MIMO信道的信号检测技术

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《MIMO及信道模型》课件

《MIMO及信道模型》课件

MIMO技术的应用场景
MIMO技术广泛应用于无线通信系统,如4G、5G移 动通信系统、无线局域网(WLAN)、无线个人域网
(WPAN)等。
输标02入题
在4G和5G移动通信系统中,MIMO技术被用于提高 小区的覆盖范围和边缘用户的传输速率,同时也可以 提高系统的整体吞吐量。
01
03
以上内容仅供参考,具体内容可以根据您的需求进行 调整优化。
MIMO技术利用了无线信道的散射和 反射特性,通过空间复用和分集增益 ,提高了无线通信系统的传输速率和 可靠性。
MIMO技术的原理
MIMO技术的基本原理是利用多天线之间的独立性,将数据流分解成多个并行子流,在多个子流上同时传输,从而提高了传 输速率。
在接收端,多个天线接收到的信号经过处理后,可以恢复出原始的数据流。MIMO技术通过信号处理算法实现信号的分离和 合并,从而提高了信号的抗干扰能力和传输可靠性。
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天线选择
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最大信噪比 (Max-SNR): 选择能提供最大信噪比的发射天 线。
在此添加您的文本16字
轮询 (Round Robin): 轮流使用每个天线进行传输,确保 均衡使用。
05
CHAPTER
MIMO系统实现难点及挑战
信号处理复杂度
MIMO信号检测算法复杂度
考虑了信号在传播过程中因反射、折射和散射产生的多径 效应,适用于室内和室外非视距(NLoS)环境。
MIMO信道模型的特点
高数据速率
通过在发射端和接收端使用多个天线,提高 了数据传输速率。
抗干扰能力强
通过分集技术,降低了信号被干扰的风险。
频谱效率高
通过空间复用技术,提高了频谱利用率。

MIMO系统的信号检测算法

MIMO系统的信号检测算法

MIMO系统的信号检测算法作者:田根林李华来源:《科技视界》2016年第16期【摘要】在高速宽带无线通信系统中,MIMO技术能够在不增加系统带宽和发射功率的情况下,有效提高系统传输速率和频谱效率。

然而,由于不同发射天线发出的信号的相互干扰以及无线通信系统的多径效应,使得MIMO系统的信号检测面临巨大挑战,严重阻碍了MIMO技术的广泛应用。

因此本文主要针对MIMO系统的信号检测算法进行研究,通过算法比较和仿真验证可以得出,基于球形译码的信号检测(SD)算法具有更优的检测结果。

由于引入干扰抵消和排序机制,ZF-OSIC和MMSE-OSIC算法在性能方面得到了提升。

【关键词】无线通信系统;MIMO;信号检测;球形译码【Abstract】In the high-speed broadband wireless communication systems, Multi-input and multi-output(MIMO) technology can improve transmission rate and spectrum efficiencies without any increase of system bandwidth and transmitting power. Thus, the signal detection for MIMO systems is challenging because of the channel noise and multipath fading, and has become the biggest block of development. In this paper, most attention is concentrated on the signal detection algorithms for MIMO Communication Systems, through the comparision with the existent algorithms and the simulations, we can conclude that the signal detection algorithm based on sphere decoding has a better detection effect. Due to the introduction of the interference cancellation and the ordering rule, the algorithm optimality of ZF-OSIC and MMSE-OSIC is both improved effectively.【Key words】Wireless communication systems; Multiple-input-multiple-output;Equalization algorithms; Sphere decoding0 引言MIMO技术对于传统的单天线系统来说,能够大大提高频谱利用率,使得系统能在有限的无线频带下传输更高速率的数据业务。

基于深度学习的大规模MIMO信号检测

基于深度学习的大规模MIMO信号检测

• 175•随着无线通信传输速率的不断提升,接收机的设计也迎来了极为迫切的挑战。

现代通信通过许多逻辑及物理的抗干扰技术实现对信道容量的扩增;比如信道编码、OFDM 调制以及MIMO 技术等,而大规模MIMO 分集的解决方案是提高信道容量的关键,深度学习强大的非线性拟合能力极为契合大规模MIMO 信号大并发量的检测。

本文结合深度学习思想,提出了一种新颖的大规模MIMO 信号的检测方案。

引言:在无线通信系统中,多径衰落对传输码元的相位及幅度的影响较大,不仅降低雷达的测量精度,更使得调制规则的信息难以直接被接收端利用。

对抗多径干扰的措施,一方面可提高接收机的距离测量精度;另一方面可采用分集接收技术,其主要通过多天线自适应地对信号进行处理,将干扰尽可能的抵消。

在大规模MIMO 系统中,将来自不同信道的信号进行线性组合可以缓解信道失真现象,并放宽对于子载波具有近似平坦增益的要求。

大规模多输入多输出(MIMO )被提议作为第五代无线通信网络的候选技术,并引起了业界研究人员的广泛关注。

大规模MIMO 通过增加基站端的天线数目,极大地削弱了衰落、干扰以及噪声对信号的影响,并提高了网络容量。

随着大规模MIMO 技术的发展,编码方案也从复杂的DPC 类编码改为线性预编码,以此来降低接收端的设计复杂度,而众多结果也表明,采用低复杂度的线性预编码即可接近DPC 编码的性能。

而在大规模MIMO 技术通常与波束赋形技术实现,而大多的大规模MIMO 波束赋形算法是基于矩阵求逆运算的,其复杂度随天线数量快速增加,极为可能导致硬件无法完成波束赋形算法。

1 基于深度学习的大规模MIMO信号检测1.1 大规模MIMO信号检测分集的基本原理是通过多个信道接收承载相同信息的多个副本,而分集除了利用分散传输获得足够多的统计独立的信息副本之外,关键的是对这些副本的集中处理,传统的最大值合并技术没有利用序列之间的关联性,而对这些信息序列所构成的二维数据进行信号检测,可以看作是一个模式识别的问题,在高吞吐量的通信系统中,大数据驱动的深度学习技术能够充分的利用数据之间的关联信息及其信息特征。

MIMO技术介绍

MIMO技术介绍

空间分集技术
空间分集技术原理
空间分集技术是一种利用多个天线在不同空间位置上传输相同数据流的技术。 通过增加天线数量,降低多径衰落的影响,提高信号质量和可靠性。
空间分集技术应用场景
广泛应用于无线通信系统,如4G、5G等,以及Wi-Fi、蓝牙等短距离无线通信 技术。
最大比合并技术
最大比合并技术原理
最大比合并技术是一种利用多个天线在同一频段上传输相同数据流的技术。通过 加权合并各个天线上接收到的信号,最大化合并比,从而提高信号强度和信噪比 。
最大比合并技术应用场景
广泛应用于无线通信系统,如4G、5G等,以及Wi-Fi、蓝牙等短距离无线通信技 术。
等效基带处理技术
等效基带处理技术原理
等效基带处理技术是一种将MIMO信道转换为等效基带信号进行处理的技术。通过基带处理实现信号的调制解调 、编码解码等操作,从而降低系统复杂度和成本。
等效基带处理技术应用场景
频谱效率
MIMO技术通过空间复用和空间分集等技术,提高频谱利用效率,从而在有限的频谱资源中实现更高 的数据传输速率。通过在多个天线之间进行信号的并行传输,可以增加数据传输的并行度,提高频谱 效率。
MIMO系统的误码率性能
误码率性能
在MIMO系统中,通过增加天线数量和采用 复杂的信号处理技术,可以显著降低误码率 ,提高数据传输的可靠性。例如,通过采用 空间调制、空时编码等技术,可以在一定程 度上抵消多径效应和干扰,从而降低误码率 。
02
MIMO技术原理及实现
空间复用技术
空间复用技术原理
空间复用技术是一种利用多个天线在同 一频段上传输不同数据流的技术。通过 增加天线数量,提高空间分辨率和频谱 效率,从而提升系统容量和数据传输速 率。

MIMO通信系统的信道估计与信号检测

MIMO通信系统的信道估计与信号检测

MIMO通信系统的信道估计与信号检测项目意义义一项目意多输入多输出(MIMO)技术由于能够在不增加传输带宽的条件下成倍的提高无线信道的信道容量,因而被认为是下一代移动通信系统4G的关键技术之一。

MIMO技术是未来无线通信系统中实现高数据速率传输、改善传输质量、提高系统容量的重要途径。

MIMO信道模型无论是在MIMO技术的理论研究阶段还是在MIMO系统的应用阶段都是必需的。

因此,MIMO信道的建模是MIMO理论研究中的重要内容。

多输入多输出(MIMO)衰落信道是迄今为止所考虑的单输入单输出(SISO)随机信道的多变量推广。

从SISO入手,逐步增加天线数,通过对MIMO 信道的建模和仿真,深刻理解MIMO的系统的内涵。

二项目内容1.MIMO信道的建模。

搭建1*1,2*2,4*4,8*8,MIMO-任一路的信道符合Rayleigh Fading。

2.在接收端基于导频的信道估计。

3.利用估计的信道分别进行MLD和Zero-forcing信号检测。

4.1×1,2×2,4×4,8×8,(理想信道)模型的传输性能比较。

5.1×1,2×2,4×4,8×8,(估计信道)模型的传输性能比较。

6.估计信道和理想信道(4×4)之间的传输性能比较。

三项目原理(1)MIMO系统模型以2×2MIMO为例:r1=H11*S1+H21*S2+n1n2r2=H12*S1+H22*S2+说明:H信道符合Rayleigh衰落。

n为信道的高斯白噪声。

S为发射信号,r为接收端接收信号。

(2)基于导频的信道估计在2×2MIMO信道模型中,导引信号的数量可以是2当导引信号时p1p2=[10],r1=H11*p1+H21*p2+n1(p1=0),不考虑噪声的影响n2(p1=0),不考虑噪声的影响。

r2=H12*S1+H22*S2+则有:H11=r1/p1;H12=r2/p1;当导引信号时p1p2=[01],r1=H11*p1+H21*p2+n1(p1=0),不考虑噪声的影响r2=H12*S1+H22*S2n2(p1=0),不考虑噪声的影响。

通俗易懂的MIMO技术简介3篇

通俗易懂的MIMO技术简介3篇

通俗易懂的MIMO技术简介第一篇:什么是MIMO技术?MIMO技术全称Multiple Input Multiple Output,中文翻译为“多输入多输出”,是一项近年来日益受到重视的无线通信技术。

简单来说,MIMO技术就是利用多个天线进行数据传输和接收,从而提高无线通信系统的可靠性和吞吐量。

MIMO技术的发展始于上世纪90年代,当时是由于无线通信系统中的多径效应导致信号传输质量下降,而MIMO是通过一定的技术手段来利用多个信道进行信号传输和接收,从而提高系统的性能表现。

在传统的单天线系统中,信号只能通过一个天线进行传输和接收,如有多径效应或者干扰等问题出现,就会影响信号的传输和接收质量。

而在MIMO系统中,可以利用多个天线同时进行传输和接收,从而提高了系统的可靠性和吞吐量,降低了误码率和传输延迟。

MIMO技术不仅适用于无线通信系统,也可以应用于Wi-Fi、蓝牙、雷达等领域,既能提高系统的性能表现,也可以降低功耗和成本。

随着5G时代的到来,MIMO技术将会得到更加广泛的应用和发展。

第二篇:MIMO技术的原理和实现方式MIMO技术的实现基于两个基本概念:时空编码和空间复用。

其中,时空编码是指将数据信号与多个天线传输的信号进行编码,以此提高传输的可靠性和吞吐量;空间复用是指在多个天线上进行数据的同时传输,以此提高系统的吞吐量和信号质量。

时空编码主要有两种方式:空时块码(STBC)和空时分组码(STGC)。

其中,STBC是在时间和空间两个方向进行数据编码,以此提高传输可靠性,适用于多径效应较强的无线环境;STGC则是在时间和频域两个方向进行数据编码,以此提高传输速率,适用于高速无线通信环境。

空间复用技术则主要有两种方式:空分多路复用(SDM)和空时多路复用(STDM)。

其中,SDM是通过将数据进行分割,然后分别发送到多个天线上,以此提高系统的吞吐量;STDM则是通过将不同的数据序列分成多个时间片段,在不同天线上传输,以此降低多径效应和干扰对系统的影响。

mimo技术原理

mimo技术原理

MIMO技术优势与应用领域
技术优势
MIMO技术具有以下优势:提高系统容量和 传输速率;提高信号传输的可靠性和稳定性 ;降低误码率和重传率;支持多用户同时通 信等。
应用领域
MIMO技术广泛应用于无线通信的各个领域 ,如移动通信、无线局域网(WLAN)、无 线城域网(WMAN)、卫星通信等。在移 动通信中,MIMO技术可以提高数据传输速 率和用户体验;在WLAN中,MIMO技术可 以提高网络覆盖范围和吞吐量;在WMAN 中,MIMO技术可以提高城域网传输效率和 覆盖范围;在卫星通信中,MIMO技术可以 提高卫星通信系统的容量和可靠性。
计算方法
介绍MIMO信道容量的计算方法,如 香农公式、注水算法等,并分析其适 用场景和优缺点。
信道传输特性影响因素探讨
天线配置
分析天线数量、排列方式、极化方式 等因素对MIMO信道传输特性的影响 。
多径效应与散射环境
分析多径效应和散射环境对MIMO信 道传输特性的影响,包括多径时延、 角度扩展等参数的变化规律。
AI与MIMO的融合
人工智能技术的引入将助力大规模MIMO实现更智能的信 号处理和资源管理,提升系统性能。
当前面临挑战及未来研究方向
信道建模与估计
复杂多变的无线信道环境是MIMO技术面临的主要挑战之一,未 来需进一步研究更精确的信道建模与估计方法。
多用户干扰管理
多用户MIMO系统中,用户间干扰是影响系统性能的关键因素,有 效的干扰管理策略将是未来研究的重要方向。
越好。
04
MIMO天线设计与优 化方法
天线阵列布局规划及优化策略
阵列布局规划
根据MIMO系统需求,确定天线数量、排列方式和间距,以最大化空间复用增益 和分集增益。

基于信道探测技术的MIMO-OFDM系统信道及其相关性的联合估计

基于信道探测技术的MIMO-OFDM系统信道及其相关性的联合估计

s u dn h ts n ig s u d n in lb f r a ata s s in wa n r d c d,a d t eji te t t n o o n i g t a e d n o n i gsg a eo ed t r n miso si to u e n h on si i f ma o
过 程 中 占用 额 外 系 统 带 宽 的现 象 , 因此 具 有 较 大 的 实 用 价 值 。
关 键 词 :多 输 入 多 输 出一 正 交 频 分 复 用 ; 道 探 测 ; 间 相 关性 ; 道 估 计 ; 声方 差 信 空 信 噪
中 图 分 类 号 : N9 12 T 1.3
文 献 标 识 码 :A
文 章 编 号 :1 0— 4 3 2 1 ) 60 8 —5 0 93 4 ( 0 0 0 —5 50
J n tm ato fM I O~ oi tes i in o M OFDM h n el d c a n an is c r el i s d o h n o n n t o r aton ba e n c an el u di g s
基于 信 道 探 测 技 术 的 MI MO— DM 系统 信 道 OF 及其 相关 性 的联 合 估 计
屠 佳 , 杨 炜 伟 , 蔡 跃 明 , 徐 友 云
( 放 军 理 工 大 学 通 信 工 程学 院 , 苏 南 京 2 0 0 ) 解 江 10 7

要 : 实 际 物 理 环 境 中 , 道 相 关 性 估 计 在 很 大 程 度 上 影 响 信 道 估 计 的 准 确 性 。针 对 M I 0— F M 系 在 信 M 0 D
解放罕理工大学学报( 自然科学版) 第 1 卷 第 6期 2 1 1 0 0年 1 2月 V 1 1 o. No 6 e . 1 1 . D c 0 0 2

mimo技术

mimo技术

mimo技术MIMO技术是一种通信技术,全称是多输入多输出技术。

它的发展历程源于20世纪末名为MIMO的信息论研究,而现代MIMO技术则发源于20世纪末至21世纪初的通信领域中,通过研究多输入多输出天线(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统而取得的技术。

MIMO技术的出现是由于在现代通信中,信道的扩散带宽越来越窄,导致信噪比变低,从而降低信息的传输速率和可靠性。

而MIMO技术则可以克服这个问题,其主要目的是增加无线信号的传输速率和稳定性。

其核心思想是通过多个天线之间的异构性来增加数据的传输信道数,从而提高信道的传输带宽和信号品质。

MIMO技术的基本原理是通过在发送端和接收端采用多个天线,利用多个天线之间的异构性,将数据分成多个子流,经过不同的天线发射,在接收端进行合并,从而增加信道的容量和传输速率。

其中,MIMO技术主要可以分为两个方向:空间多路复用技术(Spatial Multiplexing,SM)和空间分集技术(Spatial Diversity,SD)。

空间多路复用技术(SM)是一种利用空间供给多个用户同步进行的数据传输技术。

在SM技术中,发送端会将不同的数据流分别经过不同的天线发射,接收端则通过接收到不同天线上的信号,将其分别解调和合成,最终得到原始数据流。

SM 技术主要适用于有限的发射功率和不断增加的用户量的信道。

空间分集技术(SD)则是一种通过在发射端或接收端增加多个天线的技术,通过差异化的传输,让接收端可以同时接收多个信号,从而降低噪声干扰和提高信号质量。

SD技术可以分为多种形式,包括时空分集、时度分集等技术,主要适用于复杂的移动环境以及需要高速可靠数据传输的场景。

MIMO技术的应用有很广泛。

在无线通信领域中,MIMO技术已被广泛应用于Wi-Fi、蓝牙、LTE、5G等技术的研究和应用中。

同时,在雷达探测、无线电广播、智能交通系统等领域中,MIMO技术也得到了广泛应用。

mimo技术的原理

mimo技术的原理

mimo技术的原理MIMO技术的原理随着无线通信技术的不断发展,为了提高无线传输的速率和可靠性,多输入多输出(MIMO)技术应运而生。

MIMO技术是一种利用多个天线进行无线通信的技术,通过同时发送多个信号并利用多个天线接收信号,可以显著提高无线通信系统的容量和性能。

MIMO技术的原理可以简单概括为两个方面:空间多样性和空间复用。

MIMO技术利用了空间多样性的原理。

当发送端和接收端都配备了多个天线时,信号可以通过多条不同的路径传播到接收端,这些路径上的信号会互相干扰,但也同时提供了多条独立的传输通路。

通过利用空间多样性,MIMO技术可以在不增加频谱带宽和发送功率的情况下,提高无线传输的可靠性和速率。

MIMO技术还利用了空间复用的原理。

通过在发送端对不同的天线上发送不同的信号,接收端可以通过合理的信号处理技术将这些信号分离开来。

这样,多个用户之间可以同时进行通信,而彼此之间的信号不会相互干扰。

这种空间复用的技术可以大大提高无线通信系统的容量,使得系统可以同时支持更多的用户。

MIMO技术的实现主要依赖于两个关键技术:空时编码和信道估计。

空时编码是指在发送端对待发送的数据进行编码,使得不同天线上发送的信号之间具有良好的互相关联性。

常用的空时编码技术包括多输入多输出正交分组码(MIMO-OFDM)和空时分组码(STBC)等。

这些编码技术可以通过增加冗余度和相互之间的独立性,提高信号的可靠性和传输速率。

信道估计是指在接收端通过对接收到的信号进行处理,估计出信道的状态信息。

由于无线信道具有时变和多径传播的特点,准确估计信道状态对于MIMO技术的性能至关重要。

常用的信道估计技术包括最小均方误差(MMSE)估计和最大似然(ML)估计等。

这些技术可以通过利用已知的训练序列和接收信号之间的关系,准确地估计出信道的状态。

总的来说,MIMO技术通过利用空间多样性和空间复用的原理,可以显著提高无线通信系统的容量和性能。

它不仅可以提高无线传输的速率和可靠性,还可以支持更多的用户同时进行通信。

移动通信中的MIMO技术

移动通信中的MIMO技术

移动通信中的MIMO技术在当今数字化和信息化飞速发展的时代,移动通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

从简单的语音通话到高清视频流,从即时通讯到物联网应用,我们对移动通信的速度、质量和稳定性的要求越来越高。

而 MIMO 技术(MultipleInput MultipleOutput,多输入多输出)的出现,无疑为满足这些需求提供了强大的支持。

MIMO 技术的核心原理其实并不复杂,但却极其精妙。

简单来说,它就是通过在发射端和接收端同时使用多个天线,来实现更高效的数据传输。

想象一下,传统的通信方式就像是一条单车道的公路,车辆只能依次通过,速度和流量都受到很大限制。

而 MIMO 技术则像是将这条公路拓宽成了多条车道,允许更多的车辆同时并行,大大提高了交通的效率和容量。

在具体的实现过程中,MIMO 技术主要有两种工作模式:空间复用和空间分集。

空间复用模式下,多个独立的数据信息流可以同时在不同的天线上传输,从而在相同的频谱资源下大大提高了数据传输速率。

比如说,在一个 2×2 的 MIMO 系统中,如果每个天线的传输速率是100Mbps,那么通过空间复用,总的传输速率可以达到 200Mbps。

而空间分集模式则是通过在多个天线上发送相同的数据,然后在接收端通过合并处理来提高信号的可靠性和抗衰落能力。

这就好比我们在邮寄重要信件时,为了确保对方能够收到,会同时通过多个不同的渠道发送相同的内容,只要有一个渠道成功,信件就能送达。

MIMO 技术为移动通信带来了诸多显著的优势。

首先,它大幅提升了频谱效率。

频谱资源就像土地一样,是有限且珍贵的。

通过 MIMO技术,我们能够在相同的频谱带宽内传输更多的数据,这就相当于在有限的土地上建造出了更高的建筑,实现了资源的更高效利用。

其次,MIMO 技术增强了系统的可靠性和稳定性。

在复杂多变的无线环境中,信号容易受到衰减、干扰和多径衰落等影响。

而 MIMO 系统通过多个天线的协同工作,可以有效地抵抗这些不利因素,保证数据的准确传输。

《2024年MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究》范文

《2024年MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究》范文

《MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展,多输入多输出(MIMO)技术和正交频分复用(OFDM)技术因其卓越的性能在无线通信系统中得到了广泛应用。

MIMO-OFDM系统结合了MIMO和OFDM的优点,具有高数据传输速率、频谱利用率高和抗多径干扰能力强等特点。

然而,在实际应用中,由于无线信道的复杂性和时变性,信道估计和信号检测成为了MIMO-OFDM系统中的关键技术。

本文将重点研究MIMO-OFDM系统中的信道估计及信号检测算法。

二、MIMO-OFDM系统概述MIMO-OFDM系统是一种高效的无线通信技术,通过在发送端使用多个天线发送信号,同时在接收端使用多个天线接收信号,实现了空间复用和分集增益。

OFDM技术则通过将频带划分为多个正交子载波,将高频信号转换为并行低频信号进行传输,从而提高了频谱利用率和抗多径干扰能力。

三、信道估计技术研究信道估计是MIMO-OFDM系统中的一项关键技术,其主要目的是通过对接收信号进行分析和处理,估计出信道的响应特性。

常见的信道估计方法包括最小均方误差(MMSE)估计、最大似然(ML)估计和基于导频的信道估计等。

(一)MMSE信道估计MMSE信道估计是一种基于最小均方误差准则的估计方法。

该方法通过最小化估计误差的均方值来求解信道参数。

在实际应用中,MMSE信道估计具有良好的性能和稳定性,适用于各种信道条件。

(二)最大似然(ML)信道估计ML信道估计是一种基于最大似然准则的估计方法。

该方法通过最大化接收信号与实际发送信号之间的似然函数来求解信道参数。

ML信道估计在信噪比较高的情况下具有较好的性能,但在低信噪比条件下性能较差。

(三)基于导频的信道估计基于导频的信道估计是一种常见的信道估计方法。

该方法通过在发送信号中插入已知的导频符号,接收端根据导频符号的接收情况来估计信道的响应特性。

基于导频的信道估计具有计算复杂度低、实现简单等优点,但需要额外的频谱资源。

MIMO原理及测试

MIMO原理及测试

MIMO原理及测试MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)是一种无线通信技术,通过在发送和接收端分别使用多个天线,同时传输多个数据流,以提高传输速率和系统容量。

MIMO技术能够通过多路径传播中的信号干扰和衰落来提高信号强度和抗干扰性能,进而提供更高的数据传输速率和更可靠的无线连接。

MIMO的原理是通过在发送和接收端分别使用多个天线来增加通信系统的自由度,使得多个数据流可以同时传输。

在发送端,多个数据流会通过不同的天线同时发射,形成并行的信号传输;而在接收端,多个天线会接收并解码不同的信号,然后将它们合并成最终的数据流。

通过利用多径传播中的信号掩盖现象,MIMO技术可以提高信号传输的质量和容量。

MIMO技术主要有两种模式:空时编码(STC)和空间多路复用(SM)。

在STC模式下,发送端通过将多个数据流通过不同的天线发射,并且对每个数据流进行编码,使得接收端可以通过解码和合并接收到的信号来恢复原始的数据流。

在SM模式下,发送端通过使用不同的调制和编码方式将多个数据流同时发送,并且通过天线和复用技术将它们区分开来,然后接收端可以通过解调和解码来恢复原始的数据流。

要测试MIMO系统,关键是测试其性能和效果。

主要的测试方法包括:信噪比测试、误码率测试、频率响应测试和容量测试。

在信噪比测试中,可以通过改变信号和噪声的功率比,观察系统的传输质量。

一般使用信噪比与误码率之间的关系曲线来评估系统的性能。

误码率测试是测试系统在不同的传输条件下的误码率性能。

对于MIMO系统,误码率测试需要考虑多个天线之间的干扰和抗干扰能力。

频率响应测试主要是测试系统在不同的传输频率下的响应特性。

通过观察系统在不同频率下的传输速率和信号强度,可以评估系统的适用性和性能。

容量测试是通过测试系统在不同的信道条件下的最大吞吐量来评估系统的传输容量。

通常要考虑到信噪比、天线布局和通信距离等因素。

在实际测试中,需要使用专用的测试设备和测量工具来进行MIMO系统性能的测试。

MIMO系统的信号检测算法分析

MIMO系统的信号检测算法分析

MIMO系统的信号检测算法分析郭鸣霄;徐鹏飞;王瑞山【摘要】MIMO已成为当今4G中的主流技术,其接收端的信号检测性能决定着其能否在提升信道容量的同时减少误码率.因此,文中研究了MIMO系统中4种主要的信号检测算法,包括ZF、MMSE、ZF-SIC和MMSE-SIC算法.通过在不同的收发天线数和不同接收天线数下各自的误码率,对4种检测算法进行了分析.结果表明,MMMSE-SIC检测性能最佳,ZF-SIC、MMSE次之,ZF最差.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2016(029)003【总页数】4页(P65-67,74)【关键词】MIMO;破零检测;最小均方误差检测;排序消除检测【作者】郭鸣霄;徐鹏飞;王瑞山【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070【正文语种】中文【中图分类】TN958AbstractMIMO has become the mainstream 4G technology today.The detection per formance of its receiving end determines whether it can enhance the channel capacity while reducing the error rate.This paper discusses the four mai n signal detection algorithms of ZF,MMSE,ZF-SIC,MMSE-SIC for the MIMO system.The error rates with different numbers of antenn as and different numbers of antennas receiving antennas by the four detec tion algorithms are analyzed.The results show MMMSE-SIC has the best detection performance,followed by ZF-SIC and MMSE,with ZF being the poorest.Keywords MIMO;ZF;MMSE;SICMIMO技术由于能同时提供分集增益和空间复用增益,能在不额外占用频谱资源的情况下显著提升系统的信道容量,目前已成为了4G的核心技术[1-2]。

无线MIMO系统中迭代检测与信道估计技术研究

无线MIMO系统中迭代检测与信道估计技术研究

无线MIMO系统中迭代检测与信道估计技术研究一、本文概述随着无线通信技术的飞速发展,多输入多输出(MIMO)系统以其能够显著提高系统容量和频谱效率的特性,已成为无线通信领域的研究热点。

MIMO系统通过利用多天线在发送端和接收端同时进行信号处理,可以在不增加带宽和发射功率的情况下,显著提升系统的数据传输速率和可靠性。

然而,MIMO系统的性能在很大程度上取决于接收端的信号处理技术,特别是迭代检测与信道估计技术。

本文旨在深入研究无线MIMO系统中的迭代检测与信道估计技术,探讨其在提高系统性能、降低误码率以及提升频谱效率方面的作用。

文章首先将对MIMO系统的基本原理和模型进行介绍,为后续研究奠定理论基础。

接着,重点分析迭代检测算法的原理和实现方法,包括常见的软输入软输出(SISO)算法、最大后验概率(MAP)算法等,并评估其在不同信道条件下的性能表现。

本文还将对信道估计技术在MIMO系统中的应用进行深入探讨。

信道估计是MIMO系统中的重要环节,它对于准确恢复发送信号、提高系统性能具有关键作用。

文章将介绍常见的信道估计方法,如基于导频的信道估计、盲信道估计等,并分析它们在不同场景下的优缺点。

本文将对迭代检测与信道估计技术的结合进行研究,探讨如何通过优化算法设计和参数调整,实现两者之间的协同工作,从而进一步提升MIMO系统的整体性能。

本文的研究成果将为无线MIMO系统的优化设计和实际应用提供有益的参考和指导。

二、无线MIMO系统基础无线多输入多输出(MIMO)系统是一种利用多个发射和接收天线进行无线通信的技术。

MIMO系统通过增加天线的数量,能够在不增加频谱带宽和发射功率的情况下,显著提高无线通信系统的容量和可靠性。

其理论基础源于香农信道容量公式,即在给定带宽和信噪比条件下,增加信道自由度(即天线数量)可以提升信道容量。

在MIMO系统中,发射端通过多个天线发送信号,接收端通过多个天线接收信号。

这些天线可以独立地发送和接收数据,从而形成多个并行子信道。

MIMO技术

MIMO技术

MIMO技术可以比较简单地直接应用于传统 蜂窝移动通信系统,将基站的单天线换为多 个天线构成的天线阵列。如图3所示,基站通 过天线阵列与小区内的具有多个天线的移动 台进行MIMO通信。从系统结构的角度看, 这样的MIMO系统与传统的单入单出(SISO) 蜂窝通信系统相比并没有根本的区别。
在采用分布式MIMO的DWCS系统中(如图4所示), 分散在小区内的多个天线通过光纤和基站处理器相连 接。具有多天线的移动台和分散在附近的基站天线进 行通信,与基站建立了MIMO通信链路。这样的系统 结构不仅具备了传统的分布式天线系统的优势,减少 了路径损耗,克服了阴影效应,同时还通过MIMO技 术显著提高了信道容量。与集中式MIMO相比, DWCS的基站天线之间距离较远,不同天线与移动台 之间形成的信道衰落可以看作完全不相关,信道容量 更大。总体上说,分布式MIMO系统的信道容量更大, 系统功耗更小,系统覆盖性能更好,系统具有更好的 扩展性和灵活性。
MIMO技术在3G的应用
综合使用空间复用技术和空时编码技术,使得MIMO能够在不同 的使用场景下都发挥出良好的效果,3GPP组织也正是因为这一点, 将MIMO技术纳入了HSPA+标准(R7版本)。 出于成本及性能的综合考虑,HSPA+中的MIMO采用的是2×2 的天线模式:下行是双天线发射,双天线接收;上行为了降低终 端的成本,缩小终端的体积,采用了单天线发射。也就是说, MIMO的效用主要是用在下行,上行只是进行传输天线选择。
MIMO技术
MIMO信道
(1)MIMO信道建模 信道建模从一般的相关性信道和均匀线性阵列天 线配置(ULA)的MIMO信道建模向更接近实际情况的 各种无线通信环境和可能使用的不同天线配置(如 ULA、均匀圆形天线阵列、均匀矩形天线阵列等)方 式的MIMO信道建模方向发展,信道模型更接近真实 的无线环境。 (2)MIMO信道的容量分析 容量分析从独立信道和一般的相关性MIMO信道 的容量分析向具体使用不同发射方案在各种MIMO信 道条件下的容量分析方向发展,容量分析更准确。 (3)MIMO关键技术 关键技术包括各种MIMO空时编码、信道估计、 信道检测技术,及其在各种应用环境的相关性MIMO 信道下的新方法及性能分析。

空间复用mimo信号检测matlab仿真代码

空间复用mimo信号检测matlab仿真代码

空间复用mimo信号检测matlab仿真代码空间复用MIMO信号检测技术采用多个天线同时向同一地面接收机发射信号,当接收机进行解调时,需要同时检测多个信号,以实现最大传输速率和最小误码率。

本文介绍了空间复用MIMO信号检测的matlab仿真代码。

1. MIMO信道模型首先,我们需要构建一个MIMO信道模型,代码如下:% MIMO信道模型clc;close all;clear;nTx=4; % 发射端天线数量nRx=4; % 接收端天线数量n=10000; % 发送的数据块数量SNR=20; % 信噪比H=randn(nRx,nTx)+1i*randn(nRx,nTx); % 发送天线到接收天线的信道模型X=randi([0 1],nTx,n); % 发送的数据N=sqrt(0.5/SNR)*(randn(nRx,n)+1i*randn(nRx,n)); % 噪声2. 空间复用技术接下来,我们使用调制方式和空间复用技术对数据进行编码和传输,代码如下:% 空间复用M=4; % 4-QAM 星座图bitsPerSymbol=log2(M);nSymbolsPerTx=floor(nTx/bitsPerSymbol);nBits=nSymbolsPerTx*n*bitsPerSymbol;bits=reshape(X,nTx*n,1);txBits=reshape(bits,bitsPerSymbol,nSymbolsPerTx*n); % 分组txSymbols = qammod(double(txBits'),M,'gray'); % 4-QAMtxSymbols = reshape(txSymbols, nSymbolsPerTx*nTx,n); % 并排放置y=H*txSymbols+N; % 接收的信号y=y(:,1:n);3. 检测算法最后,我们使用几种经典的检测算法来检测接收的信号,比较其性能优劣。

大规模MIMO关键技术及应用

大规模MIMO关键技术及应用

大规模MIMO关键技术及应用随着无线通信技术的快速发展,大规模多输入多输出(MIMO)技术已成为5G和未来通信系统的重要支撑技术之一。

大规模MIMO技术在提高系统容量、能量效率和可靠性方面具有显著优势,本文将深入探讨大规模MIMO的关键技术及其应用场景。

大规模MIMO系统通常采用大量天线组成阵列,通过对天线进行精密排列和优化,增强信号的收发能力。

阵列天线技术在大规模MIMO中起到关键作用,其性能直接影响到整个系统的性能。

大规模MIMO系统采用多用户同时传输信号,通过多个天线并行发送和接收信号,大大提高了系统容量。

同时,系统采用先进的信号处理技术,如波束成形、空间复用等,以实现高效、可靠的信号传输。

大规模MIMO系统的性能分析涉及众多天线和用户,因此需要建立精确的数学模型来分析系统性能。

模型建立技术是大规模MIMO研究中的重要组成部分,通过建立各种模型,如信道模型、干扰模型等,帮助研究者深入理解系统性能。

5G通信是大规模MIMO技术的重要应用领域。

5G网络要求具备高速率、大容量和低延迟等特性,大规模MIMO技术通过提高系统容量、能量效率和可靠性,为5G通信提供了强有力的支持。

WiFi是大规模MIMO技术的另一个重要应用领域。

随着WiFi网络的普及和发展,用户数量不断增加,对网络容量和性能的要求也越来越高。

大规模MIMO技术可以提高WiFi网络的系统容量和能量效率,满足日益增长的用户需求。

在现实应用中,大规模MIMO技术已在多个场景中得到了验证。

例如,在5G通信领域,大规模MIMO技术被广泛应用于基站和用户设备中,实现了高速、可靠的无线通信。

在WiFi领域,研究者通过在大楼、场馆等实际场景中部署大规模MIMO系统,成功提高了网络容量和能量效率。

然而,大规模MIMO技术也存在一些缺点。

大量天线的部署和维护成本较高,对硬件和信号处理能力的要求也更加严格。

大规模MIMO系统的复杂度较高,需要对信号进行精确建模和处理,这可能需要更加高效的算法和计算资源。

mimo信道估计算法

mimo信道估计算法

mimo信道估计算法MIMO(Multiple-Input(Multiple-Output)系统是指在发送端和接收端都有多个天线的通信系统。

MIMO信道估计是指在这样的系统中对信道进行估计,以便在接收端恢复传输的数据。

信道估计在MIMO 系统中至关重要,因为它可以帮助系统更准确地了解信道状况,从而提高通信的可靠性和性能。

以下是一些常见的MIMO信道估计算法:1.(最小均方误差 MMSE)估计•MMSE是一种常用的线性估计算法,通过最小化均方误差的方法来估计信道。

•它考虑了信道噪声和信号的相关性,可以在噪声存在的情况下有效地估计信道。

2.(最大似然估计 MLE)•MLE是一种基于概率的估计方法,假设接收到的信号是从某个已知概率分布中抽取的。

•它寻找最有可能产生接收信号的信道参数,通常在理想情况下提供较好的性能。

3.(奇异值分解 SVD)•SVD是一种将MIMO信道矩阵分解成几个较小矩阵的方法,其中包括信道矩阵的正交特征向量。

•通过SVD,可以在不同的信道传输路径上进行分解和估计,提高了信道估计的准确性。

4.(协方差矩阵估计•该方法尝试估计接收信号的协方差矩阵,从而推断信道状况。

•通过协方差矩阵的估计,可以获取信道的统计特性,对信号进行优化处理。

5.(基于导频的估计•这种方法利用发送端发送的已知导频信号来估计信道状况。

•接收端根据接收到的导频信号与已知的导频信号进行比较,推断信道特性。

6.(贝叶斯估计•贝叶斯估计利用贝叶斯定理,结合先验信息和观测数据来进行信道估计。

•它可以提供对信道参数的概率分布估计,更全面地描述了不确定性。

这些算法都有各自的优劣和适用场景,选择合适的算法取决于通信系统的特性、噪声条件、计算复杂度和精确度要求等因素。

在实际应用中,通常需要结合不同的算法和技术来进行MIMO信道估计,以获得更好的性能和可靠性。

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MIMO信道的信号检测技术前言近年来,由于移动通信的飞速发展,在第三代蜂窝移动通信中已经部分地引人了无线因特网和多媒体数据业务。

随着无线通信技术的不断发展,用户对数据传输速率和多种无线业务的需求也在不断增加,除了传统的语音业务外,人们期望能以较低的价格和更高的数据速率获取Internet接入和多媒体服务。

而在未来的移动通信系统中,人们对传输速率提出了更高的要求(实现任何人在任何时间、任何地点对任何人以任何方式进行通信,简称5W),这就需要采用更先进的技术来实现更高的传输速率。

此外,以GSM(Global System for Mobile Communication)为代表的第二代蜂窝移动通信系统频谱利用率较低,可利用的无线频谱资源又日趋紧张,无线通信系统在系统容量、网络覆盖、运营成本等方面出现了一些新的问题和矛盾。

这时就需要开发具有极高频谱利用率的无线通信技术。

MIMO(Multiple-Input and Multiple-Output)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。

相对传统的单天线系统,提供更高的系统容量与通信质量,已成为本领域中的一个研究热点。

而MIMO无线通信系统中的信号检测是MIMO系统研究中不可回避的关键技术问题。

在MIMO系统中,采用了多个发送接收天线,随着发送接收天线数目的增多,干扰信号的数目增多,带来了更强的同频干扰,使得信号检测的精确性相对于单天线的信号检测更差。

因此,如何以尽可能低的复杂度,有效地抑制MIMO系统中的同信道干扰、恢复出发送信号、实现MIMO系统相对单天线系统的性能增益,是一项具有挑战性的研究任务。

DCSK(Differential Chaos Shift Keying),是一种能在单位符号内传送更多比特的混沌通信调制解调技术,其信息的传送速率很高。

混沌信号因其内在的随机性和不可逆性,在现代通信中应用广泛。

同时,混沌信号本身的带宽频谱和良好的互相关性、自相关性,使混沌数字调制能够很好的克服多径衰落。

在当今频带资源日益紧张的情况下,需充分发挥混沌信号的带宽特性。

因此本文研究基于DCSK的MIMO信道的信号检测技术。

一、MIMO 技术简介近年来,移动通信和因特网飞速发展,在第三代蜂窝移动通信中已引人了无线因特网和多媒体数据业务。

而在未来的移动通信系统中,人们对传输速率提出了更高的要求,这就需要采用更先进的技术来实现更高的传输速率。

然而频谱资源总是有限的,要支持高速率就要开发具有极高频谱利用率的无线通信技术。

MIMO 技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。

该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率,因此MIMO 技术被普遍认为是新一代移动通信系统必须采用的关键技术之一。

图1.1 MIMO 系统示意图MIMO 系统是利用多天线来实现空域复用。

根据收发两端天线数量,相对于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系统,MIMO 还可以包括SIMO(Single-Input Multiple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。

MIMO 系统的框图如图1.1所示。

通常,多径要引起衰落,因而被视为有害因素。

然而研究结果表明,对于MIMO 系统来说,多径可以作为一个有利因素来加以利用。

MIMO 系统能够充分利用信号的所有空时频域特性,其具有如下的优点[5]:(1)利用或者减少多径衰落:MIMO 技术能够充分采用多径的各种发射/合成技术,提高无线通信系统的性能;(2)消除共道干扰:MIMO 系统能够采用自适应波束形成技术或多用户检测技术对共道干扰进行有效抑制或删除;(3)提高频谱利用率:由于阵列天线可以降低共道干扰和多径衰落的影响,因而在一定的信噪比条件下可以降低误码率,或者在一定的误码率下可以降低检测所需要的信噪比。

MIMO 系统能够抑制或消除共道干扰以及码间干扰,同时利用分级技术提高接收信号的信噪比。

二、混沌理论概述混沌是一种普遍的自然现象,它是确定性系统中由于其随机性而产生的外在复杂表现,是一种貌似随机的非随机运动。

混沌由于其独特的对初值敏感性、类随机性、不可预测性使其应用于保密通信中,能有效地提高通信系统的安全性。

同时,混沌系统的显著特征是,其演化过程对初始条件极为敏感,两个几近相同的混沌动力系统的初始状态不管有多么小的差别,在其演化过程中,其状态很快就会相去甚远。

表面上看来似乎无法应用,没有人能准确地预测混沌系统长时间演化后的状态。

但是深入研究表明,表面看来以一种随机方式运动的混沌系统,实质上具有一种潜在的秩序,因而从本质上讲混沌系统具备丰富的特殊的动力学特性,正是这些特点使其具有被开发应用的基础。

因此,利用混沌进行保密通信就是利用混沌信号作为载波,将传输信号隐藏在混沌载波之中,或者通过符号动力学分析给不同波形赋以不同的信息序列,在接收端利用混沌的属性或同步特性解调出所传输的信息。

混沌保密通信系统所发送的是复杂的混沌信号,因而具有很好的保密性。

自1990年以来,混沌通信和混沌同步技术已成为国际和国内通信技术的研究热点。

混沌同步控制理论的发展,为混沌在通信领域的应用奠定了理论基础。

迄今已经提出的混沌同步通信主要分为:混沌掩盖、混沌参数调整、混沌键控和混沌扩频。

分类如图2.1所示:图2.1 混沌通信分类框图三、混沌键控1.混沌现象产生的条件区间I 上连续自映射()x f ,如果满足下面的条件,便可确定他有混沌现象存在:(1)f 的周期点的周期无上界(2)闭区间I 上存在不可数子集S ,满足:1.对于任意的s y x ∈、,y x ≠时()()limsup 0n n n f x f y →∞-> (2.1) 2.对于任意的s y x ∈、,()()liminf 0n n n f x f y →∞-= (2.2) 3.对于任意的s x ∈和y 的任意周期点y ,有()()limsup 0n n n f x f y →∞-> (2.3)根据上述的定义,对闭区间I 上连续的函数()x f ,如果存在一个周期为3的周期点时就一定存在任何正整数的周期点,即一定出现混沌现象。

2.混沌键控混沌键控技术的实现主要是利用所发送的数字信号调制发送端混沌系统的参数,使其在两个值中切换,信息被编码在两个混沌吸引子中,接收端由两个相同类型的混沌系统构成,其参数分别固定为这两个值之一,在每个信息发送间隔内,通过检测各混沌系统的同步误差,以判断出所发送信息。

在该技术中,解调一般是通过对误差信号的判断求值来实现的,而要得到最优的判决门限比较困难,但通过研究发现混沌系统在实现同步同相的同时还可以实现反相同步,以及实现奇异非混沌吸引子的同步,这些成果对于混沌键控方式的实现是很有意义的。

3.差分混移键控(DCSK )DCSK 调制方式能使判决门限值固定为一个常数,与信噪比无关。

其实现方式是在每个信息发送间隔增加参考消息,该参考消息取决于发送的数字信号,进而实现相关解调。

DCSK 的调制方框图如图3.1所示,其工作原理为:图3.1DSCK 的调制方框图由此可得DCSK 的调制信号为:2(1)1,...,2() 21,...,2k k k k mc k m l ml m s t b c k ml m ml -=-+-⎧=⎨=-+⎩ (2.7) DCSK 的解调方框图如图3.2所示,可以得到积分器的输出为:()}()22(21)1(21)121322(21)1() ml mll k k m k k m k k m k k m k k m m l m l ml k k k k m k k m m l z r r s s s n n s n n c c n n n n ------+-+---+=•=+++⎡⎤⎢⎥=±±+±⎢⎥⎣⎦∑∑∑6447448678 (2.8)判决电路图3.2DCSK 解调电路方框图四、MIMO 概述1.MIMO 系统概述MIMO 能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流,即传输速率很高。

这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率,也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。

通常,多径要引起衰落,因而被视为有害因素。

然而研究结果表明,对于MIMO 系统来说,多径可以作为一个有利因素来加以利用。

MIMO 系统在发射和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道,MIMO 的多入多出是针对多径无线信道来说的。

传输信息流s(k)经过空时编码形成N 个信息子流c i (k),i=1…,N 。

这N 个子流由N个天线发射出去,经空间信道后由M 个接收天线接收。

多天线接收机利用先进的空时编码处理能够分开并解码这些数据子流,从而实现最佳的处理。

这N 个子流同时发送到信道,各发射信号占用同一频带,因而并未增加带宽。

若各发射和接收天线间的通道响应独立,则多入多出系统可以创造多个并行空间信道。

通过这些并行空间信道独立地传输信息,数据率必然可以提高。

因此,数据子流的独立性和数据在各个天线间的分配方式是影响系统性能的关键因素。

独立数据子流的数目,由天线链路间的衰落相关性决定,因此在MIMO 系统中,天线链路间的衰落相关性成为影响MIMO 系统的关键因素之一。

2.MIMO 无线信道的特点对MIMO 信道进行建模离不开对无线信道特性的分析,只有在充分理解了无线信道的各种特性之后,才能更进一步,找到用于描述MIMO 信道的合适的数学模型。

因此,为准确地描述MIMO 信道的统计特性,必须引入空间维度。

在了解传统无线信道的多径、时延扩展、多普勒扩展等统计变量的同时,还必须了解其空间特性。

2.1、信号传播方式在无线传播环境下进行通信,信号可能要经过许多的障碍物,如大楼、街道、树木以及移动的汽车等。

信号的传播途径大致可分为四种:直线传播、反射、折射、散射。

在实际环境中,信号利用障碍物的反射、散射或直线传播等,经多条路经到达接收端,即多径传播,从而形成了多径信道。

2.2、信道衰落无线信道的传播模型可分为大尺度传播模型和小尺度传播模型两种。

大尺度模型主要用于描述发射机与接收机之间长距离几百或几千米上的信号强度变化。

但这两种模型并不是相互独立的,在同一个无线信道中,即存在大尺度衰落,也存在小尺度衰落。

一般而言,大尺度表征了接收信号在一定时间内的均值随传播距离的环境变化而呈现的缓慢变化,小尺度衰落表征接收信号短时间内的快速波动。

因此实际的无线信道衰落因子可表示为:()()()t t t ηθζ= (4.1)式中,η(t)表示衰落因子;θ(t)表示小尺度衰落;ζ(t)表示大尺度衰落。

2.3、信道扩展(1) 多径(时延)扩展多径时延扩展与相关带宽是用于描述本地信道时间扩散特性的两个参数,在无线通信中,来自发射机的射频信号在传播过程中往往受到各种障碍物和其他移动物体的影响,以致到达接收端的信号是来自不同传播路径的信号之和。

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