇

−=

gradient của (3.22) tương ứng với w bằng 0

(3.23)

1−= rR

Tiếp theo giải pháp là

wopt

(3.24)

tdER

{ 2 )}( vtdEr

{ 2

)}(

{ uuE

}

được gọi là phương trình Wiener-Hopf hoặc giải pháp Wiener tối ưu. Nếu

H R + u

R = u

1−R và chúng ta có

. Tính , trong đó và s(t) = d*(t),

1 −

]

[

áp dụng định danh Woodbury cho

1 − R u

{

1 1 − )}( vRvtdE u

(3.25)

Do đó, giải pháp Wiener có thể được sử dụng là

- 84 -

= β (3.26)

opt

1− vR u

=β

trong đó β là hệ số vô hướng. Trong trường hợp MSE tối thiểu,

2 { )}( tdE 2 1 H − { )}( vRvtdE u

(3.27)

Tỷ số tín hiệu trên nhiễu lớn nhất

{ H ssE

}

{ uuE

}

Các trọng số có thể được chọn để tối đa hóa trực tiếp tỷ số tín hiệu trên

R = s

R = u

và được biết trước, nhiễu (SIR). Giả thiết rằng

sσ

chúng ta có thể lựa chọn để tối đa hóa tỷ số công suất tín hiệu đầu ra

uσ . Công suất tín hiệu đầu ra có thể

trên tổng công suất tín hiệu nhiễu

{

}

swE

wRw

được viết

2σ s

(3.28)

uwE

{

}

wRw

và công suất tạp âm đầu ra

2σ u

(3.29)

SIR

Do đó, SIR được cho bởi

wRw wRw

2 σ s = = 2 σ u

(3.30)

Lấy đạo hàm (3.30) theo w và thiết lập nó tới 0 chúng ta thu được

s =

wR u

wRw wRw

(3.31)

wRw wRw

bị giới hạn bởi các giá trị xuất hiện một bài toán riêng. Giá trị của

u RR 1−

riêng nhỏ nhất và lớn nhất của ma trận đối xứng . Giá trị riêng lớn

1 wRR

λ=

nhất maxλ thỏa mãn.

− u

max

(3.32)

- 85 -

là giá trị tối ưu của SIR. Tương đương với giá trị này, có một vector riêng

optw , biểu diễn các trọng số tối ưu. Do đó

duy nhất,

wR s

opt

SIRR u

opt

{ 2 tdE

)}(

(3.33)

R s

= β (3.34)

opt

1− vR u

, chúng ta có Chú ý rằng

)}(

H wv

=β

trong đó

opt

{ 2 tdE SIR

(3.35)

Tiêu chuẩn SIR lớn nhất cũng có thể được tính bằng các khái niệm của

giải pháp Wiener

Thay đổi tối thiểu

Nếu tín hiệu mong muốn và hướng của nó đều không được biết trước,

một phương pháp để đảm bảo việc thu tín hiệu tốt là tối thiểu hóa các biến

H uwswxw

=)( ty

thiên tạp âm đầu ra. Nên nhớ rằng đầu ra của bộ tạo búp sóng là

(3.36)

Để đảm bảo rằng tín hiệu mong muốn đi qua có hệ số và pha đặc trưng,

có thể sử dụng một ngưỡng sao cho đáp ứng của bộ tạo búp sóng cho tín

vwH = (3.37)

hiệu mong muốn là

Tối thiểu hóa các đặc tính cho đầu ra do nhiễu được sinh ra bởi việc

Var

H Rww

=}{ y

wRwwRw +

chọn các trọng số để tối thiểu hóa biến đổi của công suất đầu ra

(3.38)

đưa ra hạn chế được định nghĩa ở (3.37). Đây là tương đương để tối thiểu

H wRw u

(

H wRww

H vw

])

∇

−

v β

. Sử dụng phương pháp Lagrange, chúng ta có đại lượng

wR u

1 2

(3.39)

- 86 -

= β (3.40)

opt

1− vR u

sao cho

=β

trong đó

g 1− vRv u

(3.41)

Giải pháp (3.40) được đưa ra từ tiêu chuẩn biến đổi nhỏ nhất, cũng được

gọi là giải pháp Wiener. Nếu g = 1, đáp ứng của bộ tạo búp sóng thường

được giới hạn bộ tạo búp sóng đáp ứng không méo biến thiên tối thiểu

(MVDR).

Liên hệ giữa các tiêu chuẩn

Trong các tiêu chuẩn tối ưu được nói đến ở các phần trước, chúng ta

nhận thấy rằng các phép tính toán các trọng số tối ưu là giống nhau. Mặc

dù đối với các kỹ thuật khác nhau có các giá trị khác nhau được gán cho β

wRw

{

2 β

opt

− u

{

SIR

vô hướng, nhưng tất cả chúng tạo ra cùng một SIR được cho bởi

1 − vRvtdE )}( u

wRw

)}( 2 β

opt

H opt H opt

1 1 H − vRvvRvtdE u 1 − vRv u

(3.42)

không phụ thuộc vào β. β vô hướng biểu diễn hệ số khuếch đại vô hướng.

Trong tiêu chuẩn MSE tối thiểu, β được cho bởi:

MSE

{ 2 tdE )}( SIR 1 +

(3.43)

)}(

H wv

Trong tiêu chuẩn SIR tối đa, β được cho bởi

=β SIR

opt

{ 2 tdE SIR

vwg

(3.44)

H opt

)}(

nên β được cho bởi Trong tiêu chuẩn biến tối tối thiểu, vì

=β MV

H vw opt

2 { tdE SIR

MSEβ có thể tính thông qua MVβ

(3.45)

- 87 -

MSE

2 { tdE 2 td { gE

)}( β )}( +

MV β

(3.46)

Thực tế, các trọng số tối ưu sử dụng các tiêu chuẩn khác nhau được cho

bởi giải pháp Wiener mô tả cơ sở quan trọng của phương trình Wiener –

Hopf bằng cách thiết lập các giới hạn thực thi trạng thái ổn định của

beamforming thích nghi theo lý thuyết.

3.5 Các thuật toán thích nghi

Ở các phần trước chúng ta nói rằng các tiêu chuẩn tối ưu có mối liên hệ với

nhau. Do đó, việc chọn tiêu chuẩn thực tế không thực sự quan trọng bằng các

khái niệm thực hiện. Nói cách khác, việc chọn các thuật toán thích nghi để

đưa ra các trọng số thích nghi là rất quan trọng, trong đó nó xác định cả tốc độ

hội tụ và độ phức tạp của phần cứng cần thiết để thực thi thuật toán. Trong

phần này, chúng ta sẽ nói về một số kỹ thuật thích nghi thông dụng. Vì chúng

ta quan tâm đến các thuật toán beamforming thích nghi số, nên chúng ta sẽ

nhấn mạnh quá trình xử lý tín hiệu số bằng cách biểu diễn các thuật toán bằng

các khái niệm thời gian rời rạc.

3.5.1 Thuật toán quân phương tối thiểu (LMS)

Thuật toán thích nghi thường được dùng để thích nghi liên tục là thuật toán

quân phương tối thiểu (LMS). Thuật toán này sử dụng phương pháp giảm

từng bước, một phương pháp tối ưu nổi tiếng để tính đệ quy và cập nhật

vector trọng số. Đó là lý do trực quan để các hiệu chỉnh chuẩn cho vector

trọng số ở chiều âm của vector gradient sẽ dẫn đến MSE, tại điểm mà vector

trọng số có giá trị tối ưu. Tùy theo phương thức giảm từng bước, giá trị cập

nhật của vector trọng số tại thời điểm n+1 được tính bằng cách sử dụng liên

hệ đệ quy đơn giản

- 88 -

nw (

nw )(

2 neE ({(

)})]

)1 ≈+

[ μ

−∇

1 2

nw (

nw )(

nRw (

)]

[ μ

)1 =+

−

(3.47)

(3.48)

Trong thực tế, phép đo chính xác của vector gradient không thích hợp, vì điều

xnx )(

n )(

~ nR )(

này cần biết cả R và r.

(3.49)

nxnd )()(

~ nr )(

và

(3.50)

nw (

nw )(

ndnx ( )[ )(

nwn )(

(

)]

nw )(

nenx )( )(

−

Các trọng số có thể được cập nhật

(3.51)

Trong đó μ là hệ số không đổi và điều khiển tốc độ thích nghi. Thuật toán

LMS cần biết trước về tín hiệu mong muốn. Điều đó có thể được thực hiện

trong hệ thống số bằng cách phát đi theo chu kỳ một chuỗi training được xác

định tới máy thu, hoặc sử dụng mã trải phổ trong trường hợp của hệ thống

xxR lớn.

CDMA trải phổ trực tiếp. Thuật toán này hội tụ chậm khi độ lớn vector riêng

3.5.2 Nghịch đảo ma trận hiệp phương sai lấy mẫu trực tiếp (DMI)

Trong thuật toán này (3.14) được sử dụng để thu được các trọng số, nhưng

xxR và xdr được ước lượng từ lấy mẫu dữ liệu trong một khoảng thời gian

với

xix )(

i )(

∧ R

nhất định. Các ước lượng được cho bởi

∑

Ni = 1

(3.52)

∧ r

)()(* ixid

Và

(3.53)

∑

Ni =

- 89 -

1N và

2N là các giới hạn trên và giới hạn dưới của cửa sổ. Chú ý

trong đó

rằng đây là phương pháp thích nghi nhóm, trong đó số liệu thống kê được

đánh giá từ một đơn vị thời gian của dữ liệu mảng và được dùng trong

phương trình trọng số tối ưu. Nếu môi trường biến thiên theo thời gian được

biết trước, sự thích nghi nhóm có thể được sử dụng, để tính lại các trọng số.

~1~ − rRw

Từ (3.12) ước lượng của vector trọng số được cho bởi

(3.54)

Nếu chúng ta đưa ra khái niệm e biểu diễn các sai số do các ước lượng, chúng

~ wRe

~ r

ta có thể viết

opt −

(3.55)

có thể được xem như công thức bình phương tối thiểu của bài toán. Vector

trọng số được đưa ra sử dụng phương DMI là giải pháp bình phương tối thiểu

Thuật toán DMI hội tụ nhanh hơn thuật toán LMS nhưng tính toán phức tạp

hơn. Thuật toán DMI cũng cần một tín hiệu tham chiếu.

3.5.3 Thuật toán bình phương tối thiểu đệ quy (RLS)

xix

)( i

~ R

1 − )(γ

Thuật toán RLS ước lượng Rxx và xdr sử dụng tổng trọng số sao cho

(3.56)

∑

1 =

1 −

)()( ixid

~ r

n γ

Và

(3.57)

∑

1 =

Hệ số trọng số 0 < γ ≤ 1 nhằm đảm bảo rằng dữ liệu trước đó không bị ’’ bỏ

quên“ để cho phép quá trình xử lý kèm theo các biến đổi thống kê của dữ liệu

~ xxR

~ xdr

tồn tại. Phân tích các giới hạn tương ứng với i = n ở (3.56) và (3.57), chúng ta

có quá trình đệ quy sau để cập nhật cả (n) và (n)

- 90 -

~ nR )(

~ nR (

xnx )(

n )(

= γ

)1 +−

~ nr )(

~ nr (

nxnd )()(

= γ

)1 +−

(3.58)

(3.59) và

Nghịch đảo ma trận hiệp phương sai có thể vẫn sử dụng đệ quy, và điều đó

∧

)[

(

()1

)]

∧ nw )(

∧ nw (

nwndnq )(

)1 +−

−

dẫn đến phương trình cập nhật

(3.60)

nq )(

Trong đó

nx )()1

− γ 1 − γ

1 − nR nx )()1 ( − xx H 1 − )( nRn ( − xx

(3.61)

[

nRnxnq

)()(

(

)]1

− γ

)1 −−

−

Và

1 − nR )( xx

1 − nR ( xx

1 − xx

(3.62)

1−

Thuật toán RLS hội tụ về bậc của độ lớn nhanh hơn thuật toán LMS khi SNR

xxR và một tín hiệu tham chiếu.

lớn. Nó yêu cầu một ước lượng ban đầu của

3.5.4 Các thuật toán trực tiếp quyết định

Trong các thuật toán trực tiếp quyết định, các trọng số có thể được cập nhật

bằng cách sử dụng bất kỳ kỹ thuật nào ở trên, nhưng tín hiệu tham chiếu thu

được bằng cách giải điều chế y(t). Điều này có nghĩa là không cần tham chiếu

mở rộng, nhưng độ hội tụ không được đảm bảo vì y(t) có thể không tương

ứng với d(t).

3.5.5 Thuật toán mô đun không đổi (CMA)

Thuật toán mô đun không đổi là một thuật toán thích nghi không rõ ràng

được đề xuất bởi Goddard, và Treichler và Agee. Nó không cần biết trước tín

hiệu mong muốn. Thay bằng việc nó sử dụng các đặc tính biên độ không đổi

hoặc gần như không đổi của hầu hết các dạng điều chế được sử dụng trong

truyền thông không dây. Bằng cách bắt tín hiệu thu được phải có biên độ

- 91 -

không đổi, CMA khôi phục lại tín hiệu mong muốn. Phương trình cập nhật

nw (

nw )(

* n )(

)1 =+

nx )( εμ−

trọng số được cho bởi

(3.63)

n )(

ny )()(])( nxny

−=ε

Trong đó

(3.64)

Khi thuật toán CMA hội tụ, nó hội tụ tới giải pháp tối ưu, nhưng độ hội tụ

của thuật toán này không được đảm bảo vì hàm chi phí ε không lồi và có thể

có cực tiểu không đúng. Vấn đề quan trọng khác đó là khi có nhiều hơn một

tín hiệu mạnh, thuật toán có thể thu được một tín hiệu không mong muốn.

Vấn đề này có thể được khắc phục nếu thông tin thêm vào về tín hiệu mong

muốn khả dụng. Các thay đổi của CMA sử dụng các hàm chi phí khác nhau

CMA bình phương tối thiểu (LSCMA) là một biến đổi của CMA sử dụng

nghịch đảo ma trận trực tiếp. Các trọng số được tính như sau:

1−= xx rRw xd

(3.65)

xdr được mô tả ở phần 3.4.5 ngoại trừ ước lượng mô đun

d =

Trong đó Rxx và

y y

được sử dụng. không đổi của tín hiệu mong muốn được cho bởi

Các phiên bản đa mục đích của CMA sử dụng quá trình trực giao Graham-

Schmidt để tạo ra hai hoặc nhiều tập các trọng số trực giao. Thuật toán CMA

đa mục đích có thể phân chia số tín hiệu bằng số lượng các phần tử mảng.

Trực giao mềm hoặc trực giao cứng có thể được sử dụng. Trực giao cúng

được mô tả ở đây. Ban đầu, cho mảng N phần tử, N vector trọng số trực giao

được sử dụng. Mỗi vector trọng số được cập nhật độc lập sử dụng CMA như

ở (3.63) hoặc (3.65). Vector trọng số đầu tiên được khởi tạo lại theo chu kỳ

1 −

wRw

−

như sau để tránh nhiều hơn một vector trọng số hội tụ về cùng một giá trị

∑

1 =

wRw

, k = 2,3,…M (3.66)

- 92 -

3.5.6 Các kỹ thuật khác

Các phương pháp beamforming thích nghi khác gồm khôi phục tự đồng

nhất quang phổ (SCORE) là một thuật toán thích nghi không rõ ràng sử dụng

đặc tính ổn định tuần hoàn của tín hiệu. Các mạng Neural và các ước lượng

tuần tự cực đại có thể cũng được sử dụng để thực thi beamforming thích nghi.

Trong các mảng thích nghi bộ phận, chỉ có một số các phần tử được đánh

trọng số thích nghi. Kỹ thuật này hữu dụng với các mảng lớn. Thích nghi bộ

phận cho phép mảng có thể bỏ qua các tín hiệu nhiễu nhưng yêu cầu tính toán

ít phức tạp hơn so với thích nghi toàn bộ các trọng số phần tử.

Bảng 3.1 Tổng kết các thuật toán beamforming thích nghi

Thuật toán

Phương trình cập nhật trọng số

Ưu điểm

Nhược điểm

Luôn luôn

Cần tín hiệu

Quân phương

(

)]

)( nw

( )[ )( ndnx

)( nwn

)1 =+

H− x

( nw

hội tụ

tham chiếu

tối thiểu (LMS)

Nghịch đảo ma

Luôn luôn

Cần tín hiệu

∧ R

xix )(

i )(

∑

trận trực tiếp

hội tụ

tham chiếu

Ni = 1

(DMI)

Nhanh hơn

Tính toán

∧ r

)()(* ixid

∑

LMS

phức tạp

Ni =

1 ∧−∧ xx rRw

∧

Luôn luôn

Cần tín hiệu

Bình phương tối

∧ nw (

nwndnq )(

)[

(

nx )()1

)1 +−

−

hội tụ nhanh

tham chiếu và

thiểu đệ quy

∧ nw )(

gấp 10 lần

ước lượng ban

(RLS)

nq )(

LMS

đầu của

nx )()1

1− xxR

− γ 1 − γ

1 − )()1 nR nx ( − xx 1 H − nRn )( ( − xx

[

nRnxnq

)()(

(

− γ

)1 −−

−

1 − nR ( xx

1 − xx

1 − nR )( xx

Thuật toán

Không cần

Theo lý thuyết

nw (

nw )(

* n )(

)1 =+

nx )( εμ−

môđun không

tín hiệu

có thể không

n )(

ny nxny )()(])(

−=ε

đổi (CMA)

tham chiếu

hội tụ

- 93 -

3.6 Tổ hợp phân tập

Trong các mảng pha và mảng thích nghi, các tín hiệu từ nhiều anten có thể

được tổ hợp để nâng cao khả năng thực thi trong các kênh fading. Hình 3-9

biểu diễn sơ đồ khối của 3 kỹ thuật tổ hợp phân tập. Phân tập có lựa chọn,

được biểu diễn ở hình 3-9 (a) là phương pháp đơn giản nhất trong các phương

pháp này. Từ sự tổng hợp M anten, nhánh có tỷ số tín hiệu trên nhiễu lớn nhất

ở bất kỳ thời điểm nào được chọn và được nối tới bộ thu. Như chúng ta mong

đợi, giá trị M càng lớn thì xác suất có SNR lớn hơn ở đầu ra càng cao. Tổ hợp

tỷ số cực đại có ưu điểm tốt hơn của tất cả các nhánh phân tập trong hệ thống.

Hình 3-9 (b) thể hiện cấu hình này trong đó tất cả M nhánh được đánh trọng

số có các tỷ số điện áp tín hiệu trên nhiễu tức thời tương ứng của chúng. Các

nhánh đồng pha trước khi tính tổng nhằm đảm bảo rằng tất cả các nhánh được

thêm vào pha hệ số phân tập lớn nhất. Các tín hiệu tổng được sử dụng như là

tín hiệu thu được. Tỷ số cực đại có các ưu điểm đối với phân tập có lựa chọn

nhưng phức tạp hơn; sự bảo dưỡng thích hợp phải được tiến hành nhằm bảo

đảm rằng các tín hiệu là đồng pha và các hệ số khuếch đại phải được cập nhật

tức thì. Sự biến đổi của tổ hợp tỷ số cực đại giống như tổ hợp hệ số (xem hình

3-9 (c)). Trong sơ đồ này các hệ số của các nhánh được thiết lập cùng giá trị

và không thay đổi sau này. Như với trường hợp trước, đầu ra là tổng đồng pha

của tất cả các nhánh.

3.7 Kết luận

Chương này đã tập trung vào một số khía cạnh về các mảng anten và

beamforming. Bao gồm mô hình mảng với hình dạng tùy ý và các phần tử,

các mảng quét pha và thời gian, và các kỹ thuật beamforming tạo dạng búp

sóng cố định. Beamforming tối ưu và các thuật toán thích nghi cũng được nói

đến.

- 94 -

(a)

(b)

(c)

Hình 3.9 Các kỹ thuật tổ hợp phân tập: (a) phân tập có lựa chọn, (b) tổ hợp

tỷ số cực đại, (c) tổ hợp hệ số cân bằng

- 95 -

Chương IV Mô phỏng: Beamforming thích nghi

4.1 Giới thiệu

Xét mảng tuyến tính cách đều N phần tử thu các tín hiệu từ nhiều hướng.

Khái niệm lọc không gian là hướng mẫu búp sóng của anten sao cho đỉnh cực

đại thu được theo hướng tín hiệu mong muốn khi suy giảm cực đại xuất hiện

trong trường hợp các tín hiệu nhiễu. Điều này được thực hiện bằng cách điều

chỉnh các trọng số điều khiển phần tử cho đến khi hàm đối tượng bắt buộc

được thỏa mãn. Tiêu chuẩn để chọn lựa các trọng số tối ưu là tiêu chuẩn sai số

quân phương, còn được gọi là phương trình Wiener-Hopf.

4.1.1 Hệ số mảng của mảng tuyến tính.

Mảng tuyến tính

….......

θ

dsinθ

d

0

1

2 K-1

Hình 4.1 Mảng tuyến tính cách đều

- 96 -

Xét mảng tuyến tính cách đều có K phần tử đẳng hướng xác định như được

1 −

sin

( κ

k ) αθ +

)( θ

biểu diễn ở hình 4.1. Hệ số mảng được cho bởi

keA

∑

αjk

(4.1)

V = k

eA k

là trọng số phức đi cùng với mỗi Trong đó κ là số khoảng cách,

phần tử, d là khoảng cách phần tử và θ là góc tới của tín hiệu đến. Nếu

sinθκα d−= 0

0θ , chẳng hạn búp sóng

, đáp ứng cực đại F(θ) sẽ thu được ở góc

anten hướng theo nguồn sóng. Sử dụng biểu thức dạng đóng “sinc” chúng ta

(sin

sin

)

−

dK κ

θ 0

[sin

](

−

)1 −

dj θθκ 0

sin(

)

sin 2

)( θ

có thể đơn giản hóa hệ số mảng

(sin

sin

)

d κ

θ 0

sin(

)

θ 2 − θ 2

⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦

(4.2)

4.1.2 Phương trình Wiener-Hopf

0θ và

uN tín hiệu nhiễu

iθ . Đầu ra

uN = , có tín hiệu nhiễu thứ i đến ở góc )}({ i tu i 1

Cho s(t) là tín hiệu truyền mong muốn đi đến mảng với góc không gian

)( tx

)( vts

của mảng được biểu diễn bởi

)( tu i

η i

uN ∑

1 =

(4.3)

iη là vector lan truyền mảng của tín hiệu nhiễu thứ i.

Trong đó ν là hệ số lan truyền mảng của tín hiệu mong muốn.

sin(

dj sin( ) θκ

Kj ( κ

)1 −

) θ

,1[

e ...

]

Các vector điều khiển được cho bởi

(4.4)

Các trọng số được chọn để tối thiểu hóa sai số quân phương (MSE) giữa đầu

t )(

)(

2 )]

[

2 ε

H− txwtd (

ra bộ tạo dạng búp sóng và tín hiệu tham chiếu :

(4.5)

Đơn giản hóa trở thành

- 97 -

)}( n

2 tdE

{

)}(

2ε { E

−

H + wrw

xtxER

)({

t )}(

(4.6)

)}()(

{ * txtdEr =

Trong đó là ma trận hiệp phương sai

là vector tương quan chéo

MSE tối thiểu được cho bởi bằng cách thiết lập vector gradient của (4.6)

1−= rR

tương ứng với w bằng 0 và giải pháp Wiener tối ưu thu được là

wopt

(4.7)

4.2 Beamforming sử dụng thuật toán quân phương tối thiểu LMS

Thuật toán LMS dựa trên phương pháp giảm dần dần tính toán và cập nhật

đệ quy vector trọng số. MSE được tính bằng cách áp dụng các hiệu chỉnh liên

tục cho vector trọng số theo hướng gradient âm. Các trọng số có thể được cập

(ˆ nw

)(ˆ nw

E {(

2 n (

)})]

)1 =+

[ μ −∇

nhật

1 2

(4.8)

Trong đó μ điều khiển tính chất hội tụ của w(n). Thuật toán tính các ước

lượng tức thời của R và r thay vì các giá trị chính xác của nó. Các bước như

ny )( )( n

x nd )(

)(ˆ)( nwn ny )(

= =

−

(ˆ nw

)(ˆ nw

* n )(

)( nx εμ

w(n)

(4.9)

z-1

< . >

+

x(n)

+

w(n+1)

Hình 4.2 Biểu diễn đồ họa luồng tín hiệu của thuật toán LMS

- 98 -

4.2.1 Độ hội tụ của thuật toán LMS

∧

R . Các giá trị hội tụ có thể chậm khi các giá trị riêng trải rộng và ngược lại.

Đặc tính hội tụ của thuật toán giảm dần phụ thuộc vào cấu trúc riêng của

Khả năng thực thi kém của cấu trúc riêng tăng cường do tương quan giữa các

tín hiệu đi đến phần tử mảng. Đây là chung cho các kênh truyền thông di

động vì sự hiện diện của đa đường. Có một số thuật toán thích nghi như

“Nghịch đảo ma trận hiệp phương sai lấy mẫu trực tiếp” (DMI) và “Bình

phương tối thiểu đệ quy” (RLS) có độ hội tụ nhanh hơn.

4.2.2 Thiết lập thiết kế

Hệ thống thông tin được phân tích dưới đây dựa trên các giả thiết sau:

Bước sóng của tín hiệu tới λ = 1

Tổng số phần tử mảng K = 8

Khoảng cách giữa các phần tử d = λ/2

Tần số của tín hiệu tới f1 = 0.1 Hz

Tần số của tín hiệu nhiễu f2 = 0.2 Hz

0θ

Góc tới của tín hiệu mong muốn

iθ

Góc tới của tín hiệu nhiễu

Số lượng nhiễu

Tỷ số tín hiệu trên tạp âm (dB) SNR = 10dB

Tỷ số tín hiệu trên nhiễu (dB) SIR

Tốc độ hội tụ μ= 0.0011 (giá trị tối ưu)

sN = 1000

iN , SIR,

iθ biến đổi đối với mỗi tín hiệu nhiễu và được thể hiện bên dưới

Số lượng mẫu

- 99 -

Trường hợp 1: Ni = 1, SIR = 5 dB, θ0 = 00, θi = 600

Su bien thien sai so LMS theo thoi gian

1.8

1.6

1.4

1.2

0.8

S M L o s i a S

0.6

0.4

0.2

100

200

300

400

600

700

800

900

1000

500 Thoi gian

Hình 4.3(a) Độ hội tụ của LMS trên 1000 mẫu

Do thi chu nhat cua he so mang

-5

-10

-15

g n a m o s e H

-20

-25

-30

-80

-60

-40

-20

0 theta(deg)

Hình 4.3(b) Đồ thị chữ nhật với θ0 = 00, θi = 600

- 100 -

Do thi cuc cua he so mang

120

0.8

0.6

150

0.4

0.2

180

330

210

300

240

270

Hình 4.3(c) Đồ thị cực với θ0 = 00, θi = 600 Trường hợp 2: Ni = 2, SIR = [5,7] dB, θ0 = 00, θi = [-700, 500]

Su bien thien sai so LMS theo thoi gian

1.8

1.6

1.4

1.2

S M L o s i

0.8

a S

0.6

0.4

0.2

100

200

300

400

600

700

800

900

1000

500 Thoi gian

Hình 4.4(a) Độ hội tụ của LMS trên 1000 mẫu

- 101 -

Do thi chu nhat cua he so mang

-5

-10

-15

g n a m o s

e H

-20

-25

-30

-80

-60

-40

-20

0 theta(deg)

Hình 4.4(b) Đồ thị chữ nhật với θ0 = 00, θi = [-700, 500]

Do thi cuc cua he so mang

120

0.8

0.6

150

0.4

0.2

180

330

210

300

240

270

Hình 4.4(c) Đồ thị cực với θ0 = 00, θi = [-700, 500]

- 102 -

Trường hợp 3: Ni = 3, SIR = [5,5,7] dB, θ0 = 200, θi = [-700, -300, 600 ]

Su bien thien sai so LMS theo thoi gian

1.8

1.6

1.4

1.2

S M L

o s i

0.8

a S

0.6

0.4

0.2

100

200

300

400

600

700

800

900

1000

500 Thoi gian

Hình 4.5(a) Độ hội tụ của LMS trên 1000 mẫu

Do thi cuc cua he so mang

120

0.8

0.6

150

0.4

0.2

180

330

210

240

300

270

Hình 4.5(b) Đồ thị cực với θ0 = 200, θi = [-700, -300, 600 ]

- 103 -

Do thi chu nhat cua he so mang

-5

-10

-15

g n a m o s

e H

-20

-25

-30

-80

-60

-40

-20

0 theta(deg)

Hình 4.5(c) Đồ thị chữ nhật với θ0 = 200, θi = [-700, -300, 600 ]

4.3 Nhận xét

Ở các hình được biểu diễn trên, tín hiệu mong muốn và các nhiễu ở dạng

(cid:190) Trường hợp 1: Chỉ có một tín hiệu nhiễu ở góc

060 nằm cách xa

iθ =

00 . Từ hình 3(a) và 3(b) chúng ta thấy rằng

hình sin và các mẫu tạp âm gauss được thêm vào tín hiệu

0θ =

tín hiệu mong muốn ở

thuật toán LMS hội tụ ở thời điểm xác định và hệ số mảng của mảng

tuyến tính được cập nhật linh động để vô hiệu các null ơ hướng của các

(cid:190) Trường hợp 2: Có hai tín hiệu nhiễu được đặt ở θi = [-700, 500] và tín hiệu mong muốn ở θ0 = 00. Từ hình 4(a) và 4(b), chúng ta nhận thấy

nhiễu. Hình 3(c) thể hiện đồ thị cực trong đó búp sóng được định hướng chính xác ở hướng tín hiệu mong muốn 00.

rằng độ hội tụ nhanh hơn và hệ số mảng có các null (tâm pha) sâu hơn,

đồ thị cực ở hình 4 (c) hướng búp sóng theo hướng mong muốn.

- 104 -

(cid:190) Trường hợp 3: Có 3 tín hiệu nhiễu được đặt ở θi = [-700, -300, 600 ] và tín hiệu nhiễu ở hướng θ0 = 200. Từ hình 5(a) và 5(b), chúng ta nhận

thấy rằng khi số lượng tín hiệu nhiễu tăng lên Ni > N0, hệ số mảng

không biểu diễn các null (tâm pha) sâu hơn ở góc tới (AOA) của các tín

hiệu nhiễu. Điều này cũng làm giảm giá trị riêng trong mô hình mũ vì

(cid:190) Ảnh hưởng của SIR: Ảnh hưởng quá trình giãn giá trị riêng biểu diễn

AOA tăng.

một quan hệ parabol với SIR vì sự tương quan lớn hơn giữa các tín hiệu

có công suất bằng nhau so với các tín hiệu có công suất không bằng

nhau. Điều này dẫn đến dải riêng sẽ là nhỏ nhất khi SIR = 0 và tăng với

SIR.

4.4 Kết luận

Các kết quả của mô phỏng các mảng anten thích nghi sử dụng thuật toán

(cid:190) Thuật toán LMS sẽ hội tụ và ổn định khi giá trị của μ được chọn

μ<

LMS được tổng kết bên dưới:

1 λ

max

trong đó maxλ là giá trị riêng lớn nhất của ma trận hiệp

(cid:190) Giá trị μ càng lớn, hội tụ càng nhanh, nhưng ít ổn định quanh giá trị

phương sai R.

(cid:190) Giá trị μ càng nhỏ, hội tụ càng chậm, nhưng thuật toán sẽ ổn định

nhỏ nhất.

(cid:190) Các thuật toán như DMI, RLS có thể tạo ra hội tụ nhanh hơn bằng

hơn quanh giá trị tối ưu.

cách thay thế phương pháp nghịch đảo ma trận hiệp phương sai

bằng một phép chia vô hướng đơn giản hơn.

- 105 -

MatLab Code

Beamforming thích nghi sử dụng thuật toán LMS

%-------------------------------------------------------------------------------------------

% HAM THUC THI THUAT TOAN LMS DE HUONG CHUM (BEAM)

TOI USER MONG MUON TRONG MOI TRUONG CO NHIEU

%-------------------------------------------------------------------------------------------

function arrayfact =

lms_alg(K,d,lamda,f1,f2,theta0,thetai,SNR,SIR,Ni,no_samples)

%--------------------------

%Mo ta bien

%--------------------------

conv_factor = 0.0011;

d=lamda/2;

kap = (2*pi)/lamda;

%--------------------

%Tao x(t)

%--------------------

alpha1 = kap*d*sin(theta0);

index1 = 0:K-1;

vtranspose = exp(j*(index1)*alpha1);

%----------------------------------------------------

%Tao tin hieu co cong suat tin hieu = 1

%----------------------------------------------------

index2 = 1:no_samples;

signal = sqrt(2)*cos(2*pi*f1*index2); % A = 1

%----------------------------------

- 106 -

%Them vào nhieu trang Gaussian

%----------------------------------

sig_noisepower = 1/(10^(SNR/10));

sig_noise = randn(1,no_samples);

sig_noise = sqrt(sig_noisepower)*sig_noise;

%-------------------------------------------------

%Tao ra tin hieu co nhieu

%-------------------------------------------------

s = signal+sig_noise;

%-----------------------------------------------------------

%Tao ra nhieu co cong suat tin hieu = A^2/2

%----------------------------------------------------------

for index3 = 1:Ni

alpha2 = kap*d*sin(thetai(index3));

ntranspose = exp(j*(index1)*alpha2);

interferer = cos(2*pi*f2*index2);

%-----------------------------------------------------------

%Tao ra nhieu co cong suat tin hieu = A^2/2

%-----------------------------------------------------------

interferer = cos(2*pi*f2*index2);

int_noisepower = 1/(10^(SIR(index3)/10));

int_noise = sqrt(2*int_noisepower);

%-------------------------------------------------------------------------------

%Tao ra tin hieu nhieu nhan voi bien do tuong ung

%-------------------------------------------------------------------------------

u = int_noise*interferer; % Signal = Acos(wt)

end

- 107 -

%-------------------------------------

%Tao ra tin hieu chinh xac

%-------------------------------------

signal_vector = [];

interferer_vector = [];

for temp = 1:no_samples

signal_vector = [signal_vector s(temp).*vtranspose'];

interferer_vector = [interferer_vector u(temp).*ntranspose'];

end

x = signal_vector+interferer_vector;

%------------------------------

%Thuat toan LMS

%------------------------------

curr_wt = zeros(K,no_samples+1);

lms_error = zeros(1,no_samples);

updated_signal = zeros(1,no_samples);

for index4 = 1:no_samples

updated_signal = x(:,index4)'*curr_wt(:,index4);

lms_error(index4) = ((s(1,index4))- (x(:,index4)'*curr_wt(:,index4)));

curr_wt(:,index4+1)=curr_wt(:,index4)+(conv_factor.*lms_error(index4)*x(:,

index4));

end

%-------------------------------------------------

%Plots (goi ham “arrayplot”)

%--------------------------------------------------

figure;

plot([1:no_samples],abs(lms_error));

- 108 -

xlabel('Thoi gian');ylabel('Sai so LMS');

title('Su bien thien sai so LMS theo thoi gian');

grid on

count = no_samples+1;

arrayplot(K,d,lamda,curr_wt,count,no_samples);

%------------------------------------------------------------------------

% Chuc nang plot & tao ra he so mang voi cac trong so

%------------------------------------------------------------------------

function [arrfact] = arrayplot(K,d,lamda,curr_wt,count,no_samples)

%Mo ta bien

% K = So cac phan tu mang

% d = Khoang cach giua cac phan tu

kap = 2*pi/lamda;

l = 1;

for index = 1:length(count)

N = 2*no_samples;

wt = curr_wt(:,count(index));

arrfact = zeros(1,N*2+1);

for theta = -pi:pi/N:pi

n = 0:K-1;

v = exp(j.*n*kap*d*sin(theta));

arrfact(l) = wt'*v';

l = l+1;

end

arrfact = arrfact/max(arrfact);

theta = -pi:pi/N:pi;

theta = theta(N/2:3*N/2); % Plot tu -90->90

- 109 -

arrfact = arrfact(N/2:3*N/2);

%Plots

figure;

polar(theta,abs(arrfact));

grid on;

title('Do thi cuc cua he so mang');

figure;

plot(theta*180/pi,20*log10(abs(arrfact)));

grid on;

title('Do thi chu nhat cua he so mang');

xlabel('theta(deg)');

ylabel('|He so mang|');

axis([-90 90 -30 0]);

end

- 110 -

KẾT LUẬN CHUNG

Trong các ngành thì viễn thông là một ngành quan trọng có ý nghĩa

chiến lược với sự phát triển của đất nước ta. Đó là ngành nên đi trước mở

đường cho các ngành khác đi theo vì yếu tố quyết định thành bại đối với các

doanh nghiệp nói riêng và một quốc gia nói chung là thông tin.

Trong lĩnh vực viễn thông thì công nghệ anten thông minh đóng một

vai trò đặc biệt quan trọng. Đó là công nghệ của tương lai, nó từng bước làm

thay đổi công nghệ truyền thống. Đem lại đường truyền dung lượng cao, khả

năng kết nối ổn định, và giảm đáng kể số lượng trạm thu phát sóng. Vì vậy

công nghệ anten thông minh nên được áp dụng rộng rãi.

Luận văn của em mới chỉ dừng lại quá trình tìm hiểu và mô phỏng về

quá trình beamforming thích nghi sử dụng một trong những thuật toán thông

dụng nhất LMS trong môi trường nhiễu để vô hiệu những tín hiệu không

mong muốn.Tuy em biết rằng để đến thực tế còn một khoảng cách nhưng em

rất mong nhận được sự góp của các thầy cô để giúp cho luận văn của em hoàn

thiện hơn.

Hướng phát triển tiếp theo

1. Nghiên cứu các thuật toán được nâng cao từ thuật toán LMS như “recursive

LMS” và “improved LMS”.

2. Đánh giá ảnh hưởng của pha đinh và che khuất khi sử dụng anten thông

minh cho các điều kiện địa hình.

3. Nghiên cứu cấu trúc anten mảng phù hợp cho kỹ thuật phối hợp tạo búp

sóng và phân tập

4. Nghiên cứu bài toán áp dụng anten mảng pha nhiều phần tử

- 111 -

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

[1] GS-TS Phan Anh, Lý Thuyết và Kỹ Thuật Anten,Nhà xuất bản khoa học

kỹ thuật năm 1982

[2] Nguyễn Phùng Quang, Matlab& Simulink, Nhà xuất bản khoa học kỹ

thuật năm 2005

Tiếng Anh

[3] Rickard Stridh, Smart Antennas in Wireless Network: System Issues and

Performance Limits, Royal institute of technology Stockholm Sweden 2003

[4] GARRET T. OKAMOTO, Smart antenna systems and wireless lans,

Kluwer Academic Publishers

[5] Ahmed El Zooghby, Smart Antenna Engineering, Artech House 2005

[6] LAL CHAND GODARA, Hand Book Of Antenna in Wireless

Communication, CRC press 2002

[7] W. L. Stutzman and G. A. Thiele, Antenna Theory and Design, John

Wiley & Sons, New York, 1981.

[8] J. Butler and R. Lowe, “Beam-Forming Matrix Simplifies Design of

Electronically Scanned Antennas,” Electronic Design, pp. 170-173, April 12,

1961.

[9] J. Blass, “Multidirectional Antenna: A New Approach to Stacked Beams,”

IRE International Conference Record, Vol. 8, Part 1, 1960.

[10] S. Mano, et al., “Application of Planar Multibeam array Antennas to

Diversity Reception,” Electronics and Communications in Japan, Part 1, Vol.

79, No. 11, pp. 104-112, 1996.

- 112 -

[11] A. W. Rudge, et al., ed., The Handbook of Antenna Design, Vol. 2, Peter

Peregrinus, London, 1983.

[12] J. Litva and T. K.-Y. Lo, Digital Beamforming in Wireless

Communications, Artech House, Boston, 1996.

[13] P. W. Howells, “Intermediate frequency sidelobe canceller,” Technical

report, U.S. Patent 3202990, May 1959.

[14] S. Applebaum, “Adaptive arrays,” Technical Report SPL TR-66-001,

Syracuse Univ. Res. Corp. Report, 1965.

[15] D. N. Goddard, “Self-Recovering Equalization and Carrier Tracking in a

Two-Dimensional Data Communication System,” IEEE Trans. Comm., vol.

28, pp. 1867-1875, 1980.

[16] J. R. Treichler and B. Agee, A New Approach to Multipath Correction of

Constant Modulus Signals,” IEEE Trans. Acoustic, Speech, and Signal

Processing, vol. ASSP-31, pp. 459-472, Apr. 1983.

[17] B. Agee, “Blind Separation and Capture of Communication Signals

Using a Multitarget Constant Modulus Beamformer”, IEEE Military

Communications Conference, pp. 340-346, 1989.

[18] T. Biedka, Virginia Tech Adaptive Array Seminar, 1997.

[19] A. Ishide and R. T. Compton, Jr., "On Grating Nulls in Adaptive

Arrays," IEEE Transactions on Antennas and Propagation, Vol. AP-28, No. 4,

pp. 467-475, July 1980.

[20] R. T. Compton, Jr., "A Method of Choosing Element Patterns in an

Adaptive Array," IEEE Transactions on Antennas and Propagation, Vol. AP-

30, No. 3, pp. 489-493, May 1982.

[21] J.-W. Liang and A. J. Paulraj, “On Optimizing Base Station Array

Topology for Coverage Extension in Cellular Radio Networks,” 45th IEEE

Vehicular Technology Conference, pp. 866-870, 1995.

- 113 -

[22] J. Fuhl, D. J. Cichon, and, E. Bonek, “Optimum Antenna Topologies and

Adaptation Strategies for SDMA,” IEEE GLOBECOM ’96, Vol. 1, pp. 575-

580, 1996.

[23] W. C. Jakes, Microwave Mobile Communications, AT&T, 1974,

(reprinted by IEEE Press, Piscataway, NJ).

[24] Kai Dietze, Carl Dietrich, and Warren Stutzman, Vector Multipath

Propagation Simulator (VMPS), Draft report, Virginia Tech Antenna Group,

April 7, 1999.

[25] John Litva and Titus kwok-Yeung Lo, Digital Beamforming in Wireless

Communications, Artech House Publishers.

[26] George V.Tsoulos, Adaptive Antennas for Wireless Communications,

IEEE Press

[27] IMPLEMENTATION OF A PHASED ARRAY ANTENNA USING

DIGITAL BEAMFORMING by Juan A. Torres-Rosario, A thesis submitted

in partial fulfillment of the requirements for the degree of MASTER OF

SCIENCES. in ELECTRICAL ENGINEERING UNIVERSITY OF PUERTO

RICO MAYAGÜEZ CAMPUS 2005

[28] Adaptive Antennas and Phased Arrays for Radar and Communications,

Alan J. Fenn Massachusetts Institute of Technology Lincoln Laboratory

[29] Array and Phased Array Antenna Basics, Hubregt J. Visser, Antenna

Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật điện tử: Thuật tạo dạng búp sóng thích nghi (Adaptive Beamforming) trong Anten mảng pha cho hệ thống vệ tinh tầm thấp

Luận văn nghiên cứu các anten mảng pha nhiều phần tử, tập trung vào anten mảng pha tuyến tính; giới thiệu về các kỹ thuật beamforming các kỹ thuật beamforming cố định và beamforming tối ưu...

Chủ đề:

Đồ án kỹ thuật công nghệ

Đồ án công nghệ vật liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI *********

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Nghành: Kỹ thuật điện tử Kỹ thuật tạo dạng búp sóng thích nghi (Adaptive Beamforming) trong Anten mảng pha cho hệ thống vệ tinh tầm thấp

MAI QUANG LUẬN Hà Nội - 2009

DANH SÁCH CÁC TỪ VIẾT TẮT

ABF

CIR

CNR

LMS

RF

SIR

SNR

CDMA

MSE

DMI

RLS

CMA

LSCMA

SCORE

DBF

MRA

PAA

CWM

BER

FFT

AOA

SA

Mục lục hình vẽ

Hình vẽ Trang

Mục lục bảng biểu

LỜI NÓI ĐẦU

TÓM TĂT ĐỒ ÁN

ABSTRACT

Chương I Các mảng anten

1.1 Giới thiệu về các mảng anten

1.1.1 Các tham số mảng anten cơ bản

Hệ số mảng

Mẫu phát xạ

Hình 1.1 Mẫu phát xạ

Búp chính

θ

Hình 1.2 Búp sóng chính và búp sóng phụ

Các búp phụ

Độ rộng búp sóng

Hiệu suất anten

Hệ số định hướng

Độ định hướng

Hệ số khuếch đại của anten

Công suất phát xạ đẳng hướng hiệu dụng

Khẩu độ hiệu dụng

Hiệu suất khẩu độ

Búp cách tử

….......

θ

dsinθ

d

d

0

1

2

K-1

Hình 1.3 Mảng tuyến tính cách đều

1.1.2 Mảng tuyến tính

Hình 1.4 Đồ thị búp sóng của mảng tuyến tính 8 phần tử

1.1.3 Mảng vòng

θ

r

rk

k

Hình 1.5 Mảng vòng với K phần tử cách đều

Hình 1.6 Đồ thị búp sóng 3 chiều của mảng vòng 8 phần tử có R=0.8710λ

1.1.4 Nhân mẫu

Hình 1.7 Đồ thị búp sóng 2 chiều của mảng vòng 8 phần tử có R=0.5λ,

trong đó búp sóng anten hướng theo góc φ =900

1.1.5 Mảng phẳng

z