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波束成形(Beamforming)的數(shù)學推導(一)---從發(fā)射端看

2022-07-19 23:36 作者:樂吧的數(shù)學  | 我要投稿

(本文在 B 站上,上傳了一個小的講解視頻? https://www.bilibili.com/video/BV1914y1a73V/

本篇小文嘗試用簡單的語言,把波束賦形的數(shù)學原理說一下,力求淺顯易懂,同時給出一個簡單的 python 代碼來演示這些數(shù)學公式。

本篇文章參考了 [MIMO通信的角域表示 - 知乎 (zhihu.com)](https://zhuanlan.zhihu.com/p/369340833),在此特別感謝。本文是對這篇文章中一個很小的一個部分的重寫,使用更加詳細的語言來把我的理解說一下。

我們要探討的是波束如何成形的,也就是 “指哪兒打哪兒”,能讓無線電波按照指定的方向打過去。

天線陣列,我們討論的是 ULA(Uniform Linear Array,均勻線性陣列),如下圖所示:

是水平均勻排列的一組天線,天線之間的間隔距離記為? d .

若不計信號的衰減,我們發(fā)射的數(shù)據(jù)是 s ( 一個復數(shù) ),而且接收端與發(fā)射端距離足夠遠,發(fā)射端各個天線到接收端的單個天線,之間的連線,從發(fā)射端天線附近看起來就是平行的(實際上不是平行的,是接近平行,是為了計算的一種簡化,如果不簡化,計算就過于復雜)。


假如天線陣列連線 與 接收端連線構成的夾角為 %5Ctheta

那么接收端接收的 來自不同發(fā)射天線的無線信號,就有不同的時間延遲,進而有不同的相位旋轉.

我們以最邊上的一個發(fā)射天線為參照,我們選擇直線距離最短的那個天線做參考,則第一根發(fā)射天線的發(fā)射無線電波到達接收天線,則緊挨著的第二根發(fā)射天線的無線電波,要比第一根發(fā)射天線發(fā)射的無線電波,多走的距離為
d%20%5Cspace%20%20%20cos(%5Ctheta)

則第 k 根天線發(fā)射的無線電波比第一根天線發(fā)射的無線電波,多走的距離為
(k-1)%20d%20%5Cspace%20cos(%5Ctheta)


則多走的時間為:? 多走的距離除以光速 c

%5CDelta%20t%20%3D%20%5Cfrac%7B(k-1)%20d%20%5Cspace%20cos(%5Ctheta)%7D%20%20%7B%20c%20%7D


我們討論單頻的電磁波,假設頻率為 f,則由于多走的時間,導致的相位偏差為:

2%5Cpi%20f%20%5CDelta%20t%20%3D%20%5Cfrac%7B%202%20%5Cpi%20f(k-1)%20d%20%5Cspace%20cos(%5Ctheta)%7D%20%20%7B%20c%20%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B%202%20%5Cpi%20(k-1)%20d%20%5Cspace%20cos(%5Ctheta)%7D%20%7B%5Clambda%7D
其中:

%5Clambda%3D%5Cfrac%7Bc%7D%7Bf%7D


為波長。

我們把

%5Cpsi%20%3D%5Cfrac%7B%202%20%5Cpi%20%20d%20%5Cspace%20cos(%5Ctheta)%7D%20%7B%5Clambda%7D

則 N 個天線,對應的相位偏差分別為:

0%2C%5Cspace%20%20%5Cpsi%20%2C%20%5Cspace%20%202%5Cpsi%2C%5Cspace%20%203%5Cpsi%2C%5Ccdots%2C%5Cspace%20%20(N-1)%5Cpsi


我們是在頻域分析的,所以,相當于發(fā)射的信號,雖然從每個發(fā)射天線出來的信號都是一樣的,但是接收端接收到的信號,則分別被乘以:

e%5E%7Bj0%7D%2C%5Cspace%20e%5E%7Bj%20%5Cpsi%7D%2C%5Cspace%20e%5E%7Bj%202%5Cpsi%7D%2C%5Cspace%20e%5E%7Bj%203%5Cpsi%7D%2C%5Ccdots%2C%5Cspace%20e%5E%7Bj%20(N-1)%5Cpsi%7D


則接收到的信號為:

%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%20%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7Ds%20e%5E%7Bjk%5Cpsi%7D%20%3D%20s%20%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%20e%5E%7Bjk%5Cpsi%7D


注意:上式除以了 N,是能量歸一化,不影響分析。

則接收到的信號,相對于發(fā)射的信號,其變化為:

%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%20e%5E%7Bjk%5Cpsi%7D


若僅考慮能量增益,則:

G(%5Cpsi)%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%20%20%7C%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%20e%5E%7Bjk%5Cpsi%7D%7C


經過一些推導(可參考后面的附錄),上式整理為:

G(%5Cpsi)%20%3D%20%5Cbegin%7Bcases%7D%0A%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%0A%5Cfrac%7Bsin(N%5Cpsi%2F2)%7D%7BNsin(%5Cpsi%2F2)%7D%20%20%0A%5Cend%7Bvmatrix%7D%0A%0A%20%20%20%20%26%20%5Ctext%7B%20if%20%7D%20%5Cpsi%20%5Cneq%200%20%5C%5C%0A%0A1%20%20%26%20%5Ctext%7B%20if%20%7D%20%5Cpsi%20%3D%200%0A%5Cend%7Bcases%7D




%5Cpsi%20%3D%5Cfrac%7B%202%20%5Cpi%20%20d%20%5Cspace%20cos(%5Ctheta)%7D%20%7B%5Clambda%7D
代入后,我們可以計算不同的角度對應不同的增益, 當 %5Cpsi 為 0 時,取最大值,即

%5Ctheta%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D


時取最大。

用 python 程序,在極坐標上畫出來的增益曲線如下:

此程序中假設?? %5Cfrac%7Bd%7D%7B%5Clambda%7D%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D


第一個圖:8個天線排一排


16 個天線排一排


可以看出來,天線多,則越集中。


附錄:
%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_%7Bi%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%20e%5E%7Bjk%5Cpsi%7D%20%20%5C%5C%0A%3D%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Cfrac%7B1-e%5E%7BjN%5Cpsi%7D%7D%7B1-e%5E%7Bj%5Cpsi%7D%7D%20%5C%5C%0A%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Cfrac%7Be%5E%7BjN%5Cpsi%2F2%7D%7D%7Be%5E%7Bj%5Cpsi%2F2%7D%7D%20%20%5Cfrac%7B(e%5E%7B-jN%5Cpsi%2F2%7D-e%5E%7BjN%5Cpsi%2F2%7D)%7D%7B(e%5E%7B-j%5Cpsi%2F2%7D-e%5E%7Bj%5Cpsi%2F2%7D)%7D%20%5C%5C%0A%3D%20%20%5Cfrac%7Be%5E%7BjN%5Cpsi%2F2%7D%7D%7Be%5E%7Bj%5Cpsi%2F2%7D%7D%20%5Cfrac%7Bsin(N%5Cpsi%2F2)%7D%7BNsin(%5Cpsi%2F2)%7D

若只考慮幅度,則上面推導中最后的兩個分式中,第一個分式的模是 1,可以忽略。

%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%0A%5Cfrac%7B1%7D%7BN%7D%5Csum_%7Bk%3D0%7D%5E%7BN-1%7D%20e%5E%7Bjk%5Cpsi%7D%0A%5Cend%7Bvmatrix%7D%0A%3D%0A%5Cbegin%7Bvmatrix%7D%0A%5Cfrac%7Bsin(N%5Cpsi%2F2)%7D%7BNsin(%5Cpsi%2F2)%7D%20%20%0A%5Cend%7Bvmatrix%7D

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