Оценка канала

Продукт LTE Toolbox™ использует ортогональное мультиплексирование деления частоты (OFDM) в качестве своей цифровой схемы модуляции мультипоставщика услуг. Оценка канала играет важную роль в системе OFDM. Это используется для увеличения способности систем ортогонального деления частоты нескольких получают доступ (OFDMA) путем улучшения производительности системы в терминах частоты ошибок по битам.

Чтобы упростить оценку характеристик канала, LTE использует специфичные для ячейки опорные сигналы (экспериментальные символы) вставленный и во время и в частоту. Эти экспериментальные символы обеспечивают оценку канала в данных местоположениях в подкадре. Посредством интерполяции возможно оценить канал через произвольное число подкадров.

Обзор оценки канала

Экспериментальные символы в LTE являются присвоенными положениями в подкадре в зависимости от eNodeB идентификационного номера ячейки и которые передают антенну, используется, как показано в следующем рисунке.

Уникальное расположение пилотов гарантирует, что они не вмешиваются друг в друга и могут использоваться, чтобы обеспечить надежную оценку комплексных усилений, переданных на каждый элемент ресурса в переданной сетке каналом распространения.

Обе передачи и получают цепи, и модель канала распространения показаны в следующей блок-схеме.

Заполненная сетка ресурса представляет несколько подкадров, содержащих данные. Эта сетка является затем модулируемым OFDM и прошла через модель канала распространения. Шум канала в форме аддитивного белого Гауссова шума (AWGN) добавляется, прежде чем сигнал вводит приемник. Однажды в приемнике сигнал является демодулируемым OFDM, и может быть создана полученная сетка ресурса. Полученная сетка ресурса содержит переданные элементы ресурса, которые были затронуты комплексными усилениями канала и шумом канала. Используя известные экспериментальные символы, чтобы оценить канал, возможно компенсировать эффекты канала и уменьшать шум на полученной сетке ресурса.

Присвоения LTE каждая антенна портирует уникальный набор местоположений в подкадре, с которым можно сопоставить опорные сигналы. Поскольку никакая другая антенна не передает данные в этих местоположениях вовремя и частоте, оценка канала для настроек мультиантенны может быть выполнена. Алгоритм оценки канала извлекает опорные сигналы для передать/получить пары антенны от полученной сетки. Оценки методом наименьших квадратов частотной характеристики канала в экспериментальных символах вычисляются как описано в На Оценке Канала Системы OFDM [2]. Оценки методом наименьших квадратов затем усреднены, чтобы уменьшать любой нежелательный шум от экспериментальных символов. Поскольку возможно, что никакие пилоты не расположены около ребра подкадра, виртуальные экспериментальные символы создаются, чтобы помочь процессу интерполяции около ребра подкадра. Используя усредненные экспериментальные оценки символа и расчетные виртуальные экспериментальные символы, интерполяция затем выполняется, чтобы оценить целый подкадр. Этот процесс продемонстрирован в следующей блок-схеме.

Получите экспериментальную оценочную подсистему

Первый шаг в определении оценки методом наименьших квадратов должен извлечь экспериментальные символы из их известного местоположения в полученном подкадре. Поскольку значение этих экспериментальных символов известно, ответ канала в этих местоположениях может быть определен с помощью оценки методом наименьших квадратов. Оценка методом наименьших квадратов получена путем деления полученных экспериментальных символов их ожидаемым значением.

Y(k)=H(k)X(k)+noise

Где:

  • Y(k) полученное комплексное значение символа.

  • X(k) переданное комплексное значение символа.

  • H(k) комплексное усиление канала, испытанное символом.

Известные экспериментальные символы могут быть отправлены, чтобы оценить канал для подмножества REs в подкадре. В частности, если экспериментальный символ XP(k) отправляется в RE, мгновенной оценке канала H˜P(k) для того, который RE может быть вычислен с помощью:

H˜P(k)=YP(k)XP(k)=HP(k)+noise

Где:

  • YP(k) представляет полученные экспериментальные значения символа.

  • XP(k) представляет известные переданные экспериментальные значения символа.

  • H˜P(k) истинный ответ канала для RE, занятого экспериментальным символом.

Экспериментальная средняя подсистема

Чтобы минимизировать эффекты шума на оценках канала, оценки наименьшего квадрата усреднены с помощью окна усреднения. Этот простой метод производит существенное сокращение уровня шума, найденного на экспериментальном REs. Следующие два экспериментальных метода усреднения символа доступны.

  • 'TestEVM' — следует методу, описанному в TS 36.141 [1], Приложении F.3.4.

  • 'UserDefined' — позволяет вам задавать размер окна и направление усреднения используемого на экспериментальных символах плюс другие настройки, используемые для интерполяции.

'TestEVM'

Первый метод, 'TestEVM', использует подход, описанный в TS 36.141 [1], Приложении F.3.4. Усреднение во времени выполняется через каждую поднесущую, которая содержит экспериментальный символ, приводящий к вектор-столбцу, содержащему среднюю амплитуду и фазу для каждой поднесущей, которая несет опорный сигнал.

Средние значения экспериментальных поднесущих символа являются затем усредненным использованием частоты движущегося окна максимального размера 19.

Примечание

При использовании 'TestEVM' экспериментальное усреднение символа, нет никаких пользовательских параметров, и управление параметров оценки канала не возможно. Оценка выполняется с помощью метода, описанного в TS 36.141 [1]. За исключением того, что усреднение через 10 подкадров строго не требуется. lteDLChannelEstimate функциональные средние значения через количество подкадров включены во вход rxgrid. Большее количество подкадров в rxgrid, более эффективное шум, составляющий в среднем в направлении времени.

'UserDefined'

Второй экспериментальный метод усреднения символа, 'UserDefined', позволяет пользователю задавать размер окна усреднения, в каком направлении, составляющем в среднем, выполнят (время, частота или оба) и определенные аспекты интерполяции, которая может быть настроена, чтобы удовлетворить доступным данным. Для получения дополнительной информации смотрите Подсистему Интерполяции.

Размер окна усреднения задан в терминах элементов ресурса. Любые экспериментальные символы, расположенные в окне, используются, чтобы составить в среднем значение экспериментального символа, найденного в центре окна. Размер окна должен быть нечетным числом, гарантирующим, что существует пилот в центре.

Примечание

Усреднение оценок канала в экспериментальных местоположениях символа является простым все же мощным инструментом, но размер окна должен быть тщательно выбран. Используя большой размер окна на быстром исчезающем канале мог привести к составлению в среднем не только шум, но также и характеристики канала. Выполнение слишком большого усреднения в системе с небольшим количеством шума может оказать неблагоприятное влияние на качество оценок канала. Поэтому использование большого окна усреднения для быстро изменяющегося канала могло заставить оценку канала казаться плоской, приведя к плохой оценке канала и влияя на качество эквализации.

Создайте виртуальную подсистему пилотов

Во многих экземплярах ребра сетки ресурса не содержат экспериментальных символов. Этот эффект показывают в сетке ресурса в следующем рисунке.

В этом случае оценки канала в ребрах не могут быть интерполированы от экспериментальных символов. Чтобы преодолеть эту проблему, виртуальные экспериментальные символы создаются. Функция lteDLChannelEstimate создает виртуальные экспериментальные символы на всех ребрах полученной сетки, чтобы позволить кубичную интерполяцию.

Виртуальное экспериментальное размещение

Виртуальные экспериментальные символы создаются как показано в следующем рисунке.

В этой системе сетка ресурса расширена с виртуальными экспериментальными символами, созданными в местоположениях, которые следуют за шаблоном сигнала исходной ссылки. Присутствие виртуальных экспериментальных символов позволяет оценку канала в элементах ресурса, которые ранее не могли быть вычислены интерполяцией, чтобы быть вычисленными интерполяцией с помощью исходных и виртуальных экспериментальных символов.

Вычисление виртуальных экспериментальных значений символа

Виртуальные экспериментальные символы вычисляются с помощью исходных экспериментальных символов. Для каждого виртуального экспериментального символа значение вычисляется, выполняя эти шаги:

  1. Самые близкие 10 обычных пилотов в терминах Евклидового расстояния вовремя и частоты выбраны. Поиск оптимизирован, чтобы рассмотреть 10 этих пилотов, вместо того, чтобы проверять всех возможных пилотов. На основе возможных настроек ячейки RS использование 10 пилотов обеспечивает достаточное количество времени и разнообразие частоты в пилотах для виртуального экспериментального вычисления.

  2. Используя эту группу этих 10 пилотов, выбраны самые близкие три экспериментальных символа. Эти три символа должны занять по крайней мере две уникальных поднесущие и два уникальных символа OFDM.

  3. Используя эту группу трех пилотов, создаются два вектора. Один вектор между самыми близкими и самыми далекими экспериментальными символами и один вектор между вторыми самыми близкими и самыми далекими экспериментальными символами.

  4. Векторное произведение этих двух векторов вычисляется, чтобы создать плоскость, на которой находятся три точки.

  5. Плоскость расширена к должности виртуального пилота, чтобы вычислить значение на основе одного из фактических экспериментальных значений.

Эта схема показывает виртуальное экспериментальное вычисление.

Примечание

Виртуальные пилоты только создаются для MATLAB® 'linear' и 'cubic' методы интерполяции.

Подсистема интерполяции

Если шум уменьшался или удалялся от пилота наименьших квадратов, средние значения символа и достаточные виртуальные пилоты были определены, возможно использовать интерполяцию, чтобы оценить отсутствующие значения от сетки оценки канала. lteDLChannelEstimate функция имеет два экспериментальных метода усреднения символа, 'TestEVM' и 'UserDefined'. Экспериментальные методы усреднения символа также задают метод интерполяции, выполняемый, чтобы получить оценку канала.

'TestEVM' экспериментальный метод усреднения, описанный в TS 36.141 [1], Приложении F.3.4, требует использования простой линейной интерполяции на усредненном во времени и усредненном частотой вектор-столбце. Интерполяция одномерна, поскольку она только оценивает значения между усредненными экспериментальными поднесущими символа в вектор-столбце. Итоговый вектор затем реплицируется и используется в качестве оценки канала для целой сетки ресурса.

'UserDefined' экспериментальный метод усреднения выполняет двумерную интерполяцию, чтобы оценить ответ канала между доступными экспериментальными символами. Окно интерполяции используется, чтобы задать, какие данные используются, чтобы выполнить интерполяцию. InterpWindow поле задает причинную природу доступных данных. Допустимые настройки для cec.InterpWindow 'Causal', 'Non-causal', или 'Centered'.

Используйте InterpWindow установка:

  • 'Causal' при использовании прошлых данных.

  • 'Non-causal' при использовании будущих данных. Это - противоположность 'Causal'. Надежда только на будущие данные обычно упоминается как антипричинный метод интерполяции.

  • 'Centered' или 'Centred' при использовании комбинации прошлого, настоящего и будущих данных.

Размер этого окна интерполяции может также быть настроен, чтобы удовлетворить доступным данным. Чтобы задать этот размер окна, установите InterpWinSize поле .

Шумовая оценка

Производительность некоторых приемников может улучшаться через знание шумового подарка степени на полученном сигнале. Функция lteDLChannelEstimate обеспечивает оценку шумовой степени спектральной плотности (PSD) с помощью предполагаемого ответа канала в известных местоположениях опорного сигнала. Шумовая степень может быть определена путем анализа шумных оценок методом наименьших квадратов, и шум составил в среднем оценки.

Шумные оценки наименьших квадратов от Получить Экспериментальной Оценочной Подсистемы и шума усредненные экспериментальные оценки символа от Экспериментальной Средней Подсистемы обеспечивают индикацию относительно шума канала. Оценки наименьших квадратов и усредненные оценки содержат те же данные кроме аддитивного шума. Просто взятие различия между двумя оценками приводит к значению уровня шума для оценок канала наименьших квадратов в экспериментальных местоположениях символа. Рассмотрение снова,

H˜P(k)=YP(k)XP(k)=HP(k)+noise

Составление в среднем мгновенного канала оценивает по окну сглаживания, мы имеем

H˜PAVG(k)=1|S|mSH˜P(m)HP(k)

где S является группой пилотов в окне сглаживания, и |S| является количеством пилотов в S. Таким образом мнение шума в конкретном экспериментальном RE может быть составлено с помощью:

noise˜=H˜P(m)H˜PAVG(k)

На практике не возможно удалить все усреднение использования шума. Поскольку только возможно уменьшать шум, только оценка шумовой степени может быть сделана.

Примечание

В случае шумовой свободной системы или системы с высоким ОСШ, усреднение могло оказать неблагоприятное влияние на качество оценок методом наименьших квадратов.

Используя значение шумовой степени, найденной в ответе канала в экспериментальных местоположениях символа, шумовая степень на элемент ресурса (RE) может быть вычислена путем взятия отклонения получившегося шумового вектора. Шумовая степень на RE для каждой пары передающей и приемной антенны вычисляется и хранится. Среднее значение этой матрицы возвращено как оценка шумовой степени на RE.

Для демонстрации о том, как настроить полную передачу и получить цепь для оценки канала, см. Симуляцию Пропускной способности Разнообразия Передачи PDSCH. В этом примере используются несколько антенн, и передача симулирована через модель канала распространения.

Ссылки

[1] 3GPP TS 36.141. “Развитый Универсальный Наземный Радио-доступ (к E-UTRA); Проверка на соответствие стандарту Базовой станции (BS)”. Проект Партнерства третьего поколения; Сеть радиодоступа Technical Specification Group. URL: https://www.3gpp.org.

[2] Ван де Бик, J.-J., О. Эдфорс, М. Сэнделл, С. К. Вильсон и П. О. Борджессон. “На Оценке Канала Системы OFDM". Автомобильная Технологическая Конференция, 45-й IEEE, Объем 2, IEEE, 1995.

Смотрите также

| | |

Похожие темы