[发明专利]基于极化分集增益最优的基站变极化方法

权利要求书

1.基于极化分集增益最优的基站变极化方法，应用与无线通信领域，其特征在于，包括：

基站估计信道获取信道统计特性；

依据信道统计特性和发送极化状态，建立分集增益最优化目标模型；

采用群体智能粒子群优化算法求解最优发送极化状态；

基站实现发送天线的变极化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据信道统计特性和发送极化状态，建立分集增益最优化目标模型，包括：

基站在时域进行基于训练序列的最小二乘信道估计，获得双极化信道的统计特性，包括u，x，δ1，δ2；

建立分集增益最优化目标模型：

max0≤α≤π/20<φ≤2*π{Gdiv(ρ,Δ,κ)}]]>

ρ＝f(u，x，δ1，δ2)

Δ＝g(u，x，δ1，δ2)

其中ρ为两分集信号相关性，Δ为两分集信号功率比的dB值，κ为选择的分集合并方式

设发送天线的极化状态为cosαsinα·ejφ,]]>基站通过信道估计获得信道的统计特性参数u，x，δ1，δ2，则接收端两信号的功率差Δ(dB)为：

Δ=abs[10log(A+BA-B)]]]>

A＝[1+(1+|δ1|²*(u-1)*x)]*cos²α+[|δ1|²+u-|δ1|²*u+u*x]*sin²α

B＝[|δ1|*cos(φ-φ1)+|δ2|*u*x*cos(φ+φ2)]*sin(2α)

φ1为δ1的相位，φ2为δ2的相位。

相应地，接收端两信号的相关性为：

ρ=C2+D2A+BA-B]]>

C＝[-1+(1+|δ1|²*(u-1)*x)]*cos²α+[-|δ1|²*(u-1)+u-u*x]*sin²α

D＝[-|δ1|*sin(φ-φ1)+|δ2|*u*x*sin(φ+φ2)]*sin(2α)

根据具体接收系统处理分集信号方式不同，κ可以选择不同的分集合并，这里设分集接收系统采用的是最大比合并方式。最优化分集增益目标模型为：

argmaxα*,φ*{Gdiv(maximal_ratio_combine)(ρ,Δ)}]]>

St.

α∈[0,π/2]φ∈(0,2π]]]>

其中，Δ和ρ参考公式(2)，(3)。