论文研究-MIMO系统中分层空时信号检测技术 .pdf-资料库

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MIMO 系统中分层空时信号检测技术 http://www.paper.edu.cn 贺楠北京邮电大学信息工程学院，北京（100876） E-mail：henan8461@sohu.com 摘要：本文主要研究了 MIMO 系统中分层空时编码中的几种检测算法，包括 ZF 迫零检测算法，QR 分解算法，MMSE 检测算法，ML 检测算法，并对各个算法进行了仿真,比较了性能差异，还研究了调制方式，天线个数等因素对算法性能的影响。关键词：分层空时编码，ZF，QR，MMSE，ML 中图分类号：TN 929.5 1. 引言无线通信系统中存在严重多径衰落，它是影响通信质量的主要因素。当信道为深衰落时，接收机有可能无法恢复发送信号。在大多数散射环境中，天线分集是一种行之有效的抵抗多径衰落的方法。 MIMO 系统在收、发端采用多元天线阵，依靠发送和接收分集，引入空域信息，为接收机提供多个具有不相关衰落特性的信号的复本，有效地利用多径效应，实现在衰落无线通信环境中的可靠通信。用于发射分集的空时编码(Space-Time Coding)能够在不牺牲带宽的情况下提高数据传输速率，改善系统误码性能，增大系统容量，成为了研究的热点。本文重点讨论分层空时信号（V-BLST）检测技术及其仿真结果。主要包括QR分解检测算法， ZF迫零接收算法，MMSE算法，最大似然检测算法及仿真结果。 2. MIMO技术实质 MIMO（Multiple Input Multiple Output）技术实质上是为系统提供空间复用增益和空间分集增益，目前针对MIMO信道所进行的研究也主要围绕这两个方面。空间复用技术可以大大提高信道容量，而空间分集则可以提高信道的可靠性，降低信道误码率[3]。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一种非常有效的手段。空间分集一般用两副或者多副大于相关距离的天线同时接收信号，然后在基带处理中将多路信号合并。如果 MIMO 系统中收发天线的数目分别是和，那么空间可以形成 n n ×R T 可用的链路，如果这些链路是相互独立的，那么得到的分集增益是 n n ×R T 。 Rn Tn 需要指出的是复用增益如果过大，相应的分集增益就不会很大，因此在实际的通讯中，复用增益和分集增益应该考虑到实际信道的情况折中而取。 3. 分层空时信号检测算法在 V-BLAST 系统中，设发送天线数和接收天线数分别为和，则各个发送天线上 Tn = Rn n 1,2..., T ) 是第个天线上的 i 的发送符号组成了 n ´ T 1 维的发送向量 x = xx 1, Λ2 Tnx ， ix i ,( -1-

http://www.paper.edu.cn 是第个天线上的接收符号。在准静态衰落信道的条件下， n × 维的接收向量 r rr 1,= Λ,2 r Hx = Rnr n + ，。 i n 1,2..., ) R 维的信道响应矩阵。h i ( n× T Rn 发送符号。则各个接收天线上的接收信号组成了 R 1 ir i ,( = H 是收天线的信道响应。n 是高斯随机变量[1]。 n × R 1 1,2..., n R = = 1,2,..., j ij , 维的噪声向量，其每个分量都是均值为 0，方差为 n T ) 是第 j 个发送天线到第i 个接 2σ 的独立 3.1 QR分解检测算法[2] QR分解检测算法的原理是对信道响应矩阵进行QR分解。当信道响应矩阵满足 n≥ T 可以进行QR分解，分解的结果表示如下：时，矩阵 RU R Rn H 的正交矩阵； Tn n× T 的上三角矩阵，对于 i ≥ j i , , R 是一个 Tn y 发送天线包含的信息可以通过矩阵接收到的向量左乘矩阵得到：。。把QR分解代入，可以得到： y Rx n = + ' ，则接收矢量的每一 H ，是一个 R ij ，其满足 ( n× T 0 = n ) t R L = 1,2 H U R n j T r = T T R R R + = = y U r U Hx U n T 个分量都可以表示为： Tn ∑ y i t = 那么传输信号的估计值 ( R i , j ) t j x t + n i ′ t j = i i = 1,2, K Tn $i tx 可以用下面的公式表示出来： i t ∧ x = q y i t − ⎡ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ Tn ( ∑ i 1 = + R ( i i , j R i , j ) t $ j x t ) t ⎤ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ i = 1,2, K Tn 3.2 ZF检测算法[2] 迫零检测算法的目的就是首先检测出某一层的发送信号，然后从其他层中抵消这一层信号造成的干扰，逐次迭代，最后完成整个信号矢量的检测。 t Loop： i = ) j + } 1 − i = 1, G = H 1 G ( arg min i j t t t { , ... ∉ i 1 2 ω G ) ( = t i t i i ω r y = t i t i i ˆ x y Q( ) = t t i i r r s = − i t i 1 + i H G ( ) = i 1 + i i 1 = + ( + t i H ) t i + = ( H ) 1 H H H− H 称为矩阵的 H 其中， H itH 表示将的第列变为 0，Q( 为解调判决， H )g it 伪逆。 3.3 MMSE检测算法[2] -2-

MMSE及为抑制和删除干扰的最小均方差检测。在MMSE（Minimum-Mean-Square-Error）的检测原理就是，保证接收到的线性联合矢量和传输的矢量 x 之间的均方差最小。如下面的公式所示： Hw r http://www.paper.edu.cn ) } 2 的矩阵，系数如下面的公式所示： E x w r H min {( − 这里的是 [ w w = Rn H H H n× T + H 2 ] 1 σ − I H H n T MMSE 算法也可以有类似迫零算法的迭代结构，只需要将迫零算法中的G 替换为即可，不再详述。 w 3.4 最大似然(ML)准则[4] 最大似然比检测算法是目前知道的最好的检测信息的方案，最大的优点就是不需要计算矩阵的逆，它是让接收信号和所有可能的发送信号进行比较，产生最大似然的估计值 s ，这里的 s 可以由下面的式子得到， $ s = arg min , , L { = s 1 s j 2 x Hs − j s K } 最大似然算法的复杂度随着发天线的数目成指数增长，不适合于发天线数目比较多的和高阶调制方式。当发天线的数目比较小时，采用ML是能够实现的。 4. 仿真结果 4.1 不同的调制方式对检测性能的影响在准静态瑞利信道中，基于QR排序算法分析，收发天线数目都设定为 4，采用BPSK、 QPSK、16QAM调制。图 1 不同调制方式下 QR 分解性能差异图从图 1 可以看出，调制阶数越高，性能越差。16QAM 最差，BPSK 调制的性能最好。由此可以分析到低阶调制能够在较低的 Eb/N0 的情况下误码率容易满足实际传输的要求，只有 Eb/N0 足够大的时候，高阶调制才达到性能可靠性的要求。在图中还看到 BPSK 和 QPSK 性能接近，这主要和二者的星座图有关，当把 BPSK（1， 0；－1，0）的星座图旋转大约 45 度角，就和 QPSK 星座图形一样，二者调制星座图的类 -3-

http://www.paper.edu.cn 似，导致了性能的类似。 4.2 等天线发送对于检测性能的影响在准静态瑞利信道中，采用 QPSK 调制方式，图 2 采用 QR 检测算法，收发天线分别设定为 1×1，2×2，4×4，图 3 采用 ZF 检测算法，收发天线分别设定为 2×2，4×4，8×8，图 4 采用 MMSE 检测算法，收发天线分别设定为 2×2，3×3，4×4 图 2 收发等天线的 QR 分解检测性能图图 3 收发等天线的 ZF 检测性能图图 4 收发等天线的 MMSE 检测性能图从图 2，3 中看到 QR 和 ZF 分解检测算法在等天线收发时，天线数目越多性能越差。而通过图 4 得出，在天线数目相等的情况下，MMSE 算法，随着天线数目增加，性能有所改善。这是因为 ZF 和 QR 算法的检测主要依赖上一层检测信息的准确程度，因此天线数目多的系统容易产生错误传播，导致了分集等增益的衰弱；而 MMSE 算法中，综合考虑了信道传播矩阵和噪声的特性，对误码的传播有一定的抑制作用。 4.3 收发天线的个数对检测性能的影响在准静态瑞利信道中，基于 QR 排序算法分析，采用 QPSK 的调制方式收发天线的个数分别为 2 发 2 收，2 发 4 收，4 发 4 收。 -4-

http://www.paper.edu.cn QR-2T2R QR-2T4R QR-4T4R e P 100 10-1 10-2 10-3 10-4 10-5 0 首先从图中可以得出结论在收天线个数一定时，发天线数目越少性能越好。由于个 Tn 5 10 15 Eb/N0 20 25 30 图 5 天线数对 QR 算法性能的影响发射天线的信号不具有正交性，空间信道存在信道干扰。随着发天线数目的减少，干扰降低，性能会有显著的改善。当发天线个数一定时，收天线个数越多，性能越好，这是因为对于每个发射天线的信号，接受天线可以提供阶的接收分集来抗衰落，接收天线个数增多，分 Rn 集增益也变大。但是在实际工作中，增加接收天线数目建设成本比较昂贵复杂，而且天线的使用还受到很多天线之间的干扰等条件的限制，所以增加天线的建议只能根据实际的情况而用。 4.4 不同算法的性能比较在准静态瑞利信道中，采用 QPSK 调制，收发天线的个数都是 4，在收端检测信息时采用 QR 分解算法、ZF 算法和 MMSE 检测算法图 6 三种算法检测性能图由图中我们可以看到，采用了干扰消除的排序 MMSE 算法性能是最好的，比 ZF 和 QR 分解算法的性能明显好很多。QR 算法检测性能最差。三种算法均是逐层进行的，每一层信号检测都会对下一层信号产生很大的影响，在这样的情况下加性噪声是逐层累加的。QR 分解算法性能最差，这是因为在 QR 分解中没有针对加性干扰和乘性干扰的消除过程，而 ZF 算法利用加权矢量与信道响应矩阵正交，使用迫零准则来消除信道乘性干扰，但并不考虑加 -5-

性噪声对加权矢量的影响，即丢失了一部分可以利用的信息；而 MMSE 算法是使用最小均方误差准则产生加权矢量，综合考虑了信道响应矩阵和接收信号中的噪声对系统性能的影响，将在一定程度上缓解噪声累加的影响，从来改善了系统的性能。 http://www.paper.edu.cn 5. 结语本文主要详细研究了 MIMO 系统中线性变换的 V-BLAST 检测算法，包括 QR 分解算法、ZF 算法和 MMSE 算法、ML 算法。然后分析了不同的调制方式，收发天线相同和不相同等对检测性能的影响，及分析不同检测算法的性能，得出结论当 Eb/N0 足够大的时候，高阶调制才达到性能可靠性的要求实现可靠通讯。收发天线的分集增益越大，检测性能越可靠，但是相应的空间复用就越少。实际的建设中应该在空间复用增益和分集增益之间折中。 QR 分解算法性能最差，ZF 算法没有考虑加性噪声对权矢量的影响，丢失了一部分可以利用的信息性能较 QR 分解好；而 MMSE 算法综合考虑了信道特性矩阵和接收信号中的噪声对系统性能的影响，将在一定程度上缓解噪声累加的影响，改善系统的性能。参考文献 [1] G.J.Foschini，Layered Space Time Architecture for Wireless Communication in a Fading Environment When Using Multi-Element Antennas . Wireless Personal Communication, Vol.6, No.2, pp.41~49, Aut.1996 [2] 吴伟陵、牛凯编著，《移动通信原理》，电子工业出版社 [3] T. S. Rappaport，《无线通信原理与应用》，电子工业出版社 [4] Rranka Vucetic, Jinhong Yuan 《空时编码技术》，机械工业出版社，2004 Detection of MIMO system using Layer Space Time Coding Information Engineering School, Being University of Posts and Telecommunications, He Nan Beijing (100876) Abstract In this paper, several layer space-time code detection algorithms in MIMO system are investigated and simulated, including ZF (Zero-Forcing), QR decomposition, MMSE (Minimum-Mean-Square-Error), ML (Maximum-Likelihood). Performance of these algorithms is compared elaborately; influences of modulation way and different antenna numbers on algorithm performance are also analyzed. Keywords: Layer space-time code ZF QR MMSE -6-

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