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1、摘要摘要新一代移动通信能够为客户终端提供高质量高速率的数据传输服务。物理层的核心关键技术包括MIMO、OFDM和信道编码等。MIMO能够在不额外占用频谱资源的情况下显著提升系统的频谱效率和功率效率，OFDM具有相对单载波系统而言较高的谱效率同时能够有效对抗宽带系统中的频率选择性衰落，信道编码则是获得接近系统容量不可或缺的环节。本文针对大MIMO系统的检测算法进行了研究。“大MIMO系统”中的“大”是指发射和接收天线的数量大于等于8。这样的大MIMO系统由于其极高的频谱效率引起了很多研究者的关注。MIMO检测算法是MIMO系统的核心。本文研究了多种典型检测算法，如ZF，MMSE，ZF VBLAS
2、T，MMSE VBLAST，MMSE-ISDIC，PDA检测算法并指出了它们各自的特点。然而这些算法的复杂度均达到的三次方，其中表示发射天线的数量。当天线数量很大时，这些算法的实际应用受到限制，基于这个原因，我们还研究了LAS（Likelihood Ascent Search: LAS）算法。在数百个天线的情况下，该算法可以达到非编码接近指数分集性能（也即在大MIMO衰落环境中达到接近单输入单输出加性白高斯噪声的性能），而且，该检测算法复杂度仅为O（ ），其中代表接收天线的数量。文中研究的检测算法的优良性能和低复杂度， 为MIMO系统的实际应用和理论研究提供了新的思路。本文的主要研究内容总结如
3、下：1. 研究了MIMO的信道特性和信道容量。通信信道是信息传输的媒介，是决定通信系统性能的基本制约因素，是通信系统理论分析和系统设计的基础，而其中无线信道的传播机制最为复杂，信道增益总是处于变化当中，所以有必要深入认识和分析无线通信信道的特性。本章首先介绍移动通信信道的基本特性；然后介绍了MIMO系统模型。2. 介绍了分层空时(BLAST：Bell-laboratories Layered Space-Time)技术。同时，研究了ML，ZF，MMSE，SIC，MMSE-ISDIC，PDA等一系列检测方法，并分析了它们的复杂度。3. 研究了LAS算法。在天线数多达数百时，该算法可以获得非编码接
4、近指数分布的性能（即在大MIMO衰落环境中达到接近单输入单输出加性白高斯噪声的性能），而且，该检测算法复杂度仅为O（）。同时，我们将给出仿真结果，进行性能对比。关键词：MIMO ， V-BLAST ， 低复杂度检测 ， 高频谱效率 目录 i目录第一章 绪论.1第二章 MIMO信道特性及信道容量.42.1 无线信道的传播特性.42.1.1 小尺度衰落.42.1.2 大尺度衰落.62.2 MIMO系统容量分析.72.2.1 MIMO系统模型.72.2.2 MIMO的信道容量.10第三章 分层空时系统的检测技术123.1 分层空时结构的简介123.2 分层空时系统的检测技术133.2.1 最大似然接
5、收器.133.2.2 迫零接收器.143.2.3 最小均方误差接收器.153.2.4 BLAST系统模型.153.2.5 最小均方误差V-BLAST接收器.163.2.7 增强的PDA算法.173.2.6 MMSE-ISDIC和PDA算法的等价性分析193.2.8 增强的PDA的仿真.213.2.8.1系统模型.213.2.8.2仿真结果.21第四章 V-BLAST中的LAS算法244.1 LAS检测算法.244.1.1 LAS检测算法的前提说明244.1.2 LAS算法254.2 V-BLAST系统下LAS检测算法的复杂度分析.294.3 V-BLAST系统下LAS检测算法的仿真及性能分析.
6、304.3.1各种检测算法的误码率性能304.3.2 在大V-BLAST系统中， ZF-LAS检测算法在复杂度和分集上与ZF-SIC的比较.324.3.3天线数量以百计时LAS检测算法的性能.33小结.35致谢.363第一章 绪论第一章 绪论新一代移动通信系统(beyond 3G/4G)1进入迅速发展的时代，目标是向移动终端提供高质量数据传输服务。首先需要满足的是用户对数据传输速率的要求，其中4G移动通信系统设想对高速移动终端提供高达100Mb/s的峰值数据传输速率，对低速或固定终端提供1Gb/s的峰值数据传输速率。其次需要支持从语音到多媒体，包括实时流媒体等多种业务类型。此外要求系统的开销尽
7、量合理，这包括频谱资源占用、基站和移动终端软硬件设计等问题。为了获得高数据传输速率，系统将占据较宽的频带从而引入较严重的频率选择性衰落；为了对高速移动终端提供可靠数据传输服务，需要考虑移动信道所引入的Doppler效应对性能的影响。近几年，国内外学者对B3G/4G的关键技术研究显著升温，已经取得了大量科研成果。B3G/4G系统的物理层关键技术包括正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing)、信道编码、多输入多输出(MIMO，Multiple Input Multiple Output)天线系统等。OFDM2的主要思想是将信道分成
8、若干个正交的子信道，将高速数据转换成并行的低速子数据流调制到各个子信道上进行传输。相邻子载波频谱有1/2重叠，从而提高了频谱利用效率。由于每个子载波带宽小于信道的相关带宽，因此在频率选择性衰落信道下每个子信道都可看作是一个平坦衰落信道。由于子载波的并行传输模式，OFDM的码元周期相对单载波系统显著增加，若再加上长度大于信道最大时延扩展的循环前缀，则OFDM在频率选择性衰落信道下可以完全消除ISI的影响，接收机只要在FFT(Fast Fourier Transform)后使用简单的One-Tap均衡器即可以直接进行ML检测。同时，OFDM对窄带干扰也具有一定的对抗能力，接收机可以采用某种自适应算
9、法来避开这类干扰。比如对于慢变信道，接收端可以通过反馈给发射端受到窄带干扰的子载波索引来使发射端自适应避开这些子载波。信道编码技术(包含相应的译码技术)是通信系统的关键技术之一，是系统获得接近信道容量必不可少的环节。Turbo码3是国内外学者研究的重点之一，在一定参数条件下，采用Turbo码的系统能够在加性高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussian Noise)信道下获得接近香农容量(差距为0.7dB)的数据传输。之所以能够做到这点，是由于Turbo码的设计很好的利用了Shannon信道编码理论中的随机编译码原理。关于Turbo码的研究成果已经很丰富，比如Turbo码在
10、无线信道中的应用和性能，针对不同系统、不同检测算法的译码算法，低复杂度译码算法，以及根据Turbo原理派生出来的Turbo接收算法(比如迭代信道估计、迭代检测或均衡)等等1215。限于时间关系，本文并没有在信道编码上进行深入研究，而是在研究检测算法性能时给出了检测算法的编码性能。目前对MIMO技术的研究已经取得了相当丰富的成果。MIMO的主要实现形式有空时编码方式和空间复用方式，空时编码(空时分组码和空时网格玛)是面向获取空间分集增益的，而空间复用的目标则是获得尽可能高的谱效率。针对实际应用中移动终端天线数目严重受限的情况，近期又有学者提出混合空时编码结构25，即在系统中同时使用空时编码和空间
11、复用来获得空间分集、复用增益的折衷。空间复用MIMO中不同的子流拥有不同的空间特征使得它们能够在接收机端被有效分离，在成倍提高系统容量的同时不增加任何的频谱占用。理论上只要接收天线数量不少于发射天线数量，系统容量能够随天线数量呈线性增加，在频谱资源日益紧张的今天，MIMO无疑成为现在乃至未来移动通信的关键技术之一。不过由于物理尺寸的限制，特别是对移动终端，实际可以使用的天线数受到一定的限制。目前关于MIMO的研究方向包括不同信道条件下、不同系统的的容量分析问题，设计能够接近信道容量或者最优性能的检测算法以及信道估计算法等等。MIMO系统的核心部件就是接收端的MIMO检测算法，用于接收恢复同时从
12、多个发射天线发送的信号，。在实际应用中，由于MIMO检测算法的性能和复杂度，它通常是MIMO系统的瓶颈，制约着MIMO潜力的发挥。 MIMO检测算法，包括目前的球面检测算法以及球面检测算法的变种算法，以极高的复杂度代价换来了接近ML（Maximum-likelihood，最大似然）的性能。其它的一些著名的检测算法，比如ZF（zero forcing，迫零）检测算法，MMSE（minimum mean square error，最小均方误差）检测算法，ZF-SIC（ZF with successive interference cancellation）检测算法，在复杂度上很有优势，可是性能却差
13、强人意。例如，ZF-SIC检测算法（即有序V-BLAST检测算法）无法有效获取接收分集增益。MMSE-SIC检测算法有着较好的性能，但是其复杂度为天线数量的3次方。即使是优化过的检测算法在天线数量达到数百个时也显得很吃力。天线数量较少时，MIMO的优势（当使用大量天线时的高信道容量）就不能全部发挥，当使用大量天线时，另一个问题就出现了，即检测复杂度。本文主要以讨论大MIMO为主，这里“大”是指发射和接收天线的数量大于等于8。这样的大MIMO具有很高的频谱效率。例如，在一个V-BLAST系统中，增加天线数量意味着可以在不增加带宽的情况下增加信息速率，然而，在如此大的MIMO系统中存在各种各样的瓶颈，目前存在的主要问题如下：1.通信终端需要为如此多的天线提供足够大的空间，当空间比较小时，系统需要在很高的频率下工作（为了确保信号到达各个接收天线所经历的衰落接近不相关，只能让系统工作在很高的频率来降低载波波长）；2.对于如此大的MIMO系统来说，目前缺少可行的低复杂度检测算法；3.相关的信道估计算法。本文主要研究第二个问题（即大MIMO的低复杂度检测）。
