MIMO通信系统中的信号检测技术

王彦春

摘要：多输入多输出（MIMO）技术是近些年来通信系统领域中的重要突破，可極大的提升无线通信的传输可靠性与信道容量，是推动无线通信系统进步的关键技术，对其信号的检测是MIMO技术中需深入研究的而重要课题。本文从MIMO技术的概述出发，分析MIMO通信系统中的信号检测技术。

【关键词】MIMO 通信系统 信号检测技术

随着目前科学技术的推动以及信息化时代的带来，通信已经成为人们生活中必不可少的重要部分，并随着社会与经济水平的不断提升，人们对通信的速率与质量有着更高的标准与要求。在此背景下，无线通信业务在不断发展，MIMO技术应运而生，此项技术的出现，极大的提升了通信的系统容量与实际传输速率，能够实现多路信号资源的并行性传输，并保证通信的可靠性，是第四代移动通信的关键核心技术。MIMO的信号检测是其系统应用中最为重要的问题，是影响系统运行性能的重要因素，因此，对检测技术进行深入研究是一项重要课题。

1 MIMO技术的概述

1.1 内涵

MIMO技术，是多输入多输出技术的简称，在信号发射与接收终端通过多根并行天线实现信号的有效传输。MIMO发射端是使用的并行性天线，能够实现信号的同时性发射，将多个不相容数据流在最短的时间效率内容进行传输与接收，此项技术与传统的单向输入、输出技术有着本质上的区别，其利用无线信道这一途径，对空间资源进行最大限度的开发，并建立一种并行的多径传输渠道，在系统宽带与信号传输功率不变的情况下，实现信号资源容量与信号频谱利用效率的成倍提升，是提升通信可靠性与稳定性的关键性技术，顺应现阶段人们对高速率、大容量、决定稳定的通信需要，并成为第四代通信发展的核心技术。

1.2 优势

MIMO通信系统中，其发射端与接收端有着并行的信号传输天线，在系统运行状态下，其发射终端所包含的每一根天线都会同时进行信号的发射，而接收终端则会收到叠加状态的信号。在系统的发射终端，信息资源所传输的串行码流会被转化为一种多路并行状态下的子码流，并通过不同天线渠道，在同一个时刻与频率中进行发射，接收端口则通过对叠加信号的分离，计算出原始的子码流，这种信息传输形式，相当于对频道资源的一种重复性使用，并对信息通过原有的频带进行高速率的传输，大大提升了系统链路可靠性与频带的高度利用率。

2 MIMO通信系统中的信号检测技术

2.1 最大似然检测算法

此项检测算法是通过找寻最佳的x^，井使得（Y-HX^）2最小即可，这种检测的算法能够使得系统获取最优的检测效果，是现阶段MIMO系统中信号检测所使用的最优算法，但是其缺点在于比较复杂，且随着信号的发射调制阶数增多而难度增加。如果假定发射终端的天线数量为M，其调制的阶数为N，此项检测方法需要经历重复性的数遍搜索，在天线的数量过多或者阶数过高的时候，系统难以承受。为改善此类问题，可通过球形译码的算法进行检测，能够达到大大降低算法的复杂程度，其简便的算法为：对M-l个信号进行检测，然后对剩下的那一个信号通过迫零（ZF）的检测方式进行。

2.2 迫零（ZF）检测算法

MIMO系统在运行中，其接收终端会收到叠加形式的发射信息资源，因为各类信号之间的繁杂性干扰，使得迫零检测方式运营而生，迫零的检测算法将接收终端的信号杂乱干扰进行消除，其检测矩阵为：

GZF=（H^HJ）^-1H通过信号资源之间的干扰性条件消除，实现多干流之间干扰的消除，对干扰降至零度。此项检测方式比较简单，但是因为存在较为严重的噪音有问题而使用受限。为改善上述问题，出现一种ML与迫零两者相结合的检测方式，即通过针对迫零的检测，然后假设某一信号的分量为错误值，经过各个信号的筛选实现全部信道的检测，最终得到理想的检测效果。

2.3 V-BLAST检测算法

垂直.贝尔分层空时码理论提出后，其极大的提高了通信系统信道的容量，而V-BLAST检测算法是作为上述理论的一种补充，其与CDMA系统中多用户检测功能相类似，可有效排除干扰，形成一种具有判决和均衡反馈效果的结构。V-BLAST检测算法在应用中需要对信号进行依次检测，这一过程分为4个步骤，即排序、检测信号、调制信号、消除干扰。在这一算法中，如何控制信号的排列顺序是非常重要的，相关研究人员就此问题进行了信号信噪的排序，可得出以下公式：

G_ZFY=G_ZFZF在这个公式中，若发射功率在天线间处于平均分配的情况，则每根天线之间的信号功率和噪声是想通的，每层信号的信噪会随着信号权向量范数的变化而变化。根据以往的经验，信号检测性能越强，那么其排列的顺序就越合理。依据以上公式对信号进行检测，可有效减少误码传播的几率。

2.4 QR分解检测算法

QR分解检测算法是MIMO通信系统中较为常用的一种检测方法，其算法过程和其他算法不同的是，其能够根据信道矩阵对QR进行分解，这可有效的减少误差，同时也可以简化计算过程。QR分解检测法的公式为：

Q^HY=Q^H（HX+W） =RX+Q^HW

其中，H=QR，Q^HQ=I_M，R代表M×M的上三角矩阵。是Q^H酉阵，因为Q^HW与W之间存在联系，因此没有多噪声进行放大处理。从这一公式中可以看出，这一算法本质上也属于串行干扰消除法中的一种类型，其同样存在无法传播的问题，尤其是变量H的存在，极大的影响了计算结果的准确性。相关文献表明，在QR的分解过程中，没有考虑到噪声对信号的影响，因此若根据噪声进行适当的调整，也能够提高公式的检测准确性。

3 结束语

在目前的无线通信系统标准与技术制定中，MIMO技术已经得到了较为广泛性的应用，相比于传统的单向信息输送系统来说，MIMO技术有着更高的容量潜力与频谱传输效率。信号检测作为MIMO系统中的最重要部分，要想进一步的推动MIMO系统的发展就必须通过检测技术的不断优化推动研究成果的进步。

参考文献

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