现代通信技术概论结课论文-多输入多输出(MIMO)系统

合集下载

mimo(多入多出multiple-input multiple-output)原理

mimo(多入多出multiple-input multiple-output)原理

mimo(多入多出multiple-input multiple-output)原理1. 引言1.1 概述在现代通信领域,无线通信技术的快速发展使得越来越多的设备需要同时传输和接收大量数据。

然而,传统的单个天线的通信系统在满足高速、高容量要求上面临着很大的挑战。

为了解决这一问题,研究人员引入了多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,简称MIMO)技术。

MIMO技术是一种利用多天线进行数据传输和接收的技术。

通过同时使用多个发射天线和接收天线,MIMO技术可以显著提高通信系统的性能和容量。

相比于传统单天线系统,采用MIMO技术可以提供更快的数据传输速率、更好的抗干扰能力以及更广范围的覆盖。

1.2 文章结构本文将详细介绍MIMO原理及其应用。

首先,在第2部分中我们将介绍MIMO 的基本概念、系统架构以及常见的MIMO技术应用。

然后,在第3部分我们将探讨MIMO技术所带来的优势以及所面临的挑战。

接下来,在第4部分中我们将重点讨论MIMO在通信领域的广泛应用,包括在无线通信中的应用以及在5G 通信中的应用。

最后,在第5部分我们将对MIMO原理及其应用进行总结,并展望未来发展的方向。

1.3 目的本文旨在系统地介绍MIMO技术的原理、应用和发展趋势,帮助读者深入了解该技术的重要性和潜力。

通过阅读本文,读者将能够全面掌握MIMO技术在通信领域的作用,并且为未来相关研究提供参考和思路。

同时,本文也将引发读者对MIMO技术在不同领域中可能产生的创新和影响的深入思考。

2. MIMO原理2.1 MIMO基本概念MIMO,即多入多出(Multiple-Input Multiple-Output),是一种无线通信技术,在一个通信系统中同时使用多个发射天线和接收天线进行数据传输。

相比于传统的单输入单输出(SISO)系统,MIMO系统能够显著提高频谱效率和系统容量。

在MIMO系统中,每个发射天线和接收天线被视为一个独立的通信信道,并且这些通信信道之间是相互独立的。

光通信网络中的多个输入多个输出系统设计与性能优化

光通信网络中的多个输入多个输出系统设计与性能优化

光通信网络中的多个输入多个输出系统设计与性能优化在现代通信领域,光通信网络成为了支撑互联网和数据传输的关键技术之一。

而在光通信网络中,多个输入多个输出(MIMO)系统被广泛应用于提高光通信系统的吞吐量、容量和可靠性。

本文将探讨光通信网络中的MIMO系统设计与性能优化。

1. MIMO系统概述多个输入多个输出(MIMO)系统是一种利用多个发射天线和接收天线的技术,通过空间上的多路径传输实现在相同时间和频率上传输多个独立的数据流。

光通信网络中的MIMO系统基于这一原理,利用光的波导特性和光纤传输特性,实现大容量的数据传输。

2. 光通信网络中的MIMO系统设计(1) 天线布局与编码技术:在设计光通信网络中的MIMO系统时,需要考虑天线的布局和编码技术。

天线布局可以选择等间距或非等间距的天线阵列,以增加空间自由度。

编码技术可以利用空间编码、时空编码等技术,提高系统的信号传输效率和容错性。

(2) 信号处理算法:光通信网络中的MIMO系统需要选择合适的信号处理算法,以提高信号的可靠性和多路传输的效率。

例如,调制解调技术、码分多址技术、信道估计技术等均可以应用于光通信网络中的MIMO系统。

(3) 链路适应技术:光通信网络中的链路适应技术可以根据信道状态信息和用户需求,在不同的链路条件下自适应地调整传输参数,以实现最佳的传输性能。

例如,自适应调制技术、动态功率分配技术等可以应用于光通信网络中的MIMO系统。

3. MIMO系统性能优化(1) 容量与数据传输速率:光通信网络中的MIMO系统的容量与数据传输速率是衡量其性能的重要指标。

提高系统的容量可以通过增加天线数量、改进天线布局和编码技术等方法来实现。

而提高数据传输速率可以通过增加调制方式、改进信号检测算法等方法来实现。

(2) 误码率与信号质量:光通信网络中的MIMO系统的误码率和信号质量是影响系统性能的关键因素。

减小误码率可以通过优化信号检测算法、改进信道估计方法和增加系统容量等方法来实现。

多输入多输出系统的研究与设计

多输入多输出系统的研究与设计

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。

多输入多输出系统MIMOMultipleinputmultipleoutput最早

多输入多输出系统MIMOMultipleinputmultipleoutput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(MIMO ,Multiple input multiple output)最早

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。

无线通信技术中的多输入多输出系统设计优化研究

无线通信技术中的多输入多输出系统设计优化研究

无线通信技术中的多输入多输出系统设计优化研究随着无线通信技术的不断发展和普及,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统成为提高无线通信性能的重要技术手段。

MIMO系统通过利用多个天线在发送和接收端同时传输和接收数据,可以显著提高通信信号的传输速率和可靠性。

然而,要充分发挥MIMO系统的优势,需要进行系统设计的优化研究。

MIMO系统设计的优化研究主要包括:信道估计与反馈、波束成形、功率控制以及接收端处理等多个方面。

首先,信道估计与反馈是MIMO系统中至关重要的环节。

在MIMO系统中,由于存在多个天线之间的信道间干扰,准确的信道估计可以帮助系统正确分配资源以最大化系统性能。

因此,研究人员可以通过设计高效的信道估计算法,准确估计信道状态信息,并将其反馈给发送端。

例如,可以利用最小均方误差准则进行信道估计,或者利用压缩感知算法减少信道估计所需的反馈量。

其次,波束成形技术在MIMO系统中也具有重要的意义。

波束成形是通过调整天线的相位和幅度来控制信号的传输方向,以增加信号的接收功率。

在MIMO 系统中,波束成形技术可以使得接收天线接收到来自特定方向的信号,并抑制来自其他方向的干扰信号。

因此,研究人员可以通过设计高效的波束成形算法,确定最佳的波束权向量,以提高信号的接收功率,并改善系统的抗干扰性能。

功率控制是MIMO系统中另一个需要优化的关键问题。

在MIMO系统中,多个天线之间的信号传输需要合理地分配功率,以保证系统的可靠性和性能。

因此,研究人员可以通过设计合适的功率控制策略,对不同天线的功率进行调整,以实现功率的最优分配。

例如,可以采用水平功率分配策略和垂直功率分配策略相结合的方法,根据信噪比的大小调整不同天线的功率分配比例,以提高系统的传输速率和可靠性。

此外,接收端处理也是MIMO系统设计的关键方面。

在MIMO系统中,接收端需要对接收到的信号进行检测和解码,以恢复原始的发送信号。

如何进行通信技术中的多输入多输出处理

如何进行通信技术中的多输入多输出处理

如何进行通信技术中的多输入多输出处理多输入多输出(MIMO)是一种通信技术,可以有效地提高无线通信系统的容量和可靠性。

本文将介绍MIMO的基本原理、优势以及在通信技术中的应用。

MIMO是一种利用多个天线进行数据传输和接收的技术。

与传统的单输入单输出(SIMO)和单输入多输出(SISO)相比,MIMO可以同时利用多个发送和接收天线进行数据传输,从而提高了信号传输速率和系统性能。

MIMO技术的核心原理是利用信号在不同的天线之间通过多路径传播的特点,从而提高信号传输的可靠性和容量。

具体而言,MIMO利用了信号之间的独立性,通过在不同的天线上发送不同的信号,并通过接收端的线性组合来提取出原始信号。

通过这种方式,MIMO可以在相同的频谱和功率条件下实现更高的传输速率和更可靠的通信。

MIMO技术在无线通信中有许多显著的优势。

首先,MIMO可以提高信号传输的可靠性。

由于利用了多个天线进行传输和接收,MIMO可以在存在信号衰落或干扰的环境中提供更好的信号覆盖和通信质量。

其次,MIMO可以提高通信系统的容量。

通过利用多个天线进行并行传输,MIMO可以在不增加带宽或功率的情况下提高系统的数据传输速率,从而增加系统的容量。

此外,MIMO还可以提供空间分集和空间复用的功能,进一步提高系统性能和容量。

MIMO技术在许多通信领域都有广泛的应用。

在无线局域网(WLAN)中,MIMO被广泛应用于IEEE 802.11n和IEEE 802.11ac等无线标准中,以提供更高的传输速率和更可靠的连接。

在移动通信中,MIMO被应用于4G LTE和5G等移动通信标准中,以提高系统容量和用户体验。

此外,MIMO还被应用于无线传感器网络、雷达和无线电广播等领域,以提高系统性能和覆盖范围。

在实现MIMO技术时,有几个关键的考虑因素。

首先,天线之间的距离和布局将影响系统性能。

通常情况下,天线之间的距离越远,系统的分集和复用性能越好。

其次,天线的数量将影响系统的容量和速率。

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

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。

局域网组建方法探究使用多输入多输出(MIMO)技术

局域网组建方法探究使用多输入多输出(MIMO)技术

局域网组建方法探究使用多输入多输出(MIMO)技术随着科技的迅猛发展,计算机网络已成为现代社会中不可或缺的一部分。

在企业、学校、家庭等各种场所中,局域网的组建与应用变得越来越普遍。

为了提高局域网的性能和覆盖范围,多输入多输出(MIMO)技术被引入局域网中。

本文将探究使用MIMO技术来组建局域网的方法。

第一部分:MIMO技术基础MIMO技术是一种无线通信技术,其利用多个发射天线和多个接收天线来同时传输和接收多个数据流。

通过利用空间多样性和信号多路复用的原理,MIMO技术可以提高无线通信系统的性能和可靠性。

MIMO技术在无线局域网和移动通信等领域应用广泛。

第二部分:局域网组建的基本步骤1. 确定网络拓扑:在组建局域网之前,需要确定网络的拓扑结构,如星型、树型、环型等。

根据需求和场景选择合适的拓扑结构,确保数据传输的效率和可靠性。

2. 资源规划和分配:根据网络规模和使用需求,进行资源规划和分配。

包括确定所需的硬件设备、IP地址分配、子网划分等。

3. 安装和配置网络设备:根据网络拓扑结构和资源规划,安装和配置交换机、路由器、无线接入点等网络设备。

确保设备之间的连接正常,网络可用。

4. 网络测试和调试:在组建完局域网后,进行网络测试和调试。

通过Ping测试、带宽测试等方式,验证网络的正常运行和性能。

5. 网络安全设置:为了保护局域网的安全,需要设置网络防火墙、访问控制列表等安全机制,防止未授权的访问和数据泄露。

6. 网络监控和管理:建立网络监控系统,及时发现和解决网络故障。

进行网络维护和管理,包括备份数据、更新设备固件等。

第三部分:MIMO技术在局域网中的应用1. 增加网络容量:MIMO技术可以通过同时传输多个数据流,提高网络的容量和吞吐量。

在高密度用户场景下,MIMO技术可以有效避免网络拥塞。

2. 扩大覆盖范围:MIMO技术利用多个天线进行信号传输,可以增加信号的覆盖范围。

在大面积的场所,通过使用MIMO技术可以实现无死角的网络覆盖。

通信工程专业优秀毕业论文范本大规模MIMO系统中的信道估计与反馈研究

通信工程专业优秀毕业论文范本大规模MIMO系统中的信道估计与反馈研究

通信工程专业优秀毕业论文范本大规模MIMO系统中的信道估计与反馈研究摘要:随着无线通信技术的不断发展,大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统作为一种新兴的无线通信技术,受到了广泛的关注。

大规模MIMO系统具有丰富的信息传输能力和抗干扰能力,在未来的无线通信网络中具有广泛的应用前景。

本文以大规模MIMO系统为研究对象,重点探讨了该系统中的信道估计与反馈问题,旨在提高系统性能和可靠性。

1. 引言大规模MIMO系统采用了具有大数量的天线元素的基站和终端设备,其主要优势包括更高的频谱效率和更好的信号传输质量。

然而,由于天线数量的增加,信道估计和反馈问题变得更加复杂和困难。

因此,有效的信道估计和反馈技术对于大规模MIMO系统的性能至关重要。

2. 大规模MIMO系统信道估计技术2.1 传统信道估计算法2.1.1 MMSE算法MMSE(Minimum Mean Square Error)算法是一种常用的线性信道估计算法,通过最小化均方误差来估计信道。

然而,由于大规模MIMO系统中天线数量庞大,该算法的计算复杂度较高。

2.1.2 LMMSE算法LMMSE(Linear Minimum Mean Square Error)算法在MMSE算法的基础上引入了部分信息矩阵的逆矩阵,能够显著降低计算复杂度,但在实际应用中需要对信道状态信息进行先验估计。

2.2 基于压缩感知的信道估计算法压缩感知是一种新兴的信号处理技术,可以通过从子空间中采样来减少信道估计过程中的冗余信息。

该方法可以有效降低计算复杂度,提高信道估计的准确性。

3. 大规模MIMO系统信道反馈技术3.1 传统的反馈技术传统的反馈技术主要包括流水线反馈和反馈预编码。

流水线反馈将接收到的信道状态信息划分为多个时隙进行反馈,能够减小反馈延迟,但也会带来较大的反馈开销。

反馈预编码则通过对反馈信号进行编码和压缩来减小反馈开销。

3.2 基于压缩感知的信道反馈技术压缩感知技术在大规模MIMO系统中的反馈过程中也得到了应用。

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。

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摘要多入多出(MIMO:Multiple-Input Multiple-Output)技术对于传统的单天线系统来说,能够大大提高系统容量和频谱利用率,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。

本文简要介绍了无线通信中MIMO技术的发展现状、研究热点及应用。

关键词MIMO空时码BLAST OFDM从2001年12月NTT DoKoMo开始提供3G商用业务以来,一些国家也陆续准备部署3G网络。

与此同时,各国已开始或者计划新一代移动通信技术的研究,争取在未来移动通信领域内占有一席之地。

这里所提到的新一代移动通信是指后3G或者4G。

目前普遍认为后3G的最高传输速率将超过100M;能够实现全球无缝漫游,有非常高的灵活性,能自适应地进行资源分配;支持下一代internet(IPV6),而且是全IP网络,服务成本低也将是后3G的一个重要特征。

随着时势的发展,未来移动通信宽带无线移动和无线接入融合系统成为当前热门的研究课题,而MIMO(多进多出)系统是人们研究较多的方向之一。

1、MIMO技术的概念MIMO用于通信系统的概念早在20世纪70年代就有人提出,但是对无线移动通信系统MIMO技术产生巨大推动的奠基工作则是20世纪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Foshini给出了一种MIMO处理算法——D-BLAST(Diagonal-BLAST,对角BLAST)算法;1998年Tarokh等讨论了用于MIMO的空时码;1998年Wolinansky等采用V-BLAST(Vertical-BLAST,垂直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,这在普通系统中是极难实现的。

这些工作引起了各国学者的极大注意,并使得MIMO的研究得到了迅速发展。

无线多输入多输出(MIMO)通信系统中信号处理技术的研究的开题报告

无线多输入多输出(MIMO)通信系统中信号处理技术的研究的开题报告

无线多输入多输出(MIMO)通信系统中信号处理技术的研究的开题报告一、选题背景随着移动通信设备的普及和网络应用的不断增加,无线通信系统的使用频率和带宽需求也在不断增加。

为了提高通信系统的数据传输速度和可靠性,多输入多输出(MIMO)技术被广泛应用于无线通信中。

在MIMO通信系统中,多个天线同时发送和接收信号,从而提高了数据传输速度和系统的可靠性。

在这种情况下,信号处理技术的研究与优化至关重要。

二、选题意义随着无线通信技术不断发展,MIMO通信系统的应用越来越广泛。

MIMO技术可以通过使用多个天线实现空间信道的多样性和容量的提高,从而提高系统的抗干扰能力、数据传输速率和可靠性。

同时,MIMO通信技术也具有灵活性和可扩展性,可满足不同场景和应用的需求。

因此,对MIMO通信系统中信号处理技术的研究和优化具有重要意义。

三、选题内容和研究方法本文将重点研究MIMO通信系统中的信号处理技术,包括以下内容:1. MIMO通信系统的基本原理和模型2. 基于空间-时间编码的信号处理方法3. 基于空间-频率编码的信号处理方法4. MIMO信道估计和反馈技术5. 预编码和后编码技术研究6. 多用户MIMO系统的信号处理方法研究本文将采用实验和仿真相结合的方法进行研究。

首先,搭建MIMO通信系统实验平台,模拟不同场景下的信道特性,分析各种信号处理技术在不同情况下的表现和优化方案。

其次,使用MATLAB和其他仿真工具进行仿真分析,评估各种信号处理算法的性能和可靠性,找出最优的系统配置和策略。

最后,验证实验结果和仿真结果的一致性和准确性,为MIMO通信系统的优化提供参考。

四、研究计划本研究将按照以下计划进行:第一阶段:研究MIMO通信系统的基本原理和模型,搭建实验平台,并进行初步的仿真分析。

第二阶段:研究基于空间-时间编码的信号处理方法和技术,进行实验和仿真验证。

第三阶段:研究基于空间-频率编码的信号处理方法和技术,进行实验和仿真验证。

MIMO技术在通信系统中的应用

MIMO技术在通信系统中的应用

MIMO技术在通信系统中的应用MIMO技术,即多输入多输出技术,已经在通信系统中广泛应用。

MIMO技术可以实现多路信号同时传输,提高数据传输速度和可靠性。

本文将介绍MIMO技术的基本原理和应用,以及目前MIMO技术在通信系统中的优势和不足之处。

一、MIMO技术原理MIMO技术是利用空间复用技术,通过多个发射天线和多个接收天线来传输信号。

MIMO技术利用了天线之间的信号互相干扰,通过算法将其解开,实现对多路信号的传输。

这种技术可以提高信号传输质量,增加数据传输速率和稳定性,尤其是在高速移动和多路径信道环境下。

在传统的单输入单输出(SISO)系统中,一个发射天线只能传输一路信号,一个接收天线只能接收一路信号。

而在MIMO系统中,可以利用多个天线进行干扰和相位调制,将多个信号同时传输。

例如,在2x2的MIMO系统中,系统内有两个发射天线和两个接收天线,可以将两路信号同时传输,每路信号使用不同的发射天线和接收天线进行传输,从而提高了通信信号的可靠性和吞吐量。

二、MIMO技术应用MIMO技术已经在许多通信系统中得到了广泛应用。

其中,最常见的应用是在Wi-Fi、LTE、5G等无线通信系统中。

这些系统可以利用多个天线提供更好的数据传输速度和质量。

在Wi-Fi系统中,MIMO技术可以使多个用户同时进行高速数据传输,从而提高用户体验。

在LTE系统中,MIMO技术可以提高数据传输速率和覆盖范围。

此外,MIMO技术也适用于诸如雷达、卫星通信等领域,广泛应用于工业自动化等领域。

三、MIMO技术的优缺点MIMO技术的优点主要包括:1. 提高了数据传输速度和可靠性。

MIMO技术可以同时传输多路信号,在多路径信道环境下可以提高数据传输质量和通信范围。

2. 降低干扰。

通过利用空间复用技术和相位调制等技术,MIMO系统可以有效地降低干扰,提高信号传输质量。

3. 减少了功率消耗。

在MIMO系统中,可以通过相位调制和天线选择等技术降低功率消耗,从而节省能源。

高速光通信中的多输入多输出技术研究

高速光通信中的多输入多输出技术研究

高速光通信中的多输入多输出技术研究随着信息时代的到来,对于高速光通信技术的需求越来越高。

高速光通信技术作为信息传输的重要手段之一,提供了大容量、高速率、低时延的传输方式,被广泛应用于通信网络领域。

而在高速光通信技术中,多输入多输出(MIMO)技术的研究和应用正逐渐受到重视。

一、MIMO技术的基本原理多输入多输出(MIMO)技术是一种通过利用多个传输天线和接收天线来提高通信系统性能的技术。

它可以在相同信道带宽和发射功率的情况下,实现更大的通信容量和更高的传输速率。

MIMO技术的基本原理是利用信号在空间中的分集和多径衰落来增强信号的接收效果。

通过在发射端增加多个发射天线,在接收端增加多个接收天线,MIMO系统可以实现对信号的编码和解码,从而提高信号的可靠性和传输效率。

二、MIMO技术在高速光通信中的应用MIMO技术在高速光通信中的应用主要体现在两个方面:空间复用和波束赋形。

1. 空间复用:MIMO技术可以将传输空间分成多个子空间,并在不同的子空间中传输不同的信号。

通过这种方式,可以提高信道容量和频谱效率。

在高速光通信系统中,通过增加天线数量和使用适当的编码和解码技术,可以实现更高的数据传输速率。

2. 波束赋形:MIMO技术可以通过调整发射天线和接收天线的相位和幅度,将信号聚焦在特定的方向上,从而提高信号的接收效果。

在高速光通信系统中,通过优化天线阵列和信号处理算法,可以实现信号的快速定向传输,减少信号的衰落和干扰,提高通信质量和可靠性。

三、MIMO技术面临的挑战和解决方法尽管MIMO技术在高速光通信中具有广泛的应用前景,但同时也面临着一些挑战。

1. 天线阵列设计:在实际应用中,如何设计适合高速光通信系统的天线阵列是一个重要问题。

需要考虑天线间的距离、天线方向、天线数目等因素,以提高天线阵列的效果。

2. 信道估计和反馈:在MIMO系统中,准确的信道估计和反馈对于实现高效的信号传输至关重要。

需要研究合适的信道估计算法和反馈机制,以提高信号的接收效果。

多输入多输出系统中的分集技术优势

多输入多输出系统中的分集技术优势

多输入多输出系统中的分集技术优势多输入多输出(MIMO)系统中的分集技术优势多输入多输出(MIMO)系统是一种通过同时利用多个天线进行信号传输和接收的无线通信技术。

相比于传统的单输入单输出(SISO)系统,MIMO系统具有更高的传输速率和更可靠的信号传输能力。

分集技术是MIMO系统中一项重要的技术,通过增加空间自由度和降低信号间的相关性,进一步提高系统性能。

本文将重点围绕多输入多输出系统中的分集技术优势展开。

一、分集技术的定义和原理在MIMO系统中,分集技术通过利用多个天线间的独立信道提供冗余传输,以降低信号的丢失率和误码率。

其原理是通过将数据分散在多个信道中传输,即使某些信道存在瑕疵或者干扰,仍能在其他良好信道的支持下确保数据的可靠传输。

二、空间分集技术的优势1. 增加了系统的传输容量:通过使用多个天线进行信号传输和接收,空间分集技术提高了系统的传输容量。

多个天线间的独立信道使得系统能够同时传输多个数据流,从而提高了系统的数据传输速率。

2. 改善了信号强度和覆盖范围:使用分集技术可以有效地抑制多径干扰,提高信号质量和覆盖范围。

多个天线可以接收到不同的信号路径,从而减少多径衰落的影响,改善了信号的稳定性和可靠性。

3. 提高了抗干扰性能:分集技术通过在不同天线间接收到的干扰信号之间进行比较和处理,可以抑制干扰信号的影响。

多个天线的存在使得系统能够判别和消除干扰,从而提高了系统的抗干扰性能。

三、时间分集技术的优势1. 提高了系统的抗多径衰落能力:时间分集技术通过将相同的数据在不同时间间隔内传输,可以有效地减少多径衰落的影响。

当接收信号受到多径衰落时,时间分集技术可以通过接收并处理多个时间间隔内的重复信号,从而提高系统的可靠性和稳定性。

2. 改善了信号的覆盖范围:时间分集技术可以通过在不同时间间隔内传输信号,来增加信号的覆盖范围。

相比于单一时间间隔内传输信号,时间分集技术能够在多个时间间隔内同时传输信号,从而提高信号的传输距离和覆盖范围。

无线通信中的多输入多输出技术研究

无线通信中的多输入多输出技术研究

无线通信中的多输入多输出技术研究随着无线通信技术的快速发展和广泛应用,对于提高传输效率和提供更稳定可靠的通信质量的需求也日益增长。

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,简称MIMO)技术作为一种重要的无线通信技术,已经成为了通信领域中的研究热点。

本文将就无线通信中的MIMO技术进行深入研究和探讨。

MIMO技术的基本原理是利用多个天线同时进行信号传输和接收,通过信号的空间分集和多径效应的利用,提高了无线通信系统的传输速率和可靠性。

相比传统的单输入单输出(Single-Input Single-Output,简称SISO)技术,MIMO技术可以同时传输多个独立的数据流,从而显著提高了信道容量。

同时,MIMO技术还可以通过空间分集技术,利用多径效应来提高信号的接收质量和抗干扰能力。

在MIMO系统中,多个天线之间相互之间存在相关性,因此需要通过特殊设计的信号处理算法来实现数据的独立传输。

最常用的MIMO技术是空时编码(Space-Time Coding,简称STC)技术,通过将多个数据流在时-空维度上进行编码和调制,从而实现数据的独立传输和同时接收。

STC技术可以有效地降低多径效应的影响,提高信号的传输质量和可靠性。

除了STC技术,MIMO技术还包括空间复用(Spatial Multiplexing,简称SM)技术和波束赋形(Beamforming)技术。

SM技术可以将多个数据流通过空间的分隔,同时传输到接收端,从而提高传输速率和信道容量。

而波束赋形技术则是通过调整发送天线的相位和幅度,使得信号在特定的方向上聚集,从而提高信号的接收质量和覆盖范围。

除了对于MIMO技术的基本研究,当前还面临着一些技术难题和挑战。

首先,由于天线之间的相关性和干扰,MIMO系统容易受到信号的衰落和失真等影响。

因此,如何通过合理的天线设计和信号处理算法来弥补这些问题,提高信号的质量和稳定性,是当前MIMO技术研究的主要方向之一。

多输入多输出 无线通信 空间相关性 信道容量

多输入多输出 无线通信 空间相关性 信道容量

多输入多输出论文:信道相关性对MIMO系统性能影响的研究【中文摘要】多输入多输出(MIMO)技术是在通信系统的收发两端放置多根天线的一种通信技术,是近年来无线通信领域理论研究的一个重大突破。

该技术能在不增加系统带宽和发射功率的前提下大大增加系统容量、提高系统频带利用率、改善系统的性能,从而成为新一代高数据率、多数据类型无线通信系统的关键技术。

本文首先介绍了MIMO通信的和基本概念,并与其他新技术做比较以突出研究的必要性和必然性。

然后,详细阐述了在MIMO无线通信领域正受到关注的和仍有待解决的基本问题,指出了本文的研究方向。

然后给出了MIMO系统中使用均匀圆型天线阵列(UCA)和均匀线型天线阵列(ULA)的基于统计的多径矢量信道模型,推导了各模型下的天线空间相关性精确与近似表达式,通过模拟仿真验证了角能量分布的标准差或角扩展是决定相关性的主要因素,在标准差为10°或更小时,近似公式近似效果很理想,可替代精确分析,并可减少74%的运算时间。

其次,基于以上的研究成果,推导了环形天线阵列模型下,MIMO系统的信道容量表达式,通过仿真结果表明,MIMO系统信道容量主要取决于矩阵信道各子信道间的相关性,当相关性为零时,系统容量达到最大值。

相关性的增加意味着系统信噪...【英文摘要】The Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) technology is the most promising breakthroughs in improvingsystem performance, capacity and spectrum efficiency. The performance promised by MIMO is highly depended on the propagation channel models. So the corresponding MIMO radio channel models are established to study and evaluate the system performance.First, we introduce the background and elements of MIMO techniques. Comparison is given between other techniques and MIMO wireless communications to demonstr...【关键词】多输入多输出无线通信空间相关性信道容量【英文关键词】Multiple input multiple output Wireless communication Spatial correlation Channel capacity 【索购全文】联系Q1:138113721 Q2:139938848【目录】信道相关性对MIMO系统性能影响的研究摘要5-6Abstract6第1章绪论7-13 1.1 MIMO通信研究背景7-8 1.2 无线通信的主要技术8-9 1.3 MIMO系统研究现状9-12 1.3.1 已取得的进展9-10 1.3.2 存在的问题10-12 1.4 本文内容和结构安排12-13第2章 MIMO系统概述及其信道模型13-24 2.1 无线通信信道物理特性13-14 2.2 信道衰落与信道扩展14-17 2.2.1 传输衰减14-15 2.2.1.1 大尺度衰落(慢衰落)14 2.2.1.2 小尺度衰落(快衰落)14-15 2.2.2 时延扩展与相干带宽15-16 2.2.3 多普勒扩展与相干时间16-17 2.2.4 角度扩展与相关距离17 2.3 小尺度衰落统计分布模型17-20 2.3.1 瑞利(RAYLEIGH)衰落17-19 2.3.2 赖斯(RICE)衰落19-20 2.3.3 NAKAGAMI衰落20 2.4 信道模型20-23 2.4.1 非频率选择性信道模型21-22 2.4.2 频率选择性信道模型22-23 2.5 本章小结23-24第3章MIMO系统信道容量24-32 3.1 信道容量研究发展史24-25 3.2 信道容量的一般性描述25-27 3.2.1 遍历容量26 3.2.2 中断容量26-27 3.3 MIMO信道容量27-31 3.3.1 平均功率分配的MIMO信道容量27-31 3.3.1.1 单输入单输出(SISO)信道容量27-28 3.3.1.2 多输入单输出(MISO)信道容量28 3.3.1.3 单输入多输出(SIMO)信道容量28-29 3.3.1.4 多输入多输出(MIMO)信道容量29-30 3.3.1.5 MIMO信道的极限容量分析30-31 3.4 本章小结31-32第4章 MIMO系统天线相关性32-39 4.1 MIMO系统天线空间相关性32-35 4.1.1 均匀圆形天线阵列(UCA)模型33-34 4.1.2 均匀线形天线阵列(ULA)模型34-35 4.2 仿真结果与分析35-38 4.3 本章小结38-39第5章天线相关性对MIMO系统信道容量的影响39-48 5.1 MIMO系统容量39-41 5.2 环形阵列MIMO系统相关性模型41-43 5.3 环形阵列MIMO系统信道容量43-44 5.4 仿真结果与分析44-47 5.5 本章小结47-48第6章总结与展望48-50 6.1 本文已做工作及成果48 6.2 下一步研究及未来方向48-50参考文献50-53致谢53-54作者简介54。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

现代通信技术概论结课论文2015年春季学期题目:多输入多输出(MIMO)系统专业班级:姓名:学号:指导教师:联系方式:成绩:多输入多输出系统摘要随着信息技术在生活中的越来越深入广泛的应用,无线数字通信在现今的地位变得越来越重要。

面对越来越高的通信速度和质量要求,传统的无线数字系统显然无法胜任。

在人们广泛的研究时间、频率、码元等资源的利用效率同时,多输入多输出技术理论(MIMO:Multiple-Input Multiple-Output.也称为:多天线技术)为移动通信产业带来了新的增长点。

本文将着重论述MIMO技术的一些基本模式以及一些技术要求。

关键词:MIMO,多天线,信号检测,欠定义MIMO系统,多用户MIMO 系统目录1概述 (1)2 MIMO信号检测 ........................................................................................... 错误!未定义书签。

2.1 MIMO系统基础................................................................................ 错误!未定义书签。

2.2经典MIMO信号检测 (3)2.2.1最大似然MIMO信号检测 (3)2.2.2线性MIMO信号检测 (5)3 两种经典的MIMO系统简介 (6)3.1欠定义MIMO系统 (6)3.2多用户MIMO系统 (7)参考文献 (8)1:概述从1978年贝尔实验室在芝加哥成功试验了第一个蜂窝移动通信系统,即高级移动电话业务(Advanced Mobile Phone Service ,AMPS )开始,移动通信进入了飞速发展的时代。

截至2012年6月,手机网用户数量首次超过了计算机上网用户数量[1]。

随着移动互联网业务的快速增长,此类服务对于数据传输速率以及传输质量的要求也就越来越高。

根据香农理论,其对应的无线频谱资源的需求也相应增长,从而导致适用于无线通信的频谱资源变得日益紧张,成为制约无线电通信发展的主要瓶颈。

如何在复杂的环境和有限的带宽下实现高质量和高速率的无线信号传输一直是移动通信技术所需解决的关键问题。

理论分析和工程实践已经证明了在发送端和接收端采用天线列阵或多天线技术可以在不增加带宽和发送功率的前提下大幅提高系统的信道容量以及频率利用率。

多输入多输出(MIMO )技术因其具有随天线数量呈线性增长的理论信道容量,被公认为是现代移动通信系统的核心技术。

本文介绍了MIMO 系统信号检测方法以及发送端和接收端经典的组合。

2.MIMO 信号检测2.1.MIMO 系统基础现代无线数字通信对于传输速率的要求日益增长,传统的单输入单输出(Single-Input Single-Output ,SISO )无线传输系统(即发射机和接收机均配有单根天线的系统)已经无法充分满足相应需求。

经典单工SISO 系统模型如图2-1所示。

其相应的接收信号可以表示为:n hs y += (2.1) 其中,h 、s 、n 分别表示信道增益、发射信号和噪声。

于是我们可以得出相应的信道容量(bit/s/Hz )为 C=E(log(1+22||σsP h ))≤log(1+22)|(|σs P h E ) (2.2)其中)|(|2s E P s =,)|(|22n E =σ,且不等号来自詹森不等式[2]。

由式(2.2)可以看出,信道容量随着信噪比(即2/σs P )呈指数增长。

为了获得足够高的传输速率,我们需要持续提高信噪比或者利用充分大的带宽。

在无线通信中,由于路径损耗的存在,充分大的接收信噪比并不是能够轻松获得的。

因此我们需要充分大的传输带宽来支持足够高的传输速率。

然而,受到无线电频谱资源稀疏性的影响,单纯利用大宽带来获取高速率并不现实。

从另一个角度来考虑此问题,我们可以在发射机和接收机上都装配多根收发天线来提高频谱效率,相应的系统就被称为多输入多输出系统(MIMO )。

经典的单工MIMO 系统传输模型如图2-2所示。

图2-1 经典单工SISO 系统模型图2-2 经典的单工MIMO 系统传输模型以2收2发系统为例,由于每根天线均能接收到来自不同发射天线的信号,2根接收天线上的接收信号可以表示为:12121111n s h s h y ++=22221212n s h s h y ++= (2.3)其中,ij h 、j s 、i n 分别表示从第j 根发射天线到第i 根接收天线的信道增益、第j 根发射天线的发射信号以及第i 根接收天线上的加性噪声。

定义T y y y ][21=,这可利用矩阵乘法表示接收信号的矢量:n Hs y += (2.4)这里我们有信道矩阵][22211211h h h h H =,发射信号矢量][21s s s =,噪声矢量][21n n n =。

相应的系统模型已经能够较为直观的扩展到配有M 根发射天线和N 根接收天线的任意MIMO 系统。

作为一种信道模型,加性高斯白噪声(AWGN )信道通常被用于MIMO 系统的理论分析和仿真。

在AWGN 信道中,接收噪声矢量n 被假设为零均值的球对称复高斯(CSCG )随机矢量,其均值I N nn E H 0)(=,协方差矩阵为R ,即),0(~R CN n [3]。

相关研究表明,式(2.4)所描述的MIMO 系统的信道容量随着发射天线和接收天线数中的较小呈线性增长,其条件为信道增益j i h ,为互相独立的零均值CSCG 随机变量。

因此,对于给定的带宽资源,如果系统装配更多天线,便能在不增加传输功率的前提下获取更高的传输速率。

为了获取这一信道容量增益,我们需要在MIMO 系统中使用高效的信号调制方式。

脉冲幅度调制(Pulse Amplitude Modulation , PAM )和正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation , QAM )是MIMO 系统信号传输中比较常用的调制方式。

2.2. 经典MIMO 信号检测2.2.1. 最大似然MIMO 信号检测矩形QAM 星座图可以被视为具有相同水平和垂直间距的格基[4]。

在数字无线通信中,可以通过编码调制与解调译码完成二进制信息的发送与接收,当忽略符号能量时,星座图和对应的二进制格雷码(Gray Code )如图2-3所示。

具体来说,当采用4-QAM 调制方式时,其星座图符号集合以及对应的格雷码见表2-1[5]。

图2-3 星座图和格雷码表2-1 4QAM调制方式下的符号集合和格雷码由式(2.4)可知,MIMO信号的检测即在给定接收信号向量y和信道矩阵H 的前提下,对未知的发送信号向量s进行估计。

经管我们无法获取噪声向量n的精确信息,但是发送信号向量s的所有可能情况是能够根据调制方式预先获取的。

对于具有M根发射天线的MIMO系统,若发射符号取自星座图符号集合S,则所有可能的发送信号向量的数量为M|,这里|S||S表示集合中S的符号元素个数。

可以发现,可能发送信号向量的数量随着M呈指数增长。

综上可见,最大似然MIMO信号检测可以通过对所有可能的发送信号进行穷尽检索,并计算相应的似然函数值来完成。

定义)f为在接收到信号y时发y(s|送信号向量为s 的似然函数,则最大似然的发送信号向量可表述为)|(max arg 1s y f s M Ss m ∈= 2||||min arg Hs y M Ss -=∈ (2.5) 由于完成最大似然检测需要进行穷尽检索,且相应所有可能的发送信号向量的数量为M S ||,因此相应检测算法的计算复杂度会随着发射天线数量M 呈指数增长。

2.2.2. 线性MIMO 信号检测为了降低检测的复杂度,我们也可以考虑利用线性滤波方式完成检测过程。

在线性MIMO 信号检测中,接收信号y 通过一个线性滤波器完成滤波后,各个发送信号量可以进行分别检测。

因此,线性滤波器的作用在于分离干扰信号。

首先我们考虑迫零检测[6]。

迫零检测线性滤波器定义为1)(-=H H H W H zf (2.6) 而相应的迫零信号估计为y W s H zf zf =~y H H H H H 1)(-= (2.7)n H H H s H H 1)(-+=利用zf s ~和S ,发送信号向量s 的硬判决可以通过符号级别的估计予以完成,具体过程如下。

① 利用式(2.7),我们有T M zf s s s s ]...[~2~1~~=。

②令}...{)()2()1(K s s s S =表示K 维QAM 星座图符号合集,则s 中第m 个发送符号的硬判决表述为M m s s s m K S s m K ,...2,1,||min arg 2~)(^)(=-=∈ (2.8)③ 发送信号向量s 的硬判决由T M s s s s ]...[^2^1^^=给出。

然而,由于当信道矩阵H 近奇异矩阵时,噪声即式(2.7)中的n H H H H H 1)(-的效应将被放大,等效噪声被放大,所以迫零检测的性能无法得到很好的保证。

为了减弱在迫零检测中等效噪声被放大而带来的影响,最小均方误差(Minimum Mean Square Error ,MMSE )检测利用了噪声的统计特性对迫零检测方法进行改进。

MMSE 滤波器基于最小化的均方误差,即]||[||min arg 2y W s E W H Wmmse -= )())((1H H ys E yy E -= (2.9) 10)(-+=I E N H H H sH 其中,s E 表示信号能量。

相应的发送信号向量的估计值表示为y W s H mmse mmse =~y H I E N H H H sH 10)(-+= (2.10) 从而我们能够计算出相应的均方误差为 ]))([(H H m m se H m m se m m se y W s y W s E C --= H I E N HH H I sH H 10)(-+-= (2.11) 10)(-+=H H N E I H s 每个发射符号的均方估计误差可以由mmse C 的对角元素获得。

再利用式(2.8)中类似的方法,可得发送信号向量s 的MMSE 硬判决mmse s ~。

3.两种经典的MIMO 系统简介3.1.欠定义MIMO 系统我们将发射天线数M 大于、等于、小于接收天线数N 的MIMO 系统的信道矩阵分别称为胖阵、方阵和瘦阵。

根据文献[7],MIMO 信道容量近似为siso m im o C N M C ),min(≈ (3.1) 其中,siso C 代表SISO 系统的信道容量。

因此从信道容量的角度出发,方信道矩阵较优。

相关文档
最新文档