MIMO系統(tǒng)檢測(cè)算法仿真.doc

學(xué)習(xí)資料收集于網(wǎng)絡(luò)，僅供參考MIMO系統(tǒng)檢測(cè)算法仿真姓名：學(xué)號(hào)：目錄摘要3一、MIMO系統(tǒng)簡(jiǎn)介4二、MIMO系統(tǒng)容量分析5三、MIMO多用戶系統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)83.1多用戶檢測(cè)技術(shù)原理83.2 V-BLAST的迫零檢測(cè)93.3 ZF-SIC算法103.4 MMSE算法113.5 MMSE-SIC算法113.6 最大似然(ML)檢測(cè)算法12四、仿真結(jié)果12五、分析與總結(jié)14六、參考文獻(xiàn)15七、附錄17摘要關(guān)于如何在有限的頻譜資源上實(shí)現(xiàn)高速率和大容量是未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)的關(guān)鍵因素之一。MIMO技術(shù)利用多個(gè)天線實(shí)現(xiàn)多發(fā)多收,充分開(kāi)發(fā)空間資源,可以成倍地提高信道容量,同時(shí)也可以提高信道的可靠性,降低誤碼率。多用戶檢測(cè)技術(shù)與MIMO結(jié)合可以進(jìn)一步提高傳輸效率,提高系統(tǒng)性能。 報(bào)告首先介紹了MIMO系統(tǒng)以及多用戶檢測(cè)理論,然后著重解釋了BLAST系統(tǒng)中一類垂直分層空時(shí)碼的檢測(cè)算法,依據(jù)信號(hào)模型,分析推導(dǎo)了基于迫零準(zhǔn)則和最小均方誤差準(zhǔn)則的估計(jì)算法,并在此基礎(chǔ)上采用了以上算法與判決反饋及最佳排序思想結(jié)合的方法,使系統(tǒng)的誤碼率性能得到了提高。此外，還進(jìn)行了最大似然算法的仿真。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較了各種算法的性能和特點(diǎn),結(jié)果表明分層空時(shí)碼用于無(wú)線通信具有極大優(yōu)勢(shì)。一、MIMO系統(tǒng)簡(jiǎn)介多輸入多輸出(MIIMO,Multiple-Input Multiple-Output)技術(shù)最早由Marconi于1908年提出的,是利用多天線來(lái)抵御信道衰落?？梢院?jiǎn)單定義為:在一個(gè)任意的無(wú)線系統(tǒng)中,鏈路的發(fā)端和收端都使用多天線,也包括單入多出系統(tǒng)和多入單出系統(tǒng)。MIMO的核心思想是:將發(fā)送端的信號(hào)分開(kāi)而將接收端天線的信號(hào)合并,使每個(gè)MIMO用戶的傳輸質(zhì)量比特誤碼率(BER)或數(shù)據(jù)速率得到改進(jìn),提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。MIMO技術(shù)可以把多徑效應(yīng)作為有利因素來(lái)加以利用,在不增加帶寬的情況下成倍地提高通信系統(tǒng)的容量和頻譜利用率。在理想情況下,MIMO系統(tǒng)的信道容量隨發(fā)送天線個(gè)數(shù)和接收天線個(gè)數(shù)的最小值線性增加,從而提供目前其他技術(shù)無(wú)法達(dá)到的容量潛力。多天線發(fā)送和接收技術(shù)是空間分集與時(shí)間分集技術(shù)的結(jié)合,有很好的抗干擾能力,如果能進(jìn)一步將多天線發(fā)送和接收技術(shù)與信道編碼技術(shù)結(jié)合,就可以更大程度地提高系統(tǒng)性能。MIMO技術(shù)領(lǐng)域另一個(gè)研究熱點(diǎn)就是空時(shí)編碼。常見(jiàn)的空時(shí)碼有分層空時(shí)碼、空時(shí)網(wǎng)格碼、空時(shí)分組碼?？諘r(shí)碼的主要思想是利用空間和時(shí)間上的編碼實(shí)現(xiàn)一定的空間分集和時(shí)間分集,從而降低信道誤碼率。MIMO無(wú)線通信技術(shù)采用空時(shí)處理技術(shù)進(jìn)行信號(hào)處理,在多徑環(huán)境下,無(wú)線MIMO系統(tǒng)可以極大地提高頻譜利用率,增加系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速率。MIMO技術(shù)利用多個(gè)天線實(shí)現(xiàn)多發(fā)多收,充分開(kāi)發(fā)空間資源,可以成倍地提高信道容量,同時(shí)也可以提高信道的可靠性,降低誤碼率。多用戶檢測(cè)技術(shù)與MIMO結(jié)合可以進(jìn)一步提高傳輸效率。但是在MIMO系統(tǒng)多用戶檢測(cè)的研究上,盡管全空間最大似然(ML)檢測(cè)能獲取最優(yōu)的檢測(cè)性能,但由于其算法復(fù)雜度太高,一直無(wú)法實(shí)際應(yīng)用,于是研究復(fù)雜度較低,性能接近ML的多用戶檢測(cè)算法具有重要意義,MMSE算法,ZF算法,以及對(duì)兩者進(jìn)行改進(jìn)的MMSE-SIC算法和ZF-SIC算法。二、MIMO系統(tǒng)容量分析假定一個(gè)點(diǎn)對(duì)點(diǎn)MIMO系統(tǒng)有Mr個(gè)發(fā)射天線、MR個(gè)接收天線。集中于用離散時(shí)間描述的復(fù)基帶線性系統(tǒng)模型,系統(tǒng)框圖如圖2-1所示。用Mr1列矩陣s表示每個(gè)符號(hào)周期內(nèi)的發(fā)射信號(hào),其中第i個(gè)元素si表示第i根天線發(fā)射的信號(hào)。圖2-1 MIMO系統(tǒng)框圖對(duì)于高斯信道,按照信息論可知,發(fā)射信號(hào)的最佳分布也應(yīng)該是高斯分布的。因此,s的元素是零均值獨(dú)立同分布的高斯變量。發(fā)射信號(hào)的協(xié)方差矩陣為: (2-1)代表均值；S表示矩陣的復(fù)共扼轉(zhuǎn)置矩陣。不管發(fā)射天線數(shù)是多少,總的發(fā)射功率限制為P。如果信道在發(fā)射端未知,則假定從各個(gè)天線發(fā)射的信號(hào)都有相等的功率。這樣,發(fā)射信號(hào)的協(xié)方差矩陣為: (2-2)由于發(fā)射信號(hào)的帶寬足夠窄,因此可以認(rèn)為它的頻率響應(yīng)是平坦的。換句話說(shuō),假定信道是無(wú)記憶的。用的復(fù)矩陣H描述信道。表示矩陣H的第ji個(gè)元素,代表從第i根發(fā)射天線到第j根接收天線之間的信道衰落系數(shù)。為了規(guī)范,假定根接收天線中每一根天線的接收功率都等于總的發(fā)射功率。這種假定,實(shí)際上忽略了信號(hào)傳播過(guò)程中的信號(hào)衰減和放大,包括陰影、天線增益。于是得到了具有確定參數(shù)的信道矩陣H中的各元素的規(guī)范限定,如下式所示: (2-3)當(dāng)信道矩陣元素為隨機(jī)變量時(shí),規(guī)范就是對(duì)上述表達(dá)式取期望值。假定己知接收端信道矩陣,但發(fā)射端不確定,那么可以通過(guò)向接收端發(fā)射訓(xùn)練序列來(lái)估計(jì)信道矩陣,然后再通過(guò)可靠的反饋信道將估計(jì)的信道狀態(tài)信息(CSI)發(fā)送到發(fā)射端。用的列矩陣描述接收端的噪聲,表示為n。它的元素是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的復(fù)零均值高斯變量,它具有獨(dú)立且方差相等的實(shí)部與虛部。接收噪聲的協(xié)方差矩陣為: (2-4)如果n的元素之間沒(méi)有相關(guān)性,則接收噪聲的協(xié)方差矩 (2-5) 個(gè)接收分支中每一個(gè)都有相同的噪聲功率。接收端基于最大似然準(zhǔn)則,在根天線上進(jìn)行聯(lián)合操作。用的列矩陣描述接收信號(hào),表示為r,其中每個(gè)復(fù)元素代表一根接收天線。Pr表示每根接收天線輸出端的平均功率。則每根接收天線處的平均信噪比(SNR)定義為: (2-6)前面己假定每根天線的總接收功率都等于總發(fā)射功率,這樣,SNR就等于總的發(fā)射功率和每根接收天線的噪聲功率的比值,而且它獨(dú)立于,寫為: (2-7)使用線性模型,可將接收矢量表示為接收信號(hào)的協(xié)方差矩陣定義為,利用式(2-5)可以得出 (2-8)而總接收信號(hào)功率可表示為。三、MIMO多用戶系統(tǒng)檢測(cè)技術(shù)3.1多用戶檢測(cè)技術(shù)原理傳統(tǒng)的接收機(jī)進(jìn)行的都是單一用戶的檢測(cè),它的缺點(diǎn)是在對(duì)一個(gè)用戶解調(diào)時(shí)沒(méi)有利用已知的其它用戶的信息,而是將多址干擾當(dāng)作高斯白噪聲處理,按照經(jīng)典的直接擴(kuò)頻理論對(duì)每個(gè)用戶信號(hào)分別進(jìn)行擴(kuò)頻碼匹配處理,因此抗MAI干擾能力較差,大大降低了系統(tǒng)容量。 MUD技術(shù)是在傳統(tǒng)的檢測(cè)技術(shù)基礎(chǔ)上,充分利用造成干擾的所有用戶的信息,對(duì)單個(gè)用戶進(jìn)行檢測(cè),從而解決抗干擾問(wèn)題和抗遠(yuǎn)近效應(yīng)的問(wèn)題,降低了系統(tǒng)對(duì)功率控制精度的要求,因而能夠更加有效地利用上行鏈路的頻譜資源,從而顯著提高系統(tǒng)的容量。MUD的主要思想是:把同時(shí)占用某個(gè)信道的所有用戶或某些用戶的信號(hào)當(dāng)作有用信號(hào)而不是當(dāng)作干擾信號(hào)處理,利用多個(gè)用戶的碼元、時(shí)間、信號(hào)幅度以及相位等信息聯(lián)合檢測(cè)單個(gè)用戶的信號(hào),即綜合利用各種信息及信號(hào)處理手段,對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行處理,從而達(dá)到對(duì)多個(gè)用戶信號(hào)的最佳聯(lián)合檢測(cè)。圖3-1多用戶檢測(cè)算法分類3.2 V-BLAST的迫零檢測(cè)迫零檢測(cè)器是一種線性檢測(cè)器，它的作用是通過(guò)是通過(guò)線性濾波將數(shù)據(jù)流分隔開(kāi)來(lái),再對(duì)其進(jìn)行獨(dú)立譯碼。我們假定信道矩陣是可逆的,則發(fā)送信號(hào)向量的估計(jì)為： (3-1)其中表示矩陣H的偽逆。在迫零ZF檢測(cè)器中，每個(gè)數(shù)據(jù)流的分集增益為。因此，迫零檢測(cè)器是次優(yōu)的。迫零檢測(cè)是V-BLAST系統(tǒng)最早提出的經(jīng)典檢測(cè)算法。迫零算法的目的是找到迫零向量以消除各數(shù)據(jù)層之間的干擾。3.3 ZF-SIC算法串行干擾抵消算法(SIC)的思想是采用過(guò)逐步檢測(cè)相消法來(lái)實(shí)現(xiàn)子流的區(qū)分和檢測(cè)，考慮MIMO系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)模型，之前所講的ZF和MMSE算法是將s各分量的估計(jì)值都得到后再作判決，而SIC算法是每得到一個(gè)分量就作判決得到（即根據(jù)某種準(zhǔn)則找出星座點(diǎn)集合中的一點(diǎn)與之對(duì)應(yīng)），然后得到一個(gè)新的接收信號(hào)，這時(shí)中就消除了的干擾，重復(fù)上述步驟得到s所有分量的估計(jì)即可。然而如果某個(gè)分量估計(jì)出錯(cuò)，則會(huì)大大影響剩余分量估計(jì)的準(zhǔn)確度，即差錯(cuò)傳播問(wèn)題。引入排序機(jī)制的OSIC算法就在一定程度上削弱了這個(gè)影響。ZF的協(xié)方差矩陣，其中，作為行向量組成一個(gè)矩陣，這說(shuō)明s各分量估計(jì)值的方差正比于相應(yīng)行向量的范數(shù)，顯然應(yīng)該先選擇方差小的分量進(jìn)行估計(jì)，即最先選擇s的第個(gè)分量進(jìn)行估計(jì)，得，而后對(duì)該結(jié)果進(jìn)行判決得到。記，經(jīng)過(guò)第一次判決后，接收信號(hào)矢量更新為，去掉H的第k1列得到，去掉s中已判決出的分量得到，計(jì)算新的檢測(cè)子，選擇的第行與作內(nèi)積然后判決即可得到中的第個(gè)分量的估計(jì)結(jié)果。重復(fù)上述步驟直到得到s所有分量的估計(jì)結(jié)果。3.4 MMSE算法MMSE算法在一定程度上改善了迫零算法的性能，它是用一個(gè)新的矩陣來(lái)代替迫零算法中的。利用一下原則得到加權(quán)矩陣 其中E表示期望值。算法步驟如下：1) 先根據(jù)上述原則得到并計(jì)算加權(quán)矩陣，其中：為噪聲方差；為發(fā)送信號(hào)功率。如果每根發(fā)射天線信號(hào)能量進(jìn)行歸一化，則在公式中的可以省略，此時(shí)。2) 將加權(quán)矩陣左乘接收信號(hào)，式子變?yōu)椤?) 直接利用公式進(jìn)行量化，從而對(duì)信號(hào)進(jìn)行譯碼。3.5 MMSE-SIC算法1) 首先進(jìn)行初始化；2) 選取信噪比最大的信號(hào)；3) 第i次迭代取第行；4) 計(jì)算判決變量；5) 進(jìn)行硬判決；6) 抵消這個(gè)信號(hào)對(duì)下面要進(jìn)行判決的影響;7) 計(jì)算;8) 再次選取信噪比最大的信號(hào);9) 。3.6 最大似然(ML)檢測(cè)算法最大似然檢測(cè)是MIMO檢測(cè)中的最優(yōu)檢測(cè)方式，能獲得最高的分集增益，檢測(cè)出的信號(hào)是星座圖上最接近發(fā)射點(diǎn)的信號(hào)。對(duì)于MIMO來(lái)說(shuō)，對(duì)第k個(gè)子載波上的信號(hào)檢測(cè)表示如下： (3-2)式中，為MIMO信道估計(jì)所估計(jì)出的信道頻率響應(yīng)矩陣，S為BPSK調(diào)制中所有發(fā)出符號(hào)的星座集合，在進(jìn)行了信道估計(jì)后，產(chǎn)生一個(gè)對(duì)角矩陣，因此，對(duì)各個(gè)子載波上的數(shù)據(jù)進(jìn)行ML檢測(cè)時(shí)，可以分離開(kāi)來(lái)進(jìn)行，這時(shí)，多載波下的檢測(cè)就相當(dāng)于單個(gè)載波下的檢測(cè)。四、仿真結(jié)果 圖 4-1圖4-2圖4-3五、分析與總結(jié)由仿真結(jié)果可知，在采用相同的調(diào)制方式和相同的信噪比時(shí)，非線性檢測(cè)的ML算法的誤比特率遠(yuǎn)小于其他算法。線性檢測(cè)算法中MMSE算法要優(yōu)于ZF算法，這是因?yàn)镸MSE算法在處理消除符號(hào)間干擾的時(shí)候考慮了噪聲的影響，從而使得噪聲和同頻信號(hào)相互干擾造成的錯(cuò)誤最小。ZF算法因?yàn)橐l信號(hào)的相互干擾而忽略了噪聲的影響，因此，檢測(cè)效果差些。在線性檢測(cè)ZF和MMSE中，當(dāng)采用了順序干擾消除，一次一個(gè)地將干擾從接收信號(hào)中除去時(shí)，性能得到了較好的提升，從圖4-1中可以看出，ZF-SIC算法性能和MMSE算法性能差不多，但ZF-SIC算法和MMSE-SIC算法性能仍不及ML算法的性能。圖4-2和圖4-3是研究在ZL算法種發(fā)射天線與接收天線不同組合時(shí)檢測(cè)性能的優(yōu)劣?？梢钥闯觯?dāng)發(fā)收天線數(shù)一致時(shí)，不影響ZF算法的檢測(cè)性能。當(dāng)發(fā)射天線數(shù)大于接收天線數(shù)時(shí)，算法檢測(cè)性能不受信噪比的影響。發(fā)射天線數(shù)小于接收天線數(shù)時(shí)，算法有更佳的檢測(cè)性能。六、參考文獻(xiàn)1 GB/T 7714趙莉. 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