如何利用matlab显示天线阵列增益

在天线的设计中，为增强天线的方向性、提高天线增益，经常用到天线阵列。天线首瞎阵列的辐射特性取决于阵元的结构、数目、排列方式以及整个阵的电流幅度和相位分布等因素。由天线阵理论可知，若单元天线的主瓣波束猛渣宽度较窄，为获得较高的排阵增益，则要求阵因子方向图的波瓣也较窄，即需要较大的排阵间距。但是，对于主瓣较宽的天线来说，过大的间距反而会引起较大的副瓣，因此较小的间距是适当的。对于一定波束宽度的单元天线，都有使其获得最大排阵增益的排阵间距。 在基站的上行方向。智能天线自者知空身的增益（多天线接收）并不通过软件开关控制。所以对上行受限的业务测试，可以采用其他方式进行。如通过固定上行的信噪比来比较单天线和8天线情况下测试终端发射功率的不同，得出上行接收链路智能天线的增益。

用Matlab仿真比较好。

目前智能天哗哪岁线的赋形算法主要有以下两种：

一、GOB(Grid Of Beam)算法（又称波束扫描法）：它是基于参数模型（利用信道的空域参数）的算法，使基站实现下行指向性发射。

GOB算乱睁法的基本思路如下：

将整个空间分为L个区域，并为每个区域设置一个初始角度。以各个区域的初始角度的方向向量为加权系数，计算接收信号功率，然后找到最大功率对应的区域，再将该区域的初始角度当作估计的到达角。 利用上下行信道对称的特点，确定赋形角度。

二、EBB(Eigenvalue Based Beamforming)算法（即特征向量法）：通过对空间相关矩阵进行特征值的分解来得到权矢量。实现方法就是找到第K个用户的权矢量w^(k) 使得r最大。

EBB算法的基本思路如下：

（1）对于整个波束空间，找到使接收信号功率最大的赋形权矢量。这通过对用户空间相关矩阵进行特征分解，找到最大特征值对应的特征向量即为权矢量。

（2）对用户空间相关矩阵进行特征分解，求得到达角度个数和对应方向。

两种算法的比较：

从算法难度来看，EBB算法的实现难度略高于GOB算法；

EBB算法得到的是全局最优解，而GOB算法得到的是局部最优解；

在低速情况下，EBB算法性能优于GOB；

在高速情况下，EBB算法与GOB算法性能基本相当

在城区，无线的传播环境很恶劣，EBB算法的优势也更加明显

另一种描述：

目前比较常用的波束赋形算法有2种：GOB算法和EBB算法。

GOB算法是一种固定波束扫描的方法，对于固定位置的用户，其波束指向是固定的，波束宽度也随天线阵元数目而确定。当用户在小区中移动时，它通过测向确定用户信号DOA，然后根据信号DOA选取预先设定的波束赋形系数进行加权，将方向图的主瓣指向用户方向，从而提高用户的信噪比。

EBB算法是一种自适应的波束赋形算法，方向图没有固定的形状，随着信号及干扰而变化。其原则是使期望用户接收功率最大的同时，还要满足对其他用户干扰最小。

实际设备中采用了EBB算法，需缓宽要说明的一点是，仅下行有波束赋形技术，上行方向，手机天线无法进行波束赋形，基站多个天线此时主要用于分集接收。

简单来说就是一个天线阵的运用，上行信号到达每个天线的时间是不一致的，但天线之间的相差是可以预知的，只要将每个天线上的上行信号做一个加权处理，所得信号将是同相信号，将天线阵上的信号相加，即可增加10logN*N db（此处应为10logN db——本人注）的信噪比； 同理下行时，首先根据上行信号估计空间特性，然后在天线阵上发送具有相差的信号，使各个天线下行信号到达接受机的信号同相。上下行中相位的加权运算就是波束赋形。

注解：波束赋形工作由基站完成

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