《淺析MIMO技術(shù)的幾種信號檢測方法》2900字

淺析MIMO技術(shù)的幾種信號檢測方法目錄TOC\o"1-2"\h\u4658淺析MIMO技術(shù)的幾種信號檢測方法 1186621.1最大似然檢測 1183991.2線性檢測 1173871.2.1迫零(ZF)檢測 1323361.2.2最小均方誤差檢測（MMSE） 3146521.3排序的串行干擾消除（OSIC） 51.1最大似然檢測最大似然檢測檢測到的信號是最好的。但是它非常復雜，難以實現(xiàn)，不利于在實際生活中的應用，不能大規(guī)模的使用。因為在檢測過程中會經(jīng)過所有可能的發(fā)射信號矢量，會變得很復雜，這不利于實際應用，尤其在天線數(shù)目特別多、調(diào)制階數(shù)大的系統(tǒng)中。因為ML檢測算法檢測非常地復雜，所以不能就這樣應用到現(xiàn)實中。接下來將簡單說下幾種實用的傳統(tǒng)信號檢測方法，雖然性能不是最好的，但是計算是比較簡單的。1.2線性檢測線性檢測就是利用對接收到的信號進行線性加權(quán)值修改后,對發(fā)射到的信號做出干擾抑制。線性算法將發(fā)射端發(fā)出的想要得到的信息流視為有用信息，將其它信號視為干擾和噪聲。線性檢測是最簡單的檢測算法，復雜度是很低，這就很容易實現(xiàn)實際應用，但是它只可以用線性演算，和非線性檢測是很不一樣的。下面簡單的來看一下了解一下這兩種檢測方法。1.2.1迫零(ZF)檢測迫零檢測是采用線性變換除去天線上傳輸?shù)男盘栔兴嬖诘母蓴_。當信噪比相對較高的情況下可以通過檢測來實現(xiàn)好性能,但如果信噪比相對較低，檢測到的性能就變得不好了。說到迫零,它就是可以全部消除很多個由輸入信號產(chǎn)生的干擾,也就是它把一切來自于發(fā)送天線的每一個輸出信號都當作是我們想要獲取和接收到的一種輸出信號,把剩下的輸出信號都當成一種干擾,所以我們才可以徹底地除去各個輸出天線之間的交換和互相干擾[5]。其濾波矩陣：（3-1）迫零檢測能夠讓信道矩陣產(chǎn)生的干擾強制變?yōu)榱?，ZF用信道的偽逆矩陣當成零矩陣，接著將信道矩陣的逆矩陣與接受到的信號相乘，達到去掉信道引起的干擾的目的。ZF可以除去干擾是采用以下偽逆矩陣[12]:（3-2）其中，表示信道矩陣的廣義逆矩陣，為信道矩陣的共軛轉(zhuǎn)置，它的影響是能夠?qū)⑿诺婪崔D(zhuǎn)，在收到的信號上左邊乘以可以得到：（3-3）其中，（3-4）噪聲功率為（3-5）又因為，所以噪聲功率的期望值為（3-6）在ZF里，接受這邊的信號左側(cè)與信道的偽逆矩陣相乘，就可以把信道矩陣引起的干擾消去變?yōu)榱恪Ｈ欢?，因為噪音向量n還與信道的逆相乘，這個噪音信號將會大大增加，還有可能會有噪音信號無窮大的情況，隨之性能就會出現(xiàn)惡化。ZF信號檢測的最大優(yōu)點就是簡便而又實用,其所采取的檢測手段雖然全部可以消除符號之間的干擾,但是由于所接收到的高斯噪聲被擴散,所以ZF算法的抗噪音的能力非常差,會造成很大的錯誤,性能變差。因此,用ZF算法的時候需要結(jié)合其他算法,這樣性能才會提高,才會更好用。1.2.2最小均方誤差檢測（MMSE）最小均方誤差檢測是要讓發(fā)送的信號向量和估計向量這兩個向量的均方誤差變得最少。根據(jù)最小均方誤差的理論知識，選取估計矩陣使最小[11]。由正交性原理可得：（3-7）因為：（3-8）展開得（3-9）所以（3-10）因為；；上式可以化簡為：（3-11）ZF算法做不到的，MMSE信號檢測方法可以做到，最小均方誤差檢測充分想到了系統(tǒng)噪音對檢測的直接作用,使得信號檢測性能變好。MMSE檢測算法就是找到一個在噪音放大和干擾抑制中能夠平衡的點，使得檢測后的信噪比達到最大。其濾波矩陣為：（3-12）濾波輸出為：（3-13）接收信號經(jīng)過濾波，輸出，判決，得出發(fā)射信號的大概值。（3-14）在我們使用這個最小均方誤差檢測對天線進行信號檢測時,因為在檢測的時候沒有做到像迫零檢測那樣把其他天線的發(fā)射符號都變?yōu)榱?而是通過處理與之相關(guān)的矩陣。這樣,噪聲越高,權(quán)重也就越高。因此,噪音就不會擴大了,最小均方誤差檢測的性能明顯比迫零檢測的好。1.3排序的串行干擾消除（OSIC）SIC即串行干擾消除信號檢測的方法是一步步一級級的消除干擾。它是先用某種線性檢測對一個天線上的發(fā)射信號實施檢測，接著在接受到的信號中減去上面發(fā)射信號檢測得到的那個信號，然后就形成了一個新的信號，這個新的信號就比之前的信號干擾小，更有利于下一個信號的檢測，減小誤差[6]。該算法的缺點是會產(chǎn)生錯誤一個接著一個出現(xiàn)，也就是說一開始檢測出的錯誤信號會妨礙下一個信號的檢測，這樣的話后面信號的檢測就更加容易出錯。OSIC是一種排序的SIC，它是為了提高性能，對SIC實行了檢測排序。先把可靠的層進行信號干擾消去，來降低錯誤傳播的風險。就是盡可能先處理可靠性高的信號層。OSIC檢測流程圖如圖3-1[10]：圖3-1OSIC檢測流程圖Foschini提出的分層空時結(jié)構(gòu)是一種通過多條發(fā)射天線和多條接受天線來實行多信道一起傳輸[7]。分層空時系統(tǒng)模型如圖3-2所示[9]。它的設計思想主要是在對源信號進行調(diào)制后，將其轉(zhuǎn)換為Nr信道的串并行符號數(shù)據(jù)流，然后通過空間域和時間域來構(gòu)造Nr信道的數(shù)據(jù)[8]。最后，它從Nr發(fā)射的天線中被釋放出來。接著，接收機可以根據(jù)信道中的信息來完成對所有接收到信號的空時層檢測。信道編碼器輸出如圖3-3所示[9]。根據(jù)各種信號系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的不一樣，可以大概把它們分成兩種結(jié)構(gòu)，一種是對角空時分層結(jié)構(gòu)(D-BLAST)，還有一種是垂直空時分層構(gòu)造（V-BLAST）。垂直空時分層結(jié)構(gòu)（V-BLAST）原理如圖3-4所示，對角空時分層結(jié)構(gòu)(D-BLAST)原理如圖3-5所示。因為對于對角空時分層結(jié)構(gòu)來說，垂直空時分層結(jié)構(gòu)的傳輸結(jié)構(gòu)還是比較簡單的，它可以實現(xiàn)高頻譜利用率。這一部分的OSIC檢測是依據(jù)垂直空時分層構(gòu)造，運用排序來達到消除干擾和部分噪音的目的。圖3-2分層空時系統(tǒng)模型圖3-3信道編碼器輸出圖3-4V-BLAST原理圖3-5D-BLAST原理OSIC檢測算法這種利用連續(xù)式排序干擾去除的方法既可以大大改善系統(tǒng)的性能，也不至于變得很復雜。它所使用的的是一種線性接收器，每個接收到的電路都要檢測一個并行的數(shù)據(jù)流，并且能成功接收到各級電路所檢測得到的信號分量[13]。更詳細的的話說，從每一個階段的接收信號里面減去了被檢測到的信號，使得后面被檢測的其它剩下信號里面的干擾就大大減少了。MIMO系統(tǒng)信號檢測算法檢測可以用，ZF算法和MMSE算法在判決之前要先得到，,…,等這些的大概值，可是OSIC算法就不需要知道全部的值，而是獲得一個就可以實施判決。根據(jù)準則能夠在一個星座相鄰點的一個集合中找到與其相鄰點對應的一個星座新的點,然后從這個星座新的點中直接獲得一個新的所有接受干擾信號[14]，用來表示，公式中對的接受干擾就沒有了。重復上面的步驟，接受干擾就能夠直接通過獲得針對所有接受干擾各個分量的精確估計。但是，如果其中有一個數(shù)據(jù)估計分量的所有估計計算方法存在估計問題或估計誤差，則該數(shù)據(jù)估計分量的所有估計計算方法都可能受到很大的影響，精密度會很大程度的減小，估計誤差和信息傳播會更多。因為OSIC排序串行干擾消去檢測該算法采用排序影響機制，在一定程度上削弱了這種不受影響的排序效果。該方法主要通過排序可靠度高的排序因子函數(shù)來估計排序優(yōu)先級，依次變化，然后降低[15]。目前比較好的性能改善問題算法主要類型有ZF—SIC、MMSE－SIC算法。MMSE－SIC算法框圖如圖3-6所示：圖3-6MMSE—SIC算法框圖MMSE－SIC算法的具體步驟：