MIMO中的奇异值分解问题

通过对信道的奇异值分解得到特征值，发射端发送数据的功率如果是按照特征值的比例对应发射的话可以达到最佳信噪比，这样做的理论依据是什么呢？有什么文献详细介绍这方面情况的？

google “waterfilling”

按阵列接收来推导:
有用信号向量为x,干扰+噪声信号向量为n
那么,用权向量w加权合并,则接收到的
有用信号为 w'x,干扰+噪声信号 w'n
那么接收SINR:
SINR = w'xx'w/(w'nn'w) = w'Rxw/(w'Rnw)
根据矩阵论里瑞利商的定理,使上式最大的w是(Rx,Rn)的最大广义特征值对应的特征向量.同理可以得到最大功率准则的解.
发射的情况与此不同.你可以推推.

你和LZ说了两个不同的东西。

晕,他说的啥意思

呵呵，我刚刚也想这样回帖的，后来看看他的回帖里也有一些新东西，就没反驳了

注水功率分配的原理

那哥们明显是要功率分配，而你的是类似与预处理或者beamforming之类的。

恩,明白了.

恩,可能我的表达不够清楚,或者说我对注水算法与预编码的概念没有完全搞明白.
课题中遇到的是beamforming方面的问题,我疑惑的是发射端根据反馈的信道信息对各路
天线的数据乘以矩阵,这样做了之后为什么可以提高性能?我的理解是在发射功率一定的
情况下,给信道条件好的分配功率小,给信道条件差的分配功率大.这应该属于功率分配的
问题吧?

反了，追求容量的话，是信道好的分配的功率大

如果信道好的功率大信道差的功率小，空间复用中两路传输的是不一样的数据，这两路数据都是有效数据，极端情况下，如果一路的信道很差以致于分配的功率接近于零，那么这一路的数据将完全被噪声淹没，解空间复用的时候将会不正确吧。
我觉得你说的信道好分配的功率大是不是指的多址接入的情况？

最好去翻翻mimo教科书。。。。。。

恩，我是初学者。能不能推荐相关方面的书籍？

比如Andrea Goldsmith的Wireless Communications

謝謝，回去馬上拜讀一下

最近還想研究一下beamforming方面的東西，有什么資料和paper可以推薦一下嗎？

上面提到的书就行，还可以看David TSE的Fundamentals of Wireless Communication

恩
这个已经比较清楚了
还有paulraj和TSE的都可以

beamforming还是Paulraj的好一点。

半定规划，semidefinite program

我觉得应该在提高好的信道的功率的同时，把一部分数据转移到条件好的信道上发送，约束条件是：使得各个信道上的Eb/No一样，且Eb/No最大。

你说的两个就是一个事情啊

是的，前两句是优化的方向，后者最优化准则。