现代通信技术概论结课论文-多输入多输出(MIMO)系统
mimo(多入多出multiple-input multiple-output)原理
mimo(多入多出multiple-input multiple-output)原理1. 引言1.1 概述在现代通信领域，无线通信技术的快速发展使得越来越多的设备需要同时传输和接收大量数据。
然而，传统的单个天线的通信系统在满足高速、高容量要求上面临着很大的挑战。
为了解决这一问题，研究人员引入了多入多出（Multiple-Input Multiple-Output，简称MIMO）技术。
MIMO技术是一种利用多天线进行数据传输和接收的技术。
通过同时使用多个发射天线和接收天线，MIMO技术可以显著提高通信系统的性能和容量。
相比于传统单天线系统，采用MIMO技术可以提供更快的数据传输速率、更好的抗干扰能力以及更广范围的覆盖。
1.2 文章结构本文将详细介绍MIMO原理及其应用。
首先，在第2部分中我们将介绍MIMO 的基本概念、系统架构以及常见的MIMO技术应用。
然后，在第3部分我们将探讨MIMO技术所带来的优势以及所面临的挑战。
接下来，在第4部分中我们将重点讨论MIMO在通信领域的广泛应用，包括在无线通信中的应用以及在5G 通信中的应用。
最后，在第5部分我们将对MIMO原理及其应用进行总结，并展望未来发展的方向。
1.3 目的本文旨在系统地介绍MIMO技术的原理、应用和发展趋势，帮助读者深入了解该技术的重要性和潜力。
通过阅读本文，读者将能够全面掌握MIMO技术在通信领域的作用，并且为未来相关研究提供参考和思路。
同时，本文也将引发读者对MIMO技术在不同领域中可能产生的创新和影响的深入思考。
2. MIMO原理2.1 MIMO基本概念MIMO，即多入多出（Multiple-Input Multiple-Output），是一种无线通信技术，在一个通信系统中同时使用多个发射天线和接收天线进行数据传输。
相比于传统的单输入单输出（SISO）系统，MIMO系统能够显著提高频谱效率和系统容量。
在MIMO系统中，每个发射天线和接收天线被视为一个独立的通信信道，并且这些通信信道之间是相互独立的。
光通信网络中的多个输入多个输出系统设计与性能优化
光通信网络中的多个输入多个输出系统设计与性能优化在现代通信领域，光通信网络成为了支撑互联网和数据传输的关键技术之一。
而在光通信网络中，多个输入多个输出（MIMO）系统被广泛应用于提高光通信系统的吞吐量、容量和可靠性。
本文将探讨光通信网络中的MIMO系统设计与性能优化。
1. MIMO系统概述多个输入多个输出（MIMO）系统是一种利用多个发射天线和接收天线的技术，通过空间上的多路径传输实现在相同时间和频率上传输多个独立的数据流。
光通信网络中的MIMO系统基于这一原理，利用光的波导特性和光纤传输特性，实现大容量的数据传输。
2. 光通信网络中的MIMO系统设计(1) 天线布局与编码技术：在设计光通信网络中的MIMO系统时，需要考虑天线的布局和编码技术。
天线布局可以选择等间距或非等间距的天线阵列，以增加空间自由度。
编码技术可以利用空间编码、时空编码等技术，提高系统的信号传输效率和容错性。
(2) 信号处理算法：光通信网络中的MIMO系统需要选择合适的信号处理算法，以提高信号的可靠性和多路传输的效率。
例如，调制解调技术、码分多址技术、信道估计技术等均可以应用于光通信网络中的MIMO系统。
(3) 链路适应技术：光通信网络中的链路适应技术可以根据信道状态信息和用户需求，在不同的链路条件下自适应地调整传输参数，以实现最佳的传输性能。
例如，自适应调制技术、动态功率分配技术等可以应用于光通信网络中的MIMO系统。
3. MIMO系统性能优化(1) 容量与数据传输速率：光通信网络中的MIMO系统的容量与数据传输速率是衡量其性能的重要指标。
提高系统的容量可以通过增加天线数量、改进天线布局和编码技术等方法来实现。
而提高数据传输速率可以通过增加调制方式、改进信号检测算法等方法来实现。
(2) 误码率与信号质量：光通信网络中的MIMO系统的误码率和信号质量是影响系统性能的关键因素。
减小误码率可以通过优化信号检测算法、改进信道估计方法和增加系统容量等方法来实现。
多输入多输出系统的研究与设计
摘要无线通信系统为了达到高速率传输，近年来发展了发射端与接收端都使用多单元天线的架构，称之多输入多输出系统（MIMO）。
该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率，是新一代移动通信系统必须采用的关键技术。
在第三代（3G）乃至三代以后（B3G）的移动通信系统中有着广阔的应用前景。
本论文从MIMO无线通信系统的基本概念入手，介绍了MIMO系统发展的必要性，分析了它的结构和工作原理，然后从理论上推导了MIMO系统容量的公式，最后应用MATLAB软件对不同发射天线、不同接收天线、不同信噪比下的MIMO系统容量进行计算机仿真。
仿真结果正如预期所料。
本文的重点是对MIMO系统容量进行分析并对它进行仿真验证。
关键词：MIMO，信道容量，容量仿真AbstractThe need for wireless data and multimedia services promotes the development and applications of many high-speed wireless communication techniques. The Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) technology, which has the potential to multiply system capacity and improve spectral efficiency without requiring extra bandwidth and power, is considered as one of the most promising breakthrough technology to improve system performance, enhance the capacity and spectrum efficiency. It becomes an important technical breakthrough and promises to be one of the key technologies for future wireless communication systems, and hence has attracted broad attention and research interests in recent years.The MIMO technology has been already used in such systems as 3G, B3G and broadband wireless access. Although, the high performance promised by MIMO technology is highly dependent on the propagation channels. Meanwhile, we need to establish MIMO radio channel models and corresponding simulations to research key technologies and algorithms in MIMO systems and to evaluate the system performance. Based on such reasons, in this dissertation, MIMO wireless communication system and its capacity simulation channel was done.Keywords:MIMO, Channel capacity,capacity simulation第1章绪论1.1本文研究的背景和意义无线通信是当今世界最活跃的科研领域之一，在过去的几十年里，无线通信技术得到了飞速的发展和广泛的应用。
多输入多输出系统MIMOMultipleinputmultipleoutput最早
多输入多输出系统(MIMO ,Multiple input multiple output)最早是控制系统中提出的一个概念，它表示一个系统有多个输入和多个输出。
而MIMO技术早期用于干扰无线信号，后来则用于移动通信和固定宽度的无线领域。
如果将移动通信系统的传输信道看成一个系统，则发射信号可看成移动信道(系统)的输入信号，而接收信号则可看成移动信道(系统)的输出信号。
在通信中，由多径引起的衰落通常被认为是有害因素，不过对于MIMO系统而言，多径可引起的衰落以作为一个有利因素并加以利用。
MIMO 技术以其可以有效利用多径引起的衰落来成倍地提高业务传输速率，并引发了通信的一次革命。
基于通信系统中的MIMO技术的使用情况，近几年国外学者提出了MIMO雷达的概念。
1.MIMO雷达信号处理发展历史1.1 国外研究现状国外最早在MIMO雷达信号处理领域开始开创性的工作者有New Jersey Institute of Technology的Eran Fishler、Alex Haimovich等人，他们研究的工作主要集中在MIMO雷达的信号建模，从模型中获取我们感兴趣的参数的算法研究（如散射点的散射系数，散射点距雷达的距离等），并从雷达对目标检测性能等方面说明它相对于普通的相控阵雷达所具有的优越性，明确指出了MIMO雷达将是未来雷达发展的一个趋势。
几乎在同一时期，MIT Lincoln Laboratory的K. W. Forsythe等人的研究工作也在同步进行，他们的研究工作则主要集中在MIMO雷达的性能优越性的理论证明。
同时该实验室的Frank C. Robey也作了大量的实验，通过大量实验证明MIMO雷达相比传统的雷达有许多优点。
目前国外研究MIMO雷达的著名机构有美国的佛罗尼达大学(University of Florida)，MIT Lincoln Laboratory、新泽西理工学院（New Jersey Institute of Technology）等。
多输入多输出系统(MIMO ,Multiple input multiple output)最早
多输入多输出系统(MIMO ,Multiple input multiple output)最早是控制系统中提出的一个概念，它表示一个系统有多个输入和多个输出。
而MIMO技术早期用于干扰无线信号，后来则用于移动通信和固定宽度的无线领域。
如果将移动通信系统的传输信道看成一个系统，则发射信号可看成移动信道(系统)的输入信号，而接收信号则可看成移动信道(系统)的输出信号。
在通信中，由多径引起的衰落通常被认为是有害因素，不过对于MIMO系统而言，多径可引起的衰落以作为一个有利因素并加以利用。
MIMO 技术以其可以有效利用多径引起的衰落来成倍地提高业务传输速率，并引发了通信的一次革命。
基于通信系统中的MIMO技术的使用情况，近几年国外学者提出了MIMO雷达的概念。
1.MIMO雷达信号处理发展历史1.1 国外研究现状国外最早在MIMO雷达信号处理领域开始开创性的工作者有New Jersey Institute of Technology的Eran Fishler、Alex Haimovich等人，他们研究的工作主要集中在MIMO雷达的信号建模，从模型中获取我们感兴趣的参数的算法研究（如散射点的散射系数，散射点距雷达的距离等），并从雷达对目标检测性能等方面说明它相对于普通的相控阵雷达所具有的优越性，明确指出了MIMO雷达将是未来雷达发展的一个趋势。
几乎在同一时期，MIT Lincoln Laboratory的K. W. Forsythe等人的研究工作也在同步进行，他们的研究工作则主要集中在MIMO雷达的性能优越性的理论证明。
同时该实验室的Frank C. Robey也作了大量的实验，通过大量实验证明MIMO雷达相比传统的雷达有许多优点。
目前国外研究MIMO雷达的著名机构有美国的佛罗尼达大学(University of Florida)，MIT Lincoln Laboratory、新泽西理工学院（New Jersey Institute of Technology）等。
无线通信技术中的多输入多输出系统设计优化研究
无线通信技术中的多输入多输出系统设计优化研究随着无线通信技术的不断发展和普及，多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）系统成为提高无线通信性能的重要技术手段。
MIMO系统通过利用多个天线在发送和接收端同时传输和接收数据，可以显著提高通信信号的传输速率和可靠性。
然而，要充分发挥MIMO系统的优势，需要进行系统设计的优化研究。
MIMO系统设计的优化研究主要包括：信道估计与反馈、波束成形、功率控制以及接收端处理等多个方面。
首先，信道估计与反馈是MIMO系统中至关重要的环节。
在MIMO系统中，由于存在多个天线之间的信道间干扰，准确的信道估计可以帮助系统正确分配资源以最大化系统性能。
因此，研究人员可以通过设计高效的信道估计算法，准确估计信道状态信息，并将其反馈给发送端。
例如，可以利用最小均方误差准则进行信道估计，或者利用压缩感知算法减少信道估计所需的反馈量。
其次，波束成形技术在MIMO系统中也具有重要的意义。
波束成形是通过调整天线的相位和幅度来控制信号的传输方向，以增加信号的接收功率。
在MIMO 系统中，波束成形技术可以使得接收天线接收到来自特定方向的信号，并抑制来自其他方向的干扰信号。
因此，研究人员可以通过设计高效的波束成形算法，确定最佳的波束权向量，以提高信号的接收功率，并改善系统的抗干扰性能。
功率控制是MIMO系统中另一个需要优化的关键问题。
在MIMO系统中，多个天线之间的信号传输需要合理地分配功率，以保证系统的可靠性和性能。
因此，研究人员可以通过设计合适的功率控制策略，对不同天线的功率进行调整，以实现功率的最优分配。
例如，可以采用水平功率分配策略和垂直功率分配策略相结合的方法，根据信噪比的大小调整不同天线的功率分配比例，以提高系统的传输速率和可靠性。
此外，接收端处理也是MIMO系统设计的关键方面。
在MIMO系统中，接收端需要对接收到的信号进行检测和解码，以恢复原始的发送信号。
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。
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现代通信技术概论结课论文2015年春季学期题目：多输入多输出（MIMO）系统专业班级：姓名：学号：指导教师：联系方式：成绩：多输入多输出系统摘要随着信息技术在生活中的越来越深入广泛的应用，无线数字通信在现今的地位变得越来越重要。
面对越来越高的通信速度和质量要求，传统的无线数字系统显然无法胜任。
在人们广泛的研究时间、频率、码元等资源的利用效率同时，多输入多输出技术理论（MIMO：Multiple-Input Multiple-Output.也称为：多天线技术）为移动通信产业带来了新的增长点。
本文将着重论述MIMO技术的一些基本模式以及一些技术要求。
关键词：MIMO，多天线，信号检测，欠定义MIMO系统，多用户MIMO 系统目录1概述 (1)2 MIMO信号检测 ........................................................................................... 错误！未定义书签。
2.1 MIMO系统基础................................................................................ 错误！未定义书签。
2.2经典MIMO信号检测 (3)2.2.1最大似然MIMO信号检测 (3)2.2.2线性MIMO信号检测 (5)3 两种经典的MIMO系统简介 (6)3.1欠定义MIMO系统 (6)3.2多用户MIMO系统 (7)参考文献 (8)1：概述从1978年贝尔实验室在芝加哥成功试验了第一个蜂窝移动通信系统，即高级移动电话业务（Advanced Mobile Phone Service ，AMPS ）开始，移动通信进入了飞速发展的时代。
截至2012年6月，手机网用户数量首次超过了计算机上网用户数量[1]。
随着移动互联网业务的快速增长，此类服务对于数据传输速率以及传输质量的要求也就越来越高。
根据香农理论，其对应的无线频谱资源的需求也相应增长，从而导致适用于无线通信的频谱资源变得日益紧张，成为制约无线电通信发展的主要瓶颈。
如何在复杂的环境和有限的带宽下实现高质量和高速率的无线信号传输一直是移动通信技术所需解决的关键问题。
理论分析和工程实践已经证明了在发送端和接收端采用天线列阵或多天线技术可以在不增加带宽和发送功率的前提下大幅提高系统的信道容量以及频率利用率。
多输入多输出（MIMO ）技术因其具有随天线数量呈线性增长的理论信道容量，被公认为是现代移动通信系统的核心技术。
本文介绍了MIMO 系统信号检测方法以及发送端和接收端经典的组合。
2.MIMO 信号检测2.1．MIMO 系统基础现代无线数字通信对于传输速率的要求日益增长，传统的单输入单输出（Single-Input Single-Output ，SISO ）无线传输系统（即发射机和接收机均配有单根天线的系统）已经无法充分满足相应需求。
经典单工SISO 系统模型如图2-1所示。
其相应的接收信号可以表示为：n hs y += （2.1） 其中，h 、s 、n 分别表示信道增益、发射信号和噪声。
于是我们可以得出相应的信道容量（bit/s/Hz ）为 C=E(log(1+22||σsP h ))≤log(1+22)|(|σs P h E ) (2.2)其中)|(|2s E P s =，)|(|22n E =σ，且不等号来自詹森不等式[2]。
由式（2.2）可以看出，信道容量随着信噪比（即2/σs P ）呈指数增长。
为了获得足够高的传输速率，我们需要持续提高信噪比或者利用充分大的带宽。
在无线通信中，由于路径损耗的存在，充分大的接收信噪比并不是能够轻松获得的。
因此我们需要充分大的传输带宽来支持足够高的传输速率。
然而，受到无线电频谱资源稀疏性的影响，单纯利用大宽带来获取高速率并不现实。
从另一个角度来考虑此问题，我们可以在发射机和接收机上都装配多根收发天线来提高频谱效率，相应的系统就被称为多输入多输出系统（MIMO ）。
经典的单工MIMO 系统传输模型如图2-2所示。
图2-1 经典单工SISO 系统模型图2-2 经典的单工MIMO 系统传输模型以2收2发系统为例，由于每根天线均能接收到来自不同发射天线的信号，2根接收天线上的接收信号可以表示为：12121111n s h s h y ++=22221212n s h s h y ++= (2.3)其中，ij h 、j s 、i n 分别表示从第j 根发射天线到第i 根接收天线的信道增益、第j 根发射天线的发射信号以及第i 根接收天线上的加性噪声。
定义T y y y ][21=,这可利用矩阵乘法表示接收信号的矢量：n Hs y += （2.4）这里我们有信道矩阵][22211211h h h h H =，发射信号矢量][21s s s =，噪声矢量][21n n n =。
相应的系统模型已经能够较为直观的扩展到配有M 根发射天线和N 根接收天线的任意MIMO 系统。
作为一种信道模型，加性高斯白噪声（AWGN ）信道通常被用于MIMO 系统的理论分析和仿真。
在AWGN 信道中，接收噪声矢量n 被假设为零均值的球对称复高斯（CSCG ）随机矢量，其均值I N nn E H 0)(=，协方差矩阵为R ，即),0(~R CN n [3]。
相关研究表明，式（2.4）所描述的MIMO 系统的信道容量随着发射天线和接收天线数中的较小呈线性增长，其条件为信道增益j i h ,为互相独立的零均值CSCG 随机变量。
因此，对于给定的带宽资源，如果系统装配更多天线，便能在不增加传输功率的前提下获取更高的传输速率。
为了获取这一信道容量增益，我们需要在MIMO 系统中使用高效的信号调制方式。
脉冲幅度调制（Pulse Amplitude Modulation ， PAM ）和正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation ， QAM ）是MIMO 系统信号传输中比较常用的调制方式。
2.2. 经典MIMO 信号检测2.2.1. 最大似然MIMO 信号检测矩形QAM 星座图可以被视为具有相同水平和垂直间距的格基[4]。
在数字无线通信中，可以通过编码调制与解调译码完成二进制信息的发送与接收，当忽略符号能量时，星座图和对应的二进制格雷码（Gray Code ）如图2-3所示。
具体来说，当采用4-QAM 调制方式时，其星座图符号集合以及对应的格雷码见表2-1[5]。
图2-3 星座图和格雷码表2-1 4QAM调制方式下的符号集合和格雷码由式（2.4）可知，MIMO信号的检测即在给定接收信号向量y和信道矩阵H 的前提下，对未知的发送信号向量s进行估计。
经管我们无法获取噪声向量n的精确信息，但是发送信号向量s的所有可能情况是能够根据调制方式预先获取的。
对于具有M根发射天线的MIMO系统，若发射符号取自星座图符号集合S，则所有可能的发送信号向量的数量为M|，这里|S||S表示集合中S的符号元素个数。
可以发现，可能发送信号向量的数量随着M呈指数增长。
综上可见，最大似然MIMO信号检测可以通过对所有可能的发送信号进行穷尽检索，并计算相应的似然函数值来完成。
定义)f为在接收到信号y时发y(s|送信号向量为s 的似然函数，则最大似然的发送信号向量可表述为)|(max arg 1s y f s M Ss m ∈= 2||||min arg Hs y M Ss -=∈ （2.5） 由于完成最大似然检测需要进行穷尽检索，且相应所有可能的发送信号向量的数量为M S ||，因此相应检测算法的计算复杂度会随着发射天线数量M 呈指数增长。
2.2.2. 线性MIMO 信号检测为了降低检测的复杂度，我们也可以考虑利用线性滤波方式完成检测过程。
在线性MIMO 信号检测中，接收信号y 通过一个线性滤波器完成滤波后，各个发送信号量可以进行分别检测。
因此，线性滤波器的作用在于分离干扰信号。
首先我们考虑迫零检测[6]。
迫零检测线性滤波器定义为1)(-=H H H W H zf （2.6） 而相应的迫零信号估计为y W s H zf zf =~y H H H H H 1)(-= （2.7）n H H H s H H 1)(-+=利用zf s ~和S ，发送信号向量s 的硬判决可以通过符号级别的估计予以完成，具体过程如下。
① 利用式（2.7），我们有T M zf s s s s ]...[~2~1~~=。
②令}...{)()2()1(K s s s S =表示K 维QAM 星座图符号合集，则s 中第m 个发送符号的硬判决表述为M m s s s m K S s m K ,...2,1,||min arg 2~)(^)(=-=∈ （2.8）③ 发送信号向量s 的硬判决由T M s s s s ]...[^2^1^^=给出。
然而，由于当信道矩阵H 近奇异矩阵时，噪声即式（2.7）中的n H H H H H 1)(-的效应将被放大，等效噪声被放大，所以迫零检测的性能无法得到很好的保证。
为了减弱在迫零检测中等效噪声被放大而带来的影响，最小均方误差（Minimum Mean Square Error ，MMSE ）检测利用了噪声的统计特性对迫零检测方法进行改进。
MMSE 滤波器基于最小化的均方误差，即]||[||min arg 2y W s E W H Wmmse -= )())((1H H ys E yy E -= （2.9） 10)(-+=I E N H H H sH 其中，s E 表示信号能量。
相应的发送信号向量的估计值表示为y W s H mmse mmse =~y H I E N H H H sH 10)(-+= （2.10） 从而我们能够计算出相应的均方误差为 ]))([(H H m m se H m m se m m se y W s y W s E C --= H I E N HH H I sH H 10)(-+-= （2.11） 10)(-+=H H N E I H s 每个发射符号的均方估计误差可以由mmse C 的对角元素获得。
再利用式（2.8）中类似的方法，可得发送信号向量s 的MMSE 硬判决mmse s ~。
3.两种经典的MIMO 系统简介3.1.欠定义MIMO 系统我们将发射天线数M 大于、等于、小于接收天线数N 的MIMO 系统的信道矩阵分别称为胖阵、方阵和瘦阵。
根据文献[7]，MIMO 信道容量近似为siso m im o C N M C ),min(≈ （3.1） 其中，siso C 代表SISO 系统的信道容量。
因此从信道容量的角度出发，方信道矩阵较优。