分组空时块编码结构及其信号检测算法

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1、分组空时块编码结构及其信号检测算法

2、第12.G-STBC系统模型　　考虑一个有Nt根发送天线、Nr根接收天线的MIMO系统，如图2所示。500)this.style.ouseg(this)">　　由于采用2×2的空时块码(也可以使用其他任意大小的空时码)，Nt根发送天线被分成Nt/2组（设Nt为偶数），称为一个STBC编码组。每个STBC编码组分别用Alamouti的两发送天线的编码方案编码［2］，如图3。而各组传输的数据流不相关，也就是说，可以将源数据经编码调制后的符号［c1…　500)this.style.ouseg(this)">　　对于Alamouti方

3、案有一个重要的假设，即相邻符号时间的信道保持不变，所以我们假设信道是准静态的，即在连续两个符号时间是保持不变的。设该基带系统在第k个符号时间的Nr维接收信号向　　500)this.style.ouseg(this)">　　其中　　500)this.style.ouseg(this)">　　H是Nr×Nt的MIMO信道矩阵，其元素hi,j代表从第j根发送天线到第i根接收天线的信道增益，是分布为N(0,1)的独立同分布的复高斯随机变量。s(k)为在第k个符号时间的Nt维发送符号向量。n(k)是该时刻Nr根接收天线上的噪声向量，其每个元素为分布为N(0,σ2)且独立

4、同分布的复高斯随机噪声变量。　　根据图3的映射规则，我们需考虑由一次Alamouti空时编码输出的第k和第k+1的连续两个符号时刻的发射向量：　　500)this.style.ouseg(this)">　　通过STBC编码引入的约束可以分别将对应的两个符号时间的接收向量r作适当变换，得出等效的r：　　500)this.style.ouseg(this)">通常，称(4)式为等效信道模型。　　可以看出，r的构造不仅引入空间维，也引入了时间维。经STBC变换的信息符号对应在等效信道H中的子矩阵为一正交阵，因此能获得最大的分集增益。三、最优迫零串行干扰消除信号检测算法　

5、　得到(4)式后，可以发现，它相当于Nt根天线发送不相关数据，经Nr根天线接收。这里采用基于迫零检测的最优排序串行干扰消除(OZFSIC)算法完成检测。假设信道状态信息(CSI)精确可知，G-STBC的最优迫零串行干扰消除算法的算法流程如下：　　500)this.style.ouseg(this)">　　500)this.style.ouseg(this)">…,ki列清零后的矩阵，(6b)~(6d)为初始化部分，先求出H的伪逆G1，找出范数最小的一行作为零化矢量ouseg(this)">进行排序，选择范数最小的行作为零化矢量，即按照检测后信干噪比(POST-SI

6、NR)［4］进行排序：　　500)this.style.ouseg(this)">　　可以看出，迫零算法放大了噪声。因此，按照POST-SINR排序，先检测的符号可靠度较高，干扰消除的效果也较好，不易产生误差扩散。四、仿真结果与性能分析　　这里分别对G-STBC和V-BLAST的OZFSIC算法进行了计算机仿真。采用瑞利平衰落准静态MIMO信道，即在两个符号时间内，信道认为是不变的。每对收发天线的信道衰落独立且同分布。接收端CSI精确已知，并假设完全同步。图4和图5即为G-STBC和V-BLAST的性能比较，采用归一化的Eb/N0。500)this.style.o

7、useg(this)">500)this.style.ouseg(this)">　　图4是在频谱利用率对应相同(同一调制方式下相同)的情况下，4T4R的G-STBC和2T4R的V-BLAST在各种调制方式下的性能比较，可以看出，在BER=1E-3时，G-STBC比V-BLAST要好近1.8dB；图5是在频谱利用率对应相同的情况下，8T4R的G-STBC和4T4R的V-BLAST在各种调制方式下的性能比较，同样，在BER=1E-3时，G-STBC比V-BLAST要好4~6dB,这种增益主要是由STBC编码所带来的。STBC的正交设计使G-STBC结构获得额外的分集增

8、益，而多组独立数据同时发送，在保证通信质量的前提下又提高了通信的容量。五、结束语本文提出一种有效的基于分组的空时块编码方案，并针对这一系统架构，提出了基于迫零检测的最优排序串行干扰消除(OZFSIC)接收信号检测算法的实现方案。仿真结果表明，在相同数据率下，G-STBC均优于V-BLAST。且数据率越高，发送天线越多，这种优势越明显。这对于易于增加发射天线的无线通信下行系统以及致力于降低接收机复杂度的数字高清晰度电视地面传输系统等具有更大的吸引力。