无线通信中,最让人难以捉摸的,就是那看不见,摸不着的无线信道了。但是,正因为它的变化莫测,才让无线通信具有了独特的魅力。 无线信道根据其自身特点和研究需要,可以建模成多种模型。其中最经典的,江湖人称“独立同分布模型(independentlyandidenTIcallydistribute,简称i.i.d)”。比如在介绍一个传播环境时,我们说“……在一个4x1的MISO系统中,假设每条路径的传输成功率都是1/2……”描述的就是这种模型。其中“独立”和“同分布”俩个名词都源自概率论。“独立”是说每条路径的传输成功与否,相互之间并不影响;而“同分布”表示概率分布相同,即成功率都是1/2。 我们已经知道,对付这种信道最有效的方法之一就是分集,获得的分集增益越多,传输的可靠性就越高。但是,分集技术的应用并没有让江湖太平多久,“衰落相关性”的出现,又在江湖上掀起了一阵波澜。 为了更好的理解相关性的概念,我们先来看一个例子。比方说我们有一车货物要从A地运到B地,有3条路可以选择,分别经过城市X,Y,Z。但X市和Y市的地理位置非常接近。在出发前我们听到天气预报说X市会有大雨,那我们一定会选择绕道走Z市,而不选择Y市。为什么?答案很简单,X与Y市离得那么近,若X市大雨,Y市天气也好不到哪去,这种天气间相互影响的现象就说明X市与Y市的天气具有相关性。所以用一句话概括相关性,就是“他好,我也好”。原来我们有3条路可选,但因为X与Y市天气条件近似,实则只有两条路线可选,其中一条神秘的“消失”了,这种现象对MIMO系统会产生什么样的影响呢?
在MIMO系统中,“衰落相关性”扮演者同样的角色。先来看一个2x1的MISO系统,为了保证传输质量,我们采用发送分集技术。2x1的MISO系统有两条传播路径,最大分集增益是2。现在考虑下面的环境:假设发送端到接收端的距离特别远,远远大于A与B的天线间距,这时我们突然发现,两条传播路径几乎平行到达天线C,并且这两条传播路径挨得特别近。此时,如果沿这个传播方向上发生严重的衰落,两条传播路径上的信号会同时受到影响,这便是“衰落相关性”的厉害。既然两条路径挨得如此近,又经历相同的衰落,我们干脆把它们合并成一条,2x1的MISO系统退化成了1x1的SISO系统!
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