（通信与信息系统专业论文）lte下行链路信道估计技术研究与实现.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 作为一类重要的3 g 演进技术，3 g p p 长期演进计划项目l t e 改进并增强了现行3 g 的空中接1 2 1 技术，在2 0 m h z 频谱带宽下能够提供下行1 0 0 m b p s 与上行5 0 m b p s 的峰值 速率。为了支撑l t e 高速宽带无线传输，信道估计技术、时频域同步技术和降低峰均功 率比等技术就成为了l t e 系统的关键技术。论文是在分析l t e 标准下行链路的基础上， 结合信道估计和信噪比估计技术的研究现状，重点分析和讨论满足l t e 标准下行链路的 信道估计与信噪比估计的实现技术方案。 论文根据l t e 标准协议t s 3 6 2 11 - t s 3 6 2 1 4 ，研究分析了最, j , - - 乘( l s ) 、最小均方 误差( m m s e ) 和最优线性均方误差( b l u e ) - - - 种信道估计算法的性能，结合l t e 下行链路 的实际应用需求，对非导频位置信道插值估计方法进行综合分析和比较，设计出一种基 于l s 导频子载波，频域采用改进d f t 滤波插值且时域进行线性插值的l t e 下行链路信 道估计技术方案，该方案利用估计出的信道信息合理设置噪声门限，根据信号和噪声能 量分布合理选择滤波窗可以更好的滤除噪声，降低噪声带来的估计误差，系统仿真表明 该方案能够达到较好的估计性能且实现复杂度低。 对于信噪比估计技术，首先分析和研究b o u m a r d 信噪比估计技术方案，同时结合 m m s e 信噪比估计算法，提出了一种适用于l t e 标准的改进b o u m a r d 信噪比估计算法， 在l t e 下行链路的仿真结果表明该方法可以有效提高信噪比估计性能。 针对工程应用需求，论文对基于线性插值的l s 信道估计和a w g n 信道环境下 b o u m a r d 信噪比估计方法进行了d s p 算法设计与验证，讨论分析了算法实现的资源占用 和估计精度，实现结果表明，基于线性插值的l s 信道估计和a w g n 信道环境下b o u m a r d 信噪比估计方法具有复杂度低、系统资源占用率少的特点，可以满足实际系统的应用需 求。 关键词：信道估计；信噪比估计；线性插值；l t e 。 西南交通大学硕士研究生学位论文第l l 页 a b s t r a c t a sa ni m p o r t a n t3 ge v o l u t i o nt e c h n i q u e ，t h ee x i s t i n g3 ga i ri n t e r f a c et e c h n o l o g yh a s b e e ni m p r o v e da n de n h a n c e db y3 g p pl t el o n gt e r me v o l u t i o np r o j e c t n ep e a k t r a n s m i s s i o nr a t ec a na c h i e v e10 0 m b p sa td o w n l i n ka n d5 0 m b p sa tu p l i n kf o rt h e2 0 m h z s p e c t r u mb a n d w i d t h i no r d e rt os u p p o r tl t eh i g hs p e e db r o a d b a n dw i r e l e s st r a n s m i s s i o n , c h a n n e le s t i m a t i o n , t i m ea n df i - e q u e n c ys y n c h r o n i z a t i o ns c h e m e , a sw e l la st h ep a p r ( p e a kt o a v e r a g ep o w e rr a t i o ) r e d u c t i o nb e c o m et h e c r i t i c a l e n a b l i n gt e c h n o l o g i e s f o rl t e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m i na c c o r d a n c ew i t ht h ec u r r e n tc h a n n e le s t i m a t i o nr e s e a r c hp r o g r e s s a n dt h el t ed o w r d i n kp r o t o c o l sa n a l y s i s ，t h i st h e s i sf o c u s e so nt h el t ed o w r d i n kc h a n n e l e s t i m a t i o na n ds n rt e c h n i q u e ，t o g e t h e rw i t ht h e i rd s pi m p l e m e n t a t i o n a c c o r d i n gt ot h el t et e c h n i c a ls p e c i f i c a t i o n so ft s 3 6 2 11 - t s 3 6 2 1 4 ，t h r e ec h a n n e l e s t i m a t i o nm e t h o d s ( l e a s ts q u a r e ( l s ) ，v l j n i l n u n lm e a ns q u a r e de r r o r ( m m s e ) a n db e s t l i n e a ru n b i a s c de s t i m a t i o n ( b l u e ) 1w e r ea n a l y z e da n dc o m p a r e d t h e nan o v e lc h a n n e l e s t i m a t em e t h o d , w h i c hb a s e do nl se s t i n a a t ea n da ni m p r o v e dd f tf i l t e ri n t e r p o l a t i o ni n f r e q u e n c yd o m a i na n dl i n e a ri n t e r p o l a t i o ni nt i m ed o m a i n , w a sp r o p o s e df o r t h el t ed o w n l i n k c h a n n e le s t i m a t i o n i ti ss h o w nt h a 厶b yc o n f i g u r i n gt h en o i s et h r e s h o l dp r o p e r l yw i 也t h e e s t i m a t e dc h a n n e li n f o r m a t i o na n ds e l e c t i n gt h ef i l t e rw i n d o wa c c o r d i n gt ot h ed i s t r i b u t i o no f n o i s ea n ds i g n a le n e r g y , t h ee s t i m a t i o ne i t o rc a u s e db yn o i s ec o u l db er e d u c e d i ti sv a l i d a t e d t h r o u g hs i m u l a t i o n st h a tt h ep r o p o s e di n t e r p o l a t i o nb a s e dl sc h a n n e le s t i m a t ee x h i b i t r e a s o n a b l ee s t i m a t i o np e r f o r m a n c e 谢血l o wi m p l e m e n t a t i o nc o m p l e x i t y a sf o rt h es n re s t i m a t i o np r o b l e m ，a f t e ras u r v e yo ft h eb o u m a r ds n re s t i m a t i o na n d t h em m s e - b a s e ds n re s t i m a t i o na l g o r i t h m s ，a ni m p r o v e db o u m a r d 驰吸e s t i m a t i o n a l g o r i t h mw a sp r o p o s e di nt h i s t h e s i s i ti ss h o w nt h r o u g hs i m u l a t i o n st h a tt h ep r o p o s e d i m p r o v e db o u m a r do f f e r sa r e a s o n a b l es n re s t i m a t i o ns c h e m ef o rt h el t e s y s t e m d u et ot h ed e m a n df o rp r a c t i c a la p p l i c a t i o n s ，l i n e a ri n t e r p o l a t i o nb a s e dl sc h a n n d e s t i m a t i o na n dt h eb o u m a r ds n re s t i m a t i o nb a s e do na w g nc h a n n e la r ei m p l e m e n t e do nt h e d s pp l a t f o r m t h er e l e v a n tr e s o u r c eu s a g ea n de s t i m a t i o na c c u r a c yf o rb o ma l g o r i t h m sa r e v a l i d a t e d a n do u rp r e l i m i n a r ya n a l y s i sc o n f i r m su st h a tb o t ha l g o r i t h m sa r ea b l et oa c h i e v e r e a s o n a b l ep e r f o r m a n c ew i t hl o wc o m p l e x i t ya sw e l la sl o ws y s t e mr c s o u r c e so c c u p a n c y c h a r a c t e r i s t i c s t h e r e f o r e b o 也a l g o r i t h m so f f e raf e a s i b l ea l t e r n a t i v ef o rc h a n n e le s t i m a t i o n a n ds n re s t i m a t i o ni n 也el t ec o m m u n i c a t i o ns y s t e m k e y w o r d s ：c h a n n e le s t i m a t i o n ；s n re s t i m a t i o n ；l i n e a ri n t e r p o l a t i o n ；l t e 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 第一章绪论 1 1 论文研究意义和研究现状 作为宽带无线数据通信技术的一项关键技术，正交频分复用( o f d m ) 通过将高速数 据流拆分成多路并行低速数据流以有效抑制频率选择性衰落信道对数据传输的不利影 响。目前o f d m 技术已被以下一代无线通信长期演进l t e 、w i m a x 等为代表的移动通 信标准采纳为一项标准技术，而信道估计的质量将直接影响到o f d m 系统性能。 通常对于o f d m 信道估计方法主要分为盲估计和非盲( 基于导频) 估计方法，盲信道 估计方法直接从接收到的未知信号获得o f d m 信道估计结果，现有的o f d m 系统盲估 计方法可以分为统计型和确定型方法【l j 。统计型方法包括子空间方法、直接方法和基于 线性预编码的方法；确定型方法包括最大似然方法和基于有限字符方法等。统计型方法 利用发送和接收数据的统计特性，如相关矩阵等二阶统计特性。研究较多的统计型方法 是子空间方法，计算复杂度低、灵活性好的子空间信道估计技术成为了盲信道估计技术 的研究热点，例如文献 2 采用基于斜投影的子空间方法，首先利用信道的结构特性对信 道进行三层空间分类，并在各自对应的z 空间上采用斜投影。文献 3 】提出了多步线性预 测算法，其优点是估计计算方法简单，缺点是难以满足实时信道估计的需求。z l l id i n g 提出了对信道矩阵采用外积分分解的方法，利用发送数据的相关性进行估计【4 】；s a r o d 在 基于二阶统计量的基础上，提出了基于高阶统计量的o f d m 信道盲估计方法【5 】。盲信道 估计方法的优点是无需发送导频符号，有利于提高数据的传送效率，适用于对数据传输 效率较高而精度较低的应用场景；缺点是需要大量的观测数据，而且估计性能有限，通 常难以满足时变信道下的信道估计要求。因此目前的大部分通信系统都采用了非盲( 基于 导频) 的信道估计技术方案。 基于导频的信道估计方法的基本思想是：在发送端特定位置加入导频，接收端根据 接收导频估计信道信息，然后利用内插滤波、变换等处理手段获得非导频位置的信道信 息，尽可能逼近无偏信道估计的c r a m e r - r a o 理论下刚6 】。为了改善基于导频的信道估计 算法的估计性能，通常可以考虑从以下三个方面入手，即： ( 1 ) 发送端导频设计及其放置位置的优化设计； ( 2 ) 采用性能优异的估计算法改进导频位置的信道状态信息估计； ( 3 ) 在基于导频位置信道信息的基础上，如何更好地恢复出非导频数据历经的信道 状态。 由于在包括l t e 、w i m a x 等通信系统中导频符号的位置通常已经经过优化设计， 因此在研究面向这类实际通信系统的信道估计技术方案时，应更多考虑从后两个方面入 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 手，研究适用于实际通信系统的信道估计技术方案。 近年来围绕基于导频的信道估计方法已经取得了大量研究成果。例如对训练序列的 优化设计，文献 3 6 提出了一种最优的设计方法，目前也有对于空时分组训练序列研究 1 3 7 1 ，文献【3 8 】提出了适用于快变和频率选择性衰落的导频设计方法；其次是围绕信道估 计方法的研究，线性最小二乘l s 法算法是一种应用十分广泛的信道估计方法，具有计 算量小、实现简单的特点，但缺点是信道估计精度较低，对此有文献对该算法进行改进 来提高估计精度【7 】；m m s e 信道估计方法具有最小均方误差的优点，但是它存在着计算 复杂、依赖信道的统计特性等缺点。采用奇异值分解可以对m m s e 算法进行简化，但是 计算量仍然随着o f d m 子载波数增加呈指数增加【1 0 】；同时还可以采用加入虚拟子载波 的方法【1 1 1 。最优线性无偏估计b l u e 可以达到m m s e 估计算法的最佳估计性能，文献 【1 2 进一步验证了b l u e 估计算法是最优加权的l s 估计方法。随着研究的继续深入， j o n g h o 提出了基于最大化期望值e m ( e x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o n ) 的算法【州，以及在此基 础上k a s h i m a 等人提出性能更优的e m m a p 算、法【5 5 】。文献 8 提出基于迭代线性最小误 差直接判决信道估计算法，克服传统逐个符号检测产生错误传播的问题，通过上一组信 道状态信息去纠正当前信道状态信息，文献 9 采用了加入t u r b o 编译码的信道估计技术 通过迭代译码来提高估计精度。 除了考虑采用性能优异的信道估计算法之外，还必须要考虑如何估算非导频位置信 道状态信息，即数据子载波的插值方法，对于o f d m 符号一般采用一维或者二维内插的 方法，不同的内插方法对于整个系统估计性能也有着至关重要的作用。常用的内插方法 包括线性内插、高斯内插、c u b i c 内插和拉格朗日内插等基本算法。文献 7 提出在l s 导频信道估计基础上采用k a l m a n 滤波插值的信道估计方法。文献 1 3 】提出了基于导频跟 踪直接判决的信道估计方法，但这种方法需要经过n 次译码迭代，会带来较大运算延迟。 文献 1 4 提出了改进的迭代插值算法，在时域和频域进行加窗滤波插值，其缺点是不能 实时跟踪时域信道的变化。 链路自适应技术对于提高无线通信系统的数据传输速率和吞吐量、改善无线通信系 统资源的有效利用方面具有重要的作用，而信噪比往往被链路自适应技术作为衡量通信 系统链路质量的一个关键指标，在l t e 标准中也把信噪比作为一项重要的测量参数，因 此对信噪比估计的相关研究具有重要的理论和应用价值。目前信噪比估计已有大量的研 究成果，常用的估计算法包括最d , - 乘( l s ) 估计、最小均方误差( m m s e ) 算法和平方信噪 比方差( s n 算法等【4 2 】。b o u m a r d 最早提出了采用前导符号来估计噪声方差并利用信道 估计系数求出信噪比的方法，适用于时延扩展较小的信道环境m 。g o r o k h o v 等人提出对 信道相关矩阵进行特征值分解，分别获得接收信号功率和噪声方差进行估计的方法【4 7 】。 y u c c k 等人则在衰落信道环境下对m m s e 算法进行了深入的研究 拈1 。这些算法都不适用 于l t e 实际系统应用，因此论文研究的另一个目标就是找到适用于l t e 系统的信噪比 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 估计技术方案。 1 2 论文研究内容和主要研究结论 论文根据l t e 标准协议t s 3 6 2 11 - t s 3 6 2 1 4 ，在分析比较最小二乘( l s ) 、最小均方误 差( m m s e ) 和最优线性均方误差( b l u e ) 三种信道估计算法性能的基础上，结合l t e 下行 链路对非导频位置信道插值估计方法进行研究，设计得出了一种基于l s 导频子载波信 道估计，频域采用改进d f t 滤波插值、时域进行线性插值的l t e 下行链路信道估计技 术方案，仿真结果表明该方案的能够达到较高的估计精度且实现复杂度低。 针对信噪比估计技术，在分析和研究b o u m a r d 信噪比估计技术方案的基础上，论文 结合m m s e 信噪比估计算法，提出了一种适用于l t e 标准的改进b o u m a r d 信噪比估计 算法，在下行链路的仿真结果表明该方法能有效改进信噪比估计性能。 针对工程应用需求，论文对基于线性插值的l s 信道估计和a w g n 信道环境下 b o u m a r d 信噪比估计方法进行了d s p 算法设计与验证，分析了实现相关算法的资源占用 和估计精度，分析结果表明，基于线性插值的l s 信道估计和a w g n 信道环境下b o u m a r d 信噪比估计方法具有复杂度低、系统资源占用率少的特点。 论文相关分析对于进一步深入研究适合l t e 标准的信道估计与信噪比估计技术方案 具有一定的参考价值。 1 3 论文的章节安排 论文主要章节安排如下： 第一章介绍了信道估计技术的研究背景和发展现状，给出了本文的研究出发点和所 做的主要工作内容。 第二章从l t e 物理层协议出发，介绍了l t e 系统模型下行链路的主要功能模块和 仿真模块，同时结合m i m o 无线信道模型详细阐述了s c m 信道模型的建模思想和建模 流程，最后基于l t e 标准分析了等效m i m o o f d m 信道模型。 第三章研究了基于l t e 下行链路信道估计方法，讨论基于各种信道估计方案的复杂 度和性能，提出了改进d f t 滤波插值方案。 第四章在基于l t e 系统下行信噪比测量需求，研究了b o u m a n d 信噪比估计方法， 结合加入修正因子的m m s e 算法，提出了适用于l t e 系统的改进b o u m a r d 估计方案。 第五章对本文的进行了l s 线性插值估计和基于a w g n 信道的b o u m a r d 信噪比估计 d s p 算法实现，并分析资源消耗和性能。 第六章对本论文的主要研究工作进行总结，并对下一步工作和研究内容做出展望。 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 第二章l t e 下行链路系统模型 作为一类重要的3 g 演进技术，3 g p p 长期演进计划项目l t e 改进并增强了现行3 g 的空中接口技术，在2 0 m h z 频谱带宽下能够达到下行1 0 0 m b p s 与上行5 0 m b p s 的峰值 速率。为了支撑l t e 高速宽带无线传输，信道估计技术、时域和频域同步技术和降低峰 均功率比等技术就成为了支撑l t e 系统的关键技术。为了便于论文后续描述适用于l t e 标准的信道估计技术方案，本章将首先简要介绍l t e 标准的下行链路物理层信号处理流 程与l t e 标准支持的几类参考信道模型。 2 1l t e 下行链路物理层模型 为了支持高速数据传输，优化的分组业务以及快速响应的无线接入技术，l t e 标准 具有以下技术特征【1 5 】： ( 1 ) 峰值速率和频谱效率提高达到上行5 0 m b p s ，同时下行达到1 0 0 m b p s ； ( 2 ) 降低了无线接入网延迟且无线网络控制器到用户延迟低于1 0 m s ，驻留状态到数 据交换状态延低于lo o m s ； ( 3 ) 提供1 4 m h z 到2 0 m h z 共六种扩展系统带宽； ( 4 ) 支持前向和后向通信系统兼容，系统和设备复杂度降低，低功耗低成本； ( 5 ) 优化的用户低速移动场景，支持高速移动和各种数据业务。 l t e 标准下行链路物理层模型如图2 1 所示。下面结合图2 1 介绍l t e 标准下行链 路信号处理流程中各个模块的基本原理【1 每18 】： ( 1 ) 码块分割：对输入模块的比特序列b o ，b l ，b 2 , b 3 ，b 曰一l 进行码块分割。且仅当b 大于最大码块长度z 时对输入的比特序列进行分割，对每个码块添加2 4 比特c r c 校验 位，其中标准规定码块长度的最大值为z = 6 1 4 4 。 ( 2 ) 信道编码：将k 位待编码的比特序列c o ，c l ，q 一，输入到的信道编码模块，编码 后的符号为硪n ，研n ，n ，西n 彳2 ，d 为每个输出码流的符号数，f 为输出码流的索引。 q 和露以及k 和d 间的关系取决于采用的信道编码方案。l t e 标准规定的编码方案 有两种，即咬尾比特卷积码和t u r b o 码。 l t e 标准规定的卷积编码是约束长度为7 、码率等于1 3 的咬尾比特卷积编码。图 2 - 2 给出了卷积编码器的原理框图。编码器的最后6 个信息位确定移位寄存器的初始值， 此时移位寄存器的终止状态与初始状态相同。例如用s o ，s 1 ，s 29 - , 9 s 5 代表移位寄存器个 数，则初始值应该设置为s i = c 一h ) ，d o ，d l 和d ：2 分别对应输出码流中的三个校验 数据流。 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 图2 1l t e 标准下行链路物理层模型 ji 1 ijr 、11 n 7 。u i 1 3 i。几r _ 1 u 1 。奠。土 7 i 1 3 7 煳 d 0 ) 7 田7 y7 l ，7 y r 1r，r 1 。，一、。，、，一、厂 7 y7 q 7 q y 7 y r rrr d 婴 。厂卜，、。厂、 ， 图2 - 2 码率为l 3 的咬尾卷积码 = 1 3 3 = 1 7 1 = 1 6 5 l t e 标准规定的t u r b o 码采用了并行级联卷积编码结构，由2 个8 状态成员编码器 和1 个t u r b o 码内交织器连接组成。它的编码码率也为1 3 。通过图2 - 3 编码结构框图可 知成员编码器的转移函数为： g ( d ) = l1 ，器l ( 2 1 ) 其中岛( d ) = i + d 2 + d 3 ，蜀( d ) = i + d + d 3 。两个成员编码器的移位寄存器的初始值在 编码初期都应该置为0 。例如对第0 个码块进行编码，如果其填充比特数大于0 ，则编码 器应在输入端设置气= o ，k = o ，( f - 1 ) ，在输出端设置碰= ，k = o ，f 一1 ， 碰”n u l l ，k = o ，f - 1 。t u r b o 编码器的输入比特表示为c o , c l ，c 2 ，c 3 ， c x - l ，2 个成 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 员编码器的输出分别表示为z o ，z 。，z 2 ，：3 ， z 川和z ；，z i ，z ；，z 知z z _ 。t u r b o 码的内交织器的 输出比特表示为靠，c j ，- l ，然后第二个8 状态成员编码器再接收这些输出的数据比特。 一阶编码器 x 七 。公，。 ：广。， c 七 一f 金冈：工_ 田：二 z 七 f 丫7 u7 u 上j u w 、 i i 内交织器 二阶编码器 i。 。石) = 广 c ：i 、止：i 用一田一：气 ， z 七 j w 、 工： l 图2 - 3t u r b o 编码器框图 ( 3 ) 速率匹配：t u r b o 编码速率匹配针对传输信道下的每个码块定义，包括3 个信息 比特流d ：o ，d p 和d ：2 的交织，以及其后的比特收集和循环缓存产生，每个码块的输出 比特按照l t e 标准上层协议信令要求发送。比特流，d l ，d ；，d ：一，输入到块交织器，其 中d 是输入比特的个数。础，以，刃按照预先设定的子块交织器进行交织，最后的 输出序列表示为醒，醒，诧，峨，以9o - * 坫，o * o 诧。 f o ) 。l 子块交i 帮，。 7 l 织 i 7 ( 1 ) 子块交 谁。 比特收 w k 比特选 膏 l ，r 织 集 择 扪j 子块交l 堆，。 织 l 7 图2 4 速率匹配 ( 4 ) 码块级联：输入比特序列通过码块级联和信道交织模块，其输出比特流为五， 对应，= 0 ，c 一1 和k 寻o ，e - 1 。通过配置k 和，可以让码块级联包含不同码块的速 率匹配输出。 ( 5 ) 加扰：加扰的作用就是使不同小区和不同码字流的同频子载波正交化。对于每个 出 、liiil辙iiillij 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 码字g ，数据块表示为b q ( f ) ，扩m b # - 1 ) ，其中m 鲰为码字g 的发送比特数，加扰后为 b q ( i ) ，b q ( m 臃，一1 ) ，且每个子帧最多发送两个码字。 ( 6 ) 调制：加扰后的数据块经过调制映射成复数符号序列，调制方式可以为b p s k ， q p s k ，1 6 q a m 和6 4 q a m ，其中b p s k 仅适用于物理层n a r q 信道。 ( 7 ) 层映射：待发送的每个码字g 的复数调制符号都要映射到一层或多层上，映射后 生成向量x ( i ) = x o ( f ) ，工”1 ( f ) 】，江o ，1 9o ) o 屹- 1 ，其中，为层数，屹是映射后每 层的符号数。 ( 8 ) 预编码：预编码技术通过充分利用发送端信道状态信息，有机整合输入成形与多 模波束成形，有效匹配信道特征和输入信号的结构特性，是实现空间本征波束模式与空 间波束间的最佳功率分配的有效途径。预编码可分为线性预编码( 例如酉矩阵预编码和迫 零预编码) 和非线性预编码( 例如脏纸预编码) 两大类，前者性能略逊于后者，但后者的实 现复杂度更高。线性预编码技术主要包括非码本的预编码和基于码本的预编码，非码本 的预编码在估计信道矩阵日的基础上，通过奇异值分解确定预编码矩阵【2 0 1 ，该方法需要 利用专用导频运算量较大；基于码本的预编码仅通过预编码码本号俾m i ，p r e c o d i n g m a t r i xi n d e x ) 来决定需要发送的编码矩阵，因此需要的反馈信息少，大大节省系统带宽。 l t e ( t s 3 6 2 11r 9 ) 协议采用了基于码本的预编码方案。层映射的输出向量 x ( i ) = i x o g ) ，石”1 ( 明7 经过预编码器进行预编码处理后输出y ( i ) = y o ( f ) ，y p u ) r ，然后 映射到相应天线端口的资源粒子上。 下面以常用的2 发2 收的s f b c 生成方法为例介绍l t e 标准中的预编码方法，接收 信号，r 。，墨。，r l 。可以表示为： 表示成向量形式： 氐= 击( 瓦& 一或，) + r - 2 击( 瓦s + e 。) + n o ，。 墨。= 1 2 gs o 一豆。g ) + l 。 。一 ( 2 - 2 ) r 。= 击( 毫，墨+ 曩，g ) + l 。 氐ii 一风。il 讣推- i l 二钏h 1 引爱 墨。l 2i 。一 。il g ji l 。 硝j| _ 或+ 玩_ 1【- 矾 ( 2 3 ) 其中表示接收天线i 在第j | 个子载波上的接收信号，r 表示该子载波对中接收天线i 发射天线，之间的信道系数。 ( 9 ) 资源粒子映射：l t e 标准无线帧长度为l o r e s ，在空中接e l 上支持f d d 和t d d 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 两种帧结构。f d d 模式共包含1 0 个子帧，每个长度为0 5 m s 共同构成了一个无线帧。 在半双工f d d 模式时基站端仍然利用全双工方式接收发送数据信号，用户端虽然采用 成对频谱分别在不同的频带上传输，但不能同时进行信号接收和信号发送，即在同一时 刻终端对同一用户不能同时发送和接收信掣”】。 o n er a d i of r a m e 。乃= 3 0 7 2 0 0 t , = 10m s 图2 - 5l t e - f d d 无线帧结构 为了实现与3 g 系统的兼容，l t e 采用了t d d 模式的帧结构，两个长度为5 m s 的半帧 组成一个无线帧，每个半帧又包含1 个特殊子帧和4 个常规子帧。其中常规子帧由两个时 隙组成，特殊子帧仅在t d d 模式中存在，由上行导频时隙p t s ) 、保护间隔( g p ) 和下 行导频时隙( d w p t s ) 三部分共同组成。其结构如图2 6 ： 1 。1 。+ 0 坼眦- f r m c 1 5 y o o 叮 , - 5 衄 每ol。，a挈otl，。秘玩一。-、-、_i-、一_jjj二二二二j。 l 铀m 鼬世椰翱m 眦犯s 曲缸m 船s e b 血m e 粕s e b 陆z 朽 钿b 觚打轴m 珊耻糯s e b f r m e 舯 一一恤0 t , 7f i f 图2 - 6l t e - t d d 无线帧结构 d w p t s 的长度可配置一个主同步信号或者最大长度为2 个的p d c c h ( 物理下行控制 信道) ，其长度一般为三至十二个o f d m 符号。通常用于承载随机接入信道或者上行探 测用参考信号的u p p t s ，可提供配置一个或两个o f d m 符号；上下行发送的转换保护则 用g p 来进行控制。系统对不同信道的用户数据和业务数据，按照高层信令配置映射到资 源粒子上再进行发送。 2 2 无线信道模型 2 2 1m i m o 信道模型及其容量 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 移动通信技术快速发展要求不断提高通信系统服务质量、改进频谱利用率、降低功 率消耗，并能适应不同通信环境的应用需求。m i m o 技术是l t e 标准中采用的一项重要 技术，该技术首先由m a r c o n i 在1 9 0 8 年提出，利用多天线能够将多径传播对信号传输的不 利影响转变为提升信道容量的有效技术。1 9 8 9 年欧共体科技研究组织就制定了标准 c o s t 2 0 7 2 l 】信道模型，该模型是基于m i m o 系统的一个基本信道模型，之后文献 2 2 1 3 乙 针对c o s t 2 0 7 信道模型进行了改进。m i m o 系统模型如图2 7 所示。 图2 - 7m i m o 系统框图 单发单收( s l s o ，s i n g l ei n p u ta n ds i n g l eo u t p u t ) 系统的信道容量c 月艮从香农信道容量： c b = l 0 9 2 ( 1 + s n r ) b p s h z ( 2 - 4 ) 由上述公式易知，信噪比决定了s i s o 系统的信道容量频谱效率，如果频谱效率增加 l b p s h z 就需要天线发射功率增加一倍。为了改进上述系统效率，可以通过增加发射或者 接收天线数目的方法来提高增益，即m i s o ( m u l t i p l ei n p u ta n ds i n g l eo u t p u t ) 和 s l m o ( s i n g l ei n p u ta n dm u l t i p l eo u t p u t ) 系统，其容量公式表示为： c = l 0 9 2 ( 1 + m s n r ) 呐h z ( 2 - 5 ) 实现天线分集的m i s o 和s i m o 系统可以带来一定的容量提高，但是由于信道容量与信噪 比呈对数关系，只有当膨艮大时带来的增益才会很明显。 m i m o 系统充分利用无线信道的散射，在发送端配置m 根天线，接收端配置，根天 线，这样接收天线阵就可以对发送的多个数据流进行空间标记，如到达角度，功率谱分 布等，相当于不同的数据流在接收端具有可区分的标识。由于单个子信道之间相互正交 将不会存在干扰，每个子信道单独可以达到香农容量，所以当发送接收天线阵都具有良 好的非相干性时，可以假定收发两端的天线数相等( f = n r = 三) ，贝i j m i m o 系统容量表 示为： c ：l 。9 2 d e t ( 1 z + 半册胃) 】 厶 ：l 。9 2 d e t ( i , + 半珥) 】( 2 - 6 ) = l l 0 9 2 ( 1 + s n r )b p s h z 西南交通大学硕士研究生学位论文第10 页 其中日= 工，表示信道矩阵，为单位矩阵且整个系统都进行功率归一化。此时m i m o 信道的容量相对于香农公式有显著提高，仅通过增加天线的个数可以在不提高发射功率 的前提下获得系统容量成倍的增加，为系统容量的扩充提供了更大的可利用空间，也为 高容量的无线通信系统的发展奠定了坚实的技术基础。 2 2 2s c m 信道模型 对于m i m o 无线信道不仅要了解它的多普勒频移和多径衰落特性，更重要的是还必 须获得它的空间特性，能够表征这些特性的模型为空间信道模型【2 3 - 2 4 。s c m 信道模型是 具有多径散射传播的m i m o 空间信道模型，近年来对s c m 信道模型的研究也很多，文献 2 5 描述了s c m 空时模型并在链路级和系统级对l t e 系统进行仿真分析；其次对s c m 模 型进行扩展并应用到室内和室外环境；m i l a n 在不同子载波频率下进行s c m ，s c m e ， w i n n e e 种信道的对比研究【2 6 1 。在l t e 标准d p s c m 信道模型用以评测不同的编译码算 法，本小节主要根据t r 2 5 9 9 6 协议介绍基于径方法的s c m 信道建模，重点描述建模流程。 要构建一个空间信道模型必须包含以下要素： ( 1 ) 模型包含空间选择性衰落参数它们之间是相关的； ( 2 ) 要能同现有的二维信道模型相兼容并同时支持瑞利衰落和莱斯衰落模型； ( 3 ) 允许对系统上下行信道分别建模，支持m i m o 系统的信道建树2 7 】； 首先研究多径模型，按照数学模型假设发送端产生基带信号为： ( f ) = r e s ( t ) e j 2 。i g ( 2 7 ) 在接收端，历纰径衰落信道接收的信号可以表示为： l x b ( t ) = 岛( f ) s ( 卜乃( f ) ) + 刁( f ) ( 2 8 ) l = l 由于在非频率选择性信道环境下时延扩展相对于码元周期长度很小，因此有下式： s ( t 一乃( f ) ) s ( f ) ( 2 9 ) 其中定义复数乘性因子： = p t ( t ) e 刖 ( 2 1 0 ) 1 = 1 、 则式( 2 8 ) 可以改写为 = 口晨( f ) + 歹口，o ) = a ( t ) e 7 一( 2 1 1 ) ，上 其中( f ) = p t ( t ) c o s ( 8 1 ( t ) ) ，a l ( f ) = p l ( t ) s i n ( s t ( t ) ) 。可以看出接收信号波形的正交 l = o，= o 分量和同相分量具有时变性，这主要由多径信道自身的时变特性产生。 基于径方法的信道建模的关键就是在空间上玎条主径组成了一个散射系统，每条主 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 1 页 径又包含m 条子径，每条子径根据基站位置和用户端移动设定到达角和离开角，并服从 拉布拉斯分布。图2 8 是基站和用户端的角度参数【2 8 】： 表2 - 1s c m 模型环境参数 c h a n n e ls c e n a r i os u b u r b a nm a c r ou r b a nm a c r ou r b a nm i c r o m e a nc o m p o s i t ea sa tb s e ( s ) = 5 。 e ( s ) = 5 。，1 8 。 n a ( q 纠如c r d s ) 1 4 t b d1 7 t b dn 渔 r d s 1 2 9 t b d1 5 4 t b dn a ( d d 仃脚) 1 21 3n 渔 c o m p o s i t ea s a tb sa sal o g n o r m a l r vw h e ns i m u l a t i n gw i t h6 p a t h s卢s = o 6 9如= 0 8 1 n a o - s = 1 0 ( s 工+ s ) ，x n ( 0 ，1 ) c a s = o 1 3s s = 0 3 2 9 5 p e rp a t ha sa tb s ( f i x e d ) 2 d e g2 d e g2 d e g b sp e rp a t ha o dd i s t r i b u t i o ns td e v n ( 0 ，2 )u ( 0 ，盯；d d ) u ( 一6 0 ，6 0 ) d e g m e a no fr m sc o m p o s i t ea sa tm s e ( c r a s 艇) = 7 2 。e ( c r a s 船) = 7 2 。e ( c r a 5 船) = 7 2 。 p e rp a t ha sa tm s ( f i x e d ) 3 5 。3 5 。3 5 。 m sp e rp a t ha o ad i s t r i b u t i o n n ( 0 ，o - 。2 伽( ) )n ( 0 ，2 洲( 只) )n ( 0 ，一翻( 只) ) m e a nt o t a lr m sd e l a ys p r e a d e ( c r o s l = 0 6 7e ( ) = 0 6 5 o ( 0 ，0 8 ) s n a r r o w b a n dc o m p o s i t ed e l a ys p r e a d a sal o g n o r m a lr vw h e ns i m u l a t i n g # d s = - 0 8p d s = - 0 1 9 5 w i t h6 p a t h s n a 晰= 1 0 ( c n s x + p 珊) ，x 一1 1 ( o ，1 ) s d s = 0 2 8 8占d s = 0 1 8 l o g n o r m a ls h a d o w i n gs t a n d a r d 8 d b8 d b1 0 d b d e v i a t i o n n 图2 8 基站和用户角度参数 西南交通大学硕士研究生学位论文第12 页 i i s c m 模型定义了三种场景如表( 2 1