MIMO系统中天线选择算法的研究

论文摘要

随着无线通信系统业务需求的发展,无线通信系统已经从单纯的语音服务向图像、视频、数据等多媒体方向全面发展。丰富的媒体内容引发了高速接入的需求。接近Gbps的高速无线通信系统在日益发展的无线局域网（WLAN: Wireless Local Area Networks）中引起了人们极大的兴趣,未来家庭视听网络需要支持多种高速高清晰电视（HDTV: Hign-Definition Television）系统,这也大概需要上Gbps的速率。这么高的传输速率对有限的无线频谱资源来说是一个极大的挑战,从信息论角度的研究表明:在发送端和接收端同时使用多根天线的多输入多输出（MIMO: Multiple-Input-Multiple-Output）系统可以大大增加无线通信系统的容量,并可以有效改善系统的性能,非常适合3G、4G无线通信系统中高速业务的要求。因而,MIMO技术成为下一代无线通信领域中的热门技术。MIMO系统可以同时提供复用和分集增益。空间复用增益一直以来被认为是MIMO通信系统带来的最大好处,空间复用通过扩展信道维数,在不增加额外功率和浪费额外带宽的情形下,可以提供与天线个数成线性比例的容量增长。这大大增强了频谱利用率。空间复用通过分层空时码来实现,目前有D-BLAST,V-BLAST及H-BLAST等方案。分集技术是一种有效对抗无线链路衰弱的技术。分集技术主要依赖于信号在多条独立衰弱路径（包括时间,频率和空间）中的传播,其中,空间（也叫天线）分集技术比起频率和时间分集技术更为优越,主要是空间分集技术在传输时间和带宽上没有带来任何其他开销。分集增加了传输可靠率,可以带来服务质量的提高。假设MIMO信道有M TMR条独立衰弱路径,并且传输信号可以被合理构建,那么接收机可以利用收到的信号得到相比于单输入单输出系统（SISO: Single-Input-Single-Output）更低的能量衰变并且获得M T MR的分集增益。发射机在信道状态信息未知的情形下也能够利用分集增益,这个时候需要对发送端信号合理设计和发送,这种对应的技巧就被称为空时编码。目前研究较多的有空时分组码（STBC: Space-Time Block Code）和空时格码（STTC: Space-Time Trellis Code）。目前,MIMO系统的研究主要分布在信息论和编码研究、天线子集选择、天线设计和信道模型研究、MIMO-OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）、发射预编码、多用户MIMO理论和编码技术等领域。本论文主要工作集中在MIMO系统中天线选择算法的研究上。论文首先从理论上分析和比较了各种空时码对MIMO系统性能的影响,并用仿真图进行了验证;接着介绍了最大比合并算法、选择比合并算法,研究了采用ZF（Zero-Forcing）均衡器在发射端进行天线选择可以降低系统计算量,推导了在满足一定条件下,进行天线选择的分集增益和不进行选择的相同,并用仿真图证明了接收分集和发射分集的等效性;由于天线选择能够在性能损失很少的情况下大幅度降低射频成本和系统复杂度,最后研究了接收天线选择算法,在这部分中先分别介绍了最小因子损失算法、递增和递减算法,并在此基础上进行改进,提出了一种新型渐进选择算法,该算法抛弃了原来的“一次选一根天线”的思想,使用了“一次选二根天线”的方法,从中断容量方面论证了该算法的优点,仿真结果支持了我们的论断:该算法的性能与递增、递减算法、最优算法上非常接近,而计算量较之有很大的降低。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 MIMO 技术出现的背景
• 1.1.1 有限的频谱资源
• 1.1.2 高速数据传输的要求
• 1.2 MIMO 技术主要性能
• 1.2.1 天线阵列增益
• 1.2.2 分集增益
• 1.2.3 复用增益
• 1.2.4 干扰抑制
• 1.3 MIMO 系统研究热点
• 1.4 本文的主要内容和贡献
• 第二章 MIMO 系统中的编码技术
• 2.1 MIMO 系统的容量分析
• 2.2 编码技术
• 2.2.1 空时分组码
• 2.2.2 空时格码
• 2.2.3 分层空时码
• 2.3 本章小结
• 第三章 MIMO 系统中天线选择的分集增益
• 3.1 单输入多输出（SIMO）系统中的天线选择
• 3.1.1 最大比值合并和等增益合并
• 3.1.2 选择比值合并
• 3.1.3 最大比值合并和选择比合并的性能比较
• 3.1.4 仿真分析
• 3.2 在发射端进行天线选择
• 3.2.1 信道模型
• 3.2.2 信道分析
• 3.2.3 结论
• 3.3 MIMO 系统中天线选择的分集和复用
• 3.4 本章小结
• 第四章 天线选择算法的改进
• 4.1 最小损失因子算法
• 4.2 递增选择算法和递减选择算法
• 4.3 新型渐变算法
• 4.4 仿真结果分析与比较
• 4.5 本章小结
• 第五章 总结和展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 下一步工作展望
• 参考文献
• 作者攻读硕士期间完成的学术论文目录
• 致谢