MIMO系统技术综述

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描述mimo技术的三种应用模式

描述mimo技术的三种应用模式

描述mimo技术的三种应用模式MIMO (Multiple-Input Multiple-Output)技术是一种广泛应用于无线通信系统中的技术,旨在提高系统的容量和可靠性。

MIMO技术通过同时使用多个天线进行传输和接收,以实现多个数据流的并行传输,从而有效地提高了信道的利用率。

MIMO技术有三种主要的应用模式,包括空时编码、空频编码和波束成形。

第一种应用模式是空时编码(Space-Time Coding),也被称为空时分组(STBC)。

在空时编码中,发送端根据特定的编码算法将数据分配到不同的天线上,并在接收端利用相应的解码算法来重建原始数据。

这种技术利用了空间多样性和时域多样性的特点,可以提高通信的可靠性和抗干扰能力。

空时编码被广泛应用于无线通信系统中,尤其是多天线系统,如4G LTE和Wi-Fi系统。

第二种应用模式是空频编码(Space-Frequency Coding),也被称为空频分组(SFC)。

在空频编码中,电信号被同时传输到不同的频率和空间分支上,以获得更好的频谱效率和容量。

通过将信号分配到不同的子载波和天线上,空频编码可以有效地抵抗多径衰落和信道干扰。

这种技术被广泛应用于多输入输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,如4G LTE和Wi-Fi系统。

第三种应用模式是波束成形(Beamforming),也被称为波束赋形。

在波束成形中,发送器和接收器通过调整天线的辐射特性来将信号的增益集中在特定方向上,从而提高信号质量和系统的容量。

通过调整相位和幅度,波束成形可以将信号传输到目标用户,同时减小干扰和噪声的影响。

这种技术被广泛应用于蜂窝网络和雷达系统等领域,以提高通信质量和性能。

总的来说,MIMO技术的三种应用模式都具有提高系统容量、抗干扰能力和通信质量的优势。

它们在不同的无线通信系统中扮演着重要的角色,如4GLTE、5G和Wi-Fi系统等。

通过采用空时编码、空频编码和波束成形等技术,MIMO可以在有限的频谱资源下实现更高的数据传输速率和更稳定的信号传输。

关于MIMO技术的综述

关于MIMO技术的综述

关于MIMO技术的综述(专业:通信与信息系统学号:P1******* 姓名:涂佩佩)摘要:多输入多输出(Multiple -InputMultiple -Output,MIMO)技术具有广泛地应用价值,文章介绍了多输入多输出技术的产生背景及原理,重点介绍MIMO技术的几大研究热点,并简单介绍MIMO与OFDM的结合.关键词:多输入多输出OFDMAbstract: Multiple -InputMultiple–Output Technology has broad application value,this paper introduces the principle and background of multi-input multi-output technology,and focuses on several major research hotspot of MIMO technology,and briefly introduces the combination of OFDM and MIMO.1 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。

目前,各国已开始或者计划进行新一代移动通信技术(后3G或者4G)的研究,争取在未来移动通信领域内占有一席之地。

随着技术的发展,未来移动通信宽带和无线接入融合系统成为当前热门的研究课题,而MIMO系统是人们研究较多的方向之一。

2 产生背景及原理无线通信技术在不断发展,有限的无线资源面临着通信数据大爆炸的困境,如何用较少的频率资源来传输更多的信息以及抑制无线电干扰技术成为无线通信技术发展的两大挑战。

在此基础上提出了多输入多输出技术,多输入多输出(Multiple -InputMultiple -Output,MIMO)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。

通俗易懂的MIMO技术简介

通俗易懂的MIMO技术简介

通俗易懂的MIMO技术简介MIMO概述MIMO技术已经广泛应用在许多现代通信标准中,特别是消费领域。

原因是相对于SISO,MIMO技术有很明显的优势。

MIMO是多路输入多路输出的意思,指的是当一个报文在发射端被一根或者多跟天线传输,而在接收侧被一根或者多根天线接收的情况。

与之比对的是单输入单输出(SISO),SISO指发送和接收都用1根天线,而另外有种说法叫单输入多输出(SIMO),SIMO指发送用一根,接收有多根天线。

可能有人会对SIMO的输入和输出定义有点奇怪,其实这是因为当初在贝尔实验室最开始定义这个名称时,工程师在发送和接收侧都是分别测试的,而不是整个无线链路测试,因此他们把“IN”定义为发送功能,“OUT”定义为了接收,一直沿用至今。

什么是多天线技术?在发送和接收侧的多天线引入了信号自由度的概念,这在SISO系统是没有的。

这里的自由度主要指的是空间自由度。

这种空间自由度可以被定义三种,分别为“分集”,“复用”或者这两种的组合。

分集(diversity)简单点来说,分集意味着重复:举个例子,多根天线接收同一个信号,就代表发射分集。

由于每根天线在接收数据时也接收到了各自的噪声,但由于各个噪声的不相关性,合并多个天线信号能够消除部分噪声,从而得质量更好的信号。

打个比方,如果从两个不同的方面来看同一个物件,那么得到的评价也会更可靠。

需要说明的是,分集并不一定要多个接收天线才能实现,后面就会讲到,分集也可以使用多个发送天线通过空时编码(STC )技术来实现。

空间复用(Spatial Multiplexing )第二个主要的MIMO 技术为空间复用,空间复用可以在不增加带宽和发送功率的情况下通过成对的MIMO 发送、接收来增加系统吞吐量。

空间复用增加的吞吐量与发送或接收天线数目(较少的那个)成线性关系。

空间复用中,每个传输天线发送不同的bit 流信息,每个接收天线收到来自所有传输天线的线性综合信息。

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。

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。

浅谈MIMO技术汇总

浅谈MIMO技术汇总

浅谈MIMO技术一、MIMO简介MIMO(Multiple—Input Multiple-Output)即是多输入多输出技术,是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线,信号通过发射端和接收端的多个天线传送和接收,从而改善每个用户的服务质量(误比特率或数据速率)。

MIMO系统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MISO(Multiple—Input Single—Output)系统和SIMO(Single-Input Multiple-Output)系统。

MISO系统SIMO系统1.MIMO的发展历史实际上多进多出(MIMO)技术由来已久,早在1908年马可尼就提出用它来抗衰落。

在70年代有人提出将多入多出技术用于通信系统,但是对无线移动通信系统多入多出技术产生巨大推动的奠基工作则是由AT&TBell实验室学者完成的.1995年Teladar给出了在衰落情况下的MIMO容量;1996年Foshinia给出了一种多入多出处理算法——对角—贝尔实验室分层空时(D-BLAST)算法;1998年Tarokh等讨论了用于多入多出的空时码;1998年Wolniansky等人采用垂直—贝尔实验室分层空时(V-BLAST)算法建立了一个MIMO实验系统,在室内试验中达到了20bit/s/Hz以上的频谱利用率,这一频谱利用率在普通系统中极难实现。

这些工作受到各国学者的极大注意,并使得多入多出的研究工作得到了迅速发展。

至2010年年底,IEEE数据库收录该领域的研究论文已达上万篇,从MIMO无线通信技术的理论研究到实验验证,再到商用化的各个方面。

目前,国际上很多科研院校与商业机构都争相对MIMO通信技术进行深入研究.2.MIMO 技术特点随着无线通信技术的快速发展,频谱资源的严重不足已经日益成为遏制无线通信事业的瓶颈。

如何充分开发利用有限的频谱资源,提高频谱利用率,是当前通信界研究的热点课题之一。

MIMO无线技术的研究现状与发展趋势

MIMO无线技术的研究现状与发展趋势

MIMO无线技术的研究现状与发展趋势MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)无线技术是一种利用多个天线实现的无线通信技术,可以显著提高无线通信系统的容量和性能。

在过去的几十年中,MIMO技术得到了广泛研究和应用,并在诸多无线通信标准中得到了采用。

本文将介绍MIMO无线技术的研究现状以及未来的发展趋势。

MIMO技术最早在20世纪90年代初被提出,并在当时被用于实现高速无线数据传输。

之后,MIMO技术经过了不断的研究与发展,成为了当前无线通信领域的重要技术之一、目前,MIMO技术已被广泛应用于Wi-Fi、LTE、5G等无线通信标准,并取得了显著的性能改善。

MIMO技术的研究现状主要体现在以下几个方面:首先,MIMO信道建模与预测是MIMO技术研究的基础。

由于MIMO信道具有复杂的时空特性,精确的信道建模对于系统设计和性能分析至关重要。

目前,研究人员通过实测数据和仿真模型,不断改进MIMO信道建模的准确性和适用性,并提出了许多新的信道预测算法。

其次,多用户MIMO(MU-MIMO)是当前MIMO技术研究的热点之一、传统的MIMO技术主要关注点是单个用户的数据传输,而MU-MIMO技术则可以同时服务多个用户,大幅提高系统的容量和效率。

目前,研究人员通过联合传输、干扰管理和波束成形等技术,不断提升MU-MIMO系统的性能。

另外,基于大规模天线阵列的MIMO技术也受到了广泛的关注。

大规模天线阵列可以提供更多的自由度,进一步增加系统的容量和抗干扰性能。

研究人员正在探索如何设计高效的天线阵列、解决天线之间的互相干扰以及实现低成本的天线封装等问题。

此外,MIMO技术在无线通信系统中的定位与导航应用也受到了研究人员的关注。

通过利用MIMO信道的多路径传输特性,可以实现高精度的室内定位和导航,为人们的生活带来更多便利。

未来首先,随着5G技术的快速发展,MIMO技术在5G系统中将得到更广泛的应用。

MIMO技术概述

MIMO技术概述

迫零波束成型实际上是先进行用户调度然后再进行功率分配,最优功 率分配则可以使用功率注水使容量最大化
MIMO-OFDM

OFDM是一种多载波传输技术,通过串并转换把高速串行数据分散到N个相互 正交的子载波上进行传输,各个子载波的符号速率减为高速数据符号速率的 N分之一,子载波的符号持续时间可以增大为串行数据符号的N倍,时延扩展 与符号周期的比值也降低为原来的N分之一。通过在OFDM符号之间插入持续 时间大于信道最大传输延迟时间的循环前缀CP(Cyclic Prefix),就可以有效的 消除符号间干扰(Inter-Symbol Interference,ISI)
分层空时结构


V-BLAST接收机结构:
简单接收机结构: 匹配滤波器:利用接收天线阵列对数据流的接受空间进行波束成形, 在低信噪比时的性能接近于容量 解相关器:将接收信号投影到与其他所有数据流的接收信号特征图相 互正交的子空间上。 MMSE:实现不活感兴趣的数据流能量与消除数据间干扰的最优折中 的线性接收机,在低信噪比时和高信噪比时均接近最优性能 串行消除:利用译码运算后的结构对数据流进行顺序译码,从而消除 译码数据流对接收信号的影响
MIMO-OFDM

系统框图
MIMO-OFDM

系统框图
最新进展

MIMO技术是第三代和未来移动通信系统实现高数据速率、 大系统容量,提高传输质量的重要途径。
其中,基于分立式多天线的MIMO技术中的分层空时结构 和空时分组码都成为近年来移动通信领域的研究热点。 空时分组码译码的低复杂度使其成为最广泛应用的一种空 时编码,3GPP就以其作为发送分集的一种方式。 分层空时结构可以获得极高的数据速率,是未来移动通信 系统中为了获得大系统容量而极有可能采用的方案之一, 3GPP标准已将其作为MIMO技术中的一个重要提案

MIMO:新一代移动通信核心技术

MIMO:新一代移动通信核心技术

MIMO:新一代移动通信核心技术多输入多输出(MIMO)技术是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线,信号通过发射端和接收端的多个天线传送和接收,从而改善每个用户的服务质量(误比特率或数据速率)。

MIMO技术对于传统的单天线系统来从理论上来说,多天线多址系统的容量域已经非常清楚,但是如何让容量域满足各种用户对传输速率的要求,仍然没有很好地解决。

从结构来看,这是一个非线性优化问题,采用传统的凸优化的方法虽然可以得到解决,但是计算量会非常庞大,必须寻找简单快速的方法。

在某些特殊情况下,比如,多用户和容量(所有用户的速率加权值一样)的优化问题,有文献已经提出了非常有意义的多用户注水迭代算法,这种方法充分利用了原始优化问题的结构,利用矩阵理论和凸优化理论快速迭代求解。

但是这种特殊情况对于实际网络来说没有太大的意义,因为实际网络中不同用户位于网络中的不同位置,采用相同速率加权值的做法会导致网络边缘用户的传输速率得不到保证,所以应对长期传输速率比较低的用户给予较大的速率加权值以提高该用户的传输速率。

而在引入优先级后,采用多用户和容量的传输准则就不适用了,必须采用加权和容量的准则,不同用户速率的加权体现了用户的优先级,优先级越高,用户速率加权值越大,反之亦然。

对于这种情况下的调度策略以及用户速率分配策略,利用高斯标量多址的容量域公式以及最优化算法来解决这一问题。

对于收发端都有多根天线的高斯矢量多址信道,虽然可以采用标准的凸优化理论,但是由于这时需要优化的参数为各个用户发送天线上的输入协方差矩阵,采用标准算法会非常复杂,即使利用矩阵行列式最优化算法也会非常复杂。

因此,研究最大化高斯矢量多址信道的加权和容量算法也是MIMO技术的研究热点之一。

天线在广播信道中的容量分析由于存在天线间和用户间干扰,所以多天线广播信道属于非退化(non-degraded)的广播信道,并且其容量域一直不明确。

对于可退化(degraded)的广播信道,比如单天线的广播信道,已经有了其容量域以及各个用户的速率分配方法。

MIMO技术的技术原理

MIMO技术的技术原理

MIMO技术的技术原理MIMO技术是利用空间信道的多径衰落特性,在发送端和接收端采用多个天线,通过空时处理技术获得分集增益或复用增益,以提高无线系统传输的可靠度和频谱利用率,在LTE的标准定义过程中充分挖掘了MIMO的潜在优势。

1、空间分集与空间复用分集增益与复用增益是MIMO技术获得广泛应用的两个原因。

前者通过发送和接收多天线分集合并使得等效信道更加平稳,实现无线衰落信道下的可靠接收;后者利用多天线上空间信道的弱相关性,通过在多个空间信道上并行传输不同的数据流,获得系统频谱利用率的提升。

其中,空间分集包括发送分集和接收分集两种。

发送分集依据分集的维度分为STTD(Space Time Transmission Divisity,空时发送分集)、SFTD(Space Frequency Transmission Divisity,空频发送分集)和CDD(Cyclic Delay Divisity,循环延迟分集)。

STTD 中通过对发送信号在空域和时域联合编码达到空时分集的效果,常用的STTD方法包括STTC(Space Time Trellis Code,空时格码)和STBC (Space Time Block Code,空时块码)。

SFTD中将STTD的时域转换为频域,对发送信号在空域和频域联合编码达到空频分集的效果,常用的方法为SFBC(Space Frequency Block Code,空频块码)等。

CDD 中通过引入天线间的发送延时获得多径上的分集效果,LTE中大延时CDD是一种空间分集与空间复用相结合的方法。

接收分集是通过接收端多天线接收信号上的不同获得合并分集的效果。

2、开环MIMO与闭环MIMO根据发送端在数据发送时是否根据信道信息进行预处理,MIMO 可以分为开环MIMO和闭环MIMO。

根据发送端信道信息的获取方式不同及预编码矩阵生成上的差异常用的闭环MIMO可分为基于码本的预编码和非码本的预编码。

MIMO技术

MIMO技术

mimo技术mimo(multiple-input multiple-output)系统,该技术最早是由marconi于1908年提出的,它利用多天线来抑制信道衰落。

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-inputmulti-ple-output)系统和miso(multiple-input single-output)系统。

可以看出,此时的信道容量随着天线数量的增大而线性增大。

也就是说可以利用mimo信道成倍地提高无线信道容量,在不增加带宽和天线发送功率的情况下,频谱利用率可以成倍地提高。

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。

性能和复杂度最优的就是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。

ofdm技术ofdm(正交频分复用)技术实际上是mcm(multi-carrier modulation,多载波调制)的一种。

其主要思想是:将信道分成若干正交子信道,将高速数据信号转换成并行的低速子数据流,调制到在每个子信道上进行传输。

正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开,这样可以减少子信道之间的相互干扰(ici)。

每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽,因此每个子信道上的可以看成平坦性衰落,从而可以消除符号间干扰。

MIMO技术百科

MIMO技术百科

MIMOMIMO属于空间分集简介MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)系统是一项运用于802.11n的核心技术。

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。

该技术最早是由Marconi于1908年提出的,它利用多天线来抑制信道衰落。

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 Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。

概述MIMO 表示多输入多输出。

读/maimo/或/mimo/,通常美国人读前者,英国人读后者,国际上研究这一领域的专家较多的都读/maimo/。

在第四代移动通信技术标准中被广泛采用,例如IEEE 802.16e (Wimax),长期演进(LTE)。

在新一代无线局域网(WLAN)标准中,通常用于 IEEE 802.11n,但也可以用于其他 802.11 技术。

MIMO 有时被称作空间分集,因为它使用多空间通道传送和接收数据。

只有站点(移动设备)或接入点(AP)支持 MIMO 时才能部署 MIMO。

优点MIMO 技术的应用,使空间成为一种可以用于提高性能的资源,并能够增加无线系统的覆盖范围。

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)的系统一次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,并能够区分发往或来自不同空间方位的信号。

多天线系统的应用,使得多达 min(Nt,Nr)的并行数据流可以同时传送。

同时,在发送端或接收端采用多天线,可以显著克服信道的衰落,降低误码率。

一般的,分集增益可以高达Nt*Nr。

MIMO系统技术综述

MIMO系统技术综述

收稿日期: 2007- 07- 14 作者简介: 邢猛( 1978- ) , 男, 硕士研究生, 研究方向: 无线移动通信; 朱联祥( 1970- ) , 男, 副教授, 研究方向无线移动通信; 杨宗林( 1982- ) , 男, 在读硕士研究生, 主要研究方向为第三代移动通信网测试技术。
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本 栏 目 责 任 编 辑 :谢 媛 媛
2008 的奥运会作好了有利的支持。
参考文献:
[1] 沃 而 什 . J2EE1.4 基 础 教 程 [M]. 北 京 : 清 华 大 学 出 版 社 , 2004.
[2] 杨绍方. 深入掌握 J2EE 编程技 术[M]. 北 京 : 科 学 出 版 社 , 2002.
[3] 翁 卫 兵, 李 耿 , 等. JSP 网 络 编 程 技 术[M]. 北 京 : 新 时 代 出 版社, 2004.
5 ห้องสมุดไป่ตู้束语
本文在分析传统 C/S 三层体系 结 构 的 基 础 上 , 引 人 J2EE 技 术, 对其各个层次进行分析和设计, 并重点分析了 javabean 和 EJB 的设计策略, 保证了业务逻辑的顺利实现, 使系统在安全、性 能 和 升级上都有充分的保证, 从而确保了皮划艇项目的实施, 为迎接
频率选择性衰落的方案一般是利用均衡技术, 还有一种是利用
OFDM。 大 多 数 研 究 人 员 认 为 OFDM 技 术 是 4G 的 核 心 技 术 , 4G
是需要极高频谱利用率的技术, 而 OFDM 提高频谱利用率的作用
毕竟是有限的, 在 OFDM 的基础上合理开发空间资源, 也就是采
(下转第 779 页)
( 2) 其 中 Hm,n,l 是 第 l 个 子 载 波 频 率 上 的 从 第 n 个 发 送 天 线 到 第 m,个接收天线之间的信道矩阵, 并且假定该信道 矩 阵 在 接 收 端 是 已知的, Cn,l 是第 l 个子载波频率上的从第 n 个发送天线发送的符 号, 是第 l 个子载波频率上的从第 m 个接收天线接收到的高斯白 噪声。这样在接收端接收到的第 l 个子载波频率上的 N 个符号可 以通过 V- BLAST 算法 进 行 解 译 码 , 重 复 进 行 L 次 以 后,NL 个 M- QAM 符号可以被恢复出来[8]。

MIMO技术(00002)

MIMO技术(00002)

MIMO技术MIMO技术摘要多输入多输出技术(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线,使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收,从而改善通信质量。

为满足未来全球通信在高速移动、增强数据速率等方面的需求,MIMO技术被得以运用,其在提高信道容量,以及提高信道的可靠性、降低误码率方面发挥了极大作用。

提高信道容量是利用MIMO信道提供的空间复用增益;提高信道的可靠性和降低误码率是利用MIMO信道提供的空间分集增益。

同时MIMO将多径无线信道与发射、接收视为一个整体进行优化,从而实现较高的通信容量和频率利用率。

原理一、MIMO系统的原理D-BLASTD-BLAST最先由贝尔实验室的Gerard J. Foschini提出。

原始数据被分为若干子流,每个子流之间分别进行编码,但子流之间不共享信息比特,每一个子流与一根天线相对应,但是这种对应关系周期性改变,如图1.b所示,它的每一层在时间与空间上均呈对角线形状,称为D-BLAST(Diagonally- BLAST)。

D-BLAST的好处是,使得所有层的数据可以通过不同的路径发送到接收机端,提高了链路的可靠性。

其主要缺点是,由于符号在空间与时间上呈对角线形状,使得一部分空时单元被浪费,或者增加了传输数据的冗余。

如图1.b所示,在数据发送开始时,有一部分空时单元未被填入符号(对应图中右下角空白部分),为了保证D-BLAST的空时结构,在发送结束肯定也有一部分空时单元被浪费。

如果采用burst模式的数字通信,并且一个burst的长度大于M(发送天线数目)个发送时间间隔,那么burst的长度越小,这种浪费越严重。

它的数据检测需要一层一层的进行,如图1.b所示:先检测c0、c1和c2,然后a0、a1和a2,接着b0、b1和b2……V-BLAST另外一种简化了的BLAST结构同样最先由贝尔实验室提出。

无线通信系统中的MIMO技术

无线通信系统中的MIMO技术

无线通信系统中的MIMO技术所谓的MIMO(多入多出),就是指无线网络信号通过多重天线进行同步收发,MIMO系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道,这样可以提高传输率。

更确切地说就是信号通过多重切割之后,经过多重天线进行同步传送。

由于无线信号在传送的过程当中为了避免发生干扰,会走不同的反射或穿透路径,因此到达接收端的时间会不一致。

为了避免被切割的信号不一致而无法重新组合,接收端会同时具备多重天线接收,然后利用DSP重新计算的方式,根据时间差的因素,将分开的各信号重新组合,并且快速正确地还原出原来信号。

MIMO技术与OFDM技术相结合被视为下一代高速无线局域网的核心技术。

本文全面叙述了MIMOOFDM技术及其特点,分析了MIMOOFDM技术在无线局域网中的应用,探讨了MIMOOFDM中的关键技术,并展望了其发展前景。

1.摘要MIMO系统是一项运用于802.11n的核心技术。

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。

该技术最早是由Marconi于1908年提出的,它利用多天线来抑制信道衰落。

根据收发两端天线数量,相对于普通的SISO系统,MIMO还可以包括SIMO系统和MISO系统。

反馈的信道信息既可以提高单链路的传输性能,也可以优化多用户之间的调度问题。

我们给出了几种在未来无线通信系统中可能采用的闭环MIMO方案,包括基于SVD分解和基于码本的预编码技术,分析并比较了它们的性能。

仿真结果表明,闭环MIMO 技术将有效地提高通信系统的性能。

2.重大里程2002年10月世界上第一颗BLAST芯片在朗讯公司贝尔实验室问世,贝尔实验室研究小组设计小组宣布推出了业内第一款结合了贝尔实验室LayeredSpace Time (BLAST) MIMO技术的芯片,这一芯片支持最高4×4的天线布局,可处理的最高数据速率达到19.2Mbps。

mimo技术的原理

mimo技术的原理

mimo技术的原理MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术是一种用于增强通信系统性能的技术。

它通过利用多个天线和空间多路复用技术来实现高速数据传输和增加信号容量。

MIMO技术的原理可以从信号模型、空间复用和信道估计三个方面来详细解释。

信号模型是理解MIMO技术原理的基础。

在传统的SISO(Single-Input Single-Output)系统中,只有一个天线用于发送和接收信号。

而在MIMO系统中,发送端和接收端都有多个天线。

假设发送端有Nt个天线,接收端有Nr个天线,那么可以构成一个NxM的信号模型,其中N=min(Nt, Nr)。

每个天线都可以独立地发送和接收信号。

MIMO技术利用空间复用原理来传输信号。

在传统的无线通信系统中,信号在空间中是以点对点的方式传输的。

而MIMO技术通过同时利用多个天线,将信号分散在空间中的不同位置上,以实现更高的数据传输速率和容量。

通过将数据分为多个子流并将其分别发送到不同的天线上,MIMO技术可以同时传输多个子流,从而显著提升系统吞吐量。

MIMO技术还需要进行信道估计来准确地传输和接收信号。

信道估计是指将接收到的信号与事先发送的已知信号进行比较,以估计信道状态信息。

在MIMO系统中,由于存在多个天线,信道状态信息更加复杂。

MIMO系统需要对信道进行更准确的估计。

常用的信道估计方法包括最小均方误差(MMSE)估计、最大似然(ML)估计等。

通过准确的信道估计,MIMO系统可以更好地解决多径效应和干扰等问题,提高信号传输质量。

总结起来,MIMO技术的原理是通过信号模型的建立,利用空间复用和信道估计来实现高速数据传输和增加信号容量。

MIMO技术在无线通信领域已经得到广泛应用,例如4G和5G移动通信系统中都采用了MIMO技术来提升系统性能。

随着技术的不断发展,MIMO技术也将在更多的应用场景中得到应用,比如物联网和智能交通等领域。

MIMO新综述

MIMO新综述

Multiple-Antenna Techniques for WirelessCommunications–A ComprehensiveLiterature SurveyJan Mietzner,Member,IEEE,Robert Schober,Senior Member,IEEE,Lutz Lampe,Senior Member,IEEE, Wolfgang H.Gerstacker,Member,IEEE,and Peter A.Hoeher,Senior Member,IEEEAbstract—The use of multiple antennas for wireless commu-nication systems has gained overwhelming interest during the last decade-both in academia and industry.Multiple antennas can be utilized in order to accomplish a multiplexing gain,a diversity gain,or an antenna gain,thus enhancing the bit rate, the error performance,or the signal-to-noise-plus-interference ratio of wireless systems,respectively.With an enormous amount of yearly publications,thefield of multiple-antenna systems, often called multiple-input multiple-output(MIMO)systems,has evolved rapidly.To date,there are numerous papers on the per-formance limits of MIMO systems,and an abundance of trans-mitter and receiver concepts has been proposed.The objective of this literature survey is to provide non-specialists working in the general area of digital communications with a comprehensive overview of this exciting researchfield.To this end,the last ten years of research efforts are recapitulated,with focus on spatial multiplexing and spatial diversity techniques.In particular,topics such as transmitter and receiver structures,channel coding, MIMO techniques for frequency-selective fading channels,di-versity reception and space-time coding techniques,differential and non-coherent schemes,beamforming techniques and closed-loop MIMO techniques,cooperative diversity schemes,as well as practical aspects influencing the performance of multiple-antenna systems are addressed.Although the list of references is certainly not intended to be exhaustive,the publications cited will serve as a good starting point for further reading.Index Terms—Wireless communications,multiple-antenna sys-tems,spatial multiplexing,space-time coding,beamforming.I.I NTRODUCTIONH OW IS IT possible to design reliable high-speed wirelesscommunication systems?Wireless communication is based on radio signals.Traditionally,wireless applications were voice-centric and demanded only moderate data rates, while most high-rate applications such asfile transfer or video streaming were wireline applications.In recent years,however, there has been a shift to wireless multimedia applications, Manuscript received20February2007;revised29October2007.This work was partly supported by a postdoctoral fellowship from the German Academic Exchange Service(DAAD).Jan Mietzner,Robert Schober,and Lutz Lampe are with the Communication Theory Group,Dept.of Elec.&Comp.Engineering,The University of British Columbia,2332Main Mall,Vancouver,BC,V6T1Z4,Canada(e-mail:{janm,rschober,lampe}@ece.ubc.ca).Wolfgang H.Gerstacker is with the Institute for Mobile Communications, Faculty of Engineering Sciences,University of Erlangen-Nuremberg,Cauer-str.7,D-91058Erlangen,Germany(e-mail:gersta@LNT.de).Peter A.Hoeher is with the Information and Coding Theory Lab,Faculty of Engineering,University of Kiel,Kaiserstr.2,D-24143Kiel,Germany(e-mail: ph@tf.uni-kiel.de).Digital Object Identifier10.1109/SURV.2009.090207.which is reflected in the convergence of digital wireless networks and the Internet.For example,cell phones with integrated digital cameras are ubiquitous already today.One can take a photo,email it to a friend–and make a phone call, of course.In order to guarantee a certain quality of service,not only high bit rates are required,but also a good error performance. However,the disruptive characteristics of wireless channels, mainly caused by multipath signal propagation(due to reflec-tions and diffraction)and fading effects,make it challenging to accomplish both of these goals at the same time.In particular, given afixed bandwidth,there is always a fundamental trade-off between bandwidth efficiency(high bit rates)and power efficiency(small error rates).Conventional single-antenna transmission techniques aim-ing at an optimal wireless system performance operate in the time domain and/or in the frequency domain.In particular, channel coding is typically employed,so as to overcome the detrimental effects of multipath fading.However,with regard to the ever-growing demands of wireless services,the time is now ripe for evolving the antenna part of the radio system. In fact,when utilizing multiple antennas,the previously un-used spatial domain can be exploited.The great potential of using multiple antennas for wireless communications has only become apparent during the last decade.In particular,at the end of the1990s multiple-antenna techniques were shown to provide a novel means to achieve both higher bit rates and smaller error rates.1In addition to this,multiple antennas can also be utilized in order to mitigate co-channel interference, which is another major source of disruption in(cellular) wireless communication systems.Altogether,multiple-antenna techniques thus constitute a key technology for modern wire-less communications.The benefits of multiple antennas for wireless communication systems are summarized in Fig.1.In the sequel,they are characterized in more detail.A.Higher Bit Rates with Spatial MultiplexingSpatial multiplexing techniques simultaneously transmit in-dependent information sequences,often called layers,over multiple ing M transmit antennas,the overall bit rate compared to a single-antenna system is thus enhanced 1Interestingly,the advantages of multiple-antenna techniques rely on the same multipath fading effect that is typically considered detrimental in single-antenna systems.1553-877X/09/$25.00c 2009IEEEFig.1.Benefits of multiple-antenna techniques for wireless communications.by a factor of M without requiring extra bandwidth or extra transmission power.2Channel coding is often employed,in order to guarantee a certain error performance.Since the individual layers are superimposed during transmission,they have to be separated at the receiver using an interference-cancellation type of algorithm(typically in conjunction with multiple receive antennas).A well-known spatial multiplexing scheme is the Bell-Labs Layered Space-Time Architecture (BLAST)[1].The achieved gain in terms of bit rate(with respect to a single-antenna system)is called multiplexing gain in the literature.B.Smaller Error Rates through Spatial DiversitySimilar to channel coding,multiple antennas can also be used to improve the error rate of a system,by transmitting and/or receiving redundant signals representing the same in-formation sequence.By means of two-dimensional coding in time and space,commonly referred to as space-time coding, the information sequence is spread out over multiple transmit antennas.At the receiver,an appropriate combining of the redundant signals has to be performed.Optionally,multiple receive antennas can be used,in order to further improve the error performance(diversity reception).The advantage over conventional channel coding is that redundancy can be accommodated in the spatial domain,rather than in the 2In other words,compared to a single-antenna system the transmit power per transmit antenna is lowered by a factor of1/M.time domain.Correspondingly,a diversity gain3and a coding gain can be achieved without lowering the effective bit rate compared to single-antenna transmission.Well-known spatial diversity techniques for systems with multiple transmit antennas are,for example,Alamouti’s trans-mit diversity scheme[2]as well as space-time trellis codes[3] invented by Tarokh,Seshadri,and Calderbank.For systems, where multiple antennas are available only at the receiver, there are well-established linear diversity combining tech-niques dating back to the1950’s[4].C.Improved Signal-to-Noise Ratios and Co-Channel-Interference Mitigation Using Smart AntennasIn addition to higher bit rates and smaller error rates, multiple-antenna techniques can also be utilized to improve the signal-to-noise ratio(SNR)at the receiver and to suppress co-channel interference in a multiuser scenario.This is achieved by means of adaptive antenna arrays[5],also called smart antennas or software antennas in the ing beam-forming techniques,the beam patterns of the transmit and re-ceive antenna array can be steered in certain desired directions, whereas undesired directions(e.g.,directions of significant interference)can be suppressed(‘nulled’).Beamforming can be interpreted as linearfiltering in the spatial domain.The SNR gains achieved by means of beamforming are often called antenna gains or array gains.The concept of antenna arrays 3If the antenna spacings at transmitter and receiver are sufficiently large, the multipath fading of the individual transmission links can be regarded as statistically independent.Correspondingly,the probability that all links are degraded at the same time is significantly smaller than that for a single link, thus leading to an improved error performance.MIETZNER et al.:MULTIPLE-ANTENNA TECHNIQUES FOR WIRELESS COMMUNICATIONS–A COMPREHENSIVE LITERATURE SURVEY89with adaptive beam patterns is not new and has its origins in thefield of radar(e.g.,for target tracking)and aerospace technology.However,intensive research on smart antennas for wireless communication systems started only in the1990’s.bined TechniquesThe above families of multiple-antenna techniques are,in fact,quite different.Spatial multiplexing is closely related to thefield of multiuser communications and aims predominantly at a multiplexing gain compared to a single-antenna system. Space-time coding is more in thefield of modulation and channel coding and aims at a(coding and)diversity gain. Finally,smart antennas and beamforming techniques belong more in the area of signal processing andfiltering and aim at an antenna gain,i.e.,at an improved SNR or an improved signal-to-interference-plus-noise ratio(SINR).There are also composite transmission schemes that aim at a combination of the different gains mentioned above.However,given afixed number of antennas,there are certain trade-offs[6]between multiplexing gain,diversity gain,and SNR gain.In fact,a strict distinction between the above three types of multiple-antenna techniques is sometimes difficult.For example,spatial multiplexing techniques can also accomplish a diversity gain,e.g.,if an optimum receiver in the sense of maximum-likelihood(ML)detection is employed.Similarly, spatial diversity techniques can also be used to increase the bit rate of a system,when employed in conjunction with an adaptive modulation/channel coding scheme.4E.Development of the FieldExtensive research on multiple-antenna systems for wireless communications,often called multiple-input multiple-output (MIMO)systems,started less than ten years ago.The great interest was mainly fueled by the pioneering works of Telatar [7],Foschini and Gans[1],[8],Alamouti[2],and Tarokh, Seshadri,and Calderbank[3]at the end of the1990’s.On the one hand,the theoretical results in[7],[8]promised signif-icantly higher bit rates compared to single-antenna systems. Specifically,it was shown that the(ergodic or outage)capacity, i.e.,the maximum bit rate at which error-free transmission is theoretically possible,of a MIMO system with M transmit and N receive antennas grows(approximately)linearly with the minimum of M and N.5On the other hand,the work in[1]-[3]suggested design rules for practical systems.In [1]the BLAST spatial multiplexing scheme was introduced that accomplished bit rates approaching those promised by theory(at non-zero error rates).In[2],Alamouti proposed his simple transmit diversity scheme for systems with two transmit antennas,and in[3]design criteria for space-time trellis codes were derived.The invention of space-time trellis 4If the error rate accomplished by means of spatial diversity is smaller than desired,one can switch to a higher-order modulation scheme or to a channel coding scheme with less redundancy.By this means,it is possible to trade error performance for a higher effective bit rate(since higher-order modulation schemes typically come with a loss in power efficiency).In fact, adaptive modulation and channel coding schemes are employed in most state-of-the-art wireless communication systems.5Again,the underlying assumption is that the individual transmission links are subject to statistically independent fading.codes was like an ignition spark.With an enormous amount of yearly publications,thefield of MIMO systems started to evolve rapidly.To date,there are numerous papers on the performance limits of MIMO systems,and an abundance of transmitter and receiver concepts has been proposed.6 Interestingly,although the period of intensive research ac-tivities has been relatively short,multiple-antenna techniques have already entered standards for third-generation(3G)and fourth-generation(4G)wireless communication systems.7For example,some3G code-division multiple access(CDMA) systems use Alamouti’s transmit diversity scheme for cer-tain transmission modes[10].MIMO transmission is also employed in the IEEE802.11n wireless local area network (WLAN)standard(see[11]for an overview).Further ex-amples include the IEEE802.20mobile broadband wireless access system[12]and the3GPP Long Term Evolution(LTE) of wideband CDMA(W-CDMA)[13].F.Drawbacks of Multiple-Antenna SystemsClearly,the various benefits offered by multiple-antenna techniques do not come for free.For example,multiple parallel transmitter/receiver chains are required,leading to increased hardware costs.Moreover,multiple-antenna techniques might entail increased power consumptions and can be more sen-sitive to certain detrimental effects encountered in practice. Finally,real-time implementations of near-optimum multiple-antenna techniques can be challenging.On the other hand, (real-time)testbed trials have demonstrated that remarkable performance improvements over single-antenna systems can be achieved in practice,even if rather low-cost hardware components are used[14].G.Focus and Outline of the SurveyThe objective of this literature survey is to recapitulate the last ten years of research efforts,so as to provide a comprehensive overview of this exciting researchfield.Fo-cus will be on spatial multiplexing techniques(Section II) and spatial diversity techniques(Section III).Smart antenna techniques will briefly be outlined in Section IV.Finally, alternative categorizations of the available multiple-antenna techniques will be discussed in Section V,and the benefits and requirements of various schemes discussed will be highlighted. Some conclusions are offered in Section VI.Although the list of references is not intended to be exhaus-tive,the cited papers(as well as the references therein)will serve as a good starting point for further reading.In particular, there are various tutorial-style articles,e.g.,[5],[15]-[21],all of which have quite a different focus.II.S PATIAL M ULTIPLEXING T ECHNIQUESAs discussed in the Introduction,three types of fundamental gains can be obtained by using multiple antennas in a wireless 6In April2008,a search with IEEE Xplore R for papers in the generalfield of multiple-antenna communication systems yielded a total number of more than14,600documents.7In fact,the authors of[9]predict that multiple-antenna techniques will become crucial for system operators to secure thefinancial viability of their business.90IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS&TUTORIALS,VOL.11,NO.2,SECOND QUARTER2009communication system:A multiplexing gain,a diversity gain, and an antenna gain(cf.Fig.1).In this section,we will mainly focus on the multiplexing gain.The fact that the capacity of a MIMO system with M transmit and N receive antennas grows(approximately)lin-early with the minimum of M and N(without requiring extra bandwidth or extra transmission power)[7],[8]is an intriguing result.For single-antenna systems it is well known that given afixed bandwidth,capacity can only be increased logarithmically with the SNR,by increasing the transmit power.In[1],the theoretical capacity results for MIMO systems were complemented by the proposal of the BLAST scheme,which was shown to achieve bit rates approaching 90%of outage capacity.Similar to the theoretical capacity results,the bit rates of the BLAST scheme were characterized by a linear growth when increasing the number of antenna elements.Thefirst real-time BLAST demonstrator[22]was equipped with M=8transmit and N=12receive antennas. In a rich-scattering indoor environment,it accomplished bit rates as high as40bit/s per Hertz bandwidth(corresponding to about30%of capacity)at realistic SNRs.Wireless spectral efficiencies of this magnitude were unprecedented and can not be achieved by any single-antenna system.A.Transmitter and Receiver StructureThe idea of spatial multiplexing wasfirst published in[23]. The basic principle of all spatial multiplexing schemes is as follows.At the transmitter,the information bit sequence is split into M sub-sequences(demultiplexing),that are modulated and transmitted simultaneously over the transmit antennas using the same frequency band.At the receiver,the trans-mitted sequences are separated by employing an interference-cancellation type of algorithm.The basic structure of a spatial multiplexing scheme is illustrated in Fig.2.In the case of frequency-flat fading,there are several options for the detection algorithm at the receiver,which are characterized by different trade-offs between performance and complexity.A low-complexity choice is to use a linear receiver,e.g.,based on the zero-forcing(ZF)or the minimum-mean-squared-error(MMSE)criterion.However,the error per-formance is typically poor,especially when the ZF approach is used(unless a favorable channel is given or the number of receive antennas significantly exceeds the number of transmit antennas).Moreover,at least as many receive antennas as transmit antennas are required(N≥M),otherwise the system is inherently rank-deficient.If the number of receive antennas exceeds the number of transmit antennas,a spatial diversity gain is accomplished.The optimum receiver in the sense of the maximum-likelihood(ML)criterion performs a brute-force search over all possible combinations of transmitted bits and selects the most likely one(based on the received signals).The ML detector achieves full spatial diversity with regard to the number of receive antennas,irrespective of the number of transmit antennas used.In principle,the use of multiple receive antennas is optional.Yet,substantial performance improvements compared to a single-antenna system are only achieved when multiple receive antennas are employed.The major drawback of the ML detector is its complexity.It grows exponentially with the number of transmit antennas and the number of bits per symbol of the employed modulation scheme.Due to this,the complexity of the ML detector is often prohibitive in a practical system.However,it can be reduced by means of more advanced detection concepts,such as sphere decoding.For the BLAST scheme,an alternative detection strategy known as nulling and canceling was proposed.The BLAST detector was originally designed for frequency-flat fading channels and provides a good trade-off between complexity and performance.In contrast to the ML detector,the estimation of the M sub-sequences,called layers in the terminology of BLAST,is not performed jointly,but successively layer by layer.Starting from the result of the linear ZF receiver(nulling step)or the linear MMSE receiver,the BLAST detectorfirst selects the layer with the largest SNR and estimates the transmitted bits of that layer,while treating all other layers as interference.Then,the influence of the detected layer is subtracted from the received signals(canceling step).Based on the modified received signals,nulling is performed once again,and the layer with the second largest SNR is selected. This procedure is repeated,until the bits of all M layers are detected.Due to the nulling operations,the number of receive antennas must at least be equal to the number of transmit antennas(as in the case of the linear receivers),otherwise the overall error performance degrades significantly.8The error performance resulting for the individual layers is typically dif-ferent.In fact,it depends on the overall received SNR,which layer is best.In the case of a low SNR,error propagation effects from previously detected layers dominate.Correspond-ingly,the layer detectedfirst has the best performance.At the same time,layers that are detected later have a larger diversity advantage,because less interfering signals have to be nulled. Therefore,in the high SNR regime,where the effect of error propagation is negligible,the layer detected last offers the best performance[24].A detailed performance analysis of the BLAST detector was,for example,presented in[25].The BLAST detection algorithm is very similar to suc-cessive interference cancellation(SIC),which was originally proposed for multiuser detection in CDMA systems.Sev-eral papers have proposed complexity-reduced versions of the BLAST detector,e.g.[26].Similarly,many papers have suggested variations of the BLAST detector with an improved error performance,e.g.[27].An interesting approach to im-prove the performance of the BLAST scheme was presented in[28].Prior to the BLAST detection algorithm,the given MIMO system is transformed into an equivalent system with a better conditioned channel matrix,based on a so-called lattice reduction.The performance of the BLAST detector is significantly improved by this means and approaches that of the ML detector,while the additional complexity due to the lattice reduction is rather small.B.Channel CodingIn order to guarantee a certain error performance for spatial multiplexing schemes,channel coding techniques are usually 8Note that this is a crucial requirement when a simple receiver is desired.MIETZNER et al.:MULTIPLE-ANTENNA TECHNIQUES FOR WIRELESS COMMUNICATIONS –A COMPREHENSIVE LITERATURE SURVEY91dFig.2.Basic principle of spatial multiplexing.required.Most spatial multiplexing schemes employ a channelcoding structure that is composed of one-dimensional encoders and decoders operating solely in the time domain.This is in contrast to space-time coding techniques like [2],[3],where two-dimensional coding is performed in time and space,i.e.,across the individual transmit antennas.In principle,three different types of (one-dimensional)channel coding schemes can be used in conjunction with spatial multiplexing:Hor-izontal coding,vertical coding,or a combination of both.Horizontal coding means that channel encoding is performed after the demultiplexer (cf.Fig.2),i.e.,separately for each of the M layers.The assignment between the encoded layers and the transmit antennas remains fixed,i.e.,all code bits associated with a certain information bit are transmitted over the same antenna.At the receiver,channel decoding can thus be performed individually for each layer (after applying one of the above receiver structures).In the case of vertical coding,however,channel encoding is performed before the demultiplexer,and the encoded bits are spread among the individual transmit pared to horizontal coding,vertical coding thus offers an additional spatial diversity gain.However,the drawback of vertical coding is an increased detector complexity,because at the receiver all layers have to be decoded jointly.For the BLAST scheme,a combination of horizontal and vertical encoding was proposed,called diagonal coding [1].Correspondingly,the original BLAST scheme is also known as Diagonal BLAST (D-BLAST).As in horizontal coding,channel encoding is performed separately for each layer.Subsequently,a spatial block interleaver is employed.For a certain time period,the assignment between the encoded layers and the transmit antennas remains fixed,and is then changed in a modulo-M fashion.Thus,the overall coding scheme has a diagonal structure in time and space.In principle,diagonal coding offers the same spatial diversity advantage as vertical coding,while retaining the small receiver complexity of horizontal coding.A comparative performance study of horizontal,vertical,and diagonal coding was presented in [29].Moreover,several improved channel coding schemes for BLAST can be found in the literature,e.g.[30].The first BLAST demonstrator [22],coined Vertical BLAST (V-BLAST),was in fact realized without any channel cod-ing scheme.C.Channels with Intersymbol InterferenceThe receiver concepts discussed in Section II-A were de-signed for frequency-flat fading channels,i.e.,for channels without intersymbol interference (ISI).However,depending on the delay spread of the physical channel (due to multipath signal propagation),the employed transmit and receive filter,and the symbol duration,this assumption might not be valid in a practical system.If no counter measures are employed,ISI can cause significant performance degradations (see,for example,[31]where the BLAST scheme was studied in the presence of ISI).One approach to circumvent the problem of ISI is to use a multicarrier transmission scheme and multiplex data symbols onto parallel narrow sub-bands that are quasi-flat.Transmission schemes developed for frequency-flat fading channels can then be applied within each sub-band.A popular multicarrier scheme is orthogonal frequency-division multi-plexing (OFDM)which uses an inverse fast Fourier transform (IFFT)at the transmitter and a fast Fourier transform (FFT)at the receiver,making it simple to implement.Specifically,it is straightforward to combine OFDM with multiple antennas (MIMO-OFDM)[32].The combination of (an improved ver-sion of)the BLAST scheme with OFDM was,for example,considered in [33].Alternatively,one can also use a single-carrier approach and employ suitable techniques for mitigating ISI.Generally,there are two main classes of techniques,namely transmitter-sided predistortion and receiver-sided equalization techniques.Predistortion techniques require channel knowledge at the transmitter side,e.g.,based on feedback information from the receiver.Predistortion for frequency-selective MIMO channels is a rather new research topic,and not much work has yet been reported [34].In contrast to this,there are many equalization schemes for MIMO systems,most of which are generalizations of existing techniques for single-antenna systems.For exam-ple,a low-complexity option is to use a linear equalizer (LE)or a decision-feedback equalizer (DFE)in time domain.In the case of a single-antenna system,these equalizers are usually realized by means of finite-impulse-response (FIR)filters with real-valued or complex-valued filter coefficients.Generalized linear and decision-feedback equalizers for MIMO systems (MIMO-LEs/DFEs)can be obtained by replacing the scalar filter coefficients by appropriate matrix filter coefficients,see e.g.[24],[35].An alternative to time-domain equalization is92IEEE COMMUNICATIONS SURVEYS&TUTORIALS,VOL.11,NO.2,SECOND QUARTER2009frequency-domain equalization(FDE),which is quite similar to OFDM.The major difference is that the FFT and the IFFT operations are both performed at the receiver side.This allows for equalization in the frequency domain by leveling the quasi-flat sub-bands.Like OFDM,FDE can readily be combined with multiple antennas.For example,a combination of the BLAST scheme with FDE was considered in[36].A high complexity option for mitigating ISI at the receiver is to perform an optimal sequence or symbol-by-symbol estimation,e.g.,by means of a trellis-based equalizer.For example,maximum-likelihood sequence estimation(MLSE) can be performed by means of a vector version of the well-known Viterbi algorithm.Alternatively,a generalized version of the Bahl-Cocke-Jelinek-Raviv(BCJR)algorithm can be used to perform symbol-by-symbol maximum a-posteriori (MAP)detection.The complexity of MLSE and symbol-by-symbol MAP detection grows exponentially with the number of transmit antennas and the number of bits per modulation symbol.Additionally,it also grows exponentially with the effective memory length of the channel.The use of multiple receive antennas is(in principle)again optional.Similar to the case without ISI,the complexity of MLSE can be reduced significantly by means of a sphere decoding approach[37]. Finally,several papers have proposed direct generalizations of the BLAST detection algorithm to ISI channels,e.g.[38]. In essence,the nulling operation is replaced by a set of generalized decision-feedback equalizers for MIMO systems. An iterative extension of[38]was later proposed in[24]. D.Alternative Transmitter and Receiver ConceptsMore recently,an alternative receiver concept has been proposed for spatial multiplexing systems(without ISI)[39], which is based on the concept of probabilistic data association (PDA).PDA has its origins in target tracking and has been adopted in many different areas,for example,in multiuser communication systems based on CDMA.The key idea is to use an iterative receiver,which detects the individual layers(or,in a multiuser system,the bit sequences of the individual users)by regarding the other,interfering layers as Gaussian noise(Gaussian assumption).Within each iteration, the mean and the variance of the assumed Gaussian noise are adjusted by exploiting knowledge about already detected bits. When a sufficiently large number of layers is used(and a modulation scheme with moderate cardinality)the Gaussian assumptionfits well,and a near-optimum error performance is achieved.9The principle of the PDA detector can also be applied for mitigating ISI.A PDA-based equalizer for MIMO systems was,for example,presented in[41].Further stochastic detection algorithms for spatial multiplexing systems without ISI were proposed in[42].These are based on the concept of particlefiltering and achieve near-ML performance at a reasonable complexity.There are many connections between spatial multiplexing schemes and multiuser communication systems.Hence the idea to adopt multiple-access techniques for spatial multiplex-ing is quite obvious.For example,one could use orthogonal 9As shown in[40],four layers are already sufficient to achieve a near-optimum performance with4-ary modulation and an outer rate-1/2turbo code.spreading codes(also called signature sequences)to separate the individual layers,just as in a direct-sequence(DS)CDMA system.However,if perfect mutual orthogonality between all layers is desired,the maximum possible bit rate is the same as in a single-antenna system,i.e.,the advantage of using multiple transmit antennas is sacrificed.On the other hand, relaxing the strict orthogonality constraint causes additional noise within the system(overloaded system).Yet,the use of spreading codes can be beneficial in the case of an unfavorable channel,so as to allow for a separation between a few critical layers[43](possibly,at the expense of a moderate loss in bit rate).A promising alternative to DS-CDMA is interleave-division multiple access(IDMA).In contrast to a DS-CDMA system, the orthogonality constraint is completely dropped in IDMA, and hence no spreading code design is required.The individual users or layers are separated solely on the basis of different, quasi-random interleaver patterns.At the transmitter,the infor-mation bits arefirst encoded using a simple low-rate repetition code.Alternatively,a more advanced low-rate channel code may be used.Afterwards,the coded bits(called chips)are permuted using a layer-specific quasi-random block interleaver over multiple code words.In order to separate the individual layers at the receiver,the powerful turbo principle is used.The iterative IDMA receiver uses a Gaussian assumption for the interference stemming from other layers(similar to the PDA detector)and is thus able to efficiently separate the individual layers,even in the case of a significantly overloaded system. In[44],the idea of IDMA was transferred to(single-user) multiple-antenna systems.The ST-IDM scheme in[44]offers an overall bit rate of1bit per channel use and is therefore rather a space-time coding scheme.However,by overloading the system the overall bit rate can be increased,so that a multiplexing gain is achieved(‘multilayer ST-IDM’).10Such an(overloaded)ST-IDM system has two major advantages when compared to the conventional BLAST system.First,the number of receive antennas can be smaller than the number of transmit antennas,which is particularly attractive for the downlink of a cellular system,where a simple mobile receiver is desired.Even with a single receive antenna,an overall transmission rate of up to4bits per channel use can be achieved with an error performance close to the capacity limit.Second,the ST-IDM scheme is inherently robust to ISI, making it suitable for a large range of wireless applications. An alternative approach for spatial multiplexing with less receive antennas than transmit antennas was proposed in[45]. It is based on group MAP detection and is applicable for channels without ISI.In[46],a spatial multiplexing scheme called Turbo-BLAST was proposed,which is similar to the (overloaded)ST-IDM scheme.It also uses quasi-random in-terleaving in conjunction with an iterative receiver structure,so as to separate the individual layers.As in ST-IDM,the number of receive antennas can be smaller than the number of transmit antennas.Moreover,a generalization of Turbo-BLAST to frequency-selective MIMO channels is straightforward. Spatial multiplexing in the presence of ISI with less re-10In order to accomplish a good error performance,an optimized transmit power allocation strategy is required,however.。

综述MIMO天线技术

综述MIMO天线技术

1.2目前已取得进展和存在的问题
最近ITU和3GPP已着手制定在3G和B3G的移动通信中使用MIMO技术的有关标准。对于3G, MIM0及其相关的技术可以看成是用于提高数据流量、系统性能和频谱效率方面的有力补充, 目前具有很强的吸引力。与此相关的技术包括自适应调制和编码、混合ARQ和快速蜂窝选择 等。
1.1本文的研究背景和意义
任何一个无线通信系统, 只要其发射端和接收端都采用了多个天线或者天线阵列, 就构 成了一个无线 MIMO 系统。无线 MIMO 系统采用空时处理技术进行信号处理。在多径环境下, 无线 MIMO 系统可以极大地提高频谱利用率,增加系统的数据传输率。 在传统的无线通信系统中, 发射端和接收端通常是各使用一根天线, 这种单天线系统也 称 为 单 输 入 和 单 输 出 (SISO-Single Input Single Output) 系 统 , 对 于 这 样 的 系 统 , C.E.Shannon 提出了一个信道容量的计算公式: C=Wlog2⁡ (1+S/N) (1-1) 其中W代表信道带宽,S/N代表接收端的信噪比,用W归一化后,得到带宽利用率: η = log2 (1+S/N) (1—2) 它确定了在有噪声的信道中, 进行可靠通信的上限速率。 以后的电信工作者无论使用怎 样的调制方案和信道编码方法,只能一点一点地接近它,却无法超越它,这似乎成了一个公 认的、不可逾越的界限,也成了现代无线通信的发展的一大瓶颈。 随着目前移动通信的普及和广泛应用, 加上未来Internet的要求无线接入, 用户要求大 幅度地提高无线通信速率的愿望变得越来越强烈, 因此必须设法突破上述传统无线通信系统 的容量界限。一般来说,提高移动通信的信道容量有三种方法:(1)设置更多的基站; (2) 拓宽己使用的频带;(3)提高频谱的使用效率。设置更多的基站意味着增加更多的蜂窝,为 此付出的代价较高。 为了便于提高无线通信的传输速率, 也有人建议把目前使用的频带拓展 到毫米波段,因为在毫米波段有更宽的频带可供使用。但是就目前的技术的水平来说,这样 做的代价还相当昂贵,而且目前无线通信市场迫切需求的是介于UMTS和WLAN之间设备,它 们使用的是微波波段,对于UMTS和ISM(工业、科研和医疗)使用的频率在2GHz附近,而WLAN 使用的频率在2到5GHz。由此看来,合理的选择是设法提高频谱的使用效率。在传统的无线 系统中,根据Shannon给出的信道容量公式,增加信噪比可以提高频谱的使用效率,信噪比 每增加3dB,信道容量每秒每赫兹增加1比特。对于单用户方案,信噪比主要和系统热噪声有 关,而系统热噪声在通信期间基本保持不变,如果增大发射端的发射功率,接收端的信噪比 便随之增加,然而,不仅是因为人的健康原因不推荐使用这种方法,而且还因为要设计一个 功率放大器能在很宽的线性范围内和很高的发射功率上工作, 是件很困难的事情, 而且当发 射功率很高时,器件的散热也成问题。在蜂窝(多用户)方案中,由于来自其他用户的干扰电 平通常高于系统的热噪声, 所以在这种情况下增大发射功率似乎对增加信道容量没有太大的

MIMO技术原理、概念、现状简介

MIMO技术原理、概念、现状简介

MIMO技术原理、概念、现状简介/2008-01-28 16:09多入多出(MIMO,Multiple-Input Multiple-Out-put)或多发多收天线(MTMRA,M ultiple Transmit Multiple Receive Antenna)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,是新一代移动通信系统必须采用的关键技术。

那么MIMO技术究竟是怎样的?实际上多进多出(MIMO)技术由来已久,早在1908年马可尼就提出用它来抗衰落。

在70年代有人提出将多入多出技术用于通信系统,但是对无线移动通信系统多入多出技术产生巨大推动的奠基工作则是90年代由AT&T Bell实验室学者完成的。

1995年Teladar给出了在衰落情况下的MIMO容量;1996年Foshinia给出了一种多入多出处理算法——对角-贝尔实验室分层空时(D-BLAST)算法;1998年Tarokh等讨论了用于多入多出的空时码;1998年Wolniansky等人采用垂直-贝尔实验室分层空时(V-BLAST)算法建立了一个MIMO 实验系统,在室内试验中达到了20 bit/s/Hz以上的频谱利用率,这一频谱利用率在普通系统中极难实现。

这些工作受到各国学者的极大注意,并使得多入多出的研究工作得到了迅速发展。

一句话,MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)系统就是利用多天线来抑制信道衰落。

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 Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。

MIMO的概念通常,多径要引起衰落,因而被视为有害因素。

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1 引言
在当今的信息社会中, 人们对信息需求的急剧增长, 要求无 线 通 信 系 统 必 须 能 够 提 供 更 高 的 传 输 速 率 和 更 好 的 传 输 性 能 。由 于无限频谱资源的匮乏, 要达到这些要求, 就需要通信系统必须 具有更高的频谱效率。从目前技术发展来看, MIMO 是增加无线通 信系统频谱效率非常有效的一种方法。MIMO 充分开发了空间资 源, 利用多个天线实现多发多收, 在有限的频谱资源上可以实现 高速率和大容量, 可以取得极高的频谱效率[1]。在当前研 究 的 下 一代无线通信系统中, MIMO 是不可缺少的关键技术。
假设接收端可以通过信道估计或者训练序列得到信道状态
信息( CSIR) ,且发送端不知道信道信息(CSIT)
接收端噪声用 n 表示, n 是 N×1 阶 矩 阵 。 假 设 每 个 天 线 上 的

噪声独立, 且服从均值为 0, 方差 为 σn的 复 高 斯 分 布 , 噪 声 与 发 送 信号 x 相互独立。
系统共有 M个发射天线和 N 个接收天线 整个发射功率为 P,且与发射天线数目无关, 每个天 线 具 有 相 同的发射功率 P/M 用 M×1 阶矩阵 x 代表发送信号 用 N×1 阶矩阵 r 代表接收信号
图 1 MIMO 信道模型
信道用 H 表示, H 是 N×M 阶矩阵。假设信道是平坦慢衰落瑞
利信道, 且各个信道相互独立。H 的元素 hi,j 是从发射天线 j 到接 收天线 i 的复衰落系数, 符合独立同分布的复高斯分布
本 栏 目 责 任 编 辑 :冯 蕾
网络通讯与安全
MIMO系统技术综述
邢猛, 朱联祥, 杨宗林 ( 重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065)
摘要: 近些年来, MIMO 技术以其在容量和性能上的巨大潜能吸引了广大研究人员的关注。本文对 MIMO 技术这一热点问题进行 了概述,对 MIMO 技术产生的背景, MIMO 技术的原理、模型及其发展应用进行了全面的介绍。
收稿日期: 2007- 07- 14 作者简介: 邢猛( 1978- ) , 男, 硕士研究生, 研究方向: 无线移动通信; 朱联祥( 1970- ) , 男, 副教授, 研究方向无线移动通信; 杨宗林( 1982- ) , 男, 在读硕士研究生, 主要研究方向为第三代移动通信网测试技术。
713
本 栏 目 责 任 编 辑 :谢 媛 媛
影响 MIMO 系统大规模商业化的主要因素有两个: 一个因素
是天线问题, 在 MIMO 的系统设计中, 天线的数目和间距是很重要 的系统参数。具有多天线的基站更多地关注环境, 因此, 天线元的 数目被限制在恰当的数目, 比如说四根天线。而对于终端而言, 1/ 2 波长间距足够保证非相关衰落。可以设想终端天线的最大数为 四根, 当然, 两根天线实现的可能性更大。间距参数对于实现 MI- MO 的高频谱效率尤其重要。然而, 对于手机而言, 安装两根天线 可能是个问题; 另一个因素是接收机复杂度的问题, 首先, 接收机 中对 MIMO 信道的估计使得复杂度增加。另外, 复杂度还来自特 别的 RF、硬件和接收机高级分离算法。MIMO 接收机应该是双模 的, 以支持非 MIMO 模式。在 MIMO 模式时, 接收机的每根天线使 用一个 RF 链路, 另外还要有附加的基带操作,即用来消除 空 间 干 扰的空时合并器和检测器。这些附加需求使得四发四收 MIMO 系 统的复杂度大约是单天线接收机的两倍。有的信道条件下可能还 需要均衡和消除干扰的处理, 这样会进一步增加接收机的复杂度。
频率选择性衰落的方案一般是利用均衡技术, 还有一种是利用
OFDM。 大 多 数 研 究 人 员 认 为 OFDM 技 术 是 4G 的 核 心 技 术 , 4G
是需要极高频谱利用率的技术, 而 OFDM 提高频谱利用率的作用
毕竟是有限的, 在 OFDM 的基础上合理开发空间资源, 也就是采
(下转第 779 页)
(上接第 713 页) 用 MIMO 与 OFDM 相 结 合 的 系 统 , 可 以 提 供 更 高 的 数 据 传 输 速 率。另外 OFDM 由于码率低和加入了时间保护间隔而具有极强的 抗多径干扰能力。由于多径时延小于保护间隔, 所以系统不受码 间干扰的困扰, 这就 允 许 单 频 网 络 ( SFN) 可 以 用 于 宽 带 OFDM 系 统, 依靠多天线来实现, 即采用由大量低功率发射机组成的发射 机阵列消除阴影效应, 来实现完全覆盖[5- 7]。下面给出 MIMO 与 OFDM 的结合方案, 如图 2 所示:
假设每个 接 收 天 线 的 输 出 功 率 为 PR,每 个 接 收 天 线 的 平 均 信


为:
SNR=
PR

,它与

收天
线
数目
有关





线数

无关

!n
这样, 系统模型可以用矩阵表示, 如公式( 1) 所示:
r=Hx+n
( 1)
其中
!h1,1 K $ hM,1 H=""M O M %%
#H1,N L & hm,n
关键词: MIMO ; OFDM; 3G; 信道模型 中图分类号: TP 393 文献标识码: A 文章编号: 1009- 3044(2007)15- 30713- 01
The S ummary of MIMO S ys tem Technology XING Meng,ZHU Lian- xiang,YANG Zong- lin (College of Communication & Information Engineering., Chongqing Univ. of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065,China) Abs tract: During recent years, MIMO has been attracted by many researchers for its tremendous potential in capacity and performance. This paper summarizes MIMO technology, and gives a full- scale introduction of background , principle, model, development and application of MIMO . Key words : MIMO;OFDM;3G;Channel Model
5 结束语
本文在分析传统 C/S 三层体系 结 构 的 基 础 上 , 引 人 J2EE 技 术, 对其各个层次进行分析和设计, 并重点分析了 javabean 和 EJB 的设计策略, 保证了业务逻辑的顺利实现, 使系统在安全、性 能 和 升级上都有充分的保证, 从而确保了皮划艇项目的实施, 为迎接
开发研究与设计技术
相关信息, 前者判断 EJB 编码正确与否, 后者判断其是否高效。 包 括 Web 应 用 程 序 的 部 署 和 EJB 的 部 署 , 有 两 种 “热 部 署 ”
方 式 一 是 在 WebLogic 的 操 作 平 台 上 部 署 、 一 是 在 JBuilder 集 成 环境中部署, 后者更为简便: 先将应用程序和 EJB 分别打包成.war 和.jar 文件, 须将 EJB 的 Home JNDI Name 记下, 启动 WebLogic 服务器后即可部署。
[4] 许 丽 花. 基 于 J2EE 的 三 层 体 系 结 构 应 用 研 究[J]. 南 京 工 业职业技术学院学报, 2005,5(4):21- 22.
[5] 王 飞. 基 于 J2EE 的 网 上 考 试 系 统 的 设 计 和 实 现. 成 都 电 子机械高等专科学校学报, 2005,9(3):23- 26.
MIMO 技术最早 是 由 Marconi 于 1908 年 提 出 的 , 后 来 在 上 世 纪 70 年代有人提出将多输入多输出技术用于通 信 系 统 , 但 是 对 无线移动通信系统多输入多输出技术产生巨大推动的奠基工作
则 是 在 上 世 纪 90 年 代 中 期 由 AT&T BELL 实 验 室 学 者 完 成 的 。 1995 年 , BELL 实 验 室 的 Telatar、Foschini 等 人 在 基 于 Rayleigh 衰 落 、信 道 有 大 量 的 散 射 体 、信 道 系 数 无 关 、最 优 编 解 码 、发 射 端 信 道信息在接收端准确可知的假设下, 从理论上证明了接收端和发 送端均使用多天线(MIMO)可以使通信链路容量成倍增加的结果 , 即在 M 个发射天线、N 个接收天线的 MIMO 系统中, 信道容量随 Min[M,N]线 性 增 加 [2]。
4 MIMO 技术在 3G 中的应用
目前, 对 MIMO 技术的研究工作已经进入了一个相对成熟的 阶段。3G 中 MIMO 方案的标准化工作已经开始, 主要是在国际电 信联盟和 3GPP 的论坛上进行。不过 MIMO 在实际的蜂窝系统中 还很少商业实现。除了多入单出的纯发分集方案, 目前 3G 还没有 采用任何的 MIMO 方案。
3 MIMO 与 OFDM 的结合
MIMO 系统在平坦衰落信道中通信时, 可以利用传播中的多
径 分 量 , 即 此 时 MIMO 可 以 抵 抗 多 径 衰 落 , 但 是 对 于 频 率 选 择 性
深衰 落 , MIMO 系 统 依 然 是 无 能 为 力 。 目 前 解 决 MIMO 系 统 中 的
2008 的奥运会作好了有利的支持。
参考文献:
[1] 沃 而 什 . J2EE1.4 基 础 教 程 [M]. 北 京 : 清 华 大 学 出 版 社 , 2004.
[2] 杨绍方. 深入掌握 J2EE 编程技 术[M]. 北 京 : 科 学 出 版 社 , 2002.
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