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    基于量子粒子群算法的MIMO信道容量優(yōu)化

    2012-06-29 01:37:14陳常山
    電視技術 2012年23期
    關鍵詞:信道容量接收端間隔

    陳常山,張 申,魏 培

    (中國礦業(yè)大學物聯(lián)網(wǎng)研究中心;信息與電氣工程學院,江蘇 徐州 221000)

    責任編輯:許 盈

    MIMO可以在無需增加帶寬的情況下,大幅提高信道容量,被認為是下一代無線通信的關鍵技術[1]。但在實際應用中MIMO信道容量受多方面的影響,很多學者對實際環(huán)境中MIMO信道容量的影響作了大量研究[2-7],這些研究論文都從一個或幾個方面對影響MIMO信道容量的因素進行了深入探討,并據(jù)此給出了一些理論建議,這對于實際應用中盡可能達到最大容量是有益的。然而如何在實際中限制性條件下使MIMO信道容量最大化是一個要考慮的問題。本文綜合考慮影響MIMO信道容量的因素,利用量子粒子群算法,在既定的條件下給出MIMO系統(tǒng)架構的最優(yōu)方案。

    1 MIMO信道容量影響因素

    1.1 天線數(shù)量

    MIMO信道容量是隨著收發(fā)天線數(shù)的較小值成線性增加的關系[8-9],圖1是對MIMO在不同收發(fā)天線數(shù)目下的信道容量的仿真,其中Tx為發(fā)射天線數(shù),Rx為接收天線數(shù)。

    圖1 不同收發(fā)天線數(shù)目下MIMO信道容量

    由圖1可以發(fā)現(xiàn),相比較于傳統(tǒng)的一發(fā)一收形式,MIMO的信道容量有了顯著增加,但實際應用中空間和復雜度的限制,天線數(shù)目并不能無限擴展,這就需要在有限的條件下給出最合理的天線設計。

    1.2 天線陣列結構

    以線性天線陣為例,在不同的天線間隔,以及不同的擴展角條件下,MIMO的信道容量有較大差別[10-11],因為這些因素都在不同程度上影響天線之間的相關性,而天線之間的相關性是決定MIMO信道容量的關鍵因素[12],圖2仿真的是不同相關系數(shù)下MIMO信道容量的比較,這里以2×2為例。

    圖2 不同相關系數(shù)下MIMO信道容量隨信噪比的變化趨勢

    由圖2可以看出,MIMO信道容量隨著相關系數(shù)的增加變化較大。天線之間相關性受天線之間的間隔以及擴展角度等因素的影響,而這種影響并不是一個簡單的增減函數(shù)[13],這就需要在實際條件下仔細分析給出最優(yōu)的架構。

    1.3 天線高度

    圖3是接收端場強隨發(fā)送端天線高度變化的趨勢,這里假設接收端高為1.5 m。

    圖3 接收端場強隨發(fā)送端高度的變化趨勢

    圖3可以看出,接收端的場強不是隨發(fā)送端天線高度成線性變化的,如果發(fā)射天線設計不合理極有可能造成接收端信號的極度衰弱。所以有必要結合實際情況所確定的高度范圍對發(fā)送端天線進行合理的設計。

    1.4 其他典型因素

    除了以上提到的關鍵因素外,還有較多的重要因素影響MIMO的信道容量,在已知和未知信道狀態(tài)信息的情況下,尤其是在天線數(shù)量較多時,MIMO信道容量差距較大[14];而在巷道里,MIMO的信道容量又受巷道尺寸的影響[4];不同的移動速度對MIMO信道容量有不同的影響程度[2]等,這些都是需要考慮的。

    2 MIMO信道容量優(yōu)化

    透過以上的分析,發(fā)現(xiàn)有必要結合實際情況對MIMO的天線做合理的布置,但同時可以看到,MIMO信道容量受多方面的影響,要作出合理設計需要多點考慮。量子粒子群優(yōu)化算法[15]在解決這類問題上具有很大優(yōu)勢。

    量子粒子群算法是對傳統(tǒng)粒子群算法的改進,由于引入了量子的概念,使得此算法具有更高的全局搜索能力,而且需要的參量更少。這里解決主要問題的有粒子的構造,這是最基本的,目的是要尋找最優(yōu)的粒子;構建懲罰函數(shù),以使得算法能按照既定的要求搜索最優(yōu)粒子;得到粒子的搜索空間,這就要結合實際條件給出恰當?shù)姆秶?/p>

    2.1 算法設計

    首先要構造一個基本粒子 X(m1,m2,m3,m4,…) ,為了節(jié)省問題的處理,這里假定m1,m2,m3分別表示天線的間隔、天線高度、天線數(shù)目,其他因素可以再繼續(xù)加上。

    其次要構建一個懲罰函數(shù),這是尋找粒子的依據(jù),根據(jù)以上的分析,給出一個簡單的公式

    μ1,μ2分別表示影響因子;Imin是指M,N中的最小值所組成的單位矩陣;det(·)表示行列式;ξ是信噪比;H表示瑞利矩陣,HH表示H的共軛矩陣;λ,σ,ω,l分別表示波長、角能量分布的標準差、中心到達角以及天線間隔;p,d,r,λ,h1,h2分別表示發(fā)送端有效輻射功率、方向系數(shù)及收發(fā)天線間隔、波長以及收發(fā)天線高度;Q定義為[9]

    再次,要根據(jù)實際情況給出粒子的范圍,比如天線高度在50~100 m,天線允許間隔在0~20 cm,天線數(shù)目在2~4根,這樣就給出了粒子的三維搜索空間。

    這些基本的參數(shù)給出以后,初始化一群粒子,如X(2,60,3) ,X(3,58,2) ,X(5,63,3) 等,然后代入迭代公式[15]

    式中:pbest,gbest,M分別為個體極值、全局極值以及總的粒子數(shù);ε1,ε2,u分別是在0~1之間的隨機數(shù);η是收擴系數(shù)。根據(jù)式(3)就可以找出一系列的粒子,這里要用到懲罰函數(shù)以確定是否為最優(yōu)粒子。最后根據(jù)粒子的范圍以及粒子的精度或者迭代次數(shù)終止循環(huán)迭代,以找出最優(yōu)的粒子。

    2.2 仿真及分析

    這里精確到小數(shù)后4位,迭代次數(shù)為100,然后對信噪比在0~30 dB之間的MIMO信道容量進行優(yōu)化,同時再對得出的最優(yōu)粒子進行比較,取其中數(shù)值最小的粒子作為最優(yōu)粒子,這是由于懲罰函數(shù)的震蕩性導致求出的最優(yōu)粒子有多個,而其中的最小值代表著成本的最小值,因為數(shù)值越小表示高度越低,間隔越小,天線數(shù)目越少,這樣可以減少信號處理和天線架設的成本。

    依據(jù)上述條件得出最優(yōu)粒子X(20,54.3749,4),這表示天線間隔為20 cm,高度為54.3749 m,收發(fā)天線均為4根時為最優(yōu)方案,這樣根據(jù)得出的最優(yōu)方案再對MIMO信道容量作計算,圖4是優(yōu)化前后的比較。

    圖4 MIMO信道容量優(yōu)化前后比較

    從圖4可以看出,根據(jù)量子粒子群算法所得出的最優(yōu)方案比未進行優(yōu)化的MIMO信道容量有了較為明顯的提高,而實際情況下若無優(yōu)化,架設天線時很難人工準確找到最佳的方案,所以MIMO信道容量具有一定的隨機性。雖然某些情況下未優(yōu)化的MIMO信道容量也能達到最優(yōu)值,但是其隨機性較大,這會一定程度上影響通信的質量。而優(yōu)化之后的MIMO信道容量穩(wěn)定性較好,沒有出現(xiàn)較大的跳躍性,這對實際的應用是有利的。

    3 結論

    MIMO作為下一代無線通信的關鍵技術,具有很高的信道容量,但是實現(xiàn)其高容量受到很多方面的限制。本文綜合考慮影響MIMO信道容量的各個因素,并給出了其中幾個關鍵因素的仿真情況,透過這些仿真發(fā)現(xiàn),要實現(xiàn)MIMO高信道容量需要對天線根據(jù)實際情況作出合理的設計布置。據(jù)此,依據(jù)量子粒子群優(yōu)化算法,給出了其中的懲罰函數(shù),并構造了基本粒子,這樣根據(jù)算法的迭代函數(shù),就可以求出最佳粒子,依據(jù)此最佳粒子可以對天線做合理的優(yōu)化布置。本文中給出的參數(shù)中有幾個是與MIMO信道容量成正比的,這會很大程度上影響量子粒子群算法的優(yōu)勢,然而在實際情況中,影響MIMO信道容量很多的因素是與其成一定的函數(shù)關系,而不是正比例關系,所以本文給出優(yōu)化算法對此類問題的處理有一定的參考意義。

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