LTE-A终端MIMO实现技术研究--开题报告.doc

重 庆 邮 电 大 学 研 究 生 论 文 开 题 报 告 学 号 姓 名 学位级别 专 业 研究方向 单 位 导师姓名 填表日期 2013年 3月 论文题目 LTE-AMIMO实现技术研究 论文工作计划 包文 括字 ：总 文结 献等 阅工 读作 、的 课进 题度 调计 查划 、 实此 验栏 方由 法研 、究 理生 论填 分写 析 、 一、研究背景LTE-Advanced（LTE-A）是LTE的演进版本，其目的是为满足未来几年内无线通信市场的更高需求和更多应用，同时还保持对LTE较好的后向兼容性载波聚合（CA）（Enhanced MIMO）Rel-9版本开始，并在Rel-10中完善，Rel-10版本成为LTE-A的关键版本。2011年6月启动，并于2012年底完成核心标准Rel-11。在后续的标准演进（LTE-HI）中，需要大幅增加网络容量提升服务质量和用户体验。Rel-12会继续加强研究Rel-11中的一些课题，如多天线（MIMO）多点协作（Co）大大提高无线通信系统的峰值数据速率、峰值谱效率、小区平均谱效率以及小区边界用户性能，同时也能提高整个网络的组网效率，这使得LTE和LTE-A系统成为未来几年内无线通信发展的主流。 图1 LTE-A终端物理层下行链路模型 对于空间复用MIMO系统来说,接收端的空间解复用即信号检测是备受关注的难题:如何在性能和复杂度中折衷,关系到MIMO技术的优势是否在实际系统中得到有效的发挥,MIMO系统信号检测算法一般分为三类:非线性检测算法、线性检测算法和最优检测算法[14]。非线性检测算法主要包括串行干扰抵消、并行干扰抵消、排序的串行干扰抵消和基于QR分解的算法。线性检测算法主要包括迫零(ZF)检测,最小均方误差(MMSE)检测算法,低复杂度降低了接收端的检测难度,但检测性能较差。最优检测算法主要是最大似然(ML)检测算法,其性能最佳,但因其复杂度太高,不利于硬件实现根本不能实际应用。而近年来一种次优检测算法——球形译码算法[6]的不断改进大大提高了 MIMO检测的性能,而在其复杂度问题上学术界一直在研究,试图找到算法的平衡点。 二、MIMO技术简介MIMO技术的核心思想是：在通信链路的收、发两端分别配备多根天线，发射机将多路子数据流映射到不同的发射天线并同频、同时发送；接收机利用多径信道的空间不相关特性从混合信号中分离出原始子数据流。 MIMO天线在发射端和接收端均采用多天线，传输信息流经过空时编码形成M个信息子流，M个子流同时发送到信道，各发射信号占用同一频带，因而并未增加系统带宽。若各发射接收天线间的信道响应独立，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的传输信息，数据率必然会得到提高[10]。 假设一个点对点的MIMO系统，有个发射天线，个接收天线，系统框图如下图所示： 图2 MIMO系统结构 上图中个发射天线和个接收天线之间的信道构成MIMO信道，假设天线之间的距离足够大（大于1/2波长），该信道满足准静态和瑞利平坦衰落信道条件，并且该信道响应矩阵H可以通过信道估计的方法准确估计，则每组天线在发送和接收一组信号的时间内信道响应不改变且接收信号相互独立[1]。在此模型下定义时刻从发送天线到接收天线的信道响应为，则接收天线上接收的信号可以表示成： （1） 其中，，为时刻发送的信号，，为接收到的时刻的信号，是对应的信道响应且，满足均值为0的加性复高斯白噪，均值为0，方差为。 假定发送一组数据时间够短，其信道响应不变，把（1）式改写成矢量的形式为： ( 2 ) 其中，为接收到的矢量，为信道响应矢量，为发送信号矢量，为噪声矢量。（2）式就是用矢量形式表示的MIMO系统的信号模型。 MIMO技术实现了频谱资源的重复利用，在不额外增加发射功率和传输带宽的前提下使系统的容量得到倍增、性能得以极大提高，这些优点使其在频谱资源日趋紧张的今天倍受青睐。 2、MIMO技术的分类