MIMO大作业

MIMO系统与OFDM传输技术

大作业

学  院 ：  通信工程学院   

专  业 ： 通信与信息系统  

学  号 ：   **********    

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2014年12月15日

1、题目分析

1.1 题目选择：

（6）Pcurve compare with a MMSE curve with no correlation？

1.2 题目分析：

绘制出V-BLAST系统结构下MMSE检测算法的性能曲线，不同的仿真参数为：信道的相关系数。

1.3 仿真参数设置：

随着信噪比的增加，误码率的变化曲线，至少得到两条曲线，一条仿真于理想的瑞利衰落信道，一条仿真于相关系数为0.6的相关信道。

2、仿真准备

2.1 MIMO简介

MIMO（Multiple Input and Multiple Output，多输入多输出）技术是指利用空间分集，同时使用多根发射天线和接收天线，即基站和移动终端均配置多天线阵列，从而将单条通信信道分解成多条并行的子信道。如果利用多条并行子信道发送同一信息的多个副本，便可利用传输分集来提高传输的可靠性；如果利用多条并行子信道传输不同的数据流，便可通过空间复用提高通信系统的传输速率，因此，MIMO技术具有许多突出的技术优势。MIMO技术的主要优势有：

提高传输速率——配置的天线越多，就有越多的数据流被传送；

提高传输的可靠性——天线数越多，无线信号的传输路径便越多，且在MIMO系统中，多径衰落被转劣为优；

提高信道容量——MIMO最初便是为了突破传统的香农信道容量而设计；

抵抗共道干扰——MIMO系统可以利用多用户检测技术和自适应波数成型技术来解决共道干扰的问题；

另外，MIMO技术还可以提高频谱的利用率，提高通信系统的发射效率等等。

2.2 MIMO系统模型：

假设一个点对点的MIMO系统，发送端和接收端均采用多天线，发送端天线数为 ，接收端天线数为，这样便构成了一个 的MIMO系统（在本论文的研究中，均假设传输信道是瑞利平坦衰落型的）。该系统框图如图2.1所示：

图2.1 MIMO的系统结构

这由根发送天线，根接收天线构成的 的MIMO系统。

假设各天线之间的间距足够大（一般至少大于半个波长），假设该信道满足准静态瑞利平坦衰落信道的条件，信道响应矩阵为：，可以通过信道估计得到，假设每组天线在发送和接收一组信号的时间内信道响应不改变，而且可以假设接收信号相互。

在上图中，表示来自第根发送天线的信号，表示第根接收天线的信号， 表示时刻从第根发送天线到第根接收天线的信道响应。则接收天线上接收的信号可以表示成公式（2-1）：

  （2.1）

其中，，为时刻第根发送天线的发送信号，，为时刻的接收信号，是该时刻对应的信道响应，并且有，是满足均值为0的加性复高斯白噪声，方差为。

如果一组数据的发送时间足够短，可以假定其信道响应不变，（2.2）式是用矢量形式表示的MIMO系统模型：

  （2.2）                                              

其中，为接收端接收到的矢量，为传输信道的响应矩阵，为发送端发送的信号矢量，为噪声矢量.

2.3 采用V-BLAST结构的MIMO系统简介

BLAST结构是提高移动通信系统有限带宽有效性的有用途径，最早是由Foschini提出的。BLAST系统采用多发射、多接收天线对空时编码数据流进行并行传输。其结构框图如图2.2所示：

在一个BLAST结构的MIMO系统中，首先利用星座映射将输入的信息比特流串/并转换为若干并行子流，然后利用多个发送天线同时发送这些并行数据子流。

图2.2 BLAST结构框图

由于所有的数据子流在相同频带内发送，从而大大提高了通信频谱的使用效率。如果所传数据有多个副本进入信道传输，则同时会有多个输出，在接收端，接收天线挑选出发送的多个数据子流及其散射副本，利用信道估计得到的信道状态信息（CSI）进行空时信号检测，分离出各个数据流，而后恢复原始数据流。通过这种方式，能极大地提高数据传输率，并且BLAST中多径越多，数据传输效率越高。

BLAST按照发射端分路的不同方式可以分为DBLAST、HBLAST和VBLAST。本文中，信号检测算法是基于VBLAST结构的，VBLAST系统结构是第一个可实现的BLAST系统结构，它采用了串行干扰抵消来消除各天线之间的相互干扰，其实现方式简单、实用性强，只是无法对抗深度衰落，而且在VBLAST系统的实现中，接收端需要得到准确的CSI（信道状态信息）。 

采用V-BLAST结构的MIMO系统框图为图2.1所示：

图2.1 采用V-BLAST结构的MIMO系统框图

其中V-BLAST的结构如图2.2所示：

图2.2  V-BLAST结构框图

图2.2中，表示第个时刻从第个编码器输出的码元。

可见，在一个VBLAST结构的MIMO系统设计中，首先，由VBLAST编码器接收从各并行信道编码器编码后的码元，将码元与发射天线按垂直方向进行空时编码，其中，信道编码器1输出的最先个码元排列在第一列，信道编码器2输出的最先的个码元排列在第二列，由此类推。

一般而言，信道编码器第批输出的个码元排在第列。编码后的空时码元矩阵，通过M个发送天线被发送。

2.4 MIMO信号检测及MMSE检测算法的简介

2.4.1  MIMO信号检测

MIMO系统检测是指：对接收端接收到的信号进行处理，以恢复出发射信号。也就是：根据接收向量求出发射向量的估计值。

MIMO系统信号检测的模型如图2.3：

图2.3  MIMO系统检测模型

由上图可见，为了很好地评价一个检测算法的检测性能，我们用误码率BER的大小来评价，把检测器检测得的发射向量的估计值与原始的发射信号作比，得到BER，BER越低，代表检测算法的检测性能越好。

2.4.2  MMSE检测算法

最小均方误差（MMSE）检测的准则：发射和接收信号间的线性组合的均方误差期望最小，即：

其中，是矩阵的二范数，为的能使最小化的矩阵，

MMSE检测算法的线性加权矩阵为：

在接收端接收信号左乘线性加权矩阵，得：

2.5 不同的信道模型

1）瑞利衰落信道模型：

2）空间相关性模型：，其中，是与信道相关系数有关的相关矩阵的平方根。

3、仿真结果及仿真分析

仿真参数设置：

3.1仿真结果1

仿真2： 4x4的V-BLAST结构下，信道相关性对系统性能的影响

3.2仿真结果

仿真结果分析：

图3.1和图3.2分别给出了在2x2和4x4的V-BLAST结构中，信道相关性对系统性能的影响。可见，信道不具有相关性的情况下，系统的误码率更低，系统性能更好。

这是因为我们在做MMSE检测的时候，需要利用信道状态信息来估计原始的发送信号，信道相关性存在的时候，接收端没办法得到理想的信道状态信息，做MMSE检测时，也就得不到理想的线性矩阵，所以性能变差。

4、仿真的MATLAB代码

4.1 主函数：

（1）信道相关

clear all

L=5000;  仿真的总帧数                                                                               

s=vblast(L,'MM','QPSK',1,0.6); 调用vblast子函数 信号长度为L，接收端采用MMSE检测算法，采用QPSK检测算法，相关信道，信道相关系数为0.6.

（2）信道不相关

clear all

L=5000;  仿真的总帧数                                                                               

s=vblast(L,'MM','QPSK',0,0); 调用vblast子函数 信号长度为L，接收端采用MMSE检测算法，采用QPSK检测算法，信道不相关

4.2 调用的子函数：

function z=vblast(Num,alg,modulation,corr,alpha)；

function mod_symbols = tx_modulate(bits_in, modulation)；

function [soft_bits_out]  = rx_demodulate(rx_symbols, modulation) ；

function [a]=Q(rx_symbol,modulation)；

function p=form_ref_matrix(P)；