协作分集的NAF波束成形
mimo通信系统中的波束成形

mimo通信系统中的波束成形一、概述MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统是一种利用多个天线进行无线通信的技术,波束成形则是其中的一种重要技术。
波束成形是指通过调整发射天线的相位和振幅等参数,使得信号在特定方向上较强,从而提高接收端的信噪比和系统容量。
二、MIMO系统中的波束成形原理1. 天线阵列波束成形需要使用多个发射天线,因此需要设计适合MIMO系统的天线阵列。
常见的天线阵列包括均匀线性阵列(ULA)、均匀圆阵列(UCA)和均匀矩形阵列(URA)等。
不同类型的天线阵列具有不同的特点,如ULA适用于单向传输,UCA适用于全向传输等。
2. 波束成形算法波束成形算法可以分为基于反馈和基于预测两类。
基于反馈的算法需要接收端反馈信息给发送端,以调整发射天线参数;而基于预测的算法则是根据接收端信号预测出最佳发射参数。
3. 空时编码空时编码(Space-Time Coding)是MIMO系统中常用的一种技术,可以通过将多个数据流分别映射到不同的发射天线上,从而实现空间上的编码。
这种编码方式可以提高系统容量、提高信号质量等。
三、波束成形应用1. 无线通信波束成形可用于提高无线通信系统的覆盖范围和传输速率。
通过调整天线阵列参数,可以使得信号在特定方向上更强,从而扩大通信范围;同时也可以提高信噪比和系统容量,从而提高传输速率。
2. 毫米波通信毫米波通信是一种新兴的无线通信技术,其频段在30GHz~300GHz之间。
由于毫米波频段具有较大的带宽和较小的传播距离等特点,因此需要使用波束成形技术来进行传输。
3. 雷达系统雷达系统中也常常使用波束成形技术。
通过调整发射天线参数,可以使得雷达探测到的目标更加明确、准确。
四、总结MIMO系统中的波束成形是一种重要且广泛应用的技术。
其原理主要包括天线阵列、波束成形算法和空时编码等。
应用方面主要包括无线通信、毫米波通信和雷达系统等。
在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的波束成形算法和天线阵列类型,从而达到最优的效果。
【国家自然科学基金】_波束成形_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140729

科研热词 波束成形 多输入多输出 阵列天线 自适应 空分多址 盲波束成形 盲多用户检测 有限反馈 多用户分集 声源识别 反馈 信道估计误差 伪码估计 预编码 非完美信道状态信息 随机波束成形 阈值 遗传算法 迫零波束成形 运动声源 联合波束成形 空间复用 空时分组码 矢量量化 相控阵天线 特征波束成形 正交频分复用 正交波束成形 检测算法 机会通信 机会传输 有限速率反馈 最大比合并 智能天线 时延 时变信道 数字波束形成(dbf) 成对差错概率 感知无线电 容量界 容量 天线合并 多输入-多输出 多用户 多普勒效应 多入多出 复独立分量分析 声场分解 声全息 反馈延迟 博弈论 协作式中继
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83
多径展宽 多小区 多入多出一正交频分复用 多入多出 多入单出-正交频分复用 复杂度 声学 基站协作 基片集成波导 噪声源识别 哈夫曼编码 反馈延迟 反馈压缩 协作式中继 动态资源分配 功率分配 分集增益 分组空时编码 分布式波束成形 分布式天线 公平性 信道反馈 信道估计误差 信息处理技术 传声器阵列 二次采样 不确定 ofdm music mimo-ofdma mimo
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65
协作中继 功率控制 分布式算法 共信道干扰 信道状态信息 信干噪比 传递路径声全息 中继 中断概率 stbc-vblast ofdm mimo系统 mimo
推荐指数 4 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
mimo空间分集、空分复用和波束成形

mimo空间分集、空分复用和波束成形
MIMO (Multiple Input Multiple Output) 空间分集、空分复用(Spatial Multiplexing) 和波束成形 (Beamforming) 是无线通信中的三种关键技术。
1. MIMO 空间分集:MIMO系统利用多个天线在空间上分散
部署,通过接收多个独立的信道传输信号。
这种技术可以提高系统的可靠性和容量,减少信号的衰落和干扰。
2. 空分复用:空分复用是利用多个天线在空间上分别向多个用户传输不同的数据流。
这种技术可以提高系统的容量,允许同时传输多个独立的数据流,以满足用户的不同需求。
3. 波束成形:波束成形是通过调整发射天线的相位和振幅,将无线信号的能量集中在特定的方向上,以增强信号的强度和质量。
这种技术可以提高信号的覆盖范围和传输距离,减少信号的衰减和干扰,提高系统的容量和性能。
这三种技术通常结合使用,以提高无线通信系统的性能和效率。
MIMO空间分集可以提高系统的可靠性,空分复用可以提高
系统的容量,而波束成形可以提高信号的传输距离和质量。
联合波束成形和混合波束成形

联合波束成形和混合波束成形
联合波束成形和混合波束成形都是用于无线通信中改善信号传输质量的技术,但它们的原理和应用场景略有不同。
联合波束成形(Joint Beamforming)是一种多天线系统中对多个发射和接收天线的波束进行协同优化的方法。
通过联合处理所有天线的信号,可以有效减少多径、干扰等因素对信号传输的影响,提高信号的质量和可靠性。
联合波束成形主要应用于室内无线通信、雷达等需要高精度信号传输的领域。
混合波束成形(Hybrid Beamforming)是一种结合数字信号处理和模拟射频技术的波束成形方法。
混合波束成形通过将发射端和接收端的天线分别分成数字和模拟两个部分,分别进行波束成形,从而降低系统的成本和复杂度。
混合波束成形主要应用于5G移动通信、毫米波通信等领域,具有较高的可行性和实用性。
雷达信号处理中的波束成形技术

雷达信号处理中的波束成形技术雷达(Radar)是一种使用电磁波探测目标的技术。
雷达可以通过探测的反射信号来确定目标的位置、速度以及其它的特征。
为了获取可靠的雷达反射信号并且削弱干扰信号,波束成形技术在雷达的信号处理中是非常重要的。
波束成形技术(Beamforming)是使用多个微弱信号源来合成更强的信号的一种技术。
在雷达中,固定多个天线元件,可以形成一个虚拟的天线阵列。
从每个天线元件接收到的反射信号被送入一个复杂的算法中,根据目标的位置和方向在虚拟的天线阵列中形成一束较强的电磁波。
由于不同的目标反射信号不同,因此波束成形技术需要正确地合成信号以便在最佳情况下进行目标探测。
在雷达信号处理中,波束成形技术通常被分为两类:波束定向和波束形成。
波束定向波束定向(Beam Pointing)是一种将雷达的信号聚焦在特定方向上的技术。
这种技术通常使用于跟踪运动目标的雷达系统中。
由于目标的移动,雷达系统需要调整波束的方向以便在最佳情况下接收目标的反射信号。
波束定向通常使用机械或电子方式来实现。
机械波束定向使用旋转天线的方式来调整波束的方向。
当天线旋转时,天线会扫描一定的角度范围内的目标,但这种方式的波束成形速度相对慢。
电子波束定向则使用相位延迟器来调整不同天线的接收信号相位,这样即可精确地调整波束的方向。
电子波束定向可以实现快速响应但是价格较高。
波束形成波束形成(Beam Forming)是一种将多个反射信号合成成一个较强信号的技术。
这种技术通常被使用在静止目标的雷达系统中,它可以形成一个具有良好方向性的波束。
波束形成通常使用基于信号处理的方式来计算出波束的权重和相位。
最终,所有反射信号的成分都被合成成一个方向性很强的波束。
由于信号处理的速度较快,因此波束形成相对于波束定向实现得更加快速。
研究表明,波束成形技术在雷达信号处理中非常重要。
利用波束成形技术可以精确地探测目标,削弱干扰信号,并且提高雷达系统的灵敏度。
5G无线通信中的波束成形技术实现方法

5G无线通信中的波束成形技术实现方法近年来,随着移动通信技术的迅猛发展,5G无线通信成为了热门话题。
作为5G无线通信的核心技术之一,波束成形技术被广泛应用于提高通信质量和增强通信覆盖范围。
本文将介绍5G无线通信中波束成形技术的实现方法和相关技术。
首先,让我们来了解什么是波束成形技术。
波束成形是指在无线通信中,通过调整发射端和接收端的天线电束形状和方向,使得信号能够以狭窄的波束形式传输或接收。
与传统的全向性天线相比,波束成形技术能够将无线信号在特定方向上进行聚焦,减小信号功率损耗和干扰,提高通信质量和传输速率。
在5G无线通信中,波束成形技术的实现方法主要包括两种:数字波束成形和模拟波束成形。
首先是数字波束成形。
数字波束成形通过无线通信设备中的数字信号处理器对发射信号进行处理和优化,以实现波束成形。
数字波束成形主要包括两个环节:信号预处理和波束形成。
信号预处理可以利用先进的信号处理算法,如最小均方差(MMSE)算法、最大比合并(MRC)算法等,对待发送的数据进行预处理,使得接收端可以更精确地捕捉到发送信号。
波束形成则是通过利用波束权重矩阵和相位控制器,将信号按照特定的方向进行聚焦。
数字波束成形可以动态调整波束方向和形状,适应不同的通信环境和需求。
它具有高度灵活性和可配置性,可以应对复杂的无线通信信道环境,提供更高的传输速率和覆盖范围。
另一种实现方法是模拟波束成形。
模拟波束成形是通过利用天线阵列中的各个天线元件的相位和振幅调节,实现对发射信号的波束聚焦。
模拟波束成形主要包括两个步骤:波束形成和波束跟踪。
波束形成是指通过设置各个天线元件的相位和振幅,使得发射信号按照特定方向形成波束。
波束跟踪则是根据接收信号的反馈信息,动态调整天线阵列的相位和振幅,以适应无线信道的变化。
模拟波束成形相较于数字波束成形,计算复杂度更低,硬件实现更简单,但灵活性略显不足。
除了数字波束成形和模拟波束成形,还有一种混合波束成形技术,是数字和模拟波束成形的结合。
新一代移动通信技术8-CoMP_(协作多点)简介修改

协调预编码方案
在该协调预编码方案中, 每个用户终端反馈一组预编 码矩阵(PMI)来提高系统 性能,在这组 PMI 中,不仅 包括使自己性能最优的预编 码矩阵,而且还反馈推荐其 他协作小区使用的预编码矩 阵,使其他相邻小区对自己 造成的同频干扰大大减小, 达到系统整体性能的最优化。
CoMP (协作多点)简介
联合处理与协作调度/波束成形的适 用协作场景
由于在小区间数据包不用共享,所以动态 调度/波束成形在回传容量方面没有严格的 限制。 但通信信息像是信道状态信息,混合自动 重传请求(HARQ)确认消息使得回传时延 对性能影响还是很严重的。 因此,动态调度/波束成形似乎更适用于站 点间协作的协作场景 。
按照数据信息是否同时由多个传输节点进行传送, 又可将 JP 技术分为两种:
联合传输技术:用户一次接收从多个基站发送的 PDSCH (物理下行共享信道)信息,并对这些 信息进行相干或非相干合并,从而提高接收信号 的质量并抑制其它 UE 对此 UE 的干扰; 动态小区选择技术:用户每次只能接收一个基站 发送的 PDSCH 信息,但是基站可以根据信道质 量的好坏在 CoMP 协作簇中的多个基站间进行交 换。
单用户联合传输方案 (CoMP-SU-MIMO)
该方案中协作基站簇在一个 时频资源块上同时为一个用户服 务,传输相同的信息,如图所示。 由于相同的信息经过不同的信道 在接收端被合并起来,用户有效 地利用了信道提供的分集增益, 提高了 CoMP 用户接收信号的 质量,获得分集增益。由于系统 更多的资源只对一个用户服务, 而造成了资源利用率的下降。为 此对于小区的中心用户,不采用 协作方式。
MS 4
只有小区边缘的用户基站才使用Co-MIMO
最优阵列处理

最优阵列处理
"最优阵列处理"通常指的是在信号处理领域中的一种技术,用于优化阵列信号的接收或发送。
阵列处理通常涉及到使用多个传感器或发射器来捕获或发送信号,并通过适当的处理算法来提高信号的质量、定位精度、或者提取所需的信息。
以下是一些最优阵列处理的常见应用和技术:
1.波束成形(Beamforming):波束成形是一种通过调整阵列中各个传感器的相位和幅度来聚焦信号的技术。
最优的波束成形算法可以使得阵列在特定方向上具有最大的接收灵敏度或者发射功率。
2.空间谱估计(Spatial Spectrum Estimation):空间谱估计是通过阵列中多个传感器的空间采样来估计信号的入射方向和频率。
最优的空间谱估计算法可以准确地确定信号的空间角度,并且对噪声和干扰具有鲁棒性。
3.信号定位(Direction of Arrival Estimation):信号定位是确定信号源的空间位置的过程。
最优阵列处理技术可以通过利用阵列中传感器的位置和信号的到达时间来准确地估计信号的方向。
4.自适应波束成形(Adaptive Beamforming):自适应波束成形是一种动态调整波束形状以适应环境变化的技术。
最优的自适应波束成形算法可以实时地抑制干扰并增强所需信号。
5.阵列处理中的优化算法:在实际应用中,最优阵列处理通常涉及到优化问题,例如最小化接收端的误差平方和、最大化信号到干
扰加噪声比(SINR)、或者最大化定位精度等。
优化算法如梯度下降、遗传算法等被用于寻找最优解。
综上所述,最优阵列处理涉及到多个领域的知识,包括信号处理、优化算法、阵列设计等,旨在提高信号接收或发送的性能和效果。
mimo 波束成形 预编码

mimo 波束成形预编码
MIMO(多输入多输出)是一种利用多个天线在发射端和接收端实现更高效通信的技术。
波束成形和预编码是MIMO技术中的两个重要方面。
波束成形是一种利用天线阵列形成指向特定方向的波束,从而提高信号质量和减少干扰的技术。
在MIMO系统中,通过调整天线阵列中各个天线的权重,可以形成指向目标用户的波束,从而提高信号强度和可靠性。
预编码是在MIMO系统中应用的一种技术,它通过在发射端对信号进行预处理,以提高信号的抗干扰能力和传输效率。
预编码可以通过多种算法实现,如线性预编码和贪婪预编码等。
在实际的MIMO系统中,波束成形和预编码通常会结合使用,以获得更好的系统性能。
例如,在某些MIMO系统中,可以使用波束成形技术来提高信号的定向性,然后使用预编码技术来进一步优化信号的质量和传输效率。
需要注意的是,MIMO系统中的波束成形和预编码技术都需要根据具体的系统参数和场景进行参数调整和优化。
因此在实际应用中,需要根据实际情况对系统参数进行合理的配置和选择。
mimo 效果分类 空间分集 空间复用 波束赋形

mimo 效果分类空间分集空间复用波束赋形标题:深度探讨MIMO技术在无线通信中的应用与发展一、MIMO技术概述MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术是指利用多个发射天线和多个接收天线来进行无线通信的技术。
它可以大幅提高无线通信系统的容量和覆盖范围,为用户提供更加稳定和高速的通信体验。
在当今的无线通信领域,MIMO技术已经成为了一种主流的技术,并且在5G时代有望发挥更为重要的作用。
1. MIMO效果分类根据MIMO系统中天线配置和通信方式的不同,MIMO效果可以分为空间分集(Spatial Diversity)、空间复用(Spatial Multiplexing)、波束赋形(Beamforming)等多种分类。
其中,空间分集主要用于提高系统的可靠性和覆盖范围,空间复用可用于提高系统的容量和频谱利用效率,而波束赋形则可以用于精确定位和定向通信。
2. 空间分集技术空间分集技术是一种通过多天线接收来抵抗信号衰减的技术。
它利用接收端的多个天线接收到的信号间的差异,通过信号处理算法来抵消多径效应和时延扩展的影响,从而提高系统的可靠性和抗干扰能力。
空间分集技术在移动通信系统和室内无线通信系统中得到了广泛的应用,有效地提高了系统的覆盖范围和通信质量。
3. 空间复用技术空间复用技术是一种通过多天线传输来提高系统的通信容量和频谱利用效率的技术。
它利用发射端的多个天线同时发送不同的信号流,通过接收端的信号处理算法来将这些信号流分离开来,从而实现了多用户之间的独立传输,大幅提高了系统的频谱利用效率。
在5G时代,空间复用技术将成为提高系统容量的重要手段,为大规模物联网和高清视频传输提供了重要支持。
4. 波束赋形技术波束赋形技术是一种通过调整天线的辐射方向来实现定向通信的技术。
它利用信号处理算法对天线的相位和幅度进行精确控制,从而将信号能量聚集在特定的方向上,实现了对特定用户或特定区域的精确覆盖和通信。
波束成形

第四章智能天线自适应波束成形算法简介4.1 引言智能天线技术作为一种新的空间资源利用技术,自20世纪90年代初由一些学者提出后,近年来在无线通信领域受到了人们的广泛关注。
它是在微波技术、自动控制理论、数字信号处理(DSP)技术和软件无线电技术等多学科基础上综合发展而成的一门新技术。
智能天线技术从实质上讲是利用不同信号在空间上的差异,对信号进行空间上的处理。
与FDMA,TDMA及CDMA相对应,智能天线技术可以认为是一种空分多址SDMA技术,它使通信资源不再局限于时域、频域和码域,而是拓展到了空间域。
它能够在相同时隙、相同频率和相同地址码情况下,根据用户信号在空域上的差异来区分不同的用户。
智能天线技术与其它通信技术有机相结合,可以增加移动通信系统的容量,改善系统的通信质量,增大系统的覆盖范围以及提供高数据率传输服务等。
4.2 智能天线技术及其优点智能天线,即具有一定程度智能性的自适应天线阵,自适应天线阵能够在干扰方向未知的情况下,自动调节阵列中各个阵元的信号加权值的大小,使阵列天线方向图的零点对准干扰方向而抑制干扰,增强系统有用信号的检测能力,优化天线方向图,并能有效地跟踪有用信号,抑制和消除干扰及噪声,即使在干扰和信号同频率的情况下,也能成功地抑制干扰。
如果天线的阵元数增加,还可以增加零点数来同时抑制不同方向上的几个干扰源。
实际干扰抑制的效果,一般可达25--30dB以上。
智能天线以多个高增益的动态窄波束分别跟踪多个移动用户,同时抑制来自窄波束以外的干扰信号和噪声,使系统处于最佳的工作状态。
智能天线利用空域自适应滤波原理,依靠阵列信号处理和数字波束形成技术发展起来,它主要包括两个重要组成部分,一是对来自移动台发射的多径电波方向进行到达角(DOA)估计,并进行空间滤波,抑制其它移动台的干扰;二是对基站发送信号进行数字波束形成,使基站发送信号能够沿着移动电波的到达方向发送回移动台,从而降低发射功率,减少对其它移动台的干扰。
智能反射面辅助的多用户mimo波束成形与信道估计

智能反射面的优势与局限性
局限性
相位调整精度:智能反射面的性能受限于反射元素相位调整的精度和稳 定性。
信道估计复杂性:多用户MIMO波束成形和信道估计的算法复杂度较高 ,需要解决计算复杂度和性能之间的权衡问题。
智能反射面的研究进展
原型验证与系统实现
研究人员已经开发出智能反射面的原型系统,并进行了实 验验证,证明了其在提高信号覆盖和系统容量方面的有效 性。
多用户MIMO波束成形的原理
波束成形技术
波束成形是一种利用天线阵列对信号进行空间滤波的技术,通过调整各天线的 权重,形成指向特定方向的波束,以实现信号的定向传输。
多用户MIMO波束成形
在多用户场景下,通过利用MIMO技术,可以实现多个用户同时共享相同的时 频资源,并通过波束成形技术实现用户间的干扰抑制,提高系统整体性能。
利用接收信号的二阶统计量(如自相关函数、互相关函数)进行盲信道
估计,适用于某些特定信道模型。
05
智能反射面辅助的多用户MIMO系统性能 分析
系统模型与仿真设置
01
02
03
系统模型
智能反射面辅助的多用户 MIMO系统,包括基站、 智能反射面和多个用户设 备。
仿真环境
考虑城市宏小区或室内环 境,设定基站和智能反射 面的位置、用户设备的分 布和数量。
基于导频的信道估计方法
导频设计
01
在发送端插入已知的导频符号,接收端利用这些导频符号进行
信道估计。
最小均方误差(MMSE)估计
02
基于MMSE准则,利用导频符号和接收信号进行信道估计,能
够最小化估计误差的均方值。
线性最小均方误差(LMMSE)估计
03
LMMSE估计是MMSE估计的一种线性化方法,通过引入线性变
通信系统中的波束成形与波束跟踪技术

通信系统中的波束成形与波束跟踪技术随着通信技术的不断发展,波束成形与波束跟踪技术在通信系统中扮演着重要的角色。
本文将介绍这两种技术的基本概念、原理和应用,并讨论它们在现代通信系统中的重要性和前景。
一、波束成形技术波束成形技术(Beamforming)是一种利用多个天线元件合并信号以形成一个指向特定方向的束束的技术。
通过调整每个天线元件的相位和幅度,波束成形技术可以实现对信号波束进行定向性变化,以增强信号的传输效果。
波束成形技术可以分为数字波束成形和模拟波束成形两种。
数字波束成形主要依靠数字信号处理技术,通过调整每个天线元件的权重来实现波束的形成。
模拟波束成形则是通过模拟电路和单个天线元件之间的相位和幅度差异来实现波束形成。
波束成形技术在通信系统中具有广泛的应用。
例如,在移动通信系统中,波束成形技术可用于增强蜂窝基站与移动终端之间的信号传输效果。
通过将波束集中在特定的方向,可以减少多径效应和干扰,提高信号的传输质量和覆盖范围。
二、波束跟踪技术波束跟踪技术(Beam Tracking)是一种用于自适应波束成形的技术。
它通过不断监测信号的传输环境和目标位置的变化来调整波束的指向,以保持最佳的信号传输效果。
波束跟踪技术主要包括两个关键步骤:信道估计和波束选择。
在信道估计阶段,系统通过收集和分析接收信号的特征,估计出当前的信道状态信息(Channel State Information, CSI)。
在波束选择阶段,根据估计的CSI,系统选择最佳的波束形成方向,并调整各个天线元件的相位和幅度。
波束跟踪技术在移动通信系统和物联网等领域具有广泛的应用前景。
由于当前通信环境和用户位置的动态性,采用波束跟踪技术可以通过实时调整波束方向来提高信号的传输效果和系统容量。
三、波束成形与波束跟踪技术的重要性和前景波束成形与波束跟踪技术在现代通信系统中具有重要意义和广阔前景。
首先,它们可以提高信号的传输效果和系统容量,通过有效减少多径效应和干扰,并改善信号的覆盖范围和质量。
波束成形 matlab

波束成形 matlab波束成形(Beamforming)指的是利用阵列天线(Antenna Array)对接收到的信号进行处理以达到增强信号某些方向的目的。
波束成形常用于移动通信、雷达、水声、地震勘探等领域。
本文将介绍波束成形的基本原理、常见方法以及在MATLAB中的实现。
一、基本原理当阵列天线接收到来自不同方向的信号时,不同方向的信号会产生不同的相位,因此在信号到达天线阵列时会出现不同的时间差(Time Delay)。
利用时间差及信号幅度,可以实现对来自不同方向的信号进行区分。
考虑一个二维阵列天线,阵列中每个天线的坐标为(x,y),假设接收到的信号为s(t),其中t为时间。
对于信号来自某一方向(θ,φ),可以将信号表示为:s(t) = A exp( j2πfct - j2πxsinθcosφ - j2πysinθsinφ )其中,A表示信号的幅度,fc表示信号的载频,θ、φ为信号的方向,x、y为阵列天线的坐标。
由于阵列中所有天线接收到的信号都是源信号乘以不同的时延,因此可以表示为:其中λ表示信号的波长。
将上式中的xi、yi视为修正值,令xi = xicosθ+yisinθcosφ,yi = yisinθ+xicosφ,可得到:将上式简化为向量形式:s(t) = as(t)其中a表示标准的复数天线权向量,s(t)表示源信号。
对于每个方向(θ,φ),得到一个权向量a,形成阵列天线的权矩阵A。
为了能够从阵列中提取出某个方向的信号,需要将权矩阵A与接收到的信号x相乘得到一个指向θ、φ的输出向量y:y = Axz(θ,φ) = w(θ,φ) y二、常见方法1. 空间平滑法(Spatial Smoothing)空间平滑法是一种低分辨率波束成形方法,可以使用对角线加载阵列天线,增加天线间的间隔,从而减弱多径效应。
在搜索最佳波束方向时,通常使用Max-Norm方法。
空间平滑法常用于宽带信号、并行阵列以及数字信号处理中。
5G通信中的波束成形技术与性能分析

5G通信中的波束成形技术与性能分析随着移动通信技术的不断发展,人们对更快的数据传输速度、更可靠的连接和更广阔的网络容量的需求也日益增加。
为满足这些需求,第五代移动通信技术(5G)应运而生。
5G通信技术在更高的频段、更大的带宽和更高的系统容量方面具有巨大的潜力,但也面临一些技术挑战。
波束成形技术成为了5G通信系统中的一项重要技术,通过波束形成和波束跟踪来提高信号覆盖范围和传输效率。
本文将对5G通信中的波束成形技术与性能进行分析。
7、波束成形技术概述波束成形技术是通过控制天线阵列中每个天线的相位和振幅来调整辐射方向和增益的技术,从而形成一个或多个波束。
在传统的无线通信系统中,信号是均匀地辐射到周围环境,形成一个基本的辐射图案。
而波束成形技术可以将信号聚焦在特定的方向上,提高信号的物理传输范围和传输效率。
通过波束成形技术,5G通信系统可以实现精确的指向性传输,提供更高的系统容量和更可靠的连接。
它可以通过二维或三维的天线阵列进行实现。
在二维天线阵列中,通过调整水平和垂直方向上每个天线的相位和振幅,可以实现波束的形成和指向性传输。
而在三维天线阵列中,还可以通过调整天线阵列的高度来进一步优化波束的形成和传输效果。
8、波束成形技术的性能分析波束成形技术在5G通信系统中具有以下几个关键的性能指标:8.1 信号覆盖范围波束成形技术可以将信号聚焦在特定的方向上,并实现有效的指向性传输。
通过优化波束的形成和传输,可以扩大信号的覆盖范围,提高信号到达的距离。
这将使得5G通信系统能够覆盖更广阔的区域,为用户提供更广泛的服务。
8.2 传输效率传输效率是衡量通信系统性能的重要指标之一。
波束成形技术可以通过调整波束方向和形状,减少信号的传输损失和干扰。
通过优化波束的形成和传输,可以提高信号的传输效率,实现更快的数据传输速度和更稳定的连接质量。
8.3 抗多径衰落多径衰落是无线通信系统中常见的信号传输问题,特别是在高频率和宽带通信环境下。
基于波束成形技术的雷达信号处理研究

基于波束成形技术的雷达信号处理研究随着社会发展的不断推进,尤其是信息技术的不断成熟,雷达技术在军事和民用领域中拥有着广泛的应用。
而波束成形技术作为雷达技术的重要分支,其应用也越来越广泛。
本文将就基于波束成形技术的雷达信号处理进行探讨。
一、波束成形技术的原理波束成形技术(beamforming)是通过多个接收器或天线组合产生的合成波束来提高系统性能的一种多通道信号处理方法。
其基本原理是利用接收阵列的空间结构,将接收头的输出信号进行加权叠加,产生与望远镜类似的合成波束,使合成波束的辐射方向指向目标,并具有更好的抗干扰性。
波束成形技术可以提高雷达系统的精度、探测范围和抗干扰能力。
同时,由于其特殊的处理方式,可以有效地减少接收头之间的相互干扰和杂波干扰,从而实现更高的信噪比和更好的性能。
因此,在现代雷达系统中,波束成形技术已经成为不可或缺的一部分。
二、波束成形技术的优势波束成形技术的主要优势在于提高雷达系统的性能,特别是在弱信号检测、目标定位和跟踪等方面。
其优势主要包括以下几方面:1. 抗干扰能力强波束成形技术通过叠加和加权处理接收头的输出信号,可以有效地减少杂波和干扰信号的影响,提高系统抗干扰能力。
同时,根据波束成形技术的特点,可以针对不同类型的干扰信号进行不同的处理方式,使系统更加适应实际应用环境。
2. 精度高由于波束成形技术可以精确定位目标和抑制干扰,因此可以大大提高雷达系统的精度。
另外,通过叠加和加权处理接收头的输出信号,还可以增强信号强度和信噪比,从而进一步提高系统精度。
3. 增强探测范围波束成形技术允许雷达系统的辐射方向进行调节,能够有效地延伸雷达系统的探测范围。
因此,在目标距离较远或信号较弱的情况下,利用波束成形技术可以大大提高雷达系统的探测能力。
三、波束成形技术的应用波束成形技术在军事和民用领域中都有着广泛的应用。
以下将分别从两个领域进行探讨。
1. 军事应用在军事领域中,波束成形技术广泛应用于雷达系统中。
波束成形——精选推荐

波束成形第四章智能天线⾃适应波束成形算法简介4.1 引⾔智能天线技术作为⼀种新的空间资源利⽤技术,⾃20世纪90年代初由⼀些学者提出后,近年来在⽆线通信领域受到了⼈们的⼴泛关注。
它是在微波技术、⾃动控制理论、数字信号处理(DSP)技术和软件⽆线电技术等多学科基础上综合发展⽽成的⼀门新技术。
智能天线技术从实质上讲是利⽤不同信号在空间上的差异,对信号进⾏空间上的处理。
与FDMA,TDMA及CDMA相对应,智能天线技术可以认为是⼀种空分多址SDMA技术,它使通信资源不再局限于时域、频域和码域,⽽是拓展到了空间域。
它能够在相同时隙、相同频率和相同地址码情况下,根据⽤户信号在空域上的差异来区分不同的⽤户。
智能天线技术与其它通信技术有机相结合,可以增加移动通信系统的容量,改善系统的通信质量,增⼤系统的覆盖范围以及提供⾼数据率传输服务等。
4.2 智能天线技术及其优点智能天线,即具有⼀定程度智能性的⾃适应天线阵,⾃适应天线阵能够在⼲扰⽅向未知的情况下,⾃动调节阵列中各个阵元的信号加权值的⼤⼩,使阵列天线⽅向图的零点对准⼲扰⽅向⽽抑制⼲扰,增强系统有⽤信号的检测能⼒,优化天线⽅向图,并能有效地跟踪有⽤信号,抑制和消除⼲扰及噪声,即使在⼲扰和信号同频率的情况下,也能成功地抑制⼲扰。
如果天线的阵元数增加,还可以增加零点数来同时抑制不同⽅向上的⼏个⼲扰源。
实际⼲扰抑制的效果,⼀般可达25--30dB以上。
智能天线以多个⾼增益的动态窄波束分别跟踪多个移动⽤户,同时抑制来⾃窄波束以外的⼲扰信号和噪声,使系统处于最佳的⼯作状态。
智能天线利⽤空域⾃适应滤波原理,依靠阵列信号处理和数字波束形成技术发展起来,它主要包括两个重要组成部分,⼀是对来⾃移动台发射的多径电波⽅向进⾏到达⾓(DOA)估计,并进⾏空间滤波,抑制其它移动台的⼲扰;⼆是对基站发送信号进⾏数字波束形成,使基站发送信号能够沿着移动电波的到达⽅向发送回移动台,从⽽降低发射功率,减少对其它移动台的⼲扰。
存在干扰下的星地融合协作传输系统平均误符号率分析

存在干扰下的星地融合协作传输系统平均误符号率分析刘笑宇;林敏;王金元;欧阳键;黄清泉【摘要】卫星通信技术作为构建新一代泛在无线通信网不可或缺的一种手段,近几年来受到了国内外学者的广泛关注.本文研究了引入多天线中继技术构成的星地融合协作传输系统在干扰条件下的性能.首先,针对用户同时接收到直达信号和中继译码转发信号,并且受到干扰的情况下,得到经过最大比合并后的输出信干噪比表达式.其次,假设卫星链路和地面链路的衰落分别服从阴影莱斯分布和瑞利分布,基于Meijer-G函数,分别推导出直达链路和中继链路的矩母函数闭合表达式,并进一步得到系统平均误符号率的闭合表达式.最后,计算机仿真不仅验证了理论性能分析的正确性,而且定量分析了天线数、干扰数目和调制方式等对系统性能产生的影响.【期刊名称】《物理学报》【年(卷),期】2019(068)012【总页数】11页(P286-296)【关键词】卫星通信;协作传输;译码转发;平均误符号率【作者】刘笑宇;林敏;王金元;欧阳键;黄清泉【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院, 南京 210003;南京邮电大学, 宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室, 南京 210003;南京邮电大学, 宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室, 南京 210003;南京邮电大学通信与信息工程学院, 南京 210003;陆军工程大学通信工程学院, 南京 210007【正文语种】中文1 引言近几年来,我国的通信基础设施建设取得了前所未有的成就,将有线通信和无线通信相结合构成的现代通信网已经颇具规模.尽管地面移动通信网络经过几十年的快速发展,已经覆盖了人口聚集的地域,但在人口稀少的偏远地区,由于通信设施建设成本过高,还无法满足用户随时随地进行无线接入的需求.相比于地面无线通信系统,卫星通信具有覆盖范围广、传输距离远、不受地理条件限制、组网灵活等优点[1],已被广泛应用于导航定位[2,3]、天气预报[4]、地震救灾等领域,并成为新一代无线通信系统不可或缺的关键技术之一[5].由于卫星通信通常工作在微波或者毫米波频段,要求卫星与地面终端之间存在直达链路.但在实际应用时,遮蔽效应往往导致稳定的卫星通信链路很难建立起来.因此,基于中继转发的星地融合协作传输技术被认为是提升卫星通信服务质量的一种有效手段[6].在星地融合协作传输系统中,分布在卫星覆盖区域内的地面中继站通常将接收到的卫星信号经过放大转发(amplify-and-forward,AF)协议或者译码转发(decode-and-forward,DF)协议转发给用户,以达到扩大覆盖范围、提升系统性能的目的.在假设地面用户采用最大比合并(maximal ratio combining,MRC)的情况下,文献[7]和文献[8]分别针对地面中继采用AF协议和DF协议的星地融合协作传输网络,推导出系统平均误符号率(average symbol error rate,ASER)的闭合表达式;针对星地融合协作传输网络的下行链路,文献[9]推导出系统遍历容量的闭合表达式;针对地面多用户的星地融合协作传输网络,文献[10]研究了最优用户选择方案下系统中断概率和遍历容量性能.与此同时,多天线技术具有抑制干扰、增加系统容量[11]、提高频谱利用率[12]等优势,在无线通信领域得到了广泛的研究,并逐渐应用于卫星通信中.文献[13]采用波束成形技术,首先推导出DF协议下的星地融合协作传输系统中断概率的闭合表达式,然后分析了高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)下中断概率的渐近性能,并进一步得到系统的分集增益和阵列增益;文献[14]推导出地面中继接收时采用MRC、发射时采用最大比发射(maximal ratio transmission,MRT)波束成形方案下系统ASER的闭合表达式和高SNR下的渐近表达式.文献[7—10]对星地融合协作传输系统的性能进行了分析,并且验证了基于中继的协作传输技术能显著提升卫星通信的链路质量和覆盖范围.但需要指出的是,考虑到当前频谱资源稀缺,无线通信广泛采用频率复用技术提升频谱效率,导致地面用户受到同频信号的干扰,而上述文献都没有考虑到同信道干扰,这在无线通信系统当中是不切实际的.虽然文献[15]和文献[16]分别针对用户和中继受干扰情况下的星地融合协作传输网络,推导出中继链路的输出信干噪比(signal-to-interferenceplus-noise ratio,SINR)的矩母函数(moment generating function,MGF),并进一步得到系统的ASER,但他们只考虑单天线的场景,没有充分利用空间资源,改善通信质量.因此,基于多天线中继的星地融合协作网络仍然需要深入的研究.本文考虑卫星链路信道服从阴影莱斯分布以及地面链路信道服从瑞利分布的条件下,对用户端存在多个同信道干扰的星地融合协作网络进行研究.具体而言,本文针对地面多天线中继采用DF协议来提升卫星通信可靠性的场景,在中继采用波束成形方案和用户采用MRC,同时用户受到同信道干扰的条件下,分别推导出直达链路和中继链路的SINR的MGF表达式,并进一步得到系统ASER的闭合表达式.最后,计算机仿真不仅验证了理论推导的正确性,而且进一步分析了调制方式、信道参数、中继天线个数以及干扰对系统性能的影响.因此本文工作为估算星地融合协作传输系统的性能提供了更加快速、有效的公式,也可为实际的系统设计提供参考.符号说明:数学期望;绝对值;复高斯分布; 向量范数;单位矩阵;N×M维空间;m in 最小值.2 系统模型如图1所示,本文考虑的星地融合协作传输网络由通信卫星(S),配置Nr根天线的中继(R),以及配置单根天线的地面用户(D)组成.在该系统中,地面用户既接收到卫星的信号,又接收到中继的信号,同时还接收到K个同信道干扰si(t)(i=1,2,···,K).整个信息传输过程分为两个时隙.在第一个时隙,S以广播的形式发射信号xs(t),满足那么地面用户D接收到的信号可以表示为其中Ps和PIi分别表示卫星的发射功率和地面第i个同频干扰的功率;n0(t)是均值为0,方差为σ2 的高斯加性白噪声(additive white Gaussian noise,表示地面用户接收到的干扰信号,且满足为S-D链路信道增益;gi(i=1,2,···,K)为干扰源和地面用户间的信道增益.S-D链路的SINR可表示为其中图1 系统模型Fig.1.System model.为了得到最大输出SNR,在中继R处采用接收波束成形方案.因此,中继R接收到的信号可以表示为其中表示中继处的AWGN,且满足为S-R链路的信道矢量,w1∈CNr×1 为接收波束成形权矢量,满足与文献[13,14]相同,考虑中继已知准确信道状态信息采用MRC 准则,即那么,(3)式可等效为根据(4)式,S-R链路的输出SNR可表示为其中在第二个时隙,地面中继R采用DF协议,先对接收到的信号ysr(t)进行解码,然后把重新编码后的信号xr(t)经过发射波束成形权矢量w2∈CNr×1处理后发送到地面用户D.因此,D接收到的来自中继R的信号可表示为其中Pr为中继发射功率;hrd∈CNr×1 为R-D链路的信道增益矢量;n2(t)表示均值为0,方差为σ2 的AWGN.在(6)式中,发送信号满足而中继采用MRT准则后,发送权矢量满足w2=hrd/‖hrd‖F.因此,(6)式可以进一步表示为从而,R-D链路的SINR可表示为其中由于中继采用DF协议,中继链路的输出SINR可表示为其中地面用户D将来自S和R处的信号采用MRC后,地面用户D处接收的输出SINR可表示为3 性能分析在本节中,将基于(2),(9)和(10)式,推导星地融合协作传输网络在常用调制方式下ASER的闭合表达式.ASER是衡量无线系统性能的一项重要指标.根据文献[17],各种常用调制方式下的ASER可表示为其中a, b和φ为特定调制系数.例如多进制相移键控(M-ary phase-shift keying,M-PSK)(a=2,b=sin2(π/M)).令Mγ(s)表示γ的MGF,它的定义为考虑到每个链路的独立性,(10)式中γMRC的MGF可由下式计算得到显然,为了得到系统的ASER,需要分别推导直达链路和DF中继链路的MGF.下面将分别讨论这两个问题.3.1 直达链路的矩母函数根据MGF的定义,直达链路的MGFMγd(s)可表示为其中fγd(x)可表示为由文献[18]可知,S-D链路满足阴影莱斯衰落的特性,故γsd的概率密度函数可表示为其中Ω0为直达径分量的平均功率,b0为多径分量的平均功率,m0>0 为衰落参数.(16)式中的1F1(a,b,z)为合流超几何函数,其定义如下[19]:根据1F1(a,b,z)的定义,展开(16)式,fγsd(x)可进一步得到与大多数文献一样,假设同信道干扰链路服从瑞利分布,那么γI的概率密度函数可表示为[20]其中根据(15)式,fγd(x)可表示为证明见附录A.于是,把(20)式代入(14)式,Mγd(s)可表示为(21)式中可利用Meijer-G函数展开式表示为将(22)式代入(21)式,Mγd(s)可表示为利用文献[19]的积分公式并通过一系列的数学计算,Mγd(s)的闭合表达式可得出3.2 中继链路的矩母函数根据MGF的定义,Mγc(s)可表示为由于中继链路使用DF准则,所以其中,(x)分别是的累积分布函数(cumulative distribution function,CDF).接下来分别计算因S-R链路满足阴影莱斯衰落的特性,由文献[18]可知,γsr的概率密度函数可表示为其中Ω1为直达径分量的平均功率,b1为多径分量的平均功率,m1>0 为衰落参数.根据1F1(a,b,z)的定义,展开(28)式,fγsr(x)可进一步得而R-D链路服从瑞利分布,γrd的概率密度函数可表示为[20]将(19),(29)和(30)式代入(27)式,可推导出Fγc(x),证明见附录B.将(31)式代入(26)式中,Mγc(s)可表示为对采用Meijer-G函数展开,Mγc(s)可进一步表示为利用积分公式(24),并通过一系列的数学计算,I3和I4可分别计算得将I3和I4的值代入(33)式,得到Mγc(s)的闭合表达式为3.3 最大比合并后的系统矩母函数和平均误符号率考虑到前面已经推导出直达链路和DF中继链路的MGF,将(25)和(36)式代入(13)式,即可得到MγMRC(s),虽然(11)式提供了准确求解ASER的方案,它仍需一个非常复杂的数学方案来计算积分.在这种情况下,根据文献[21,22],对于常用的调制方式,即M-PSK、多进制正交振幅调制(M-ary quadrature amplitude modulation,M-QAM),它的近似公式可以由MGF计算得到,即再将表达式(37)代入(38)和(39)式,就可以简便地计算出系统在M-PSK,M-QAM调制方式下的ASER.4 计算机仿真与分析本节通过计算机仿真来验证理论推导结果的正确性,并定量分析各种参数对系统ASER的影响.在仿真中,根据衰落程度的不同,卫星-中继信道衰落场景为陆地移动卫星(land mobile satellite,LMS)信道,分别考虑了重度阴影衰落(frequent heavy shadowing,FHS)、中度阴影衰落(average shadowing,AS)和轻度阴影衰落(infrequent light shadowing,ILS),相对应的参数在表1中列出[18],而考虑到通常卫星直达链路很差,需采用中继传输,因此卫星-用户链路选择了FHS分布.此外,假设噪声功率为σ2=0 dBW,并且每个干扰的功率均相等.图2为不同调制方式下系统的ASER随的变化,其中中继天线数Nr=3和干扰数目K=3,卫星-中继链路服从中度阴影衰落信道参数.从图2可看出,推导的闭合表达式得到的结果与Monte Carlo仿真高度一致,从而证明了所推导的理论表达式的正确性.此外,可明显看出二进制相移键控(BPSK)调制方式下的系统性能要优于四进制相移键控(QPSK)和八进制相移键控(8PSK)调制方式.这是因为在相同的ASER条件下,BPSK需要的SNR更低,但同时传输速率也更低.表1 LMS信道参数Table 1.Channel parameters of LMS.阴影类型参数bmΩFHS 0.063 0.739 8.97×10—4 AS 0.126 10.1 0.835 ILS 0.158 19.4 1.29图2 不同调制方式下ASER随的SNR变化Fig.2.Influences of different modulation modes on the ASER of the considered system.图3给出了不同卫星信道参数下的星地融合协作网络ASER随的变化,其中中继天线数Nr=3 和干扰数目K=3,且调制方式为QPSK.从图3可以看出,轻度阴影衰落参数组的ASER性能优于中度阴影衰落和重度阴影衰落参数组.随着卫星链路中的阴影增加(ILS→AS→FHS)会导致ASER出现明显下降,这是由于阴影衰落的增加导致信道质量下降,从而造成输出SINR降低.图3 不同卫星信道参数下的ASER随的SNR变化Fig.3.Influences of different satellite channel parameters on the ASER of the considered system.图4 不同天线数和干扰数下的ASER随的SNR变化Fig.4.Influences of differentantenna numbers and interference numbers on the ASER of the considered system.图4给出了在信道参数采用中度阴影衰落,且中继天线数目Nr和干扰数目K不同时,采用QPSK调制方式的系统的ASER随的变化.可以看出,在中继天线数相同的情况下,干扰数目越多,系统ASER性能越差;在干扰数目相同的情况下,天线数目越多,系统ASER性能越好,表明配置多天线能够提高系统传输的可靠性.这是因为多天线技术可以提供阵列增益,提高地面用户的接收信号强度,而同信道干扰会降低地面用户的接收SINR.因此,可通过增加地面中继的天线数和抑制同信道干扰来提高星地融合协作网络的性能.我们对其他调制方式,例如十六进制正交振幅调制(16-QAM)也进行了仿真,并得到相同的结论.由于受到篇幅的限制,这里无法给出更多的仿真结果.5 结论本文分析了地面多天线中继采用DF协议辅助卫星通信构成的星地融合协作网络的性能.首先,针对受到同信道干扰的地面用户采用MRC方案,得到相应的输出SINR 表达式.其次,基于Meijer-G函数推导出直达径和中继链路的MGF,并进一步得到系统ASER的闭合表达式.最后,计算机仿真验证了理论推导的正确性,并分析了各种参数的影响.因此本文工作可以为星地融合通信网的设计提供参考和依据.附录 A (20)式的推导将(18)和(19)式代入(15)式,fγd(x)可表示为其中利用积分公式I1可进一步表示为将(43)式代入(40)式,fγd(x)可推导出来.附录 B (31)式的推导首先对fγsr(x)进行积分,Fγsr(x)可计算出根据积分公式其中为不完全伽马函数.并经过一系列数学计算,Fγsr(x)可得出(x)定义为首先,运用积分公式(B2)和不完全伽马函数,可得到Fγrd(x)为将(19)和(B5)式代入(B4)式中,可表示为其中利用积分公式I2可计算出将的值代入(B6)式中,得到的表达式为将(B3)和(B10)式代入(27)式,可以得到的表达式.参考文献【相关文献】[1]Yi K C,Li Y,Sun C H,Nan C G 2015 mun.36 6 (in Chinese) [易克初,李怡,孙晨华,南春国 2015 通信学报 36 6][2]Wang S Z,Zhu G W,Bai W H 2015 Acta Phys.Sin.64 089301 (in Chinese) [王树志,朱光武,白伟华 2015 物理学报64 089301][3]Liu Z,Zhang J Y,Lu M Q,Huang J,Zhao Y J 2017 Acta Phys.Sin.66 129101 (in Chinese)[刘桢,张嘉怡,陆明泉,黄洁,赵拥军 2017 物理学报 66 129101][4]An H,Yan W,Zhao X B,et al.2013 Acta Phys.Sin.62 199201 (in Chinese) [安豪,严卫,赵现斌,等 2013 物理学报 62 199201][5]Pecorella T,Ronga L S,Chiti F 2015 IEEE Commun.Mag.53 170[6]Sakarellos V K,Kourogiorgas C,Panagopoulos A K 2014 Wireless Personal Commun.79 1471[7]Bhatnagar M R,Arti M K 2013 IEEE Commun.Lett.17 1912[8]Sreng S,Escrig B,Boucheret M L 2013 IEEE Trans.Wireless Commun.12 1310[9]Zhao Y,Chen H,Xie L,Wang K 2018 IET Commun.12 1342[10]An K,Lin M,Liang T 2015 IEEE Commun.Lett.19 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ULTIPLE-INPUT multiple-output systems offer significant advantages for data transmission in wireless networks. Data transmission from source to destination via multiple relay nodes cooperating among themselves offers similar advantages. This idea is used in cooperative diversity, where single antenna mobile units share their antennas for transmission from source user to destination [1]. The cooperative relaying schemes are classified in mainly two categories: amplify and forward (AF) relaying and decode and forward relaying [2]. In the AF relaying scheme, the relay retransmits the noisy signal received from the sender to the destination after amplification. This scheme is advantageous because of its simplicity of implementation. AF relaying schemes have been analyzed for their error performance and closed form approximations or bounds for their symbol error probability have been obtained [3]. A variant of AF relaying is the nonorthogonal amplify and forward (NAF) relaying protocol. In this protocol, the
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IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS, VOL. 8, NO. 2, FEBRUARY 2009
Linear Detection for the Nonorthogonal Amplify and Forward Protocol
Aakanksha Chowdhery, Student Member, IEEE, and Ranjan K. Mallik, Senior Member, IEEE
signal is transmitted to the destination using a different relay for each frame out of a set of N − 1 relays in a round robin manner. The setup becomes similar to multiuser detection. The nonorthogonal transmission from relay nodes leads to higher spectral efficiency. It has been shown in the literature that this protocol performs better than AF relaying at sufficiently high signal-to-noise ratios (SNRs) because it achieves the optimal Zheng-Tse [4] diversity-multiplexing tradeoff (DMT) [5] under certain conditions. Works have also constructed optimal space-time block codes (STBCs) for this protocol to achieve the optimal DMT [6], [7], [8]. However, the parameters used for comparing the NAF protocol to other AF relaying schemes have been outage probability [5] and upper bounds on pairwise error probability [9]. This paper focuses on analyzing the code symbol error probability for the NAF protocol for a general linear STBC scheme using K symbols with three new linear detectors. The use of code symbol error probability as a performance benchmark gives a simple way to quantify the reliability of data at the receiver in practical systems. The three new detection schemes for the NAF protocol are based on a multiuser detection approach. In these schemes, the decision variables are linear functionals of the transmitted symbol vector. Hence these schemes are simpler than the optimal maximum likelihood (ML) detector in terms of computational complexity. The detection schemes are referred to as a channel inversion type detector, a maximal-ratio combining (MRC) type detector, and a biased ML detector. The NAF protocol uses N − 1 relays where the source transmits symbols in N − 1 blocks of two time slots each in a Rayleigh fading environment [5]. The odd time slots employ direct transmission from source node to destination and the even time slots achieve the same through a certain relay. Since general linear STBCs are used for analysis, the results obtained also apply to DMT optimal codes. The code symbol error probability is analyzed for the case when the symbols come from an M -ary phaseshift keying (PSK) constellation. For binary PSK (BPSK) constellation, the block error probability is also analyzed. In addition, we extend this approach to the transmission in N − 1 blocks of L time slots. Numerical results comparing the three detectors consider examples of STBCs like the Alamouti code [10] and the golden code [11] (which achieves optimal DMT). The paper is organized as follows. The system model for the two-time-slots case is given in Section II. Three linear detectors, based on a multiuser detection approach, are presented in Section III. In Section IV, the error performance for the three detectors in case of a linear STBC scheme with M -ary PSK (MPSK) symbols is analyzed. Section V extends