1、西南交通大學碩士學位論文LTE系統中MIMO預編碼技術研究 姓名:張萌申請學位級別:碩士 專業:通信與信息系統 指導教師:郝莉20100501西南交通大學碩士研究生學位論文 第1頁 摘 要LTE(Long Term Evolution項目是3G(3rdGeneration的演進,它改進并增強了 3G的空中接入技術,能夠帶來速率更高、技術更簡單的增強型移動寬帶體驗。LTE具 有頻譜使用靈活、可與現有技術無縫互操作,以及網絡部署和管理成本低廉等優勢, 目前已成為全球主流運營商的共同選擇。LTE采用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交頻

2、分復用和 MIMO(Multiple.Input Multiple.Output,多輸入多輸出作為兩項最主要的關鍵技術。 MIMO技術通過多天線來提供空間分集和復用,能夠獲得比傳統SISO(Single Input, Single Output,單輸入單輸出系統更高的信道容量、傳輸可靠性和頻譜效率。但MIMO 系統中不可避免地存在多數據流或者多用戶間的干擾,需要通過復雜的檢測技術來恢 復數據。然而,在蜂窩通信系統的下行傳輸中,由于受限于移動臺的尺寸、功耗等, 各種復雜檢測技術往往很難實用;另外,在多用戶MIMO系統中,由于各個用戶接收 機只能進行分布式處理,因此接收端的聯合檢測算法不適用。與接

3、收端的MIMO檢測 算法不同,預編碼技術是發射機利用信道狀態信息調整發射策略,能夠有效地抑制 MIMO信道中的多用戶干擾,顯著提高信道容量,并能大大簡化接收機處理復雜度, 因而成為MIMO下行鏈路獲得復用增益和分集增益的關鍵。本文主要對LTE中MIMO下行鏈路的預編碼以及相關技術進行了研究。LTE協議 中同時支持基于碼本與非碼本的預編碼技術。對于基于碼本的預編碼技術,本文主要 討論了碼本的設計和PMI(Precoding Matrix Indicator,預編碼矩陣指示的計算;對 于基于非碼本的預編碼技術,本文主要討論了幾種基于信道分解的預編碼算法,包括: SVD(Singular Value

4、 Decomposition,奇異值分解算法,GMD(Geometric Mean Decomposition,幾何均值分解算法,UCD(UniforlTl Channel Decomposition,統一信道 分解算法以及LDLH算法。除此以外,本文還對適用于單用戶MIMO情況下的預編碼 技術進行了綜述與仿真研究,如ZF(Zero.Forcing,迫零預編碼算法、MMSE (Minimum,Mean.SquareError,最小均方誤差預編碼算法等典型的線性預編碼算法 和Costa預編碼和THP(Tomlinson.Harashima Precoding預編碼等典型的非線性預編 碼算法。本文

5、還討論了多用戶M蹦O預編碼技術,如塊對角化預編碼算法與最大化信 號泄露噪聲比預編碼算法。在此基礎上還考慮到了非理想信道狀態信息的情況,并以 此為背景討論了適用于單用戶MMO和多用戶MIMO情況下的各種預編碼在非理想信 道估計時候的具體性能。關鍵詞:LTE;MIMO;預編碼;信道分解;單用戶;多用戶西南交通大學碩士研究生學位論文 第1I頁 AbstractAs the evolution version of thirdGeneration(3G,Long Term Evolution(LTEproject achieves all effective amelioration on radio

6、 interface and brings broadband experience with higher data rate.For its good flexibility in spectrum use,ability of seamlessly CO-existing withcurrent techniques,舔well舔 low-cost in network deployment and management,LTE has become a common choice for the majority of the worldS major operators.LTE US

7、eS Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDMandMultiple-Input MultipleOutput (MIMOas the most important key technologies.MIMO utilizes multiple antennaS to provide spatial diversity and multiplexing SO as to obtain higher channel capacity,transmission reliability and spectral efficiency compar

8、ed wi1traditional SISO system.While the original data Can only be restored through complex detection techniques in MIMO systems due to the inevitable interference existing among multiple data streams or USerS,in the downlink of cellular systems,the limited size and power restricts the complexity of

9、the detectors.Meanwhile,in multiuser MIMO(MUMIMOsystems,because only distributed receiver process Can be supported,the joint detection at the receiver side is not feasible. Different from the MIMO detection performed at the receiver,precoding techniques use the channel state information to adjust th

10、e transmission strategy at the transmitter to suppress the multiuser interference in MIMO channel,improve the channel capacity and reduce the processing complexity of the receiver, which makes precoding techniques become the key factor in achieving multiplexing and diversity gain. The thesis mainly

11、discusses the precoding techniques applied in the MIMO downlink of LTE system. Both the codebook-based and non-codebook-based precoding are concerned.For the codebook-based precoding,codebook design and PMI(Precoding Matrix Indicatorcalculation are mainly discussed.For the non-codebook-based precodi

12、ng.some channel-decomposition-based precoding algorithms such弱 SVD(Singular Value Decomposition,GMD(Geometric Mean Decomposition,UCD(Uniform Channel Decompositionand LDLH decomposition algorithms are investigated and simulated.Besides,the analysis and simulations of traditional single-user MIMO prec

13、oding algorithms,including linear precoding algorithms such as ZF fZero-Forcingand MMSE(MinimumMeanSquareErroraLs well as non-linear precoding algorithms such 2Ls Costa precoding and nP(TomlinsonHarashima Precodingare presented.In addition,the MUMIMO techniques involving Block Diagonalization(BDand

14、leakagebased precoding algorithms are discussed.Eventually,taking imperfect CSI into account,the thesis discusses the performance of various precoding schemes in the context of both singleand multiUSer MIMO systems.key words:LTE;MIMO;Precoding;Channel decomposition;Single-user;MU-MIMO西南交通大學囪南交逋大字學位論

15、文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規定,同意學校保留并 向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版,允許論文被查閱和借閱。本人授 權西南交通大學可以將本論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索,可以采用 影印、縮印或掃描等復印手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于1.保密口,在 年解密后適用本授權書;2.不保密醴使用本授權書。(請在以上方框內打“v”學位論文作者簽名:日期:犯萌工。/。.6.7掣1日期.M阢7西南交通大學碩士學位論文主要工作(貢獻聲明本人在學位論文中所做的主要工作或貢獻如下:首先針對LTE中所采用的基于碼本與非碼本的預編碼技術進行了討論,并

16、對其所 涉及的理論進行了分析。然后對單用戶MIMO條件下所適用的線性與非線性預編碼技 術進行了研究,其中線性預編碼主要討論了迫零預編碼與最小均方誤差預編碼,而非 線性預編碼則選取了以Costa預編碼,THP(TomlinsonHarashima Precoding預編碼 為代表的臟紙編碼。同時,本文對多用戶MIMO條件下的預編碼算法也進行了一些討 論,選取了塊對角化預編碼算法與最大化信號泄露噪聲比預編碼算法這兩種有代表性 的預編碼算法。除此之外,考慮到實際中很難做到完美信道估計的情況,本文對上述 適用于單用戶以及多用戶MIMO的預編碼技術在非完美信道估計情況下的性能也進行 了一定分析。 .本人

17、鄭重聲明:所呈交的學位論文,是在導師指導下獨立進行研究工作所得的成 果。除文中已經注明引用的內容外,本論文不包含任何其他個人或集體已經發表或撰 寫過的研究成果。對本文的研究做出貢獻的個人和集體,均已在文中作了明確說明。 本人完全了解違反上述聲明所引起的一切法律責任將由本人承擔。學位論文作者簽名:日期:狄萌 .知|o.6.氣西南交通大學碩士研究生學位論文 第1頁 1.1課題研究背景及意義第1章緒論20世紀90年代,第三代移動通信技術(3rd Generation,3G的出現使得多媒體 服務與應用得到廣泛推廣,無所不在的寬帶無線網絡給人們的生活和工作帶來了前所 未有的體驗,并且擺脫了場地和環境的束

18、縛。然而隨著移動通信技術的發展,人們對 移動通信技術的期望越來越高,3G在速率、服務質量和無縫傳輸等方面的局限性也將 日益顯露出來,勢必需要帶寬更寬的無線系統【l】。在這種需求的推動下,國際標準化組 織第三代合作伙伴計;蛇lJ(3rd Generation Partnership Project,即3GPP推出了一種比當前 系統傳輸速率快50倍的新技術,這一新的系統被稱作E3G(Evolved 3G或LTE(Long Term Evolution21。作為3G技術的演進,LTE改進并增強了3G的空中接入技術,能夠帶來速率更高、 技術更簡單的增強型移動寬帶體驗。LTE具有頻譜使用靈活、可與現有技

19、術無縫互操 作,以及網絡部署和管理成本低廉等優勢。 但是LTE并非人們普遍誤解的4G技術,而是3G與4G技術之間的一個過渡,是 3.9G的全球標準。與3G相比,LTE更具技術優勢,具體體現在:高數據速率、分組傳 送、延遲降低、廣域覆蓋和向下兼容等方面。以傳輸速率為例,LTE通過改進并增強 了3G的空中接入技術,在20MHz頻譜帶寬下能夠提供下行100Mbit/s與上行50MbiVs 的峰值速率,能夠帶來速率更高、技術更簡單的增強型移動寬帶體驗【3】。LTE系統支持以OFDM與MIMO技術為核心的無線網絡技術。其中OFDM技術 能夠抵抗由無線信道多徑時延擴展產生的符號問干擾,同時可以使信道均衡從

20、復雜的 時域處理轉換到簡單的頻域處理【4J。而MIMO技術主要的作用有分集和復用【5】。分集 是指通過時域、頻域、空域提供數據信號的某種副本。接收端利用接收到的信號及其 副本進行解碼,可以提高通信的可靠性。復用是指在不增加發射功率和帶寬的前提下, 將多路信號同時從多個發射天線發射,這樣可以成倍的提高頻譜利用率16J。但MIMO 系統中不可避免地存在用戶間的干擾,一定程度上影響了系統性能。預編碼技術是有效地抑制MMO信道中的多用戶干擾的方法之一。實踐證明,在 MIMO系統中采用預編碼技術能顯著提高信道容量,并能大大簡化接收機的算法,因 此成為了當前的研究熱點之一。預編碼通過利用信道的狀態信息(C

21、SI,在發射端調 整發射策略,接收端進行均衡,從而提高MIMO系統的性能。特別在多用戶MIMO下 行鏈路中,各個用戶之間無法相互協作,不能利用上行鏈路的聯合檢測來恢復發射信 號,因此預編碼是多用戶MIMO下行鏈路獲得復用增益和分集增益的關鍵。西南交通大學碩士研究生學位論文 第2頁 1.2國內外研究現狀目前主流的預編碼技術根據用戶個數可歸結為單用戶預編碼技術和多用戶預編碼 技術。其中單用戶預編碼技術又可以分為線性預編碼與非線性預編碼兩大類。對于線 性預編碼來說,ZF(Zero.Forcing,迫零算法和MMSE(Minimum.MeanSquare.Error, 最小均方誤差算法是兩個較為著名的

22、算法;而對于非線性預編碼來說,Costa提出的 DPC(Dirty Paper Coding,臟紙編碼則是一種典型的非線性預編碼算法【7】。但鑒于 DPC的復雜性太高,難以用于實際應用,THP(Tomlinson.Harashima Precoding預編 碼被提出作為DPC的一種改良替代。THP是一種基于發送端的非線性去相關干擾抵消 方法,用戶所要傳遞的信息被放置在不同的層上然后依次經過一個非線性的模運算來 消除它們之間的于擾【8'9】。隨著對更高系統性能的追求,人們開始對多用戶場景下的預編碼技術展開了廣泛 的研究,并提出了一些應用于多用戶MIMO系統的預編碼技術,如:塊對角化預編碼

23、 【1o】和最大化信號泄露信噪比預編碼等【l¨。其中塊對角化預編碼算法能夠將多用戶 MIMO系統的下行信道分解為多個平行或正交的單用戶M蹦O信道。每個用戶的信號 首先在發射端用調制矩陣進行預處理,使得干擾被有效地抑制。不同于塊對角化預編 碼以優化信干噪L匕(erferenceplus.noiseRatio,SINR為目標的做法,最大化 信號泄露噪聲比預編碼以優化信號泄露噪聲比(signal.to.1eakage.andnoise ratio,SLNR 為目的,它允許用戶之間少量的干擾存在。此外,預編碼技術也可以分為基于碼本的預編碼方式和基于非碼本的預編碼方式

24、, LTE中同時支持這兩種方式。由于大多數預編碼方案都需要在發送端已知當前的信道 狀態信息,但是因為反饋信道的開銷十分昂貴【I引,人們才提出了基于碼本的預編碼方 法。基于碼本的預編碼方法要求發送端和接收端共享同一套碼本集合,然后根據具體 的信道狀況從一個確定的矩陣集合中選取一個使系統性能最優的矩陣,再將該矩陣在 碼本集合中的序號反饋給發送端。這樣的預編碼方案使得反饋信道所需傳輸的數據量 較小,通常只有幾個比特的大小,大大的節約了成本。而基于非碼本的預編碼方式比 較常見的有:基于線性接收機的SVD(奇異值分解算法、基于ZF.SIC(Zero Forcing-Successive Interfer

25、ence Cancellation,迫零串行干擾消除接收機的GMD(幾何均值分 解算法【13141,以及在GMD基礎上改進的UCD(統一信道分解算法等。以上這 幾種都是基于非碼本的預編碼算法,這一類算法的基本思想是,在發射端已知信道信 息(理想狀態或通過信道估計得到信道狀態信息的情況下,對信道信息矩陣日進行 適當的分解,進而得到相應的發射端預編碼矩陣、接收端均衡矩陣和將MIMO信道變 換成若干個獨立子信道的等效信道矩陣。這樣的處理方法能夠達到簡化接收端算法, 提高系統性能的目的。1.3本文研究的主要內容本文主要研究LTE所支持的各種預編碼方案,包括基于碼本的預編碼方案和基于 非碼本的預編碼方案

26、,同時對這些方案的性能進行了仿真比較。此外,還對基于碼本 的預編碼方案中的碼本設計與PMI的選擇進行了初步討論。本文還研究了對單用戶MIMO場景下的線性與非線性預編碼,其中線性預編碼主 要討論了迫零預編碼與最小均方誤差預編碼,而非線性預編碼則選取了以Costa預編 碼,THP(TomlinsonHarashima Precoding預編碼為代表的臟紙編碼。同時本文也擴 展研究了多用戶MIMO場景下的預編碼技術:塊對角化預編碼算法和一種以最優化用 戶SLNR為目的的預編碼:最大信號泄露噪聲比預編碼算法。除此之外,也對非理想 信道估計情況下的各種預編碼的性能進行了分析。1.4論文的主要結構鑒于本文

27、所需論述要點的特點,將本文的章節安排如下:第l章:緒論。主要介紹課題研究的背景、意義以及國內外研究現狀,并對論文 的主要內容與結構安排做了概要介紹。第2章:LTE及其下行預編碼技術概述。介紹了LTE的主要技術特征和LTE所 采用的MIMO技術,同時也討論了LTE所支持的碼本與非碼本預編碼技術。論文中的 后續章節對非碼本預編碼技術做了進一步討論。第3章:基于信道分解的預編碼技術。分析并比較了幾種常見的基于信道分解的 預編碼技術,包括奇異值分解預編碼算法,幾何均值分解預編碼算法,統一信道分解 算法以及LDLH分解預編碼算法。第4章:單用戶MIMO預編碼技術。在這一章中按照線性與非線性預編碼技術 分

28、別進行討論。線性預編碼技術主要討論了迫零和最小均方誤差預編碼算法。非線性 預編碼技術主要討論了以Costa預編碼,Tomlinson.Harashima預編碼為代表的臟紙編 碼技術。同時也針對非完美信道狀態情況下的算法性能進行了分析。第5章:多用戶MIMO預編碼技術。敘述了常見的多用戶預編碼技術,如塊對 角化預編碼以及最大化信號泄露噪聲比預編碼算法,也包括在非理想信道狀態下的性 能分析。最后對本論文的主要工作進行總結,并對今后的研究工作進行展望。第2章LTE及其下行預編碼技術概述本章首先對LTE的發展進行了概述,其中包括了LTE的技術特征與LTE所采用的 MIMO技術。然后介紹了LTE中下行鏈

29、路所采用的預編碼方案,根據預編碼矩陣的獲 得位置可以劃分為基于碼本與非碼本的預編碼方案,并針對基于碼本預編碼方案中的 碼本設計與PMI計算進行了初步討論。2.1LTE發展概述LTE(Long Term Evolution,長期演進項目是3G的演進,又稱為E.UTRA(Evolved Universal Terrestrial Radio Access/EUTRAN(Evolved Universal Terrestrial Radio Access Network。LTE通過對空中接口物理層和網絡架構等技術進行革新,并采用OFDM和 MIMO作為其無線網絡演進的唯一標準,來實現更低的延遲、更高

30、的用戶數據速率、 更大的系統容量、更大的覆蓋和更低的成本【2J。LTE項目提出的起因是在2004年為了應對WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access對UMTS(Universal Mobile Telecommunications System技術的挑戰, 尤其是來自對HSDPA(High Speed Downlink Packet Access技術的沖擊,3GPP希望能夠 開發出以OFDM/FDMA和MIMO為核心技術,并且有能力支持20MHz頻譜帶寬的能 夠與WiMAX抗衡的技術,這就是LTE項目誕生的初衷。LTE的研究是從2

31、004年11月在加拿大多倫多召開的3GPP接入網演進學術討論會(RAN Evolution Workshop開 始的,會上3GPP明確了需要提出自己的標準,參與寬帶無線通訊技術的競爭這一目 標,并闡述了實現目標的一些設想。2005年6月,3GPP完成了對LTE需求的研究, 并形成了需求報告TR25.913。LTE的正式工作階段于2006年9月,在對其可行性得出 了正面結論的基礎上分別于2007年3月和9月完成了其第2階段和第3階段協議,并 于2008年3月完成了測試規范【2J。隨著2009年5月愛立信和TeliaSonera在瑞典斯德哥爾摩啟動了全球首個長期演進 (LTE商用站點的建立,LTE

32、大規模商用時代即將到來。2.1.1LTE的技術特征LTE著重于提高用戶的數據率,增大系統容量和覆蓋范圍以及降低運營成本等。 相比以往的通信技術,LTE帶來的最大提高就是通信速率的大幅度提升,其下行峰值 速率可達100Mbps、上行可達50Mbps。同時在頻譜效率上也有了明顯的提高,下行鏈 路為5(bit/s/Hz,幾乎是3GPPR6.HSDPA的3到4倍;上行鏈路為2.5(bit/s/Hz,是 3GPPR6.HSUPA(High Speed Uplink Packet Access均2.3倍【16】。LTE以分組域業務為主要目標,系統在整體架構上將基于分組交換。在LTE系統 下,QoS(Qua

33、lity of Service,服務質量有了可靠的保證,系統設計和嚴格的QoS機制 能保證實時業務的服務質量。盡管LTE提出的初衷是支持20MHz帶寬的高速通信技術,但它也能夠支持 1.25MHz.20MHz間的多種系統帶寬,并支持配對和不配對的頻譜分配,保證了將來在 系統部署上的靈活性【17】。LTE還能有效地降低無線網絡時延。LTE的子幀長度分為O.5ms和0.675ms兩種, 解決了向下兼容的問題并降低了網絡時延。同時,L1色在小區邊界比特速率上也得到 了提高,可在保持目前基站位置不變的情況下增加小區邊界比特速率,如MBMS (Multimedia Broadcast Multicast

34、 Service,多媒體廣播和組播業務在小區邊界可提供 lbit/s/Hz的數據速率。另外,LTE也強調向下兼容,支持已有的3G系統和非3GPP規范系統的協同運作, 3G和2G系統的運營商因此節約了很多更新設備的成本【l】。2.1.2LTE中的MIMO技術MIMO技術的典型特征是在發射端和接收端都采用多個天線,它在不增加帶寬的 情況下成倍地提高通信系統的容量和頻譜利用斟18,191。假設一個具有Nt發送天線和 Nr接收天線的MIMO系統,空間傳輸信道特征為瑞利平坦衰落,系統模型如圖2.1所 示【20】。圖21MIMO系統模型圖相比于SISO系統來說MIMO系統最明顯的技術特征就是帶來信道容量的

35、大幅度 提高。具有接收機CSI的N,×N,獨立分布瑞利衰落MIMO信道的容量是隨機信道矩陣 日的奇異值旯i分布的函數,其如式2.1所示21】:c=E1092det(九+警冊鋤 (2-1 其中日日表示矩陣日的共軛轉置矩陣。在高信噪比時,該容量近似等于西南交通大學碩士研究生學位論文 第6-Yi 虬。logSNR(b/s/Hz,其中mjn=rain(N,。在低信噪比的時候,該容量可近似等 于N,l092e(b/s/Hz。圖2.2中給出了不同天線數量時獨立同分布瑞利衰落模型的容量曲線。20糕 萋15彝 U喀10斡 刪 l:5 0一一一四發四收兩發兩收單天線/ / /,/, /, =:-一一.

36、一。 ,一一,t7一 , /一, /一一多 -一O Z 468101214161820￥NR(dB圖2-2MIMO信道容量從圖2-2申可以看出,在瑞利衰落信道中隨著天線數的增加,信道容量也在逐漸 增加。在高信噪比的時候,NXN的MIMO信道容量大約是的l×1SISO信道的倍【2l】。 LTE系統采用了同一框架的自適應MIMO傳輸,可以根據信道條件和實際需要自 適應地在空間分集、空分復用、波束賦形、空間復用和單天線發送各種模式之間轉換, 從而可以最大限度地利用實際信道的容量22】。由于受到終端發送天線和發送功率的限制,LTE的上行MIMO技術只支持空分多 址模式。相對于上行較為單一的M

37、IMO技術,LTE下行則支持多種MIMO技術【23】,如 圖2.3所示。圖2-3LTE支持的下行MIMO技術西南交通大學碩士研究生學位論文 第7頁(1發射分集:通過使用多個發射天線來為接收機提供同一信號的多個不同版本 來獲得分集增益【6】。其優點是將使用多個天線所帶來的復雜性置于發射端,而接收端在 保持單天線的同時仍然可以獲得分集增益。發射分集技術實現了同一發射信號能使多 個移動臺獲得發射增益,能支持點對多點的發射,因此適合移動通信發展的需要。在 LTE中發射分集支持兩根或四根反射天線以及一個數據流的形式【I】,其候選技術有空時 編碼,循環延時分集以及天線切換分集技術等。(2空間復用:通過在多

38、個天線上并行發送多個數據流,獲得復用增益。空間復 用技術適用于弱相關性信道的情況下,相反如果在高相關性信道下采用空間復用技術, 會造成比較嚴重的數據流與數據流之間的干擾,從而降低系統性能。LTE中既支持開 環方式的空間復用,也支持閉環方式的空間復用。開環空間復用的應用場景主要是在 反饋基本不太可靠(信道變化太快的高速移動場景。比較著名的例子是貝爾實驗室 分層空時結構(Bell Laboratory Layered SpaceTime,BLAST24】。而線性預編碼技術屬 于閉環方式的空間復用,根據預編碼矩陣的獲得位置分為基于碼本與基于非碼本的預 編碼兩種操作方式【l】。在基于碼本的預編碼方式中

39、,預編碼矩陣在接收端獲得,并將計 算出的最優預編碼矩陣的碼本序號反饋給發送端。而在非碼本的預編碼方案中,發射 端可以利用TDD(Time Division Duplex,時分雙-1-系統的信道對稱性,直接反饋信道或 差分反饋等方法獲得信道狀態信息,然后在發射端計算預編碼矩陣【l】。(3波束賦形:作為3G的智能天線技術的擴展,波束賦形技術適用于小間距的 天線陣。其主要原理是利用空間信道的強相關性及波的干涉原理通過在多個天線陣元 的波干涉,使天線主波束對準期望用戶,低增益旁瓣或零陷對準干擾信號,達到充分高效 利用移動用戶信號并刪除或抑制干擾信號的目的,且天線數目越多,其主波束越窄,賦形 越精確【2

40、51。由于波束賦形的權值只需匹配信道的慢變化,因此不需要終端的反饋信息。 波束賦形不但可以進行單路的數據傳輸之外,還可以支持多路的數據傳輸和空分多址 技術。LTE支持基于專用導頻的波束賦形技術,其最大支持4個公共導頻,無法支持在 超過4根天線單元的天線陣列上使用波束賦形。2.2LTE中的下行預編碼技術2.2.1LTE下行預編碼技術概述閉環空間復用是指發射端通過反饋信道得知信道的全部或部分狀態信息,然后根 據定的最優化準則對傳輸信息進行預編碼,波束賦形或者天線選擇等操作,從而提 高鏈路質量【11。如果移動臺處于低速運動狀態,即信道變化比較慢的場景下,則可以采 取閉環空間復用。線性預編碼技術是一種

41、閉環方式的空間復用。其原理如式2-2所示:Y=月R+n=Hex+n (2-2 其中,H為真實信道矩陣,F為預編碼矩陣,x為傳遞信息,n為噪聲,以為經 過預編碼的等效信道矩陣。LTE中同時采用了OFDM和MIMO兩種技術,嚴格意義上說至少存在兩種 MIMO.OFDM預編碼的架構形式。第一種MIMO.OFDM預編碼的架構形式如圖2-4所示。S=Isl,S2,.,S,】預編碼矩陣PY=眈,Y29o,YN】圖24MIMOOFDM預編碼方案一Sl s:,S,代表了f個OFDM符號,每個OFDM符號中有Q個子載波。方案一 中所設計的預編碼矩陣P大小為Q,×ON,。預編碼矩陣P同時與f個OFDM符

42、號相 乘,然后再經過IFFT與加循環前綴環節,就可以通過天線發送了。接收到的信號可以表示為:Y=HPs+n (2-3 其中Y為接收到的信號,胛為信號在信道傳輸時所經歷的噪聲。但是方案一在子載波數和天線數較大的時候,其復雜度非常高,直接制約了其在 實際中的應用。LTE中可以支持2048個IFFT采樣點,最大可以是4,那么預編碼 矩陣最大就有可能達到8192×8192。發送端要計算和處理這么龐大的矩陣是很困難的。 因此就有了另一種MIMO.OFDM預編碼架構形式。第二種MIMO.OFDM預編碼的架構形式如圖2.5所示。衛P圖25MIM00FDM預編碼方案二該方案使用了N,X N,大小的預

43、編碼矩陣,與之一一對應的是每個子載波而不是整 個OFDM符號。其接收信號可以表示為:Y女=H女只s女+,zI.k=1,Q (24 其中H=diagH。H2Ho】,P=diagPiP2Po】,日與只分別表示第尼個子載 波所經過的信道信息與對應的預編碼矩陣。這樣盡管每個子載波都會有一個自己所對應的預編碼矩陣,但是因為預編碼矩陣 最大只是4×4,整體的硬件實現復雜度會大大降低。LTE中最終也采用了方案二做為 其MIMO.OFDM預編碼的形式。:二:二:二=二二=上:二:二二=二二二二:二二二=二=二二二二二二上二二=二=:愛:薯:j:量要曩!:三ji!量愛翻號一4。1天線最大似然估計孓=:

44、j三二:夏二:;:;:+4+4天線最大似然估計弘3I|垂|垂|至爨|量垂| #:二:二:二:X二:二二:二:012345678910SNR(dB圖2-6LTE下行鏈路標準下多天線MIMO仿真圖2-6參考了LTE下行鏈路的一些參數設置,OFDM符號采用了2048子載波,保 護間隔為144,具體信道模型參考了文獻26qb的車輛模型,多徑數目為6,采取的接收檢測算法為復雜度很高的最大似然檢測。可以看到,隨著天線數的增加,系統性能 明顯提高。該仿真中4X 4的MIMO系統比4X 1的M肌O系統大概有5到8個dB的 性能提升。根據預編碼矩陣的獲得位置可以將預編碼操作分為基于碼本和基于非碼本的預編 碼技術

45、。LTE同時支持這兩種預編碼形式,下面將分別介紹這兩種預編碼技術。 2.2.2基于碼本的預編碼技術預編碼技術一般是要通過反饋在接收端獲得完整或部分信道狀態信息,但是實際 中由于反饋的開銷很大以及帶寬的限制,反饋信道每次只能反饋有限個比特的數據。 因此如何利用有限的反饋信道資源傳遞更多有效的信息數據是研究的難點。一般而言,解決這個問題的方法有兩種,一種方法將是反饋量化之后的信道狀態 信息矩陣給發送端;另外一種是在接收端和發送端都共享一個已知的碼本集合,然后 根據具體的信道狀況從一個確定的矩陣集合中選取使系統性能最優的一個矩陣,再將 該矩陣在碼本集合中的序號反饋給發送端。LTE中采取的方法是第二種

46、,也就是基于碼本的預編碼技術。這樣反饋信道所需 傳輸的數據量較小;通常只有幾個比特大小,大大節約了資源。圖2.7中分別仿真反饋信道為2比特,4比特,6比特和7比特的系統性能,同時 以發射端擁有完美信道狀態信息時的性能作為參照。具體參數為:2×4MIMO,QPSK 調制方式,所采用的碼本矩陣參考文獻27,28】中構造的碼本,其碼本中包含的預編碼 矩陣數分別為4,16,64,128。喜專篤、二_、一一 慧乏一一o、 §=、。3<:三壘 。 ”翠、。 ;i 薹:、!凈_、一。! . t 、 I、 、一 _一e-2比特反饋一日.4比特反饋一+_6比特反饋一+_7比特反饋 無窮

47、大比特反饋西南交通大學碩士研究生學位論文 第11頁特數的增加而增加,并且逐漸逼近在發射端已知完美信道狀態信息的情況下通過預編 碼所能達到的性能。但是對于一個具有有限反饋的預編碼系統而言,仍然有兩大問題需要解決:第一, 如何構造一個有效的碼本集合;第二,接收端如何在碼本集合中選擇出一個合適的預 編碼矩陣。1、碼本設計人們對于碼本設計進行了深入的研究,并提出了很多有效的碼本設計方案。其中 這些設計方案集中歸結于一個數學問題:設計一組個矩陣元素,并能最大化其子空 間之間的距離。這即是著名的格萊斯曼子空間封裝(GraSSmannian subspaee pacing 問題。文獻29中提出了一種能夠滿足

48、格拉斯曼子空間封裝要求的方法,并且稍加改進 就可以實現在格拉斯曼空間內的任意子空間間距的碼本矩陣設計。在本設計中,一旦確定了第一個碼字只則整個碼本集合都會確定。其他碼本元素 是由如下公式決定:己=Q”置,m=2,.,N (25 其中Q是一個對角矩陣,完全由一個整數參數向量“=“".,U所控制。其公式 表示如下:e 萬“1Q=; . ; (2-6 0ex町等UN在文獻29中有詳細的關于U和只選擇的介紹。對于兩個發送天線的情況,LTE中已經確定了其對應的線性預編碼矩陣的碼本。 如表2.1所示【301。表2-1兩天線預編碼碼本表層數碼本序號12-11l l 0O2l 4201-L 一111

49、l 11、 42一l 211L 。一 _一 -一_l l 1112_壓。j.2.JJ.一 一1l32一1對于四個發送天線的情況,對應的預編碼矩陣的碼本如表22所示【301。西南交通大學碩士研究生學位論文 第12頁 表22四天線預編碼碼本表碼本 層數Un序號 1234 0“o=1111】7 吲1 吲14/壓 吲124/壓 吲1234/2 1的=【1一.,1汀 畔 畔2/壓 蚪23/括 彤11234'/2 2f2=111lr 唆1 吲12;/壓 噯123/壓 吲3214/2 3“3=1,1一/Ir 時1 吲12/壓 形3衄;/打 叫3214/2 4“。:5(_1-州壓一-,(1-州壓r 咧

50、1 wp 吲124/拈 W:1234/2 5鏟6(1一j/壓,(_l-州壓】r 吲u 既“4/壓 皚24/壓 吲1234/2 6鏟I(1+j/4j一,(-1+州壓】r 魄1 w6"13/壓 W攀m 吲1324/2 7“,:6(一1+州壓/(1+州壓】r 刪1 Wp|壓 WM 叫1324/2 8“8=1一I 11r 吲1 吲12/壓 蚶124/壓 吲12345/2 9“9=1一,一1一汀 吲1 Wp|正 吲”4/壓 吲1234/2 10=1I I一1r % 一33/拒 %323j/拈 %3324/2 1l =1,一1_,r % %?3/壓 畎 %?324/2 12“12=1111r %

51、字 %22/壓 %123/壓 彤2234/2 13%=111一lr %字 %;3/壓 %/打 %;3243/2 14“14=【11一Ilr % %23/壓 彤/壓 彤?214/2 15“15=11I 1r % w512/壓 形11253;/壓 %P/2其中,睨=J一2u。u。H,/。H“。,為4*4的單位矩陣,(47表示A矩陣的轉置矩陣。 2、PMI計算對于給定碼本集合且當前的信道狀態信息已知的情況下,如何選擇使系統性能最 優的預編碼矩陣至關重要。這里介紹基于MMSE接收機的PMI計算方法,日為信道狀態信息矩陣,其接收信號可以表示為:Y=且融+n (2-7 傳統意義上的MMSE均衡矩陣為【3l

52、】:G=(月片日4-盯2,一1HH (2.8 在發送端使用了預編碼技術的情況下,等效的信道矩陣為HP而不是日,這時候西南交通大學碩士研究生學位論文 第13頁MMSE的均衡矩陣可以寫為:G=(P”H”HP+J2,P H“ (2.9 接收端接收信號的MSE(M啪squareEIr。L均方誤差可以表示為以預編碼矩陣只 為自變量的函數1腳=“ace(1+掣血釤,m川一M (2.10 其中trace1表示矩陣的跡。為了最優化接收信號MSE,我們只需要在碼本集合中遍歷所有預編碼矩陣,找到 一個預編碼矩陣能夠滿足如下公式:m”;舡BmmuMSE(只 (2.11 然后將該預編碼矩陣的序號掣通過反饋信道傳遞給發

53、送端即可。圖2-8仿真了在于載波數目為24,共發射了30組OFDM符號的4X4M蹦O系統 中,基于最優化接收信號MSE各個子載波所選擇的表2d中的碼本序號情況。侶帕咿世恃露5圖2-8子載波所選擇的碼奉序號示意圖2.2-3基于非碼本的預編碼技術在非碼本的預編碼方式中,預編碼矩陣是在發射端獲得。發射端利用預測的信道 狀態信息,進行預編碼矩陣的運算。常見的預編碼計算方法有奇異值分解(SVD、幾 何均值分解(GMD、統一信道分解(UCD等,其操作流程圖如圖2-9所示11。j ; :基站 i-.-.-.-.-I ! ; :用戶 .-.-.-I通過導頻獲得CSI 發送上行解調或者探測導頻預編碼矩陣獲得過程

54、 :-1r :基于CSI進行預編碼矩陣計算1r預編碼操作過程預編碼操作 。1r發送預編碼的數據和專用導頻 使用專用導頻解調數據符號圖2-9非碼本的預編碼操作流程圖非碼本預編碼方式要求使用專用導頻,即數據符號和導頻符號一起進行預編碼操 作,這樣接收端只需要通過信道估計就可以獲得預編碼之后的等效信道,從而方便地 進行數據解調【¨。2.3本章小結本章主要介紹了LTE的發展歷程以及其主要技術特征,其中著重介紹了LTE下所 采用的MIMO技術。然后討論了LTE所采用的MIMO.OFDM架構下的預編碼方案。 最后分析了LTE下支持的兩種預編碼技術:基于碼本的預編碼技術與非碼本的預編碼 技術。第3

55、章基于信道分解的預編碼技術本章主要介紹了幾種基于信道分解的預編碼技術,包括奇異值分解(SVD預編 碼算法、幾何均值分解算法(GMD、統一信道分解(UCD算法以及LDLH信道分解 算法。它們均屬于非碼本的預編碼技術,即發送端需要知道當前的信道信息并以此來 計算相應的預編碼矩陣。3.1基于信道分解的預編碼技術概述基于信道分解的預編碼的基本思想是在發射端已知信道信息(理想狀態或通過 信道估計得到信道信息CSI的情況下,對信道信息矩陣日進行適當的分解,進而得到 相應的發射端預編碼矩陣、接收端均衡矩陣和將MIMO信道變換成若干個獨立子信道 的等效信道矩陣。這樣的處理方法能夠達到簡化接收端算法,提高系統性

56、能的目的。 基于信道分解的預編碼的MIMO系統結構如圖3.1所示。反饋信息 :_-一-一-一一-.-一-_-J圖31MIMo預編碼系統信息傳遞與反饋流程圖系統的發送天線數為,接收天線數為,。用戶所傳輸的數據流為m路,表示 為x=xI x2,.,x。】。首先在發射端根據反饋信道反饋的信息估計出當前的信道狀態矩陣日,再選取適 當的預編碼方案計算出預編碼矩陣,然后再將經預編碼處理之后的信號通過多天線發 送。本論文中討論的信道模型為瑞利平坦衰落信道,系統噪聲為高斯白噪聲,噪聲方 差為o-2。信道狀態信息矩陣H是由反饋信道來反饋給發送端的,本章討論的所有基于信道 分解的預編碼算法都是假定基站能夠獲得完美信道信息的情況之下的。但是實際中由西南交通大學碩士研究生學位論文 9916頁于反饋比特的位數限制以及信道估計的不準確性,完美的獲得信道信息幾乎是不可能 做到的。常見的基于信道分解的方法有奇異值分解預編碼算法,幾何均值分解預編碼 算法【13.141和統一信道分解算法【15】。除此之外,文獻33還介紹了一種復雜度低于前三 種的預編碼算法,稱為LDLH分解預