MIMO系统的信道容量分析 及Matlab仿真 下载本文

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码等,其中前三种空时编码方法需要进行信道估计,后两种不需要进行信道估计。 2.2 空时编码技术

空时编码STC(Space-Time Coding)技术在无线通信领域引起了广泛关注,空时编码的概念是基于Winters 在20世纪80年代中期所做的关于天线分集对于无线通信容量的重要性的开创性工作。空时编码是一种能获取更高数据传输率的信号编码技术,是空间传输信号和时间传输信号的结合,实质上就是空间和时间二维的处理相结合的方法。在新一代移动通信系统中,空间上采用多发多收天线的空间分集来提高无线通信系统的容量和信息率;在时间上把不同信号在不同时隙内使用同一个天线发射,使接收端可以分集接收。用这样的方法可以获得分集和编码增益,从而实现高速率的传输。现在是第三代移动通信系统中提高频谱利用率的一项技术。

空时编码的有效工作需要在发射和接收端使用多个天线,因为空时编码同时利用时间和空间两维来构造码字,这样才能有效抵消衰落,提高功率效率;并且能够在传输信道中实现并行的多路传送,提高频谱。需要说明的是,空时编码技术因为属于分集的范畴,所以要求在多散射体的多径情况下应用,天线间距应适当拉开以保证发射、接收信号的相互独立性,以充分利用多散射体所造成的多径。

2.2.1 空时编码技术及其分类

空时编码在不同天线所发送的信号中引入时间和空间的相关性,从而不用牺牲带宽就可以为接收端提供不编码系统所没有的分集增益和编码增益。空时编码的基本工作原理如下:从信源给出的信息数据流,到达空时编码器后,形成同时从许多个发射天线上发射出去的矢量输出,称这些调制符号为空时符号(STS)或者空时矢量符(STVS)。与通常用一个复数表示调制符号类似(复的基带表示) ,一个空时矢量符STVS可以表示成为一个复数的矢量,矢量中数的个数等于发射天线的个数。

概括起来空时编码技术按照发射端和接收端是否需要知道信道状态信息分为两大类。

1、第一类空时编码:解码时需要确切知道信道状态信息(CSI)的,具体可细分为下面3种:

(1)分层空时编码(LSTC);

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(2)空时格型编码(STTC); (3)空时分组编码(STBC);

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2、第二类空时编码:编解码时发射端和接收端都不需要知道CSI,具体又可以分为以下两种:

(1)酉空时编码(USTC); (2)差分空时编码(DSTBC); 2.2.2 空时编码技术的应用前景

众所周知,第三代移动通信及下一代无线通信系统的主要目的之一就是为移动和静止用户提供宽带接入,实时的多媒体业务如视频会议所要求的数据速率将会是现在无线技术所能提供速率的两到三倍以上。 而很明显,使用多个发射或接收天线可以取得更高的频谱效率。 这样在多径衰落无线信道中使用多个发射天线结合空时编码技术就很有可能提供功耗和频谱效率的最佳折中。 而事实上也的确如此,空时编码技术和多个发射天线的信号处理技术最近已经被第三代蜂窝移动通信标准如CDMA2000 和WCDMA所采纳,另外,也被建议应用到无线的环路及广域分级接入中去。 具体地说,空时编码技术可以结合当前的窄带TDMA 蜂窝移动通讯系统,使系统的传输速率得到大大提高;它也可以通过抑制干扰大大提高无线通讯系统的容量或吞吐量;另外,它还可以结合OFDM等通讯技术用于宽带无线通讯系统。 所以,空时编码技术在未来的无线通讯系统中包括宽带固定无线接入FWA、无线局域网LAN 甚至蜂窝移动通信系统中也有着广阔的应用前景。

2.3 MIMO系统信道容量 2.3.1 MIMO系统信道模型

MIMO信道模型如图2.2所示,系统有NT根发射天线和NR根接收天线。在发射端的天线阵列上的信号表示为:

x(t)=[x1(t),x2(t),…,xNT(t)]T (2.1)

式中,符号[ ]T表示矢量或矩阵的转置; xi(t)表示接收端的第i根天线端口的信号。

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同理在接收端天线阵列上的信号为:

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y(t)=[y1(t),y2(t),…,yNR(t)]T (2.2)

式中,yj(t)表示发射端的第j根天线端口的信号。

图2.2 MIMO系统模型

1、非频率选择性信道模型

在非频率选择性衰落情况下,MIMO瑞利信道模型比较简单,由于各对天线间的子信道可以等效成一个瑞利衰落的子信道。

此时,MIMO信道模型中的各个子信道可以建立为:

hj,i(τ,t)=hj,i(t) δ(τ-τ0) (2.3)

式中,i=1,…,NT;j=1,…,NR,|hj,i(t)|服从瑞利分布,MIMO信道矩阵为H=(hj,i)NR *NT 则对应的MIMO系统模型为:

Y=HX+Z (2.4) 式中,Z为均值为0的高斯白噪声矩阵。

2、频率选择性信道模型

此时MIMO信道的信道矩阵可以表示为

H(?)??Hl?(???1) (2.5)

l?1L

式中, H(?)?CNR?NT,且

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(2.6)

式中,Hl是一个复数矩阵,它描述了在时延为τ时所考虑的两个天线阵列之间的线性变换;hj,i是发射的第i根天线到接收的第j根天线的复传输系数。式(2.5)表示的是一个简单的抽头延时线模型,不过在这里L个时延的信道系数是用矩阵来表示的。

上述MIMO信道模型可以看成是单输入单输出信道标准模型的推广,主要的差别就是该信道模型的抽头系数不再是一个简单的标量,而是一个矩阵,矩阵的大小跟MIMO系统两端用的天线数有关。

为简化信道模型的分析,假设|hj,i|服从瑞利分布。对于给定的时延,进一步假定传输系数的平均功率相同,因此下式:

l

l

Pl?E(|hlj,i|2)

(2.7)

对所有的j=1…NR,i=1…NT都成立。且从一个时延到另一个时延,这些传输系数都不相关,即:

?hl1j,i,hl2j,i??0,l1?l2

(2.8)

符号代表求a和b之间的相关系数。平均功率时延(PDS)可表示为,因此通过选择适当的时延、平均功率参数{τ1,pl}可以实现具有特p(?)??pl?(???1)l?1L定时延扩展的,按某种规律衰减的PDS。

通过变换手段,对频率选择性信道和非频率选择性信道相似的情形来进行研究。假设频率选择性的MIMO信道接收模型为:

H?yn??Hlxn?l?zn (2.9)

l?0L?1l

式中,Zn 为均值为0的高斯白噪声矩阵。