信号与系统

《信号与系统》 课程设计报告

论文题目：协作分集系统中基于注水算法的功率分配方案研究 姓 名：钱志峰

班 级：12级建筑电气与智能化2班 学 号：2012552034 指导老师：周彦

提交日期：2015年5月19日

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一、学习过程

1.1功率注水算法

注水算法是根据某种准则，并根据信道状况对发送功率进行自适应分配，通常是信道状况好的时刻，多分配功率，信道差的时候，少分配功率，从而最大化传输速率。实现功率的“注水”分配，发送端必须知道CSI。

当接收端完全知道信道而发送端不知道信号时，发送天线阵列中的功率平均分配是合理的。当发送端知道信道，可以增加信道容量。

s，r为发送信道的秩。考虑一个r?1维的零均值循环对称复高斯信号向量~向量在传送之前被乘以矩阵V(H?U?VH)。在接收端，接受到的信号向量y被乘以UH。这个系统的有效输入输出关系式由下式给出：

~y??EsH~UHVs?UHn?MTEs~~?s?nMTEsHUU?VHV~s?UHnMT

发送端信道n接收端VH?ss

UHy?y~是协方差矩阵为?{n~n~H}?NI的n其中~y是r?1维的变换的接受信号向量，0rs必须满足?{~零均值循环对称复高斯r?1变换噪声向量。向量~s~sH}?M已限制

T总的发送能量。

可以看出

~yi?EsMT~，i=1,2,?,r ?i~si?ni 2

MIMO信道的容量是单个平行SISO信道容量之和，由下式给出

C??log2(1?i?12rEs?i?i) MTN0其中?i??{si}(i=1,2,?,r)反映了第i个子信道的发送能量，且满足

??i?1ri?MT。

可以在子信道中分配可变的能量来最大化互信息。现在互信息最大化问题就变成了：

E?C?rmax?log2(1?si?i)

MTN)??i?MTi?1ri?1最大化目标在变量?i(i?1,..,r)中是凹的，用拉格朗日法最大化。最佳能量分

配政策?iopt?max{(??rMTN0),0} Es?i??i?1opti?MT

注水算法：

NMT[1?0Step1:迭代计数p=1,计算??r?p?1EsStep2:用μ计算?i???r?p?11??]

i1MTN0，i=1,2,?,r-p+1 Es?iStep3:若分配到最小增益的信道能量为负值,即设?r?p?1?0，p=p+1，转至Step1. 若任意?i非负，即得到最佳注水功率分配策略。

1.2 发送端知道信道时的信道容量

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1.3 发送端不知道信道时的信道容量

功率均等发送，信道容量的表达式为C?Wlog2InR?PnT?2HHH

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