（通信与信息系统专业论文）mimo系统中的均衡技术研究.pdf

西北j r 业人学硕十学位论文 摘要 近年来，宽带无线通信技术和应用得到了迅猛的发展，人们对无线数据和多 媒体业务的需求，促进了用于高速宽带无线通信新技术的发展和应用。多输入多 数出( m i m o ) 技术即将应用于各种高速宽带无线通信系统中。m i m o 技术由于引 入了空间维，使得无线信道中存在同频率的并行信道。这种对于空间维的利用使 得通信系统的频谱利用率大幅度的提高。同时m i m o 系统通过多径信道来降低信 道之间的相关性，充分利用了移动无线信道中的i s i 来提高系统容量。也使得这 种技术在未来的无线通信系统中有着广阔的前景。 本文在阐述了m i m o 通信系统的基本原理的基础上，分析了移动无线信道衰 落特性，并对m i m o 信道进行了m a t l a b 建模。围绕该系统中的均衡这一关键技术， 深入研究了基于训练序列和盲方法的两种均衡方法，给出两种相应的均衡算法 m i m o - d f e 以及m i m o c m a ；针对盲均衡算法m i m o - c m a ，研究了全局牧敛性和局部 收敛性。并针对多信源条件下的o n et om a n y 问题，给出了相应的改进算法。最 后结合m a t l a b 仿真对这些算法的有效性和可行性进行分析和比较。 关键词 多输入多输出均衡判决反馈均衡常数模算法假收敛 空时编码 两北1 ：业大学硕十学位论文 a b s t r a c t t h en e e df o rw i r e l e s sd a t aa n dm u l t i m e d i as e r v i c e sp r o m o t e st h ed e v e l o p m e n t a n da p p l i c a t i o n so fm a n yh i g h s p e e dw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o nt e c h n i q u e s m u l t i p l e i n p u ta n dm u l t i p l eo u t p u t ( m i m o ) t e c h n i q u e sh a v eg a i n e dm o r ea n dm o l ei n t e r e s ti n t h el a s taf e wy e a r s a si n f o r m a t i o nt h e o r yi n d i c a t e s ，l a r g ec a p a c i t yi so b t a i n e dv i a t h ep o t e n t i a ld e c o r r e l a t i o nb e t w e e nt h ec h a n n e lc o e f f i c i e n to ft h e m u l t i p l e i n p u t m u l t i p l e o u t p u t ( m i m o ) r a d i oc h a n n e l t h i sm e a n sm u l f i # e - a n t e n n as y s t e m sc a l t r a n s m i ti n f o r m a t i o nw i t hh i g h e rd a t ar a t ew h e nt h eb a n d w i d t ha n ds i g n a l - n o i s e - r a t i o i sf i x e d s ot h es t u d yo f m u l t i - a n t e n n as y s t e m si ss i g n i f i c a n t i nt h i sp a p e r ，w ei n t r o d u c t i o no ff a d i n gc h a n n e l sb a s e do nd i s c u s st h ep r i n c i p l e o fm i m os y s t e m ，a n di tw a sm a d et h es i m u l a t i o no ft h ei n t e g r a t e dm i m oc h a n n e l t h e o r e t i c a lm o d e l f u r t h e r m o r e ，t h ec h a n n e le q u a l i z a t i o nt e c h n i q u ei nm i m o s y s t e m i si n v e s t i g a t e d ，w i t ht h ee m p h a s i so nt r a i n i n gs e q u e n c e b a s e da n db l i n d b a s e dc h a n n e l e q u a l i z a t i o nm e t h o d s t h eg e n e r a lc o n v e r g e n c eb e h a v i o r so fb l i n d b a s e dc h a n n e l e q u a l i z a t i o nm e t h o d sh a sb e e na n a l y z e d ，a n db ed e a da g a i n s tt h eo n et om a n y a l s os e v e r a li m p r o v e da l g o r i t h m sa r eg i v e nr e s p e c t i v e l y f i n a l l y ，t h e a n a l y s i sa n d c o m p a r i s o no f t h e s ea l g o r i t h m si sm a d eb yc o m p u t e rs i m u l a t i o n k e yw o r d s ： m u l t i p l ei n p u ta n dm u l t i p l eo u t p u t ( m i m o ) e q u a l i z a t i o n d f ec m al o c a lc o n v e r g e n c e s p a c e t i m ec o d e 西北工业大学硕士学位论文第一章绪论 第一章绪论 1 1 本文的研究背景和意义 近年来，宽带无线通信技术和应用得到了迅猛的发展。人们对无线数 据和多媒体业务的需求，促进了用于高速宽带无线通信新技术的发展和应 用。多输入多输出( m i m o ) 系统可以看作是系统级提高数据传输速率的 有效方法。这种分集技术可以与时间分集或频率分集同时使用，使其应用 范围非常广泛。m i m o 在传统的时间分集和频率分集的基础上引入空间分 集的概念。这一变化在理论上可以使信道容量突破香农( c e s h a n n o n ) 定 理。大大提高了数据传输速率。盲均衡技术也是一种提高有效数据传输速 率的方法。盲均衡可以在不发送训练序列的条件下实现均衡器对信道变化 的自动跟踪。这两种技术相结合，在实际应用中，受到了广泛的重视。 m i m o 系统通过空间分集的方法将信道的利用率大幅提高，但同时也 使得传统的单信道估计及均衡技术面临挑战。由于m 1 m o 系统的信道容量 由发射天线和接收天线的个数及天线问的相关性所决定。当增加发射接收 天线的数量时，受实际的场地条件限制，发射天线和接收天线在空间上不 能保证足够远的距离，使得多条信道之间存在较强的相关性，影响实际信 道容量。但当信道比较恶略时，大的时延扩展和频率扩展可以使信道之间 的相关性下降。所以m i m o 系统恰恰在多径和多普勒频移较大的时候会呈 现出较好的性能。由于m i m o 系统利用多径干扰减小信道相关性，使得其 对于均衡器性能的要求更加苛刻。 有关各种系统的均衡研究已经有很多，现在使用的均衡器主要可以分 为两类：有数据辅助和无数据辅助。其中有数据辅助型已经发展出非常多 的算法，并广泛的应用于各种不同的系统中。各种算法各有其自身的优缺 点，但从它们分类的名字可以很明显的看出，这一类方法需要接收机端己 知一部分发射信号。这种已知的信号被i h j 隔的插入有用数据中，接收端通 过处理这种己知信号来得到信道信息。插入有用数据的已知信息必然降低 了信道的利用率。随着数据最的增大，已知信号的数量变得越来越不可接 受。另一方面，随着宽带移动通信的不断发展，传输信道变得越束! j 复杂 西北工业大学硕士学位论文第一章绪论 也越来越恶略。终端在复杂城市环境的高速移动使得信道快速变化成为必 需。均衡器需要不断跟踪信道的变化。这样就要求发送的已知数据的频率 大大提高。使得有数据辅助的接收机均衡变得不现实。盲均衡方法在这样 的条件下应运而生。从s a t o 的论文【6 4 】开始，过去2 0 年中盲均衡算法发展 非常迅速。盲均衡的最大特点就在于发射端不需要插入已知的辅助数据， 如果能够将盲均衡应用在m i m o 系统中，将使得现有的频谱利用率得到大 幅提高。 在传统的无线通信系统中，发射端和接收端通常是各使用一根天线， 这种单天线系统也称为单输入单输出( s i s o - s i n g l ei n p u ts i n g l eo u t p u t ) 系统。对于这样的系统，c e s h a n n o n ( 1 9 6 2 2 0 0 1 ) 于1 9 4 8 年在“通信的数 学理论【l 】”一文中提出了一个信道容量的计算公式：c = w l o g ：( 1 + s n ) ， 其中w 代表信道带宽，s i n 代表接收端的信嗓比，用w 归一化后，得到 带宽利用率：野= l o g ，( 1 + s i n ) 。它确定了在有噪声的信道中，进行可靠通 信的上限速率。以后的电信工作者无论使用怎样的调制方案和信道编码方 法，都只能一点一点地接近它，却无法超越它，这似乎成了一个公认的、 不可逾越的界限。 随着目前移动通信的普及和广泛应用，加上未来i n t e r n e t 的要求，无 线接入用户要求大幅度地提高无线通信速率的愿望变得越来越强烈。因此 必须设法突破上述传统无线通信系统的容量界限。一般来说，提高移动通 信的信道容量有三种方法：( 1 ) 设置更多的基站i ( 2 ) 拓宽已使用的频 带：( 3 ) 提高频谱使用效率。设置更多的基站意味着增加更多的蜂窝， 为此付出的代价较高。为了便于提高无线通信的传输速率，也有人建议把 目前使用的频带扩展到毫米波段，因为在毫米波段有更宽的频带可供使 用。但是就目前的技术水平来说，这样做的代价还相当昂贵，而且目前无 线通信市场迫切需求的是介于u m t s 和w l a n 之间的设备，他们使用的 是微波波段，对于u m t s 和i s m 使用的频率在2 g h z 附近，而w l a n 使 用的频率在2 到5 g h z 。由此看来，合理的选择是设法提高频谱的使用效 率的有效方法。 在传统的无线系统中，根据c e s h a n n o n 给出的信道容量公式，增加 信噪比可以提高频谱利用率，信噪比每增加3 d b ，信道容量每秒每赫兹增 加1 b i t 。对于单用户方案，信噪比主要与系统热噪声有关，而系统热i 噪声 在通信期问基本保持不变，如果增大发射端的发射功率，接收端的信噪比 随之增加。然而，不仅是因为人的健康原i 捌不推荐使用这种方法，而且还 西北工业大学硕士学位论文 第一章绪论 因为要设计一个优秀的功率放大器能在很宽的线性范围内和很高的发射 功率上工作，是件很困难的事情，而且当发射功率很高时，器件的散热也 成为问题。在蜂窝方案中，由于来自其他用户的干扰电平通常高于系统的 热噪声，所以在这种情况下增大发射功率似乎对增加信道容量没有太大的 帮助。 提高频谱使用效率的另一种方法是使用分集技术。如果发射端使用单 根天线，接收端使用多跟天线，这种分集通常称为接收分集，也称之为单 输入多输出( s i m o s i n g l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) 系统，采用最佳合并的 接收分集技术通常能改善接收端的s n r ，从而提高信道的容量和频谱利用 率。如果发射端使用多天线，接收端使用单天线，这种分集通常称为发射 分集，也称之为多输入单输出( m i s o m u l t i p l ei n p u ts i n g l eo u t p u t ) 系统， 如果发射端不知道信道的状态信息，无法再多发射天线中采用波束成型技 术和自适应分配发射功率，信道容量的提高不是很多。s i m o 和m i s o 技 术的发展自然演变成m i m o 技术，即在无线链路的两端都使用多跟天线， e t e l a t a r 2 和j f o s h i n i 3 1 分别证明了m i m o 系统与s i m o 和m i s o 系统相 比，可以取得巨大的信道容量，该信道容量突破了传统的单输入单输出信 道容量的瓶颈，是c e s h a n n o n 信道容量的推广。与目前已实现的信道容 量相比，有望提高几个数量级。因此无线m 1 m o 技术在第三代( 3 g ) 乃 至三代以后( b 3 g ) 的移动通信系统中有着广阔的应用前景。目前，无线 m i m o 技术已成为了无线通信领域的一大研究热点。粗略的说，使用m i m o 技术的好处在于能创建多个并行的j 下交子信道；能综合使用发射分集和接 收分集技术；能较大的增加天线的增益等等。 1 2 目前无线m 0 系统及均衡技术研究现状 早在7 0 年代就有人提出将多入多出技术用于通信系统，但是对无线移动通 信系统中多入多出技术产生巨大推动的奠基工作则是在9 0 年代由a t & tb e l l 实 验室的学者完成的。1 9 9 5 年t e l a t a r 2 给出了在r a y l e i g h 衰落情况下的m i m o 容 量；1 9 9 6 年f o s c h i n i 4 提出了一种m i m o 处理算法对角贝尔实验室分层空 时( d b l a s t ) 算法；1 9 9 8 年t a r o k h 5 等讨论了用于m i m o 系统的空时码；1 9 9 8 年w o l n i a n s k y 等人采用垂直一贝尔实验室分层空时( v - b l a s t ) 算法【6 】建立了一 个m i m 0 实验系统，在室内试验中达到了2 0b i t s h z 以上的频谱利用率，这一 频谱利川牢在普通系统中极难实现。 西北工业人学硕士学位论文第一章绪论 多径通常会引起衰落，这在普通的通信系统中是非常不利的。但对于m i m o 系统来说，多径却可以作为一个有利因素加以利用。图1 1 所示为m i m o 系统 的原理图。m i m o 技术于发送端和接收端使用多根天线，在发送端串行数据符 号流经过一些必要的空时处理后被送到天线进行发射，在接收端通过各种空时检 测技术进行数据符号的恢复。通常为了保证各个子数据符号流能够有效分离，各 个天线之间必须保持足够大的距离( 通常要求半个载波波长以上) ，以防止接收 信号间过大的相关性。 。 v：v ， 图1 1 m i m o 系统框图 由于各予数据符号流同时发送到信道，它们共用同一频带，因而并未增加带 宽。若各发射接收天线问的通道响应独立，则多入多出系统可以创造多个并行空 间信道。通过这些并行空间信道独立地传输数据符号，数据率必然可以提高。 随着m i m o 技术研究的逐步深入，人们对m i m o 技术的认识也在不断提高。 现在已经普遍认为，m 1 m o 技术是一种通过多天线的配置充分利用信号的空间 资源，有效提高衰落信道信道容量的方法。 m i m o 技术能提高容量和性能的原因主要是充分利用了空间资源。上世纪 四十年代末贝尔实验室提出蜂窝概念，并在七十年代进行了实用化，研制成功世 界上第一个蜂窝移动通信系统a m p s ，改变了人们对空间资源利用的观念；后来， 研究人员又进一步提出了微小区、微微小区等小区分裂的概念并成功进行了实用 化，应用到了g s m 、c d m a 系统中，以进一步提高系统的容量，并通过空间分 集以提高接收性能；但由于小区不能一味地分裂下去，小区分裂的的思想在大容 量的需求条件下就变得不可行了。而利用空间发送分集技术来提高容量的智能天 线、m i s o 、m i m o 等各种空时联合处理技术则是进一步提高系统容量和频谱效 率的有效措施。 系统容量指通信系统在一定信噪比条件卜所能达到的最大传输速率是衡量 通信系统的重要指标之一。对于n 发m 收的m i m o 系统，假定信道为独直的 r a y l e i g h 衰落，则系统的容量i 玎以表示为【7 ： 4 ，、 、 蜘嘶协 翰 缸m v ；v 西北t 业大学硕士学倪论文第一章绪论 v c = l 0 9 2d e t i , v + 古h h “】( b p s h z ) ( 1 1 ) w 其中，是接收端平均信噪比，h = ( ) 。是信道矩阵，其元素吃。是从发射天 线n 到接收天线m 之间的信道衰落系数。当m ，n 很大，则信道容量c 近似为： c z m i n m ，n j l , 0 9 2 ( y 2 ) ( 1 2 ) 和s i s o 信道的容量公式相比可以看出，m i m o 系统的信道容量随着天线数量的 增大而线性增大。也就是说m i m o 技术可以成倍地提高无线信道容量，在不增 加带宽和天线发送功率的情况下，频谱利用率可以成倍地提高。 图1 - 2 是发送和接收天线数目不断增加的条件下m i m o 信道容量随信噪比 变化的示意图。显而易见，多输入多输出对于提高无线通信系统的容量具有极大 的潜力。 时间和频率都是一维的资源，而空间是三维的资源，如果对信号的空间资源 加以充分利用，则潜力是巨大的。从移动通信的发展过程可以看出，m i m o 技 术的出现是人们对空间资源逐步开发利用的必然结果，因为m i m o 系统较以往 的诸如智能天线的方法更能充分地利用空间资源。 图1 2 对于m i m o 慢瑞丽衰落信道，以s n r 为变量，不同数量的发射接收天线可达到的信 道容量 简言之m i m o 技术的优点主要足通过多天线的配置来充分利用信号的空 瞄资源，从而达到提高系统容量的鼠的。在无线频谱资源紧缺的条件下，无袋 m i m o 技术是提高频谱利用率和数摒传输速率的有效方法之一。 j6 口，虽然第二代移动通信系统8 】、【9 i ，j 以比第：代移动通信系统的速率 西- i l l 2 业大学硕士学位论文第一章绪论 快得多，但仍不能满足未来的多媒体通信需求。在下一代移动通信系统中，人们 为了提高系统速率，则需要对一系列关键技术进行研究，这些关键技术包括：信 道传输技术：抗干扰性强的高速接入技术、调制和信息传输技术；高性能、小型 化和低成本的自适应阵列智能天线；大容量、低成本的无线接口和光接口；系统 管理资源：软件无线电；网络结构协议等等 1 0 】、【1 1 】。作为大容量无线接1 ：2 1 的 关键技术之一的m i m o 技术，其理论、算法和实现等已经得到广泛的研究。下 面简述m i m o 的研究进展情况。 在m i m o 系统理论及性能研究方面已有非常多的研究工作( 2 】_ 【6 。但是由于 无线移动通信m i m o 信道是一个时变、非平稳多入多出系统，尚有大量问题需 要研究。比如说，很多文献中大多假设信道为慢衰落信道。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，因此必须采用更复杂的模型进 行研究。已有不少文献在进行这方面的工作【1 2 卜1 1 4 】，即对信道为频率选择性衰 落和移动信道情况进行研究。还有，在许多文献中，都假设接收机需要精确获得 多径信道的参数，因此，必须发送训练序列对接收机进行训练。但是若移动台移 动速度过快，就使得训练时间太短，这样快速信道估计或盲处理就成为重要的研 究内容。 一些文献中，除了假定接收机完全己知信道参数之外，一般均假定发射机完 全来知信道参数，m i m o 处理的空时编码也是按照假定发射机对信道完全未知 的条件设计的。显然若某种方式的发射机具有关于信道的知识，利用该知识应该 能够改善系统性能或简化系统结构。如利用注水法等来动态地调整发射端的数据 速率，阻实现对信道的充分利用。 空时编码是m i m o 的基本问题，目前已经有s t t c ，s t b c ，l d c 1 5 1 - 【1 7 】等 一些基本的空时编码方法。新的空时编码方法正在不断被提出，以改善m i m o 性能，减少空时编码系统复杂性，更好地适应新- 4 t ：无线通信系统要求和信道实 际情况。 为了在系统中应用m i m o 技术，就必须结合具体通信体制( 多址方式、双 工方式、调制方式、常规信道编码方式、多用户检测方式、波束成形方式等) 进 行性能研究和系统设计。近来，已有一批有关的研究结果发表( 【1 8 及其中的参 考文献) 。比如，y el i ，a g r a w a l 等提出了一种正交频分复用( o f d m ) 与空时码 结合的m i m o 方案，并在这方面做了很多工作【1 8 】。 实验系统是m i m o 技术研究的重要一步，目前各大公司均在研制实验系统。 几年前，朗讯( l u c e n t ) 通信技术公司已作过m i m o 系统的早期试验，并成 功的测试了两款b l a s t 芯片。一1 , 片的最高速度达到了1 9 2 m b p s ，而且b l a s t 研究小组墩得了以前难以想象的无线频谱利用牢：2 0 - 4 0m b p s h z 。比较而吉， 两北工业大学硕士学位论文第一章绪论 使用传统的无线调制技术，对于蜂窝移动通信系统取得的频谱效率为：l 5 k b p s h z ，对于点对点的微波通信系统取得的频谱效率为1 0 , - - 1 2k b p s h z ，而在 3 0 k h z 的带宽内，b e l l 实验室在上述的频谱效率上实现了0 5 - 1m b p s 的有效载 荷数据速率，而使用传统的技术，在该带宽内只能取得5 0k b p s 的有效载荷数据 速率。对于3 g p p ，表1 给出了在平衰落条件下，2 - 4 g h z 频段、5 m h z 载波间隔， 在移动通信的下行链路中，使用m i m o 技术所取得的峰值数据速率。 表一各种m i m o 结构的峰值数据速率 ( m ，n ) t x 技术码速调制方式速率子数据流子数据流数量数据速率 f l ，1 ) 传统3 ，4 6 4 q a m5 4 0 k b p s 2 0 1 0 8 m b p $ f 2 ，2 lm i m o3 | 41 6 0 i a m3 6 0 k b p s 4 0 1 4 4 m b p s ( 2 ，2 ) m l m o3 4 q p s k 1 8 0k b p s8 0 1 4 4 m b a s ( 4 ，4 ) m i m ol ，28 p s k 5 4 0 k b p $ 8 0 2 1 6 m b p s 从目前来看，下一代移动通信系统主要将以正交频分复用( o f d m ) 【1 9 】【2 0 】 和多天线( m i m o ) 1 】【9 】为技术核心。o f d m 技术的特点是具有良好的抗噪声性 能和抗多信道干扰能力，可以提供比目前无线数据通信技术质量更高( 速率高、 时延小) 的服务和更好的性能价格比，网络结构高度可扩展。m i m o 技术可以大 大提高系统的频谱利用率、容量和性能。o f d m 技术与m i m o 技术的有机结合 将为无线网提供更好的方案。 当然，尽管m i m o 系统能大幅度提高系统容量，但在现阶段，距离m i m o 技术投入大规模商用还有待时日。主要是因为还有许多的实际问题有待解决。主 要问题包括以下几个方面： 首先，m i m o 系统的性能，在很大程度上跟所处环境的多径信号的性质有关， 特别要受各条路经之间的相关度、时延扩展和角度扩展的影响。因此，了解和掌 握户内和户外环境中无限m i m o 信道的特性，对实现潜在的巨大信道容量、取 得预期的性能、选择合适的系统结构和设计优良的信号处理算法至关重要。为此， 除了一些必要的实际测量外，必须建立合适的信道模型，用于预测系统的性能和 评估算法的优劣。为了适应无线信道的时变特性，不仅需要建立m i m o 信道的 静态模型，还要建立特定的动态模型，因为提出新的和更具体的信道模型，可用 于分析现有的传输算法是如何影响系统的性能的。同时为适应这些更具体的模型 要求，是否能提出一些新的算法。传统的无线系统的传播模型已经成为了标准 【5 】，不过到目前为止，i t u 还未制定相应的m i m o 信道模型标准，3 g p p 已经制 定出了有关m i m o 的信道模型标7 t e 2 1 1 。 笫二，天线的数量和箨天线之r f i j p e 离是m i m o 系统设计的关键参数，如果 西北t ：业人学硕七学位论文 第一章绪论 要实现m 1 m o 系统的高频普效率，后者更为重要。在基站安装大量的天线，对 周围的环境会造成一定的损害，因此天线的数量宜限制在中等的水平，例如4 根， 它们之间的距离一般选择为1 0 个波长，这个距离稍微偏大，之所以要这样选择 是因为基站一般安装在较高的位置，不能保证总是存在能使衰落去相关的本地散 射体。如果使用双极化天线，在2 g h z 的频率上，l o 倍波长的间隔，4 根天线占 据的空间约为1 5 米。对于终端，选择半个波长的天线距离足以保证有相当数量 的不相关衰落，因为终端一般处于本地散射物之间，而且不存在直接传播路径， 终端天线的最大数量预计为4 根，但是实际实现时，一般选择最小的数目：2 根。 据计算4 根双极化天线要占据7 5 c m 的空间，这样4 根天线可以非常容易地嵌入 诸如笔记本电脑的外壳中，然而对于蜂窝手机，即使是安装2 根天线也成问题。 因为手机目前的设计趋势是把天线嵌入到机壳中，目的是为了改进外观和增加产 品的吸引力，这使得天线距离要求成为一个非常严重的问题。 第三，空时编码理论还没有成熟，对接近信道容量上限的空时码，还没有一 个非常完善的理论体系就b l a s t 空时结构或空时分组码( s t b c ) 技术而言，一般 只适用于窄带信道的情形，而必须借助其它一些技术才能应用到频率选择性信道 中。对于空时网格码( s t t c ) 这种空时编码技术，其最优准则的理论推导和最优空 时码的构造方法还很不完善 5 1 1 2 2 1 。 第四，m i m o 接收机与单天线接收机相比，复杂性明显增加，具体表现在： 1 由于多用户、多天线的存在，消除空间干扰的空时合并器和信号监测器的设计 变得异常复杂，例如f 4 x 4 1 m i m o 系统与单天线接收机相比，复杂性要增加约2 倍。2 由于m i m o 接收机受周围环境的散射影响，存在角度扩展和延时扩展。在 均衡和干扰对消方面需要增加一些附加的处理。3 m i m o 信道估计也要导致复杂 性的增加，因为整个信道矩阵的每一条路经延时( 在o f d m 中为每一个时隙) ， 都需要及时跟踪和更新，而不是只跟踪和更新单个系数。如何准确地获取信道的 状态信息并及时地反馈给发射机是m i m o 系统设计中一个值得深入研究的课题， 信道容量实际上是信道特征模式的函数，m i m o 信道容量的实现将得益于知道信 道状态信息的发射机，因为发射机端可以利用信道的状态信息或部分反馈信息依 据注水原理而不是平均分配发射功率。而且，如果己知信道的相关矩阵，还可以 使信道编码、每一支流的比特分配和放大器的功率管理做到最佳。在 2 1 中讨论 了各种功率分配算法，他们能在不同的信道条件下做到最佳。额外的复杂性还来 自增加的r f 链( 与r x 天线的数 j 相等) 和相应的基带运算单元，还有接收机 隔离算法等。对丁蜂窝手机，电池的寿命k 短电跟接收机的复杂性有关。 第五，m i m o 系统需要与现有的非m i m o 通信网络集成、向后兼容，即未 西北工业大学硕士学佗论文第一章绪论 来的m i m o 接收机应该是双模式的。为此，m i m o 的信号涉及可以从特殊的无 限资源控制( r r c ) 消息中，获得支持和帮助。例如终端可以通过下行链路的广 播信令来知道基站是否处在m i m o 模式。同时，基站也需要知道终端是处在 m i m o 模式，还是非m i m o 模式，m i m o 通信连路可以在呼叫期间确立。另外， 在非m i m o 模式通信中，终端也需要给基站提供反馈信息，随时报告信道的质 量情况，如果信道条件许可，基站便可安排m i m o 传输，这些下行和上行的r r c 消息一般放在信令消息的第二层。 m i m o 系统实现大容量的前提是接收机能对来自各发送天线信号进行很好 的去相关处理。而要进行较准确的去相关处理来恢复信号，使接收端有较准确的 信道信息，以正确地恢复被干扰和噪声污染的信号，这种技术我们称作均衡。 在m i m o 通信系统中，空时信道的估计及其信号检测较普通s i s o 信道更具 挑战性，特别是空时信道的均衡，对最后的误码性能和系统容量有很大的影响。 无线m i m o 信道的复杂性主要表现在两个方面，一是快速移动通信环境所导致 的信道时变特性：二是当多径时延扩展的长度大于码元周期时，多径衰落使得空 时m i m o 信道变成频率选择性信道，即是一个时变的f i r 矩阵信道，对它的均 衡是较困难的。 对无线信道的均衡能力，将直接影响和决定无线信道的传输能力和利用效 率。目前，已经提出的信道均衡方法可以大致分类为： 无数据辅助的盲均衡方法：近十年来，m i m o 信道的盲均衡技术有了很大 的发展，它不需要训练序列，只利用接收信号的特性来完成信道估计，一般是利 用数字通信信号的常模量、有限符号集、循环平稳、非高斯分布等特性，比较实 用的方法有三大类，即常模量算法、子空间分析法( 有噪声子空间、信号子空间、 迭代投影、线性预测分析等多个子类) 和最大似然( m l ) 估计法，它们都可以对频 率选择性的f i r 矩阵信道进行均衡。但盲均衡方法也各自存在着缺陷，如存在假 收敛、需要较长的观测数据、对噪声较敏感、收敛精度差等，这在一定程度上限 制了它们的实用性。 基于训练序列的均衡按一定估计准则确定各个待恢复的信号值，或者按某 些准则进行逐步跟踪和调整待恢复的信号值，其特点是需要借助参考信号f 导频 或训练序列1 。 半盲均衡结合盲均衡与基于训练序列均衡这两种方法优点的信道均衡方 法。 西北1 ：业大学硕十学位论文第一章绪论 1 3 ：本文的工作重点 本文的研究目标是在未来无线通信系统中使用的m i m o 系统的均衡问题。 它需要系统接收端在具有衰落特性的无线通信环境中能够正确地对发送信号进 行估计，有效地克服多天线间干扰和符号问干扰。 为了得到这个优化方案，本文针对m i m o 均衡算法以及它们在其它系统中 的应用等问题开展了一系列研究工作。其中的主要工作重点有以下几方面： 1 根据现有的m i m o 信道建模方法对本系统所使用的仿真信道进行建模。 2 对两种均衡器m m s e d f e 及c m a 均衡器进行系统方针比较了两种算 法的性能。 3 针对c m a 算法单信源条件下的局部收敛性和全局收敛性进行了理论推 导。论述了m i m o c m a 算法不存在局部最小值的特性。 4 针对c m a 算法多信源条件给出了两种改进算法。并对改进算法进行了 仿真。并在理论上论述了改进算法存在局部最小值。 1 4 ：本文的章节安排 本文研究工作的目标是一个衰落环境中采用多天线的m i m o 系统的均衡方 法研究。本文主要章节安排如下。 第2 章概要介绍了m i m o 系统的容量，并对s i s o 、s i m o 、m i s o 、m i m 0 ，四 种不同的系统的容量进行了对比；介绍了现有的三大类空时编码方式：空时网格 码、空时分组码、空时分分层结构进行了介绍。 第3 章介绍了无线传播环境，并综述了现有的几种主要的m 1 m o 信道仿真 模型建立方法；给出本文所使用的m i m o 信道仿真模型。 第4 章针对最小均方误差判决反馈均衡器和c m a 均衡器算法进行深入的研 究。并对两种均衡器的性能在第3 章所给出的信道模型中进行了仿真。针对s i s o 中c m a 存在的局部最小值问题，从理论上论述了在m i m o 系统能够中c m a 算 法始终能够收敛到全局最小值。并针对c m a 存在的o n et om a n y 的问题， 给出了改进算法。同时对改进算法的收敛性进行了分析。 最后在第5 章对本文工作进行了总结和展望。 西北工业人学硕士学位论文 第二章：m 1 8 0 系统介绍 m i m o 系统以其在频谱利用率方面的重大突破受到广泛的关注。m i m o 系统 的容量自然成为关注的焦点。本章首先通过介绍s i s o 、s i m o 、m i s o 和m i m o 四种系统的理论容量，并对几种系统的频谱利用率进行了比较，直观地表现出了 m i m o 系统在提高系统容量方面的优势。空时编码是伴随着m i m o 系统产生的 信道编码方式。任何m i m o 系统都离不开空时编码。恰当的空时编码方式能够 大幅度的提高系统的性能。本文第二部分将简要介绍了空时编码的相关内容。 2 1 m 1 8 0 系统容量 假定一个点对点m i m o 系统有件= n 个发射天线、= m 个接收天线。集 中于用离散时间描述的复基带线性模型，系统框图如图2 1 所示。用n x l 列矩阵 x 表示每个符号周期内的发射信号，其中第i 个元素x i 表示第i 根天线发射的信 号。对于高斯信道，按照信息论，发射信号的最佳分布也是高斯分布。因此， x 的元素是零均值独立同分布的高斯变量。发射信号的协方差矩阵为： ，2 h l v ：。：v v 、：v 、 专，：专 氐： 。 氐。 图2 1m 1 m o 系统框图 k = e x x ” ；式中，e 代表均值；a n 表示矩阵爿的h e r m i t i a n 转鼹矩阵 即爿的复共轭转置矩阵。不管发射天线数n 为多少，总的发射功率限制为p 呵表示为： 矾北工业大学硕士学位论文 p = t r ( r = ) ( 2 1 ) 式中，t r ( a ) 代表矩阵a 的迹，可以通过对爿的对角元素求和得到。假设信 道状态信息( c s i ) 在发射端未知，则假定从各个天线发射的信号都有相等的功 率p n 。发射信号的协方差矩阵为 p k 2 亩k ( 2 2 ) 式中，k 是n x n 单位矩阵。由于发射信号的带宽足够窄，因此可以认为它的频 率相应是平坦的。换句话说，假定信道是无记忆的。 用m x n 的复矩阵h 描述信道。 ，表示矩阵h 的第q 个元素，代表从第j 根发射天线到第i 根接收天线之间的信道衰落。为了规范，假定m 根接收天线 中每一根天线的接收功率等于总的发射功率。这种假设，实际上忽略了信号传播 过程中的信号衰减和放大，包括阴影、天线增益等。于是得到了有确定系数的信 道矩阵h 的元素的规范限定，如下式所示： 唧， 芝阱= n f - l ，2 ，m ( 2 3 ) j = l 当信道矩阵元素为随机变量时，规范就是对上述表达式取期望值。 假定已知接收端信道矩阵，但发射端不确定。那么可以通过在接收端发射测 试序列来估计信道矩阵。再通过可靠的反馈信道将估计的信道状态信息发送到发 射端。 信道矩阵h 的元素可能是确定的，也可能是随机的。在多数情况下，假定它 是瑞利分布，因为对于非视距无限传播来说，它最具有代表性。 可以用m x l 的列矩阵描述接收端的噪声，表示为n 。它的元素是统计独立的 复零均值高斯变量，它具有独立的、方差相等的实部和虚部。接收噪声的协方差 矩阵为： 。= e n ) ( 2 4 ) 如果n 的元素之间没有相关性，则接收噪声的协方差矩阵为： e 。= o - 2 f 。( 2 5 ) m 个接收分支巾每一个都有相同的噪声功率仃2 。 接收端基于最大似然准则，在m 躁接收天线卜进行联合操作。用m l 的列 l2 西北工业人学硕士学位论文 矩阵描述接收信号，表示为y ，其中每个复元素代表一根接收天线。p 表示每根 接收天线输出端的平均功率。每根接收天线输出的平均信噪比定义为： ，2 ( 2 6 ) 假定每根天线的总接收功率都等于总发射功率，则s n r 等于总的发射功率 和每根接收天线的噪声功率的比值，而且它独立于n ，可写为 y 。争 ( 2 - 7 ) 使用线性模型，可将接收矢量表示为： y = 历+ g t( 2 8 ) 接收信号的协方差矩阵定义为e y y ”l ，利用上面的等式，可以得出 r 。= 砜h ”( 2 9 ) 而总接收信号的功率可表示为：驴( ) 。 根据上面的假设，以后4 节通过推导s i s o 、m i s o 、s i m o 、m i m o 四种不 同系统的信道容量表达式，对四种系统在不同信道条件下的容量变化的进行比 较。通过这种比较可以充分看出m i m o 系统在频谱利用率方面的明显优势。 2 1 1s i s o 系统信道容量推导 采用单根天线发射和单根天线接收( 1 1 ) 的通信系统也称为单输入单输出系 统，对于确定性的s i s o 信道，由于n = m = l ，信道矩阵h = h ：1 ，信噪比为y ：、p ， 仃 根据s h a n n o n 公式，该信道的归一化容量可表示为 c = l 0 9 2 ( 1 + y )( 2 1 0 ) 该容量的取得一般不受编码或信号设计复杂性的限制，即只要信噪比每增加 3 d b ，信道容量增加l b i t s h z 。实际的无线信道是时变的，要受到衰落的影响， 如果用h 表示在观察时刻，单位功率的复高斯信道的幅度( h = h ) ，信道容量可 表示为： f = l o g ：1 + ， 1 ( 2 1 1 ) 西北工业大学硕士学位论文 这是个随即变量，可以计算其分布，s i s o ( 1 x 1 ) 的信道容量累积分布的仿真 结果在图2 1 、2 2 、2 3 和2 4 中都有所表示，从这些图中可以看到，由于受到衰 落的影响，s i s o 信道的容量值都较小。 从随机信道容量的分布图中可以提取两个与实际设计有关的统计参数，一个 是平均信道容量c a v ( a v e r a g ec a p a c i t y ) ，即c 的所有样本的平均，它表示了 条无线链路能够提供的平均数据速率，另一个参数是中断容量c o u t ( o u t a g e c a p a c i t y ) ，它定义了确保高可靠性服务的数据传输速率，即： p r o b c c o u t = 9 9 9 9 ( 2 1 2 ) 2 1 2m i s 0 系统信道容量推导 对于多输入单输出( m i s o ) 信馗，发射机目b 有n 根天线，接收机只有一根 天线m = i ，这相当于发射分集，信道矩阵h 变成一个矢量：日= 嘛，红，h n “， 其中危表示从发射机的第i 根天线到接收机的信道幅度，如果信道的幅度固定， 则该信道的容量可以表示为： 2 】【3 4 】 吲( 1 + ”吾 地s ：( + ：，l h , t 2 专) i o “t 叫( 2 渤 上式中：。h 1 2 = n ，这是由于假设信道的系数是固定的，且受到归一化的限制， 该信道容量不会随着发射天线的数目的增加而增大。如果信道系数的幅度为随机 变量，则该信道容量可以表示为： c = 1 0 9 ：【l + z 乙吾) ( 2 14 ) 其中，z 。是自由度为2 n 服从z 2 分布的随即变量 且z 。：艺2 。根据卜式， 显然信道容量也是一个随即变量。图2 。l 是该信道容量的m o n t e - c a r o l 仿真结果， 它反映了信道容量累积分布于发射天线数的变化关系。在仿真中，假定信道系数 服从瑞利分布，发射天线数分别取1 、3 、5 、7 、9 、1 1 ，信噪比取1 0 d b ，迭代次数 分别为1 0 0 0 0 ，从图中可以看到随着发射天线数的增加( 从左到右) ，信道容量 也在增加，但如果天线数已经很大，冉增加数量，信道容蹙的改善井不明显。 西北工业大学硕士学位论文 图2 1 多输入单输出信道容茸累积概率分布曲线 2 1 3s i m 0 系统信道容量推导 对于单输入多输出( s i m o ) 信道，即接收机配有m 根天线，发射机只有 根天线n = i ，这相当于接收分集。信道可以看成是由m 个不同系数： h = 【啊，如，】组成，其中矗，表示从发射机到接收机的第j 根天线的信道系数， 如果信道系数的幅度固定，则该信道容量可以表示为： c = l 。g ：( 1 + 删”，) = l 。g 。l + 羔，时，) = l o g ：( 1 + m y ) ( 2 1 5 ) 上式中：。h 1 2 = m ，这是由于信道系数被归一化，从信道容量的计算公式可看 出：单输入多输出信道( s i m o ) 与单输入单输出( s i s o ) 信道相比获得了大小 为m 倍的分集增益。如果信道系数的幅度为随机变量，则该信道容量可以表示 为： c = l 0 9 2 1 + 右m y ) ( 2 1 6 ) 其中赢是自由度为2 m 服从z 2 平方分布的随机变量，且幺。= ：l | _ 卜 信道容量也是随即变量。图2 2 是该信道