多用户MIMO系统中的预编码技术研究.doc

01010 10010 10101011101多用户MIMO0 01010 10010 10101011101 多用户MIMO0系1010统001中001的11010111010 01 101011010110101110101100110 预编码技术研101究0100010011110101 101000110 上海邮电设计咨询研究院有限公司 陈 波 宋 威 大化容量准则，在不同的设计准则下，可以推导出不同 的预编码矩阵。 本文分析了常用的线性预编码和非线性预编码算 法，提出了未来预编码研究的方向和趋势，并对预编码 算法进行了性能仿真。 1 引言 多输入多输出（MIMO）系统可以成倍地提高系统容 量，实现高频谱效率，使得点对多点的多用户MIMO下行 链路系统逐渐成为研究热点。由于其通信性能会受到多 用户、多天线造成的共信道干扰（CCI）影响，需要在收 发机两端采用一些必要的信号处理技术。但是在实际的 通信场景中，移动台之间无法进行协作，而一个基站可 以和多个移动台同时通信，因此可以将复杂的信号处理 放在基站中完成，从而实现空分多址复用（SDMA）并 消除CCI。这种在基站侧消除干扰的技术称为预编码或者 预均衡技术。 预编码的主要原理是基站利用已知的信道状态信 息（CSI），设计预编码矩阵对发送信号进行处理，从 而将用户数据分解为并行的数据流实现去干扰。在接收 端，移动台只需对接收信号进行简单的处理就能分离出 用户数据。目前，按照基站对信号处理的结构划分，预 编码方法主要分为线性预编码和非线性预编码两大类； 按照对预编码矩阵的设计准则来划分，有迫零（ZF） 准则、最小化均方误差（MMSE）准则、最小化误码率 （MBER）准则、最大化信干噪比（SINR）准则以及最 2 系统传输模型 具有N t 根发送天线和K 个移动台的多用户MIMO下行 链路系统传输模型为 yc =Hc xc +nc （1） N x1 K x1 其中，xc ∈C 是N 维复数发射信号向量，y ∈C t c K x N 是K 维复数接收信号向量； Hc ∈C 是K ×N 维复数 t MIMO信道矩阵，其中第(k ,nt )个值表示第nt 根发射天线和 N x1 第k 根接收天线之间的平衰落系数；nc ∈C 表示均值为 零、方差为σ 2 的独立同分布加性高斯白噪声向量。不失 n 一般性，下文均假设Nt =K 。 使用等价的实数模型比复数模型更易于实现，因此 这里把式（1）转化为等价的实数模型，即 y=Hx+n （2） 其中的向量和矩阵分别由原复数向量和矩阵的实部 和虚部拆分而得。因此，等效实数模型中的向量和矩阵 取值范围将变为y,x,n∈R2K ×1，H∈R2K ×2K 。下文中涉及的 向量和矩阵均采用等效实数模型。 收稿日期：2009年12月11日 【摘 要】多用户MIMO系统的预编码技术是未来移动通信研究的关键技术之一。文章对常用的预编码算法——线性的 与非线性的——实现流程进行了详细描述，根据研究现状提出了未来预编码研究的发展趋势。仿真结果表明，非线性 预编码算法的性能要优于线性预编码算法。 【关键词】多用户MIMO 预编码 非线性 MMSE 3 预编码算法概述3.1 线性预编码算法图1给出了典型的包含线性预编码的MIMO系统传输框图：3.2 非线性预编码算法（1）Tomlinson-Harashima预编码（THP）R.Fischer等人将THP 3 预编码算法概述 3.1 线性预编码算法 图1给出了典型的包含线性预编码的MIMO系统传输 框图： 3.2 非线性预编码算法 （1）Tomlinson-Harashima预编码（THP） R.Fischer等人将THP应用于空域，对MIMO信道的 [1] 空域干扰进行均衡 ，主要原理是通过判决反馈结构将 干扰信号进行串行反馈消除，同时结合算术取模操作， 使得编码后的信号重新映射到输入信号的星座图上，从 而限制发射信号的功率。实际中，实现串行干扰消除 （SIC）的一种基本方法是对矩阵进行QR分解，获得一 个下三角矩阵来实现串行反馈，图2给出了基于QR分解 的THP预编码实现框图： 图1 包含线性预编码的MIMO系统传输框图 图中， a ∈R 2K ×1 是原始的发射信号向量，每个元 素取自ASK星座图 {±1 2L ± (A ?1) 2}中的点，其 ； F ∈R 2K ×2K 是预编码矩 信号功率满足 阵，在ZF准则下， F 实际上等于信道矩阵的伪逆矩阵 图2 基于QR分解的THP预编码 ，使得HF=I成立，从而将CCI在基站端 全部消除；β 为功率控制因子，作用是使预编码矩 阵满 T 具体实现过程为，首先对信道矩阵H 进行QR分解， 分解成正交阵F和