4G通信中的MIMO智能天线技术（2）

　　2.MIMO的接收分集技术

　　MIMO系统在接收端的解码算法主要有ZF算法、MMSE算法、判决反馈解码算法、最大似然解码算法和分层空时处理算法(belllabslayeredspace-time，BLAST)。其中，迫零算法和MMSE算法是线性算法，而判决解码算法，最大似然解码算法和分层空时处理算法是非线性算法。在SIMO或者MIMO通信链路的接收端，接收机或者均衡器利用多径信号重构发射信号。在非频率选择SIMO信道下，最优接收机制是最大比合并(MRC，Maximum Ratio Combining);而对于频率选择SIMO信道，最优接收机制是ML检测，但它是非线性的，其复杂度与天线数目成指数关系(可以用线性译码器来代替，但是性能会有所下降)。ZF均衡器通过信道的逆可以消除符号间干扰ISI(InterSymbol Interference)，但是其代价是对噪声产生了放大。MMSE接收机可以在噪声放大和ISI消除之间进行折衷。基于判决反馈的一种次优非线性机制判决反馈均衡(DFE，Decision Feedback Equalizer)可以用于改善线性均衡器的性能，它通过反馈滤波器将以前符号产生的部分ISI从目前的符号中消除。ML和线性均衡可以扩展到MIMO信道中，与MIMO接收机相关的问题就是多流干扰(MSI，Multistream)的存在。MSI会导致多个数据流之间的相互干扰。非线性连续抵消均衡器或者V-BLAST均衡器可以将MIMO信道转换成一些并行信道，但是该机制可能存在差错传播现象。

　　3.MIMO系统中的波束成形技术

　　(1)特征波束成形MIMO系统的系统模型为r=Hs+n，将信道矩阵H进行奇异值分解，如果发射端已知信道信息，通过发射端的特征波束成形和接收端的线性处理，可将MIMO信道分成平行的子信道。如果发射端不知道信道状态信息，在多用户的环境下，可以采用随机波束成形方法实现多用户分集。

　　(2)波束成形与空时编码结合大多数情况下，假设CSI的部分信息在发射端已知是合理的，因而提出了空时编码和波束成形相结合的混合机制。空时编码和波束成形是两种不同的发送分集技术。空时编码属于开环分集技术，在发送端不需信道信息;阵列波束成形属于闭环分集技术，利用信道反馈信息进行空间滤波或干扰抑制，信道反馈的准确性会严重影响波束成形的效果。当发送端获得部分信道状态信息时(如信道均值或信道协方差矩阵)，可以根据信道信息选择发射策略(波束成形或空时编码[5])。波束成形的权值在保证接收端达到信噪比和误码率要求的条件下，由反馈信道信息决定，文献[6][7]中指出结合功率分配，波束成形和空时编码对发射机进行联合优化，在不增加设备复杂度和损失发射速率的条件下，提供了比传统空时编码更好的性能。

　　总之，描述多入多出智能天线收发机特征的性能度量为均方误差(MSE，MeanSquareError)、SNR、误比特率(BER，BitError Rate)、可达吞吐量、需要的发射功率和信道容量。发射和接收机制都是根据这些准则进行优化的。设计它的收发机要特别关注以下4个关键参数：(1)在发射端和接收端CSI的可靠性;(2)发射信号的特征(调制、复用和训练信息);(3)要优化的性能度量;(4)计算复杂度的大小。

　　三、智能天线的优点

　　在移动通信系统中，多径及多径时延扩展是移动通信中存在的主要问题。多径传播将导致信号严重衰落，时延扩展导致符号间干扰，这将会严重地影响通信链路的质量。同时，共信道干扰是移动通信系统容量的主要限制因素，它将影响用户对有效网络资源(频率、时间)的复用。智能天线通过利用多径可改善链路的质量，通过减小相互干扰来增加系统容量，并且允许不同的天线发射不同的数据。总之，智能天线的优点可以归纳如下：

　　(1)增加覆盖范围在接收端天线阵列对信号进行相干接收，可产生阵列或波束成形增益，该增益与接收天线的数目成正比。

　　(2)降低功率/减小成本智能天线对特定用户的传输进行优化，可以降低发射功率，从而降低放大器的成本。

　　(3)改善链路质量/增加可靠性分集的形式包括时间分集、频率分集、码分集和空间分集等。当用智能天线对空间域进行抽样时就会产生空间分集。在非频率选择性衰落的MIMO信道中，最大的空间分集阶数等于发射天线数目和接收天线数目的乘积。多个发射天线通过采用特殊的调制和编码机制就可以产生发射分集，而多个接收天线的接收分集取决于对独立衰落信号的合并。

　　(4)增加频谱效率通过不同方法精确地控制发射功率会减小同道干扰，从而增加使用同样资源的用户数目。通过波束成形实现空分多址(SDMA)可以实现资源的复用，从而增加数据速率和频谱效率。该增益也被称为空间复用增益。MIMO系统中利用多个独立的空间维数来同时传送数据，在不相关瑞利衰落MIMO信道中，其信道容量与收发天线数目的最小值成正比。