空分复用MIMO通信系统简介及FPGA实现

空分复用 (SDM) MIMO 处理可显著提高频谱效率，进而大幅增加无线通信系统的容量。空分复用 MIMO 通信系统作为一种能够大幅提升无线系统容量和连接可靠性的手段，近来吸引了人们的广泛关注。

MIMO 无线系统最佳硬判决检测方式是最大似然 (ML) 检测器。ML 检测因为比特误码率 (BER)性能出众，非常受欢迎。不过，直接实施的复杂性会随着天线和调制方案的增加呈指数级增强，使 ASIC 或 FPGA 仅能用于使用少数天线的低密度调制方案。

在 MIMO 检测中，既能保持与最佳 ML 检测相媲美的 BER 性能，又能大幅降低计算复杂性的出色方法非球形检测法莫属。这种方法不仅能够降低 SDM 和空分多接入系统的检测复杂性，同时又能保持与最佳 ML 检测相媲美的 BER 性能。实现球形检测器有多种方法，每种方法又有多种不同算法，因此设计人员可以在诸如无线信道的吞吐量、BER 以及实施复杂性等多项性能指标之间寻求最佳平衡。

虽然算法(比如 K-best 或者深度优先搜索)和硬件架构对 MIMO 检测器的最终 BER 性显而易见有极大的影响，不过一般在球形检测之前进行的信道矩阵预处理也会对 MIMO 检测器的最终 BER 性能产生巨大影响。信道矩阵预处理可繁可简，比如根据对信道矩阵进行的方差计算结果 (variance computaTIon)，计算出处理空分复用数据流的优先次序，也可以使用非常复杂的矩阵因子分解方法来确定更为理想(以 BER 衡量)的数据流处理优先次序。

Signum Concepts 是一家总部位于圣地亚哥的通信系统开发公司，一直与赛灵思和莱斯大学(Rice University)开展通力合作，运用 FPGA 设计出了用于 802.16e 宽带无线系统的空分复用MIMO 的MIMO 检测器。该处理器采用信道矩阵预处理器，实现了类似贝尔实验室分层空时 (BLAST)结构上采用的连续干扰抵消处理技术，最终达到了接近最大似然性能。

系统考虑因素

理想情况下，检测过程要求对所有可能的符号向量组合进行 ML 解决方案计算。球形检测器旨在通过使用简单的算术运算降低计算复杂性，同时还能够保持最终结果的数值完整性。我们的方法，第一步是把复杂的数值信道矩阵分解为只有实数的表达式。这个运算增加了矩阵维数，但简化了处理矩阵元的计算。降低计算复杂性的第二个方面体现在，减少检测方案分析和处理的可选符号。其中，对信道矩阵进行 QR 分解是至关重要的一步。

图 1 显示的是如何进行数学转换，得出计算部分欧几里德距离度量法的最终表达式。欧几里德距离度量法是球形检测过程的基础。R代表三角形矩阵，用于处理以矩阵元 rM,M 开始的可选符号的迭代法。其中，M代表信道矩阵以实数表达的维数。该解决方案通过 M 次迭代定义出遍历树结构，树的每层i对应第i根天线的处理符号。

图 1. 用于球形检测器 MIMO 检测的部分欧几里德距离度量方程

球形检测器处理天线的次序对 BER 性能有着极大的影响。因此，在进行球形检测前，我们的设计采用了类似于 V-BLAST 技术的信道重新排序技术。

实现树的遍历有几种可选方法。在我们的实施方案中，则使用了广度优先搜索法，这是因为该方法采用备受欢迎的前馈结构，因此具有硬件友好特征。在每一层，该实施方案只选择K 个距离最小的幸存节点来计算扩展情况。

球形检测器处理天线的次序对 BER 性能有着极大的影响。因此，在进行球形检测前，我们的设计采用了类似于 V-BLAST 技术的信道重新排序技术。

该方法通过多次迭代，计算出信道矩阵的伪逆矩阵的行范数，然后确定信道矩阵最佳列检测次序。根据迭代次数，该方法可以选择出范数最大或者最小的行。欧几里德范数最小的逆矩阵行表示天线的影响最强，而欧几里德范数最大的行则表示天线的影响最弱。这种新颖的方法首先处理最弱的数据流，随后依次迭代处理功率从高到低的数据流。

　　FPGA 硬件应用

为实现上述系统，我们采用了赛灵思 Virtex®-5 FPGA 技术。该设计流程采用赛灵思 System Generator 进行设计捕获、仿真和验证。为了支持各种不同数量的天线/用户和调制次序，我们将检测器设计用于要求最高的 4x4、64-QAM 情况下。

我们的模型假定接收方非常清楚信道矩阵，这可以通过传统的信道估算方法来实现。在信道重新排序和 QR 分解之后，我们开始使用球形检测器。为准备使用软输入、软输出信道解码器(比如 turbo 解码器)，我们通过计算检测到的比特的对数似然比 (LLR) 来生成软输出。

该系统的主要架构元素包括数据副载波处理和系统子模块管理功能，以便实时处理所需数量的子载波，同时最大程度地降低处理时延。对每个数据副载波都进行了信道矩阵估算，限定了每个信道矩