基于DFT码本的预编码Word版.docx

1、基于DFT码本的预编码Word版题目：基于DFT码本的预编码 学 院 ：通信工程学院 专 业 ：电子与通信工程 姓 名 ：李小瑜 学 号 ：1501120442基于DFT码本的预编码摘 要 本文主要研究了在预编码技术中，针对反馈开销十分昂贵，为了节约成本采用基于DFT码本选择的预编码，并对预编码过程进行了性能仿真。仿真结果表明，在天线模式下基于DFT码本的预编码简单实用，并且随着不同反馈比特数的增加，基于DFT码本的预编码技术的系统性能随之增加。关键词 预编码 DFT 码本选择1.引言 随着现代移动通信中对吞吐量和频谱效率要求的不断提高，对于基于多天线的多输入多输出的MIMO技术的研究不断深入

2、。而在多用户MIMO系统中，存在的主要问题就是各个用户之间存在干扰。预编码技术的提出则有效的抑制了MIMO信道中的多用户干扰，不仅如此预编码技术在MIMO系统中能显著提升信道容量，并大大降低接收机的复杂度，成为当前的研究的关键技术之一。 预编码技术就是在已知信道状态信息（CSI）的情况下,在发射端调整发射策略，接收端进行均衡，从而提高MIMO系统的性能。在多用户MIMO下行链路中，各个用户之间无法相互协作，不能利用上行链路的联合检测来恢复发射信号，因此预编码是多用户MIMO下行链路获得复用增益和分集增益的关键。 预编码技术可以分为基于码本的预编码方式和基于非码本的预编码方式。基于码本的预编码方

3、法要求发送端和接收端共享一套码本集合，然后根据具体的信状况从一个确定的矩阵集合中选取一个使系统性能最优的矩阵，再将矩阵在码本集合中的序号反馈给发送端。这样的编码方案是针对反馈信道十分昂贵的开销提出的，并且反馈信道所需传输的数据量很小，只需要几个比特的大小，大大节约了成本。而基于非码本的预编码是在发送端已知信道信息状态的情况下，对信道信息矩阵H进行适当的分解，进而得到相应的发射端预编码矩阵、接收端均衡矩阵和将MIMO信道变换成若干个独立子信道的等效信道矩阵.2.基本原理2.1预编码基本原理预编码技术是在发射端已知或可以获得信道状态信息的情况下，利用信道状态信息对待发射信号进行预处理的技术，从而进

4、一步提高系统的吞吐量。预编码可以表述为：其中，X为发射信号向量，W为预编码矩阵，R为接收向量，H为空间信道矩阵，n为噪声向量，为经过预编码之后的等效空间信道矩阵。预编码技术要求将信道划分为N个互不影响的区域，每个区域由M个比特组成的索引值来表示，并且为每个信道区域确定一个合适的发射模式。2.2基于码本选择的预编码 预编码技术一般是要通过反馈在接收端获得完整或部分的信道信息状态，每次通过反馈有限个比特的数据信息来传递更多有效的信息数据。为了使反馈资源充分利用，预编码技术采用基于码本与非码本的设方法。目前常见的基于非码本的预编码方式有：基于线性接收机的SVD(奇异值分解)算法、基于ZF-SIC（破

5、零串行干扰消除）接收机的GMD(几何均值分解)算法、改进的UCD(统一信道分解)算法。但是由于反馈信道的开销十分昂贵，本文主要研究的是基于码本的预编码。常用的基于码本设计方式有基于Household变换、基于DFT矩阵以及直接量化等方式。基于码本的预编码就是在接收端和发送端都共享一个已知码本集合，码本集合包含多个预编码矩阵，接收端根据信道估计的信道矩阵以某一性能目标在码本集合中选择使系统性能最优的预编码矩阵，再将码本序号反馈给发送端，发送端根据序号选择预编码矩阵进行预编码。由于反馈信息只需要码本序号，大大减少了反馈量，节约了带宽。 图2-1 基于码本选择的预编码的系统流程框图3. 基于DFT阵

6、的码本设计基于DFT矩阵的码本实现起来简单易行，故本文采用的基于码本的预编码选择的是DFT阵。 若发送天线数目为M，U为预编码矩阵，um-1为矩阵U的第m个预编码向量。预编码矩阵构造如下：, 因为每个预编码向量类似于DFT结构，所以称为DFT码本算法。如果M=2，则预编码矩阵为：如果M=4，则预编码矩阵为：根据上面构造的码本和秩的自适应可以构造出基DFT的码本，其原则是根据秩的大小选取码本中的子集。一般来讲,基于DFT矩阵构造的码本都是以上述矩阵为基础乘以权值进行的。由于上述的DF码本在满秩的情况下，其预编码矩阵只有一个，进一步改进上述的DFT预编码矩阵 。若U(0) U(G-1)为预编码矩阵

7、集，其中为第g个预编码矩阵，u(g)m-1为矩阵U(g)的第m个预编码向量。其定义为： 其中 ；其中G的大小决定满秩情况下的码本大小。比如，当发送天线M=2，G=2时，其预编码码本大小为2，码本包括如下两个预编码矩阵，即：，当M=4，G=2时，码本将包含如下两个预编码，即：，4性能仿真及分析 本文主要是针对基于DFT选择码本的预编码过程进行了仿真分析，在这样预编码中，反馈信道所需传输的数据量很小，一般只有几个比特的大小，大大节约了资源。图3-1分别仿真了反馈信道为2比特、4比特和7比特的系统性能，以4为发射天线，2为接收天线，数据经过层映射后分为2层数据流，经过预编码处理后，由4根发射天线发射

8、。接收端天线进行信道估计后进行DFT预编码码本的选择，最后将反馈结果发给发送端。仿真过程是以QPSK调制，接收端采用MMSE均衡算法，以平坦瑞利衰落信道为模型进行的。从图2-1中可以看出随着反馈比特数的增加，基于DFT码本的预编码技术的系统性能也随之增加。 图4-1 不同反馈比特对基于DFT码本预编码的系统性能的影响5. 结束语 本文主要针对预编码技术中的基于DFT码本选择的预编码进行了分析研究，并使用MATLAB仿真工具对其预编码过程进行了性能仿真。仿真结果表明，采用基于DFT码本的预编码技术的系统性能随着其反馈比特数的增加而增加，基于DFT码本的预编码过程简单易行，反馈信道所需传输的数据量

9、很小，只需要几个比特的大小。参考文献1 SAMPATH H,STOICAP,PAULRAJA,Ceneralized linear precoder and decoder design formimo channels using the weighted mmse criterion.IEEE Trans Commun,2001,49:21982206.2 S Parkvall, A Furuskar,E Dahlman.Evolution of LTE toward IMT-Advanced J.IEEE Communications Magazine,2011,49(2):84-91.

10、3 刘峰.MIMO无线通信系统的预编码技术D. 上海: 上海交通大学，2009.4 戴继生. 线性MIMO系统预编码技术的研究D. 合肥: 中国科学技术大学，2010.5 Texas Instruments.Codebook Design for E-UTRA MIMO Pre-codingJ.3GPP TSG RAN WG1 46bis,Seoul,Korea,2006.6 Jr R W Heath,S Sandhu,A Paulraj. Antenna selection for soatial multiplexing systems with linear receivers J. C

11、ommunications Letters,IEEE,2001,5(4): 142-144.7 Yuan X J,Guo Q H,Wang X D,et al.Evolution analysis of low-cost iterative equalization in coded linear systems with cyclic pre-fixes. IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2008,26(2):301310 8 M Joham,W Utschick, J A Nossek.Linear transmit pro

12、cessing in MIMO communications systemsJ.Signal Processing,IEEE Transactions on,2005,53(8):2700-2712.附录：仿真代码如下：clc;clear all;GG=128; %产生128个DFT码本for m=1:4 for n=1:2 for g=1:GG W3(m,n,g)=exp(i*2*pi*(m-1)*(n-1)+(g-1)/GG)/4)/2; end endendW3load;L=1000;X=rand(1,L);for i=1:L if X(i)0.5 X(i)=0; else X(i)=1

13、; endend %随机生成1000个信源序列x=QPSK(X); %QPSK调制 s=layer(x,2); %信号分层for G=1:100 %循环100次 G H=(randn(2,4)+j*randn(2,4)/sqrt(2); %随机生成复高斯分布的信道特性矩阵 %DFT码本反馈2bit m=1;for SN=-6:2:14 error=0; N=1/10(SN/10); n=sqrt(N)*(randn(2,L/4)+j*randn(2,L/4)/sqrt(2); for i=1:4 M=H*W3(:,:,i); U1,S1,V1=svd(M); D1=diag(S1); d1(i

14、)=D1(2); end t1,A=max(d1); F=W3(:,:,A); y1=H*F*s+n; K=H*F; y2=(K*K+N*eye(2)K*y1; y=reshape(y2,1,L/2); Y=QPSKJT(y); for i=1:L if Y(i)=X(i) error=error+1; end end Pe_svd4(G,m)=error/L; m=m+1; SNend%DFT码本反馈4bit m=1;for SN=-6:2:14 error=0; N=1/10(SN/10); n=sqrt(N)*(randn(2,L/4)+j*randn(2,L/4)/sqrt(2); f

15、or i=1:16 M=H*W3(:,:,i); U2,S2,V2=svd(M); D2=diag(S2); d2(i)=D2(2); end t2,B=max(d2); F=W3(:,:,B); y1=H*F*s+n; K=H*F; y2=(K*K+N*eye(2)K*y1; y=reshape(y2,1,L/2); Y=QPSKJT(y); for i=1:L if Y(i)=X(i) error=error+1; end end Pe_svd5(G,m)=error/L; m=m+1; SNend%DFT码本反馈7比特m=1;for SN=-6:2:14 error=0; N=1/10(

16、SN/10); n=sqrt(N)*(randn(2,L/4)+j*randn(2,L/4)/sqrt(2); for i=1:128 M=H*W3(:,:,i); U3,S3,V3=svd(M); D3=diag(S3); d3(i)=D3(2); end t3,C=max(d3); F=W3(:,:,C); y1=H*F*s+n; K=H*F; y2=(K*K+N*eye(2)K*y1; y=reshape(y2,1,L/2); Y=QPSKJT(y); for i=1:L if Y(i)=X(i) error=error+1; end end Pe_svd6(G,m)=error/L;

17、m=m+1; SNendend%求平均值m=1;for SN=-6:2:14 Pe_svd4_1(m)=mean(Pe_svd4(:,m); Pe_svd5_1(m)=mean(Pe_svd5(:,m); Pe_svd6_1(m)=mean(Pe_svd6(:,m); m=m+1; enda=-6:2:14%DFT码本中反馈比特数目不同对系统的影响figure(1)semilogy(a,Pe_svd4_1,b-o,a,Pe_svd5_1,-*r,a,Pe_svd6_1,k-s),grid ontitle(基于DFT码本的预编码性能)xlabel(SNR(dB) ylabel(BER)legend(DFT码本反馈2bit,DFT码本反馈4bit,DFT码本反馈7bit) （注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）