초록
본 논문은 적용적으로 빔패턴을 형성하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 원하는 신호가 각 간섭신호에 비하여 파워가 현저히 크다는 조건하에서 - 정상적인 COMA 이동통신에서 이 조건은 칩상관기를 거친 후에 무조건 성립한다.- 신호대 잡음비(SNR)/신호대 간섭비(SIR)를 증가시키는 빔패턴을 제공하기때문에 통신채널의 용량의 증가 및 통신품질 향상을 꾀할 수 있다. 제안 방법의 주요 장점은 다음과 같이 나열할 수 있다. (1) 학습신호나 학습기간이 필요없다. (2) 신호간의 상관성으로 인하여 성능이 나빠지거나 절차가 복잡해지지 않는다, (3) 어레이를 구성하는 안테나의 수가 도달하는 신호들의 수보다 많지 않아도 된다. (4) 전체의 절차가 반복적이어서 신호원의 움직임으로 인하여 도달각이 변하는 경우에도 새로운 데이타로부터 새로운 빔패턴이 형성될 수 있다, (5) 전체 계산량이 기존 방법에 비하여 매우 작기 때문에, 매 스냅샷마다 실시간으로 빔패턴형성이 가능하다. 실제로, 새로운 웨이트를 구하는데 소요되는 계산량은 $N{\times}N$ 크기(N은 어레이를 구성하는 안테나의 수)의 자기상관행렬을 갱신하는 과정을 포함하여 $0(3N^2 + 12N)$이다. 자기 상관 행렬을 매 스냅샷 마디의 순시신호벡터로 근사화시키면 0(11N)으로 줄어들게 된다.
A novel method of adaptive beam forming is presented in this paper. The proposed technique provides for a suboptimal beam pattern that increases the Signal to Noise/Interference Ratio (SNR/SIR), thus, eventually increases the capacity of the communication channel, under an assumption that the desired signal is dominant compared to each component of interferences at the receiver, which is precoditionally achieved in Code Division Multiple Access (CDMA) mobile communications by the chip correlator. The main advantages of the new technique are:(1)The procedure requires neither reference signals nor training period, (2)The signal interchoerency does not affect the performance or complexity of the entire procedure, (3)The number of antennas does not have to be greater than that of the signals of distinct arrival angles, (4)The entire procedure is iterative such that a new suboptimal beam pattern be generated upon the arrival of each new data of which the arrival angle keeps changing due tot he mobility of the signal source, (5)The total amount of computation is tremendously reduced compared to that of most conventional beam forming techniques such that the suboptimal beam pattern be produced at vevery snapshot on a real-time basis. The total computational load for generating a new set of weitht including the update of an N-by-N(N is the number of antenna elements) autocovariance matrix is $0(3N^2 + 12N)$. It can further be reduced down to O(11N) by approximating the matrix with the instantaneous signal vector.
