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1、精品论文垂直分层空时码检测算法安睿 北京邮电大学通信与信息系统，北京（100876） E-mail：摘要：本文首先简要介绍了空时信号处理；其次介绍了空时编码研究的三大方向；最后重 点分析分层空时码。分层空时码最早是由贝尔实验室的 Foschini 等人提出的。其最大优点在 于：允许使用一维的处理方法对多维空间信号进行处理，因此极大降低了译码复杂度。分层空时码的译码有多种算法，最优算法当然是最大似然译码（MLD）算法。但 MLD 算法具有指数复杂度，无法实用化，因此便有了各种简化的方法。本文着重分析推导了基于迫零准则 和最小均方误差准则的估计算法。最后通过仿真分析了各种算法的性能和特点，并比较了
2、两 种算法的性能。关键词：多天线；空时码；Vlast中图分类号：TN920. 引 言空时处理始终是通信理论界的一个活跃领域。在早期的研究中，学者们主要注重空间信 号传播特性和信号处理，对空间处理的信息论本质探讨不多。20 世纪 90 年代中期，由于移 动通信爆炸式的发展，对无线链路传输速率提出了越来越高的要求，传统的时频信号设计很 难满足这些需求。工业界的实际需求推动了理论界的深入探索1。本论文使用 Matlab 仿真 工具，蒙特卡罗仿真方法对空时分层码的检测算法进行了仿真比较。1. 空时信号处理空时信号处理是随着 MIMO 技术而诞生的一个崭新的概念，与传统信号处理的不同之 处在于其同时从空
3、间和时间两方面考察各种信号处理问题。空时信号处理包括发射端的信令 方案和接收端的检测算法。空时编码技术是为了获得最大的发射天线分集，在保持单信道流量的情况下使误码性能 大幅度改善，经典的空时编码包括空时格码(STTC)，空时块码(STBC)和分层空时码（LST）。 空时格码可以达到满分集增益，并且具有相应的编码增益，抗衰落性能比较好。而空时块码 也可以获得分集增益，但不能提供编码增益。典型的分层空时码是贝尔实验室提出的空时分 层结构(BLAST)，包括 V-BLAST， H-BLAST 和 D-BALST 三种。其中最基本的形式是针对 平坦衰落信道的 V-BLAST 结构，它没有得到空间分集，
4、而是纯粹的 MIMO 多路传输，可获 得最大速率，或流量增益。2. 空时编码空时块编码（STBC）最先是由 Alamouti 引入的，采用了简单的两天线发分集编码方式。 其最大的优势在于，采用简单的最大似然译码准则，可以获得完全的天线增益。Tarokh 进 一步将两天线扩展到多天线的情形，并设计了通用的正交准则。Tarokh、Seshadri 和 Calderbank 首次提出将信道编码、调制及收发分集联合优化的思想， 构造了空时格码（STTC）。STTC 既可以获得完全的分集增益，又能获得非常大的编码增 益，同时还能提高系统的频谱效率。分层空时码最早是由贝尔实验室的 Foschini 等人提
5、出的。其最大优点在于：允许使用一 维的处理方法对多维空间信号进行处理，因此极大降低了译码复杂度。最简单的未编码分层- 5 -空时码就是著名的 V-Blast，即垂直机构的分层空时码。信息比特序列 c 首先经过串/并变换，得到并行的 nT 个子码流，每个码流可以看作一层信息，然后分别进行 M 进制调制，而后送 入相应的天线进行发送。3. 分层空时码检测算法分层空时码的译码有多种算法，最优算法当然是最大似然译码（MLD）算法。但 MLD 算法具有指数复杂度，无法实用化，因此便有了各种简化的方法。其中常用的有：ZF 算法、 MMSE 算法及 QR 算法。下面重点介绍 ZF 算法和 MMSE 算法。3
6、.1 迫零算法在准静态衰落信道下，接收信号的矢量是所有发送天线信号的叠加，因此，每个接收天 线收到的都是有用信号与干扰信号的叠加。可以采用多用户检测的方式对接收的信号进行干 扰删除。迫零算法的目的是：首先检测从某一层的发送信号，然后从其他层中抵消这一层信 号造成的干扰。逐次迭代，最后完成整个信号的检测。其干扰抵消的顺序是根据每次迭代的 广义逆矩阵接收列矢量信号能量来排序的，这种排序是一种本地最优化方法。其算法流程图 如图 1 所示。图 1 迫零算法的迭代过程图 2 不同接收天线数目采用迫零算法的性能比较图 2 给出了准静态衰落信道、QPSK 调制情况下，两发两收、两发四收和两发八收系统 采用迭
7、代迫零算法的误码性能。可以看到随着天线数目的增加，分级增益越来越大，其性能 得到了极大的改善。3.2 MMSE 算法另一种常用的 VLAST 检测算法是 MMSE 算法，即最小均方误差算法。该算法的目标H函数是最小化发送信号矢量 xi 与接收信号矢量线性组合Wrt 之间的均方误差，即：H2arg min E xt W rtW式中，W 是 nR nT 的线性组合系数矩阵。求其梯度得到最优解：nTW H = (H H H + 2 I)1 H HMMSE 检测与干扰删除组合可以得到类似于 ZF 算法的迭代结构，具体的算法流程如图 3。图 4 给出了准静态衰落信道、QPSK 调制情况下，两发两收、两发
8、四收和两发八收系统采用迭代 MMSE 算法的误码性能。可以看到随着天线数目的增加，分级增益越来越大，其 性能也得到了极大的改善。图 3 MMSE 算法的迭代过程图 4 不同接收天线数目采用 MMSE 算法的性能比较在上述两种算法的仿真过程中，对于几个关键点，采用了以下方式进行处理：1.考虑了 SNR 与 Eb/No 的换算关系。由于采用了 QPSK 调制，可得到：SNR = Eb / No + 10 lg 22.信道矩阵由实部和虚部均服从正态分布且独立的复变量构成。3.调制后的信号通过信道，进行归一化后，再加入噪声。4.在接收端，要注意误符号率和误码率的区别。5.要获得10 n 数量级的准确误
9、码率曲线，采样点数至少应为10 n + 2 数量级。限于资源，本 次仿真中的误码率在102 103 基本上是准确的。3.3 迫零算法与 MMSE 算法的比较在准静态衰落信道下，采用 QPSK 调制，两发两收时，比较两种算法的性能。由图 5 中可以看到，MMSE 的性能要优于 ZF。这是因为：由于 ZF 算法会使系统中的噪声放大， 而 MMSE 算法使得系统的噪声得到很好的抑制，MMSE 算法其实是一种在噪声放大和干扰抑 制之间的一种权衡的结果。4. 结束语图 5 2T2R 迫零算法与 MMSE 算法的比较本文首先介绍了分层空时码的基本概念，然后从基本概念出发，分析了迫零检测算法和 最小均方误差
10、检测算法的步骤和特点。通过实验仿真，分析了两种算法在不同天线配置下的 性能，最后比较了两种算法的性能，验证了基于迫零算法和 MMSE 算法估计对同信道干扰 和错误传播影响的良好抑制效果，同时可以看出系统天线数目对系统性能的影响。5. 展望5.1MIMO 与 OFDM 技术的结合空时编码最初是基于平坦衰落信道设计的，而下一代移动通信系统将是宽带高速通信系 统，属于频率选择性衰落信道，直接采用空时编码需要很复杂的检测手段。而 OFDM 技术 则能将频率选择性衰落信道化为多个平坦衰落信道，那么两者的结合就成了下一代移动通信 网络发展的一个趋势。将 MIMO 技术和 OFDM 技术相结合，能够充分利用
11、这两种技术优点， 既能提高分集增益和系统容量，又能增加频谱利用率，有效对抗频率选择性衰落。因此， MIMO 和 OFDM 的结合成为第四代移动通信系统中有效对抗频率选择性衰落、提高数据传 输数率、增大系统容量的关键技术。5.2MIMO 与 SA 的区别MIMO 空时处理利用的是多个天线之间的独立性进行分集合并处理，为此要求相邻天 线接收到的信号要保持独立；智能天线 SA 利用的是多个阵元接收信号的相关性进行信号处 理，要求相邻天线接收到的信号保持独立。5.3多用户检测技术多用户检测技术是根据信息论中的最佳联合检测理论提出的一类有效的抗多址干扰的 技术。多用户检测技术将多址干扰和多径衰落干扰看作
12、是具有强烈结构性的伪随机序列信 号，而且各用户间与各条路径间的相关函数都是已知的。因此，完全有可能利用这些伪随机 序列的已知结构信息和统计信息（相关性），来进一步消除这些干扰所带来的负面影响，以 达到提高系统性能的目的。多用户检测的思想对很多技术都产生了影响。Vlast 的接收算法中，如 ZF 和 MMSE，都利用了多用户检测的干扰删除技术。根据互易原理，由多用户检测的联合检测 JD 可以想到联合发送 JT。在准静态衰落信道中，利用 JD 中上行链路得到的信道信息，可以对下行链 路的发送信息进行预处理，使移动台接收到信号中的干扰近似的看作白噪声，大大降低了移 动台处理的复杂度。致谢在论文完成之
13、际，我要特别感谢我的指导老师郝建军老师的热情关怀和悉心指导。在我 撰写论文的过程中，郝老师倾注了大量的心血和汗水，无论是在论文的选题、构思和资料的 收集方面，还是在论文的研究方法以及成文定稿方面，我都得到了郝老师悉心细致的教诲和 无私的帮助，特别是他广博的学识、深厚的学术素养、严谨的治学精神和一丝不苟的工作作 风使我终生受益，在此表示真诚地感谢和深深的谢意。参考文献1 吴伟陵 牛凯 移动通信原理电子工业出版社 290 页2 李立华 王勇 张平移动通信中的先进信号处理技术北京邮电大学出版社3 杨大成 现代移动通信中的先进技术机械工业出版社Detection Algorithm for MIMO
14、V-BLASTAn RuiBeijing University of Posts and Telecommunications, Beijing (100876)AbstractIn this paper, space time signal process theory is firstly introduced; next, three directions of space time code research is described; at last, layer space time code is analyzed. Layer space time code is firstl
15、yproposed by Foschini in Bell Lab. The biggest advantage is to allow analyzing multi-dimension spacesignal with one-dimension method, so the complexity is low. There are some decoding algorithms of layer space time code, and the best method is MLD algorithm. However, because of the complexity of MLD algorithm, it can not be used in reality. Some methods are proposed to take place of MLD algorithm. In this paper, ZF and MMSE algorithms are introduced, and the characteristic of these two algorithms are analyzed and compared by simulation.Keywords: multi-antenna, space time code, VLAST