摘 要: 提出基于空域上聯合SM和TD的LA策略。該策略通過檢測后的符號SNR來自適應搜尋滿足服務質量" title="服務質量">服務質量要求的最優空間分組方案,天線組內部使用空時分組編碼(STBC),組間進行復用。仿真結果表明,同基于時域的LA策略相比,該策略能充分利用SM與TD在時域及空域的性能折中,具有更優的吞吐量性能,且復雜度較低。
關鍵詞: MIMO系統 鏈路" title="鏈路">鏈路自適應 空間復用 發射分集
多輸入多輸出(MIMO)系統是指在發射端和接收端" title="接收端">接收端同時使用多個天線的系統,通過充分利用無線信道的豐富多徑散射環境來極大地提高帶寬受限信道容量[1]。MIMO系統既可使用發射分集(TD)方案來獲得高的通信可靠性,也可使用空間復用(SM)方案來得到高數據速率[2]。現有SM系統的鏈路自適應(LA)在滿足服務質量(QoS)要求的前提下(例如目標誤塊率),將系統的調制編碼方案(MCS)與等效獨立子信道的信道條件相匹配,進而提供更優的系統吞吐量。SM方案同TD方案相比,前者對信道條件的變化更為敏感,因此當MIMO信道惡化時,SM方案會出現系統吞吐量的嚴重損失。另外,目前已有關于在時域上進行TD方案(如空時分組碼STBC)與SM方案聯合切換的研究[3],但這種基于時域的LA不能有效利用SM與TD的性能折中。
本文研究一種新的LA策略。該策略在空域上聯合SM與TD兩種方案,進而更好地利用二者性能折中。所謂空域LA,是將發射天線" title="發射天線">發射天線分成若干組,而每組中使用的空時編碼相互獨立,因此可以將每個天線組看成傳統SM方案中的一個發射天線。本文在接收端使用了迫零(ZF)分組檢測[4],根據每個天線組的信道條件選擇最優MCS,從而最大" title="最大">最大化MIMO系統吞吐量。為研究簡便,這里的STBC僅選用Alamouti編碼,發射天線個數設為4,不使用信道編碼。另外本文還研究了空間相關信道對最優天線分組方案選擇的影響。
1 系統模型
圖1是窄帶nT×nR MIMO系統模型。假設信道是準靜態平坦瑞利衰落,即信道在一個數據塊內保持不變,在塊間獨立變化,信道矩陣的元素是獨立同分布的均值0、方差1的復高斯變量。噪聲服從均值0、方差的σ2復高斯分布。系統有理想的信道估計、符號同步接收機和理想定時。又假設在接收端得到的控制信息能被無延時無誤差地反饋回發射端。根據來自接收端反饋的控制信息,發射端選擇最優的天線分組方案,同時為每個天線組選擇MCS和發射功率。
1.1 檢測后SNR
檢測后SNR是每個天線組的發射信息在接收端分組檢測后得到的SNR值,其值是由分組檢測算法決定的。下面詳細描述了4個發射天線情況下的計算方法。其他發射天線個數的情況可使用類似方法得到。
1.1.1 天線分組個數為2
將發射天線分為2組,每組都使用Alamouti編碼。令h1,n,h2,n,h3,n,h4,n為第n個發射符號周期內4個發射天線與nR個接收天線間4個nR×1信道向量,并且設信道在第n和n+1個符號周期內保持不變。如果第一組包括發射天線1和發射天線2,而第二組包括發射天線3和發射天線4,則接收信號可以表示為:
仍無法滿足QoS要求時,則將這些天線關閉。
本文研究目標是尋找最優發射天線模式,使其能在滿足目標誤塊率的要求下最大化系統吞吐量。天線模式選擇是基于無線信道的統計信息,這能使LA減小反饋負載和復雜度。該方法的思想是搜尋能夠定義模式切換區域的SNR門限,然后將接收端估計出的SNR與門限相比,并選擇最優發射模式。具體步驟如下:
首先通過仿真得到每個星座圖滿足目標誤塊率時的SNR門限(如果QoS要求為目標誤比特率,則可以通過文獻[7]中SNR與誤比特率的關系式計算出SNR門限);
然后,將每個天線組的檢測后SNR與這些SNR門限相比,為每組天線選擇滿足QoS要求的最大星座圖;
最后,把選擇出的控制信息反饋回發射端,進行發射系統參數配置。
實際中,基站可以根據周期性的上行鏈路質量報告來為下行鏈路選擇最優發射天線模式。為降低應用復雜度,可以在接收端事先建立一個含有不同信道條件下最優發射模式的查詢表。本文僅考慮4個發射天線的情況,因此共有4種分組方案、12種模式。每種模式都使用RAP的功率分配方法與自適應調制來獲得最大吞吐量。
2.2 仿真結果
仿真中,假設4×4自適應MIMO系統所用星座圖為Gray映射的BPSK 、QPSK、16QAM和64QAM。TD使用的是Alamouti編碼和1/2速率的STBC,不使用信道編碼,其塊長為400個比特。QoS要求目標誤塊率為0.1。仿真圖中每個信道條件使用了50 000次的統計平均。
?
?
圖2給出使用空域LA的 MIMO系統吞吐量性能。由仿真結果可以看出空域LA能綜合4種分組方案的優點,根據當前的信道條件選擇最優的天線發射模式,從而獲得較單個分組方案更優的吞吐量。
圖3給出每種分組方案的使用概率情況。在低SNR時,將所有發射天線分成一組,即使用STBC的發射分集增益來滿足QoS要求。在高SNR時,每個發射天線單獨分為一組,等同于SM方案,這是由于SM能提供最大的復用增益。可在好的信道條件下進一步改進系統吞吐量,可以看出空域LA策略能更好地利用TD與SM的折中來提高吞吐量。
圖4比較了空域LA與時域LA的性能。后者僅僅是在1/2速率的STBC編碼系統與SM間的切換,而前者利用了天線分組的方法,其中含有4種分組方案。從仿真結果看出,天線分組的使用使得空域LA優于時域LA,在中段的SNR范圍內前者能獲得系統吞吐量的改進。
3 空間相關性對空域LA的影響
3.1 相關信道模型
這里研究空間相關信道對空域LA性能的影響,使用Jakes模型來描述相關信道。一般地,空間信道的衰落相關性依賴于天線間距和入射無線電波的角度譜。如果天線的放置為線性等間距陣列,而且經典Jakes相關模式的角度譜為均勻分布,則第i個與第j個發射天線間的相關系數為:
其中J0(·)為第一類零階Bessel函數,λ為無線電波波長,d為天線間的距離。
由于接收天線不會影響到發射端天線模式的選擇,故可假設接收端沒有空間相關性。無相關信道下天線分組個數一定時,不同天線模式的修正信道矩陣H只進行列交換,從統計意義上講,這些模式都是等效的。但是發射相關性卻會對天線模式產生不同的影響,這里假設天線分組個數為2,則共有3種天線模式,即模式1為{(天線1,天線2)(天線3,天線4)},模式2為{(天線1,天線3)(天線2,天線4)},模式3為{(天線1,天線4)(天線2,天線3)}。
3.2 基于奇異值的模式選擇準則
由圖5可知,信道具有強相關性時,模式3最優,而低相關信道下3種模式具有幾乎相同的最小奇異值。空間相關性的強弱是天線間距的函數。當間距大于0.5倍無線電波波長時,信道的相關性很弱,3種模式的性能差異很小。使用基于最小奇異值的選擇準則能很容易得到最優天線模式。
圖6~9給出了不同相關信道下3種天線模式的系統吞吐量性能和使用概率。可以看出,在強相關信道下模式3具有最大吞吐量,并且使用概率最大,這說明模式3在強相關信道下是最優的。在弱相關信道下3種模式有幾乎相同的吞吐量和使用概率,即沒有明顯優于其他二種的天線模式。這個仿真結果與3.2節中使用基于最小奇異值的選擇準則的分析結論是一致的。
?
?
?
本文提出基于空域的LA策略,即在滿足QoS要求下將MIMO系統的發射天線進行自適應分組,組內使用STBC來獲得TD,組間做SM。該策略能根據信道條件自適應搜尋最優的天線分組方案,有效解決SM在低SNR時吞吐量損失的問題。仿真結果表明,同基于時域的LA策略相比,基于空域的LA策略能更充分地利用TD與SM的性能折中,在中段SNR范圍內改進系統吞吐量,且應用復雜度較低。
參考文獻
1 Foschini G J, Gans M J. On limits of wireless communica-tions in a fading environment when using multiple antennas. Wireless Personal Communications, 1998;6(3)311~335
2 Foschini G J. Layered space-time architecture for wireless communication in a fading environment when using multiple antennas. Bell Lab. Tech. Journal,1996;(1):41~59
3 Hwang K J, Lee S K, Chang K H. Adaptive rate MIMO system using space-time block mapping. VTC03-Spring,2003;1(4):774~778
4 Lan Z, Dubey V K. Transmit diversity and combining scheme for spatial multiplexing over correlated channels. VTC04-Spring,2004;1(3):380~383
5 Sumeet Sandhu and Arogyaswami Paulraj. Space-Time block codes: A Capacity Perspective. IEEE Comm. Lett., 2000;4(12):384~386
6 Catreux S, Driessen P F, Greenstein L J. Data throughput using multiple-input multiple-output (MIMO) techniques in a noise-limited cellular environment. IEEE Trans. on Wire. Comm. 2002;1(2):226~235
7 Proakis J G. Digital communications, 3.edition, McGraw Hill Inc, 1995
8 Heath R W Jr, Paulraj A J.Switching between spatial multi-plexing and transmit diversity based on constellation distance.Proc. of Allerton Conf. on Comm. Cont.and Comp.,Oct. 2000