中图分类号:TN820文献标识码:A文章编号:1009-2552(2008)04-0048-04
MIMO系统中天线选择的关键技术及其应用
李鸿林,韩丽娟,张丽
(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001)
摘要:多天线MIMO系统利用多个收、发天线有效地改善无线通信系统性能,提高系统容量,增强系统可靠性。然而使用多个射频的MIMO系统增加了天线的体积、功率和硬件,从而增加了成本。天线选择是一种低成本、低复杂度的有效方法,可以利用多天线系统的多数优点。使用天线选择技术可以降低系统成本和复杂度,同时保留MI MO系统的优越性能。文中考虑了天线选择系统的一些实际应用问题,RF预处理,训练序列等的实际应用。最后,给出了一些天线选择的结论。
关键词:MIMO;天线选择;射频链;训练序列
Several key technologies of antenna selection in
MIMO system and its application
LI Hong-lin,HAN L-i juan,Z HANG Li
(C ollege o f Inform ation and C ommunication Eng ineering,Harbin Engineering University,Harbin150001,China) Abstract:Multiple antenna(MIMO)wireless systems,which use multiple antenna ele ments at both the transmitter and receiver,can improve the capacity and reliability of wireless communication.Ho wever,the multiple RF chains associated with it are costly in terms of size,power and hardware.Antenna selec tion is a low-cost lo w-complexity alternative to maintain many of the advantages of MI MO syste ms.This paper considers a number of the practical issues in the implementation of such systems,such as RF preprocessing,training sequence,and so on.Finally,some conclusions about antenna selec tion are presented.
Key w ords:MI MO;antenna selec tion;RF chains;training sequence
0引言
MI MO(多输入多输出)无线通信系统是在发射端和接收端分别使用多个发射和接收天线的通信系统。在当前频谱资源日益紧张的情况下,由于他能够极大地提高通信系统的容量和频谱利用率,而且具有阵列增益、空间分集增益、空间复用增益和减少干扰等优点,MI MO系统成为近十年无线通信领域的研究热点。已经证明,MI MO系统的信道容量随着天线数量的增大而线性增大。在文献[1]中,提出了不同发射天线的空间复用多路数据流的几个实际的方案。为了抵抗衰落,增强发射数据的鲁棒性,也已经提出了一些实际的MI MO方案,例如,线性发射和接收分集,空时编码技术等。
尽管有许多优点,MIMO系统在实际无线通信系统中的应用相比而言却发展很缓慢,最近才出现了第一台标准化商业系统。其中一个主要原因就是MIMO系统对硬件的需求很大,由于使用多天线同时收发,这要求发射机和接收机使用与天线一样多的射频链路,增加了系统成本和复杂度。因此如何才能做到既要保持多天线系统较高的频谱效率和较高的可靠性,又要降低系统的复杂度和成本已逐渐成为人们的研究热点。
天线子集选择是一项很有前景的技术,它在一定程度上解决了硬件的复杂性问题。假设发射端有N t根天线,接收端有N r根天线,而相应的发射端只有L t个RF链,接收端有L r个RF链,因此,我们需要
收稿日期:2007-09-05
作者简介:李鸿林(1968-),男,硕士生导师,副教授,研究方向为现代数字通信系统与通信技术。
从N t 根天线中选择最好的L t 根,从N r 中选择最好的L r 根,分别与RF 链相连接。由于与射频部分相比,天线阵子成本很低,因此可以采用这种选择天线发射P 接收的方法用相对较少的收发射频链路支持较多的天线,从而使MI MO 系统不再完全受射频成本的限制。一般来说,天线选择既可以在发送端(transmit antenna selection,TAS))进行,也可以在接收端(RAS)进行,或者收发两端同时进行(T -RAS),他们对MI MO 系统的性能影响不同,因此要视具体情况而定。已经证明,大多数情况下,天线选择系统
具有与全复杂系统同样的分集阶数,只是损失了一小部分阵列增益,但是却极大降低了系统的复杂性。因此,天线选择技术已逐渐成为研究热点。文献[2-3]分别介绍了信息论容量及其基于线性发射分集和空时编码的MIMO 系统的分集性能。文献[4]提出了改善阵列增益的方法,即对RF 链路进行预处理。
1 MIMO 中的天线选择
1.1 空间复用和分集的天线选择
图1给出了MI MO
系统天线选择的系统框图。
图1 MIMO 系统天线选择
从信源发射的L t 个信号矢量通过空时编码或是线性加权后,被映射到选择的发射天线中产生一个包含L t 个非零元素和N t -L t 个零值元素的发射信号矢量 s ,然后通过MIMO 传播信道,因此,接收信号矢量 y 可以表示为:
y =H s + n
(1)
式中, n 是均值为零,方差为R 2
n I N r 的附加高斯白噪声,H 为N r @N t 维信道传输矩阵。同样的,在接收端,接收端从N r 个天线中选择L r 个接收,经过空间复用恢复原始数据输出。式(1)中,假设信道是平坦的。天线选择后,信息论容量为:
C H -S P MIMO =max S ( H )(log 2[det(I L r + #N t
H Q H H )])(2)式中, #是平均信噪比SNR, H 是(L r @L t )维修正的信道矩阵,对应于天线选择的行和列,S ( H )是所有可能的子矩阵 H 的组合,I L r 是L r @L r 维单位阵, Q 是发射信号协方差矩阵。值得注意的是,在没有信道状态信息情况下, Q =I L t 就不再是最优的了。但是一般我们都忽略这种情况,本文也没有考虑这种情况。式(2)中一个很重要的结论就是,平均容量随着min(L t ,L r )的增长而成线性增长。1.2 信道特征和天线选择的影响
大多数天线选择的理论分析都是基于一个高度简化的模型,信道矩阵H 的元素是独立同分布的复高斯变量。这样的信道是可以实现的,例如,如果天
线阵列在发射端和接收端都是均匀线性分布,并且天线元素具有各向同性的方向图,信道的多径分量
来自各个方向。对于这种信道模型,高的理论容量是可以实现的,因为信道本身存在大量的多径,允许多路独立的数据流发射,并在接收端可以空间性的分离。然而以上信道只是提供了一个理论基准,在实际当中是很罕见的。因为在实际系统估计中,还得考虑一下各方面的影响。
1.2.1 信号相关性
如果发射端和接收端的各天线之间的距离很小,或者是多径分量的扩散角度非常小,那么H 的元素之间就具有相关性。这种情况通常用Kronecker 模型来表示:
H =R 1P 2
R x G G R T P 2
T x
(3)
式中R R x 和R T x 分别是发送端和接收端的自相关矩阵,G G 是一个具有独立同分臣的复高斯变量的矩阵。在这里强调一下,我们所讨论的还是一个简化的模型,即在发射端不能反映接收端的相关性,反之亦然。Kronecker 模型通常用于系统仿真当中。1.2.2 天线间的互耦
天线间的互耦也会影响天线选择系统的性能。这种影响依赖于天线终端的匹配。许多天线选择系统使用开路终端或是508的匹配。1.2.3 不等的均值
如果天线具有不同的模式或是使用了极化,平均接收的功率的大小在不同的天线端口也是不同
的。自然地,在许多天线选择方案中,大多都会选择功率高的天线。
1.3天线选择算法
1.3.1最优准则
对于正交空时分组码来说,最优的准则比较简单)基于最大化Frobenius范数,即H元素幅值的平方和,这个准则也适用于空时格码发射分集的天线选择系统。然而,对于空间复用系统,在没有空间相关性或是高信噪比的时候,接收信号强度准则是次优的。文献[5]提出了发射天线选择的一个简化的准则,它接近于最优的空间注水法。文献[6-7]给出了接收天线选择中,对于不同的线性接收机可以使最低信噪比最大化的准则。
1.3.2算法
对于空间复用系统,文献[8]提出了一种快速选择算法)))基于相关算法(CB M),如果H的一行与另外一行高度相关,那么就可以去掉功率较小的相应的行。文献[9-10]介绍了一种接收天线选择的递增(递减)选择算法,在每一步循环中增加(减少)一根对容量的增量(减少)贡献最大(小)的一根天线。
1.4RF预处理
当使用开环或闭环分集系统时,可达到的分集阶数为N t N r,但是阵列增益却有一定的损耗,基于此,文献[4]提出了RF预处理结构,它与普通的天线选择很相似,都是使用了较少的RF链路,可以在一定程度上缓解这种损耗。在接收端,这种方法在于引入的一个RF预处理矩阵,用来对接收到的信号进行处理;然后再进行天线选择和进一步的信号处理。
基于可调移相器的RF预处理电路在微波领域为人所熟知,例如可以用它来模拟波束形成。目前,已经有许多技术用于这种移相器,硅或砷化镓二极管,砷化镓铁电材料,压电材料传感器和微电子机械系统等,它们在介入损耗,载波频率和带宽方面都是不同的。
以下几种预处理技术适合于接收端具有CSI的情况。1FFT选择(FFT-S)情况:这是最简单的情况,它的预处理矩阵值都是固定的。文献[11]中,选择开关后面是一个Butler矩阵。虽然它的工作性能比普通的天线选择要优越,但是它的性能增益却依赖于到达角的平均值。o时不变(TV)情况:能达到最好的性能,因为RF预处理矩阵和瞬时信道状态一致。?时变(TI)情况:这是一个中间解,RF预处理的解仅仅基于信道的慢衰落大尺度统计特性[4]。在这种情况下,完全省略选择开关是很可行的也是很具有吸引力的方案。如果预处理矩阵后面是一个选择开关,可以把它列为TI选择的情况。TI和TV 最优的预处理矩阵取决于是否使用空间复用或者空间分集系统。
基于最大比传输的空间分集闭环系统,表1将Kronecker信道模型中TI,TV,FFT-S以及普通天线选择与一个全复杂系统做了比较,考虑了不同的到达角H r和扩散角度R r。图2给出了仿真结论(假设Kro-nec ker信道模型,H r=45b,R r=6b,N t=L t=2,N r= 4,L r=1,R T
X
=I N
t
),可以看到,在所有的系统中,
FFT-S,TI,TV性能都优于普通的天线选择系统。
表1平均输出信噪比与RF预处理的比较
FC TI-S TI FF T-Sel.Ant.Sel. H r=45b,R r=6b15.815.815.813.610.8
H r=60b,R r=6b15.815.815.815.810.8
H
r
=60b,R r=6b14.814.214.114.111.4
(N t=N r=L t=4,L r=1,R T
X
=I Ns t)
[4]
图2空间复用系统的平均信息速率
2天线选择的实际应用
2.1天线选择的训练序列
在天线选择中,对训练序列问题的研究还是相对较少的。为了选择最好的天线子集,所有的N t N r 个发射接收天线对都必须被搜索到,即使只有L t和L r个天线最终被用来进行数据传输。一般地,可以通过一种开关转换方法来搜索天线。为简便起见,假设R t=N t P L t和R r=N r P L r均为整数,这样就可以把发射(接收)天线分成R t(R r)个子集,然后用一个标准地适合L t@L r MIMO系统的训练序列进行R t#R r 次重复。在每一次重复中,发射(接收)RF链路都和不同的天线子集连接到一起。因此,在重复R t#R r 次后,信道就被完全搜索到了。在频分双工系统的天线选择中,前向和后向链路是不一样的,接收机把
最优的子集反馈给发射机。然而,在时分双工系统中,发射机自身就可以获取最优子集。
训练序列开关增加了天线选择系统的总的费用,而且,训练序列需要很快的完成(在信道连续间隔内)。在无线LANs户内应用中,信道变化是非常缓慢的。
在快速变化信道中,可以基于信道的统计特性进行天线选择(例如,相关衰落),信道的变化比衰落慢几个数量级。文献[12]中阐述了一种高度相关信道中的有效的天线选择方法。
2.2RF链路的不匹配
在对天线选择进行实际应用的研究中,一个被严重忽略的问题就是RF的不均衡。由于与不同天线连接的RF参数不同,并且发射端和接收端的RF 链路不同,所以导致RF链路的不均衡。如果不进行补偿,即使信道矩阵H相同,不同的连接也会引起基带信道估计的不同。因此,我们需要一种包括发射机和接收机的校正处理方法。用训练序列来校准所有可能的RF链路与天线的连接,产生的连接比校准系数可以用来在接收数据时对RF链路进行补偿。在RF链路没有串馈的情况下,可以通过将发射端和接收端的基带信号与相应的校准系数相乘的简单的方法来实现完全补偿。由于每个连接都需要校准,训练序列的总费用就更多了,但是这一步是必不可少的而且是很频繁的进行的。
2.3选择中的其他非理想情况
除了RF链路不平衡,在天线选择的实际应用中,还有一些在软件和硬件方面都存在非理想的情况。例如,选择开关的引入会导致介入损耗。在RF 预处理设计中,移相器会出现相位误差和校准误差。最后,不良的信道估计可以导致选择的不是最优的子集,不良的信道反馈可以引起性能的下降。
表2比较了在不良的CSI情况下,不同的RF接收机结构接收的平均信息率,在选择前对信道矩阵加入方差为R H的高斯白噪声。可以看出,RF预处理的天线选择和单纯的天线选择对不良的信道估计都是很稳定的。表3给出了实际中仅仅使用有限相位分辨率的移相器时,TV和TI等情况下的平均信息率,同时也考虑了校准误差(0b和?10b)。同样可以看到RF预处理对于校准误差和相位误差是很稳定的。
表2不完全CSI下的平均信息速率(H r=45b和R r=15b)
R H FC TV TI Ant.Sel
0 5.78 3.70 3.47 2.61
0.6 5.78 3.52 3.46 2.45
(N t=N r=L t=4,L r=1,R T
X =I N
t
)[13]
表3具有相位量化和校准误差的平均信息速率(H r=45b和R r=6b)
FC TV(0b)TV(?10b)TI(0b)TI(?10b)Ant.Sel.
理想状态 4.65 3.86 3.85 3.86 3.85 2.43
3bit 4.65 3.80 3.80 3.78 3.77 2.43
2bit 4.65 3.61 3.60 3.56 3.55 2.43
(N t=N r=L t=4,L r=1,R T
X
=I N
t
)[13]
影响选择系统性能的一个关键问题是由附加的
RF链路引入的介入损耗。移相器中2分贝的介入损
耗可以将TI系统的容量减少到FF T选择情况的容
量,而5分贝的介入损耗就可以将其降到普通天线选
择的容量。对于很高的介入损耗,可能需要在RF预
处理之前放置LNAs,同时也增加了系统的成本。
只要导频功率高于一个特定的门限值,由信道不
良估计引起的性能损耗就可以忽略不计。然而,具有
一个发射天线的接收子集选择在高信噪比的条件下,
即使有不良的信道估计,也可以达到满分集阶数。
3结束语
本文给出了MIMO系统的天线选择的综述,重
点放在了它的实际应用方面,得出的主要结论如下:
天线选择系统的分集阶数由天线的数量决定,
此外,通过RF预处理可以得到几乎最优的阵列增
益;可以用来发射的空间数据流的数量由可用的RF
链路决定;适当的训练序列方法对确保好的天线选
择性能是很重要的,他们的结构依赖于信道的变化
和参数;RF不均衡可以适当地得到校准和补偿;天
线选择对不良的信道估计是很稳定地,RF预处理对
相位和校准误差也是很稳定的,其中很关键的问题
就是介入损耗。
天线选择还存在几个未解决的问题。天线选择
的码字设计和分析仍需要更多的研究。而且最佳的
联合发送和接收天线选择问题还没有解决。在接收
端没有信道信息时,天线选择的性能评估仍是一个
重要而未解决的问题。
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(下转第55页)
图2 在移动速度为250km P h 时
保持原有性能的同时,降低了相应的运算复杂度。
?在Rayleigh 信道条件下,当SNR=15dB 时,系统的性能随着移动速度的变化而变化,算法的仿真结果如图3
所示。
图3 在SNR=15dB 时
由仿真图形可以看出当信噪比较大时,在不同移动速度下算法2的性能优于算法1,对于算法2而
言,当移动速度较低时,通过相关步长的选取及运算复杂度的增加换取了系统性能的提高;当移动速度
较高时,算法2所采用的低复杂度的频偏估计算法在使系统获得较好性能的同时又降低了运算复杂度。
4 结束语
本文集中讨论了基于数据辅助的载波同步的方法,针对移动通信系统使用的环境,并在该类方法的基础上提出了一种可以在快衰落信道环境下使用的有效的频偏估计方法,该方法能够在Rayleigh 多径信道各种移动速度条件下取得比较好的性能,它能够满足手机电视通信系统在不同的移动环境下使用。
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(上接第51页)
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