空分复用 (SDM) MIMO 处理可显著提高频谱效率,进而大幅增加无线通信系统的容量。空分复用 MIMO 通信系统作为一种能够大幅提升无线系统容量和连接可靠性的手段,近来吸引了人们的广泛关注。
MIMO 无线系统最佳硬判决检测方式是最大似然 (ML) 检测器。ML 检测因为比特误码率 (BER)性能出众,非常受欢迎。不过,直接实施的复杂性会随着天线和调制方案的增加呈指数级增强,使 ASIC 或 FPGA 仅能用于使用少数天线的低密度调制方案。
在 MIMO 检测中,既能保持与最佳 ML 检测相媲美的 BER 性能,又能大幅降低计算复杂性的出色方法非球形检测法莫属。这种方法不仅能够降低 SDM 和空分多接入系统的检测复杂性,同时又能保持与最佳 ML 检测相媲美的 BER 性能。实现球形检测器有多种方法,每种方法又有多种不同算法,因此设计人员可以在诸如无线信道的吞吐量、BER 以及实施复杂性等多项性能指标之间寻求最佳平衡。
虽然算法(比如 K-best 或者深度优先搜索)和硬件架构对 MIMO 检测器的最终 BER 性显而易见有极大的影响,不过一般在球形检测之前进行的信道矩阵预处理也会对 MIMO 检测器的最终 BER 性能产生巨大影响。信道矩阵预处理可繁可简,比如根据对信道矩阵进行的方差计算结果 (variance computaTIon),计算出处理空分复用数据流的优先次序,也可以使用非常复杂的矩阵因子分解方法来确定更为理想(以 BER 衡量)的数据流处理优先次序。
Signum Concepts 是一家总部位于圣地亚哥的通信系统开发公司,一直与赛灵思和莱斯大学(Rice University)开展通力合作,运用 FPGA 设计出了用于 802.16e 宽带无线系统的空分复用MIMO 的MIMO 检测器。该处理器采用信道矩阵预处理器,实现了类似贝尔实验室分层空时 (BLAST)结构上采用的连续干扰抵消处理技术,最终达到了接近最大似然性能。
系统考虑因素
理想情况下,检测过程要求对所有可能的符号向量组合进行 ML 解决方案计算。球形检测器旨在通过使用简单的算术运算降低计算复杂性,同时还能够保持最终结果的数值完整性。我们的方法,第一步是把复杂的数值信道矩阵分解为只有实数的表达式。这个运算增加了矩阵维数,但简化了处理矩阵元的计算。降低计算复杂性的第二个方面体现在,减少检测方案分析和处理的可选符号。其中,对信道矩阵进行 QR 分解是至关重要的一步。
图 1 显示的是如何进行数学转换,得出计算部分欧几里德距离度量法的最终表达式。欧几里德距离度量法是球形检测过程的基础。R代表三角形矩阵,用于处理以矩阵元 rM,M 开始的可选符号的迭代法。其中,M代表信道矩阵以实数表达的维数。该解决方案通过 M 次迭代定义出遍历树结构,树的每层i对应第i根天线的处理符号。
图 1. 用于球形检测器 MIMO 检测的部分欧几里德距离度量方程
球形检测器处理天线的次序对 BER 性能有着极大的影响。因此,在进行球形检测前,我们的设计采用了类似于 V-BLAST 技术的信道重新排序技术。
实现树的遍历有几种可选方法。在我们的实施方案中,则使用了广度优先搜索法,这是因为该方法采用备受欢迎的前馈结构,因此具有硬件友好特征。在每一层,该实施方案只选择K 个距离最小的幸存节点来计算扩展情况。
球形检测器处理天线的次序对 BER 性能有着极大的影响。因此,在进行球形检测前,我们的设计采用了类似于 V-BLAST 技术的信道重新排序技术。
该方法通过多次迭代,计算出信道矩阵的伪逆矩阵的行范数,然后确定信道矩阵最佳列检测次序。根据迭代次数,该方法可以选择出范数最大或者最小的行。欧几里德范数最小的逆矩阵行表示天线的影响最强,而欧几里德范数最大的行则表示天线的影响最弱。这种新颖的方法首先处理最弱的数据流,随后依次迭代处理功率从高到低的数据流。