MIMO信道建模与系统性能分析
无线通信系统的MIMO信道测量与建模
机制 ， 达到对系统进行优化和设计的 目的 ， 有必要根据
我 国实际情况进行实际信道测试和建模。 本文主要根据近年各相关研究机构的 Ｍ Ｍ Ｉ Ｏ信道
测试和建模进行综合分析 ， 出适合我国具体情况的 提
ＭＭ Ｉ Ｏ信道测试与建模研究方案 。
收稿 日期 ： ０ ５０ － 修回 日期 ： ０ ６０ －５ ２ ０ －９１ ５； ２０ － ２ 。 ４
ＭＩ ＭＯ信道 测 量和 建模进 行 了研 究 ， 并进 行 了归纳和 分类 ， 同时分析 了 Ｍ ＭＯ信道 测 量和 建模 的方 法 ， Ｉ 指 出了 目前信 道 测量 和建模 中存 在 的 问题 ， 并给 出了一些针 对 ＭＩ ＭＯ信 道 测量 系统设计 的 建议 。
关 键词 ： 线通信 系统 ； ＭＯ； 无 ＭＩ 信道 测量 ； 信道 模 型
Ｔ Ｍ 时分复用 ） Ｄ （ 的开关切 换天线 阵方式 、 基于 Ｆ Ｍ Ｄ （ 频分复用） 的天线阵方式以及基于向量信道测试器 （ｅｔ ａｎｌ ｏｎｅ） ｖｃ ｒ ｈｎ ｅ ｓ ｄｒ方式 ４ 。对于第 １ ｏｃ ｕ 种 种和第 ２ 种测试方式 ， 要求环境稳定 ， 这是很难达到的， 所以这 些方式一般在午夜测试 ， 但还是不具备实时性。当然 ，
１１ ＭＩ ． ＭＯ信道测试分类
首先对国际上现有 的 Ｍ Ｍ Ｉ Ｏ信道测量 系统进行概 括和分类 ， 然后分析信道参数的测量和数据处理方法，
下面 分别详 细介 绍 。 按照 ＭＩ ＭＯ测 量 设 备 的测 量 机 理 可 以分 为 ＳＳ ＩＯ
据传输速率。无线通信系统的性能主要受到移动无线 信道的制约。传统发射机和接收机只具有一个天线 ，
中图分 类号 ：Ｎ ２ ． Ｔ ９９ ５
０ 引
言
MIMO无线通信技术研究
MIMO无线通信技术研究MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）无线通信技术是一种利用多个天线同时发送和接收数据的技术，通过这种方法，可以增加无线通信系统的数据传输速率和可靠性。
本文将介绍MIMO无线通信技术的相关研究。
MIMO技术的原理在于通过增加发送和接收天线的数量，利用空间复用和多天线分集来提高数据传输速率和可靠性。
在MIMO系统中，多个天线同时发送和接收数据，并通过多个路径传播，从而增加了数据传输速率和可靠性。
MIMO技术在无线通信领域得到了广泛应用，包括蜂窝网络、无线局域网、卫星通信等。
下面介绍一些MIMO技术的应用情况：在蜂窝网络中，MIMO技术被用来提高数据传输速率和可靠性。
在基站和移动台之间，通过增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增强信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
在无线局域网中，MIMO技术也被用来提高数据传输速率和可靠性。
通过在接入点和客户端之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增加信号覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
在卫星通信中，由于卫星的信号覆盖范围广，信号传输距离远，因此卫星通信系统也常常采用MIMO技术。
通过在卫星和地球站之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增加信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
随着科技的不断发展，MIMO技术在未来仍具有广泛的应用前景。
在未来5G通信和6G通信等无线通信系统中，MIMO技术将更加重要。
在未来，对于MIMO技术的研究和应用将会涉及更多领域和技术，例如人工智能、物联网、高频通信等。
在这些领域和技术中，MIMO技术将能够发挥更大的作用，为未来的无线通信系统提供更高的性能和更高效的传输效率。
MIMO无线通信技术是一种具有重大意义的技术，它可以提高无线通信系统的数据传输速率和可靠性。
mimo信道建模的方法
mimo信道建模的方法MIMO信道建模的方法介绍多输入多输出（MIMO）是一种无线通信技术，通过同时使用多个天线进行数据传输和接收，有效提高了数据传输速率和可靠性。
在MIMO系统中，准确建模信道成为关键问题之一。
MIMO信道建模的方法以下是几种常用的MIMO信道建模方法：1.统计建模方法：–基于统计的方法是通过测量和分析实际信道的统计特征来进行信道建模的。
这种方法依赖于大量的测量数据，并利用统计分析方法来提取信道参数。
典型的统计建模方法包括瑞利衰落模型和Nakagami-m模型等。
2.几何建模方法：–几何建模方法是通过对信道的几何特征进行建模的。
这种方法考虑了天线的位置、传播环境的几何形状等因素，通过几何分析来确定信道的特征。
常见的几何建模方法有几何梯度模型和几何距离模型等。
3.物理建模方法：–物理建模方法是通过物理原理来建模信道的。
这种方法基于电磁波传播理论和信号处理等相关知识，考虑了天线的辐射特性、传播损耗和多径效应等因素，能够提供更准确的信道建模。
常见的物理建模方法有蒙特卡洛方法和几何光学方法等。
4.测量建模方法：–测量建模方法是通过实际信号测量来建模信道的。
这种方法通过在现实环境中进行信号测量并进行分析，得到信道的实际特性，并根据测量结果进行信道建模。
测量建模方法可以提供较为真实的信道模型，但需要大量的测量数据和复杂的处理算法。
5.模拟建模方法：–模拟建模方法是通过数学模型和仿真来建模信道的。
这种方法利用数学模型和计算机仿真技术来模拟信道传输过程，可以灵活地调整信道参数和环境条件，方便对不同场景进行研究和分析。
常见的模拟建模方法包括射线追踪方法和蒙特卡洛仿真方法等。
结论针对MIMO信道建模的方法，不同的方法有不同的适用场景和精度要求。
在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的信道建模方法，并结合实际测量数据和仿真结果进行验证和优化。
这样才能有效地设计和优化MIMO系统，提高无线通信的性能和可靠性。
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。
MIMO信道精确建模的开题报告
MIMO信道精确建模的开题报告一、选题背景目前，无线通信技术已经得到广泛的应用，因此，对于可靠性和性能的需求越来越高，而多输入多输出（MIMO）技术作为一种有效的无线通信技术，已经被广泛应用于无线通信系统，如3G、4G、5G等，其可以提升系统的信号质量、增加信道容量、提高无线通信系统效率。
MIMO 技术通过利用多个天线同时传输和接收信号，提高了通信中的可靠性和速度，因此，研究MIMO信道的精确建模对于无线通信系统的优化和设计具有重要的意义。
二、研究意义1.优化通信网络：MIMO技术已经被广泛应用于无线通信系统，因此，对于MIMO信道的精确建模研究可以有效地优化通信网络，提高通信的质量和速度。
2.提高通信可靠性：通过对MIMO信道的精确建模，可以有效地提高通信的可靠性，降低通信中的误码率和丢包率，保证通信的可靠性。
3.提高通信效率：MIMO技术通过利用多个天线同时传输和接收信号，可以提高通信的效率，因此，对MIMO信道的精确建模研究可以有效地提高通信的效率和信号质量。
三、研究内容1. MIMO系统的基本原理和技术特点。
2. MIMO信道建模方法的综述，包括时间域方法、频域方法、状态空间法等，并对各种方法进行比较、分析和评价。
3. 研究各种信道模型的性能，包括 AWGN信道模型、Rayleigh信道模型、Rician信道模型、Nakagami-m信道模型等。
4. 对现有的MIMO技术进行综述并进行性能分析。
5. 基于所得的研究结果，针对MIMO信道的精确建模问题提出相应的解决方案。
四、研究方法本文将采取文献调研、理论分析、计算机模拟等方法进行研究，对各种MIMO信道建模方法和信道模型进行综述与分析，并对现有的MIMO技术进行性能分析，最终提出相应的解决方案。
五、研究计划第一周：文献调研，对MIMO技术进行综述第二周：分析MIMO信道建模方法第三周：分析AWGN信道模型第四周：分析Rayleigh信道模型第五周：分析Rician信道模型第六周：分析Nakagami-m信道模型第七周：对现有的MIMO技术进行性能分析第八周：提出相应的解决方案第九周：撰写开题报告六、预期成果本文预计将全面综述MIMO技术的基本原理和技术特点，对MIMO 信道建模方法进行综述、比较和评价，并分析各种信道模型的性能。
基于MIMO的通信系统仿真与分析研究
仿真工具介绍
性能评估指标
衡量系统在给定频谱资源下传输数据的能力，包括频谱效率/频谱利用率。
频谱效率
容量
误码率/错误率
鲁棒性
衡量系统在特定信道条件下的最大传输速率，包括空间信道容量、自由度容量等。
衡量系统传输数据的错误率，包括硬错误率、软错误率等。
衡量系统在信道条件变化下的性能表现，包括信道估计误差、干扰等对系统性能的影响。
基于MIMO的通信系统仿真实验与结果分析
06
总结词
本实验主要研究了在不同信道模型下，MIMO系统的性能变化。
详细描述
首先，我们选择了三种典型的信道模型，包括Rayleigh、Rician和Log-normal模型。在每个模型下，我们通过仿真生成了大量的信道矩阵，并利用这些矩阵进行MIMO系统的调制和解调。通过对比各个模型下的误码率和频谱效率，我们发现Rayleigh模型下的性能表现最为优秀，其次是Rician模型，最后是Log-normal模型。这一结果表明，信道模型的选取对MIMO系统的性能有着重要影响。
03
确定仿真目标和参数
明确要研究的MIMO通信系统的性能指标和参数范围。
开始仿真
运行仿真模型，收集仿真数据。
建立仿真模型
根据MIMO通信系统的原理和模型，建立相应的仿真模型。
数据分析与处理
对仿真数据进行处理和分析，提取有用的信息。
配置仿真环境
设置仿真工具的相关参数，如仿真时间、信道模型等。
结果可视化
在城市高楼大厦的环境中，空间复用技术能够更好地利用空间资源，提高无线通信系统的性能。
多用户MIMO技术是一种利用多天线技术提高系统容量的方法，允许多个用户在同一时间和频率上同时通信。
通过多用户MIMO技术，可以增加系统容量和频谱效率，同时减少用户之间的干扰。
MIMO通信系统的信道估计与信号检测
MIMO通信系统的信道估计与信号检测项目意义义一项目意多输入多输出（MIMO）技术由于能够在不增加传输带宽的条件下成倍的提高无线信道的信道容量,因而被认为是下一代移动通信系统4G的关键技术之一。
MIMO技术是未来无线通信系统中实现高数据速率传输、改善传输质量、提高系统容量的重要途径。
MIMO信道模型无论是在MIMO技术的理论研究阶段还是在MIMO系统的应用阶段都是必需的。
因此，MIMO信道的建模是MIMO理论研究中的重要内容。
多输入多输出（MIMO）衰落信道是迄今为止所考虑的单输入单输出（SISO）随机信道的多变量推广。
从SISO入手，逐步增加天线数，通过对MIMO 信道的建模和仿真，深刻理解MIMO的系统的内涵。
二项目内容1.MIMO信道的建模。
搭建1*1，2*2,4*4,8*8，MIMO－任一路的信道符合Rayleigh Fading。
2.在接收端基于导频的信道估计。
3.利用估计的信道分别进行MLD和Zero-forcing信号检测。
4.1×1,2×2,4×4,8×8，（理想信道）模型的传输性能比较。
5.1×1,2×2,4×4,8×8，（估计信道）模型的传输性能比较。
6.估计信道和理想信道（4×4）之间的传输性能比较。
三项目原理(1)MIMO系统模型以2×2MIMO为例：r1=H11*S1+H21*S2+n1n2r2=H12*S1+H22*S2+说明:H信道符合Rayleigh衰落。
n为信道的高斯白噪声。
S为发射信号，r为接收端接收信号。
(2)基于导频的信道估计在2×2MIMO信道模型中，导引信号的数量可以是2当导引信号时p1p2=[10],r1=H11*p1+H21*p2+n1(p1=0),不考虑噪声的影响n2(p1=0),不考虑噪声的影响。
r2=H12*S1+H22*S2+则有：H11=r1/p1；H12=r2/p1；当导引信号时p1p2=[01],r1=H11*p1+H21*p2+n1(p1=0),不考虑噪声的影响r2=H12*S1+H22*S2n2(p1=0),不考虑噪声的影响。
MIMO无线技术的研究现状与发展趋势
MIMO无线技术的研究现状与发展趋势MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）无线技术是一种利用多个天线实现的无线通信技术，可以显著提高无线通信系统的容量和性能。
在过去的几十年中，MIMO技术得到了广泛研究和应用，并在诸多无线通信标准中得到了采用。
本文将介绍MIMO无线技术的研究现状以及未来的发展趋势。
MIMO技术最早在20世纪90年代初被提出，并在当时被用于实现高速无线数据传输。
之后，MIMO技术经过了不断的研究与发展，成为了当前无线通信领域的重要技术之一、目前，MIMO技术已被广泛应用于Wi-Fi、LTE、5G等无线通信标准，并取得了显著的性能改善。
MIMO技术的研究现状主要体现在以下几个方面：首先，MIMO信道建模与预测是MIMO技术研究的基础。
由于MIMO信道具有复杂的时空特性，精确的信道建模对于系统设计和性能分析至关重要。
目前，研究人员通过实测数据和仿真模型，不断改进MIMO信道建模的准确性和适用性，并提出了许多新的信道预测算法。
其次，多用户MIMO（MU-MIMO）是当前MIMO技术研究的热点之一、传统的MIMO技术主要关注点是单个用户的数据传输，而MU-MIMO技术则可以同时服务多个用户，大幅提高系统的容量和效率。
目前，研究人员通过联合传输、干扰管理和波束成形等技术，不断提升MU-MIMO系统的性能。
另外，基于大规模天线阵列的MIMO技术也受到了广泛的关注。
大规模天线阵列可以提供更多的自由度，进一步增加系统的容量和抗干扰性能。
研究人员正在探索如何设计高效的天线阵列、解决天线之间的互相干扰以及实现低成本的天线封装等问题。
此外，MIMO技术在无线通信系统中的定位与导航应用也受到了研究人员的关注。
通过利用MIMO信道的多路径传输特性，可以实现高精度的室内定位和导航，为人们的生活带来更多便利。
未来首先，随着5G技术的快速发展，MIMO技术在5G系统中将得到更广泛的应用。
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If symbol period>coherence time, the channel is time selective
If symbol period< channel delay spread, the channel is frequency selective
13
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
16
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
One－ring模型:将散射体的分布描述为在一个圆
环上呈均匀分布的情形
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
扩展One－ring模型:用四个物理参数来建模平坦
衰落信道的空间相关模型：天线间距，天线排 列，角度扩展和入射角
以上散射模型是非线性的
VCR模型：通过用固定的虚拟角定义的空间基函数来描 述信道
接收相关矩阵的近似计算公式为
2 R * RRx l , m E hp ,l h* ,m E hq ,l hq ,m J 0 d l, m p λ
J0 x
为第零阶Bessel函数
1 2
2
0
exp jx cos d
Rician描述具有多径分量的LOS通信链路
MIMO信道由于多天线的应用需要引 入空间维度
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Kronecker模型 One－ring模型 扩展one－ring模型 Kronecker模型 半相关模型
Weichselberger模型
半相关MIMO信道
1 H Hw RTx2
H R1 x2 Hw R
比较
2 R * RRx l , m E hp ,l h* ,m E hq ,l hq ,m J 0 d l, m p λ 2 T * RTx p, q E hp,m hq ,m J 0 d p, q λ
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
当对应不同发送天线的两条路径的衰落系数的相关不依 赖于接收天线时，即
* * RTx p, q E hp ,m hq ,m E hp ,l hq ,l
且假设波达角垂直天线阵列，有 dxT i, m 0 发送相关矩阵近似计算公式为
Hw 也是独立同分布复高斯随机衰落矩阵，Ωweichsel被定义为功
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
VCR模型
通用散射模型
离散化 VCR模型
26
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
基于散射描述的通用模型及其离散化 用阵列导向向量和响应方向向量来描述各条散射路径的 方向 散射
6
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
能与OFDM、UWB等很好的结合， MIMO技术是 3GPP，IEEE 802.16等的可选技术，是国内“FuTURE” 项目的框架技术之一 基于分布式MIMO的分布式通信技术有望成为下一代 移动通信技术的候选技术
7
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
符号说明
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
10
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
第8章
MIMO信道建模与系统性能分析
信道建模简单回顾
基于射线跟踪和相关衰落特征统计的Kronecker信道模型
基于散射描述的VCR信道模型
模型比较
MIMO系统收发模型
发送阵列
空间多径信道
接收阵列
λ
：传播波长
α d / λ ：归一化天线间距。
:相对于水平轴测得的物理角
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
基于散射描述的通用模型及其离散化 通用散射描述模型
表示物理发散，称之为空间扩展函数
离散化
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
容量分析
空间分集
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
《数字通信》第2章、第14章； 《通信信号处理》第3章 以前的信道建模主要是研究用数学模型描述无线信 道的时域衰落特征，重点在于建立存在移动无线衰 落信道中的散射体、折射体和绕射体的统计模型或 几何模型，从而用于无线信道衰落分布的预测、估 计和测量。并按大尺度效应和小尺度效应来划分信 道对接收信号的影响。 大尺度效应主要体现在相应的路径损耗和基于对数 正态分布的阴影衰落
H R E hR hR =RTx RRx
发送、接收相关矩阵是Hermitian正半定矩阵，可分解 为：
H RTx = UTx ΛTx UTx
H RRx = URx ΛRx URx
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Hw
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
令 RT1 2和R1 2 分别表示发送和接收相关矩阵的半分解矩阵， R 包含相应的特征矢量矩阵和特征值矩阵方根。那么， Kronecker信道模型采用描述相关衰落特征的统计建 模方法，可以将空时衰落信道分解为发送端衰落相关 矩阵、独立衰落矩阵和接收端衰落相关矩阵三部分的 乘积结果：
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
T H weichsel U Rx Ωweichsel H w UTx
，
率耦合矩阵 Ωweichsel 的根。耦合矩阵的正实值元素 weichsel,i,j 决定了第i个发送特征模和第j个接收特征模之间的平均功 率耦合。因而Weichselberger模型参数为发送相关矩阵， 接受相关矩阵和耦合矩阵。
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Kronecker模型优缺点
Kronecker模型用发送和接收相关矩阵来描述衰落相关， 因为其分析处理过程比较简单，而被广泛使用，主要缺 点是它强制链路的发送端和接收端相关是分离的，而不 顾信道是否满足这种条件
Weichselberger模型 Weichselberger试图消除这种强制分离的限制，允许 发送和接收特征基间有任意耦合，如建立发送和接收端 的联合相关属性。
T 1 j 2 θT j 2 M t 1θT aT θT 1, e ,..., e P
T 1 j 2 θR j 2 M r 1θR a R θR ,..., e 1, e Q
d sin θ θ α sin , sin 1 λ α
④ 小区覆盖面积
4
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
MIMO System Performance Improvement
MIMO及空时二维处理技术：天线阵列、编码、调制、 分集等通信技术与信号处理技术有机结合形成的编码调 制技术
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
2 T * RTx p, q E hp,m hq ,m J 0 d p, q λ
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
在发送相关和接收相关互相独立的假设下，没有共同的 发送和接收天线的两条路径的相关近似为对应的发送和 接收天线的相关系数的乘积。即信道的空间协方差矩阵 可以表示为如下的Kronecker乘积形式：
2
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Wireless Channels
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
问题
① 带宽需求<->有限频谱资源：GSM、GPRS、3G牌照及 其昂贵
② 可靠性<->挑战性的无线随机衰落信道传播媒介：衰 落、路径衰减、ISI、CCI、Doppler频移、载波频偏、 噪声等 ③ 功率:有限的电池寿命、昂贵的功率放大器
如个人无线通信系统，BS无障碍，MS有丰富发散，当两端相距较 远时，接收相关相对于发送相关比较小，研究常基于发送半相关 信道进行。 例子：两发送天线距离为半波长，角度扩展为0.1Rad时，两发送 天线间的相关性为 J 0 (0.1 ) 0.97 。而在相同角度扩散下，两根 接收天线间的相关性仅为 J0 ( ) 0.30 。根据研究，在分集接收应 用中，当相关低于0.5时，对系统容量不会造成很明显的影响。因 而当接收天线最小间距相对半波长足够大时，下行链路接收相关 的影响比较低。
x x
1 H R1 x2 Hw RTx2 R
其中 H w的元素是服从零均值单位方差的复高斯随机变 2 j 量。
hij ~ CN (m, ) e
非相关
准静态独立同分布瑞利衰落模型
1 H R1 x2 Hw RTx2 R
H Hw
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Kronecker模型:假设发送和接收天线间相距足够远，且衰
落信道有丰富发散，那么发送端和接收端的发散统计独立。 当对应不同接收天线的两条路径的衰落系数的相关不依赖 于发送天线时，即
* RRx l , m E hp ,l h* ,m E hq ,l hq ,m p
MIMO System Performance Improvement
① 发送接收的都是矩阵 ② 利用空分复用增益提高频谱效率：容量随发射、接收阵列 的较小天线数线性增长 无需额外带宽 ③ 利用MIMO分集增益提高传输可靠性、覆盖、QOS