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摘要 本文介绍了第四代移动通信（4G）系统中的OFDM和MIMO技术，叙述了MIMO-OFDM系统模型及其相应的关键技术，包括同步技术、空时处理技术、自适应调制和编码技术、信道估计技术。
1、引言
4G移动通信在描绘高速的数据传输，提供从语音到多媒体业务丰富业务美好前景的同时，也面临着两大挑战：多径衰落和带宽利用率。OFDM技术通过将信道分解为多个正交子信道的方法实现了频率选择性多径衰落信道向平坦衰落信道的转化，有效地减小了多径衰落的影响。而MIMO技术能在空间中产生多个独立的并行信道同时传输数据，在不增加系统带宽的情况下提高了频谱利用率。因此，OFDM和MIMO技术的有效结合已成为新一代移动通信的必然趋势。
2、MIMO-OFDM技术
2.1 OFDM技术
正交频分复用（OFDM）是一种无线环境下的高速传输技术。传统的频分复用将频带分为若干个不重叠的子频带来传输并行数据流，子信道之间要保留保护频带。而OFDM技术中各个子载波之间相互正交，允许子信道的频谱相互重叠，因此OFDM系统可以最大限度地利用频谱资源。OFDM实际上是一种多载波并行调制方式，其将符号周期扩大为原来的N倍，从而提高了抗多径衰落的能力。可以通过IFFT（快速傅立叶反变换）和FFT（快速傅立叶变换）分别来实现OFDM的调制和解调，其工作原理图如图1所示。
图1 OFDM工作原理图
OFDM技术之所以越来越受关注，原因在于其存在如下独特的优点：（1）抗多径干扰与频率选择性衰落能力强。由于OFDM系统把数据分散到多个子载波上，大大降低了各子载波的符号速率，从而减弱多径传播的影响。通过采用循环前缀作为保护间隔，避免了信道间干扰（ICI）。（2）频谱利用率高。这一点在频谱资源有限的无线通信中很重要。OFDM信号的相邻子载波相互重叠，理论频谱利用率可以接近奈奎斯特极限。（3）采用动态子载波分配技术使系统达到最大比特率。即各子信道信息分配遵循信息论中的“注水定理”，亦即优质信道多传送，较差信道少传送，劣质信道不传送的原则。（4）OFDM技术基于离散傅立叶变换（DFT），可采用IFFT和FFT来实现调制和解调，便于DSP实现。（5）无线数据业务一般都存在非对称性，即下行链路中的数据传输量要远远大于上行链路中的数据传输量，因此无论从用户高速数据传输业务的需求，还是从无线通信自身来考虑，都希望物理层支持非对称高速数据传输，而OFDM系统容易通过使用不同数量的子信道来实现上行和下行链路中不同的传输速率。
当然，OFDM系统也还存在如下主要缺点：（1）易受频率偏差的影响。无线信道中的多普勒频移、频率偏差都会造成OFDM系统子信道之间正交性的破坏，导致信道间干扰。（2）存在较高的峰值平均功率比（PAR）。由于多载波调制的输出信号由多个子信道上的信号叠加而成，当这些信号的相位一致时，输出信号的瞬时功率会远远大于平均功率。高峰均比对发射机内放大器的线性提出了极高的要求，如果放大器的动态范围不能满足信号幅度的变化，就会造成信号和频谱的畸变，从而破坏子载波的正交性，使系统性能恶化。
2.2 MIMO技术
多输入多输出（MIMO）技术是第三代和未来移动通信系统实现高数据速率、大系统容量，提高传输质量的重要技术。在当前第三代移动通信系统中，下行链路的容量构成了整个系统的瓶颈。但如果在发送端或接收端使用多天线系统，此时的信道容量将随着天线数量的增加而线性增大，同时在不增加带宽和天线发送功率的情况下，频谱利用率也成倍地提高。
根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO（Single-Input Single-Output）系统，MIMO还可以包括SIMO（Single-Input Multiple-Output）系统和MISO（Multiple-Input Single-Output）系统。图2所示即为典型的MIMO系统原理图。
图2 MIMO系统原理图
2.3 MIMO同OFDM结合的必要性
经研究表明MIMO和OFDM技术各有利弊。OFDM技术是一种特殊的多载波传输方案，OFDM将总带宽分割为若干窄带子载波可以有效抵抗频率选择性衰落，同时其多载波之间的相互正交性，又有效地利用了频谱资源，但OFDM提高系统容量的能力毕竟有限。而MIMO系统利用空间复用技术在理论上可无限提高系统容量，利用空间分集技术可以抗多径衰落，但MIMO系统对于频率选择性衰落无能为力，因此有必要将两者有效地结合起来。OFDM与MIMO技术结合构成的MIMO-OFDM系统既可以达到很高的传输效率，又有很强的可靠性，其必将成为未来移动通信领域的核心技术。
3、MIMO-OFDM系统模型及其关键技术
3.1 MIMO-OFDM系统模型
MIMO-OFDM系统模型的发射端原理图如图3所示。即发送比特流经串并转换后形成若干路并行比特流，各路比特流都分别经过编码、交织后进行相应的星座图映射（QAM，QPSK），随后插入抗信道间干扰的保护间隔，然后进行OFDM调制（IFFT），再加上抗时延扩展的循环前缀（CP），最后由相应的天线发射出去。
图3 MIMO-OFDM系统模型发射端原理图
MIMO-OFDM系统模型的接收端原理图如图4所示。即各个接收天线收到相应的OFDM符号后，先进行时频同步处理，然后去掉相应的CP，接着进行OFDM解调（FFT），最后根据信道估计的结果进行检测解码，恢复出接收比特流。
图4 MIMO-OFDM系统模型接收端原理图
3.2 MIMO-OFDM系统关键技术
要构建MIMO-OFDM系统需要实现诸如同步、空时处理技术、自适应调制和编码、信道估计等关键技术。
1.同步技术
同步是传送数据进行可靠恢复的基础，由于MIMO-OFDM系统对频率偏差非常敏感，因此频率同步尤为重要，除此之外还包括：符号（帧）定时同步、采样时钟同步。总地来讲，同步可以在时域进行，也可以在频域进行，一般情况下在时域进行同步的粗略估计，在频域进行同步的细估计。根据是否利用辅助数据，同步估计的算法分为：基于训练序列/导频的算法，盲估计算法和半盲估计算法。
2.空时处理技术
空间处理技术包括空间复用技术和空时编码技术两部分。典型的空间复用技术是贝尔实验室空时分层结构（BLAST），包括V-BLAST，H-BLAST和D-BALST三种。其中最基本的形式是针对平坦衰落信道的V-BLAST结构，它是纯粹的MIMO多路传输，可获得最大速率。空时编码技术（STC）在不同天线所发送的信号中引入时间和空间的相关性，从而在不牺牲带宽的情况下，提供不编码系统所没有的分集增益和编码增益。空时编码做到了编码、调制和空间分集的完美结合，经典的空时编码包括：空时格码（STTC，Space-Time Trellis Code）和空时分组码（STBC，Space-Time Block Code）。空时格码可以达到满分集增益，抗衰落性能比较好，而空时分组码基于正交性的设计，在获得更大的分集增益的同时，也降低了译码的复杂度，因此STBC得到了广泛的应用。
3.自适应调制和编码技术
自适应调制和编码（AMC）根据信道的情况确定当前信道的容量，再根据容量确定合适的编码调制方式等，以便最大限度地发送信息，实现比较高的速率。AMC能提供可变化的调制编码方案（共七级调制方案）以适应每一个用户的信道质量。自适应编码调制技术主要包括RCPT（Rate Compatible Puncturing Turbo codes）和高阶调制（MPSK & M-QAM）的结合、H-ARQ和MIMO等。AMC对测量误差和时延比较敏感是面临的技术挑战。
4.信道估计技术
多径性和时变性是无线信道的两大特点，并且当系统采用空时编码时，接收端在准确知道信道特性的情况下才能进行有效的解码，因此准确的信道估计对无线系统尤为重要。根据是否利用导频信息，MIMO-OFDM系统信道估计算法分为：基于训练序列/导频的信道估计算法，盲信道估计算法和半盲信道估计算法。所有的算法都是基于某种准则的，其中最常用的准则有：最小二乘（LS）准则和最小均方误差（MMSE）准则。
●基于导频的信道估计：通过在发送的OFDM符号中插入导频（块状导频、梳状导频）信号，接收端根据导频位置处的接收信号估计出导频位置处信道频率响应，然后再根据内插算法计算出整个信道的频率响应。典型的算法有：最小二乘（LS）算法，线性最小均方误差（LMMSE）算法和最大似然（ML）算法。此类方法估计误差小，收敛速度快，对该算法的研究最成熟，但由于要发送导频或训练序列，需占用一定的系统资源。
●盲信道估计：利用信道的统计信息诸如循环平稳特性等进行信道估计。由于无需传输导频信号和训练序列，从而节约了开销，提高了系统的有效数据传输效率，但此类算法处理数据量大，算法复杂，收敛速度慢，在实际中很少使用。
●半盲信道估计：它使用尽量少的导频信号或训练序列来确定盲信道估计算法所需的初始值，然后利用盲估计算法进行跟踪、优化，最后获得信道参数。该算法是导频辅助算法和盲估计算法之间的一个折衷。半盲估计算法降低了盲估计算法的运算复杂度，并加快了其收敛速度，预计对半盲估计算法的研究将成为未来研究的重点。
4、结束语
MIMO和OFDM技术结合的系统做到了扬长避短，既有效对抗了MIMO系统中的频率选择性衰落，又提高了OFDM系统中的系统容量和频谱利用率，因此，MIMO-OFDM系统及其相关技术必将成为第四代移动通信领域研究的热点和重点。
