近年來,多入多出MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技術因其優(yōu)越的性能而得到廣泛的關注。研究表明,，系統(tǒng)容量會隨接收與發(fā)送端射頻鏈路數的增加而呈線性增加,，但增加射頻鏈路就意味著提升成本，因此增加系統(tǒng)容量與降低成本間成為一對矛盾,。MIMO技術能夠很好地解決這對矛盾,，它能極大地降低成本卻對系統(tǒng)性能影響很小。MIMO天線選擇原理描述如下：當系統(tǒng)射頻鏈路數一定時,，在接收端或發(fā)送端或收發(fā)兩端同時進行天線選擇,，選擇出性能最佳的若干根天線使得系統(tǒng)總體性能最好。最優(yōu)算法即全搜索[１-２],，雖然能夠得到最高的系統(tǒng)性能,，但該算法的計算復雜度也非常高；此外還有遞減算法[３],、 遞增算法[４]等,，這些算法都能在大幅減少計算量的同時逼近最優(yōu)算法的性能。已有的很多文獻討論的算法都是基于接收端[５-６],，所以本文在參考文獻[6]的基礎上將其算法改進后應用于發(fā)送端,，即從零開始在全部天線陣列中每次都選擇出一根對系統(tǒng)容量貢獻最大的天線[７]，直到選出預定的天線數為止,，之后再用這些選擇出來的天線陣列進行傳輸,。仿真結果表明，在信道容量以及誤碼率[８]方面該算法的性能都非常優(yōu)秀,，大大提高了系統(tǒng)的可靠性,。

1 系統(tǒng)模型
    在圖1中，假設系統(tǒng)的發(fā)送端有Nt根天線,，接收端有Nr根天線,，為最大化系統(tǒng)容量[９-１０]，設發(fā)射/接收端射頻鏈路數分別為Lr和Lt,。

4 仿真結果分析
    為方便分析,，將未做天線選擇時的系統(tǒng)性能曲線加入對比。假設在Lt=Lr=4固定不變,、Nt=8,、Nr=4的情況下進行仿真，圖2和圖3為三種算法的性能曲線圖,。隨機生成10 000次復高斯矩陣樣值,，每一矩陣元素都服從均值為0、方差為1的分布,?？梢姳疚乃惴ǖ男阅芊浅＝咏顑?yōu)算法,，特別是在低信噪比時可取代最優(yōu)算法。該算法的系統(tǒng)性能要優(yōu)于基于最大范數算法的性能,，且信噪比越高優(yōu)勢越明顯,；與不做任何選擇的情況相比，本文算法極大地提高了系統(tǒng)性能,。

    圖4為三種算法下信道容量隨所選擇發(fā)射天線數的變化曲線,。此時，信噪比為10 dB,，Nt=4,，Nr=16，發(fā)送端射頻鏈路數Lt始終與所選天線一一對應,?？梢姡S選擇天線數的增加,，系統(tǒng)容量也隨之增加,，當選擇全部天線傳輸時，系統(tǒng)容量達到最大,。本文算法的結果非常接近最優(yōu)算法且優(yōu)于最大范數算法,。
    圖5為遍歷容量的累積概率分布曲線，其中Nr=4,，Nt=8,Lt=4,SNR=10 dB,。由圖可知，在相同的概率分布下,，所提算法的遍歷容量非常接近最優(yōu)算法且優(yōu)于最大范數算法,。在遍歷容量較小時，與最大范數算法和無選擇算法相比,，本文算法的概率分布值也較小,，這說明所提算法可以獲得更高的遍歷容量。

    圖6為Lt=Lr=4時的誤碼率曲線圖,，仿真過程中假設Nt=8,，Nr=4?？梢姳疚乃崴惴ǖ恼`碼率遠小于最大范數算法的誤碼率且很接近最優(yōu)算法的誤碼率,，在較低信噪比下就可獲得較低的誤碼率。隨著信噪比的增加誤碼率繼續(xù)大幅降低,，系統(tǒng)可靠性也越來越高,。

    圖7為SNR=10 dB，Nt=4，Nr=16時三種算法的時延曲線,。當所選擇的天線數較少時，三種算法的時延都比較小,，但隨著所選天線數的增加,，最優(yōu)算法的時延呈指數規(guī)律攀升，而本文算法與最大范數算法的時延依舊很小,。由圖可見,，本文算法的時延要遠遠小于最優(yōu)算法時延略大于最大范數算法時延，表現(xiàn)出很好的實時性,。以天線數分別為4,、6時為例，具體時延見表1,。

    在大量分析以往天線算法的基礎上,，本文將改進后的遞增算法應用于發(fā)送端。通過性能仿真得知,，本文算法的性能十分接近最優(yōu)算法且優(yōu)于基于最大范數的天線選擇算法,。在信道容量、誤碼率及天線檢測時延方面都有明顯的優(yōu)勢,，是一種實用的發(fā)射天線選擇算法,。本文側重于對信道容量、系統(tǒng)可靠性及時延三方面的研究,，雖然能夠滿足通信系統(tǒng)實時性的要求,，但算法的延時效應比較明顯，下一階段的工作將在本文基礎上繼續(xù)降低復雜度,，提高運算速度,。
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