多输入多输出系统的研究与设计
一类多输入多输出系统的冗余设计
类多输入多输出系统的冗余设计
令朝霞
一
类 多输 入多输 出系统 的冗余设计
Ｒｅ ｕ ｄ ｎ ｙ Ｄｅ ｉｎ ｆ ｒＭ Ｏ ｙ ｔ ｄ ｎ ａ ｃ ｓｇ ｏ Ｉ Ｍ Ｓ ｓｅｍ
舍 朝 霞
（ 陕西理 工学 院 电气工程 系， 陕西 汉 中 ７ ３０ ） ２ ０３
摘
要 ：分析 了多输入多输出多变量系统在某环节失效时系统 的整体性 ， 给出了针对开环传递 函数矩阵以及解耦后新对象均为本质
０ 引 言
在简单控制 系统 中， 论 系统 中哪个组 成部 分 出 无 现故 障或 失效 ， 必然 会 导致 系 统 由闭环 变 成 开环 。 都 但 只要 系统 开环原本稳 定 ， 失效 后 的系统仍 能够 稳定
运行 。随着科学技术水平 的不 断进步和实 际应用
１ ＭＩ ＭＯ 系统 整体 性研 究
多变量反馈控制 系统结构框 图如 图 １ 所示 。
信息通道 。因此 ， 复杂多变 量 系统 比单 回路 控制 系统
出现故 障时要复杂得 多 。 在多变 量复杂 系统 中 ， 必须 保证 当某 环节 出现故 障或失效 时系统 的整体性 ， 否则 ， 一旦发生事故就有可
能造成人员 和财 产 的巨大损 失 。因此 ， 务必 使 系统在
ｆ ｅ ｂ ｃ ｏ ｔ ｌｓ ｓｅ ｅ ｄ ａ ｋ ｃ ｎｒ ｙ ｔ ｍ ｏ
图 １中： ｓ 为 ｒ Ｒ（） 维输 入 向量 ； Ｓ 为 ｒ 层（） 维误差 向
量 ； （） ｍ维输 出向量 ； ｓ 为 ｍ Ｘ 被控对象传递 Ｙ ｓ为 Ｇ ） ｚ 函数矩阵 ； 。ｓ 为 ｚ 控制器传递 函数矩阵； ｓ 为 Ｇ （） ｒ Ｘ Ｇ （）
图 １ 多 变量 反 馈 控 制 系统 结 构 框 图
基于时域方法的多输入多输出控制系统的设计与优化
基于时域方法的多输入多输出控制系统的设计与优化多输入多输出（MIMO）控制系统是现代控制理论中的一个重要研究方向。
它涉及利用多个输入和多个输出信号来控制和调节系统的行为。
针对这个任务名称，本文将基于时域方法介绍多输入多输出控制系统的设计与优化。
1. 介绍多输入多输出控制系统的基本概念多输入多输出控制系统是指在控制过程中，存在多个输入信号和多个输出信号，并且这些信号之间存在相关性。
MIMO控制系统的设计与优化是为了提高系统的控制性能和稳定性，通过设计合适的控制器参数来实现对多个输入输出通道之间的交叉耦合的解耦和优化。
2. 时域方法在多输入多输出控制系统中的应用时域方法是MIMO控制系统设计与优化中常用的一种方法。
时域方法主要通过对系统的实际响应进行分析和控制，在时间域内进行系统性能的分析和参数的优化。
常用的时域方法包括传递函数模型、状态空间模型、扰动响应模型等。
a. 传递函数模型传递函数模型是一种常见的描述系统动态行为的方法。
通过将输入与输出之间的关系转化为传递函数形式，可以方便地进行系统性能分析和控制器的设计。
在多输入多输出控制系统中，传递函数模型可以表示为一个多变量传递函数矩阵，其中每个传递函数都描述了一个输入与一个输出之间的关系。
b. 状态空间模型状态空间模型是另一种常用的描述系统动态行为的方法。
状态空间模型可以将系统的状态表示为一组状态变量，并利用状态方程和输出方程来描述系统的行为。
在多输入多输出控制系统中，状态空间模型可以表示为一个多变量状态空间方程组，其中每个方程描述了一个输入与一个输出之间的关系。
c. 扰动响应模型扰动响应模型是一种用于分析和优化系统鲁棒性的方法。
扰动响应模型通过引入扰动信号，探索系统在面对不确定性和外界干扰时的动态行为。
在多输入多输出控制系统中，通过考虑不同输入信号和扰动信号对多个输出信号的影响，可以设计鲁棒控制器来提高系统的稳定性和抗干扰能力。
3. 多输入多输出控制系统设计与优化的关键问题多输入多输出控制系统设计与优化面临一些关键问题，包括控制器参数的选择、系统的稳定性分析、控制通道的解耦等。
多输入多输出系统(MIMO ,Multiple input multiple output)最早
多输入多输出系统(MIMO ,Multiple input multiple output)最早是控制系统中提出的一个概念，它表示一个系统有多个输入和多个输出。
而MIMO技术早期用于干扰无线信号，后来则用于移动通信和固定宽度的无线领域。
如果将移动通信系统的传输信道看成一个系统，则发射信号可看成移动信道(系统)的输入信号，而接收信号则可看成移动信道(系统)的输出信号。
在通信中，由多径引起的衰落通常被认为是有害因素，不过对于MIMO系统而言，多径可引起的衰落以作为一个有利因素并加以利用。
MIMO 技术以其可以有效利用多径引起的衰落来成倍地提高业务传输速率，并引发了通信的一次革命。
基于通信系统中的MIMO技术的使用情况，近几年国外学者提出了MIMO雷达的概念。
1.MIMO雷达信号处理发展历史1.1 国外研究现状国外最早在MIMO雷达信号处理领域开始开创性的工作者有New Jersey Institute of Technology的Eran Fishler、Alex Haimovich等人，他们研究的工作主要集中在MIMO雷达的信号建模，从模型中获取我们感兴趣的参数的算法研究（如散射点的散射系数，散射点距雷达的距离等），并从雷达对目标检测性能等方面说明它相对于普通的相控阵雷达所具有的优越性，明确指出了MIMO雷达将是未来雷达发展的一个趋势。
几乎在同一时期，MIT Lincoln Laboratory的K. W. Forsythe等人的研究工作也在同步进行，他们的研究工作则主要集中在MIMO雷达的性能优越性的理论证明。
同时该实验室的Frank C. Robey也作了大量的实验，通过大量实验证明MIMO雷达相比传统的雷达有许多优点。
目前国外研究MIMO雷达的著名机构有美国的佛罗尼达大学(University of Florida)，MIT Lincoln Laboratory、新泽西理工学院（New Jersey Institute of Technology）等。
多输入-多输出系统的模型简化
多输入-多输出系统的模型简化的报告，800字
多输入-多输出（MIMO）系统是一种模型简化技术，它提供
了一种可靠的方法来理解复杂系统和满足不同目标。
简单地说，它可以将多个输入变量（可能不相关）和多个输出变量（也可能不相关）映射到一起，用于确定系统的运行特性。
MIMO系统利用建模过程，通过数据关联、回归分析等手段
来更好地理解系统特性，并能够对其优化。
目前，MIMO系
统的应用非常广泛，用于多个行业，如电子系统、控制系统、金融、市场分析、复杂信号处理等领域。
模型简化是一种重要的MIMO技术，它使用数学工具和技术
把复杂系统简化为更加容易理解的模型。
这种技术非常重要，因为它可以帮助我们更好地理解复杂的系统，并且能够迅速预测系统的行为，以便做出更好的决策。
模型简化的技术可以帮助开发人员快速设计出高效且适合复杂系统的控制算法。
MIMO系统和模型简化技术是互相联系的，有助于开发复杂
系统的控制解决方案。
它们可以帮助我们更快更好地理解系统运行机理，并带来更高效的系统参数设置，以满足不同目标的要求。
因此，MIMO系统和模型简化技术可以作为系统设计
的重要工具，有效的支持综合的系统。
大规模MIMO系统性能分析及实现
大规模M I M O系统性能分析及实现第一部分大规模MIMO 系统介绍 (2)第二部分系统模型与性能指标 (4)第三部分MIMO 技术原理与优势 (9)第四部分大规模MIMO 信道特性分析 (11)第五部分性能评估方法及关键技术 (15)第六部分实现方案与硬件挑战 (18)第七部分仿真结果与性能比较 (23)第八部分展望与未来研究方向 (27)第一部分大规模M I M O系统介绍大规模多输入多输出（ Massive Multiple Input Multiple Output, 简称 MIMO）系统是现代无线通信技术中的一个重要分支，其主要目标是在有限的频谱资源下提高无线通信系统的传输速率和可靠性。
大规模 MIMO 系统通过部署大量天线来实现空间分集、空间复用以及干扰抑制等特性，从而显著改善无线通信系统的性能。
在传统的单天线或多天线系统中，受限于可用的天线数，通常只能利用单一的空间维度进行信号处理。
而在大规模 MIMO 系统中，由于天线数量庞大，可以充分利用多个空间维度来进行信号处理，使得系统能够同时支持多个用户的高速数据传输。
大规模 MIMO 系统的发展也得益于近年来射频硬件技术的进步，如低成本、低功耗的射频芯片以及高精度的数字信号处理器件，这些技术使得部署大规模 MIMO 系统变得更加可行。
大规模 MIMO 系统的关键技术之一是波束赋形（Beamforming），这是一种利用多个天线共同发射或接收信号的技术，可以通过调整各个天线的权重系数来控制信号的方向性。
在发送端，波束赋形可以将发射能量集中到某一特定方向，以增强信号强度并降低干扰；在接收端，波束赋形可以将接收到的信号从多个方向进行合成，以提高信噪比并减少多径衰落的影响。
另一个关键技术是预编码（Precoding），它是一种用于控制信号在空间维度上的分布的技术。
在大规模 MIMO 系统中，由于天线数量众多，因此可以使用复杂的预编码算法来实现精细化的信号控制。
大规模MIMO系统中能效优化设计
大规模MIMO系统中能效优化设计1. 引言1.1 研究背景大规模MIMO系统是一种利用大量天线的多输入多输出系统，能够显著提高通信系统的容量和覆盖范围。
随着移动通信技术的不断发展，大规模MIMO系统已经逐渐成为下一代通信系统的重要技术之一。
在实际应用中，大规模MIMO系统面临着能效优化的挑战，即如何在保证通信质量的前提下最大限度地降低功耗和提高能效。
为了解决大规模MIMO系统能效优化的问题，研究者们提出了各种不同的方法和算法。
基于功率控制的能效优化设计和基于天线选择的能效优化设计是两种常见的方法。
通过合理地调整功率分配和天线选择策略，可以实现系统在保证通信质量的情况下最大限度地提高能效，从而降低系统的功耗和成本。
在当前的研究中，大规模MIMO系统的能效优化设计已取得了一定的进展，但仍然存在许多问题和挑战。
未来的研究可以进一步探索更加高效的能效优化算法，以进一步提高大规模MIMO系统的性能和能效。
随着技术的不断发展，相信大规模MIMO系统在未来会有更广泛的应用和发展。
1.2 研究意义大规模MIMO系统中的能效优化设计是当前无线通信领域的热点研究话题。
随着通信技术的不断发展和移动通信用户量的急剧增加，能效优化设计对于提高通信系统的性能和降低能源消耗具有重要意义。
大规模MIMO系统可以利用大量的天线进行数据传输，实现更高的频谱效率和容量。
但随着天线数目的增加，系统的能耗也会相应增加，这就提出了如何在保证通信性能的同时提高系统能效的挑战。
能效优化设计不仅可以降低系统的能源消耗，还可以减轻对环境的影响，符合绿色通信的理念。
能效优化设计还可以提高通信系统的可靠性和稳定性，提升用户体验，为未来5G和6G通信系统的部署和发展提供有力支持。
研究大规模MIMO系统中的能效优化设计具有重要意义，可以为通信系统的性能提升、资源利用、节能环保等方面带来积极影响，对推动通信技术的进步和社会经济的发展具有重要意义。
【研究意义】2. 正文2.1 大规模MIMO系统概述大规模MIMO系统即大规模多输入多输出系统，是一种利用大量基站天线和用户设备间的信号级联来提高数据传输效率和频谱利用率的技术。
无线通信中的MIMO技术研究与应用
无线通信中的MIMO技术研究与应用在当今科技日新月异的时代，无线通信技术也在不断的发展和完善，为我们的生活带来了太多的便利和创新。
其中，MIMO技术作为一种在无线通信领域中的重要技术，其研究与应用也越来越广泛，为无线通信技术的发展提供了很多的潜力。
一、 MIMO技术概述MIMO是多输入多输出的简称，在无线通信中，它是指利用物理空间中的多径效应，在一定的频带宽度下，通过多个天线和多个接收机之间传输信息的技术。
在MIMO系统的系统设计中，它与其它多种技术如频率复用和编码一起使用，以实现更高的数据速率和较少的误码率。
由于MIMO技术的创新性和有效性，它被广泛应用于卫星通信、移动通信、无线电视、家庭局域网和无线网络等领域。
二、 MIMO技术的原理在MIMO系统中，网络的发射端和接收端都拥有多个天线，用于接收和发射信息。
通过不同的信道传输经过编码的多个信息流，并在接收端重新组合到一起，以实现更高的质量和速率。
这样的好处在于，它可通过使用空间多门技术来利用信道空间，通过平凡的PAM（脉振调制）或者QAM（码振调制）技术，达到多倍的速率提升。
三、 MIMO技术的发展历程MIMO技术的发展是始于20世纪90年代一些研究团队推出的一些传输理念的发展。
在1993年，卡尔罗林斯卡科技院的Andrea Goldsmith首先针对单天线的接收来研究宽带通信。
因为在单天线系统中，随着用户占用更多频率范围，噪声也会相应地增长，这激发了人们对MIMO的开发。
2001年，最早的标准通过了IEEE 802.11a，从而推动了MIMO的应用和发展。
四、 MIMO技术的应用1、移动通信作为一种无线通信领域的重要技术，MIMO技术被广泛应用于移动通信领域。
采用MIMO技术的移动通信系统，可以大大增强覆盖面，提高数据传输速率，提升系统的可靠性和性能，从而实现更高效、稳定的无线通信。
2、无线局域网应用MIMO技术的无线局域网，可为室内场景带来更加稳定、高速、宽广的通信，从而更好的支持企业内部、校园等场景内部的高速数据传输、视频流传输等应用。
《面向5G移动终端的MIMO天线设计与研究》范文
《面向5G移动终端的MIMO天线设计与研究》篇一一、引言随着移动互联网技术的迅猛发展，5G时代已来临，对移动通信设备的性能提出了更高的要求。
多输入多输出（MIMO）技术作为5G网络的关键技术之一，其天线设计的重要性不言而喻。
本文将针对面向5G移动终端的MIMO天线设计与研究进行深入探讨，旨在提高5G移动终端的通信性能和系统容量。
二、MIMO天线技术概述MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）技术是一种在无线通信系统中广泛应用的信号处理技术。
通过在发射端和接收端分别设置多个天线，MIMO技术能够有效地提高系统的信道容量和传输速率，同时降低信号的干扰和衰落。
在5G时代，MIMO天线技术更是成为了提高频谱效率和提升通信质量的关键手段。
三、5G移动终端MIMO天线设计1. 设计要求针对5G移动终端的MIMO天线设计，需要满足以下要求：首先，要保证天线在多个频段上的良好性能；其次，要降低天线间的相互干扰，提高系统的隔离度；此外，还需考虑天线的尺寸、重量以及制造成本等因素。
2. 设计方案（1）天线结构优化：采用紧凑型结构设计，减小天线的尺寸和重量，同时保证其在多个频段上的性能。
（2）多频段覆盖：设计具有多频段覆盖能力的MIMO天线，以满足5G网络的不同频段需求。
（3）隔离度提升：通过采用特殊的天线布局和电路设计，降低天线间的相互干扰，提高系统的隔离度。
（4）仿真与优化：利用电磁仿真软件对设计方案进行仿真验证，根据仿真结果进行优化设计。
四、MIMO天线性能研究1. 仿真与测试通过电磁仿真软件对设计的MIMO天线进行仿真验证，包括天线的辐射特性、阻抗特性以及信号传输特性等。
然后在实际环境中对天线进行测试，评估其性能表现。
2. 性能分析（1）频谱效率：通过对比实验数据和仿真结果，分析MIMO天线的频谱效率，评估其在提高系统容量的作用。
（2）抗干扰能力：分析MIMO天线在复杂电磁环境下的抗干扰能力，评估其在实际应用中的性能表现。
多输入多输出系统的分析与控制研究
多输入多输出系统的分析与控制研究多输入多输出系统（MIMO系统）是指系统具有多个输入信号和多个输出信号的动态系统。
这种系统常见于许多现实世界中的应用，例如通信系统、控制系统和信号处理系统等。
对MIMO系统进行分析和控制研究对于实现优化的系统性能和稳定性至关重要。
本文将介绍MIMO系统分析和控制的基本原理和方法。
MIMO系统的分析是指对系统的输入和输出关系进行建模和分析，以了解系统的行为和特性。
在MIMO系统中，输入信号可以是多个不同的信号源，输出信号可以是多个关联的观测信号。
分析MIMO系统的目标是推导出系统的传递函数或状态空间描述，以研究系统的稳定性、频率响应和时域响应等特性。
在MIMO系统中，输入和输出之间的关系可以通过矩阵形式表示。
输入向量和输出向量分别表示为：u(t) = [u1(t), u2(t), ..., um(t)]^Ty(t) = [y1(t), y2(t), ..., yn(t)]^T其中，u(t) 是 m 维输入向量，y(t) 是 n 维输出向量。
为了分析MIMO系统的传递过程，可以使用频域方法和时域方法。
频域方法通过将输入和输出信号转换为复数的复信号，通过计算传递函数的频率响应来研究系统的行为。
时域方法则关注系统的时间响应特性，例如阶跃响应、脉冲响应和频率响应等。
MIMO系统的控制研究旨在设计合适的控制器以实现对系统的稳定性和性能的优化。
控制器的设计可以基于多个因素，例如系统的输入信号和输出信号的关系、系统的传递函数或状态空间模型以及所需的控制性能指标等。
常见的MIMO系统控制方法包括线性控制方法和非线性控制方法。
线性控制方法通常基于线性系统理论，例如状态空间控制方法和频域控制方法。
通过设计适当的线性控制器，可以实现对系统的稳定性和性能的优化。
然而，线性控制方法在非线性系统或强耦合系统中可能不适用。
非线性控制方法则针对非线性系统或强耦合系统进行设计。
这些方法通常基于非线性控制理论，例如滑模控制、自适应控制和最优控制等。
多输入多输出系统的标准型_线性系统理论与设计_[共8页]
![多输入多输出系统的标准型_线性系统理论与设计_[共8页]](https://img.taocdn.com/s3/m/c65adaa67fd5360cbb1adbd6.png)
相较于单输入单输出的情况，多输入多输出连续时间线性定常系统的能控标准型和能
观测标准型，不仅在标准形式上较为复杂，其构造方法也相对复杂。本节讨论多输入多输出
系统的标准型。
考察 ｎ维多输入多输出连续时间线性定常系统 ·ｘ＝Ａｘ＋Ｂｕ ｙ＝Ｃｘ
（３１３９）
１１４ 线性系统理论与设计
其中，ｘ为 ｎ维状态向量，ｕ和 ｙ分别为 ｐ维输入向量和 ｑ维输出向量，Ａ为 ｎ×ｎ维实值常矩
（３１３８）
上述定理证明过程与能控标准型的证明类似，且由对偶原理，可以由能控标准型推出能
观测标准型。
例 ３２８ 已知能观测线性定常系统如下，试化为能观测标准型。
１ ０ ２ １
·ｘ＝ ２ １ １ｘ＋ ２ｕ
１ ０ －２ １
ｙ＝[ ０ １ １] ｘ
解 判断能观测性：
ｃ ｒａｎｋ ｃＡ ＝３
阵，Ｂ为 ｎ×ｐ维实值常矩阵，Ｃ为 ｑ×ｎ维实值常矩阵。
定理 ３２３ 旺纳姆能控标准型。对式（３１３９）所示完全能控的线性定常系统，存在线
性非奇异变换
·ｘ～ ＝Ｐｘ＝Ｑ－１ｘ
（３１４０）
使状态空间表达式（３１３９）转化为旺纳姆能控标准型
·ｘ～ ＝Ａ～ｘ～ ＋Ｂ～ｕ ｙ＝Ｃ～ｘ～
（３１４１）
式中
～
～
Ａ１１ Ａ１２ …
首先，通过列向搜索找出系统能控性矩阵Ｑｃ＝[ ＢＡＢ…Ａｎ－１Ｂ] 中 ｎ个线性无关
列向量。
Ａ～ ＝ＰＡＰ－１＝ ０
～
Ａ２２ …
０ ０ …
～
Ａ１ｍ
～
Ａ２ｍ
～ Ａｍｍ
（３１４２）
０
１
０ … … ０
１
（ｖＡｉ～×ｉｉｖｉ）＝
０
多用户多输入多输出系统预编码技术的研究
多用户多输入多输出系统预编码技术的研究王选朝;张静;李莉;黄涛【摘要】主要研究了非理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)条件下,多用户多输入多输出(MIMO)系统的Tomlinson-Harashima Precoding (THP)算法.首先分析了信道估计误差对系统误码率(BER)性能的影响,仿真结果表明:信道估计误差对系统BER性能影响较大.在此基础上,应用“best - first”算法对系统性能进行改进,提高了系统的BER性能.%This paper studies THP algorithm based on Multi-User MIMO System under the condition of the imperfect channel state information. The effect of channel estimation error on the system bit error rate (BER) performance is analyzed. Simulation results show that channel estimation error can affect system BER performance greatly. On this basis, the system BER performance is improved by using the " best-first" algorithm.【期刊名称】《上海师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2011(040)004【总页数】5页(P368-372)【关键词】多用户;多输入多输出;非理想信道状态信息;信道估计误差;best - first 排序【作者】王选朝;张静;李莉;黄涛【作者单位】上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234;上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234;上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234;上海师范大学信息与机电工程学院,上海200234【正文语种】中文【中图分类】TN929.5由于多输入多输出（MIMO）技术能成倍提高系统容量［1］，因而成为未来通信领域的研究热点.在MIMO系统下行链路中，为了获得分集增益，用户端和基站都可采用多天线来传递数据流.虽然各用户信道矩阵不同，但可使用同一频率同基站通信，所以用户端在收到基站发送的数据流时，不可避免的收到其他用户数据流的干扰，产生共道干扰（CCI）.当基站已知所有用户的信道状态信息（CSI）时，通过预编码的设计可以抑制CCI［2］.文献［3］提出了一种基于QR分解（Q指酉矩阵，R指三角矩阵）的ZF（迫零）－THP预编码算法，该算法利用基站反馈滤波器进行干扰抵消，使得用户在接收端去除其他用户的干扰，但是各用户信干噪比不同.针对此问题，文献［4］提出了一种基于用户公平性的ZF-THP预编码，提高了系统的误码率性能.不过以上算法均建立在发送端已知理想的CSI，但实际应用中，由于考虑到信道时延特性、多普勒频移特性等影响因素［1］，发送端获得的CSI都是非理想的［5］，因而重点研究非理想CSI下系统预编码性能非常有必要. 如图1所示，为非理想CSI下的多用户MIMO系统THP预编码模型［6］.其中a 为二进制发送数据映射成的信号向量，经过求模、反馈处理后得到向量X′（其中B为反馈矩阵，F为前馈矩阵）.考虑模型的信道为H′=H+ΔH［7］，其中H′、H、ΔH分别为实际传输信道矩阵、真实信道矩阵和信道估计误差矩阵.n为噪声向量，y为接收向量，D为加权矩阵（D=diag（d1，d2，…dK）），y′为y经过接收端加权处理后的向量，a′为恢复的发射信号.数据向量X′通过前馈运算，即相当于左乘前馈矩阵F，得到向量X=FX′′，X=［x1，x2，…，xn］T.接收端向量可表示为: v为发送数据，是向量X经过求模之后的等效向量（v=a+d，d为模运算因子［8］）.因为实际应用中只能得到实际传输信道矩阵H′，将H=H′－ΔH代入（1）式:接收向量y经过加权处理后有:H′=［H′1，H′2，…，H′k］为Mk×N维矩阵，其各元素服从独立同分布（iid），为均值为0、方差为的复高斯随机变量，记为维估计误差矩阵，其各元素同样服从iid，且为均值为0、方差为的复高斯随机变量，记为CN（0，）（其中N和M分别指基站和用户所配备的天线数，k为用户数），表示接收端的等效噪声向量，其各元素对应接收端各天线的噪声.n1，n2，…，nk实部和虚部独立同分布，服从均值为0，方差为的复高斯分布.（迫零）ZF准则可以完全消除用户间干扰［4］，具有较好的抗干扰性能，本节着重考虑基于ZF准则的THP预编码算法.由于迫零（ZF准则）的核心思想就是要求去除干扰［4］，即要求（3）式中［8］:为了满足上述条件，目前常设M=1，K=N、采用QR分解［6］:令F=Q，D=diag（1/r11，1/r22，…，1/rkk），rkk为矩阵R对角线上元素，B=DRH即可满足公式（4）要求.即公式（3）可化简为:由于D可由（H′－ΔH）H进行QR分解得到，假设D′为（H′－ΔH）H中H′分解的部分，则有ΔD=D′－D（D′=diag（1/r′11，1/r′22，…，1/r′kk），ΔD=diag （1/Δr11，1/Δr22，…，1/Δrkk）），因此式（6）可写为在公式（7）中，a+d为发送信号项，D′n－ΔDn为干扰和噪声项，其中ΔDn为信道估计误差对系统的干扰项.所以其自相关函数为:从公式（9）可以看出，信道估计误差对系统造成了干扰，可表现为系统总噪声的一部分这样就增加了系统的总噪声功率，从而就影响了系统的误码率性能，是造成误码率提高的直接原因.通过矩阵理论可知，假设改变信道矩阵的列顺序，对信道矩阵进行QR分解所产生的三角矩阵R不会改变［8］，因此由三角矩阵R运算得到的反馈矩阵B、加权矩阵D也不会改变［9］.相反，假设改变信道矩阵的行顺序，对信道矩阵进行QR 分解所产生的三角矩阵R则会改变，即反馈矩阵B、加权矩阵D都会发生改变［8］.“best－first”排序算法的核心是通过对各用户信道矩阵进行重新排序，以达到改善系统性能的目的.对式（5）中的（H′－ΔH）进行排序，就是要依次重新确定（H′－ΔH）的第一行，第二行直到第K行的向量.具体方案为［9］:（1）假设需要确定第m行向量，将所有未排序的行序号组成集合T=（t1，t2，…，tk－m+1）.（2）将所有未排序的行放置到第m行，计算出第m行对应用户的等效噪声功率（3）选择采用best－first排序法以及未采用排序法时的所有可能取值…，tk－m+1）中最小值对应的j作为第m行的最后取值.根据上述“best－first”排序算法排序后，（4）式为:排列后的信道矩阵（H′－ΔH）p仍然进行QR分解，接收端仍采用迫零接收，可有:在公式（7）中，排序后干扰和噪声项自相关函数为:从（9）式和（13）式可以看出，两式有所不同，区别在于对H′及ΔH进行了排序优化，从而导致加权矩阵的不同为加权矩阵D′p，ΔDp的元素 ).设每个用户配备单根天线，用户数与发送天线数均为2的情况下，信道矩阵各元素独立同分布，满足均值为0，实部和虚部方差为1的复高斯分布；信源比特速率固定，采用QPSK调制，分别采用信道估计误差的方差=0.0025和=0.09下的误码率性能仿真结果由图2给出.从图2中可以看出，TH预编码的误码率性能随信道估计误差的增大而恶化.对比BER为10－1.5时的SNR，理想CSI系统与估计误差的方差为0.0025的系统相比有2～3 dB增益；与估计误差的方差为0.09的系统相比，有5 dB以上增益.在SNR=20 dB时，理想CSI系统的误码率为1×10－2左右，而估计误差的方差为0.0025的系统的误码率为10－1.4左右，估计误差的方差为0.09的系统误码率为10－1以上.从仿真结果来看，THP预编码误码率性能对信道估计误差的敏感性较高，误差带来的系统性能恶化较严重.图3为采用best－first排序算法改进基于非理想CSI条件下的ZF-THP仿真图.每个用户仍然配备单根天线，用户数与发送天线数均为2的情况下，信道矩阵各元素独立同分布，满足均值为0，实部和虚部方差为1的复高斯分布；信源比特速率固定，采用QPSK调制，分别采用信道估计误差的方差σ2e= 0.0025和σ2e=0.09.从图3中可以看出，THP预编码的误码率性能随信道估计误差的增大而恶化.在SNR=20 dB时，而估计误差的方差为0.0025的系统的误码率为10－1.4左右，估计误差的方差为0.0025（best－first）的系统误码率为10－1.8左右.另外在SNR=20 dB时，估计误差的方差为0.09的系统的误码率为10－0.5左右，估计误差的方差为0.09（best－first）的系统误码率为10－0.9左右.从仿真结果来看，尽管误差带来的系统性能恶化较严重，但是best－first排序法起到了对系统性能改善的作用.在非理想信道状态信息下，推导了THP预编码的SINR近似公式.在此基础上仿真了信道估计误差对系统误码率性能影响图，仿真结果表明信道估计误差对系统误码率性能影响较大.最后通过bestfirst排序算法对系统误码率性能进行优化，仿真结果表明，best－first排序算法提高了系统的误码率性能.【相关文献】［1］ DU J,LIS L.Tomlinson-Harashima Precoding for Multiuser MIMO Downlink with Imperfect Channel State Information.2011 Third International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation［J］.2011,3(3):1027－1030.［2］ LARSSON E G,STPOCA P.Space-time block coding for wireless communications ［M］.New York:Cambridge University Press,2003.［3］ WINDPASSINGER C,FISEHER R FH,HUBER JB.Precoding inmultiantennaandmu1tiuser communications［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications,2004,4(3):1305－1316.［4］ LIU J,KRZYMIENW A.ImProved tomlinson-harashima precoding for the downlink of MultiPle anteuna multi-user systems［C］∥IEEEWir eless Communications and Networking Conference(WCNC'05).USA:IEEE Communication Society,2005:466－472.［5］ BIZAKIH K,FALAHATI A.Tom linson-harashima precoding with imperfect channel side Information［J］.The 9th Int.Conf.Advanced CommunicationTechnology(ICACT),2007,7(2):987－991.［6］ LIU J,KRZYMIEN W A.A novel nonlinear precoding algorithm for the downlink ofmultipleantennamulti-user systems［J］.IEEE Vehicular TechologyConference(VTC),2005,6(2):887－891.［7］ KHALEGHIB H.Channel imperfection effects on THP performance in a slowly time varying MIMO channels［C］.Wireless Communications,Networking and Information Security(WCNIS),2010,Beijing:IEEE International Conference,IEEE Press,2010:212－216. ［8］周杰.矩阵分析与应用［M］.四川:四川大学出版社,2008.［9］ LIU J,KRZYMIENW A.A novel nonlinear joint transmitter-receiver processing algorithm for the downlink ofmultiuser MIMO systems［J］.IEEE Transactions on Vehicular Technology,Canda:IEEE Vehicular Technology Society,2008,57 (4):2189－2204。
多输入多输出(全).ppt
（1） 用 MATLAB 建立传递函数模型
1．有理函数模型 线性系统的传递函数模型可一般地表示为：
b1 s m b2 s m1 bm s bm1 G( s) n s a1 s n1 an1 s an
(1)
nm
将系统的分子和分母多项式的系数按降幂的方式以向量的形式输入给两个变量 num和 den ，就可以轻易地将传递函数模型输入到 MATLAB 环境中。命令格式为：
；
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运行结果: Zero/pole/gain: 6 (s+1.929) (s^2 + 0.0706s + 0.8637) ---------------------------------------------(s^2 - 0.0866s + 0.413) (s^2 + 1.913s + 2.421) 注意：对于单变量系统，其零极点均是用列向量来表示的，故 Z、P 向量中各项 均用分号（;）隔开。
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[num,den]=series(num1,den1,num2,den2);
G1 ( s )
G2 (s)
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G1 ( s )
＋ ＋
G2 (s)
[num,den]=parallel(num1,den1,num2,den2);
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3. 反馈系统结构图模型 设反馈系统结构图如图 5 所示。
图5
反馈系统结构图
控制系统工具箱中提供了 feedback()函数， 用来求取反馈连接下总的系统模型， 该函数调用格式如下： G=feedback(G1,G2,sign); （10）
滤波器的多输入和多输出设计问题
滤波器的多输入和多输出设计问题滤波器是一种常用的信号处理工具，用于去除信号中的噪声和干扰，并提取出感兴趣的频率成分。
在实际应用中，有时需要设计滤波器来对多个输入信号进行处理，并同时得到多个输出信号。
本文将讨论滤波器的多输入和多输出设计问题，并探讨其在实际应用中的应用。
一、多输入滤波器的设计当需要对多个输入信号进行滤波处理时，可以采用并联形式的滤波器结构。
具体而言，可以使用多个单输入单输出的滤波器，将它们的输出结果进行合并，得到多输入滤波器的输出结果。
在设计多输入滤波器时，需要注意以下几点：1. 滤波器的阶数选择：阶数越高，滤波器的频率响应越陡峭，对输入信号的滤波效果也越好。
但是阶数过高会引起计算复杂性增加和时延的增加。
因此，需要综合考虑设计要求和计算复杂性，选择适当的阶数。
2. 滤波器的类型选择：根据信号的特性和应用需求，选择适合的滤波器类型，如低通、高通、带通或带阻滤波器等。
不同类型的滤波器具有不同的频率特性，要根据具体情况进行选择。
3. 滤波器参数的确定：滤波器参数包括截止频率、通带增益、阻带衰减等。
需要根据信号的频率范围和对滤波效果的要求来确定这些参数。
二、多输出滤波器的设计当需要同时得到多个输出信号时，可以采用级联形式的滤波器结构。
具体而言，可以使用多个单输入多输出的滤波器，将它们的输出结果进行合并，得到多输出滤波器的输出结果。
在设计多输出滤波器时，需要注意以下几点：1. 滤波器的响应特性：对于多输出滤波器，可以分别指定每个输出信号的响应特性。
可以根据应用需求，选择不同类型的滤波器来实现不同的输出响应特性。
2. 滤波器参数的确定：与多输入滤波器类似，需要确定滤波器的参数，包括截止频率、通带增益、阻带衰减等。
需要根据每个输出信号的要求来确定这些参数。
3. 滤波器的级联顺序：当多个滤波器级联时，其顺序的选择对滤波效果会产生影响。
在实际设计中，可以根据实验结果或者经验来确定滤波器级联的顺序，使得滤波效果最优。
多输入-多输出系统级联的多输入单输出均衡器研究
模型 ， 定义发射信号 向量为 ＝ ［ 。 ， ， …， ］ ， 接
收信号向量为 ｘ ＝［ ， ｘ ： ， …， ｘ ］ ， 对应的信道噪
声 向量 为 ＝ ［ １ ， ， ， …， ｌ ， ］ ， 如图 １ 所示 。
Ｔ Ｉ 、“，
， Ｔ、
， ＼ ｒ
＝０
（ ２ ）
式（ ２ ） 中， － 厂 表示 Ｍ ×Ｐ维 的 ＭＩ ＭＯ系统 均衡器 的权
科
学
技
术
与
工
程
１ ４卷
向量矩 阵 ， ， Ｊ 是 均衡器 的抽 头数 。
ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ，Ｃ ＭＡ） ， 虽 然算 法 具 有结 构 简 单 ， 鲁 棒 性好 的
２ 级联 的 ＭＩ Ｓ Ｏ 盲均衡器
良影响 ， 与传 统 Ｍ Ｉ ＭＯ均衡器相 比， 算法收敛后信号星座点更集 中， 全局用 户 间总干扰 比也更低 ； 并且 下一级 Ｍ Ｉ Ｓ Ｏ均衡器 的
均方误差低于上一级。
关键词 多输入 多输 出
盲均衡
多输入 单输 出
信道估计
中 图法 分类 号
Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ５ ；
第１ ４卷
第 ３期
２ ０ １ ４年 １月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ １ ． １ ４ Ｎ ｏ ． ３ Ｊ ａ ｎ ．２ ０ １ ４
１ ６ ７ １ — １ ８ １ ５ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ — ０ ０ ４ ５ － ０ ４
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
ＭＩ ＭＯ通信 系 统 中用 户 间 的 相互 干 扰 ， 使 得 接 收端 的混 合信 号之 间存 在一 定 的相 关 性 ， 这种 相 关 性导 致传 统 的 ＭＩ ＭＯ均衡 器 的多个输 出有 时会 锁定 到相 同的发射 信号 ， 严 重 影 响 到均 衡 器 的 均衡 效 果， 因此需 要 采取一 定 的方法来 削 弱这种 相关 性 。
多输入多输出单边逻辑函数优化系统的设计研究
ＱＩ ｉｎｌ ＷＡＮ Ｂ ， Ｉ ｉ ｕ Ｕ Ｊａ － ｎ， ｉ Ｇ ｏ Ｌ Ｕ Ｗｅ－ ｆ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｐ ｔ ｃｅ ｃ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｍ ｕｅ Ｓ ｉ ｅ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ ａ ｔ ｇＵｎｖｒｉ ，Ｎ ｎｏ ｇ ２ ０ ９， ｈｎ ） Ｃ ｒ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ，Ｎ ｎｏ ｉ ｓ ｙ ａ ｔｎ ６ １ Ｃ ｉａ ｏ ｎ ｅ ｔ ２
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｌ ｇｃ ｓ ｎ ｈ ｓ ｓ ａ ｌ ａ ｅ ｕ ｔ ｎ Ｏ ｔ ｅ ｎ ｍｂ ｒ ｅｅ ｎｓＯ ｉ ｕ ｔ ｉ ｔ ｆ ｎ ｔ ｎ ｌ ｓｒ ｃ ： ｏ ｉ ｙ ｔ ｅ ｉ ｕ ｕ ｌ ｌ ｄ ｔ ａ ｒ ｄ ｃｉ ± ｈ ｕ ｅ ｌｍｅ ｔ ａｃ ｒ ｉ ｗｈｌ ｉ ｃ ｉ ａ— ｓ ｙｅ ｏ ｏ Ｏ ｃ ｅ ｓｕ ｏ ｉ ｅ ｉ ｓａ ｅ ｏ ｉｉ ａ ．Ｃ ｎ ｅ ｕ ｎ ｌ ｔ ｅ ｃｒ ｕ ｔ ａ ｅ ｍａ ｅ ｗ ｔ ｍａｌｒｓｚ ｎ ｏ ｋ ｗｉ ｓ ｏ ｅ ｏ ｓ ． ｔ ｒ ｍａ ｎ ｔ ｈ ｒ ｎ １ ｏ ｓ ｑ ｅ ｔ ｙ ｔ ｇ ｙ， ｈ ｉ ｉ ｃ ｎ ｂ ｄ ｉ ｓ ｌ ｉｅａ ｄ ｗ ｒ ｔ ｌ ｓｐ ｗ ｒ ｎ ｕ ｃ ｈ ｅ ｈ ｅ ｃ
ｍｕｔ。 ｕｔ ｕ ｎ ｔ ｏ ｉ ｕ ｃ ｉｎ ｌｉｏ ｐ ｔｕ ａ ｅ ｌｇ ｃ ｆ ｎ ｔ ｓ，ｔ ｉ ａ ｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ａ ｌｏ ｔ ｍ ｆｍｕ ｔ—ｎ ｕ ｌ — ｕ ｐ ｔｕ ａｅ ｌｇｃ ｆ ｎ — ｏ ｈｓ ｐ ｐ ｒ ｉｔｏ ｕ ｅ ｎ ａ ｇ ｒ ｈ ｏ ｌｉｉ ｐ ｔｍｕｔ ｏ ｔ ｕ ｎ ｔ ｏ ｉ ｕ ｃ ｉ ｉ ｔｏ ｓ ｏ ｔｍｉａｉ ｎａ ｄ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｏ ｆａｇ ｒｔ ｍ ｅ ｌｚ ｔｏ ｉｎ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｎ ｒ ｓ ｎ ｓａ ｍｅ ｈ ｄ ｏ ｌ ｏ ｈ ｒ ａｉａｉｎ．Ａｔ ｒｔ ｅ ｃ ｉ ｅ ｈａａ ｔ ｒｍａｒｘ ａ ｄ ｓａ ｅ ｅ ． ｉ ｓ ，ｄ ｓ ｒｂ ｓｃ ｒ ｃｅ ｔ ｎ ｔ ｔｓｖ ｃ ｉ ｆ ｉ
多输入多输出通信系统的信道模型及容量
多输入多输出通信系统的信道模型及容量专业：通信工程摘要随着无线通信事业的迅速发展,用户对无线通信的速率和服务质量提出了越来越高的要求。
然而频谱资源的匮乏限制了无线通信的进一步发展;另一方面,无线信道的多径传播特性和时变特性会对其中传输的信号带来非常大的损害。
近年来多输入天线多输出天线（MIMＯ）技术因为能大幅度增加无线通信系统的谱效率和提高传输可靠性而得到了越来越多的关注。
ＭＩMO多天线系统所提供的空间复用增益和空间分集增益可以极大地提高无线链路的容量和质量。
现有的研究成果己经表明，MＩＭO所能达到的极高的频谱效率是目前任何一种无线技术所不及的,因此它被认为是未来新一代移动通信系统的备选关键技术之一。
根据信道的输入输出情况，使用多天线技术的通信系统可以分为单输入多输出SI ＭO（Siｎglｅ-ＩｎputＭulｔiple-Output)系统、多输入单输出MISO（Multiplｅ-Input Ｓingle-Output）系统,以及多输入多输出MIＭO(Muｌtiｐle－InpuｔMultiｐle-Outpｕｔ）系统三种类型。
本文首先介绍了ＭIMＯ系统的基本概念和信道模型,然后我们从信息论的角度，根据传统SISO信道的香农容量，推导出MIMO信道容量公式，并且依次推导出SIＭO信道和MISO信道的容量。
本文对MIMＯ信道模型和信道容量的研究表明，MIＭO技术对于未来新一代无线通信具有极其的重要意义。
关键词：MIMO,SIMO,MISO，多天线系统,信道模型，信道容量。
Cｈannｅl Ｍｏｄｅｌaｎd Cａpacity of the ＭIＭO CoｍmunicatioｎSystemｓAｂsｔraｃｔAs the wireless coｍmuniｃａtionｍakes rapid pｒｏgress, thｅdemand ｆor ｈiｇher data ｒatｅｓandｈigｈeｒｑualitｙｉn wirｅｌess commｕnicat ｉoｎsystems ｈas receｎｔly ｓeｅn unｐrｅcedｅｎted ｇroｗtｈ．Howｅveｒ, one ｏf the most limｉting factｏrs in gｒｏwtｈoｆwiｒeleｓs ｃoｍmunicatｉons ｉs tｈｅscarcity oｆspｅｃｔrum．Ｉn ａddiｔion, the multi-path propａｇａｔｉon anｄtime varｉance charａcteｒistiｃs of ｗｉｒｅleｓs cｈaｎnel bring some impairment to the sigｎａls tｒanｓmiｔted overｉt. Ｉｎrｅｃent yearｓ, multｉple iｎｐut mｕltiple outpｕｔ(MIＭO) ａntennas technｉquｅhａs received more and ｍoｒe ａtteｎtioｎ,aｓit can dramatiｃally iｎcrease ｔhｅspectｒal effｉcｉency ａnd improvｅthe ｔraｎｓmｉssioｎreｌｉabｉlｉtｙof wireｌｅss communiｃatｉｏn sysｔems. The MＩMO chaｎnel ｇａiｎof MIMO sｙｓt ｅmｓtｈat inｃlude spatialｍultiplｅxiｎg (SM）gain aｎd the spaｔiaｌｄｉveｒｓity (ＳD) gａiｎcaｎincｒeasｅgreaｔly the cａpaｃｉｔｙand the ｑualｉｔｙｏf the wiｒelesｓlｉnk，anｄtｈe rｅsｅarch ｒesulｔｓshow ｓpecｔral efficiｅnｃy oｆMＩMO ｔeｃｈnｉque iｓhigher than any oｔheｒeｘistiｎｇwireless tｅcｈniqｕｅｓ. SｏＭIMO technｉque iｓconsideｒed as ｏne of cａndｉd ａｃy tｅｃｈniqｕes thaｔcan be used ｉｎｔhｅnｅｘt ｎew ｇｅｎerａtｉoｎof mobile ｃellulａr coｍｍuｎicａｔｉon ｓystems.Any given commｕnicａtion systｅmｔhａｔuｔilizes the multiｐｌe antenna ｔechｎiquｅcan be classiｆied into ｔhreｅcategorｉｅｓ: sｉngle iｎput multiple outpｕt(SIMＯ), muｌtiple input sinｇlｅoutpuｔ(MISO)aｎｄｍultipｌe inpｕt multｉple output (MＩMO) system respecｔｉvely. Thｉs paper fｉｒsｔｌｙintrｏｄuces the basic coｎceｐt aｎd modｅl ｏf MIMO chanｎel．Sｅcｏndly，i ｎthe ｖiew of information theｏｒy,aｃcording toｔradｉtionaｌSISO chａn ｎel Shaｎnoｎcａpacｉｔy, we ｄｅrｉved thｅcapaｃity of MIＭOｃhaｎnｅｌ, ＭISO ｃhaｎneｌand SIMＯｃhanｎel.In ｔhisｐaｐｅr, tｈeｓtuｄies ｏn MIＭO channel modelａnd channel capacitｙｓhoｗthat MＩMO ｔｅｃhniquｅiｓvitａlｔｏｔhe new ｇｅnｅr ａtioｎｏf wireｌeｓs comｍunｉcａtｉons.Keywｏrdｓ: MＩMO, SIMO, ＭIＳO,Ｍultｉｐle Aｎtenna Systeｍ，Ｃhaｎnｅl Model,Chａnnel Caｐａｃity.目录摘要ﻩ错误!未定义书签。
《面向5G移动终端的MIMO天线设计与研究》范文
《面向5G移动终端的MIMO天线设计与研究》篇一一、引言随着移动互联网技术的迅猛发展，第五代移动通信（5G）的部署与运用越来越广泛。
其中，多输入多输出（MIMO）技术以其出色的频谱效率和系统性能成为5G网络的核心技术之一。
因此，针对5G移动终端的MIMO天线设计与研究显得尤为重要。
本文将深入探讨面向5G移动终端的MIMO天线设计，从基本理论、设计原理、性能评估及其实验研究等方面展开研究，旨在提升移动通信网络的传输效率和覆盖范围。
二、MIMO天线基本原理与设计理念MIMO技术是通过在基站和移动终端之间同时传输多个信号流，实现频谱效率和系统性能的提升。
而MIMO天线的核心在于如何实现多个信号流的独立传输和接收。
因此，设计时需考虑天线的阵列布局、极化方式、阻抗匹配等因素。
三、面向5G移动终端的MIMO天线设计1. 阵列布局设计：针对5G信号的高频段特性，采用合理的阵列布局设计，如均匀线阵、平面阵等，以实现信号的空分复用和波束赋形。
2. 极化方式选择：根据5G信号的传播环境和信道特性，选择合适的极化方式，如垂直极化、水平极化等，以提高信号的传输质量和接收性能。
3. 阻抗匹配设计：为保证信号的传输效率，需对MIMO天线的阻抗进行匹配设计，以减小信号传输过程中的损耗。
四、性能评估与实验研究1. 性能评估：通过仿真和实际测试，对MIMO天线的性能进行评估，包括增益、辐射效率、带宽等指标。
2. 实验研究：通过实际搭建5G移动终端系统，对MIMO天线的性能进行实验验证。
通过调整阵列布局、极化方式和阻抗匹配等参数，优化MIMO天线的性能。
五、研究结果与展望经过设计与实验研究，所设计的MIMO天线在5G移动终端中表现出良好的性能。
其增益高、辐射效率高、带宽宽等特点使得其在5G网络中具有较高的传输效率和覆盖范围。
然而，随着5G技术的不断发展，仍需对MIMO天线进行持续的研究与优化，以满足不断增长的网络需求和更复杂的信道环境。
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摘要无线通信系统为了达到高速率传输，近年来发展了发射端与接收端都使用多单元天线的架构，称之多输入多输出系统（MIMO）。
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。
在第三代（3G）乃至三代以后（B3G）的移动通信系统中有着广阔的应用前景。
本论文从MIMO无线通信系统的基本概念入手，介绍了MIMO系统发展的必要性，分析了它的结构和工作原理，然后从理论上推导了MIMO系统容量的公式，最后应用MATLAB软件对不同发射天线、不同接收天线、不同信噪比下的MIMO系统容量进行计算机仿真。
仿真结果正如预期所料。
本文的重点是对MIMO系统容量进行分析并对它进行仿真验证。
关键词：MIMO，信道容量，容量仿真AbstractThe need for wireless data and multimedia services promotes the development and applications of many high-speed wireless communication techniques. The Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) technology, which has the potential to multiply system capacity and improve spectral efficiency without requiring extra bandwidth and power, is considered as one of the most promising breakthrough technology to improve system performance, enhance the capacity and spectrum efficiency. It becomes an important technical breakthrough and promises to be one of the key technologies for future wireless communication systems, and hence has attracted broad attention and research interests in recent years.The MIMO technology has been already used in such systems as 3G, B3G and broadband wireless access. Although, the high performance promised by MIMO technology is highly dependent on the propagation channels. Meanwhile, we need to establish MIMO radio channel models and corresponding simulations to research key technologies and algorithms in MIMO systems and to evaluate the system performance. Based on such reasons, in this dissertation, MIMO wireless communication system and its capacity simulation channel was done.Keywords:MIMO, Channel capacity,capacity simulation第1章绪论1.1本文研究的背景和意义无线通信是当今世界最活跃的科研领域之一，在过去的几十年里，无线通信技术得到了飞速的发展和广泛的应用。
在全世界范围内，移动电话用户数目已经超过了固定电话用户。
无线通信产业的迅速增长驱动了无线通信技术的发展和创新。
正如20世纪90年代有线通信迅速发展时一样，目前无线通信面临的主要问题是如何提供更高的数据传输速率，以满足用户在语音业务、数据业务和宽带Internet业务等方面的需求。
虽然在有线通信中仍然有很多技术问题没有解决，但是诸如光纤、路由、交换机等技术已经足以满足用户对数据传输速率的需求。
无线通信则面临着更加困难的问题。
由于无线通信借以提高数据传输速率的传统资源——频率带宽和发射功率——目前都已濒临饱和，因此要依靠增加这两种资源的损耗来提高传输速率是行不通的。
而用户对图像传输和电话会议等高传输速率数据业务的需求已经越来越迫切。
现今主要使用的第二代移动通信网络已根本无法满足用户的这类需求。
自然地，人们开始研究全新的移动通信技术。
时至今日，第三代移动通信标准已基本定型，多家著名的通信设备商都已拿出了自己的系统解决方案，在韩国、日本等地3G网络甚至已经被商业应用。
但是由于3G主要采用的还是传统的无线通信技术，能够提供的数据传输率还是偏低(384kbit/s-2Mbit/s)，运营商无法给出“杀手”业务来吸引用户，故3G在全世界的大规模商业应用举步维艰。
此时，一种新的不需要损失频带和发射功率资源就能提供前所未有的数据传输速率的技术进入了人们的视野，那就是MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出)无线通信技术。
目前，MIMO技术已经被视作第四代移动通信技术的重要组成部分而受到通信界的强烈关注。
1.2 MIMO系统的研究现状从Winters对无线通信系统空间分集与系统容量关系的讨论，到Telatar和Foschini 关于MIMO信道容量的理论分析，这些研究奠定了MIMO无线通信的信息论理论基础。
而BLAST的试验结果则从实践的角度证明了MIMO——这种在无线链路的发射端和接收端同时使用多个天线的通信结构，能够在不占用额外频谱带宽的前提下，有效地提高信道容量。
上述研究掀起了近几年无线通信领域对MIMO研究的热潮，也标志着MIMO 无线通信研究的真正开始。
在MIMO技术成为无线通信研究热点之前，智能天线及空域自适应信号处理技术一直是无线通信领域的研究热点之一，并被期望应用于第二代和第三代移动通信系统中。
与智能天线技术相比较，与基于MIMO的编码和信号处理技术是对智能天线技术的继承和重大突破。
一方面，从通信结构的数学模型来看，智能天线信号模型的单输入多输出(Single-Input Multiple-Output，SIMO)结构可视为MIMO无线通信系统的一个特例；另一方面，从涉及通信的深度来看，MIMO技术不仅包含了智能天线技术的信号处理，其近来的发展已经涉及编码、调制和网络系统结构等方面。
比如，最具代表的空时编码(Space-Time Codes，STC)技术和自适应MIMO调制，以及分布式MIMO天线系统和协同空时无线通信结构等，都已经突破了智能天线技术包括的自适应空时信号处理技术。
从1998年开始，跟随着Telatar、Foschini以及Rayleigh等人的脚步，国内外著名的无线通信研究机构和学者们对MIMO技术开始了大量的深入研究。
很多电子与通信领域的国际学术刊物在近两年也出版了关于MIMO无线通信的专辑等。
此外，在近几年的国际通信与信号处理相关领域的学术会议也都将MIMO无线通信列为一个重要的主题。
总结近几年来关于MIMO技术的研究，可以发现，MIMO技术研究的内容主要包括4个方面：1)MIMO衰落信道的测量和建模方法；2)MIMO信道容量的分析；3)基于MIMO的空时编/解码方法；4)基于MIMO的接收机关键技术，如信道估计、均衡、多用户检测等。
这4个方面的相关研究涉及了MIMO无线通信的各个子课题。
虽侧重角度各有不同，但都面对着一个相同的核心问题，即针对各种复杂的无线衰落信道环境，如何更有效地利用MIMO通信结构抗多径衰落、增加数据传输速率以及提高系统容量。
1.3 本文的设计要求介绍多输入多输出系统，分析了其结构和工作原理，研究多输入多输出系统信道，并对其容量情况进行仿真实现。
以及给出必要的硬件实现和软件实现。
第2章MIMO系统的总体结构设计与工作原理2.1 MIMO系统技术简介2.1.1 MIMO系统的概念传统的天线通信系统是采用一个发射天线和一个接收天线的通信系统，即所谓的单输入单输出（SISO）天线系统。
但该系统在信道容量上具有一个通信上不可突破的瓶颈——Shannon容量限制。
而多输入多输出（MIMO）系统的出现则较好的解决了这一问题。
MIMO系统是在无线通信智能天线技术的基础上发展起来的，其主要特点就是在通信系统的收发两端采用多天线配置，以解决未来移动通信系统大容量高速率传输和日益紧张的频谱资源间的矛盾。
和智能天线技术不一样的是，在MIMO系统中从任意一个发射天线到任意一个接收天线间的无线信道是相互独立的或者具有很小的相关性。
在通信领域，MIMO并不是一个新的概念，Salz在1985年就首先讨论了加性噪声MIMO信道中存在耦合的优化问题，而后被拓展到数字环路中消除码间干扰的判决反馈均衡问题，以及联合收发的优化问题。
但是对无线移动通信系统中多入多出技术产生巨大推动的奠基工作则是在90年代由AT&T Bell实验室的学者完成的。
1995年Telatar给出了在Rayleigh衰落情况下的MIMO容量；1996年Foschini提出了一种MIMO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MIMO 系统的空时码；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20bps/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。
多径通常会引起衰落，这在普通的通信系统中是非常不利的。
但对于MIMO系统来说，多径却可以作为一个有力因素加以利用。
MIMO技术于发射端和接收端使用多根天线，在发射端串行数据符号流经过一些必要的空时处理后被送到天线进行发射，在接收端通过各种空时检测技术进行数据符号的恢复。
通常为了保证各个子数据符号流能够有效分离，各个天线之间必须保持足够大的距离（通常要求半个载波波长以上），以防止接收信号间过大的相关性。
由于各子数据符号流同时发送到信道，它们共用同一频带，因而并未增加带宽。
若各发射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数据符号，数据率必然可以提高。