频率选择性信道下的MIMO收发机联合设计

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频率选择性MIMO信道Kalman_PDA软判决均衡

假设一个经过 BPS K 调制后的信号的 PDA 模型为 :
y ( k) = b( k) + n ( k) ,
(2)
其中 , b ( k) , y ( k) 和 n ( k) 都是在 k 抽样时刻
的 N ×1 矢量 ,分别代表传输信号矢量 ,接收信号矢
量 ,和高斯噪声矢量。噪声矢量 n ( k) 的均值 μ和Σ
∑(2 Pj ( k) - 1) ej - μ
j ≠i
Ωi ( k) = Cov { bi ( k) ei |
(4) y ( k) } =
∑[ 4 Pj ( k) (1 - Pj ( k) ) ejejT ] + Σ
(5)
j ≠i
则先验概率 Pi 可以计算出来[3 ] 。
Pi 1 - Pi
= exp{ 2 giTΩ-i 1ei}
+ H0 b ( k) + v ( k)
(8)
在 k 时刻 ,从接收信号 y ( k) 需要检测的信号是
b ( k) ,其余的部分均看作噪声 ,用 v ( k) 表示 :
v ( k) = HL b ( k - L ) + HL - 1 b ( k - L - 1) + …
+ H1 b ( k - 1) + v ( k)
2009 年 1 第 14 卷第
月 1期
西安邮电学院学报 J OU RNAL OF XI’AN UN IV ERSIT Y OF POST AND TEL ECOMMUN ICA TIONS
Jan. 2009 Vol114 No11
频率选择性 M IMO 信道 Kalman - PDA 软判决均衡

MIMO中继系统中基于失真信道的联合收发机设计

（上海师范大学信息与机电工程学院，上海２００２３４）
【摘要】在ＭＩＭＯ中继系统中，基于完全信道状态信息的基站、中继节点和终端联合收发机设计方案能够改善系统的误比特率性能，在放大转发（ＡＦ）中继的基础上提出了一种基于不完全信道状态信息的联合收发机设计方案。新方案在基站和中继节点的功率都受限条件下，将信道估计误差建模为高斯随机变量，以最小均方误差（ＭＭＳＥ）为准则，采用迭代算法，得到了基站预编码矩阵、中继转发矩阵和终端解码矩阵。该方案与不考虑信道估计误差的方案相比，能够有效地改善系统的均方误差和误比
ｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｐｅｒｆｅｃｔｃｈａｎｎｅｌｓｔａｔｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（ｃｓｔ）ｉｓｄｅｒｉｖｅｄ．Ｂａｅｄｓｏｎｔｈｉｓ，ｔｈｅｐａｅｒｐｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｃｈａｎｎｅｌｅｓｔｉｍａｔｅｅｍｒｓｍｏｄｅｌｅｄａｓＧａｕｓｓｉｎａ
ｍｉｎｉｍｕｍｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．
【Ｋｅｙｗｏｒｄｓ】ｒｅｌａｙ；ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ；ＭＭＳＥ；ＡＦ
ＭＩＭＯ中继系统能够扩展网络覆盖范围、提高系统容信道估计误差建模为高斯噪声，提出了失真信道下的中继

MIMO系统中快速联合收发天线选择算法

ａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｐａｃｉｔｙｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄ
ｉｓｃｌｏｓｅｔＯｔｈａｔｏｆｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｅｘｈａｕｓｔｉｖｅｓｅａｒｃｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｗｉｔｈｌｏｗ
ｎｕｍｂｅｒｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｉｎｔｈｅｃａｓｅｗｈｅｒｅｔｈｅ
ｏｆＲＦｃｈａｉｎｓｉＳＳｌＴＩ．ａｌＬ
１９７
算次数相差越大．由于天线的成本比射频链路的成本小得多，所以实际中，可用的天线数目可以较多，而射频链路却较少，目前使用的射频链路一般为２，在这种情况下，所提算法性能与文献ＥＴ］所提算法相差不大，却只需很少的计算量，因此所提算法具有很强的实用性．
５结束语
提出一种低复杂度的快速联合收发天线选择算法，该算法利用盖尔圆定理估计出最小特征值的下界，通过每次迭代中选择使最小特征值下界最大的接收和发射天线，使系统的最小特征值下降最小，从而提高系统容量．复杂度分析和仿真结果表明，所提算法在可用天线数目较多，而射频链路较少时，系统容量同基于范数和相关性的算法相差很小，尤其当Ⅳｔ—Ｎ，一４，Ｌ，一Ｌ，＝２时，所提算法容量接近最优穷举搜索算法，但复杂度要远低于与其比较的两种算法．
２００９年４月第３６卷第２期
西安电子科技大学学报（自然科学版，
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＸＩＤＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
Ａｐｒ．２００９Ｖ０１．３６Ｎｏ．２
ＭＩＭＯ系统中快速联合收发天线选择算法
荆梅芳，李晓辉，易克初，黑永强
（西安电子科技大学综合业务网理论厦关键技术国家重点实验室，陕西西安７１００７１）
度，对于两个复数相乘，需要４次实数乘法和２次实数加法运算，而复数的模值计算需要２次实数乘法和１
次实数加法运算．下面给出详细的计算量分析．

LTE的关键技术MIMO

MIMO 技术的关键是有效避免天线之间的干扰，以区分多个并行数据流。

众所周知，在水平衰落信道中可以实现更简单的MIMO 接收。

而在频率选择性信道中，由于天线间干扰和符号间干扰混合在一起，很难将MIMO 接收和信道均衡分开处理。

如果采用将MIMO 接收和信道均衡混合处理的MIMO 接收均衡的技术，则接收机会比较复杂。

因此，由于每个OFDM 子载波内的信道(带宽只有15KHz)可看作水平衰落信道，MIMO 系统带来的额外复杂度可以控制在较低的水平（随天线数量呈线性增加）。

相对而言，单载波MIMO 系统的复杂度与天线数量和多径数量的乘积的幂成正比，很不利于MIMO 技术的应。

MIMO 系统在一定程度上可以利用传播中多径分量，也就是说MIMO 可以抗多径衰落，但是对于频率选择性深衰落，MIMO 系统依然是无能为力。

目前解决MIMO 系统中的频率选择性衰落的方案一般是利用均衡技术，还有一种是利用OFDM。

4G 需要极高频谱利用率的技术，而OFDM 提高频谱利用率的作用毕竟是有限的，在OFDM 的基础上合理开发空间资源，也就是MIMO-OFDM，可以提供更高的数据传输速率。

另外ODFM 由于码率低和加入了时间保护间隔而具有极强的抗多径干扰能力。

由于多径时延小于保护间隔，所以系统不受码间干扰的困扰，这就允许单频网络（SFN）可以用于宽带OFDM系统，依靠多天线来实现，即采用由大量低功率发射机组成的发射机阵列消除阴影效应，来实现完全覆盖。

1、多普勒频移设手机发出信号频率为fT，基站收到的信号频率为fR，相对运动速度为Ｖ，Ｃ为电磁波在自由空间的传播速度(光速)；fdoppler即为多普勒频移。

例360km/h车速，3GHz频率的多普勒频移：子载波间隔确定-多普勒频移影响￭2GHz频段，350km/h带来648Hz的多普勒频移，对高阶调制（64QAM）造成显著影响。

￭低速场景，多普勒频移不显著，子载波间隔可以较小￭高速场景，多普勒频移是主要问题，子载波间隔要较大￭仿真显示，子载波间隔大于11KHz，多普勒频移不会造成严重性能下降￭当15KHz时，EUTRA系统和UTRA系统具有相同的码片速率，因此确定单播系统中采用15KHz的子载波间隔￭独立载波MBMS应用场景为低速移动，应用更小的子载波间隔，以降低CP开销，提高频谱效率，采用7.5KHz子载波￭Wimax的子载波间隔为10.98KHz，UMB的子载波间隔为9.6KHz2、OFDM（1）OFDM技术的优势￭频谱效率高各子载波可以部分重叠，理论上可以接近Nyquist极限。

无线通信中的频率选择性技术

无线通信中的频率选择性技术在当今信息时代，无线通信技术的发展日新月异，深刻地改变了我们的生活和工作方式。

其中，频率选择性技术作为无线通信领域的关键技术之一，对于提高通信质量、增加系统容量和提升频谱利用率发挥着至关重要的作用。

要理解频率选择性技术，首先得从无线通信中的信号传播特性说起。

在无线通信环境中，信号在传输过程中会经历多种衰落现象，包括路径损耗、阴影衰落和多径衰落等。

多径衰落是导致频率选择性的主要原因。

当发射信号经过多条不同长度的路径到达接收端时，由于各路径的长度不同，信号到达的时间也会有所差异，从而产生时延扩展。

这种时延扩展会使得接收信号在不同频率上的衰落情况不同，即频率选择性衰落。

频率选择性技术的核心目标就是应对这种频率选择性衰落，以保证通信的可靠性和有效性。

其中，一种常见的技术是均衡技术。

均衡的基本思想是通过对接收信号进行处理，补偿由于多径传播引起的失真，从而使得接收信号尽可能地接近发送信号。

例如，线性均衡器通过对接收信号进行线性滤波来消除码间干扰，但它在处理严重的频率选择性衰落时效果可能不太理想。

相比之下，非线性均衡器，如判决反馈均衡器（DFE），能够更好地应对复杂的信道条件，但计算复杂度较高。

另一种重要的频率选择性技术是正交频分复用（OFDM）。

OFDM 将高速的数据流分解成多个低速的子数据流，并分别调制到多个相互正交的子载波上进行传输。

由于子载波之间的正交性，使得它们在频域上相互分隔，大大减少了子载波之间的干扰。

而且，OFDM 系统可以通过在每个子载波上进行简单的均衡或者甚至不需要均衡，就能够有效地对抗频率选择性衰落。

这是因为 OFDM 将宽带信道划分成了多个窄带平坦衰落的子信道，降低了信道均衡的复杂度。

除了均衡和 OFDM 技术，多输入多输出（MIMO）技术也在应对频率选择性衰落方面发挥了重要作用。

MIMO 系统通过在发射端和接收端使用多个天线，利用空间分集和空间复用等技术来提高系统性能。

频率选择性MIMO信道下实现块传输的收发联合设计

较为有效地消除了多径信道间的影响，但是与此同时带来了高峰均功比和对同步要求高等问题。同时，ＯＦＤＭ可以看做是一种特殊的预编码技术【，且最优空时预编码的性能与ＭＩＭＯ— ＯＦＤＭ是等价的【引，但是
收发联合分离多径，把选择性信道转化为了若干正交的平坦ＭＩＭＯ等效信道，增加了系统设计的自由度。给出了一种容量最优的功率分配方案，推导了其误码率和信道容量的解析式。仿真结果验证了理论分析的正确性，该方案在高信
通常要进行高阶矩阵计算。因此，单载波传输方案仍被采用在ＬＴＥ的上行链路中，研究ＦＳ．ＭＩＭＯ信道下单载波传输系统的预编码技术具有一定的实际意义。
在ＦＳ — ＭＩＭＯ信道下，由于不存在一种空域预编码能够把所有的可分辨多径矩阵信道正交化，因此平
第１８卷第２期２０１３年４月
文章编号：１００７．０２４９ｆ２０１３）０２ — ０４６６．０６
电路与系统学报
ＪＯＵＲＮＡＬ０ＦＣＩＲＣＵＩＴＳＡＮＤＳＹＳＴＥＭＳ
ＶＯ１．１８ＮＯ．２Ａｐｒｉｌ，２益为Ｌ（多径数目）。关键词；多入多出，频率选择性信道，联合收发设计，块传输中图分类号ｔＴＮ９１１．７文献标识码；Ａ

MIMO中继系统的最优联合MMSE决策反馈收发机设计

MIMO中继系统的最优联合MMSE决策反馈收发机设计李川;刘伟;李建东;周利华【摘要】针对放大转发方式下的多输入多输出中继传输系统,设计了最优的联合最小均方误差准则决策反馈收发机.根据最小均方误差准则,对基站端的线性预处理矩阵、中继端的线性加权矩阵以及在移动台的由前馈处理矩阵和反馈处理矩阵构成的非线性接收机进行了联合优化设计.与现有的最优联合线性最小均方误差准则收发机相比,本收发机在误码率小于10-3的条件下有超过10 dB的性能增益.【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(037)004【总页数】5页(P619-623)【关键词】多输入多输出;中继;放大转发;最小均方误差准则;决策反馈【作者】李川;刘伟;李建东;周利华【作者单位】西安电子科技大学,多媒体技术研究所,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,多媒体技术研究所,陕西,西安,710071【正文语种】中文【中图分类】TN911.5为了满足日益增长的高速率数据传输的需要,在新型的无线通信系统中,无线传输的终端和基站都将装配多个天线,从而构成了多输入多输出的系统,也就是MIMO系统.MIMO技术的应用极大地提高了系统的容量[1],可以提供分集、复用等增益.要想最大化这些增益或达到最优的折中点,MIMO系统两端需要获知准确的信道状态信息(CSI).文献[2-5]深入地研究了假设在收发两端具有完美信道状态信息的条件下,最优的收发机设计.另一方面,中继协助传输技术可以获得空间分集增益,因而在减少传输功率的情况下仍可以扩大蜂窝系统的覆盖范围[6],因此该技术引发了技术人员相当大的研究兴趣. 由于MIMO系统可以支持高速率、高可靠性的传输,所以,中继协助的MIMO传输可以同时具有中继以及MIMO传输这两者的优点[7-10].按照中继端工作的方式来看,可分为解码转发中继与放大转发中继.放大转发中继仅对从发射机接收到的信号进行功率放大,然后转发给接收机;而解码转发中继对从发射机接收到的信号进行解码,获得原始的信息,然后将原始信息重新编码后转发给接收机.相对于解码转发中继而言,放大转发中继能够节省在中继端的处理时间,同时也可以避免解码转发中继系统中潜在的安全问题,因此,笔者选择MIMO放大转发中继系统作为研究对象.研究表明,当信道状态信息已知时,在放大转发MIMO中继系统中的各节点处进行线性信号处理,可进一步地提高系统性能.由美国加州大学河滨分校的IEEE Fellow Ying-Bo Hua教授领导的研究小组一直致力于这方面的研究工作.对于只存在一个移动台的情况,在文献[9]中,他们设计了最优的中继矩阵,从而使得系统的容量最大化.在文献[10]中,他们又成功地设计了基站、中继站以及移动台之间的线性最小均方误差(MMSE)联合收发机,从而使得系统的性能比简单的放大转发式设计显著提升.对于传统的点对点MIMO传输系统,加拿大麦克马斯特大学的Tim Davidson教授领导的研究小组已经设计出了针对非线性MMSE决策反馈接收机的最优联合收发机,并且其性能远远好于基于线性MMSE接收机的最优联合收发机[4].事实上,对文献[10]中研究的点对点的MIMO放大转发中继场景,也可以采用非线性的MMSE决策反馈接收机.但是,对于非线性的MMSE决策反馈接收机而言,文献[10]中提出针对线性MMSE接收机设计的基站发射机和中继线性处理矩阵并不是最优的.因此,必须重新设计基于非线性MMSE决策反馈接收机的最优的基站发射机和中继线性处理矩阵.基于以上背景,针对放大转发式的MIMO中继系统,笔者充分利用信道信息,依据MMSE准则,联合设计了基站、中继站以及移动台之间的最优的非线性的MMSE 决策反馈的收发机.1 系统模型放大转发式MIMO中继联合MMSE决策反馈收发机系统如图1所示.该系统中有一个基站,一个中继站以及一个移动台.其中,基站端装配有Ns根发送天线,中继站装配有Nr根发送或接收天线,移动台装配有Nd根接收天线.中继站和基站之间的无线平坦衰落信道由Nr×Ns维的矩阵H1表示,而移动台和中继站之间的无线平坦衰落信道由Nd×Nr维的矩阵H2表示.另外,把信道矩阵H1和H2的秩的最小值记为K,即K=min{rank(H1),rank(H2)}.在笔者所考虑的系统中,基站通过中继站与移动台进行通信.和文献[10]一样,笔者假设基站、中继站以及移动台具有H1和H2的完全信道信息.图1 放大转发式MIMO中继联合MMSE决策反馈收发机示意图假设基站需要传送给移动台的N维(N≤K)信号向量为x,其可以表示为如图1所示,在将x发送之前,基站用一个Ns×N维线性预处理矩阵F对x进行线性预处理.因此,从基站端发出的信号为Fx.在中继站,接收到的Nr维信号向量为其中nr代表中继站处的Nr维零均值加性高斯白噪声,其协方差矩阵为σ2rI.如图1所示,中继站用一个Nr×Nr维的线性加权矩阵 W 对接收到的信号向量yr进行线性处理,从而产生了中继站的Nr维发送信号向量xr,表示为在移动台,收到的Nd维信号向量yd表示为其中nd代表移动台处的Nd维零均值加性高斯白噪声向量,其协方差为σ2dI.式(4)中的^nd可以表示为^nd=H2Wnr+nd,代表了在移动台的所有噪声项之和,其协方差矩阵为Rd=σ2rH2WWHHH2+σ2dI.如图1所示,移动台采用了决策反馈型的接收机,由一个反馈矩阵B和一个前馈矩阵G构成.对于给定的反馈矩阵B和前馈矩阵G,移动台的判决输出为其中反馈矩阵B为严格的下三角矩阵.对任意给定的基站线性预处理矩阵F,中继端线性加权矩阵W以及移动台的反馈矩阵B和前馈矩阵G,判决输出的均方误差(MSE)矩阵E可以表示为2 最优MMSE决策反馈收发机设计对于给定的基站和中继站的功率Ps和Pr,根据最小均方误差准则(MMSE),联合设计最优化的矩阵F,W,G,C,使得各个子流的均方误差总和最小,即其中tr[·]表示矩阵的迹.2.1 最优前馈矩阵G和最优反馈矩阵B首先,对于任意给定的矩阵F,W,C,满足MMSE准则的移动台处的最优前馈矩阵G 可以表示为[2]将式(10)代入式(6)中,MSE矩阵E可以表示为对于式(12)而言,已知使tr{E}最小的最优矩阵C可以表示为[4]其中矩阵D是一个对角矩阵,可以表示为[4]而Lnn为下三角矩阵L的第n个对角线元素.相应地,将式(13)和式(14)代入式(12),MSE矩阵E可以写作2.2 最优预处理矩阵W和最优线性加权矩阵F需要找到一个基站预处理矩阵W和一个中继站线性加权矩阵F,使得在给定的功率约束下,tr(E)=最小.实际上,这个问题可以转化为找到最优化的矩阵W和F,使其在功率限制下满足[4]同时,还要使得下三角矩阵L有相同的对角线元素.式(16)中的det(·)表示矩阵的行列式.为此,可以分两步工作来完成.首先,要找到在功率约束条件下满足式(16)的矩阵F和W.由文献[4]可知,解决这一问题的矩阵F和W可以分别表示为其中的Λf和Λω是N×N维的对角矩阵,分别包含了基站和中继站的功率分配系数.Vs,1和Us,1分别包含了N个对应基站到中继站的信道矩阵H1的N个最大奇异值的右和左奇异向量.Vr,1包含了N个对应于中继站到移动台的信道矩阵H2的N个最大奇异值的右奇异向量.另外,对于一个给定的F,选择任意的一个酉矩阵V构成新的预处理矩阵FV,式(16)中的行列式不变,即因此,可以通过设计适当的酉矩阵V使L有相同的对角线元素.为此,将式(17)代入式(18)中的矩阵部分,可以得到其中的Λs,1和Λr,1是N×N维的对角矩阵,分别包含信道矩阵H1和H2的N个最大的奇异值.同时,式(19)中的矩阵R=LH为上三角矩阵,而Q为一个酉矩阵.因此,矩阵其中P为一个酉矩阵,而R为一个上三角矩阵,并且有相同的对角线元素.从式(21)可以看出,只需要选择V=P,就可以使得上三角矩阵L有相同的对角线元素.3 仿真结果及分析首先,定义参数 R1=(Ps/Ns)/和R2=(Pr/Nr)/.假设H1和H2的元素是独立同分布的复高斯随机变量,均值为0,方差为1,即信道服从独立同分布的平坦瑞利衰落.同时假设天线数N=Ns=Nr=Nd=3.仿真中使用BPSK调制,并使用文献[10]中设计的基于线性MMSE联合收发机作为比较对象.另外,使用Joint DFE代表联合非线性的MMSE决策反馈收发机,而Joint MMSE代表联合线性MMSE收发机.图2 R2=20dB时,平均误码率同平均R1的关系曲线图3 R1=20dB时,平均误码率同平均R2的关系曲线在图2中,分别给出了当R2=20dB时,基于最优的非线性的联合MMSE决策反馈收发机和最优的线性的联合MMSE的收发机的平均误码率同平均R1的关系曲线.其中假设移动台处的噪声方差同中继站处的一样.从图2中可以看出,笔者提出的最优非线性联合MMSE决策反馈收发机优于联合MMSE收发机,在平均误码率为2×10-3时,发送功率减少大约15dB.相同的趋势可以在图3中看出.4 总结针对放大转发方式下的MIMO中继系统,对于移动台采用MMSE决策反馈接收机的情况,根据MMSE准则,联合设计了最优化的基战、中继站以及移动台之间的收发机系统.仿真结果表明,采用笔者提出的非线性MMSE决策反馈接收机比传统的联合线性MMSE收发机的性能有显著提高.参考文献:[1] Telatar I E.Capacity of Multi-antenna Gaussian Channels[J].European T rans on Telecommunications,1999,10(5):585-595.[2] Palomar D P,Cioffi J M,Lagunas M A.Joint Tx-Rx Beamforming Design for M ulticarrier MIMO Channels:a Unified Framework for Convex Optimization[J].IEEE Trans on Signal Processing,2003,51(9):2381-2401. [3] Palomar D P,Lagunas M A,Cioffi J M.Optimum Linear Joint Transmit-receive Processing for MIMO Channels with QoS Constraints[J].IEEE Trans on Signal Processing,2004,52(5):1179-1197.[4] Shenouda M B,Davidson T N.A Framework for Designing MIMO Systems with Decision Feedback Equalization or Tomlinson-Harashima Precoding[J].IEEE Journal on Selected Areas inCommunications,2008,26(2):401-411.[5] Liu W,Yang L L,Hanzo L.SVD-assisted Multiuser Transmitter and Multiuser Detector Design for MIMO Systems[J].IEEE Trans on Vehicular Technology,2009,58(2):1016-1021.[6] Laneman J N,Tse D N,Wornell G W.Cooperative Diversity in Wireless Networks:Efficient Protocols and Outage Behavior[J].IEEE Trans on Information Theory,2004,50(12):3062-3080.[7] Wang B,Zhang J,Host-Madsen A.On the Capacity of MIMO Relay Channels[J].IEEE Trans on Information Theory,2005,51(1):29-43.[8] Guan W,LuoH.JointMMSE TransceiverDesign in Non-regenerativeMIMO RelaySystems[J].IEEE CommunicationsLetters,2008,12(7):517-519.[9] Tang X,Hua Y.Optimal Design of Non-regenerative MIMO Wireless Relays[J].IEEE Trans on Wireless Communications,2007,6(4):1398-1407. [10]Rong Y,Tang X,Hua Y.A Unified Framework for Optimizing Linear Nonregenerative Multicarrier M IMO Relay Communication Systems[J].IEEE Trans on Signal Processing,2009,57(12):4837-4851.[11]Jang Y,Li J,Hager W W.Joint Transceiver Design for M IMO Communications Using Geometric Mean Decomposition[J].IEEE Trans on Signal Processing,2005,53(10):3791-3803.。

基于MIMO技术的无线通信系统设计

基于MIMO技术的无线通信系统设计在现代化社会中，通信无疑是一项至关重要的技术。

全球范围内的通讯行业正在进一步发展，推动着更智能、更高效、更便利的通信技术不断诞生。

其中，MIMO技术是近年来广受欢迎的无线通信技术之一，它利用多行多列天线对信息进行传输及接收，大幅提升了信道容量和传输速率。

本文将探讨基于MIMO技术的无线通信系统的设计原理与实现方法。

一、MIMO技术的原理MIMO技术也称作多天线技术，是一种多输入多输出系统技术。

它基于时域、频域和空域信息，利用多个天线进行相互作用，使得从信号到到达接收器时，传输过程中的信号可以得到更高的传输质量和容量。

MIMO技术就是利用这一原理，将多个天线组合在一起，进行传输与接收，进而获得更高的多项式传输速率和更加灵活的信道控制。

二、MIMO技术的特点1、增加了系统的传输容量MIMO技术可以将同一频率下的信号进行区分，同时利用更多的天线接收信号。

这就意味着，传统的单天线无法实现的多项式传输，通过MIMO技术就可以达到很高的传输速率以及更加灵活的信道控制。

2、提高了系统的可靠性在传输信号的过程中，由于各种原因会造成信号的缺失等问题，而MIMO技术不仅可以提高传输速率，同样也能够提高信号的可靠性。

利用多个天线进行传输与接收，可以大大降低信号传输过程中发生错误的概率，从而提升传输的可靠性。

3、降低了信道干扰的影响在传统的无线通信技术中，信源和接收器之间的信道干扰非常容易产生。

而MIMO技术则可以利用多个天线各自接收不同的信号，可以根据信号的不同进行合并，降低信道干扰对于信号的影响，提高信号的品质。

三、基于MIMO技术的无线通信系统的设计与实现方法基于MIMO技术的无线通信系统的设计与实现，需要考虑以下几个方面的问题：1、系统的选型针对需要部署的无线通信系统，不同的MIMO技术需要选择不同的硬件设备进行部署。

因此，在设计之前需要对于不同的MIMO技术有着深入的了解，并结合实际业务需求进行选择。

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１引言
多输入多输出（ＭＯｍｕｔｌｉｕｕｔｌ．ＭＩ，ｌｐｅｎｔｌｐｅｉ —ｐｍｉ
ｍｕｉｌｘｎ）技术，能够把整个带宽上的频率选择性ｌｐｅｉｇｔ
信道转变为每个子载波上的平坦衰落信道ｌ】从而消４，，５除多径信道带来的符号间干扰（ＩＩｉ— Ｓ，ｎ
ｇｎａｕａｅｅｍｆｒｒｆｒｇｉｎ — —ｏｓａｏ（ＮＲ）ｅｖｌｅｂｓｄｂａｏｍｅｈｓｇａｔｎｉｅｒｔＳｏｈｉｌｏｉ．
Ｋｅｏｄ：ｌｐｅｎｅｎｓｍｓｆｑｅｃｌｔｅｈｎｅ；ｏｎＴ —ｘｄｓｎｅｅｖｌｅａｅｅｍｆｒｎｙｗｒｓｍｕｔｌａｔａｙｔ；ｅｕｎｙｓｅｉａｎｌｊｉｔｘＲｅｉ；ｉｎａｕｓｄａｏｍｉｇｉｎｓｅｒｅｃｖｃｓｇｇｂｂ
ＨＡＮｈｎ — ｉｎ，ＳｅｇｑａＹＡＮＧｅ — ｎＣｈｎｙａｇ
（ｃｏｌｆｌｔｎｃｄｎｏｍａｏｎｉｅｒｇＢｉａｇＵｉｒｉ，，ｅｎｎｖｓｙＢＯｎ０１１ＣｉｏｃｏａＩｉｎｎｈｅｔａ
信道带来的符号问干扰。仿真分析表明，ＭＭＳＥ算法和Ｚ —Ｓ算法在高信噪比下的性能明显优于现有的基于特征ＦＳ
值的波束形成算法。关键词：多天线系统；频率选择性信道；联合收发机设计；特征波束形成中图分类号：Ｔ１Ｎ９４文献标识码：Ａ文章编号：１０ —３Ｘ２１）１０００００４６（０００ — ３ —７０
ｗａｒｐｓ，ｉｃｘｌｉｓｐｔｌｅｏｒｅｔａｅｏｌｎｔｅｉｔｒｓｍｂｌｎｅｅｅｃａｓｄｂｌ－ａｓｏｏｅｗｈｈｅｐｏｔｓａａｒｓｕｃｓｔｍｉｇｔｒｉａｅｔｅ－ｙｏ — ｔｒｒｎｅｃｕｅｙｍｕｔｐｔｐｄｉｏｉｅｍｉｈｎｉｆｉｈｃａｎｌ．ｉｌｔｎｒｓｌｈｗｈｔｏｅＭＭＳｌｏｉｍｎｅＺ－ＳａｇｒｔｍｕｐｒｏｍｈｘｓｎｉｈｎｅｓＳｍｕａｏｅｕｔｓｏｔａｔｔｉｓｂｈｈＥａｇｒｈａｄｔＦＳｏｈｔｈｌｉｏｔｅｆｒｔｅｅｉｔｇｅ— ｉ
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第３卷第１１期２１００年１月
通
信
学
报
、１ｌ０３ｒ．Ｎｏ１．Ｊｎａｙ２０ａｕｒ０１
ＪｕｎｌｎＣｏｍｕｉａｉｎｏｒａｍｏｎｃｔｏｓ
频率选择性信道下的ＭＩＭＯ收发机联合设计
韩圣千，杨晨阳
（北京航空航天大学电子信息工程学院，北京１０９）０１１
摘
要：研究了频率选择性信道下非块传输多天线系统的线性空间收发机联合设计问题，提出了基于最小均方误
差准则（ＭＭＳＥ）的联合最优收发算法。为了避免ＭＭＳＥ算法所需要的收发机迭代计算，还给定ＭＭＳＥ接收机、提出了一种低复杂度的串行搜索迫零（ＦＳ）发射预编码，它能够采用多天线提供的空间资源减小或消除多径Ｚ．Ｓ
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