《电子技术应用》

基于MIMO-OFDM系统的自适应算法研究

来源:微型机与应用2011年第2期
宁 宁
((辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院,辽宁 葫芦岛125105))
摘要: 为了提高MIMO-OFDM系统的数据传输率和频谱利用率,提出一种新的自适应算法。该算法在保证信道质量所需误码率和总发射功率的前提下,按照各个子载波衰落程度动态地分配比特和功率,使系统的总数据传输速率最大。理论分析得出,该算法降低了系统运算复杂度,能很大地改善系统的整体性能。

Abstract:

摘  要: 为了提高MIMO-OFDM系统的数据传输率和频谱利用率,提出一种新的自适应算法。该算法在保证信道质量所需误码率和总发射功率的前提下,按照各个子载波衰落程度动态地分配比特和功率,使系统的总数据传输速率最大。理论分析得出,该算法降低了系统运算复杂度,能很大地改善系统的整体性能。
关键词: MIMO-OFDM;自适应;功率分配;比特分配

    为了提高移动通信的数据传输速率,MIMO-OFDM技术应运而生。MIMO-OFDM技术结合了正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)和多输入多输出MIMO(Multiple Input Multiple Output)两种技术的优点,利用时间、频率和空间三种分集技术,不仅可以提高频谱利用率,增大系统容量,还可以有效地克服多径效应和频率选择性衰落,在技术上相互补充、相得益彰,为新一代移动通信中最有前途的技术之一[1-4]。
1 MIMO-OFDM系统的自适应技术
1.1 自适应技术

    在多用户情况下,如何为每个用户最优地分配系统资源,从而使系统的发送功率最低或者使系统的传输速率最高,是一个非常复杂的问题。MIMO-OFDM技术虽然具有很多优点,但每个子载波上的衰落程度不同,其误码率主要由经历衰落最严重的子信道决定。在MIMO-OFDM系统中使用自适应技术可以根据子载波衰落情况对各个子载波动态地分配发送功率和信息比特数,以最大限度地提高系统容量。自适应技术可大大提高系统的传输容量和传输性能,从而优化系统性能[5]。


2 自适应算法
    在MIMO-OFDM系统中采用自适应技术时,很重要的问题就是功率比特分配问题。通常对此内容的研究主要从三个角度出发:(1)在保证给定的性能和要求的数据速率下,使系统的总发射功率最小;(2)在给定发射功率和数据速率下,使系统最小;(3)在一定的总发射功率和目标下,使系统BER的总数据速率最大。目前国内外已经有了不少关于自适应算法的研究,最具代表性的有Chow算法、Fischer算法等。在这些算法中,主要是运算复杂度和系统性能两者之间的矛盾,即运算复杂度越高系统性能越好。
2.1 Fischer算法
    Fischer算法是在Chow算法的基础上改进的算法,是牺牲一部分系统性能来降低复杂度。与Chow算法根据各个子载波的信道容量分配比特不同,Fischer算法是在维持恒定传输速率和给定总发射功率的前提下,使得系统的性能达到优化[7-8]。Fischer算法的步骤如下:

2.2 基于MIMO-OFDM系统的自适应算法
    在满足一定MIMO-OFDM系统性能的条件下,合适的自适应算法应该是性能和复杂度的折中。本文提出一种新的MIMO-OFDM系统自适应算法,该算法是在保证一定的总发射功率和目标下,使系统的总数据速率最大,其数学表达式为:


其中,H(k)代表第k个子载波上的信道频域增益。在该算法中bk=0,1,2,4,6,它们分别对应不传输、BPSK、QPSK、16QAM和64QAM五种调制方式。对于多进制调制,随着进制数M的增大,相应的传输效率也会增加,但是调制方式的抗干扰性能会有所下降。在调制进制数M相同时,MQAM调制具有最高的数据吞吐量。在实际设计中可以在信道质量较差的时候,采用性能较好的低阶调制方式(如QPSK);在信道质量较好时,采用高阶调制方式(如16QAM),从而提供高速率传输和高频谱利用率。BPSK、QPSK、16QAM和64QAM的误码率公式分别为[9]:

    自适应算法的基本过程如图3所示。首先设定一个系统可承受的目标误码率λ,假设目标误码率为10-3,把10-3代入式(5)计算BPSK、QPSK、16QAM及64QAM四种调制方式在此误码率下的各个信噪比门限值γ0、γ1、γ2、γ3;接着利用式(4)计算每个子载波上的信噪比SNRk,为了选择每一个子载波上的调制方式,拿SNRk与各门限值一一比较,当SNRk≥γ0时,可以根据SNRk落入的门限区间来选择相应的调制方式,例如γ0≤SNRk<γ1,子载波k上就选用BPSK作为调制方式。而当SNRk<γ0时,说明此时的信道情况很恶劣,所以子载波k上不进行传输并不断根据变化的信道状态信息重复上述过程;然后根据选择的调制方式对每个子载波分配相应的比特数,例如16QAM调制方式分配4个比特;最后再对每一个子载波进行功率分配,即:
 


3 仿真结果及分析
    在Matlab仿真软件平台上对Fischer算法与本文提出算法间的性能进行了仿真比较。图4为Fischer算法与本文提出算法间的性能比较。本文提出算法只需根据各个子载波的信道衰落用预先确定的信噪比门限选定各个子载波的调制方式,不需要任何迭代过程,因此算法复杂度比Fischer算法大为降低。从图中可看出在相同SNR下,本文提出算法能得到更低的误码率。

    在MIMO-OFDM系统中,如果采用固定电平(m=)调制方案,例如16QAM调制方式,可知每个子载波都携带4个码元,那么各个子载波所分配到的功率也都相同。为了保证系统的误码率性能,只能根据衰减最大的子信道来决定功率的分配,这样对信道资源造成了浪费。如果采用自适应调制方案,信噪比大的子载波就会分配到较多的比特数,而那些信噪比较小的子载波就会分配到较少的比特数,甚至几个信道质量特别差的子载波不传输任何比特。根据上述分析,该算法在保证信道质量所需误码率和总发射功率的前提下,按照各个子载波衰落情况动态地分配比特和功率,使系统的总数据速率最大,很好地改善了系统的整体性能。
    为了增强MIMO-OFDM系统的整体性能,提供高数据传输率和高频谱利用率,避免资源浪费,本文提出一种新的自适应算法。该算法在信道传输质量满足一定系统误码率和总发射功率下,根据信道状态信息自适应地使每个子载波的调制方式在BPSK、QPSK、16QAM和64QAM之间自如切换,动态地分配比特和功率,使系统的总数据速率最大。理论分析得出,在满足MIMO-OFDM系统性能条件下,该算法能够降低系统运算复杂度,并使系统的整体性能得到了优化,体现出该算法的优越性。
参考文献
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[9] 王福昌,熊兆飞,黄本雄.通信原理[M].北京:清华大学出版社,2006.

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