莱斯信道下大规模MIMO多对双向AF中继系统性能分析.pdf

2023 年 7 月莱斯信道下大规模多对双向中继系统性能分析王艳平（河南工业贸易职业学院机电工程学院，河南 郑州 450000）【摘要】大规模多进多出渊multiple input multiple output,MIMO冤技术和中继系统是当前无线通信领域的研究热点遥 大规模 MIMO 技术利用大量天线来增强信号传输性能袁可以提高信号的可靠性和传输速率遥 中继系统通过中继节点转发信号袁可以扩大覆盖范围并提高系统容量遥然而袁在实际应用中袁信道条件和传输环境的复杂性对系统性能提出了挑战遥 分析在莱斯信道下大规模 MIMO 多对双向放大转发 渊amplify and forward,AF冤中继系统的性能遥 基于性能分析结果袁提出莱斯信道下大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统的性能优化方法袁包括天线配置尧功率分配等方面的优化策略袁这对于理解和优化该系统的工作具有重要意义袁将为设计和优化无线通信系统提供有价值的参考袁并促进大规模 MIMO 和中继通信技术的进一步发展和应用遥【关键词】莱斯信道曰大规模 MIMO曰多对双向曰AF 中继系统曰性能分析【中图分类号】TN919.3【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）07-0007-030 引言在现代无线通信系统中，无线中继技术扮演着至关重要的角色，特别是在覆盖范围广、信号弱的环境下。传统的中继系统通常采用单向传输的方式，即从源节点到目标节点的单向传输。然而，在某些场景下，双向传输拥有更好的性能和灵活性。近年来，随着大规模多进多出（multiple input multiple output,MIMO）技术的发展，多天线系统的数据传输速率更高，抗干扰能力更强。同时，莱斯信道作为一种常见的无线信道模型，会对系统性能产生重要影响。本文深入分析莱斯信道下大规模 MIMO 多对双向放大转发（amplify and forward,AF）中继系统的性能，进而为进一步研究和优化系统奠定基础。希望本文能够为无线通信系统设计和实施提供有价值的参考。1 优化方法采用以下 5 种优化方法可以提升莱斯信道下大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统性能。1.1 天线配置优化天线配置优化可以改善信道容量和传输效果。可以采用最大限度增加信道容量或减小传输误差的优化算法来确定最佳天线配置方案。例如，使用协方差矩阵优化方法来确定天线的位置、取向和功率分配，以增强信号的接收效果和抗干扰性能。1.2 功率分配优化功率分配优化可以提高系统的能量效率并扩大系统容量。使用功率分配算法来分配发送节点和中继节点的传输功率，以最大限度提高系统整体信噪比（signal to interference plus noise ratio,SNR），减小误比特率（bit error rate,BER）。同时，考虑用户间的功率控制策略，以优化用户间的信号传输品质和功耗。1.3 中继节点选择优化中继节点选择优化对于提高多对双向 AF 中继系统性能至关重要。综合考虑中继节点的位置、信道质量、交互干扰等因素，选择最佳的中继节点。使用最大 SNR、最小传输误差等准则来选择中继节点，以提高系统的可靠性和传输效率。1.4 信道估计和预编码优化在多对双向 AF 中继系统中，准确的信道估计和预编码技术对于提高系统性能至关重要。采用先进的信道估计算法，如压缩感知、非合作估计等，提高信道估计的准确性。同时，可以优化预编码和解码算法，提高系统的抗干扰性能和传输速率。1.5 链路自适应调整根据实时的信道状态和系统负载情况，动态调整系统参数和链路设置，以适应不同的信道条件和用户需求。采用自适应调制和编码技术、动态功率调整策略等，可以提高系统的灵活性、鲁棒性和适应性。2 系统拓扑和信道建模2.1 系统拓扑莱斯信道下大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系通信设计与应用72023 年 7 月统的拓扑结构包括基站、中继节点和用户。基站与用户之间通过中继节点来转发和接收信号。通过描述基站、中继节点和用户之间的物理位置关系和连接关系，构建系统拓扑结构。2.2 信道模型莱斯信道模型是一种常用的无线信道模型，广泛应用于描述具有多径传播特性的信道环境。适用于包含主要路径（线性路径）和多个散射路径（非线性路径）的信号传输。在莱斯信道中存在一个主要路径以及多个散射路径。莱斯信道模型的基本原理是假设在信号传输过程中，主要路径和散射路径之间存在相位差，并且两者的功率关系符合瑞利分布。莱斯信道可以通过莱斯因子 K 和相位差分布这两个参数来描述1。（1）莱斯因子 K。K 反映了主要路径功率与散射路径功率之间的比例关系。当 K 较大时，主要路径功率占主导地位，表示信号传输较为直接，多径效应较小。当 K 较小时，表示主要路径功率与散射路径功率接近，多径效应较为显著。（2）相位差分布。由于多径传输带来的相位差异，莱斯信道中的接收信号在相位上会有一定变化。这些相位差异可以符合不同的分布，如均匀分布、高斯分布等。在大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统中，可以根据莱斯信道模型建立相应的数学模型，以描述信号在系统中的传输过程，包括信号的传播路径、传输功率、接收 SNR 等。根据该数学模型，可以进行性能分析，如计算 BER、传输速率等指标，并根据分析结果进行优化设计，如调整天线配置、制定功率分配策略等。3 性能分析指标3.1 接收 SNR接收 SNR 是衡量系统性能的重要指标之一，其表示接收信号与噪声的功率比。通过接收 SNR 可以评估信号的可靠性和抗干扰能力。在大规模 MIMO多对双向 AF 中继系统中，可以根据莱斯信道模型建立的数学模型计算接收信号功率，得到系统的接收SNR。接收 SNR 的计算步骤如下：淤根据莱斯信道模型，在接收端确定接收信号功率。这涉及信号传输路径中的损耗、天线配置和功率分配等因素。于确定系统中的噪声功率。噪声功率取决于系统中的噪声源，如热噪声等。可以根据系统中的噪声特性和接收机参数来计算噪声功率。盂比较接收信号功率与噪声功率，得到接收 SNR。通常使用对数比值来表示，即SNR=10伊log 10（接收信号功率/噪声功率）2。接收SNR 越高，表示接收到的信号比噪声越强，系统的性能越好。高 SNR 值意味着更好的信号质量和更低的BER。通过计算接收 SNR，可以评估系统的可靠性、抗干扰能力和信号质量。3.2 BER在大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统中，推导 BER 的数学表达式包括以下步骤：淤确定系统采用的调制方式，如二进制相移键控（binary phaseshift keying,BPSK）、四进制相移键控（quadraturephase shift keying,QPSK）等。于根据系统的信道模型，如莱斯信道模型，建立数学模型来描述信号传输过程。考虑多径传播、干扰、噪声等因素对信号的影响，使用信道模型和调制方式进行误差概率分析。计算接收信号经过信道后与发送信号之间的距离（或欧氏距离）以及噪声的影响。盂根据信道模型和调制方式，应用适当的误差函数来计算 BER。常用的误差函数包括 Q 函数、BER 函数等。榆根据误差函数和误差概率分析的结果进行推导，得到系统的 BER 数学表达式。表达式可以表示系统在给定信道条件和调制方式下的 BER。推导 BER 数学表达式的具体步骤和方法可能因系统模型、信道条件和调制方式的不同而异，需要根据具体的研究内容和系统参数进行详细推导3。通常情况，推导过程需要考虑信道中的噪声、干扰、多路径传播以及调制方式特性等因素，这些因素将直接影响 BER 的计算和性能分析。本文采用随机抽样法，通过随机选取 N 个节点，并对每个节点进行数据传输，从而获得信道估计误差的概率分布。假设每个节点接收到的数据流都是服从高斯分布的随机变量，且每个节点的信道估计值都是独立同分布的，那么，随机抽样法可以近似为求取离散值。假设信道估计误差服从瑞利衰落信道模型，姿2=姿1琢1+茁1。其中：姿2信号和噪声功率之比；姿1第 i 个位置处的信号功率；琢1信道估计误差的方差；茁1信道估计误差对系统可达速率造成的影响4。4 性能分析结果与讨论4.1 结果展示4.1.1 不同调制因子下袁系统平均传输速率和最优调制因子的比较在相同 SNR 下，随着调制因子的增加，系统平均传输速率和最优调制因子都在增加。但是，当调制因子为 1 时，系统平均传输速率几乎不变。这是因为随着最优调制因子的增加，接收端需要更多天线数才能得到更高的 SNR，接收端天线数越多，信道噪声就通信设计与应用82023 年 7 月越大。4.1.2 不同 SNR 下袁系统 BER 的变化在不同 SNR 下，系统的功率分配系数不同，而功率分配系数越大，系统 BER 越低。在相同 SNR 下，随着功率分配系数增大，系统 BER 不断上升。这是因为当系统发送端的发射功率较大时，在相同 SNR 下，其所能获得的自由度增加，这将导致系统 BER 不断上升。此外，在不同 SNR 下，系统 BER 的分布也存在差异，在低 SNR 时，系统 BER 呈“N”形分布。4.1.3 天线数目变化对系统性能的影响当天线数目从 1 增加到 5，系统的平均速率、最优调制因子数量和平均速率都显著增加。当天线数目从 1 增加到 3，平均速率增加了 2.14 倍；而当天线数目从 3 增加到 5，平均速率也增加了 2.14 倍。当天线数目为 3 时，平均速率达到最大值 3.23，表明此时系统的性能最优5。这是因为当天线数目为 5 时，系统需要在各个子信道中处理和均衡信号。此时，系统需要进行复杂的信道估计和均衡处理，从而导致计算复杂度较高。由于信道估计和均衡的开销过大，导致系统性能不佳。而当天线数目为 3 时，系统在不同SNR 下的性能几乎没有变化。要想获得较高的信道估计和均衡效率，需要在合适的 SNR 下采用最优调制因子。当天线数目为 3 时，采用最优调制因子，能够在不损失系统性能的情况下，获得较高的信道估计和均衡效率。4.2 讨论大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统是目前无线通信领域的研究热点之一。大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统的主要优势在于可以有效地利用空间复用增益来实现无线通信系统中的 MIMO 增益。但随着大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统广泛应用在车联网、无人驾驶汽车、智能电网等场景，大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统中的信道估计和天线选择等问题就显得尤为突出。对于信道估计，传统方法是将待估计信道进行等效为一段线性非高斯随机过程，该过程通过统计信道的衰落程度来近似得到。然而，实际中所采用的信道通常是非平稳的，因此，当待估计信道具有明显的时变特性时，传统方法将无法准确地对其进行统计。而天线选择算法则是利用线性非高斯过程来近似未知信道的统计特性，当待估计信道为非平稳时，该算法会变得非常复杂且难以实现6。近年来，基于神经网络等非线性模型来进行信道估计方法成为一种新的尝试。然而，由于神经网络算法自身的局限性，其在处理实际信道时仍然会产生较大误差。因此，为了实现大规模 MIMO 多对双向AF 中继系统中的高阶统计特性（时变、非线性等），解决传统方法无法准确估计信道时变和非线性等问题，学者提出了将人工神经网络算法引入大规模MIMO 多对双向 AF 中继系统中进行信道估计。但现有方法仅考虑了 SNR 等特征参量对系统性能的影响，却没有考虑信道的时变性等其他重要因素。而实际上天线选择算法在进行信号选择时需要考虑信道条件及其他因素的影响。5 结语在大范围、弱信号条件下，无线中继技术是实现移动通信的关键技术。在传统的网络通信中，一般都是采取单向信息传递的方式，即将信息从源节点传递到目的节点。本文研究从天线数目、信道估计误差和回路干扰 3 个方面，揭示大规模 MIMO 多对双向AF 中继系统的性能变化规律，为大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统的设计提供理论依据。研究莱斯信道条件下大规模 MIMO 多对双向 AF 中继系统的特性，是了解和优化这一系统的关键。本文研究成果将为 5G 网络的设计与优化提供重要理论依据，对提升5G 网络在通信场景中的大规模接入以及高速传输能力具有重要意义。参考文献1 侯艾冰.浅谈 MIMO 双向中继系统性能分析的研究进展J.珠江水运，2018（11）：29-30.2 孙小丽，许魁，徐友云，等.莱斯信道下多对双向大规模MIMOAF 中继系统性能分析J.应用科学学报，2018，36（3）：420-430.3 孙小丽，马文峰，许魁，等.莱斯信道下具有硬件损伤的多对双向大规模 MIMOAF 中继系统及性能分析J.信号处理，2017，33（11）：1443-1450.4 刘健.大规模 MIMO 中继系统预编码设计及性能分析D.南京：东南大学，2017.5 薛昔朋.大规模 MIMO 多对双向中继系统性能分析D.北京：北京交通大学，2017.6 汪宏艳.大规模 MIMO 多对放大转发双向中继系统的性能分析D.扬州：扬州大学，2016.基金项目院河南省高等学校重点科研项目计划支持“莱斯环境下大规模 MIMO 协作中继网络系统研究”（23B510011）。作者简介院王艳平（1982），女，汉族，河南漯河人，硕士研究生，讲师，主要从事通信、机电专业教学工作。通信设计与应用9