数字通信分层空时码BLAS.ppt

分层空时码BLASTMIMO的空时码之—— MIMOlMIMO技术是指在发射端和接收端都使用多根天线，利用空时编码技术，取得由于多径而导致的空间分集增益，从而大大的提高系统的容量和传输速率，并且可以有效的抗衰落、抑止噪声和干扰 空时编码l空时编码（Space-Time Coding）在多根发射天线和各个时间周期的发射信号之间能够产生空域和时域的相关性，这种空时相关性可以使接收机克服MIMO 信道衰落的减少发射误码l频带利用率和误码率是空时编码的两个主要性能指标，分别对应空间复用增益和分集增益l空时编码的研究方向主要分为两类： 一 获取最大的分集增益，改善系统的误码性能 空时分组码（STBC）、空时网格码(STTC） 二 提高系统的吞吐量，最大化空间复用增益 代表是贝尔实验室的分层空时码（BLAST）l空间复用( spatial multiplexing) 在发射端将数据流分成多个子数据流从不同的天线发射出去，这样可以提高传输速率，同时并不需要增加传输的功率和带宽。

l空间复用增益 MIMO系统能够得到的传输速率与SISO 系统的最大传输速率的比值 BLAST Bell实验室BLAST系统 （Bell-Laboratories Layered Space-Time）l1996年Foschini提出了空时编码的框架l1998年Bell实验室研制出分层空时编码实验室系统BLAST，该系统主要利用无线信道的多径传播特性来达到提高传输速率的目的  BLAST系统结构图 发射端分层空时码按发射端分层的方式不同分为水平分层空时码(H— BLAST)、垂直分层空时码(V—BLAST)和对角分层空时(D-BLAST)H— BLASTV—BLASTD-BLAST 接收端 最大似然（ML）译码l选择使上式值最小的X作为发送信号估值 优点 译码性能最好；可获得最小差错概率； 缺点 算法的复杂度与发射天线数及调制星座的点数成指数的关系，实际不采用，将其作为一个性能界，以衡量其他译码算法性能 r=HX+N 线性译码算法l根据r和H找到加权矩阵W，以得到发送信号的估计值 根据得到加权矩阵准则的不同得到两种译码算法 迫零算法（ZF） 最小均方误差算（MMSE）迫零算法1 i = j i，j=1…m0 i≠ jl迫零算法适用于接收天线大于发射天线的系统最小均方误差算法（MMSE）通过加权矩阵的算法知，最小均方误差算法考虑了噪声的影响，因此其性能优于迫零算法lMMSE适用于低信噪比的系统 非线性译码算法l非线性译码算法是一个迭代的过程 主要指串行干扰消除（SIC） 1 不排序的串行干扰消除1 i = j j=i…n0 i< j 2 排序的串行译码算法 先解调信噪比最大的符号，即找出W范数最小的行所对应的符号l非线性译码算法的性能优于线性译码算法l译码顺序 （1）排序 （2）迫零 （3）补偿 （4）消除 总结l空时分组码和空时网格码借助编码矩阵实现满发射分集，但它们在空间及时间上的冗余导致系统传输速率不可能达到很高；l分层空时码拥有最大的空间复用增益，空间和时间上的冗余度很低，发射端的结构相对简单。

l能否将分集增益与空间复用增益折衷，在获得大吞吐量的同时又能保证性能上的增益；l现已有一种能够实现这一目标的空时码——分组空时码（GSTC，Group-wise STC）。