(中國西南電子技術研究所,成都610036)
近年來,MIMO技術得到了廣泛、深入研究[1-7]。在這些研究中,都假設發(fā)射機的各發(fā)射天線同時發(fā)射信號,并且各發(fā)射天線的發(fā)射信號同時到達接收機(本文簡稱為同步MIMO),現(xiàn)階段的MIMO技術研究也都主要是在同步MIMO基礎上進行的。在同步MIMO技術中,V-BLAST(Vertical Bell Laboratories Layered Space-Time)算法[8-12]以其很高的頻譜效率得到了廣大學者的關注,但是,基于排序干擾抵消的V-BLAST檢測算法要求系統(tǒng)的接收天線數(shù)目不小于發(fā)射天線數(shù)目,從而限制了V-BLAST算法在移動終端上的應用。因為移動終端受到體積的限制,無法放置過多的天線,即使可以放置較多的接收天線,也會由于天線間距離太近,信道的相關性變大,嚴重影響檢測性能。另外,V-BLAST算法無法進行非相干檢測,必須進行信道估計。
因此,本文首先提出了一種基于異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng)模型,推導出了一種接收信號基帶數(shù)學模型。同時,針對多天線系統(tǒng)中精確的信道估計比較困難的問題,提出了一種基于異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng)差分檢測方法。該方法使得系統(tǒng)無需進行信道估計,頻譜效率與V-BLAST相同,并且利用1根接收天線即可進行檢測。
這里考慮一個發(fā)射天線數(shù)為M、接收天線數(shù)為L的V-BLAST系統(tǒng),發(fā)射機模型如圖1所示。
圖1 基于異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng)發(fā)射機框圖
信號矢量b經過調制、串并轉換生成M個數(shù)據子流,對于這些空間復用的數(shù)據子流經過成幀后,人為地添加時間延遲τ1,τ2,…,τM。為了避免塊間干擾,在每個數(shù)據子流上補零,這M個數(shù)據子流形成一個空時數(shù)據塊。
假設每個數(shù)據幀內包含N個符號,第k根發(fā)射天線的時間延遲為τk,因此,整個空時塊包含了N×M個數(shù)據符號。不失一般性,這里假設各發(fā)射天線的時間延遲滿足0=τ1<τ2<…<τM (1) 式中,Es是M根發(fā)射天線的總發(fā)射功率,這里假設各天線的發(fā)射功率相等;bk(i),i=0,1,2,…,N-1是第k根發(fā)射天線上在第i個時隙內發(fā)射的符號;g(t)是發(fā)射天線的等效復基帶波形,且滿足: 由上可知,由于人為添加了時間延遲,每根發(fā)射天線的數(shù)據子流信號是異步發(fā)射的。 在接收端,第j根接收天線的接收信號可表示為 (2) 圖2 基于異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng)接收機框圖 一種接收機模型如圖2所示,第j根接收天線接收的信號首先進入匹配濾波器組中進行匹配濾波。在第n個時隙對第m根發(fā)射天線的匹配濾波輸出可表示為 (3) 假設接收端已知發(fā)送端的時間延遲τm,將式(1)、式(2)代入式(3)可得: g(t-iTs-τk)g*(t-nT-τm)dt+ (4) 式中,hjk(i)是第i個時隙內,發(fā)射天線k到接收天線j間的信道衰落因子。令: g*(t-nTs-τm)dt (5) (6) 因此,式(4)可表示為 ηjm(n) (7) 定義M×M階互相關矩陣R(n-i),其元素為Rmk(n-i),R(n-i)滿足: R(n-i)=R*(i-n) (8) 式中,(·)*代表復共軛轉置操作,由g(t)的定義及時延取值范圍可知: R(n-i)=0,|n-i|>1 (9) 設第j根接收天線在第n個符號對應時隙的對角信道矩陣為 hj(n)=diag{hj1(n),hj2(n),…,hjM(n)} (10) 第j根接收天線匹配濾波器組在n=0,1,2,…,N-1時刻的輸出可表示為向量形式: (11) 式中,yj(n)=(yj1(n),yj2(n),…,yjM(n))T,b(n)=(b1(n),b2(n),…,bM(n))T,ηj(n)=(ηj1(n),ηj2(n),…,ηjM(n))T,(·)T代表矩陣轉置操作。為了簡化式(11),定義: (12) Hj=diag{hj(0),hj(1),…,hj(N-1)} (13) (14) b=(bT(0),bT(1),…,bT(N-1))T (15) (16) 這樣,從符號時隙0~N-1在接收天線j上進行匹配濾波后提取到的信號Yj可表示為 (17) 如式(17)所示,在上述提出的異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng)模型中,信號檢測問題可以通過對一個空時數(shù)據塊的符號進行聯(lián)合檢測。依照式(17),可采用迫零(ZF)、最大似然(ML)等相干檢測方法。但是相干檢測方法需要接收端已知信道信息,在很多應用場景下,精確的信道估計很困難,采用非相干檢測方法是比較好的選擇。下面給出一種基于上述異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng)差分編碼及檢測方法。 在差分方式下,由于接收端未知信道信息,數(shù)據在發(fā)送之前需要進行差分編碼。開始前,發(fā)送端發(fā)射一個初始矩陣X0進行初始化: (18) (19) (20) (21) 矩陣Xl按行分成M個數(shù)據子流,每個數(shù)據子流按照圖1中的成幀、延時、補零、調制后發(fā)射出去。 第l個空時數(shù)據塊發(fā)射后經過無線衰落信道,在第j根接收天線處的接收信號經過匹配濾波之后,由式(17)可得: (22) 式中,上標“l(fā)”代表第l個空時數(shù)據塊對應的接收量。為簡化起見,首先假設有1根接收天線,上式可簡化為 (23) 這里假設延時參數(shù)τ1,τ2,…,τM是固定的,并且接收端已知該參數(shù)(系統(tǒng)同步過程中可獲得),所以,矩陣R是已知的。將式(23)兩端同時乘以R-1,可得: (24) bl=Wlbl-1 (25) (26) (27) (28) (29) 本節(jié)仿真驗證了2根發(fā)射天線和4根發(fā)射天線系統(tǒng)的性能;在2發(fā)1收情況下將差分檢測與相干檢測方法的性能進行了對比;驗證了在不同時間延遲情況下系統(tǒng)誤碼率是不同的。仿真中,設定N=2,BPSK調制方式,信道為歸一化的平坦瑞利衰落信道。 圖3給出了2根發(fā)射天線和4根發(fā)射天線系統(tǒng)的性能。仿真中,2根發(fā)射天線情況下,τ1=0,τ2=0.6Ts;4根發(fā)射天線情況下,τ1=0,τ2=0.3Ts,τ3=0.6Ts,τ4=0.9Ts。圖3也給出了在2根發(fā)射天線情況下,差分檢測方法與相干檢測方法的性能對比曲線。圖3表明,該差分檢測方法利用1根接收天線即可進行差分檢測;與相干檢測方法對比,差分檢測方法在性能上有3 dB的性能損失,但是,差分檢測方法無需接收端已知信道信息,因此,系統(tǒng)無需進行信道估計,提高了系統(tǒng)效率。 圖3 2發(fā)射天線、4發(fā)射天線系統(tǒng)差分檢測性能 圖4給出了在2發(fā)2收情況下,系統(tǒng)誤碼率性能隨時間延遲的變化特性。結果表明,在相同信噪比條件下,不同時間延遲對應的系統(tǒng)誤碼率性能不同,在時延從0~0.9Ts變化過程中,誤碼率先降后升,在2根發(fā)射天線的情況下,時間延遲為0.6Ts左右時性能最優(yōu)。這一結果說明,可以人為調整時間延遲,使得系統(tǒng)獲得更好的性能。 圖4 2發(fā)2收情況下,誤碼率性能與相對時間延遲變化的關系 本文研究了一種基于異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng),提出了一種基于異步發(fā)射信號的MIMO差分檢測算法,解決了傳統(tǒng)V-BLAST方法無法進行差分檢測的難題,并且利用1根接收天線即可進行檢測。仿真結果表明,基于異步發(fā)射信號的MIMO系統(tǒng)差分檢測方法的性能隨相對時延的變化而變化,存在一個相對時延參數(shù)使得系統(tǒng)獲得最佳的性能,例如,在2根發(fā)射天線的情況下,相對時延為0.6Ts左右時性能最優(yōu),該結論為基于異步發(fā)射信號MIMO系統(tǒng)的最優(yōu)時延參數(shù)選取提供了依據。 參考文獻: [1] Foschini G J. Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multi-element antennas[J].Bell Labs Technical Journal, 1996, 1(2): 41-59. [2] Foschini G J. On the limits of wireless communication in a fading environment when using multiple antennas[J].Wireless Personal Communications, 1998, 6(3): 311-355. [3] Raleigh G G, Cioffi J M. Spatio-temporal coding for wireless communication[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 1998, 46(3): 357-366. [4] Xu Zhu, Ross D M. Performance Analysis of Maximum Likelihood Detection in a MIMO Antenna System[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2002,50(2):187-191. [5] Catreux S,Erceg V,Gesbert D,et al.Adaptive modulation and MIMO coding for broadband wireless data networking [J]. IEEE Communications Magazine,2002,39(6):108-115. [6] Gesbert D, Shafi M, Da-shan Shiu, et al. From theory to practice: an overview of MIMO space-time coded wireless systems[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2003, 21(3): 281-302. [7] Paulraj A J, Gore D A, Nabar R U, et al. An overview of MIMO communications-A key to gigabit wireless[J]. Proceedings of the IEEE, 2004, 92(2): 198-218. [8] Golden G D, Foschini G J, Valenzuela R A,et al. Detection algorithm and initial laboratory results using V-BLAST space-time communication architecture[J]. Electronic Letters,1999,35(1):14-16. [9] Narasimhan R. Error propagation analysis of V-BLAST with channel-estimation errors[J]. IEEE Transactions on Communications, 2005, 53(1): 27-31. [10] Rontogiannis A A, Kekatos V, Berberidis K. A square-root adaptive V-BLAST algorithm for fast time-varying MIMO channels[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2006, 13(5): 265-268. [11] Li J, Cao F F, Yang J. Low-complexity algorithm for near-optimum detection of V-BLAST systems[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2007, 14(9): 593-596. [12] Francois G, Sergey L. On outage and error rate analysis of the ordered V-BLAST[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications,2008,7(10):3679-3685.2.2 接收機模型
3 基于異步發(fā)射信號的MIMO差分編碼及檢測
3.1 差分編碼
3.2 差分檢測
4 仿真結果及分析
5 結 論