空间分集与空分复用技术

目录

一. 空间分集技术

二. 空分复用技术

三. 与MIMO的结合


一. 空间分集技术

复制同一个数据流的不同版本,分别在不同的天线进行编码、调制,然后发送。接收机分离接收信号,然后解调、解码,将同一数据流的不同接收信号合并,恢复出原始信号。空间分集技术可以更可靠地传输数据。模型图如下:

二. 空分复用技术

将需要传送的数据分为多个数据流,分别通过不同的天线进行编码、调制,然后进行传输,从而提高系统的传输速率。天线之间互相独立,一个天线相当于一个独立的信道,接收机分离接收信号,然后解调和解码,将几个数据流合并,恢复出原始信号。模型图如下:

 

三. 与MIMO的结合

结合MIMO与正交频分多路复用形成流程图如下:

MIMO在得到编码后的码字后,通过调制转化为方便电磁传播的数据状态,之后再经过层映射、预编码、资源映射,再到OFDM进行进一步的编码,最后通过天线端口进行传输。 

物理层的传输过程总结为如下九个流程:

  1. 信道编码与交织
  2. 调制与解调:计算机领域到数字信号处理领域
  3. 多天线技术的层映射:空间分集
  4. 扩频编码:例如同频码分,仅仅用于上行
  5. 多天线MIMO技术的预编码:同频空分
  6. 无线资源映射:英语RE Mapping,实现串行时域到并行频域
  7. 波束塑形 beamforming
  8. OFDM变换:频分复用
  9. RF射频调制:数字到模拟

在整个过程中MIMO需要完成空间分集与空分复用。在时域和频域,均有其他技术来扩大信道容量。

### 空间分集技术概述 空间分集是一种通过利用多个天线来提高无线通信系统的可靠性和性能的技术。其核心思想是在发送端或接收端部署多个独立的天线,从而形成多条传输路径,减少由于信道衰落引起的信号质量下降[^1]。 #### 实现方式 空间分集可以通过多种方式实现,主要包括以下几种: 1. **发射分集** 发射分集是指在发送端使用多个天线发送经过编码处理的数据流。这种方法可以有效对抗信道衰落并提升链路可靠性。常见的发射分集方案包括 Alamouti 编码和空时分组码 (STBC)[^2]。Alamouti 编码适用于两根发射天线的情况,能够提供完全的空间分集增益而无需增加带宽开销。 2. **接收分集** 接收分集则是在接收端配置多个天线以捕获来自不同传播路径的信号副本。这些信号被组合起来以增强整体接收到的信号强度。常用的信号合并技术有最大比合并 (MRC) 和选择性合并 (SC),其中 MRC 能够最大化信噪比,而 SC 则仅选择最强的一路信号进行解调[^3]。 3. **混合分集** 混合分集结合了发射分集和接收分集的优点,在两端均采用多天线设计,进一步提高了抗衰落能力以及数据吞吐量。这种架构常见于现代移动通信标准中,例如 LTE 和 5G NR 中使用的多输入多输出 (MIMO) 技术就是一种高级形式的空间分集实现[^4]。 #### 应用场景 空间分集广泛应用于各种无线通信领域,特别是在需要高可靠性的环境中显得尤为重要: - 移动蜂窝网络:通过基站侧的大规模 MIMO 部署改善用户体验速率和服务覆盖范围。 - Wi-Fi 系统:支持 IEEE 802.11ac/ax 的设备普遍具备多天线功能,用于优化室内连接稳定性。 - 卫星通信:利用地球站上的阵列天线克服大气干扰影响,保障远距离高质量传输需求。 ```python import numpy as np def alamouti_encoding(symbols): """ 对输入符号执行简单的 Alamouti 编码操作 参数: symbols -- 待编码的复数符号序列, 假设长度为偶数 返回值: encoded_matrix -- 经过 Alamouti 处理后的二维矩阵表示 """ assert len(symbols) % 2 == 0, "Symbol count must be even" s1 = symbols[::2] s2 = symbols[1::2] row_1 = [s1, -np.conjugate(s2)] row_2 = [s2, np.conjugate(s1)] return np.array([row_1, row_2]) example_symbols = [complex(1, 0), complex(0, 1)] * 2 encoded_result = alamouti_encoding(example_symbols) print(encoded_result) ```
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