MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)系统是一项运用于802.11n的技术。802.11n是IEEE继802.11b\a\g后全新的无线局域网技术,速度可达600Mbps.同时,专有MIMO技术可改进已有802.11a/b/g网络的性能。该技术早是由Marconi于1908年提出的,它利用多天线来抑制信道衰落。
MIMO 的优点是能够增加无线范围并提高性能。连接到老的 802.11g 接入点的 802.11n 站点能够以更高的速度连接到更远的距离。例如,如果使用老站点,从 25 英尺的距离连接到接入点的速度是 1Mbps;而使用 802.11n MIMO 时站点的速度为 2Mbps.增加到 2Mbps 的范围,允许用户在更远的距离保持连接。 无线电发送的信号被反射时,会产生多份信号。每份信号都是一个空间流。使用单输入单输出(SISO)的当前或老系统只能发送或接收一个空间流。MIMO 允许多个天线同时发送和接收多个空间流。它允许天线同时传送和接收。
传统方法中,接收机(Rx)和发射机(Tx)不会进行往复通信。Rx需单独计算出信道信息,解码数据流。这给Rx造成了沉重而复杂的负担,也使系统无法完全利用信道的分集或容量。这些系统被称为开环系统。
的无线标准是在手机和基站(BTS)之间分配一个有限的反馈信道。这一信道有多种用途,特别是将信道的重要信息发送回BTS.该信息可实现简单的空间分集和复用技术,后者增加了系统的有效信噪比(SNR),并潜在性地简化了Rx架构。这些系统称作闭环系统。
学术文献对理论限制进行了大量研究,却很少涉及电路实现复杂性方面的内容。本文将讲述MIMO开环和闭环技术如何在复杂度和性能之间进行权衡,并提供实际系统的经验法则。
开环MIMO
利用MIMO技术可以提高信道的容量,同时也可以提高信道的可靠性,降低误码率。前者是利用MIMO信道提供的空间复用增益,后者是利用MIMO信道提供的空间分集增益。实现空间复用增益的算法主要有贝尔实验室的BLAST算法、ZF算法、MMSE算法、ML算法。ML算法具有很好的译码性能,但是复杂度比较大,对于实时性要求较高的无线通信不能满足要求。ZF算法简单容易实现,但是对信道的信噪比要求较高。性能和复杂度的就是BLAST算法。该算法实际上是使用ZF算法加上干扰删除技术得出的。目前MIMO技术领域另一个研究热点就是空时编码。常见的空时码有空时块码、空时格码。空时码的主要思想是利用空间和时间上的编码实现一定的空间分集和时间分集,从而降低信道误码率。
对于单发射天线或SIMO系统,Rx利用MRC技术整合来自多个接收天线的数据流,以实现分集增益。而多个发射天线的信道更复杂,两个不同的传输流间会出现干扰。如果Tx没有信道信息,Rx单独使用MIMO容量,这通常需要非常复杂的算法。
空间复用
空间复用是一种非常着名的开环MIMO技术,广泛应用于无线系统。每个发射天线送出不同的数据流。
图1:2x2 空间复用系统
图1是一个2x2的空间复用系统,可以建模为:
其中x代表发射信号向量,H代表信道矩阵,n代表增加的噪声向量,y代表接收信号向量。为了根据接收信号y评估发射信号x,直接的方法就是用迫零(zero forcing)或MMSE等逆信道矩阵乘以y.然而,这并非检测方法。
理想的检测方法可利用似然法(ML)准则。在大多数情况下,发射信号向量限度缩短了与接收信号向量y相关的欧几里得距离,因此,可以通过寻找发射信号向量来执行似然法。
可惜,计算的复杂性也随着发射天线和可能的星座点的数量呈指数增加,这使似然法无法适于实际用途。
球形解码(sphere decoding)虽然不是理想的ML解决方案,却是一种广泛使用的方法。球形解码算法的原理,是在球半径内搜索离接收信号近的格点。在球半径内,格点场的每个格点都代表一个码字。球形解码显着降低了检测的复杂性,其性能可与ML检测方法相匹敌。
然而,尽管球形解码算法已经降低了复杂性,却不适于实施大量天线和64QAM等高调制率。
空时码
另一个广泛采用的开环MIMO是空时码。利用空时码,一个数据流可以用多个发射天线传输,但是信号编码利用多个天线中的独立衰落,以实现空间分集。
图2:典型的Alamouti码
目前,的空时码是Alamouti码,已被许多无线标准采用。图2为典型Alamouti码,其数学方程式表述如下:
方程(4)显示,信号x0和x1在两个直角路径中传输。因此,只需简单的线性处理,就可以单独检测和 .
与空间复用相比,Alamouti码可提供更高的分集增益,且不需要复杂的接收机检测。然而,Alamouti码只传输一个数据流而非多个数据流。空间复用着眼于空间复用增益,但是空时码则瞄准分集增益。要比较这两个方案,我要应该考虑信道条件。一种方案只有在特定信道条件下才会优于另一种技术。许多无线标准采用了这两个方案。如何在两个方案间进行转换以实现性能呢?本文使用Demmel 条件数进行选择。事实上,这是非常直观的。对于大Demmel条件数,信道更有可能是奇异的,因此应选择空时码。
闭环MIMO
在现代无线通信领域,闭环MIMO变得越来越重要。BTS发射机利用信道信息实现简单空间分集或波束成形技术,以提高系统的有效SNR,并可能简化Rx架构。
我们用两个Tx天线和两个Rx天线举例说明闭环MIMO.如果 Tx具有H信道的完整信息,理想的传输方案为:
其中x是2x1发射信号向量;s是2x1信息向量;W是注水矩阵。
若,V就是H的SVD中右边的酉矩阵。
通过酉矩阵V,H信道被分成两个直角路径。利用注水矩阵,用更高的SNR为数据流分配更多功率,我们能够获得的容量。应该注意的是,如果我们设置,这表示我们将全部功率用于具有更高SNR的路径,只传输单信号流,这便成为的SNR解决方案。
这里主要的问题是如何获得发射机的信道信息。的无线标准分配一个反馈信道,将信道信息传输到BTS发射机。这一反馈解决方案可用于FDD和TDD系统。由于冗余信道信息给系统上行链路造成了沉重的开销,信道信息通常被量化以减小反馈信息的大小。我们称这一量化信息反馈为有限反馈。在WiMAX和LTE中,系统提供了一个码本,包括与可能信道相应的预编码矩阵。根据手机中预估的信道,选择相应的预解码矩阵指数并传回BTS.信道信息的量化不可避免地带来了量化误差。
在反馈解决方案中另一个值得考虑的是延迟。在慢衰落信道中,信道条件在多帧中保持不变。然而,在快速移动的环境中,信道变为快衰落,对反馈延迟有很高的要求。如果延迟超过了信道相干时间,将给闭环MIMO造成极大的性能损失。
另一个获得信道信息的方法是上行链路探测。手机在上行链路发射一个探测信号,然后 BTS 利用信道的互易特性获得下行链路信道信息。上行链路探测的优势在于其不需要反馈信道,而且比反馈解决方案延迟更低。然而,这种方法也有缺点。上行链路探测适用于 TDD 系统。在 FDD 系统中,下行链路和上行链路使用不同的频带。其信道特性可能不同。尽管有些方法可以弥补这一差别,仍无法避免性能的损失。在一些系统中,特殊信道只分配给上行链路探测使用,从而增加了上行链路的开销。
总结
本文讨论了不同的开环和闭环MIMO技术。在开环MIMO技术中,空间复用寻求的复用增益,可以在多个发射天线中传输多数据流,但Rx里需要有复杂的检测方法。相比空间复用,Alamouti码提供了一种非常简单的理想检测方法,可以实现分集增益,但只能在多个发射天线中传输一个数据流。选择空间复用还是Alamouti码取决于信道条件。
与开环MIMO技术相比,闭环MIMO技术利用信道信息来改善SNR或容量,并简化接收机设计。既然获得信道信息有延迟,使用者在高移动环境中应用闭环MIMO需格外谨慎。另外,闭环MIMO在有限反馈和上行链路探测中,因信道信息的不完全会导致性能损失。
每种MIMO技术都有其优势和劣势。在设计无线系统时,我们应该考虑服务类型、信道条件、复杂性和延迟,以选择合适的MIMO技术。
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