【天线】具有多天线用户的下行链路系统中的接收组合与多流复用附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、场景背景：为什么需要多天线用户的下行链路技术？

在 5G 增强（5G - Advanced）及 6G 通信系统中，高清视频通话、车联网低时延控制、物联网海量连接、元宇宙沉浸式交互等业务，对下行链路的 “速率、可靠性、覆盖范围” 提出了三重严苛需求：

• 高速率需求：单用户下行峰值速率需从 5G 的 10Gbps 提升至 6G 的 1Tbps，传统单天线用户难以突破信道容量瓶颈；

• 高可靠性需求：车联网中自动驾驶指令的下行传输误码率需低于

  10−9

  ，需通过多天线增强抗衰落能力；

• 广覆盖需求：偏远地区或室内深度覆盖场景，需通过多天线协同提升信号接收灵敏度。

多天线用户（User Equipment with Multiple Antennas, UE - MIMO）的下行链路系统，正是解决上述需求的核心技术 —— 基站通过多天线阵列向配备多天线的用户（如支持 4x4 MIMO 的手机、8x8 MIMO 的车载终端）发送数据，同时结合接收组合（提升单流信噪比）与多流复用（并行传输多数据流），实现 “速率倍增、抗扰增强、覆盖延伸” 的目标。

例如，在 5G NR 的 2.6GHz 频段，基站采用 8 天线阵列，用户终端（UE）采用 4 天线设计，通过 “2 流空间复用 + 最大比合并（MRC）接收”，可使下行吞吐量较单天线用户提升 3 - 4 倍，同时误码率降低一个数量级。

二、核心概念界定：从系统架构到关键术语

在深入技术细节前，需先明确多天线下行链路系统的核心组成与术语，避免混淆：

1. 系统架构：基站 - 用户的多天线协同

具有多天线用户的下行链路系统主要由两部分构成：

• 基站侧：通常配备大规模天线阵列（如 Massive MIMO 场景下的 64/128 天线），通过预编码技术（如 ZF、MMSE）将数据映射到不同天线端口，实现信号定向传输；

• 用户侧：配备 2 - 32 根天线（如手机常用 2/4 天线，工业终端常用 8/16 天线），通过接收组合技术合并多天线接收的信号，或通过多流复用接收并行数据流。

系统的核心目标是：在有限的时频资

三、接收组合技术：多天线用户的 “抗衰落利器”

多天线用户接收同一数据流时，因无线信道存在瑞利衰落（或莱斯衰落），不同天线接收的信号强度、相位存在差异。接收组合技术通过 “合理利用多天线信号的独立性”，提升接收信噪比，核心分为相干合并与非相干合并两类。

1. 相干合并：需 CSI 的高性能方案

相干合并需获取准确的信道状态信息（CSI），通过加权合并最大化信噪比，适用于 CSI 反馈及时、信道时变缓慢的场景（如室内、低速移动场景）。

（1）最大比合并（Maximum Ratio Combining, MRC）

MRC 是性能最优的相干合并方案，其核心思想是 “按各天线信道增益的幅度加权，按相位补偿对齐”，使合并后的信噪比最大。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function sumRate = functionSumrateComputation(H,W,M,K)

%Compute sum rates achieved by different precoding matrices. This is used

%in the article:

%

%Emil Bj鰎nson, Marios Kountouris, Mats Bengtsson, Bj鰎n Ottersten,

%揜eceive Combining vs. Multi-Stream Multiplexing in Downlink Systems with

%

%Download article: http://arxiv.org/pdf/1207.2776.pdf

%

%This is version 1.0 (Last edited: 2014-07-24)

%

%License: This code is licensed under the GPLv2 license. If you in any way

%use this code for research that results in publications, please cite our

%original article listed above.

%

%

%INPUT:

%H       = MK x N channel matrix

%W       = N x MK x L matrix with L precoding matrices

%M       = Number of receive antennas per user

%K       = Number of users

%

%OUTPUT:

%sumRate = L x 1 vector with the sum rates achieved by each precoding matrix

%Extract number of precoding matrices

numberOfPrecodingMatrices = size(W,3);

%Placeholder for the user rates

rates = zeros(numberOfPrecodingMatrices,K);

%Go through all precoding matrices

for precodingIndex = 1:numberOfPrecodingMatrices

    %Go through all users

    for k = 1:K

        Hk = H((k-1)*M+1:k*M,:); %Channel to User k

        G = Hk*W(:,:,precodingIndex); %Effective channels for all signals

        G2 = Hk*W(:,(k-1)*M+1:k*M,precodingIndex); %Effective channels for useful signals

        %Compute achievable information rate based on Eq. (4)

        rates(precodingIndex,k) = real(log2(det(eye(M)+G*G'))-log2(det(eye(M)+G*G'-G2*G2')));

    end

end

%Compute achievable sum rates

sumRate = sum(rates,2);

🔗 参考文献

Multi-Antenna Users,?IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 61, no.13, pp. 3431-3446, July 2013.

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