MIMO的注水算法

① MIMO多天线技术

学号：20011210119   

姓名：范亚奇

【嵌牛导读】

        不断提高空中接口的吞吐率是无线制式的发展目标。MIMO多天线技术是LTE大幅提升吞吐率的物理层关键技术。MIMO技术和OFDM技术一起并称为LTE的两大最重要物理层技术。

【嵌牛鼻子】MIMO多天线技术

【嵌牛正文】

1.MIMO基本原理

      最早的多天线技术是一种接收分集技术。多条接收通道同时处于深度衰落的可能性比单天线通道处于深度衰落的可能性小很多。接收分集可以提高无线传输的可靠性，基站侧布置多个接收天线实现上行接收分集较为容易。但终端侧布置多个天线会提高手机复杂度和成本，实现较困难，那能不能在基站侧实现发射分集（多天线发射相同的数据流）来提高下行传输可靠性呢？人们尝试这样做，但发现多天线发送相同的数据流，他们是相互干扰的，甚至会相互抵消，起不到分集的作用。想要实现发送分集，必须解决发送天线之间无线链路的正交性问题。多天线正交性的问题最终被攻克，于是MIMO技术成熟。

1.1 数学模型

      由于数据看不见摸不着，把数据看作从仓库A搬运到仓库B的货物，如图所示。

        装货点A1有1/3的货物到了卸货点B1，2/3到卸货点B2；装货点A2有3/4货物到了卸货点B1，有1/4到卸货点B2。在B1有1个货物的损失，在B2有两个货物的损失。于是装货点的货物数量x1、x2和卸货点数量y1、y2数量关系如下：

可以用矩阵关系表示上述数量关系：

借鉴类似思路，可以给MIMO系统建立数学模型。在发射端和接收端分别设置多个天线，如图

      上面s1、s2和r1、r2的关系可以用如下矩阵表示：

（其实只要记H矩阵是接收天线数×发射天线）

        MIMO系统是在发射端和接收端同时采用多天线的技术，广义上SISO，SIMO，MISO也是MIMO的特例。

1.2 极限容量

        香农给出了单发射天线、单接收天线的SISO无线信道的极限容量公式：

        B为信道带宽，S/N为接收端信噪比。由香农公式，提高SNR或带宽可以增加无线信道容量。但发射功率P和带宽都是有一定限度的。在一定带宽条件下，SISO无论采用什么样的编码和调制方式，系统容量都不可能超过香农公式极限。目前广泛使用的Turbo码、LDPC码，使信道容量逼近了信道容量极限。

      但多天线的情况下，信道容量随着接收天线数量Mr的增加而增加，两者为对数关系；信道容量也随着发射天线数量Mt的增加而增加，两者也为对数关系；

      也就是说发射分集和接受分集可以改善接收端的信噪比，从而提高信道容量和频谱效率，但对信道容量的提升也是有限的，仅为对数关系。

        MIMO系统容量会随着发射端或接收端天线数中较小的一方min（Mr，Mt）的增加而线性增加（不是对数增加）。

        例如，从MIMO系统极限容量公式可以看书，2×2天线配置的MIMO系统和2×4天线配置的MIMO系统的极限容量是接近的。因为二者的最小天线数目一样，都是2。但发射天线数目翻倍也不是一点作用都没，发射天线数目翻倍起到了分集作用，改善了接收端信噪比。两者虽然极限容量一样，但2×4的天线配置方式，下行的平均容量会提高。

1.3 多天线技术增益

        阵列增益：在单天线发射功率不变的情况下，增加天线个数，可使接收端通过多路信号的相干合并，获得平均信噪比（SNR）的增加。阵列增益是和天线个数（M）的对数lg（M）强相关的，阵列增益可以改善系统覆盖。

        功率增益：覆盖范围不变时增加天线数目可以降低天线口发射功率，继而可以降低对设备功放线性范围的要求。若单天线发射功率不变，采用多天线发射相当于总的发射功率增加，从而增加覆盖范围。

        分集增益：同一路信号经过不同路径到达接收端，可以有效对抗多径衰落，减少接收端SNR的波动。独立衰落的分支数目越大，接收端信噪比波动越小，分集增益越大。分集增益可以改善系统覆盖，增加链路可靠性。

        空间复用增益：提高极限容量和改善峰值速率。在天线间互不相关前提下，MIMO信道的容量可随着接收天线和发射天线二者的最小数目线性增长。这个容量的增长就是空间复用增益。

        干扰抑制增益：多天线收发系统中，空间存在的干扰有一定的统计规律。利用信道估计技术，选取不同的天线映射算法，选择合适的干扰抑制算法，可降低干扰。

2.MIMO的工作模式

        MIMO系统就是多个信号流在空中的并行传输。在发射端输入的数据流变成几路并行的符号流，分别从Mt个天线同时发射出去；接收端从Mr个接收天线将信号接收下来，恢复原始信号。

        多个信号流可以是不同的数据流，也可以是同一个数据流的不同版本。不同的数据流就是不同的信息同时发射，意味着信息传送效率的提升，提高了无线通信的效率。同一个数据流的不同版本，就是同样的信息，不同的表达方式，并行发射出去，确保接受端收到信息的准确，提高信息传送的可靠性。为提高信息传送效率的工作模式，就是MIMO的复用模式；为提高信息传送可靠性的工作模式，就是MIMO的分集模式。

2.1 空分复用模式

        空分复用（Space Multiplexing，SM）思想是把1个高速的数据流分割为几个速率较低的数据流，分别在不同的天线进行编码、调制，然后发送。天线之间相互独立，一个天线相当于一个独立的信道，接收机利用空间均衡器分离接收信号，然后解调、解码，将几个数据流合并，恢复出原始信号，如图所示。

        一路数据变为多路数据的方法是贝尔实验室提出的时空转移大法：空时编码（Space Time Coding，STC），即BLAST（Bell Labs Layered Space-Time）技术。将数据看作待转运的货物，为了快速地转运（复用）出去，可以把它安排在不同的地点（空间），也可以变换交货的时间。“不同的天线”就是空时编码中“空间”的概念；“不同的OFDM周期”就是空时编码中“时间”的概念。空时编码的最小单位是TB块（Transport block，传输块），TB块是一个子帧内含有的编码前比特数，由很多个RB组成。一个TTI是1ms。

        空分复用（SM）常用的空时编码技术有两种：预编码（Precoding）、PARC（Per Antenna Rate Control，每天线速率控制）。预编码技术把原始数据流两个符号分为一组进行变换，如某一组为”s1、s2“，转换成并行数据流”z1、z2“，然后分别由不同的天线发出去，如图所示。二者的关系式为：

      其中V矩阵就是预编码矩阵，他就是负责把数据流转换到天线端口的数学变换公式。PARC是不进行符号变换的，直接根据每个天线的信道条件调节其信息发送速率。天线信道好的，速率快一些，反之速率慢一些。速率本身也是一种时空编码，只不过一路天线速度快些，另一路慢些。在天线口，PARC的空时编码所做的工作就是直接把速率调节好的两列数据搬在天线口发射，可不做变换。

2.2 空间分集模式

        空间分集（Space Diversity，SD）的思想是制作同一个数据流的不同版本，分别在不同的天线进行编码、调制，然后发送，如图所示，这个数据流可以是原来要发送的数据流，也可以是原始数据流经过一定的数学变换后形成的新数据流。同一个东西，不同的面貌。接收机利用空间均衡器分离接收信号，然后解调、解码，将同一数据流的不同接收信号合并，恢复出原始信号。空间分集可以起到可靠传输数据的作用。

不管是复用技术还是分集技术，都涉及把一路数据变成多路数据的技术，即时空编码技术。空间分集常用的技术有STBC（空时块编码）、SFBC(空频块编码）、TSTD/FSTD（时间/频率转换传送分集）、CDD（循环延时分集）。

      STBC主要思想是在空间和时间两个维度上安排数据流的不同版本，可以有时间和空间分集的的效果，从而降低信道误码率提高可靠性。如图所示，天线1上两个符号s1，s2分别放在1个子帧两个时隙的第一个OFDM符号周期上；天线2上这两个符号调换一下时隙位置，把他们的另一个版本-s2*、s1*分别放在这个子帧的两个时隙上。

        SFBC的主要思想是在空间和频率两个维度上安排数据流的不同版本，可以有空间分集和频率分集的效果。在天线1上，两个符号s1、s2分别安排在两个相邻的子载波上，在天线2上，这两个符号调换一下子载波的位置，把它们的另一个版本-s2*、s1*分别放在这两个子载波上。

        TSTD也是在空间和时间两个维度上安排数据流的不同部分，有空间和时间分集的效果。在天线1和天线2的时隙位置上，交叉安排符号流s1、s2，符号排队等待发射，在第一个符号周期，这个符号放在天线1上发射，下一符号周期则放在天线2上发射，以此类推。

TSTD/FSTD技术的矩阵表示形式如图所示，

2.3 多天线工作模式对比

        多天线技术主要指以下四种：空间复用、空间分集、空分多址（SDMA）、波束赋型。            空间分集利用天线间的不相关性来实现，这个不相关要求天线间距在10个电磁波波长以上。目的是提高链路质量而不是链路容量。

        空间复用也是利用天线间不相关性来实现的。一般需要多个发射和接受天线，是一种MIMO方式，也可以是智能天线方式。在复用时，并行发射和接受多个数据流，目的是调高链路容量（峰值速率），而不是链路质量。

        空分多址是利用相同的时隙、相同的子载波，但不同的天线传送多个终端用户的数据。不同用户的数据如果要彼此相互区别就要求天线间的不相关性。空分多址的主要目的是通过空间上区别用户，在链路上容纳更多的用户，提高容量。

        波束赋型利用电磁波之间的相干特性，将电磁波的能量（波束）集中于某个特定的方向上。不同于以上三种，波束赋型利用的是天线阵元之间的相关性。因此波束赋型要求天线之间的距离小一些，通常在波长的1/2左右。主要目的是增强覆盖和抑制干扰。使用波束赋型的多天线技术，就是传统的智能天线（Smart Antenna)技术，也叫AAS（Adaptive Antenna System，自适应天线系统）。TD-SCDMA系统的关键技术就是智能天线。

        MIMO主要利用天线之间的不相关性，而智能天线主要利用天线间的相关性。MIMO可有效克服多径效应；而智能天线克服多径能力有限但抗干扰效果较好。

2.4 MIMO工作模式小结

MIMO系统可根据不同的系统条件、变化的无线环境采用不同的工作模式，协议中定义了以下七种MIMO的工作模式：

1.单天线工作模式：传统个无线制式的天线工作模式。

2.开环发射分集：利用复数共轭的数学方法，在多个天线上形成了彼此正交的空间信道，发送相同的数据流，提高传输可靠性。

3.开环空间复用：在不同的天线上人为制造“多径效应”，一个天线正常发射。其他天线引入相位偏移环节。多个天线的发射关系构成复矩阵，并行地发射不同的数据流。这个复矩阵在发射端随机选择，不依赖接收端的反馈结果，就是开环空间复用。

4.闭环空间复用：发射端在并行发射多个数据流的时候，根据反馈的信道估计结果，选择制造“多径效应”的复矩阵，就是闭环空间复用

5.MU-MIMO：并行传输的多个数据流是由多个UE组合实现的，就是多用户空间复用。

6.Rank=1的闭环发射分集：作为闭环空间复用的一特例，只传输一个数据流，也就是说空间信道的秩Rank=1。这种工作模式起到的是提高传输可靠性的作用，实际上是一种发射分集的方式。

7.波束赋型：多个天线协同工作，根据基站和UE的信道条件，实时计算不同的相位偏移方案，利用天线之间的相位干涉叠加原理，形成指向特定UE的波束。

3.MIMO系统的实现

把货物运送的港口的过程分为三个步骤：

步骤一：打包方式的选择（类似传输块TB的形成）；

步骤二：根据货物的种类和去往的目的地进行初步的分类（类似层映射）；

步骤三：运输公司的选择（预编码矩阵的选择）。

运输公司确定好之后，由运输公司选择港口，而发货方无须关心由哪个港口发送。

不同港口对应着不同的运输公司和运输航道。如何选择港口来发送货物？有两种方式：开环方式和闭环方式。开环就是根据自己对港口的条件判断发货，无须等待接收货物方对发货质量的确认。闭环则要等待货物接收方对运送质量的反馈，来决定选择什么样的包装方式和运输公司。

② 两功率分配策略和三功率分配策略的区别

本文主要研究的是多用户MIMO系统的功率分配策略。从单用户系统开始，分析了其“注水算法”，把其与“均匀分配”策略作了比较；进而研究了其推广算法——上行多用户“迭代注水”算法，针对其缺少用户间功率分配导致用户较多时出现的频谱效率降低的现象提出了一种改进的算法，加入了用户间的功率分配内容；进而结合时分策略对改进的算法进行了进一步的简化；并通过建立与下行多用户系统对偶的上行多用户系统的方式，把改进的上行多用户“迭代注水”算法做了相应的改动，运用到下行，来取得下行多用户系统的可达速率，对下行广播信道的容量区域这一开放性问题作了初...

③ MIMO的原理

多输入多输出技术（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。
图1 MIMO系统的一个原理框图

图1是MIMO系统的一个原理框图。发射端通过空时映射将要发送的数据信号映射到多根天线上发送出去，接收端将各根天线接收到的信号进行空时译码从而恢复出发射端发送的数据信号。根据空时映射方法的不同，MIMO技术大致可以分为两类：空间分集和空间复用。空间分集是指利用多根发送天线将具有相同信息的信号通过不同的路径发送出去，同时在接收机端获得同一个数据符号的多个独立衰落的信号，从而获得分集提高的接收可靠性。举例来说，在慢瑞利衰落信道中，使用一根发射天线n 根接收天线，发送信号通过n 个不同的路径。如果各个天线之间的衰落是独立的，可以获得最大的分集增益为n 。对于发射分集技术来说，同样是利用多条路径的增益来提高系统的可靠性。在一个具有m根发射天线n 根接收天线的系统中，如果天线对之间的路径增益是独立均匀分布的瑞利衰落，可以获得的最大分集增益为mn。目前在MIMO系统中常用的空间分集技术主要有空时分组码（Space Time Block Code，STBC）和波束成形技术。STBC是基于发送分集的一种重要编码形式，其中最基本的是针对二天线设计的Alamouti方案，具体编码过程如图2所示。
图2Alamouti 编码过程示意

可以发现STBC方法，其最重要的地方就是使得多根天线上面要传输的信号矢量相互正交，如图2-19中x 1和x 2的内积为0，这时接收端就可以利用发送端信号矢量的正交性恢复出发送的数据信号。使用STBC技术，能够达到满分集的效果，即在具有M根发射天线N 根接收天线的系统中采用STBC技术时最大分集增益为MN。波束成形技术是通过不同的发射天线来发送相同的数据，形成指向某些用户的赋形波束，从而有效提高天线增益。为了能够最大化指向用户的波束的信号强度，通常波束成形技术需要计算各个发射天线上发送数据的相位和功率，也称之威波束成形矢量。常见的波束成形矢量计算方法有最大特征值向量、MUSIC算法等。M根发射天线采用波束成形技术可以获得的最大发送分集增益为M。空间复用技术是将要传送的数据可以分成几个数据流，然后在不同的天线上进行传输，从而提高系统的传输速率。常用的空间复用方法是贝尔实验室提出的垂直分层空时码，即V-BLAST技术，如图3所示。
图3V-BLAST 系统发送示意

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统是一项运用于802.11n的核心技术。
802.11n是IEEE继802.11bag后全新的无线局域网技术，速度可达600Mbps。同时，专有MIMO技术可改进已有802.11a/b/g网络的性能。该技术最早是由Marconi于1908年提出的，它利用多天线来抑制信道衰落。根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系统，MIMO还可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。

④ 谁知道mimo的资料

MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put)系统是一项考虑用于802.11n的技术。802.11n是下一代802.11标准，可将吞吐量提高到100Mbps。同时，专有MIMO技术可改进已有802.11a/b/g网络的性能。该技术最早是由Marconi于1908年提出的，它利用多天线来抑制信道衰落。根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系统，MIMO还可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。 [编辑本段]1、MIMO概述MIMO 表示多输入多输出。读/maimo/或/mimo/，通常美国人前者，英国人读后者，国际上研究这一领域的专家较多的都读读/maimo/。通常用于 IEEE 802.11n，但也可以用于其他 802.11 技术。MIMO 有时被称作空间多样，因为它使用多空间通道传送和接收数据。只有站点（移动设备）或接入点（AP）支持 MIMO 时才能部署 MIMO。
MIMO 的优点是能够增加无线范围并提高性能。连接到老的 802.11g 接入点的 802.11n 站点能够以更高的速度连接到更远的距离。例如，如果使用老站点，从 25 英尺的距离连接到接入点的速度是 1Mbps；而使用 802.11n MIMO 时站点的速度为 2Mbps。增加到 2Mbps 的范围，允许用户在更远的距离保持连接。
无线电发送的信号被反射时，会产生多份信号。每份信号都是一个空间流。使用单输入单输出（SISO）的当前或老系统一次只能发送或接收一个空间流。MIMO 允许多个天线同时发送和接收多个空间流。它允许天线同时传送和接收。
老接入点到老客户端 - 只发送和接收一个空间流

MIMO 接入点到 MIMO 客户端 - 同时发送和接收多个空间流

可以看出，此时的信道容量随着天线数量的增大而线性增大。也就是说可以利用MIMO信道成倍地提高无线信道容量，在不增加带宽和天线发送功率的情况下，频谱利用率可以成倍地提高。
利用MIMO技术可以提高信道的容量，同时也可以提高信道的可靠性，降低误码率。前者是利用MIMO信道提供的空间复用增益，后者是利用MIMO信道提供的空间分集增益。实现空间复用增益的算法主要有贝尔实验室的BLAST算法、ZF算法、MMSE算法、ML算法。ML算法具有很好的译码性能，但是复杂度比较大，对于实时性要求较高的无线通信不能满足要求。ZF算法简单容易实现，但是对信道的信噪比要求较高。性能和复杂度最优的就是BLAST算法。该算法实际上是使用ZF算法加上干扰删除技术得出的。目前MIMO技术领域另一个研究热点就是空时编码。常见的空时码有空时块码、空时格码。空时码的主要思想是利用空间和时间上的编码实现一定的空间分集和时间分集，从而降低信道误码率。
通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素加以利用。MIMO系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道，MIMO的多入多出是针对多径无线信道来说的。传输信息流s(k)经过空时编码形成N个信息子流ci(k)，I=1，……，N。这N个子流由N个天线发射出去，经空间信道后由M个接收天线接收。多天线接收机利用先进的空时编码处理能够分开并解码这些数据子流，从而实现最佳的处理。
特别是，这N个子流同时发送到信道，各发射信号占用同一频带，因而并未增加带宽。若各发射接收天线间的通道响应独立，则多入多出系统可以创造多个并行空间信道。通过这些并行空间信道独立地传输信息，数据率必然可以提高。
MIMO将多径无线信道与发射、接收视为一个整体进行优化，从而实现高的通信容量和频谱利用率。这是一种近于最优的空域时域联合的分集和干扰对消处理。
系统容量是表征通信系统的最重要标志之一，表示了通信系统最大传输率。对于发射天线数为N，接收天线数为M的多入多出（MIMO）系统，假定信道为独立的瑞利衰落信道，并设N、M很大，则信道容量C近似为：C=[min(M,N)]Blog2(ρ/2)
其中B为信号带宽，ρ为接收端平均信噪比，min(M,N)为M，N的较小者。上式表明，功率和带宽固定时，多入多出系统的最大容量或容量上限随最小天线数的增加而线性增加。而在同样条件下，在接收端或发射端采用多天线或天线阵列的普通智能天线系统，其容量仅随天线数的对数增加而增加。相对而言，多入多出对于提高无线通信系统的容量具有极大的潜力。 [编辑本段]2、MIMO发展历史1990年代，全世界无线通信领域均针对多天线系统进行研究，希望实作出能指向接收者之波束成型技术，亦即是所谓智慧型天线 —— 一种能使波束聪明地追踪接收者（即移动电话）的技术，如同有个人持着天线到处移动，就像一道自手电筒射出的光束可追踪一位在黑暗中移动的人一样。智慧型天线借由波束对其指向（亦即对目标接收者）的相长干涉（constructive interference）及同时间该波束对目标接收者指向以外其他方向之相消干涉（destructive interference）来增加信号增益，以实现上述智慧型天线的优点，并对于此发送单位上的多天线间，采用一较窄的天线间距来实作此波束。一般以发送信号之一半波长作为实体的天线间距，以满足空间上的采样定理且避免旁瓣辐射（grating lobes），亦即空间上的混叠。
波束成型技术的缺点乃是在都市的环境中，信号容易朝向建筑物或移动的车辆等目标分散，因而模糊其波束的集中特性（即相长干涉），丧失多数的信号增益及减少干扰的特性。然而此项缺点却随着空间分集及空间多工的技术在 1990 年代末的发展，而突然转变为优势。这些方法利用多径（multipath propagation）现象来增加资料吞吐量、传送距离，或减少比特错误率。这些型态的系统在选择实体的天线间距时，通常以大于被发送信号的波长的距离为实作，以确保 MIMO 频道间的低关联性及高分集阶数（diversity order）。[1][2] [编辑本段]3、MIMO 技术MIMO技术大致可以分为两类：发射/接收分集和空间复用。传统的多天线被用来增加分集度从而克服信道衰落。具有相同信息的信号通过不同的路径被发送出去，在接收机端可以获得数据符号多个独立衰落的复制品，从而获得更高的接收可靠性。举例来说，在慢瑞利衰落信道中，使用1根发射天线n根接收天线，发送信号通过n个不同的路径。如果各个天线之间的衰落是独立的，可以获得最大的分集增益为n，平均误差概率可以减小到 ，单天线衰落信道的平均误差概率为 。对于发射分集技术来说，同样是利用多条路径的增益来提高系统的可靠性。在一个具有m根发射天线n根接收天线的系统中，如果天线对之间的路径增益是独立均匀分布的瑞利衰落，可以获得的最大分集增益为mn。智能天线技术也是通过不同的发射天线来发送相同的数据，形成指向某些用户的赋形波束，从而有效的提高天线增益，降低用户间的干扰。广义上来说，智能天线技术也可以算一种天线分集技术。
分集技术主要用来对抗信道衰落。相反，MIMO信道中的衰落特性可以提供额外的信息来增加通信中的自由度(degrees of freedom)。从本质上来讲，如果每对发送接收天线之间的衰落是独立的，那么可以产生多个并行的子信道。如果在这些并行的子信道上传输不同的信息流，可以提供传输数据速率，这被成为空间复用。需要特别指出的是在高SNR的情况下，传输速率是自由度受限的，此时对于m根发射天线n根接收天线，并且天线对之间是独立均匀分布的瑞利衰落的。
根据子数据流与天线之间的对应关系，空间多路复用系统大致分为三种模式：D-BLAST、V-BLAST以及T-BLAST。
D-BLAST最先由贝尔实验室的Gerard J. Foschini提出。原始数据被分为若干子流，每个子流之间分别进行编码，但子流之间不共享信息比特，每一个子流与一根天线相对应，但是这种对应关系周期性改变，如图1.b所示，它的每一层在时间与空间上均呈对角线形状，称为D-BLAST(Diagonally- BLAST)。D-BLAST的好处是，使得所有层的数据可以通过不同的路径发送到接收机端，提高了链路的可靠性。其主要缺点是，由于符号在空间与时间上呈对角线形状，使得一部分空时单元被浪费，或者增加了传输数据的冗余。如图1.b所示，在数据发送开始时，有一部分空时单元未被填入符号(对应图中右下角空白部分)，为了保证D-BLAST的空时结构，在发送结束肯定也有一部分空时单元被浪费。如果采用burst模式的数字通信，并且一个burst的长度大于M(发送天线数目)个发送时间间隔 ，那么burst的长度越小，这种浪费越严重。它的数据检测需要一层一层的进行，如图1.b所示：先检测c0、c1和c2，然后a0、a1和a2，接着b0、b1和b2……
另外一种简化了的BLAST结构同样最先由贝尔实验室提出。它采用一种直接的天线与层的对应关系，即编码后的第k个子流直接送到第k根天线，不进行数据流与天线之间对应关系的周期改变。如图1.c所示，它的数据流在时间与空间上为连续的垂直列向量，称为V-BLAST(Vertical-BLAST)。由于V-BLAST中数据子流与天线之间只是简单的对应关系，因此在检测过程中，只要知道数据来自哪根天线即可以判断其是哪一层的数据，检测过程简单。
（图1）
考虑到D-BLAST以及V-BALST模式的优缺点，一种不同于D-DBLAST与V-BLAST的空时编码结构被提出：T-BLAST。等文献分别提及这种结构。它的层在空间与时间上呈螺纹(Threaded)状分布，如图2所示。原始数据流被多路分解为若干子流之后，每个子流被对应的天线发送出去，并且这种对应关系周期性改变，与D-BLAST系统不同的是，在发送的初始阶段并不是只有一根天线进行发送，而是所有天线均进行发送，使得单从一个发送时间间隔 来看，它的空时分布很像V-BALST，只不过在不同的时间间隔中，子数据流与天线的对应关系周期性改变。更普通的T-BLAST结构是这种对应关系不是周期性改变，而是随机改变。这样T-BLAST不仅可以使得所有子流共享空间信道，而且没有空时单元的浪费，并且可以使用V-BLAST检测算法进行检测。
[编辑本段]4、MIMO 的研究状况在MIMO系统理论及性能研究方面已有一批文献，这些文献涉及相当广泛的内容。但是由于无线移动通信MIMO信道是一个时变、非平稳多入多出系统，尚有大量问题需要研究。比如说，各文献大多假定信道为分段-恒定衰落信道。这对于宽带信号的4G系统及室外快速移动系统来说是不够的，因此必须采用复杂的模型进行研究。已有不少文献在进行这方面的工作，即对信道为频率选择性衰落和移动台快速移动情况进行研究。再有，在基本文献中，均假定接收机精确已知多径信道参数，为此，必须发送训练序列对接收机进行训练。但是若移动台移动速度过快，就使得训练时间太短，这样快速信道估计或盲处理就成为重要的研究内容。
另外实验系统是MIMO技术研究的重要一步。实际系统研究的一个重要问题是在移动终端实现多天线和多路接收，学者们正大力进行这方面的研究。由于移动终端设备要求体积小、重量轻、耗电小，因而还有大量工作要做。目前各大公司均在研制实验系统。
Bell实验室的BLAST系统[4]是最早研制的MIMO实验系统。该系统工作频率为1.9GHz，发射8天线，接收12天线，采用D-BLAST算法。频谱利用率达到了25.9bits/(Hz�6�1s)。但该系统仅对窄带信号和室内环境进行了研究，对于在3G、4G应用尚有相当大距离。在发送端和接收端各设置多重天线，可以提供空间分集效应，克服电波衰落的不良影响。这是因为安排恰当的多副天线提供多个空间信道，不会全部同时受到衰落。在上述具体实验系统中，每一基台各设置2副发送天线和3副接收天线，而每一用户终端各设置1副发送天线和3副接收天线，即下行通路设置2×3天线、上行通路设置1×3天线。这样与“单输入/单输出天线”SISO相比，传输上取得了10～20dB的好处，相应地加大了系统容量。而且，基台的两副发送天线于必要时可以用来传输不同的数据信号，用户传送的数据速率可以加倍。
朗讯科技的贝尔实验室分层的空时（BLAST）技术是移动通信方面领先的MIMO应用技术，是其智能天线的进一步发展。BLAST技术就其原理而言，是利用每对发送和接收天线上信号特有的“空间标识”，在接收端对其进行“恢复”。利用BLAST技术，如同在原有频段上建立了多个互不干扰、并行的子信道，并利用先进的多用户检测技术，同时准确高效地传送用户数据，其结果是极大提高前向和反向链路容量。BLAST技术证明，在天线发送和接收端同时采用多天线阵，更能够充分利用多径传播，达到“变废为宝”的效果，提高系统容量。理论研究业已证明，采用BLAST技术，系统频谱效率可以随天线个数成线性增长，也就是说，只要允许增加天线个数，系统容量就能够得到不断提升。这也充分证明BLAST技术有着非常大的潜力。鉴于对于无线通信理论的突出贡献，BLAST技术获得了2002年度美国ThomasEdison（爱迪生）发明奖。
2002年10月，世界上第一颗BLAST芯片在朗讯公司贝尔实验室问世，贝尔实验室研究小组设计小组宣布推出了业内第一款结合了贝尔实验室LayeredSpace Time (BLAST) MIMO技术的芯片，这一芯片支持最高4×4的天线布局，可处理的最高数据速率达到19.2Mbps。该技术用于移动通信，BLAST芯片使终端能够在3G移动网络中接收每秒19.2兆比特的数据，现在，朗讯科技已经开始将此BLAST芯片应用到其Flexent OneBTS家族的系列基站中，同时还计划授权终端制造商使用该BLAST芯片，以提高无线3G数据终端支持高速数据接入的能力。
2003年8月，AirgoNetworks推出了AGN100Wi-Fi芯片组，并称其是世界上第一款集成了多入多出(MIMO)技术的批量上市产品。AGN100使用该公司的多天线传输和接收技术，将现在Wi-Fi速率提高到每信道108Mbps，同时保持与所有常用Wi-Fi标准的兼容性。该产品集成两片芯片，包括一片Baseband/MAC芯片(AGN100BB)和一片RF芯片(AGN100RF)，采用一种可伸缩结构，使制造商可以只使用一片RF芯片实现单天线系统，或增加其他RF芯片提升性能。该芯片支持所有的802.11 a、b和g模式，包含IEEE 802.11工作组推出最新标准(包括TGi安全和TGe质量的服务功能)。
Airgo的芯片组和目前的Wi-Fi标准兼容，支持802.11a, "b,"和"g"模式，使用三个5-GHz和三个2.4-GHz天线，使用Airgo芯片组的无线设备可以和以前的802.11设备通讯，甚至可以在以54Mbps的速度和802.11a设备通讯的同时还可以以108Mbps的速度和Airgo的设备通讯。 [编辑本段]5、MIMO 的 应用为了提高系统容量，下一代的无线宽带移动通信系统将会采用MIMO技术，即在基站端放置多个天线，在移动台也放置多个天线，基站和移动台之间形成MIMO通信链路。应用MIMO技术的无线宽带移动通信系统从基站端的多天线放置方法上可以分为两大类：一类是多个基站天线集中排列形成天线阵列，放置于覆盖小区，这一类可以称为集中式MIMO；另一类是基站的多个天线分散放置在覆盖小区，可以称为分布式MIMO。
MIMO技术可以比较简单地直接应用于传统蜂窝移动通信系统，将基站的单天线换为多个天线构成的天线阵列。基站通过天线阵列与小区内的具有多个天线的移动台进行MIMO通信。从系统结构的角度看，这样的MIMO系统与传统的单入单出(SISO)蜂窝通信系统相比并没有根本的区别。
传统的分布式天线系统可以克服大尺度衰落和阴影衰落造成的信道路径损耗，能够在小区内形成良好的系统覆盖，解决小区内的通信死角，提高通信服务质量。最近在MIMO技术的研究中发现，传统的分布式天线系统与MIMO技术相结合可以提高系统容量，这种新的分布式MIMO系统结构——分布式无线通信系统(DWCS)[8]成为MIMO技术的重要研究热点。
在采用分布式MIMO的DWCS系统中，分散在小区内的多个天线通过光纤和基站处理器相连接。具有多天线的移动台和分散在附近的基站天线进行通信，与基站建立了MIMO通信链路。这样的系统结构不仅具备了传统的分布式天线系统的优势，减少了路径损耗，克服了阴影效应，同时还通过MIMO技术显着提高了信道容量。与集中式MIMO相比，DWCS的基站天线之间距离较远，不同天线与移动台之间形成的信道衰落可以看作完全不相关，信道容量更大。总体上说，分布式MIMO系统的信道容量更大，系统功耗更小，系统覆盖性能更好，系统具有更好的扩展性和灵活性。
分布式MIMO的DWCS系统也带来了一些新问题。移动台和小区内邻近的天线建立的MIMO链路，由于基站不同天线的位置不同，它们距离移动台的距离不同，使得基站端的多个天线的信号到达移动台的延时也不同，因此带来新的研究问题。目前在这方面研究较多的是进行容量分析。除此之外的研究内容还包括：具体的同步技术、信道估计、天线选择、发射方案、信号检测技术等，这些问题有待深入研究。
MIMO技术已经成为无线通信领域的关键技术之一，通过近几年的持续发展，MIMO技术将越来越多地应用于各种无线通信系统。在无线宽带移动通信系统方面，第3代移动通信合作计划(3GPP)已经在标准中加入了MIMO技术相关的内容，B3G和4G的系统中也将应用MIMO技术。在无线宽带接入系统中，正在制订中的802.16e、802.11n和802.20等标准也采用了MIMO技术。在其他无线通信系统研究中，如超宽带(UWB)系统、感知无线电系统(CR)，都在考虑应用MIMO技术。
随着使用天线数目的增加，MIMO技术实现的复杂度大幅度增高，从而限制了天线的使用数目，不能充分发挥MIMO技术的优势。目前，如何在保证一定的系统性能的基础上降低MIMO技术的算法复杂度和实现复杂度，成为业界面对的巨大挑战。

⑤ MIMO技术原理及应用的图书目录

第1章 绪论
1.1 MIMO系统的提出
1.2 MIMO系统的特征及研究进展
1.2.1 MIMO系统的主要特征
1.2.2 已取得的进展
1.3 存在的问题
参考文献
第2章 MIMO信道建模
2.1 无线信道建模的必要性
2.1.1 大尺度衰落及其典型模型
2.1.2 小尺度衰落及其典型模型
2.1.3 信道的一阶和二阶统计量
2.2 MIMO信道建模的研究现状
2.2.1 MIMO信道建模的必要性
2.2.2 从SISO信道到MIMO信道的演变
2.2.3 MIMO信道建模方法的分类
2.2.4 MIMO信道典型模型
2.3 MIMO信道建模两个实例研究
2.3.1 MIMO无线信道参数
2.3.2 MIMO信道的空间相关性
2.3.3 基于Kronecker的MIMO信道模型
2.3.4 单环及改进型单环MIMO信道模型
参考文献
第3章 衰落信道的容量
3.1 高斯信道下的信道容量
3.2 平坦衰落信道的容量
3.2.1 信道与系统模型
3.2.2 接收机知道信道状态信息，发射机知道信道分布
3.2.3 发射机与接收机均已知信道状态信息
3.2.4 分集接收机的容量
3.2.5 相关Nakagami信道分集接收机的容量
3.3 频率选择性衰落信道的容量
3.3.1 时不变频率选择信道
3.3.2 时变频率选择信道
参考文献
第4章 MIMO信道的容量
4.1 独立衰落下单用户MIMO系统的容量
4.2 信道系数固定时的MIMO系统容量
4.2.1 循环对称复高斯随机向量
4.2.2 通过互信息推导MIMO系统的容量
4.2.3 通过信道矩阵的奇异值推导MIMO系统的容量
4.3 信道系数随机变化时的MIMO系统容量
4.3.1 容量的定义
4.3.2 MIMO系统的各态历经容量
4.4 MIMO系统的容量实例及仿真分析
4.4.1 单输入单输出(SISO)系统的容量
4.4.2 SIMO系统的容量
4.4.3 MISO系统的容量
4.4.4 两种典型的MIMO系统容量
4.5 相关衰落下单用户M1MO系统容量
4.5.1 接收机能准确估计信道，发射机不能估计信道
4.5.2 接收机和发射机均不能估计信道
4.5.3 频率选择性衰落相关信道下MIMO=OFDM系统容量
4.6 多用户：MIMO系统容量分析
4.6.1 MIMOMAC系统
4.6.2 MIMOBC系统
4.6.3 MIMO-MAC和MIMOBC的对偶性
4.6.4 迭代注水算法
4.7 基于训练序列估计的MIMO系统容量
4.7.1 基于训练序列信道估计的MIMO系统模型
4.7.2 基于训练序列的信道估计值的推导证明
4.7.3 等效的系统模型
4.7.4 基于训练序列估计的信道容量
参考文献
第5章 分集技术
5.1 分集类型
5.2 分集增益与编码增益
5.3 接收分集系统模型
5.4.发射分集
5.4.1 发射机不知信道状态MISO
5.4.2 发射机已知信道状态：MISO
5.4.3 发射机已知信道状态：MIMO
5.5 矩分析方法在分集技术中的运用
参考文献
第6章 空时编码技术
6.1 空时编码技术基础
6.1.1 空时编码模型
6.1.2 空时编码的性能分析
6.2 空时编码设计准则
6.2.1 慢衰落瑞利信道的编码设计准则
6.2.2 快衰落瑞利信道的编码设计准则
6.3 空时编码的性能指标
6.4 空时编码的成对差错概率的准确估算
6.5 空时格形码性能分析
6.5.1 空时格形码的编码方案
6.5.2 空时格形码的译码方案
6.5.3 空时格形码的性能分析
6.6 基于正交设计的空时分组码
6.6.1 Alamouti发射分集方案
6.6.2 空时分组编码的正交设计
6.6.3 准正交空时编码的基本原理和设计准则
6.7 基于星座旋转的满分集的准正交空时编码
6.7.1 满分集的准正交空时编码设计
6.7.2 满分集的准正交空时编码的性能指标
6.8 空时编码器
6.8.1 空时信号的构建
6.8.2 空时码的性能
6.9 差分空时码
6.9.1 单天线系统中的差分空时码
6.9.2 MIMO系统中的差分空时码
参考文献
第7章 MIMO系统检测算法
7.1 单小区情况单用户MIMO系统模型
7.2 最大似然检测
7.3 线性检测算法
7.3.1 基于迫零准则
7.3.2 基于：MMSE准则
7.3.3 串行干扰抵消算法
7.4 非线性检测算法
7.4.1 QR分解算法
7.4.2 MMSE意义上的SQRD
7.5 结合格缩减技术的检测
7.5.1 基本原理
7.5.2 格缩减技术
7.5.3 格缩减辅助的检测算法
7.5.4 格缩减辅助的线性检测
7.5.5 格缩减辅助的BLAST非线性检测
7.6 球形译码算法(SDA)
7.6.1 FP算法
7.6.2 VB算法
7.6.3 SE-VB算法
7.6.4 自动球形译码算法
7.6.5 各种改进版本的k-bestSDA
7.7 Q1w算法
7.8 半定松弛算法
7.8.1 关于松弛的基本概念
7.8.2 半定松弛最大似然检测
7.9 分枝定界算法
7.10 堆栈算法
7.11 智能检测算法
7.11.1 禁忌搜索检测
7.11.2 粒子群优化
7.12 蒙特卡罗统计等算法
参考文献
第8章 MIMO中继信道
8.1 协同通信
8.1.1 协同MIMO技术
8.1.2 协同中继传输
8.1.3 用户协同传输
8.1.4 协同通信技术特征
8.2 加性高斯信道协同无线信道容量
8.2.1 三节点中继信道模型
8.2.2 半双工协同中继方法
8.2.3 半双工解码前向中继
8.2.4 半双工放大前向中继
8.2.5 半双工选择性中继
8.2.6 半双工增量中继
8.3 多节点高斯协同中继信道
8.4 衰落信道.MIMO协同中继系统容量
8.4.1 传统MIMO信道容量
8.4.2 MIMO协同中继系统容量
8.5 协同中继系统的功率分配
8.5.1 中继链路系统模型
8.5.2 中断概率相等功率分配策略
8.5.3 DF中继链路功率分配策略
8.5.4 AF中继链路功率分配策略
8.5.5 仿真分析
8.5.6 MIMO协同中继系统的功率分配
8.5.7 仿真分析
8.6 协同功率分配
8.6.1 三节点两跳中继网络
8.6.2 多节点两跳中继网络
参考文献
第9章 MIMO.OFDM系统
9.1 OFDM系统基本概念
9.2 OFDM的系统结构框图
9.2.1 OFDM主要功能模块
9.2.2 串并变换
9.2.3 子载波调制
9.2.4 DFT的实现
9.2.5 保护间隔和循环前缀
9.2.6 OFDM系统的缺点
9.3 基于IEEE802.16的WiMAX系统
9.3.1 IEEE802.16无线接入标准
9.3.2 WiMAX论坛
9.3.3 物理层关键技术
9.3.4 IEEE802.16物理层简单介绍
9.3.5 IEEE802.16e的网络结构
9.4 IEEE802.11无线局域网标准
9.5 LTE系统简介
参考文献
第10章 MIMO天线设计
10.1 概述
10.2 MIMO多天线与传统天线设计的比较
10.3 MIMO天线设计基础
10.3.1 MIMO天线单元设计要求
10.3.2 设计思想
10.4 天线设计准则
10.5 MIMO移动台天线设计
10.6 MIMO基站天线设计案例
10.7 多模式天线在MIMO系统中的应用
10.7.1 同轴波导馈电的双锥天线
10.7.2 自补偿阿基米德四臂
螺旋天线
参考文献

⑥ MIMO天线基础

姓名：杜旺旺；学号：20021210938；学院：电子工程学院

原链接：https://blog.csdn.net/weixin_40935509/article/details/82381211

【嵌牛导读】mimo天线表示多输入多输出。通常用于 ieee 802.11n，但也可以用于其他802.11技术。mimo技术大致可以分为两类：发射/接收分集和空间复用。mimo天线有时被称作空间多样，因为它使用多空间通道传送和接收数据，利用mimo技术可以提高信道的容量。

【嵌牛鼻子】MIMO天线基本概念

【嵌牛正文】

不断提高空中接口的吞吐率是无线制式的发展目标。MIMO多天线技术是LTE大幅提升吞吐率的物理层关键技术。MIMO技术和OFDM技术一起并称为LTE的两大最重要物理层技术。

1.MIMO基本原理

最早的多天线技术是一种接收分集技术。多条接收通道同时处于深度衰落的可能性比单天线通道处于深度衰落的可能性小很多。接收分集可以提高无线传输的可靠性，基站侧布置多个接收天线实现上行接收分集较为容易。但终端侧布置多个天线会提高手机复杂度和成本，实现较困难，那能不能在基站侧实现发射分集（多天线发射相同的数据流）来提高下行传输可靠性呢？人们尝试这样做，但发现多天线发送相同的数据流，他们是相互干扰的，甚至会相互抵消，起不到分集的作用。想要实现发送分集，必须解决发送天线之间无线链路的正交性问题。多天线正交性的问题最终被攻克，于是MIMO技术成熟。

1.1 数学模型

由于数据看不见摸不着，把数据看作从仓库A搬运到仓库B的货物，如图所示。

装货点A1有1/3的货物到了卸货点B1，2/3到卸货点B2；装货点A2有3/4货物到了卸货点B1，有1/4到卸货点B2。在B1有1个货物的损失，在B2有两个货物的损失。于是装货点的货物数量x1、x2和卸货点数量y1、y2数量关系如下：

可以用矩阵关系表示上述数量关系：

借鉴类似思路，可以给MIMO系统建立数学模型。在发射端和接收端分别设置多个天线，如图

上面s1、s2和r1、r2的关系可以用如下矩阵表示：

（其实只要记H矩阵是接收天线数×发射天线数就行了，也不用死记硬背）。

MIMO系统是在发射端和接收端同时采用多天线的技术，广义上SISO，SIMO，MISO也是MIMO的特例。

1.2 极限容量

香农给出了单发射天线、单接收天线的SISO无线信道的极限容量公式：

B为信道带宽，S/N为接收端信噪比。由香农公式，提高SNR或带宽可以增加无线信道容量。但发射功率P和带宽都是有一定限度的。在一定带宽条件下，SISO无论采用什么样的编码和调制方式，系统容量都不可能超过香农公式极限。目前广泛使用的Turbo码、LDPC码，使信道容量逼近了信道容量极限。

但多天线的情况下，信道容量随着接收天线数量Mr的增加而增加，两者为对数关系；信道容量也随着发射天线数量Mt的增加而增加，两者也为对数关系；

也就是说发射分集和接受分集可以改善接收端的信噪比，从而提高信道容量和频谱效率，但对信道容量的提升也是有限的，仅为对数关系。

MIMO系统容量会随着发射端或接收端天线数中较小的一方min（Mr，Mt）的增加而线性增加（不是对数增加）。

例如，从MIMO系统极限容量公式可以看书，2×2天线配置的MIMO系统和2×4天线配置的MIMO系统的极限容量是接近的。因为二者的最小天线数目一样，都是2。但发射天线数目翻倍也不是一点作用都没，发射天线数目翻倍起到了分集作用，改善了接收端信噪比。两者虽然极限容量一样，但2×4的天线配置方式，下行的平均容量会提高。

1.3 多天线技术增益

阵列增益：在单天线发射功率不变的情况下，增加天线个数，可使接收端通过多路信号的相干合并，获得平均信噪比（SNR）的增加。阵列增益是和天线个数（M）的对数lg（M）强相关的，阵列增益可以改善系统覆盖。

功率增益：覆盖范围不变时增加天线数目可以降低天线口发射功率，继而可以降低对设备功放线性范围的要求。若单天线发射功率不变，采用多天线发射相当于总的发射功率增加，从而增加覆盖范围。

分集增益：同一路信号经过不同路径到达接收端，可以有效对抗多径衰落，减少接收端SNR的波动。独立衰落的分支数目越大，接收端信噪比波动越小，分集增益越大。分集增益可以改善系统覆盖，增加链路可靠性。

空间复用增益：提高极限容量和改善峰值速率。在天线间互不相关前提下，MIMO信道的容量可随着接收天线和发射天线二者的最小数目线性增长。这个容量的增长就是空间复用增益。

干扰抑制增益：多天线收发系统中，空间存在的干扰有一定的统计规律。利用信道估计技术，选取不同的天线映射算法，选择合适的干扰抑制算法，可降低干扰。

2.MIMO的工作模式

MIMO系统就是多个信号流在空中的并行传输。在发射端输入的数据流变成几路并行的符号流，分别从Mt个天线同时发射出去；接收端从Mr个接收天线将信号接收下来，恢复原始信号。

多个信号流可以是不同的数据流，也可以是同一个数据流的不同版本。

不同的数据流就是不同的信息同时发射，意味着信息传送效率的提升，提高了无线通信的效率。

同一个数据流的不同版本，就是同样的信息，不同的表达方式，并行发射出去，确保接受端收到信息的准确，提高信息传送的可靠性。

为提高信息传送效率的工作模式，就是MIMO的复用模式；为提高信息传送可靠性的工作模式，就是MIMO的分集模式。

2.1 空分复用模式

空分复用（Space Multiplexing，SM）思想是把1个高速的数据流分割为几个速率较低的数据流，分别在不同的天线进行编码、调制，然后发送。天线之间相互独立，一个天线相当于一个独立的信道，接收机利用空间均衡器分离接收信号，然后解调、解码，将几个数据流合并，恢复出原始信号，如图所示。

一路数据变为多路数据的方法是贝尔实验室提出的时空转移大法：空时编码（Space Time Coding，STC），即BLAST（Bell Labs Layered Space-Time）技术。

将数据看作待转运的货物，为了快速地转运（复用）出去，可以把它安排在不同的地点（空间），也可以变换交货的时间。“不同的天线”就是空时编码中“空间”的概念；“不同的OFDM周期”就是空时编码中“时间”的概念。空时编码的最小单位是TB块（Transport block，传输块），TB块是一个子帧内含有的编码前比特数，由很多个RB组成。一个TTI是1ms。

空分复用（SM）常用的空时编码技术有两种：预编码（Precoding）、PARC（Per Antenna Rate Control，每天线速率控制）。

预编码技术把原始数据流两个符号分为一组进行变换，如某一组为”s1、s2“，转换成并行数据流”z1、z2“，然后分别由不同的天线发出去，如图所示。二者的关系式为：

其中V矩阵就是预编码矩阵，他就是负责把数据流转换到天线端口的数学变换公式。

PARC是不进行符号变换的，直接根据每个天线的信道条件调节其信息发送速率。天线信道好的，速率快一些，反之速率慢一些。速率本身也是一种时空编码，只不过一路天线速度快些，另一路慢些。在天线口，PARC的空时编码所做的工作就是直接把速率调节好的两列数据搬在天线口发射，可不做变换。

2.2 空间分集模式

空间分集（Space Diversity，SD）的思想是制作同一个数据流的不同版本，分别在不同的天线进行编码、调制，然后发送，如图所示，这个数据流可以是原来要发送的数据流，也可以是原始数据流经过一定的数学变换后形成的新数据流。同一个东西，不同的面貌。接收机利用空间均衡器分离接收信号，然后解调、解码，将同一数据流的不同接收信号合并，恢复出原始信号。空间分集可以起到可靠传输数据的作用。

不管是复用技术还是分集技术，都涉及把一路数据变成多路数据的技术，即时空编码技术。

空间分集常用的技术有STBC（空时块编码）、SFBC（空频块编码）、TSTD/FSTD（时间/频率转换传送分集）、CDD（循环延时分集）。

STBC主要思想是在空间和时间两个维度上安排数据流的不同版本，可以有时间和空间分集的效果，从而降低信道误码率提高可靠性。如图所示，天线1上两个符号s1，s2分别放在1个子帧两个时隙的第一个OFDM符号周期上；天线2上这两个符号调换一下时隙位置，把他们的另一个版本-s2*、s1*分别放在这个子帧的两个时隙上。

SFBC的主要思想是在空间和频率两个维度上安排数据流的不同版本，可以有空间分集和频率分集的效果。在天线1上，两个符号s1、s2分别安排在两个相邻的子载波上，在天线2上，这两个符号调换一下子载波的位置，把它们的另一个版本-s2*、s1*分别放在这两个子载波上。

TSTD也是在空间和时间两个维度上安排数据流的不同部分，有空间和时间分集的效果。在天线1和天线2的时隙位置上，交叉安排符号流s1、s2，符号排队等待发射，在第一个符号周期，这个符号放在天线1上发射，下一符号周期则放在天线2上发射，以此类推。

TSTD/FSTD技术的矩阵表示形式如图所示，

2.3 多天线工作模式对比

多天线技术主要指以下四种：空间复用、空间分集、空分多址（SDMA）、波束赋型。

空间分集利用天线间的不相关性来实现，这个不相关要求天线间距在10个电磁波波长以上。目的是提高链路质量而不是链路容量。

空间复用也是利用天线间不相关性来实现的。一般需要多个发射和接受天线，是一种MIMO方式，也可以是智能天线方式。在复用时，并行发射和接受多个数据流，目的是调高链路容量（峰值速率），而不是链路质量。

空分多址是利用相同的时隙、相同的子载波，但不同的天线传送多个终端用户的数据。不同用户的数据如果要彼此相互区别就要求天线间的不相关性。空分多址的主要目的是通过空间上区别用户，在链路上容纳更多的用户，提高容量。

波束赋型利用电磁波之间的相干特性，将电磁波的能量（波束）集中于某个特定的方向上。不同于以上三种，波束赋型利用的是天线阵元之间的相关性。因此波束赋型要求天线之间的距离小一些，通常在波长的1/2左右。主要目的是增强覆盖和抑制干扰。使用波束赋型的多天线技术，就是传统的智能天线（Smart Antenna)技术，也叫AAS（Adaptive Antenna System，自适应天线系统）。TD-SCDMA系统的关键技术就是智能天线。

MIMO主要利用天线之间的不相关性，而智能天线主要利用天线间的相关性。MIMO可有效克服多径效应；而智能天线克服多径能力有限但抗干扰效果较好。

2.4 MIMO工作模式小结

MIMO系统可根据不同的系统条件、变化的无线环境采用不同的工作模式，协议中定义了以下七种MIMO的工作模式：

1.单天线工作模式：传统个无线制式的天线工作模式。

2.开环发射分集：利用复数共轭的数学方法，在多个天线上形成了彼此正交的空间信道，发送相同的数据流，提高传输可靠性。

3.开环空间复用：在不同的天线上人为制造“多径效应”，一个天线正常发射。其他天线引入相位偏移环节。多个天线的发射关系构成复矩阵，并行地发射不同的数据流。这个复矩阵在发射端随机选择，不依赖接收端的反馈结果，就是开环空间复用。

4.闭环空间复用：发射端在并行发射多个数据流的时候，根据反馈的信道估计结果，选择制造“多径效应”的复矩阵，就是闭环空间复用

5.MU-MIMO：并行传输的多个数据流是由多个UE组合实现的，就是多用户空间复用。

6.Rank=1的闭环发射分集：作为闭环空间复用的一特例，只传输一个数据流，也就是说空间信道的秩Rank=1。这种工作模式起到的是提高传输可靠性的作用，实际上是一种发射分集的方式。

7.波束赋型：多个天线协同工作，根据基站和UE的信道条件，实时计算不同的相位偏移方案，利用天线之间的相位干涉叠加原理，形成指向特定UE的波束。

3.MIMO系统的实现

把货物运送的港口的过程分为三个步骤：

步骤一：打包方式的选择（类似传输块TB的形成）；

步骤二：根据货物的种类和去往的目的地进行初步的分类（类似层映射）；

步骤三：运输公司的选择（预编码矩阵的选择）。

运输公司确定好之后，由运输公司选择港口，而发货方无须关心由哪个港口发送。

不同港口对应着不同的运输公司和运输航道。如何选择港口来发送货物？

有两种方式：开环方式和闭环方式

开环就是根据自己对港口的条件判断发货，无须等待接收货物方对发货质量的确认。

闭环则要等待货物接收方对运送质量的反馈，来决定选择什么样的包装方式和运输公司

3.1 信息处理过程（这一小节的知识涉及到很多通信技术）

以发送图片为例，经过手机高层对照片的处理，把照片变成了告诉的比特流，这个过程就是信源编码的过程。这些告诉比特流要在MAC层按照一定的方式进行打包封装，形成传输块（TB）。TB就是MAC层传到物理层的货物。TB是一个子帧内含有信道编码前的比特数据，时间长度为1ms（一个TTI）。一个TB由很多个RB组成，也就是说，TB块有大有小，取决于调度器（Scheler）分配给某用户的资源数量、调制编码方式、天线映射方式等。

照片变成TB块，送到LTE物理层之后，所经过的处理如图。

TB块到了物理层，首先要进行信道编码。

信道编码的目的是使数据流具有纠错能力和抗干扰能力。信道编码是在源比特数据流中按照一定规则加入一些冗余比特，接收端可以用来判断或纠错。

常用的信道编码规则是Turbo编码。Turbo码接近了香农公式所揭示的信道极限容量。但在大数据量的情况下，LDPC（低密度奇偶校验码）可获得比Turbo码更高的编码增益，同时还能降低接收端解码的复杂度，受到很多公司推崇。

信道编码的目的是增加无线通信可靠性，但它增加了冗余比特，使有用信息数据传输比例减少，增加了系统开销。

接下来的过程是交织。交织的过程是打乱原来的比特流顺序。这样做之后，连续的深衰落对信息的影响实际是作用在打乱顺序的比特数据流上；在恢复原来的顺序后，这个影响就不是连续的了，而是离散的，就可以方便地根据冗余比特恢复受干扰的原始数据。

加扰是对编码后的数据逐比特地与扰码序列进行运算。扰码序列是一种PN序列（Pseudo-Noise Sequence，伪噪声序列）。PN码可以将数据间的干扰随机化，可以对抗干扰。同时使用PN序列加扰，类似给数据上了一把锁，而这个PN序列就是钥匙。在接收端，有了这把钥匙才能开始这把锁。也就是说加扰起到了保密的作用，可以对抗窃听。

调制是将比特数据流映射到复平面上的过程，也叫复数调制。QAM是幅度、相位联合调制技术，它同时利用了载波的幅度和相位来传递信息比特。

复平面这种数学工具很适合用来表示这种既有幅值调制，又进行相位调制的变换关系。

如果说调制后的符号为x，x可以用I和Q来表示，即x=I+jQ。符号的I、Q分量，分别对应复平面的实部和虚部，也就是水平和垂直方向。

复数调制的输入是由0、1组成的比特流，输出的是I、Q值。映射出来的I、Q分量，再采用幅度调制，分别调制在相互正交的两个载波（如cos wt和sin wt）上或相互正交的两个时隙上。

LTE的复数调制有BPSK、QPSK、16QAM、64QAM。对比3G HSDPA中最高阶的调制方式仅到16QAM，而LTE中最高阶的调制方式可到64QAM。

完成调制后，基带将进行MIMO相关的处理。将信道编码、调制后的比特数据流送到发射天线端口的过程有两个子过程：层映射和预编码。

数据流的数量和发送天线数量是不一致的，将数据流比特送到不同的发送天线、不同时隙、不同子载波上，是一个复杂的数学变换过程。这个过程使用层映射和预编码来完成。

为什么不把多路数据流通过一步数学变换，直接映射到天线口，而要增加一个中间层呢？

中间层的增加好比从海口坐火车到哈尔滨，在中间站北京换乘一下；换乘站的增加使铁路交通系统的运输安排简化了。

同样道理，增加层映射的目的就是为了将复杂的数学变换简单化。无线环境很复杂，要根据无线环境选择MIMO的应用模式，比如选择复用还是分集？如何复用或分集？

层数（Layer）是由信道的秩确定的，而信道的秩代表着一定无线环境下，MIMO系统彼此独立的通道数。层数一般小于等于信道矩阵的秩，当然也小于等于物理信道传输所使用的天线端口数量P。

层映射就是将编码调制后的数据流按照一定规则重新排列，将彼此独立的码字映射到空间概念层上。这个空间概念层是到物理天线端口的中转站。通过这样的转换，原来串行的数据流就有了初步的空间概念。

预编码是将层数据映射到不同的天线端口，不同的子载波上，不同的时隙上，以便实现分集或复用的目的。预编码过程就是空时编码的过程。从编码调制后的数据发送到天线口的过程。以公司发货过程为例，层映射就是将自己的货物初步分类，而预编码过程则是运输公司安排不同的发货方式。

预编码后的数据已经确定了天线端口，也就是说确定了空间维度的资源；在每个天线端口上，将预编码后的数据对应在子载波和时隙组成的二维物理资源（RE）上。接下来生成OFDM符号，插入CP，然后从各个天线端口发送给出去。

在接收端，通过多天线接收机将接收下来的信号，从OFDM的时频资源读取相应的数据，经过预编码与层映射逆过程，然后解调、去扰、去交织、解码，最后恢复出原始信息比特。

层映射、预编码及其逆过程，如同求解线性方程组的未知数一样，只不过发送过程和接受过程要求解的未知数不一样而已。

到此为止，另一方就能接收到发送方发送的照片了。

之后是层映射、预编码、自适应MIMO和多用户MIMO等详细的MIMO知识，不写了，感兴趣可以查看书本。

传输块（Transport block）

一个传输块就是包含MAC PDU的一个数据块，这个数据块会在一个TTI上传输，也是HARQ重传的单位。LTE规定：对于每个终端一个TTI最多可以发送两个传输块。这个是针对某个UE，而对于eNodeB，每个TTI调度的传输块就不止两个，因为可以同时调度多个UE。TB是MAC的概念。

码字（codeword）

一个码字就是在一个TTI上发送的包含了CRC位并经过了编码（Encoding）和速率匹配（Ratematching）之后的独立传输块（transport block）。LTE规定：对于每个终端一个TTI最多可以发送两个码字。通俗来说，码字就是带有CRC的TB。

层映射（Layer mapping）

将对一个或两个码字分别进行扰码（Scrambling）和调制（Molation）之后得到的复数符号根据层映射矩阵映射到一个或多个传输层。层映射矩阵的维数为C×R，C为码字的个数，R为阶（Rank），也就是使用的传输层的个数。

天线端口（Antenna Port）

天线端口是逻辑概念，一个天线端口（antenna port）可以是一个物理发射天线，也可以是多个物理发射天线的合并。在这两种情况下，终端（UE）的接收机（Receiver）都不会去分解来自一个天线端口的信号，因为从终端的角度来看，不管信道是由单个物理发射天线形成的，还是由多个物理发射天线合并而成的，这个天线端口对应的参考信号（ReferenceSignal）就定义了这个天线端口，终端都可以根据这个参考信号得到这个天线端口的信道估计。

码字个数、阶和天线端口数之间的关系

传输块个数 = 码字个数（C ）<=阶（R）<=天线端口数（P）

后面三个名词概念是物理层最基本但又比较抽象。回到3GPP 36.211 6.3节，下行物理链路过程如下：

对于测试工程师而言，物理层也只需要知道概述就行。而且现在很多芯片厂商，都把物理底层实现，并且是黑盒的，硬件实现，软件开发方面也了解不到更细致的地方。

⑦ mimo系统和大规模mimo的区别

大规模MIMO是 T. L. Marzetta在2010年发表的文献中提出的，他在文章中指出：“by increasing the number of antennas at the base station, we can average out the effects of fading, thermal noise and intra-cell interference.”意思是通过增加基站端的天线，可以平均掉衰落、噪声、小区内干扰等，在分析方法上体现为大数定理、中心极限定理的应用，这样带来的一个好处是：大规模MIMO系统的信号处理方法不需要再采用复杂的非线性设计来避免上述提到的干扰，而只需要简单的线性设计即可实现较好的系统性能。比如在预编码方法研究方面（预编码/波束成形在Martin JIANG的回答中有详细的介绍）：传统的MIMO系统中一般研究非线性预编码方案，比如DPC（dirty-paper coding，脏纸），而大规模MIMO中一般采用线性预编码，比如MRT（最大比发送）、ZF（迫零）、MMSE（最小均方误差）。DPC这类算法的复杂度较高，随着基站天线数量的增加，若采用非线性预编码会导致基站的计算复杂度激增，显然DPC这类方法不再适用于大规模MIMO。此外，Lund University做了一些实际的测量（见文献“Linear pre-coding performance in measured very-large MIMO channels”），实验结果表明，在大规模MIMO系统中，采用低复杂度的线性预编码即可实现DPC预编码的98%的性能。
由此可见，天线数量的增加直接导致了信号处理方法的不同。相对比MIMO，大规模MIMO中新的问题和挑战，就是大规模MIMO与传统MIMO的不同，具体包括一下几个方面：
1、信道测量和建模。
2、导频设计以及降低导频污染研究。
3、FDD模式下，下行信道估计、信号反馈、两阶段预编码等研究。
4、降低硬件开销的混合预编码结构和方法研究。
5、低精度硬件和非完美硬件下的信号处理研究。
6、其他利用空间自由度、统计信道状态信息、波束选择、天线选择等系列研究等。