一種改進傳輸方法的分層空時碼
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3 改進的分層空時碼的傳輸方法
3．1 改進的傳輸模型
眾所周知，MIM()技術本質上是空間分集與空間復用的結合，分集可以保證傳輸的可靠性；復用則可以提高傳輸速率。因此在設計編碼時，盡量同時取得分集增益和復用增益。
通常，不管是基于分集技術還是基于空間復用技術的發射方法，在發射端每根天線用相同的頻率發射相同信息或不同信息，從而實現分集和復用；在接收端每根天線需要接收所有的信號。本文結合頻率分集的特點提出了一種新的傳輸方法(見圖1)。發射端的每根天線利用不同的頻率發射信息，在接收端采用不同的天線分別接收不同發射天線的信息。與以往的傳輸方法相比，改進方法雖然頻率利用率有所下降，但大大提高了系統的性能。
對于一個2發2收的系統，在一個給定的碼元期間，s1和s2分別是在t時刻從天線1和天線2同時發出的碼元，發射天線1的發射頻率為f1，發射天線2的發射頻率為f2，在接收端，采用接收天線1來接收發射天線1發射的信號，接收天線2來接收發射天線2發射的信號，接收信號分別為r1和r2，可表示為：本文引用地址：http://www.104case.com/article/158053.htm
其中：n1,n2分別是接收端收到的噪聲和干擾；h1，h2為信道增益系數。
3．2 極大似然譯碼
極大似然譯碼是最佳的矢量譯碼方法。假定所有的未編碼符號是等概率發射的，接收端已知信道狀態信息，則極大似然算法選擇使下式成立的矢量c作為對c的近似，即：
其中：arg min表示使函數達到最小值時的變量取值；||?||代表Frobenius范數；C表示c的所有可能取值的集合。
ML檢測就是在范數意義上從星座中尋找與接收信號最接近的矢量作為發射信號的估計值，雖然ML是一種最優的檢測方法，但是ML檢測的復雜度相當大(隨發射天線數目呈指數增長)。
4 仿真結果和譯碼復雜度分析
為驗證本文提出的傳輸方法，采用Matlab仿真軟件對算法進行了仿真，并比較了結果。
4．1 仿真結果
圖2給出發射天線數為2；接收天線數也為2時，已有的典型傳輸方法與本文提出的傳輸方法的誤碼率曲線。圖中所有的編碼均采用了QPSK調制，并假設接收端有理想的信道估計并采用了傳統的最大似然譯碼方法。
4．2 譯碼復雜度分析
觀察式(4)可發現，只需進行簡單的線性處理即可檢測出s0和s1。對式(3)采用最大似然準則進行譯碼時，與本文的改進方法相比，譯碼速度相當慢。在2發2收系統情況下，調制方式分別采用2PKSK，4PSK，8PSK和16QAM，對兩種傳輸方法的復雜度進行了比較，結果如表1所示。
從表1可看出，本文提出的傳輸方法與傳統的傳輸方法相比較，計算量明顯下降。調制方式分別采用2PSK，4PSK，8PSK和16QAM時，傳統傳輸方法的計算量是本文提出的傳輸方法的2倍、4倍、8倍和16倍。
5 結 語
根據頻率分集技術的特點，提出了一種新的傳輸方法。在該方法中，隨著發射天線數目的增加，頻譜利用率會降低，性能有所下降，但會加快接收端的譯碼速度。
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