活动介绍

多天线技术:原理与应用

立即解锁
发布时间: 2025-08-27 01:44:54 阅读量: 1 订阅数: 9
PDF

5G物理层关键技术解析与应用

### 多天线技术:原理与应用 #### 1. 引言 多天线技术在现代通信系统中扮演着至关重要的角色,它能够显著提升系统的性能和容量。本文将深入探讨多种多天线技术,包括空间分集和空间复用技术,以及它们的工作原理和应用场景。 #### 2. 空间分集多天线技术 ##### 2.1 循环延迟分集(Cyclic Delay Diversity,CDD) CDD 是一种开环发射分集方案。在 OFDM 系统中,它通过在不同发射天线上对相同的 OFDM 符号添加不同的延迟,在接收端创造出具有峰值和零点的组合信号。具体来说,CDD 以块为单位操作,对不同天线应用循环移位而非线性延迟,因为时域信号的循环移位等效于频域的相移。为保证延迟是循环的,延迟操作在添加循环前缀之前进行。 CDD 的优点显著,它能将破坏性衰落限制在单个子载波上,而非整个传输块。对于未编码传输,平均误码率(BER)与平坦衰落信道近似相同;而在采用如 LDPC 编码的编码传输时,编码过程能利用可用的频率分集,改善 BER 性能。 ##### 2.2 空时块编码(Space - Time Block Coding,STBC) STBC 是一种非常有效的开环 MISO 系统技术。其基本思想是最大化利用空间和时间分集,相同的数据通过多个天线发送,但每个数据流采用不同的编码方式。在接收端,利用 STBC 算法和信道估计技术实现分集和编码增益。 以两个发射天线为例,在同一时隙内,两个天线分别发送不同的信号 S1 和 S2,在下一时隙发送 -S2* 和 S1*(Sx* 是 Sx 的复共轭)。这样做的目的是在统计上分散信道对信息的影响,增加正确信号重建的机会。接收端等待两个连续时隙的接收信号,通过简单的计算操作组合这些信号,得到原始信号的估计值。不过,这需要知道信号所经过的各个信道的信息。 STBC 方案的传输速率与单发射机系统相同,并且能实现与单发射机 - 双接收机采用最大比合并相同的分集优势,在稳定条件下将所需的衰落余量降低 3 dB,在快速衰落条件下降低更多。在 OFDM/OFDMA 系统中,通常通过前导码或导频音进行信道估计,这些信号会分配到各个发射天线上。 ##### 2.3 空频块编码(Space - Frequency Block Coding,SFBC) SFBC 是另一种开环发射分集方案,受 STBC 基本原理的启发,需要 OFDM 类型的传输。其基本思想是最大化利用空间和频率分集,通过在两个不同的子载波上传输相同的数据,在不同频率上统计分散信道对数据的影响,增加正确数据重建的机会。 与 STBC 类似,SFBC 也传输两个复符号 S1 和 S2,每个符号通过两个发射天线发送。其净效果是传输速率与单发射机系统相同。 ##### 2.4 空间分集 MIMO(SD - MIMO) 结合多个接收天线与 STBC 或 SFBC 多个发射天线,就构成了 SD - MIMO 系统。这种系统增加了分集路径的数量,从而提高了分集增益,进一步改善了接收信号的质量。对于具有 NT 个发射天线和 NR 个接收天线的系统,分集路径数量为 NT × NR。在这类系统中,接收端处理通过最大比合并器(MRC)和最大似然检测器完成。SD - MIMO 已在 4G LTE 系统中得到应用。 #### 3. 空间复用 MIMO ##### 3.1 MIMO 基本原理 MIMO 系统具有双重能力,既可以提供强大的空间分集,也可以通过空间复用(SM)增加容量,且与单输入单输出(SISO)系统相比,无需额外的发射功率或信道带宽。 考虑一个具有 N 个发射天线和 M 个接收天线(M ≥ N)的 MIMO 系统。在发射端,输入数据通过串并转换器分成 n 个子流,这些子流经过编码后调制 N 个载波,这些载波占用相同的信道并馈入 N 个天线。因此,在相同的分配带宽内存在一个由 N × M 空间维度组成的“矩阵”信道,MIMO 系统的吞吐量比 SISO、SIMO、MISO 或 SD - MIMO 系统提高了 n 倍。 成功的 MIMO 传输要求接收信号高度不相关,这可以通过在不同极化上传输不同信号和/或在多径丰富的传播信道中传输来实现。在接收端,M 个天线接收到所有发射子流及其众多反射信号的叠加。由于每个子流从不同的空间点发射,它们的散射情况略有不同,这种散射差异是成功进行空间复用传输的关键,它使各个子流的路径不相关,减少了接收端的破坏性组合,从而可以通过复杂的信号处理识别和恢复各个子流。 对于一个 3 × 3 的 MIMO 系统,理想情况下有九个独立的传输信道,每个信道有一个标量系数。接收端的复合信号是三个发射天线信号的叠加,例如 R1 = T1H11 + T2H12 + T3H13。通过训练符号可以确定九个系数,从而得到三个方程和三个未知数(T1、T2、T3),进而计算出未知数。 更一般地,对于具有 N 个发射天线和 M 个接收天线的 MIMO 系统,可以用矩阵代数描述解复用过程: - \(y = Hx + n\) 其中 \(y\) 是 M × 1 的接收天线信号矩阵,\(x\) 是 N × 1 的发射天线信号矩阵,\(n\) 是 N × 1 的接收天线噪声矩阵,\(H\) 是 M × N 的信道矩阵: - \(H=\begin{bmatrix}h_{11}&\cdots&h_{1N}\\\vdots&\ddots&\vdots\\h_{M1}&\cdots&h_{MN}\end{bmatrix}\) 如果忽略噪声,则 \(x = H^{-1}y\),其中 \(x\) 是发射信号的估计值,\(H^{-1}\) 是信道矩阵的转置。然而,如果信干噪比(SINR)低或解码的信道矩阵值与实际情况差异较大,信号恢复效果会很差。 在 OFDM 系统中,解码是在每个子载波上进行的,因
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

郑天昊

首席网络架构师
拥有超过15年的工作经验。曾就职于某大厂,主导AWS云服务的网络架构设计和优化工作,后在一家创业公司担任首席网络架构师,负责构建公司的整体网络架构和技术规划。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看

最新推荐

城市货运分析:新兴技术与集成平台的未来趋势

### 城市货运分析:新兴技术与集成平台的未来趋势 在城市货运领域,为了实现减排、降低成本并满足服务交付要求,软件系统在确定枢纽或转运设施的使用以及选择新的运输方式(如电动汽车)方面起着关键作用。接下来,我们将深入探讨城市货运领域的新兴技术以及集成平台的相关内容。 #### 新兴技术 ##### 联网和自动驾驶车辆 自动驾驶车辆有望提升安全性和效率。例如,驾驶辅助和自动刹车系统在转弯场景中能避免碰撞,其警报系统会基于传感器获取的车辆轨迹考虑驾驶员反应时间,当预测到潜在碰撞时自动刹车。由于驾驶员失误和盲区问题,还需采用技术提醒驾驶员注意卡车附近的行人和自行车骑行者。 自动驾驶车辆为最后一公

认知计算与语言翻译应用开发

# 认知计算与语言翻译应用开发 ## 1. 语言翻译服务概述 当我们获取到服务凭证和 URL 端点后,语言翻译服务就可以为各种支持语言之间的文本翻译请求提供服务。下面我们将详细介绍如何使用 Java 开发一个语言翻译应用。 ## 2. 使用 Java 开发语言翻译应用 ### 2.1 创建 Maven 项目并添加依赖 首先,创建一个 Maven 项目,并添加以下依赖以包含 Watson 库: ```xml <dependency> <groupId>com.ibm.watson.developer_cloud</groupId> <artifactId>java-sdk</

知识工作者认知增强的负责任以人为本人工智能

### 知识工作者认知增强的负责任以人为本人工智能 #### 1. 引言 从制造业经济向服务经济的转变,使得对高绩效知识工作者(KWs)的需求以前所未有的速度增长。支持知识工作者的生产力工具数字化,带来了基于云的人工智能(AI)服务、远程办公和职场分析等。然而,在将这些技术与个人效能和幸福感相协调方面仍存在差距。 随着知识工作者就业机会的增加,量化和评估知识工作的需求将日益成为常态。结合人工智能和生物传感技术的发展,为知识工作者提供生物信号分析的机会将大量涌现。认知增强旨在提高人类获取知识、理解世界的能力,提升个人绩效。 知识工作者在追求高生产力的同时,面临着平衡认知和情感健康压力的重大

基于进化算法和梯度下降的自由漂浮空间机器人逆运动学求解器

### 基于进化算法和梯度下降的自由漂浮空间机器人逆运动学求解器 #### 1. 自由漂浮空间机器人(FFSR)运动方程 自由漂浮空间机器人(FFSR)由一个基座卫星和 $n$ 个机械臂连杆组成,共 $n + 1$ 个刚体,通过 $n$ 个旋转关节连接相邻刚体。下面我们来详细介绍其运动方程。 ##### 1.1 位置形式的运动方程 - **末端执行器(EE)姿态与配置的关系**:姿态变换矩阵 $^I\mathbf{R}_e$ 是配置 $q$ 的函数,$^I\mathbf{R}_e$ 和 $\mathbf{\Psi}_e$ 是 EE 方位的两种不同表示,所以 $\mathbf{\Psi}_

多媒体应用的理论与教学层面解析

# 多媒体应用的理论与教学层面解析 ## 1. 多媒体资源应用现状 在当今的教育体系中,多媒体资源的应用虽已逐渐普及,但仍面临诸多挑战。相关评估程序不完善,导致其在不同教育系统中的应用程度较低。以英国为例,对多媒体素养测试的重视程度极低,仅有部分“最佳证据”引用在一些功能性素养环境中认可多媒体评估的价值,如“核心素养技能”概念。 有观点认为,多媒体素养需要更清晰的界定,同时要建立一套成果体系来评估学生所达到的能力。尽管大部分大学教师认可多媒体素养的重要性,但他们却难以明确阐述其具体含义,也无法判断学生是否具备多媒体素养能力。 ## 2. 教学设计原则 ### 2.1 教学设计的重要考量

医学影像处理与油藏过滤问题研究

### 医学影像处理与油藏过滤问题研究 #### 医学影像处理部分 在医学影像处理领域,对比度受限的自适应直方图均衡化(CLAHE)是一种重要的图像增强技术。 ##### 累积分布函数(CDF)的确定 累积分布函数(CDF)可按如下方式确定: \[f_{cdx}(i) = \sum_{j = 0}^{i} p_x(j)\] 通常将期望的常量像素值(常设为 255)与 \(f_{cdx}(i)\) 相乘,从而创建一个将 CDF 映射为均衡化 CDF 的新函数。 ##### CLAHE 增强过程 CLAHE 增强过程包含两个阶段:双线性插值技术和应用对比度限制的直方图均衡化。给定一幅图像 \

地下油运动计算与短信隐写术研究

### 地下油运动计算与短信隐写术研究 #### 地下油运动计算 在地下油运动的研究中,压力降会有所降低。这是因为油在井中的流动速度会加快,并且在井的附近气体能够快速填充。基于此,能够从二维视角计算油在多孔空间中的运动问题,在特定情况下还可以使用并行数值算法。 使用并行计算算法解决地下油运动问题,有助于节省获取解决方案和进行计算实验的时间。不过,所创建的计算算法仅适用于具有边界条件的特殊情况。为了提高解决方案的准确性,建议采用其他类型的组合方法。此外,基于该算法可以对地下油的二维运动进行质量计算。 |相关情况|详情| | ---- | ---- | |压力降变化|压力降会降低,原因是油井

物联网与人工智能在医疗及网络安全中的应用

### 物联网与人工智能在医疗及网络安全中的应用 #### 物联网数据特性与机器学习算法 物联网(IoT)数据具有多样性、大量性和高速性等特点。从数据质量上看,它可能来自动态源,能处理冗余数据和不同粒度的数据,且基于数据使用情况,通常是完整且无噪声的。 在智能数据分析方面,许多学习算法都可应用。学习算法主要以一组样本作为输入,这组样本被称为训练数据集。学习算法可分为监督学习、无监督学习和强化学习。 - **监督学习算法**:为了预测未知数据,会从有标签的输入数据中学习表示。支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和回归就是监督学习算法的例子。 - **SVM**:因其计算的实用性和

基于神经模糊的多标准风险评估方法研究

### 基于神经模糊的多标准风险评估方法研究 #### 风险评估基础 在风险评估中,概率和严重程度的分级是重要的基础。概率分级如下表所示: | 概率(概率值) | 出现可能性的分级步骤 | | --- | --- | | 非常低(1) | 几乎从不 | | 低(2) | 非常罕见(一年一次),仅在异常条件下 | | 中等(3) | 罕见(一年几次) | | 高(4) | 经常(一个月一次) | | 非常高(5) | 非常频繁(一周一次,每天),在正常工作条件下 | 严重程度分级如下表: | 严重程度(严重程度值) | 分级 | | --- | --- | | 非常轻微(1) | 无工作时间

具有特色的论证代理与基于假设的论证推理

### 具有特色的论证代理与基于假设的论证推理 在当今的人工智能领域,论证代理和论证推理是两个重要的研究方向。论证代理可以在各种场景中模拟人类进行辩论和协商,而论证推理则为解决复杂的逻辑问题提供了有效的方法。下面将详细介绍论证代理的相关内容以及基于假设的论证推理。 #### 论证代理的选择与回复机制 在一个模拟的交易场景中,卖家提出无法还钱,但可以用另一个二手钢制消声器进行交换。此时,调解人询问买家是否接受该提议,买家有不同类型的论证代理给出不同回复: - **M - agent**:希望取消合同并归还消声器。 - **S - agent**:要求卖家还钱并道歉。 - **A - agen