Описание модели

Форму волны LTE генерируют, фильтруют, передают через канал распространения и подают в модель приемника RF Blockset. Модель RF может быть собрана с использованием коммерчески доступных деталей. Измерения EVM выполняются на выходе приемника RF.

Этот пример реализован с использованием MATLAB ® и Simulink ®, которые взаимодействуют во время выполнения. Функциональный раздел:

Measurement testbench реализован с помощью скрипта MATLAB, использующего объект RF System в качестве тестируемого устройства (DUT). Системы координат LTE транслируются между testbench и DUT.

Сгенерируйте сигнал LTE

В этом разделе мы генерируем сигнал LTE с помощью LTE Toolbox. Используем эталонный канал измерения (RMC) R.6 как определено в TS 36.101 [1]. Этот RMC задает полосу пропускания 25 ресурсных элементов (RE), эквивалентную 5 МГц. Используется модуляция 64 QAM. Все RE выделены. Кроме того, шум OCNG активизируется в неиспользованных RE.

Сгенерирована только одна система координат. Эта система координат затем будет повторен несколько раз, чтобы выполнить измерения EVM.

% Configuration TS 36.101 25 REs (5 MHz), 64-QAM, full allocation
rmc = lteRMCDL('R.6');
rmc.OCNGPDSCHEnable = 'On';

% Create eNodeB transmission with fixed PDSCH data
rng(2);                 % Fixed random seed (arbitrary)
data = randi([0 1], sum(rmc.PDSCH.TrBlkSizes),1);

% Generate 1 frame, to be repeated to simulate a total of N frames
[tx, ~, info] = lteRMCDLTool(rmc, data); % 1 frame

% Calculate the sampling period and the length of the frame.
SamplePeriod = 1/info.SamplingRate;
FrameLength = length(tx);

Инициализация компонентов симуляции

В этом разделе инициализируются некоторые компоненты симуляции:

% Number of simulation frames N>=1
N = 3;

% Preallocate vectors for results for N-1 frames
% EVM is not measured in the first frame to avoid transient effects
evmpeak = zeros(N,1);   % Preallocation for results
evmrms = zeros(N,1);    % Preallocation for results

Проектирование радиочастотных Приемников

Первоначальный проект приемника РФ осуществляется с помощью приложения RF Budget Analyzer. Приемник состоит из ЛНА, демодулятора прямого преобразования и конечного усилителя. Все этапы включают шум и нелинейность.

load rfb;

Тип show(rfb) отображение исходного проекта приемника RF в приложении RF Budget Analyzer.

Создайте радиочастотную модель для симуляции

Из объекта бюджета RF можно автоматически создать модель, которая может использоваться для моделирования огибающей схемы.

rfx = rfsystem(rfb);
rfx.SampleTime = SamplePeriod;
open_system(rfx);

Расширение модели радиочастотного приемника

Можно изменить модель, созданную в предыдущем разделе, чтобы включить дополнительные искажения RF и компоненты. Можно изменить созданную модель RF Blocket, пока вы не измените входные/выходные порты. В этом разделе загружается измененная модель Simulink, которая выполняет следующие функции:

Можно открыть и просмотреть измененную модель.

model = 'simrfV2_lte_receiver';
open_system(model);

Симулируйте системы координат

В этом разделе описывается заданное количество систем координат. RF- системного объекта моделирует модель огибающей цепи в Accelerator режим для уменьшения времени запуска. После обработки первой системы координат моделью Simulink его состояние сохраняется и автоматически передается в последующую систему координат.

Выход модели Simulink сохранен в переменной rx, который доступен в рабочей области. Любые задержки, введенные в этот сигнал, удаляются после выполнения синхронизации. EVM измеряется на полученной форме волны.

load rfs;
EVMalg.EnablePlotting = 'Off';
cec.PilotAverage = 'TestEVM';

for n = 1:N
    [I, Q]=rfs(tx);
    rx = complex(I,Q);

    % Synchronize to received waveform
    if n==1
        Offset = lteDLFrameOffset(rmc,squeeze(rx),'TestEVM');
    end
    % Compute and display EVM measurements
    evmmeas = simrfV2_lte_receiver_evm_cal(rmc,cec,squeeze(rx),EVMalg);
    evmpeak(n) = evmmeas.Peak;
    evmrms(n) = evmmeas.RMS;
end

Low edge EVM, subframe 0: 2.999%
High edge EVM, subframe 0: 3.002%
Low edge EVM, subframe 1: 2.969%
High edge EVM, subframe 1: 2.993%
Low edge EVM, subframe 2: 2.809%
High edge EVM, subframe 2: 2.811%
Low edge EVM, subframe 3: 2.789%
High edge EVM, subframe 3: 2.779%
Low edge EVM, subframe 4: 2.835%
High edge EVM, subframe 4: 2.843%
Low edge EVM, subframe 6: 3.001%
High edge EVM, subframe 6: 2.988%
Low edge EVM, subframe 7: 2.863%
High edge EVM, subframe 7: 2.870%
Low edge EVM, subframe 8: 2.740%
High edge EVM, subframe 8: 2.747%
Low edge EVM, subframe 9: 2.789%
High edge EVM, subframe 9: 2.798%
Averaged low edge EVM, frame 0: 2.866%
Averaged high edge EVM, frame 0: 2.870%
Averaged EVM frame 0: 2.870%
Averaged overall EVM: 2.870%
Low edge EVM, subframe 0: 3.108%
High edge EVM, subframe 0: 3.116%
Low edge EVM, subframe 1: 3.125%
High edge EVM, subframe 1: 3.128%
Low edge EVM, subframe 2: 2.960%
High edge EVM, subframe 2: 2.954%
Low edge EVM, subframe 3: 2.844%
High edge EVM, subframe 3: 2.848%
Low edge EVM, subframe 4: 2.797%
High edge EVM, subframe 4: 2.799%
Low edge EVM, subframe 6: 2.946%
High edge EVM, subframe 6: 2.939%
Low edge EVM, subframe 7: 2.987%
High edge EVM, subframe 7: 2.976%
Low edge EVM, subframe 8: 2.960%
High edge EVM, subframe 8: 2.958%
Low edge EVM, subframe 9: 2.910%
High edge EVM, subframe 9: 2.914%
Averaged low edge EVM, frame 0: 2.959%
Averaged high edge EVM, frame 0: 2.958%
Averaged EVM frame 0: 2.959%
Averaged overall EVM: 2.959%
Low edge EVM, subframe 0: 2.796%
High edge EVM, subframe 0: 2.788%
Low edge EVM, subframe 1: 2.811%
High edge EVM, subframe 1: 2.798%
Low edge EVM, subframe 2: 2.801%
High edge EVM, subframe 2: 2.803%
Low edge EVM, subframe 3: 2.785%
High edge EVM, subframe 3: 2.791%
Low edge EVM, subframe 4: 2.807%
High edge EVM, subframe 4: 2.821%
Low edge EVM, subframe 6: 2.780%
High edge EVM, subframe 6: 2.783%
Low edge EVM, subframe 7: 2.837%
High edge EVM, subframe 7: 2.828%
Low edge EVM, subframe 8: 2.819%
High edge EVM, subframe 8: 2.815%
Low edge EVM, subframe 9: 2.821%
High edge EVM, subframe 9: 2.803%
Averaged low edge EVM, frame 0: 2.807%
Averaged high edge EVM, frame 0: 2.804%
Averaged EVM frame 0: 2.807%
Averaged overall EVM: 2.807%

Визуализация измеренного EVM

Этот раздел строит графики измеренного пика и RMS EVM для каждого моделируемой системы координат.

hf(1) = figure;
plot((1:N), 100*evmpeak,'o-')
title('EVM peak %');
xlabel('Number of frames');
hf(2) = figure;
plot((1:N), 100*evmrms,'o-');
title('EVM RMS %');
xlabel('Number of frames');

Очистка

Закройте модель Simulink и удалите сгенерированные файлы.

release(rfs);
%close_system(rfs);
bdclose all;

Приложение

В этом примере используется следующая вспомогательная функция:

Избранная библиография