《淺析MIMO技術(shù)的幾種信號(hào)檢測方法》2900字

淺析MIMO技術(shù)的幾種信號(hào)檢測方法目錄TOC\o"1-2"\h\u4658淺析MIMO技術(shù)的幾種信號(hào)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(hào)是最好的。但是它非常復(fù)雜，難以實(shí)現(xiàn)，不利于在實(shí)際生活中的應(yīng)用，不能大規(guī)模的使用。因?yàn)樵跈z測過程中會(huì)經(jīng)過所有可能的發(fā)射信號(hào)矢量，會(huì)變得很復(fù)雜，這不利于實(shí)際應(yīng)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?yàn)镸L檢測算法檢測非常地復(fù)雜，所以不能就這樣應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)中。接下來將簡單說下幾種實(shí)用的傳統(tǒng)信號(hào)檢測方法，雖然性能不是最好的，但是計(jì)算是比較簡單的。1.2線性檢測線性檢測就是利用對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行線性加權(quán)值修改后,對(duì)發(fā)射到的信號(hào)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(hào)視為干擾和噪聲。線性檢測是最簡單的檢測算法，復(fù)雜度是很低，這就很容易實(shí)現(xiàn)實(shí)際應(yīng)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?hào)中所存在的干擾。當(dāng)信噪比相對(duì)較高的情況下可以通過檢測來實(shí)現(xiàn)好性能,但如果信噪比相對(duì)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(gè)由輸入信號(hào)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(gè)輸出信號(hào)都當(dāng)作是我們想要獲取和接收到的一種輸出信號(hào),把剩下的輸出信號(hào)都當(dāng)成一種干擾,所以我們才可以徹底地除去各個(gè)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(qiáng)制變?yōu)榱?，ZF用信道的偽逆矩陣當(dāng)成零矩陣，接著將信道矩陣的逆矩陣與接受到的信號(hào)相乘，達(dá)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(hào)上左邊乘以可以得到：（3-3）其中，（3-4）噪聲功率為（3-5）又因?yàn)?，所以噪聲功率的期望值為?-6）在ZF里，接受這邊的信號(hào)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?。然而，因?yàn)樵胍粝蛄縩還與信道的逆相乘，這個(gè)噪音信號(hào)將會(huì)大大增加，還有可能會(huì)有噪音信號(hào)無窮大的情況，隨之性能就會(huì)出現(xiàn)惡化。ZF信號(hào)檢測的最大優(yōu)點(diǎn)就是簡便而又實(shí)用,其所采取的檢測手段雖然全部可以消除符號(hào)之間的干擾,但是由于所接收到的高斯噪聲被擴(kuò)散,所以ZF算法的抗噪音的能力非常差,會(huì)造成很大的錯(cuò)誤,性能變差。因此,用ZF算法的時(shí)候需要結(jié)合其他算法,這樣性能才會(huì)提高,才會(huì)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(hào)向量和估計(jì)向量這兩個(gè)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(shí)，選取估計(jì)矩陣使最小[11]。由正交性原理可得：（3-7）因?yàn)椋海?-8）展開得（3-9）所以（3-10）因?yàn)椋?；上式可以化簡為：?-11）ZF算法做不到的，MMSE信號(hào)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(duì)檢測的直接作用,使得信號(hào)檢測性能變好。MMSE檢測算法就是找到一個(gè)在噪音放大和干擾抑制中能夠平衡的點(diǎn)，使得檢測后的信噪比達(dá)到最大。其濾波矩陣為：（3-12）濾波輸出為：（3-13）接收信號(hào)經(jīng)過濾波，輸出，判決，得出發(fā)射信號(hào)的大概值。（3-14）在我們使用這個(gè)最小均方誤差檢測對(duì)天線進(jìn)行信號(hào)檢測時(shí),因?yàn)樵跈z測的時(shí)候沒有做到像迫零檢測那樣把其他天線的發(fā)射符號(hào)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(huì)擴(kuò)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(hào)檢測的方法是一步步一級(jí)級(jí)的消除干擾。它是先用某種線性檢測對(duì)一個(gè)天線上的發(fā)射信號(hào)實(shí)施檢測，接著在接受到的信號(hào)中減去上面發(fā)射信號(hào)檢測得到的那個(gè)信號(hào)，然后就形成了一個(gè)新的信號(hào)，這個(gè)新的信號(hào)就比之前的信號(hào)干擾小，更有利于下一個(gè)信號(hào)的檢測，減小誤差[6]。該算法的缺點(diǎn)是會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤一個(gè)接著一個(gè)出現(xiàn)，也就是說一開始檢測出的錯(cuò)誤信號(hào)會(huì)妨礙下一個(gè)信號(hào)的檢測，這樣的話后面信號(hào)的檢測就更加容易出錯(cuò)。OSIC是一種排序的SIC，它是為了提高性能，對(duì)SIC實(shí)行了檢測排序。先把可靠的層進(jìn)行信號(hào)干擾消去，來降低錯(cuò)誤傳播的風(fēng)險(xiǎn)。就是盡可能先處理可靠性高的信號(hào)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(shí)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(shí)行多信道一起傳輸[7]。分層空時(shí)系統(tǒng)模型如圖3-2所示[9]。它的設(shè)計(jì)思想主要是在對(duì)源信號(hào)進(jìn)行調(diào)制后，將其轉(zhuǎn)換為Nr信道的串并行符號(hào)數(shù)據(jù)流，然后通過空間域和時(shí)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(jī)可以根據(jù)信道中的信息來完成對(duì)所有接收到信號(hào)的空時(shí)層檢測。信道編碼器輸出如圖3-3所示[9]。根據(jù)各種信號(hào)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(duì)角空時(shí)分層結(jié)構(gòu)(D-BLAST)，還有一種是垂直空時(shí)分層構(gòu)造（V-BLAST）。垂直空時(shí)分層結(jié)構(gòu)（V-BLAST）原理如圖3-4所示，對(duì)角空時(shí)分層結(jié)構(gòu)(D-BLAST)原理如圖3-5所示。因?yàn)閷?duì)于對(duì)角空時(shí)分層結(jié)構(gòu)來說，垂直空時(shí)分層結(jié)構(gòu)的傳輸結(jié)構(gòu)還是比較簡單的，它可以實(shí)現(xiàn)高頻譜利用率。這一部分的OSIC檢測是依據(jù)垂直空時(shí)分層構(gòu)造，運(yùn)用排序來達(dá)到消除干擾和部分噪音的目的。圖3-2分層空時(shí)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(fù)雜。它所使用的的是一種線性接收器，每個(gè)接收到的電路都要檢測一個(gè)并行的數(shù)據(jù)流，并且能成功接收到各級(jí)電路所檢測得到的信號(hào)分量[13]。更詳細(xì)的的話說，從每一個(gè)階段的接收信號(hào)里面減去了被檢測到的信號(hào)，使得后面被檢測的其它剩下信號(hào)里面的干擾就大大減少了。MIMO系統(tǒng)信號(hào)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(gè)就可以實(shí)施判決。根據(jù)準(zhǔn)則能夠在一個(gè)星座相鄰點(diǎn)的一個(gè)集合中找到與其相鄰點(diǎn)對(duì)應(yīng)的一個(gè)星座新的點(diǎn),然后從這個(gè)星座新的點(diǎn)中直接獲得一個(gè)新的所有接受干擾信號(hào)[14]，用來表示，公式中對(duì)的接受干擾就沒有了。重復(fù)上面的步驟，接受干擾就能夠直接通過獲得針對(duì)所有接受干擾各個(gè)分量的精確估計(jì)。但是，如果其中有一個(gè)數(shù)據(jù)估計(jì)分量的所有估計(jì)計(jì)算方法存在估計(jì)問題或估計(jì)誤差，則該數(shù)據(jù)估計(jì)分量的所有估計(jì)計(jì)算方法都可能受到很大的影響，精密度會(huì)很大程度的減小，估計(jì)誤差和信息傳播會(huì)更多。因?yàn)镺SIC排序串行干擾消去檢測該算法采用排序影響機(jī)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(jì)排序優(yōu)先級(jí)，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：