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波束賦形技術
　　式（4）是陣列波束賦形的數學表達式，是陣列信號的預處理技術，其中的權值wk僅僅需要匹配信道的慢變化，如來波方向DOA（Direction Of Arrival）和平均路損。因此，在進行波束賦形時，也可以不必使用終端反饋所需的信息，而是在基站側通過上行接收信號獲得來波方向和路損信息，這既可減小空口傳輸負擔，又能方便地得到計算權值的參數。另外，為了獲得波束賦形增益，需要使用較多的天線單元，目前LTE中最多只可使用4個公共導頻，無法支持在超過4副天線單元的天線陣列上使用波束賦形，因此波束賦形中還需要使用專用導頻。
　　圖2為波束賦形的基本原理流程：從天線陣列的上行信號獲得DOA估計后，給天線權值控制器產生權值，再將權值反饋給天線陣列，由天線陣列形成賦形波束。顯然，波束賦形過程中的關鍵問題可簡單地表述為：（1）根據系統性能指標（如誤碼率、誤幀率）的要求確定優化準則（代價函數，即權重矢量和相關參數的函數）；（2）采用一定的方法獲得需要的參數；（3）選用一定的算法求解該優化準則下的最佳解，得到權重矢量值。
　　2.3 自適應算法
　　眾所周知，智能天線實際上是一項包括多種先進技術的系統工程，但它的核心技術是自適應算法。典型的算法有盲自適應和非盲自適應兩大類。后者是基于訓練序列的方法，如最小均方（LMS）法、遞歸最小方差（RLS）法和采樣矩陣求逆（SMI）法等；前者是不用訓練序列的方法，如基本DOA估計法、特征值恢復和解擴重擴法等，而常用的DOA估計法是直接利用（4）式延遲相加法。下面簡單介紹幾種算法。
　?。?）最小均方LMS算法：遵循最小均方差（MMSE）準則，根據（4）式，加權矢量迭代更新方法可表示為估計二次型表面（即誤差平方）關于權值的梯度，將權值沿遞度負方向移動一個步長常數，進而反復迭代，即：
　　估計輸出：
　　誤差形成：
　　系數更新：
　　其中，y（n）為已知期望響應樣本，x（n）為接收信號矢量的采樣樣本，μ為步長。LMS算法的收斂速度和穩定性與輸入信號x（n）的協方差矩陣的特征根分布密切相關，一般特征根散布不是很大時，LMS算法的收斂較快。
　?。?）遞歸最小方差RLS算法：該算法總是使從濾波器開始運行到目前時刻的總平方誤差達到最小，與LMS算法不同，RLS遵循的準則是最小方差（LSE）。