(鄭州大學(xué) 信息工程學(xué)院,鄭州 450001)

1 引 言

多輸入多輸出(MIMO)與正交頻分復(fù)用(OFDM) 技術(shù)相結(jié)合的MIMO-OFDM技術(shù)被視為下一代高速無線局域網(wǎng)的核心技術(shù)[1]。一方面，MIMO技術(shù)可以在不增加系統(tǒng)帶寬的情況下提高頻譜效率，成倍地提高系統(tǒng)容量；另一方面，OFDM解決了MIMO對抗頻率選擇性衰落和符號(hào)間干擾的局限性。近年來，以Alamouti結(jié)構(gòu)為代表的正交空時(shí)分組碼(STBC)通過在發(fā)射端采用特殊設(shè)計(jì)的信道碼結(jié)合接收端的信號(hào)處理獲得了高頻譜效率的發(fā)射分集增益，STBC與OFDM結(jié)合的空時(shí)OFDM系統(tǒng)，由于其結(jié)構(gòu)簡單、譯碼復(fù)雜度低且在提高頻譜效率的發(fā)射分集增益方面具有巨大潛力而受到廣泛關(guān)注。

目前，針對空時(shí)編碼的設(shè)計(jì)和應(yīng)用已進(jìn)行了一定的研究，但這些主要是針對單用戶系統(tǒng)[2-3]。在無線通信中，多用戶共享有限的頻譜資源是不可避免的，因此可靠的多用戶檢測算法對提高整個(gè)系統(tǒng)的性能至關(guān)重要。近年來，多用戶檢測的研究主要集中在尋求低復(fù)雜度和高性能的檢測器方面，有許多研究者結(jié)合編碼、子空間等提出針對MIMO-OFDM系統(tǒng)的多用戶信號(hào)檢測技術(shù)。文獻(xiàn)[4]研究了在STBC OFDM系統(tǒng)中基于最小均方誤差的接收算法，并顯示出較好的檢測性能。文獻(xiàn)[5]對經(jīng)典的迫零算法、最小均方誤差算法、排序及非排序干擾抵消檢測算法進(jìn)行了分析，得出排序迭代干擾消除接收機(jī)與非排序接收相比大大提高了接收機(jī)性能，但是計(jì)算量有所增加。

在CQMM的基本框架下，課題組以如下方式引入家庭負(fù)債率變動(dòng)所產(chǎn)生的這兩條傳遞渠道：首先，假定居民負(fù)債率的變化是外生的。其次，建立居民負(fù)債率的變動(dòng)對居民貸款和存款的影響機(jī)制。在貸款方面，構(gòu)建行為方程由居民負(fù)債率和GDP共同決定居民貸款；在存款方面，居民負(fù)債率將決定居民消費(fèi)，進(jìn)而決定居民存款。最后，定義居民貸存比為居民貸款與居民存款之比，將其與一年期人民幣基準(zhǔn)貸款利率作為解釋變量，對資金市場的加權(quán)利率進(jìn)行回歸，以此內(nèi)生化資本市場的利率決定。

本文構(gòu)建了多用戶的STBC OFDM系統(tǒng)，并把抑制用戶間干擾的基于最小均方誤差算法的串行干擾消除檢測推廣到該系統(tǒng)中，仿真得到多個(gè)用戶在不同的調(diào)制方式下的誤碼率曲線。

2 系統(tǒng)模型

考慮一個(gè)同步的空時(shí)分組碼MIMO-OFDM系統(tǒng)的上行鏈路，在同一小區(qū)同一時(shí)隙有K個(gè)用戶，每個(gè)用戶配備雙發(fā)射天線，基站接收機(jī)有M根接收天線，假定接收天線間的距離足夠遠(yuǎn)以保證不同接收天線收到的信號(hào)經(jīng)歷相互獨(dú)立的衰落。每個(gè)OFDM符號(hào)包含N個(gè)子載波，子載波上空間子信道H中的元素是用戶在第n(n=1，2，3,…，N)個(gè)子載波上不同發(fā)射/接收天線之間的信道頻率響應(yīng)。這里假設(shè)發(fā)射接收天線之間的信道是服從均值為0、方差為1的獨(dú)立同分布復(fù)高斯隨機(jī)向量。

l=K

以第k個(gè)用戶為例，發(fā)送信息為二進(jìn)制比特流，采用M0進(jìn)制(m=lbM0)的調(diào)制方式和Alamouti空時(shí)分組編碼方案，用向量X(n)表示一個(gè)OFDM符號(hào)，經(jīng)過空時(shí)編碼器，輸出如下所示：

優(yōu)化成本效益。陶熙TM7687保護(hù)膜用壓敏膠是一種高固體含量/高粘合力鉑金固化壓敏膠，專為要求高粘合力的客戶設(shè)計(jì)。同時(shí)，高固體含量壓敏膠能更為有效地應(yīng)用于配制保護(hù)膜用涂料。相比低粘合力壓敏膠，高固體含量/高粘合力壓敏膠在提升效率和性能的同時(shí)，使成本效益獲得優(yōu)化。

(1)

鹽酸處理含鋅渣會(huì)產(chǎn)生大量氯離子的溶液，造成污染與浪費(fèi)。相較而言，硫酸處理效果較好，提鋅效率高，但處理過程中對硫酸要求濃度高且用量大，有失經(jīng)濟(jì)性。

(2)

本系統(tǒng)中設(shè)信道在連續(xù)兩個(gè)OFDM符號(hào)連續(xù)時(shí)間內(nèi)不變化，當(dāng)考慮兩個(gè)連續(xù)的OFDM符號(hào)時(shí)，式(2)寫成矩陣形式：

R[n]=H[l,n]X[n]+η[n]

(3)

式(3)中：

古生物學(xué)家在南美洲發(fā)現(xiàn)了大量巨型蜥腳類恐龍，其中包括阿根廷龍、普爾塔龍、巴塔哥巨龍等。在自然界中，哪里有巨型蜥腳類恐龍，哪里就會(huì)有以它們?yōu)槭车木扌瞳F腳類恐龍，而馬普龍就是這些食肉恐龍中的佼佼者。

(4)

X[n]=[X[l,n],X[l+1,n]]

(5)

(6)

(7)

頻域信道矩陣：

H[l,n]=

(8)

式(8)其構(gòu)成：

他辯證地認(rèn)為，現(xiàn)如今的出家熱，有好也有壞，短修亦可。好在高素質(zhì)的人才涌進(jìn)寺廟，精英化的僧人也許就不會(huì)干出“尿罐子”的事來。但他也有經(jīng)世致用的說辭，對于龍泉寺里那些理工科博士，他說國家花了大力氣培養(yǎng)，就這么一去不回，可惜了。

3 空時(shí)多用戶接收機(jī)

圖3仿真了3個(gè)用戶經(jīng)過MMSE和MMSE-SIC接收機(jī)之后每個(gè)用戶的BER，3個(gè)用戶分別采用BPSK、QPSK和16QAM調(diào)制。從圖中可以看出，MMSE-SIC接收時(shí)采用BPSK調(diào)制的用戶比采用QSPK和16QAM調(diào)制的用戶BER性能要好。隨著星座圖中星座點(diǎn)間距的縮小，誤碼概率會(huì)上升。BER為10-2處對于MMSE算法，采用BPSK調(diào)制比采用QSPK和16QAM調(diào)制的用戶有0.8 dB、7.5 dB增益。對于MMSE-SIC算法，采用BPSK調(diào)制比采用QSPK和16QAM調(diào)制的用戶有0.5 dB、4.3 dB增益。

“人文底蘊(yùn)是文明人的基本標(biāo)識(shí)，主要包括人文積淀、人文情懷及審美情趣。”[2]語文教學(xué)本身是人文傳播的一種具象化途徑，通過“部編本”語文教材的識(shí)字學(xué)習(xí)，學(xué)生將會(huì)發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)滴細(xì)節(jié)皆為知識(shí)，生活百態(tài)亦是文化，為達(dá)到學(xué)習(xí)目的，學(xué)生將自發(fā)關(guān)照社會(huì)實(shí)際，積極參與社會(huì)實(shí)踐，在關(guān)注與實(shí)踐中不斷積淀人文底蘊(yùn)，增強(qiáng)“文明人”的標(biāo)識(shí)度。

MMSE算法[5]采用線性的估計(jì)矩陣G來估計(jì)向量X，使得估計(jì)向量與原始向量的誤差的平方最小，即：

(9)

可以得到估計(jì)矩陣G的表示式為

式(1)中的兩行分別在時(shí)刻1和時(shí)刻2發(fā)射，每行的第一個(gè)元素從第一根天線發(fā)射，第二個(gè)元素從第二根天線發(fā)射。

(10)

式中，N0是噪聲方差，Eb是發(fā)送信號(hào)能量，ITx*usernum是酉矩陣。

采用聯(lián)合干擾抑制和干擾消除的接收算法，在接收信號(hào)中對多個(gè)用戶逐個(gè)進(jìn)行數(shù)據(jù)判決，每一級(jí)只檢測一個(gè)用戶信號(hào)，操作順序是根據(jù)信號(hào)信噪比或均方誤差(MSE)[9]，信噪比或均方誤差大的信號(hào)先進(jìn)行操作，每級(jí)輸出的是信噪比或均方誤差大的用戶的數(shù)據(jù)判決和去除該用戶造成的MAI以后的接收信號(hào)，這樣就可以將多址干擾的影響降到最低，大大增加檢測的可靠性。接收端框圖如圖1所示。

試驗(yàn)場地選定為臨近河邊的場地，地層為回填土，地下超過5 m為濕泥，黏性比較大。選用的鉆具外徑為60 mm，鉆桿外徑51 mm，實(shí)驗(yàn)深度為5 m時(shí)，通過液壓絞車起拔鉆桿順利提出。實(shí)驗(yàn)深度超過8 m時(shí)，利用液壓絞車難以起拔，絞車的支撐架發(fā)生變形。液壓絞車額定拉力為10 kN，加裝一個(gè)動(dòng)滑輪，使得實(shí)際拉力達(dá)到20 kN，質(zhì)量60 kg。實(shí)驗(yàn)深度達(dá)到15 m時(shí)，使用鋼球夾緊起拔器起拔鉆桿，順利提出，起拔出來的鉆桿裹滿黏性濕泥。由于只帶了17根鉆桿，最終實(shí)驗(yàn)深度為17 m。利用鋼球夾緊液壓起拔器起拔鉆桿時(shí)，一次可起拔多根鉆桿，且省掉桅桿結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步減輕鉆機(jī)整體重量。

圖1 STBC OFDM 系統(tǒng)接收框圖Fig.1 Block diagram of STBC OFDM transceiver

在算法開始時(shí)按照估計(jì)信號(hào)的均方誤差的降序來確定估計(jì)用戶順序。假設(shè)收端已知信道狀態(tài)信息，在一個(gè)發(fā)送符號(hào)間隔，MMSE-SIC檢測算法流程如下：

學(xué)生對運(yùn)動(dòng)技能的掌握評(píng)價(jià)，一直沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)生掌握技能達(dá)到什么等級(jí)了，老師不清楚、學(xué)生不了解?！稑?biāo)準(zhǔn)》能較為客觀反映出個(gè)體運(yùn)動(dòng)技能水平的變化，經(jīng)過一段時(shí)間的學(xué)習(xí)后參加《標(biāo)準(zhǔn)》測試，就可以看出個(gè)體的學(xué)習(xí)以及運(yùn)動(dòng)技能掌握情況。

(2) 遞歸

l=1,2,3,…，K[j]，計(jì)算

(1) 初始化

(3)循環(huán)結(jié)束

圖2給出了一個(gè)基于空時(shí)分組碼的同步MIMO-OFDM系統(tǒng)，每個(gè)移動(dòng)終端配備兩根發(fā)射天線，調(diào)制方式為QPSK，采用Alamouti的空時(shí)分組碼方案，OFDM子載波數(shù)為512，循環(huán)前綴為113。從圖2可以看出，MMSE-SIC算法對系統(tǒng)的BER性能有較大改善。例如在用戶數(shù)為2、接收天線為2時(shí)，在BER為10-2處相對于MMSE算法有2.5 dB增益，相對于ZF算法有3.5 dB增益。在用戶數(shù)為2、接收天線為4時(shí)，在BER為10-3處相對于MMSE算法有4.5 dB增益，相對于ZF算法有6.1 dB增益。雙發(fā)送天線的4用戶系統(tǒng)比2用戶系統(tǒng)性能要好，那是因?yàn)樵黾咏邮仗炀€數(shù)，分集增益提高，同時(shí)也提高了多用戶增益。隨著接收天線和用戶數(shù)的增多，非線性檢測MMSE-SIC算法與常規(guī)的線性算法之間的BER性能差距進(jìn)一步增大，說明這種方法更適用于采用多天線分集接收的系統(tǒng)。

(3) 隨胡楊林退化程度加劇，林地土壤沙化、土壤持水貯水性能和調(diào)節(jié)水分供應(yīng)的潛在能力降低，而且會(huì)加快干旱區(qū)土壤蒸發(fā)，增強(qiáng)干旱脅迫并抑制荒漠植被對土壤有效水分的利用與正常生長，導(dǎo)致荒漠植被衰敗和生態(tài)系統(tǒng)退化，進(jìn)而威脅到綠洲的生態(tài)安全。

4 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果

下面采用計(jì)算機(jī)仿真來驗(yàn)證算法的可行性。在頻率選擇性衰落信道下，假定接收端已經(jīng)得到準(zhǔn)確的信道統(tǒng)計(jì)信息，定義信噪比為信息比特功率和噪聲功率之比。

基于MMSE-SIC的多用戶檢測算法采用兼顧抑制干擾與噪聲的MMSE準(zhǔn)則進(jìn)行濾波，與采用ZF準(zhǔn)則進(jìn)行濾波的ZF-SIC相比，可以有效地克服噪聲增強(qiáng)的問題，提高檢測性能。而且，由于采用了優(yōu)化排序消除干擾，MMSE-SIC能獲得比線性的MMSE檢測以及未排序的MMSE-SIC檢測更好的性能，在略微增加系統(tǒng)時(shí)間復(fù)雜度的基礎(chǔ)上,使系統(tǒng)檢測性能得到了明顯改善。

圖2 多個(gè)用戶數(shù)檢測算法的比較Fig.2 Performance compairison for different multiuser detection algorithms

由于傳統(tǒng)的最優(yōu)化多用戶檢測[6]的復(fù)雜度隨用戶數(shù)目的增加呈指數(shù)增長，難以付諸于實(shí)時(shí)應(yīng)用，因此研究各種具有良好性能和較低復(fù)雜度的次優(yōu)方案[7-8]具有重要意義。本文在MMSE檢測算法的基礎(chǔ)上，仿真了MMSE-SIC算法，通過迭代運(yùn)算獲得每個(gè)用戶的發(fā)射信號(hào)。

定理 1.3 設(shè){Xt,t≥0}是參數(shù)為λ的自激濾過的泊松過程,如果?t2≥t1≥0, E|Xt1Xt2|<∞且?n，E[wn]<∞,則(Xt1,Xt2)的協(xié)方差為

圖3 同一用戶不同調(diào)制方式下檢測算法的比較Fig.3 Comparison of different modulation schemes under the same user detection algorithm

5 結(jié) 論

MIMO-OFDM接收機(jī)復(fù)雜度較高，具體算法實(shí)現(xiàn)時(shí),不得不在性能和復(fù)雜性之間進(jìn)行權(quán)衡。針對MIMO-OFDM多用戶檢測的特點(diǎn), 采用基于MMSE的串行干擾消除多用戶檢測技術(shù)在檢測順序優(yōu)化的基礎(chǔ)上，通過MMSE檢測與判決反饋結(jié)構(gòu)，在增加系統(tǒng)時(shí)間復(fù)雜度的基礎(chǔ)上，有效地控制了誤差傳播，使系統(tǒng)整體性能得到提高。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)通過設(shè)定不同的調(diào)制方式和檢測算法，可以在性能與復(fù)雜度之間實(shí)現(xiàn)靈活的系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

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