Smart Antennas for Interference Suppression

Abstract

En smart antenne bestående av et rektangulært antenna array og en adaptiv stråleformer har blitt designet, og dens interferensundertykkende egenskaper har blitt undersøkt. En trådløs sakte utviskende bredbånskanal med selektivitet i både frekvens- og romdomenet ble brukt i simuleringene, og spekteret til det ønskede signalet var spredt ved help av direkte sekvens spektrumsspredning. Det ønskede signalets energi og det forstyrrende signalets energy var distribuert rundt en ankomstvinkel med en avkortet laplacefordeling. MATLAB R2020a ble brukt til å modellere, simulere og test det smarte antenne oppsettet før interferensundetrykkelsen ble studert. Flere typer adaptive stråleformingsalgoritmer ble forklart, implementert og testet for den smarte antennen. Deres interferensundertrykkende egenskaper ble sammenlignet ved hjelp av signal-til-interferens-plus-støy forhold. Den optimale minste gjennomsnittlige kvadraters feil ble brukt som målestokk. Det ble funnet at den rekkursive minste kvadraters metode hadde ytelse tilnærmet målestokken i nesten alle tilfeller. Den direkte matiseinvertersalgoritmen hadde best ytelse for sign-til-støy forhold på 30 dB, med et maksimalt signal-til-interferens-plus-støy forhold på 8.6 dB. Den normaliserte minste gjennomsnittlige kvadraters metode konvergerte ikke for signal-til-støy forhold over 20 dB, og dens ytelse var derfor svært begrenset.

A smart antenna system consisting of a rectangular antenna array and an adaptive beamformer has been designed, and its interfering suppression performance was examined. A wideband wireless slow fading channel with both frequency- and space-selective fading were used in the simulations, and the spectrum of the signal of interest was spread using direct sequence spread spectrum (DSSS). The signal of interest energy and the interfering signal energy was distributed around the angle of arrival with a truncated Laplacian distribution. MATLAB R2020a has been used to model, simulate, and test the smart antenna system before the interference suppression capabilities were examined. Several types of adaptive beamforming algorithms were explained, implemented, and tested for the smart antenna setup. Their interference suppression capabilities were compared in terms of the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR). The optimal minimum mean square error solution was used as a benchmark. It was found that the recursive least squares (RLS) algorithm performed close to the benchmark for almost all cases. The direct matrix inversion (DMI) algorithm performed best for signal-to-noise ratios of 30 dB, with a maximum SINR of 8.6 dB. The normalized least mean squares (NLMS) algorithm did not converge for SNRs above 20 dB, and its performance was therefore severely limited.