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CWTSWG1接纳为其“多天线技术研究报告”。
CWTSTRab.cdeV0.3.0(2003-08)
TechnicalReport
ChinaWirelessTelecommunicationsStandard;
WorkingGroup1;
Multi-ElementAntennas(MEA)TechnologiesResearchReport
多天线技术研究报告
CWTS
目录
目录3
1.文稿范围4
2.参考文献4
3.缩略语4
4.概述5
5.多输入多输出(MIMO)技术5
5.1.MIMO技术原理5
5.1.1.传统的天线系统SISO/MISO/SIMO5
5.1.2.多输入多输出MIMO系统8
5.2.多天线系统的空间信道建模10
5.2.1.空间信道模型11
5.2.2.MIMO信道统计模型12
5.2.3.MIMO信道模型中对传播环境的考虑14
5.2.4.MIMO信道模型的标准化14
5.3.MIMO技术在移动通信中的应用15
5.3.1.PARCMIMO发射机结构15
5.3.2.PARCMIMO信道模型16
5.3.3.PARCMIMO接收机结构16
5.3.4.其他的MIMO技术应用17
6.AdvanSIMO技术18
6.1.概述18
6.2.AdvanSIMO的实现过程18
6.3.多天线技术适用环境的讨论19
7.附录A:
空间信道模型参数[2]21
7.1.链路级SCM模型21
7.2.系统级SCM模型22
8.附录B:
多天线技术系统仿真方法23
9.附录C:
文档历史24
1.文稿范围
本文稿应包含对各种多天线技术(Multi-ElementAntennas)的描述,包括工作原理、信道模型、系统性能增益以及系统性能评估方法。
2.参考文献
[1].CWTSWG1-47-PARC-MIMO-Lucent,“用于下行高速分组数据的天线速率控制(PARC)MIMO技术”,CWTSWG1#22meeting,Dec.,03-05,2002;
[2].3GPP/PP2SCMAHG,“SCM-095-SCMTextv2.1b”,Janurary.06,2002.
[3].Lucent.MIMOsimulationmethodologyforsingle-userthroughput.TSG_RWG1documentTSGR1(01)0880;
27th-31stAugust,Turino,Italy.
[4]MIMORapporteur.MIMOTechnicalReportV.1.0.1.TSG_RWG1documentTSGR1(02)0494;
19th-22ndFebruary,OrlandoFlorida.
[5]C.E.Shannon,“AMathematicalTheoryofCommunication”,BellLabsTechnicalJournal,1,Vol.27,1948,pp.379-423,623-656
[6]Lucent.EnhancementsforHSDPAUsingMultipleAntennas.TSGR1#15(00)1096,22-26th,August2000,Berlin,Germany.
[7]Motorola.WorkitemdescriptionsheetforHighSpeedDownlinkPacketAccess.TSGR#7(00)0032,13-15th,March,2000,Madrid,Spain.
[8]Lucent.PreliminarylinklevelresultsforHSDPAusingmultipleantennas.TSGR1#16(00)1218,10-13th,October2000,Pusan,Korea.
[9]Lucent.ThroughputsimulationsforMIMOandtransmitdiversityenhancementstoHSDPA.TSGR1#17(00)1388,21-24th,November,2000,Stockholm,Sweden.
[10]P.W.Wolniansky,G.J.Foschini,G.D.Golden,andR.A.Valenzuela.V-BLAST:
[11]Anarchitectureforrealizingveryhighdataratesovertherichscatteringwirelesschannel.InProc.Int.SymposiumonAvancedRadioTechnologies,Boulder,CO,Sept.101998.
[12]P.Bender,P.Black,M.Grob,R.Padovani,N.Sindhushayana,andA.Viterbi.CDMA/HDR:
Abandwidth-efficienthigh-speedwirelessdataservicefornomadicusers.IEEECommunicationsMagazine,July,2000.
[13]Lucent,Nokia,Siemens,Ericsson.AstandardizedsetofMIMOradiopropagationchannels.TSGR1#23(01)1179,19-23rd,November,2001,Jeju,Korea
3.缩略语
AdvanSIMOAdvancedSIMO
MEAMulti-ElementAntennas
MIMOMultipleInputMultipleOutput
MISOMultipleInputSingleOutput
PARCPerAntennaRateControl
SCMSpatialChannelModel
SIMOSingleInputMultipleOutput
SISOSingleInputSingleOutput
4.概述
由于在提高系统性能方面的惊人表现,目前,多天线技术已经成为移动通信领域中炙手可热的课题了。
不仅在IMT-2000系统中,多天线技术有了迅速的发展和应用[1][4],而且它更是被视作将来用于下一代移动通信系统--超IMT-2000技术(SystemBeyondIMT-2000)的极具潜力的空中接口增强技术。
多输入多输出技术(MIMO)是各种多天线技术中的一个研究热点。
多接收天线(SIMO)、多发送天线(MISO)已得到实际应用并在不断改进之中。
本文稿组织了MIMO技术和改进的SIMO技术等的研究成果。
5.多输入多输出(MIMO)技术
5.1.MIMO技术原理
5.1.1.传统的天线系统SISO/MISO/SIMO
在一个无线通信系统中,天线是处于最前端的信号处理部分。
提高天线系统的性能和效率,将会直接给整个系统带来可观的增益。
传统天线系统的发展经历了从单发/单收天线SISO,到多发/单收MISO,以及单发/多收SIMO天线的阶段。
谈及移动通信,我们首先要来分析一下无线信道的一些特性。
众所周知,同其他传输信道,如光纤、同轴电缆、微波视距传输甚至卫星传输相比较,地面无线信道将给信号的正确传输造成更大的困难。
究其原因,主要是由于地面无线信道所特有的时变-多径衰落特性(TimeVarying-MultipathFading)。
为了尽可能的抵抗这种时变-多径衰落对信号传输的影响,人们不断的寻找新的技术。
采用时间和频率分集技术就是在传统SISO系统中抵抗多径衰落的有效手段。
时域交织技术同信道纠错编码相结合提供了时间分集增益;
扩展频谱技术则提供了频率分集增益。
图(5-1)给出了传统SISO系统的分集处理技术,即时间分集和频率分集。
图(5-1)传统的SISO天线系统
第三代移动通信系统(3G)的发展要求我们获得比以往更好的服务质量、更高的功率和频谱利用率,以及能适应更多通信环境的不同要求。
而要想在传统的SISO系统中实现这些目标,就要不断的提高发射功率、增加交织和纠错编码的深度和冗余度,以及提高扩频增益(即增加信道带宽)。
显见,这些都是与下一代移动通信系统发展的要求不相符的。
于是,人们开始把目光投向发送/接收端天线系统的信号处理上,因为这种改进带来的增益,是不会以牺牲任何功率和频谱资源为代价的。
研究结果表明,在一个多径散射信道中,采用天线分集能够切实可行、有效的降低多径衰落的影响,简单的理解就是,利用分集天线间衰落特性的非相关性,使接收信号有效规避连续恶劣衰落的影响。
这样,就在原有的时间分集、频率分集之上,增加了新的天线分集的增益。
在用天线分集技术的系统也就是我们常说的发送天线分集(MISO)和接收天线分集(SIMO)。
这两种技术目前都已经在3G中得到了应用。
(如图(5-2)、图(5-3))
图(5-2)具有发送天线分集的MISO系统
图(5-3)具有接收天线分集的SIMO系统
下面,我们来简单分析一下这些传统SISO/MISO/SIMO天线系统的容量。
从理论上来说,一个SISO天线系统的容量服从香农信道容量公式[5](5-1),
bps(5-1)
换算为频谱效率(bps/Hz)为式(1-2):
bps/Hz(5-2)
从式(5-2)中我们可以看出,一个SISO系统的频谱效率是由链路信噪比SNR决定的,它们之间满足经典的“香农公式“。
也就是说,当频谱效率每增加1个bps/Hz,天线的发射功率就要翻一倍(频谱效率从1bps/Hz增加到11bps/Hz时,天线的发射功率要提高近1000倍!
!
)。
实现天线分集的SIMO/MISO在SISO的接收/发送端增加了额外天线,并由此带来分集的增益,其频谱效率同样可由式(5-2)导出(M为分集天线个数):
bps/Hz(5-3)
从式(5-3)中,我们不难看出,SIMO/MISO的天线分集虽然可以带来一定增益,但并不能改变SISO频谱效率随信噪比SNR的慢变特性,即C与SNR仍成对数关系(C~log(M•SNR)),频谱效率每增加一个单位,天线发射功率就需提高2/M倍。
显然,只有当M很大时,这种增益的效果才较为明显。
图(5-4)SISO到SIMO的系统频谱效率增益
那么,我们能否突破这种对数关系对系统容量的禁锢呢?
答案是肯定的,而实现此突破的就是多输入多输出MIMO技术!
5.1.2.多输入多输出MIMO系统
多输入多输出(MIMO)技术的提出可以说是为现代无线通信开辟了一个全新的领域,它给未来的移动通信系统,特别是对高速数据接入的业务,提供了一种可以极大提高系统频谱效率的手段。
近年来,贝尔实验室的研究人员发现,在一个无线系统的发送和接收端都采用多天线单元,利用无线散射信道丰富的空间多维特性,以多输入端/多输出端的方式工作,可以突破性的提高系统信道容量。
这就是多输入多输出(MIMO)技术的基本思想。
简单地说,MIMO技术的基本出发点是将用户数据分解为多个并行的数据流,然后分别在每根发送天线上进行同时刻、同频率的发送,同时保持总发射功率不变;
最后,再由多元接收天线阵根据各个并行数据流的“空间特性标记”(SpatialSignature),在接收机端将其识别,并利用多用户解调技术,最终恢复出原数据流。
结合图(5-5),我们可以看出,MIMO技术的特点就是在发送/接收端都采用了多元天线阵。
它们就像空间多元感应器(spatialmulti-sensor),可以从具有丰富散射(rich-scattering)分量的空间无线信道中,“解调”(decorrelate)出具有不同“空间特性标记”的空间分量(SpatialVector),仿佛在一个共同空间信道中,开辟出了多个“互不干扰的独立通道”(independentsub-channel)。
我们称这种通过解调无线信道空间信息获得的增益为“空间分集增益(SpatialDiversity)”。
这样,除了传统的时间分集和频率分集,MIMO又为我们开辟了一维“新的增益空间”–空间分集。
图(5-5)具有空间分集增益的MIMO系统
多输入多输出MIMO系统充分利用了发射机和接收机之间散射丰富的无线信道。
此信道特点是,由发送天线阵送出的多个数据流,在接收天线阵一侧都可以有相应的“空间特性标记“来标识它,也就是说不同的数据流在接收端看来,都有特有的、可区分的空间特性(如到达角度,功率谱分布等),即信道具有多维特点。
并且,在慢变信道中,我们可以很安全的假设,这种空间特性在一个特定的时间段内是不变的。
因此,我们可以这样理解一个(nT,nR)的MIMO系统,即此MIMO信道可以看成是由M=min(nT,nR)个并行的子信道或者本征模组成,因此整个MIMO信道的容量就是所有子信道容量之和。
从理论上看,由于每个子信道都可以具有香农容量极限,所以,当发送/接收天线阵都具有良好的非相干性时,整个MIMO信道的容量将把“香农容量公式“提高到一个“令人吃惊”的程度,如式(5-4)。
bps/Hz(5-4)
在5.1节中,我们知道,传统SISO/SIMO/MISO系统的容量(频谱效率)与分集天线个数M和SNR是成对数关系的,而对于一个MIMO系统来说,信道容量在相同的SNR下,竟然可以同天线个数成线性正比关系!
!
这也就是说,在不提高发射功率的前提下,仅依靠增加MIMO系统天线的个数,就可以获得系统容量成倍的增加,这可能为将来系统容量的扩充提供无限的可利用空间!
应该说,MIMO技术的出现,为将来高容量的无线通信系统的发展奠定了坚实的技术基础。
(图(5-6)、图(5-7))。
图(5-6)MIMO系统频谱效率增益同天线个数成正比
图(5-7)MIMO系统频谱效率增益同SIMO/MISO的比较
5.2.多天线系统的空间信道建模
尽管人们对无线通信信道特性的研究已经有近半个世纪了,但无线通信技术的不断发展,尤其是天线系统研究的进展,需要我们对无线信道的特性有更深入的了解。
其中一个主要的原因是,以往大多数的信道模型仅仅局限于无线信道环境的时域特性,诸如有车载、室外步行、室内办公等信道类型之分。
先进的天线处理技术(如:
自适应天线,MIMO等)的发展,对人们关于无线信道特性的了解程度提出了更高的要求。
为了获得更高的信道容量,我们需要认识无线信道更多的特性,如空间域特性。
对于一个MIMO无线信道来说,我们不仅要掌握它的多径衰落和多普勒频移特性,更重要的是还必须获得它的空间特性,如到达角(AOA)和功率谱的空间分布(PAS)。
一般地,我们称能够表征这些特性的模型为空间信道模型SCM(SpatialChannelModel)。
5.2.1.空间信道模型
一般来说,造成无线信道中信号畸变的原因有三种,即多普勒扩展(DopplerSpread)、时延扩展(DelaySpread)和角度扩展(AngleSpread)。
多普勒扩展描述的是信号的频率发散,或者说是时域选择性衰落;
时延扩展是信号的时间发散,或者说是频率选择性衰落;
而角度扩散则是描述信号的接收到达角度(AOA)发散,也可以看成是空间选择性衰落。
大多经典的无线信道模型仅包含了前两种效应,而空间信道模型则要包含上述所有三种特性参数(如图5-8)。
要构建一个空间信道模型,必须包含以下几点要素:
❑模型包含时间、频率和空间选择性参数;
❑上述三种衰落之间在物理上是相关的;
❑要能与现有的二维信道模型相兼容;
❑允许对上、下行信道分别建模;
❑能支持多输入多输出(MIMO)系统的信道建模;
❑同时支持瑞利衰落和莱斯衰落;
图(5-8)空间信道模型中的角度发散(空间选择性)
在下面的章节中,我们将基于空间信道模型的构成,引入MIMO信道模型的建立。
5.2.2.MIMO信道统计模型
我们来考察一个(N,M)的MIMO系统,如图(5-9)。
图(5-9)一个散射环境中的(M,N)MIMO信道
UE天线端的接收信号可以表示为,
(5-5)
式中,
是接收端第n根天线上的接收信号向量,
为向量转置操作。
同样的,我们可以得到在NodeB天线端的发送信号向量,
(5-6)
NodeB与UE间的宽带MIMO信道可以定义为,
(5-7)
其中,
,
是对应于时延扩展为
的两发/收天线对(m,n)间的线性变换复矩阵,
是从NodeB端天线m到UE端天线n间MIMO信道的复传输系数。
对于一个频率选择性信道,我们通常用“抽头时延线模型”来模拟,并且L个时延的信道系数可以用矩阵的形式表征。
所以,信号y(t)与s(t)可以通过MIMO信道响应向量联系起来,
(5-8)
从式(6-4)可以看出,信号在一个MIMO信道中传输,能够获得多大的空间分集增益,在很大程度上取决于MIMO信道矩阵
(即
)中各元素间的相关系数。
由它们构成的函数,我们称之为“空间相关函数”(SpatialCorrelationFunction)。
一般来说,UE周围的散射物较为集中,而NodeB位置较高并且附近的散射物相对较少,所以NodeB端的方位角功率谱PAS相对集中在一个较窄的波宽中,而UE端的PAS基本上是分布在整个360度空间里的。
此外,对于NodeB来说,各UE的散射环境比较近似,且具有相同的天线发射方式,所以,它们在NodeB端的PAS可以认为是相同的,即具有相同的空间相关函数。
这对我们简化MIMO信道的分析和推导信道公式都是很重要的假设。
我们来看看NodeB端的天线m1和m2间的相关系数,
(5-9)
UE端的天线n1和n2间的相关系数为(假设二者间距大于半波长),
(5-10)
结合式(3-5)、(3-6),我们可以定义NodeB和UE端的空间相关矩阵,
(5-11)
(5-12)
然而,我们发现,要获得MIMO信道矩阵
,仅有NodeB和UE端的空间相关函数是不够的,我们还需得到发/收两套天线之间的传输信道相关系数
(这也即是两个MIMO子信道n1->
m1和n2->
m2之间的相关系数),而
(5-13)
至此,我们可以得出这样的结论,对于一个MIMO信道,它全部的增益信息都包含在信道传输复矩阵
中了,并且MIMO信道容量取决于
中各元素间的“空间相关函数”。
当此相关函数矩阵越逼近单位矩阵(完全非相关信道)时,MIMO信道的容量就接近了理论上界!
此外,我们只需确定NodeB和UE端的天线相关系数
便可获得整个MIMO信道的空间相关函数矩阵。
这是因为,无论是NodeB还是UE,它们天线阵间的相关系数均是由无线信道中衰落的空间相关性决定的。
5.2.3.MIMO信道模型中对传播环境的考虑
5.2.3.1.方位角功率谱PAS对空间相关函数矩阵的影响
前面我们已经知道,MIMO信道的空间相关函数矩阵是由无线信道中衰落的空间相关性决定的。
这种空间衰落的相关性是由信号在信道空间的功率或包络的相关函数来表征的,它通常是天线阵单元间距d、信号到达角AOA以及信号方位角功率谱PAS的函数。
其中,不同的PAS分布会直接影响空间相关函数的结果。
研究结果表明,MIMO空间信道的相关函数,即
,可以由PAS的分布导出,并由其标准方差所定义。
表(5-1)给出了不同信道环境下的PAS分布。
NodeB
UE
Outdoor
Macrocell
❑Laplacian
❑nthpowerofacosinefunction
❑TruncatedGaussian
❑Uniform
Uniform
Microcell
Picocell
AlmostUniform
Indoor
表(5-1)不同信道环境下的PAS分布
5.2.3.2.多径传播的时延扩展PDP
为了保持同现有的ITUSISO信道模型的后向兼容性,我们对多径传播的时延扩展在MIMO信道中的建模仍采用“抽头时延线模型”,且抽头个数和PDP分布是相同不变的,唯一的区别是在MIMO信道模型中增加了收/发端天线阵的相关矩阵参数。
为得到此参数,在MIMO信道模型中,我们要定义特定的天线阵单元间距d、信号到达角AOA和方位角功率谱PAS。
5.2.4.MIMO信道模型的标准化
目前,3GPP和3GPP2已经成立了SCMAHG的特别工作组,专门进行MIMO系统信道模型的标准化工作。
并在2003年1月发布了信道模型SCMV2.1b[2]。
具体参数请参照本文附录A。
3GPP/3GPP2的SCM信道模型主要包括链路级(LinkLevel)和系统级(SystemLevel)两部分内容。
前者主要着重于多天线系统链路级的测量和校准,它反映了在一次快闪(Snapshot)中的信道短期行为,而无法反映出不同系统的长期特性;
后者则定义了同传统3GPP/3GPP2信道模型兼容的信道环境(Scenario),并在此基础上对不同系统进行性能的评估。
5.3.MIMO技术在移动通信中的应用
在本章内容中,我们将主要介绍PARC/MIMO技术的发射机结构、信道模型以及接收机结构[1]。
此外,还将对其他的MIMO技术应用做简单的阐述,例如:
MISOBeamformingEnhancement技术。
5.3.1.PARCMIMO发射机结构
图5-10给出了使用T根发送天线的PARCMIMO的系统框图。
图5-10PARCMIMO的发射机结构框图
如图,用户的高速数据流首先被分解成T条并行的子数据流。
由于每根天线上的数据传输速率可能不同,所以这T条子数据流并不一定是对称的,其每帧包含的比特数可以不同。
然后,进
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