（电路与系统专业论文）mimoofdm系统信道估计研究.pdf

中文摘要 随着移动多媒体通信业务的迅速发展，频谱效率和多径衰落更是日益捉襟见 肘。为了有效克服这两大难题，本文引入了m i m o o f d m 系统。在移动通信系 统中，无线信道因其具有很大的随机性和不可预见性，对在接收端恢复出原始数 据，提高通信质量提出了很大的挑战，而信道估计的引入有效的解决了这些问题。 然而，传统的信道估计算法具有复杂度高、估计精度低等问题，本文就此问题， 针对传统的几种信道估计算法进行了简化及改进。 本文首先介绍了m i m o o f d m 系统的原理和系统结构，并在此系统结构 的基础上给出了较为常见的非盲信道估计算法即基于导频或基于训练序列的信 道估计。其中，基于训练序列的l s 信道估计算法需要进行大量的矩阵求逆运算， 因此本文将此算法进行了简化，使其不仅降低了计算量，而且算法的性能也得到 了提高，之后通过m a t l a b 进行仿真得到了验证。最后重点研究了基于子空间 的m i i d 0 - 0 f d m 系统信道盲估计算法，给出了一种信道模型，并在此信道模型的基 础上提出了一种改进型的基于子空间方法的盲信道估计算法。该算法基于子空间 分解技术，利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离，通过补零内插技 术得到其他子载波位置的信道估计结果，在估计过程中并不需要任何信道统计信 息。仿真结果表明该算法具有收敛速度快，估计精度高等优点。 关键词：多输入多输出；正交频分复用；盲信道估计；子空间法 毪扎氍和r hn曩已whrr”“1i-rl a b s t r a c t w i t ht h e r a p i d d e v e l o p m e n to fm o b i l e m u l t i m e d i ac o m m u n i c a t i o n s e r v i c e s ，s p e c t r a le f f i c i e n c y a n d m u l t i p a t hf a d i n g i s b e c o m i n g i n c r e a s i n g l ys t r e t c h e d i no r d e rt oo v e r c o m et h e s et w op r o b l e m s ，t h i s p a p e ri n t r o d u c e st h em i m o o f d ms y s t e m s i nm o b i l ec o m m u n i c a t i o n s y s t e m s ，i tp r e s e n t e da ne n o r m o u sc h a l l e n g ei 1 1p o i n t i n ga g a i n s tr e s t o r i n g t h eo r i g i n a ld a t a ，a n di m p r o v i n gc o m m u n i c a t i o n q u a l i t yo nt h er e c e i v i n g e n d ，b e c a u s eo fm u c hr a n d o m n e s sa n du n p r e d i c t a b i l i t yo fw i r e l e s s c h a n n e l ，a n dt h ei n t r o d u c t i o no fc h a n n e le s t i m a t i o ne f f e c t i v es o l u t i o nt o t h e s ep r o b l e m h o w e v e r , t h et r a d i t i o n a lc h a n n e le s t i m a t i o na l g o r i t h mh a s h i g hc o m p l e x i t y , l o we s t i m a t i o na c c u r a c yp r o b l e ma n ds oo n ，f o rt h e p r o b l e m ，t h i sp a p e rh a ss i m p l i f i e da n di m p r o v e ds e v e r a lt r a d i t i o n a l c h a n n e le s t i m a t i o na l g o r i t h m t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h em i m o - o f d ms y s t e mt h e o r ya n ds y s t e m a r c h i t e c t u r e f i r s t l y , a n dg i v e s t h em o r ec o m m o nn o n b l i n dc h a n n e l e s t i m a t i o na l g o r i t h mt h a ti sb a s e do np i l o to rt r a i n i n gs e q u e n c eb a s e d c h a n n e le s t i m a t i o nw h i c hb a s e do nt h es t r u c t u r eo ft h i ss y s t e m s 。w h i c h ， t h el so ft r a i n i n gs e q u e n c ec h a n n e le s t i m a t i o na l g o r i t h mr e q u i r e sal a r g e n u m b e ro fm a t r i xi n v e r s i o n ，s ot h i sp a p e rh a ss i m p l i f i e dt h ea l g o r i t h mt o m a k ei tn o to n l yr e d u c e st h ec o m p u t a t i o n a lc o s t ，b u ta l s oe n h a n c e p e r f o r m a n c eo ft h ea l g o r i t h m ，a n dt h e ns i m u l a t e db ym a t l a bw a s v e r i f i e d f i n a l l y , t h es u b s p a c e b a s e db l i n dc h a n n e le s t i m a t i o nh a s b e e n i n v e s t i g a t e d ，g i v eas i g n a lc h a n n e lm o d e la n d o f f e ras u b s p a c e b a s e db l i n d c h a n n e le s t i m a t i o na r i t h m e t i c 1 1 1 i sa r i t h m e t i ci sb a s e do nd e c o m p o s i t i o n o ft h es u b s p a c e ，a n du s e st h eo r t h o g o n a l i t yo ft h es i g n a ls u b s p a c ea n d n o i s es u b s p a c et os e p a r a t et h e m w h a t sm o r ew eg e tt h ee s t i m a t i o n r e s u l t so ft h eo t h e rs u b c a r r i e rw a v eb yz e r o f i l l i n gi n t e r p o l a t i o n t e c h n o l o g y i n t h i s p r o c e s s t h et u n n e l s t a t i s t i ci n f o r m a t i o ni s n e e d l e s s s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o w t h a tt h em e t h o dh a saf a s t e rc o n v e r g e n c e r a t ea n db e t t e re s t i m a t i o np e r f o r m a n c e k e yw o r d s ：m u l t i - - i n p u tm u t i - o u t p u t ；o r t h o g o n a l 仔e q u e n c yd i v i s i o n m u l t i p l e x i n g ；b l i n dc h a n n e le s t i m a t i o n ；s u b s p a c em e t h o d i v 目录 中 文摘要i a b s t r a c t i i i 第一章绪论1 1 1m i m o o f d m 技术的发展历史和研究现状1 1 2 论文的主要工作及章节结构1 第二章m i m o o f d m 系统简述j 7 2 1m i m o 系统厶7 2 1 1m i m o 系统的基本原理7 2 1 2m i m o 系统模型及信道容量：7 2 2o f d m 系统9 2 2 1o f d m 系统的基本原理9 2 2 2o f d m 系统结构1 0 2 2 3o f d m 基本参数的选择1 0 2 3m 玎讧o o f d m 系统1 1 2 3 1 系统的基本结构1 l 2 3 2 系统空时编码技术1 3 2 3 3 系统信道估计的研究意义1 4 2 4 本章小结1 5 第三章m i m o o f d m 系统非盲信道估计。：1 7 3 1 基于训练序列的信道估计1 7 3 1 1 基于训练序列的l s ( 最小二乘) 估计1 7 3 1 2 简化后的l s 信道估计及其性能分析1 8 3 1 3 基于训练序列的m m s e ( 最小均方误差) 估计2 1 3 2 基于导频符号的信道估计2 1 3 2 1 导频的分类及其分布间隔的选择2 2 3 2 2 系统导引序列的设计2 3 3 2 3 导频插入。2 4 3 2 4 基于导频的l s 频域信道估计2 4 3 2 5 基于导频的l s 时域信道估计2 5 3 3 本章小结。2 9 v 第四章m i m o o f d m 系统信道盲估计3 1 4 1 常见的基于子空间的信道盲估计算法3 1 4 1 1 系统描述3 1 4 1 2 信道估计算法3 3 4 2 改进后的基于子空间的信道盲估计3 4 4 2 1 信道模型3 4 4 2 2 算法仿真3 6 4 3 本章小结3 7 总结与展望3 9 5 1 工作总结3 9 5 2 下一步工作方向3 9 参考文献4 1 致i 射4 5 攻读硕士学位期间发表的论文。4 7 v i 第一章绪论 二一 ： 第一章绪论 从2 0 世纪末到2 1 世纪初，随着无线通信技术在全世界范围内的迅速发展，手机已 成为人们生活中不可或缺的无线通信设备。在早期，人们对无线通信的要求仅仅是进行 语音通话。但最近几年随着人们对因特网、多媒体业务的不断需求，迫使无线数据传输 速率和应用环境迅速提升，从而使得无线通信技术面l 晦多径衰落信道和带宽效率这两个 深具挑战性的问题。由于m i m o o f d m 采用了提高频谱效率和容量的空间分集技术以 及o f d m 所具有的抗频率选择性衰落和窄带干扰的优点，使得其成为解决多径衰落信 道和带宽效率问题的十分有效的手段，因此而备受关注【1 1 。 1 1m i m o o f d m 技术的发展历史和研究现状 o f d m 技术 o f d m 技术是一种多载波技术，它将所传输的高速数据流分解成若干个低速数据流 进行并行传输，这样就可以把宽带变成窄带，因而可以彻底解决频率选择性衰落这一问 题。在上世纪6 0 年代就已经有人提出了使用平行数据传输和频分复用的概念【2 】。1 9 7 0 年，美国军方创建了第一个多载波调制系统，其思想是采用平行的数据和子信道相互重 叠的频分复用来消除对高速均衡的依赖，用于抵制冲激噪声和多径衰落。f d m 技术的 提出为o f d m 技术的发展奠定了不少的理论基础。o f d m 理论迈向实践的脚步甚为艰 难，在以后相当长的一段时间中，o f d m 技术在实际的应用中叶没有达到预期的效果。 由于o f d m 各个子载波之间相互正交，需采用f f t 来进行调制。但在实际应用中，实 时傅立叶变换设备的复杂度、射频功率放大器的线性要求以及接收机和发射机振荡器的 稳定性等诸多因素及大地限制了o f d m 技术的应用。在二十世纪8 0 年代，多载波调制 ( m c m ) 获得了突破性进展，大规模集成电路使f f t 技术的实现不再是难以逾越的障 碍，特别是离散傅立叶变换的采用，为o f d m 技术的实用化开辟了道路。自此，o f d m 技术真正走上了通信的舞台，逐步迈向高速数字移动通信的领域【3 】。 由于o f d m 的关键技术问题得以解决，在二十世纪9 0 年代，o f d m 得到了广泛应 用，如高比特率数字用户线系统( h d s l ) ，移动无线f m 信道，非对称数字用户环路系统 ( a d s l ) ，数字音频广播( d a b ) 系统，甚高比特率数字用户线系统( h d s i ) ，高清晰度电 视( h d t v ) 、数字视频广播( d v b ) 和无线局域网( w l a n ) 等。 o f d m 技术以及基于o f d m 调制的多址接入技术被广泛地认为是下一代移动通信 系统中最具吸引力的核心技术之一，其主要优势概括起来有如下几个方面： 1 、频谱效率高。因为o f d m 子载波是重叠的。 2 、抗多径能力强。o f d m 将要传输的数据分担在多个并行的子载波上传输，每个 1 m i m o o f d m 系统信道估计研究 子载波上传输的数据速率远远小于相干带宽，符号间干扰( i s i ) 很小。 3 、信道均衡简单。在频域做信道均衡，一般只需一个抽头的均衡器即可。 4 、实现简单。由于数字信号处理和集成电路技术的飞速发展，实现起来比较简单。 5 、传输的数据速率高。由于是并行子载波传输，每个子载波传输很小的数据率就 可以获得很高的系统传输数据率。 尽管o f d m 技术有以上诸多优点，但在o f d m 技术的应用中，仍需注意以下几个 问题： 1 、符号间干扰问题。符号问干扰虽然很小，在一般通信系统中可以忽略不计，但 对于精密通信系统来说，是一个不小的不利因素。这一问题可以通过添零( z p ) 系统或者循环前缀( c p ) 系统的方法来解决。 2 、射频功放的设计问题。o f d m 发射信号具有较大的功率峰值平均比。这一问题 可以通过预失真和与编码等方法进行解决。 3 、误码率问题。可以通过结合前向纠错编码( f e c ) 技术对各子载波调制信号进 行编码传输进行解决【4 】。 m i m o 技术 m i m o 系统理论和性能的研究已有一些显著文献，这些文献涉及相当广泛的内容。 由于无线移动通信m i m o 信道是一个时变、非平稳多入多出复杂系统，而这些文献中， 对这些问题的解决有待改进，因此尚有大量问题需要深入研究。比如说，各文献大多都 假定信道为分段恒定衰落信道。这对于宽带信号的4 g 系统及室外快速移动系统来说是 远远不够的，因此必须采用复杂的模型进行分析很深入研究。也有不少文献对这方面的 工作进行了分析、总结和研究，即对信道为频率选择性衰落和移动台快速移动情况进行 研究。已有文献中，有人均假定接收机精确已知多径信道参数，为此，必须发送训练序 列对接收机进行训练估计。但是若移动台移动速度过快，就使得训练时间太短，这样快 速信道估计就成为重要的研究内容。 实验系统是m i m o 技术研究的又一重要内容。实验系统研究的一个重要问题是在 移动终端实现多天线和多路接收，目前有很多学者正大力进行这方面的研究。由于移动 终端设备要求体积小、耗电小、重量轻等，因而还需大量的工作要做。目前有实力的大 公司均在研制此系统。 b e u 实验室研制的b l a s t 系统是世界上最早的m i m o 实验系统【5 1 。该系统工作频 率为1 9 g h z ，发射天线的数目为8 ，接收天线得数目为1 2 ，采用d b l a s t 算法。其频 谱利用率达到了2 5 9 b i t s ( h z s ) ，但该系统仅对窄带信号和室内环境进行了研究，对于在 2 第一章绪论 3 g 、4 g 应用尚有很大的距离。在发射端和接收端各设置多重天线，可以提供空间分集 效应，克服无线电波衰落等不良影响。这是因为恰当的多根天线能提供多个空间信道， 不可能全部同时受到衰落。在上述具体实验系统中，每一基台均设置2 根发射天线和3 根接收天线，而每一用户终端各设置1 根发射天线和3 根接收天线，即下行通路设置2 3 天线、上行通路设置i x 3 天线。这样与单输入单输出天线系统( s i s o ) 相比，传输上取 得了1 0 - 2 0 d b 的好处，相应地加大了系统容量。而且，基台的两根发送天线可根据需 要用来传输不同的数据信号，用户传送的数据速率亦可大大提高数倍。 朗讯科技的贝尔实验室研制的分层空时( b l a s t ) 技术是移动通信领域领先的 m i m o 应用技术，是其智能天线的进一步发展。b l a s t 技术的原理就是利用每对收发 天线上信号特有的“空间标识，在接收端对其进行解码。利用b l a s t 技术，如同在原 有频段上建立了多个互不干扰、并行的子信道，并利用先进的多用户检测技术，可以同 时准确高效地传送用户数据，其结果是极大的提高了前向和反向链路容量。b l a s t 技 术证明，在天线发送和接收端同时采用多天线阵列，更能够充分利用多径传播，达到“变 废为宝”的效果，大大提高系统的容量。理论研究也已证明，采用b l a s t 技术，系统频 谱效率可以随天线数目成线性增长，话句话说，就是只要允许增加天线数目，系统容量 就能够得到不断提升。这也充分证明b l a s t 技术有着非常大的潜力。鉴于对于无线通 信理论的突出贡献，b l a s t 技术获得了2 0 0 2 年度美国t h o m a s e d i s o n ( 爱迪生) 发明奖。 2 0 0 2 年1 0 月，世界上第一颗b l a s t 芯片在朗讯公司的贝尔实验室问世，贝尔实 验室研究小组设计小组宣布推出了业内第一款结合了贝尔实验室l a y e r e d s p a e et i m e ( b l a s t ) m i m o 技术的芯片，这一芯片支持最高4 x 4 的天线布局，可处理的最高数据速 率达到1 9 2 m b p s 。该技术用于移动通信，b l a s t 芯片使终端能够在3 g 移动网络中接 收每秒1 9 2 兆比特的数据，现在，朗讯科技已经开始将此b l a s t 芯片应用到其f l e x e n t o i l e b t s 家族的系列基站中，同时还计划授权终端制造商使用该b l a s t 芯片，以提高 无线3 g 数据终端支持高速数据接入的能力。 2 0 0 3 年8 月，a i r g o n e t w o r k s 推出了a g n l 0 0 w i f i 芯片组，并称其是世界上第一款 集成了多入多出( m i m o ) 技术的批量上市产品。a g n l 0 0 使用该公司的多天线传输和接 收技术，将现在w i f i 速率提高到每信道1 0 8 m b p s ，同时保持与所有常用w i f i 标准的 兼容性。该产品集成两片芯片，包括一片b a s e b a n d m a c 芯片( a g n l o o b b ) 和一片r f 芯片( a o n l 0 0 r f ) ，采用一种可伸缩结构，使制造商可以只使用一片r f 芯片实现单天线 系统，或增加其他i 江芯片提升性能。该芯片支持所有的8 0 2 1 1a 、b 和g 模式，包含i e e e 8 0 2 1 1 工作组推出最新标准( 包括t o i 安全和t g e 质量的服务功能) 。a i r g o 的芯片组和 m i m o - o f d m 系统信道估计研究 目前的w i - f i 标准兼容，支持8 0 2 1 l a , ”b ，”和”模式，使用三个5 - g h z 和三个2 4 g h z 天线，使用a i r g o 芯片组的无线设备可以和以前的8 0 2 1 1 设备通讯，甚至可以在以 5 4 m b p s 的速度和8 0 2 1 1 a 设备通讯的同时还可以以1 0 8 m b p s 的速度和a i r g o 的设备通 讯。 为了提高系统容量，下一代的无线宽带移动通信系统将会采用m i m o 技术，即在 基站端放置多个天线，在移动台也放置多个天线，基站和移动台之间形成m i m o 通信 链路。应用m i m o 技术的无线宽带移动通信系统从基站端的多天线放置方法上可以分 为两大类：一类是多个基站天线集中排列形成天线阵列，放置于覆盖小区，这一类可以 称为集中式m i m o ：另一类是基站的多个天线分散放置在覆盖小区，可以称为分布式 m 蹦o 。 ”m i m o 技术可以比较简单地直接应用于传统蜂窝移动通信系统，将基站的单天线换 为多个天线构成的天线阵列。基站通过天线阵列与小区内的具有多个天线的移动台进行 m i m o 通信。从系统结构的角度看，这样的m i m o 系统与传统的单入单t b ( s l s o ) 蜂窝通 信系统相比并没有根本的区别。 传统的分布式天线系统可以克服大尺度衰落和阴影衰落造成的信道路径损耗，能够 在小区内形成良好的系统覆盖，解决小区内的通信死角，提高通信服务质量。最近在 m i m o 技术的研究中发现，传统的分布式天线系统与m i m o 技术相结合可以提高系统 容量，这种新的分布式m i m o 系统结构分布式无线通信系统( d w c s ) 成为m i m o 技 术的重要研究热点【6 j 在采用分布式m i m o 的d w c s 系统中，分散在小区内的多个天线通过光纤和基站 处理器相连接。具有多天线的移动台和分散在附近的基站天线进行通信，与基站建立了 m i m o 通信链路。这样的系统结构不仅具备了传统的分布式天线系统的优势，减少了路 径损耗，克服了阴影效应，同时还通过m i m o 技术显著提高了信道容量。与集中式m i m o 相比，d w c s 的基站天线之间距离较远，不同天线与移动台之间形成的信道衰落可以看 作完全不相关，信道容量更大。总体上说，分布式m i m o 系统的信道容量更大，系统 功耗更小，系统覆盖性能更好，系统具有更好的扩展性和灵活性。 分布式m i m o 的d w c s 系统也带来了一些新问题。移动台和小区内邻近的天线建 立的m i m o 链路，由于基站不同天线的位置不同，它们距离移动台的距离不同，使得 基站端的多个天线的信号到达移动台的延时也不同，因此带来新的研究问题。目前在这 方面研究较多的是进行容量分析。除此之外的研究内容还包括：具体的同步技术、信道 估计、天线选择、发射方案、信号检测技术等，这些问题有待深入研究。 4 第一章绪论 m i m o 技术已经成为无线通信领域的关键技术之一，通过近几年的持续发展，m i m o 技术将越来越多地应用于各种无线通信系统。在无线宽带移动通信系统方面，第3 代移 动通信合作计划( 3 g p p ) 已经在标准中加入了i v m o 技术相关的内容，b 3 g 和4 g 的系统 中也将应用m i m o 技术。在无线宽带接入系统中，正在制订中的8 0 2 1 6 e 、8 0 2 1 1 n 和 8 0 2 2 0 等标准也采用了m i m o 技术。在其他无线通信系统研究中，如超宽带( u w b ) 系 统、感知无线电系统( c r ) ，都在考虑应用m i m o 技术。随着使用天线数目的增加，m i m o 技术实现的复杂度大幅度增高，从而限制了天线的使用数目，不能充分发挥m i m o 技 术的优势。目前，如何在保证一定的系统性能的基础上降低m i m o 技术的算法复杂度 和实现复杂度，成为业界面对的巨大挑战【刀。 m i m o o f d m 技术 为了解决频谱效率和多径衰落这两个深具挑战性的通信瓶颈问题，i o s p a nw i r e l e s s 提出了m i m o 技术与o f d m 技术的相结合技术即m i m o o f d m 技术，它集两种技术的 优势于一体，是一种使用多天线来发送和接收射频信号的技术。它在不增加系统带宽的 情况下，通过空间复用技术可以获得成倍的信道容量。对于有限带宽的无线通信系统来 说，是一极大的胜利。因此有效的解决了频谱效率问题。一个m i m o o f d m 系统在多 天线上同时传输独立的o f d m 调制信号，在接收端将数据解调后再进行o f d m 解码。 由于它的调制采用了o f d m 方式，因此能够有效的对抗多径衰落问题。 目前m 1 m o o f d m 技术的研究方向大致可以分为几个部分：首先是空间分集，可 用于改进传输功率的效率。这一方向主要涉及编码的问题。在m i m o 系统用的比较多 的是空时码，例如s t b c ( s p a e e - t i m eb l o c kc o d e ) ，s t t c ( s p a e e - t i m et r e l l i sc o d e i n g ) ，以及 最近提的比较多的s f c ( s p a c e f r e q u e n c yc o d e ) 。其次是系统容量的扩展问题，通过不同 的分层结构达到不同的期望，例如v - b l a s t 结构，d b l a s t 结构，以及天线的配置。 再者就是对于信道的研究，以及数据的发送与接收。在这个部分当中，研究的比较多的 是信道的估计与信道估计问题，还有对信号检测、均衡、接收机的设计等方面的探讨。 1 2 论文的主要工作及章节结构 论文着重研究了m i m o o f d m 系统盲信道估计算法，采取理论分析和m a t l a b 仿 真相结合的手段，验证了论文研究内容的正确性并n n - - i 行性。本论文总共分为四章内容， 简述如下： 第一章介绍了m i m o o f d m 系统发展简史及国内外研究现状。 第二章简述了m i m o o f d m 系统的基本原理和系统结构，并对用的较多的空时码 进行了简要说明。针对m i m o 系统，本文重点对系统容量进行了推导和仿真。最后分 m i m o - o f d m 系统信道估计研究 析了m i m o o f d m 系统信道估计的研究意义及其重要性。 第三章介绍了m i m o o f d m 系统信道非盲估计，给出了几种常见的信道估计算 法。之后着重提出一种简化后的l s 估计，并对这几种算法进行了仿真比较，可以分析 出简化后算法不但避免了矩阵求逆运算，降低了计算量，而且算法性能也得到了提高。 第四章着重分析了基于子空间的m i m o o f d m 系统信道盲估计算法，针对常见子 空间算法自身的特点及性能优劣性对算法进行了改进。仿真结果表明改进后算法具有收 敛速度快，估计精度高等优点。 最后总结全文，并对下一步将要进行的工作研究进行了构思。 6 第二章m i m o o f d m 系统简述 第二章m i m o o f d m 系统简述 未来移动通信系统向着宽带无线通信的方向迅速发展，人们对通信系统的速率和质 量需求更高，这就需要增加系统的容量和网络连接的可靠性。要在有限的频谱资源和衰 落的移动信道上传输高速率的数据，就必须充分利用时域、频域、空域资源，采取频谱 效率高、抗衰落能力强的技术来提高系统的性能。m i m o 技术能在不增加带宽的情况下 成倍地增加系统的容量，o f d m 技术能有效地对抗多径干扰，因此将两者相结合构成的 m i m o - o f d m 系统，可以极大地提高系统容量和传输的可靠性。本章先介绍m i m o 和 o f d m 的基本原理，然后分析m i m o o f d m 系统的结构和技术特点，随后m i m o o f d m 基带传输系统进行仿真。 2 1m i m o 系统 2 1 1m i m o 系统的基本原理 m i m o 技术顾名思义就是信号通过多个发射天线和多个接收天线进行无线传输的技 术。该技术最早是由m a r c o n i 在1 9 0 8 年提出的，它利用多天线抑制信道衰落并进行信号 传输【7 】。m i m o 技术在通信收发两端都采用天线阵列，在发送端将一个用户的数据信息 经过串并转换后分成多路并行信号，并分别由多个天线元同时、同频段发送；接收方为了 分辨出不同的并行子信号，必须使用数目不少于发送天线数目的天线组进行接收，并依 靠特殊的译码方式与并行的信号处理过程实现子信号流的分离。最后将恢复出的子信号 流合并成信源发送的信号。通过这一信号的传输过程可以看出，m i m o 技术的主要研究 内容就是发射端和接收端的信号处理方案即分集技术和空间复用。空间复用主要是指各 种b l a s t 算法，而分集技术是指空时编码。m i m o 通过空时编解码，在发射端实现了多 天线发射多数据流，并在接收端利用多天线接收实现最佳处理，获得了很高的系统容量。 空时编解码将信道编解码技术和阵列信号处理技术相结合，可以大幅度的提高无线通信 系统的信道容量和传输速率，并且可以有效的抗衰落、抑制噪声和干扰瞵j 。 通过以上介绍可以看出，m i m o 技术能够解决i n t e m e t 无线网络中的业务容量需求 瓶颈问题，它也能够在不额外增加所占用的信号带宽的前提下带来无线通信的性能上几 个数量级的改善，m i m o 技术还可以将传统通信系统中存在的多径不利因素变成对用户 通信性能有利的增强因素，进而在现代通信技术中占据相当重要的位置【9 j 。m i m o 技术 可以提高通信系统的信道容量，并且可以提高无线信道的可靠性、降低系统误码率等， 因此在多天线相关的信道建模、信号处理算法、信息论和编码理论、天线设计及固定和 移动的蜂窝设计方面都取得了很好的进展。 2 1 2m i m o 系统模型及信道容量 7 m i m o - o f d m 系统信道估计研究 设一个m i m o 系统具有m 个发射天线和r 个接收天线，并假设系统采用独立的瑞 利衰落信道。在某一时刻f ，输入信号x o ) 经m 个发射天线的发射在瑞利衰落信道中进 行多径传播，在收发天线间形成m ，信道矩阵日，接收信号用y o ) 来表示，高斯噪 声用7 7 表示，则系统模型如下图所示： 图2 1m i m o 系统模型 f i g 2 1m i m os y s t e mm o d e l 通过系统模型可以看出，输出信号少可用输入信号z 和信道矩阵日的关系式表 示为： 少( f ) = h x ( t ) + r l ( t ) ( 2 1 ) 其中，输入信号x = ( 西o ) ，x 2 ( t ) ， ) ) r 且x 的协方差矩阵的迹满足 护( ) n t ； 高斯噪声7 7 = ( 矾o ) ，刀2 0 ) ，7 7 ，) ) 7 1 ；输出信号 j ，o ) = ( m 。) ，y 2 ( t ) ，q o ) ) r ；信道矩阵日= 7 j 1 11 2 1 m 1恐2 他m ；i ； h n r lh n r 2 n r n t， ， 个发射天线到第f 个接收天线间的瑞利衰落系数。 系统容量可用下式表示为： c 礼跏卜警册日卜恐， 8 ，其中是从第， ( 2 - 2 ) 苎三童!坠q里!里坚墨竺笪垄 其中，鼢缏是接收端平均信噪比，m i n 是指m i n n t , n r ，为砌砌的单位矩阵， d e t 是求行列式。当m ，很大时，信道容量可近似为： c - m i n n , ，n t ) l 0 9 2 ( s n g 2 ) ( 2 - 3 ) 图2 - 2 不同天线数量的信遭容量 f i g2 - 2c h a n n e lc a p a c i t yo f t h ed i f f e r e n tn u m b e ra n t e n n a 由仿真图或者式2 3 可以分析出：在传输带宽和接收端信噪比不变的情况下，m i m o 系统的信道容量随着收发天线中最小天线数目的增加而线性增加。换言之，m i m o 技术 的应用可以成倍的提高无线信道的容量，也可以大大提高频谱利用率，同时还可以提高 信道的可靠性，降低误码率。 2 2o f d m 系统 2 2 1o f d m 系统的基本原理 o f d m 的思想早在2 0 世纪5 0 年代就已提出，但是由于当时使用模拟滤波器实现的 系统复杂度较高，所以一直没有发展起来。7 0 年代，s b w e i n s t e i n 提出用离散傅里叶变 换( d f t ) 实现多载波调制，为o f d m 的实用化奠定了理论基础。8 0 年代，l j c i m i n i 首先分析了o f d m 在移动通信中应用存在的问题和解决方法。此后，o f d m 在移动通 9 m i m o o f d m 系统信道估计研究 信中的应用如火如荼地开展起来了。 o f d m 技术可以看成是由传统的频分复用技术( f d m ) 发展而来的。它将所传输的 高速数据流分解成若干个低速数据流进行并行传输，这样就可以把宽带变成窄带，因而 可以彻底解决频率选择性衰落这一问题。在传统的f d m 系统中，不同用户占用不同频 率信道，在接收端用带通滤波器分离各个用户的信号，各信道间必须有一定的保护间隔， 各载波的信号频谱互不重叠，频谱利用率较低。在o f d m 系统中，各个子载波在整个 符号周期上是正交的，各个子载波信号频谱可以相互重叠，因此大大提高了频谱利用率； 如果在o f d m 符号间插入保护间隔，并使保护间隔大于无线信道的最大时延扩展，就 可以最大限度地消除由于多径带来的符号间干扰( i s i ) 。目前存在两种保护间隔，一种 是循环前缀( c p ) ，一种是填补零( z p ) 。如果采用循环前缀( c p ) 作为保护间隔，可以避 免由多径带来的信道间干扰( i c i ) ，如果采用填补零( z p ) 作为保护间隔，可以完全消 除块间干扰( i b i ) 1 0 】。 2 2 2o f d m 系统结构 。 o f d m 技术是一种多载波传输技术。它将信道分成若干个正交子信道，并将高速数 据流分成多个并行的低速数据流，最后调制到各个子信道的子载波上进行并行传输。其 系统模型如图2 2 所示。 图2 - 3o f d m 系统模型 f i g 2 - 3o f d ms y s t e mm o d e l 由上图可以看出：若从信源开始，首先对信源数据进行信源编码变为二进制数据， 再进行信道编码、串并变换后，经i f f t 调制、并串变换、插入保护间隔并进行数模转 换变为时域信号后经射频单元发射出去。信号经无线信道传播后，在接收端首先进行下 变频、模数转换等一系列反操作可以恢复出信源信息。 2 2 3o f d m 基本参数的选择 o f d m 系统带宽b ，采样间隔r 去。o f d m 符号长度一般大于等于系统子载波数。 1 0 为了保持数据的吞吐量，子载波数目和f f t 的长度要有相对较大的数量，这样就导致了 有用符号持续时间的增大。在实地应用中，载波的频率偏移和相位的稳定性会影响两个 载波之间间隔的大小，如果是移动着的接收机，载波间隔则必须足够大使得多普勒频移 可以被忽略。选择有用符号的持续时间，必须要以保证信道的稳定为前提。 系统子载波数n ，每个子载波占用的带宽去，系统带宽b 土, - p ，循环前缀的长度g ， v _ 均为设计o f d m 系统时非常重要的参数。首先，循环前缀的长度应选择为o f d m 符号 长度的一小部分，以减小由于循环前缀的引入带来的系统功率损失。由于循环前缀的长 度直接与信道的最大时延扩展有关，通常o f d m 符号长度胛，换一种说法 也就是系统子载波数矾。然而，若o f d m 符号长度太长，衰落信道中多普勒扩 展引起的子载波间干扰( i c i ) 将限制系统性能。 若选择的子载波间隔击比最大多普勒 频移乃大得多，系统对多普勒扩展的e h 此产生的i c i 相对不敏感。所以，系统子载波数 应满足力亩，即砉。于是，系统子载波数一般应满足如下约束条件： 召s n 手 ( 2 - 4 ) jd 为恰当设计o f d m 系统，不等式同时也限制了信道时延扩展和频率扩展间的关系， 得到力彳赢- 2 f 。, ，化简可得式 m 1 ( 2 l 丁) 。 若设也为多载波数目，m 为o f d m 一帧所包含的符号数，则一帧内包含的所有导 频符号总数为： n = ( n o n , ) ( n , n , ) ( 3 - 2 7 ) 对于信道传输函数比较好的抽样应该使时间轴的抽样率和频率轴的抽样率平衡，即 需满足下式： 怎巩1 ( 口e ，) ( 3 - 2 8 ) 3 2 2 系统导引序列的设计 最小平方信道估计算法要求所有的n 。x n 。个训练符号矩阵j ，其中m = n i ，i 是一个可被n 整除的整数，q = ( c 一1 ) m + 丸k = 1 ，j ，为酋矩阵。因此，只有n t 个 o f d m 符号需要做信道估计。一种比较直接的解决办法是构造s 。为对角矩阵。为达到训 练符号在所有天线上发送情况下相似的性能，训练信号的功率应提高1 0 l o g 。m d b ，这 将导致增加功率放大器动态范围的要求t 2 3 】，这也是不希望的。因此，需要训练序列在所 有天线上发送同时具有酋矩阵s 。的训练序列构造方法。一种可行的方法可采用t a r o k h 在空时编码方面的成果。对m = 2 ，4 ，8 时，存在正交设计，例如对m = 2 ，4 ，可采用如下 的训练符号形式： = b 著 鼢= ( 3 2 9 ) ( 3 - 3 0 ) 其中，s l 为长为n 。的向量s 。，后= 1 ，坼。这种结构将使s k 为酋矩阵。并且，这种在 2 3 墨墨墨墨喝墨s墨s 墨墨 m i m o - o f d m 系统信道估计研究 所有天线上传送同一序列的发送形式有利于做同步。对于n 。= 8 ，相似的结构同样存在。 对于n 。为其他值时，要么传送多于n 。个训练符号，要么用g r a ms c h m i d i t 正交化过程 使训练符号矩阵为酋矩阵，从而可采用l s 算法做信道估计。 3 2 3 导频