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在无线通信中，多径信号会导致传统波束形成器出现信号抵消问题。研究人员开展基于特征子空间的多径接收波束形成器研究，得出该波束形成器能有效接收多径信号等结果，提升了无线通信质量。
在当今无线通信飞速发展的时代，我们的生活早已离不开各种无线设备。无论是随时随地刷手机获取信息，还是依靠无线信号实现智能设备间的互联互通，无线通信都发挥着至关重要的作用。然而，在城市这样复杂的环境中，无线通信却面临着一个棘手的难题 —— 多径信号干扰。想象一下，当基站发出的信号在城市的高楼大厦、街道和各种障碍物之间不断反射、散射和衍射时，这些信号就像迷失在迷宫里的旅行者，最终以多个相干多径信号的形式到达接收端。这对于传统的波束形成器来说，无疑是一场灾难。多径信号会使期望信号产生抵消现象，导致波束形成器的输出只剩下干扰和噪声，信号与干扰加噪声比（SINR）急剧恶化，通信质量大打折扣。为了打破这一困境，提升无线通信的质量，来自哈尔滨工程大学等机构的研究人员开展了深入研究。他们提出了一种基于特征子空间的新型自适应波束形成技术，旨在解决多径环境下传统波束形成器的信号抵消问题。该研究成果发表在《Digital Signal Processing》上，为无线通信领域带来了新的曙光。
研究人员在这项研究中主要运用了以下关键技术方法：首先，利用基于前向空间平滑（FSS）的多重信号分类（MUSIC）算法获取信号的方向到达角（DOA）；其次，借助文献 [23] 中的代数结构来计算干扰功率；最后，基于最小方差无失真响应（MVDR）原理推导最优权向量。
下面来看具体的研究结果：
- 信号模型与 MVDR 波束形成器：研究人员构建了一个包含M个元素的均匀线性阵列（ULA）信号模型，其中考虑了一个直达信号（DS）、P个多径信号和Q个不相关干扰同时入射到阵列的情况，并给出了相关的角度和噪声方差等参数设定，为后续研究奠定了基础。
- 提出的波束形成器：通过推导基于特征子空间的方位响应函数（BRF），利用其响应和 MUSIC 算法得到的信号 DOA 来估计复合导向矢量（CSV）。再计算干扰功率，重建干扰加噪声协方差矩阵（INCM），基于 MVDR 得到最优权向量，实现了多径信号的有效接收。虽然该算法计算复杂度较高，但整体性能出色。
- 数值模拟：将所提波束形成器与九种其他波束形成器进行对比模拟。结果显示，所提波束形成器能有效组合多径信号，在不相关干扰方向形成更深的零陷，输出 SINR 接近理论最优波束形成器，在低信噪比（SNR）和少样本场景下表现稳健，对不同相干信号 DOA 估计算法适应性强。
研究结论和讨论部分表明，这种基于特征子空间的新型波束形成器成功解决了多径环境下的信号抵消问题。它在数值模拟中展现出了卓越的性能，输出 SINR 接近最优水平，在低 SNR 和少样本等复杂场景下也具有很强的鲁棒性，并且在不同的相干信号 DOA 估计算法下都能保持良好的性能。此外，该算法虽然基于 ULA 进行研究，但可以扩展应用到任何阵列结构，这极大地拓宽了其应用范围。这一研究成果对于推动无线通信技术的发展具有重要意义，有望在未来的 5G 甚至 6G 通信、雷达、声纳等众多领域得到广泛应用，为提升信号接收质量、优化通信系统性能提供有力支持 。
