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无线通信MIMO和自适应阵列系统的波束形成及性能.pdf

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上传者: xl46512 2012-05-08 评分 0 0 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《无线通信MIMO和自适应阵列系统的波束形成及性能pdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含上海交通大学博士学位论文无线通信MIMO和自适应阵列系统的波束形成及性能姓名:刘云辉申请学位级别:博士专业:通信与信息系统指导教师:杨宇航上海交通大符等。

上海交通大学博士学位论文无线通信MIMO和自适应阵列系统的波束形成及性能姓名:刘云辉申请学位级别:博士专业:通信与信息系统指导教师:杨宇航上海交通大学博士学位论文摘要随着无线通信技术的发展天线阵列通信技术已成为新一代无线通信系统的关键技术。多天线通信系统包括一端使用天线阵列的自适应阵列系统和近年来发展的发射和接收机侧都使用火线阵列的多输入多输出(MMO)系统。波束形成设计是天线阵列通信系统空时信号处理的重要研究内容之~。自适应阵列系统常规波束形成技术的研究已比较厂泛但仍存在很多问题特别是算法复杂度的降低与性能提高与其它技术的融合以及结合实际通信环境的应用研究等。而关于推广的MIMO系统联合发射和接收波束形成f或称为发劓机线性顸编码与接收合并设计假设完美信道状态信息(CSI)条件F的研究已比较广泛但更实际通信环境下的性能分析和鲁棒设计研究还/i多。困此本文围绕提高自适应阵列波束形成算法的性能与复杂度比结合实际系统的应用研究以及不完美CSl条件下的MIMO系统发射和接收波束形成的性能分析和鲁棒设计而展开在回顾已有研究的基础之E提出新的波束形成技术和算法或者在原有方法的基础卜加以改进降低算法的计算复杂度和提高性能以及理论性能分析和鲁棒设计等。分别提出了适用于宽带码分多址(WCDMA)系统的最小化误码率解扩重扩波束形成方法(MBERDRB)和最大化信干噪比波束形成’义特征值问题(GE)的改进线性广义拉格朗口乘于自适应算法(MSINRMLGLM)一种用于正交频分多路复用(OFDM)自适应阵列接收、有更高性能与复杂度比的增强子载波分组波束形成方案(ESCGBF)假设接收机信道估计错误、CSI量化误差和反馈延迟的闭环MIMO系统联台发射和接收波束形成系统性能分析和鲁棒设计以及MBER优化发射功率分配的LambertW函数求解方法。第章简单介绍了多天线信道和信号模型及OFDM传输技术在频率选择性多天线无线通信环境中的应用。并简要介绍了多天线系统优化线性接收以及MIMO系统应用CSI的发剁和接收系统设计等。第章结合G空中接口标准WCDMA实际应用环境讨论了最小化误码=孳(MBER)接收波束形成技术和最大化信干噪比(MSINR)波束形成的自适应算法。经典的波束形成技术大多都是优化系统均方误差(MSE)、信干噪比(SINR)或信噪比(SNR)等。误码率(BER)是通信系统设计的一项重要性摘要能测度结合G守中接口标准WCDMA系统本文讨论了基于最小化误比特率准则的接收波束形成技术提出了MBER解扩重扩波束形成方法(MBERDRB)通过直接优化系统误码率以确定波束形成加权系数。利片j基于样本的kernel概率密度函数估计设计J权向量自适应更新算法并借助解扩重扩技术提供算法所需的参考信号。空问合并后用RAKE接收进行时域多径信号合并。其次为了提高MSINR波束形成自适应算法的性能与计算复杂度比本文提出了。种改进线性广义拉格朗日乘子算法(MSINR.MLGLM)。广义特征值aJ毗表示成期望信号和干扰噪声信号协方差矩阵特征值的函数改进算法利用了期望和T扰噪声信号的长期和瞬时信号分量用线性迭代的方式搜索最大广义特征值并利用最陡下降法更新波束形成权向量。最后提}【IMBERDRB平uMSlNR.MLGLM被应用于WCDMA无线通信环境【:行阵列接收信号处理。数值模拟结果显永提出MBERDRB波束形成获得了较基于其它准则波束形成技术更好的BER性能且具有比较平稳的算法收敛性能与MSINR波束形成的其它算法相比提出的MLGLM算法获得了更高的系统性能与计算复杂度比和更好的阵列n向应性能并且提高了算法的收敛速率。为了提高OFDM自适应阵列接收频域波束形成处理的性能和计算复杂度比第章提出r‘种新的增强子载波分组波束形成技术(ESCG.BF)。新方案不同于已存存全自适应波束形成(FABF)或子载波分组波束形成(SCGBF)的是:在予载波分组波束形成信号处理后级联了波束形成后信道估计和均衡处理。与了载波分组波束形成和全自适应波束形成技术相比提出ESCG.BF通过减少子载波分组数目以大幅降低计算复杂度以增加低复杂度的波束形成后均衡处理来维持或提高性能取得了系统性能与计算复杂度比的提高。并且在频率选择性信道通信环境F提出ESCGBF比SCG.BF具有更鲁棒的性能。最后提出ESCGBF被应片j于OFDM无线局域网(WLAN)通信环境各种无线信道环境下的数值模拟结果验证了ESCGBF的性能提高。第章丰要研究了闭环MIMO系统中线性发射和接收波束形成设训的优化功率分配和Ii完美CSI对系统性能影响的理论分析。M|MO线性发射和接收波束形成系统叶基丁系统容量、MMSE、MSINR等准则的优化功率分配问题可以运用拉格朗日乘子技术和KKT条件获得优化功率分配的闭式解但基于最小化BER(MBER)准则的优化发射功率分配策略由于包含复杂的Q函数上海交通大学博士学位论文而没有简单的闭式解。这类优化问题可以采用通片j的算法求解如内点法或利用Q函数的契尔诺夫(Chernoff)上边界获得近似优化功率分配称为Q函数契尔诺夫功率分配。因此本文提出丁一种利用LambertW函数的求解方法一LambertW函数功率分配。基于MBER准则的优化功率分配问题的优化解町以用LambertW函数的主分支函数表示从而转化为求解关于w函数的问题而w函数的求解已具有简单的优化算法。接F来本文重点分析了信道估计错误、量化噪声和反馈延迟导致的不完美CSIR和CSIT对闭环MIMO发射和接收波束形成系统的性能影响。给定接收信道估计误差和量化噪声的二阶统计量以及CSI反馈延迟模型利用发射和接收波束形成权向量分别与真实信道右和左奇异向量之间的互相关系数本文首先给出了不完美CSI条件下的发射和接收波束形成增益损失、子信道问干扰和子信道信干噪比(SINR)的分析表达式并用矩阵扰动理论分析u一i完美CSI对互相关系数的影响和相互关系。分析表明系统性能除与CSI误差有关外还与信道奇异值的分布相关。根据闭环MIMO系统线性发射和接收波束形成联合设计框架以及不完美CSl条件下的性能分析第章研究了信道估计错误、量化误差和反馈延迟导致不完美CSI条件下的线性发射和接收波束形成系统的随机鲁棒设计问题。假设已知MMSE信道估计误差和CSI量化噪声的方差给定CSI反馈延迟导致的CSIT和CSIR相关模型本文首先给出了每个子信道上的甲均条什均方误差(MSE)、平均条件信干噪比(SINR)和平均条件误码率(BER)的表示式。然后根据最小化子信道均方误差和准则(MSMSE)和最小化误码率和准则(MSBER)给出了平均发射功率约束系统的随机鲁棒发射波束形成矩阵优化设计并分别用修改注水算法和LambertW函数求解约束优化问题分别得到优化发射功率分配的闭式解。然后本文将提出方法扩展应用于多载波MIMO(MIMO.OFDM)系统并提出了全局子信道选择发送策略发射机能根据信道频率选择性衰落的变化而适当调整发射符号的子载波和子信道进一一步增强系统的鲁棒性能。本文第章是全文总结雨I结论并对进一步工作提出了建议。关键字:MIMO自适应阵列正交频分多路复用波束形成信道状态信息随机鲁棒设计...上海交通大学博J学位论文AbstractWithdevelopmentofwirelesscommunicationtechnologycommunicationswithantennasarrayhavebecomethekeytechnologyforthenextgenerationwirelesscommunications.Multipleantennassystemsincludeadaptiveantennasarraythatonesideutilizesantennasarrayandrecentlydevelopedmultipleinputmultipleoutput(MIMO)systemsthathavemultipleantennasatbothtransmitterandreceiver.Beamformingisoneoftheimportantresearchtopicsinmultipleantennasarraysystems.Althoughthebeamformingonadaptivearraysystemshasbeenstudiedextensivelymanyproblemsareawaitingsolutionsespeciallyinloweringcomplexityandimprovingsystemperformancesofadaptivealgorithmsforbeamformerandresearchesonbeamformingintegratedwithothercommunicationtechniques.Supposingperfectchannelstateinformation(csoatbothreceiverandtransmittersidesresearchesonjointdesignoftransmitreceiveIinearbeamforming(commonlytermedcombiningatthereceiver)havebeenperformanceanalysisandrobustdesignlinearprecodingatthetransmitterandstudiedbuttherehasfeWstudiesonnrealistiCcommunicationenvironlnents.Thereforethisdissertationfocusesonimprovingperformancestocomplexityratioofbeamformingalgorithmsforadaptivearraysystemsefficlentapplicationtorealisticcommunicationenvironmentsandtheoreticalperformanceanalysisandrobustdesignfortransmitreceivelinearbeamformingsystemsinrealisticcommunicationenvironments.AfteranextensiveoverviewonexistingbeamformingdesignsforMIMOsystemsandadaptivearraythedissertationproposessomenovelbeamformingdesignsmodifiedalgorithmstolowercomputingloadandimproveperformancestheoreticalperformanceanalysiSandrobustdesignetc.Thefollowingstudieshavebeenconfirmed:minimizingbiterrorratedespreadandrespreadbeamforming(MBERDRB)forwidebandcodedivisionmultipleaccess(WCDMA)systemsandamodifiedIineargeneralizedLagrangemultiplierbeamformingalgorithmforMSINRbasedbeamforming(MSINRMLGLM)anenhancedsubcarriersgroupingbeamformingscheme(ESCGBF)withimprovedperformancestocomplexityratioforOFDMadaptive.V.摘要arraysystemstheoreticalperformanceanalysisandrobustdesignforMIMOtransmitreceivebeamfromingsystemsbyassumingunperfectCSITandCSIRarosebychannelestimationerror,quantizationerrorandCSIfeedbackdelayandLambertWfunctionsolutiontoMBERbasedoptimalpowerallocationproblem.ChaptergivesabriefintroductionaboutmultipleantennawirelesschannelandsignalmodelOFDMincommunicationsystemswithmultipleantennasoptimalreceiveranddesignswithCSIforMIMOchannels.Chapterdiscussesminimizingbiterrorrate(MBER)basedbeamformingdesignandadaptivealgorithmformaximizingsignaltointerferingplusnoiseratio(MSINR)basedbeamformingdesignbyintegratingwithWCDMAsystem.Classicalbeamformingdesignsaremostlybasedonminimizingmeansquareerror(MMSE)MSINRandmaximizingsignaltonoise(MSNR)criterionbutthedissertationdiscussesbeamformingdesignbasedonMBERcriterionbydirectlyoptimizingbiterrorrate(BER)oftheconsideredsystemthenpresentsMBERdespreadandrespreadbeamformingmethod(MBERDRB).AfterthereceivedsignalisdespreadedtransmittingbitsfordesireduserareestimatedThentheestimatedbitsarerespreadedtoattaintheestimatedtransmitsignals.TheoptimalbeamformingweightvectorcanbecomputedbyminimizingcostfunctionwhichisformedbyMBERcriterion.NextwealsodiscussadaptivealgorithmsforMSINRbasedbeamformingdesign.AmodifiedMSlNRbasedlineargeneralizedLagrangemultiplierbeamformingalgorithm(MSINRMLGLM)isproposed.Aftertheobjectivegeneralizedeigenvalueproblemisexpressedbytheeigenvaluesofthecovariancematrixesofthedesiredsignalandinterferingplusnoisesignalvector,themodifiedadaptiveprocedureisdevelopedtoiterativelysearchmaximalgeneralizedeigenvalueandtheweightvectorisupdatedbythesteepestdescentmethod.TheproposedMBERDRBandMSINRMLGLMareappliedtouplinkreceivingsystematbasestationofWCDMAadaptiveantennasarraysystem.NumericalsimulationsshowthattheproposedMBERDRBcanobtainwerBERandbetterconvergenceperformancethanbeamformingdesignbasedonotheroptimizingcriterions.ComparedwithotheradaptivealgorithmsforMSINRbased.V上海交通大学博士学位论xbeamformingdesigntheproposedMSINRMLGLMcanachievehigherperformancestocomputationalcomplexityratiofasterconvergencerateandbetterarrayresponses.InordertoimproveperformancetocomputingcomplexityratiooffreqnencydomainbeamformingdesignforOFDMadaptivearrayreceivingsystemschapterproposesanovelenhancedsubcarriersgroupingbeamforming(ESCGBF).Thedifferenceofthepresentedmethodfromfulladaptivebeamformingmethod(FABF)andsubcarriersgroupingbeamformingarchitecture(SCGBF)isthatpostbeamformingchannelestimationandequalizationprocessareaddedafterthereceivedsignalsareprocessedbythesubcarriersgroupingbeamformer.Theaddedprocessisutilizedtolowercomputingcomplexityandmitigateperformancedegradationthatarisesfromdifferentchannelfadingacrosssubcarriersinfrequencyselectivefadingenvironment.TheproposedESCGBFcanlargelylowernumberofsubcarriergroupsbutdoesn’tsacrificetheperformancesandobtainshigherperformancetocomplexityratiothanFABFandSCGBF.nadditionitachievesrobusttofrequencyselectivitywirelesschannels.NumericalsimulationsshowtheimprovedperformancesoftheproposedESCGBFinapplicationtowirelessLAN(WLAN)throughvariouswirelesschannels.ChapterdiscussesoptimalpowerallocationandeffectofunperfectCSIonperformancesofMIMOlineartransmitreceivebeamformingsystems.InjointdesignoftransmitreceivebeamformingoptimalpowerallocationproblembasedoncapacityMMSEandMSINRcriterionscanobtainclosedsolutionsbyLagrangemultipliermethodandKKTconditionsbutproblemofMBERbasedoptimalpowerallocationdoesnothaveasimpleclosedformsolution.Therearetwoexistingmethods:thegeneralpurposemethodsandQfunctionChernoffapproximativepowerallocationmethod.ThedissertationproposesanovelsolutiontoMBERbasedoptimalpowerallocationbyLambertWfunctionWfunctionpowerallocation.ThesolutiontoMBERbasedoptimalpowerallocationcanbegivenbytheprincipalbranchoflambertWfunctionandtheoptimizingpowerallocationcanbeobtainedbysolvingWfunctionwhichcanbeeasily.VlI摘要solvedbysomeefficientalgorithms.NextthedissertationstudieseffectofunperfectCSIRandCSITonperformancesofcloseloopMIMOsystemswithlineartransmitreceivebeamformingdesigns.AssumingthesecondorderstatisticsofchannelestimationerrorandquantizationerrorandfeedbackdelaymodelwegivecorrelationcoefficientofeigenvectorsofestimatedandrealisticchannelsandtheoreticallyanalyzetransmitandreceivearraygainlossessubchanneljnterfereneeandSNRIOSS.TheneffectsofCSIerroroncorreIationcoefficientareanalyzedbymatrixperturbationtheory.AccordingtojointdesignframeworkofIineartransmitreceivebeamformingforcommunicationsthroughMtMOchannelsandthetheoreticalanalysisontheeffectofunperfectCSIonitchapterdiscussesrobustdesignoflineartransmitreceivebeamformingunderassumptiononunperfectCSlarisingfromchannelestimationerrorquantizationerrorandfeedbackdelayinrealisticcornmunicationenvironments.GivenvariancesofchannelestimationerrorandquantizationerrorcorrelationmodelofCSlTandCSITduetoCSIfeedbackdelaythedissertationderivesergodicconditionalMSEergodicconditionalSINRandergodicconditionalBERateachsubchannelunderconditionofCSIestimationThenbasedonminimizingthesumofconditionalMSE(MNMSE)andconditionalBER(MBER)atallthesubchannelsrobustdesignsoflineartransmitreceivebeamformingareobtainedforsystemswithapowerconstraint.TheoptimizingproblemsaresolvedbythemodifiedwaterfillingalgorithmsandLambertWfunction.NexttheproposedrobustdesignisextendedtoMMOOFDMsystems.GlobalsubchannelsselectivetransmitalgorithmisproposedtoadaptivelyadjusttheusedsubchannelsinalltheglobalavailablesubchannelsindynamicrealisticMIMOchannels.FinallyChaptersummarizesthedissertationandgivessomesuggestionsaboutureresearchtopics.KEYWORDS:MIMOsystemAdaptiveantennasarrayOFDMbeamformingchannelstateinformation(CSi)robust..VIll.申请者论文题口答辩口期担任职务主席委员委员上海交通大学学位论文答辩决议书刘云辉所在学科(擎业)无线通信MMO和白适应阵列系统的波束形成及性能爸辩地点答辩委员会成员姓名职称所在j:作单位顾君忠教授华尔师范大学陈惠【t教授上海大学何守才教授上海第二‘l:业大学通信与信息系统教二楼备注无无无评语和决议:论文在无线通信MIMO和自适应阵列系统的波束形成技术及系统性能分析等方面进行了富有成效的研究主要工作和创新点包括:.结合G空中接口标准WCDMA系统提出了最小化误码率懈扩重扩波束形成方法和基于样本的权向量自适应更新算法以及解决最大化信干噪比波束形成广义特征债闷题的改进线性广义拉格朗日乘子自适应算法。它们在系统误码率、阵列响应能力和算法收敛性能等方面都得到r改善或提高.针对正交频分多路复用自适应阵列接收系统提出了增强予载波分组波束形成技术。在没有牺牲系统性能的前提F提出方案降低了系统的复杂度并在频率选择性信道环境F具有更好的鲁棒性.针对MIMO发射预编码和接收合并系统MBER优化发射功率分配的求解问题提出了LambertW函数求解方法具有发射功率分配更精确和系统性能更好的特点.对不完美信道状态信息环境下闭环MIMO系统联合发射和接收波束形成系统的性能进行了理论分析提出了随机鲁棒波束形成设计方法并用修改注水算法和w函数求解约束优化问题。通过模拟结果表明提出方法或算法的性能提高和改进验证了理论性能分析方法和分析结果的正确性。论文选题既有理论意义也有实用价值。论文立论正确分析清楚条理清晰实验数据充实可信有刨新性反映了作者具有坚实宽广的理论基础和系统深入的专门知识独立科研能力强。答辩过程中刘云辉同学能清楚地报告自己的研究工作回答问题正确。答辩委员会经无记名投票表决一致同意通过刘云辉同学的博士论文答辩并建议校学位评定委员会授予刘云辉同学工学博士学位。船拣:拿挈曲也篁篓黧黛凶冬掣!oF年fp聂fB无~无~无蝴指~掌学学学大大大大妞她一她姗海一海海海上上.上r搬一羰~搬搬文。华恬航鸿建蒙宇诺李戎杨颈~颈~颈魏上海交通大学博士学位论又符号说明粗『F体大写字母表示矩阵(A)粗斜体小写字母表示向量(a)斜体小写或人写字母表明变量(a)正体大写字母表示常量(c)。A.A‘.A”Tr(A)vec(A)IⅣE(x)diag(A)AIRe(w)Ira(w)rank(H)U(iJ)占(f)Vf(x)l|AI|五AoBmax(xY)min(xY)(y)sgn(x)~』厂(ⅢC)C分别表示矩阵A的转置、共额和共额转茸求矩阵A的迹矩阵A的向量化运算即按矩阵A的列组合形成向量NN维单位矩阵求随机变量z的期望矩阵A的对角化运算对矩阵A求秩复数w的实部和虚部求矩阵H的秩矩阵H的第i行、第列的元素狄拽克函数函数f(x)相羽于变量x的梯度向量x的范数求矩阵A的F范数ZIAll=Tr(AA)载波波长矩阵A和B的Kronecker积在x和Y二者之中取最大值或最小值=max(Y)即在与Y中取最大值实标量x的符号即sgn(x)=叫Ixl服从均值为柳、协方差矩阵为c的圆对称复高斯向景分布光速常数上海交通大学博士学位论又GPPAWGNBERBPSKCSICCICSITCSIRCDMACPDABDVBFFTFA.BFGWSSUSi.i.d.ISIlFFTKKTLagrangeLSLMSMLMIMo缩写ThirdGenerationPartnershipProjectAdditiveWhiteGaussianNoiseBitErrorRateBinaryPhaseShiftKeyingChannelStateInfomlmionCoChannelInterferenceCSIattheTransmiUerCSlattheReceiverCodeDivisionMultipleAccessCyclicPrefixDigitalAudioBroadcastDigitalVideoBroadcastFastFouriel"n铆sfoFinFullAdaptiveBeamformingGaussianWideSenseStationaryUncon'elatedScatteringIndependentandIdenticallyDistributedInterSymbolInterferenceInverseFastFourier’FransfotinKamshKuhn一ucherLeastSquareLeastMeanSquareMaximumLikelihoodMultipleInputandMultipleOutput.TlI第三代移动通信伙伴计划高斯白噪声误码率二进制相移键控信道状态信息同信道干扰发射信道状态信息接收信道状态信息码分多址循环前缀数字音频广播数亨视频广播快速傅立叶变换全自适应波束形成高斯广义平稳非相关散射独立同分布符号间干扰快速反傅立叶变换KKT条件拉格朗日最小二乘最小均方最大似然多输入多输H{缩写MSEMMsELMMSE^皿雹RMSBERMSMSEMBER.DRBoFDMP/SPDPoafQAMQPSKs}Ps.t.SCG出FESCGBFSNRSINRMSINRM匪GLMSlMOSVDTDDWLANWCDMAZFMeanSquareErrorMinimumMeanSquareErrorLinearMMSEMinimumBitErrorRateMinimmnSummationofBERMinimumSummationofMSEMinimumBERDespreadRespreadBeamformingOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexingParalleltoSerialPowerDelayProfileProbabilityDensityFunctionQuadratureAmplitudeModulmionQuadraturePhaseShiftKeyingSerialtoParallelSubjectToSubCarrierGroupingBeamformingEnhancedSCGBFSignaltoNoiseRatioSignaltoInterli:rencePlusNoiseRatioMaximizingSI卜限ModifiedLinearGeneralizedLagrangeMultiplierSingleInputandMultipleOutputSingularValueDecompositionTimeDivisionDuplexWh.elessLocalAteaNetworksWidebandCDMAZeroForcingIV.均方差最小均方差线性最小均力著最小误比特率最小化误码率和最小化均方误差和最小误比特率解扩重扩波束形成正交频分多路复用并转串功率延迟分布概率密度函数正交幅度调制正交相移键控串转并约束到子载波分组波束形成增强子载波分组波束形成信噪比信干噪比最大化SINR准则改进线性广义拉格朗日乘子方法单输入多输出奇异值分解时分双工无线局域网宽带CDMA迫零上海交通大学博士学位论文图和表图.白适应灭线阵列接收系统图多天线OFDM系统波束形成接收机框图..图发射和接收波束形成系统原理框图图.多天线OFDM系统发射波束形成原理框吲图l一全殳结构和内容矧图.散射簇构成的MIMO倩道~图MIMO系统闭环发射系统框图.图N用CSI发射与旨发射信道容量关系曲线图.MBERDRB波束形成级联RAKE接收WCDMAf:行阵列信号处理方案图CGA期掣信号和干扰噪声信号估计原理图WCDMA上行信号自适应阵列接收模拟器参数输入对话框图MslNR和MBER波束形成的误比特率(BER)与信噪比(SNR)关系曲线图MslNR年fIMBER波束形成的误比特率(BER)性能和『。扰用户数K的关系曲线图各种不同波束形成算法的阵列波束响应罔(阵列轻载)图.各种不同波束形成算法的阵列波束响应图(阵列过载)图各种波束形成算法的收敛特性曲线图一】PostFFTOFDM白适应阵列接收波束形成系统框图.图第k个子载波的阵列接收系统框图.图提出的增强了载波分组波束形成方案框图图.波束形成处理后输出信号星座图.图修改后信道均衡后的输出星座图.图OFDM帧和符号结构图.一径信道脉冲响应(砖为采样间隔)图径信道频率响应的幅度(左图)和相位(右图)图COSTTu频率选择性信道的频率响应的幅度(左图)相位(右图).V.图和表H无干扰用户OFDM系统未编码BER件能(点FFT九FFT系统)图无干扰用户OFDM系统未编码BER性能(点FFT/FFT系统)图.接收机端入射到接收阵列的信号模型罔.未编码BER与SNR的关系曲线(两个干扰用户点FFMFFT系统)。圈未编码BER与SNR的关系曲线(两个干扰用户点FFTnFFT系统)图.系统误硝率件能与最大延迟间隔的关系曲线图MMO剜环系统发射和接收波束形成系统框图图三种不同功率分配方法的BER性能(B=)..图j种不同功率分配方法的BER性能(B=)。图CSl错误对互相关系数(左图)和发射阵列增益系数(右图)的影响图接收信号功率系数随CSIT误差的变化曲线一l图信十tg(Slm随CSlT误差的变化曲线一图.子信道BER与CSI反馈误差的关系图子信道SINR(dB)随CSI反馈误差变化的关系曲线..图CSl反馈误差环境下BER随SNR变化的关系曲线..图.系统容量与接收信噪比(sNR)的关系曲线图完美CSI环境下单波束形成和多波束形成的容量..图一不完美CSI条件F单波束形成和多波束形成的容量比较一图鲁棒设计方法同原始设计系统的BER性能比较图j同CSl误差条件下的BER性能曲线图鲁棒设计和原始设计获得的均方误差性能比较..图.全局子信道选择发送策略与固定发射策略的BER性能比较表多径信号功率延迟分布..表.不同信道环境系统BER要求与子载波分组大小的关系一表OFDMWLAN白适应阵列系统模拟参数。表大尺度开放空间户外环境功率延迟分布.表.应用选择性了信道发射策略后发射予信道分配情况VI.上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文一{以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者虢锄弓专孓同期:舔嗍析上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位沦文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密口在一年解密后适用本授权书。本学位论文属于/.不保密凹。(请在以上方框内打“”)、学位论文作者签名:易刎弓隰p弘p月西日一本够初。日期:吁年c。月一曰L海交通大学博士学位论又.研究背景第章绪论随着无线通信的迅猛发展在要求大幅度提高通信容量以满足无线通信用户指数增长需求的同时又使得无线通信环境大为复杂导致用户和蜂窝问T扰、多径衰落等现象十分严重此外可供无线服务使用的无线电频谱资源十分宝贵。结果增长的无线服务需求与有限的无线电频谱资源互相冲突。凶此未来无线数据通信系统设计的土要挑战将是增加频谱效率和提高链路可靠性。要解狄通信系统容量、带宽限制等这些严重问题的一个关键技术就是多天线通信技术这项技术的使用能大幅度地提高无线通信系统的频谱效率和链蹄可靠性I特别是近年来发展的多输入多输出(MIMO:multipleinputmultipleoutput)系统。与单天线系统(SISO:singleinpufsingleoutput)相比用多天线系统发射或/和接收信号能获得阵列增益(或称波束形成增益)、分集增益、多路复用增益和干扰抑制等。根据无线链路发射雨/或接收端是否使用天线阵列无线通信系统可阻分为sIso、单输入多输出(SIMO:singleinputmultipleoutput)、多输入单输出(MISO:multipleinputsingleoutput)和MIMO系统一l。MIMO则是最通用的定义SISO、SMO汞IMISO系统都可以作为MIMO系统的特殊情况。多天线技术最早庸用于雷达、军事等通信领域上世纪年代初期人们开始研究多天线技术在无线通信中的应用并称为自适应阵列或智能天线系统。这种系统只在无线链路端(通常是基站)使用天线阵列即SIMO或MISO结构。天线阵列是由具有已知空间分布的一组天线元组成按照天线元在空间的几何分布情况可以分为直线阵、圆环阵和平面阵等【。川。如果天线元之间的间距(用d表示)部相等则为均匀阵如均匀直线阵jtJ(ULA:uniformlineararray)。图.中所示为Ⅳ元ULA。图中:称为接收信号的波达角(DOA:directionofarrival)Sd(f)或s(r)表示平面调制波的基带复包络。假设第一个天线元为参考天线元并且假设所有天线元都是各向同性增益为G那么参考天线元上的接收信号为Y。(f)=Gs。(f)。可以看出相对参考灭线元第n天线元上接收到的信号要滞后时间r易有第一章:绪论r=dan一)sinO/C其中:C是光速常数。假设天线元间距足够小以致在每个火线元上接收到的信号幅值相同不同的只是相位。那么第”天线元上接收信号为乩(f)=Gsd(f)P一’”加=d(f)P一’”r‘“m(.I)被前干扰信号%(£)\:.\、望信号&(f)到达被图自迁皿天线阵列拄牧系统F蟾.Anad础ve口可receiversystem式中:f表示载波频率五=f/C表小载波波长。定义阵列接收信号I向量为(f)=Yl(f)y(r)YⅣ.O)】并设n(口)=【P一’““洲C)’r(NRI)drsinO/】贝y(f)=GsJ(f(p)(.)式中:n(臼)称为阵列响应向量Ⅲ为波达方向的函数反映的是各个阵元接收信号与参考阵元信号间的相位差。接收信号再输入后续的信号处理单元进行自适应处理如波束形成j等以获得分集增益和/或阵列增益。由于信号处理是自适应的所以智能天线“智”在信号处理算法而不是天线。自适应天线阵列接收大大提高了宽带系统的性能能有效地进行二ii扰抑制、提高信号质量和信号覆盖范围等。测试结果表明若将现有单天线接收基站的%更新为装备自适应阵列的基站系统就能获得%的网络容量增加【】”。在业务繁忙的热点区域安装这种基站能进一步提高网络容量。如果在通信链路两端同时使用天线阵列flIMIMO系统””】就能用多个卒问维同时建立多个并行子信道从而获得容量的线性增加。无线衰落信道中MIMO信道能同时产生发射和接收分集。这种MIMO信道最有吸引力的特征就是:利用多个不同的空问子信道同时发送多个数据流从而增加了发射数据速率或数据吞吐量。或者说用接收分集来区分这些子流而用发射分集来提高性能。MIMO系统可以奉文将一端使用白话应阵列即SIMO或MSO结构的系统定义为“}l适应阵列系统”将两端都位剧r适应阵列的系统定义为“MlMO系统”这比较符台I前国内外的习惯。..卜L海交通大学博士学位论天线性地提高衰落信道的系统容量。假设接收阵列卜每个天线元上的接收信号是互不相关的如果用C表示MlMo信道容量”~.和Ⅳ分别表示发射和接收天线元数目则c=min(NN)曰l(SNR)(bps/胁)()式中:B为信道带宽SNR为接收天线元上的信噪比。在丰富多径散射环境中MIMO信道容量随着发射和接收端最小天线元数日成线性增长【jJ这导致了MMO信道容量的大大增加从而毅得r日前其它技术无法获得的信道容量潜力从而M|MO技术有望解决未来无线通信快速增长的容量问题。另外天线阵列发射和接收技术实际上是空删分集和叫问分集技术的结合有很好的抗’r扰能力若再结合信道编码技术还可以进一步提高通信系统的性能这就是空时编码技术,,】故MIMO技术已经被视为未来高速宽带无线通信系统的一项关键技术。通过利川多天线系统进行发射和/或接I|殳信号使得空间维的利用成为可能。如

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