摘要：一般的空時編碼解碼時接收端需要信道狀態(tài)信息(CSI)，因而必須獲得精確的信道估計；而差分空時編碼(DSTC)接收端解碼時不需要CSI，因而不需要信道估計。在信道衰落快或信息傳輸速率高的情況下，實時而精確的信道估計非常困難或代價很高，此時接收端不能獲得CSI，因而需要差分空時編碼。文章對多發(fā)射天線的差分空時編碼的編譯碼原理、特點和性能進行了分析和比較，并對其中的部分差分空時編碼給出了具體的實例和仿真結果。
關鍵詞：多發(fā)射天線；信道狀態(tài)信息；差分空時編碼
0 引言
文獻中介紹的差分檢測是一種簡單的適用于兩個發(fā)射天線的，H．Jafarkhani，Vahid Tarokh將這種思想推廣到多個發(fā)射天線的差分檢測，當然這種方案也包括了前面己經提到的兩個發(fā)射天線的情況。
1 多發(fā)射天線差分空時編碼的編碼
簡單起見，本節(jié)首先討論具體的編碼，例如，，且m=1即只有1根接收天線。所以在任意時刻，只有一個接收信號，簡記為rl，且它與發(fā)射符號S1，S2，S3，S4之間的關系如下：
容易看出這組向量組是正交的。因此對于具體的星座圖符號S，向量組V1(S)，V2(S)，V3(S)，V4(S)可以建立在由任意四維的星座圖符號和它們的共軛組成的8維的空間4維子空間的一個基。如果星座圖符號是實的，則向量組僅僅包含向量的前四個元素。
它們構成了任意四維的實的星座圖符號組成的空間的一組基。
假設使用一個有2b元素的信號星座圖。對于Kb比特的一組，編碼首先要計算符號S=(sl，s2，…，sK)T的K維矢量。接著用符號s1，s2，…，sK代替矩陣G中的不確定的元素x1，x2，…，xk，形成發(fā)射矩陣C。下面討論如何對S=(s1，s2，…，sK)T進行非相關檢測。
為了防止符號的混淆，假設Sv表示Kb比特組的第v塊。同樣，C(Sv)表示第v塊數據對應的發(fā)射矩陣。即，Cn(Sv)是矩陣C(Sv)的第n列，它包含了從第n個發(fā)射天線連續(xù)發(fā)射的T個符號。
固定一組V，它包含了2Kb個單位長度的矢量P1，P2，…，P2Kb，其中每個矢量Pl是由實數據組成的，長度為K×1。定義任意一對一的映射β，將Kb比特映射到V中。以任意的矢量S1開始。接著假設Sv表示第v塊的發(fā)射。對于第v+1塊，使用Kb輸入比特利用一對一的映射從V中選擇向量Pl。接著計算：
其中是K維的向量，包含了的前K個元素。在接下來的時隙T內發(fā)射C(Sv+1)。從式(5)可以看出Sv和Sv+1是差分關系，這正是差分空時編碼得名的原因。
根據上面的差分關系式，可以將這種差分編碼方案用下面的原理圖來表示。
2 多發(fā)射天線差分空時編碼的譯碼
再次使用接收信號rl和發(fā)射信號之間的關系式，假設p=2k，k為碼元的個數，p為發(fā)射的時隙數，n為發(fā)射天線數，所以編碼速率是1／2。
分別對Kb比特的第v和第v+1塊的Sv和Sv+1，使用，對于每塊數據得到8個接收信號。為了簡化符號，記第v塊數據對應的接收信號為，第v+1塊數據對應的接收信號為。建立下面的向量：
因為V中的元素長度相等，所以為了計算Pl，接收機可以計算離R最近的V中的向量。一旦這個向量計算出來，利用β的逆映射就可以恢復發(fā)射的符號。式(9)和最大比合并的公式很類似。因此可以證明r面的檢測方法在(4，1)系統(tǒng)中可以提供的分集增益為4。
式(9)中的系數只有在所有的系數|hi|i=1，2，3，4很小時才會很小，即從4個發(fā)射天線到接收天線之間的子信道都經歷強衰落。這意味著衰落只有在4個子信道都僅有小的增益時很嚴重，即(4，1)系統(tǒng)的分集增益為4。
如果接收天線多于1個，則可以得到相似的結論。這種情況下，假設只有第j個接收天線存在，用上面計算R的方法計算Rj。接著計算m個矢量Rj，j=1，2，…，m，離最近的V中的向量。再利用β逆映射求出發(fā)射的比特信息。很容易證明這時獲得的分集增益是4 m。
需要注意的是差分空時編碼的發(fā)射編碼矩陣仍是正交陣，這與空時分組編碼是相同的，所以假設接收端可以準確估計信道狀態(tài)信息的話，差分空時編碼也可以用相關檢測進行解碼。
3 仿真結果
由參考文獻知仿真結果如圖2所示，該圖是發(fā)射天線為4，接收天線為1時相干和非相干BPSK調制的STBC的性能曲線圖。
從圖2中很明顯可以看出，非相關檢測比相關檢測性能如預料的一樣差3 dB，尤其在高信噪比時。但是差分檢測帶來的好處是發(fā)射端和接收端都無需知道信道的狀態(tài)信息，所以不需要發(fā)射訓練序列進行信道估計，這不僅能簡化接收端而且節(jié)省了資源。
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