MIMO系統(tǒng)的快速原型設計與驗證方法介紹

空間復用式多輸入多輸出 (MIMO) 發(fā)射器與接收器據(jù)稱可比其現(xiàn)有的單輸入單輸出 (SISO) 對應器件提升更大的無線通信系統(tǒng)性能。下一代無線標準，如 802.11n，將支持高達 600 Mbps 數(shù)據(jù)傳輸速率和超過 1 GHz 的無線局域網(wǎng)傳輸速率。 　　
然而這些系統(tǒng)的設計，卻必須在成本和功耗方面做出折衷，這對使用電池運行的手持設備具有重要影響。設計團隊需要面對的挑戰(zhàn)就是針對他們的特定應用尋求這些設計要求之間的最佳平衡。
　　
此項技術的核心是多徑概念，即射頻 (RF) 信號在物理環(huán)境中的反射。雖然多徑問題降低了現(xiàn)有的 802.11 設備的性能，但空間復用式正交頻分復用 (OFDM) MIMO——802.11n 標準中的一個關鍵要素——卻利用了這些反射來“調諧”發(fā)射器，最大程度地減小誤差，和提高總體性能。但在這些帶寬上，位于傳輸路徑中的物體對微波的散射、衍射和吸收是一個重要的考慮因素。設計 MIMO 系統(tǒng)時要求將這些影響盡可能精確地以信道模型的形式描繪出來。
　　有三種基本的信道模型來源：基于軟件的數(shù)學模型，一般來自標準委員會；基于硬件的 MIMO 信道模擬器，自行設計或由
諸如 Azimuth 之類的公司提供；最好的則是MIMO 系統(tǒng)將要運行的真實世界環(huán)境。在真實世界中驗證 MIMO 系統(tǒng)，要求能夠在面向 MIMO 的 FPGA 硬件平臺上，如 Lyrtech 公司的 VHS-ADC-V4 卡，快速構建起發(fā)射器和接收器原型。
　　
MIMO 性能優(yōu)點
　　
空間復用式 MIMO 技術的優(yōu)點是能夠通過天線的數(shù)量提高傳輸速度。目前已有 SISO 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)速率由以下公式決定：
　　R = Es * Bw
　　
其中 R 為數(shù)據(jù)速率（位/秒），Es 為頻譜效率（位/秒/赫茲），Bw 為通信帶寬 (Hz)。例如，對于 802.11a 標準，峰值數(shù)據(jù)速率由以下公式決定：
　　Bw = 20 MHz
　　Es = 2.7 bps/Hz
R = 54 Mbps
　　
使用 MIMO 時，需要為該公式引入一個附加變量 “Ns”，它代表使用相同帶寬而通過不同空間路徑同時發(fā)射的獨立數(shù)據(jù)流的數(shù)量。現(xiàn)在頻譜效率將按傳輸/流 Ess 來計算，于是 MIMO 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)速率變?yōu)椋?br />　　R = Ess * Bw * Ns
　　
我們把以前 802.11a 的例子和當前 802.11n 提案所能獲得的結果進行一次比較，采用 20 MHz 帶寬和四個天線：
　　Bw = 20 MHz
　　Ess = 3.6 bps/Hz
　　Ns = 4
　　R = 288 Mbps
　　
MIMO 技術的使用讓所體案的802.11n標準實現(xiàn)了 5.3 倍數(shù)據(jù)速率的提升。
　　
MIMO 系統(tǒng)硬件復雜度
　　
空間復用式 MIMO 系統(tǒng)的性能提升是以增加硬件復雜度為代價獲得的。采用多個天線的發(fā)射/接收系統(tǒng)不只在相應天線之間發(fā)射數(shù)據(jù)，而且還在相鄰天線之間發(fā)射數(shù)據(jù)。在圖 1 中您可以看到，數(shù)據(jù)是以“MIMO 信道矩陣”的形式接收的?！　?br />
在空間域對信道矩陣進行去耦，并恢復發(fā)射的數(shù)據(jù)過程中，需要使用到線性幾何技術如奇異值分解 (SVD) 或矩陣求逆等。對 802.11g 標準的后向兼容性要求使 802.11n 標準的天線數(shù)量限制為兩個或四個，從而使信道矩陣的尺寸限制為 2 x 2 或 4 x 4。
　　
在硬件上開發(fā)執(zhí)行實際系統(tǒng)數(shù)據(jù)速率的 MIMO 系統(tǒng)原型需要使用基于 FPGA 的硬件平臺。賽靈思reg; Virtex™-4 系列 FPGA 通過提供多達 512 個可執(zhí)行并行運算的硬件乘法器，對此類應用提供了遠遠優(yōu)于 DSP 處理器的性能。但是在設計這種原型系統(tǒng)時，您將面對兩項較大挑戰(zhàn)：第一項挑戰(zhàn)是要使用硬件來設計象 SVD 或矩陣求逆那樣復雜的東西，第二項挑戰(zhàn)是調整實現(xiàn)，使之達到最優(yōu)性能。
　　
FPGA 上實現(xiàn)矩陣運算
　　
實施中選擇專用 SVD 或矩陣求逆算法將是數(shù)值穩(wěn)定性和硬件效率之間的折衷。您需要開發(fā)一個高級 MATLAB 模型來確定適合某個特定應用的最高效的算法。
　　
對于 SVD 的情況，這可能涉及到在適應估計技術、矢量旋轉或其他因具有對稱等特性的信道矩陣而產生的簡化技術之間進行選擇。
　　
一旦最終確定算法，您將需要調整硬件性能，使之符合總體系統(tǒng)要求。在硬件上實現(xiàn) MIMO 系統(tǒng)性能的最大化，要求在設計中將會對總體性能產生最大影響的關鍵地方采用部分并行乘法運算來實現(xiàn)。圖 2 中所示的給定旋轉算法，給出了通過并行乘法運算實現(xiàn)性能提升的一個良好范例。