下一代移动通信中的关键技术-移动通信-春(精)学习资料.ppt

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1、下一代移动通信中的关键技术-移动通信-2014春(精)OFDMOFDM的每个的每个子载波都是子载波都是窄带信道，窄带信道，可克服宽带可克服宽带信道的频率信道的频率选择性衰落，选择性衰落，即克服了即克服了ISIISI单单载载波波传传输输受受ISIISI影影响响严严重重，OFDMOFDM多多载载波波传传输输受受ISIISI影影响轻微，通过响轻微，通过CPCP技术可克服技术可克服ISIISI影响。影响。通通过过保保护护间间隔隔消消除除OFDMOFDM符符号号间间的的相相互互影影响。响。CPCP技术是一种技术是一种GIGI传统频分复用，频带划分为N个互不重叠的子信道。正交频分复用，各子载波有1/2重叠

2、但正交，频谱效率翻倍。The employment of Fast Fourier Transform(FFT)to replace the banks of sinusoidal generator and the demodulation significantly reduced the implementation complexity of OFDM modems.传统频分复用传统频分复用OFDMOFDM若对信号先进行傅立叶反变换，再发射时域接收信号对时域接收信号进行傅立叶变换，将宽带信道退化为窄带信道 信号通过宽带无线信道存在ISI问题若对频域信号 先进行IFFT，再发射时域接收信

3、号对时域接收信号进行FFTOFDMOFDM理论分析理论分析FDMFDM仅仅利利用用了了不不同同频频率率正正弦弦信信号号的的正交性正交性OFDMOFDM还还利利用用了了正正弦弦信信号号与与余余弦弦信信号号间间的正交性的正交性Advantages of OFDM 1.More robust against multipath propagation effects 2.Higher spectral efficiency 3.Lesser utilization of hardware Drawbacks of OFDM 1.While using OFDM applied system,high

4、 peak-to-average power ratio(PAPR)of transmitted signal is a major drawback.2.Very good frequency synchronization is crucial to maintain orthogonality.Example:use OFMA as multiple access technique 下一代移动通信中的关键技术MIMO技术所谓MIMO系统就是在发射端和接收端同时安装多个天线的一种空域处理系统。与 之 相 对 应 的 还 有 SIMO（simple-input multiple-outpu

5、t）和MISO（multiple-output simple-input）系统。单输入单输出（SISO）系统：单输入多输出（SIMO）系统：多输入单输出（MISO）系统：多输入多输出（MIMO）系统：MIMO系统模型：MIMO信道为组合信道，组合信道的总容量小于等于每个信道独立使用时的容量总和。只有当组合信道彼此间正交时，组合信道的总容量等于每个信道独立使用时的容量总和。以下通过对信道冲激响应矩阵进行奇异值分解（SVD），找出MIMO信道中包含的正交信道，则MIMO信道容量等于彼此正交的SISO信道容量的总和。令 ，对信道冲激响应矩阵进行SVD分解。其中F和G都是酉矩阵。D是对角矩阵假设NrN

6、t将 代入MIMO系统中包含的M个正交SISO子信道，M为发射天线数量与接收天线数量的较小者。因此MIMO系统的容量可由下式给出：MIMO系统的提出是为了进一步提高无线通信系统容量，它可以在不用增加系统带宽的情况下改善了系统性能，提高了数据速率。平坦衰落信道中，MIMO系统可以利用传播中的多径分量，但是，对于频率选择性衰落信道，MIMO系统依然无能为力。而在目前的宽带无线通信中，一般都会发生频率选择性衰落。为了使得MIMO系统性能在频率选择性衰落信道中依然良好，可以将MIMO系统和正交频分复用OFDM调制技术结合起来，形成MIMO-OFDM系统。将MIMO系统与OFDM技术相结合，可以充分利用

7、二者的优势，而又互相弥补不足之处。1.MIMO-OFDM系统在OFDM高的频谱效率的基础上，又开发了空间资源，能够进一步提高系统容量，4G空中接口的关键技术。2.另一方面，加入了OFDM调制技术的MIMO系统在抗多径方面表现出了很大的优势，使得MIMO系统在频率选择性衰落信道中也能发挥作用。智能天线技术智能天线技术 智能天线组成原理框图智能天线组成原理框图 x1(n)x2(n)xN(n)w1(n)w2(n)wN(n)y(n)射频射频到到基带基带转换转换解调自适应算法自适应算法1.最小均方（最小均方（LMS）算法）算法定义:第n时刻N个天线接收信号列矢量X(n)=x1(n),x2(n),xN(n

8、)T,W(n)=w1(n),w2(n),wN(n)T为对应的幅相加权矢量。则智能天线暂态输出y(n)=WH(n)X(n)，误差e(n)=y(n)-d(n)=WH(n)X(n)-d(n)，d(n)为训练信号。LMS算法阵列加权矢量更新的递推公式为 式中：即为搜索步长，是控制收敛速度和稳定性的标量常数因子，当选择02/Tr(R)时算法收敛,Tr(R)为数据自相关矩阵R的迹，R=EX(n)XT(n)。2.直接矩阵求逆（直接矩阵求逆（DMI）算法）算法DMI算法是一种开环计算方法，它通过直接求解阵列协方差矩阵R来估计权矢量，能实现与特征值散布度无关的最快的收敛速度。假设天线为N阵元的线阵结构，接收信号

9、X(n)为1N的复向量)可表示为 式中，a(i)是第i个来波方向i的空间响应函数，在实际应用中，可这样进行求解：假设X(n)的K次取样组成一个NK的矩阵，表示为 则 互相关矢量为 d(n)=d(n)d(n+1)d(n+K-1)T是一个K1的列矢量。则DMI算法得到的最优解为 分析表明，当取样数K2N时，它就能收敛到最优值的3dB之内。但是当干扰分布广泛时，收敛所需的取样数就要大。由于该算法的计算复杂性与N3成正比，因此对于小型阵列，其计算效率很高，而对于大尺寸阵列，它所要求的信号处理能力要很强。此外，对于给定的K值，由时间平均得到的估计的质量依赖于输入SNR，当输入SNR下降时，估计质量下降，

10、则需要更多的取样值来消除噪音的干扰，才能得到更精确的估计。4.计算机仿真计算机仿真 在计算机仿真算法中，为简单起见，期望信号的干扰均用互不相关的高斯噪声来表示。算法中期望信号的入射方向为0，信噪比为4 dB，干扰的入射方向为20，干噪比为20 dB。假设期望信号不变，仅干扰的入射方向变为10，天线阵元分别为阵元间距为/2的四阵元和八阵元，采用RLS算法进行仿真，观察阵元数目对天线性能的影响。在相同的信号环境下，分别对八阵元的线阵和圆阵进行仿真，观察不同阵列结构对天线性能的影响。三种算法的方向图比较三种算法的方向图比较 图6-24 三种算法的性能比较 此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢感谢您的支持，我们努力做得更好！谢谢