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MIMO无线信道中空间相关性的研究

归档日期:04-23       文本归类:反向信道      文章编辑:爱尚语录

  信道发射端和接收端的任意方向上测量空间相关性的方法。通过测量到达角度、离开角度和多径通道的相关功率谱来计算

  多输入/多输出(MIMO)能够大大提高系统容量和频谱利用率,使系统能在有限的无线频带下传输更高速率的数据业务。随着移动通信宽带和无线接入技术的融合,MIMO系统成为人们研究较多的方向之一。为了更好地利用MIMO技术,必须深入研究MIMO信道的特性,尤其是空间特性。与传统信道不同的是,MIMO信道在大多数情况下具有一定的空间相关性,而不是相互独立的。本文提出了一种在MIMO信道的发射端和接收端的任意方向上测量空间相关性的方法。

  MIMO模型用来分析多重通道在发射端和接收端的方向特征。本文讨论在楼宇内获得宽频MIMO传播通道在各个方向上的空间相关特性的测量方法。测量空间相关性分为测量到达角度(AOA) 和测量离开角度 (AOD) 两步。本文给出发射端和接收端各个方向的角度测量数据,以及获取MIMO空间相关度和信道容量的数据处理方法。

  采用PN序列作为测试信号,接收端使用滑动相关器扩频技术来估计信道冲击响应。PN码在各个天线发射前采用不同的时间偏移形成一个长的PN序列,使得序列具有相似的自相关性和互相关性。由M个发射天线和N个接收天线组成的选频MIMO衰落信道,用信道矩阵表示为:

  式中,L 表示多径通道数,可以表示为, B为信号带宽,为延时。表示N×M 信道复矩阵,为各个系数的延时。

  其中,向量为第l个延时和第m个发射天线系数,使用旋转不变子空间算法(ESPRIT),可以对第m个发射天线的AOA进行估值。根据每个发射天线AOA的估值,可以得到发射天线的引导矩阵(steering matrix):

  式中,N表示接收天线的数量,P表示信号数量,是对应第m个发射天线AOA的基。对均匀线阵(ULA)进行伪逆变换得到, 运用伪逆矩阵可以得到对AOA基的信号响应估值:

  同理,再次运用归一化ESPRIT算法对AOD进行估值,得到AOD基信号和冲击响应的估值。运用AOA和AOD估计可以确定多径通道的延时和角度,进一步得到MIMO信道的角度功率谱(PAS)。为得到空间相关函数,使用Gans 映射公式(5)将PAS估值 映射成波数谱:

  式中,k0表示真空波数,k是实际波数,R表示参考方位角,p()代表PAS。将波数谱Fourier逆变换后得到空间相关函数。

  由空间相关函数可以对MIMO信道容量进行估值。离散时间发射信号x[n] 和接收信号 y[n] 之间的关系可以表示为:

  式中,z[n] 是N×1加性噪声向量。将延时为l 发射相关阵列和接收相关阵列进行Kronecker 积运算,得到总的空间相关矩阵:

  为高斯随机向量。由 M个发射天线和N个接收天线组成MIMO信道的容量为:

  式中,H(f)表示N×M传输函数矩阵,为信噪比(SNR),IN表示N阶单位矩阵。

  本次测量的中心频率是5 GHz, MIMO衰落通道的测量带宽为200 MHz,测量位置分为可视位置(LOS)和不可视位置(NLOS)两种。图1显示了在NLOS(见图1a)和LOS (见图1b) 两种位置下,使用AOA和AOD数据估计PAS的结果。在NLOS位置,发射端PAS分散,接收端PAS相对较为集中。相对NLOS处,LOS处的到达角和离开角的功率谱集中在很窄的区域内。

  图2a显示了在接收端NLOS和LOS处,空间相关函数的幅度估值。NLOS位置的空间相关性随着天线间距增大而迅速衰减,在LOS处,由于PAS集中在很窄的角度范围内,空间相关性很强,所以随着天线间距增大,变化不大。图2b 显示的发射端NLOS和LOS处的空间相关特性也有类似结果。

  图3显示了由空间相关函数估算出的MIMO信道容量(虚线)和直接测量(实线)的信道容量的比较,图中曲线是在NLOS和LOS处、天线间隔为和的情况下得出的。通过空间相关函数估值的信道容量与直接测量值基本一致。

  本文通过测量MIMO信道方向特性,推出信道空间相关特性,并进一步计算信道容量,估值结果与直接测量值一致。空间相关性是MIMO信道的关键特性,可以预测信道容量,为设计信道最大容量提供指导。本文提出的测量方法很好地给出了MIMO信道的空间相关特性,能够用以测量和研究MIMO的信道特性。

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