WiMAX Wave2的双信道MIMO测量分析
wimax wave 2规范目前支持使用多个天线，以同时改善下行链路和上行链路的系统性能。与传统的单路输入单路输出（siso）实施方案相比，多路输入多路输出（mimo）配置的系统具有更高的频谱使用效率，因此数据速率更高。对这些高级 wimax 系统进行表征和故障诊断，通常需要使用具有信道估算功能的双信道信号分析仪、“矩阵解码器”和ofdm解调器。
矩阵a和矩阵b配置
在 wimax wave 2系统下行链路发射端工作的多天线实施有空时编码（stc）—矩阵a和mimo—矩阵b两种方案。图1为2x1 stc 和2x2 mimo的典型下行链路配置。
在矩阵a（stc）实施中，信道可以建模成两条路径，这两条路径将基站（bs）的两个发射天线连接到移动站（ms）上的一个接收天线。每条信号路径都可用一个唯一的信道系数“hx”来表示。每个系数代表各个发射－接收天线对之间所有路径的（假设为线性）集合，还可能包括在发射机中产生的信道间串扰以及在无线信道中出现的无数个多路径信号。另外使用每个天线在不同时刻、以同一频率发射同一信号的不同编码版本，可以改善信号接收质量。这种技术就是空间分集技术，矩阵 a 配置实施的就是这种技术。
与之不同，矩阵b（mimo）系统使用每个天线同时在同一频率信道上发射不同的数据流，以实现更高的数据速率和频谱效率。图1中所示的矩阵b配置，在无噪声系统中测得的接收信号为：
假设四个信道系数已知，矩阵b接收机就能使用下面的简化方法来辨别并恢复发射的波形。
这些方程也可用矩阵形式来表示：
矩阵解码器的功能就是执行信道矩阵[h]的求逆运算和相关的数学运算，从而将最初发射的数据流进行恢复并将这些信息传输到解调器。注意，矩阵解码与解调是相互独立的，矩阵解码要先于解调之前完成。
当信道系数之间存在关联时，实际的wimax 接收机可以使用其固有的分解或mmse技术[参考文献1]来进行真实的数据恢复。如上所述，数据恢复需要知道信道系数，信道系数的值可由接收机或双信道信号分析仪使用wimax ofdm 波形[参考文献2]中包含的独一无二的导频结构来测出。精确的矩阵解码取决于信道系数的独立程度，并且它还会进一步受到信道中噪声数量的影响，这一点非常重要。当信道矩阵变成“病态矩阵”并且很难进行精确的倒数运算时，相关的信道系数和/或噪声便会导致系统性能降低。
在上行链路中，mimo可通过在同一频率信道上工作的两个独立移动站（手机）之间协调一致的同步传输来实施。这种技术称为上行链路协同空间多路复用（ul-csm）技术，为了实施 2x2 mimo，该技术在基站上使用了两个或更多的接收天线，并在每个移动站上使用一个天线 [参考文献2]。在这种配置中，mimo的实施仅限于上行链路。dl-mimo要求每个移动站有两个天线和接收机信道。
信道估算、矩阵解码和解调
矩阵a波形和矩阵b波形的信号分析和故障诊断可使用单路输入或多路输入的矢量信号分析仪（vsa）来完成。许多基本测量，例如stc或mimo发射机中的信道间串扰和定时，都可通过将单路输入分析仪直接连接到选定的发射机输出端口来完成[参考文献3]。当发射信号具有良好的隔离度时，这种单路输入的方法非常有用，此时无需使用矩阵解码器对波形进行解调。某些测试程序，如wimax wave 2 配置文件中定义的射频一致性测试（rct），规定了在可能出现串扰以及不使用矩阵解码器的情况下，对发射机信号质量的单信道测量。遗憾的是，在系统优化和故障诊断过程中，这种基本测量对于分析众多信号误差的根本原因几乎没有什么作用。在这种情况下，要想找出误差的根源，常常需要将使用与不使用矩阵解码器进行测量的结果进行比较。在矩阵a系统中，可使用单信道vsa对使用和不使用解码器两种情况进行测试。在矩阵b 和ul-csm系统中，一般需要使用双信道vsa来对这些日益复杂的波形进行全面分析。
图2所示是一个典型的具有wimax mimo测量功能的双信道vs（如带有选件b7y的agilent 89600系列分析仪）的测量流程。在矩阵b配置中，mimo信号分析从估算复杂的信道系数开始，这些系数可通过对在两个输入信号接收到的大量已知导频子载波进行测量而得到，如图中的 rx0和rx1所示。这四个信道系数将作为子载波频率的函数来显示，在对mimo系统进行优化和故障诊断时，这些系数是一个非常有用的分析工具。估算出来的信道系数主要被矩阵解码器用来恢复2x2 mimo信号中的两个独立的数据流。矩阵解码器的作用是抵消信道效应，而不是执行数据解调。如图2所示，矩阵b数据流经过恢复之后，然后传输到ofdm解调器进行进一步的信号分析。
如上所述，当直接连接到发射机端口时，基本解调无需使用矩阵解码器。此外，图2还显示了两条绕开矩阵解码器的测量路径。在这个配置中，信道特征是利用前导码、导频和/或相关的数据子载波中包含的信息来估算出来的。这些信道响应可能会包含发射机和信道串扰，并且这些响应可能会和在嵌入式mimo导频中提取出来的mimo信道系数有所不同。作为解调过程的一部分，这些信道响应可用来均衡波形（使波形的频率响应变平），对wimax波形的故障诊断非常有用。然而，这两个测得的信道响应却无法包含足够的信道信息来进行矩阵解码。
矩阵a使用vsa进行信号分析的路径和矩阵b配置相同，只是它需要一个单信道分析仪。表 1 为使用单路输入解决方案和双路输入解决方案（如 agilent 89600 系列vsa）来测试矩阵a和矩阵b波形的典型测量配置的简单列表。该表不但列出了矩阵解码器对ofdm解调结果的影响，还显示了当选择vsa上的均衡器和mimo信道频率响应时所显示的信道系数。
探索信号损耗情况
图3是使用双信道vsa测量一对仿真矩阵b波形得到的结果。在本例中，可以看到使用与不使用矩阵解码器对发射机信道间巨大串扰的影响。左图是一部分解调iq星座图，其中放大了一个导频和一个数据符号点以显示细节。在矩阵解码器关闭时，如左上图所示，由于其他发射信道会以-29db 的相对电平耦合进这个测量中，因此数据星座图中会有一个扩频。这种高度的串扰将会导致2.9%的相对星座图误差（rce）。仅这种串扰误差已经足以使rct达不到 wimax wave 2波形的要求。本图的右上角还显示了相关的误差矢量频谱：ofdm误差－子载波频率关系图。本测量图是对系统中的定时误差进行故障诊断的绝佳工具，下一实例也将使用此图。
图3下半部的图形为启用矩阵解码器时的测量结果。矩阵解码器可以使用四个（在2x2 mimo中）信道估算来抵消串扰效应。在矩阵解码器抵消串扰之后，rce得以改善到小于 0.05%，误差矢量频率和数据星座图均可反应出这种差异。注意，该导频的星座图点并不会受到串扰或矩阵解码器的影响。导频不会在时间和频率上重叠，这样导频星座图点就不会扩散，导频就能用来测量两个发射信道之间的串扰电平。
尽管在rct 试中没有使用，但矩阵解码器仍是一个出色的故障诊断工具，能够测量并去除串扰（串扰可能掩盖其他信号减损）。例如，图 4 所示矩阵解码器是如何抵消串扰以揭示系统中出现的符号定时误差。此前，上图为具有29db串扰电平的信号的星座图和误差矢量频谱。在没有使用矩阵解码器之前，误差频谱主要由串扰决定，这使其很难看到波形中的定时误差。在启用矩阵解码器时，测量中的串扰得以抵消，并能轻松观察到定时误差。在右下端的测量中，误差频谱显示出我们熟悉的“v”型，那是符号定时误差的特征 [参考文献4]。
信道频率响应测量
均衡器和mimo信道响应是表征矩阵a和矩阵b波形的另外两个有用的诊断工具。这些响应的幅度和形状可在解调之前使用户深入理解所接收波形的质量。例如众所周知，mimo系统在路径众多的环境中工作时，信道系数之间的相关性较低，从而接收机一端能够更好地还原数据。反之，当信道系数之间的相关性较高时，系统性能就会迅速降低。图5是两个不同mimo 信道测得信道系数的幅度，一个信道的系数相关性较高（左），另一个信道的系数相关性较低（右）。这两个测量均启用了矩阵解码器。在高相关性实例中，这一对系数具有相同的复杂频率响应，系统性能可能会降低。如下图中的插图所示，测得的64-qam星座图显示出高度的信号失真。作为对比，右上角的测量显示的是具有较低相关性的测得信道系数。在本例中，这些系数具有不同的频率响应，从而导致了数据恢复过程的改进，这一点如图中右下角的测量星座图所示。
条件数
另一个非常有效的故障诊断工具是“mimo 条件数”，它是通过对信道矩阵[h]进行特征值分解，获得每个子载波的最大奇数值与最小奇数值之比计算出来的。它能够测量接收机中不合格的矩阵是什么样的。该比值常用对数标尺来显示，状态良好的矩阵的奇数值的理想比值为1 db或0db。作为综合指南，当信号的条件数大于其信噪比时，矩阵解码器将不能有效地区分信号，解调性能将会很差。这一点可在图5中左下角的条件数响应中轻松看出。在这种情况下，条件数会接近或大于20db，而且解调后的星座图将会很差。与之相比，右图所示的条件数通常低于10db，相关的星座图也有显著改善。
无论wimax wave 2系统是使用矩阵a配置还是使用矩阵b配置，通过充分利用无线环境中的大量多路径特性，都能极大地提升系统性能。在这些系统的设计、故障诊断和优化过程中，多种双信道测量可为这些系统的操作和性能提供必要的深入分析。
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与之不同，矩阵b（mimo）系统使用每个天线同时在同一频率信道上发射不同的数据流，以实现更高的数据速率和频谱效率。图1中所示的矩阵b配置，在无噪声系统中测得的接收信号为：
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信道估算、矩阵解码和解调
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矩阵a使用vsa进行信号分析的路径和矩阵b配置相同，只是它需要一个单信道分析仪。表 1 为使用单路输入解决方案和双路输入解决方案（如 agilent 89600 系列vsa）来测试矩阵a和矩阵b波形的典型测量配置的简单列表。该表不但列出了矩阵解码器对ofdm解调结果的影响，还显示了当选择vsa上的均衡器和mimo信道频率响应时所显示的信道系数。
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图3下半部的图形为启用矩阵解码器时的测量结果。矩阵解码器可以使用四个（在2x2 mimo中）信道估算来抵消串扰效应。在矩阵解码器抵消串扰之后，rce得以改善到小于 0.05%，误差矢量频率和数据星座图均可反应出这种差异。注意，该导频的星座图点并不会受到串扰或矩阵解码器的影响。导频不会在时间和频率上重叠，这样导频星座图点就不会扩散，导频就能用来测量两个发射信道之间的串扰电平。
尽管在rct 试中没有使用，但矩阵解码器仍是一个出色的故障诊断工具，能够测量并去除串扰（串扰可能掩盖其他信号减损）。例如，图 4 所示矩阵解码器是如何抵消串扰以揭示系统中出现的符号定时误差。此前，上图为具有29db串扰电平的信号的星座图和误差矢量频谱。在没有使用矩阵解码器之前，误差频谱主要由串扰决定，这使其很难看到波形中的定时误差。在启用矩阵解码器时，测量中的串扰得以抵消，并能轻松观察到定时误差。在右下端的测量中，误差频谱显示出我们熟悉的“v”型，那是符号定时误差的特征 [参考文献4]。
信道频率响应测量
均衡器和mimo信道响应是表征矩阵a和矩阵b波形的另外两个有用的诊断工具。这些响应的幅度和形状可在解调之前使用户深入理解所接收波形的质量。例如众所周知，mimo系统在路径众多的环境中工作时，信道系数之间的相关性较低，从而接收机一端能够更好地还原数据。反之，当信道系数之间的相关性较高时，系统性能就会迅速降低。图5是两个不同mimo 信道测得信道系数的幅度，一个信道的系数相关性较高（左），另一个信道的系数相关性较低（右）。这两个测量均启用了矩阵解码器。在高相关性实例中，这一对系数具有相同的复杂频率响应，系统性能可能会降低。如下图中的插图所示，测得的64-qam星座图显示出高度的信号失真。作为对比，右上角的测量显示的是具有较低相关性的测得信道系数。在本例中，这些系数具有不同的频率响应，从而导致了数据恢复过程的改进，这一点如图中右下角的测量星座图所示。
条件数
另一个非常有效的故障诊断工具是“mimo 条件数”，它是通过对信道矩阵[h]进行特征值分解，获得每个子载波的最大奇数值与最小奇数值之比计算出来的。它能够测量接收机中不合格的矩阵是什么样的。该比值常用对数标尺来显示，状态良好的矩阵的奇数值的理想比值为1 db或0db。作为综合指南，当信号的条件数大于其信噪比时，矩阵解码器将不能有效地区分信号，解调性能将会很差。这一点可在图5中左下角的条件数响应中轻松看出。在这种情况下，条件数会接近或大于20db，而且解调后的星座图将会很差。与之相比，右图所示的条件数通常低于10db，相关的星座图也有显著改善。
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