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波束赋形技术
式（4）是阵列波束赋形的数学表达式，是阵列信号的预处理技术，其中的权值wk仅仅需要匹配信道的慢变化，如来波方向DOA（Direction Of Arrival）和平均路损。因此，在进行波束赋形时，也可以不必使用终端反馈所需的信息，而是在基站侧通过上行接收信号获得来波方向和路损信息，这既可减小空口传输负担，又能方便地得到计算权值的参数。另外，为了获得波束赋形增益，需要使用较多的天线单元，目前LTE中最多只可使用4个公共导频，无法支持在超过4副天线单元的天线阵列上使用波束赋形，因此波束赋形中还需要使用专用导频。
图2为波束赋形的基本原理流程：从天线阵列的上行信号获得DOA估计后，给天线权值控制器产生权值，再将权值反馈给天线阵列，由天线阵列形成赋形波束。显然，波束赋形过程中的关键问题可简单地表述为：（1）根据系统性能指标（如误码率、误帧率）的要求确定优化准则（代价函数，即权重矢量和相关参数的函数）；（2）采用一定的方法获得需要的参数；（3）选用一定的算法求解该优化准则下的最佳解，得到权重矢量值。
2.3 自适应算法
众所周知，智能天线实际上是一项包括多种先进技术的系统工程，但它的核心技术是自适应算法。典型的算法有盲自适应和非盲自适应两大类。后者是基于训练序列的方法，如最小均方（LMS）法、递归最小方差（RLS）法和采样矩阵求逆（SMI）法等；前者是不用训练序列的方法，如基本DOA估计法、特征值恢复和解扩重扩法等，而常用的DOA估计法是直接利用（4）式延迟相加法。下面简单介绍几种算法。
（1）最小均方LMS算法：遵循最小均方差（MMSE）准则，根据（4）式，加权矢量迭代更新方法可表示为估计二次型表面（即误差平方）关于权值的梯度，将权值沿递度负方向移动一个步长常数，进而反复迭代，即：
估计输出：
误差形成：
系数更新：
其中，y（n）为已知期望响应样本，x（n）为接收信号矢量的采样样本，μ为步长。LMS算法的收敛速度和稳定性与输入信号x（n）的协方差矩阵的特征根分布密切相关，一般特征根散布不是很大时，LMS算法的收敛较快。
（2）递归最小方差RLS算法：该算法总是使从滤波器开始运行到目前时刻的总平方误差达到最小，与LMS算法不同，RLS遵循的准则是最小方差（LSE）。
