MIMO技术原理与性能研究报告

MIMO技术原理与性能研究报告技术原理与性能研究报告技术原理与性能研究报告技术原理与性能研究报告摘要摘要摘要摘要为适应发展的需要，未来移动通信系统将要求能够支持高达每秒数十兆甚至数白兆比特的高速分组数据传输，在无线资源日趋紧张的情况下，采用MIMO（multiple-input-multiple-output）无线传输技术，充分挖掘利用空间资源，最大限度地提高频谱利用率和功率效率，成为下一代移动通信研究的关键所在。根据项目要求，我们将在大量参考前人研究成果的基础上，详细阐述MIMO技术的产生背景、理论基础、关键技术以及在未来宽带无线通信中的应用前景。与此同时，给出相关性能的仿真结果。全文内容安排如下：第1章简要介绍MIMO发展的背景、历程，以及其主要技术特征。第2章详细地讲述了MIMO技术的数学模型、基本原理以及系统性能增益。第3章阐述MIMO的空时处理技术，包括空时格码、空时块码和分层空时码。第4章介绍了MIMO技术几种关键技术，包括MIMO系统的信道估计。均衡以及天线设计。第5章介绍了MIMO技术在未来移动通信系统中的应用。第第第第1章章章章绪论绪论绪论绪论1.1研究背景研究背景研究背景研究背景新一代移动通信系统所追求的目标就是任何人，任何时候可以与任何地方的任何人进行通信，并要求能以更低成本提供上百兆bits/s的多媒体数据通信速率，显然必须开发高频谱效率的无线传输方案才可能实现此目标。而随着无线通信技术的快速发展，频谱资源的严重不足己经日益成为遏制无线通信事业的瓶颈。所以如何充分开发利用有限的频谱资源，提高频谱利用率，是当前通信界研究的热点课题之一。追求尽可能高的频谱利用率已成为并且在今后仍然是一个充满挑战的问题。这种挑战促使人们努力开发高效的编码，调制及信号处理技术来提高无线频谱的效率。MIMO技术被认为是未来移动通信与个人通信系统实现高速率数据传输，提高传输质量的重要途径。近几年来，对无线系统中使用多天线以及空时编码与调制技术的研究己成为无线系统中新的领域，而且在理论和实践上也日渐成熟。当前，空时处理技术已经引入3G系统、4G系统、固定和移动IEEE802.11协议和无线局域网IEEE802.21协议等标准中，而且使用空时技术的专利产品也己经出现。从理论上可以证明，如果在发射端和接收端同时使用多天线，那么这种MIMO系统的内在信道并行性必然在提高整个系统容量的同时，提高系统性能。如果接收端可以准确地估计信道信息，并保证不同发射接收天线对之间的衰落相互独立，对于一个拥有n个发射天线和m个接收天线的系统，能达到的信道容量随着min(n，m)的增加而线性增加。也就是说，在其他条件都相同的前提下，多天线系统的容量是单天线系统的min(n，m)倍。因此，多天线信道容量理论的提出无疑给解决高速无线通信问题开辟了一条新的思路。1.2MIMO技术概述技术概述技术概述技术概述MIMO技术利用多个发射天线和多个接收天线来抑制信道衰落，提高信道容量，提高频谱利用率。MIMO信道是在收发两端使用多个天线，每个收发天线之间形成一个MIMO子信道，假定发送端存在Rn个发送天线，接收端有Tn个接收天线，在收发天线之间形成RTnn×信道矩阵H，如下：111212122212TTRRRTnnnnnnhhhhhhHhhh=LLMMOML（1-1）其中H的元素是任意一对收发天线之间的子信道。当天线相互之间足够远的距离时，各发送天线之间到各接收天线之间的信号传输就可以看成是相互独立的，矩阵H的秩较大，理想情况下能达到满秩。如果收发天线相互之间较近，各发送天线到各接收天线之间的信号传输可以看成是相关的，矩阵H的秩较小。因此MIMO信道容量和矩阵H的大小关系密切。目前较为典型的实现方法是仅仅在基站处配备多副天线，达到降低移动终端的成本和复杂性的目的。如果不知道发送端的信道消息，但是信道矩阵的参数确定，且总的发射功率P一定，那么把功率平均分配到每一个发送天线上，则容量公式为：2logdet()RHnTCIHHnρ=+（1-2）考虑满秩MIMO信道，Rn＝Tn＝n，则秩为n，且矩阵H是单位阵，HHH＝nnI×，可以得到容量公式：2221logdet()log(1)log(1)nnniCIInnnnρρρ==+=+=+∑（1-3）从上式可以看出，满秩MIMO信道矩阵H在单位阵情况下，信道容量在确定的信噪比下随着天线数量的增大而几乎线性增大。也就是说在不增加带宽和发送功率的情况下，可以利用增加收发天线数成倍地提高无线信道容量，从而使得频谱利用率成倍地提高。同时可以利用MIMO技术地空间复用增益和空间分集增益提高信道的可靠性，降低误码率，若进一步将多天线发送和接收技术与信道编码技术相结合，还可以极大地提高系统的性能。目前MIMO技术领域的研究热点之一是空时编码，空时编码技术真正实现了空分多址。空时码利用空间和时间上的编码实现一定的空间分集和时间分集，从而降低信道误码率。总之MIMO技术有效利用了随机衰落和多径传播力量，在同样的带宽条件下为无线通信的性能带来改善。第第第第2章章章章MIMO系统的基本原理系统的基本原理系统的基本原理系统的基本原理2.1无线信道的数学模型无线信道的数学模型无线信道的数学模型无线信道的数学模型为了便于分析MIMO空时信道，有必要从数学模型的角度对多径进行分析。一个带通信号如下：2()Re{()}cjftbststeπ=（2-1）假设信道包含L条路径，则接收到的带通信号和等效低通信号可以表示为2()Re{()}cjftbxtxteπ=（2-2）()1()()(())()lLjtblllxttestttθρτη==-+∑（2-3）对于非频率选择性信道，时延扩展相对于码元周期很小，因此有如下假设：(())()lsttstτ-≈（2-4）如果信道中有L条多径存在，则接收信号可以表示为()1()()()()lLjtllxtsttetθρη==+∑（2-5）其中，定义复乘系数为()1()()lLjtlltteθαρ==∑（2-6）则有()()()()()jtRIttjtteϕαααα=+=（2-7）1()()cos(())LRllltttαρθ==∑（2-8）1()()sin(())LIllltttαρθ==∑(2-9)2.1.1瑞利衰瑞利衰瑞利衰瑞利衰落信道落信道落信道落信道如果满足路径的数量很多，且没有视距路径的条件，根据中心极限定理，式（2-9）、式（2-10）中所定义的()Rtα和()Itα可以看成独立高斯随机过程，则接收信号可以表示为()()()()xttsttαη=+（2-10）式中()tα为零均值复高斯随机变量，式中()tα为零均值复高斯随机变量，以Rα、Iα表示()Rtα、()Itα中的采样，()()()()()jtRIttjtteϕαααα=+=。即有2(0,)RNασ和2(0,)INασ，于是α可以描述成零均值复高斯随机变量。22,221(,)exp()22RIRIRIfααααααπσσ+=-（2-11）引入(,)aϕ，以22(0)RIaaαα=+∞表示衰落幅度，arctan(,)(02)RIϕααϕπ=表示衰落相位。用雅格比变换将(,)RIαα转换成(,)aϕ，得2,22(,)exp()22aaafaϕϕπσσ=-（2-12）通过两个随机变量分别求边缘概率密度有22,220()(,)exp()2aaafafadπϕϕϕϕσσ==-∫（2-13）,01()(,)2affadaϕϕϕϕπ∞==∫(2-14)两个变量分别服从瑞利分布和均匀分布。这就是瑞利衰落，多发生在城市地区的陆地移动通信环境（有许多障碍物，几乎没有视距路径）中。2.1.2莱斯衰落信道莱斯衰落信道莱斯衰落信道莱斯衰落信道如果视距路径存在（或者有一条路径占主导地位），不失一般性，将视距路径定为第一条路径，式（2-6）可以写成{1111I12LOSllLLjjjllRIRlleeejjθθθαρρραααα====+=+++∑∑%%成分（2-15）11I()()RIRRIjjααααααα=+=+++%%(2-16)假设1Rα，1Iα是定值，则α是非零均值复高斯随机过程，令1Rα和1Iα分别取Rμ和Rμ，则：2(,)RRNαμσ∝2(,)IRNαμσ∝（2-17）22,22()()1(,)exp[]22RIRRIIRIfαααμαμααπσσ-+-=-(2-18)定义22RIρμμ=+，arctan()IRμθμ=，用雅格比变换式将(,)RIαα转换为(,)aϕ，得22,222cos()(,)exp[]22aaaafaϕρρϕθϕπσσ+--=-（2-19）其边缘概率密度为220222()2exp()()2aaaafaIρρσσσ+=-（2-20）这就是莱斯分布，主要发生在郊区得陆地移动信道和卫星信道。2.2MIMO系统模型系统模型系统模型系统模型考虑一个点到点的MIMO通信系统，该系统包括Tn个发送天线和Rn个接收天线。系统框图如图2-1所示：...11h1x2xTnx1r2rRnr12h1TnhRTnnh1Rnh2Rnh...图2-1MIMO系统结构图在系统的每一个符号周期内，发送信号可以用一个1Tn×的列向量12[]TTinxxxxx=⋅⋅⋅⋅⋅⋅表示，其中ix表示在第i个天线上发送的数据。通常我们假设信道是高斯分布的，因此，根据信息论，最优的信号分布也应该是高斯的。所以x是一个均值为零、独立同分布的高斯变量。发送信号的协方差可以表示为{}HxxRExx=（2-21）发送信号的功率可以表示为()xxPtrR=（2-22）当发送信号所占用的带宽足够小的时候，信道可以被认为是平坦的，这样，MIMO系统的信道用一个RTnn×的复数矩阵H描述（式1-1）,其中ijh表示从第i个发送天线到第j个接收天线的信道衰落系数。接收信号和噪声可以分别用两个1Rn×的列向量y和n表示。n均值为0，功率为2σ。通过这样一个线性模型，接收信号可以表示为yHxn=+（2-23）接收信号的功率可表示为()([])()HHxxyytrRtrEyytrHRH==（2-24）2.3MIMO信道信道信道信道2.3.1信道模型信道模型信道模型信道模型在此以基站和移动台作为发射端和接收端来分析。图2-1所示的两个线性天线阵列，在基站的天线阵列上的信号表示为12()[(),(),()]TTnxtxtxtxt=⋅⋅⋅,同理在移动台天线阵列上的信号为12()[(),(),()]RTnytytytyt=⋅⋅⋅。2.3.1.1非频率选择性信道模型非频率选择性信道模型非频率选择性信道模型非频率选择性信道模型在非频率选择性衰落情况下，MIMO信道模型相对比较简单，由于各天线间的子信道等效成一个瑞利的子信道。此时，MIMO信道模型中的各个子信道可以建立为,,0(,)()()jijihthtτδττ=-。式中1,,;1,,TRinjin=⋅⋅⋅==⋅⋅⋅。,()jiht服从瑞利分布，MIMO信道矩阵为,()RTjinnHh×=。则对应的MIMO系统模型为YHXZ=+，其中Z为零均值高斯白噪声矩阵。2.3.1.2频率选择性信道模型频率选择性信道模型频率选择性信道模型频率选择性信道模型此时MIMO信道模型矩阵可以表示为1()()LlllHHτδττ==-∑（2-25）其中，TT1111RRRTllnlllnnnnnhhHhh×=LMOML（2-26）式中，lH是一个复数矩阵，它描述了时延为τ时所考虑的两个天线阵列之间的线性变换。,ljih表示第i根发送天线到第j根接收天线之间的复传输系数。图2-25给出的将频率选择性信道表示为抽头延时模型，不过在这里L个时延的信道系数用矩阵表示，如图2-2所示。矢量()xt和()yt之间的关系可以表示为()()()ytHxtdτττ=-∫。⊗⊗⊗⊗⊗⊗()BSWϕ1A2A3A1LA-LA()yt()xt图2-2抽头延时模型上述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，主要差别是信道模型的抽头系数不再是一个