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問題已開啟
(普通問題)
在TD-LTE覆蓋優(yōu)化中經(jīng)常會提到一個這樣的解決辦法調(diào)整RS的發(fā)射功率其中的“RS”代表什么意思？
提問者:
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問題答案
( 2 )
通過Pa/Pb分配方式，可以調(diào)整含有RS單元的發(fā)射功率．．．
回答者：
litom2004
回答時間：2014-09-03 20:43
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小區(qū)特定參考信號（RS）的作用
通過在不同的時間和頻率端插入導頻信號，來進行新到估計。下面就信道估計的一些基本概念進行講述。
信道估計，就是利用已知的導頻信息來估計出實際信道的徑數(shù)和徑的系數(shù)，目的是識別每副發(fā)送天線與接收天線之間的信道沖激響應。用矩陣的型式可以表示為：Y=XH+W，其中，Y為接收信號，H為信道頻域響應，W為加性高斯白噪聲。
導頻信號的結構可以分為：梳狀導頻、塊狀導頻、散狀導頻。
多徑性和時變性是無線信道的兩大特點，并且當系統(tǒng)采用空時編碼時，接收端在準確知道信道特性的情況下才能進行有效的解碼，因此準確的信道估計對無線系統(tǒng)尤為重要。根據(jù)是否利用導頻信息，MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計算法分為：基于訓練序列/導頻的信道估計算法，盲信道估計算法和半盲信道估計算法。所有的算法都是基于某種準則的，其中最常用的準則有：最小二乘（LS）準則和最小均方誤差（MMSE）準則。
●基于導頻的信道估計：通過在發(fā)送的OFDM符號中插入導頻信號，接收端根據(jù)導頻位置處的接收信號估計出導頻位置處信道頻率響應，然后再根據(jù)內(nèi)插，外推算法計算出整個信道的頻率響應。典型的算法有：最小二乘（LS）算法，線性最小均方誤差（LMMSE）算法和最大似然（ML）算法。此類方法估計誤差小，收斂速度快，對該算法的研究最成熟，但由于要發(fā)送導頻或訓練序列，需占用一定的系統(tǒng)資源。
●盲信道估計：利用信道的統(tǒng)計信息諸如循環(huán)平穩(wěn)特性等進行信道估計。由于無需傳輸導頻信號和訓練序列，從而節(jié)約了開銷，提高了系統(tǒng)的有效數(shù)據(jù)傳輸效率，但此類算法處理數(shù)據(jù)量大，算法復雜，收斂速度慢，在實際中很少使用。
●半盲信道估計：它使用盡量少的導頻信號或訓練序列來確定盲信道估計算法所需的初始值，然后利用盲估計算法進行跟蹤、優(yōu)化，最后獲得信道參數(shù)。該算法是導頻輔助算法和盲估計算法之間的一個折衷。半盲估計算法降低了盲估計算法的運算復雜度，并加快了其收斂速度，預計對半盲估計算法的研究將成為未來研究的重點。
通過在不同的時間和頻率端插入導頻信號，來進行新到估計。下面就信道估計的一些基本概念進行講述。
信道估計，就是利用已知的導頻信息來估計出實際信道的徑數(shù)和徑的系數(shù)，目的是識別每副發(fā)送天線與接收天線之間的信道沖激響應。用矩陣的型式可以表示為：Y=XH+W，其中，Y為接收信號，H為信道頻域響應，W為加性高斯白噪聲。
導頻信號的結構可以分為：梳狀導頻、塊狀導頻、散狀導頻。
多徑性和時變性是無線信道的兩大特點，并且當系統(tǒng)采用空時編碼時，接收端在準確知道信道特性的情況下才能進行有效的解碼，因此準確的信道估計對無線系統(tǒng)尤為重要。根據(jù)是否利用導頻信息，MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計算法分為：基于訓練序列/導頻的信道估計算法，盲信道估計算法和半盲信道估計算法。所有的算法都是基于某種準則的，其中最常用的準則有：最小二乘（LS）準則和最小均方誤差（MMSE）準則。
●基于導頻的信道估計：通過在發(fā)送的OFDM符號中插入導頻信號，接收端根據(jù)導頻位置處的接收信號估計出導頻位置處信道頻率響應，然后再根據(jù)內(nèi)插，外推算法計算出整個信道的頻率響應。典型的算法有：最小二乘（LS）算法，線性最小均方誤差（LMMSE）算法和最大似然（ML）算法。此類方法估計誤差小，收斂速度快，對該算法的研究最成熟，但由于要發(fā)送導頻或訓練序列，需占用一定的系統(tǒng)資源。
●盲信道估計：利用信道的統(tǒng)計信息諸如循環(huán)平穩(wěn)特性等進行信道估計。由于無需傳輸導頻信號和訓練序列，從而節(jié)約了開銷，提高了系統(tǒng)的有效數(shù)據(jù)傳輸效率，但此類算法處理數(shù)據(jù)量大，算法復雜，收斂速度慢，在實際中很少使用。
●半盲信道估計：它使用盡量少的導頻信號或訓練序列來確定盲信道估計算法所需的初始值，然后利用盲估計算法進行跟蹤、優(yōu)化，最后獲得信道參數(shù)。該算法是導頻輔助算法和盲估計算法之間的一個折衷。半盲估計算法降低了盲估計算法的運算復雜度，并加快了其收斂速度，預計對半盲估計算法的研究將成為未來研究的重點。
回答者：
OscarDon
回答時間：2014-09-03 22:56
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