关键字 |
| MRC，最大似然接收器，AWGN |
介绍 |
| 任何无线系统的用户数量都在增加，对天线的需求也在增加。因为每个用户在动态设备中都有天线。我们用那根天线接收或发射信号。市场上有很多经营者。每个操作员都有自己的天线。同一信道或不同信道之间都有可能发生串扰。意味着一个算子信号与另一个算子信号重叠，我们称之为干扰。为了使干扰问题最小化，人们发明了许多解决方案。不同的作者使用不同的技术。其中一个例子是在以前的MIMO解决使用时空分组码。 |
| 本文采用最大比组合(MRC)和最大似然接收机技术解决了这一问题。在最近的版本中，这种技术被用于N个接收天线和一个发射天线。现在我们用两根天线发射信号，两根天线接收信号。本文以数据为位元组。该组包含1和-1的数据。这组数据通过信道传输。通常在自由空间内会添加一些噪声。这里将该噪声作为加性高斯白噪声(AWGN)。利用最大Raito合并(MRC)方法，将组数据和噪声进行合并。在接收端，我们使用最大似然接收机，在没有任何干扰的情况下接收数据。 That result will show in simulation result chapter. In next chapters first we designing the MRC for N receive antennas and one transmit antenna. Later we extend the technique for MIMO which is two transmitters and two receivers. |
设计的方法 |
A.最大比例联合收割机(MRC) |
信道是平坦衰落的——简单地说，这意味着多径信道只有一个点。卷积运算就变成了简单的乘法运算。每个接收天线所经历的信道随时间随机变化。为 接收天线，每个发射的符号乘以一个随机变化的复数 由于所考虑的信道是瑞利信道，其实部和虚部高斯分布是否具有均值 和方差 每个接收天线的信道体验独立于其他接收天线的信道体验。在每个接收天线上，噪声n具有与的高斯概率密度函数 与 |
每个接收天线上的噪声独立于其他接收天线上的噪声。在每个接收天线，信道接收者知道…在通道的存在瞬时比特能量噪声比为 |
为了便于标记，让我们定义 |
假设: |
在接收天线，接收到的信号是 whereyI是接收到的符号接收天线,频道在电视上吗接收天线，x为发射符号，n为发射符号我是噪音上 接收天线。用矩阵形式表示，接收到的信号为: 在哪里 是否所有接收天线接收的符号 是否所有接收天线上的信道都是发射的符号 是所有接收天线上的噪声。均衡化的符号是，可以直观地注意到， |
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| 即所有接收天线的信道功率之和。 |
| 有效Eb /No与最大比组合(MRC): |
| 为模拟添加了内部噪声。假设为，我们注意到在信道hi存在的情况下，第i个接收天线的瞬时比特能噪比为 |
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| 假设我们在接收天线的情况下均衡信道，有效比特能量噪声比是， |
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| 在N个接收天线的情况下，有效比特能量噪声比是单个天线情况下比特能量噪声比的N倍，如图:3.1所示。 |
| B.卡方随机变量的错误率 |
| 通过对卡方随机变量的讨论，我们知道，如果hi是一个瑞利分布随机变量，那么hi2是一个两个自由度的卡方随机变量。pdf γiof为 |
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| 由于有效比特能量噪声比γ是N个这样的随机变量的和，γ的pdf是一个具有2N个自由度的卡方随机变量。γ的pdf是 |
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这里我们添加了一些噪声，这意味着误码率(BER)发生了。在AWGN的误码率计算中，比特能噪比为 AWGN中BPSK的误码率为 |
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| 有效比特能噪比与最大比特比组合为γ，则总误码率为条件误码率对所有可能的γ值的积分 |
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| 图的合成误码率如图3.2所示。 |
在本文中，我们解决了两个发射机和两个接收器的问题，即多输入多输出设备(MIMO)。例如，假设我们有一个传输序列 ．在正常传输中，我们将在第一个时隙发送，在第二个时隙发送，依此类推。然而，由于我们现在有两个发射天线，我们可以将符号分成两组。在第一时隙中，从第一天线和第二天线发送和发送。在第二时隙中，从第一和第二天线发送和，在第三时隙中发送和，以此类推。请注意，当我们将两个符号分组并在一个时隙中发送时，我们只需要时隙就可以完成传输。这形成了一个简单的解释，一个可能的MIMO传输方案有2个发射天线和2个接收天线。 |
| 现在让我们试着理解提取这两个相互干扰的符号的数学方法。在第一时隙内，第一接收天线上的接收信号为: |
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| 所述第二接收天线上的接收信号为 |
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C .多输入多输出 |
| 我们假设接收者知道h1,1,h1,2,h2,1和h2,2。接收者也知道y和y。未知的s是和。 |
| 为方便起见，可将上式用矩阵表示为: |
同样 |
| 假设: |
信道是平坦衰落的——简单地说，这意味着多径信道只有一个点。卷积运算就变成了简单的乘法运算。每个发射天线的信道经验独立于其他发射天线的信道经验。对于发射天线的接收天线，每个发射的符号乘以一个随机变化的复数。由于所考虑的信道为瑞利信道，hj,i的实部和虚部均为具有均值的高斯分布 和方差 |
| 每次发送到接收天线之间所经历的信道是独立的，并且随时间随机变化。在接收天线上，噪声n具有高斯概率密度函数 |
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| 由于调制方式为BPSK, x1的可能值为+1或-1。类似地，x2也取+1或-1。因此，要找到最大似然解，我们需要从x1和x2的所有四个组合中找到最小值。 |
| 传输符号的估计值是根据上述四个值中的最小值来选择的，即。 |
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仿真结果 |
| 生成+1和-1的随机二进制序列。将它们组合成一对两个符号，并在一个时隙中发送两个符号。将符号与信道相乘，然后添加高斯白噪声。在四个可能的传输符号组合中找出最小值。选择该接收路径，将接收到的符号按最大比例相等组合。执行硬决策解码并计算误码。基于最小值选择了发送符号的估计。的多个值重复执行并绘制仿真结果和理论结果。 |
| 图3.1包含信噪比的提高，这意味着最大比组合的基本发展 |
| 图3.2为我们在发射机添加了瑞利函数，采用BPSK调制方案。该误码率数据被传输。在接收器处显示天线接收的数据。图:3.3包含MRC，用于多输入多输出(MIMO)。在接收端使用最大似然(ML)接收端，数据被接收而没有任何干扰。 |
结论 |
| 在自由空间中，不同的信号从一个地方传送到另一个地方。根据天线接收信号的相位或频率。如果天线接收到被干扰的信号，那就没有用了。为了消除干扰，我们采用了MRC和ML接收器相结合的技术，成功地消除了不同数据和内部数据的干扰。 |
数字一览 |
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参考文献 |
- Y. Wu和A. R. Calderbank，“多天线无线通信中的码分集”，见IEEE国际年会Inf.Theory2008年7月，加拿大多伦多。
- 瑞利衰落信道中发射天线选择/最大比组合分析伊莱克特博士。与工程大学澳大利亚新南威尔士州悉尼;袁锦红;Vucetic BIEEE车辆技术, july2005。
- 存在同信道干扰时最大比结合不完善信道估计的性能分析Telecommun。三星电子研发中心。水原;希斯,美国无线通信，IEEE汇刊(卷:8，期:3)，2009年3月。
- 相关瑞利衰落信道的自适应最大似然接收机通讯，IEEE汇刊(第42卷，第9期)，9月,1994年。
- 多信道传输系统的极大似然接收机荷兰埃因霍温理工学院电气工程系通讯，IEEE汇刊(第24卷，第2期)，1994年2月。
- http://www.dsplog.com/2008/07/28/chi-square-random-variable/
- http://www2.econ.iastate.edu/classes/econ500/bunzel/documents/ProbabilitySpecificSlides2.pdf
- 数字通信:第三版，作者:John R. Barry, Edward A.Lee, David G. Messerschmitt
- 接受多样性- Raviraj Adve教授的笔记
- 无线通信基础，David Tse, Pramod VISWANATH
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菜单
接收天线，每个发射的符号乘以一个随机变化的复数
由于所考虑的信道是瑞利信道，其实部和虚部
和方差
每个接收天线的信道体验独立于其他接收天线的信道体验。在每个接收天线上，噪声n具有与的高斯概率密度函数
与
whereyI是接收到的符号
在哪里
是否所有接收天线接收的符号
是否所有接收天线上的信道都是发射的符号
是所有接收天线上的噪声。均衡化的符号是，可以直观地注意到，
AWGN中BPSK的误码率为
．在正常传输中，我们将在第一个时隙发送，在第二个时隙发送，依此类推。然而，由于我们现在有两个发射天线，我们可以将符号分成两组。在第一时隙中，从第一天线和第二天线发送和发送。在第二时隙中，从第一和第二天线发送和，在第三时隙中发送和，以此类推。请注意，当我们将两个符号分组并在一个时隙中发送时，我们只需要时隙就可以完成传输。这形成了一个简单的解释，一个可能的MIMO传输方案有2个发射天线和2个接收天线。
和方差
