MIMO―OFDM系统信号检测中几种非线性算法的比较

l 引 言
宽带无线通信中，抗多径衰落和提高带宽效率是两个最大挑战。MIMO技术在不增加带宽和发射功率的情况下成倍地提高通信系统容量和频谱利用率，成为B3G的核心技术。OFDM将频率选择性多径衰落信道转化为频域内的平坦信道，减小了多径衰落的影响。将OFDM和MIMO结合，既能实现很高的频谱利用率，又能抵抗多径衰落信道的影响。MIMO一0FDM系统信号检测算法通常分为三类：线性检测算法、非线性检测算法和最优检测算法。线性算法主要包括迫零(ZF)、最小均方误差(MMSE)法，其复杂度最低，但性能最差；最优检测算法主要包括最大似然(ML)、球面解码(SD)、格约减(LR)算法，其效果最佳，但复杂度最高，不利于实时处理，所以最具现实意义的是非线性算法，其主要包括串行干扰消除(SIC)、并行干扰消除(PIC)、排序的SIC(BLAST)和基于QR分解的算法，它们通过简化计算，实现次优检测效果，在性能和复杂度之间获得较好权衡。
本文在不同情况下对SIC、PIC、基于QR分解的检测算法进行性能比较，且为更直观反映其性能，给出了ML算法的性能曲线，最后，结合分集增益与复用增益综合分析了系统性能。仿真表明：因排序提高了增益，使得排序后的SIC算法较不排序时性能有所提高，而受误码扩散影响，SIC、PIC、QR算法性能较差，且MIMO一OFDM系统的分集增益与复用增益是相互矛盾的，即两者不能同时获得最大，这导致了系统数据吞吐量与误码率间的矛盾，故在设计系统时要周全考虑两个因素，在两者间进行权衡。

2 系统模型
本文仿真基于MIMO一OFDM系统，图1给出了该系统的仿真链路流程。

信道为频率平坦衰落信道，且在每帧数据传输时特性不变，系统有NT根发射天线和NR根接收天线。发射信号通过平坦瑞利衰落信道后，系统输入输出关系为：

其中s=[s1，s2，…，sNT]T是NT×1维发射信号矢量，r=[r1，r2，…，rNg]T是NR×1维接收信号矢量，信道矩阵为：

式中hj，i表示从第i根发射天线到第j根接收天线的信道传输特性，w=[w1，w2，…，wNR]T是噪声矢量，满足E(wwH)=δ2INR，E是求均值，INR表示单位阵，Es是平均发射符号能量。检测算法，就是要从接收信号中估计原始发送信号。

3 几种非线性MIMO―OFDM检测算法和MI-算法
3．1 串行干扰消除(SIC)
串行干扰消除采用串行方式消除干扰，即在估计出干扰信号波形时，一次一个地将其从接收信号中去除。方法是先选择一种线性检测算法(ZF或MMSE)对某接收符号进行检测，而后消除该符号在接收信号中的干扰，再逐次进行线性检测、干扰抵消，直到估计出全部发送符号。SIC算法存在误码扩散。针对这一缺点，可在原算法中加入排序，即在每次线性检测前都对剩余的未检测符号进行选择，寻找信噪比最大者优先检测，这就是BLAST算法。
3．2 并行干扰消除(PIC)
并行干扰消除采用并行方式消除符号间干扰，即在所有信号被解调之后，同时将干扰从接收信号中去除。方法是利用之前的检测结果构造所有发送符号的干扰信号估计，从接收信号中减去干扰信号的估计，然后送入下一级检测，再进行判决，直到检测出所有发送符号。
3．3 QR分解(QRD)
基于QR分解的检测方法与SIC算法在本质上是一致的，但其对信道矩阵分解形成的上三角阵使该算法更为直观。方法是变换信道矩阵H，将其分解成一个正规正交阵Q和一个上三角阵R，从而避免对H的求逆运算。
3．4 最大似然算法(ML)
最大似然算法是MIMO一OFDM系统中的最优检测方法。基本原理是：将接收信号对所有可能的发送符号域进行全局搜索，找到与接收信号距离最小(即最大似然)的发送符号作为原始发送符号。估值公式为：

其中：||・||表示欧式规范，Ω为所有发送符号的星座集(如QPSK，16一QAM等)。

4 性能仿真