基于ieee802.16e的无线mimo天线选择技术研究

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1、重庆邮电大学硕士论文第一章绪论同或者相近的性能有着非常大的吸引力。目前，一种较有前景的技术就是在发送端或者接收端选择一定数目的天线进行发送接收，这就可以减少射频链路的数量，节省了成本，也降低了复杂度IZJ。天线选择的思想是收发端采用多个天线，搭配少量的射频链路，按照一定的性能准则每个时刻激活一组最优的天线子集来实现通信。天线选择在保持了多天线有效的空间自由度的基础上，降低了系统的复杂度和成本。因此，天线选择作为一种性价比很好的技术被人们广泛关注。天线选择系统框图如图1．2所示：天线选择葜图1．2MIMO天线选择系统框图图1．2所示的系统中，发射

2、端有NT个发射天线，但是配备的射频链路只有LT条，接收端有NR个接收天线，但是配备的射频链路只有LR条，并且有厶<坼，厶<Ⅳ。。这种情况下，在进行数据传输时就需要对天线作出选择，依据一定的准则，射频开关电路激活一组最优的天线子集来实现通信。天线选择是选择一组最优的天线子集来通信，可以看作是一种简化的多天线技术。因此MIMO技术下发展的各类技术比如空时编码、空时复用均可以和天线选择技术相结合。现有天线选择技术有以下两大研究方向：一类是空间分集的天线选择系统，这一类系统以追求通信质量最佳为目标。另一类是空时复用系统的天线选择，这一类系统目标是实现系

3、统容量的最大化。1．1．3论文研究的意义MIMO技术因其巨大的容量优势与改善链路传输质量的潜力受到了广泛的研究与关注，IEEE802．16e标准中将MIMO的Alamouti发射分集以及空时分组码作为一项提高系统性能的可选技术。但是在实际应用中，需要在收发两端配备多个射频链路，包括低噪声放大器、混频器和加转换器等，而这些器件的成本占了整个收发信机的很大部分，因此系统的实现成本非常高。而MIMO的天线选择技术可以有效的解决上述问题。经过天线选择后的系统通信质量可以得到保证的同时，减少了整个系统需要的射频链路的数量，使得系统硬件的结构简化、成本降3

4、早在1989年MIMO理论提出之前就开始了对天线选择技术的研究。文献【3】和【4】中对接收天线选择进行了研究，对坼=l，M>1时，选择接收天线厶=l的情况进行了研究。在文献【孓7】中基于对接收天线信号功率的考虑，对坼=1时，选择天线三。>l的情况进行了研究。严格的说，坼和Ⅳ。都大于1的系统才是MIMO系统，但是上述文献的研究结果对于选择MIMO系统接收天线，使得信道矩阵的行范数最大的情况下同样适用。我们可以把这种算法称作基于范数的选择方法(NBS，norm-basedselection)。对于￡。=l时的NBS算法的研究结果在文献f3’4】中进

5、行了介绍，在文章中可以看到在选择的接收天线只有一根的时候，这种方法有着最优的性能。在文献【鲫】中可以看到，当厶>l时，这种方法就不是最优的，但是由于这种方法比较简单，所以仍然被广泛的采用。虽然NBS方法很简单，算法的复杂度很低，但是当信道矩阵的行相关性增大时，这种算法和最优选择方法相比所得到的容量少了很多。对于一般意义上的MIMO系统，坼和Ⅳ。都大于1，并且选择的天线数厶和厶都可以大于等于l，对于这种情况下的天线选择算法，各国的研究学者进行了深入研究。例如，Gore在文献【1o】中提出了一种基于容量最大化的非满秩信道矩阵的最优发送天线选择方法，

6、这种方法需要对天线所有可能组合进行穷尽搜索，当天线数较多时运算量较大。在文献【Il】中提出了基于Gore方法的快速次优选择方法，减少了运算次数。但是这些方法只局限于发送天线的选择，没有考虑接收天线的选择。Molisch在文献【12】中研究了采用天线选择技术的MIMO系统容量的上限，在文献【9】中对发送天线选择的最优算法和次优算法进行了研究。但是，文章中只对天线选择算法的性能进行评价，并没有着眼于提出新的最优算法和次优算法。Gore和Paulraj在文献【13】中研究了结合空时编码的天线选择方法，研究结果表明，在发送／接收天线选择时，选择信道矩阵

7、的最大范数的两行／列，可以在解码器端得到最大的SNR。4重庆邮电大学硕士论文第一章绪论Gorokhov在文献【14l中提出了快速选择天线子集的方法。这种方法是基于容量最大化目标的次优接收天线选择方法。这种算法的基本思想是：以所有可用的天线为起点，每一步移去一个天线，每次移去的天线对容量增加的贡献最小。重复这一过程，直到所需要的天线数目被选择出来为止。这种算法的计算量比上面介绍的算法要少很多。文献【15】中，提出了另一种次优接收天线选择算法，这种算法比文献【14】中的算法的计算量小了很多。与文献I¨l中的算法相反，我们从一个空的天线子集开始，每次

8、增加一根天线，每次增加的是对容量贡献最大的天线。重复这一过程，直到所需要的天线数目被选择出来为止。仿真证明这种算法对于系统容量的性能改善与最优选择算法