摘 要:研究利用基于信漏噪比（SLNR）的预编码来减小多用户MIMO-OFDM系统中的子载波间干扰（ICI）。给出了预编码的多用户MIMO-OFDM系统的链路模型, 在此基础上得出了相应的预编码矩阵算法，利用建立的链路模型进行性能仿真。仿真结果表明，采用SLNR预编码方案后的MIMO-OFDM系统中ICI干扰明显减少,误码率有很大的降低，同时该方法还降低了接收机的复杂性，因此特别适合下行链路。

关键词：信漏噪比； 预编码； MIMO-OFDM； 子载波间干扰

MIMO利用多个天线实现多发多收，在不增加带宽和发送功率的情况下，可以成倍地提高信道容量。OFDM技术可以高效地利用频谱资源并有效地对抗频率选择性衰落，它实质上是一种多载波窄带调制，可以将宽带信道转化成若干个平坦的窄带子信道，每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，所以可以将每个子信道上的频率选择性衰落看作是平坦性衰落。MIMO和OFDM结合可以克服无线信道频率选择性衰落、增加系统容量、提高频谱利用率，成为4 G中的关键技术之一，是当今移动通信领域研究的热点。OFDM系统中各个子信道的相互正交，使频谱利用率极大提高,然而子载波之间的相互正交使得它对载波频率的偏移更为敏感。而频率偏移会导致子信道之间产生干扰（ICI），因此对频率偏差敏感是OFDM系统的主要缺点之一，如果不采取措施对这种信道间干扰加以克服，则会对系统性能带来非常严重的影响。

参考文献[1-3]对MIMO-OFDM无线通信系统的技术及性能进行了详细的分析，但是都没有考虑预编码技术。预编码技术是一种面向接收端的技术^[4]，即以简化接收端的计算复杂度和提高接收设备的使用性能为目的，利用预编码可以预先消除信道干扰(ISI和MAI)。

目前降低ICI的方法主要有频域均衡法^[5]、时域均衡法^[6]、时域加窗法^[7]、ICI自消除法^[8～9]、编码/变换法^[10]等。频域均衡法是利用导频信号和训练序列，它能够很好地估计出系统的频率偏差，从而消除ICI，但是其实现复杂，并且需要多余的信息开销。当信道的冲击响应长度较长时，仅仅依靠延长循环前缀的长度来消除前后OFDM符号间的干扰将使系统的效率有较大降低，此时可以在接收端采用时域均衡器减少解调器输入端信号拖尾长度，但必须与频域均衡法结合才能有效地消除ICI。通过对OFDM符号进行加窗改善频率偏移问题，这意味着令符号周期边缘的幅值逐渐过渡到零，窗函数的长度越大，使带外辐射功率下降得越快，但也会同时降低OFDM符号对时延扩展的容忍程度。ICI自消除法是一种效果明显的ICI消除方法，但是这种方法降低了频率利用率和带宽。编码/变换法通过代数方法设计一个矩阵/变换使信号获得较大的编码增益与分集增益，从而可以容忍部分由于多径衰落导致的干扰，但在接收端接收机变得相当复杂。其后，参考文献[11]利用预编码来消除降低ICI，但没有涉及MIMO-OFDM和多用户情况，且采用的迫零（ZF）法对天线配置有严格的限制。

本文将OFDM和MIMO系统相结合，提出了一种新的适合多用户MIMO-OFDM下行链路的基于SLNR预处理的传输方案。该方案的主要思想是：基站端预处理矢量基于子载波信道设计，通过每用户、每子载波信道上发射预处理矢量的良好设计，将其下行多用户MIMO系统转换为并行的单用户MIMO系统，确保每个终端用户同频干扰（CCI）的良好去除，并对噪声有很好的抑制作用。在此基础上，终端用户基于简单线性解码获得最大信噪比，从而莸得该用户发射符号的最小误码率，同时还降低了接收机的复杂性。

1 多用户预编码MIMO-OFDM方案

1.1 系统模型

图1描述了下行多用户预编码MIMO-OFDM系统模型，假定一个基站服务k个移动终端，基站采用N个发射天线，移动终端k采用M个接收天线，子载波数为L。用户k的调制符号首先被分成N个并行数据流d_k,i(i=1,2,…，N)，然后分别送至发射预处理模块处理，M_k,i表示用户k第i个数据流的预编码矩阵，本文中的预处理模块采用基于SLNR的预编码设计，在用户间干扰和噪声间取得良好的折中，很好地提高了系统性能；每个数据流变化后分别映射成L个并行数据流，对应L个子载波，将这L个并行数据流进行IFFT变换，将信号从频域转换到时域，最后添加循环前缀后从第n(n∈[1,N]个天线上发送出去，在这里加入循环前缀的目的是为了在每个OFDM的符号间加上保护间隔，减小OFDM的符号间的干扰。

在接收端，接收到的OFDM数据流首先要经过一个去循环前缀的处理，把OFDM符号的有用部分提取出来用于FFT，然后基于子载波信道解码即可得到用户k的发射符号估计值，解码矩阵用D_k表示。

不考虑IFFT和FTT变换,接收端用户k子载波信道l上的接收信号为：

其中,H_k,l是终端用户k同基站天线、子载波l上的信道矩阵，并且假定该信道矩阵在接收端是已知的，d_k,l是用户k在第l个子载波频率上的发送符号，n_k,l表示用户k在子载波为l时，M根接收天线上的叠加的加性噪声。

1.2 预编码设计

可以把式(1)扩展为:

式(2)中第2项表示用户k在子载波l上接收信号中的共信道干扰(CCI)，若用迫零(ZF)预编码消除CCI，则有：

由于CCI为其他信号对期望信号的干扰，现在考虑期望信号对其他所有信号的干扰，即泄漏，用户k子载波l上的泄漏为：

要获得最优预编码矩阵M_k,l,也就是使SLNR_k,l最大，这样对最优预编码适量的求解就转换为广义的瑞利商问题，最优解对应于矩阵对的最大广义特征值所对应的特征向量，当可逆时，可以表示为:

如果用F表示FFT变换矩阵，发送端的IFFT可以表示为F^H，则可以把F^H、H、F看成一个等效信道，即:

H′=F^HHF (9)

这样图1的等效下行单用户MIMO系统可以表示为图2。

所以把式(7)中的H_k,l用F^HH_i,lF替换，则有:

2 仿真结果

利用MATLAB仿真TDD模式的MIMO-OFDM系统环境，并且假设信道估计为理想信道估计，各个天线之间是独立不相关的。采样频率为1.6 MHz，256子载波，子载波间隔6.25 kHz，实际使用载波数240(供16个用户使用，每个用户15个数据子载波)，OFDM符号周期长度为160 μs，循环前缀长度为8.75 μs。在COST 207 RA和IMT－2000的3 A两种典型信道下,分别仿真了基于迫零算法预编码方案(ZF-MIMO-OFDM)和基于SLNR预编码MIMO-OFDM方案(SLNR-MIMO-OFDM)的性能。

在基站有2个发射天线，每个用户2个接收天线的情况下，图3和图4给出了两种信道模型下采用SLNR预编码MIMO-OFDM系统与迫零算法预编码方案、不采用预编码的MIMO-OFDM系统的性能比较。

从图中不难看出,带有预编码的MIMO-OFDM系统的误码率要远低于没有预编码的MIMO-OFDM系统，系统性能有明显的改善，说明子载波间干扰(ICI)得到很好的消除，而且基于SLNR的预编码比基于ZF的预编码性能更好。

图5和图6给出了用户2个接收天线，基站天线数分别为2、4、6时采用SLNR预编码的MIMO-OFDM系统性能。从图中可以看出，无论是COST 207 RA还是IMT－2000的3 A信道，发射天线数越多,系统性能越好。

在MIMO-OFDM系统中采用基于SLNR的预编码，能有效抑制OFDM中的ICI，使系统性能进一步提高。实际上，通过选取合适的预编码矩阵并结合一定的均衡技术，能充分获得信道的频率分集增益和Dopper分集增益，并可以增强信号能量，以达到抑制OFDM中ICI的目的。

参考文献

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