Diese Erfindung betrifft eine Signalverarbeitungstechnik für drahtlose Kommunikationssysteme und insbesondere ein Signalverarbeitungsverfahren zur Reduzierung von Stör- und Rauscheffekten durch Echtzeitkontrolle von Strahlmustern in einem ein Antennenarray benutzenden Kommunikationssystem.

Im Allgemeinen wird ein von einem bestimmten Transmitter übertragenes Ausgangssignal (nachfolgend einfach als „gesuchtes Signal" bezeichnet) am Empfangsgerät immer zusammen mit einer Mehrzahl von Störsignalen empfangen. Da das Verzerrniveau in einem Telekommunikationssystem vom Verhältnis zwischen der Leistung des gesuchten Signals und der Gesamtleistung aller Störsignale bestimmt wird, kann die Verzerrung des Kommunikationssystems, selbst wenn das Niveau des gesuchten Signals viel höher liegt als das jedes einzelnen Störsignals, ein ernstes Problem darstellen, wenn die Gesamtleistung aller Störsignale proportional steigt, weil die Anzahl der Störsignale entsprechend hoch ist. In herkömmlichen Telekommunikationssystemen machen es Störsignale sehr schwer, einem gesuchten Signal Informationen zu entnehmen.

Obwohl man ein Antennenarraysystem als Gegenmaßnahme zur Verbesserung der durch die Störsignale verursachten Probleme in Erwägung gezogen hat, wurde noch kein praktisches Verfahren zur Synthetisierung des Antennenarraysystems in einem tatsächlichen Telekommunikationssystem, insbesondere für Mobilfunksysteme, vorgeschlagen. Die Probleme beim Einsatz herkömmlicher, auf dem Eigenzerlegungsverfahren basierender Antennenarraysysteme, sind hauptsächlich auf Ihre Komplexität und Arbeitsgeschwindigkeit zurückzuführen, die für die Echtzeitverarbeitung in Telekommunikationssystemen zu groß ist.

Die herkömmliche Technik für das Antennenarraysystem wurde in folgenden Arbeiten vorgestellt:

• [1] M. Kaveh und A. J. Barabell, „The Statistical Performance of the MUSIC and Minimum-Norm Algorithms for Resolving Plane Waves in Noise," IEEE Trans., Acoust., speech and signal process., Bd. ASSP-34. S. 331–341, April 1986,
• [2] T. Denidni und G. Y. Delisle. „A Nonlinear Algorithm for Output Power Maximization of an Indoor Adaptive Phased Array," IEEE Electromagnetic Compatibility, Bd. 37, Nr. 2, S. 201–209, Mai 1995,
• [3] B. G. Agee, S. V. Schell und W. A. Gardner, „Spectral Self-Coherence Restoral: A New Approach to Blind Adaptive Signal Extraction Using Antenna Arrays, Proc. of IEEE, Bd. 78, Nr. 4, S. 753–767, April 1990.

Die Probleme bei den meisten herkömmlichen Verfahren zur Entwicklung von Antennenarraysystemen sind, dass sie erstens mit Ausnahme des unter [3] genannten Verfahrens grundsätzlich einige Kenntnisse über den Standort des gesuchten Signals erfordern, und dass sie zweitens so viele Berechnungen erfordern, das eine Echtzeitverarbeitung nicht durchgeführt werden kann. Insbesondere wenn der Einfallwinkel des gesuchten Signals oder die Gesamtzahl aller Signalquellen unbekannt ist, wird der erforderliche Rechenaufwand sogar noch größer, was es unmöglich macht, herkömmliche Verfahren zur Synthetisierung des Antennenarraysystems für praktische Signalumgebungen wie den Mobilfunk zu verwenden.

Eine weitere unerwünschte Eigenschaft der meisten herkömmlichen Verfahren zur Entwicklung von Antennenarraysystemen ist, dass die Leistung und/oder die Komplexität des auszuführenden Systems durch die Abhängigkeit und/oder die Kreuzkorrelation zwischen dem gesuchten Signal und den Störsignalen beeinträchtigt wird. Das bedeutet, dass das Antennenarraysystem oft zusätzlichen Aufwand erfordert, wenn die Signale vollständig oder teilweise voneinander abhängig sind, so dass das resultierende System für die Echtzeitverarbeitung zu komplex wird, was insbesondere für den Mobilfunk von großer Bedeutung ist. Andere herkömmliche Verfahren, wie das unter [3] gezeigte, funktionieren überhaupt nicht, wenn das gesuchte Signal nicht durch eine besondere Frequenztrennung in einem geeigneten Zeitabstand aus den Störsignalen extrahiert werden kann.

Das Patent US 4,513,383 beschreibt ein Verfahren zur Trennung von Funkfrequenzen, die auf ein Array von Antennenelementen einfallen. Das Verfahren mappt die Eingangssignale auf separate Ausgangssignale. Sowohl von den Eingangs- als auch von den Ausgangssignalen werden Gewichtungen abgeleitet. Die Gewichtungen werden geglättet und normalisiert und dann mit den Eingangssignalen verbunden, um die getrennten Ausgangssignale zu berechnen. Es ist ein Nachteil von US 4,513,383, dass Gewichtungen sowohl von den Eingangs- wie von den Ausgangssignalen abgeleitet werden müssen.

Diese Erfindung stellt eine neue Signalverarbeitungstechnologie vor, die ein Antennenarraysystem entwickelt, das ein gutes Strahlmuster liefert, dessen maximaler Gewinn in Richtung des gesuchten Signals liegt und das den Gewinn in den Richtungen von Störsignalen auf relativ viel niedrigerem Niveau hält. Unter Annahme, dass der Wert des gesuchten Signals ausreichend größer ist als jedes der einzelnen Störsignale, erzeugt die vorgeschlagene Technik das gesuchte Strahlmuster ohne irgendwelche Kenntnisse über das gesuchte Signal oder über die Störsignale zu erfordern. Ein weiterer wichtiger und interessanter Aspekt der vorgeschlagenen Technik ist, dass der erforderliche Gesamtrechenaufwand so gering ist, dass die optimalen Parameter des Antennenarraysystems auf Echtzeitbasis erstellt werden. Das Signalverarbeitungsgerät, welches das Strahlformungsmodul des in dieser Erfindung vorgestellten Antennenarraysystems darstellt, kann nämlich leicht mit Hilfe eines normalen, handelsüblichen Digitalsignalprozessors implementiert werden.

Die Hauptaufgabe dieser Erfindung besteht darin, ein neues Signalverarbeitungsverfahren zur Entwicklung eines Strahlformungsmoduls eines Antennenarraysystems vorzustellen, um dieses für die Basisstation eines Mobilfunksystems zum Empfangen und Übermitteln des Signals jedes Abonnenten in einer Funkzelle mit einen gutem Strahlmuster zu verwenden, das einzeln für jeden Abonnenten der Funkzelle bereitgestellt wird. Die vorgeschlagene Technik kann ebenfalls für andere Signalumgebungen wie WLL (drahtloser Teilnehmeranschluss) und andere Fest- und Mobilfunksysteme verwendet werden.

Um die oben genannten Probleme zu lösen, ist es eine Aufgabe der vorliegende Erfindung, ein Signalverarbeitungsverfahren bereitzustellen, das durch Reduzierung von Störungs- und Rauscheffekten mittels eines guten Strahlmusters die Kommunikationsqualität verbessert und die Kommunikationskapazität erhöht. Das in dieser Erfindung vorgestellte Signalverarbeitungsverfahren stellt ein Strahlmuster durch Berechnung eines Eigenvektors bereit, der dem maximalen Eigenwert einer Autokorrelationsmatrix empfangener Signale in einem Antennenarraysystem entspricht. Das Signalverarbeitungsverfahren stellt eine vereinfachte Rechentechnik zur Erzeugung eines guten Strahlmusters vor, dessen maximaler Gewinn in der Richtung des gesuchten Signals liegt und das den Gewinn in Richtung der Störsignale auf möglichst niedrigem Niveau hält.

Zur Lösung der Aufgabe der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zur Signalverarbeitung zwecks Minimierung von Störungen und Reduzierung von Rauscheffekten durch Kontrolle von Strahlmustern eines über ein Antennenarray verfügendes Telekommunikationssystems beschrieben, das folgende Schritte umfasst: (a) Festlegen eines Ausgangs-Schätzvektors v(0) mit einem Ausgangs-Signalvektor x(0), Festlegen eines Ausgangs-Gewichtungsvektors w(0) mit genanntem normalisierten Schätzvektor v(0) und Festlegen eines Ausgangs-Snapshotindex n = 1 (21, 31); (b) Empfangen eines neuen Signalvektors x(n) am gegenwärtigen Snapshot (22, 32); (c) Aktualisieren des genannten Schätzvektors v(n – 1) ausgehend vom neuen Signalvektor x(n) auf v(n) = fv(n – 1) + (1 – f)x(n)x^H(n)w(n – 1), wobei f der Vergesslichkeitsfaktor mit einem Wert zwischen 0 und 1 ist, und Berechnen eines aktualisierten Gewichtungsvektors w(n – 1) durch Normalisierung des genannten aktualisierten Schätzvektors v(n) (23, 33); sowie (d) Erzeugen einer endgültigen Arrayausgabe y(n) am gegenwärtigen Snapshot durch Berechnen des inneren Euklidischen Produktes zwischen dem aktualisierten Gewichtungsvektor w(n) und dem neuen Signalvektor x(n) (24, 36).

Ebenso wird zur Erfüllung der Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein Verfahren zur Signalverarbeitung zwecks Minimierung von Störungen und Reduzierung von Rauscheffekten durch Kontrolle von Strahlmustern eines über ein Antennenarray verfügenden Telekommunikationssystems beschrieben, das folgende Schritte umfasst: (a) Festlegen eines Ausgangs-Schätzvektors v(0) mit einem Ausgangs-Signalvektor x(0), Festlegen eines Ausgangs-Gewichtungsvektors w(0) mit genanntem normalisierten Schätzvektor v(0), Festlegen einer Ausgangs-Autokorrelationsmatrix R_x(0) = x(0)x^H(0), und Festlegen eines Ausgangs-Snapshotindex n = 1 (41, 51); (b) Empfangen eines neuen Signalvektors x(n) am gegenwärtigen Snapshot (42, 52); (c) Aktualisieren der Autokorrelationsmatrix R_x(n – 1) vom neuen Signalvektor x(n) auf R_x(n) = fR_x(n – 1) + (1 – f)x(n)x^H(n), wobei f der Vergesslichkeitsfaktor mit einem Wert zwischen 0 und 1 ist, Berechnen eines aktualisierten Schätzvektors v(n) = R_x(n)w(n – 1), und Berechnen eines aktualisierten Gewichtungsvektors w(n) durch Normalisierung des genannten Schätzvektors v(n) (43, 53); sowie (d) Erzeugen einer endgültigen Arrayausgabe y(n) am gegenwärtigen Snapshot durch Berechnen des inneren Euklidischen Produktes zwischen dem aktualisierten Gewichtungsvektor w(n) und dem neuen Signalvektor x(n) (44, 56).

Die als neuartig angesehenen Eigenschaften der Erfindung sowie ihre anderen Merkmale und Vorteile können am Besten unter Hinzuziehung folgender detaillierter Beschreibung einer besonderen Ausführungsform verstanden werden, wenn diese in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungen gelesen wird, in denen:

1 ein Blockdiagramm eines Antennenarraysystems zeigt, das ein Signalverarbeitungsverfahren nach der vorliegende Erfindung verwendet,

2A ein Ablaufdiagramm zeigt, das die vier Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der ersten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt,

2B ein Ablaufdiagramm zeigt, das die sechs Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der zweiten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt,

2C ein Ablaufdiagramm zeigt, das die vier Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der dritten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt,

2D ein Ablaufdiagramm zeigt, das die sechs Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der vierten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt,

3A die Anzahl der Takte zeigt, die bei Benutzung eines Mikroprozessors erforderlich sind, um einen Gewichtungszielvektor zu erhalten, und

3B die SIR- und SNR-Leistungen eines mit dem in dieser Erfindung vorgestellten Verfahren entwickelten Antennenarraysystems zeigt.

Eine bevorzugte Ausführungsform der vorliegenden Erfindung wird untenstehend unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen erläutert.

Das in dieser Erfindung vorgeschlagene Signalverarbeitungsverfahren erzeugt einen geeigneten Gewinnvektor w (der oft auch Gewichtungsvektor genannt wird), der ein Strahlmuster liefert, dessen maximaler Gewinn in Richtung des gesuchten Signals liegt und das den Gewinn in den anderen Richtungen von Störsignalen auf einem möglichst niedrigen Niveau hält. Dies kann nach einem von zwei Ansätzen erfolgen.

Der erste Ansatz zur Bereitstellung eines guten Strahlmusters besteht darin, den Wert des komplexen Gewinns zu optimieren, der mit jedem, an jedem Antennenelement empfangenen Signal multipliziert werden muss, und der andere Ansatz besteht darin, den Wert der Phasenverzögerung zu optimieren, der zu jedem an jedem Antennenelement empfangenen Signal addiert werden muss. Da im ersten Ansatz jedes Element des Gewinnvektors mit jedem Element des Signalvektors gewichtet (multipliziert) werden muss, wird der Gewinnvektor oft auch als „Gewichtungsvektor" bezeichnet.

Aus den folgenden zwei Gründen wird in diesem Dokument nur der erste Ansatz detailliert beschrieben: Erstens sind die beiden Ansätze mathematisch gleichwertig, zweitens ist der zweite Ansatz in Bezug auf die Hardware kostenaufwendiger und die Strahlenformungsleistung des zweiten Ansatzes ist mit Hinblick auf die Winkelgenauigkeit der des ersten Ansatzes unterlegen. Dennoch kann der zweite Ansatz unter Benutzung des in dieser Erfindung erklärten Verfahrens leicht implementiert werden.

Diese Erfindung bestimmt mit anderen Worten den komplexen Gewinnvektor „w" derart, dass das gesuchte Strahlenmuster und somit die Ausgabe des Antennenarraysystems gebildet wird, das heißt, dass das innere Euklidische Produkt der an den Antennenelementen induzierten Signale und des komplexen Gewinnvektors so nah wie möglich an dem gesuchten Wert liegen sollte.

Wenn die Größe jedes Elementes des komplexen Gewinnvektors nach 1 normalisiert wird, entspricht die Multiplikation des an jedem Antennenelement empfangenen Signals mit dem entsprechenden Element des komplexen Gewinnvektors w der Addition der Phasenverzögerung zum Signal durch den Betrag des Phasenterms jedes entsprechenden einzelnen Elements des komplexen Gewinnvektors. Deshalb entspricht die Multiplikation des Signalvektors mit dem Gewinnvektor der Addition der Phase des Signalvektors zu dem Betrag des Phasenterms des Gewinnvektors.

Wie oben erwähnt, kann die gleiche Wirkung ebenfalls durch Anhängen der Zeitverzögerung an das am i-ten Antennenelement empfangenen Signal durch den Betrag von &PHgr;_i geteilt durch 2&pgr; f_c erhalten werden, wobei &PHgr;_i und f_c jeweils die zu dem am i-ten Antennenelement empfangenen Signal zu addierende Phasenverzögerung beziehungsweise Trägerfrequenz bezeichnen.

Für ein lineares Arraysystem mit einem gleichmäßigen Abstand von

Der Index m in der Gleichung (1) stellt das Antennenelement dar. Dem Referenzantennenelement wird m = 1 und den anderen Antennenelementen die folgenden Nummern, das heißt m = 2, 3, usw. in der Reihenfolge der Größe der Phase des an jedem Antennenelement induzierten Signals zugeordnet.

In der Gleichung (1) ist eines von M Signalen das gesuchte Signal. Wenn zum Beispiel S₁(t) das gesuchte Signal ist, muss es an dem Antennenarraysystem empfangen werden, während alle anderen Signale M – 1, das heißt S₂(t), S₃(t), ..., S_M(t) Störsignale sind, die zusammen mit dem Rauschen n_m(t) für einen guten Empfang zu verwerfen sind. Obwohl die Gleichung (1) für ein lineares Array mit einem gleichmäßigen Halbwellenlängenabstand gültig ist, kann die in dieser Erfindung bereitgestellte Technik allgemein auch für Arraysysteme mit ungleichmäßigen Abstand oder auch für nichtlineare Arraysysteme verwendet werden.

Wenn bei Arraysystemen mit ungleichmäßigen Abstand der Abstand des m-ten Antennenelementes vom Bezugsantennenelement d_m beträgt, gibt es in dem am m-ten Antennenelement induzierten Signal eine Phasenverschiebung von

Damit die an jedes Arrayelement anzuhängende Phasenverzögerung eine positive Größe ist, wird das Bezugsantennenelement in dieser Erfindung als das Antennenelement definiert, an dem das induzierte Signal die späteste Phase im Empfangsarray aufweist. Daher ist im Übertragungsarraysystem das Antennenelement, an dem das induzierte Signal die früheste Phase aufweist, das Bezugsantennenelement. Durch Bestimmung des Bezugsantennenelementes auf die oben beschriebenen Weise kann das Antennenarraysystem einfach entwickelt werden, indem man die Nullphasenverzögerung an das Signal am Bezugsantennenelement und den geeigneten positiven Betrag der Phasenverzögerung an das Signal an den anderen Antennenelementen anhängt. Für ein Antennenarraysystem, das aus N Antennenelementen besteht, empfängt das Array bei jedem Snapshot den N-mal-1 Signalvektor. Die Autokorrelationsmatrix des empfangenen Signals kann wie in Gleichung (2) gezeigt geschrieben werden.

Der Ausdruck „Snapshot" bezeichnet in diesem Dokument den Zeitraum, in dessen Verlauf ein neuer Gewinnvektor (oder Phasenverzögerungsvektor) bei Empfang eines neuen Signalvektors berechnet wird. In dieser Erfindung kann das Antennenarraysystem, das sich an den neuen Signalvektor anpasst, bei jedem Snapshot entwickelt werden, indem der geeignete Gewinnvektor (oder Phasenverzögerungsvektor) für jeden neuen, an jedem Snapshot empfangenen Signalvektor bestimmt wird.

Jedoch ist die Gleichung (2) nur dann gültig, wenn die Einfallwinkel aller Signalkomponenten unverändert bleiben. In einer zeitveränderlichen Umgebung, in der sich jede Signalquelle während der Kommunikation bewegt, wie dies in der Mobilfunkumgebung der Fall ist, kann die Autokorrelationsmatrix nicht durch die Gleichung (2) erhalten werden, da der Einfallwinkel der Signalquelle sich bei jedem Snapshot ändert.

Deshalb ist es in zeitveränderlichen Umgebungen geraten, dass die Autokorrelationsmatrix wie folgt in iterativer Form berechnet wird: R_x(J + 1) = f·R_x(J) + x((J + 1)T_S)x^H((J + 1)T_S)(4) wobei R_x(J + 1) und R_x(J) die Autokorrelationsmatrix jeweils am J + ersten und J – ten Snapshot bezeichnen und f den Vergesslichkeitsfaktor in dem Bereich von 0 bis 1 bezeichnet. Da es sich bei Kommunikationsumgebungen und insbesondere bei beim Mobilfunk um zeitveränderliche Umgebungen handelt, wird die Autokorrelationsmatrix in dieser Erfindung durch Gleichung (4) statt durch Gleichung (2) berechnet.

Aufgrund verschiedener Computersimulationen ist es geraten, für optimale Leistungen im Landmobilfunk den Vergesslichkeitsfaktor f₁ in einem Bereich zwischen 0,8 und 0,99 festzulegen.

Es wird jetzt die Bauweise des optimalen Antennenarraysystems anhand praktischer Beispiele von tatsächlichen Anwendungen detaillierter beschrieben. Die durch Gleichung (2) oder (4) bestimmten Eigenwerte (&lgr;_i) der Autokorrelationsmatrix können nach Größe als &lgr;₁ ≥ &lgr;₂ ≥ ... ≥ &lgr;_N sortiert werden. Der größte Eigenwert &lgr;₁ wird, unabhängig von der Anzahl der Signalquellen oder Antennenelemente, anhand der Signalkomponenten und nicht der Rauschkomponenten bestimmt.

Aus diesem Grund liegt der dem größten Eigenwert &lgr;₁ entsprechende Eigenvektor in folgendem Signalunterraum:

Nehmen wir an, dass der Wert des gesuchten Signals ausreichend größer ist als jedes der einzelnen Störsignale, so dass die in (7) gezeigte Bedingung erfüllt ist. |S₁(t)| >> |S₁(t)| für i ≠ 1(7)

In einer Signalumgebung, in der die Bedingung (7) erfüllt ist, kann der dem größten Eigenwert entsprechende Eigenvektor &lgr;₁ wie folgt genähert werden: e₁ = &zgr;₁a(&thgr;₁).(8)

Dies bedeutet, dass der Steuervektor a(&thgr;₁) des gesuchten Signals fast der gleiche wie der dem größten Eigenwert entsprechende Eigenvektor ist, außer, dass die komplexwertigen Konstante &zgr;₁ multipliziert wird. Deshalb wird unter der Voraussetzung, dass das gesuchte Signal ausreichend größer ist als jedes der Störsignale, der maximale Gewinn des Antennenarraysystems annähernd in Richtung der Quelle des gesuchten Signals zeigen, wenn der an die Antennenelemente des Arraysystems anzuhängende Gewinnvektor durch den Eigenvektor bestimmt wird, der dem größten Eigenwert der Autokorrelationsmatrix der auf das Arraysystem auftreffenden Signale entspricht.

Als Schlussfolgerung der obenstehenden Diskussion schlägt diese Erfindung vor, dass der Gewinnvektor durch folgende Gleichung bestimmt werden kann:

Es wird jetzt die praktische Vorgehensweise zur Berechnung des optimalen Gewichtungsvektors vorgestellt. Wie vorausgehend bemerkt kann in einer besonderen Signalumgebung, in der das gesuchte Signal ausreichend größer ist, als jedes andere Störsignal, das Antennenarraysystem, das über ein gewünschtes Strahlmuster verfügt, welches einen maximalen Gewinn in der Richtung des gesuchten Signals liefert, erhalten werden, indem man den Gewichtungsvektor w mit einem normalisierten Eigenvektor e₁ verwendet, der dem größten Eigenwert &lgr;₁ der Autokorrelationsmatrix entspricht. Um die Autokorrelationsmatrix selbst zu erhalten, bedarf es jedoch, wie in den Gleichungen (2) und (4) gezeigt, einer großen Zahl von Berechnungen. Außerdem ist es keine leichte Aufgabe, den dem größten Eigenwert der Matrix entsprechenden Eigenvektor zu berechnen. Was das Problem noch komplizierter macht ist, dass sich der Einfallwinkel jedes Signals im Mobilfunk bei jedem Snapshot ändert, so dass der Eigenvektor sich bei jedem Snapshot ändert.

Mit Rücksicht auf die zeitveränderliche Signalumgebung führt diese Erfindung ein Verfahren zur Berechnung des Gewichtungsfaktors w mit einem genäherten Wert für den Eigenvektor e₁ in iterativer Form ein. Dies bedeutet, dass der beim letzten Snapshot erhaltene Gewichtungsvektor am nächsten Snapshot beim Empfang eines neuen Signalvektors aktualisiert wird, der hauptsächlich aufgrund der bei jedem Snapshot unterschiedlichen Einfallwinkel zeitveränderliche statistische Daten enthält. Das iterative Verfahren zur Bestimmung des Gewichtungsvektors mit einem normalisierten Eigenvektor, der dem größten Eigenwert der Autokorrelationsmatrix entspricht, wird detailliert im restlichen Teil dieses Abschnittes beschrieben.

Im Allgemeinen kann der dem größten Eigenwert der Matrix entsprechende Eigenvektor durch das als „Potenzreihenverfahren" bekannte (im restlichen Teil dieses Dokumentes mit PRV abgekürzte) Verfahren erhalten werden, dessen Grundkonzept in vielen Lehrbüchern der Linearen Algebra zu finden ist. Da die in dieser Erfindung berücksichtigte Signalumgebung so ist, dass das gesuchte Signal viel größer als jedes der Störsignale ist, kann die oben genannte Technik des PRV den Zieleigenvektor relativ wirksam erstellen. Die mathematischen Einzelheiten zum PRV werden in folgendem Lehrbuch beschrieben:

• [4] Howand Anton, Elementary Linear Algebra: Kapitel 8, Abschnitt 3, John Wiley & Sons Inc, 1984.

Der entscheidende Teil dieser Erfindung besteht in der Bereitstellung eines einfachen Verfahrens zur Berechnung einen genäherten Eigenvektors des größten Eigenwerts der Autokorrelationsmatrix, der an jedem Snapshot beim Empfang eines neuen Signalvektors des Antennenarraysystems aktualisiert werden muss. Für eine vorgegebene Matrix R kann das Verfahren zur Bestimmung des Gewichtungsvektors mit dem Zieleigenvektor anhand des PRV wie in [4] angegeben folgendermaßen zusammengefasst werden:

<Schritt 1> Festlegen eines Ausgangs-Schätzvektors v(0), der einen Nullvektor vermeidet.

<Schritt 2> Aktualisieren des Schätzvektors durch Multiplizieren des aktuellen Schätzvektors v(n) mit der Autokorrelationsmatrix, das heißt v(n + 1) = Rv(n).

<Schritt 3> Bestimmen, ob die Berechnung des Schätzvektors zwecks höherer Genauigkeit zu wiederholen ist. Bei v(n) ← v(n + 1) springe zwecks Wiederholung zurück zu <Schritt 2>, springe andernfalls zum nächsten Schritt, das heißt <Schritt 4>.

<Schritt 4> Erzeugen des Gewichtungsvektors w(n + 1) durch Normalisieren des im letzten Schritt erhaltenen Gewichtungsvektors, das heißt w(n + 1) = v(n +1)/||v(n + 1)||.

Der dem größten Eigenwert entsprechende Eigenvektor kann in einer endlichen Zahl von Iterationen durch das oben aufgeführte Verfahren erhalten werden, es sei denn, dass es mehr als einen größeren Eigenwert in der vorgegebenen Matrix gibt. Wie vorausgehend bemerkt kann der Zielvektor außerdem mit einer relativ geringen Anzahl von Wiederholungen erhalten werden, da angenommen wird, dass der Wert des gesuchten Signals viel größer ist, als der der Störsignale. Ein ernstzunehmendes Problem im oben aufgeführten Verfahren ist jedoch, dass eine Multiplikationsmatrix zur Berechnung des Zieleigenvektor, wie in <Schritt 2> gezeigt, erforderlich ist. Dies bedeutet, dass wenn L-mal wiederholte Berechnungen für eine vorgegebene Matrix erforderlich sind, der Rechenaufwand aufgrund der Matrixmultiplikation in <Schritt 2> zu O(LN²) proportional wäre. Außerdem kann das oben aufgeführte, aus 4 Schritten bestehende Verfahren zum Erhalten des Zieleigenvektors erst nach der Berechnung der Autokorrelationsmatrix angewendet werden. Deshalb müssen zur Verwendung des PRV zwecks Berechnung des Gewichtungsvektors vor dem oben dargestellten PRV einige zusätzliche Schritte erfolgreich ausgeführt werden, um den Signalvektor zu empfangen und die auf dem neuen Signalvektor basierte Autokorrelationsmatrix zu aktualisieren. Folglich scheint die Verwendung des oben gezeigten PMV angesichts der Schwierigkeit unmöglich, ein praktisches Antennenarraysystem zu bauen, wenn man den erforderlichen Gesamtaufwand für die Berechnungen für den Empfang eines neuen Signalvektors, die Berechnungen einer auf diesem neuen Signalvektor basierten Autokorrelationsmatrix und die Ausführung der oben genannten 4 Schritte des PRV berücksichtigt. Um die Nachteile des ursprünglichen, oben genannten PRV auszugleichen, stellt diese Erfindung ein vereinfachtes Verfahren bereit, in dem die Matrixoperation in <Schritt 2> durch geeignete Vektoroperationen genähert werden kann. Das in dieser Erfindung vorgeschlagene Verfahren zeigt ebenfalls einen effizienten Weg zur Festlegung des Ausgangswertes des Schätzvektors v(0) vom am Ausgangs-Snapshot empfangenen Signalvektor x(0) auf.

Wie leicht zu überprüfen ist, kann die erforderliche Anzahl von Iterationen zur Berechnung des Zieleigenvektors für eine vorgegebene Matrix deutlich reduziert werden, indem der Signalvektor selbst als Ausgangswert für den Schätzvektor am allerersten Snapshot, das heißt v(0) = x(0), gewählt wird. Der wesentliche Grund hierfür ist, das der Signalvektor x(0) selbst eine gute Annäherung für den dem größten Eigenwert am ersten Snapshot entsprechenden Eigenvektor sein muss, da es nur einen Signaleigenvektor geben darf, was bedeutet, dass der Rang der Autokorrelationsmatrix am allerersten Snapshot Eins ist. Ausgehend von dem Ausgangs-Schätzvektor, der mit dem Signalsektor selbst festgelegt wird, das heißt v(0) = x(0), kann die erforderliche Zahl von Iterationen an jedem Snapshot zum Erzielen einer vorgegebenen Genauigkeit deutlich reduziert werden. Es wurde nämlich in verschiedenen Computersimulationen festgestellt, dass mit nur einer Iteration der Zieleigenvektor mit einer vertretbar hohen Genauigkeit bei jedem Snapshot erhalten werden kann, was bedeutet, dass keine wiederholte Berechnung bei jedem Snapshot erforderlich ist, wenn erst der Ausgangswert für den Schätzvektor mit dem Signalvektor am Ausgangs-Snapshot festgelegt ist.

Eine weitere fehlerhafte Eigenschaft des unter [4] angegebenen ursprünglichen PRV ist, dass die Matrixmultiplikation für eine vorgegebene Matrix wie zuvor bemerkt bei jeder Iteration in Schritt 2 ausgeführt werden muss. Da die Matrix selbst beim Empfang eines neuen Signalvektors aktualisiert werden muss, scheint der erforderliche Rechenaufwand zu hoch für die Echtzeitverarbeitung von praktischen Mobilfunksignalen.

Das in dieser Erfindung zur Berechnung des dem größten Eigenwert entsprechenden Eigenvektors vorgeschlagene Signalverarbeitungsverfahren verbessert das oben genannte PRV auf solche Weise, dass der Zielvektor auf adaptive Art mit einer relativ geringeren Rechenlast erhalten wird.

Die Autokorrelationsmatrix wird immer dann aktualisiert, wenn ein neuer Signalvektor empfangen wird, wie dies in Gleichung (4) dargestellt wird, die folgendermaßen umgeschrieben wurde: R_x(n) = fR_x(n – 1) + (1 – f)x(n)x^H(n)(4) wobei f ein Vergesslichkeitsfaktor ist, dessen Wert mit zwischen 0 und 1 vorgegeben wurde, das heißt 0 ≤ f < 1. Der neue Schätzvektor v(n) wird erhalten, indem der im letzten vorausgehenden Snapshot berechnete Gewichtungsvektor w(n – 1) mit der durch den neuen Signalvektor wie in Gleichung (4) aktualisierten Matrix multipliziert wird, das heißt v(n) = R_x(n) = R_x(n)w(n – 1). Wenn der Gewichtungsvektor des vorausgehenden Snapshots erfolgreich berechnet wurde, nähert der Gewichtungsvektor w(n), da der Wert des gesuchten Signals in der von der Erfindung betroffenen Signalumgebung größer als jedes der Störsignale ist, den dem größten Eigenwert der Autokorrelationsmatrix entsprechenden Eigenvektor mittels des wiederholten Verfahrens der Matrixmultiplikation v(n) = R_x(n)w(n – 1) und der Normalisierung des Schätzvektors w(n) = v(n)/|v(n)|. Die erforderliche Anzahl an Wiederholungen von Matrixmultiplikationen und Normalisierungen ist von der Genauigkeit der Ausgangs-Festlegung des Schätzvektors v(0) abhängig und davon, um wie viel größer der größte Eigenwert im Vergleich zu jedem anderen Eigenwert ist. Wie zuvor angegeben, schlägt diese Erfindung vor, den Ausgangswert für den Schätzvektor mit dem Ausgangs-Signalvektor festzulegen, das heißt v(0) = x(0).

Die obenstehenden Ausführungen stellen ein Verfahren zur Berechnung des in adaptiver Weise auf die Antennenelemente als Gewinnvektor anzuwendenden Gewichtungsvektors vor. Dies bedeutet, dass der Gewichtungsvektor bei jedem Snapshot auf Grundlage der Lösung erhalten wird, die im letzten Snapshot ausgehend von der Ausgangs-Festlegung des allerersten Snapshots berechnet wurde. Bezüglich der Komplexität des gesamten Verfahrens enthält es jedoch immer noch die Matrixoperation v(n) = R_x(n)w(n – 1), die so oft ausgeführt werden sollte, wie die Zahl der Iterationen an jedem Snapshot.

Bei Entwicklung eines vereinfachten Verfahrens unter hauptsächlicher Berücksichtigung der Matrixoperation v(n) = R_x(n)w(n – 1) kann die Matrixoperation wie folgt geschrieben werden: v(n) = R_x(n)w(n – 1) = (fR_x(n – 1) + (1 – f)x(n)x^H(n)w(n – 1).(10)

Unterdessen hat sich in verschiedenen Computersimulationen bei der Berechnung der Autokorrelationsmatrix an jedem Snapshot wie in Gleichung (4) herausgestellt, dass der Term (1 – f) vernachlässigt werden kann, ohne die Leistung des Systems zu beeinträchtigen. Daher wird im restlichen Teil dieses Dokumentes der Term (1 – f) nicht in den Gleichungen aufgeführt.

Die beiden Terme auf der rechten Seite der Gleichung (10), das heißt fR_x(n – 1)w(n – 1) und x(n)x^H(n)w(n – 1) können wie folgt getrennt erarbeitet werden.

Wenn der Gewichtungsvektor am letzten vorausgehenden Snapshot w(n – 1) erfolgreich berechnet wurde, kann der erste Term R_x(n – 1)w(n – 1) so geschrieben werden: R_x(n – 1)w(n – 1) ≈ &lgr;₁w(n – 1).(11) wobei &lgr;₁ der größte Eigenwert der Autokorrelationsmatrix am vorausgehenden Snapshot R_x(n – 1) ist. Wenn aber der Gewichtungsvektor w(n – 1) dem Eigenvektor genähert wird, der dem größten Eigenwert der Matrix des vorausgehenden Snapshots entspricht, ist &lgr;₁ annähernd gleich ||v(n – 1)||. Die Gleichung (11) kann wie folgt geschrieben werden: R_x(n – 1)w(n – 1) ≈ &lgr;₁w(n – 1) ≈ ||v(n – 1)||w(n – 1) = v(n – 1).(12)

Daher kann die eine Matrixmultiplikation enthaltende Gleichung (10) wie folgt zu einer Vektorgleichung vereinfacht werden: v(n) = R_x(n)w(n – 1) ≈ fv(n – 1) + x(n)x^H(n)w(n – 1).(13)

Das Verfahren zur Berechnung eines normalisierten Eigenvektors, der dem größten Eigenwert der Autokorrelationsmatrix an jedem Snapshot entspricht, kann wie folgt in vereinfachter Form zusammengefasst werden:

<Schritt 1> Festlegen des Ausgangs-Schätzvektors v(0) und des Ausgangs-Gewinnvektors w(0) jeweils mit einem Ausgangs-Signalvektor x(0) und einem normalisierten Ausgangs-Schätzvektor, das heißt v(0) = x(0) und

<Schritt 2> Empfangen eines neuen Signalvektors x(n) am aktuellen Snapshot.

<Schritt 3> Aktualisieren des Schätzvektors v(n) und des Gewinnvektors w(n) ausgehend vom neuen Signalvektor jeweils durch v(n) = fv(n – 1) + (1 – f)x(n)x^H(n)w(n – 1) und

<Schritt 4> Springen zu <Schritt 5> für weitere Iteration im aktuellen Snapshot oder Springen zu <Schritt 6>, wenn keine weitere Iteration mehr im aktuellen Snapshot.

<Schritt 5> Zurückspringen zu <Schritt 3> mit v(n – 1) ← v(n) und w(n – 1) ← w(n) für weitere Iteration im aktuellem Snapshot.

<Schritt 6> Erzeugen der endgültigen Arrayausgabe v(n) am aktuellen Snapshot durch y(n) = w^H(n)x(n) und Zurückspringen zu <Schritt 2> mit inkrementiertem Snapshotindex n, das heißt n ← n + 1, um das Verfahren am nächsten Snapshot fortzusetzen.

In einigen Signalumgebungen, muss die wiederholte Iteration an einem Snapshot nicht erforderlich sein, zum Beispiel wenn das gesuchte Signal ausreichend größer als jedes Störsignal ist. In dieser Signalumgebung kann das obige Verfahren wie folgt einfacher aufgestellt werden:

<Schritt 1> Festlegen des Ausgangs-Schätzvektors v(0) und des Ausgangs-Gewinnvektors w(0) mit einem Ausgangs-Signalvektor x(0) und dem normalisierten Ausgangs-Schätzvektor, das heißt v(0) = x(0) und

<Schritt 2> Empfangen eines neuen Signalvektors x(n) am aktuellen Snapshot.

<Schritt 3> Aktualisieren des Schätzvektors v(n) und des Gewinnvektors w(n) ausgehend vom neuen Signalvektor jeweils durch v(n) = fv(n – 1) + (1 – f)x(n)x^H(n)w(n – 1) und

<Schritt 4> Erzeugen der endgültigen Arrayausgabe v(n) am aktuellen Snapshot durch y(n) = w^H(n)x(n) und Zurückspringen zu <Schritt 2> mit inkrementiertem Snapshotindex n, das heißt n ← n + 1, um das Verfahren am nächsten Snapshot fortzusetzen.

Es wurde in verschiedenen Computersimulationen festgestellt, dass das Signal-(Gesamt-)Stör-Verhältnis (SIR) des Antennenarraysystems, welches das vorgeschlagene PRV anwendet, verglichen mit einem Einzelantennensystem um 8 oder 10 dB verbessert werden kann, wenn die Anzahl der Antennenelemente bei 12 liegt. Die wesentlichen Faktoren, welche die Menge an Verbesserungen im SIR bestimmen, sind erstens, ob der Gewichtungsvektor durch die bei jedem Snapshot mittels der Gleichung (4) erhaltene Autokorrelationsmatrix erstellt wird, oder ob er mittels des in Gleichung (13) gezeigten vereinfachten Verfahrens erstellt wird, und zweitens, ob eine genügende Anzahl von Iterationen zur Berechnung des Gewichtungsvektors bei jedem Snapshot zugewiesen wurde oder nicht. Das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) wird mit steigender Anzahl der Antennenelemente des Arraysystems verbessert, das heißt, dass das SNR am Ausgang des Arraysystems N mal die Eingabe des SNR beträgt.

Die 3 verdeutlicht die Leistung des Antennenarraysystems, das durch das in dieser Erfindung vorgestellte PRV entwickelt wurde. Die 3A zeigt die Anzahl der Takte, die zum Erhalten des Zielgewichtungsvektors durch Benutzung eines Mikroprozessors erforderlich werden. In den Simulationen für die Daten der 3A wurde willkürlich ein Digitalsignalprozessor, zum Beispiel der TMS320C30, ausgewählt. Die Anzahl der in der 3A gezeigten erforderlichen Takte wird im Vergleich zu einer anderen Technik, insbesondere eines modifizierten konjugierten Gradientenverfahrens dargestellt, das in jüngster Zeit entwickelt wurde. 3B zeigt die SIR- und SNR-Leistungen des mittels dem in dieser Erfindung vorgestellten Verfahren entwickelten Antennenarraysystems. Wie in dieser Figur dargestellt, bietet das vorgeschlagene System eine Verbesserung des SIR von rund 8 dB. Das SNR verbessert sich, wie zuvor erwähnt, linear mit steigender Anzahl der Antennenelemente im Array. Aus der in 3 gezeigten Leistung ist ersichtlich, dass das nach dem vorgeschlagenen Verfahren entwickelte Antennenarraysystem sowohl in Hinsicht auf Leistung wie auch auf Komplexität ausgezeichnet ist.

Der erforderliche Rechenaufwand zum Erhalten des Gewichtungsvektors durch das vorgeschlagene Verfahren beträgt, wie aus dem vorstehend gezeigten Verfahren errechnet werden kann, etwa O(2N² + 2N) oder O(5N), je nachdem, ob die Autokorrelationsmatrix effektiv durch die Gleichung (4) berechnet wird bzw. ob an jedem Snapshot das Näherungsverfahren der Gleichung (13) verwendet wird. Wie vorausgehend erwähnt, ist die wiederholte Berechnung des Gewichtungsvektors an jedem Snapshot nicht erforderlich, wenn der Ausgangs-Schätzvektor, wie in dieser Erfindung vorgeschlagen, mit dem Ausgangs-Signalvektor festgelegt wird. Der hauptsächliche Grund dafür, dass keine wiederholte Iteration an einem Snapshot erforderlich ist, liegt darin, dass wie vorausgehend erwähnt davon ausgegangen wird, dass das gesuchte Signal viel größer als jedes der Störsignale ist. Diese Bedingung wird auf natürliche Weise im CDMA-Mobilfunk (Code Division Multiple Access) erfüllt, da an jeder Empfangskarte der Basisstation das empfangene Signal, das aus dem übertragenen Signal jedes Abonnenten besteht mit der Codefolge kreuzkorreliert wird, von dem das Abonnentensignal empfangen werden soll. Deshalb muss nach der Ausführung der Kreuzkorrelation mit der Codefolge eines zu empfangenden Abonnenten das gesuchte Signal viel größer sein, als alle Signale der anderen Abonnenten. Falls das vorgeschlagene Verfahren zur Entwicklung eines Antennenarraysystems auf eine CDMA-Basissation angewendet wird, ist die erforderliche Bedingung automatisch am Ausgang des Kreuzkorrelators jeder Empfangskarte erfüllt. Genauer gesagt, wird das gesuchte Signal im CDMA-Mobilfunk nach der Kreuzkorrelation PG-mal größer als jedes Störsignal, wobei PG den Verarbeitungsgewinn des CDMA-Systems bezeichnet, das heißt das Verhältnis zwischen der Chiprate der Codefolge und der Bitrate der ursprünglichen Daten.

Um ein gesamtes Antennenarraysystem zu implementieren, das sowohl im Empfangs- als auch im Übertragungsmodus arbeitet, kann der während des Empfangsmodus durch Anwendung des in dieser Erfindung gezeigten Verfahrens berechnete Gewichtungsvektor während des Übertragungsmodus verwendet werden. Wie zuvor erwähnt, kann das in dieser Erfindung vorgestellte Signalverarbeitungsverfahren zur Berechnung des Gewichtungsvektors eines Antennenarraysystems deutlich die Kommunikationsqualität verbessern und die Kommunikationskapazität erhöhen. Es kann ebenfalls die Lebensdauer der Batterie jedes Abonnenten erhöhen, da die Basisstation, welche das vorgeschlagene Antennenarraysystem benutzt, das Signal jedes Abonnenten sehr effizient mit einem guten Strahlmuster empfängt, das seinen maximalen Gewinn in Richtung jedes Zielabonnenten liefert.

Es folgt jetzt eine detaillierte Erläuterung des vorgeschlagenen Gerätes und Verfahrens anhand praktischer Beispiele.

1 verdeutlicht ein konzeptuelles Blockdiagramm eines Antennenarraysystems, das ein in dieser Erfindung beschriebenes Signalverarbeitungsverfahren verwendet. Wie in der Figur gezeigt, weist das Antennenarraysystem nach der vorliegenden Erfindung ein Antennenarraysystem 1 auf, das aus mehreren Antennenelementen 11, einem den genannten Signalvektor x bei jedem Snapshot erzeugenden Signalempfangsgerät 7 und einem Signalverarbeitungsgerät 8 besteht, das den genannten Gewichtungsvektor (oder Gewinnvektor) w erzeugt.

Das Antennenarray 1 besteht aus mehreren Antennenelementen. Das an jedem Antennenelement induzierte Signal, das einer Zeitverzögerung aufgrund des Einfallwinkels unterworfen ist, enthält alle Signale, von denen jedes von einem Abonnenten in der Funkzelle übertragen wird. Das Signalempfangsgerät 7 erhält die Signale vom Antennenarray 1. Das Signalempfangsgerät 7 weist gemeinsame Signalempfangsverfahren auf, wie rauscharme Verstärkung, Abwärtskonvertierung der Frequenz, Quasi-Quadraturerkennung usw. Diese sind erforderlich, um den Signalvektor x zu erzeugen, von dem jedes Element eine Inphase- und eine Quadraturkomponente des empfangenen Signals darstellt. Wenn das in dieser Erfindung vorgeschlagene Verfahren im CDMA-Mobilfunk angewendet wird, weist das Signalempfangsgerät 7 den genannten Kreuzkorrelator auf, der jedes empfangene Signal mit der genannten Codefolge des Abonnenten kreuzkorreliert, dessen übertragenes Signal empfangen werden soll. Die Ausgabe des Signalempfangsgerätes 7 bildet den Signalvektor x und ist an ein Signalverarbeitungsgerät 8 angeschlossen.

Das Signalverarbeitungsgerät 8 erzeugt zuerst den Gewichtungsvektor w durch Verarbeitung des Signalvektors x mittels des in dieser Erfindung vorgestellten Verfahrens. Dann wird der Gewichtungsvektor dazu benutzt, die endgültige Ausgabe y des Antennenarraysystems durch Berechnen des inneren Euklidischen Produktes von Signalvektor x und Gewichtungsvektor w, das heißt w^Hx, an jedem Snapshot zu erzeugen,. Der entscheidende Teil des in 1 gezeigten Antennenarraysystems ist das Signalverarbeitungsgerät 8. Es erstellt den Gewichtungsvektor w bei jedem Snapshot, der ein gutes Strahlmuster mit maximalem Gewinn in Richtung der Zielsignalquelle liefert.

2A ist ein Ablaufdiagramm, das die vier Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der ersten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt.

Das Ablaufdiagramm von 2A umfasst folgende Schritte. Der Ausgangs-Schätzvektors v(0) und der Ausgangs-Gewinnvektor w(0) werden mit dem Ausgangs-Signalvektor x(0) und dem normalisierten Schätzvektor festgelegt, das heißt v(0) = x(0) und

2B ist ein Ablaufdiagramm, das die sechs Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der zweiten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt. Der Hauptunterschied zwischen den beiden in 2A und 2B gezeigten Verfahren ist, dass der Zielvektor in 2B mit wiederholten Iterationen an jedem Snapshot berechnet werden kann, während das Verfahren in

2A den Vektor mit einer einzigen Iteration an jedem Snapshot erzeugt. Das Ablaufdiagramm von 2B umfasst die folgenden Schritte. Der Ausgangs-Schätzvektor v(0) und der Ausgangs-Gewinnvektor w(0) werden jeweils mit einem Ausgangs-Signalvektor x(0) und einem normalisierten Ausgangs-Schätzvektor festgelegt, das heißt v(0) = x(0) und

Ein neuer Signalvektor x(n) wird am aktuellen Snapshot empfangen (Schritt 32). Der Schätzvektor v(n) und der Gewinnvektor w(n) werden ausgehend vom neuen Signalvektor x(n) jeweils durch v(n) = fv(n – 1) + (1 – f)x(n)x^H(n)w(n – 1) und

w(n) = aktualisiert (Schritt 33), wobei der Vergesslichkeitsfaktor f in geeigneter Weise auf einen Wert zwischen 0 und 1 festgelegt wird, das heißt 0 ≤ f < 1. Es wird entschieden, ob weitere Iterationen im aktuellen Snapshot ausgeführt werden (Schritt 33). Es geht dann für weitere Iterationen im aktuellen Snapshot zum nächsten Schritt 35 oder für keine weiteren Iterationen mehr im aktuellen Snapshot zu Schritt 36. Der Schätzvektor und der Gewichtungsvektor werden jeweils mit v(n – 1) ← v(n) und w(n – 1) ← w(n) für weitere Iterationen im aktuellem Snapshot festgelegt (Schritt 35). Die endgültige Arrayausgabe y(n) am aktuellen Snapshot wird durch y(n) = w^H(n)x(n) erzeugt (Schritt 37), und es wird überprüft, ob das Verfahren fortgesetzt werden muss oder nicht. Zur Fortsetzung des Verfahrens am nächsten Snapshot springt es zu Schritt 32 zurück, um einen neuen Signalvektor mit einem inkrementierten Snapshotindex n zu empfangen, das heißt n ← n + 1. (Schritt 38).

2C ist ein Ablaufdiagramm, das die vier Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der dritten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt. Der Hauptunterschied zwischen 2C und den beiden in 2A und 2B bereits gezeigten Verfahren ist, dass in dem in 2C vorgestellten Verfahren die Autokorrelationsmatrix an jedem Snapshot beim Empfang eines neuen Signalvektors in Übereinstimmung mit der Gleichung (4) berechnet wird. Andererseits wird die Autokorrelationsmatrix in den in 2A und 2B beschriebenen Verfahren eigentlich nicht bei jedem Snapshot berechnet. Stattdessen wird die Matrix, wie in Gleichung (13) gezeigt, mit Vektoroperationen genähert. Obwohl das in 2C gezeigte Verfahren verglichen mit dem in 2A oder 2B mehr Berechnungen benötigt, kann hieraus eine höhere Genauigkeit bei der Berechnung des Gewichtungsvektors und der endgültigen Arrayausgabe resultieren.

Das Ablaufdiagramm von 2C umfasst die folgenden Schritte. Der Ausgangs-Schätzvektor v(0) und der Ausgangs-Gewinnvektor w(0) werden jeweils mit dem Ausgangs-Signalvektor x(0) und dem normalisierten Schätzvektor festgelegt, das heißt v(0) = x(0) und

2D ist ein Ablaufdiagramm, das die sechs Schritte zur Berechnung des Gewichtungsvektors w gemäß der vierten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens beschreibt. Das in 2D beschrieben Verfahren berechnet ebenfalls die Autokorrelationsmatrix an jedem Snapshot wie in 2C gezeigt. Der Hauptunterschied zwischen dem in 2D gezeigten Verfahren und dem in der 2C ist, dass eine wiederholte Berechnung des Schätzvektors und des Gewichtungsvektors in dem in 2D beschriebenen Verfahren ausgeführt werden kann. Obwohl das in 2D gezeigte Verfahren im Vergleich zu den anderen in dieser Erfindung eingeführten Verfahren mehr Berechnungen benötigt, kann aus dem in 2D beschriebenen Verfahren eine höhere Genauigkeit bei der Berechnung des Gewichtungsvektors und der endgültigen Arrayausgabe resultieren.

Das Ablaufdiagramm von 2D umfasst die folgenden Schritte. Der Ausgangs-Schätzvektor v(0) und der Ausgangs-Gewinnvektor w(0) werden jeweils mit einem Ausgangs-Signalvektor x(0) und dem normalisierten Ausgangs-Schätzvektor festgelegt, das heißt v(0) = x(0) und

Die endgültige Arrayausgabe y(n) am aktuellen Snapshot wird durch y(n) = w^H(n)x(n) erzeugt (Schritt 56) und es wird überprüft, ob die Signalverarbeitung fortgesetzt werden muss oder nicht (Schritt 57). Zur Fortsetzung des Verfahrens am nächsten Snapshot springt es zu Schritt 52 zurück, um einen neuen Signalvektor mit einem inkrementierten Snapshotindex n zu empfangen, das heißt n ← n + 1 (Schritt 58).

Die 3 verdeutlicht die Leistungen des Antennenarraysystems, das nach dem in dieser Erfindung vorgestellten Verfahren entwickelt wurde. 3A zeigt die Anzahl der Takte, die zum Erhalten des Zielgewichtungsvektors durch Benutzung eines Mikroprozessors erforderlich werden. In den Simulationen für die Daten der 3A wurde willkürlich ein Digitalsignalprozessor, zum Beispiel der TMS320C30, ausgewählt. Die Anzahl der erforderlichen Takte in 3A wird im Vergleich zu einer anderen Technik, insbesondere eines modifizierten konjugierten Gradientenverfahrens, dass in jüngster Zeit entwickelt wurde, gezeigt. 3B zeigt die SIR- und SNR-Leistungen des mittels dem in dieser Erfindung vorgestellten Verfahrens entwickelten Antennenarraysystems.

Wie in dieser Figur verdeutlicht, bietet das vorgeschlagene System eine Verbesserung des SIR von rund 8 dB. Das SNR verbessert sich wie zuvor bemerkt linear mit steigender Anzahl der Antennenelemente im Array. Aus der in 3 gezeigten Leistung ist ersichtlich, dass das nach dem vorgeschlagenen Verfahren entwickelte Antennenarraysystem sowohl in Hinsicht auf Leistung wie auch auf Komplexität ausgezeichnet ist.

Wie zuvor erwähnt, bietet das in dieser Erfindung bereitgestellte Signalverarbeitungsverfahren folgende Vorteile: Erstens wird die Kommunikationskapazität ebenso stark erhöht wie das SIR und zweitens wird die Kommunikationsqualität ebenso stark verbessert, wie das SNR und das SIR erhöht werden.

Das beste Merkmal der in dieser Erfindung vorgeschlagenen Technik ist, dass der zum Erzielen aller Vorteile erforderliche Rechenaufwand extrem gering ist, so dass die vorgeschlagene Technik leicht mit einem normalen Digitalsignalprozessor in Echtzeitverarbeitung implementiert werden kann. Wie 3 gezeigt, führt die Einfachheit der vorgeschlagenen Methode, verglichen mit herkömmlichen Verfahren, zu keinerlei Zugeständnissen bezüglich der Genauigkeit.

Obwohl die spezifischen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung offengelegt und beschrieben wurden, ist es offensichtlich, dass der Fachmann abschätzen kann, dass verschiedene Änderungen, Zusätze und Ersatzmöglichkeiten möglich sind, ohne dass der Geltungsbereich und der Sinn der vorliegenden Erfindung, wie er in den angefügten Patentansprüchen beschrieben ist, verlassen wird. Daher versteht es sich von selbst, dass sich die vorliegende Erfindung nicht auf die besondere Ausführungsform beschränkt, die hier als bester Weg zur Ausführung der vorliegenden Erfindung betrachtet wurde.