（信号与信息处理专业论文）多小区多用户mimo下行链路干扰抑制技术的研究.pdf

中文摘要 摘要 在基站和移动终端都采用多天线的多输入多输出( 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 ) 技术是未来移动通信系统的关键技术之一。3 g p p 在超 3 g 研究的技术基础上提出了第三代移动通信系统的演进版本l t e 技术，l t e 技术 的主要特征就是采取频分多址作为空中接口技术，并采用m i m o 技术以及链路自 适用技术等，可以很好的提高数据传输速率，增大系统容量及小区覆盖范围，降 低运营成本。为了应对w i m a x 的竞争，3 g p p 又推出了l t e 长期演进 l t e a d v a n c e d ，以获得高速率、低误码率、低延时、高服务质量。l t e a d v a n c e d 是现有l t e 核心技术上的平滑演进，可以兼容原l t e 的全部功能，且引入了载波 聚合技术，多天线扩展技术，协作通信，以及中继技术等新技术。然而，当把m i m o 技术应用到多小区，特别是下一代移动通信系统l t e a d v a n c e d 中时，为了提高频 谱利用效率，小区频率复用因子为1 ，存在严重的区间干扰，尤其是小区边缘用户 受到严重的小区间干扰，导致边缘用户数据速率大幅度降低，即多小区m i m o 系 统沦为一个干扰受限系统。因此小区间干扰抑制的研究，具有深远的意义。传统 的多区联合的方法，虽然可以消除区间干扰，但是基站需要获得所有用户的信道 状态信息，信息量很大，并且由于信道估计误差、反馈时延和反馈信道带宽的限 制，基站很难获得完全的信道状态信息。 本文针对以上问题，对多小区m i m o 系统中的干扰抑制问题进行研究。研究 的主要内容包括：提出了一种多区协同干扰抑制算法。将小区内用户分为中心用户 和边缘用户，分别采取不同的预编码方法抑制干扰，与传统的多区协同方法相比， 既减少了系统复杂度，又保持了原有的性能。本文还针对干扰抑制过程中如何有 效降低上行链路的反馈量展开研究。提出了一种多用户m i m o 系统有限反馈预编 码算法，通过对用户信道矩阵进行量化，每个用户仅仅需要反馈一个序号，而不 是整个信道矩阵，从而大大减少了反馈量。仿真结果表明，保持了系统性能。同 时，还分析了信道矩阵误差对于新方法性能的影响，得到了系统吞吐率同信道矩 阵误差的方差，以及基站发射功率三者的关系，并通过仿真进行验证，从而为评 估信道估计和量化过程的优劣提供了理论依据，具有良好的应用前景。文章还介 绍了有限反馈码本的设计方法，并对容量进行了仿真分析，验证了码本设计的有 效性。 关键词：多输入多输出，干扰抑制，多区协同，有限反馈，码本 重庆大学硕士学位论文 i i 英文摘要 a b s t r a c t m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u tt e c h n o l o g y u s e di nb a s es t a t i o na n dm o b i l e e q u i p m e n ti sw i d e l yr e c o g n i z e da so n eo ft h ek e yt e c h n o l o g i e sf o rt h ef u t u r ew i r e l e s s c o m m u n i c a t i o n s b a s e do nb 3gt e c h n o l o g y , 3g p pp r o p o s e dt h ev e r s i o no fe v o l u t i o no f t h et h i r dg e n e r a t i o nm o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e mn a m e dl t et e c h n o l o g y t h em a i n f e a t u r e so fl t et e c h n o l o g yi st oa d o p tf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s sa st h ea i r i n t e r f a c et e c h n o l o g ya n dm i m ot e c h n o l o g y , a sw e l la sl i n ka d a p t a t i o nt e c h n o l o g y , e ta 1 e a c ho ft h e mc a nb eag o o dw a yt oi m p r o v et h ed a t ar a t e ，i n c r e a s et h es y s t e mc a p a c i t y a n dt h ec e l lc o v e r a g e ，a n dr e d u c eo p e r a t i n gc o s t s i no r d e rt or e s p o n dt ow i m a x ，3 g p p p u tf o r w a r dl t e a d v a n c e d ，w h i c hh a sh i g h - s p e e d ，l o wb i te r r o rr a t e ，l o wl a t e n c ya n d h i g hq u a l i t yo fs e r v i c e l t e a d v a n c e d i sas m o o t he v o l u t i o no ft h ee x i s t i n gc o r e t e c h n o l o g yo fl t e ，a n di sc o m p a t i b l ew i t ha l l o ft h ef e a t u r e so fl t e a n dt h e n i n t r o d u c es o m en e wt e c h n o l o g i e s ，s u c ha sc a r d e rp o l y m e rt e c h n o l o g y , m u l t i - a n t e n n a e x t e n s i o nt e c h n o l o g y , c o l l a b o r a t i o nc o m m u n i c a t i o n ，a n dr e l a yt e c h n o l o g y , e ta 1 h o w e v e r , w h e nm i m ot e c h n o l o g y i s a p p l i e dt om u l t i c e l l ，e s p e c i a l l y t h en e x t g e n e r a t i o nm o b i l ec o m m u n i c a t i o nl t e a d v a n c e ds y s t e m ，i no r d e r t o i m p r o v et h e e f f i c i e n c yo fs p e c t r u mu t i l i z a t i o n ，t h ec e l lf r e q u e n c yr e u s ef a c t o ri ss e tt oo n e ，s ot h e r e i sas e r i o u si n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ，e s p e c i a l l yf o rt h ee d g eu s e r s f i n a l l y , i tl e a d st oa s i g n i f i c a n tr e d u c t i o ni nt h ed a t ar a t eo ft h ee d g eu s e r a sar e s u l t ，t h em u l t i c e l lm i m o s y s t e mi sc h a n g e dt oa ni n t e r f e r e n c e l i m i t e ds y s t e m f o rt h ep u r p o s eo fi n t e r f e r e n c e c a n c e l l a t i o n ，t h es t u d yo fi n t e r - c e l l i n t e r f e r e n c e s u p p r e s s i o n h a s f a r - r e a c h i n g s i g n i f i c a n c e a sw ek n o w n ，t r a d i t i o n a lm u l t i - c e l lc o m b i n e dm e t h o dc a ne l i m i n a t et h e i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ，h o w e v e r ，a l lu s e r so ft h ec h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o nm u s tb e n e e d e d ，a n di t sd i f f i c u l tt oo b t a i nt h ef u l lc h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o nd u et o c h a n n e l e s t i m a t i o ne r r o r , f e e d b a c kd e l a ya n db a n d w i d t hl i m i t a t i o no ff e e d b a c kc h a n n e l i nt h i sp a p e r ，f o rt h es a k e o fs o l v i n gt h ea b o v ep r o b l e m ，t h ei n t e r f e r e n c e s u p p r e s s i o ni nm u l t i c e l lm i m os y s t e mw a s s t u d i e d t h em a i nc o n t e n t si n c l u d e ：an e w m u l t i c e l lc o l l a b o r a t i o ni n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o na l g o r i t h mw a sp r o p o s e d a l lu s e r sa r e d i v i d e di n t ot w ot y p e s ，c e n t e ru s e r sa n de d g eu s e r s ，r e s p e c t i v e l y t h e nt a k ead i f f e r e n t p r e c o d i n gm e t h o dt os u p p r e s si n t e r f e r e n c e c o m p a r e dw i t ht h et r a d i t i o n a lm u l t i 。c e l l c o r r e l a t i o na l g o r i t h m ，t h i sm e t h o dd e c r e a s e st h es y s t e mc o m p l e x i t y , w h i l em a i n t a i n i n g t h eo r i g i n a lp e r f o r m a n c e h o wt or e d u c et h ea m o u n to fu p l i n kf e e d b a c kf o ri n t e r f e r e n c e i i i 重庆大学硕士学位论文 s u p p r e s s i o ni sa l s or e s e a r c h e d t h e nam u l t i u s e rm i m os y s t e m sw i t hl i m i t e df e e d b a c k p r e c o d i n ga l g o r i t h mi sp r o p o s e d f i r s t ，q u a n t i f yt h eu s e rc h a n n e lm a t r i xi nt h er e c e i v e r b yc o d e b o o k ，a sk n o w na l lc o d e b o o kh a v ei t sn u m b e r s e c o n d ，e a c hu s e ro n l yn e e d st o f e e das e r i a ln u m b e r , r a t h e rt h a nt h ee n t i r ec h a n n e lm a t r i x ，w h i c hg r e a t l yr e d u c i n gt h e a m o u n to ff e e d b a c k s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h en e wa p p r o a c hm a i n t a i n st h e p e r f o r m a n c eo ft h es y s t e m f u r t h e rm o r e ，t h es y s t e mt h r o u g h p u ti si l l u s t r a t e do nt h e c o n d i t i o nt h a tt h ee s t i m a t e de r r o ra n dq u a n t i z e de r r o ro ft h ec h a n n e lm a t r i xe x i t t h e a n a l y t i ce x p r e s s i o nw i t ht h et h r o u g h p u t v a r i a n c eo fe r r o ra n dt r a n s m i t t e dp o w e rw i l l b e n e f i tt ot h ec h a n n e le s t i m a t i o np r o c e s sa n dh a v eag o o dp r o s p e c t t h ep a p e ra l s o i n t r o d u c e ss e v e r a lm e t h o d sa b o u tc o d e b o o kc o n s t r u c t i o ni nl i m i t e df e e d b a c k ，a n dt h e s i m u l a t i o na b o u tc a p a c i t yv e r i f yt h ev a l i d i t yo ft h eu s e dc o d e b o o k k e yw o r d s ：m u l t i p l e i n p u ta n dm u l t i p l e o u t p u t ，m u l t i - c e l lc o o p e r a t i o n ，i n t e r f e r e n c e s u p p r e s s i o n ，l i m i t e df e e d b a c k ，c o d e b o o k i v 1 绪论 1 绪论 1 1 研究背景和意义 未来移动通信系统要求提供实时的、高速的多媒体业务，但是由于系统功率、 带宽和复杂度的限制，很难实现，因此具有高频谱利用率和高性能的通信方式是 无线通信领域研究的重点研究对象之一。多载波调制( m u l t i c a r r i e rm o d u l a t i o n ， m c m ) 、多天线技术、高性能编码以及超宽带( u l t r aw i d e b a n d ，u w b ) 技术等都 是能够提高频谱效率和系统性能的通信方式【l 】。m i m o 是一种多天线技术，是近十 年来通信技术领域的重大突破，可以显著提高通信系统的频谱效率 2 - 3 】。因此被广 泛应用到下一代移动通信系统中。 随着全球第三代( t h e3 mg e n e r a t i o n ，3 g ) 移动通信系统商用化的同时，人们 的研究重点已经转入超三代以及第四代( t h e4 mg e n e r a t i o n ，4 g ) 移动通信技术。 为了适应无线通信在全球范围内呈现出的宽带化、移动化、i p 化的趋势，2 0 0 4 年 底，继高速下行分组接入( h i g hs p e e dd o w n l i n kp a c k e ta c c e s s ，h s d p a ) 、高速上 行分组接入( h i g hs p e e du p l i n kp a c k e ta c c e s s ，h s u p a ) 等技术标准之后，第三代 合作伙伴计划( t h e3 mg e n e r a t i o np a r t n e r s h i pp r o j e c t ，3 g p p ) 又提出了3 g 长期演 进( l o n gt e r me v o l u t i o n ，l t e ) 。l t e 采用m i m o 和正交频分复用( o r t h o g o n a l f r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ，o f d m ) 技术，目标是获得更高的数据速率，更 低的时延，增大覆盖范围和提高系统容量【4 j 。 由于l t e 下行采用o f d m 技术，上行采用单载波频分多址( s i n g l e c a r t i e r - f r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ，s c f d m a ) 的接入方式，小区内用户 信息承载在相互正交的不同载波上，因此小区内用户之间的干扰可以完全消除， 但是，由于l t e 系统中，频率复用因子为1 ，干扰主要来自其它同频小区。当m i m o 应用于该系统中时，优势得不到发挥，显然，如何抑制多小区干扰成为l t e 系统 中亟待解决的问题。针对l t e 中干扰受限的问题，为了进一步提高l t e 的峰值速 率和频谱效率，3 g p p 提出l t e 的先进版本l t e a d v a n c e d 【5 6 j 。 l t e a d v a n c e d 与l t e 技术完全兼容，主要技术有t d d 、o f d m 、m i m o ，以 及增强演进的载波聚合、多天线增强、多点协作、中继技术等。常见的l t e a d v a n c e d 中用于多小区干扰抑制的技术，例如干扰随机化，干扰协调，干扰消除等，已经 无法满足人们日益增长的高速率、高质量的通信需求，因此需要在小区各个基站 之间进行协同通信，常见方法有，基于预编码的协同调度及基于预编码的联合发 送。 最初的移动通信系统基站一般安装在高塔上，仅仅靠单个的大功率发射机获 重庆大学硕士学位论文 得一个大面积的覆盖范围，然而这恰恰也说明整个系统中不能重复使用相同的频 率发射，因为复用频率将导致干扰，而频谱资源是有限的，因此严重限制了系统 容量。后来出现了蜂窝网络，将服务区域划为多个不同的小区域，用多个发射机 来覆盖，每一个发射机负责一个小区域的覆盖，称为蜂窝小区( c e l l ) ，多个蜂窝小 区就可以覆盖整个服务区【7 1 。采用蜂窝结构来对区域实现覆盖的主要目的是实现多 址资源的复用。 当m i m o 技术应用于l t e a d v a n c e d 系统的多小区时，由于相邻小区同频干 扰的存在，m i m o 系统的频谱效率会急剧降低，在某些情况下，甚至会降低到和 单天线系统相同的水平。使得m i m o 技术所能带来的高频谱容量优势受到严重限 制，m i m o 技术的高频谱优势遭到极大的削弱，成为一个严重的干扰受限系统。 为了在多小区中继续应用多天线技术，必须寻求可降低多小区干扰的技术方案。 因此，如何消除区间干扰成为重点研究内容【8 】，成为当今m i m o 技术领域的重点 和热点之一。 最简单可行的方法就是将同频复用小区在空间上隔离，像微蜂窝。亦可采用 正交多址的多小区通信系统，比如频分多址( f r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ， f d m a ) 、时分多址( t i m ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ，t d m a ) 大多应用这种多址方 式来降低同频干扰。 对于码分多址( c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ，c d m a ) 系统而言，用户之间 通过使用相互正交的扩频码来区分同一频率和时隙上的信号，所有来自小区间的 同频干扰和小区内用户之间的干扰，可以一并消除，因此系统中频率复用因子可 以为1 。但是由于扩频码很难做到完全正交，以及由于信号时延、多径效应等引起 的不同步问题导致干扰不能完全消除，因此系统依然是一个干扰受限系统。仍要 采用多种干扰抑制技术来对付同频干扰，比如功率控制、多用户检测等【9 - 1 0 1 。 本文介绍了与多小区干扰抑制相关的技术，并且进一步探讨了多小区干扰抑 制的可行性技术方案。 1 2 国内外研究现状 m i m o 技术经过近十几年的发展，从点对点的单用户到单小区多用户都取得 了巨大的进展。随着3 g 移动通信系统的实施和完善，4 g 移动通信系统已经成为 科学家们研究的热点。在下一代移动通信系统中，m i m o 技术以其具有高频谱利 用率和高性能的优势成为首选技术，已经开始应用到实际系统中去。 为解决多小区区间干扰问题，可以应用多用户检测的方法，但这种算法只能 是在接收机做处理，增加了接收机设计的复杂度和生产成本。另外，由于接收机 不能够获取干扰信号的特征信息，对系统性能的提升有限。考虑到接收机本身的 2 1 绪论 低成本以及低复杂度等的特点，在发送端进行干扰控制是合理选择，基于发送端 的干扰控制思想大多来源于单用户或者多用户m i m o 系统，从理论上讲可以获取 较高的系统容量，但实际的系统实现中仍然存在诸多问题。 将多个基站联合一起构成一个“虚拟m i m o ”，这也是当今研究的主要内容， 包括一些新型小区结构设计，分布式系统、协作系统等以2 1 。然而，改变小区拓 扑结构，工程浩大，成本高，难以实现。而分布式通信系统采用了分布式天线技 术，增加了小区内天线密度，可以改善系统的覆盖面积，解决了通信中的死区。 减少了移动终端接入无线通信系统接入距离，降低了终端发射功率，使终端电池 寿命延长，而且减少了对人体的辐射。由于各个天线单元在小区内的均匀分布， 因此提高了系统的宏分集增益，进而提高了接收信号的质量，但是没有对多小区 中的同频干扰进行抑制。协作系统中，信号同步、信道信息的获取比较困难【l 孓1 4 】。 因此，迫切需要寻找一种具有低复杂度并且与现有通信系统兼容的干扰抑制技术。 本文就是在考虑复杂度和系统性能两个方面对干扰抑制技术进行研究。 1 3 主要工作和内容安排 本文绪论部分综述了论文的研究背景和意义以及国内外现状。在蜂窝移动通 信系统中，m i m o 技术的应用可以显著的提高无线电通信系统的频谱效率，增加 了系统容量，但是在下一代无线通信系统中，应用于多小区时，小区频率复用因 子为1 ，相邻小区之间存在严重的同频干扰，m i m o 系统的频谱效率会急剧降低， 使得m i m o 技术的优势得不到发挥，因此消除多小区干扰问题已经成为m i m o 技术研究的重点之一。 第二章介绍了无线信道的数学模型，以及单用户、多用户收发结构。指出单 用户m i m o 系统中多路并行数据同时发送，到达接收机时互为干扰；多用户m i m o 系统中多个用户同时和基站通信时，用户自身数据之间、用户与用户之间存在干 扰，并提出了几种接收发送策略。最后得到多用户多小区m i m o 通信系统模型， 分析了干扰存在的原因。 第三章首先介绍了几种多址接入技术，分析了多址技术干扰控制的原理，接 着从干扰信号处理的角度分别对单用户及多用户m i m o 技术进行分析，为进一步 研究多小区m i m o 干扰问题做准备。针对第二章中，从单用户到多用户、单小区 到多小区分别给出了消除干扰算法，对各种干扰抑制技术进行比较和评价，并给 出了仿真分析，得到了许多重要的结论。例如，单小区系统中，当采用分集技术 时，给出了经典的a l a m o u t i 编码算法，当采用空分复用技术时，可以通过迫零( z e r o f o r c i n g ，z f ) 检测、最小均方误差( m i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r ，m m s e ) 检测、 串行干扰抵消( s u c c e s s i v ei n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o n ，s i c ) 等空时检测技术消除干 重庆大学硕士学位论文 扰。最后介绍多小区m i m o 系统模型，得到两种抑制干扰的方法，单小区模式及 多小区联合模式。 第四章提出一种多区协同的区间干扰抑制方法，考虑边缘用户受干扰严重， 首先将小区内用户按位置进行划分，检测当前通信小区周围有无边缘用户，分两 类进行干扰抑制，这样相比传统的多小区联合编码，基站之间仅需边缘用户的信 道信息，所需信道信息交互量大大减少，在不改变现有小区拓扑结构的情况下， 可以将干扰完全消除。 第五章针对接收端反馈信息到发送端的反馈信息量进行研究，由于信道带宽 的限制，反馈信道提供速率较低，因此降低反馈量尤为重要，本章提出一种有限 反馈预编码技术，首先在收发端预先存有离线生成的相同码本，接收端按照一定 的选码准则将信道信息子空间量化，反馈几个比特的序号回基站，基站检索重现 反馈信息，进行预编码，减少了反馈信息量。本章还给出了几种码本设计方法， 验证了所用码本的有效性。 第六章是本论文的结论和展望，本章将总结前面各章研究的内容，并讨论未 来要做的工作和研究的方向。 4 2 多用户多小区m i m o 通信系统模型 2 多用户多小区m i m o 通信系统模型 2 1 无线信道的数学模型 信道是所有通信系统不可缺少的组成部分，信道的传播特性将直接影响通信 系统的信号覆盖范围以及通信的效率和可靠性，因此对信道传输特性的分析是十 分重要的，是提高通信速率、实现可靠性传输的前提。 无线通信的传输媒介是发射机和接收机之间收发链路的无线信道。无线信道 在现代通信系统中是最为复杂的信道。实际的移动无线通信环境中，电磁波的传 播机制是多样的，通常可以分为为散射、反射和绕射。对于在城市中的蜂窝无线 系统中，由于周围高大建筑物的遮挡，发射机和接收机之间很少有可视路径传播 信号。因此，到达接收机的电磁波信号都经历了各种障碍物的绕射、反射、和散 射。从而导致信号在发射机和接收机之间沿着多条路径传播，这种现象称为多径 传播。到达接收机的各个信号的相互作用造成了瞬时接受信号相位和幅度的随机 变化，这就是通常所说的多径衰落。多径衰落是移动无线信道最基本的特征。另 外，无线信道还具有随机性，很难分析。 为了分析无线信道对所传输电信号引起的衰落特性，人们建立了多种数学模 型，通常将无线信道模型分成两类，第一类是由于通信链路距离的长短、地形、 地貌等所引起的衰落，称之为大尺度衰落模型。大尺度衰落用来描述接收机在户 外所接受信号功率受到反射、绕射、和折射所引起的路径损耗，反应长距离范围 内接收信号强度变化的规律。大尺度衰落随距离变化较缓慢，并且不随时间发生 变化，对它的描述需要大量的工程实验的数据，通常广泛地应用在无线网络系统 规划和实际系统的实现中。典型模型包括：h a t a 模型，o k u m u r a 模型，c o s t 模 型等掣1 5 。18 1 。第二类模型主要是由于电波散射、接收机的快速移动等引起的衰落， 称之为小尺度衰落模型。这类模型通过定义衰落的统计特性来描述信号通过无线 信道所经历的变化。典型的统计模型有瑞利信道模型和莱斯信道模型。下面具体 描述一下这两类信道模型。 2 1 1 大尺度衰落模型 大尺度衰落模型是用来描述接收机在户外开阔地所接收的信号功率由于反 射、折射、和绕射所引起的路径损耗，包括两个部分： 路径传播损耗 无线电波在自由空间中传输时，其信号功率会随着传播距离的增加而减小， 称为路径损耗，反映了信号在大范围空间距离上传播时接收信号电平的平均值的 变化。假设发送功率为只，收发链路之间的距离为d ，距离发射机d 处的接收功率 重庆大学硕士学位论文 为p ，则大尺度衰落中路径损耗模型可以表示为： 厂 y e = z c l 粤l ( 2 1 ) l 口j 其中，y 为路径衰减因子，表示路径损耗随距离增长的速率，巩是参考距离，与小 区大小有关，由实际环境决定。c 是一个依赖于收发天线增益等天线特性和平均 信道损耗及波长的常系数【1 9 】。 ，的选取主要依赖于特定的传播环境，在自由空间， 路径衰减因子y = 2 在无线环境下，) ，取1 8 6 中的某个值。 阴影衰落 信号除了经历路径传播损耗以外，在传播路径上也会受到高大建筑物或者山 丘、森林等的阻挡，导致接收信号功率的连续随机波动，通常被称为阴影效应。 在其他文献中也被称作中尺度衰落。由阴影效应引起的平均接收功率服从对数正 态分布。 对数正态阴影衰落模型中，甲= 只0 ，表示发射接收功率之比，具有对数正态 分布的随机变量p ： ，一! 生丛 p 婶) = t 三p 2 0 - 2 ( 2 2 ) z 冗6 其中，“为甲的均值，盯是阴影对数标准方差，式中变量均以d b 为单位。在实际 无线信道中，盯的取值根据阴影程度的不同，取4 1 2 d b 中的某个值。 2 1 2 小尺度衰落模型 不同于因距离、地形地貌等引起的大尺度衰落，小尺度衰落模型用来描述接 收机在较小范围内( 几十倍波长) 或者较短时间内( 以秒级单位) 接收信号强度 的快速波动。这是由于无线电波在传输过程中由于各种阻碍物的发射、散射和吸 收，导致信号沿两个或多个路径传播，到达接收机的信号相互干涉引起，被称为 多径效应，多径效应引起的衰落称之为多径衰落。小尺度衰落是由多径传播而产 生的损耗。从移动通信系统的角度看来，在引起电波传输损耗的诸多因素中，传 播路径损耗和阴影衰落主要影响信号覆盖的范围，可以通过合理设计系统来减少 影响，而多径衰落则严重影响信号的传输质量，需采用抗多径衰落技术减少其影 响。 小尺度衰落模型中，受信道、信号带宽以及接收机的移动等影响，分为平坦 衰落和频率选择性衰落。平坦衰落是常见的一种小尺度衰落，即无线信道带宽大 于发送信号的带宽，信道在信号带宽范围内具有固定增益和线性相位。本文涉及 的信道模型都是以信道的平坦衰落为前提条件。 瑞利( r a y l e i g h ) 分布和莱斯( r i c e a n ) 分布是常见的两种小尺度衰落模型， 以下将分别介绍。 6 2 多用户多小区m i m o 通信系统模型 瑞利( r a y l e i g h ) 衰落信道 如果传播环境存在足够多的散射，将会导致发射机和接收机之间的所有路径 都遭受衰落，即不存在视距_ ( l i n eo f s i g h t ，l o s ) 路径，由多径效应引起的接收信号 衰落幅度a 和衰落相位西的联合概率密度函数满足： q ，) = 与p 2 0 2 ( 2 3 ) 其中，叮2 是包络检波之前接收包络的平均功率，衰落系数的相位西服从均匀 分布，衰落系数的幅度a 服从瑞利分布，被称为瑞利衰落信道模型，它是一种常 见的描述平坦衰落信号或独立多径分量接收机包络统计特性的一种分布。 在进行系统仿真时，可以用实部和虚部都是o 均值正态分布的复数随机变量 表示： = a + b i( 2 4 ) 随机数a ，b ，在仿真软件m a t l a b 中可由函数r a n d n ( ) 产生。 莱斯( r i c e a n ) 衰落信道 当接收端和发送端之间的传输路径中存在视距路径时，即信道中存在一个直 射分量，此时的接收信号是多径散射信号和直射分量的叠加，这时小尺度衰落的 信号包络分布服从莱斯衰落，信道模型称之为莱斯衰落模型，接收信号衰落幅度a 的概率密度函数为： f 一12 竺：1 ， 、 几) ：与2 一k f 等1 ( 2 5 ) 其中，( ) 为第一类零阶贝塞尔函数。a 为主信号幅度的峰值。假设k 被定义为主 信号功率与多径分量功率之比，即k ：a 2 2 0 - 2 ，也称为镜像路径能量与散射路径能 量之比，则二者的关系可以表示为： 办刮高扩+ 击 ( 2 6 ) 等式第一项为镜像路径衰落分量，第二项为散射路径下的瑞利衰落，当爿趋于无穷 大时，k 趋于无穷大，第二项为零，信道模型为莱斯衰落信道，a 趋于零时，k 趋 于零，信道模型为瑞利衰落信道2 0 1 。 2 1 3 无线信道的数学模型 无线信道模型的研究是研究m i m o 技术的基础，本节首先介绍点对点的单发 单收系统信道模型，再对平坦衰落条件下的m i m o 无线信道模型进行详细的分析。 根据前面所描述的大尺度、小尺度衰落模型，可以得到传统的单输入单输出 系统( s i n g l e i n p u ts i n g l e o u t p u t ，s i s o ) 移动通信系统中一个完整的收发链路的 信道响应表达式。s i s o 模型如图2 1 ： 7 重庆大学硕士学位论文 图2 1 单天线收发系统模型 f i g 2 1m o d e lo fs i n g l e a n t e n n at r a n s c e i v e rs y s t e m 假定x 为发送信号，y 为接收信号，h 为信道衰落系数，z 表示均值0 ，方差 为仃2 的加性高斯白噪声。此时得到： y = h x + ，z( 2 7 ) 对于平坦衰落信道，考虑到大尺度衰落的条件下，无线信道冲激响应为： 办= 肟刊辱虬岳1h 脚 ( 2 8 ) 式中c 为常数，代表路径损耗，小括号内表示大尺度衰落，v ，服从分布c n ( o ，仃2 ) ， 代表对数正态阴影衰落。由式( 2 6 ) 知中括号内为小尺度衰落模型。 有了以上无线信道的基础，接下来我们讨论m i m o 系统信道的模型。不同于 s i s o ，m i m o 系统是在收发两端都配置有多根天线的通信系统。m i m o 系统的模 型如图2 2 所示。 图2 2 m i m o 系统的模型 f i g2 2m o d e lo fm i m os y s t e m 假设发送端天线个数为坼，接受天线个数为m 尺，发送信号为： x = i x l ，x 2 ，x m r 】r ( 2 9 ) 墨为发送天线i 发送的信号，接收端的接收信号为： 8 2 多用户多小区m i m o 通信系统模型 y = 【y 1 ，y 2 ，y m 。r ( 2 1 0 ) y j 为接收天线，接收到的信号。用办疗表示发送天线i 到接收天线，之间的信道衰落 系数，由此得到接收信号与发送信号之间的关系式： m 2 y j = x i + n j ，( ，= j ，2 ，m r ) ( 2 1 1 ) i = 1 ，为零均值的高斯白噪声，假设信道为平坦瑞利衰落，则写成矩阵形式为： y l y 2 ： y m r 啊l岛2 啊m r 吃l吃2 h 2 m r ； i； h m h mr 2 h mr m | y = h x + n 伪 行2 ： n m r f 2 1 2 ) 2 2 单用户m i m o 系统 单用户m i m o 系统中常用技术分为两类，分集和复用。分集是采用空时编码 以提高系统性能的技术，通过提高系统误码性能来改善通信链路的可靠性。复用 的思想则是在空间建立独立的信道，将不同的数据发送到独立的信道中同时发送， 使系统容量成倍增加，从而提高了频谱效率。常见的用于复用技术的空时编码有 d b l a s t 系统，v - b l a s t 系统，h b l a s t 系统，最常见的为v - b l a s t 系统， 多路并行数据同时从多根发送天线上发送，每根接收天线收到的是所有发送天线 发送信号的叠加，每一路数据子流都对其他的子流造成干扰，因此接收端的信号 处理过程就是消除干扰的过程。对于分集技术，最重要的两种空时编码为，空时 分组码( s p a c e t i m eb l o c kc o d e s ，s t b c ) ，空时网格编码( s p a c e t i m et r e l l i sc o d e s ， s t t c ) 。s t t c 可以同时提供分集增益和编码增益，但是比s t b c 复杂。s t b c 在 发送天线多于两根时则达不到s i s o 系统的发送速率【2 1 2 引。 一个基本的单链路点对点m i m o 通信系统的发送接收模型如图2 3 所示： 数据流 编串 码 、 并 调转 制换 空解 时 、 调 检 译 测 码 数据流 图2 3 单用户m 1 m o 系统 f i g2 3s i n g l e u s e rm i m os y s t e m 在发送端，用户的源信息数据流首先经过编码调制，这里编码包括信源、信 9 重庆大学硕士学位论文 道编码，空时编码等，编码调制后形成串行符号流，然后经串并转换器变为多路 并行数据子流送往各发射天线发射，空时数据经过m i m o 信道后到达接收端，接 收机接收数据后通过一个空时检测模块进行处理，恢复出发送符号流，最后经解 调和译码后得到初始数据流信息。 本文中主要用到两种信道模型：一种点对点的单用户信道，一种是点对多点 的多用户广播信道，当接收或发送一端天线对之间的距离大于一定值时，认为各 个收发链路是独立的，即各个路径衰落独立，并且天线对之间距离相对于通信链 路来说可以忽略，因此后续章节对单小区的讨论中，信道衰落模型为小尺度衰落 模型，不考虑大尺度衰落。 2 3 多用户m i m o 系统 多用户m i m o 系统对上下行链路有不同的处理方式，上行多用户m i m o 信道 又称为m i m o 多址接入信道( m u l t i p l ea c c e s sc h a n n e l ，m a c ) 。由于基站同时获 得多个用户信息，可以采用多用户检测技术和干扰对消，得到不同用户的信息， 达到系统的最大容量。对于下行信道，基站发送的数据是多个用户的数据叠加之 和，每个用户收到的是基站发给所有用户的数据，因此，多用户m i m o 下行信道 又称为m i m o 广播信道( b r o a d c a s tc h a n n e l ，b c ) 。由于用户之间无法通信，所以 很难得到其他用户的相关信息，多用户检测技术难以应用，因此，其他用户的信 号就变为干扰信号。针对该问题，可以采取在发送端将发送信息进行预处理，如 波束合成、预编码等【2 m 酬。图2 4 所示是点对多点的信道模型框图。 图2 4 多用户m i m o 系统框图 f i g2 4b l o c kd i a g r a mo f m u l t i - u s e rm i m os y s t e m 考虑一个多用户m i m o 系统，对于下行信道，基站发送端天线个数为坼，用 户数为k ，用户k 天线个数为虬，系统发送接收框图如图2 5 所示 1 0 2 多用户多小区m i m o 通信系统模型 五 每岩生二 d 。一匪 图2 5 多用户m i m o 系统收发结构图 f i g 2 5d i a g r a mo fm u l t i - u s e rm i m ot r a n s c e i v e r 发送给用户k ( k ：l ，k ) 的数据d t 为l kx l 的符号向量，k 为发送到用户k 的 并行数据流的数目。畋通过一个发送预编码器靠，大小为m r l k ，假设信道是平 坦衰落，用户k 到基站的信道表示为巩，大小为n kx m r ，其中从基站端发送天线 到用户接收天线i 的信道衰落系数( f ，) 服从独立的零均值复高斯分布。用户k 的以 个天线用来接收厶个数据。接收信号可以用大小为以的向量表示，表示如下： k 1 1 y k = h k 芝乃d f + i i k 8 1 k ( 2 1 3 ) = h t 靠畋+ h 霉哦+ i = l ，i r k i l k 为n j , 1 的向量，其元素服从c ( o ，盯2 ) 分布。显然用户k 不仅要消除自身数据之f b q 的干扰，还要消除其他用户的干扰。 多用户通信系统中，预编码技术是运用的最多的发送端预处理技术，是指在 发送端获得信道状态信息( c h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n ，c s i ) 条件下，利用信道信 息对发射数据进行预处理，抑制干扰。所以，获取信道信息也成为一项重要技术。 频分双工( f r e q u e n c yd i v i s