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* * 第六章 通信信号处理 2010-9-25 第六章 通信信号处理 分集接收和最佳接收系统 多用户检测技术 空时二维处理技术 空时二维处理技术 在通信信号处理领域，单独的空域和时域信号处理技术在过去20 年已经得到广泛的研究和发展。通过前面的介绍，我们可以知道，空域处理采用天线阵列，侧重于区别不同用户信号在空间的不同特征，可以有效减少来自不同方向的非目标用户在天线阵列上产生的同道干扰。但是在富含多径的实际信道中，完全消除CCI 需要太多的天线阵元，这在实际系统中是不可能实现的。另一方面，时域处理采用单天线和多个时间处理单元，侧重于减少用户信号在时域上产生的符号间干扰ISI，但是研究表明，以符号速率采样，不可能完全消除ISI。应用过采样可以改善性能，但是过分提高采样速率又会引起噪声增加。因此，时域处理对ISI 的作用也是有限的。 在蜂窝通信系统中，CCI 和ISI 总是同时存在的，单独的时域处理或空域处理不可能同时对消这两种干扰。将空间和时间处理有效结合，同时利用信号的时间和空间特征可以很好的解决上述问题。这种联合的空时信号处理技术不仅可以对消CCI 和ISI，还可以提高阵列增益和分集增益，从而提高网络的容量和覆盖范围。下面首先给出一些典型的空时无线信道模型。 1 空时无线信道特征和模型 假定接收系统有M 个天线阵元，用方向矩阵A 表示其响应。当辐射源频率和极化方式确定后，天线输出信号与天线增益成正比。还是考虑远场平面波的情况，天线阵元m 的瞬时响应形式为： 针对波达方向θ的辐射源，阵列响应为（以第一个阵元为相位参考点） 其中 为第m 个阵元指向波达方向θ的增益（各向同性天线其值为1）； 为参考阵元与第m 个阵元接收来自波达方向θ的信号之间的传播时延。 线性传播媒体满足叠加定理，假定空间存在Q 个辐射源（也可以认为是多径数），波达方向为θi，波达时间为τi，路径衰减为βi，接收信道冲激响应为： 对于时变信道，公式中所有参数均为时变的。就基站而言，对于单个用户来波，Q＝2～6，角度扩展5～15 度；对于移动用户，Q＝50 左右，角度扩展可达360 度。 2 空时接收技术 空时处理典型的优化准则有两个，一个是空时最小均方误差准则（MMSE），另一个是最大似然序列估计准则（MLSE）。 一、 空时MMSE 准则 基本思想：设计一个空时滤波器，前面是波束形成器，级联一个均衡器，使得输出与期望信号之间的均方误差为最小。 在空时结合信号处理系统中，空时滤波器为一个加权矩阵 这意味着天线阵列有m个阵元，每个阵元的时域处理中，引入M 个抽头的横向滤波器。将送入每个横向滤波器抽头的输入信号用一个向量算子表示为 ，滤波器向量也用向量算子表示w(k)=vec(W(k))，空时处理后的加权标量输出为 。 基于MMSE 准则选择滤波器加权值： 时延τ的选择取决于滤波器的性能。上述最小二乘问题有以下优化解 其中 ， 。上述优化解可以用任意一种自适应迭代运算算法求解。 由此可见，空时MMSE 准则综合了时域一维处理和空域一维处理的优点，同时兼顾了同道干扰和码间干扰减小与噪声增强之间的矛盾。其本质是用空间维消除同道干扰，用时间维或空间维消除码间干扰。一种基于空时MMSE 准则设计的空时决策反馈均衡器系统结构如图所示：包括线性前馈滤波器组（即空时处理器）、相加器、码率采样器、双向限幅器以及同步线性反馈滤波器组成。前半部分就是典型的空时滤波器，后半部分实际上是自适应均衡算法中Bussgang 算法针对二进制等概数据序列定义的决策指示算法。 二、 空时MLSE 准则 基本思想：在已知接收信号的条件下，估计已经发送出去的数据序列，信道模型用一般形式： 假定噪声是空域和时域高斯白噪声，最大似然序列估计问题就是求数据矩阵S，使其满足最大似然准则的解： ，前提是信道矩阵是已知的。应用Viterbi 算法可以获得S的估计值。一种典型的实现形式如图所示，由空时处理器和最大似然序列估计器级联而成。优化的目标是使信号功率对同道干扰＋噪声功率之比最大，并将合并后的采样序列中的通道干扰和噪声份量白化。 3 空时盲均衡 前面讲过的均衡是指对单个天线阵元信号进行均衡处理，所用算法都要求有训练序列。我们知道，在通信传输中，使用训练序列必然要占用资源，减少信息比特率。本节要介绍的盲均衡技术是指不使用