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無線信道移動(dòng)性與衰落性建模
destild
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發(fā)表于 2018-12-11 14:07:35  只看樓主 

原文 Understanding LTE with MATLAB  ,作者Houman Zarrinkoub,本文是對于該書的翻譯,書中的專業(yè)性詞匯給出了英文原文,圖和表的排版都是參考原文,翻譯不準(zhǔn)確的地方請讀者多多包涵。

本文僅限于個(gè)人學(xué)習(xí),研究,交流,不得用于其他商業(yè)用途!


第5章    OFDM


到目前為止,我們已經(jīng)考慮了LTE標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)制、加擾和編碼規(guī)范,并使用了一個(gè)簡單的信道模型(加性高斯白噪聲,AWGN)來進(jìn)行性能評估。了解正交頻分復(fù)用(OFDM)是標(biāo)準(zhǔn)的基本空中接口,需要了解和建模更復(fù)雜的信道模型。


在本章中,我們考慮實(shí)際的信道模型,該模型考慮了動(dòng)態(tài)信道響應(yīng)和衰落條件。由移動(dòng)性導(dǎo)致的多徑衰落和多普勒效應(yīng)等短期衰落效應(yīng)將導(dǎo)致頻率選擇性信道模型。LTE中的OFDM和單載波頻分復(fù)用(SC-FDM)多址技術(shù)分別用于下行鏈路和上行鏈路,使用高效的頻域均衡器來對抗頻率選擇性衰落,并有助于其優(yōu)越的頻譜效率。在本章中,我們將著重于單天線配置,而在下一章中,我們將結(jié)合多輸入多輸出(MIMO)和OFDM。


我們將詳細(xì)介紹OFDM技術(shù)的基礎(chǔ),并討論在LTE標(biāo)準(zhǔn)中的OFDM幀結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)。然后,我們將討論OFDM信號的時(shí)頻映射和用于自適應(yīng)地利用信道帶寬的各種資源元素粒度,接著在接收機(jī)處對OFDM信號進(jìn)行頻域均衡。我們研究了零逼近(ZF)、最小均方誤差(MMSE)、均衡器和參考信號或?qū)ьl插值的細(xì)節(jié)。最后,我們檢查由迄今為止開發(fā)的組件組成的收發(fā)器在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的各種多徑衰落和移動(dòng)性條件下的性能。


5.1 信道建模

無線信道的特征在于發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間不同傳播路徑的可用性。除了發(fā)射器和接收器之間的直接路徑(可能甚至不存在)之外,還可以通過反射、衍射、散射或其他傳播場景來形成其他路徑。通過穿過不同的路徑,可以在接收器處同時(shí)接收不同版本的發(fā)射信號。這些不同的版本表現(xiàn)出不同的信號功率和時(shí)間延遲或相位分布。由于這些接收信號在時(shí)間上是相關(guān)的,所以對于大多數(shù)無線連接來說,AWGN模型不是最具代表性的信道模型。因此,對無線信道的特性進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕J且苿?dòng)通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要要求。信道傳播通常導(dǎo)致接收信號相對于發(fā)送信號的功率降低。一般來說,功率降低分為兩類:(i)信號衰減或大規(guī)模衰落,和(i i)衰落或小規(guī)模衰落。


5.1.1 大尺度和小尺度衰落

路徑損耗和陰影是最顯著的大規(guī)模衰落效應(yīng)之一。在設(shè)計(jì)蜂窩通信應(yīng)考慮了這些較大的特征[1 ]。小尺度衰落包括多徑衰落和由于移動(dòng)性引起的時(shí)間色散。這些特點(diǎn)是短暫的,必須自適應(yīng)處理。物理層的設(shè)計(jì)應(yīng)該包括有效地處理這些類型的信道損傷的技術(shù)[1]。


5.1.2 多徑衰落

多徑衰落的特征是功率延遲分布,包括兩個(gè)分量:相對延遲向量和平均功率參數(shù)向量。另一組有用的標(biāo)量度量是作為相對延遲的第一和第二時(shí)刻的平均超時(shí)延或根均方(RMS)延遲擴(kuò)展。多徑衰落可以是平坦的或頻率選擇性的。如果帶寬大于延遲擴(kuò)展的倒數(shù),信道頻率響應(yīng)將導(dǎo)致多徑衰落。


在蜂窩通信環(huán)境中,在移動(dòng)終端處按照來自基站的直接路徑接收信號。一些信號也將從建筑物或其他反射器反射出來,并且以時(shí)延和衰減的功率到達(dá)移動(dòng)終端。由于移動(dòng)接收機(jī)獲得這些信號的線性組合,因此獲得的凈信號實(shí)質(zhì)上是輸入信號和信道的脈沖響應(yīng)的卷積。在頻域中,信道的頻率響應(yīng)包括不同頻率下的不同響應(yīng)模式;因此我們有頻率選擇性衰落,如圖5.1。

在具有多徑傳播特性的時(shí)間色散信道的情況下,不僅子載波內(nèi)存在碼間干擾,而且子載波之間也存在干擾。這是因?yàn)樽虞d波之間的正交性將由于一條路徑的解調(diào)器相關(guān)間隔與另一條路徑的符號邊界的重疊而部分丟失。用于計(jì)算快速傅立葉變換(FFT)的積分間隔不一定對應(yīng)于該路徑的復(fù)指數(shù)周期的整數(shù),因?yàn)檎{(diào)制符號可能在連續(xù)的符號間隔之間不同。


5.1.3 多普勒效應(yīng)

對于在諸如LTE之類的寬帶上傳輸?shù)囊苿?dòng)系統(tǒng),主要信道退化是由多徑傳播引起的短期衰落的結(jié)果。我們需要考慮衰落信道的影響,以便提供LTE系統(tǒng)性能的準(zhǔn)確評估。作為移動(dòng)終端移動(dòng)的結(jié)果,信道脈沖響應(yīng)的輪廓可以變化?焖ヂ湫诺篮吐ヂ湫诺婪从骋苿(dòng)終端的速度,并且以多普勒頻移來表示[1]。


5.1.4 MATLAB 例子

通過使用通信系統(tǒng)工具箱的各種信道模型,我們可以研究信道響應(yīng)對發(fā)送信號的影響。瑞利信道對象和瑞利信道對象可以用來對單條傳播路徑進(jìn)行建模,而公共MIMO信道系統(tǒng)對象可以用來研究多天線和多條傳播路徑的影響。所有這些分量都使用延遲分布和多普勒頻移作為參數(shù)來模擬衰落信道的動(dòng)態(tài)。

為了熟悉這些對象,讓我們分別檢查四種類型的信道。這些信道模型之間的差異涉及(i)是否存在頻率平坦或頻率選擇性信道,以及(i i)是否存在由于接收機(jī)的移動(dòng)性引起的多普勒偏移導(dǎo)致的頻率色散信道。


5.1.4.1 低移動(dòng)性平坦衰落信道

第一類信道是低移動(dòng)性平坦衰落信道。在這種情況下,延遲分布不包含多個(gè)時(shí)間偏移。其特點(diǎn)是具有表示發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的時(shí)差的單個(gè)主要延遲值。此外,低遷移率導(dǎo)致接近零的多普勒頻移。下面的MATLAB函數(shù)實(shí)現(xiàn)了這樣的信道模型。

 1function y = ChanModelFading(in, Chan)
2%#codegen
3Get simulation params
4numTx=1;
5numRx=1;
6chanSRate = Chan.chanSRate;
7PathDelays = Chan.PathDelays;
8PathGains  = Chan.PathGains;
9Doppler      = Chan.DopplerShift;
10Initialize objects
11persistent chanObj
12if isempty(chanObj)
13    chanObj = comm.MIMOChannel(...
14        'SampleRate', chanSRate, ...
15        'MaximumDopplerShift', Doppler, ...
16        'PathDelays', PathDelays,...
17        'AveragePathGains', PathGains,...
18        'NumTransmitAntennas',numTx,...  %
19        'TransmitCorrelationMatrix', eye(numTx
),...
20        'ReceiveCorrelationMatrix', eye(numRx),...
21        'PathGainsOutputPort', false,...
22        'NormalizePathGains', true,...
23        'NormalizeChannelOutputs', true);
24end
25y = step(chanObj, in);
26


為了可視化這種信道對系統(tǒng)的影響,我們將衰落信道添加到包含編碼加擾和調(diào)制的系統(tǒng)中,并觀察解調(diào)器的輸入信號。注意,通過在下面的MATLAB函數(shù)中運(yùn)行實(shí)驗(yàn),我們可以觀察到,即使是表示溫和形式的信道響應(yīng)的靜態(tài)平坦衰落信道,其性能也會(huì)顯著降低。

函數(shù)chap5_ex01

 1function [berbits] = chap5_ex01(EbNo, maxNumErrs, maxNumBits, prmLTE)
2%#codegen
3%% Constants
4FRM=2432-24;                                          
5Kplus=FRM+24;
6Indices = lteIntrlvrIndices(Kplus);
7ModulationMode=prmLTE.Mode;
8k=2*ModulationMode;
9maxIter=prmLTE.maxIter;
10CodingRate=prmLTE.Rate;
11snr = EbNo + 10*log10(k) + 10*log10(CodingRate);
12noiseVar = 10.^(-snr/10);
13%% Processsing loop modeling transmitter, channel model and receiver
14numErrs = 0; numBits = 0; nS=0; 
15while ((numErrs < maxNumErrs) && (numBits < maxNumBits))
16    % Transmitter
17    u  =  randi([0 1], FRM,1);                                                           % Randomly generated input bits
18    data= CbCRCGenerator(u);                                                        % Transport block CRC code
19    [t1, Kplus, ~] = TbChannelCoding(data, prmLTE);
20    t2 = Scrambler(t1, nS);                                                                % Scrambler
21    t3 = Modulator(t2, ModulationMode);                                       % Modulator
22    % Channel & Add AWG noise
23    rxFade =  ChanModelFading(t3, prmLTE);                               % Fading channel - assume unit sigPower
24    c0  = AWGNChannel2(rxFade, noiseVar );                                   % AWGN channel
25    zVisualize_ex01(prmLTE, t3, c0);                                              % Visualize channel response and constellation
26    % Receiver
27    r0 = DemodulatorSoft(c0, ModulationMode, noiseVar);            % Demodulator
28    r1 = DescramblerSoft(r0, nS);                                                     % Descrambler
29    r2 = RateDematcher(r1, Kplus);                                                  % Rate Matcher
30    r3  = TurboDecoder(-r2, Indices,  maxIter);                                % Turbo Deocder
31    y   =  CbCRCDetector(r3);                                                           % Code block CRC dtector
32    % Measurements
33    numErrs     = numErrs + sum(y~=u);                                           % Update number of bit errors
34    numBits     = numBits + FRM;                                                     % Update number of bits processed
35    % Manage slot number with each subframe processed
36    nS = nS + 2; nS = mod(nS, 20);
37end
38%% Clean up & collect results
39ber = numErrs/
numBits;                                          % Compute Bit Error Rate (BER
)
40bits = numBits;
41


函數(shù)zVisualize_ex01

 1function zVisualize_ex01(prmLTE, txSig, rxSig)
2Constellation Scopes & Spectral Analyzers
3persistent hScope1 hSpecAnalyzer
4Constellation Diagrams
5if isempty(hScope1)
6hScope1 = comm.ConstellationDiagram('ShowReferenceConstellation', false,...
7    'YLimits', [-3,3], 'XLimits', [-3,3], 'Position', ...
8    figposition([5 60 20 25]
), 'Name', 'After Channel Model');
9Spectrum Scope
10hSpecAnalyzer = dsp.SpectrumAnalyzer('SampleRate',  prmLTE.chanSRate, ...
11    'SpectrumType''Power density''PowerUnits''dBW', ...
12    'RBWSource''Property',   'RBW'15000,...
13    'FrequencySpan''Span and center frequency',...
14    'Span',  0.5*prmLTE.chanSRate, 'CenterFrequency'0,...
15    'SpectralAverages'10, ...
16    'Title''Transmitted & Received Signal Spectrum''YLimits', [-80 -55],...
17    'YLabel''PSD'
);
18end
19Update Spectrum scope
20step(hSpecAnalyzer, [txSig, rxSig]);
21Update Constellation Scope
22step(hScope1, rxSig);
23end
24


 1%% Visualizing channel models under different mobility and multipath delay profiles
2maxNumErrs=1e6;
3maxNumBits=1e6;
4EbNo=9;
5CodingRate=1/3;          % Choose any coding rate between 1/3 to 0.99
6Mode=3;                       % Choose either of 1 for QPSK or 2 for QAM16 or 3 for QAM64
7prmLTE.Mode=Mode;
8prmLTE.Rate=CodingRate;
9prmLTE.maxIter=6;
10prmLTE.chanSRate=3.654e6;
11chanSRate=prmLTE.chanSRate;
12%% Low-mobility flat fading channel  
13prmLTE.PathDelays=0*(1/chanSRate);
14prmLTE.PathGains= 0;
15prmLTE.DopplerShift= 0;
16clear functions
17chap5_ex01(EbNo, maxNumErrs, maxNumBits, prmLTE);

圖5.2顯示了傳輸帶寬內(nèi)發(fā)送和接收信號的頻率響應(yīng)。它解釋了為什么這被稱為平坦衰落信道,因?yàn)樵诿總(gè)頻率的整個(gè)帶寬中,響應(yīng)被相同的值衰落。

圖5.2 低移動(dòng)性平坦衰落信道

5.1.4.2 高移動(dòng)性平坦衰落信道

現(xiàn)在我們?yōu)槎嗥绽疹l移設(shè)置一個(gè)非零值,以便對高移動(dòng)性平坦衰落信道建模。注意,信道響應(yīng)的輪廓仍然是平坦衰落的,但是整個(gè)頻譜的增益隨時(shí)間而變化。而且,接收信號的星座仍然類似于64QAM(正交幅度調(diào)制)調(diào)制。然而,在每個(gè)時(shí)間步長,星座基于多普勒頻移導(dǎo)致的相位偏移而旋轉(zhuǎn)。這些效果如圖5.3所示。

 1%% Visualizing channel models under different mobility and multipath delay profiles
2maxNumErrs=1e6;
3maxNumBits=1e6;
4EbNo=9;
5CodingRate=1/3;          % Choose any coding rate between 1/3 to 0.99
6Mode=3;                       % Choose either of 1 for QPSK or 2 for QAM16 or 3 for QAM64
7prmLTE.Mode=Mode;
8prmLTE.Rate=CodingRate;
9prmLTE.maxIter=6;
10prmLTE.chanSRate=3.654e6;
11chanSRate=prmLTE.chanSRate;
12%% High-mobility flat fading channel
13prmLTE.PathDelays=0*(1/chanSRate);
14prmLTE.PathGains= 0;
15prmLTE.DopplerShift= 70;
16clear functions
17chap5_ex01(EbNo, maxNumErrs, maxNumBits, prmLTE);


圖5.3高移動(dòng)性平坦衰落信道

5.1.4.3低移動(dòng)性頻率選擇衰減信道

在本節(jié)中,我們檢查頻率選擇性信道模型,該模型仍然具有零多普勒頻移,但是它將具有用于相關(guān)延遲分布的向量。利用時(shí)間延遲向量,我們觀察到相同大小的增益向量。這導(dǎo)致了頻率選擇性信道響應(yīng),如圖5.4所示。

 1%% Visualizing channel models under different mobility and multipath delay profiles
2maxNumErrs=1e6;
3maxNumBits=1e6;
4EbNo=9;
5CodingRate=1/3;          % Choose any coding rate between 1/3 to 0.99
6Mode=3;                       % Choose either of 1 for QPSK or 2 for QAM16 or 3 for QAM64
7prmLTE.Mode=Mode;
8prmLTE.Rate=CodingRate;
9prmLTE.maxIter=6;
10prmLTE.chanSRate=3.654e6;
11chanSRate=prmLTE.chanSRate;
12%% Low-mobility frequency-selective fading channel
13prmLTE.PathDelays= [0 10 20 30 100]*(1/chanSRate);
14prmLTE.PathGains= [0 -3 -6 -8 -172];
15prmLTE.DopplerShift= 0;
16clear functions
17chap5_ex01(EbNo, maxNumErrs, maxNumBits, prmLTE);


圖5.4 低移動(dòng)性頻率選擇衰減信道

5.1.4.4高移動(dòng)性頻率選擇衰減信道

最后,通過設(shè)置多普勒頻移的非零值,我們可以對高遷移率頻率選擇性信道建模。與先前的高遷移率情況一樣,我們觀察到在不同頻率值下信道增益的變化曲線。我們還注意到,信道響應(yīng)隨時(shí)間變化。圖5.5說明了在間隔10ms的兩個(gè)子幀上計(jì)算的信道響應(yīng)的幅度譜。

 1%% Visualizing channel models under different mobility and multipath delay profiles
2maxNumErrs=1e6;
3maxNumBits=1e6;
4EbNo=9;
5CodingRate=1/3;          % Choose any coding rate between 1/3 to 0.99
6Mode=3;                       % Choose either of 1 for QPSK or 2 for QAM16 or 3 for QAM64
7prmLTE.Mode=Mode;
8prmLTE.Rate=CodingRate;
9prmLTE.maxIter=6;
10prmLTE.chanSRate=3.654e6;
11chanSRate=prmLTE.chanSRate;
12%% High-mobility frequency-selective fading channel
13prmLTE.PathDelays= [0 10 20 30 100]*(1/chanSRate);
14prmLTE.PathGains= [0 -3 -6 -8 -172];
15prmLTE.DopplerShift= 70;
16clear functions
17chap5_ex01(EbNo, maxNumErrs, maxNumBits, prmLTE);


圖5.5高移動(dòng)性頻率選擇衰減信道



未完待續(xù)

2018/12/9


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    發(fā)表于 2019-01-01 18:09:17 


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    原帖由 destild 于 2018-12-11 06:07:35 發(fā)表
    “原文Understanding LTE with MATLAB ,作者Houman Zarrinkoub,本文是對于該書的翻譯,書中的專業(yè)性詞匯給出了英文原文,圖和表的排版都是參考原文,翻譯不準(zhǔn)確的地方請讀者多多包涵。本文僅限于個(gè) ...

    您好,我想問一個(gè)問題,我要求信道容量,需要求信道增益,當(dāng)考慮路徑損耗,陰影衰落,瑞利衰落的時(shí)候,我的信道增益H要如何表達(dá)呢?陰影衰落和瑞利衰落與距離和載頻頻率有關(guān)嗎?

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    發(fā)表于 2019-01-08 20:31:34  只看樓主 


    QUOTE:
    原帖由 wx_10259293 于 2019-1-1 10:09:17 發(fā)表

    您好,我想問一個(gè)問題,我要求信道容量,需要求信道增益,當(dāng)考慮路徑損耗,陰影衰落,瑞利衰落的時(shí)候,我的信道增益H要如何表達(dá)呢?陰影衰落和瑞利衰落與距離和載頻頻率有關(guān)嗎?

    您好,您問的問題比較專業(yè),我暫時(shí)還沒有研究的這么深入。不過我在公眾號(damuchacha)里面翻譯的最新一篇文章《LTE信號傳輸過程模型》中有計(jì)算“均衡器增益計(jì)算”,不確定更你這個(gè)是不是相關(guān),你可以參考一下。也可以參考后續(xù)的文章,或者直接參考原書中的內(nèi)容——Understanding LTE with MATLAB  ,作者Houman Zarrinkoub


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