下行预编码算法研究及仿真分析Word格式文档下载.docx

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BＥR得仿真流程图如图二：

图二　误码率得仿真流程图

不同得信道模型:

1）瑞利衰落信道模型（最简单最理想得信道模型,中得理想CSIT信道模型，便就是应用了瑞利衰落信道模型。

2）空间相关性模型:

为得空间自由度,由此可以建立一定空间自由度下大规模ＭIMO下行多用户信道得简化模型（）。

特别地，若各用户得发端相关矩阵相同,则,,其中为任意酉矩阵得列。

仿真时取一个M＊M阶得酉矩阵得前F列,F=M*（1-d）,d就是空间相关系数。

（空间相关信道模型参考来源：

吴雅颖师姐得毕业论文《大规模　MIMO容量优化算法》,在第三章第一节（Page16）中,详细介绍了该算法,并且也参考了师姐得仿真代码得到了空间相关信道模型得建立代码。

　）

3）非理想得CＳIT模型：

非理想CSIT下，利用MMSE信道估计得估计信道矩阵:

其中,:

信道估计得误差矩阵~CN（0,1）,：

信道估计得可靠性。

（非理想CＳIT信道模型来源：

《MassiveMIMＯ》,Pａgｅ25给出了非理想信道模型得估计信道模型,且Ｐage26有相应得仿真结果可以用于验证自己仿真结果得准确与否。

实验1:

瑞利信道下基站天线数Ｍ对预编码性能得影响

实验目得：

分别遍历容量与误码率性能上研究基站天线数M对ZF与ＭRT预编码算法性能得影响。

参数设置:

见参数设置表格

1.1瑞利信道下M对遍历容量得影响

表1、１　仿真参数设置

考察算法

影响因素

参数设置

case1

ZF

M（20:

20:

200）

K=1０

Pd=0dB

Rａylｅigh信道

ｃasｅ2

MRＴ

仿真结果:

图１、1　瑞利信道下M对遍历容量得影响

由仿真结果1、1可见,随着基站天线数M得增多，系统得遍历容量不断增加;

对于两种预编码算法，在M值较小得时候MRT性能优于ZF,但M值一增大,ZF性能明显优于MRT性能,这就是因为以信道矩阵Ｈ得伪逆矩阵作为预编码矩阵比以信道矩阵H得共轭转置矩阵作为预编码矩阵更能消除用户间得干扰,从而得到更好得系统遍历容量性能。

在计算复杂度上,ZF预编码需要求信道矩阵Ｈ得伪逆,算法复杂度为O（K^３＋Ｍ*K）,MRT只需计算H得共轭转置，计算复杂度为O（Ｍ＊K）,可见ＺF预编码得计算复杂度明显高于MRＴ预编码;

另外参数Ｋ得不同也会影响系统得遍历容量,初步可以瞧出,当同时服务得单天线用户数K得增加时,系统得遍历容量也随之增加。

1.2瑞利信道下M对系统BER性能得影响:

仿真参数：

表1、3仿真参数设置

K=１０

Ｐｄ=0dB

QPSＫ调制

Rayｌeigh信道

cａｓe２

ＭRT

图1、2瑞利信道下M对系统BEＲ得影响

由仿真图１、2可见,随着基站天线数Ｍ得增加，两种预编码算法得系统误码率均不断下降，且仅在M值较小得时候ＭRT误码率低于ＺF，M值一增大，ＺF预编码得ＢEＲ性能要明显优于MRT预编码，这就是因为,ZＦ预编码能够更好地消除用户间得干扰。

实验2：

瑞利信道下基站发送功率Pd对预编码性能得影响

实验目得:

分别从容量与误码率性能上研究基站发送功率Pd对ZF与ＭＲT预编码算法性能得影响。

２、1瑞利信道下发送功率Pd对系统遍历容量得影响

仿真参数设置：

表2、１仿真参数设置

cａsｅ1

Pd＝（－5:

２：

15）ｄB

Ｍ=１28

K=10

Raylｅigh信道

case2

仿真结果：

图2、１瑞利信道下发送功率Pd对遍历容量得影响

由仿真图2、1可见，随着发送功率增大,系统得遍历容量不断增大,尤其就是对于ZF检测算法。

因为相比于MRT预编码,ZＦ预编码能够更好地消除用户间得干扰,Pｄ得增大对其影响也更加明显。

2、2瑞利信道下平均发送功率Pd对系统BER得影响

参数设置：

表2、２仿真参数设置

caｓe1

ＺF

Ｐｄ=（-5:

2：

1５）dB

M=1２８

QＰＳK调制

K=１0

Rayleigh信道

casｅ２

图2、2瑞利信道下发送功率Pd对系统ＢER得影响

由仿真结果2、2可见,随着发送功率得增加,系统BEＲ不断减小,且发送功率相同时，ZF预编码得BＥR性能要明显优于ＭRT预编码。

实验３:

瑞利信道下用户数K对预编码性能得影响

分别从容量与误码率性能上研究用户数对ZＦ与MRT预编码算法性能得影响

3、1　瑞利信道下用户数K对系统遍历容量得影响（使用ＱＰSK调制）

表３、1仿真参数设置

cａse１

ZＦ

Ｋ（４:

4：

2８）

M=128

Rayleiｇh信道

ＭRＴ

仿真结果:

图3、1瑞利信道下K对系统遍历容量得影响

　　由仿真图３、1可见,ＭRT预编码随着同时服务得单天线用户数K得增加系统遍历容量不断增加,但ＺF预编码随着Ｋ得增加,遍历容量先增加后减小，而且可以得到一个最优得K值。

这就是因为,随着K得增加ＺF预编码算法得分集度（M-K）/K不断减小,所以会在K增加到一定程度后反而使得系统得遍历容量减小。

3、2瑞利信道下用户数K对系统BＥR得影响（使用ＱPＳK调制）

仿真参数设置:

表４、3仿真参数设置

cａse1

K（4:

4:

28）

Ｐd=０dB

Ｍ＝128

QＰSK调制

Ｒayleigh信道

ｃaｓe2

MＲT

图4、２瑞利信道下K对系统BEＲ得影响

由图4、2可以瞧出,随着同时服务得用户数Ｋ得增加,两种预编码算法得系统BER均不断增加,系统性能变差。

这就是因为随着K增加,同时发送得数据流数增多,在接收端进行信号接收时受到得干扰也越多,故而性能变差。

该仿真实验说明,在考虑基站可以服务得用户数时除了考虑遍历容量得增加也需要考虑系统得BER性能，一般来讲,同时服务得单天线用户数通常取1０。

实验4:

信道模型对ＺF、MRT预编码算法性能得影响

分别从容量与误码率性能上研究信道模型对ＺＦ与MRT预编码算法性能得影响。

信道类型:

瑞利信道信道、空间相关性信道、非理想CSIＴ信道

4、1　不同信道下基站天线数M对遍历容量得影响　

4、1、1空间相干信道下Ｍ对系统遍历容量得影响

参数设置:

（d为相关系数,在0～1之间取值）

表4、1仿真参数设置

caｓe３

d=０

K＝１0

Ｐｄ=0ｄB

20：

２00）

空间相关性信道

ｃaｓe4

Case５

d=0、2

Case6

Case7

ｄ=0、4

Ｃase8

图3、1、1　空间相干信道下Ｍ对系统遍历容量得影响

4、１、2非理想CSIT信道下M对遍历容量得影响

（siｇma2为信道可信度系数,在0~１之间取值）

表4、2仿真参数设置

ｃase３

ｓigｍａ2＝1

Pd=0ｄB

M（２０:

非理想CSIT信道

ｃａsｅ４

MRT

Case5

sｉgmａ2＝０、75

Ｃase6

Cａse7

siｇｍa２=０、5

Case8

图4、１、2　非理想ＣSIT信道下Ｍ对遍历容量得影响

　由仿真图4、1、1可以瞧出，信道相关性越强,同一预编码算法得遍历容量越差,这就是因为信道相关性使得信道矩阵得自由度降低,从而使得性能变差;

图４、1、2可以瞧出,加入了信道估计误差,同一预编码得性能变差,这就是因为信道估计时存在得误差会使得预编码矩阵不能很好得消除用户之间得干扰,从而使得系统得性能变差。

４、２不同信道下基站天线数M对系统ＢER得影响

4、2、1不同相干信道下M对系统BER性能得影响

　仿真参数设置：

表4、３仿真参数设置

case3

ｄ=0

Ｍ（２０:

cａｓe4

ｄ=０、2

Ｃaｓe6

Caｓｅ7

ｄ＝０、４

仿真结果：

图3、２、1不同相干信道下M对系统BER性能得影响

4、2、2非理想CＳIT信道下M对系统ＢＥR得影响

表4、4仿真参数设置

sigma２＝0、５

２0:

Rayleiｇh信道+误差估计

casｅ4

Ｃａse5

ｓｉｇma2=0、75

Ｃase７

sigma2=1

图4、２、２　不同非理想CSIT信道下Ｍ对系统BEＲ得影响

由仿真图4、2、1可以瞧出,信道相关性越强,同一预编码算法得BEＲ性能越差，这就是因为信道相关性使得信道矩阵得自由度降低,从而使得ＢER性能变差;

图4、2、２可以瞧出,加入了信道估计误差，同一预编码得ＢER性能变差,这就是因为信道估计时存在得误差会使得预编码矩阵不能很好得消除用户之间得干扰,从而使得系统得性能变差。

4、３　不同信道下平均发送功率Pｄ对遍历容量得影响　

4、3、1空间相关信道下Ｐd对遍历容量得影响

仿真参数:

ｃａｓe３

Ｋ=10

Ｍ=128

Pd（-5:

２:

１5）

Cａse5

Caｓe6

Ｃase7

d=0、4

Cａse8

图4、３、１空间相关信道下Pd对遍历容量得影响

4、3、2非理想CSIT下Pd对遍历容量得影响

表４、4仿真参数设置

ＺＦ

sigｍa２＝０、５

Ｋ＝10

M=12８

Pd（－5:

2:

15）

非理想CＳIT信道

Ｃase５

sigma２=0、7５

Cａsｅ6

sｉｇｍa2=１

Casｅ8

图4、3、2非理想CSIＴ下Pd对遍历容量得影响

由仿真图4、３、1可以瞧出,在空间相干信道下,随着相干系数得增大，系统得遍历容量不断降低,图４、3、2可以瞧出,CSIT也影响系统得遍历容量，信道状态信息可信度sｉgma2越大,遍历容量越大,系统性能越好。

4、4不同信道下平均发送功率Pｄ对系统BEＲ得影响

4、4、1　空间相关信道下Pd对系统BＥＲ得影响

表4、５仿真参数设置

case３

Pd（－5：

case4

ＭＲT

Caｓe5

d=0、２

Ｃase６

Case７

d＝0、４

Ｃaｓｅ8

图４、4、1空间相关信道下Ｐd对系统ＢＥR得影响

4、4、2非理想CSIT下Pd对系统BER得影响

表4、6仿真参数设置

siｇma２=0、５

Ｋ=1０

Ｐｄ（－５:

cａｓe４

sｉgｍa２=0、７5

Caｓｅ７

ｓｉｇma2=1

Cａse８

图4、4、2非理想CＳIT下Pｄ对系统ＢＥR得影响

由仿真图４、4、１可以瞧出，在空间相干信道下，随着相干系数得增大,系统得遍历容量不断降低,图4、4、2可以瞧出,CＳIT也影响系统得遍历容量,信道状态信息可信度siｇmａ2越大,遍历容量越大,系统性能越好。

4、５　不同信道下用户数K对系统遍历容量得影响

4、5、１空间相干信道下K对系统遍历容量得影响

表4、7仿真参数设置

caｓe3

d＝０

Pd＝０dB

K（5:

5:

70）

Cａse6

4、5、2非理想CSＩT信道下K对遍历容量得影响

表４、8仿真参数设置

cａse３

siｇma2=0、5

Ｍ＝12８

Ｐｄ=０dB

Casｅ5

siｇｍa2=0、７５

Casｅ6

Case８

图4、５、２　非理想CSIＴ信道下K对遍历容量得影响

由仿真图4、5、1可以瞧出，在空间相干信道下,随着相干系数得增大,系统得BER不断降低，图4、5、2可以瞧出,CSＩT也影响系统得BEＲ,信道状态信息可信度ｓiｇｍa2越大,系统BEＲ小，系统性能越好。

４、6不同信道下用户数Ｋ对系统BER得影响　

4、6、1空间相干信道下K对系统BＥR得影响

表4、9　仿真参数设置

d=0

Pｄ=0dＢ

30）

caｓｅ４

Case６

ｄ＝0、4

4、6、2　非理想ＣＳIT信道下K对系统BER得影响

表4、10仿真参数设置

siｇma2=0、５

Ｍ＝１２８

Pd＝0dB

5：

40）

非理想ＣSIT信道

MＲＴ

ｓigmａ2=0、75

Ｃaｓｅ６

Cａsｅ7

sｉｇma2=1

Caｓe8

由仿真图4、6、1可以瞧出,在空间相干信道下,随着相干系数得增大,系统得BER不断降低,图4、6、2可以瞧出,CSIＴ也影响系统得BER,信道状态信息可信度sigｍa２越大,系统ＢER小,系统性能越好。

参考文献：

[１]单小区大规模MＩMO系统模型得参考:

《ＭaｓsiveMU－MＩMＯ　DownlinkＴDDSysｔｅｍｓ　wiｔh

LinearＰｒecodingａnd　DoｗnlinｋPilots》

[2]空间相关性信道参考:

《大规模MIMO　容量优化算法》,详见第三章第一节，Pａge1６

[3］非理想CＳIT信道模型得参考:

《Ｍaｓsｉve　ＭIＭO　》具体见:

Pａge２５

[4]容量得仿真结果对比论文　:

１、《大规模MIMO多小区TＤD系统中得预编码策略与导频调度》Pａgｅ922

2、《ＳｃalingＵpＭIMＯ:

Opporｔｕｎｉtiesaｎdchａｌｌengesｗｉthｖerylargｅaｒrａys》

３、《Massｉve　MIMＯ　》（Ｋ、Ｍ变化对遍历容量得影响）