MIMO技术与天线选择.ppt

MIMO技术与天线选择 第一部分MIMO简介第二部分MIMO中的关键技术第三部分MIMO中的天线选择 3 第一部分MIMO简介 第一章MIMO引入第一节MIMO引入第二节MIMO简介第三节MIMO的系统结构 MIMO引入 无线通信系统可以利用的资源包括 空间 时间 频率和功率 在B3G 4G系统中 空间资源和频率资源被重新开发使用 从而大大提高了系统的性能 多天线技术在发送端和接收端同时使用多根天线 扩展了空间域 充分利用了空间扩展所提供的特征 从而带来了系统容量的提高 目前多天线技术一成为了B3G 4G系统的关键技术之一 多天线构成的信道称为MIMO MultipleInputMultipleOutput 信道 使用多天线技术的系统称为MIMO无线通信系统 多输入多输出 MIMO 基本概念 MIMO的基本理念 通过多个发射和接收天线改变传输质量 BER 和数据率MIMO的核心机制 空时编码 STC STC的两个主要功能 分集 复用最大的性能需要在分集和复用之间进行平衡 采用阵列天线技术 MIMO系统能够充分利用信号的所有空时频域的特性 具有以下优点 由于阵列天线可以降低共道干扰和多径衰落的影响 因此在一定的信干噪比 SINR 条件下可以降低误码率 或者在一定的误码率下可以降低检测所需的信干噪比 MIMO系统能够抑制或有效消除共道干扰以及码间干扰 同时利用分集技术提高接收信号的信干噪比 因此基站和移动终端的发送功率可以得到一定程度的降低 同时减小空间电磁干扰的影响 延长移动终端电池使用时 减小对生态环境的影响 降低系统对功率控制精度和器件的要求 WhereH y Hs n MIMO系统模型 MIMO信道容量 固定N 令M增大 使得 这时可以获得到容量的近似表达式 从上式可以看出 此时的信道容量随着天线数的增加而线性增大即可以利用MIMO信道成倍地提高无线信道容量 在不增加带宽和天线发射功率的情况下 频谱利用率可以成倍地提高 充分展现了MIMO技术的巨大优越性 第一部分MIMO简介第二部分MIMO中的关键技术第三部分MIMO中的天线选择 10 第二章MIMO关键技术第一节空间分集第二节空间复用 第二部分MIMO关键技术 分集技术 分集技术是无线通信系统为对抗衰落所采用的一种基本方法 是提高衰落信道中的通信可靠性 降低误比特率 BER 的抗干扰技术之一 分集的基本原理如下 通过多个信道 时间 频率或空间 可以接收到承载相同信息的多个副本 而且它们的强度也具备可比性 这样多个信号的衰落就会呈现出独立性 由于各个信号不可能同时处于深衰落情况中 在接收端对这些信号进行适当合并 因此至少可以保证有一个强度足够大的信号副本提供给接收机使用 从而改善传输的可靠性 如果不采用分集技术 在噪声受限条件下 发射机必须要发射较高的功率 才能保证信道情况较差时链路能够正常连接 空间分集 可获得分集处理增益 提高信噪比 易获得相对稳定的信号 空间分集 发射分集 接收分集 空间分集包括发射分集和接受分集优点 空间复用技术 空间复用就是在接收端和发射端使用多副天线 充分利用空间传播中的多径分量 在同一频带上使用多个数据通道 MIMO子信道 发射信号 从而使得容量随着发射天线数量的增加而线性增加 这种信道容量的增加不需要占用额外的带宽 也不需要消耗额外的发射功率 因此是提高信道和系统容量的一种非常有效的手段 空间复用 发射的高速数据被分成几个并行的低速数据流 在同一频带从多个天线同时发射出去 由于多径传播 每个发射天线对于接收机产生不同的空间签名 接收机利用这些不同的签名分离出独立的数据流 最后再复用成原始数据流 因此空间复用可以成倍提高数据传输速率 第一部分MIMO简介第二部分MIMO中的关键技术第三部分MIMO中的天线选择 16 第三部分MIMO中的天线选择 第三章天线选择技术第一节天线选择的引入第二节天线选择技术第三节天线选择算法 天线选择的引入 由于MIMO系统的发射机和接收机同时使用所有的天线发射或接收 这就要求收 发端使用与天线一样多的射频链路 如低噪声放大器 模 数转器 混频器等 由于多径衰落 一些天线发送和收到的信号可能不是最佳信号 就会降价MIMO系统的整体性能 考虑到与射频部分相比 天线振子成本很低 如果收 发端的天线数目比MIMO系统的射频链路多 MIMO系统可以从中自动选择与收 发端射频链路数目相匹配的最佳收 发天线 使MIMO系统的每一路射频链路都工作在最佳状态 自然就能获得最大MIMO系统容量 降低了射频链路数目 减少了系统的成本 随之而来的问题就是如何选择发射天线和接收天线的最佳接收 天线选择技术 天线选择技术的核心思想是使用有限的射频链路 并将这些射频链路自适应地转换到天线子集上发射或接收信号 天线选择技术是减少射频链路数量的有效方法 同时又能保持MIMO系统的分集或复用增益 天线选择算法 最优算法 穷举法 基于信道矩阵最大范数的天线选择算法递减算法递增算法智能优化算法 遗传算法 粒子群算法 随机选择算法 穷举法是根据香农容量公式得出的一种基于最大容量的天线选择方法 最优天线选择算法的思路是采用逐个搜索穷举的方法 选择在发送端能够使信道容量达到最大的天线组合作为发射天线 从理论上说 选择出来的天线所获得的容量一定是最优的 但这个算法的最大缺点是计算复杂度太高 需要进行次计算 在发射天线数MT较小时计算量尚且不是很高 随着MT的增加 过高的复杂度使得这个方法很不实用 不可能应用于对实时性要求较高的系统 最优算法 基于信道矩阵最大范数的天线选择算法从MT个发射天线中选择MF个最优天线用于发射信号 则该算法的思想是 从信道矩阵H的MT列中选出具有最大范数的MF列作为选择的子集即可 递减算法 递增算法递减算法每次消去信道矩阵H中的一列 即删除对系统容量贡献最小的天线 重复执行直到H最终只有Lt列为止 而递增算法则是每次选择一个天线使系统容量的增量最大 智能优化算法智能优化算法又称为现代启发式算法 是一种具有全局优化性能 通用性强 且适合于并行处理的算法 这种算法一般具有严密的理论依据 而不是单纯凭借专家经验 理论上可以在一定时间内找到最优解或近似最优解 常见的有 遗传算法 粒子群算法 次优算法 分布式MIMO天线选择 在无线网络中 另外一种利用多个天线的方式 就是在较大的空间范围内安装多个天线 每个天线将接收到的移动台的信号统一传送到一个基站进行处理 而基站也可以将信号同时通过多个天线发送给移动台 这种利用多个天线的方式称为分布式天线系统 把分布式天线应用于MIMO系统 形成的分布式MIMO系统能够提供比传统MIMO更高的平均信道容量 有效地削弱 远近效应 可满足未来无线通信系统高速率 大容量和高覆盖率的需求 目前对天线选择算法的研究主要集中在传统的MIMO系统上 而对分布式MIMO系统中的天线选择算法的研究相对较少 分布式MIMO系统结构 分布式MIMO系统可以表示为 M N L 包括N个具有一定距离分布的天线端口 每个端口有L个天线 移动台装备M个天线 信号模型为 23 式中 r t d 为M 1的接收信号向量 H d 为M NL的信道矩阵 包含路径损耗 阴影衰落和小尺度快衰落 s t 和z t 分别表示NL 1的发射信号和零均值加性高斯白噪声向量 分布式MIMO天线选择算法 1 求出H每行的范数大小 即每根天线的信道增益 初始化sel port temp Hn 2 从中选出sel ant根拥有最大范数的天线 将各天线所在的端口p 将重复的端口号合并 加入到sel port 即sel port sel port p new N length sel port 3 选出sel port中端口所包含的所有天线重新组合成一个新 new N L M的信道矩阵Hm 利用粒子群算法进行后续天线选择 分布式MIMO天线选择算法 4 引进粒子群算法 初始化T Q 采用优先权值初始化机制 优先权值采用大尺度衰落作为惯性权重w 将天线进行编号 sample 1 2 new N L 优先值越大越优先选取 将sample的一种随机排列作