Этот пример показывает, как измерить частоту ошибок блока индикатора качества канала (CQI) (BLER), которая указывает вероятность неправильного декодирования информации CQI, посланной с использованием формата 2 физического канала управления восходящей линии связи (PUCCH). Требования к производительности CQI BLER определены в TS 36.104 Раздел 8.3.3.1.
В этом примере используется длина моделирования 10 подкадров. Это значение выбрано для ускорения моделирования. Для получения более точных результатов следует выбрать большее значение. BLER CQI вычисляется для ряда точек SNR. Целью, определенной в TS 36.104 раздел 8.3.3.1 [1] для полосы пропускания 1,4 МГц (6 RB) и одной передающей антенны, является BLER CQI 1% (т.е. вероятность обнаружения ошибочного блока P = 0,01) при SNR -3,9 дБ. Тест определяется для 1 передающей антенны.
numSubframes = 10; % Number of subframes SNRdB = [-9.9 -7.9 -5.9 -3.9 -1.9]; % SNR range NTxAnts = 1; % Number of transmit antennas
ue = struct; % UE config structure ue.NULRB = 6; % 6 resource blocks ue.CyclicPrefixUL = 'Normal'; % Normal cyclic prefix ue.Hopping = 'Off'; % No frequency hopping ue.NCellID = 9; ue.RNTI = 1; % Radio network temporary id ue.NTxAnts = NTxAnts;
% Empty hybrid ACK vector is used for Physical Uplink Control Channel % (PUCCH) 2 ACK = []; pucch = struct; % PUCCH config structure % Vector of PUCCH resource indices, one per transmission antenna. This is % the n2pucch parameter pucch.ResourceIdx = 0:ue.NTxAnts-1; % Set the size of resources allocated to PUCCH format 2 pucch.ResourceSize = 0; % Number of cyclic shifts used for PUCCH format 1 in resource blocks with a % mixture of formats 1 and 2. This is the N1cs parameter pucch.CyclicShifts = 0;
Сконфигурируйте модель канала с параметрами, указанными в испытаниях, описанных в TS 36.104 раздел 8.3.3.1 [1].
channel = struct; % Channel config structure channel.NRxAnts = 2; % Number of receive antennas channel.DelayProfile = 'ETU'; % Channel delay profile channel.DopplerFreq = 70.0; % Doppler frequency in Hz channel.MIMOCorrelation = 'Low'; % Low MIMO correlation channel.NTerms = 16; % Oscillators used in fading model channel.ModelType = 'GMEDS'; % Rayleigh fading model type channel.Seed = 3; % Channel seed channel.InitPhase = 'Random'; % Random initial phases channel.NormalizePathGains = 'On'; % Normalize delay profile power channel.NormalizeTxAnts = 'On'; % Normalize for transmit antennas % SC-FDMA modulation information: required to get the sampling rate info = lteSCFDMAInfo(ue); channel.SamplingRate = info.SamplingRate; % Channel sampling rate
Блок оценки канала конфигурируется с использованием структуры cec. Здесь будет использоваться кубическая интерполяция с окном усреднения элементов ресурсов (RE) 12 на 1. Это конфигурирует блок оценки канала для использования специального режима, который обеспечивает возможность сжатия и ортогонализации различных перекрывающихся передач PUCCH.
cec = struct; % Channel estimation config structure cec.PilotAverage = 'UserDefined'; % Type of pilot averaging cec.FreqWindow = 12; % Frequency averaging window in REs (special mode) cec.TimeWindow = 1; % Time averaging window in REs (Special mode) cec.InterpType = 'cubic'; % Cubic interpolation
Для каждой точки SNR цикл ниже вычисляет CQI BLER, используя информацию, полученную из NSubframes последовательные подкадры. Для каждого подкадра и значений SNR выполняются следующие операции:
Создать пустую сетку ресурсов
Формирование и отображение PUCCH 2 и его опорного сигнала демодуляции (DRS) в сетку ресурсов
Модуляция SC-FDMA
Передача модулированного сигнала по каналу
Синхронизация приемника
Демодуляция SC-FDMA
Оценка канала
Выравнивание минимальной среднеквадратичной ошибки (MMSE)
Демодуляция/декодирование PUCCH 2
Регистрация сбоев декодирования
Декодирование DRS PUCCH 2. Это не требуется в рамках данного теста, но включено для иллюстрации соответствующих шагов.
% Preallocate memory for vector of BLERs versus SNR BLER = zeros(size(SNRdB)); for nSNR = 1:length(SNRdB) % Detection failures counter failCount = 0; % Noise configuration SNR = 10^(SNRdB(nSNR)/20); % Convert dB to linear % The noise added before SC-FDMA demodulation will be amplified by the % IFFT. The amplification is the square root of the size of the IFFT. % To achieve the desired SNR after demodulation the noise power is % normalized by this value. In addition, because real and imaginary % parts of the noise are created separately before being combined into % complex additive white Gaussian noise, the noise amplitude must be % scaled by 1/sqrt(2*ue.NTxAnts) so the generated noise power is 1. N = 1/(SNR*sqrt(double(info.Nfft)))/sqrt(2.0*ue.NTxAnts); % Set the type of random number generator and its seed to the default % value rng('default'); % Loop for subframes offsetused = 0; for nsf = 1:numSubframes % Create resource grid ue.NSubframe = mod(nsf-1, 10); % Subframe number reGrid = lteULResourceGrid(ue); % Resource grid % Create PUCCH 2 and its DRS CQI = randi([0 1], 4, 1); % Generate 4 CQI bits to send % Encode CQI bits to produce 20 bits coded = lteUCIEncode(CQI); pucch2Sym = ltePUCCH2(ue, pucch, coded); % PUCCH 2 modulation pucch2DRSSym = ltePUCCH2DRS(ue, pucch, ACK); % PUCCH 2 DRS creation % Generate indices for PUCCH 2 and its DRS pucch2Indices = ltePUCCH2Indices(ue, pucch); pucch2DRSIndices = ltePUCCH2DRSIndices(ue, pucch); % Map PUCCH 2 and its DRS to the resource grid reGrid(pucch2Indices) = pucch2Sym; reGrid(pucch2DRSIndices) = pucch2DRSSym; % SC-FDMA modulation txwave = lteSCFDMAModulate(ue, reGrid); % Channel state information: set the init time to the correct value % to guarantee continuity of the fading waveform channel.InitTime = (nsf-1)/1000; % Channel modeling % The additional 25 samples added to the end of the waveform are to % cover the range of delays expected from the channel modeling (a % combination of implementation delay and channel delay spread) rxwave = lteFadingChannel(channel, [txwave;zeros(25, ue.NTxAnts)]); % Add noise at receiver noise = N*complex(randn(size(rxwave)), randn(size(rxwave))); rxwave = rxwave + noise; % Receiver % Synchronization % An offset within the range of delays expected from the channel % modeling (a combination of implementation delay and channel % delay spread) indicates success [offset, rxACK] = lteULFrameOffsetPUCCH2( ... ue, pucch, rxwave, length(ACK)); if (offset<25) offsetused = offset; end % SC-FDMA demodulation rxgrid = lteSCFDMADemodulate(ue, rxwave(1+offsetused:end, :)); % Channel estimation [H, n0] = lteULChannelEstimatePUCCH2(ue, pucch, cec, rxgrid, rxACK); % Extract REs corresponding to the PUCCH 2 from the given subframe % across all receive antennas and channel estimates [pucch2Rx, pucch2H] = lteExtractResources(pucch2Indices, rxgrid, H); % MMSE Equalization eqgrid = lteULResourceGrid(ue); eqgrid(pucch2Indices) = lteEqualizeMMSE(pucch2Rx, pucch2H, n0); % PUCCH 2 demodulation rxBits = ltePUCCH2Decode(ue, pucch, eqgrid(pucch2Indices)); % PUCCH 2 decoding decoded = lteUCIDecode(rxBits, length(CQI)); % Record any decoding failures if (sum(decoded~=CQI)~=0) failCount = failCount + 1; end % Perform PUCCH 2 DRS decoding. This is not required as part of % this test, but illustrates the steps involved. % Extract REs corresponding to the PUCCH 2 DRS from the given % subframe across all receive antennas and channel estimates [drsRx, drsH] = lteExtractResources(pucch2DRSIndices, rxgrid, H); % PUCCH 2 DRS Equalization eqgrid(pucch2DRSIndices) = lteEqualizeMMSE(drsRx, drsH, n0); % PUCCH 2 DRS decoding rxACK = ltePUCCH2DRSDecode( ... ue, pucch, length(ACK), eqgrid(pucch2DRSIndices)); end % Probability of erroneous block detection BLER(nSNR) = (failCount/numSubframes); end
plot(SNRdB, BLER, 'b-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 7); hold on; plot(-3.9, 0.01, 'rx', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 7); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('CQI BLER'); title('CQI BLER test (TS 36.104 Section 8.3.3.1)'); axis([SNRdB(1)-0.1 SNRdB(end)+0.1 -0.05 0.4]); legend('simulated performance', 'target');

3GPP TS 36.104 «Радиопередача и прием базовой станции (BS)»