（信息与通信工程专业论文）mimo系统中信号检测算法的研究.pdf

国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 摘要 本文主要对多输入多输出( m i m o m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) 技术的复 用方案之垂直贝尔实验室分层空时( v - b l a s t ：v e r t i c a l b e l ll a b sl a y e r e d s p a c e - t i m e ) 系统中的信号检测技术进行研究，目标是提高信号检测性能和降低计 算复杂度，主要研究内容如下： 1 在介绍v - b l a s t 系统模型及其信道模型基础上，对目前几类经典的m i m o 信号检测算法进行了深入研究，并对m i m o 检测器的检测性能和信道空间相关性 对m i m o 检测器检测性能的影响进行了仿真分析，为进一步研究m i m o 信号检测 技术奠定了基础。所研究的检测器，如排序连续干扰抵消( o s i c ：o r d e r e ds u c c e s s i v e i n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o n ) 检测器、球形译码( s d ：s p h e r e d e c o d e r ) 检测器和q r d m 检测器等，都是非常典型的m i m o 检测器，具有良好的检测性能和实际应用价值。 2 提出了一种分组最大似然( g m l g r o u pm a x i m u ml i k e l i h o o d ) 检测器。所 提出的g m l 检测器通过将传统m l 检测器分为若干组低维的m l 检测器，避免了 传统m l 检测器在高维空间的巨大的穷举搜索运算，显著降低了计算复杂度。此 外，针对二维m l 检测器提出了一种简化的最大似然( s i m p l i f i e dm l ，s m l ) 检 测算法，通过将二维m l 检测器的搜索空间从二维降至一维，进一步降低了计算 复杂度，并证明了其与传统m l 算法具有一致的性能。基于上述基本模块的分组 最大似然结构可以很方便地扩展到高维v - b l a s t 系统上。仿真结果和复杂度分析 表明，所提出的g m l 检测器具有良好的检测性能和较低的计算复杂度。 3 提出了一种近似最佳的列表检测算法。所提出的列表检测算法通过调节列表 维数这一参数在检测性能和计算复杂度之间实现了很好的折衷。此外，还提出了 基于检测后验信噪比的排序方法，进一步提高了检测准确性。仿真和复杂度比较 结果表明，在不相关和空间相关度较大的信道下，所提出的列表检测算法显著优 于o s i c 检测算法，甚至接近m l 检测算法的性能，实现了性能和复杂度较好的折 衷，是一种实用的选择。 关键词：多输入多输出；垂直一贝尔实验室分层空时；信号检测；分组最大似 然检测；列表检测 第i 页 同防科学技术大学研究生院硕士学位论文 a b s t r a c t 砀er e s e a r c hw o r ko ft h i st h e s i si sf o c u s e do nt h es i g n a ld e t e c t i o n , t e c h n i q u ei n v b l a s t ( v e r t i c a l b e l ll a b sl a y e r e ds p a c e t i m e ) s y s t e m w h i c hi so n eo f m u l t i p l e x i n gs c h e m e so ft h em u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ( m i m o ) t e c h n o l o g y ，n l e o b j e c t o ft h i st h e s i si st o i m p r o v et h e d e t e c t i o np e r f o r m a n c ea n di 踟l u c et h e c o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y t h em a i ns u b j e c t si n v e s t i g a t e da r ei nt h ef o l l o w i n g ： 1 o nt h eb a s i so fi n t r o d u c i n gt h es y s t e mm o d e la n di t sc h a n n e lm o d e lo f v - b l a s t an u m b e ro fc l a s s i cm i m od e t e c t i o na l g o r i t h m sa r ed e e p l ys t u d i e di nc h a p t e r 2 t h ep e r f o r m a n c e so ft h em i m od e t e c t o r sa n de f f e c to ft h es p a t i a lc o r r e l a t i o nf o r m i m & c h a n n e l so nt h ep e r f o r m a c e so ft h e s ed e t e c t o r sa r es i m u l a t e d ，w h i c he s t a b l i s h t h eg r o u n d w o r ko ff l l l t h e r r e s e a r c ho nt h es i g n a l c l e t e c t i o at e c h n i q u e t h em i m o d e t e c t o r sw ei n v e s t i g a t e d ，s u c ha so r d e r e ds 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 ( o s i c ) ， s p h e r ed e c o d e r ( s d ) a n dq r d m ，e t c ，a r ea l lg o o d r e f e r e n c e si np r a c t i c ew h i c hh a v e g o o dd e t e c t i o np e r f o r m a n c e s 2 ag r o u pm a x i m u ml i k e l i h o o d ( g m l ) d e t e c t o ri sp m p o s e di nc h a p t e f3 b y a v o i d i n gh u g ee x h a u s t i v es e a r c ho p e r a t i o n si nl a r g ed i m e n s i o n s ，t h ep r o p o s e dd e t e c t o r d i v i d e sa no r i g i n a lm ld e t e c t o ri n t os o m el o wd i m e n s i o nm ld e t e c t o r st or e d u c e c o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t yr e m a r k a b l y m o r e o v e r , as i m p l i f i e dm a x i m u ml i k e l i h o o d ( s m l ) a l g o r i t h mi s a l s op r o p o s e dt or e d u c ef u r t h e r c o m p l e x i t yb yr e d u c i n gt h e s e a r c h i n gs p a c eo fe a c h2 一dm l d e t e c t o rf r o m2 一dt ol - d ，a n di ti sp r o v e dt h a tt h e s i m p l i f i e dm ld e t e c t i o na l m o s tp e r f o r m s 鹪w e l la st h eo r i g i n a lo n e t h ep r o p o s e d g m la r c h i t e c t u r ei se a s i l ys c a l a b l et ol a r g ev - b l a s td i m e n s i o n sb a s e do nt h eb a s i c m o d u l e s s i m u l a t i o n sa n dc o m p l e x i t ya n a l y s i ss h o wt h a tt h eg m ld e t e c t o rh a s f a v o r a b l ed e t e c t i o np e r f o r m a n c ea n dl o w e rc o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y 3 an e a ro p t i m a ll i s td e t e c t i o na l g o r i t h mi sp r o p o s e di nc h a p t e r4 t h et r a d e - o f f b e t w e e np e r f o r m a n c ea n dc o m p l e x i t yo ft h ep r o p o s e dl i s ta l g o r i t h mc a nb ea d j u s t e d t h r o u g hs e t t i n gt h ep a r a m e t e rp w h i c hi st h el i s td i m e n s i o no ft h et r e es e a r c h i n g f i n a l l y , a no r d e rm e t h o db a s e do np o s t d e t e c t i o ns n ri sp r o p o s e di nt h i sc h a p t e r , w h i c hc a n g r e a t l yi m p r o v ed e c i s i o nv a l i d i t y s i m u l a t i o na n dc o m p a r i s o nr e s u l t so fc o m p l e x i t y s h o wt h a tl i s ta l g o r i t h me v i d e n t l yo u t p e r f o r m so s i ca l g o r i t h ma n di se v e nc b s et om l d e t e c t i o np e r f o r m a n c eu n d e rb o t hu n c o r r e l a t e da n dh i g h l yc o r r e l a t e dc h a n n e l sa n d a c h i e v e sag o o dt r a d e o f rb e t w e e np e r f o r m a n c ea n dc o m p l e x i t y i ti sap r e f e r a b l e p r a c t i c a b l ec h o i c e k e yw o r d s ：m i m o ，v - b l a s t ，s i g n a ld e t e c t i o n ，g r o u pm a x i m u ml i k e l i h o o d d e t e c t i o n ，l i s td e t e c t i o n 第i i 页 国防科学技术大学研究牛院硕士学位论文 表目录 表2 - 1 几种典型v - b l a s t 系统检测器的计算复杂度1 9 表3 1g m l 算法各个模块的计算复杂度3 7 表3 2 四种算法的计算复杂度归纳3 7 第i 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 图目录 图1 1m i m o 通信系统原理示意图2 图1 2m i m o 检测算法综览图6 图2 1分层空时系统结构框图9 图2 2v - b l a s t 系统基带模型1 0 图2 3 球形译码的基本思想l s 图2 4q r d m l 检测的完整树模型描述1 7 图2 5q p s k 调制方式时的检测性能( 一) 。2 0 图2 6q p s k 调制方式时的检测性能( 二) 2 1 图2 71 6 q a m 调制方式时的检测性能( 一) 2 2 图2 8 1 6 q a m 调制方式时的检测性能( 二) 2 2 图2 9q p s k 调制方式时信道空间相关性对检测性能的影响( 一) 2 3 图2 1 0q p s k 调制方式时信道空间相关性对检测性能的影响( 二) 2 4 图2 1 11 6 q a m 调制方式时信道空间相关性对检测性能的影响( 一) 2 4 图2 1 2 1 6 q a m 调制方式时信道空间相关性对检测性能的影响( 二) 2 4 图3 1v - b l a s t 系统g i s 结构示意图2 7 图3 24 发4 收v - b l a s t 系统g m l 检测器的基本结构，3 0 图3 3s m l 和m l 检测算法中欧氏距离的图示解释3 3 图3 4q p s k 调制方式下s m l 算法的误比特率性能曲线3 5 图3 5 q p s k 调制方式下g m l 算法的误比特率性能曲线3 6 图3 6 三种调制方式下g m l 算法的误比特率性能曲线。3 6 图4 1中心点及其相邻星座点获取过程示意图。4 5 图4 24 发4 收q p s k 调制v - b l a s t 系统在信噪比为2 0 d b 时各种检测算法随相 关系数变化的b e r 性能曲线4 8 图4 3 4 发4 收q p s k 调制v - b l a s t 系统在相关系数为0 ( 实线) 和0 8 ( 虚线) 时各种检测算法随信噪比变化的b e r 性能曲线4 8 图4 46 发6 收q p s k 调制v - b l a s t 系统在信噪比为2 0 d b 时各种检测算法随相 关系数变化的b e r 性能曲线4 9 图4 5 不同天线配置情形下q p s k 调制v - b l a s t 系统中各种检测算法复杂度比 较曲线5 0 第页 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它 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。 学位论文题目：丛! 丛q 丕统生焦曼拴测箕洼鲍珏究 学位论文作者签名： 叠立查乏三日期：沙哆年j1 月歹日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定本人授权 国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 文档，允许论文被查阅和借阅；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 ( 保密学位论文在解密后适用本授权书。) 学位论文题目：丛! 丛q 丕缠主焦曼捡型簋洼鲍珏窥 学位论文作者签名： 多矗名二 作者指导教师签名：薹致色口连 日期：扩年，1 月玉日 日期：如。? 年i1 月r 日 | 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景及意义 无线通信技术和业务当前以惊人的速度向前发展，而且这种发展还在延续， 甚至今后会更快。随着移动终端的普及，人们对通过无线方式获取多媒体信息及 其他多种服务等高传输速率数据业务的需求越来越迫切。目前得到广泛使用的第 二代移动通信网络受到当初设计目的的限制，根本不能满足用户日益增长的对多 媒体业务的需求。因此，人们展开了新的通信技术的研究。时至今日，第三代移 动通信标准已基本定型，主要有欧洲的w c d m a 、北美的c d m a 2 0 0 0 以及中国的 t d s c d m a 方案，t d s c d m a 网络在北京奥运期间已开始商业应用。但是由于 3 g 主要采用的还是传统的无线通信技术，能够提供的数据速率还是偏低 ( 3 8 4 k b i t s - v 2 m b i t s ) ，与人们的期望仍相去甚远。为此，寻求进一步扩大信道容量、 改善通信质量的新技术是无线通信亟需解决的问题。 传统的无线通信系统采用一根发送天线和一根接收天线，即所谓单输入单输 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，其信道容量受到s h a n n o n 容量【l 】限制。 而实现扩大信道容量、改善通信质量目标的传统方法主要有拓展带宽和加大系统 发射功率，加大频带的带宽会导致与现行系统具有带宽兼容性问题，发射功率的 加大会导致功放器件的非线性变化，并且可能对人的健康产生不利的影响，因此 这两种方法并不理想。近年来提出的多输入多输出( 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 ) 技术3 1 ，通过在接收端和发送端同时安置多根天线，形成m i m o 信道结 构，从而充分利用了空间资源，理论和实验证明了m i m o 结构在不增加系统带宽 和天线总发射功率的情况下，有效对抗无线信道衰落的影响，大大提高了系统的 频谱利用率和信道容量。这在频谱资源日益紧张的今天具有非常重要的意义。因 此，m i m o 技术成了近些年无线通信领域研究的热点，引起了无线通信一场新的 技术革命。 与传统的s i s o 系统相比，m i m o 系统接收端接收到的是在时间和频带上均相 互重叠的多路信号，频率选择性信道中还存在不同时刻信号间的码间干扰，如此 恶劣的条件使得m i m o 系统信号检测面临着远高于s i s o 系统信号检测的困难。 由于m i m o 信号检测性能的好坏直接影响到整个m i m o 通信系统性能的好坏，因 此，设计低复杂度、高检测性能的m i m o 系统信号检测方案是m i m o 通信中的一 项具有重大意义的关键技术。 本论文正是以m i m o 通信系统中信号检测的重要性为驱动，结合“十一五”通 信装备预研项目任务要求，本课题选择空分复用结构的v - b l a s t 系统作为研究对 第1 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 象，研究论证性能较好且易于实现的信号检测算法。 重2m i m o 技术的研究现状 近年来，m i m o 技术以其有效提高无线频谱利用率的独特优势而得到广泛的 关注和重视，特别是其中的v - b l a s t 结构以其简单的结构和令人瞩目的频谱效率 而成为当前无线通信领域的二大研究热点。本节分别对m i m o 的概念、m m o 技 术的研究现状和v - b l a s t 系统信号检测技术的研究进展进行综述。 1 2 1m i m o 的概念 通常，无线通信信道中的多径衰落被视为有害因素，然而研究表明，对于 m i m o 系统来说，相互独立的信道衰落可以作为一个有利因素加以利用。m i m o 系统在发送端和接收端同时安置多根天线，形成m i m o 信道，m i m o 的多输入多 输出是针对多径无线信道来说的。广义上来说，基于发射分集和接收分集的多输 入单输出( m i s o ) 和单输入多输出( s n i o ) 也是m i m o 技术的一部分。通常， 我们把m i m o 系统分为三类：点对点m i m o 系统，多接入m i m 0 系统和广播m i m o 系统。在本文中我们主要对点对点m i m o 系统进行研究。 、图1 1 所示为m i m o 通信系统的原理示意图。 。( 万) ( n ) 囹1 1m i m o 通信系统原理示意图 m i m o 通信系统有根发送天线，m 根接收天线。假定系统以符号速率进行 采样，则传输信息流c ( f ) 经过空时编码后形成层发送符号流暑( f ) ( 江l ，2 ，no 这层发送符号流分别由n 根天线进行发送，经空间信道后由m 根接收天线接收，接收到m 层接收符号流分别为乃( f ) ( j = l ，2 ，m ) a 第f 根发 第2 页 国防科学技术大学研冗生院坝士学位论文 。一1 送天线到第_ ，根接收天线之间的信道衰落系数表示为( f ，) = 醇( f ) 万( f 一，) ， j 毒o 则岛( f ) 、，：，( f ) 和( f ，) 之间的关系可以表示为： 乃( t ) = ( f ，咖8 i ( t ) + n j ( t ) ，i = 1 ，2 ，n ，_ ，= l ，2 ，m ( 1 1 ) i = l 对于窄带平坦衰落信道，有( f ，z ) = 纵( f ) ，则式( 1 1 ) 可以简化为： 乃( f ) = k ( t ) 墨( f ) + ( f ) ，i = 1 ，2 ，n ，y = l ，2 ，m ( 1 2 ) i = l 用矩阵形式可表示为： ，( f ) = 日( f ) s ( f ) + ，( f ) ( 1 3 ) 其中， s ( t ) = i s 。( f ) ，屯( f ) 9 j9 知( f ) 2 c m r ( f ) = ，i ( f ) ，吒( f ) ，( f ) 了c 肌1 h ( t ) = 。( t ) 向：( t ) 如。( f ) 吃：( t ) 。( t ) k ：( f ) 岛 ，( f ) 如( f ) ( t ) c 膨。( 1 4 ) 尼( f ) = ，z i ( f ) ，他( f ) ，( f ) 2 c 肌1 分别称为发送符号矢量、接收符号矢量、信道衰落系数矩阵和加性白高斯噪声 ( a w g n ) 矢量。 通常情况下符号索引t 可省略，则得到以下m i m o 系统信号模型： ，= h s 4 - n( 1 5 ) 对于式( 1 5 ) 的输入输出关系，本文如不特别说明作如下约定： ( 1 ) 发送符号矢量s 的均值为o ，自相关矩阵为r 。，即 e h = 0 ，冠= e s s ( 1 6 ) 每一个符号周期内从所有发送天线发送的总平均功率不大于1 ，即 护( 冠) = e 一s 1 ( 1 7 ) 其中，护( ) 表示求矩阵的迹运算。 ( 2 ) 噪声矢量n 的各元素在时域和空域均独立同分布的零均值、方差为矿2 的复高 斯随机变量，且其实部与虚部的方差均为仃2 2 ，即n 服从分布以c n ( o ，蠢毛) ， 其中，j m 表示m x m 的单位阵。 第3 页 同防科学技术大学研究牛院硕士学位论文 ( 3 ) 信道衰落系数已经过归一化处理，即日的元素h ，。为同分布的均值为、方 差为1 的复高斯随机变量，其分布雕t ) a h 。一c n ( 比，1 ) 。当衰落系数的均值0 时， 对应的信道为莱斯衰落信道；当p = 0 时，对应的信道为瑞利衰落信道。本文中主 要考虑的是瑞利衰落信道。 2 2m l m o 技术的研究现状 实际上m i m o 技术由来已久，这可追溯到1 9 0 8 年意大利科学家马可尼用来抗 多径衰落的多天线系统【4 】。在7 0 年代有人提出将m i m o 技术用于通信系统，但是 对无线移动通信系统m i m o 技术产生巨大推动的奠基工作则是9 0 年代由a t & t b e l l 实验室学者完成的。1 9 9 5 年，t e l a t a r 假定接收端已知信道参数，分析了高斯 平坦衰落信道中接收端和发送端同时使用多天线的容量，推导出了信道容量、截 止容量概率和差错指数函数三者关系的公式【5 】；1 9 9 6 年，f o s c h i n i 和g a n s 得到了 在准静态衰落信道下的截止信道容型6 】；1 9 9 6 年，f o s c h i n i 提出了分层空时编码 ( l a y e r e ds p a c e - t i m ec o d i n g ) 技术并给出了相应的m i m o 检测算法【7 】，【8 】；1 9 9 8 年，t a r o k h 等讨论了用于m i m o 系统的空时编码【9 】，f l o 】， 】l 】；1 9 9 8 年，w o l n i a m k y 等采用了垂直贝尔实验室分层空时( v b l a s t ) 结构建立了一个m i m o 实验系统， 在室内试验中达到了2 0 b p s h z 至4 0 b p s h z 的频谱利用率，这在s i s o 系统中是极 难实现的【1 2 】。上述研究成果掀起了无线通信领域对m i m o 研究的热瀚，国内外著 名的无线通信研究机构和学者们对m i m o 技术开始了大量的深入研究很多电子 与通信领域的国际学术期刊在近两年也出版了关于m i m o 无线通信的专辑等。此 外，在近几年的国际通信与信号处理领域的学术会议也都将m i m o 无线通信列为 一个重要的主题。总结近几年关于m i m o 技术的研究，可以发现，当前对于m i m o 系统的研究主要集中于以下6 个方面： 1 ) m i m o 无线信道建模； 2 ) m i m o 信道容量的分析： 3 ) 基于m i m o 的空时编码技术； 4 ) 基于m i m o 的接收机关键技术，如信道估计、信号检测等； 5 ) m i m o 测试平台搭建与m i m o 芯片开发； 6 ) m i m o o f d m 相结合。 m i m o 系统( 本论文主要探讨v - b l a s t 系统) 的信号检测技术是本论文的核 心内容，在1 2 3 小节中会单独列出讨论。至于其它几个方面不是本论文的研究内 容，限于篇幅，在此不再赘述。 1 2 3v b l a s t 系统信号检测技术研究现状 第4 页 l 剐峁科学技术大学研究生院硕士学位论文 v - b l a s t 技术实际上是一种空间复用技术。它首先将高速数据流分割为几个 子数据流，然后对应于各发送天线同时发送出去。由于这些子数据流占据相同的 频带，因而可使系统获得极高的频谱利用率。理论分析已经证明，在独立同分布 的高斯信道条件下，当接收天线数大于发送天线数时，v - b l a s t 系统的容量随发 送天线数近似呈线性增长【5 1 。不仅如此，朗讯公司在该技术的实用化方面也取得了 很大的进展。2 0 0 2 年1 0 月，世界上第一个b l a s t 芯片在朗讯公司贝尔实验室问 世，这一芯片支持最高4 x 4 的天线布局，处理的最高数据速率可达到1 9 2 m b p s 。 现在，朗讯公司已经开始将此b l a s t 芯片应用到其f l e x e n to n 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芯片，以提高无线3 g 数据终端支持高速 数据接入的能力。v - b l a s t 系统由于其简单实用的结构和令人瞩目的频谱效率而 成为当前无线通信领域的一大研究热剧1 3 】。 v _ b l a s t 的编码简单，其复杂度主要集中在检测上，因此，对v - b l a s t 的 研究自然也就集中在其检测算法上。目前关于v - b l a s t 的检测算法，绝大部分是 在平衰落信道假设条件下给出的。已有如下的m i m o 信号检测算法： 1 ) 线性检测：常见的线性检测包括迫零( z e r of o r c i n g ，z f ) 检测和最小均方 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【3 j 【h 】。z f 和m m s e 检测算法在 高信噪比时性能都较差，因两者都得不到接收分集增益。 2 ) 干扰抵消检测：干扰抵消的思想来源于多用户检测技术，可以将先检测出 来的数据流恢复成干扰消除掉，以提高后面数据流的检测性能【”】。排序连续干扰 抵消( o r d e r i n gs 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 撕o n ，o s i c ) 算法1 1 2 j 是与v - b l a s t 系统同时提出的，是v - b l a s t 信号检测的基本算法，它虽然能较好地解决 v - b l a s t 系统的信号检测问题，但是它仍然存在较多不足。求伪逆操作使得复杂 度较高且不具备数值稳定性；干扰抑制降低了信号空间维数，从而限制了算法所 能获得的分集阶数；干扰抵消又带来了误差传播问题。针对上述复杂度和性能上 的局限，学者们又提出了基于o s i c 算法的各种改进算法，如基于q r 分解的各种 检测算法【1 6 】【1 7 】，【1 8 】。 3 ) 最大似然检测：这是最优的检测算法，能够完全获得接收分集增益。但问 题是其过于复杂，在检测时要遍历所有可能的发送符号矢量，使得计算复杂度与 调制星座点数目和发送天线数成指数关系，故实际系统中常把它作为一个性能界， 用以衡量其它检测算法的性能【l 引。 球形译码是m l 检测的一种实现方法【2 0 】，【2 1 】，【2 2 1 。从2 0 0 0 年d a m e n 首先将s d ( s p h e r ed e c o d e r ) 算法用于v - b l a s t 信号检测之后，研究热点便由o s i c 算法逐 渐转向s d 算法【1 9 1 。这里需要说明的是关于s d 算法的复杂度问题。s d 算法的复 杂度是一个随机变量，其均值与信噪比有关，且在最坏情况下是指数的【2 3 】【2 4 】。但 第5 页 同防科学技术大学研究生院硕士学位论文 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = i = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 无论如何，s d 算法仍然是众多检测算法中可以最接近m l 性能的。为此，学者们 提出了许多改进算法，从枚举策略的设计【2 5 2 6 1 、球半径的选择【2 7 】和信道矩阵的预 排序【2 8 2 9 等方面来降低计算复杂度。 4 ) 基于m 算法的近似最大似然检测算法：球形译码检测算法是存整个树中搜 索出一条最佳路径，而基于m 算法的树搜索算法则在树的每一级中只保留最佳的 m 个节点，其性能可以接近最佳m l 检测性能。典型的算法有q r d m 算法【3 0 1 、 堆栈算法【3 0 】和c h a s e 算法【3 l 】等。 图1 2 给出了当前主要m i m o 检测算法的一个综览，图中按非最大似然检测 方案和最大似然检测方案分为两类，然后按算法的从属关系进行了详细分类。 s i c 类算法极大降低了最大似然检测的复杂度，球形译码算法能够达到最大似 然检测性能，但对它们的研究目前也比较完善；基于其它搜索方案( 如分组搜索 方案) 和基于m 算法的树搜索方案能在检测性能和计算复杂度之间实现了很好的 折衷，是当前v - b l a s t 信号检测的研究热点。因此，本论文着重对基于分组搜索 和基于m 算法的树搜索这两种方案的v - b l a s t 信号检测技术展开研究。 图1 2m i m o 检测算法综览图 总的来说，如何设计具有较低计算复杂度、较高检测性能的实用信号检测算 法是当前v - b l a s t 系统中信号检测的研究热点，也是本论文研究的出发点。 t 3 本文的主要工作及内容安排 本论文主要为实验室m i m o 仿真验证平台进行检测算法的开发，对现有的实 现m i m o 系统的高速数据传输技术的接收机信号检测算法进行了研究与探讨： 1 简要介绍了v - b l a s t 系统模型及其信道模型，并对目前几类经典的m i m o 信号检测算法进行了深入研究，并对m i m o 检测器的检测性能和信道空间相关性 对m i m o 检测器检测性能的影响进行了仿真分析。 2 分组干扰抑制思想是将发送天线分为若干组，接收端一组一组的检测出发 第6 页 国防科学技术大学研究牛院硕士学位论文 送符号，该方法明显降低了接收机信号检测的复杂度。应用分组干扰抑制思想， 本论文提出了一种分组最大似然检测算法，通过将高维最大似然搜索问题降低为 低维最大似然搜索问题，显著降低了算法的计算复杂度。此外，针对二维m l 检 测器提出了一种简化的最大似然检测算法。最后对所提出的g m l 检测算法进行了 性能仿真和复杂度分析。 3 提出了一种近似最佳的列表检测算法。所提出的列表检测算法通过调节列表 维数这一参数在检测性能和计算复杂度之间实现了很好的折衷。此外，还提出了 基于检测后验信噪比的排序方法，进一步提高了检测准确性。最后对所提出的列 表检测算法进行了性能仿真和复杂度分析。 本论文内容安排如下： 第二章在介绍v - b l a s t 系统模型及其信道模型基础上，对目前几类经典的 m i m o 信号检测算法进行了深入研究，并对m i m o 检测器的检测性能以及信道相 关性的影响进行了仿真分析，作为全文研究m 1 m o 信号检测技术的基础。 第三章对分组干扰抑制思想进行了研究，并提出了一种分组最大似然检测算 法。此外，针对二维m l 检测器提出了一种简化的最大似然检测算法。仿真结果 和复杂度分析表明，所提出的g m l 检测器具有良好的检测性能和较低的计算复杂 度。 第四章提出了一种近似最佳的列表检测算法。所提出的列表检测算法通过调 节列表维数这一参数在检测性能和计算复杂度之间实现了很好的折衷。此外，还 提出了基于检测后验信噪比的排序方法，进一步提高了检测准确性。仿真和复杂 度比较结果表明，在不相关和空间相关度较大的信道下，所提出的列表检测算法 显著优于o s i c 检测算法，甚至接近m l 检测算法的性能，实现了性能和复杂度较 好的折衷，是一种实用的选择。 最后为结束语，对本论文所做的工作进行了总结，对后续的课题研究进行了 展望。 第7 页 国防科学技术大学研究乍院硕士学位论文 第二章v - b l a s t 系统的典型检测器性能比较分析 信息论已经指出在丰富散射路径的传播环境中多输入多输出系统能够提供极 高的频谱利用率。f o s c h i n i 早在1 9 9 6 年就提出了对角空时分层结构( d b l a s t ) ， 但d b l a s t 的检测算法较为复杂。为了解决d b l a s t 检测复杂度问题，f o s c h i n i 等人提出了一种垂直分层空时结构( v _ b l a s t ) ，它不仅能够达到高的频谱利用率 而且能够具有相对简单的发射结构和检测算法【| 7 1 。 从理论上讲，在高斯白噪声和发送符号等概情况下，最大似然( m l ) 检测器 是最佳检测器，但检测复杂度高；线性检测器检测复杂度低，但性能远低于m l 检测器；判决反馈检测器则在性能和复杂度之间作了很好的折衷。球形译码( s d ) 检测器通过判决反馈将高维的最大似然搜索问题降低为多个一维的最大似然搜索 问题，性能达到了m l 检测性能【1 9 】；与s d 检测器在搜索树的每一级进行穷尽搜索 不同，基于m 算法的q r d - m 检测器则在搜索树的每一级节点中只保留最佳的m 个节点，其性能可以接近最大似然检测性能【3 0 】。 本章在介绍b l a s t 结构的基本原理基础上，着重分析和研究了平坦衰落 m i m o 信道下各种信号检测算法。首先在2 1 节对v - b l a s t 系统模型进行了介绍； 2 2 节对线性检测器和判决反馈检测器、最大似然检测器和q r d m 检测器等进行 了详细阐述；2 3 节对各种检测器的计算复杂度进行了比较分析；2 4 节给出了各 种检测器检测性能在m i m o 信道空间不相关和相关条件下的仿真比较；最后给出 了简要结论。 2 1v - b l a s t 系统模型 贝尔实验室分层空时技术利用了无线信道多径传播的特点，更适合于在传播 路径较丰富的环境下使用。采用该技术的系统在发射端不对信号进行抗衰落处理， 而是把不同的传播路径当作不同的子信道并行传输信息，在接收端利用不同信道 的衰落特性的差异，采用检测器来消除噪声干扰与信号间干扰。分层空时系统利 用有效的信号处理技术，如同在原有系统带宽上建立了多个互不干扰、并行传输 的子信道，能够同时、准确、高效地传输数据信息，可以极大地提高系统容量。 b l a s t 系统的频谱利用率随着发送天线数目的增加而线性增加，正是由于其 能够实现未来无线通信高速数据传输的有效性，具有广阔的应用前景。 2 1 1 分层空时系统结构简介 分层空时系统的结构框图如图2 1 所示。输入的高速比特流经过串并变换转为 第8 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 个低速比特流，这些低速比特流分别输入个编码器( 这些编码器可以是卷积 码或分组码编码器，也可不经过编码直接输出) 。个己编码的比特流分别映射到 对应的发射天线上。根据是否进行信道编码和不同的映射关系，b l a s t 一般可分 为水平分层空时结构( h b l a s t ：h o r i z o n t a lb l a s t ) 、对角分层空时结构 ( d b l a s t ：d i a g o n a lb l a s t ) 与垂直分层空时结构( v - b l a s t ：v e r t i c a lb l a s t ) 。 平 坦 瑞 利 衰 落 信 道 图2 1 分层空时系统结构框图 b l a s t 结构有以下主要特点： 1 ) 各天线在同样的带宽下进行数据传输，各发射信道同时占用整个系统的带 宽； 2 ) 天线间的间距较大时，各天线间干扰较小，可以认为各子信道间的衰落特 性为独立分布； 3 ) b l a s t 系统充分利用无线信道衰落的不相关特性来区分同信道信号的目 的，而不是在发射信号之间引入正交关系来实现其不相关性。对其而言，无线信 道中传播路径越多，则系统的性能越好； 4 ) b l a s t 系统的频谱利用率随着发射天线数目的增加而线性增加，其能达到 的频谱利用率和数据传输速率是传统的单天线系统所无法比拟的。 v - b l a s t 与h b l a s t 和d b l a s t 相比有着易于构造且检测译码复杂度较低 的优势，得到了广泛的研究与应用。因此，本论文主要以v - b l a s t 为研究对象进 行详细的讨论。h b l a s t 和d b l a s t 这两种分层空时结构可参阅文献 3 2 。 2 1 2v - b l a s t 系统基带模型 v - b l a s t 系统基带模型如图2 2 表示，系统包含根发送天线和m 根接收天 线( m n ) ，输入的串行数据流经串并变换分为个子数据流，称之为分层，每 根发送天线对应一个分层。在接收端，每根接收天线接收来自n 根发送天线的符 号，然后送入v - b l a s t 检测器进行信号检测，从而得到发送符号的估计值。 第9 页 国防科学技术大学研究生院硕士学位论文 发送数据 串 并 变 换 a 。 v - b l a s ta 。萋 发送数据 估计 检测器 - 1 换 图2 2v - b l a s t 系统基带模型 在该系统中，假设信道为准静态瑞利平坦衰落信道，即在一帧传输时间内信 道矩阵日保持不变，并假设接收端已知信道状态信息。同时还假定接收端已实现 了准确的定时和载波同步。接收符号矢量和发送符号矢量的关系为： ，= h s + 万( 2 1 ) 其中s = h ，屯，r c m 表示根发送天线所发送的符号矢量，并且对每个天 线的平均发送功率进行归一化，pe s s 胃 _ 矗；，= h ，眨，嘞】2 c 胁1 表示m 维 接收符号矢量；再= 【，l l ，他，r e c 肌1 表示零均值复高斯白噪声矢量，其协方差 矩阵为e n n 片 = 露毛；日表示m i m 0 信道矩阵，其元素j i