无线通信技术_Fundamentals of Wireless Communication_Q&A

无线通信技术

一、无线（衰落）信道

（射频能量的衰落与收发间距离的平方成反比：P~r^(-2)）

1、时延扩展and相关带宽（平坦衰落and频率选择性衰落）

时延扩展：有多条到达路径，到达接收机的信号是经过不同的路径、有时间差异的各个信号的合成信号。（在时域上出现相对于原信号的时延扩展）

2、相干时间and多普勒扩展（快衰落and慢衰落）

多普勒扩展：收发信机相对运动导致的多普勒频移现象。

3、大尺度衰落and小尺度衰落

·对于路径损耗指数α，从能耗控制的角度看是大些好还是小些好？从蜂窝系统容量的角度看是大些好还是小些好？

eg：考虑一对距离为r的收发信机， 接收端的噪声功率为-160dBm， 路径损耗指数 =4且K=5.7×10-4. 如果发射端的功率为10mW,那么请问r是多少米时， 接收端的信噪比为20dB？

4、简单的模型：

• 单径场景
• 多径场景
• 多径场景+多符号

二、点对点通信：检测、分集与信道不确定性

1、统计信道模型

• 瑞利衰落模型：适用于描述建筑物密集的城镇中心地带的无线信道。密集的建筑和其他物体使得无线设备的发射机和接收机之间没有直射路径，而且使得无线信号被衰减、反射、折射等。
• 莱斯衰落模型适用于存在直射路径，且直射路径信号在整体接收信号中占主要影响的无线信道（由于直射路径的存在，莱斯分布更加集中在一个有限的正值上）。（大数定理不再适用）
• 其他衰落模型： Nakagami-m信道衰落模型。

（瑞利分布：当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、均值为0，有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布。）

对于 h = h_Re + j h_Im 随机变量来说，它的实部和虚部服从具有相同均值和方差的高斯分布，h 的幅度服从瑞利分布，h 的二次幂服从指数分布。

2、中心极限定理

设从均值为μ， 方差为的任意一个总体中抽取样本量为n的样本，当n充分大时，样本均值的分布近似服从均值为μ ，方差为/n的正态分布。

3、时间分集

简单的：重复编码+交织
（交织的目的：保证每个分支都经历独立的衰落）

4、接收端

• 最大比合并(Maximal ratio combiner，MRC): 对各支路的接收信号进行加权，权值与相应的信号强度成比例，再调整加权信号的相位使得输出信噪比最大
• 选择合并
• 等增益合并
  Rake接收机_三种合并算法_MATLAB仿真实现

5、一些英文的汉译

• Full diversity gain：分集阶数等于分集支路的数量
• diversity order：分集阶数，传输过程中能提供的同一信号独立最多副本个数
• CSIR/T：即Channel State Information at the Receiver/Transmitor的简称
• MRT：即最大比率传输Maximal Ratio Transmission的简称
• STBC：即空时分组码Space-Time Block Codes的简称（多个天线上发送数据流的多个副本， 利用各种接收的数据版本来提高数据传输的可靠性）
• ISI：即码间串扰Inter-Symbol Interference的简称
• SIC：即串行干扰消除 Successive Interference Cancellation的简称
• MLSD：即最大似然序列检测 Maximum likelihood sequence detection的简称
• MLD：最大似然译码Maximum Likelihood Decoding
• OFDM：即正交频分复用Orthogonal Frequency Division Multiplexing的简称

6、空间分集（Space Diversity）

（相比时间分集，有什么优势？如何获取满分集增益with or without CSI？）

• 接收分集SIMO
• 发射分集MISO
• MIMO （能提供的分集增益？）

实际中，发射分集更加普遍：①基站部署多根天线更加容易；②基站的信号处理能力比用户端更强。

如果发射机有完整的信道状态信息CSIT：①发射波束成形 ②最大比率传输(MRT)
（如果没有CSIT呢？有没有可能同时实现满分集增益与满速率？<速率rate：每个时隙传输的码元个数>）

7、Alamouti方案

（相比Alamouti，MRT在性能上有什么优势？Alamouti有3dB的Performance loss,没有利用CSIT）

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Alamouti方案是一种用于多输入多输出(MIMO)通信系统的信道编码方案。它能够通过使用两个发射天线和两个接收天线来提高数据传输速率和降低误码率。

Alamouti方案使用了正交频分复用(OFDM)技术，通过在时域上对信号进行编码来实现信道编码。它的工作原理是，在发送端，两个发射天线按一定顺序交替发送信号，而在接收端，两个接收天线分别接收来自两个发射天线的信号，然后使用信道矩阵来进行信道编码和信号恢复。

Alamouti方案的优点在于，它能够在无需知道信道状态信息(CSI)的情况下实现信道编码，并且具有较低的复杂度。这使得它在无线通信系统中得到了广泛应用。

Alamouti编码方案是目前唯一可以达到峰值速率的STBC，当L>2时，还没有STBC可以达到峰值速率。

（满分集增益，峰值速率，接收端的复杂度低）

8、MIMO

MIMO是多输入多输出的缩写，是无线通信技术中一种用于提高数据传输速率和可靠性的技术。MIMO系统通常包括一个发射端和一个接收端，分别包含多个发射天线和接收天线。

MIMO技术的工作原理是，在发送端，多个发射天线同时发送信号，而在接收端，多个接收天线接收来自多个发射天线的信号。通过使用信道编码技术，例如正交频分复用(OFDM)或者Alamouti方案，可以将信号重构为原始信息，从而提高数据传输的速率和可靠性。

MIMO技术在无线通信领域中有广泛应用，例如在Wi-Fi、移动通信、卫星通信和无线局域网络(WLAN)中都有应用。它能够显著提高信道容量，降低误码率，并且具有较低的复杂度，使得它成为一种非常有效的无线通信技术。

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（MIMO提供的最大分集阶数？如何实现满分集增益？）

要实现MIMO系统的满分集增益，需要从两个方面入手：信道增益的最大化和信道分集的最小化。

信道增益的最大化可以通过优化MIMO系统的天线布局、使用高性能的信道编码技术、利用信道状态信息(CSI)进行信道估计和信道调整等方式来实现。

信道分集的最小化可以通过使用多维码(STBC)或者正交频分复用(OFDM)等技术来实现。这些技术能够有效地分集信道，使得每个信道的增益最大化。

总的来说，要实现MIMO系统的满分集增益，需要综合运用多种技术手段，从而最大化信道增益，并最小化信道分集。

9、频率分集（Frequency Diversity）

（频率选择性慢衰落信道上的数据传输？频率分集是宽带信道固有存在的，但是码间干扰不是）

10、均衡器
（均衡技术是指各种用来处理ISI的算法和实现方法）

10.1 线性均衡器（在信道频率响应比较平坦，所引起的码间干扰不太严重的情况下，可以采用线性均衡）

• Zero-forcing
• MMSE

（相比于ZF均衡器，MMSE虽然不能完全消除ISI，但是可以有效抑制噪声。两种均衡器都会将白噪声变成有色噪声，增加后续信号判决器的设计难度）

10.2 非线性均衡器

• 串行干扰消除SIC
• 最大似然序列检测MLSD（复杂度比ZF和MMSE高，仅适用于L较小的情况）

11、具有ISI均衡功能的单载波

12、直接序列扩频DSSS

信息码元被编码、伪噪声序列调制后通过远远大于数据速率R的带宽W发射出去，因为码元速率非常低，所以码间干扰很小，大大简化发射机结构。（有时候将比值W/R称为系统的处理增益）

（为什么扩频？抗干扰、频率资源共享…… 如何扩频？原始信号乘以特征序列）
（DSSS系统如何获取满分集增益？Rake接收机？DSSS系统如何对抗多用户干扰？）

13、Rake接收机

对于直接序列扩频系统，L条准正交分集路径的接收信号利用Rake接收机进行最大比合并，从而实现满分集。与最大似然序列检测相比，Rake接收机的复杂度要低得多。因为每个用户的频谱效率非常低，可以避免码间干扰，但是频谱通常被许多干扰用户所共享，因此复杂度的问题就转变为干扰管理的问题。

14、OFDM

FDM：多个互不重叠的子频带，且相邻子频带之间留有保护带（频谱利用率低，且接收端需要复杂的滤波器组来分离不同子频带上的信号）

OFDM将一高速数据流，分割成多个低速数据流，并将这数个低速数据流程调制在彼此相互正交载波上传送。（在一定程度上，将频率选择性衰落变为平坦衰落）

（OFDM相较于直接序列扩频的一项重要优势就是在多址接入的系统中能够保持多个用户的正交性）
相比于FDM，OFDM的正交子载波在频域上互有重叠，频谱资源利用率更高，且使用DFT/IDFT就可以实现子载波的调制解调，无需复杂的滤波器组。
·
Q：能否通过在Nc个子载波上发送相同的码元来获得Nc倍分集增益？
A：不可以，最多实现L倍分集增益
·
Q：如何获得满频率分集增益？
A：选择独立衰落的子载波（类似于时间分集中的重复编码+交织）
·
Q：Nc可以任意大吗？
A：不可以
·
Q：如何获得满分集增益？
A：通过IDFT将频域子载波上的数据码元转换至时域；引入循环前缀以消除码间串扰（使子载波通过信道后变为正交）；将接收信号转换到频域上以恢复数据码元。
·

三、信道容量

信号带宽：发射信号的带宽或信号所处的频率范围，只受发送端限制
信道带宽：通信信道所允许的信号带宽的范围，传输信号在该带宽范围内不会有明显的能量损失（衰减）
信道容量小定义：给出了不考虑编译码时延和复杂度的条件下，使误码率趋于无限小的最高传输速率。

（给定一个信道，其最优性能是？如何达到其最优性能？）

噪声信道的香农容量：在所有可能的输入分布中通过信道的最大互信息熵（相当于信道可支撑的最大无差错数据速率）

（一般来说无法知道如何达到信道容量的理论极限）

编码定理：存在一种编码方式，可以实现接近容量的数据速率，错误概率可以忽略不计，反之可得：任何数据速率高于信道容量的编码方式都无法使差错概率接近0.

1、AWGN信道容量

离散时间/连续时间

由著名的香农公式给出：

信道容量等于遍历所有可能的输入分布后得到的最大互信息量：

对于AWGN信道，上式的求和变为积分，信道容量的最大输入分布是高斯分布。

·
Q：能都通过提高传输功率来增加信道容量？
A：可以，但是当功率P较大时，信道容量只是随功率P增大而对数增大
·
Q：无限的增加带宽，可以获得无限大的信道容量吗？
A：不可以

·
Q：如何编码可以实现速率接近AWGN信道容量？
A：Turbo码。LDPC码…………

2、信道及系统模型

记信道信息CSI为 g[i]，服从某种分布；信道容量取决于发送都安和接收端对 g[i] 的了解情况

2.1 接收端已知CSI：

对于平坦衰落信道，在接收端已知CSI的情况下：
①发送端无CSIT，则平均分配功率，每个相干时间段内传输的功率相同（如何克服衰落？功率平均、编码速率固定、码字足够长，以将衰落平均），只能达到接近AWGN信道的容量
②发送端有CSIT，则可以根据发射端信息，在不同的相干时间段内分配不同的发射功率（如何利用衰落？信道条件越好，功率分配越高，传输速率越高）（在信噪比较小时，可以远超过AWGN信道容量）

接收端已知 g[i] 等同于已知瞬时接收信噪比，此时有两种信道容量定义，一种叫香农容量，也叫遍历容量，另一种叫中断容量。

中断容量：指定中断率下信道能传送的最大恒定传输速率，中断是指接收端译码的错误不是无限小，基本前提是，当信道处于慢深衰落以外，信道都能传送高数据速率并获得正确译码。

发送端有CSI时，如何计算遍历容量？注水法（此时衰落信道的容量甚至可以高于AWGN信道的容量）

2.2 香农容量：（要得到此容量的编码必须足够长，使得接收到的码字能遍历衰落信道的所有状态，当然这会导致译码的延时）

根据Jensen不等式，接收端已知CSI时的香农容量要比AWGN信道容量小。

香农容量与相同平均信噪比的AWGN信道容量作比较

2.3 带中断的容量

带中断的容量适用于慢变信道，信道的瞬时信噪比在一段传输突发的时间内是恒定的，经过这段时间后依相应的衰落分布变为另一个值；允许在某一个突发时段以一定概率译错所传输的比特。（发送端确定一个最小接受信噪比 γ_min ，根据这个信噪比确定一个速率C，在所有突发中以这个速率传输）

如果接收的瞬时信噪比大于或等于γ_min，则能够正确译码，若信噪比小于 γ_min，就不能以接近于1的概率译对突发中的所有数据比特，此时接收机提示出现了一次中断。出现中断的概率：

在所有突发中，正确传输的概率是 1 - P_out ，有平均正确接收的数据速率为：

（其中 γ_min 是一个设计参数，取决于可接受的中断率）
小题目_求中断率对应的中断容量及对应的平均正确接收速率

中断容量是时延敏感场景的一个有效指标，一般远低于AWGN信道容量，当发送端无CSI时：中断无法避免；当发送端有CSI时：发送端可以通过与信道增益成反比的调整传输功率来实现零中断概率。

2.4 收发两端都知道CSI

此种情况下，发送端可以根据CSI实时调整发送策略，收发两端都已知CSI的系统模型：

2.5 频率选择性衰落信道的容量

2.5.1 时不变

2.5.2 时变

四、多址接入

（什么是多址接入？多址接入BaiduBaike
简单来讲，就是系统的全部资源（时间、频率和空间）如何在同一小区内被用户共享
多址接入技术）

• 中心式MAC：资源分配、对用户信息进行统一处理、多用户信息论（CDMA、OFDMA、Scheduling………）
• 分布式MAC：资源竞争、非统一的信息传输/检测、随机接入（Aloha、CSMA……）

宽带蜂窝网络：

• 小区内干扰（如何为小区内不同用户分配资源？）
• 小区间干扰（如何处理来自小区外的干扰？避免干扰、干扰平均、干扰消除）
• 如何管理小区？小区规划、小区间合作

上行链路and下行链路

• 双工
• 同步
• 功率控制
• 信道测量
• 数据速率需求

参考资料：

• 《无线通信基础》， David Tse, PramodViswanath，人民邮电出版社
• Andrea Goldsmith, Wireless Communications, CambridgeUniversity Press, 2005