Введение

Для радиочастотного тестирования базовой станции стандарт 3GPP 5G NR определяет набор сигналов NR-TM. Для тестирования пользовательского оборудования (UE) стандарт определяет набор форм сигнала FRC. NR-TM и FRC для частотного диапазона 1 (FR1) определены в TS 38.141-1, а NR-TM и FRC для частотного диапазона 2 (FR2) определены в TS 38.141-2.

В этом примере показано, как генерировать сигнал NR (TM или FRC) и добавлять нарушения. Здесь рассматривается фазовый шум и нелинейность без памяти. Затем вычисляем EVM результирующего сигнала. Строим график RMS и пиковых EVM на символ OFDM, слот и поднесущую. Мы также рассчитываем общий EVM (среднеквадратичное EVM, усредненное по полной форме сигнала). Приложение B и приложение C к TS 38.104 определяют альтернативный метод расчета EVM в FR1 и FR2 соответственно. На рисунке ниже показана цепочка обработки, реализованная в этом примере.

Параметры моделирования

Каждая форма сигнала NR-TM или FRC определяется комбинацией:

% Select one of the Release 15 NR-TMs for FR1 and FR2 among:
% "NR-FR1-TM1.1","NR-FR1-TM1.2","NR-FR1-TM2",
% "NR-FR1-TM2a","NR-FR1-TM3.1","NR-FR1-TM3.1a",
% "NR-FR1-TM3.2","NR-FR1-TM3.3","NR-FR2-TM1.1",
% "NR-FR2-TM2","NR-FR2-TM3.1"

% or
% Select one of the Release 15 FRCs for FR1 and FR2 among:
% "DL-FRC-FR1-QPSK","DL-FRC-FR1-64QAM",
% "DL-FRC-FR1-256QAM","DL-FRC-FR2-QPSK",
% "DL-FRC-FR2-16QAM","DL-FRC-FR2-64QAM"

rc = "NR-FR1-TM3.2"; % Reference channel (NR-TM or FRC)

% Select the NR waveform parameters
bw = "10MHz"; % Channel bandwidth
scs = "30kHz"; % Subcarrier spacing
dm = "FDD"; % Duplexing mode

Для ТМ сгенерированный сигнал может содержать более одного PDSCH. Выбранный PDSCH для анализа основан на RNTI. По умолчанию для расчета EVM учитываются следующие RNTI:

В соответствии с техническими условиями (TS 38.141-1, TS 38.141-2) данные ТМ не предназначены для проведения измерений EVM: NR-FR1-TM1.1, NR-FR1-TM1.2, NR-FR2-TM1.1. Однако при создании этих TM в примере измеряется EVM для следующих RNTI.

Для FRC по умолчанию RNTI 0 используется для вычисления EVM. В случае, если входной сигнал не является ни ТМ, ни FRC-сигналом, для измерения EVM поддерживается один уровень.

В примере вычисляется EVM для RNTI, перечисленных выше. Чтобы переопределить RNTI по умолчанию, укажите targetRNTIs вектор

targetRNTIs = [];

Печать статистики EVM, установка displayEVM кому true. Чтобы отключить печать, установите displayEVM кому false. Печать статистики EVM, установка plotEVM кому true. Чтобы отключить графики, установите plotEVM кому false

displayEVM = true;
plotEVM = true;

if displayEVM
    fprintf('Reference Channel = %s\n', rc);
end

Reference Channel = NR-FR1-TM3.2

Измерение EVM, как определено в TS 38.104, приложение B (FR1 )/приложение C (FR2), комплектevm3GPP кому true. evm3GPP по умолчанию отключен.

evm3GPP = false;

Создание объекта генератора формы сигнала и генерация формы сигнала

tmwavegen = hNRReferenceWaveformGenerator(rc,bw,scs,dm);
[txWaveform,tmwaveinfo,resourcesinfo] = generateWaveform(tmwavegen,tmwavegen.Config.NumSubframes);

Ухудшение: фазовый шум и нелинейность

В этом примере рассматриваются два нарушения: фазовый шум и нелинейность без запоминания. Включение или отключение нарушений путем переключения флагов phaseNoiseOn и nonLinearityModelOn.

phaseNoiseOn = true;
nonLinearityModelOn = true;

Нормализуйте форму сигнала в соответствии с динамическим диапазоном нелинейности.

txWaveform = txWaveform/max(abs(txWaveform),[],'all');

Форма сигнала состоит из одного кадра для FDD и двух для TDD. Повторите сигнал дважды. Мы удалим первую половину результирующей формы сигнала, чтобы избежать переходного процесса, введенного моделью фазового шума.

txWaveform = repmat(txWaveform,2,1);

Ввести фазовые шумовые искажения. На рисунке показана характеристика фазового шума. Рассматриваемая несущая частота зависит от диапазона частот. Мы используем значения 4 ГГц и 28 ГГц для FR1 и FR2 соответственно. Характеристика фазового шума генерируется с помощью модели полюс/нуль, описанной в R1-163984 «Обсуждение моделирования фазового шума».

if phaseNoiseOn
    sr = tmwaveinfo.Info.SamplingRate;

    % Carrier frequency
    if tmwavegen.Config.FrequencyRange == "FR1" % carrier frequency for FR1
        fc = 4e9;
    else % carrier frequency for FR2
        fc = 30e9;
    end

    % Calculate the phase noise level.
    foffsetLog = (4:0.1:log10(sr/2)); % model offset from 1e3Hz to sr/2
    foffset = 10.^foffsetLog;    % linear freq offset
    PN_dBc_Hz = hPhaseNoisePoleZeroModel(foffset,fc,'C');
    figure; semilogx(foffset,PN_dBc_Hz);
    xlabel('Frequency offset (Hz)');
    ylabel('dBc/Hz');
    title('Phase noise model'); grid on

    % Apply phase noise to waveform
    pnoise = comm.PhaseNoise('FrequencyOffset',foffset,'Level',PN_dBc_Hz,'SampleRate',sr);
    pnoise.RandomStream = "mt19937ar with seed";
    rxWaveform = zeros(size(txWaveform),'like',txWaveform);
    for i = 1:size(txWaveform,2)
        rxWaveform(:,i) = pnoise(txWaveform(:,i));
        release(pnoise)
    end
else
    rxWaveform = txWaveform; %#ok<UNRCH>
end

Ввести нелинейные искажения. В этом примере используется модель Rapp. На рисунке показана введенная нелинейность. Установите параметры модели Rapp в соответствии с характеристиками модели без памяти из TR 38.803 «Модель без памяти - Приложение A.1.»

if nonLinearityModelOn
    rapp = comm.MemorylessNonlinearity('Method','Rapp model');
    rapp.Smoothness = 1.55;
    rapp.OutputSaturationLevel = 1;

    % Plot nonlinear characteristic
     plotNonLinearCharacteristic(rapp);

    % Apply nonlinearity
    for i = 1:size(rxWaveform,2)
        rxWaveform(:,i) = rapp(rxWaveform(:,i));
        release(rapp)
    end
end

Ранее сигнал повторялся дважды. Снимите первую половину этого сигнала. Это позволяет избежать какого-либо переходного процесса, введенного моделями обесценения.

if dm == "FDD"
    nFrames = 1;
else % TDD
    nFrames = 2;
end

rxWaveform(1:nFrames*tmwaveinfo.Info.SamplesPerSubframe*10,:) = [];

Измерения

Функция hNRPDSCHEVM выполняет следующие шаги для декодирования и анализа формы сигнала:

Пример измеряет и выводит различные статистические данные, относящиеся к EVM, на символ, на слот и на пик кадра EVM и RMS EVM. В примере отображается EVM для каждого слота и полки. Он также отображает общее усредненное EVM по всей входной форме сигнала. Пример создает ряд графиков: EVM vs на символ OFDM, слот, поднесущую и общую EVM. На каждом графике отображается пик в зависимости от RMS EVM.

cfg = struct();
cfg.Evm3GPP = evm3GPP;
cfg.TargetRNTIs = targetRNTIs;
cfg.PlotEVM = plotEVM;
cfg.DisplayEVM = displayEVM;
cfg.Label = tmwavegen.ConfiguredModel{1};

% Compute and display EVM measurements
[evmInfo,eqSym,refSym] = hNRPDSCHEVM(tmwavegen.Config,rxWaveform,cfg);

 RMS EVM, Peak EVM, slot 0: 3.929 20.636%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 1: 3.779 13.962%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 2: 3.683 10.465%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 3: 3.679 12.549%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 4: 4.169 17.878%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 5: 4.053 17.728%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 6: 3.960 15.706%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 7: 4.031 14.790%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 8: 3.799 14.443%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 9: 3.803 12.730%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 10: 3.946 14.595%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 11: 3.661 14.484%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 12: 3.773 13.534%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 13: 3.930 17.440%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 14: 3.754 12.184%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 15: 3.832 17.780%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 16: 3.774 14.530%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 17: 3.950 14.131%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 18: 3.948 18.886%
 RMS EVM, Peak EVM, slot 19: 3.871 13.786%
Averaged RMS EVM frame 0: 3.868%
Averaged overall RMS EVM: 3.868%
Overall Peak EVM = 20.6363%

Локальные функции

function plotNonLinearCharacteristic(memoryLessNonlinearity)
% Plot the nonlinear characteristic of the power amplifier (PA) impairment
% represented by the input parameter memoryLessNonlinearity, which is a
% comm.MemorylessNonlinearity Communications Toolbox(TM) System object.

% Input samples
x = complex((1/sqrt(2))*(-1+2*rand(1000,1)),(1/sqrt(2))*(-1+2*rand(1000,1)));

% Nonlinearity
yRapp = memoryLessNonlinearity(x);

% Release object to feed it a different number of samples
release(memoryLessNonlinearity);

% Plot characteristic
figure;
plot(10*log10(abs(x).^2),10*log10(abs(x).^2));
hold on;
grid on
plot(10*log10(abs(x).^2),10*log10(abs(yRapp).^2),'.');
xlabel('Input Power (dBW)');
ylabel('Output Power (dBW)');
title('Nonlinearity Impairment')
legend('Linear characteristic', 'Rapp nonlinearity','Location','Northwest');
end