??? 摘? 要: 研究利用基于信漏噪比（SLNR）的預編碼來減小多用戶MIMO-OFDM系統中的子載波間干擾（ICI）。給出了預編碼的多用戶MIMO-OFDM系統的鏈路模型, 在此基礎上得出了相應的預編碼矩陣算法，利用建立的鏈路模型進行性能仿真。仿真結果表明，采用SLNR預編碼方案后的MIMO-OFDM系統中ICI干擾明顯減少,誤碼率有很大的降低，同時該方法還降低了接收機的復雜性，因此特別適合下行鏈路。?
??? 關鍵詞： 信漏噪比； 預編碼；? MIMO-OFDM；? 子載波間干擾
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??? MIMO利用多個天線實現多發多收，在不增加帶寬和發送功率的情況下，可以成倍地提高信道容量。OFDM技術可以高效地利用頻譜資源并有效地對抗頻率選擇性衰落，它實質上是一種多載波窄帶調制，可以將寬帶信道轉化成若干個平坦的窄帶子信道，每個子信道上的信號帶寬小于信道的相關帶寬，所以可以將每個子信道上的頻率選擇性衰落看作是平坦性衰落。MIMO和OFDM結合可以克服無線信道頻率選擇性衰落、增加系統容量、提高頻譜利用率，成為4 G中的關鍵技術之一，是當今移動通信領域研究的熱點。OFDM系統中各個子信道的相互正交，使頻譜利用率極大提高,然而子載波之間的相互正交使得它對載波頻率的偏移更為敏感。而頻率偏移會導致子信道之間產生干擾（ICI），因此對頻率偏差敏感是OFDM系統的主要缺點之一，如果不采取措施對這種信道間干擾加以克服，則會對系統性能帶來非常嚴重的影響。?
??? 參考文獻[1-3]對MIMO-OFDM無線通信系統的技術及性能進行了詳細的分析，但是都沒有考慮預編碼技術。預編碼技術是一種面向接收端的技術[4]，即以簡化接收端的計算復雜度和提高接收設備的使用性能為目的，利用預編碼可以預先消除信道干擾(ISI和MAI)。?
??? 目前降低ICI的方法主要有頻域均衡法[5]、時域均衡法[6]、時域加窗法[7]、ICI自消除法[8～9]、編碼/變換法[10]等。頻域均衡法是利用導頻信號和訓練序列，它能夠很好地估計出系統的頻率偏差，從而消除ICI，但是其實現復雜，并且需要多余的信息開銷。當信道的沖擊響應長度較長時，僅僅依靠延長循環前綴的長度來消除前后OFDM符號間的干擾將使系統的效率有較大降低，此時可以在接收端采用時域均衡器減少解調器輸入端信號拖尾長度，但必須與頻域均衡法結合才能有效地消除ICI。通過對OFDM符號進行加窗改善頻率偏移問題，這意味著令符號周期邊緣的幅值逐漸過渡到零，窗函數的長度越大，使帶外輻射功率下降得越快，但也會同時降低OFDM符號對時延擴展的容忍程度。ICI自消除法是一種效果明顯的ICI消除方法，但是這種方法降低了頻率利用率和帶寬。編碼/變換法通過代數方法設計一個矩陣/變換使信號獲得較大的編碼增益與分集增益，從而可以容忍部分由于多徑衰落導致的干擾，但在接收端接收機變得相當復雜。其后，參考文獻[11]利用預編碼來消除降低ICI，但沒有涉及MIMO-OFDM和多用戶情況，且采用的迫零（ZF）法對天線配置有嚴格的限制。?
??? 本文將OFDM和MIMO系統相結合，提出了一種新的適合多用戶MIMO-OFDM下行鏈路的基于SLNR預處理的傳輸方案。該方案的主要思想是：基站端預處理矢量基于子載波信道設計，通過每用戶、每子載波信道上發射預處理矢量的良好設計，將其下行多用戶MIMO系統轉換為并行的單用戶MIMO系統，確保每個終端用戶同頻干擾（CCI）的良好去除，并對噪聲有很好的抑制作用。在此基礎上，終端用戶基于簡單線性解碼獲得最大信噪比，從而蕕得該用戶發射符號的最小誤碼率，同時還降低了接收機的復雜性。?
1 多用戶預編碼MIMO-OFDM方案?
1.1 系統模型?
??? 圖1描述了下行多用戶預編碼MIMO-OFDM系統模型，假定一個基站服務k個移動終端，基站采用N個發射天線，移動終端k采用M個接收天線，子載波數為L。用戶k的調制符號首先被分成N個并行數據流dk,i(i=1,2,…，N)，然后分別送至發射預處理模塊處理，Mk,i表示用戶k第i個數據流的預編碼矩陣，本文中的預處理模塊采用基于SLNR的預編碼設計，在用戶間干擾和噪聲間取得良好的折中，很好地提高了系統性能；每個數據流變化后分別映射成L個并行數據流，對應L個子載波，將這L個并行數據流進行IFFT變換，將信號從頻域轉換到時域，最后添加循環前綴后從第n(n∈[1,N]個天線上發送出去，在這里加入循環前綴的目的是為了在每個OFDM的符號間加上保護間隔，減小OFDM的符號間的干擾。?
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??? 在接收端，接收到的OFDM數據流首先要經過一個去循環前綴的處理，把OFDM符號的有用部分提取出來用于FFT，然后基于子載波信道解碼即可得到用戶k的發射符號估計值，解碼矩陣用Dk表示。?
??? 不考慮IFFT和FTT變換,接收端用戶k子載波信道l上的接收信號為：?
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其中,Hk,l是終端用戶k同基站天線、子載波l上的信道矩陣，并且假定該信道矩陣在接收端是已知的，dk,l是用戶k在第l個子載波頻率上的發送符號，nk,l表示用戶k在子載波為l時，M根接收天線上的疊加的加性噪聲。?
1.2 預編碼設計?
??? 可以把式(1)擴展為:?
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??? 式(2)中第2項表示用戶k在子載波l上接收信號中的共信道干擾(CCI)，若用迫零(ZF)預編碼消除CCI，則有：?
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??? 由于CCI為其他信號對期望信號的干擾，現在考慮期望信號對其他所有信號的干擾，即泄漏，用戶k子載波l上的泄漏為：?
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??? 要獲得最優預編碼矩陣Mk,l,也就是使SLNRk,l最大，這樣對最優預編碼適量的求解就轉換為廣義的瑞利商問題，最優解對應于矩陣對
的最大廣義特征值所對應的特征向量，當
可逆時，可以表示為:?
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??? 如果用F表示FFT變換矩陣，發送端的IFFT可以表示為FH，則可以把FH、H、F看成一個等效信道，即:?
??? H′=FHHF????????????????????????????????????????????? ???? (9)?
??? 這樣圖1的等效下行單用戶MIMO系統可以表示為圖2。?
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??? 所以把式(7)中的Hk,l用FHHi,lF替換，則有:?
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2 仿真結果?
??? 利用MATLAB仿真TDD模式的MIMO-OFDM系統環境，并且假設信道估計為理想信道估計，各個天線之間是獨立不相關的。采樣頻率為1.6 MHz，256子載波，子載波間隔6.25 kHz，實際使用載波數240(供16個用戶使用，每個用戶15個數據子載波)，OFDM符號周期長度為160 μs，循環前綴長度為8.75 μs。在COST 207 RA和IMT－2000的3 A兩種典型信道下,分別仿真了基于迫零算法預編碼方案(ZF-MIMO-OFDM)和基于SLNR預編碼MIMO-OFDM方案(SLNR-MIMO-OFDM)的性能。?
??? 在基站有2個發射天線，每個用戶2個接收天線的情況下，圖3和圖4給出了兩種信道模型下采用SLNR預編碼MIMO-OFDM系統與迫零算法預編碼方案、不采用預編碼的MIMO-OFDM系統的性能比較。?
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??? 從圖中不難看出,帶有預編碼的MIMO-OFDM系統的誤碼率要遠低于沒有預編碼的MIMO-OFDM系統，系統性能有明顯的改善，說明子載波間干擾(ICI)得到很好的消除，而且基于SLNR的預編碼比基于ZF的預編碼性能更好。?
??? 圖5和圖6給出了用戶2個接收天線，基站天線數分別為2、4、6時采用SLNR預編碼的MIMO-OFDM系統性能。從圖中可以看出，無論是COST 207 RA還是IMT－2000的3 A信道，發射天線數越多,系統性能越好。?
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??? 在MIMO-OFDM系統中采用基于SLNR的預編碼，能有效抑制OFDM中的ICI，使系統性能進一步提高。實際上，通過選取合適的預編碼矩陣并結合一定的均衡技術，能充分獲得信道的頻率分集增益和Dopper分集增益，并可以增強信號能量，以達到抑制OFDM中ICI的目的。?
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