（通信与信息系统专业论文）ofdmmimo通信机中mimo检测算法及实现技术研究.pdf

摘要 摘要 多入多出( m u l t i p l e i n p u tm u l t i p l e o u t p u t , m i m o ) 技术是无线移动通信领域智 能天线技术的重大突破。m i m o 系统的基本结构非常简单：任何一个无线通信系 统，只要其发射端与接收端都采用多个天线，便可构成一套无线m i m o 系统。由 于各发射信号占用同一频带，多个数据链路同步进行，因而该技术能在不增加带 宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率。因此，m i m o 技术成为下 一代无线通信系统的候选技术，备受关注。 在“m i m o o f d m 通信机开发课题项目中，本学位论文负责m i m o 检测模 块的开发工作，即对m i m o 检测模块进行检测算法设计、编程实现、仿真测试和 硬件验证，使模块性能符合设计要求。 第一章概述了m i m o o f d m 技术的发展现状，简要阐述了m i m o 技术框架， 介绍了课题来源与论文的安排。 第二章首先简要介绍了m i m o o f d m 通信机的系统基本框架及m i m o 技术在 其中的应用，描述了常见的m i m o 检测算法，然后对比分析了s o l cm m s e 检测 算法与m m s el l r 检测算法的性能与实现复杂度，并结合上述两种算法各自的优 点，提出了一种适合于系统迭代并具有较低复杂度的m i m o 检测方案。然后对基 于m m s e 的m i m o 检测算法的难点矩阵求逆方法进行了分析，对比了两种常用矩 阵求逆算法的实现复杂度，结合待求逆矩阵的特点最终选择了变量循环重新编号 法用于d s p 实现。 第三章对所提出的m i m o 检测方案用d s p 进行实现。本章首先对m i m o 检 测方案的实现结构进行总体设计，然后详细阐述了各功能模块的实现方案，并给 出各模块实现后的测试结果，主要包括复数矩阵运算模块、矩阵求逆模块、m m s e 滤波模块、欧氏距离计算模块和最小值模块等。 第四章对m i m o 检测的d s p 实现进行硬件测试和性能分析，通过分析板级调 试数据采集图、系统运行速度和性能曲线，证明了本文提出的方案及其d s p 实现 的正确性。 摘要 第五章对全文进行概括性总结，指出本文的主要工作，同时给出下一步研究 工作的建议。 关键词：m i m o 、o f d m 、m m s e 、d s p a b s t r a c t a b s t r a c t m u l t i - i n p u tm u l t i - o u t p u t ( m i m o ) i sam a j o rb r e a k t h r o u g ho fs m a r ta n t e n n a si n t h ef i e l do fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o n i t ss i m p l ef r a m e w o r kb a s e do nm u l t i p l ea n t e n n a s a tt h et r a n s m i t t e ra n dr e c e i v e r t h eb a s i cp r i n c i p l eo fm i m oi st ot r a n s m i tp a r a l l e ld a t a s t r e a mb ym u l t i p l ea n t e n n a so ft r a n s m i t e r , t h e nc o m b i n ea n dp r o c e s st h ed i f f e r e n td a t a s t r e a m sr e c e i v e db ym u l t i p l ea n t e n n a so fr e c e i v e r b e c a u s et h ee n t i r ep a r a l l e ld a t a s t r e a ms h a r et h e $ a 1 3 3 eb a n d w i d t ha n dt r a n s m i ts i m u l t a n e o u s l y ，m i m oc a l r le n h a n c e s y s t e mc a p a c i t yw i t h o u ta d d i t i o n a lb a n d w i d t h t h e r e f o r e ，m i m ob e c a m et h eh o t p o i n t i nt h en e x tg e n e r a t i o nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m d u r i n gt h e “m i m o o f d ms y s t e m t r o j e e t , t h i sp a p e ri sr e s p o n s i b l ef o rt h e d e v e l o p i n go fm i m od e t e c t i o n w eh a v ef i n i s h e dt h ed s pi m p l e m e n t i o no fm i m o d e t e c t i o n s i m u l a t i o na n dt e s t i n gr e s u l t sh a v ep r o v e dt h ep e r f o r m a n c eo ft h es y s t e m c h a p t e r 1i n t r o d u c e st h ed e v e l o p m e n to fm i m o o f d mt e c h n i q u ea n dt h e s t r u c t u r eo fm i m o s y s t e mi nb r i e f t h ea r r a n g e m e n to ft h i st h e s i si sg i v e n i nc h a p t e r2 ，w ef i r s td e s c r i b et h es t r u c t u r eo ft h e “m i m o - o f d mc o m m u n i c a t i o n s y s t e m ”a n dt h ea p p l i c a t i o no fm i m ot e c h n o l o g yi nt h i ss y s t e m w et h e nc o m p a r e s o i cm m s ed e t e c t i o na l g o r i t h ma n dm m s el l rd e t e c t i o na l g o r i t h mi nd e t a i l f i n a l l y , w ep r e s e n tam i m od e t e c t i o ns c h e m eb a s e d0 1 1h a r d w a r er e a l i z a t i o n t h es c h e m eca l l b o t hi m p l e m e n tt h es y s t e mi n t e r a t i o na n dh a sl o wc o m p l e x i t y c h a p t e r3i m p l e m e n t st h es c h e m ep r e s e n t e di n l a s tc h a p t e ro i ld s p t h i sc h a p t e r s c h e m e do u te v e r yf u n c t i o nm o d u l es u c ha se o m p l e xm a t r i xo p e r a t i o n ，m a t r i xi n v e r s i o n , m m s ef i l t e r i n g , e u c l i dd i s t a n c ec o m p u t i n g ，m i n i m u mc o m p u t i n g ，p r i o r ip r o b a b i l i t y c o m p u t i n ge t e l o t so fs t r u c t u r es c h e m e sa n ds i m u l a t i o nw a t v e s 锄ep r e s e n t e d c h a p t e r4p r o v e st h ev a l i d i t yo fd s pi m p l e m e n t i o nb a s e d o i lh a r d w a r et e s t i n ga n d a n a l y s e dt h er e s 0 1 u c ea n dr u n n i n gs p e e d f i n a l l y , i nc h a p t e r5 ，w es u m m a r i z ea n dc o n c l u d et h ew h o l ed i s s e r t a t i o n f u r t h e r r e s e a r c hi s s u e sa n dp o s s i b l er e s e a r c hd i r e c t i o n sa r ep o i l l t e do u t k e y w o r d s ：m i m o 、o f d m 、m m s e 、d s p h i 图目录 图目录 图1 1m 订o 系统原理图4 图2 1 链路基本框架9 图2 21 6 q a m 星座图1 0 图2 3s o l cm m s e 检测算法处理框图1 3 图2 4s o l cm m s e 检测算法流程图1 6 图2 - 5m m s e l l r 算法框图一1 9 图2 _ 6m m s e l l r 算法检测流程2 0 图2 - 7m 订o 仿真链路框图2 1 图2 8 两种检测算法的性能对比曲线2 l 图2 - 9 系统大迭代原理图2 2 图2 1 0 系统迭代等效原理图2 2 图2 1 1 一种基于系统迭代的检测方案流程图2 5 图3 1 链路总体硬件结构3 0 图3 _ 2t m s 3 2 0 c 6 4 x 结构框图31 图3 3c c s 支持的开发周期阶段3 3 图3 4c c s 构成及接口。3 4 图3 5d s p 代码开发流程3 5 图3 _ 6 “m i m o 检测1 ”的d s p 实现结构图3 8 图3 - 7 “m i m o 检测1 ”实现流程3 9 图3 8 迭代检测模块实现结构4 0 图3 - 9 迭代检测模块实现流程。4 1 图3 1o 二进制补码格式及权值4 2 图3 1 l 矩阵运算模块实现流程图4 8 图3 1 2 变量循环重新编号法求逆操作示意图5 0 图3 1 3 待求逆矩阵数据5 1 图3 1 4 变量循环重新编号法求逆结果5 1 图3 1 5m m s e 滤波模块结构图5 2 图3 1 6 似然比计算模块结构图5 2 v i 图目录 图3 1 71 6 q a m 星座图示意图5 3 图3 1 8 欧式距离计算结构图5 4 图3 1 9 内联函数d o p t 2 0 实现的数据处理过程5 5 图3 2 0 待求平方和数据存放顺序图5 5 图3 2 l 最小值计算结构5 6 图3 2 2 欧氏距离数据5 7 图3 2 3 最小欧氏距离计算结果5 7 图3 2 4 均值实部计算结构图5 8 图4 - 1m i m o 检测电路板6 0 图4 2 检测结果采集图。6 1 图4 3m i m o 检测p r o f i l e 统计图6 1 图4 - 4m i m o 检测d s p 实现硬件测试框图6 2 图4 _ 5 硬件测试结果与m a t l a b 链路的性能对比曲线6 3 表目录 表目录 表2 1s o l cm m s e 算法复杂度1 7 表2 2m m s e l l r 算法复杂度1 9 表2 3 全选主元高斯一约旦法运算复杂度2 7 表2 4 变量循环重新编号法运算复杂度2 7 表3 1q m n 表示及数值范围4 3 表3 2c 6 4 x 系列芯片的c 编译器定义的主要数据类型4 5 表3 3d s p 库函数和c 程序子函数实现矩阵乘法运行速度比较4 9 表3 4 星座点与其横纵坐标最大最小值对应关系5 3 缩略语 b e r b l r c p d s p f f t f p g a l l r m 蹦o m i s o m l m m s e o f d m q a a v l q p s k s d s i m o s i s 0 s n r s o i c z f b i te r r o rr a t e b i tl i k e l i h o o dr a t i o 缩略语 c y c l i cp r e f i x d i g i t a ls i g n a lp r o c e s s o r f a s tf o u r i e rt r a n s f o i m f i e l dp r o g r a m m a b l eg a t ea r r a y l o gl i k e l i h o o dr a t i o m u l t i p l e - i n p u tm u l t i p l e - o u t p u t m u l t i p l e - i n p u ts i n g l e o u t p u t m a x i m u ml i k e l i h o o d m i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x q u a d r a t u r ea m p l i t u d em o d u l a t i o n q u a d r a t u r ep h a s es h i f tk e y i n g s p h e r ed e c o d i n g s i n g l e - i n p u tm u l t i p l e - o u t p u t s i n g l e - i n p u ts i n g l e o u t p u t s i g n a lt on o i s er a t i o s o f ti n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o n z e r of o r c i n g i x 比特误码率 比特似然比 循环前缀 数字信息处理器 快速傅立叶变换 现场可编程门阵列 对数比特似然比 多入多出 多入单出 最大似然 最小均方误差 正交频分复用 正交幅度调制 正交移相键控 球形译码 单入多出 单入单出 信号噪声比 软干扰消除 迫零 主要数学符号列表 符号类别 变量 矢量 矩阵 矢量、矩阵转置 矢量、矩阵转置共轭 单位矩阵 数学期望 主要数学符号列表 示例 口 口 a a t ，a t a h ，a h i e 口 x 字体和说明 小写斜体 小写粗体斜体 大写粗体 ( ) 1 ( ) h n x n 阶单位阵 e 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作 及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与 我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的 说明并表示谢意。 签名： 边盈 日期：溯年6 月6 日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘， 允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全 部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描 等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应 躲尊l 日 第一章绪论 1 1 本文的研究背景 第一章绪论 未来移动通信中日益增长的语音业务、数据业务和宽带i n t e m e t 业务，在传输 速率、性能和系统业务容量等方面对无线通信系统提出了更高的要求。为达到这 个目的，仅利用更多的频谱资源是不够的，因此人们想到利用无线信号的空间资 源，也即利用多天线发送和接收信号。另一方面，由于无线传播环境中的散射， 反射和衍射造成的多径衰落是造成无线通信系统性能恶化的一个主要因素，分集 作为对抗衰落的一种有效技术长期以来一直受到人们的关注。常用的分集技术有 时间分集，频率分集，空间分集等【l 】。其中，空间分集技术由于不需要占用额外的 传输时间或带宽而受到人们的青睐。多入多出( m i m o - m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l e o u t p u t ) 通信系统在发射端和接收端都采用了多天线结构，不仅系统的容量和频谱 利用率可以成倍地线性增长，从而满足高传输速率、高传输性能和高系统业务容 量的要求，而且能够充分利用空间分集提高通信系统性能。与此同时，正交频分 复用( o f d m ：o r t h o g o n a lf r e q u e n c y d i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ) 技术【2 】也在学术界和工业 界都得到了广泛的关注，o f d m 是一种高效的多载波传输技术，它将高速串行数 据流通过串并变换，转化为传输速率相对较低的数据流在一组子信道中传输。由 于o f d m 中各子载波相互正交，在频域上各子信道相互重叠，因而它能够提供比 一般频分复用系统高很多的频谱利用率。综上所述，将m m o 和o f d m 技术结合 起来，即构成m i m o o f d m 系统，既能弥补m i m o 系统的不足，又能发挥o f d m 的优势【3 】，同时采用m i m o 和o f d m 技术的通信系统已经成为未来通信系统最热 门的候选方案之一【4 1 ，因此，本文对m i m o o f d m 系统中的m i m o 检测技术展开 了详细讨论。 1 2m i m o o f d m 概述 采用m i m o 技术，通信系统的容量和频谱利用率可以成倍地线性增长，并且 能够充分利用空间分集提高系统对信道衰落的性。o f d m 技术将频率选择性信道 划分为一组平衰落的子信道并行传输数据，不仅提高了信息传输速率，而且可以 电子科技大学硕士学位论文 在各个平衰落的子信道上与m i m o 技术结合，这就是m i m o o f d m 系统。目前， 很多公司和研究机构都开发出了m i m o o f d m 实验系统，其中i o s p a n 公司的 a i r b u s t 系统是最早的在物理层同时采用m i m o 和o f d m 技术的无线通信系绀5 1 。 尽管m i m o o f d m 系统继承了m i m o 和o f d m 两者的优点，但是如何有效地将 两种技术结合却不是一个简单的问题。m i m o 系统能够很好的提高系统的抗衰落 性能，从而获得巨大的容量。m i m o 系统中检测方案的好坏，将直接影响m i m o 系统的误码性能和复杂度。因此m i m o 检测技术是m i m o o f d m 系统最关键的问 题之一。 1 3o f d m 技术概述 o f d m 技术最早起源于2 0 世纪5 0 年代中期，c h a n g 等人【6 】在1 9 6 6 年首次阐 明了我们现在称之为o f d m 的技术，他提出一种在线性带限信道上同时传输多路 信号的方法，可以同时避免信道间干扰( i c i ：i n t e r c h a n n e li n t e r f e r e n c e ) 和符号间干 扰( i s i i n t e r s y m b o li n t e r f e r e n c e ) 。由c h a n g 提出的多信道传输系统与传统多载波 传输技术的区别在于子载波的频谱可以相互叠加，其条件是它们是相互正交的。 1 9 7 1 年，w e i n s t e i n 和e b e r t 7 】将离散傅里叶变换f t ：d i s c r e t ef o u r i e r t r a n s f o r m ) 应用于o f d m 系统调制和解调，而d f r 可由快速傅里叶变换( f f t ：f a s t f o u r i e rt r a n s f o r m ) 高效地实现。这样系统就无需用一组振荡器来产生多个子载波， 而是通过基带处理实现频分复用，从而大大地降低了调制解调的复杂度。为了消 除线性时不变信道的i c i 和i s i ，他们提出通过插入一段空白区作为保护间隔来消除 o f d m 块间干扰，但是这并不能保证信号经过弥散信道后各子载波仍保持正交性。 p e l c d 和r u i z 8 j 在1 9 8 0 年提出了循环前缀( c p ：c y c l i cp r e f i x ) 的概念，用于保持子 载波的正交性。与通常在符号间插入空的保护间隔的做法不同，他们提出在发射 端进行f t 之后将o f d m 符号的后一段样点值复制到该符号的前面作为循环前 缀，从而使得信道与传送符号之间的线性卷积等效为循环卷积，在接收端进行f f t 之前先舍弃循环前缀中的各样点。于是，当c p 长度大于信道的最大时延扩展时， 可以消除前一个o f d m 块的延迟分量对后一个o f d m 块造成的干扰。当然o f d m 系统中加入循环前缀，会带来发射功率和传输速率的损失，因此在实际系统中可 以根据信道特性选择c p 的长度。 对于高延迟扩展信道或高数据率，选择单载的解决方案是因为它具有较低复 杂度的均衡器。一个广带信号可以分成多个窄带载波，其中每一载波对多径更具 2 第一章绪论 健壮性。为了在这些子载波之间保持正交性，则增加一循环前缀，其长度要大于 所期望的延迟扩展。在这些频率间具有合适的编码与交织，多径产生的频率分集 作用对正交频分复用( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x , o f d m ) 系统会带来好 处。在发射机和接收机中，采用快速傅里叶变换( f a s tf o u r i e rt r a n s f o r m ，f f t ) 能有 效地实现o f d m 。在接收机中f f t 能在一个一个子载波的基础上减少信道响应为 相乘常数。由于每一子载波能独立地进行均衡，可以避免采用复杂的空一时均衡 器。随着人们对通信数据化、宽带化、个人化和移动化的需求，o f d m 技术在综 合无线接入领域将得到越来越广泛的应用。 1 4m i m o 技术概述 多入多出( m i m o ) 技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。该技术 能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率，是新一代移 动通信系统必须采用的关键技术。 简单的说，m i m o ( m u l t i p l e - i n p u tm u l t i p l e o u t p u t ) 系统就是利用多天线来抑制 信道衰落。根据收发两端天线数量，相对于普通的s i s o ( s i n g l e - i n p u ts i n g l e o u t p u t ) 系统，m i m o 系统还可以包括s l m o ( s i n g l e i n p u tm u l t i p l e - o u t p u o 系统和m i s o ( m u l t i p l e i n p u ts i n g l e o u t p u t ) 系统。 m i m o 技术本质上是空间分集与空间复用的结合，分集可以保证传输的可靠 性，复用则可以提高传输速率。在传统的无线通信理论中，多径效应会引起无线 信号的衰落，因而被视为一种不利因素，但如果在发送端与接收端同时采用多天 线系统，只要各天线单元间距足够大，无线信道的多径分量足够丰富，那么天线 接收到的多径信号的衰落就趋于独立，m i m o 技术就利用了这一特性。对于一个 具有坼副发射天线和巩副接收天线的m i m o 系统，其发射信号经过空时编码后 形成m 个信息子流，以相同的频率经不同的天线同时发射出去，经过多径信道的 传播，这些并行子流以不同的路径到达接收机，并由不同的天线接收，接收机利 用空时解码对各接收信号进行处理，并恢复出原始数据流。由于这些子流同时发 送，占用同一频带，因而并未增加带宽。若各发射接收天线间的通道响应相互独 立，则可以创造多个并行空间信道。所以说，m i m o 系统可以充分利用无线信道 的多径传播，获取复用增益与分集增益，从而显著提高无线链路的容量与质量。 电子科技大学硕士学位论文 1 4 1m i m o 信道模型 通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。然而研究结果表明，对于m i m o 系统来说，多径可以作为一个有利因素加以利用。m i m o 系统在发射端和接收端 均采用多天线( 或阵列天线) 和多通道，m i m o 的多入多出是针对多径无线信道来说 的。m i m o 系统的基本结构非常简单 9 1 ：任何一个无线通信系统，只要其发射端与 接收端都采用多个天线或者是矩阵式阵列天线，便可构成一套无线m i m o 系统。 并行的数据流由多个发射天线发送到空中，而接收端的多个天线分别接收到后对 其作解码合成处理。由于各发射信号占用同一频带，多个数据链路同步进行，因 而并未增加带宽，并一举将数据传输性能提高数倍。图卜1 所示为m i m o 系统的 原理图。 空 信时 源编 码 图1 - 1m i m o 系统原理图 空 时信 解宿 码 虬、坼分别表示接收天线数和发射天线数目，其数学模型为： y = h s + n ( 1 一1 ) 式中，y = y l ，y 2 9 o ，y 表示接收到的信号矢量，是m 信道矩阵， s = s ，屯， r 为发送信号矢量，n = i t 6 ，心， r 代表零均值高斯白噪声矢 旦 亘。 为了在后续章节中描述方便，可以将( 1 1 ) 式改写为如下的形式： y = h f 墨+ h j s j + n ( 1 - 2 ) j = l 。耐 其中，h ，和h ，分别表示信道矩阵的第f 列和第列，墨 s j 分别表示第f 和第_ ，根 4 第一章绪论 天线上的发送符号，并且墨，马a = 口。， ，a 是调制星座点的集合( 可以是 m - p s k 或m q 蝴调制方式) 。 巩个信息子流由以个天线发射出去，经空间信道后由r 个接收天线接收。 多天线接收机利用先进的空时编码处理能够分开并解码这些数据子流，从而实现 最佳的处理。 特别是，这。个子流同时发送到信道，各发射信号占用同一频带，因而并未 增加带宽。若各发射接收天线间的通道响应独立，则m i m o 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信息，数据率必然可以提高。 1 4 2m i m o 系统的容量 信道容量是指信道能够支持的最大无差错传输速率，是表征通信系统的最重 要标志之一。m i m o 系统在发送端和接收端之间建立了多个空间子信道，t e l a t a r 1 0 】 和f o s c h i n i 1 1 】都指出m 1 m o 信道的容量可以成倍线性增加。m i m o 将多径无线信 道与发射、接收视为一个整体进行优化，从而实现高合的分集和干扰对消处理。 对于坼发以收的m i m o 系统，假定信道为独立的r a y l e i g h 衰落，则系统的容量 可以表示为【1 4 】： 厂 c = l 0 9 2d e t li + 等h h l ( b p s h z ) ( 1 - 3 ) l”rj 其中，p 是接收端平均信噪比。 假定信道为独立的瑞利衰落信道，当膏、坼很大时，则信道容量c 近似为： c m i n n r ，坼) 坛( p 2 ) ( 1 - 4 ) 上式表明，功率和带宽固定时，m i m o 系统的最大容量或容量上限随最小天 线数的增加而线性增加。而在同样条件下，在接收端或发射端采用多天线或天线 阵列的普通智能天线系统，其容量仅随天线数的对数增加而增加。相对而言，多 入多出对于提高无线通信系统的容量具有极大的潜力。可以看出，此时的信道容 量随着天线数量的增大而线性增大。也就是说可以利用m i m o 信道成倍地提高无 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。利用m i m o 技术可以提高信道的容量，同时也可以提高信道的可靠性，降低 误码率。目前m i m o 技术领域另一个研究热点就是空时编码。常见的空时码有空 时块码、空时格码。空时码的主要思想是利用空间和时间上的编码实现一定的空 电子科技大学硕士学位论文 间分集和时间分集，从而降低信道误码率。 1 4 3m i m o 的研究现状 目前，各国学者对于m i m o 的理论、性能、算法和实现的各方面正广泛进行 研究【1 2 】【1 3 】。在m i m o 系统理论及性能研究方面已有一批文献，这些文献涉及相当 广泛的内容，各种信道状态下m i m o 系统的容量问题，包括相关信道、频率选择 性衰落信道、瑞利衰落信道等；m i m o 系统的均衡问题；m i m o 系统中的空时处 理技术；m i m o 系统的调制技术等，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，各文献大多假定信 道为分段恒定衰落信道，这对于室外快速移动系统来说是不够的，因此必须采用 复杂的模型进行研究。已有不少文献在进行这方面的工作，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。除此以外，也有很多其他的高校、企业 和科研院所都正在积极进行m i m o 技术的深入研究，进行了大量的工作，研究内 容主要包括空时编码算法、信道建模、多天线设计与布局、互耦分析、信道相关 性评估等。 1 5 本论文的主要工作和结构安排 1 5 1 本论文主要工作 在“m i m o o f d m 通信机开发 课题项目中，本学位论文负责m i m o 检测模 块的开发工作，即对m i m o 检测模块进行算法设计、编程实现、仿真测试和硬件 验证，使模块性能符合设计要求。 本文的主要工作可以总结为以下三点： ( 1 ) 分析了常见的m i m o 检测算法，然后对比分析了s o l cm m s e 检测算法与 m m s el l r 检测算法的性能与实现复杂度，并结合上述两种算法各自的 优点，提出了一种适合于系统迭代并具有较低复杂度的m i m o 检测方案。 ( 2 ) 将本文提出的m i m o 检测实现方案，运用于d s p 实现。对m i m o 检测各 功能模块的d s p 设计进行详细阐述，并结合d s p 的特点对其进行优化。 给出各模块的实现结构框图和仿真结果，主要包括复数矩阵运算模块、矩 阵求逆模块、m m s e 滤波模块、欧氏距离计算模块和最小值模块等。 6 第一章绪论 ( 3 ) 通过构造测试方法和环境，对m i m o 检测的d s p 实现进行硬件测试验证 和性能分析。通过分析板级调试数据采集图、系统运行速度和性能曲线， 证明了本文提出的方案及其d s p 实现的正确性。 1 5 2 论文结构安排 整篇论文组织结构如下t 第一章绪论 本章首先介绍了m i m o o f d m 技术的发展现状，接着o f d m 技术作了简单 介绍，然后重点对m i m o 技术进行了阐述，分析了m i m o 的信道模型，系统容量 和研究现状，最后介绍了本论文主要工作和结构安排。 第二章m i m o 检测算法研究 本章首先简要介绍了m i m o o f d m 通信机的系统基本框架及m i m o 技术在其 中的应用，分析了常见的m i m o 检测算法，重点分析了s o i cm m s e 检测算法与 m m s el l r 检测算法的性能和实现复杂度，并结合上述两种算法各自的优点，提 出了一种适合于系统迭代并具有较低复杂度的m i m o 检测方案。然后对基于 m m s e 的m i m o 检测算法的难点矩阵求逆方法进行了分析，对比了两种常用矩阵 求逆算法的实现复杂度，结合待求逆矩阵的特点最终选择了变量循环重新编号法 用于d s p 实现。 第三章m i m o 检测的d s p 实现 本章基于上一章提出的m i m o 检测实现方案，用d s p 编程实现。对m i m o 检测各功能模块的d s p 设计进行详细阐述，并结合d s p 的特点对其进行优化。给 出各模块的实现结构框图和仿真结果，主要包括复数矩阵运算模块、矩阵求逆模 块、m m s e 滤波模块、欧氏距离计算模块和最小值模块等。 第四章测试与性能分析 本章通过构造测试方法和环境，对m i m o 检测的d s p 实现进行硬件测试验证 和性能分析。通过分析板级调试数据采集图、系统运行速度和性能曲线，证明了 本文提出的方案及其d s p 实现的正确性。 第五章总结 7 电子科技大学硕士学位论文 对全文进行概括性总结，指出本文的主要工作，同时给出下一步研究工作的 建议。 1 6 本章小结 本章首先介绍了m i m o o f d m 技术的发展现状，接着o f d m 技术作了简单 介绍，然后重点对m i m o 技术进行了阐述，分析了m i m o 的信道模型，系统容量 和研究现状，最后介绍了本论文主要工作和结构安排。 8 第二章m i m o 检测算法研究 2 1 引言 第二章m i m o 检测算法研究 本章首先简要介绍了m i m o o f d m 通信机的系统基本框架及m i m o 技术在其 中的应用，分析了常见的m i m o 检测算法，重点分析了s o l cm m s e 检测算法与 m m s el l r 检测算法，通过仿真说明两者性能基本一致，但各自都存在实现上的 局限性。因此，本文结合上述两种算法各自的优缺点，对m i m o 检测方案进行总 体设计，提出了一种适合于系统迭代并具有较低复杂度的m i m o 检测方案。矩阵 求逆运算是基于m m s e 的m i m o 检测算法的重点和难点，本文对两种常用矩阵求 逆算法进行了分析对比，并最终选择了变量循环重新编号法用于d s p 实现。 2 2m i m o o f d m 通信机的基本框架及m i m o 技术的应用 2 2 1 链路基本框架 图2 1 链路基本框架 9 电子科技大学硕士学位论文 2 2 2 发送端处理 由图2 1 可知，在发端首先是对输入的比特流进行t u r b o 编码处理，接着进行 比特交织，然后给下一级进行调制转换为复数基带信号，在我们这个系统中采用 1 6 q a m 方式调制方式，每4 个比特转换为一个复数符号( 比特映射关系如图2 2 所 示) 。接下来对己调制符号进行空时处理，采用v - b l a s t ，所以直接串并变化，分为 2 路信号，每路信号再分别经过加导频、i f f t 、加循环前缀( c p ) 和组帧等处理，送 至天线上发射出去，在我们这个系统中采用的是2 2 的天线阵。在这里为了有效 的抵消深衰落和突发错误对性能的影响，交织编码器是必须的，而且还可以有效 地降低各个子载波间的干扰。 2 2 3 接收端处理 j 1 0 0 01 1 0 00 1 0 00 0 0 0 1 0 0 11 1 0 10 1 0 10 0 0 1 1 0 1 1 1 11 10 1 110 0 11 1 0 1 01 1 1 00 1 1 00 0 1 0 图2 21 6 q a m 星座图 接收端是发送端处理的逆过程。从图2 1 中可以看出，对于接收的比特流，首 先我们对其进行解帧、去c p 、f f t 运算处理，这样我们就获得了在频域的基带信 号，随后这些信号再结合信道估计的结果进行软干扰抵消处理，计算出每个编码 块的对数似然比，通过并串转化，解交织，作为后面t u r b o 译码器的输入，同时 t u r b o 译码器还将译码出来的信息作为输出反馈回m i m o 检测模块，这就是迭代 算法的接收机的基本架构。不过对于一般的非迭代接收机，前面的输出信息对于 t u r b o 译码器来说已经足够用来译出原始的比特流。 1 0 第二章m i m o 检测算法研究 上述过程表明，m i m o 检测技术是本链路的关键技术之一，m i m o 系统本身 最终能提供的性能和增益有多少，与接收端的检测算法有很大的关系。接收端检 测算法的复杂度和性能都是影响m i m o 系统能否在实际中大规模应用的原因。因 此，对m i m o 检测算法的研究和实现有着非常重大的意义。 2 3 常见的m i m o 检测方法 经过近十年的努力，m i m o 系统及其相关技术虽然已经获得很大发展，但仍 然存在以下一些不足。随着传输速度的不断提高，天线数目越来越多，调制阶数 越来越高，为了达到更好的检测性能，减少实现复杂度，使得m i m o 系统检测问 题还有待研究。为了逼近多天线系统的容量需要有好的检测技术。然而m i m o 系 统在带来巨大容量的同时，也产生了极大的接收信号检测复杂度，所以m i m o 的 检测问题还需要作更多的研究。 这里我们考虑的m i m o 系统模型为：考虑一个准静态慢衰落的离散时间基带 信道模型，该信道可用一个m 行坼列的矩阵h 来表示。为接收方的天线数目， 坼为发送方的天线数目，h 中的元素鹰，表征了在第，个发送天线和第i 个接收天 线间的基带信道脉冲响应。令x 为一个采样时刻的发送信号矢量从l ，相应的接 收方信号矢量为y 为。1 ，则有 y = h x + n ( 2 1 ) 式( 2 1 ) 里刀为接收端的噪声矢量，其每个元素为独立同分布的复高斯随机 变量，均值为0 ，方差为仃2 。x 可以表达为 s 。，屯， 。 h 的形式可以表示如式( 2 2 ) ： h = 啊。 ： 红。红： k 。k ： 扛m 红f h n 姨 ( 2 2 ) 现在通信业界对m i m o 系统检测算法的研究已经非常广泛且深入了，找到一 个具有良好性能以及较低复杂度的m i m o 系统检测算法，是将m i m o 技术大规模 实际应用的一个重要前提。目前常用的m i m o 检测方法主要有：迫零算法、最小 均方误差算法和极大似然算法。 电子科技大学硕士学位论文 a 、迫零算法 迫零( z f ：z e r of o r c i n g ) 算 ； 1 5 1 是m i m o 检测中的基本算法，其过程是利用信道 矩阵的逆矩阵直接对接收信号作均衡，去除来自其他信道的干扰，得到发送信号 估计值。其具体计算方法如下： = h 叫y( 2 3 ) 量化这个矢量到k 维星座图最近的点，因为由h 带来的干扰被迫为零，所双 称作线性迫零解。该方法的复杂度为0 0 0 。 迫零算法虽然简单，实现的复杂度低，但是由于没有考虑噪声的影响，其性 能不是太好，故在实际系统中运用较少或者需要结合其它有关算