引用

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摘要：认知MIMO系统利用了差分空时编码技术。MIMO系统中的认知链路和授权链路均采用两个发射天线和一个接收天线。在认知系统中，认知用户可以有机会使用授权的频谱，即可以利用闲置中的授权频带，这样整个频谱效率就提高了。多发射天线多接受天线的空时编码技术能使多径衰减的影响最小且改善性能，提高无线信道的数字传输容量，但是需要假设接收端有{zy}信道状态信息估计且利用相关检测。然而在一些情况下，如快速移动的环境或者信道快速衰减，xx地估计认知MIMO系统的信道状态是很困难的或者代价太高。为解决此问题，我们为认知MIMO系统提出了一种差分空时编码技术。

 

1 引言

 

近年来随着无线技术的发展，公共无线频谱资源变得越来越稀少。大多数的无线技术创新都是在未授权频段进行的，因此未授权频段变得拥挤。然而大部分的授权频段在某些时间段和某些地方却未被使用。认知无线（CR）是解决此问题的一项重要的技术，它允许未授权（认知）用户可以有机会使用正在闲置的授权频谱，这样频谱效率就能得到很大的提高。

提高无线网络的复杂性和动态环境是现在发展的一个趋势。认知网络就是在这种趋势下发展起来的。而有线网络也有这个趋势，不能被有前景的认知网络排除在外，但是在复杂网络环境中，无线网络是研究的焦点。先前的研究将无线与认知结合时，会产生一系列的问题，认知无线网络为解决这些问题给出了一种新方法。

众所周知，多发射天线多接受天线的空时编码技术能使多径衰减的影响最小且改善性能，提高无线信道的数字传输容量。但是在这种条件下，通常假设接收端有{zy}信道状态信息估计且利用相关检测。当信道状态变化的速度低于符号率时，发射端发送试点序列，接收端可以xx地估计信道状态信息。然而，在一些情况下，如高速移动的环境或者信道衰减变化快速时，xx地估计信道状态信息是很困难的，有时代价太高。对于这样的情况，利用差分空时编码是有效的，因为差分空时编码技术不要求发射机和接收机估计信道状态信息。对于单发射天线，差分方案，如差分相移键控（DPSK），在解调时不需要信道估计。差分方案被广泛的应用于实际的蜂窝移动通信系统中。

下面我们考虑将差分空时编码方案应用到MIMO系统中。我们提出差分空时编码方案，因为解码时接收端不需要信道状态信息。在本文中，将以分布式差分空时编码方案为例，讨论差分空时编码方案的应用。

 

2 认知MIMO系统

 

2.1 MIMO技术

MIMO(Multiple-In Multiple-Out，多输入多输出)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。MIMO技术能在不增加带宽的情况下，成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率。随着世界各国对该技术的不断研究完善，我们有理由相信MIMO技术将成为新一代移动通信系统所必须采用的关键技术。

MIMO技术源于无线通信天线分集技术与智能天线技术，它是多入单出（MISO）与单入多出（SIMO）技术的结合，具有两者的优势和特征。MIMO系统在发射端和接收端均采用多天线单元，运用先进的天线传输与信号处理技术，利用无线信道的多径传播，因势利导，开发空间资源，建立空间并行传输通道，在不增加带宽与发射功率的情况下，成倍地提高无线通信的质量与数据速率，堪称现代通信领域的重要技术突破。

MIMO技术已不是传统的无线通信智能天线，其优势已非常规智能天线所及。智能天线采用加权选择算法驱动波束指向，通过将能量聚集到期望方向而提高信噪比，抑制而不是利用多径传播。对于MIMO系统，若其M副发射天线和N副接收天线形成的无线链路M×N信道矩阵的元素是xx独立的，则系统的容量随最小天线数目线性增长。理论上，如果天线的空间和成本与射频通道不受限制，MIMO系统就能提供无限大的容量，这是空间维数充分结合时间维数的结果，即采用空时编码的数据流利用的是矩阵信道而不是智能天线系统中的向量信道传输数据。

MIMO技术利用了无线信道多径传播的固有特性。如果在发送端与接收端同时采用多天线系统，只要各天线单元间距足够大，无线信道散射传播的多径分量足够丰富，各对发/收天线单元间的多径衰落就趋于独立，即各对等效的发/收天线间的无线传输信道趋于独立，即这些同频率、同时间、同信道特征码的子信道趋于相互正交。

2.2  MIMO技术研究进程

无线通信系统的3个最主要的有害因素是信号衰落、码间干扰（ISI）和共信道干扰（CCI）。信号衰落和码间干扰是由无线信道的多径传播产生的，CCI一般是由共信道用户或系统中未知的干扰源产生的。为了对抗信号衰落，单用户MIMO系统采用分集技术来处理，如空间分集、时间分集、极化分集和频率分集。空间分集和极化分集通过采用阵列天线而获得；频率分集可通过利用多径物理信道来获得；时间分集可通过具体的（编码调制）发射技术而获得。为了xx或者利用无线通信系统中的ISI，信道均衡技术包括自适应均衡或者rake接收，可以用来均衡多径信道。为了xx共信道干扰，自适应波束形成是在干扰信息未知时所采用的技术。当干扰信息在接收器中是已知时，采用多用户检测技术是更好的选择。自适应波束形成技术与多用户检测技术的结合可以进一步提高系统的性能，但它是以系统复杂度的增加为条件的。采用阵列天线技术，MIMO系统能够充分利用信号的所有空时频域特性：

（1）利用或去除多径衰落。MIMO技术能充分采用多径的各种发射/合成技术，提高无线通信系统的性能。

（2）xx共信道干扰。MIMO系统能采用自适应波束形成技术或者多用户检测技术对共信道干扰进行有效抑制或xx。

（3）提高频谱利用率，增强发射效率，减小发射功率，减小空间电磁干扰及增大系统容量。由于阵列天线可以减低共信道干扰和多径衰落的影响，因而在一定的SNR（信噪比）条件下可以降低误码率，或者在一定的误码率下可以降低检测所需要的信噪比。MIMO系统能够抑制或者xx共信道干扰以及码间干扰，同时利用分集技术提高接收信号的信噪比，因此基站和移动终端的发射功率可以得到一定程度的降低，同时减小空间电磁干扰的影响，延长移动终端电池使用时间，减小对生态环境的影响，降低系统对功率控制精度和器件要求。

下面介绍MIMO空间复用系统的若干关键技术的研究现状。

（1）预编码技术的研究

对于线性预编码中的SVD预编码技术，它通过将MIMO信道分解成平行的子信道，并且可通过发送端的注水技术（Water Pouring）以达到系统的{zd0}容量。但是，对分解后不同的子信道，每个子信道的信号干扰噪声比（SINR）并不相同，故它需要严格的比特分配（Bit Allocation）技术来匹配每个子信道。但是比特分配技术不仅增加了收发两端编/译码的复杂性，而且因为信号星座的颗粒性会造成容量的损失。

（2）检测技术的研究

检测一般是指在接收端对基带信号进行处理以恢复发射符号的一个过程。基于{zd0}似然准则的检测算法在性能上是{zy}的，但其计算复杂度却随天线数目及调制阶数的增加呈指数增长，所以如何在计算复杂度和检测性能之间取得好的折中一直是此类研究的一个热点。从检测的机理上可以将检测算法分为两大类：一类是{zd0}似然检测的近似，这样的检测方法从减少{zd0}似然检测中穷尽搜索的次数出发，同时保证性能尽量逼近{zd0}似然；另一类则从矩阵求逆的角度出发，如迫零检测，MMSE检测，以及在此基础上引入其他一些准则形成的检测算法，如排序串行干扰抵消、并行多级检测，这样的一些检测方法相对于{zd0}似然具有复杂度低但性能损失较大的特点。

（3）机会波束成型技术的研究

在多用户MIMO系统中，如果一个时频资源块只是调度给一个信道条件好的用户，则往往不能充分利用MIMO系统的空间自由度。发射端每次调度先随机产生多个波束，然后把每个波束分配给信道条件匹配的多个用户，这样可以同时获得多用户分集增益和空间复用增益。在随机的正交波束空分多址技术中，产生承载多个用户数据的多个波束时要求各个波束之间相互正交，随着用户数的不断增长，它能渐进地达到多天线系统广播信道容量的增长速度。但当用户数目有限时，该方案的性能会急剧下降。这些问题需要进一步研究解决。

（4）天线选择技术的研究

尽管MIMO系统能够有效提高频谱效率，但它的缺点在于收发双方都采用多根天线，与SISO系统相比，MIMO系统必定会增加系统复杂度和成本，尤其是射频链路（包括低噪声放大器，变频器，A/D、D/A转换器等）价格昂贵。因此，可以考虑在多根天线当中选择某一根或者某几根信道质量较好的天线来进行数据传输，因而其他信道质量较差的天线被放弃使用，这样可以在基本保持系统整体性能的情况下，显著降低系统的复杂度和硬件成本。常用的天线选择准则包括{zd0}化最小欧氏距离、{zd0}处理后信噪比、{zd0}化最小奇异值和{zd0}化系统容量等。

 

3 认知系统

用户无线服务和设备的扩展，例如移动通信，公共安全，WiFi和电视播放服务是现代社会对无线频谱的依赖程度如何大的最无争议的例子。值得注意的是，未授权频带（例如ISM和UNII）在无线生态系统中起着很重要的作用，因为这个频带的使用未受到及时的监管和支配，这将导致新应用过多，包括上一公里宽带无线接入，无线PANs/LANs/MANs 和无线电话。无授权操作的突破性成功和技术的很大进步来源于此，而且，频谱占有测量显示授权频带如电视频段，严重使用不足，使得监督机构（例如FCC）考虑开放更多频带为未授权用户使用。

无线认知（CR）可被看作是当前无线频谱利用率较低的解决方案。它将无线操作的特征用于实际环境条件中，使得频谱利用灵活，有效，可靠。无线认知有大规模的智能使用未开发频谱的潜力，且不影响频带授权设备的正常使用。无线认知是一种快速发展的重要的无线技术，（例如，软件定义的无线，频率灵活性，功率控制等），特征是使用破坏性技术如宽带频谱感知，实际-时间频谱分配和获取，以及实际-时间传播方案RFCs，以对认知无线的潜力和问题有个好的理解。

认知无线电技术(CR)是软件无线电技术的演化，是一种新的智能无线通信技术。认知无线电技术的主要特点，就是根据环境不断调整参数以适应通信的需求从而提高通信质量。目前宽带无线通信系统有正交频分复用(OFDM)，多输入多输出(MIMO)等关键技术。将CR引进MIMO系统中，采用特殊的天线设计，感知宽带的传输特征，从空间、时间、频率、调制方式等多维度共享无线频谱，能提高频谱利用的灵活性，有效抑制窄带干扰。LTE是由3GPP定义的下一个移动宽带网络标准，基于OFDM、MIMO等关键技术，论述了实现CR的过程。认知无线电(CR)的概念是由Joseph Mitola博士提出的，就是在软件无线电的基础上，增加检测需求并主动改变功能的能力，使无线设备能自动适应外界环境和自身需求的变化。其常见的三种频率资源管理方式是：集中式，分布式和集中＋分布式。

CR系统是可以感知外界通信环境的智能通信系统，通过学习不断地感知外界的变化，并自适应地调整其内部的通信机理来达到对环境变化的适应，即具备检测、分析、调整、推理、学习等过程，这一系列的过程组成认知循环。这样的自适应调整过程一方面改进了系统的稳定性，另一方面提高了频谱资源的利用率。

由此可知，CR具有以下几个特点：

（1）对环境的感知能力

（2）对环境变化的学习能力

（3）对环境变化的自适应性

（4）通信质量的高可靠性

（5）对频谱资源的充分利用

（6）系统功能模块的可重构性

认知无线电网络具有动态、灵活、智能地使用频谱资源，提高频谱利用率的特点，其网络结构和协议体系的设计是实现上述网络功能的关键。现有基于认知无线电技术的网络架构主要有美国的CORVUS系统，基于IEEE 802.22的无线局域网(WRAN)和支持多信道多接口的无线Mesh网络；协议体系有CORVUS协议体系，xx的XG系统协议及WRAN协议等。

随着无线应用的范围不断扩展，频谱资源的稀缺成为无线应用研究领域无法回避的重要问题。现有无线通信系统分配频谱大多是基于固定分配方式，这种分配方式的频谱利用率极低，不符合日益发展的无线通信的需要。Joseph Mitola博士提出的认知无线电技术从频谱再利用的思想出发，能够对频谱资源达到有效利用并保持可靠通信能力。

认知无线电是一个智能无线通信系统，它能够感知外界环境，并使用人工智能技术从环境中学习，通过实时改变某些操作参数(比如传输功率、载波频率和调制技术等)，使其内部状态适应接收到的无线信号的统计性变化，从而实现任何时间、任何地点的高可靠通信以及对频谱资源的有效利用。

 

3 差分空时编码技术

 

3.1 差分空时编码提出的背景

空时编码的有效工作需要在发射和接收端使用多个天线。因为空时编码同时利用时间和空间两维来构造码字，这样才能有效抵消衰落，提高功率的利用效率；并且能够在传输信道中实现并行的多路传送，提高频谱效率。需要说明的是，空时编码技术因为属于分集的范畴，所以要求在多散射体的多径传播情况下应用，发射机的天线间距和接收机的天线应适当拉开，以保证发射、接收信号的相互独立性，以充分利用多散射体所造成的多径。

空时编码在不同天线所发送的信号中引入时间和空间的相关性，从而不用牺牲带宽就可以为接收端提供未编码系统所没有的分集增益和编码增益。空时编码的基本工作原理如下：从信源给出的信息数据流到达空时编码器后，形成同时来自多个发射天线矢量输出，这些调制符号被称为空时符号（STS）或者空时矢量符（STVS）。目前提出的空时编码方式主要有分层空时编码、空时格栅编码和空时分组编码（STBC）。由于在802.16e协议中所提到是空时分组码，所以对空时分组码进行重点研究。

STBC的编码方法最初由Alamouti提出，是适合两个发射天线的编码方法；在此基础上，Tarokh将其推广至两个以上的发射天线。

空时编码采用多发送和多接收天线技术，使得接收信息可同时获得发送分集增益和接收分集增益，在不牺牲带宽的情况下获得更高的性能，提高了频谱利用率。在信道状态变化较快的多径无线环境中，快速衰落使接收方无法准确估计CSI，由此引出了一种不需CSI也能恢复原信息的编解码方案，即差分空时编码技术，它可以在该信道环境下实现有效译码。

 

3.2 分布式差分空时编码研究现状

 

利用扩展的Clifford代数结构，已经构造出新型分布式差分空时编码，这种编码利用低复杂度的次优接收机就能得到满合并分集。仿真结果表明这种编码比循环码更优，而且它可以在典型的点对点多天线系统的非相干通信中用作差分空时编码。

编码方案的系统模型：网络有一个源节点，一个目的节点和R个中继节点，中继节点辅助将信息传递到目的节点。假设所有的节点都是单天线和半双工约束，即：一个无线信道不能在同一个频率上同时进行发送和接收活动。终端之间的无线信道可以假设是拟静态的和平坦衰落的。

3.3分布式差分空时编码存在的问题

 我们利用代数构建了一个对任意功率都满足的4组中继的可解码DDSTCs。降低对码本的约束，使其可以包含维数统一的矩阵码本使得有较低的解码复杂度。这种代数方法的局限是只对两个中继的功率有效。扩展这种方法到g组可解码的DDSTCs（g﹥4）比较困难，原因如下：

当g﹥4时线性设计的传输率将降低到小于1且得到的R个酉中继矩阵很难满足延时矩阵和需要满足的码本是可以识别的条件，而且不知道这个矩阵是否存在。例如，在正交设计中构建满足条件延时矩阵和需要满足的码本是可以识别的中继矩阵是很困难的。

即使中继矩阵得到了，对于这些矩阵是否存在满足初始向量 例如初始矩阵 是酉矩阵条件的初始向量不能确定。

对于具体的g=4，这是可能的。因为线性设计对应着在C上的左正则矩阵，因此可以用代数方法构建满足所需的条件的中继矩阵和初始向量。

          对于中继较少和点数少时的{zy}化信号集来说，获得编码增益是可能的。但是对于中继较多或点数较大的信号集来说会很困难，因为其包含很多参数而且找到一个闭合形式的通解很难。因此优化信号集来获得编码增益是一个重要的研究方向。