MIMO信道建模与系统性能分析
无线通信系统的MIMO信道测量与建模
机制 ， 达到对系统进行优化和设计的 目的 ， 有必要根据
我 国实际情况进行实际信道测试和建模。 本文主要根据近年各相关研究机构的 Ｍ Ｍ Ｉ Ｏ信道
测试和建模进行综合分析 ， 出适合我国具体情况的 提
ＭＭ Ｉ Ｏ信道测试与建模研究方案 。
收稿 日期 ： ０ ５０ － 修回 日期 ： ０ ６０ －５ ２ ０ －９１ ５； ２０ － ２ 。 ４
ＭＩ ＭＯ信道 测 量和 建模进 行 了研 究 ， 并进 行 了归纳和 分类 ， 同时分析 了 Ｍ ＭＯ信道 测 量和 建模 的方 法 ， Ｉ 指 出了 目前信 道 测量 和建模 中存 在 的 问题 ， 并给 出了一些针 对 ＭＩ ＭＯ信 道 测量 系统设计 的 建议 。
关 键词 ： 线通信 系统 ； ＭＯ； 无 ＭＩ 信道 测量 ； 信道 模 型
Ｔ Ｍ 时分复用 ） Ｄ （ 的开关切 换天线 阵方式 、 基于 Ｆ Ｍ Ｄ （ 频分复用） 的天线阵方式以及基于向量信道测试器 （ｅｔ ａｎｌ ｏｎｅ） ｖｃ ｒ ｈｎ ｅ ｓ ｄｒ方式 ４ 。对于第 １ ｏｃ ｕ 种 种和第 ２ 种测试方式 ， 要求环境稳定 ， 这是很难达到的， 所以这 些方式一般在午夜测试 ， 但还是不具备实时性。当然 ，
１１ ＭＩ ． ＭＯ信道测试分类
首先对国际上现有 的 Ｍ Ｍ Ｉ Ｏ信道测量 系统进行概 括和分类 ， 然后分析信道参数的测量和数据处理方法，
下面 分别详 细介 绍 。 按照 ＭＩ ＭＯ测 量 设 备 的测 量 机 理 可 以分 为 ＳＳ ＩＯ
据传输速率。无线通信系统的性能主要受到移动无线 信道的制约。传统发射机和接收机只具有一个天线 ，
中图分 类号 ：Ｎ ２ ． Ｔ ９９ ５
０ 引
言
MIMO无线通信技术研究
MIMO无线通信技术研究MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）无线通信技术是一种利用多个天线同时发送和接收数据的技术，通过这种方法，可以增加无线通信系统的数据传输速率和可靠性。
本文将介绍MIMO无线通信技术的相关研究。
MIMO技术的原理在于通过增加发送和接收天线的数量，利用空间复用和多天线分集来提高数据传输速率和可靠性。
在MIMO系统中，多个天线同时发送和接收数据，并通过多个路径传播，从而增加了数据传输速率和可靠性。
MIMO技术在无线通信领域得到了广泛应用，包括蜂窝网络、无线局域网、卫星通信等。
下面介绍一些MIMO技术的应用情况：在蜂窝网络中，MIMO技术被用来提高数据传输速率和可靠性。
在基站和移动台之间，通过增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增强信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
在无线局域网中，MIMO技术也被用来提高数据传输速率和可靠性。
通过在接入点和客户端之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增加信号覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
在卫星通信中，由于卫星的信号覆盖范围广，信号传输距离远，因此卫星通信系统也常常采用MIMO技术。
通过在卫星和地球站之间增加天线的数量，可以实现多路同时传输和接收数据，从而提高数据传输速率。
MIMO技术也可以增加信号强度和覆盖范围，从而提高网络的可靠性。
随着科技的不断发展，MIMO技术在未来仍具有广泛的应用前景。
在未来5G通信和6G通信等无线通信系统中，MIMO技术将更加重要。
在未来，对于MIMO技术的研究和应用将会涉及更多领域和技术，例如人工智能、物联网、高频通信等。
在这些领域和技术中，MIMO技术将能够发挥更大的作用，为未来的无线通信系统提供更高的性能和更高效的传输效率。
MIMO无线通信技术是一种具有重大意义的技术，它可以提高无线通信系统的数据传输速率和可靠性。
mimo信道建模的方法
mimo信道建模的方法MIMO信道建模的方法介绍多输入多输出（MIMO）是一种无线通信技术，通过同时使用多个天线进行数据传输和接收，有效提高了数据传输速率和可靠性。
在MIMO系统中，准确建模信道成为关键问题之一。
MIMO信道建模的方法以下是几种常用的MIMO信道建模方法：1.统计建模方法：–基于统计的方法是通过测量和分析实际信道的统计特征来进行信道建模的。
这种方法依赖于大量的测量数据，并利用统计分析方法来提取信道参数。
典型的统计建模方法包括瑞利衰落模型和Nakagami-m模型等。
2.几何建模方法：–几何建模方法是通过对信道的几何特征进行建模的。
这种方法考虑了天线的位置、传播环境的几何形状等因素，通过几何分析来确定信道的特征。
常见的几何建模方法有几何梯度模型和几何距离模型等。
3.物理建模方法：–物理建模方法是通过物理原理来建模信道的。
这种方法基于电磁波传播理论和信号处理等相关知识，考虑了天线的辐射特性、传播损耗和多径效应等因素，能够提供更准确的信道建模。
常见的物理建模方法有蒙特卡洛方法和几何光学方法等。
4.测量建模方法：–测量建模方法是通过实际信号测量来建模信道的。
这种方法通过在现实环境中进行信号测量并进行分析，得到信道的实际特性，并根据测量结果进行信道建模。
测量建模方法可以提供较为真实的信道模型，但需要大量的测量数据和复杂的处理算法。
5.模拟建模方法：–模拟建模方法是通过数学模型和仿真来建模信道的。
这种方法利用数学模型和计算机仿真技术来模拟信道传输过程，可以灵活地调整信道参数和环境条件，方便对不同场景进行研究和分析。
常见的模拟建模方法包括射线追踪方法和蒙特卡洛仿真方法等。
结论针对MIMO信道建模的方法，不同的方法有不同的适用场景和精度要求。
在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的信道建模方法，并结合实际测量数据和仿真结果进行验证和优化。
这样才能有效地设计和优化MIMO系统，提高无线通信的性能和可靠性。
自动控制原理MIMO系统知识点总结
自动控制原理MIMO系统知识点总结自动控制原理是控制工程的基础课程，而多输入多输出（MIMO）系统是其中重要的一部分。
MIMO系统是指系统存在多个输入和多个输出。
在本文中，将对MIMO系统的基本概念、特点、建模方法以及控制策略进行总结。
一、MIMO系统的基本概念和特点MIMO系统是指具有多个输入和多个输出的系统，在现实生活和工程领域中广泛存在。
相较于单输入单输出（SISO）系统，MIMO系统具有以下特点：1. 增强系统的性能：MIMO系统通过利用不同输入之间的互补性，可以提高系统的稳定性、鲁棒性和响应速度，从而增强系统性能；2. 增加信息传输量：通过同时在多个通道上进行传输，MIMO系统可以提高信息传输的效率，增加信道容量；3. 抑制干扰和提高抗干扰能力：MIMO系统可以通过在不同通道上选择合适的传输方式来抑制外界干扰，提高系统的抗干扰能力；4. 提高可靠性和容错性：MIMO系统可以在某些通道发生故障时，通过其他通道传输数据，从而提高系统的可靠性和容错性。
二、MIMO系统的建模方法针对MIMO系统的建模方法，常见的有时域建模和频域建模两种方法。
1. 时域建模：时域建模是指通过物理方程或差分方程来描述MIMO系统的动态响应。
常用的时域建模方法有状态空间模型和差分方程模型；2. 频域建模：频域建模是指通过将系统的输入和输出转换到频域来描述系统的特性。
常用的频域建模方法有传递函数模型和频率响应函数模型。
三、MIMO系统的控制策略针对MIMO系统的控制问题，常见的控制策略有：1. 反馈控制：反馈控制是指利用系统的输出信号与期望输出信号之间的差异来调节系统的输入信号，从而实现系统的稳定性和性能要求。
常用的反馈控制方法有PID控制器、状态反馈控制和输出反馈控制等；2. 前馈控制：前馈控制是指通过测量系统的输入信号和模型预测系统的输出信号，将预测误差作为前馈信号来补偿系统的输出误差，以提高系统的响应速度和鲁棒性；3. 最优控制：最优控制是指通过优化系统的性能指标来设计控制器，以实现系统的最佳控制效果。
MIMO信道精确建模的开题报告
MIMO信道精确建模的开题报告一、选题背景目前，无线通信技术已经得到广泛的应用，因此，对于可靠性和性能的需求越来越高，而多输入多输出（MIMO）技术作为一种有效的无线通信技术，已经被广泛应用于无线通信系统，如3G、4G、5G等，其可以提升系统的信号质量、增加信道容量、提高无线通信系统效率。
MIMO 技术通过利用多个天线同时传输和接收信号，提高了通信中的可靠性和速度，因此，研究MIMO信道的精确建模对于无线通信系统的优化和设计具有重要的意义。
二、研究意义1.优化通信网络：MIMO技术已经被广泛应用于无线通信系统，因此，对于MIMO信道的精确建模研究可以有效地优化通信网络，提高通信的质量和速度。
2.提高通信可靠性：通过对MIMO信道的精确建模，可以有效地提高通信的可靠性，降低通信中的误码率和丢包率，保证通信的可靠性。
3.提高通信效率：MIMO技术通过利用多个天线同时传输和接收信号，可以提高通信的效率，因此，对MIMO信道的精确建模研究可以有效地提高通信的效率和信号质量。
三、研究内容1. MIMO系统的基本原理和技术特点。
2. MIMO信道建模方法的综述，包括时间域方法、频域方法、状态空间法等，并对各种方法进行比较、分析和评价。
3. 研究各种信道模型的性能，包括 AWGN信道模型、Rayleigh信道模型、Rician信道模型、Nakagami-m信道模型等。
4. 对现有的MIMO技术进行综述并进行性能分析。
5. 基于所得的研究结果，针对MIMO信道的精确建模问题提出相应的解决方案。
四、研究方法本文将采取文献调研、理论分析、计算机模拟等方法进行研究，对各种MIMO信道建模方法和信道模型进行综述与分析，并对现有的MIMO技术进行性能分析，最终提出相应的解决方案。
五、研究计划第一周：文献调研，对MIMO技术进行综述第二周：分析MIMO信道建模方法第三周：分析AWGN信道模型第四周：分析Rayleigh信道模型第五周：分析Rician信道模型第六周：分析Nakagami-m信道模型第七周：对现有的MIMO技术进行性能分析第八周：提出相应的解决方案第九周：撰写开题报告六、预期成果本文预计将全面综述MIMO技术的基本原理和技术特点，对MIMO 信道建模方法进行综述、比较和评价，并分析各种信道模型的性能。
基于MIMO的通信系统仿真与分析研究
仿真工具介绍
性能评估指标
衡量系统在给定频谱资源下传输数据的能力，包括频谱效率/频谱利用率。
频谱效率
容量
误码率/错误率
鲁棒性
衡量系统在特定信道条件下的最大传输速率，包括空间信道容量、自由度容量等。
衡量系统传输数据的错误率，包括硬错误率、软错误率等。
衡量系统在信道条件变化下的性能表现，包括信道估计误差、干扰等对系统性能的影响。
基于MIMO的通信系统仿真实验与结果分析
06
总结词
本实验主要研究了在不同信道模型下，MIMO系统的性能变化。
详细描述
首先，我们选择了三种典型的信道模型，包括Rayleigh、Rician和Log-normal模型。在每个模型下，我们通过仿真生成了大量的信道矩阵，并利用这些矩阵进行MIMO系统的调制和解调。通过对比各个模型下的误码率和频谱效率，我们发现Rayleigh模型下的性能表现最为优秀，其次是Rician模型，最后是Log-normal模型。这一结果表明，信道模型的选取对MIMO系统的性能有着重要影响。
03
确定仿真目标和参数
明确要研究的MIMO通信系统的性能指标和参数范围。
开始仿真
运行仿真模型，收集仿真数据。
建立仿真模型
根据MIMO通信系统的原理和模型，建立相应的仿真模型。
数据分析与处理
对仿真数据进行处理和分析，提取有用的信息。
配置仿真环境
设置仿真工具的相关参数，如仿真时间、信道模型等。
结果可视化
在城市高楼大厦的环境中，空间复用技术能够更好地利用空间资源，提高无线通信系统的性能。
多用户MIMO技术是一种利用多天线技术提高系统容量的方法，允许多个用户在同一时间和频率上同时通信。
通过多用户MIMO技术，可以增加系统容量和频谱效率，同时减少用户之间的干扰。
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。
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。
无线通信系统中的MIMO信道建模估计技术研究
匐 似
无 线 通 信 系 统 中 的ＭＩ ＭＯ信 道 建 模 估 计 技 术 研 究
Ｗ ｉｅ ｅ ｓ ｃｏｍ ｍ ｕ ｃａ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅｍ Ｉ Ｏ ｈａ ｅｌ ｏ ｅｌ ｇ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｔ ｈｎ ｏｇ ｒ ｓ ｒ ｈ ｒ ｌｓ ｎｉ ｔｏ ｙ ｔ ｉ Ｍ Ｍ ｎ ｃ ｎｎ ｍ ｄ ｉ ｅ ｔｍ ｔｏ ｅｃ ｏｌ ｙ ｅ ｅａ ｃ ｎ
于 无线 信道 来说 的 。在这 些 系统 中 ，多 台发射 机 同 时 将其 信 号 “ 入 ”到无 线信 道 中，然 后 同时 将这 输
一
各种 特 征 ， 了 解 在 实 际 的 运 行 过 程 中 ，无 线 信 号 进 行 传输 时 各 因 素 之 间的 的 干 扰 ，就 能 在 进 行 信 道 的 空 间评 估 时 ，更 有针 对 性 的 进 行 建 模 从 而 提 高 ＭＩ ＭＯ性 能 ，针 对 这 个 情 况 ，本 文 选 取 在 室 外
从 １９ 年开始 ，国内外著名的无Ｉ ＭＯ 技 术 ，
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示例进行讨论
。
薯 兽
， ，
ＭＩ ＭＯ 操 作 并 不 需 要 发 射机 和 接 收 机 处 的天 数 数 目相 同 即 一 个 位 置 的天 数 数 目 可 以 多于 另一 位置 的天 线数 目 例 如 Ｍ ＸＮ 配 置 ， 其 中 Ｍ 与 Ｎ 不相 等 Ｍ 为 发射 天线 数 ，Ｎ 为 接 收
地挖掘和提高通信 系统 的高性能 。
关键词 ： 无线通信 ；ＭＩ 信道 ；建模 ＭＯ
中图分 类号 ：Ｔ ３ ３ Ｐ ９
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１ ０ — １ ４ ２１ ）９ 下） ０ ７ — ３ ９ ０ （ ０ ０ （ 一 ０ ９ ０ ０ ３ ２
LTE系统的MIMO信道建模与仿真
indispensable key technology．The research of MIMO technology is based on the
mainly from two aspects of correlation matrix and correlation coefficient of the
correlation analysis of MIMO system channel.
KEY WORDS：LTE
MIMO
correlation simulation
radio channel modeling method, has carried on the simulation analysis to the
performance, and its effectiveness was verified.
Through the above analysis of the theory, the MIMO technique can improve the
3.3 信道衰落 ....................................................................................................... 14
3.3.1 小尺度衰落特性 ............................................................................... 14
can be improved the average channel capacity and interrupt channel capacity of the
MIMO无线信道建模分析与仿真实现
MIMO无线信道建模分析与仿真实现MIMO无线信道建模分析与仿真实现摘要：近年来，随着无线通信技术的迅猛发展，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术逐渐成为无线通信领域的热门研究方向之一。
本文通过对MIMO无线信道的建模分析与仿真实现进行研究，探讨了MIMO技术的基本原理、信道模型和系统性能评价等关键问题，为今后在MIMO技术研究领域的进一步深入工作提供了重要的参考。
一、引言随着电子设备的普及和无线通信需求的增加，无线通信技术的研究与应用也日益重要。
MIMO技术作为一种提高无线通信系统传输速率和可靠性的重要技术手段，受到了广泛的关注。
MIMO技术的基本原理是利用多个天线来传输和接收信号，并通过合理的处理和信号分配方式来提高系统的性能。
本文主要通过建模分析和仿真实现来探讨MIMO无线信道的基本特点和系统性能。
二、技术概述1. MIMO技术的原理MIMO技术利用多个发射天线和接收天线，通过多个独立的信道传输数据，从而提高了系统的传输速率和可靠性。
MIMO技术主要包括空时编码和空分复用两种方式。
2. MIMO信道建模MIMO信道建模是对信号在无线信道中传输过程进行描述的数学模型。
常用的MIMO信道模型有瑞利信道模型、高斯信道模型和纯频率选择性信道模型等。
本文主要以瑞利信道模型为例进行分析和仿真。
三、MIMO无线信道的建模分析1. 瑞利信道模型介绍瑞利信道模型是一种广义的无线信道模型，能够较好地描述实际无线信道中的多径效应。
瑞利信道模型的特点是具有时变性、时延离散性和频谱选择性。
2. 瑞利信道模型的数学描述瑞利信道模型可以通过复信道增益矩阵和复高斯白噪声进行描述。
复信道增益矩阵是一个矩阵，每个元素代表了信号在不同天线之间的传输增益；复高斯白噪声模拟了信道中的噪声干扰。
3. MIMO信道容量分析MIMO信道容量是衡量MIMO系统传输速率的重要指标。
通过对瑞利信道模型进行分析，可以得到MIMO信道的容量公式，并测量系统的信道容量。
大规模MIMO无线通信关键技术
大规模MIMO无线通信关键技术一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，无线通信技术在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
大规模多输入多输出（MIMO）技术作为无线通信领域的一项重大突破，近年来受到了广泛的关注和研究。
本文旨在探讨大规模MIMO无线通信的关键技术，包括其基本原理、系统模型、性能分析以及实际应用等方面的内容。
本文将简要介绍大规模MIMO技术的背景和发展历程，阐述其在无线通信领域中的重要性和意义。
接着，文章将详细阐述大规模MIMO的基本原理和系统模型，包括其信道特性、信号处理方式以及与传统MIMO技术的区别。
在此基础上，文章将深入探讨大规模MIMO的性能分析，包括其容量提升、频谱效率提高以及抗干扰能力等方面的优势。
本文还将关注大规模MIMO在实际应用中所面临的挑战和问题，如信道估计、导频污染、硬件损伤等，并提出相应的解决方案和优化策略。
文章将总结大规模MIMO无线通信技术的发展趋势和前景，展望其在未来无线通信系统中的应用前景。
通过本文的阐述和分析，读者可以更加深入地了解大规模MIMO无线通信的关键技术和发展动态，为其在无线通信领域的研究和应用提供有益的参考和指导。
二、大规模MIMO技术基础大规模多输入多输出（MIMO）技术作为无线通信领域的一项重要突破，近年来受到了广泛关注。
大规模MIMO的核心思想是在基站端配置大量的天线，以实现更高的频谱效率和能量效率。
这一技术的基础主要包括天线阵列设计、信道建模、信号处理算法以及硬件实现等方面。
天线阵列设计是大规模MIMO技术的关键之一。
通过合理的天线布局和阵列结构设计，可以有效地提高信号的覆盖范围和传输质量。
同时，天线阵列的设计还需要考虑天线间的互耦效应，以减小信号失真和干扰。
信道建模是大规模MIMO技术中不可或缺的一部分。
准确的信道模型可以帮助我们更好地理解信号在无线环境中的传播特性，从而优化系统设计和信号处理算法。
在大规模MIMO中，由于天线数量的增加，信道的统计特性会发生变化，因此需要建立相应的信道模型来描述这种变化。
《毫米波大规模MIMO系统中信道估计研究》范文
《毫米波大规模MIMO系统中信道估计研究》篇一一、引言随着无线通信技术的飞速发展，毫米波大规模MIMO （Multiple Input Multiple Output）系统因其高带宽、高数据传输速率和良好的频谱效率等优势，逐渐成为5G及未来通信网络的关键技术之一。
在毫米波大规模MIMO系统中，信道估计作为一项关键技术，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。
因此，对毫米波大规模MIMO系统中信道估计的研究具有重要意义。
二、毫米波大规模MIMO系统概述毫米波大规模MIMO系统利用毫米波频段进行通信，通过部署大量的天线阵列，实现了空间资源的有效复用。
该系统具有高带宽、高数据传输速率和良好的频谱效率等优点，能够满足未来无线通信网络对高速率和高质量的需求。
然而，由于毫米波信号的传播特性以及大规模MIMO系统的复杂性，信道估计成为了一个具有挑战性的问题。
三、信道估计的重要性信道估计是毫米波大规模MIMO系统中的一个关键环节。
在无线通信中，信道是指发射机和接收机之间的传输媒介。
由于无线信道的时变性和多径效应，信号在传播过程中会发生衰落、干扰和噪声等干扰。
信道估计的目的就是通过对接收到的信号进行分析和处理，准确地估计出发射机和接收机之间的信道状态信息，包括信道的增益、时延、相位等信息。
这些信息对于后续的信号处理、资源分配、干扰协调等具有重要意义。
四、信道估计的挑战与解决方案在毫米波大规模MIMO系统中，信道估计面临诸多挑战。
首先，毫米波信号的传播特性导致信号衰落严重，信噪比低；其次，大规模MIMO系统的复杂性使得信道估计的难度增加；此外，多径效应和时变信道等因素也会对信道估计的准确性造成影响。
为了解决这些问题，研究者们提出了多种解决方案。
一种常见的解决方案是利用训练序列进行信道估计。
通过在发送端发送已知的训练序列，接收端根据接收到的训练序列和已知的发送序列进行比对，从而估计出信道状态信息。
这种方法简单有效，但需要占用一定的频谱资源和时间资源。
MIMO通信系统中的信道估计与功率分配优化研究
MIMO通信系统中的信道估计与功率分配优化研究随着移动通信技术的快速发展，多输入多输出（MIMO）通信系统已成为当前无线通信领域的研究热点之一。
MIMO技术通过增加天线数量，利用空间维度提高信号传输的可靠性和性能。
然而，信道估计和功率分配是MIMO系统中关键的问题，需要对其进行深入研究和优化，以提高系统性能。
在MIMO通信系统中，信道估计是非常重要的环节，其准确性直接影响到整个系统的通信质量。
信道估计在接收端对信道进行建模和估计，以获取关键的信道状态信息（CSI）。
基于CSI，接收端可以对接收到的信号进行最优的检测和解调。
然而，由于信号的传输受到多径衰落、多用户干扰、噪声等多种因素的影响，信道估计本身也面临着诸多挑战。
对MIMO信道进行准确估计的关键问题之一是信道状态信息的获取和反馈延迟。
由于MIMO系统中天线数量众多，某些技术会要求对全部的CSI进行反馈，这将导致巨大的信息开销和时延，影响系统的实时性和可靠性。
因此，研究者们提出了各种技术来降低CSI的反馈开销，例如利用压缩感知、部分反馈和分布式反馈等方法。
这些技术有效地减少了反馈开销，同时保证了系统的性能。
此外，基于统计和最小均方误差等方法的信道估计算法也是研究的重点。
例如，最大似然估计（ML）算法、线性最小均方误差（LMMSE）算法等，这些算法通过统计分析和优化求解，提高了信道估计的准确性和性能。
此外，还有基于导频序列和非导频序列的估计方法，通过导频信息的发送和接收来估计信道，同时利用非导频信息进行干扰抑制和性能优化。
除了信道估计，功率分配也是MIMO系统中的重要研究内容之一。
功率分配技术旨在在系统容量受限的情况下，合理分配发送天线的发射功率，以优化系统性能。
功率分配需综合考虑多个因素，如信道质量、用户数量和调制方式等。
一种常见的功率分配优化问题是通过最大化系统容量来实现。
这种情况下，功率分配问题可以转化为一个凸优化问题，通过使用凸优化算法可以高效解决。
MIMO系统中的信道建模与容量分析
MIMO系统中的信道建模与容量分析随着无线通信技术的不断发展，多输入多输出（MIMO）系统已成为提高无线信号传输效率和可靠性的重要技术手段。
MIMO系统通过在发送和接收端同时使用多个天线来实现多路传输和接收，并利用信道状态信息来优化信号传输。
为了有效地设计和优化MIMO系统，需要对信道进行准确的建模和容量分析。
首先，在MIMO系统中，信道建模是非常重要的一步。
信道建模即通过建立数学模型来描述信号在传输过程中所经历的衰落、延迟和失真等特性。
常用的信道模型包括射线模型、瑞利衰落模型和莱斯衰落模型等。
在MIMO 系统中，由于存在多个天线，信道建模需要考虑天线之间的空间相关性。
通常可以使用复正态分布来描述MIMO信道的相关性，其中的相关矩阵反映了天线之间的相关性和功率分配。
其次，容量分析是评估MIMO系统性能的重要指标。
容量分析可用于确定MIMO系统在给定条件下所能达到的最高数据传输速率。
基于信道状态信息的MIMO系统容量分析通常采用信息论的方法进行，而信息论关注的是在给定的信道条件下，数据可以以多快的速率传输而不发生误差。
因此，容量分析可以帮助我们确定有效的调制和编码方案，以最大化MIMO系统的数据传输速率。
在进行MIMO系统容量分析时，常用的性能指标包括信噪比、误码率和中位数吞吐量等。
信噪比是信号功率与噪声功率之比，可以衡量信号传输的质量。
误码率是指在给定信噪比条件下传输的错误比特数量，通常用于评估系统的可靠性。
中位数吞吐量是指在给定的信道条件下达到50%的数据传输速率，可以作为容量分析的参考指标。
进行MIMO系统容量分析时，需要先确定信道状态信息，即利用已有的信道测量数据或通过信道估计算法获取信道矩阵。
然后，根据所采用的调制和编码方案，通过信息论的方法计算出MIMO系统的容量。
常用的容量分析方法包括水容量法、差分熵和最大固定速率等。
除了信道建模和容量分析，还有一些其他方面需要考虑。
例如，天线选择和配置、功率控制、信道估计和预编码等都会影响MIMO系统的性能。
MIMO信道建模及其性能分析的开题报告
MIMO信道建模及其性能分析的开题报告一、选题背景MIMO（Multiple Input Multiple Output）系统是一种利用多个天线进行通信和接收的技术，通过多个天线传输和接收信息，不仅可以增加系统的吞吐量和覆盖范围，还可以提高信号可靠性和抗干扰性能，是目前无线通信领域的研究热点之一。
由于MIMO 系统有复杂的信道特性和传输模型，因此如何准确建模MIMO信道并分析其性能是研究者需要探讨的问题。
二、选题意义MIMO系统的应用覆盖范围广泛，包括移动通信、无线局域网、无线传感网络等，在实际应用中也面临着多样化的场景和环境，因此对MIMO信道的建模和性能分析具有重要意义。
准确建模MIMO信道可以为系统设计和优化提供依据，分析其性能可以帮助研究人员更好地理解MIMO系统的工作原理和局限性，为提高系统性能和解决实际应用中遇到的问题提供支持。
三、研究内容和方法（一）研究内容1. MIMO信道建模的相关理论；2. MIMO信道的常见模型（如Rayleigh衰落信道、Rician衰落信道）；3. MIMO信道的性能分析（如信号传输效率、误码率等）；4. MIMO系统的优化和设计。
（二）研究方法1. 综合学习相关文献和资料；2. 通过仿真软件搭建MIMO信道模型，并模拟不同场景下的传输；3. 分析和评估模拟结果，得出结论。
四、预期成果和意义本研究的预期成果包括：1. 研究并建立MIMO信道的模型；2. 分析和比较不同模型下MIMO系统的性能表现；3. 提出优化和改进MIMO系统性能的方法和策略；4. 探索MIMO系统在实际应用中的优化和设计思路。
本研究的意义：1. 为MIMO系统的设计和优化提供依据；2. 深入了解MIMO系统的工作原理和局限性；3. 探究信道建模和性能分析的方法和策略，对无线通信领域的研究和应用具有借鉴意义。
五、研究进度安排阶段一：文献综述，熟悉MIMO系统的基本理论和相关技术，了解先进的研究成果；时间：2022年6月- 2022年7月阶段二：建立MIMO信道模型，并分析不同场景下的信道特性和性能表现；时间：2022年8月- 2022年10月阶段三：优化MIMO系统性能，提出改进方法和策略；时间：2022年11月- 2023年1月阶段四：撰写论文，并进行综述和总结；时间：2023年2月- 2023年4月六、拟请指导教师×××（职称 / 学历 / 研究方向）。
MIMO系统信道模型及信道容量
MIMO系统信道模型及信道容量对于MIMO系统中无线信道研究中获得相关信道特性。
信道模型能够容易实现和快速进行仿真。
折中考虑简单性和准确性，是无线信道建模的关键。
信道模型基本有三种方式，物理信道模型；统计信道模型；测试模型。
本论文主要研究传统的信道模型。
本文在假设频率平坦性衰落信道和选择性衰弱信道模型的基础上分析和评估两种信道模型系统的容量。
标签：MIMO；信道容量；道模型1 MIMO系统的频率选择性信道模型在实际的MIMO无线系统中由于无线传输线路伴随着各种衰落和多径效应的广泛存在，使MIMO通信系统的信道的频率不断的变化。
当信道信号时延的扩展δT大于T符号的持续的时间间隔。
所发出的信号发生了时间色散现象，这样就引起了码间串扰（ISI），所谓频率选择性信道是指接收端所接收大的信号包含了时延和衰减产生了接收到的传输信号的失真现象。
在不考虑噪声的情况下MIMO的信道模型可以表示为：第l径的信道脉冲响应可以表示为：2 频率平坦衰落型的MIMO系统信道2.1 信道模型在MIMO系统的信道传输环境中，发射信号经过多次发射达到接收端，情况非常复杂。
假设无线通信系统的下行链路，发射端有Nt根天线，接收端有Nr 根天线，它们具有一下特性：（1）天线之间距离大于半个波长；（2）收发天线之间信道相互独立。
发射符号的持续时间T远远大于信道延迟扩展δT，可以将信号的频率衰落近似作为平坦信道。
并且其传输时间保持不变。
在忽略信道的相关性时，信号在子载波k上的信道矩阵可表示为：2.2 频率平坦衰落信号模型由于在MIMO系统中采用了OFDM技术将信道分成多个子信道，由于OFDN 技术的特点，可以近似的将每个子信道作为频率平坦衰落信道处理。
所以从MIMO-OFDM系统基带信号处理的角度来看，其工作的机理是：频域上的源信号经过IFFT变换到时域，加入保护间隔，再经FFT变换将信号变换到频域上，得到频域的输出信号，最后由系统对该信号进行检测后得到源信号的估计值。
MIMO无线信道建模研究
信道频率 响应矩 阵 ， ｈ 为第 ｎ 个发射 天线 与第 ｍ个接 收天线在第 ｚ 个 路径上的信道频率响应 ， 为最大多径数 目。由上我们可得发射信号与 Ｌ 接收信号的关 系 ：
ｓ） ｆ （ｓ—） （ Ｔ （Ｔ ｔ ）ｔ ＝Ｊ Ｈ
（ ３ ）
在上面的讨 论中 ，我们 认为每对发收天线间的信道响应是不相关 的， 但在实 际系统 中， 于数 目较多 的基站 天线来说 ， 对 保证 它们之间 的 正交性是 比较 困难 的事情 ， Ｍ ＭＩ Ｏ无 线信 道之间一般都存在着 相关性 。 因此我们 在考察 Ｍ Ｍ Ｉ Ｏ系统 信道的相关性时 ，主要就着眼于天线之 间 的相关性来考虑 。 定 义复数 之间相关 系数 的计算式［ ： ３ １ 为
科技信息
高校理科研 究
ＭＩ 无 线 信 道 建模 研 究 ＭＯ
通信指挥 学院基础部军事高技术教研 室 郭连城
［ 摘 要］ 于无线通信 系统 的设计 而言 ， 对 信道模型 的建立非 常重要 。本文首先 简单介绍 了无线信道的特点 ， 多径效应与 多普勒 包括 频移 。然后主要研 究了 ＭＩ 信道 的建模过程 ， ＭＯ 并给 出了 ＭＩ ＭＯ 信道的数据模 型与推 导过程 。 ［ 关键词 ］ 多径传播 多普勒频移 ＭＩ ＭＯ无线信道
１无 线 信 道 的 传 播 特 点 ．
在无线通信 中， 由于 电磁波传播 的机理是多种多样 的 ， 无线电信号 通过无线信道时所受到的衰减损害也是多种多样 的。 但总的来说 ， 无线 通信信号的传播模型分为大尺度传播模 型和小尺度传播模 型ｌ 大尺度 ｌ ｌ ， 传播模型描 述的是长距 离（ 几百米 甚至更 长） 围内接收信号强度 缓慢 范 变化的规律 ，这些信号强度 的缓慢变化 主要是 由发射天线 与接 收天线 间传播路径上的山峰 、 湖泊 以及建筑物等造成 的。 而小尺度模型主要描 述 短距离（ 波长） 几个 或短 时间（ 秒级） 内接 收信号强度 的快 速变化 ， 变 其 化 范围可以达到数十分贝 。这是 由于 电波在沿地表传播 中会受 到各种 阻碍物的反射 、 散射和吸收 ， 实际到达接 收天线的 电波除 了来 自 射天 发 线的直射波外 ， 还存在来 自各种物体（ 地面） 包括 的反射波 和散射 波。反 射 波和散射波在接 收天线处形成干涉场 ， 形成多径效应 ； 此外移动用户 在传播径 向方向上的运 动会使 接收信 号产生多普勒（ｏ ｐ ｒ Ｄ ｐｌ） ， ｅ 扩展 导致 接 收信号 在频域 的扩展 ， 也造成了接收信号强度的快速变化。 这 由上述可知 ， 系统的角度来看 ，在引起电波传输损耗 的诸 因数 从 中， 路径 损耗 主要影 响发射 台的覆盖范 围， 可以通过合理的系统设计来 减少影 响。而多径 衰落 、 多普勒扩展则直接 影响接收信号的质量 ， 因此 是无线信道研究 中的重 点。
mimo ofdm信道估计流程
mimo ofdm信道估计流程MIMO-OFDM信道估计流程引言：在无线通信领域中，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）和OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是两种非常重要的技术。
MIMO技术可以利用多个天线实现多个发送和接收通道，提高系统的容量和可靠性。
而OFDM技术则可以将高速数据流分成多个较低速的子流，并使用正交载波进行传输，提高频谱利用率和抗护狗性。
在MIMO-OFDM系统中，信道估计是一个关键的环节，用于获取信道状态信息（CSI），以便进行后续的数据检测和解调。
本文将介绍MIMO-OFDM信道估计的流程。
一、信道特性建模在进行信道估计之前，首先需要对信道进行建模。
MIMO-OFDM系统中的信道可以被看作是多个独立的子信道的组合。
每个子信道可以用一个复数的信道增益来表示，该信道增益是由信道传输特性和接收器的天线配置决定的。
一般来说，我们可以使用Rayleigh衰落信道模型来描述无线信道的随机性质。
二、导频设计为了进行信道估计，我们需要在发送信号中插入导频序列。
导频序列由已知的信号组成，通过对接收信号和导频序列进行比较，可以得到信道的估计值。
在MIMO-OFDM系统中，导频通常被插入到OFDM符号的首部或者尾部。
三、基于导频的信道估计算法基于导频的信道估计算法是一种常用的信道估计方法。
它利用已知的导频序列和接收到的导频序列之间的差异来估计信道。
最简单的方法是使用线性插值来估计导频之间的信道增益。
然而，由于信道的非线性特性和噪声的存在，线性插值可能会引入较大的误差。
因此，研究者们提出了一些更加复杂的信道估计算法，如最小二乘法（Least Squares）、最小均方误差（Minimum Mean Square Error）等。
四、基于时-频域联合的信道估计算法基于时-频域联合的信道估计算法结合了时域和频域的信息，利用时域和频域上的导频序列进行信道估计。
煤矿井下MIMO系统建模与信道容量分析
摘
要 ： 对矿 井巷道 ， 出 了一种 ＭＩ 针 给 ＭＯ相 关性信道 的建模 方法 。该 方法利 用电磁 波在巷道 内
传播 的冲击 响应 ， 到 单输 入 单 输 出 系统 的 频 率响 应 ， 而扩 展得 到 多输入 多输 出频 率响 应 矩 得 从 阵； 结合 相关 函数 的定 义， 算 出相 关 系数 ； 计 构建 出 ＭＩ Ｏ 系统 多天线之 间的 空间相 关矩 阵 ； Ｍ 生成 ＭＩ Ｏ信道 的相 关矩 阵。通过 ＭＡ Ｌ Ｂ仿 真 ， Ｍ ＴＡ 将相 关信道 和瑞 利信 道的 容量 累计 概 率分布 对 比 ， 证 明 了相 关性 的存 在 降低 了信 道 的 容 量 ， 加 天 线数 目和 间距 可 以降低 相 关 系数 ， 加信 道 容 增 增
第 ３期
张 晓光等 ： 煤矿 井 下 ＭＩ 系统建模 与信 道容 量分析 ＭＯ
３７ ６
（ ￡ ）＝∑Ａｅ （ ｊｆｎｅｐ 一 ） ￣ ｐ 一＿＿ ）ｘ（ ｘ —ｌ ２ｆ． ＇ ＿ ＂
．
（） ３
其 中 ， 表传输 路径个 数 。 ｎ代
传 输功 率归一 化设 计定 义为 ｎ ＝ＥＬＪ ｔ ｌ ≤ １ 用 Ｄ ｔ ｈ （） ． （）和 Ｌ ｔ 分别 表示 散射分 量和 视距 ， ） ∞（
文 章 编 号 ： ６ ２—９ １ （０ １０ ０ ６ ０ １７ ３５ ２ １ ）３— ３ ６— ５
煤 矿 井 下 ＭＩ 系统 建 模 与 信 道 容 量 分 析 ＭＯ
张 晓光 ， 蕾 蕾 ， 红党 ， 子 剑 李 郑 王
（ 中国矿业大学 信息与 电气工程学 院， 江苏 徐州 ２ １０ ） ２ ０ ８
落 。相对 于传统 的单输人 单输 出 （ＩＯ） ＳＳ 系统 ， ＭＯ系统容 量 的提高 是非 常可 观 的 ｊ ＭＩ 。但 由于相关 性 的
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If symbol period>coherence time, the channel is time selective
If symbol period< channel delay spread, the channel is frequency selective
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
One－ring模型:将散射体的分布描述为在一个圆
环上呈均匀分布的情形
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
扩展One－ring模型:用四个物理参数来建模平坦
衰落信道的空间相关模型：天线间距，天线排 列，角度扩展和入射角
以上散射模型是非线性的
VCR模型：通过用固定的虚拟角定义的空间基函数来描 述信道
接收相关矩阵的近似计算公式为
2 R * RRx l , m E hp ,l h* ,m E hq ,l hq ,m J 0 d l, m p λ
J0 x
为第零阶Bessel函数
1 2
2
0
exp jx cos d
Rician描述具有多径分量的LOS通信链路
MIMO信道由于多天线的应用需要引 入空间维度
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Kronecker模型 One－ring模型 扩展one－ring模型 Kronecker模型 半相关模型
Weichselberger模型
半相关MIMO信道
1 H Hw RTx2
H R1 x2 Hw R
比较
2 R * RRx l , m E hp ,l h* ,m E hq ,l hq ,m J 0 d l, m p λ 2 T * RTx p, q E hp,m hq ,m J 0 d p, q λ
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
当对应不同发送天线的两条路径的衰落系数的相关不依 赖于接收天线时，即
* * RTx p, q E hp ,m hq ,m E hp ,l hq ,l
且假设波达角垂直天线阵列，有 dxT i, m 0 发送相关矩阵近似计算公式为
Hw 也是独立同分布复高斯随机衰落矩阵，Ωweichsel被定义为功
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
VCR模型
通用散射模型
离散化 VCR模型
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
基于散射描述的通用模型及其离散化 用阵列导向向量和响应方向向量来描述各条散射路径的 方向 散射
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
能与OFDM、UWB等很好的结合， MIMO技术是 3GPP，IEEE 802.16等的可选技术，是国内“FuTURE” 项目的框架技术之一 基于分布式MIMO的分布式通信技术有望成为下一代 移动通信技术的候选技术
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
符号说明
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
第8章
MIMO信道建模与系统性能分析
信道建模简单回顾
基于射线跟踪和相关衰落特征统计的Kronecker信道模型
基于散射描述的VCR信道模型
模型比较
MIMO系统收发模型
发送阵列
空间多径信道
接收阵列
λ
：传播波长
α d / λ ：归一化天线间距。
:相对于水平轴测得的物理角
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
基于散射描述的通用模型及其离散化 通用散射描述模型
表示物理发散，称之为空间扩展函数
离散化
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
容量分析
空间分集
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
《数字通信》第2章、第14章； 《通信信号处理》第3章 以前的信道建模主要是研究用数学模型描述无线信 道的时域衰落特征，重点在于建立存在移动无线衰 落信道中的散射体、折射体和绕射体的统计模型或 几何模型，从而用于无线信道衰落分布的预测、估 计和测量。并按大尺度效应和小尺度效应来划分信 道对接收信号的影响。 大尺度效应主要体现在相应的路径损耗和基于对数 正态分布的阴影衰落
H R E hR hR =RTx RRx
发送、接收相关矩阵是Hermitian正半定矩阵，可分解 为：
H RTx = UTx ΛTx UTx
H RRx = URx ΛRx URx
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Hw
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
令 RT1 2和R1 2 分别表示发送和接收相关矩阵的半分解矩阵， R 包含相应的特征矢量矩阵和特征值矩阵方根。那么， Kronecker信道模型采用描述相关衰落特征的统计建 模方法，可以将空时衰落信道分解为发送端衰落相关 矩阵、独立衰落矩阵和接收端衰落相关矩阵三部分的 乘积结果：
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
T H weichsel U Rx Ωweichsel H w UTx
，
率耦合矩阵 Ωweichsel 的根。耦合矩阵的正实值元素 weichsel,i,j 决定了第i个发送特征模和第j个接收特征模之间的平均功 率耦合。因而Weichselberger模型参数为发送相关矩阵， 接受相关矩阵和耦合矩阵。
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Kronecker模型优缺点
Kronecker模型用发送和接收相关矩阵来描述衰落相关， 因为其分析处理过程比较简单，而被广泛使用，主要缺 点是它强制链路的发送端和接收端相关是分离的，而不 顾信道是否满足这种条件
Weichselberger模型 Weichselberger试图消除这种强制分离的限制，允许 发送和接收特征基间有任意耦合，如建立发送和接收端 的联合相关属性。
T 1 j 2 θT j 2 M t 1θT aT θT 1, e ,..., e P
T 1 j 2 θR j 2 M r 1θR a R θR ,..., e 1, e Q
d sin θ θ α sin , sin 1 λ α
④ 小区覆盖面积
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
MIMO System Performance Improvement
MIMO及空时二维处理技术：天线阵列、编码、调制、 分集等通信技术与信号处理技术有机结合形成的编码调 制技术
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
2 T * RTx p, q E hp,m hq ,m J 0 d p, q λ
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
在发送相关和接收相关互相独立的假设下，没有共同的 发送和接收天线的两条路径的相关近似为对应的发送和 接收天线的相关系数的乘积。即信道的空间协方差矩阵 可以表示为如下的Kronecker乘积形式：
2
现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Wireless Channels
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
问题
① 带宽需求<->有限频谱资源：GSM、GPRS、3G牌照及 其昂贵
② 可靠性<->挑战性的无线随机衰落信道传播媒介：衰 落、路径衰减、ISI、CCI、Doppler频移、载波频偏、 噪声等 ③ 功率:有限的电池寿命、昂贵的功率放大器
如个人无线通信系统，BS无障碍，MS有丰富发散，当两端相距较 远时，接收相关相对于发送相关比较小，研究常基于发送半相关 信道进行。 例子：两发送天线距离为半波长，角度扩展为0.1Rad时，两发送 天线间的相关性为 J 0 (0.1 ) 0.97 。而在相同角度扩散下，两根 接收天线间的相关性仅为 J0 ( ) 0.30 。根据研究，在分集接收应 用中，当相关低于0.5时，对系统容量不会造成很明显的影响。因 而当接收天线最小间距相对半波长足够大时，下行链路接收相关 的影响比较低。
x x
1 H R1 x2 Hw RTx2 R
其中 H w的元素是服从零均值单位方差的复高斯随机变 2 j 量。
hij ~ CN (m, ) e
非相关
准静态独立同分布瑞利衰落模型
1 H R1 x2 Hw RTx2 R
H Hw
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
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现代通信系统～MIMO及MIMO－OFDM自适应技术
Kronecker模型:假设发送和接收天线间相距足够远，且衰
落信道有丰富发散，那么发送端和接收端的发散统计独立。 当对应不同接收天线的两条路径的衰落系数的相关不依赖 于发送天线时，即
* RRx l , m E hp ,l h* ,m E hq ,l hq ,m p
MIMO System Performance Improvement
① 发送接收的都是矩阵 ② 利用空分复用增益提高频谱效率：容量随发射、接收阵列 的较小天线数线性增长 无需额外带宽 ③ 利用MIMO分集增益提高传输可靠性、覆盖、QOS