现代信号分析与处理技术_第5讲_通信中的信号处理(二)
无线通信中的信号处理技术分析
无线通信中的信号处理技术分析随着科技的不断进步，无线通信已经走进了我们的生活中，并成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
在无线通信中，信号处理技术是十分重要的，它可以对信号进行处理和优化，使得信号传输更加高效、稳定。
本文将对无线通信中的信号处理技术进行分析，并探讨它们的应用。
一、调制技术调制技术是无线通信中的一种重要的信号处理技术。
它是将基带信号转换为高频信号的过程，从而可以在无线信道中进行传输。
常用的调制技术包括单频调制、频谱扩频调制、正交振幅调制等。
其中，正交振幅调制技术在现代无线通信中应用最为广泛，因为它具有高效、高速、抗噪声等优点。
二、信道编码技术信道编码技术是一种在无线通信中常用的信号处理技术。
该技术可以将数据进行编码，从而增强信号传输的容错能力和可靠性。
在数码通信系统中，常用的信道编码技术包括卷积码、Turbo码、LDPC码等。
其中，LDPC码作为一种临界码，因其具有较好的纠错性能而被广泛应用于现代的无线通信系统中。
三、多天线技术多天线技术是无线通信中又一种重要的信号处理技术。
它的目的是尽可能地利用空间资源，提高无线通信系统的性能。
常用的多天线技术包括MIMO技术和智能天线技术。
它们可以提高无线通信的覆盖范围、增强信号的可靠性、提高传输速率等。
四、信号处理算法信号处理算法是无线通信中不可缺少的一部分。
它主要是对信号进行处理和优化，以提高其传输效果、减少干扰。
目前，常用的信号处理算法包括FIR滤波器、IIR滤波器、FFT算法、DSA算法等。
这些算法的使用可以大大提高信号的传输效率和可靠性，同时减少信号的误差和损耗。
总体而言，无线通信中的信号处理技术涵盖了很多方面，其中调制技术、信道编码技术、多天线技术和信号处理算法都是无线通信系统中必不可少的一部分。
通过这些技术的应用，可以大大提高无线通信系统的性能和效率，使得我们能够更加便利地进行通信，享受更好的通信体验。
无线通信中的信号处理和调制技术
无线通信中的信号处理和调制技术在如今科技高速发展的时代，人们对于无线通信的需求越来越高，如何在更短的时间内传输更多的数据，越来越成为无线通信领域的一个难点。
信号处理和调制技术也成为了无线通信领域中的关键技术之一，今天我们就来深入探讨一下这方面的技术。
一、信号处理技术信号处理技术是用数字信号处理器（DSP）对无线通信中的信号进行处理，从而改善信号的质量。
可以说信号处理技术是无线通信中最基础、最核心的技术。
1、基带信号处理基带信号处理一般使用数字信号处理器进行，通过数字信号处理器将模拟信号转化为数字信号，进行数字化处理，然后再转换为模拟信号输出。
这样做可以有效去除信号中的噪声，提高信号的抗干扰能力。
基带信号处理技术还可以实现信号的压缩、滤波、采样等功能。
2、信号编码技术信号编码技术是将错误保护编码、压缩编码和调制编码等应用于无线通信系统中，从而提高数据传输的效率和可靠性。
其中的重要方法包括海明编码、卷积编码、Turbo编码、LDPC编码等。
3、队列理论队列理论是在移动通信中采用的一种数学模型，可以分析通讯系统中网络的排队现象。
通过队列理论对一定数量的用户的处理进行调度，并分配适当的资源，从而最大化系统容量，减少网络拥塞现象的发生。
二、调制技术调制技术一般用于将数字信号变换成模拟信号，来传递能量和信息。
常见的调制技术有线性调制和非线性调制两种。
1、线性调制线性调制又称为调幅式振荡器（AM），是将原始信号和载波信号通过非线性元件进行乘积得到的。
线性调制的优点是操作简单、调制位数比较低，但由于它的信道损耗高，抗噪声能力不强，因此在实际应用中不太常见。
2、非线性调制非线性调制包括调频式振荡器（FM）、调相式振荡器（PM）以及调幅式振荡器（AM），这些调制技术可以有效提高信号的传输质量。
而在现代无线通信领域中，非线性调制更为常见，其中最常用的是正交频分复用（OFDM）技术。
OFDM技术将一个更宽一些的信道分成几个窄带的子信道，这些子信道之间采用正交调制的方式进行操作，从而提高了信道的带宽利用率。
《信号分析与处理》课件
06
信号处理的实际应用
信号处理在通信领域的应用
01
信号调制与解调
利用信号处理技术对信号进行调 制和解调，实现信号的传输和接 收。
02
信号压缩与解压缩
03
信号增强与恢复
通过信号处理技术对信号进行压 缩和解压缩，以减少传输带宽和 存储空间。
针对信道噪声和干扰，采用信号 处理算法对信号进行增强和恢复 ，提高通信质量。
调制解调的应用
无线通信
移动通信
在无线通信中，调制解调技术是实现 信号传输的关键环节，通过不同的调 制解调方式可以实现高速、可靠、低 成本的无线通信。
在移动通信中，由于信道条件变化大 、传输环境复杂，调制解调技术对于 提高信号传输质量和降低干扰具有重 要作用。
卫星通信
卫星通信中，由于传输距离远、信道 条件复杂，调制解调技术对于提高信 号传输质量和降低误码率具有重要意 义。
备或算法。
02
滤波器的作用
对信号进行预处理，提高信号质量，提取有用信息，抑制噪声和干扰。
03
滤波器的分类
按照不同的分类标准，可以将滤波器分为多种类型，如按照处理信号的
类型可以分为模拟滤波器和数字滤波器；按照功能可以分为低通滤波器
、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等。
滤波器的特性
频率特性
描述滤波器对不同频率信 号的通过和抑制能力，是 滤波器最重要的特性之一 。
通过将信号从时间域转换到频率域，可以更好地 揭示信号的内在特征和规律。
频域分析的基本概念包括频率、频谱、带宽等。
频域变换的性质
傅里叶变换
将信号从时间域转换到频率域的常用方法，具有 线性、时移、频移等性质。
频谱分析
通过分析信号的频谱，可以得到信号的频率成分 和幅度信息。
现代信号处理2
二次型损失函数的Bayes估计
ˆ
MMSE
f ( x1 ,, x N )d
E ( x1 ,, x N )
适定方程：未知参数个数与方程个数相等，矩阵
A非奇异，解为 A b 超定方程：方程个数多于未知参数个数，矩阵A 的行数多于列数（“高矩阵”）； 欠定方程：方程个数少于未知参数个数，矩阵A 的行数少于列数（“扁矩阵”）；
1
最小二乘估计 ˆLS ：
使其损失函数（误差的平方和） e i2 最小，即解方 i 1 程 ˆ AT A AT b
Cramer-Rao不等式：令 x ( x1 ,, x N )为样本 向量。若参数估计 ˆ 是真实参数 的无偏估 f ( x ) f (x ) 计，且 和 存在，则 ˆ 的均方 误差所能达到的下界（ Cramer-Rao下界） 等于Fisher信息的倒数
2 2
无偏估计与渐近无偏估计 估计子定义：由N个样本获得的真实参数 1 ,, p 的估计子是一个将N维样本空间 N 映射为p维 参数空间的函数T，记作： : N 。 T
估计子偏差:该估计子误差的期望值，即
ˆ ˆ ˆ b( ) E{ } E{ } 无偏估计子：估计子的偏差等于零
新的误差向量 其最小二乘估计
x B
N
例. 令 x1 , , x N是从一个具有概率密度函数
f ( x, , 2 )
2 2 1 e ( x ) /(2 ) 2
无线通信系统中的信号处理技术分析
无线通信系统中的信号处理技术分析在当今数字化时代，无线通信系统成为人们日常生活不可或缺的一部分。
从手机通信到卫星通信，信号处理技术起着关键作用，确保无线通信的稳定和高效。
本文将对无线通信系统中的信号处理技术进行分析，包括无线信号的接收和传输过程、数字信号处理和无线通信系统的发展趋势。
无线通信系统中的信号处理技术主要涉及两个方面：信号接收和信号传输。
在信号接收方面，无线通信系统通过天线接收到的无线信号具有弱信号、多路径传播和噪声干扰的特点。
为了提高信号质量和接收灵敏度，需要采用合适的信号处理技术。
其中，多径传播是无线通信系统中一个重要的挑战。
多径传播是指由于信号在传输过程中经历多个传播路径而引起的多种版本的信号达到接收器。
这些版本的信号可能会干扰彼此。
针对这一问题，可以使用信号处理算法，如自适应均衡器和信道估计技术，对多路径传播进行建模和处理，从而提高通信系统的性能。
此外，弱信号的接收也是无线通信系统中的关键问题。
弱信号通常由于复杂的信道环境或远距离传输而变得非常微弱。
为了接收到这些信号，信号处理技术可以通过增强和去噪等方法提高信号的强度和质量。
例如，可以采用低噪声放大器和增益控制技术来提高信号的强度，然后利用滤波技术和去噪算法来降低信号中的噪声并提高信号的质量。
在信号传输方面，无线通信系统需要将数字信号转换为模拟信号进行传输，并在接收端将模拟信号重新转换为数字信号。
这些信号转换过程中的信号处理技术对于保持信号完整性和减少传输误码率至关重要。
数字信号处理是无线通信系统中一个重要的技术领域。
它涵盖了数字信号的采样、量化和编码等方面，以及信号的压缩、解压缩和加密等过程。
通过采用合适的数字信号处理算法，可以提高信号的传输效率和稳定性。
在数字信号处理的过程中，信号的压缩是非常重要的。
信号压缩技术可以将信号中的冗余信息删除或减少，从而减小信号的带宽占用和传输延迟。
同时，在信号传输过程中，加密技术也是非常关键的。
现代信号处理02
第二章噪声中信号波形的检测假设检验理论-------->信号波形的检测输入的是信号加噪声，此任务就是按某一准则来设计最佳检测器或称为最佳接收机。
这种最佳检测器常常用匹配滤波器来构造。
故匹配滤波器的概念是很重要的。
通信中许多接收机都可以，用此模型来表示。
滤波器可实现滤波、平滑和预测等信息处理的基本任务。
如果滤波器的输出是滤波器输入的线性函数，则称为线性滤波器；否则为非线性滤波器。
若滤波器的冲激响应是无限长，称为无限冲激响应滤波器，反之，为有限冲激响应滤波器。
如果滤波器是在时间域、频率域或空间域实现，则分别称为时域、频域、空间域滤波器。
简单地说，滤波器就是信号抽取器，它的作用是从被噪声污染的信号中抽取出原来的信号，因此，信号的提取必须满足一定的优化准则，对于连续时间滤波器有两种最优化设计准则。
一种准则是：使滤波器的输出到达最大的信噪比，称为匹配滤波器；另一种是使输出滤波器的均方估计误差为最小，称为Wiener滤波器。
§2-1匹配滤波器在波形检测中，经常用匹配滤波器来构造最佳检测器，匹配滤波器理论在信号检测理论中占有独特的重要地位。
在通信系统中，许多常用的接收机，均可简化成由一个线性滤波器和一个判决电路两部分组成，如下图所示线性滤波器的作用是对接收机的信号进行某种方式的加工处理，使之增加正确的判决概率。
而判决电路一般为一个非线性装置，最简单的判决电路就是一个门限电路。
为了增大信号相对于噪声的强度，以利于判决，要求线性滤波器是最优的。
若输入信号已知，且线性时不变滤波器的输入为加性平稳噪声（白噪声），此时，输出信噪比为最大的滤波器，就是一个与输入信号相匹配的最佳滤波器――匹配滤波器。
())12()(.----=⎰∞∞--dt et h H tj ωω())22()(21.----=⎰∞∞-dt eH t h tj ωωπ滤波器输入为：Z (t )=s (t )+n (t )-----(2-3)其中s (t )是有用的已知信号，n (t )-零均值平稳噪声.利用叠加原理可以分别计算出s 0(t ), n 0(t ) .若输入信号的傅氏变换存在())42()(.----=⎰∞∞--dt et s S tj ωω())52()()(21.0----=⎰∞∞-dt e S H t s tj ωωωπ若s 0(t )在t 0处出现峰值，即：())62()()(210.00----=⎰∞∞-dt e S H t s t j ωωωπ输入噪声n (t ) 的功率谱密度为P n (ω) 输出噪声n 0(t )的功率谱密度为P n 0(ω)()())72()(20----=ωωωn n P H P滤波器输出噪声的平均功率为：())82()()(21)(21][202----==⎰⎰∞∞-∞∞-ωωωπωωπd P H d P t n E n n 定义：输出信噪比＝输出信号峰值功率/输出噪声平均功率[])92()()(21)()(21)()(222002000-⎭⎬⎫⎩⎨⎧==⎰⎰∞∞-∞∞-ωωωπωωωπωd P H d e S H t n E t S SNR n tj要使此式达到最大值，可利用Schwarz 不等式⎰⎰⎰∞∞∞∞∞∞-∙≤－－－)102..()()(*)()(*)()(*2dx x x dx x F x F dx x x F θθθF (x ),θ(x )为两个复函数，*－共轭且当θ(x )=αF (x ), α为任意常数时，上式中等号成立。
无线通信网络中的信号处理技术
无线通信网络中的信号处理技术随着无线通信技术的飞速发展，无线通信网络已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
而在无线通信网络中，信号处理技术的应用是至关重要的。
本文将就无线通信网络中的信号处理技术进行探讨，从原理到应用进行全面解析。
一、信号处理技术的基本原理在无线通信网络中，信号处理技术通过对原始信号的采集、变换、传输和解码等过程，实现了信号的传输和接收。
其基本原理包括信号采集与预处理、信号变换与编码、信号传输与接收三个方面。
1. 信号采集与预处理信号采集与预处理是信号处理技术的第一步，通过对原始信号的采集、滤波和放大等操作，使得信号能够被后续的处理模块所处理。
常用的信号采集设备包括传感器、麦克风、摄像头等，而信号预处理则主要涉及到滤波、降噪等技术，以提高信号的质量和可靠性。
2. 信号变换与编码信号变换与编码是将原始信号以某种方式进行变换和编码，使其能够在无线通信网络中高效地传输和解码。
常用的信号变换技术包括傅里叶变换、小波变换等，而编码技术则主要包括调制、编码和纠错编码等，以提高信号的传输效率和可靠性。
3. 信号传输与接收信号传输与接收是指将经过编码和调制的信号通过信道传输，并在接收端进行解码和还原的过程。
在信号传输过程中，常见的无线传输技术包括频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）等。
而在信号接收端，则需要进行解码和去噪等操作，以还原原始信号。
二、信号处理技术的应用在无线通信网络中，信号处理技术的应用广泛而且多样化。
下面将就几个典型的应用场景进行介绍。
1. 无线通信系统在无线通信系统中，信号处理技术可用于信号的传输和接收，以及无线信道的估计和均衡等。
例如，调制技术可以将数字信号转换为模拟信号进行传输，而解调技术则可以将接收到的模拟信号还原为数字信号。
此外，信道估计和均衡技术可以在信号传输过程中消除多径效应和信道噪声等。
2. 无线传感器网络无线传感器网络是一种由分布在空间中的无线传感器节点组成的网络。
无线通信系统中的信号处理技术
无线通信系统中的信号处理技术无线通信系统的快速发展离不开先进的信号处理技术。
信号处理技术是指将原始信号通过各种算法和方法进行处理，以提取出有用的信息，并进行传输、解码和重建等操作。
在无线通信系统中，信号处理技术的应用十分广泛，它不仅可以提高通信的可靠性和效率，还可以满足不同场景的通信需求。
本文将介绍几种常见的无线通信系统中的信号处理技术，并探讨其应用领域和优势。
一、调制与解调技术调制与解调技术是在无线通信系统中广泛应用的信号处理技术之一。
调制是指将原始信号转换为适合传输的调制信号，而解调则是将接收到的调制信号还原为原始信号。
调制技术有多种类型，常见的有频移键控（FSK）、相移键控（PSK）、正交频分复用（OFDM）等。
这些技术可以根据不同的传输环境和需求选择合适的调制方案，提高无线通信系统的传输效率和可靠性。
二、信道编码与纠错技术信道编码与纠错技术是在无线通信系统中保证可靠性的重要手段。
在信号传输过程中，会受到多路径传播、干扰和噪声等因素的影响，导致信号质量下降，容易出现误码。
信道编码技术可以通过添加冗余信息，提高抗干扰能力和纠错能力，从而减少误码率；纠错技术则可以在接收端通过对收到的信号进行纠错，提高信号质量。
常见的信道编码与纠错技术有卷积码、Turbo码、LDPC码等，它们在无线通信系统中起到了重要的作用。
三、多天线技术多天线技术是在无线通信系统中提高通信容量和抗干扰能力的一种重要技术。
通过在发送端和接收端增加多个天线，可以利用空间自由度提高通信信道的容量。
在多天线技术中，有两种常见的方式：空时编码（STC）和空间复用（MIMO）。
空时编码通过将原始信号进行线性组合，并在接收端进行解码，从而提高系统的可靠性；空间复用则是利用多个天线同时传输不同的信号，从而提高系统的传输容量。
多天线技术已在4G和5G等无线通信系统中得到了广泛应用。
四、自适应调制与动态频谱分配自适应调制与动态频谱分配是在无线通信系统中提高频谱利用效率的有效手段。
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1 ⎛ ρ ⎞ H , 其中λ = Ei , j Ei , j P ( si → s j ) ≤ M R ⎜ ⎟ λ ⎝ 4M T ⎠ 最大分集度是MR(无发射分集), 空间速率为rs＝ MT
编码的空分复用(SM, spatial multiplexing)方案：
水平编码：H-BLAST 垂直编码：V-BLAST 对角编码：D-BLAST
−MR
H-BLAST编码
各信息符号只在一个天线上发射 可达的分集度和阵列增益都为MR 没有发射分集 各层的编码调制较灵活
V-BLAST编码
假设发射信号经历的MIMO信道独立衰落 信息符号扩展到所有天线⎯⎯各层数据是相耦合的 由于单个比特可能扩展到各个发射天线，所以可达到 最优编码(引入空间相关) 可获得全速率MT和潜在的全分集度MT MR(需编码协助) 最优解码较复杂，需各路联合解码
最大似然接收机
完成矢量解码，是最优接收机 对于等概率发生的未考虑信道编码的发射符号， 检测为
2 Es MT
ˆ s = arg min y −
s
Hs
F
它对所有可能的矢量s完成全局搜索 其计算量会指数增长，因此需要次优的检测方法
迫零接收机 1
迫零接收机检测信号为
ˆ s=
MT Es
(H
H
H) H y
−1 H
y=
Es MT
Hs + n
MR
n = [n1 ,..., nM R ]T ∈ M R 是噪声矢量 M R ×M T 是随机衰落的信道矩阵 H∈
ES 是一个符号周期内发射端所具有的平均能量 噪声 ni ∼ CN (0, N 0 ) ,协方差为 E{nnT } = N 0 I M , 均值为
R
s = [ s1 ,..., sM T ]T ∈
实现方式：V-BLAST; D-BLAST; 多波束形成
阵列增益(Array gain)：因多天线信号合并导致的 接收机平均信噪比(SNR)增益。改善覆盖性能
实现方式：联合发射、接收；波束形成
空间分集和空分复用的目标可能会有冲突，因此有 适当折中的混合方案。
MIMO通信的主要研究内容
MIMO信道的建模和容量分析 空分复用：VBLAST, DBLAST, TLST等 空时码的设计: STBC, STTC, LDC等 MIMO信道估计与MIMO接收机(空时检测) 利用CSIT－闭环MIMO技术：发射波束形成;预编 码; 它们与空时码的混合方案; 有限反馈问题 MIMO-OFDM等：解决宽带传输的频选衰落问题 多用户MIMO系统：多用户MIMO预编码; 随机多 波束形成(利用多用户分集)
现代信号分析与处理技术
第五讲 通信中的信号处理(二)
信息科学与工程学院 杨绿溪
§1 通信中的信道均衡
线性均衡器(ZF, MMSE)和非线性判决反馈均衡器(DFE) 频域均衡器(FDE) 分数抽头均衡器(FSE):线性;DFE-FSE;FD-FSE
最大似然序列估计(MLSE)均衡器
§2 通信中的信道估计
Y=
Es MT
HS + N
空间分集 vs 空分复用
信号传输速率为qK/T=qrt 时间(信道)编码速率为rt = qK/qN 空间编码速率为rs= N/T rs变化于1(利用分集)和MT(利用空分复用)之间
空分复用作为特殊的空时编码(rs＝ MT)
先看未编码(无时间编码)的SM, 即rt＝1, rs＝ MT Ei,j= si − sj是MT×1时的误差矢量 这时平均的成对差错概率(PEP)应满足
充分利用可用的CSIT
⎛ ρd ⎞ Pe ≤ N e ⎜ ⎟ ⎝ 2M T ⎠
2 min
− ( M R − M T +1)
对MR ＝MT ,各子数据流的分集度为1⇒即每个子数据 流1个有效天线 对MR>MT
性能与最大比合并时相同⇒ 分集度为(MR −MT +1) 阵列增益为10log10(MR −MT +1)
它是次优的! 分集度损失了(MT −1)
y = [ y1 ,..., yM R ]T ∈
是接收端信号矢量 是发射端信号矢量
MT
E{n} = 0 M R
平衰落MIMO信道模型 2
块衰落模型：假设H在一定时段内为常数，然后 独立地变化。 E{|[H]i,l|2}=1 假设接收端知道完全的信道信息，而发射端无信 道信息 将T个时刻的信号矢量构成矩阵S＝[s1 s2… sT]， 类似地构造矩阵Y和N，则有
逐次干扰对消(SIC)接收机 2
ˆ 滤波：对第1路数据流解码是计算 s1 = g y ,其中
T
gT是
ES MT
(
MT
ρ
I MT + H H
H
)
−1
H 的第1行
H
判决：检测出s1 干扰对消：重新调制s1，即若第1路数据被正确地 解码，则计算
y2 = y −
ES MT
h1s1 = [h2 h3
⎡ s2 ⎤ ⎢ s3 ⎥ hM T ] ⎢ ⎥ + n ⎢ sM T ⎥ ⎣ ⎦
D-BLAST接收机
对第1层的第1个数据符号解码，其中假设第1层 以下的符号都已知 ⇒ 符号解码的分集度是MR 对第1层的第2个数据符号解码，其中要滤除第2 层的符号 ⇒ 符号解码的分集度是MR − 1 继续，直到第1层的最底部的数据符号被解码⇒ 其分集度是MR − MT − 1 “时间上反转”，对第2层符号进行解码 继续，直到所有层的数据符号被解码
• A. Paulraj, R. Nabar, and D. Gore, Introduction to Space-Time Wireless Communications, Cambridge, 2003. • A.Goldsmith, Wireless Communications, Cambridge University Press, 2005. • D.Tse, P.Viswanath, Fundamentals of Wireless Communication, Cambridge University Press, 2005.
精简后的降维系统等效于有MT−1个发射天线和 MR个接收天线的系统
逐次干扰对消(SIC)接收机 3
在第i 步, 等效信道矩阵的维数是 MR × (MT − i + 1) 每一步都使分集度和阵列增益得到增大 各步采用迫零接收时，检测第i 路数据流的有效 分集度是MT − MR + i 每一步都假设解码是完全正确的
发射机
• • •
• • •
接收机
1、MIMO-OFDM 2、MIMO空时均衡；等
多用户MIMO和网络MIMO
多天线的优势 (除编码增益外)
空间分集增益(Diversity gain)：利用空间分集对 抗衰落，增强链路性能(BER)
实现：空时码/其它发射分集；接收分集；选择分集
空分复用(Spatial multiplexing)：增大吞吐量，提 高频谱利用率
仍是高斯
空分复用技术：BLAST等
空分复用－BLAST家族
Bell labs LAyered Space-Time architecture 水平分层编码(H-BLAST) 垂直分层编码(V-BLAST) 对角分层编码(D-BLAST) 对应的MIMO接收算法
平衰落MIMO信道模型 1
对MR×MT的信道矩阵，其输入输出关系为
MT
ρ
I MT + H H
H
)
−1
H ≈
H
MT Es
(H
H
H) H
−1
H
逐次干扰对消(SIC)接收机 1
它包括3个计算步骤：
滤波：估计第1路数据流，滤除其它的所有数据流 判决：由估计的信号检测出数据比特 干扰对消：重新调制所检测的数据比特，将其从接收 信号矢量中减去
与线性接收机相比，增加了计算复杂度 它优于迫零接收机和MMSE接收机
它是简单的线性接收机，计算复杂度较低 它具有噪声放大的缺点
迫零接收机 2
它将系统解耦为MT个并行的SISO子信道 第k个(k=1,2,…, MT)SISO子信道上的等效SNR为
ρk =
ρ
M T [( H H H ) −1 ]k ,k
其中ρ＝Es/N0是各天线上的接收信噪比 每路数据流的SNR(假设H=HW)服从如下分布
闭环MIMO技术
闭环MIMO技术：利用CSIT的预编码
发射端信道信息(CSIT)的获取(后页) CSIT的类型
完全的CSIT 部分(Partial)CSIT: 均值、相关阵、动态CSIT模型 参数化CSIT / 选择性CSIT (如信道的模值等)
性能准则(各种容量,SER等); 各种约束、收发方案 线性预编码
基于训练序列的LS信道估计 基于一阶统计量的信道估计 OFDM信道估计
§3 MIMO通信中的空时信号处理
MIMO空时处理概述
空时发射分集技术：空时码等 空分复用技术：BLAST等 闭环MIMO技术：发射波束形成、预编码等
基于有限反馈的预编码 多用户预编码技术 随机多波束形成与多用户分集
参考书和参考文献
D-BLAST编码
先将输入数据流进行水平编码，然后分割为多个数据 帧 各帧在所有天线上周期地旋转 可获得全速率(MT)和全分集度(MT MR),阵列增益都为MR
空分复用时的接收机方案
最大似然(ML)接收机 迫零(Zero-forcing)接收机 最小均方误差(MMSE)接收机 逐 次 干 扰 对 消 (Successive cancelation, SIC)接收机 V-BLAST接收机(次优): 排序的逐次干扰对消 D-BLAST接收机(最优) interference
MIMO系统的容量 [Telatar]