MIMO信道的信号检测技术

MIMO信道的信号检测技术

前 言

近年来，由于移动通信的飞速发展，在第三代蜂窝移动通信中已经部分地引人了无线因特网和多媒体数据业务。随着无线通信技术的不断发展，用户对数据传输速率和多种无线业务的需求也在不断增加，除了传统的语音业务外，人们期望能以较低的价格和更高的数据速率获取Internet接入和多媒体服务。而在未来的移动通信系统中，人们对传输速率提出了更高的要求（实现任何人在任何时间、任何地点对任何人以任何方式进行通信，简称5W），这就需要采用更先进的技术来实现更高的传输速率。此外，以GSM(Global System for Mobile Communication)为代表的第二代蜂窝移动通信系统频谱利用率较低，可利用的无线频谱资源又日趋紧张，无线通信系统在系统容量、网络覆盖、运营成本等方面出现了一些新的问题和矛盾。这时就需要开发具有极高频谱利用率的无线通信技术。

MIMO(Multiple-Input and Multiple-Output)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。相对传统的单天线系统,提供更高的系统容量与通信质量，已成为本领域中的一个研究热点。而MIMO无线通信系统中的信号检测是MIMO系统研究中不可回避的关键技术问题。在MIMO系统中，采用了多个发送接收天线，随着发送接收天线数目的增多，干扰信号的数目增多，带来了更强的同频干扰，使得信号检测的精确性相对于单天线的信号检测更差。因此，如何以尽可能低的复杂度,有效地抑制MIMO系统中的同信道干扰、恢复出发送信号、实现MIMO系统相对单天线系统的性能增益，是一项具有挑战性的研究任务。

DCSK(Differential Chaos Shift Keying)，是一种能在单位符号内传送更多比特的混沌通信调制解调技术，其信息的传送速率很高。混沌信号因其内在的随机性和不可逆性，在现代通信中应用广泛。同时，混沌信号本身的带宽频谱和良好的互相关性、自相关性，使混沌数字调制能够很好的克服多径衰落。在当今频带资源日益紧张的情况下，需充分发挥混沌信号的带宽特性。

因此本文研究基于DCSK的MIMO信道的信号检测技术。

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一、MIMO技术简介

近年来，移动通信和因特网飞速发展，在第三代蜂窝移动通信中已引人了无线因特网和多媒体数据业务。而在未来的移动通信系统中，人们对传输速率提出了更高的要求，这就需要采用更先进的技术来实现更高的传输速率。然而频谱资源总是有限的，要支持高速率就要开发具有极高频谱利用率的无线通信技术。MIMO技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率，因此MIMO技术被普遍认为是新一代移动通信系统必须采用的关键技术之一。

Tx空时处理Tx多径信道RxRx空时处理TxRx

图1.1 MIMO系统示意图

MIMO系统是利用多天线来实现空域复用。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。MIMO系统的框图如图1.1所示。

通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素来加以利用。MIMO系统能够充分利用信号的所有空时频域特性，其具有如下的优点[5]：

（1）利用或者减少多径衰落：MIMO技术能够充分采用多径的各种发射/合成技术，提高无线通信系统的性能；

（2）消除共道干扰：MIMO系统能够采用自适应波束形成技术或多用户检测技术对共道干扰进行有效抑制或删除；

（3）提高频谱利用率：由于阵列天线可以降低共道干扰和多径衰落的影响，因而在一定的信噪比条件下可以降低误码率，或者在一定的误码率下可以降低检测所需要的信噪比。MIMO系统能够抑制或消除共道干扰以及码间干扰，同时利用分级技术提高接收信号的信噪比。

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二、混沌理论概述

混沌是一种普遍的自然现象，它是确定性系统中由于其随机性而产生的外在复杂表现，是一种貌似随机的非随机运动。混沌由于其独特的对初值敏感性、类随机性、不可预测性使其应用于保密通信中，能有效地提高通信系统的安全性。同时，混沌系统的显著特征是，其演化过程对初始条件极为敏感，两个几近相同的混沌动力系统的初始状态不管有多么小的差别，在其演化过程中，其状态很快就会相去甚远。表面上看来似乎无法应用，没有人能准确地预测混沌系统长时间演化后的状态。但是深入研究表明，表面看来以一种随机方式运动的混沌系统，实质上具有一种潜在的秩序，因而从本质上讲混沌系统具备丰富的特殊的动力学特性，正是这些特点使其具有被开发应用的基础。

因此，利用混沌进行保密通信就是利用混沌信号作为载波，将传输信号隐藏在混沌载波之中，或者通过符号动力学分析给不同波形赋以不同的信息序列，在接收端利用混沌的属性或同步特性解调出所传输的信息。混沌保密通信系统所发送的是复杂的混沌信号，因而具有很好的保密性。

自1990年以来，混沌通信和混沌同步技术已成为国际和国内通信技术的研究热点。混沌同步控制理论的发展，为混沌在通信领域的应用奠定了理论基础。迄今已经提出的混沌同步通信主要分为：混沌掩盖、混沌参数调整、混沌键控和混沌扩频。分类如图2.1所示：

混沌通信混沌模拟通信混沌数字通信混沌掩盖参数调制混沌扩频混沌键控CSKCOOKDCSKFM-DCSK 图2.1 混沌通信分类框图

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三、混沌键控

1.混沌现象产生的条件

区间I上连续自映射fx，如果满足下面的条件，便可确定他有混沌现象存在： （1）f的周期点的周期无上界

（2）闭区间I上存在不可数子集S，满足： 1.对于任意的x、ys，xy时

limsupfnxfny0 (2.1)

n2.对于任意的x、ys，

liminffnxfny0 (2.2)

n3.对于任意的xs和y的任意周期点y，有

limsupfnxfny0

n (2.3)

根据上述的定义，对闭区间I上连续的函数fx，如果存在一个周期为3的周期点时就一定存在任何正整数的周期点，即一定出现混沌现象。

2.混沌键控

混沌键控技术的实现主要是利用所发送的数字信号调制发送端混沌系统的参数，使其在两个值中切换，信息被编码在两个混沌吸引子中，接收端由两个相同类型的混沌系统构成，其参数分别固定为这两个值之一，在每个信息发送间隔内，通过检测各混沌系统的同步误差，以判断出所发送信息。在该技术中，解调一般是通过对误差信号的判断求值来实现的，而要得到最优的判决门限比较困难，但通过研究发现混沌系统在实现同步同相的同时还可以实现反相同步，以及实现奇异非混沌吸引子的同步，这些成果对于混沌键控方式的实现是很有意义的。

3.差分混移键控（DCSK）

DCSK调制方式能使判决门限值固定为一个常数，与信噪比无关。其实现方式是在每个信息发送间隔增加参考消息，该参考消息取决于发送的数字信号，进而实现相关解调。

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DCSK的调制方框图如图3.1所示，其工作原理为：

1延时m2K{bl}Sk(t)n(t)发端混振ck

图3.1DSCK的调制方框图

由此可得DCSK的调制信号为：

ck k2m(l1)1,...,2mlmsk(t) (2.7)

bc k2mlm1,...,2mlkkmDCSK的解调方框图如图3.2所示，可以得到积分器的输出为：

zlm(2l1)12ml2ml()rkrkmm(2l1)1ss2mlkkmsknkmnkskmnknkm （2.8）

2312 ckcknknkmnknkmm(2l1)1

判决电路r(t)kX延m时m(2l1)12ml()rkZl2m解码门限电平{bl}

图3.2DCSK 解调电路方框图

四、MIMO概述

1.MIMO系统概述

MIMO能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流，即传输速率很高。这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率，也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。

通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素来加以利用。MIMO系统在发射和接收端均采用多天线（或阵列天线）和多通道，MIMO的多入多出是针对多径无线信道来说的。传输信息流s(k)经过空时编码形成N个信息子流ci(k)，i=1…，N。这N个子流由N

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个天线发射出去，经空间信道后由M个接收天线接收。多天线接收机利用先进的空时编码处理能够分开并解码这些数据子流，从而实现最佳的处理。这N个子流同时发送到信道，各发射信号占用同一频带，因而并未增加带宽。若各发射和接收天线间的通道响应独立，则多入多出系统可以创造多个并行空间信道。通过这些并行空间信道独立地传输信息，数据率必然可以提高。因此，数据子流的独立性和数据在各个天线间的分配方式是影响系统性能的关键因素。独立数据子流的数目，由天线链路间的衰落相关性决定，因此在MIMO系统中，天线链路间的衰落相关性成为影响MIMO系统的关键因素之一。

2.MIMO无线信道的特点

对MIMO信道进行建模离不开对无线信道特性的分析，只有在充分理解了无线信道的各种特性之后，才能更进一步，找到用于描述MIMO信道的合适的数学模型。因此，为准确地描述MIMO信道的统计特性，必须引入空间维度。在了解传统无线信道的多径、时延扩展、多普勒扩展等统计变量的同时，还必须了解其空间特性。

2.1、信号传播方式

在无线传播环境下进行通信，信号可能要经过许多的障碍物，如大楼、街道、树木以及移动的汽车等。信号的传播途径大致可分为四种：直线传播、反射、折射、散射。在实际环境中，信号利用障碍物的反射、散射或直线传播等，经多条路经到达接收端，即多径传播，从而形成了多径信道。

2.2、信道衰落

无线信道的传播模型可分为大尺度传播模型和小尺度传播模型两种。大尺度模型主要用于描述发射机与接收机之间长距离几百或几千米上的信号强度变化。但这两种模型并不是相互独立的，在同一个无线信道中，即存在大尺度衰落，也存在小尺度衰落。一般而言，大尺度表征了接收信号在一定时间内的均值随传播距离的环境变化而呈现的缓慢变化，小尺度衰落表征接收信号短时间内的快速波动。因此实际的无线信道衰落因子可表示为：

(t)(t)(t) (4.1)

式中，η(t)表示衰落因子；θ(t)表示小尺度衰落；ζ(t)表示大尺度衰落。

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2.3、信道扩展

(1) 多径（时延）扩展

多径时延扩展与相关带宽是用于描述本地信道时间扩散特性的两个参数，在无线通信中，来自发射机的射频信号在传播过程中往往受到各种障碍物和其他移动物体的影响，以致到达接收端的信号是来自不同传播路径的信号之和。相关带宽Bc是表征多径信道特性的一个重要参数，它是指某一特定的频率范围，在该频率范围内的任意两个频率分量都具有很强的幅度相关性，即在相干带宽范围内，多径信道具有恒定的增益和线性相位。经历平坦衰落的条件可概括如下：

Bs<Bs是信号带宽，Bc是相关带宽。

当信号带宽大于相关带宽时，信号通过信道传输后各频率分量的变化具有非一致性，引起波形失真，成为频率选择性衰落。产生频率选择性衰落的条件是：

Bs〉Bc (4.3)

(2) 多普勒扩展

时延扩展与相关带宽是用于描述本地信道时间扩散特性的两个参数。根据发送信号与信道变化快慢程度的比较，信道可分为快衰落信道和慢衰落信道。在快衰落信道中，信道冲激响应应在码符号周期内变化很快。由于多普勒扩展引起频率扩散也称为时间选择性衰落，从而导致信号失真。从频域可看出，信号失真随发送信号带宽的多普勒扩展的增加而加剧。因此信号经历快衰落的条件是：

TsTc (4.4)

当信道冲激响应得变化比要传送的信号码元周期低得多时，可以认为该信道是慢变信道。在慢变信道中，可认为信道参数在一个或多个信号码元周期内是稳定的。从频域上看，信道的多普勒扩展比信号的带宽小得多。所以，信号经历慢衰落的条件是：

TsTc (4.5) (3) 角度扩展

信号在本地散射体影响下呈现角度上的扩展，导致天线元素之间存在一定的相关性，这称为空间选择性衰落，常用相干距离来描述。相干距离定义为两根天线上的信道响应保持强相关时的最大空间距离。它与角度扩展成反比，因此只要两根天线间隔大于相干距离，可以认为接收信号经受的是不相关衰落。

[9]典型的角度扩展为：室内环境360°，城市环境20°，平坦的农村环境1°。

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3.MIMO技术

MIMO技术的核心是空时信号处理，也就是利用在空间中分布的多个天线将时间域和空间域结合起来进行信号处理，它有效地利用了随机衰落和可能存在的多径传播来成倍地提高业务传输速率。MIMO技术成功之处主要是它能够在不额外增加所占用的信号带宽的前提下带来无线通信的性能上几个数量级的改善。利用MIMO信道的容量已经提出了很多种技术，如：BLAST(Bell labs layered space-time architecture)；STTC(space-time trellis codes)；STBC(space-time block codes)。

1、空时分层码

分层空时编码能够获得更大的MIMO信道容量。突出特点是，可以在同一空间范围内通过一维处理方法处理多维信号。这种方法依赖于接收机具有高效的信号处理技术。M个信息流通过M根发送天线在相同频率范围内发送，接收机采用N（N≧M）根天线来分离发送信号。分离包括干扰抑制和干扰抵消的联合过程。分层空时编码的典型形式是BLAST系统，是在天线的分集接收基础上发展起来的。

2、空时格形码

空时格形码(Space-TimeTrellisCodes，STTC)是由朗讯实验室的Tarokh等提出的一种空时编码技术，适用于多种无线信道环境。STTC将信道编码结合符号映射到发送天线，可以获得与最大比合并接收相同的分集增益和大量的编码增益。在准静态平坦衰落信道下，STTC获得全分集合编码增益，在其他信道环境下也有良好的性能。它将编码和调制结合在一起，达到编译码复杂度、性能和频带利用率的最佳折衷，是一种最佳码。虽然，采用STTC能同时得到编码增益和分集增益，提供比现有系统高3~4倍的频谱效率，但是它的译码复杂度随着状态数的增加而呈指数增长，即使对于较小的分集增益和频谱利用率，相应的译码度也很大，这在很大程度上限制了它的应用。

3、空时分组码

在1998年，S.M.Alamouti提出了一种简单可行的发射分集技术Alamouti空时编码，并从理论上证明了按照这种方法适合于任意根发射天线的空时码。Tarokh等人受到Alamouti的启发，利用正交原理设计了空时分组码（STBC）。虽然STBC性能不如空时网格码，且某些时候无法达到满速率发射，但它还是由于简单的编译码结构和接受范围内的性能，得到了广泛的研究和应用，并且被纳入了3GPP候选标准。

空时分组码（STBC）与空时网格码（STTC）是MIMO系统实现空间分集的典型方案，利用正交设计的原理分配各发射天线上的发射信号格式，实际上是一种空间域和时间域结合的正交分组编码方式。空时分组码可以使接收机解码后获得满分集增益，且保证译码运算仅仅是简单的线性合并，使译码复杂度大大降低。

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4.MIMO系统模型

h11空时x2编码xnr器x1h12h22h1nrh2nrh21hnR1y1y2ynRhnR2hnRnr空时译码器

图4.1 MIMO系统模型

可以看到，MIMO模型中有一个空时编码器，有多根天线，其系统模型和上述MIMO系统理论一致。为什么说nt>nr，因为一般来说，移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。

接收矢量为：yHxn，即接收信号为信道衰落系数X发射信号+接收端噪声。

5.MIMO系统容量分析

本系统的系统容量是表征通信系统的最重要标志之一，表示了通信系统最大传输率。对于发射天线数为N，接收天线数为M的多入多出(MIMO)系统，假定信道为独立的瑞利衰落信道，并设N、M很大，则信道容量C近似为：

n,MN CmiB2log/2 (4.7)

其中B为信号带宽，ρ为接收端平均信噪比，min(M,N)为M，N的较小者。上式表明，功率和带宽固定时，多入多出系统的最大容量或容量上限随最小天线数的增加而线性增加。而在同样条件下，在接收端或发射端采用多天线或天线阵列的普通智能天线系统，其容量仅随天线数的对数增加而增加。

MIMO 807060n1=1n2=2n3=4n4=8 Capacity bit/s/Hz50403020100 051015Eb/N0 [dB]202530

图4.2 MIMO信道容量仿真

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五、MIMO-DCSK系统设计

1.MIMO-DCSK混沌通信方案概述

MIMO和DCSK结合使用，即MIMO-DCSK系统：

发送天线接收天线DCSK解调输入信号数据处理DCSK调制DCSK调制DCSK解调数据处理输出信号

图5.1 MIMO-DCSK系统框图

利用MIMO和DCSK结合，可以大大提高无线通信系统的信道容量和传输速率，有效抵抗信道衰落、抑制干扰，被认为是构建宽带无线通信系统最关键的物理层传输方案。从图5.1中可以看出，MIMO-DCSK系统中，每根发射天线的通路上都有一个DCSK调制器，每根接收天线上都有一个DCSK解调器。

2.MIMO-DCSK系统设计

2.1、MIMO-DCSK系统设计概述

文中采用的混沌映射是改进型的Logistic序列：

2 xk11xk （5.1）

由于该映射产生简单，相关性好，因此文中仿真都采用这种改进型的Logistic序列。本文考虑具有2个发生和2个接收天线的天线系统。本文的阐述中讲到了MIMO通

过时间上空时信号处理和空间上分集结合实现。

2.2、发送端设计

在空时编码中，信源发送的二进制信息比特首先进行星座映射。假设采用4进制调制星座，有n=log2M=2。把从信源来的二进制信息比特每2个比特分为一组（此例中是s1和s2），对连续的两组比特进行星座映射，得到两个调制符号s1、s2。把这两个符号送入编码器，并按照如下方式编码：

s1 *s2s2 (5.2) s1* 10

在第一个发送时刻，符号s1在天线1上发送出去，符号s2在天线2上发送出去。第二个时刻，符号-s2*在天线1上发送出去，符号s1*在天线2上发送出去。可以看出，两幅发送天线上发送信号批次存在着一定的关系，因此这种空时码是基于发送分集的。两幅发送天线上发送的信号满足正交特性。分别用s1和s2来表示天线1和天线2的发射序列：

S1(s1 -s*2) (5.3) *S2(s2 s1)图5.2.(a)是DCSK调制技术结合STBC编码方法设计的发送模块框图，表4.1给出了在时间2Tb=4Tc内的传输信号的结构。

2.3、信道设计

2个发送天线Txl、Tx2分别经过衰落信道的增益h11、h12、h21、h22，并叠加上高斯信道白噪声后，由两个接收天线Rxl、Rx2接收，之后分别送往接收端进行相关接收和判决。 2.4、接收端设计

图5.2.(b)设计了接收模块框图，在接收端，经过信道之后，噪声与干扰信号一起被接收。接收信号首先由相关接收器进行相关接收，然后经过STBC解码器进行解码。由于两个接收天线有着相似的形式，在表4.2中只给出了天线l的接收序列表达式，其中h11、h21为信道增益。

由此我们结合STBC设计了MIMO-DCSK混沌通信的系统框图，如图4.2所示。

Tx1时延m-1STBC编码器s1,s2时钟Tb混沌产生信息信号时延m-1Tx2时钟Tb(a)2天线MIMO-DCSK的发射机噪声Tx1h12h21Tx2h11Rx1X延时mXΣrkrk+mSTBC解码器s1,s2h22Rx2X延时mXΣrkrk+m(b)2天线MIMO-DCSK的接收机

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图5.2 基于时空编码的2*2MIMO信道的DCSK系统框图

表5.1发送端的信息序列

时 间 Tx1端S1（t） Tx2端S2（t） [0 ,mTc] [mTc ,2mTc] [2mTc ,3mTc] [3mTc ,4mTc] xk s1xkm xk2m *s2xk3m xk s2xkm xk2m *s1xk3m 表5.2 接收端的信息序列

时间 [0 ,mTc] [mTc ,2mTc] [2mTc ,3mTc] [3mTc ,4mTc] Rx1端 h11xkh21xkn1k h11s1xkmh21s2xkmn1k 2 h11xk2mh21xk2mnk**2 h11s2xk3mh21s1xk3mnk5.最后的系统结构图

发射天线1接收天线1DCSK调DCSK调；制制DCSK调DCSK调MIMO制制2选择性接线天收天信道发射线2DCSK调制发射天线N

图5.3 MIMO-DCSK最终的系统框图

空时编码DCSK调制接收天线N空时译码 12

第二节 MIMO-DCSK系统误码性能分析

为了简化数学分析，假设时间Tc=1，则在时间[0 ，mTc]后相关器1的输出y11的表达式：

y11h11s1xkh21s2xknkmh11xkh21xknkk1 hsh11h21(s1s2)hs21112212xnn2kkk1k1km （5.4）

(h11s1h21s2)xknk(h11h21)xknkmk1k1 第l个信息比特的能量E型为：

(l)b(l)2，则天线1在[0 ,m]时间接收到的等效基带模xkk1m(l)YE(h11s1h21s2)N11 （5.5）11b

其中N11是均值为零的高斯白噪声

N11(h11s1h21s2)xknknknkmk1k1mmh11h21xknkmk1m （5.6）

相应的可以得出Y12、Y21、Y22的表达式，所以接收信号Y可以表示为：

hY11Y21(l)E bY12Y22h1211h2s11h22s2*Ns2*s1N21N1112  （5.7）N22上式也可以写成向量形式：

Y11h11h21N11YhhsN121222112(l)E* （5.8）  b***Y21h21h11s2N21****Yhh222212N22本文主要研究MIMO-DCSK通信系统在AWGN信道下的误码率性能，因此信道增益假设为常数且为1(Hij=1)。

采用空时解码公式(4.9)对接收到信号Y进行解码，从而得出传输的信息比特。

^s1H*YE(l)H*HSH*N 5.9 （）b^s2则待判决符号s^1、s^2可用下式表示：

s1E^(l)b(i,j)1hsh2ij1211h12*h21*h22N (5.10)

** 4Eb(l)s1(N11N12N21N22) 13

s2E^(l)b(i,j)1hsh2ij2221h22**h11h12N （5.11）

** 4Eb(l)s2(N11N12N21N22)由于待判决变量具有相同的统计特性，下而只计算判决变量s^2的均值和方差，其中噪声部分N是独立的且均值为零。

^lll Es14Ebs1 (5.12)

(^l)l^l^(()2vs1E(s1)Es12)2l**2 E4Eb(l)s14Eb(l)s1(l)EN11N12N21N22  (5.13) **2 EN11N12N21N22** vN11vN12vNvN2122上式第项与第二项是相等的，其中向量N中的每个元素Nij是互不相关的且与混沌序列相互独立，高斯噪声的每个样本也是独立的，将Nij的表达式代入式(4.13)可得：

2(s1s211)(l)N01N0vN11VEbvm222422N02s1s2(l)N01m  （5.14） 1Eb22241N02(l) EbN0m442(s1s211)(l)N01N0vN12VEb2v2m42 （5.15）21N Eb(l)N0m0442(s1s211)l()N01N0vNVEb2v2m42 （5.16） 2N1N Eb(l)0m0244*212(s1s211)l()N01N0vEbvmNV2224 （5.17） 2NN1 Eb(l)0m0244*22综上推导，可得到第l个信息比特的方差为：

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(^l)**1vvs1vN1N1vN12vN222 （5.18） 2N 3Eb(l)N0m04假设每比特的能量是固定的，可以得出第l个信息比特的误码率：

^2(l)Es11mN8Eb(l)11(l)0PeEberfcerfc3(l)24EbN0(^l)22vs1 （5.19） 文中采用高斯近似法[18]计算发送端的信息比特的能量Eb(l)，由于混沌信号的非周期特性，传输的信号比特的能量在混沌扩频后不断变化。因此，MIMO-DCSK通信系统的BER表达式为：

BER01mN8Eb(l)10erfc3(l)24EbN0PE(l)dE(l) （5.20） beb其中Pe(Eb(l))是能量Eb(l)的概率密度函数。

由于能量分布的概率密度函数的解析表达式很难获得，数值积分仍然是误码率计算的一种有效方法。考虑到每比特的能最变化，数值积分表达式如下：

1(l)mN8E10b BERerfc3(l)24EbN0PE(l) （5.21） eb其中Pe(Eb(l))是每比特信息能量Eb(l)的概率。

结 论

本文主要是研究基于DCSK的MIMO通信信道。主要是，简介混沌通信技术及MIMO技术的发展、DCSK控调制解调的详细论述；随后详细介绍了MIMO系统，包括MIMO无线信道的特点、MIMO技术、MIMO系统模型、MIMO系统容量分析；最后详细介绍MIMO-DCSK混沌通信方案。首先是给出MIMO-DCSK系统框图，接着是MIMO-DCSK系统的详细设计，包括：文中采用是改进型的Logistic序列、MIMO-DCSK系统发送端的设计、信道的设计、接收端的设计，并给出基于时空编码的2*2MIMO信道的DCSK系统框图以及该系统各时段的发送端的信息序列及接收端的信息序列。最后主要是对MIMO-DCSK系统误码性能进行分析。

本文在MIMO-DCSK通信系统的应用上探讨深度不够，缺少了与实际接轨的内容。任何学科的研究都是以为实际生活服务作为目标，但本文整体理论性较强，在实际应用方而有待进一步加强。

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