移动通信中的MIMO技术移动通信中的MIMO技术.doc

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移动通信中的MIMO技术移动通信中的MIMO技术

移动通信中的MIMO技术 2007年7月28日 10:17 中国联通网站 作 者:任立刚 宋梅 郗松楠 宋俊德 最近十年来,因特网和移动通信飞速发展,在第三代蜂窝移动通信中已经部分地引入了无线因特网和多媒体业务。而在新一代移动通信系统(即所谓的Beyond3G或4G)中,人们对传输速率提出了更高的要求,这就需要采用更先进的技术来实现更高的传输速率。然而频谱资源总是有限的,要支持高速率就要开发具有极高频谱利用率的 HYPERLINK /tech/techClass/?BId=3 \t _blank 无线通信技术。最近的研究表明,多进多出(MIMO:MultipleInput- Multiple Output)技术可以显著提高无线系统的频谱利用率。实验室的研究证明,采用MIMO技术在室内传播环境下的频谱效率可以达到20?40 bit/s/Hz;而使用传统无线通信技术在移动蜂窝中的频谱效率仅为1?5 bit/s/Hz,在点到点的固定微波系统中也只有10?12 bit/s/Hz。MIMO技术作为提高数据传输速率的重要手段得到人们越来越多的关注,已经被认为是新一代无线传输系统的关键技术之一。 MIMO是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线,而传统的通信系统是单进单出(SISO)系统,基于发射分集和接收分集的多进单出(MISO)方式和单进多出(SIMO)方式也是MIMO的一部分。MIMO并不是一门新技术,早在1908年马可尼就提出用MIMO方式来抵抗无线信道的衰落。贝尔实验室的E.Telatar和G.J.Foschini分别独立地在他们各自的论文[1]和[2]中论证了理论上的MIMO信道的香农容量。他们指出,使用N×M信道矩阵描述M副发射天线和N副接收天线系统的无线信道,如果N×M信道矩阵的元素间具有理想的独立衰落,系统容量将会随发射方和接收方天线数中最小一方的天线数minNM的增加而线性增加。这可以在SISO基础上成倍地增加系统容量。同时,Foschini还开发了用于MIMO系统的实际发射/接收算法,这就是著名的贝尔实验室分层空时码(BLAST)算法[2]。后来另外一个突破性的方案,即空时编码的思想由AT&T实验室提出[3],它可以提高MISO和MIMO系统的分集增益。这些信号处理方案可以提高MIMO系统的容量,因而吸引了大量的研究开发人员和工程技术人员进行更深入的研究。 一、 HYPERLINK /tech/tech.asp?id=48 \t _blank MIMO技术 MIMO技术实质上是为系统提供空间复用增益和空间分集增益,目前针对MIMO信道所进行的研究也主要围绕这两个方面。空间复用技术可以大大提高信道容量,而空间分集则可以提高信道的可靠性,降低信道误码率。 1.空间复用技术 空间复用就是在接收端和发射端使用多副天线?充分利用空间传播中的多径分量,在同一频带上使用多个数据通道(MIMO子信道)发射信号,从而使得容量随着天线数量的增加而线性增加。这种信道容量的增加不需要占用额外的带宽,也不需要消耗额外的发射功率,因此是提高信道和系统容量一种非常有效的手段。 空间复用的实现如图1所示,首先将需要传送的信号经过串并转换转换成几个平行的信号流?并且在同一频带上使用各自的天线同时传送,由于多径传播?每一副发射天线针对接收端产生一个不同的空间信号,接收方利用信号不同来区分各自的数据流。实现空间复用必须要求发射和接收天线之间的间距大于相关距离,这样才能保证收发端各个子信道是独立衰落的不相关信道。 实现空间复用的接收端的解码算法有迫零算法(ZF)、最小均方误差算法(MMSE)、垂直-贝尔实验室分层空时码(V-BLAST)算法和最大似然算法(ML)。迫零算法是一种线性接收方法,可以很好地分离同频信号,但是需要有较高的信噪比才能保持较好的性能。另一种线性接收算法是最小均方误码算法,该算法可以使由于噪声和同频信号相互干扰造成的错误最小,尽管它降低了信号分离的质量,但具有较好的抗噪性能。最大似然算法接收性能最好,但是计算复杂性高。 BLAST是一种可以实现空间复用增益的算法。1996年Foschini提出对角-贝尔实验室分层空时码(D-BLAST)算法,但是由于算法的复杂度太大,很难实际应用。1998年由Foschini和G.Golden提出V-BLAST算法。V-BLAST算法不是对所有的发送信号一起解码,而是首先对最强的信号解码,然后在接收到的信号中减去这个最强的信号,再对剩余信号中的最强信号解码,再减去这个信号,这样依次进行,直到所有的信 2.发送分集和接收分集 空间分集技术可以分为接收分集和发射分集两类,通常可以认为SIMO系统是接收分集,MISO系统是发射分集。无线信号在复杂的无线信道中传播产生Rayleigh衰落,

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