基于SDR的GSM-R自适应天线阵列传输平台研究与实现

摘要

铁路是国民经济大动脉、关键基础设施和重大民生工程，随着高速铁路的快速发展,铁路运输对铁路通信系统提出了更高的需求。作为铁路专用的通信系统，GSM-R由于使用频段特殊，除了系统自身的影响，还可能受到其它通信设备的干扰。　　本文着重研究利用自适应天线阵列技术实现GSM-R系统的干扰抑制，并在软件无线电平台上搭建自适应天线阵列系统进行验证。论文首先分析了GSM-R系统中常见的同频干扰和邻频干扰，介绍了多天线技术的分类、研究历史和现状。分析了使用软件无线电平台搭建自适应阵列天线平台的优势。　　文中阐述了自适应天线阵列的工作原理、基本结构、天线阵列模型以及信号模型，基于列车的运动轨迹特性，选择了均匀直线阵作为阵列模型。　　然后介绍了自适应天线阵列的波达方向估计(DOA)算法，主要介绍了常规波束形成算法、多重信号分类(MUSIC)算法，并通过仿真对比了不同DOA算法的性能。针对天线阵元数、快拍数和信噪比这三个方面对MUSIC算法进行仿真分析。推导了前向空间平滑技术与前/后向空间平滑技术以及使用窗口滑动和前/后向平均法的改进MUSIC算法，通过仿真验证了改进MUSIC算法能够分辨相干信号。　　接着详细介绍了波束形成的最佳接收准则：最大信干噪比(MAX-SINR)准则、最小均方误差(MMSE)准则、最小方差(MV)准则和最小二乘(LS)准则，并对四种准则做了比较分析。在介绍了波束形成的最佳接收准则基础上，重点介绍了线性约束最小方差(LCMV)算法、最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法，并且对三种算法进行仿真分析比较。在不同快拍数和信噪比情况下对LCMV算法进行分析，同时通过仿真验证了改进MUSIC算法联合LCMV算法的性能。　　最后，对列车在基站覆盖下的运动进行建模分析，并在GNURadio平台上封装算法模块、搭建联合使用MUSIC算法和LCMV算法的自适应天线系统，GNURadio流程图运行结果显示，搭建的多系统能自适应跟踪列车方向并且有良好的抗干扰效果。

目录

声明

第1 章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究历史和现状

1.2.1 GSM-R系统发展历史与干扰分析

1.2.2 多天线和自适应天线阵列接收技术

1.2.3 软件无线电

1.3 研究内容及组织结构

第2 章多天线系统基础理论

2.1 多天线系统基本原理

2.1.1 自适应天线阵列工作原理

2.1.2 自适应天线阵列基本结构

2.2 阵列信号模型、噪声模型以及天线模型

2.2.1 阵列信号模型和噪声模型

2.2.2 天线阵列模型

2.3 软件无线电平台介绍

2.3.1硬件平台

2.3.2软件平台

2.3.3系统连接测试

2.4 本章小结

第3 章自适应天线阵列中的波达方向估计算法

3.1 传统DOA估计算法

3.2 子空间法

3.2.1 MUSIC算法描述

3.2.2 Root-MUSIC算法描述

3.2.3 仿真分析

3.3 空间平滑技术

3.3.1 前向空间平滑技术

3.3.2 前/后向空间平滑技术

3.3.3 仿真分析

3.4 改进MUSIC算法

3.4.1 算法原理

3.4.2 仿真分析

3.5 本章小结

第4 章 自适应天线阵列波束形成算法

4.1 自适应天线阵列的最佳接收准则

4.1.1 最小均方误差准则

4.1.2最大信干噪比准则

4.1.3最小方差准则

4.1.4最小二乘准则

4.1.5准则对比

4.2 自适应天线阵列的波束形成算法

4.2.1基于DOA的波束形成算法

4.2.2 基于参考信号的波束形成算法

4.3 仿真分析

4.4 本章小结

第5 章 软件无线电平台的GSM-R 自适应天线阵列实现

5.1 系统模型

5.2 GNU Radio 自定义模块编写

5.2.1 corr_matrix模块

5.2.2 music模块

5.2.3 AOA模块

5.2.4 lcmv 模块

5.3 GRC流程图搭建

5.3.1 信号源模块

5.3.2 天线阵接收模块

5.3.3 图形显示模块

5.4 流程图及运行结果

5.5 本章小结

结论

致谢

参考文献