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    基于環(huán)境感知的MIMO模式切換研究

    2011-08-11 08:22:18丁伊晨
    通信技術(shù) 2011年9期
    關(guān)鍵詞:開(kāi)環(huán)波束閉環(huán)

    丁伊晨

    0 引言

    隨著無(wú)線新業(yè)務(wù)的發(fā)展,用戶對(duì)數(shù)據(jù)速率和可靠性的要求均顯著上升。多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)[1-5]可以充分利用空間資源成倍提高系統(tǒng)容量、頻譜效率和傳輸可靠性,恰好順應(yīng)這一發(fā)展趨勢(shì)。在MIMO系統(tǒng)中,提高傳輸可靠性的主要手段是分集,分集增益越大,傳輸質(zhì)量越好,但分集可能會(huì)導(dǎo)致傳輸速率的損失;而傳信率的提升主要通過(guò)空間復(fù)用,系統(tǒng)的自由度越多,數(shù)據(jù)速率和頻譜效率的越高,但復(fù)用模式不適于低信噪比環(huán)境。實(shí)際上,沒(méi)有一種發(fā)送模式能使分集和復(fù)用增益同時(shí)達(dá)到最大化。任何一種發(fā)送模式都是分集和復(fù)用增益的折衷。對(duì)于時(shí)變的MIMO信道,要滿足頻譜效率、吞吐量、誤碼率等服務(wù)質(zhì)量(QoS,Quality of Service)需求,發(fā)送模式的選擇和切換是一個(gè)重要的研究課題。

    長(zhǎng)期演進(jìn)(LTE, Long Term Evolution)標(biāo)準(zhǔn)中定義了7種MIMO發(fā)送模式:?jiǎn)翁炀€、發(fā)射分集、開(kāi)環(huán)空間復(fù)用、閉環(huán)空間復(fù)用、多用戶MIMO、閉環(huán) RANK=1預(yù)編碼、通用波束賦型??偟膩?lái)說(shuō)分為3大類,即分集、空間復(fù)用和波束賦型。采用MIMO技術(shù)的基站或終端能工作于多種模式,并在這些模式間進(jìn)行動(dòng)態(tài)切換。由于信道狀態(tài)的時(shí)變性,用戶的移動(dòng)性及需求的異構(gòu)性,基站或終端需要根據(jù)無(wú)線信道衰落狀態(tài)的變化情況,快速準(zhǔn)確地切換到最合適的工作模式,在滿足傳輸可靠性的同時(shí),增加吞吐量,提高頻譜和能量效率。

    然而,LTE標(biāo)準(zhǔn)中沒(méi)有規(guī)定工作模式的應(yīng)用場(chǎng)景與切換方式。要實(shí)現(xiàn)各種模式切換,傳統(tǒng)的方法需要基站與終端大量的控制信息交互,造成較大通信開(kāi)銷,且控制信息的準(zhǔn)確性也會(huì)影響模式切換的效果。因此,有必要探討基于環(huán)境感知的MIMO模式切換關(guān)鍵技術(shù),通過(guò)對(duì)復(fù)雜多變的無(wú)線環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),估計(jì)信道狀態(tài)信息,進(jìn)而完成模式間切換。

    1 MIMO系統(tǒng)工作模式

    (1) 空間復(fù)用模式

    空間復(fù)用是在接收端和發(fā)射端使用多副天線,充分利用空間傳播中的多徑分量,在同一頻帶上使用多個(gè)數(shù)據(jù)通道(MIMO子信道)發(fā)射信號(hào),從而使容量隨天線數(shù)的增加而線性增加。這種信道容量的增加不需要占用額外的帶寬,也不需要消耗額外的發(fā)射功率,因此是提高信道和系統(tǒng)容量一種非常有效的手段。開(kāi)環(huán)空間復(fù)用模式是指發(fā)射端傳輸數(shù)據(jù)時(shí)沒(méi)有利用任何信道狀態(tài)信息(CSI, Channel State Information)。閉環(huán)空間復(fù)用模式則是指發(fā)射端利用了部分或全部信道狀態(tài)信息(CSI)。

    (2) 分集模式

    分集技術(shù)通過(guò)利用無(wú)線傳播環(huán)境中獨(dú)立或高度不相關(guān)的多徑信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)。MIMO系統(tǒng)中主要采用的是天線分集。

    (3) 波束賦型模式

    MIMO系統(tǒng)中波束賦型 (beam-forming) 技術(shù)可以看作是對(duì)發(fā)射信號(hào)做預(yù)編碼 (pre-coding),控制信號(hào)衰落的模式,使信號(hào)能在接收端得到最大值。 MIMO中波束賦型的主要目的是為了使慢變信道具有豐富的散射環(huán)境,使各個(gè)信道之間盡量相互獨(dú)立,從而更好的利用多用戶分集增益,以提高鏈路傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

    2 發(fā)送分集與空間復(fù)用間切換

    基于環(huán)境感知的分集與復(fù)用間切換主要通過(guò)感知—反饋—計(jì)算—判決的方式完成??紤]一個(gè)具有Nt副發(fā)送天線,Nr副接收天線的 MIMO系統(tǒng)。發(fā)送端由一個(gè)分集和復(fù)用的切換模塊構(gòu)成,接收端有相對(duì)應(yīng)的分集和復(fù)用接收模塊。假設(shè)MIMO信道是慢變的,接收端可通過(guò)信道估計(jì)獲得信道狀態(tài)信息(CSI),進(jìn)而按一定的性能準(zhǔn)則(如最大吞吐量或最小誤碼率)判定最優(yōu)傳輸模式,并將此信息反饋給發(fā)送端。發(fā)送端根據(jù)收到的反饋信息選取相應(yīng)的模式進(jìn)行傳送。

    MIMO系統(tǒng)中每一種傳輸模式的性能取決于信道矩陣H。空間復(fù)用系統(tǒng)的性能由H的最小奇異值決定,而天線分集系統(tǒng)的性能由H的弗羅貝尼烏斯(Frobenius)范數(shù)決定。對(duì)于不同的信道條件,分集和復(fù)用系統(tǒng)的性能不同??紤]優(yōu)化系統(tǒng)的誤符號(hào)率,對(duì)于給定的信道矩陣H,需選擇合適的發(fā)送模式使接收碼本的最小歐式距離最大化,從而最小化系統(tǒng)的誤符號(hào)率。對(duì)于每一個(gè)信道實(shí)現(xiàn)H,可以計(jì)算不同發(fā)送模式下的最小距離??臻g復(fù)用模式的最小歐式距離為:

    式中λ為矩陣的特征值。空間分集模式的最小歐式距離滿足[7]:

    3 空間復(fù)用與波束賦型間切換

    MIMO系統(tǒng)中基于環(huán)境感知的空間復(fù)用(SM, Spatial Multiplexing)與波束賦型(BF, Beam-Forming)間切換可利用半馬爾可夫(Semi-Markov)模型[8],通過(guò)跟蹤信道狀態(tài)的變化,預(yù)測(cè)最優(yōu)的切換時(shí)刻,實(shí)現(xiàn)MIMO系統(tǒng)中空間復(fù)用與波束賦型間的自適應(yīng)切換。

    半馬爾可夫(Semi-Markov)預(yù)測(cè)模型的建模,由于信道狀態(tài)實(shí)時(shí)變化,可以根據(jù)信道狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)信息設(shè)定一個(gè)接受信噪比(SNR, Signal-to-Noise Ratio)門限γth,并依據(jù)該門限對(duì)MIMO系統(tǒng)傳輸模式進(jìn)行確定,即:

    進(jìn)一步,可以建立半馬爾可夫預(yù)測(cè)模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖,如圖1所示。

    圖1 SM-BF模式狀態(tài)轉(zhuǎn)移

    其中Pij表示從狀態(tài)i到j(luò)的轉(zhuǎn)移概率,狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系可用經(jīng)典的二狀態(tài)馬氏鏈描述,轉(zhuǎn)移矩陣如下:

    由此可以預(yù)測(cè)出系統(tǒng)工作模式的切換時(shí)刻,并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,建立切換時(shí)刻分布表,為MIMO系統(tǒng)的模式切換提供可靠的依據(jù)。

    4 開(kāi)環(huán)與閉環(huán)空間復(fù)用間切換

    空間復(fù)用模式分為開(kāi)環(huán)模式和閉環(huán)模式兩種。開(kāi)環(huán)模式中發(fā)端不需要任何信道狀態(tài)信息(CSI),具有處理復(fù)雜度低、設(shè)計(jì)與控制簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),但在較為惡劣的衰落環(huán)境中,開(kāi)環(huán)模式的吞吐量和傳輸穩(wěn)定性等QoS指標(biāo)均不理想。閉環(huán)模式中發(fā)端需要利用 CSI將天線陣列技術(shù)與信號(hào)處理算法相結(jié)合,獲得復(fù)用增益,進(jìn)而提高系統(tǒng)容量,減少用戶間干擾。但閉環(huán)模式一般都需要反饋信息,運(yùn)算量大,實(shí)現(xiàn)流程也較復(fù)雜。開(kāi)環(huán)和閉環(huán)模式具有各自的優(yōu)勢(shì)和不足,可以基于感知到的無(wú)線環(huán)境信息,利用部分可觀測(cè)的馬爾可夫決策過(guò)程(POMDP, Partially Observable Markov Decision Processes)[9]建模,設(shè)計(jì)一套開(kāi)環(huán)與閉環(huán)復(fù)用間的智能切換機(jī)制。

    在空間復(fù)用的MIMO系統(tǒng)中,假設(shè)用戶終端(UE)和基站(Node B)之間有N個(gè)空分子信道,可將信道狀態(tài)量劃分為G個(gè)等級(jí),記作。這N個(gè)子信道所處的狀態(tài)集為。在T個(gè)時(shí)隙內(nèi)考慮開(kāi)環(huán)模式與閉環(huán)模式的切換問(wèn)題,假設(shè)T足夠大,以至于可以近似認(rèn)為T→∞。設(shè)在第個(gè)時(shí)隙內(nèi)的動(dòng)作為其中表示使用開(kāi)環(huán)模式,a表示使用閉環(huán)模式。定義狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)為:

    其中:

    其中:

    其中,β為時(shí)間折扣因子,問(wèn)題的決策流程如圖2所示。

    圖2 決策流程

    5 結(jié)語(yǔ)

    介紹了MIMO系統(tǒng)中基于環(huán)境感知的模式切換技術(shù),討論了分集與空間復(fù)用、波束賦型與空間復(fù)用、開(kāi)環(huán)空間復(fù)用與閉環(huán)空間復(fù)用 3種模式間的自適應(yīng)切換機(jī)制,旨在保證MIMO系統(tǒng)的鏈路傳輸可靠性,進(jìn)一步提升系統(tǒng)容量增益,減少系統(tǒng)開(kāi)銷,并改善用戶的QoS。MIMO模式的自適應(yīng)切換技術(shù)現(xiàn)在已成為無(wú)線通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),下一步的研究應(yīng)將自適應(yīng)模式切換與自適應(yīng)調(diào)制和編碼相結(jié)合,建立相應(yīng)的多狀態(tài)數(shù)學(xué)模型,并進(jìn)行理論分析和研究。

    [1]TELATAR E. Capacity of Multi-antenna Gaussian Channels[J].AT&T-Bell Labs Internal Memo.,1999,10(06):585–595.

    [2]FOSCHINI G J.Layered Space-time Architecture for Wireless Communication in Fading Environments When Using Multi-element Antennas[J]. Bell Labs Techn., 1996,1(02):41–59.

    [3]FOSCHINI G J, GANS M.On Limits of Wireless Communications in a Fading Environment When Using Multiple Antennas[J].Wireless Pers. Commun., 1998,6(03):311–355.

    [4]TELATAR E.Capacity of Multi-antenna Gaussian Channels[J].European Trans. on Telecomm. ETT, 1999,10(06):585–596.

    [5]DRIESSEN P F, FOSCHINI G J.On the Capacity Formula for Multiple Input-Multiple Output Wireless Channels: A Geometric Interpretation[J]. IEEE Trans. Commun., 1999,47(02):173-176.

    [6]HORN R A, JOHNSON C R. Matrix Analysis. Cambridge[M]. UK:Cambridge Univ. Press, 1985.

    [7]周吉超.基于 Markov 模型的 MIMO 自適應(yīng)傳輸技術(shù)研究[D]. 上海:上海交通大學(xué), 2009.

    [8]PUTERMAN M. Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming[M].USA: John Wiley, 1994.

    [9]SONDIK E. The Optimal Control of Partially Observable Markov Decision Processes[D].USA: Stanford University, 1971.

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