【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及手机信号处理，特别涉及基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法。
技术介绍
1、随着移动通信技术的飞速发展，手机信号质量的稳定性和覆盖范围的扩展已成为用户关注的焦点之一。传统的手机信号增强方法主要依赖于增加基站数量、增强天线功率以及增设中继设备等手段来解决通信中的弱信号和死角问题。然而，这些方法在一定程度上增加了网络建设成本，而且对于高楼密集区域的信号覆盖效果并不理想，因此迫切需要一种更加高效可靠的手机信号增强技术。
2、在现有技术中，常见的手机信号增强方法主要包括天线优化、信号放大器和中继设备等。其中，天线优化是通过调整天线的位置和方向，以获得更好的信号接收效果。虽然天线优化可以提高信号接收的效率，但在高楼密集区域或者地形复杂的地区，由于多径效应和信号衰减问题，天线优化往往难以取得显著效果。信号放大器则是通过增强接收到的信号强度来提高信号质量，但这种方法容易受到干扰和噪声的影响，且难以实现对特定方向的信号增强。另外，中继设备需要额外的网络建设和维护成本，并且部署和维护周期较长，不适用于快速解决信号问题的场景。
3、此外，传统的手机信号增强方法也面临着诸多问题，主要包括：成本高昂：传统的信号增强方法往往需要大量的基础设施建设和维护成本，例如增加基站数量和安装中继设备，给运营商带来了巨大的经济压力。效果不理想：在高楼密集区域或者地形复杂的地区，传统的信号增强方法往往效果不理想，难以解决死角和弱信号问题。干扰和噪声：信号放大器容易受到外部干扰和噪声的影响，导致信号质量下降，甚至出现通信中断的情
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术提供了基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，有效提高了手机信号接收质量、降低了系统成本，为用户提供了更加稳定、高效的手机通信体验。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，所述手机包括多个天线组成的天线阵列；所述方法包括：
4、步骤1：采集来自天线阵列中所有天线接收到的信号，将采集到的信号组成一个多维向量；多维向量中每个元素代表一个天线的信号；
5、步骤2：通过压缩感知的方法，从多维向量中提取稀疏表示系数向量；将稀疏表示系数向量通过一个稀疏基进行投影，得到多维向量对应的稀疏向量；设定一个压缩感知测量矩阵，用于将稀疏向量投影到低维度，得到压缩感知测量结果；
6、步骤3：计算压缩感知测量结果的自相关矩阵；通过加权平均估计压缩感知测量结果的协方差矩阵；基于协方差矩阵和自相关矩阵估计信道的传输函数；
7、步骤4：根据估计的信道的传输函数，计算波束形成的权重向量，以最大化信号的接收功率；将多维向量与权重向量的厄米共轭相乘，形成波束形成后的信号向量；再对信号向量进行解调，获得传输的信息。
8、进一步的，所述方法还包括：步骤6：计算信号向量解调后的结果与天线阵列中任意一个天线接收到的信号之间的误差，基于误差，更新调整波束形成的权重，以优化信号增强的效果。
9、进一步的，设天线阵列中共有个天线；步骤1中采集来自个天线的信号，表示为一个维的多维向量，其中；其中，表示来自第个天线的信号；多维向量通过如下公式进行表示：
10、；
11、其中是发送的复值信号符号；是来自第个天线的复值干扰噪声；是时间变化的信道衰落系数；是加性高斯白噪声；是第个天线的复值信道衰落矩阵，其基于rayleigh衰落信道模型，通过如下公式计算得到：
12、；
13、其中，和均为服从独立同分布的高斯随机变量。
14、进一步的，步骤2中通过压缩感知的方法，从多维向量中提取稀疏表示系数向量的方法包括：通过求解下述优化问题，得到系数表示系数向量：
15、；
16、其中，为正则化参数；表示一阶l范数；为稀疏基；表示二阶l范数；通过如下公式，将稀疏表示系数向量通过一个稀疏基进行投影，得到多维向量对应的稀疏向量：
17、；
18、其中，是符号函数，表示逐元素乘法，是用于避免除以零整数，取值范围为大于0小于0.1；为非凸控制范数参数，。
19、进一步的，步骤2中的压缩感知测量矩阵为一个的随机伯努利矩阵；一个的矩阵，其中是压缩感知测量结果的维度；随机伯努利矩阵的元素表示为：
20、；
21、其中,是一个介于和之间的概率值，决定了伯努利分布中取的概率;再通过如下公式，将稀疏信号投影到低维度空间：
22、；
23、其中是压缩感知测量结果。
24、进一步的，步骤3中，通过如下公式计算压缩感知测量结果的自相关矩阵：
25、；
26、其中，表示期望值，表示对进行期望操作，即对测量结果的外积进行平均化；表示压缩感知的测量结果，是一个列向量；表示的共轭转置，是的厄米共轭；再通过如下公式，计算得到压缩感知测量结果的协方差矩阵：
27、；
28、其中，为采样数；是第个采样时刻。
29、进一步的，步骤3中最小均方误差准则，基于协方差矩阵和自相关矩阵估计信道的传输函数，公式如下：
30、；
31、其中是高斯噪声方差；是实际的信道传输函数，使用如下公式进行表示：
32、；
33、是多径的数量，其值等于天线阵列中，天线的数量；是第个多径的复振幅，服从rician分布；是第个多径的多普勒频率；是信号的延迟；是第个天线的阵列响应矢量；是第个发送信号的天线的阵列响应矢量；为第个天线的信号的入射角度；为第个发送信号的天线的出射角度；为的厄米共轭；发送端在发送信号到手机时，发送端同样通过自身由个天线组成的天线阵列发送信号，每个天线的发送信号相同，均为。
34、进一步的，根据估计信道的传输函数，使用如下公式，计算波束形成的权重向量，以最大化信号的接收功率：
35、。
36、进一步的，步骤4中，通过将接收到的信号向量的厄米共轭与波束形成权重向量相乘，形成波束形成后的信号向量：
37、；
38、其中，为的厄米共轭。
39、采用以上技术方案，本专利技术产生了以下有益效果：首先，本专利技术采用多通道自适应波束形成技术，通过天线阵列对信号进行定向接收和增强。相比传统的天线优化方法，多通道波束形成技术能够更加精确地控制信号的接收方向，提高了信号的接收功率和覆盖范围。在高楼密集区域或者地形复杂的地区，多通道波束形成技术能够更好地抑制多径效应和信号衰减，有效解决了死角和弱信号问题。其次，本专利技术利用压缩感知技术对信号进行高效采样和重构，降低了信号采集和处理的成本。传统的信号采集方法往往需要大量的采样数据和高精度的测量设备，而压缩感知技术能够通过稀疏表示对信号进行有效压缩，大幅减少了采样数据的量和处理的复杂度，提高了系统的实时性和可靠性。此外，本专利技术采用自适应信道估计技术，实时估计信道的传输本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，所述手机包括多个天线组成的天线阵列；所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，所述方法还包括：步骤6：计算信号向量解调后的结果与天线阵列中任意一个天线接收到的信号之间的误差，基于误差，更新调整波束形成的权重，以优化信号增强的效果。
3.如权利要求2所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，设天线阵列中共有个天线；步骤1中采集来自个天线的信号，表示为一个维的多维向量，其中；其中，表示来自第个天线的信号；多维向量通过如下公式进行表示：
4.如权利要求3所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，步骤2中通过压缩感知的方法，从多维向量中提取稀疏表示系数向量的方法包括：通过求解下述优化问题，得到系数表示系数向量：
5.如权利要求4所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，步骤2中的压缩感知测量矩阵为一个的随机伯努利矩阵；一个的矩阵，其中是压缩感知测量结果的维度；随机伯努利矩
6.如权利要求5所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，步骤3中，通过如下公式计算压缩感知测量结果的自相关矩阵：
7.如权利要求6所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，步骤3中最小均方误差准则，基于协方差矩阵和自相关矩阵估计信道的传输函数，公式如下：
8.如权利要求7所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，根据估计信道的传输函数，使用如下公式，计算波束形成的权重向量，以最大化信号的接收功率：
9.如权利要求8所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，步骤4中，通过将接收到的信号向量的厄米共轭与波束形成权重向量相乘，形成波束形成后的信号向量：
...【技术特征摘要】
1.基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，所述手机包括多个天线组成的天线阵列；所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，所述方法还包括：步骤6：计算信号向量解调后的结果与天线阵列中任意一个天线接收到的信号之间的误差，基于误差，更新调整波束形成的权重，以优化信号增强的效果。
3.如权利要求2所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，设天线阵列中共有个天线；步骤1中采集来自个天线的信号，表示为一个维的多维向量，其中；其中，表示来自第个天线的信号；多维向量通过如下公式进行表示：
4.如权利要求3所述的基于多通道自适应波束形成的手机信号增强方法，其特征在于，步骤2中通过压缩感知的方法，从多维向量中提取稀疏表示系数向量的方法包括：通过求解下述优化问题，得到系数表示系数向量：
5.如权利要求4所述的基于多通道自适...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞艮，林伟怀，叶伟宏，熊信安，
申请(专利权)人：深圳市冠群电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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