第五章 多输入多输出 (MIMO)
自动控制原理MIMO系统知识点总结
自动控制原理MIMO系统知识点总结自动控制原理是控制工程的基础课程，而多输入多输出（MIMO）系统是其中重要的一部分。
MIMO系统是指系统存在多个输入和多个输出。
在本文中，将对MIMO系统的基本概念、特点、建模方法以及控制策略进行总结。
一、MIMO系统的基本概念和特点MIMO系统是指具有多个输入和多个输出的系统，在现实生活和工程领域中广泛存在。
相较于单输入单输出（SISO）系统，MIMO系统具有以下特点：1. 增强系统的性能：MIMO系统通过利用不同输入之间的互补性，可以提高系统的稳定性、鲁棒性和响应速度，从而增强系统性能；2. 增加信息传输量：通过同时在多个通道上进行传输，MIMO系统可以提高信息传输的效率，增加信道容量；3. 抑制干扰和提高抗干扰能力：MIMO系统可以通过在不同通道上选择合适的传输方式来抑制外界干扰，提高系统的抗干扰能力；4. 提高可靠性和容错性：MIMO系统可以在某些通道发生故障时，通过其他通道传输数据，从而提高系统的可靠性和容错性。
二、MIMO系统的建模方法针对MIMO系统的建模方法，常见的有时域建模和频域建模两种方法。
1. 时域建模：时域建模是指通过物理方程或差分方程来描述MIMO系统的动态响应。
常用的时域建模方法有状态空间模型和差分方程模型；2. 频域建模：频域建模是指通过将系统的输入和输出转换到频域来描述系统的特性。
常用的频域建模方法有传递函数模型和频率响应函数模型。
三、MIMO系统的控制策略针对MIMO系统的控制问题，常见的控制策略有：1. 反馈控制：反馈控制是指利用系统的输出信号与期望输出信号之间的差异来调节系统的输入信号，从而实现系统的稳定性和性能要求。
常用的反馈控制方法有PID控制器、状态反馈控制和输出反馈控制等；2. 前馈控制：前馈控制是指通过测量系统的输入信号和模型预测系统的输出信号，将预测误差作为前馈信号来补偿系统的输出误差，以提高系统的响应速度和鲁棒性；3. 最优控制：最优控制是指通过优化系统的性能指标来设计控制器，以实现系统的最佳控制效果。
多入多出(MIMO)技术
MIMO系统在发射端和接收端均采用多个天线和多个 通道，如图3-37所示。
发射天线
R1(K) C1(K)
接收天线
信
SI(K)
源
空 时 编 码
CM(K)
天 线 阵
RM(K)
空 时 编 码
信 宿
图3-37
MIMO系统原理
传输信息流S（k）经过空时编码形成M个信息子流 ，这M个子流由M个天线发送出去，经空间 信道后由N个接收天线接收，多天线接收机能够利用先进 的空时编码处理技术分开并解码这些数据子流，从而实现 最佳处理。MIMO是在收发两端使用多个天线，每个收发天 线之间对应一个MIMO子信道，在收发天线之间形成 信道矩阵H，在某一时刻t，信道矩阵如（式3-34）所示。
3.9.2 MIMO技术的应用方案
前面分析指出MIMO技术优势明显，但对频率选择性衰 落无能为力，而OFDM技术却有很强的抗频率选择性衰落的 能力。因此将两种技术有效整合，便成为最佳的实用方案 ，如图3-38所示。图中，数据进行两次串并转换。首先将 数据分成N个并行数据流，将这N个数据流中的第n（n [1 ，N]）个数据流进行第二次串并转换成 L个并行数据流， 分别对应L个子载波，接着对这L个并行数据流进行IFFT变 换，再将信号从频域转换到时域，然后从第 n（n [1， N]）个天线上发送出去。这样共有NL个M-QAM（正交振幅 调制）符号被发送。整个MIMO系统假定具有N个发送天线 ，M个接收天线。在接收端第m（m [1，M]）个天线接收
（式3-34） 其中H的元素是任意一对收发天线之间的增益。
M个子流同时发送到信道，各发射信号占用同一个频 带，因而并未增加带宽。若各发射天线间的通道响应独立 ，则MIMO系统可以创造多个并行空间信道。通过这些并行 的信道独立传输信息，必然可以提高数据传输速率。对于 信道矩阵参数确定的MIMO信道，假定发射端总的发射功率 为P，与发送天线的数量M无关；接收端的噪声用 矩阵 n表示，其元素是独立的零均值高斯复数变量，各个接收 天线的噪声功率均为 ；ρ为接地端平均信噪比。此时 ，发射信号是M维统计独立，能量相同，高斯分布的复向 量。发射功率平均分配到每一个天线上，则容量公式为： （式3-35）
mimo的七种模式及应用场景
mimo的七种模式及应用场景
Mimo有七种模式及其应用场景：
1. 单输入单输出（SIMO）：一个发射天线和一个接收天线。
应用场景包括蜂窝网络中的多用户接入。
2. 单输入多输出（SISO）：一个发射天线和多个接收天线。
应用场景包括无线局域网中的多用户接入以及车联网。
3. 多输入单输出（MISO）：多个发射天线和一个接收天线。
应用场景包括多天线路由器中的网络扩展以及室内覆盖。
4. 多输入多输出（MIMO）：多个发射天线和多个接收天线。
应用场景包括蜂窝网络中的高速数据传输以及无线通信系统中的干扰消除。
5. 空时分组复用（STBC）：在多输入多输出系统中，将数据分组后通过多个天线同时发送，以提高信道容量和可靠性。
应用场景包括无线局域网中的视频传输以及移动通信系统中的高速数据传输。
6. 空时分集（STC）：在多输入多输出系统中，通过发送多个相同的数据流来增强信号的可靠性。
应用场景包括无线通信系统中的抗干扰和提高覆盖范围。
7. 多用户混合码（MU-MIMO）：在多输入多输出系统中，同
时为多个用户提供服务，提高系统容量和效率。
应用场景包括蜂窝网络中的多用户接入以及无线局域网中的多用户传输。
如何进行通信技术中的多输入多输出处理
如何进行通信技术中的多输入多输出处理多输入多输出（MIMO）是一种通信技术，可以有效地提高无线通信系统的容量和可靠性。
本文将介绍MIMO的基本原理、优势以及在通信技术中的应用。
MIMO是一种利用多个天线进行数据传输和接收的技术。
与传统的单输入单输出（SIMO）和单输入多输出（SISO）相比，MIMO可以同时利用多个发送和接收天线进行数据传输，从而提高了信号传输速率和系统性能。
MIMO技术的核心原理是利用信号在不同的天线之间通过多路径传播的特点，从而提高信号传输的可靠性和容量。
具体而言，MIMO利用了信号之间的独立性，通过在不同的天线上发送不同的信号，并通过接收端的线性组合来提取出原始信号。
通过这种方式，MIMO可以在相同的频谱和功率条件下实现更高的传输速率和更可靠的通信。
MIMO技术在无线通信中有许多显著的优势。
首先，MIMO可以提高信号传输的可靠性。
由于利用了多个天线进行传输和接收，MIMO可以在存在信号衰落或干扰的环境中提供更好的信号覆盖和通信质量。
其次，MIMO可以提高通信系统的容量。
通过利用多个天线进行并行传输，MIMO可以在不增加带宽或功率的情况下提高系统的数据传输速率，从而增加系统的容量。
此外，MIMO还可以提供空间分集和空间复用的功能，进一步提高系统性能和容量。
MIMO技术在许多通信领域都有广泛的应用。
在无线局域网（WLAN）中，MIMO被广泛应用于IEEE 802.11n和IEEE 802.11ac等无线标准中，以提供更高的传输速率和更可靠的连接。
在移动通信中，MIMO被应用于4G LTE和5G等移动通信标准中，以提高系统容量和用户体验。
此外，MIMO还被应用于无线传感器网络、雷达和无线电广播等领域，以提高系统性能和覆盖范围。
在实现MIMO技术时，有几个关键的考虑因素。
首先，天线之间的距离和布局将影响系统性能。
通常情况下，天线之间的距离越远，系统的分集和复用性能越好。
其次，天线的数量将影响系统的容量和速率。
多输入多输出lstm结构
多输入多输出lstm结构多输入多输出（Multi-input Multi-output，简称MIMO）LSTM结构是一种将多个输入信号与多个输出信号相结合的神经网络。
在这种结构中，LSTM层接收多个输入信号，并生成多个输出信号。
这种结构在处理时序数据时具有很强的能力，例如自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务。
具体来说，多输入多输出LSTM结构可以分为以下几个部分：1. 输入层：输入层接收多个输入信号，每个信号的形状为（时间步，输入维度）。
2. LSTM层：LSTM层是多输入多输出LSTM结构的核心部分。
它包含多个LSTM单元，每个单元分别处理一个输入信号。
LSTM层接收输入信号并生成输出信号。
在每个时间步，LSTM层将上一个时间步的隐藏状态作为当前时间步的输入，并与当前时间步的输入信号进行融合。
然后，LSTM单元根据融合后的输入计算隐藏状态和输出信号。
3. 输出层：输出层接收LSTM层生成的多个输出信号，并将其转换为最终的输出结果。
输出层的神经元数量与输入信号的数量相同。
4. 权重和偏置：多输入多输出LSTM结构中的权重和偏置用于连接输入层、LSTM层和输出层。
这些权重和偏置需要通过训练来学习，以便神经网络能够有效地处理输入信号并生成合适的输出信号。
在训练多输入多输出LSTM模型时，需要遵循以下步骤：1. 准备数据：将多个输入信号和相应的输出信号整理成训练数据集和验证数据集。
2. 构建模型：根据输入信号的形状和LSTM层的大小构建多输入多输出LSTM模型。
3. 编译模型：配置模型的优化器、损失函数和评估指标。
4. 训练模型：使用训练数据集训练模型，直到达到预设的训练轮数或收敛。
5. 评估模型：使用验证数据集评估模型的性能。
6. 调整参数：根据评估结果，调整模型参数或重新训练模型，以获得更好的性能。
7. 应用模型：使用训练好的模型进行预测或决策。
在实际应用中，多输入多输出LSTM结构可以进一步扩展，例如使用双向LSTM、残差连接或层叠LSTM等。
多输入-多输出系统的模型简化
多输入-多输出系统的模型简化的报告，800字
多输入-多输出（MIMO）系统是一种模型简化技术，它提供
了一种可靠的方法来理解复杂系统和满足不同目标。
简单地说，它可以将多个输入变量（可能不相关）和多个输出变量（也可能不相关）映射到一起，用于确定系统的运行特性。
MIMO系统利用建模过程，通过数据关联、回归分析等手段
来更好地理解系统特性，并能够对其优化。
目前，MIMO系
统的应用非常广泛，用于多个行业，如电子系统、控制系统、金融、市场分析、复杂信号处理等领域。
模型简化是一种重要的MIMO技术，它使用数学工具和技术
把复杂系统简化为更加容易理解的模型。
这种技术非常重要，因为它可以帮助我们更好地理解复杂的系统，并且能够迅速预测系统的行为，以便做出更好的决策。
模型简化的技术可以帮助开发人员快速设计出高效且适合复杂系统的控制算法。
MIMO系统和模型简化技术是互相联系的，有助于开发复杂
系统的控制解决方案。
它们可以帮助我们更快更好地理解系统运行机理，并带来更高效的系统参数设置，以满足不同目标的要求。
因此，MIMO系统和模型简化技术可以作为系统设计
的重要工具，有效的支持综合的系统。
多输入多输出的技术
多输入多输出技术学院：工商管理学院专业：市场营销专业姓名：杨洋班级：B1101学号：1013110122内容摘要：MIMO是指多输入多输出(Multiple In Multiple Out)，它是指一台设备用多个天线在同一个频道内同时发送或者接收多个独立的数据流。
通过这种机制，用户可以获得更高的传输速率和更远的传输距离。
MIMO是目前IEEE802.11n标准的核心技术。
除了多天线外，还需要配合专门的软件才能真正实现这个技术的优点。
综合各种必要条件，多天线技术和软件保证了数据可以在更远的距离和更多的干扰中更稳定的发送和接收。
总之一句话，MIMO技术带给您更远的传输距离和更高的传输速率。
在有些情况下，MIMO技术可以在超过300英尺的距离上达到100Mbps的传输速率。
MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)系统是一项运用于802.11n的核心技术。
802.11n是IEEE继802.11b\a\g后全新的无线局域网技术，速度可达600Mbps。
同时，专有MIMO技术可改进已有802.11a/b/g网络的性能。
该技术最早是由Marconi于1908年提出的，它利用多天线来抑制信道衰落。
根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系统，MIMO还可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。
关键词：发展史技术分类研究状况重大历程技术应用总结发展史：MIMO波束成型技术的缺点乃是在都市的环境中，信号容易朝向建筑物或移动的车辆等目标分散，因而模糊其波束的集中特性（即相长干涉），丧失多数的信号增益及减少干扰的特性。
然而此项缺点却随着空间分集及空间多工的技术在 1990 年代末的发展，而突然转变为优势。
这些方法利用多径（multipath propagation）现象来增加资料吞吐量、传送距离，或减少比特错误率。
4.多输入多输出_MIMO_系统信道容量技术
C = W
2 这里的 d n 是H H
H
∑log
n= 1
2
d nE n d nE n 1+ = W log 2 1+ 2 2N t Ρ2 2 N tΡ n= 1
2
∏
H
2
( 9)
的特征值, 根据 det (M ) =
N
∏Κ(M ) 和 det ( I +
2N t Ρ2
E HH
M ) =
∏ (1 +
Κ(M ) ) , 可以得出:
=
n I n。 这样就可以得到信道容量:
由于从 N t 发射的信号相同, 多天线系统退化成 单有效信道, 这样就会有高的发射功率和接受分集。 由 ( 12) 式可以看出系统的信道容量随着发射和接 收天线的数量对数增长。 假设现在 N t = N r = 8 , 对
C = W log 2 det I n +
C = W log 2 1 + N tN r E
于 20dB 的 SN R 来说, 规范化的容量 C W 等于 12. 65 b it s H z。 这个系统与单天线系统相比, 分级增 益为 N tN r , 但分集增益会增加系统的复杂度。 如果不同天线发射的信号是不相同的, 信道元 素等于 1, 这样在等效信道中只有一个接收信号, 其 功率为 E r = N rE , 这样得到的信道容量为:
C = W log 2 1 + E
3 具有固定系数信道的 M I M O 容量
为了得到最大可能的信道容量, 本文对几种固 定系数信道进行验证。
《无线通信技术》 2005 年第 1 期 — 37 — © 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
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第五章 多输入多输出 (MIMO) & 空时编码的无线系统
国家重点实验室
参考阅读
1.David Gesbert, Mansoor Shafi,, Da-shan Shiu,, Peter J. Smith, and Ayman Naguib, , From Theory to Practice: An Overview of MIMO Space–Time Coded Wireless Systems, IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, VOL. 21, NO. 3, APRIL 2003,pp.281-302 2. Naguib A. F., Tarokh V., Seshadri N., and Calderbank A. R., A Space-Time Coding Modem for High-Data-Rate Wireless Communications, IEEE Journal On Selected Areas in Communications, Vol. 16, N0.8, Oct. 1过无线链路收 发两端信号之间的联合（Combining）来达到下 列目标：
ط提高系统通信质量（误比特率） ط改进每个MIMO用户的数据数率（bits/sec）。
信道编码 调制映射 天线映射 N Tx
“H”
天线反映射 解调 信道解码
M Rx
国家重点实验室
...a4a3a2a1
时间编码+交织+符号匹配 1:M 分接 Demultiplex
a4 a3 a2 a1
结构二: 垂直编码. 它可以实现信息比特扩展到所有天线上。 通常要求复杂的译码技术。
国家重点实验室
MIMO的分层空时编码(LSTC)结构
时间编码+交织+符号匹配 1:M 分接 Demultiplex
数据流的 旋转 Stream Rotator 时间编码+交织+符号匹配
结构三: 对角编码(HE). 数据流的旋转可实现信息比特扩展 到所有天线上。
国家重点实验室
MIMO的分层空时编码(LSTC)结构
对角编码举例：
特点：时延、对角发射
国家重点实验室
BLAST结构
分层空时码是由Bell Lab. 发明，因而也称为： BLAST: Bell Laboratories Layered Space-Time BLAST结构使用标准的一维前向纠错码和低复杂度干扰 抵消方案来构造和译码高效的二维空时码。 注：只要MIMO系统满足下面的三个条件，其频谱效率可 以明显增加： 1。系统工作在大量的瑞利散射环境下； 2。采用适当的编码结构；
国家重点实验室
作业
5.1 当SNR＝6和12dB时，收发天线数均为N,试求 N=1,4,16,32时的中断容量C0.1=? 5.2 如果要求Eb/N0=0~10dB, 若频谱效率要达到 5~10bps/Hz，收发天线数应如何选择？
国家重点实验室
思考题
1.在实际应用STC时，要考虑哪些实际问题？ 2.如何更加有效的构造STTC 和STBC编码?
a space interleaver based on diagonal layering of each independently coded substream
国家重点实验室
Turbo-BLAST结构
D-BLAST：此处为0
国家重点实验室
第二节MIMO检测算法
国家重点实验室
MIMO接收的基本条件
x1 x2 x3
A1 B1 A2 B2 A3 B3
y1 y2 y3
y Hx
接收机根据共知的训练序列来确定信道矩阵参数，将接 收信号中的各路数据流分离检测出来。这就好比在一个由三 个方程确定的线性系统中求解出三个未知参数。 当且仅当各个方程间相互独立，或者说在不同接收天线 处看到的完全不同的（ sufficiently different ）信道时，才能 正确分离出各路数据流，并合在一起恢复原始高速信号。
国家重点实验室
Turbo-BLAST
空 间 交 织 器
Mathini Sellathurai, et al, TURBO-BLAST for Wireless Communications:Theory and Experiments, IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 50, NO. 10, OCTOBER 2002, pp 538-546, TURBO-BLAST.pdf
国家重点实验室
参考阅读
强力推荐： 1. S. S. Diggavi (AT&T Shannon Lab.), N. Al-dhahir (AT&T Shannon Lab.), A. Stamoulis (Qualcomm), and A. R. Calderbank (AT&T Shannon Lab.), Great Expectations: The Value of Spatial Diversity in Wireless Networks, Proceedings of The IEEE, Vol.92, No.2, 2004 2. Chapter 10：多天线和空时通信。A Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge University Press 2005,杨鸿文等 译，人民邮电出版社，2007.6
信道编码 调制映射 天线映射 N Tx
“H”
天线反映射 解调 信道解码 M Rx
国家重点实验室
发射端操作
信道编码 调制映射 天线映射 N Tx “H” 天线反映射 解调 信道解码 M Rx
• 输入的二进制数据流，经过差错控制编码和调制映射到复 数调制符号（QPSK, M-QAM等），产生出对应多个发射 天线的多路并行数据符号流。这些数据流之间可以是完全 独立的，也可是部分或者完全冗余的。 •天线映射操作可以包含对天线元素的线性空间加权（波束 形成）或者空时预编码。 •最后，经过上变频、滤波和功率放大等一系列操作，信号 被发射到实际的无线信道中。
国家重点实验室
思考题
3.
1.5 /( M 1) P 0.2 e b
国家重点实验室
主要内容
第一节：MIMO的基本原理 第二节：MIMO的检测算法 第三节：MIMO系统的容量 第四节：MIMO应用示例
第五节：空时编码
国家重点实验室
矩阵基础知识
给定 A Mn 、 x Cn ，称满足方程 A x = x ，x 0 的标量 为矩阵A的特征值，非零向量x称作矩阵A对应于 的特征向量。
b1 b4 … b1 b4 …
b1 b2 b3 b4 b5 b6 …
b2 b5 …
调 制 和 映 射
信 号 处 理
b2 b5 …
b1 b2 b3 b4 b5 b6 …
b3 b6 …
b3 b6 …
国家重点实验室
MIMO接收的基本条件
y1 H A1B1 x1 H A 2 B1 x2 H A3 B1 x3 y2 H A1B 2 x1 H A 2 B 2 x2 H A3 B 2 x3 y3 H A1B 3 x1 H A 2 B 3 x2 H A3 B 3 x3
3。干扰抵消方案中可采用无差错判决。（该条件假设运 用了任意长FEC的码和理想译码）
国家重点实验室
BLAST结构
1。对角-BLAST（D-BLAST） 2。垂直-BLAST（V-BLAST）
3。Turbo-BLAST
国家重点实验室
D-BLAST结构
Gerard J. Foschini， Layered Space-Time Architecture for Wireless Communication in a Fading Environment When Using Multi-Element Antennas， Bell Labs Technical Journal Autumn 1996, pp41-59, Foschini.pdf
3.Naguib, A.F.; Seshadri, N.; Calderbank, A.R. Increasing data rate over wireless channels, IEEE Signal Processing Magazine , Volume: 17 Issue: 3 , May 2000, Page(s): 76 –92 4. Molisch A.F., Win M. Z., and Winters J. H., Space-Time-Frequency (STF) Coding for MIMO-OFDM Systems, IEEE Communications Letters, Vol. 6, No.9, Sept. 2002, pp370-372)
在一定的条件下，MIMO系统可同时传输 min(M,N) 路独 立的数据流。（它由收发天线联合确定的信道矩阵H的特征模 式（eigenmodes）决定。） 举例：V-BLAST (Vertical-Bell Labs Layered Space-Time Architecture)
国家重点实验室
V-BLAST(min(M,N)=3)
国家重点实验室
MIMO系统的检测
b1 b4 … b1 b4 …
D-BLAST编码、 b3 b4 b5 b6 … b2 b5 … 调制和循环模块
b3 b6 …
信 号 处 理
b2 b5 …
b1 b2 b3 b4 b5 b6 …
b3 b6 …
接收端通过信号 处理算法（如DBLAST算法）将 空间中已混合在 一起的信号分离 出来，以后每一 路再单独解调。