1.切换/选择（ss）合并

1.1思想

ss合并最主要的思想就是在M个可用天线中选择一个最好的，并用于基带解调。这意味着，在这段时间里，有M-1个天线没有被使用

1.2推导及性能

假定多径信道是瑞利分布的，并且其平均功率为b0b_0b0,则概率密度函数（PDF）如下：p(ri)=rib0⋅er22b0p(r_i)=\frac{r_i}{b_0}\cdot e^{\frac{r^2}{2b_0}}p(ri)=b0ri⋅e2b0r2
其中，rir_iri是第i根天线的接收信号包络。我们进一步假设每一根天线都有相同的平均噪声功率N0N_0N0
每根天线的平均SNR为Γ=b0N0\Gamma=\frac{b_0}{N_0}Γ=N0b0
每个天线本地SNR的PDF为p(γi)=1Γ⋅e−γiΓp(\gamma_i)=\frac{1}{\Gamma}\cdot e^{-\frac{\gamma_i}{\Gamma}}p(γi)=Γ1⋅e−Γγi
每一个本地信噪比的值γi\gamma_iγi同时低于或等于γs\gamma_sγs的概率可以表示如下：
P[γi⋯γm≤γs]=P[γi≤γs]mP[\gamma_i\cdots \gamma_m\le \gamma_s ]=P[\gamma_i \le \gamma_s]^mP[γi⋯γm≤γs]=P[γi≤γs]m
被选择信号的平均信噪比为
E[γs]=Γ⋅∑k=1m1kE[\gamma_s]=\Gamma \cdot \sum_{k=1}^{m}\frac{1}{k}E[γs]=Γ⋅k=1∑mk1
被选择的信号的平均信号比的PDF为：
p(γi)=MΓ⋅(1−eγsΓ)M−1⋅e−γsΓp(\gamma_i)=\frac{M}{\Gamma}\cdot (1-e^{\frac{\gamma_s}{\Gamma}})^{M-1}\cdot e^{-\frac{\gamma_s}{\Gamma}}p(γi)=ΓM⋅(1−eΓγs)M−1⋅e−Γγs

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MIMO系统如何获得分集增益(1)

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1.1思想

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