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多输入与多输出(MIMO)下的快速天线选择技术的研究开题报告


浙江师范大学本科毕业设计(论文)开题报告
学 院 专业 学号 职称 职称 多输入与多输出(MIMO)下的快速天线选择技术的研究

学生姓名 指导教师 合作导师 论文题目

一、选题背景和意义 MIMO系统是无线通信领域的研究热点, 他能够极大地提高通信系统的容量和 频谱利用率。然而使用多个射频的MIMO 系统增加了天线的体积、功率

和硬件, 从 而增加了成本。因此寻找具有 MIMO 天线优点且低价格、低复杂度的最优天线选择 极具吸引力。总结了天线选择的方案、介绍了两类关键实现算法和最新研究进展, 并在性能上进行分析比较,最后指出了该技术的实际应用问题。 随着全球科技的发展,无线通信系统经历了从模拟通信到数字通信的飞速技术 更新,同时移动通信用户的数目也以前所未有的速度递增。随之日益增长的语音业 务、数据业务和宽带 Internet 业务的需求,则对无线通信系统在传输速率、系统 业务容量以及性能等方而提出了更高的要求。如何用较少的频率资源来传输更多的 信息以及抑制无线电干扰技术,来满足未来移动通信的需求,成为了通信业界研究 的热点。此时,作为下一代无线移动通信关键技术之一的 MIMO 技术,受到了越来 越广泛的关注。 但是,MIMO 技术应用在无线通信系统中也带来了新的问题。随着天线数目的增 加,编码和解码算法的复杂性显著增加,发送和接收机的设计结构也变得很复杂, 这将直接影响到算法的实时性。天线选择使用相对较少的收发射频链路支持较多的 天线,从而使系统不再完全受射频成本的限制,并且通过天线选择,发送和接收机 的算法复杂度也可以降低。 一般来说, 天线选择既可以在发送端进行, 也可以在接收端进行, 或者收发 两端同时进行, 他们对 M IMO 系统的性能影响不同, 因此要视具体情况而定。随着 各种无线通信业务和宽带数据业务的不断发展,无线瓷源,尤其是频谱资源变得越 来越紧张,如何更高效地利用这些有限的通信资源成为无线通信新技术发展的焦点 所在。研究表明,基于多发射多接收天线的 MIMO 技术能够充分利用空间资源,在 不增加系统带宽和天线总发射功率的情况下,可有效地对抗无线信道衰落的影响, 大大提高系统的频谱翻用率和信道容量,是高速数据传输的优选技术之一。 二、国内外研究现状、发展动态 国内外研究现状、 尽管 MIMO 技术是一个崭新的、富有挑战性的研究领域,但是 MIMO 技术的基础 一分集技术并不是一个全新的概念。简单的空间分集技术在 2G 系统中就有应用, GSM 中使用的多接收天线接收分集就是一种成熟的空间分集技术, 2G 基站中经常 在 使用它来提高上行链路范围。然丽,由予实施代价和空闻的限制,接收分集方法并 不像移动电话那样可行。鉴于此,3G 宽带 CDMA 的第一版的标准在基站孛运用了发 射分集方案以提高下行链路的可靠性,这些方案是专为两个联合信道的天线设计 的。虽然分集技术已经比较成熟,且已应用于现有的移动通信系统中,健它并不是

真正的 MIMO 系统。而信息论预示了 MIMO 系统具有潜在的巨大的信道容量,但是在 实际中是获得这个容量的全部还是部分以及为此需要花费多大代价等等,都值得我 们仔细研究。因此,目前全世界有很多学术机构和大公司正在对 MIMO 技术展开更 深入的研究,推动着这项技术豳益朝实用化方向发展。最近删和 3GPP 已着手铡定 在 3G 和 B3G 的移动通信中使用 MIMO 技术的有关标准。对于 3G,MIMO 及其相关的 技术可以看成是用予提高数据流量、系统性能和频谱效率方面的有力补充,詈前具 有很强的吸弓 l 力。 在蜂窝移动通信中, 目前还没有商用化的 MIMO 产品, 3G 中, 在 除了使用纯反射分集的解决方案外,也没有使用 MIMO 技术。实验系统是 MIMO 技术 研究的重要一步,目前各个大公司均在研制实验系统。几年前,朗讯公司已做过了 MIMO 系统的早期实验,并成功地测试了两款 B 掀 ST 芯片,芯片的最高速度达到了 19.2Mbps,而 且 BLAST 研究小组最近取得了以前难以想象的无线频率效率:20~ 40bps/Hz,比较而言,使用传统的无线调制技术,对于蜂窝移动通信系统取得的频 谱效率为:1~5 bps/ Hz;对于点对点的微波通信系统取得的频谱效率为:10~ 12bps/ Hz。而且在 30kHz 的带宽内,贝尔实验室在上述频谱效率上实现了 0.5M~ 1Mbps 的有效载荷数据速率,而使用传统的技术,在该带宽内取得的数据速率仅为 50kbps。对于 3GPP,表 1.1 给出了在平衰落条件下,2~4GHz 频段、5MHz 载波间 隔,在移动通信的下行链路中,使用 MIMO 技术所取得的峰值数据速率:

在实际系统中,为了实现收发多天线 MIMO 处理系统,首先必须同时在发射端和接 收端或者说同时在基站和移动终端采用阵列天线。基站多天线已经用于现有系统的 分集处理,进一步实现 MIMO 虽有难度,但己没有太大的技术障碍。而对于小体积 的移动终端来说,多天线则有相当难度。 无线多输入多输出技术(MIMO)因其巨大的容量优势与改善链路质量的潜力而在近 几年受到了广泛的研究与关注,但在实际应用中,多天线系统的广泛使用却存在一 些限制因素,其中一个非常关键的因素就是多个射频链路(包括低噪声放大器、混 频器和 A/D 转换器等,这些器件的成本占了整个收发信机的很大部分)所带来的高 成本,一种能有效降低射频链路成本但同时还能保证相当的性能增益的技术便是天 线选择技术。天线选择的基本思想是在所有天线中选择“最好”的一小部分天线进 行发射与接收,文献[8]指出采用天线选择的系统性能要比没有采用的性能好得多。 采用天线选择技术可使得 MIMO 系统硬件结构简化节省硬件成本,发送和接收机的 算法复杂度降低,另外,经过天线选择后的系统的通信品质可以得到保证。现有的 天线选择算法有两种,一种是“最优”选择,即对所有可能的组合进行穷尽搜索, 另一种是“次优”选择,即为了减少计算量和算法复杂度,采用的一种在性能和计 算复杂度之间的“折中”的选择方法。这两种方法都有缺点,当天线数目很大时, 最优选择的计算量很大,不能进行实时选择,而次优算法的选择增益不是很理想。 针对这些不足,我们有必要对天线选择技术进行更进一步的研究。另外,现有的天

线选择算法都将系统模型假设为接收端已经全部信道状态信息,这是非常理想化的 一个假设,实际情况中,接收端是不可能完全知道信道状态信息,这就需要在接收 端进行信道估计。由于信道估计有不同的算法,各种估计方法的性能也不一样,不 可避免的要存在误差,所以,课题研究过程应该结合接收端的信道估计,研究实际 情况中估计误差对天线选择后系统性能的影响,提出实际可用的改进算法。 三、研究的内容及可行性分析 (1)天线选择方案 最优天线选择准则可分为 2 种: (1)以最大化多天线提供的分集增益提高传输质量; (2)以最大化多天线提供的容量来提高传输效率。一般来说,天线选择既可以 在发送端进行,也可以在接收端进行,或者收发两端同时进行,他们对 MIMO 系统 的性能影响不同,因此要视具体情况而定。 (2)接收天线选择 接收天线选择与 RAKE 接收提供的类似,接收机可收到发送信号的几个版本,每 个都经历了不同的复数衰落系数和噪声。假接收机有 N 个接收天线,要从 N 个天线 选择 n 个接收,经过空间复用恢复原始数据输出。系统框图如图 1 所示。

接收信号的分集合并方法主要有 3 种: (1)选择分集 选择来自 SNR 最高的路径信号进行检测; (2)最大比合并(MRC) 基于路径信号的最佳线性组合进行判决; (3)等增益合并(EGC) 简单地将各条路径的信号相加。 当 n=1 时,即接收端只有一个 RF 分支,但为了进行最佳选择需要知道所有支 路的 SNR。解决此问题 的方法之一是,基于信道增益的准静态性,在发送数据 前缀使用训练序列,通过扫描天线,寻找信 道增益最高的天线,选择他来接收 下一个数据。 当 n≥2 时,接收机的 RF 链路不止 1 条,可以选择接收天线的一个子集然后进 行信号合并,称为广义选择。选择路径的合并可以通过 MRC 或 EGC 进行,其中 MRC 具有更好的性能,但是算法较麻烦,而 EGC 比较简单,但效率较低。 (3)发送天线选择 对一发送天线选择系统,假定从 m 个 RF 链和 M 根发天线(M>m),接收端只有一

根收天线。要从 M 根发天线中选择最合适的 m 根天线。天线的选择是在接收端进行 的,通过信道估计获得信道准确信息,选择信道增益最佳的 m 个发送天线,再通过 反馈链路通知发送端,如图 2 所示。

与收天线选择不同,需要从接收端到发射端的反馈路径。反馈速率很小,尤其 是使用单天线选择时,除了这个差别以外,发天线选择和收天线选择很类似,选择 提供最高接收 SNR 的天线。要求发射机不仅知道 m 根最合适的天线,而且需要知道 从每根发天线到接收机的复值信道增益。当发射机知道信道信息,可以得到一些额 外的容量。当发射机完全知道所有的信道系数,信道容量将得到最大,即有信道状 态信息(CSI)的无线信道容量比没有 CSI 的要高。 (4)收发联合选择 收发联合选择是在发射端和接收端同时应用选择分集。如有 M 根发天线,N 根接收 天线,发送和接收端分别有 m 和 n 个 RF 链。总的信道矩阵 H=M×N,选择天线的信 道矩阵为 H′=m×n。通常要使用空时码进行分集,如图 3 所示。

联合发送/接收选择机制必须选择的行和列形成子集,最大化发收信道增益的 幅度平方和,不易实现。 由于水平和条件有限,本报告存在一些错误和疏忽,请老师和同学批评指正。 由于水平和条件有限,本报告存在一些错误和疏忽,请老师和同学批评指正。 四、论文需解决的关键问题及难点 (1)信道建模与估计

目前对天线选择的研究是在一定信道状态信息( CSI)条件下进行, 即发送天线 选择时在发射机端或在接收天线选择在接收端均需要了解一定的 CSI。而实际上在 接收 端无线传播环境中是不可能知道信道冲激响应的, 因此要进行信道估计。在 3GPP 会议中, 由朗讯、诺基亚、西门子和爱立信公司联合提出了标准化 MIMO 信道的建 立。推荐的信道建模方法有基于相关的方法和基于子径的方法。但对于如何实现没 有达成共识。到目前为止 ITU 还没有统一的 MIMO 信道模型。 (2)射频开关的实现 现在的技术很难实现射频 RF 开关。目前生产的开关有转换损耗, 必须通过在 发射机的放大器中使用更大的发射功率, 在接收端使用更敏感的低噪声放大器来 补偿,这会抵消天线选择带来的好处。 (3)算法的实现 天线选择可以减少硬件的复杂度和成本, 获得分集增益或提高系统容量, 但 这些都是以计算复杂度为代价的。在 MIMO 中使用信道估计和天线选择算法都会增 加复杂度。如最佳天线选择基于接收信号的 SNR, 但是在实际中很难使用包络检波 器检测出 SNR 最高的信号。如联合发送/ 接收选择方案中, 连续选择最好的接收 机, 然后选择发射机并不一定会得到总的最佳选择。实际上, 除了耗尽搜索, 现在 还没有更好的联合收发天线选择方案。 (4)天线的数量和间距 天线的数量和备天线之间的距离是 MIMO 系统设计的关键参数,在基站安装大 量的天线,对周围的环境会造成一定的损害,因此天线的数量最好限制在一定的水 平。对于终端,一般天线的最大数量预计为 4 根,但是实际实现中,对于小型的终 端,例如手机,即使是安装 2 根天线也成闯题。因为基前手视的设计趋势是把天线 嵌入到机壳中,目的是为了改进外观和增加产品的吸引力,这就使得天线的数量和 间距要求成为一个非常严重的闯题。 (5)接收机的复杂性 MIMO 接收机与单天线接收机相比,复杂性骧显要增加,具体表现在:由于多用 户、 多天线的存在, 消除空间干扰的空时合并器和信号检测器的设计变得异常复杂; 由于 MIMO 接收视受周围环境的散射影响,存在焦度扩展和延时扩展,在均衡和干 扰对消方面需要增加一些附加的处理;MIMO 信道估计也要导致复杂性的增加,因为 整个信道矩阵的每一条路径延时都需要及时跟踪和更新,而不是只跟踪和更新单个 系数;额外的复杂性还来自增加的 RF 链和相应的基带运算单元,还有接收机的隔 离算法等。 除上述因素外,还有其他一些因素也会使 MIMO 系统的性能退化,例如:不正 确的信道估计,天线单元之间存在相关,较高的多普勒频移等。MIMO 系统的上述缺 点极大地限制了 MIMO 在移动通信系统中的大规模使用,尤其是成本过高与天线的 数量和间距等问题, 这是 MIMO 技术推广的关键性难题, 不解决它们, 就无法使 MIMO 技术真正走向实用化。 五、研究方法 天线选择实现算法很多,但一般可归纳为两类:分集最大化的空时分组编码算 法和信道容量最大化的空间多路复用算法。 (1)分集最大化的空时分组编码算法 对发射天线进行有效配置和使多元发射天线的分集达到最佳的一组方案称为 空时编码,他结合了信道编码和多发射天线,通过空时码后的数据被串并转换成 m

个数据流,每一路数据流经过编码调制,通过 m 天线同时发送到信道。接收端通过 最大似然检测方法,正确识别发送信号。可将空时译码算法和信道估计技术结合从 而获得分集增益和编码增益。 空时格码 STTC(Space —Time Trellis Code)是由 Tarokh 首先提出,他是在时 延分集的基础上与 TCM 编码结合得到的,是一种改进的传输分集方式,适用于多种 无线信道环境。STTC 的频带利用率不随天线数目增加而增加,他的译码复杂度随分 集增益和频带利用率呈指数增长。空时格码的最优设计是最大化任意两个码字矩阵 之间的欧氏距离,如何设计一个好的码字也是一个难点。近年来有不少研究工作, 以改进最初的 STTC 的性能, 主要集中在新码字的构造, 搜索不同的卷积 STTC 系统, 或是对最初设计标准的改进。但是,这些方法都只能获得边缘增益,不能大量提高 增益。 空时分组码 STBC(Space— Time Block Code)是由 Alamouti 提出的,他使用 2 根发射天线,接收端使用最大似然译码,由于使用线性处理,复杂度较低,在 3G 中的 WCDMA 和 CDMA2000 都采用这种简单的传输分集方案。STBC 的一个特点是各根 天线发射的信号是正交的,满足正交性的 STBC 可以获得最大的分集增益,但是以 编码增益和部分频带利用率为代价得到的,也可以牺牲正交性来获得速率为 1b/s 的码字(N>2)。 分层空时码 LSTC(Layer —Space Time Code)是 Foschini 提出的一类空时码。 其基本原理是将输入的信息比特流分解为多个比特流,独立地进行编码、调制,然 后映射到多根发射天线。接收端利用各个子信道因多径衰落而产生的不同特性来提 取信息。根据信源消息与发射天线之间的映射关系,可以将 LSTC 分为水平、垂直 和对角 3 类。LSTC 在解码时只利用了信道信息,性能在很大程度上依赖于信道的衰 落环境和对信道衰落特性的估计。虽然 LSTC 的频带利用率较高,但是以部分分集 增益为代价换来的。LSTC 要求接收天线至少等于发射天线数,这在实际中是一个难 题。 STBC 采用正交结构,译码采用最大似然译码,复杂度较低;STTC 采用维特比 译码,复杂度较高,但能够实现在性能与复杂度之间的最佳平衡;LSTC 译码前先进 行包括干扰抑制和干扰抵消的分离操作,分离后的信号再由一维分量码开发的卷积 译码算法,复杂度对于最大似然译码要小得多,但 LSTC 接收机的复杂度将随着数 据率的增加而线性升高。 目前很多学者在从事 MIMO 系统中空时码编码的研究,如采用组合卷积码和时 空分组码进行天线选择,分析了一定衰落信道系统误比特率的特性,在编码器复杂 度相同的情况,提高系统性能。针对移动台快速移动时,接收端进行信道估计十分 困难,Hochwald 提出了酉空时码,即在接收端不需要信道估计的酉空时码,以及 Hochwald 在此基础将酉空时码推广,提出一种差分空时码;随着对 Turbo 码和低密 度码研究的深入,人们发现采用级联码和迭代译码可以更接近 Shannon 限。所以, 现在有不少级联空时码的研究成果,文献[3]提出了一种并行级联迭代空时码,这 种形式的级联空时码在很大程度上提高了空时码的性能,但是由于引入了级联和迭 代译码,译码复杂度变得更高,实现起来比较困难。如何构造复杂度较低的级联空 时码是一个很重要的研究方向。 (2)信道容量最大化的空间多路复用算法 可以认为空间多路复用是一类特殊的空间分组码。实现空间复用增益的算法主 要有贝尔实验室的 VBLAST 算法、ZF 迫零算法、MMSE 最小均方误码算法、ML 最大似 然算法。

VBLAST 是一种可以实现空间复用增益的算法, 1998 年由 Foschini 和 G.Golden 提出。该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,直到所有的信号都被译出。该算法复杂度和译码性能综 合考虑下一种最优的译码算法。 ML 最大似然法,也称为最佳译码法,他是指接收机把可能发送信号的所有组合 与观测值进行比较,具有很好的译码性能,但是复杂度比较大,对于实时性要求较 高的无线通信不能满足要求。最近提出了这个算法的很多改进形如球形译码。 ZF 迫零检测法,是一种线性接收方法,直接使用矩阵拟变换,简单容易实现, 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,在某些 随机衰落环境下,信道矩阵可能变成“病态”,这时会得到很差的效果。 MMSE 可以使由于噪声和同频信号相互干扰造成的错误最小, 尽管他降低了信号 分离的质量,但具有较好的抗噪性能。 近年来,提出了这些算法的改进型,如使用联合 ML 和 STBC 的空间多路复用 (MLSTBC),在低 SNR 时效果较好。随着天线的增加,分集效果趋于稳定,而空间多 路复用的数据速率增益与天线数保持线性关系。因此,当天线数目较多的时候,最 好把大部分天线用于空时复用上,而把少部分天线用于空时编码,通过天线选择, 保持较大的系统增益。

六、论文的进度安排 (起止时间: 2010 年 10 月 30 日 ~ 2011 年 4 月 21 日) 1.2010 年 11 月 10,下达任务书。 2.2010 年 12 月,文献综述,开题报告等前期工作 。 3.2010 年 12.10 月,开题答辩。 4.2011 年 1 月 6 日,中期检查。 5.2011 年 2 月-2011 年 3 月,完成论文初稿,送专家评审 。 6.2011 年 4 月,毕业答辩。 七、主要参考文献 [1] 邓 明 , 王 浩 , MIMO 技 术 及 其 在 无 线 通 信 系 统 中 的 应 用 [J]. 信 息 技 术,2006,(12):8~13. [2]罗振东,高宏,刘元安,高锦春,MIMO 信道容量公式及其渐进界[J].北京邮电 大学学报,2006, [3]罗振东,高宏,刘元安,高锦春,MIMO 信道容量公式及其渐进界[J].北京邮电 大学学报,2006, architecture for wireless [4]G.J.Foschini,”Layered space-time communication in a fading environment when using multi-element antennas,”Bell Labs Techn.J.,pp.41-59,Autumn 1996. [5]V.Tarokh,N.Seshadri,and A.R.Calderbank,”Space-time codes for high data rate wireless communication: Performance criterion and code construction,”IEEE Trans. Information Theory,vol.44,pp.744-765,1998.

[6]S.Sandhu,R.U.Nabar,D.A.Gore,and A.Paulraj,”Near-optimal selection of transmit antennas for a MIMO channel based on Shannon capacity,”in Proc.Asilomar Conf.Signals,Syst.,Comput.,Pacific Grove,CA,Nov,2000 [7]G.J.Foschini and M.J.Gans,”On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas,”Wireless Personal Commun.,vol.6,pp.311-335,Mar.1998. [8]A.F.Molisch,M.Z.Win,and J.H.Winters,”Capacity of MIMO systems with antenna selection,”in Proc.IEEE Int.Conf.Commun.,June 2001 [9]樊冰,周雪芳,孙文胜,MIMO 系统中的天线选择技术[J].现代电子技术,2006 [10]吕进文,张立军,陈常嘉,MIMO 系统中改进的天线选择算法[J].北京交通大学 学报,2006 [11]禹化龙,秦卫平,MIMO 系统中一种新的接收天线选择算法[J].南京邮电大学学 报自然科学版,2006 [12]陈明,朱近康,非理想反馈链路下的发送天线选择系统性能分析[J].电子与信 息学报,2007 [13]李佳伟,漆兰芬,分布式 MIMO 系统天线选择对信道容量的影响[J].科学技术 与工程,2006 [14]王子磊,奚宏生,盛延敏,基于特征空间的 MIMO 天线选择算法[J].电波科学 学报,2006 [15] 马磊,MIMO 天线选择及其相关技术研究,西安电子科技大学硕士论文。 2006 八、指导教师意见

签名: 九、开题审查小组意见

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开题审查小组组长签名:

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