（通信与信息系统专业论文）mimo系统中预编码技术研究.pdf

中文摘要 摘要 高速发展的通信技术对信息传输速率和频谱利用率提出了越来越高的要求 m i m o 技术在不增加发射功率的条件下可以成倍的增加频谱利用率 因此得到广 泛的应用 复杂的无线信道使m i m o 信号的有效传输受到极大限制 预编码技术 能够补偿信道造成的衰落 使信号传输与通信信道更加匹配 设计高性能 低复 杂度的预编码矩阵成为m i m o 通信技术的关键问题 值得关注 该论文针对m i m o 系统的预编码技术进行研究 根据迫零 z f 准则 最小 均方误差 m m s e 准则 最大容量准则等进行设计 力求在m i m o 系统的误码 性能 系统容量等方面做出改进 文章主要工作包括 从z f 准则出发 研究了信道逆转 c i 选择性信道逆转 s c i 相关旋 转 c r 以及收发端联合优化的线性预编码技术 针对z f 准则放大噪声的缺点 设计了基于m m s e 准则的s c i 算法 c r 算法 根据信道间的干扰信号的特点 提出了结合c r 思想的收发端联合优化算法 并给出了信道状态信息不完美时各个 线性预编码算法的设计方法 仿真结果表明 设计算法误码性能具有明显的优势 研究基于信道分解的预编码技术 给出了奇异值分解技术 s v d 几何 均值分解 g m d 技术和均匀信道分解 u c d 技术的设计方法 针对g m d u c d 算法没有利用干扰信号能量的缺点 设计了利用信道干扰信息的g m d u c d 算 法 仿真结果表明 该设计方法能够显著提高系统误码性能2 d b 左右 针对线性预编码存在误差传输效应和容量损失大的缺点 研究非线性 t o m l i n s o n h a r a s h i m a 预编码 t h p 技术 分析影响t h p 系统误码性能的因素 研究了三种误码性能改进方法 结合分集编码技术 结合功率分配技术 结合g m d 分解技术 分析影响t h p 系统容量的因素 并给出了m m s e t h p 系统信道容量 的计算方法 以及信道状态信息不完美状态下z f t h p 和m m s e t h p 系统容量的 计算公式 针对造成t h p 容量的损失原因 设计了最大容量准则下结合波束成形 的m m s e t h p 系统 并通过理论分析和仿真结果进行了验证 关键词 多输入多输出 线性和非线性预编码 信道分解 容量 重庆大学硕士学位论文 i i 英文摘要 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fc o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y p e p o l eh a v em o r e h i g h e rd e m a n d sf o rd a t at r a n s m i s s i o nr a t ea n ds p e c t r u mu t i l i z a t i o nr a t e m u l t i p l ei n p u t a n dm u l t i p l eo u t p u tt e c h n o l o g yc a ni n c r e a ss p e c t r u mu t i l i z a t i o nr a t ee x p o n e n t i a l l y w i t h o u ti n c r e a s i n gt r a n s m i tp o w e r s oi ta t t r a c t sl o t so fa t t e n t i o n sa n ds t u d i e sr e c e n t l y t h e r ea r em a n yl i m i t sf o rs i g n a lb e c a u s eo ft h ec o m p l e xw i r e l e s sc h a n n e l p r e e o d i n g t e c h n o l o g yc a nc o m p e n s a t at h ec h a n n e lf a d i n ga n dm a k eab e t t e rm a t c hb e t w e e nt h e t r a n s m i s s i o n s i g n a l a n dc o m m u n i c a t i o nc h a n n e l i ti sak e yi s s u et od e s i g n h i g h p e r f o r m a n c e l o w c o m p l e x i t yp r e c o d i n gm a t r i x w h i c hw e s h o u l dn o t e t h et h e s i ss t u d i e do nt h ep r e c o d i n gt e c h n o l o g yi nm i m os y s t e m a c c o r d i n gt o s o m ec r i t e r i o n st od e s i g n s u c ha sz e r o f o r c i n g m i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r m a x i m u m c a p a c i t ya n ds oo n t y i n gt og e ts o m ei m p r o v e m e n t so nt h eb i te r r o rp e r f o r m a n c ea n d s y s t e mc a p a c i t y t h em a i n c o n t e n ti sd i s p l a y e da sf o l l o w s s t a r t i n gf r o mz e r o f o r c i n gc r i t e r i o n s t u d i e dt h ep r e c o d i n ga l g o r i t h m si n c l u d i n g c h a n n e li n v e r s i o n c i s e l e c t i v ec h a n n e li n v e r t i o n s c i c o r r e l a t i o nr o t a t i o n c r a n d io i n tt r a n s m i t r e c e i v eo p t i m i z a t i o n a i ma tt h ed r a w b a c ko fe n l a r g i n gn o i s eb yz f c r i t e r i o n d e s i g n e ds e l e c t i v ec h a n n e li n v e r t i o n s c i c o r r e l a t i o nr o t a t i o n c r b a s e d o n m m s ec r i t e r i o n a c c o r d i n gt oc h a r a c t e r i s t i c so fi n t e r c h a n n e li n t e r f e r e n c e i c i s i g n a l p r o p o s e dt h ea l g o r i t h mc o m b i n e dc r s c i w i t h t r a n s c e i v e ro p t i m i z a t i o n a n dg i v e dt h e d e s i g np r o c e s s s e s o fv a r i o u sl i n e a r p r e c o d i n g s u n d e r i m p e r f e c t c h a n n e ls t a t e i n f o r m a t i o n f i n a l l y t h es i m u l a t i o n so ft h e s ea l g o r i t h m sw e r eg i v e n t op r o v et h e s u p e r i o r i t yo ft h ed e s i g n e da l g o r i t h m s s i m u l a t i o n r e s u l t ss h o w st h a t t h ep r o p o s e d a l g o r i t h m sh a so b v i o u s l ya d v a n t a g e s t u d i e do ns o m ep r e c o d i n gt e c h n o l o g yb a s e do nc h a n n e ld e c o m p o s i t i o n t h i s t h e s i sg i v e dd e s i g np r o c e s s e so fs i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n s v d g e o m e t r i cm e a n d e c o m p o s i t i o n g m d a n du n i f o r m c h a n n e ld e c o m p o s i t i o n u c d a i ma tt h e d r a w b a c ko fn e g l e c t i n gt h ep o w e ro fi n t e r f e r e n c es i g n a lo fg m d u c d d e s i g n e d g m d u c d a l g o r i t h mjo i n t e dw i t hs c i a n dc rt e c h n o l o g y s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o w s t h a tt h ep r o p o s e dm e t h o dc a ni m p r o v et h es y s t e mb e rp e r f o r m a n c ea b o u t2 d b a i ma tt h ed r a w b a c ko fe r r o rt r a n s f e re f f e c ta n dm o r ec a p a c i t yl o s so fl i n e a r p r e c o d i n g s t u d i e dt h en o n l i n e a rp r o c o i n gc a l l e dt o m l i n s o n h a r a s h i m ap r o d i n g t h p a n a l y z e dt h ef a c t o r st h a t a f f e c tt h eb e rp e r f o r m a n c e d e s i g n e dt h r e ei m p r o v e d i i i m e t h o d s m c l u d i n gc o m b i n e dw i t hd i v e r s i t yc o d i n g c o m b i n e dw i t hp o w e ra l l o c a t i o n c o m b i n e qw i t hg m d d e c o m p o s i t i o n s t u d i e dt h ef a c t o r st h a ta f f e c tc a p a c i t y g i v e do u t m ec a p a c i t y c o m p u t i n gm e t h o do fm m s e t h ps y s t e m a n d c a p a c i t yf o n i l u l a so f z f t h pa n dm m s e t h p s y s t e mu n d e ri m p e r f e c tc h a n n e ls t a t ei n f o m l 撕o n a i m e da t m ec a p i t yl o s sr e a s o n d e s i g n e dm m s e t h p s y s t e mc o m b i n e d 谢mb e 锄f o r n l i n g b a s e do nm a x l m 啪c a p a c i t yc r i t e r i o na n dp r o v e db yt h e o r e t i c a l a n a l y s i sa n ds o m e k 郫7 r d s m i m o l i n e a ra n dn n l i n e a rp r e c o d i n g c h a n n e ld e c m p o s i t i n c a p a c i t y i v 1 绪论 1绪论 1 1 课题研究背景及意义 随着社会的加速发展 人们对通信的要求也越来越高 特别是进入2 1 世纪以 来 先进的通信技术成为了时代的标志 人们在任何地点任何时候都需要通信 因此移动通信的发展成为必然 移动通信突破了以往有线通信的限制和束缚 大 大拓展了通信的空间和活力 使得在任意地点之间的即时通信成为可能 l 5 近年来由于i n t e m e t 电子商务 视频会议等多媒体业务的快速发展 移动用 户数量的急剧增加 数据业务需求的不断增长 使得人们对于高数据速率无线通 信服务的需求日益增长 为了满足高数据速率的需求 要求无线移动通信系统要 有极其高的频谱利用率 因此产生了以多输入多输出m i m o 技术和o f d m 技术为 主的4 g 技术 6 7 8 1 1 9 0 8 年 马可尼提出用多输入多输出系统对抗信道衰落 7 0 年代 研究人员将m i m o 技术应用到无线通信系统中 9 0 年代 贝尔实验室的学 者正式将m i m o 技术引入到无线通信系统中 并且在1 9 9 5 年t e l a t a r 等学者从理 论上证明了m i m o 技术在不增加系统发射功率和系统带宽的前提下 能够成倍的 增加通信系统的容量 至此 m i m o 技术成为公认的能显著提高频谱利用率和系 统通信可靠性的关键技术 9 m i m o 技术能够利用收 发端多个天线产生的空间自 由度来提高信道容量 从而提高频谱利用率 复杂的无线信道给m i m o 技术的发展带来限制 为消除无线信道对信号造成 的衰落 尽可能准确的恢复发射信号 人们在接收端采用信道均衡技术 但多天 线通信系统中接收端均衡器通常比较复杂 而接收端的处理能力有限 由信息论 的知识知道 在发送端知道信道状态信息 c s i 的状况下 可以通过改变数据发 送功率 调制和编码的方式或空问符号发送方向等因素 使此系统更加适应当前 的通信环境 从而获得更好的系统性能 而从另一个角度考虑 在发射端对信道 状态信息加以利用 这样也可以大大简化接收端均衡器的结构 降低系统实现的 复杂度 这种在发射端对信道状态信息加以利用 不仅降低了系统误码率 提高 了系统的容量 而且降低了系统复杂度 该技术就叫做预编码技术 1 0 i j 1 2 j 基于m i m o 系统的预编码技术可以更有效地利用发送信号功率 进一步提高 系统性能 预编码又称为发送滤波器或前置均衡器 它的作用是在发送端利用信 道状态信息进行信号预处理 以提高信号传输质量 利用预编码技术可以把多用 户信息分开 降低多用户干扰 还能有效降低同 用户数据流之间的干扰 这样 预编码技术成为多用户m i m o 下行链路中获得分集增益和复用增益的关键 l3 预 编码技术还可以用来降低m i m o o f d m 系统的峰值功率比 p a p r 因此预编码 重庆大学硕士学位论文 技术在下一代移动通信的研究中得到了广泛的重视 1 4 1 5 1 6 1 2 国内外研究现状 预编码是利用信道状态信息在发射端对信号进行相应的均衡处理 然后在接 收端进行正 确解调 从而提高信号性能的一种技术 迄今为止 预编码技术从大 的方面可以分为两类 线性预编码技术 1 7 1 和非线性预编码技术 1 9 1 1 2 0 2 1 1 2 2 1 2 3 1 线性预编码技术是指在发射端对信道矩阵做简单的变形或分解 从而消除共 信道间干扰 非线性预编码技术是指在发射端和接收端都需要经过求模等非线性 处理 根据系统所要达到的目标不同 预编码技术的优化设计标准也不同 例如 成对差错概率 p e p 准则 最小均方误差 m i n i m u mm e a ns q u r ee r r o r m m s e 准则 最小误符号率 s e r 准则 最小误比特率 b e r 准则和平均接收信噪l 匕 s n r 准则 最大化信漏噪声比 s i g n a lt ol e a k a g ea n dn o i s er a t i o s l n r 准则等 通常 比 较简单实用的优化准则为 迫零 z e r o f o r c i n g z f 准则 m m s e 准则和最大容 量准则 2 4 线性预编码技术具有结构简单 复杂度低 实现方便等特点 并且 相对非 线性预编码技术来说 性能更加可靠 因此 线性预编码技术已经成为当代m i m o 下行链路系统中最实际可用的预编码技术 典型的线性预编码技术有 基于迫零 准则的信道逆转 c h a n n e li n v e r s i o n c i 算法 2 引 该算法实现简单 但是对数据传 输速率和系统容量有一定的限制 系统容量无法随天线数目的增加而大幅度提高 规则信道逆转 r e g u l a rc h a n n e li n v e r s i o n r c i 算法 2 6 对c i 算法进行了改进 相 对c i 算法 性能和容量都有一定的提升 但容量仍然远远低于理论值 为了进一 步提高系统性能 出现了选择性信道逆转 s e l e c t i v ec h a n n e li n v e r s i o n s c i 2 7 1 算 法 该算法对共信道干扰 i n t e r c h a n n e li n t e r f e r e n c e i c i 进行了区分 利用有利 的i c i 提高系统误码性能和容量 而后的旋转性预编码 c o r r e l a t i o nr o t a t i o n c r t 2 8 算法 不仅利用了有用的i c i 而且对有害的i c i 进行相应的处理 使之有用 该 方法不仅在 系统性能上得到了很大的提升 而且操作简单 易于实现 另一种是基于信道分解的预编码技术 首先对信道矩阵进行奇异值分解 s v d 分解 将m i m o 信道分解为若干个平行的子信道 然后通过注水算法对 各个子信道进行功率分配 从而达到系统的最大容量 但是利用该方法分解得到 的各个子信道的性能差异比较大 编码调制技术实现起来比较困难 并且系统的 误码性能很差 2 9 1 几何均值分解 g m d 算法可以解决s v d 算法上述的缺点 减小了各个 子信道之间的差异 使各个子信道的性能趋于相近 调制技术实现比 较简单 提高了系统的性能 但其以降低系统容量为代价 3 0 1 均匀信道分解 u c d 算法是在g m d 算法基础上进行的改进 不仅提高了系统的误码性能 并且对于任 2 1 绪论 何信噪比来说 u c d 算法都是容量无损的 在保证系统容量不变的前提下提高了 系统性能 3 1 1 为了进一步提高系统的误码性能 解决线性预编码技术带来的容量损失问题 出现了非线性预编码技术 研究表明 污纸 d i r t yp a p e r d p 算法能够接近理论 信道容量 但计算复杂 实现困难 为了解决d p 算法的高复杂度问题 出现了 t h p t o m l i n s o n h a r a s h i m ap r e c o d i n g t h p 算法 t h p 算法在复杂度和性能上寻 求了折中 在不考虑发射功率情况下 t h p 算法也可以达到理论信道容量 但是 实际通信系统中 由于非线性操作等的影响 造成t h p 系统性能有明显的下降 不仅达不到理论信道容量 而且会降低误码性能 系统误码性能由最差子信道增 益决定 3 2 1 误码性能降低意味着最差子信道增益系数变小 为了提高系统误码性 能 目前常用的技术是在系统发射端进行功率分配 33 l 增大最差子信道增益 进 一步提高t h p 系统的误码性能 通过对t h p 预编码技术的进一步研究 文献 3 4 给出了预编码处理对t h p 容量的影响因素 并设计了相应的解决方案 信道状态信息是实现预编码技术必不可少的因素 因此 如何在发射端正确 的获得信道状态信息成为预编码技术能否成功实现的关键问题 时分双工 t d d 系统可以利用上下行信道的互惠性 通过对接收到的数据进行信道估计得到信道 状态信息 而频分双工 f d d 系统上下行信道不具有互惠性 只能通过接收端 将信道状态信息反馈回发射端 在实际通信系统中 由于多普勒频移 多径 反 馈延迟等的影响 发射端得到的信道状态信息不一定准确 因此如何在非理想信 道中设计具有更好性能的预编码技术也是一个研究热剧弱j 1 3 本文主要内容以及结构安排 本文以m i m o 系统预编码技术为研究重点 介绍了预编码技术的主要思想 m i m o 系统的信道模型和信道容量 在此基础上 主要研究了线性预编码和非线 性预编码技术 设计了m m s e 准则下的s c i 和c r 算法 将其与g m d 算法 u c d 算法 收发端联合优化方法结合设计 进一步提高了系统的性能 并推导了m m s e 准则下结合波束成型的t h p 预编码的设计方法 进行了仿真对比 同时 对不完 美信道模型下预编码技术进行了设计 论文结构分为以下六个部分 本章首先对预编码技术的研究背景进行了综述 回顾了预编码的研究现状 总结了研究预编码技术的必要性 最后概述了本文的主要研究内容及结构安排 第二章介绍了预编码技术的基本理论 首先简单介绍了预编码的基本设计思 想和m i m o 无线信道模型 分析了m i m o 系统的信道容量 最后总结了信道状态 信息的获取方法 第三章研究了线性预编码技术 首先介绍了简单z f 预编码技术和m m s e 预 重庆大学硕士学位论文 编码技术 研究了基于z f 准则的s c i 和c r 技术 给出了m m s e 准则下这两种 算法的设计方法 其次 利用m m s e 准则研究了收发端联合优化的预编码技术 并将其与s c i 和c r 技术进行联合设计 最后 进行了性能的仿真验证 第四章研究了基于信道分解的预编码技术 简单的介绍了s v d 分解 g m d 和u c d 分解技术 并利用c r s c i 算法对g m d 和u c d 分解技术进行了改进 最后对改进算法进行了仿真验证 第五章研究了t h p 预编码技术 首先 介绍了z f t h p 和m m s e t h p 两种 典型的预编码算法 并分析了影响t h p 系统误码性能的因素 通过分集编码矩阵 功率分配矩阵和g m d 分解技术对其误码性能进行改善 然后 研究了t h p 系统 容量 分析了影响t h p 系统和容量的因素 利用z f t h p 系统和容量公式和接收 端波束成型矩阵的设计方法 推导了m m s e t h p 系统和容量公式 并设计了结合 波束成形的m m s e t h p 系统 最后 利用仿真结果验证了正确性 最后对全文工作和内容进行总结 对下一步需要研究的工作进行思考和探讨 4 2 预编码基本理论 2 预编码基本理论 2 1m i m o 无线信道模型 m i m o 技术是指在接收端和发射端分别利用多根天线实现空间分集和时间分 集的技术 它采用分立式多天线 即各个天线间的相互距离足够远 且各个传输 信道视为相互独立 这样 m i m o 信道可以看做是多个并行的子信道 利用空间 增加传输信道 多根天线同时发送信号 由于所有的发送信号占用同一个频带 所以在未增加带宽的情况下 可以成倍地提高系统的容量和频谱利用率 3 卅 假设发射端配有 r 根天线 接收端配有 根天线 接收端有k 个用户 根 据每个用户配有的天线数的多少可以将m i m o 系统分为单用户m i m o 系统和多用 户m i m o 系统 单用户是指接收端每个用户配有一根接收天线 多用户是指接收 端每个用户配有 根接收天线 2 1 1单用户m i m o 系统模型 图2 1 单用户m i m o 信道模型框图 f i g 2 1t h eb l o c kd i a g r a mo fs i n g l e u s e rm i m oc h a n n e lm n o d e l 其中 a a a a 丘 h 表示发射信号矢量 发射信号功率用仃 2 e a a h 表 示 r r l r 2 r k 为接收信号矢量 第k 个用户的接收信号可以表示为 r k h a 女 n 女 k 1 2 k 2 1 其中 每根天线受到的加性干扰噪声表示为 1 1 n n n r 月 其功率为 仃 2 e n n 日 h 为发送数据与接收数据间的信道矩阵 具体表示如式 2 2 所 示 忽i 表示第j 根发射天线与第i 根接收天线之间的信道增益系数 假设h 矩阵 中的每个元素h 服从0 均值 方差为1 的复高斯独立同分布 即信道h 矩阵服从 瑞利分布 这就是我们常用到的准静态瑞利衰落信道 当h 矩阵中的元素h i 服从 重庆大学硕士学位论文 莱斯分布时 我们称这种信道为频率选择性衰落信道 为了研究方便 本文后续 章节的仿真中 信道h 均表示平坦瑞利衰落信道 h 2 1 2 多用户m i m o 系统模型 红 啊z 均坼 吃 坼 h n dh n r 2h n r n t h 图2 2 多用户m i m o 信道模型框图 f i g 2 2t h eb l o c kd i a g r a mo fm u l t i p l e u s e rm i m oc h a n n e lm o d e l 2 2 接收端总的天线数表示为 n n n k 也表示第k 个用户所有的天线数目 相应的信道矩阵h 表示为 h h f h 笋 h 箬 日 h 表示第k 个信道之间的信 道响应 则第k 个用户接收到的信号可以表示为 羔 y 女 h 女a 女 h a f n i 2 3 i 1 t r 式 2 3 中 第一项h a t 表示有用信号 第二项 h a 表示其他用户对第 i 1 f 七 k 个用户造成的干扰信号 2 2 信道容量 m i m o 技术最大的优势在于它能够有效利用散射在环境中的多径成分 开发 出并行的空间传输信道 提高系统容量 目前对m i m o 系统容量的研究文献已经 有很多 3 7 o 文献 3 8 3 9 指出m i m o 信道容量可以按照单输入单输出 s i m p l ei n p u t s i m p l eo u t p u t s i s o 信道的容量成线性增长 m i m o 信道容量具体的介绍如下 2 预编码基本理论 传统单天线发射 单天线接收 s i s o 系统的信道容量可以表示为 g 煳 l 0 9 2 1 s n rh i 2 4 一2 其中 s n r 錾表示信噪比 为发射信号功率与噪声功率之间的比值 h 为 o n 接收天线到发射天线之间的信道增益系数 当发射天线数为1 接收天线数为 时 也即s i m o 系统 对应接收分集 信道容量表达式为 q 啪 1 0 9 1 h h h s n r l o g 1 z l h 1 2 s n r 2 5 菩l 假定 服从0 均值 单位方差的复高斯分布 则 i h i l 2 陋心i l 因此 上式可以简化为 g 啪 l 0 9 2 1 n r s n r 2 6 s i m o 系统的信道容量会随着接收天线数 的增加而增大 但是这种增加是 按照对数变化的 所以s i m o 系统容量的增加是有限的 当接收天线数为1 发送天线数为 时 也即m i s o 系统 对应发射分集 信道容量表达式为 m c 脚 l 0 9 2 1 h h h s n r n r l 0 9 2 1 2h i l 2 s n r n r 2 7 j 1 m i s o 系统的容量也会随着发射天线数的增加而增大 同样 这种增加也是按 照对数变化的 所以m i s o 系统容量的增加也是非常有限的 当发送天线数为 r 接收天线数为 时 也即m i m o 系统 其信道容量表 示为 m r a 嬲x 唧l 0 9 2 诎 s n r n h h 2 8 其中辱表示总的发射功率 r 嬲 e a a h d e t 表示求矩阵的行列式 i 表 示 阶的单位矩阵 对信道矩阵h 进行s v d 分解 就可以将m i m o 信道看做是 r 个并行独立的s i s o 子信道之和 其中 r r a n k h 即信道矩阵h 的秩 这样 m i m o 信道容量可以化简为 l c 删d 1 0 9 2 1 s n r f 丑 2 9 i 1 其中a i 表示h 的第i 个非零奇异值 如果在发射端进行功率分配 用e 表示 分配到第k 个子信道上的功率值 则这时的信道容量表示为 c 彻 l o g 1 舢 e 九 f 2 1 0 k l e 可以根据注水原理进行计算 4 0 e k 肛一仃 2 y 女2 2 1 1 重庆大学硕士学位论文 其中 p 表示水平面 满足 e e r y 表示信道相关矩阵r h h 的特 k l 征值 口 表示求a 与零之间的最大值操作 信道容量是除误码率外衡量m i m o 系统性能的另一个重要指标 在后面的章 节中 我们将进行具体的分析 2 3 预编码技术的定义和基本思想 预编码就是一种在发射端利用信道状态信息实现空间分集和空间复用增益的 技术 广义的预编码技术可以理解为在发射端进行的简化接收端的信号检测技术 并且可以对抗信道衰落产生的不良反应 狭义的预编码可以理解为利用发射端得 到的信道状态信息 对发射信号进行相应的处理 消除发送数据流之间的相互干 扰 使传输信号与传输信道更加匹配 以提高系统性能的多天线发送技术 4 1 1 在 一般的通信系统中 基站具有比移动站更强的处理能力 并且基站具有比移动站 更加稳定的性能 预编码技术可以看做由发射端实现以往在接收端实现的均衡处 理技术 因此不仅操作简单而且具有更加优越的性能 预编码的结构可以用图2 3 简单的表示 图2 3 预编码结构框图 f i g 2 3t h eb l o c kd i a g r a mo fp r e c o d i n g 由上图可知 接收信号为r h f x i r l 对比没有经过预编码处理的接收信号 可以将h f 共同作用后的结果看做是该系统的等效信道 h 表示特定的信道 可以 为高斯信道 频率选择性衰落信道 平坦衰落信道等 对于给定的系统 h 的分 布就是确定的 不能任意改变的 预编码矩阵f 是人们为了使系统达到某种特定 的性能 如 最小误码率 最大信道容量等 而设计的 因此 预编码是一种信 道编码方法 通过设计合适的预编码矩阵f 可以给传输信号提供一个更加合适的 通信环境 从而达到改善系统性能的目的 在预编码设计中 预编码矩阵的合理 性至关重要 优化的预编码矩阵可以提高系统的性能 同样 不合理的预编码矩 阵会使系统的性能恶化 根据不同设计准则 预编码矩阵的设计多种多样 在本 文的后续章节中将做详细介绍 非线性预编码技术在上述的基础上引入了求模 反馈滤波等非线性运算 结 2 预编码基本理论 构框图需要相应的调整 但设计的基本思想相似 此处不再赘述 非线性预编码 的处理复杂度比线性预编码有所提高 但通过一些合理的操作 可以使数据更加 适合信道的变化 有利于抵消用户间干扰带来的不良影响 并且增加了系统的空 间自由度 能够使系统容量逼近m i m o 信道容量的理论值 2 4 预编码发射端辅助信息的获取 信道状态信息在预编码设计中起着重要的作用 因此如何在发射端获得正确 的信道状态信息也成为一个热点研究课题 总的来说 根据上下行链路的工作方 式 信道状态信息的获取可以分为 互惠和反馈两种方式 t d d 系统中 发射端 首先根据接收到的数据进行信道估计 然后依据t d d 信道之间的互惠性 得到下 行链路的状态信息 f d d 系统中 需要通过反馈将接收端知道的信道状态信息传 给发射端 本节主要介绍基于统计量的信道状态信息模型 假设发射端得到完全正确的信道状态信息 记为h 为信道状态信息完美状 态 由于反馈延迟 多径 多普勒频移等影响造成发射端获得的信道状态信息不 完整 记为豆 为信道状态信息不完美状态 这种信道误差信息可以用统计量来 表示 由反馈延迟 多径等干扰引起的误差信号记为h 根据文献 4 2 4 3 4 4 h 可以表示为 h h h 2 1 2 其中 n 表示信道估计值 h p i t l p 2 i i 2 1 3 其协方差矩阵为r p 为实际信道与信道估计之间的时间相关系数 误差信 号h 与h 独立同分布 其方差矩阵表示为 e n h 仃 i i 为单位阵 这种情 况适用于慢衰落信道 在后续的研究中 我们将信道分为完美和不完美两种状态 分别进行预编码设计的研究 2 5 本章小结 本章首先介绍了单用户和多用户m i m o 信道模型 给出了各种情况下m i m o 信道容量的表达式 介绍了预编码技术的基本思想 分析了预编码矩阵设计的重 要性 最后介绍了发射端获得信道状态信息的方法 将信道状态信息分为完美和 不完美两种状况 并给出了不完美信道状态信息的具体表达式 为后续研究做好 了准备工作 9 重庆大学硕士学位论文 一一 l o 3 线性预编码技术 3 线性预编码技术及其改进算法 简单的讲 线性预编码就是通过在发射端对信道矩阵做简单的变形 以此消 除信道问的干扰 从而提高接收信号的误码性能或者信道容量的一种技术 线性 预编码技术在提高系统性能的同时降低了接收端均衡器的处理复杂度 这种方法 具有实现简单 复杂度低等优点 近年来 线性预编码技术成为m i m o 下行链路 设计中的重要技术 3 1 线性预编码技术的简介 预编码系统有迫零和最小均方误差两种最基本的准则 基于z f 准则的典型算 法大都是利用信道矩阵或信道相关矩阵本身的特性 对信道矩阵做分解变形 从 而完全消除信道的影响 其实现简单 但放大了噪声 制约了系统误码性能的提 高 而m m s e 准则针对这个缺点 考虑了噪声对系统性能造成的影响 在放大噪 声和残余干扰之间寻求平衡 更进一步提高了系统的性能 本章主要介绍以下几 种典型的线性预编码算法 c i 算法 m m s e 算法 s c i 算法 c r 算法和收发端联 合优化的算法 本文研究m i m o 下行链路通信系统 不失一般性 假定发射天线与接收天线 数相等 且接收端每个用户具有一根接收天线 即 n t n k 线性预编码系 统的结构框图如图3 1 所示 图3 1 线性预编码矩阵结构框图 f i g 3 1t h eb l o c kd i a g r a mo fl i n e a rp r e c o d i n g 发射数据比特流u 经过调制得到调制信号b 再经过预编码矩阵f 的处理 考虑到功率受限问题 乘以相应的功率控制因子f 得到信号x 其方差为仃 信 号x 送入平坦瑞利衰落信道h 并受方差为仃 的高斯白噪声n 的干扰 得到接收 信号r 表示为 r 1 厂 厂 h f a n 3 1 接收信号r 经过后续的解调处理即可恢复出信号a 重庆大学硕士学位论文 3 2 常见线性预编码技术 迫零算法和最小均方误差算法是通信系统中两种最为简单常用的线性预编码 算法 本节分别对这两种算法的原理进行简单的介绍 3 2 1 迫零预编码技术 最简单的迫零预编码指经过预编码矩阵f 的处理后能够完全消除信道矩阵h 对信号造成的干扰 即需要满足 h f i 3 2 从 3 2 式可以很容易求得预编码矩阵f f 为 f z f h h 爿 h h 爿 q 3 3 假设总的发射功率岛 1 为了满足功率控制的要求 则 e 0 k 1 由 此得到满足功率不变的功率控制因子为 厶 s q r t 1 t r a c e h h 爿 q 3 4 其中 t r a c e 表示矩阵求迹操作 该技术也称为信道逆转 c i 预编码算法 该算法优点是结构简单 易于实 现 缺点是系统误码性能得不到良好的改善 并且系统容量和发送数据的速率也 不能随天线数的增加而增加 限制了m i m o 系统性能的优势 规则信道逆转 r c i 算法对这些缺点进行了一些改进 在信道逆转前加入一个归一化矩阵 l c h 爿 h h 爿 a i 叫 3 5 当k 很大时可以近似计算得到 a 肪 在总功率受限的情况下 预编码 矩阵必须满足 e i f 砌忪 e r 计算可得功率控制因子为 如 j q r t 1 t r a c p a a a i 2 q b b q 3 6 其中 a 和q 分别代表矩阵h h 圩的特征值矩阵和特征向量矩阵 即 q a 卜e i g h h 爿 3 7 3 2 2m m s e 预编码技术 最小均方误差算法与迫零算法设计流程图类似 不同在于最小均方误差设计 中考虑了高斯白噪声对信号造成的影响 并经过相应操作减小这种影响 提高了 系统性能 4 5 4 6 1 m m s e 算法是寻找残余干扰与噪声放大间最优平衡点的一种算法 m m s e 算法的基本思想为 设计一个预编码矩阵 使得发送信号与接收信号 之间误差的均方值最小 考虑到总的发射功率受限 这种准则预编码器的设计问 题用数学表 达式可以描述如下 民蝴 死眦 h 蜘 e l i r a n i 搬 一 3 8 e 1 i e 蚴a 耳 其中 e 表示求均值操作 考虑功率平均分配的情况 将式 3 1 表示的 接收信号r 代入式 3 8 进行化简求解可得 3 线性预编码技术 脚 h 日 n r l 日 仃 仃 i 3 9 厶脚 s q r t 1 t r a c e k 煅聪k 3 1 0 其中 仃 表示每根天线平均分配到的功率 总发射功率e r k 仃 比较式 3 5 和式 3 9 可知 当天线数k 相当大时 近似的r c i 算法与m m s e 算法是完全 相同的 所以m m s e 算法也可以看做是r c i 算法的一种特殊形式 上面两节给出的z f 算法和m m s e 算法的设计思想 实际上也是本论文后续 章节所需要用到的z f 准则和m m s e 准则的基本思想 3 2 3 仿真结果分析 本节采用计算机仿真分析z f 算法和m m s e 算法的性能 仿真验证条件如下 信道状态信息完美时 采用平坦瑞利衰落信道模型 信道状态信息不完美时 采 用2 4 节中表述的信道模型 在m i m o 下行链路中 采用q p s k 调制 基站发送 天线数 4 接收端用户数k 4 每个用户的天线数 1 总的接收天线数 4 信道估计误差的方差仃 o 0 1 最大多普勒频移设为f d 6 h z 反馈延迟时间设为 d e l a y 3 m s 发射端信道相关系数仪 0 3 槲 留 嗤 信噪l l e b n 0 d b 图3 2 信道状态信息完美时误码率曲线 f i g 3 2t h e b e r c u r v e su n d e rp e r f e c tc h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n 图3 2 表示信道状态信息完美时 z f 预编码算法和m m s e 预编码算法的误码 率性能比较图 从图中可以看出m m s e 算法的性能优于z f 预编码算法的性能 误码率为1 0 2 时 m m s e 较z f 的性能提高大概2 d b 左右 重庆大学硕士学位论文 图3 3 表示信道状态信息不完美时 z f 预编码算法 m m s e 预编码算法和z f 鲁棒算法 m m s e 鲁棒算法的误码率性能比较图 从图中可以看出鲁棒性的预编 码算法较之非鲁棒算法有很大的性能提升 对信道的恶化并不十分敏感 性能损 失小 具有很好的鲁棒性 传统的算法在高信噪比时均出现了较严重的地板效应 而鲁棒算法的这种地板效应并不明显 瓣 窿 账 信噪比 e b n 0 d b 图3 3 信道状态信息不完美时误码率曲线 f i g 3 3t h eb e r c u r v e su n d e r i m p e r f e c tc h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n 3 3 选择性信道逆转预编码技术 c i 预编码算法可以看做去相关型预编码算法 通常把矩阵r h h 圩称作信 道相关矩阵 c i 算法中对矩阵r 求逆的目的就是为了使矩阵r 中除对角线以外的 所有元素为零 这样因在接收端由其他信号对期望信号产生的干扰分量为零 r 矩阵也被称作最大比合并干扰矩阵 m m s e 算法虽然考虑了噪声的干扰 优于c i 算法 但还是去除了部分子信道的相关值 进一步研究发现 对于p s k 调制信号 瞬时干扰可以分为对系统有利的干扰 可以增加系统期望信号的功率 和对系统 有害的干扰 对系统信号的正确判决造成负面影响 h 7 1 研究者把这种研究结果 引入到了m i m o 系统中 从而可以将m i m o 系统中的信道间干扰信号 i c i 分 为有利干扰信号和有害干扰信号 当i c i 有利的情况下 可以对产生这种i c i 的发 送信号进行适当的处理并加以利用 不需要将其在r 矩阵中的对应元素置零 这 就是选择性信道逆转预编码 s c i 的基本设计思想 本文以下章节对这种预编码 1 4 3 线性预编码技术 的设计过程进行详细分析 3 3 1 信道干扰 m i m o 系统可以被分为若干个平行的子信道 在某一时刻 其他所有的子信 道对某一特定信道产生的干扰信号就叫做信道间的干扰 我们考虑第i 个符号周期 内 符号b 与符号b 之间的干扰信