MIMO多天线技术ppt课件.ppt

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1、移动通信---第三课MIMO多天线技术MIMO多天线技术概述MIMO系统容量MIMO传输方案MIMO-OFDM技术概述MIMO（Multiple-InputMultiple-Output）技术又称多发多收天线技术，能在不增加带宽和发送功率的情况下，成倍提高通信系统的容量和频谱利用率，是第四代移动通信的关键技术。MIMO的奠基工作是在20世纪90年代由贝尔实验室和AT&T的学者Telatar,Foshinia,Tarokh,Alamouti等人完成。概述MIMO的核心思想是将单个数据符号通过一定映射（编码、调制）变换成并发的多个数据符号流发射出去，在接收端通过先进的信号处理

2、技术和反变换再恢复出原始数据符号流。MIMO能将多径影响因素变为对通信性能有利的增强因素。通过在空间中产生独立的并行信道，同时传输多路数据流，从而增加系统传输速率和频谱利用率。MIMO系统模型x1x2x3y1y2y3h11h21h31h12h22h32h13h23h33MTTXantennasMRRXantennasMIMO的系统容量多输入单输出（MISO）系统（发送分集、等功率发送）：多输入多输出（MIMO）系统：单输入多输出（SIMO）系统（接收分集、MRC合并）：单输入单输出（SISO）系统：MIMO系统容量随着天线数目的增加成线性增加。MIMO系统模型发送信号：第

3、j根天线发送xj为零均值i.i.d高斯变量，发送信号的协方差矩阵为：总的发送功率约束为若每根天线发送相等的信号功率PT/MT，信道矩阵：H为复矩阵，hij表示第j根发送天线至第i根接收天线的信道衰落系数。归一化约束：每一根天线的接收功率均等于总的发送功率MIMO系统模型接收端的噪声：各分量为独立的零均值高斯变量，具有独立的和相等方差的实部和虚部。噪声协方差矩阵若n的分量间不相关，每根接收天线具有相等的噪声功率2。每根接收天线输出端的信号功率为PT，故接收功率信噪比为MIMO系统模型根据奇异值分解（SVD-SingularValueDecomposition）定理，任意矩

4、阵H可表示为U和V分别为MR×MR和MT×MT正交矩阵，D为MR×MT非负对角阵，对角线元素为矩阵特征值的非负平方根。满足z为关于特征值的MR×1特征向量。U的列是HHH的特征向量，V的列是HHH的特征向量。MIMO的系统容量分析令则MIMO的系统容量分析矩阵HHH的非零特征值数目m等于矩阵H的秩r。对于MR×MT矩阵H，其秩最大为即H的非零奇异值最多有m个。用表示H的奇异值，则从第1个到第r个接收分量，子信道增益为，而从第r+1接收分量起，子信道的增益为0，相应的接收分量不再依赖发送分量。MIMO的系统容量分析等效的MIMO信道可看成由m个相分离的并行子信道组成，每

5、个子信道指配一个H矩阵的奇异值（或HHH的特征值），该奇异值相当于该子信道的幅度增益，而子信道的功率增益相当于HHH的特征值i。MIMO的系统容量分析即y’、x’和n’的协方差矩阵与变换前y，x，n的协方差阵具有相同的迹（对角线元素之和）或功率。MIMO的系统容量分析各子信道是分开的，因而它们的容量相加。假定在等效MIMO信道模型中每根天线发送的功率为，总的信道容量可利用Shannon公式求出：式中F为每个子信道的带宽，Pi为第i个子信道的接收信号功率：MIMO的系统容量根据特征值与特征矢量的关系，有（设）：是方程的m个特征根。可得：因此，有：MIMO的系统容量特别的，

6、当时，有：其中，MIMO的系统容量分析E.Teletar,1995,”CapacityofMulti-AntennaGaussianchannels”G.J.Foschini,1998,”OnLimitsofWirelessCommunicationinaFadingEnvironmentWhenUsingMultipleAntennas”MIMO的系统容量功率注水算法在系统呈闭环情况下，发射端已知信道状态信息CSI，可以通过注水（water-filling）算法，将较大的发送功率分配给状态较好的信道，来提高信道容量。注水算法的目的是在功率约束的前提之下实现信道容量的最大

7、化。其功率约束可以表示为:归一化信道容量为：功率注水算法采用拉格朗日乘子法，构造如下函数：令：得到：，其中功率不可能为负值，因此：功率注水算法MIMO系统下容量注水算法示意图功率注水算法最优功率分配时的MIMO信道容量：其中L为通过功率限制条件得到的拉格朗日乘子。令发送天线数和接收天线数相等，发送机与相应的接收机之间通过正交、并行的子信道相连接，因而各个子信道之间无干扰。正交传送的MIMO信道当MR=MT=M=8，SNR=20dB，归一化容量各子信道不相关联地给出了M倍增益。MIMO信道容量MIMO系统的信道容量主要由H的奇异