4G通信中的MIMO智能天线技术

一、引言

智能天线通常也称作自适应天线阵列，可以形成特定的天线波束，实现定向发送和接收，主要用于完成空间滤波和定位。从本质上看，它利用了天线阵列中各单元之间的位置关系，即利用了信号的相位关系克服多址干扰及多径干扰，这是它与传统分集技术的本质区别。

MIMO系统是指在发射端和接收端同时使用多个天线的通信系统，其有效地利用随机衰落和可能存在的多径传播来成倍地提高业务传输速率。其核心技术是空时信号处理，即利用在空间中分布的多个时间域和空间域结合进行信号处理。因此，可以被看作是智能天线的扩展。

智能天线系统在移动通信链路的发射端/或接收端带有多根天线，根据信号处理位于通信链路的发射端还是接收端，智能天线技术被定义为多入单出（MISO，MultipleInputSingleOutput）、单入多出（SIMO，Single Input Multiple Output）和多入多出（MIMO，Multiple Input Multiple Output）等几种方式。

二、多入多出智能天线收发机结构及研究进展

从图1可以看出，比特流在经过编码、调制和空时处理（波束成行或空时编码）后，映射成不同的信息符号，从多个天线同时发射出去,在接收端用多个天线接收，进行相应解调、解码及空时处理。

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图1 多输入多输出智能天线收发机结构

MIMO系统中的空时处理技术主要包括波束成形（beamforming）、空时编码（space-timecoding）、空间复用（spacemultiplexing）等。波束成形是智能天线中的关键技术，通过将主要能量对准期望用户以提高信噪比。波束成形能有效地抑制共道干扰，其关键是波束成行权值的确定。

1.MIMO系统的发射方案

MIMO系统的发射方案主要分为两种类型：最大化数据率的发射方案（空间复用SDM）和最大化分集增益的发射方案（空时编码STC）。最大化数据率发射方案主要通过在不同天线发射相互独立的信号实现空间复用。空时编码的方案是指在发射端对数据流进行联合编码以减小由于信道衰落和噪声所导致的符号错误率，它通过在发射端的联合编码增加信号的冗余度，从而使信号在接收端获得分集增益，但空时编码方案不能提高数据率。

（1）空时编码一些文献中给出了大量的发射机制，这些机制分别可以使频谱效率最大、速率最高、信噪比（SNR，SignaltoNoise Ratio）最大，它们都依赖信道状态信息（CSI，Channel State Information）在发射端和接收端的已知程度。CSI在接收端通过信道估计可以获得，然后，通过反馈可以通知发射端。

对于发射端不需要CSI的发射机制，可以引入空时编码或者采用空间复用增益来利用空间维数。空时编码主要分为空时格码和空时块码。接收到的信号通过最大似然（ML，MaximumLikelihood）译码器进行检测。最早的空时编码是空时格码STTC（Space-TimeTrellisCode），在这种方式下，接收端需要多维维特比算法。STTC可以提供的分集等于发射天线的数目，提供的编码增益取决于码字的复杂度而无需牺牲带宽效率。空时分组编码（STBC，Space-Time Block Code）可以提供与STTC相同的分集增益，但是它没有编码增益。又由于STBC在译码时只需要线性处理，因此，通常都使用STBC。空时编码技术一般假设CSI在接收端是完全已知的，当CSI在两端都未知时，提出了酉空时编码和差分空时编码。

（2）空间复用空间复用是指在发射端发射相互独立的信号，在接收端用ZF，MMSE，ML，V-BLAST[3]等方法进行解码。它能最大化MIMO系统的平均发射速率，可牺牲一些数据率获得更高的分集增益。

（3）空间复用和空时编码结合将空间复用和空时编码相结合，在保证每个数据流获得最小分集增益的条件下，最大化平均数据率。目前，将空间复用和空时编码相结合的方案主要有两种，链接编码和使用块码映射的自适应MIMO系统。链接编码方案是指在内部使用空时编码，外部使用传统的信道纠错码（TCM，卷积码，RS码）的编码方案[4]，这种方案既能提供分集增益，又能提高系统容量。因为信道间的相关性将影响多天线系统的频谱效率，当信道处于理想状态或信道间相关性小时，发射端采用空间复用的发射方案，当信道间相关性大时，采用空时编码的发射方案。

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,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。

通常设计智能天线主要集中在上面提到的某一种增益，如波束成形、分集增益、复用增益。最近这些增益之间的相互折衷已经成为研究的焦点。

四、未来移动通信系统中的智能天线技术

未来移动通信系统需要可以适用于各种通信环境的信号处理技术，因此，未来智能天线设计的初始阶段必须认真地考虑在性能和复杂度之间折衷地优化。

1.物理层的可重配置性

为了使移动通信通信收发机可以工作在多参数连续改变的环境中，需要在收发机中采用可重新配置的自适应技术来调节结构，从而获得最好的性能。智能天线收发机中的可重配置性可以看作是在各种不同环境中收发机结构的智能切换。例如，文献[8][9]提出了在MIMO信道中用于空间分集和复用相互折衷的算法。

2.不同层之间的优化

OSI（OpenSystemInterconnection，开放系统互连）模型定义的高层之间的相互作用可以提高整个系统的性能。通过结合物理层、链路层、网络层的参数设计智能天线，即考虑到各层之间相互关系来设计，而不是单独考虑某一层。实践表明，单独考虑一层的设计方法性能评估是低效的。例如，当引入调度后，通过空时编码所得到的增益将会减小，甚至会消失。

OSI不同层之间交换的信息可以归类如下：（1）CSI：需要估计出信道脉冲响应、定位信息、车载速度、信号强度、干扰强度、干扰模型等。（2）QoS相关的参数：包括时延、吞吐量、误比特率、分组差错率（PER，PacketErrorRate）等。（3）物理层资源：包括空间处理机制、天线阵列的数目、电池电量的损耗等。

考虑层之间的优化准则是非常重要的。在实际系统中，智能天线的链路质量不仅取决于采用的数据检测方法，而且还取决于特定的编码机制以及在链路层采用的媒体接入控制（MAC，MediumAccessControl）功能，还取决于高层采用的协议栈性能。因此，在设计时应该综合考虑上述因素，而不是单独考虑某一个因素。对于时延不敏感业务，将智能天线技术如V-BLAST同混合自动请求重复（H-ARQ，HybridAutomatic Repeat Request）机制结合。

3.多用户分集

在多用户通信中，一种叫做机会机制的通信方式得到了人们的重视。其基本思想是通过把信道分配给那些最有可能完成连续传输的用户来复用。这样可以使系统的吞吐量最大化。对于反射空间信道，机会波束成形方法会指向具有最高SNR的用户,另一方面，在充分散射情况下，机会机制会把信道分配给那些具有最高瞬时容量的用户,会机制可以产生多用户分集，多用户分集可以是码分集、时间分集、频率分集或者空间分集的补充。但是影响MAC协议的设计，MAC将放弃冲突检测机制而转向多用户机制。

4.实际的性能评估

在未来移动通信系统中，采用智能天线主要依赖两种研究的结果：

（1）在未来系统的设计阶段就要考虑到智能天线和移动通信环境的特性，如传播特性、天线阵列配置、业务模式、干扰情况、信号带宽的有效性，从而保证兼容性,

（2）根据与未来系统相关的关键参数，通过链路级仿真和系统级仿真的优化折衷来评估智能天线的实际性能。

五、小结

在基于CDMA技术的3G中使用多天线技术能够有效降低多址干扰，空时处理能够极大增加CDMA系统容量。凭在提高频谱利用率方面的卓越表现，MIMO和智能天线成为4G发展中炙手可热的课题。本文采用智能天线与MIMO系统结合，给出了多输入多输出智能天线收发机空时信号处理方案，讨论了智能天线的优点和未来智能天线的发展趋势同时也阐述了设计中会遇到的问题。总之，合理地使用智能天线技术将大大地提高未来移动通信系统的性能。

来源：豆豆网