Застосування адаптивних антенних решіток для систем цифрового зв'язку: проблеми та варіанти їх вирішення

Размещено на http://www.allbest.ru/

Застосування адаптивних антенних решіток для систем цифрового зв'язку: проблеми та варіанти їх вирішення

Цатурян О.Г., Івченко М.М., Карабань О.В., Федоров А.Г.

НЦЗІ ВІТІ

У статті розглядаються питання обробки сигналів в адаптивних антенних решітках. Приводиться класифікація та аналіз основних властивостей алгоритмів адаптивної фільтрації, що використовуються в таких решітках. Демонструється ефективність алгоритмів в адаптивних антенних решітках систем цифрового радіозв'язку при обробці сигналів з постійним модулем інформаційних символів.

Ключові слова: адаптивні антенні решітки, система цифрового зв'язку. адаптивна антенна решітка сигнал

Постановка завдання в загальному вигляді

Сьогодні в радіотехнічних системах різного призначення в якості антени все частіше використовуються антенні решітки (АР). Це обумовлено рядом переваг таких антенних систем перед антенами інших типів. Так, наприклад, в АР можна переміщати основну пелюстку діаграми направленості (ДН) без механічного переміщення самої решітки[1]. Завдяки цій властивості, АР іноді називають антенами з немеханічним або електронним скануванням. Крім того, АР характеризуються більшим (в число антен N раз) відношення сигнал / тепловий шум порівняно з одиночною антеною [2], а також здатність підвищити співвідношення сигнал / завада шляхом придушення завад, що знаходяться в одній полосі частот з корисним сигналом.

Остання властивість АР досягається або за рахунок синтезу ДН спеціальної форми з низьким рівнем бічних пелюсток або глибокими провалами у відомих напрямках на джерела перешкод [3], або шляхом автоматичного формування провалів в ДН в невідомих напрямках на джерела перешкод в адаптивних АР (ААР) [4].

Отже, ААР є перестроюваний просторовий фільтр, амплітудно-кутова характеристика якого, тобто ДН, змінюється у відповідності до умов функціонування (просторово-часовими характеристиками джерела сигналів).

Таким чином, основними вимогами є: забезпечення якісного відеосервісу, оперативна доставка відеоінформаційних потоків заданої якості (QoS) із забезпеченням необхідного рівня захисту інформації. У той же час існують проблемні фактори, які накладають певні обмеження щодо забезпечення вимог відносно відеоінформаційних сервісів. До них відносяться: використання низькошвидкісних каналів зв'язку в мережах зв'язку ЗС України із додатковим навантаженням системою технічного захисту інформації,необхідного відеообладнання високої розділової здатності.

Отже підвищення якості зв'язку для телекомунікаційних мереж в умовах забезпечення заданої захищеності є актуальним науково-прикладним завданням.

Питання оброблення, підвищення якості, передавання та захисту відеопотоку в телекомунікаційних системах розглянуто Баранніком В.В., Дудикевич В.Б, Климаш М.М., Корольов А.В., Корченко О.Г., Прудиус І.Н, Толюпа С.В., Юдін О.К. [1 - 7] та ін. Із закордонних дослідників великий внесок зробили Зив Дж., Претт У., Річардсон Я., Шеннон К., Хартлі Р.Л. тощо. Існуючі технології оброблення відеоданих дозволяють розглядати сформульоване завдання, розбиваючи його на два часткові завдання: окремо щодо забезпечення якості та щодо забезпечення захищеності. Такий підхід дозволяє будувати системи забезпечення захисту відеопотоку не враховуючи процеси компресії. Однак, як показав аналіз, це не дозволяє забезпечувати необхідний рівень захищеності при заданій якості відеосервісу в умовах використання наявних каналів зв'язку.

Таким чином, метою дослідження є розробка методики адаптивного управління параметрами адаптивних антенних решіток (ААР), яка забезпечує підвищення енергетичної та частотної ефективності засобів військового радіозв'язку, за рахунок спільної адаптації параметрів багатоантенних систем, з використанням ААР.

Для досягнення вказаної мети необхідно вирішити наступні взаємопов'язані завдання:

1. Дослідити способи та алгоритми управління антенними решітками в телекомунікаційних системах;

2. Дослідити критерії функціонування ААР;

3. Знайти можливі варіанти вирішення проблем пов'язаних з побудовою системи зв'язку з використанням ААР.

Способи управління антенними решітками

Форма ДН АР визначається значеннями вагових коефіцієнтів, маштабуючих сигнали, що приймаються антенами. В аналогових АР в якості вагових коефіцієнтів використовуються атенюатори (в решітках з амплітудним управлінням [5]), фазообертачі (в решітках з фазовим керуванням [6]) або комплексні вагові коефіцієнти (в решітках з

амплітудно-фазовим керуванням), що реалізуються за допомогою послідовно включених атенюаторів і фазообертачів або двох атенюаторів в квадратурних каналах. У цифрових АР зважування реалізується шляхом помноження на комплексні числа значень сигналів, що вимірюються в інформаційній смузі частот [7]. Структура ААР показана на рис. 1. Як правило, в ААР в процесі адаптації змінюються всі вагові коефіцієнти. У великих ААР, в яких число антен обчислюється сотнями (такі решітки часто використовуються, наприклад, в радіолокації), при обмеженій продуктивності пристрою управління, що обчислює значення вагових коефіцієнтів, адаптація може проводитися на рівні вихідних сигналів груп антенних елементів (підрешіток). Такі АР називаються частково адаптивними [8].

Для роботи пристрою управління ААР (адаптивного процесора), за допомогою якого обчислюються комплексні вагові коефіцієнти H_n, в більшості алгоритмів адаптивної фільтрації оцінюються сигнали, що приймаються антенними елементами, вихідний сигнал АР, а іноді і опорний сигнал. При цифровій обробці сигнали з антенних елементів повинні бути посилені, перетворені за частотою і оцифровані. Для цього в кожному модулі ААР необхідно розміщувати приймально-підсилювальний тракт і аналого-цифровий перетворювач. Таки чином решітки стають повністю цифровими, так як зважування і підсумовування сигналів в цьому випадку можна виконувати цифровим способом.

Рис. 1. Модель ААР

Алгоритми управління антенними решітками

ААР на основі простих градієнтних алгоритмів можуть будуватися без використання оцінок сигналів в каналах, так як оцінки градієнта можна отримувати шляхом вимірювання змін вихідного сигналу решітки при невеликих змінах вагових коефіцієнтів. Цей метод використовується в ААР без доступу до сигналів в елементах (з обуренням вагових коефіцієнтів) [9]. У загальному випадку для ААР, як різновиду адаптивного фільтра, потрібен опорний сигнал (рис. 1). Однак ААР також можуть будуватися на основі алгоритмів адаптивної фільтрації, які не вимагають опорного сигналу. Такі алгоритми підходять тим, що дозволяють спрощувати протоколи функціонування систем цифрового зв'язку. Історія розвитку теорії та практики ААР нараховує близько п'яти десятиліть. За цей час дана галузь сформувалася як самостійний науково-технічний напрям. Основні етапи його розвитку були відзначені тематичними випусками журналів з антенною технікою [10-14]. Наслідком досягнутих за ці роки науково-технічних результатів в області ААР є те, що ААР сьогодні широко використовуються в системах бездротового зв'язку[15].

Обчислювальна складність, зазвичай вимірюється числом арифметичних операцій, необхідних для виконання однієї ітерації алгоритмів адаптивної фільтрації, що лежать в основі алгоритмів управління ААР, пропорційної числу вагових коефіцієнтів (антен) N решітки.

Так як в системах зв'язку в основному застосовуються АР з невеликим числом антен, то не тільки прості адаптивні алгоритми з лінійної обчислювальної складністю О(N): алгоритми за критерієм найменшого середньоквадратичного відхилення (Least Means Squares, LMS), нормалізовані LMS-алгоритми (Normalized LMS, NLMS), алгоритми Аффінних проекцій (Affine Projection), але і складні алгоритми з квадратичною обчислювальної складністюО(N²): рекурсивні алгоритми за критерієм найменших квадратів (Recursive Least Squares, RLS) [16] вже реалізовані на сучасних цифрових сигнальних процесорах (ЦСП) [17, 18].

Критерії функціонування ААР

В основі функціонування ААР може знаходитись один з таких критеріїв як максимізація відношення сигнал-перешкода, мінімізація середньоквадратичної помилки між опорним і вихідним сигналами АР, або мінімізація середньоквадратичного значення вихідного сигналу решітки при лінійному обмеженні рівня ДН в напрямку на джерело корисного сигналу. У системах бездротової передачі цифрових даних може також використовуватися критерій сталості модуля інформаційних сигналів (Constant Modulus, CM) [19].

Методи оптимізації з лінійними обмеженнями використовуються для алгоритмів управління ААР, в котрих не передбачений опорний сигнал [20-23]. Недоліками лінійно-обмежених (Linearly Constrained, LC) алгоритмів є необхідність знання напрямку на джерело корисного сигналу (в координатах, пов'язаних з АР) і велика складність обчислювавань, обумовлена операціями помноження векторів на проекційну матрицю розміром N Ч N, присутню в цих алгоритмах. Крім того, такі алгоритми чутливі до корельованих перешкод, наприклад, перешкод, обумовленим багатопроменевим поширенням корисного сигналу [24]. Ці перешкоди погано придушуються за допомогою LC-алгоритмів.

Алгоритми адаптивної фільтрації на основі CM-критерію позбавлені недоліків, властивих LC-алгоритмам, а тому знайшли широке застосування в ААР систем цифрового зв'язку [25]. Недоліком алгоритмів на основі СМ-критерію є те, що при наявності декількох сигналів, задовольняють СМ-критерієм (наприклад, в результаті багатопроменевого поширення корисного сигналу) адаптивний фільтр може «хапатися» за перешкоду і пригнічувати корисний сигнал [26], формуючи основну пелюстку ДН в напрямку на перешкоду і провал в напрямку на корисний сигнал примусової орієнтація основного пелюстка ДН в направленні на джерело корисного сигналу шляхом завдання початкових значень вагових коефіцієнтів СМ ААР часто виявляється неефективною, тому що ці коефіцієнти змінюються в процесі адаптації.

Якщо напрямок на джерело корисного сигналу відомо, то введення лінійних обмежень в адаптивний алгоритм на основі CM-критерію дозволяє ААР ефективно функціонувати при наявності корельованих перешкод. У цьому випадку обмеження

утримують основну пелюстку ДН ААР в направленні на корисний сигнал протягом всього часу адаптивної фільтрації, незалежно від значень вагових коефіцієнтів, що обчислюються за допомогою CM-алгоритму з метою придушення перешкод [27]. LMS-алгоритм [27] базується на стратегії градієнтного пошуку. Відомо, що такі алгоритми мають повільної сходимістю і великими значеннями залишкових помилок в сталому режимі в порівнянні з RLS-алгоритмами. Крім того, адаптивні алгоритми на основі CM-критерію характеризуються багатоекстремальною формою мінімізуємих функціоналів в просторі вагових коефіцієнтів адаптивного фільтра. Це викликає неоднозначність у виборі кроку сходимості в градієнтних алгоритмах, а також не дозволяє коректно використовувати більш ефективні і більш складні NLMS-, RLS-алгоритми, оскільки вони призначені для мінімізації квадратичних функціоналів.

В [28] було показано, що CM-функціонал може бути перетворений в квадратичний функціонал, що дозволяє коректно використовувати різні алгоритми адаптивної фільтрації в СМ ААР. Деякі з перелічених алгоритмів, що використовують перетворення [28], включаючи алгоритми з лінійними обмеженнями, були отримані і досліджені в роботах [29, 30]. ААР на базі таких алгоритмів можуть розглядатися як вирішення проблеми побудови ААР без опорного сигналу.

Вирішення проблем пов'язаних з побудовою системи зв'язку з використанням ААР

Результати моделювання різних RLS-алгоритмів адаптивної фільтрації [16] в ААР з числом антенних елементів N = 8 і 16 = N, приймаючих СМ-сигнал QPSK і використовують модифікований критерій [28], дозволяють зробити наступні висновки. Серед RLS-алгоритмів з обчислювальною складністю O(N²) : на основі зворотного QR-розкладання з використанням обертань Гівенса і операціями вилучення квадратного кореня (1), на основі зворотного QR-розкладання з використанням обертань Гивенса без операцій вилучення квадратного кореня (2), на основі зворотнього QR-розкладання з використанням перетворення Хаусхолдера (3) і на основі леми про звернення матриці (4), найменшої обчислювальної складності і найбільшою стійкістю характеризується алгоритм (2). У алгоритмі (4) спостерігається нестійкість.

Всім алгоритмам властиво явище «захоплення» перешкод в разі прийому корельованих завад. Сузір'я інформаційних символів на виході ААР набувають фіксований фазовий зсув (рис. 2а), залежить від значень вагових коефіцієнтів решітки. Цей зсув не дозволяє правильно розпізнавати прийняті інформаційні символи а_і. Тому для усунення фазового зсуву потрібно додатково застосовувати ланцюг фазового автопідстроювання.

Використання лінійних обмежень в алгоритмах дозволяє не тільки усунути явище захоплення перешкод, але і забезпечує правильну орієнтацію інформаційних символів на виході ААР (рис. 2б), збігається з орієнтацією переданих символів.

Приклади ДН ААР в сталому режимі покзані на рис. 3. Тут корисний сигнал приймається з напрямку максимуму основної пелюстки ДН, а направлення на джерела перешкод збігаються з максимумами перших двох бічних пелюсток вихідних ДН, показаних сірими лініями. направлення на джерела сигналів відзначені стрілками у верхній частини малюнків, а ДН в сталому режимі показані темними лініями.

Рис. 2. Сузір'я QPSK-4 на виході СМ ААР

Рис. 3. Діаграма направленості в установленому (сталому) режимі:

а) - 8 = N , б) - 16 = N

Рис. 4. Швидкість прийому сигналів QPSK цифровий ААР

Досяжні швидкості прийому інформації при реалізації 8-елементної цифрою ААР на базі СБІС 1892ВМ3 серії «Мультикор» [17] показані на рис. 4а для алгоритмів без лінійних обмежень і на рис 4б для алгоритмів з лінійними обмеженнями [30]. При використанні СБІС 1892ВМ2 ці швидкості приблизно подвоюються, а при використанні багатоядерній СБІС «Мультифорс» - збільшуються приблизно в 33.3 рази. На рис. 4 цифри відповідають алгоритмам, які перелічені на початку розділу. При побудові ААР з великим числом антенних елементів і (або) при прийомі сигналів на високій швидкості обчислювальних ресурсів для реалізації цифрової решітки на базі однієї СБІС може виявитися недостатньо. У цьому випадку критерій [28] також може бути використаний в СМ LMS- і NLMS-алгоритмах, а також алгоритми афінних проекцій.

Висновки

Таким чином, в роботі розглянуті способи побудови ААР для систем цифрового зв'язку, показані можливі шляхи підвищення функціональних можливостей таких АР за рахунок усунення опорного сигналу, а також наведені оцінки досяжних швидкостей прийому інформації при реалізації решіток на сучасній елементній базі.

ЛІТЕРАТУРА

1. Бененсон Л.С., Журавлев В.А., Попов С.В., Постнов Г.А. Антенные решетки: методы расчета и проектирования / Обзор зарубежных работ под. ред. Л.С. Бененсона. М.: Советское радио, 1966. 367 с.

2. Братчиков А.Н., Васин В.И., Василенко О.О. Активные фазированные антенные решетки / Под ред. Д.И. Воскресенского и А.И. Канащенкова. М.: Радиотехника, 2004. 488 с.

3. Зелкин Е.Г., Соколов В.Г. Методы синтеза антенн. - М.: Сов. радио. 1980. 296 с.

4. Hudson J.E. Adaptive array principles. - England, Loughborough: Peter Peregrinus Ltd., 1981. 253 p.

5. Vu T.B. Null steering by controlling current amplitudes only // IEEE/Antennas and Propagation: International Symposium Digest. 1984. P. 811 - 814.

6. Джиган В.И., Незлин Д.В. Градиентные алгоритмы в задачах дискретной фазовой адаптации антенных решеток // Радиотехника. 1991. №5. С. 84 - 86.

7. Steyskal H. Digital beamforming antennas // Microwave Journal. 1987. №1. P. 107 - 124.

9. Morgan D. Partially adaptive array techniques // IEEE Trans. Antennas and Propagation. - 1978. V. 26. №6. P. 823 - 833.

10. Cantoni A. Application of orthogonal perturbation se-quences to adaptive beamforming // IEEE Trans. Antennas and Propagation. 1980. V. 28. №2. P. 191 - 202.

10. Special issue on active and adaptive antennas // IEEE Trans. Antennas and Propagation. 1964. Vol. 2. - №2.

11. Special issue on active and adaptive antennas // IEEE Trans. on Antennas and Propagation. 1976. V. 24. - №5.

12. Special issue on active and adaptive antennas // Proc. IEE. 1980. V. 127F,H. №4.

13. Special issue on active and adaptive antennas // Proc. IEE. 1983. V. 130F,H. №1.

14. Special issue on active and adaptive antennas // IEEE Trans. on Antennas and Propagation.1986. V. 34. №3.

15. Godara L.C. Application of antenna arrays to mobile com-munications. II. Beam-forming and direction-of-arrival considerations // Proceedings of the IEEE. 1997. V. 85. №8. P. 1195 - 1245.

16. Джиган В.И. Многоканальные RLS- и быстрые RLS-алгоритмы адаптивной фильтрации // Успехи современной радиоэлектроники. 2004. №11. С. 48 - 77.

17. Солохина Т., Александров Ю., Петричкович Я. Сигнальные контроллеры компании «ЭЛВИС»: первая линейка отечественных DSP // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. 2005. №7. С. 70 - 77.

18. Джиган В.И. Прикладная библиотека адаптивных алгоритмов // Электроника: Наука, Технологии, Бизнес. 2006. №1. С. 60 - 65.

19. Treichler J., Larimore M. New processing techniques based on the constant modulus adaptive algorithm // IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing. 1985. V. 33. №2. P. 420 - 431.

20. Frost O.L. An algorithm for linearly constrained adaptive array processing // Proceedings of the IEEE. 1972. V. 60. №8. P. 926 - 935.

21. Resende L.S., Romano J.M.T., Bellanger M.G. A fast least-squares algorithm for linearly constrained adaptive filtering // IEEE Trans. Signal Processing. 1996. V. 44. №5. P. 1168 - 1174.

22. Apolinario J.A., Werner S., Diniz P.S.R., Laakso T.I. Con-strained normalized adaptive filters for CDMA mobile communication // Proceedings of the 9-th European Signal Processing Conference. Island of Rhodes, Greece, 1998. 4 p.

23. De Campos M.R.L., Apolinario J.A. The constrained affine projection algorithm - development and convergence issues // Proceedings of the First Balkan Conference on Signal Processing, Communications, Circuits, and Systems. Istanbul, May 2000. 4 p.

24. Shan T.-J., Kailath T. Adaptive beamforming for coherent signals and interference // IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing. 1985. V. 33. №3. P. 527 - 536.

25. Gooch R., Lundell J. The CM array: An adaptive beam former for constant modulus signals // Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1986. V. 11. P. 2523 - 2526.

26. Treichler J., Larimore M. The tone capture properties of CMA-based interference suppressors // IEEE Trans. Acoustics, Speech and Signal Processing. 1985. V. 33. №4. P. 946-958.

27. Rude M.J. Griffiths L.J. Incorporation of linear constraints into the constant modulus algorithm // International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1989. V. 2. P. 968-971.

28. Chen Y., Le-Ngoc T., Champagne B., Xu C. Recursive least squares constant modulus algorithm for blind adaptive array // IEEE Trans. Signal Processing. 2004. V. 52. №5. P. 1452-1456.

29. Djigan V.I. Joint use of constant modulus and least squares criteria in linearly-constrained communication arrays // Radioengineering: Proceedings of Czech and Slovak Technical Universities and URSI Committers. 2007. V. 16. №4. P. 88-95.

30. Джиган В.И. Адаптивные антенные решетки на базе СБИС серии «Мультикор» // Вопросы радиоэлектроники. Cерия «Электронная вычислительная техника». 2008. №3. C. 57-69.

Размещено на Allbest.ru