V—BLAST算法的仿真及分析

高涛

摘 要：V-BLAST是一实际规则指出能够实现一小部分MIMO信道能力在窄带点对点通信的情况下。V-BLAST运算法则实现一非线性检波基于迫零（ZF）结合符号取消来改善表现。这种方法着眼于从同时从所有接收天线来的信号，首先从接收信号提取最强信号，然后对剩余弱信号进行处理，一旦强信号被作为一个干扰源被移除，弱信号将容易被还原。

关键词：MIMO系统简介 V-BLAST MMSE

1 引言

MIMO技术大致可以分为两类：发射/接收分集和空间复用。传统的多天线被用来增加分集度从而克服信道衰落。具有相同信息的信号通过不同的路径被发送出去，在接收机端可以获得数据符号多个独立衰落的复制品，从而获得更高的接收可靠性。对于发射分集技术来说，同样是利用多条路径的增益来提高系统的可靠性。在一个具有m根发射天线n根接收天线的系统中，如果天线对之间的路径增益是独立均匀分布的瑞利衰落，可以获得的最大分集增益为mn。智能天线技术也是通过不同的发射天线来发送相同的数据，形成指向某些用户的赋形波束，从而有效的提高天线增益，降低用户间的干扰。广义上来说，智能天线技术也可以算一种天线分集技术。

分集技术主要用来对抗信道衰落。相反，MIMO信道中的衰落特性可以提供额外的信息来增加通信中的自由度。从本质上来讲，如果每对发送接收天线之间的衰落是独立的，那么可以产生多个并行的子信道。如果在这些并行的子信道上传输不同的信息流，可以提供传输数据速率，这被成为空间复用。需要特别指出的是在高SNR的情况下，传输速率是自由度受限的，此时对于m根发射天线n根接收天线，并且天线对之间是独立均匀分布的瑞利衰落的。

根据子数据流与天线之间的对应关系，空间多路复用系统大致分为三种模式：D-BLAST、V-BLAST以及T-BLAST。在此我们仅分析V-BLAST。

2、V-BLAST

虚拟编码的变量（VE）是垂直BLAST（V-BLAST）的算法，如图 3所示。

图 3垂直编码

这里的基本思想是有效地使用多路径，而不是不用，考虑到多路径本身做为一个多样性源，这个源允许来自同一用户数据流平行传输。这方法以一MIMO （MTMR）系统为基础 （MT个发射天线MR个接收天线）支持传送空间的多样性从而获得较高的数据率当使用相同能量和带宽时采用1-D（SISO）系统。户内环境是理想充分散射环境需要执行最佳的应答用这种方法。贝尔实验室空（BLAST）[1，4]结构在发射机和接收机处使用多元件天线排列以提供强无线通信能力在充分散射環境。显示理论上通信能力大约线性的增加随着天线数目的增加[4]。二类BLAST的实现有广泛地扬：V-BLAST[4]和D-BLAST[1]。V-BLAST是一实际规则指出能够实现一小部分MIMO信道能力在窄带点对点通信的情况下。V-BLAST运算法则实现一非线性检波基于迫零（ZF）结合符号取消来改善表现。这种方法着眼于从同时从所有接收天线来的信号，首先从接收信号提取最强信号，然后对剩余弱信号进行处理，一旦强信号被作为一个干扰源被移除，弱信号将容易被还原。这称为连续干扰抵消（SIC）类似于平等反馈判决。当符号抵消被使用，被增测到的信号的顺序对于系统主要的性能变得重要了。事实上，最小的延迟探测传输符号SNR将会支配系统的错误表现。延迟探测SNR由排列决定。最佳排使基于在每个探测过程简单选择最佳探测SNR以使最坏的SNR遍及所有可能的排列的结果。

为了简单，我们把我们的解释建立在图5上。如果发射机的数目为MT，接收机的数目为MR 。QAM发射机1到MT 个传输为字符率1/T的符号，同时同步字符时间。发射机的收集器组成一个QAM群的矢量。1到MR 的接收机是常规单独的QAM接收机。这些接收也运行cochannel，每个接收信号从全部MT 根传输天线发来。假设存在平坦衰落，那么矩阵信道转移函数为HMR×MT ，其中hi，j 是复杂转移函数指从发射机j到接收机i其中MT≤MR 。我们假设传输是以L脉冲的形式而且信道时间变量在L符号期是可以忽略的，包含一脉冲，信道将准确的将符号植入每个脉冲中。让 表示传输符号向量，相应的接收到MR 个向量i：

r1=Ha+v

图 4 V-BLAST 模型

其中v是由i.i.d组成的固定宽带噪声（WSS）

第一步：使用空向量wk1 ，形成由r1 到yk 成分的线性组合：

第二步： 代入yk1 以得到 ：

其中Q（） 表示量化（代入） 适用于信息流。

图5 V-BLAST 系统

第三步：假设 从接收向量r1 中抵消ak1 ，结果将改进接收向量r2 ：

其中（H）k1 表示H中的第k1 列，步骤1-3被运行生产 通过依次运行修正接收向量 的级数。

这个特定的侦测过程依靠选择计算的标准空向量wk1 ，最一致的选择被作为MMSE和ZF的最小值。在这一段中被使用的侦测程序是最新和更简单的。第k1 个迫零空向量被定义做为唯一的最小值向量。

因此，第ki 个ZF空向量对子空间是正交的通过ri 的贡献， 由于那些符号仍然不能被估计和取消。它能容易地显示唯一的满足向量（6.6）只是

的第ki行， 其中符号 表示矩阵通过对准零行获得H中的

+ 指示Moore-Penrose的反转[5]。

全部ZF侦测运算法则是一个递归的过程，包括最佳排序的判决：

初值设定： （a）

（b）

递归： （c）

（d）

（e）

（f）

（g）

（h）

（i）

其中（Gi）j 是Gi 的第j行。因此式（c）决定元素最行的序列使误码率曲线性能最大。证明在[4]中给出。方程（d-f） 计算ZF零向量，决定统计量和估计条件a。方程（g）计算抵消从接收向量的侦测了成份（h）计算为下一个重复新的pseudoinverse。这新的pseudoinverse是基于缩小的H的版本其中

列是零。这是因为这些列符合条件a，条件a已经被估计和抵消。

3、仿真及分析

3.1、MMSE和ZF比较

从图6中我们可以得到如下结论：在相同的SNR时，MMSE的BER比ZF的BER小，可见MMSE性能优于ZF。即MMSE估计考虑到了噪声能量对接收信号影响的大小，可见通过MMSE估计比ZF更精确。

3.2、MMSE不同相关系数性能比较

图7为2X2天线，采用QPSK调制，接收天线相关系数分别为0（不相关）、0.3，0.6，0.9的MMSE性能曲线，由图中可以看出，MMSE性能是随着天线相关系数的增加而变差，其中天线的不相关性能最佳。

图6 MMSE与ZF对比 图7 MMSE不同相关系数性能比较

参考文献：

[1]Foschini G J.Layered space - time architecture for wireless communication in fading environment when using multiple antennas[J] . Bell Lab Technical Journal， 1996， 1（ 2） ： 41- 59.

[2]谢显中，雷维嘉.移动通信中的空时信号处理[M].北京：电子工业出版社，2008