摘 要：憑借性能優(yōu)勢(shì)，MIMO-OFDM成為未來無線通訊的核心技術(shù)，其檢測(cè)算法有多種，但非線性算法最易于實(shí)際應(yīng)用。在不同情況下，結(jié)合分集增益與復(fù)用增益，比較了幾種非線性檢測(cè)算法的性能。仿真結(jié)果表明，MIMO-OFDM系統(tǒng)不但要盡可能降低誤碼率，還應(yīng)提供更高的數(shù)據(jù)吞吐量，在分集增益和復(fù)用增益間獲得權(quán)衡。

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關(guān)鍵詞：多輸入多輸出；正交頻分復(fù)用；非線性檢測(cè)；誤碼率

中圖分類號(hào)：TN911.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1004-373X(2008)11-031-03

Performance Comparison of Several Nonlinear Detection Algorithms

Based on MIMO-OFDM System

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CHEN Shuai，YANG Tiejun

(School of Information Science and Engineering，Henan University of Technology，Zhengzhou，450052，China)

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Abstract：MIMO-OFDM has become the core of future communication technologies for its great excellence，the detection algorithms are various，but only nonlinear algorithms can be used in practice. In this paper several kinds of nonlinear detection algorithms are compared by simulations based on different conditions，the results and theoretic analysis state multiplexing gains and diversity gains can not achieve most value at the same time，so a more comprehensive view should be considered when MIMO-OFDM communication system is designed.

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Keywords：MIMO;OFDM;nonlinear detection;error code ratio

1 引 言

寬帶無線通信中，抗多徑衰落和提高帶寬效率是兩個(gè)最大挑戰(zhàn)。MIMO技術(shù)在不增加帶寬和發(fā)射功率的情況下成倍地提高通信系統(tǒng)容量和頻譜利用率，成為B3G的核心技術(shù)。OFDM將頻率選擇性多徑衰落信道轉(zhuǎn)化為頻域內(nèi)的平坦信道，減小了多徑衰落的影響。將OFDM 和MIMO結(jié)合，既能實(shí)現(xiàn)很高的頻譜利用率，又能抵抗多徑衰落信道的影響^[1]。MIMO-OFDM系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)算法通常分為三類^[2]：線性檢測(cè)算法、非線性檢測(cè)算法和最優(yōu)檢測(cè)算法。線性算法主要包括迫零(ZF)、最小均方誤差(MMSE)法，其復(fù)雜度最低，但性能最差；最優(yōu)檢測(cè)算法主要包括最大似然(ML)、球面解碼(SD)、格約減(LR)算法，其效果最佳，但復(fù)雜度最高，不利于實(shí)時(shí)處理，所以最具現(xiàn)實(shí)意義的是非線性算法，其主要包括串行干擾消除(SIC)、并行干擾消除(PIC)、排序的SIC(BLAST)和基于QR分解的算法，它們通過簡(jiǎn)化計(jì)算，實(shí)現(xiàn)次優(yōu)檢測(cè)效果，在性能和復(fù)雜度之間獲得較好權(quán)衡。

本文在不同情況下對(duì)SIC、PIC、基于QR分解的檢測(cè)算法進(jìn)行性能比較，且為更直觀反映其性能，給出了ML算法的性能曲線，最后，結(jié)合分集增益與復(fù)用增益^[3]綜合分析了系統(tǒng)性能。仿真表明：因排序提高了增益，使得排序后的SIC算法較不排序時(shí)性能有所提高，而受誤碼擴(kuò)散影響，SIC、PIC、QR算法性能較差，且MIMO-OFDM系統(tǒng)的分集增益與復(fù)用增益是相互矛盾的，即兩者不能同時(shí)獲得最大，這導(dǎo)致了系統(tǒng)數(shù)據(jù)吞吐量與誤碼率間的矛盾，故在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)要周全考慮兩個(gè)因素，在兩者間進(jìn)行權(quán)衡。

2 系統(tǒng)模型

本文仿真基于MIMO-OFDM系統(tǒng)，圖1給出了該系統(tǒng)的仿真鏈路流程。

圖1 MIMO-OFDM系統(tǒng)仿真鏈路

信道為頻率平坦衰落信道，且在每幀數(shù)據(jù)傳輸時(shí)特性不變，系統(tǒng)有NT根發(fā)射天線和NR根接收天線。發(fā)射信號(hào)通過平坦瑞利衰落信道后，系統(tǒng)輸入輸出關(guān)系為：



r=EsNTHs+w



其中s=［s1，s2，…，sNT］T是NT×1維發(fā)射信號(hào)矢量，r=［r1，r2，…，rNR］T是NR×1維接收信號(hào)矢量，信道矩陣為：



H=h1，1…h(huán)1，NT

hNR，1…h(huán)NR，NT



式中hj，i表示從第i根發(fā)射天線到第j根接收天線的信道傳輸特性，w=［w1，w2，…，wNR］T是噪聲矢量，滿足E(wwH)=δ2INR，E是求均值，INR表示單位陣，Es是平均發(fā)射符號(hào)能量。檢測(cè)算法，就是要從接收信號(hào)中估計(jì)原始發(fā)送信號(hào)。

3 幾種非線性MIMO-OFDM檢測(cè)算法和ML算法

3.1 串行干擾消除(SIC)

串行干擾消除采用串行方式消除干擾，即在估計(jì)出干擾信號(hào)波形時(shí)，一次一個(gè)地將其從接收信號(hào)中去除。方法是先選擇一種線性檢測(cè)算法(ZF或MMSE)對(duì)某接收符號(hào)進(jìn)行檢測(cè)，而后消除該符號(hào)在接收信號(hào)中的干擾，再逐次進(jìn)行線性檢測(cè)、干擾抵消，直到估計(jì)出全部發(fā)送符號(hào)^[4]。

SIC算法存在誤碼擴(kuò)散，針對(duì)這一缺點(diǎn)，可在原算法中加入排序，即在每次線性檢測(cè)前都對(duì)剩余的未檢測(cè)符號(hào)進(jìn)行選擇，尋找信噪比最大者優(yōu)先檢測(cè)，這就是BLAST算法 ［5]。

3.2 并行干擾消除(PIC)

并行干擾消除采用并行方式消除符號(hào)間干擾，即在所有信號(hào)被解調(diào)之后，同時(shí)將干擾從接收信號(hào)中去除。方法是利用之前的檢測(cè)結(jié)果構(gòu)造所有發(fā)送符號(hào)的干擾信號(hào)估計(jì)，從接收信號(hào)中減去干擾信號(hào)的估計(jì)，然后送入下一級(jí)檢測(cè)，再進(jìn)行判決，直到檢測(cè)出所有發(fā)送符號(hào)。

3.3 QR分解(QRD)

基于QR分解的檢測(cè)方法與SIC算法在本質(zhì)上是一致的，但其對(duì)信道矩陣分解形成的上三角陣使該算法更為直觀。方法是變換信道矩陣H[WTBZ]，將其分解成一個(gè)正規(guī)正交陣Q[WTBZ]和一個(gè)上三角陣R[WTBZ]，從而避免對(duì)H[WTBZ]的求逆運(yùn)算^[6]。

3.4 最大似然算法(ML)

最大似然算法是MIMO-OFDM系統(tǒng)中的最優(yōu)檢測(cè)方法?；驹硎?將接收信號(hào)對(duì)所有可能的發(fā)送符號(hào)域進(jìn)行全局搜索，找到與接收信號(hào)距離最小(即最大似然)的發(fā)送符號(hào)作為原始發(fā)送符號(hào)。估值公式為:



ML=argminx∈Ω‖y－Hx‖2



其中:‖#8226;‖表示歐式規(guī)范，Ω為所有發(fā)送符號(hào)的星座集(如QPSK，16-QAM等)。

4 性能仿真

本文仿真基于平坦瑞利衰落信道下的MIMO-OFDM系統(tǒng)，采用QPSK調(diào)制，子載波數(shù)為52，循環(huán)前綴16，且接收端對(duì)信道狀態(tài)已知，涉及的線性檢測(cè)器均為MMSE，PIC階數(shù)取2。下面給出不同情況下幾種檢測(cè)算法的仿真曲線，并進(jìn)行比較。

(1) 相同收發(fā)天線數(shù)下各種算法的比較

圖2是各種檢測(cè)算法在發(fā)射天線、接收天線同為2時(shí)的仿真結(jié)果。圖中給出系統(tǒng)誤碼率和信噪比(定義為比特能量和噪聲功率的比，用Eb/N0(dB)表示)的關(guān)系。在誤碼率為10－3數(shù)量級(jí)比較，BLAST算法雖與ML算法仍有差距，但在非線性算法中性能最佳，較其他算法有2~6 dB信噪比提升，這是因?yàn)樗捎昧伺判颍瑢⒖煽康姆?hào)或信噪比最高的符號(hào)優(yōu)先檢測(cè)，在一定程度上減輕了誤差傳播；SIC、PIC和QR算法性能較差，原因是它們沒考慮檢測(cè)順序，首次檢測(cè)符號(hào)可能不為最佳，擴(kuò)大了誤差傳播。

圖2 BER-SNR特性 (相同收發(fā)天線數(shù))

(2) 發(fā)射天線為2，接收天線變化時(shí)BLAST算法性能比較

圖3是發(fā)射天線為2，不同接收天線個(gè)數(shù)時(shí)的仿真曲線。從結(jié)果看，通過增加接收天線能顯著改善接收機(jī)誤碼特性，在誤碼率為10－3數(shù)量級(jí)上，接收天線從2根增加到3根，可獲得10 dB左右增益；增加到4根可獲得13 dB左右增益。這是因?yàn)楫?dāng)收發(fā)天線數(shù)目相等時(shí)，BLAST算法第一層檢測(cè)數(shù)據(jù)流只能獲得1階的分集增益，而當(dāng)接收天線比發(fā)射天線多1時(shí)，第一層檢測(cè)數(shù)據(jù)流可獲得2階分集增益，因此性能提升明顯。

圖3 BER-SNR特性(發(fā)射天線為2，接收天線個(gè)數(shù)不同)

(3) 接收天線為4，發(fā)射天線變化時(shí)BLAST算法性能比較

圖4是接收天線為4，發(fā)射天線不同時(shí)的性能仿真曲線。隨著發(fā)射天線數(shù)的減少，數(shù)據(jù)吞吐量減小，但誤碼率降低。從這點(diǎn)看出，空間復(fù)用增益和分集增益是相互矛盾的，因此在設(shè)計(jì)MIMO系統(tǒng)時(shí)可根據(jù)實(shí)際情況選擇天線數(shù)，在兩種增益間進(jìn)行權(quán)衡。

圖4 BER-SNR特性

(接收天線數(shù)為4，發(fā)射天線數(shù)目不同)

(4) 不同天線組合下，部分算法的比較分析

圖5比較了不同天線組合下BLAST，PIC，QR算法的性能。仿真表明，雖然在相同收發(fā)天線數(shù)目下BLAST算法優(yōu)于PIC，PIC算法優(yōu)于QR，但當(dāng)發(fā)射天線變化時(shí)，結(jié)果也會(huì)改變。如圖，接收天線同為4，發(fā)射天線為3時(shí)的PIC算法性能好于發(fā)射天線為4時(shí)的BLAST算法，發(fā)射天線為2時(shí)的QR算法好于上述兩種。這是以增加接收機(jī)的硬件代價(jià)和犧牲數(shù)據(jù)吞吐量為代價(jià)的。

圖5 BER-SNR特性

(不同天線組合下的非線性檢測(cè)算法)

5 結(jié) 語

本文通過仿真，比較了MIMO-OFDM系統(tǒng)中幾種非線性檢測(cè)算法的性能。結(jié)果表明，相同條件下，BLAST算法性能最佳，較其他三種算法有2~6 dB增益，SIC與PIC次之，QR性能最差。這是因?yàn)镾IC，PIC，QR算法不能從檢測(cè)排序中獲得增益。結(jié)果還表明，增加接收天線數(shù)可獲得更多分集增益，提高無線鏈路可靠性，而發(fā)射天線的增加可提高數(shù)據(jù)吞吐量，使系統(tǒng)獲得更多復(fù)用增益，因此在設(shè)計(jì)MIMO-OFDM系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)同時(shí)考慮兩種增益，在兩者間進(jìn)行權(quán)衡。

參 考 文 獻(xiàn)

［1］賀中堂，張力軍，陳自力，等.MIMO-OFDM系統(tǒng)基于QR分解的信號(hào)檢測(cè)算法［J］.計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2006，42(14):137-140.

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［2］李玲玲.MIMO/OFDM系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的研究［D］.南京：南京郵電大學(xué)，2006.

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［3］鄭衛(wèi)紅，王中鵬.幾種接收機(jī)在MIMO信道下的性能比較［J］.電信技術(shù)，2006，46(1):68-72.

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［4］Duel-Hallen A.Equalizers for Multiple Input/Multiple Output Channels and PAM Systems with Cyclostationary inputs Sequences\\[J\\].IEEE.Sel.Areas Commun.，1992，10(3):630-639.

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［5］Foschini G J，Golden G D，Valenzuela R A.et al.Wolniansky，Simplified Processing for Wireless Communication at High Spectral Efficiency\\[J\\].IEEE.Select.Areas Commun.，1999，17(11):1 841-1 852.

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［6］Damen M O，Meraim K A，Burykh S.Iterative QR Detection for BLAST\\[C\\].In the Proc.of 38th Allerton Conference of Comm.，Illinois，2000.

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作者簡(jiǎn)介 陳 帥 男，1982年出生，河北辛集人，在讀碩士研究生。主要從事信號(hào)與信息處理研究。

楊鐵軍 男，1975年出生，河南信陽人，副教授，博士。主要研究方向?yàn)闊o線通訊系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。