下行多用户MIMO线性预编码算法研究

论文总字数：38071字

摘 要

多输入多输出(Multi-Input Multi-Output, MIMO)技术在发送端和接收端均配置多根天线，在不增加频谱资源和发送功率的情况下可以成倍的提高信道容量，能为未来高速数据业务提供极大的支持。预编码技术是MIMO的核心技术之一。预编码利用发送端信道状态信息(Channel State Information at Transmitter, CSIT)对发送信号进行预处理，可以提高系统的传输速率和链路可靠性。

本文对下行多用户MIMO系统的线性预编码算法进行研究，分别就接收端单天线和接收端多天线两种情况下的线性预编码算法进行研究。在接收端单天线情况下，研究迫零波束成形(Zero-Forcing Beamforming, ZFBF)、最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)、以及最大化信漏噪比(Signal-to-Leakage-plus-Noise Ratio, SLNR)预编码算法，后两种算法的性能均优于ZFBF算法，并且在等功率分配(Equal Power Allocation, EPA)的情况下，最小均方误差与最大化信漏噪比算法等价；在接收端多天线情况，研究块对角化(Block Diagonalization, BD)、规则化块对角化(Regularized Block Diagonalization, RBD)以及最大化信漏噪比预编码算法，后两种算法具有等价性，且其性能均优于BD算法。

关键词：MIMO、线性预编码、CSIT

Research on linear precoding algorithms for downlink multiuser MIMO systems

04011426 Luan Shuangjian
Supervised by Shen Hong

Abstract

Multi-input multi-output (MIMO) technology can improve the channel capacity and provide great support for the future high speed data transmission service without increasing the spectrum resource. Precoding technique is one of the core technologies in MIMO, it preprocesses the transmit signal using the channel state information at transmitter (CSIT) in order to improve the transmission rate and the link reliability.

This thesis studies the linear precoding algorithms of the downlink multiuser MIMO system. We will discuss both scenarios with single-antenna and multi-antenna receivers. For the first case with single antenna, zero-forcing beamforming (ZFBF), minimum mean square error (MMSE) and signal-to-leakage-plus-noise ratio (SLNR) maximization precoding will be investigated. The latter two algorithms exhibit better performance than ZFBF. Moreover, under equal power allocation (EPA), the SLNR maximization precoding is equivalent to the MMSE precoding. For the case with multi-antenna receiver, block diagonalization (BD) precoding, regularized block diagonalization (RBD) precoding and SLNR maximization precoding will be investigated. The RBD precoding is equivalent to the SLNR maximization precoding, and both of them outperform BD precoding.

Key words: MIMO, linear precoding, CSI

目　录

第一章　绪 论 1

1.1 研究背景 1

1.2 MIMO技术概述 1

1.3 单用户MIMO系统 2

1.4 多用户MIMO系统 4

1.5 预编码技术 6

1.6 本文工作安排 8

第二章　多用户MISO系统线性预编码算法研究 9

2.1 引言 9

2.2 系统模型 9

2.3 迫零波束成形预编码算法 10

2.4 最小均方误差预编码算法 12

2.5 最大化信漏噪比预编码算法 13

2.6 SLNR与MMSE算法的等价性 14

2.7 仿真分析结果 15

2.8 本章小结 19

第三章 多用户MIMO系统线性预编码算法研究 21

3.1 引言 21

3.2 系统模型 21

3.3 块对角化预编码算法 22

3.4 RBD预编码算法 23

3.5 SLNR预编码算法 27

3.6 RBD算法与SLNR算法的等价性 27

3.7 仿真分析结果 29

3.8 本章小结 32

第四章 本文总结 33

致 谢 35

参考文献 37

第一章　绪 论

1.1 研究背景

无线通信是当今世界最活跃的科研领域之一，它突破了有线通信的物理限制，使得人们能自由地在任何无线电波能够达到的地方进行通信。无线通信经历了从最初第一代的模拟无线通信系统到现在的第四代无线通信系统的长足发展，而随着互联网的蓬勃发展和用户对业务需求的进一步提高，未来的无线通信技术需要能够提供类型更加广泛的因特网服务，包括实时流媒体业务，需要能够支持更高速率的多媒体业务，而且要能够给各种业务提供允许在很大范围内动态变化的传输速率。然而这些需求受到系统功率、带宽这些频谱资源和系统实现复杂度的限制。因此，具有高性能和高频谱利用率的通信技术成为无线通信领域的研究开发目标之一，研究人员们追求创新和突破，其突破重点集中于概念和技术上。在研究中，开发了多种有光明前景的技术，而多输入多输出(Multi-Input Multi-Output, MIMO)技术正是其中一项备受关注的技术。MIMO技术在不增加带宽和发送功率的情况下，能成倍的提高信道容量，故而频谱利用率成倍的提高，极大地提高通信的有效性^[1][2][3]。目前，MIMO技术已成为第四代无线通信技术的重要组成部分，受到通信界的强烈关注。

1.2 MIMO技术概述

MIMO技术是指发送端和接收端均采用多根天线的通信技术，广义来说，MIMO系统还包括了单入多出(Single-Input Single-Output, SIMO)系统和多入单出(Multi-Input Single-Output, MISO)系统。

图1-1为一个典型的MIMO系统的框图，发射端配置M根天线，接收机配置N根天线，传输信息流经空时编码等处理后形成多个信息子流，并经M根天线发送出去，信息流通过无线信道传输后由接收机的N根天线接收。接收机利用空时信号处理能够分离并解码这些数据流，从而实现高容量的最佳接收。

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