MIMO系统中基于容量的接收天线选择算法的研究

论文摘要

MIMO技术能够有效地利用多径效应,不仅能使系统容量成倍地提高,而且可以在不增加系统带宽和发射功率的的情况下,使频谱利用率成倍地提高,通信质量得到明显的改善。但是与此同时,系统的射频成本也将大大增加。前人的研究表明,通过天线选择可以提高系统的性价比,但是性价比的提高程度又受天线选择算法优劣的影响。原有的天线选择算法大部分集中于对固定天线数目的算法研究,然而在实际的无线通信系统中,不同无线环境的空间信道相关性存在很大的差异,所以对结合链路自适应技术的可变天线选择算法的研究显得尤为重要。本文从信道容量最大化的角度对MIMO系统的天线选择算法进行了分析总结,以这些天线选择算法为基础,提出了新的天线选择算法,并将该算法同原有的算法进行了比较。仿真结果表明,新算法不仅能够提供与最优算法接近的信道容量,而且能够根据信道状态自适应的改变所选天线的数目,在天线相关系数较低的情况下,新算法通过选择较多的天线来实现较高的信道容量;在天线相关系数较高的情况下,新算法选择较少的天线就能满足较高信道容量的要求,从而能够减少射频链路的使用个数,并且简化后续解调和译码的难度。所以,新算法能够适用于相关性不同的无线环境中,在实际应用中更具灵活性。除此之外,该算法具有较低的计算复杂度,能够满足信号实时性传输的要求。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 无线通信技术的发展
• 1.1.1 第一代无线通信系统（1G）
• 1.1.2 第二代无线通信系统（2G）
• 1.1.3 第三代无线通信系统（3G）
• 1.1.4 第四代无线通信系统（4G）
• 1.2 MIMO系统的引入
• 1.3 MIMO技术的发展
• 1.4 MIMO系统的介绍
• 1.4.1 天线阵列增益
• 1.4.2 分集增益
• 1.4.3 复用增益
• 1.5 天线选择的意义
• 1.6 本文的主要工作以及内容安排
• 第二章 无线通信环境传输模型和多天线系统传输模型
• 2.1 无线通信环境的传输模型
• 2.1.1 信道衰落
• 2.1.2 信道扩展
• 2.2 无线信道的数学模型
• 2.3 多天线系统的信道模型
• 2.3.1 SISO系统的信道模型
• 2.3.2 SIMO系统的信道模型
• 2.3.3 MISO系统的信道模型
• 2.3.4 MIMO系统的信道模型
• 2.4 本章小结
• 第三章 多天线系统的信道容量
• 3.1 几个重要的概念和公式
• 3.1.1 信号能量
• 3.1.2 噪声
• 3.1.3 信道容量
• 3.2 多天线系统的信道容量
• 3.2.1 MIMO系统的信道容量
• 3.2.2 SISO系统的信道容量
• 3.2.3 MISO系统的信道容量
• 3.2.4 SIMO系统的信道容量
• 3.3 SISO、SIMO、MISO和MIMO系统信道容量的比较
• 3.4 MIMO系统中发射和接收天线数目对信道容量的影响
• 3.5 MIMO系统的相关性对信道容量的影响
• 3.5.1 空间相关性定义
• 3.5.2 信道的分类
• 3.5.3 相关性对MIMO系统容量的影响
• 第四章 基于容量最大化的天线选择算法
• 4.1 MIMO系统中的分集和复用
• 4.2 天线选择在空间分集系统中的应用
• 4.2.1 接收天线选择
• 4.2.2 发射天线选择
• 4.2.3 联合发射/接收天线选择
• 4.2.4 分集系统中的天线选择算法
• 4.3 天线选择在空间复用系统中的应用
• 4.3.1 最优天线选择算法
• 4.3.2 次优天线选择算法
• 4.3.3 可变天线数目的天线选择算法
• 4.3.4 几种天线选择算法性能的比较
• 第五章 基于范数与相关的可变天线选择算法
• 5.1 新算法的提出
• 5.2 仿真结果
• 5.2.1 信道容量的分析
• 5.2.2 天线数目的分析
• 5.2.3 计算量的分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 工作总结与展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢