LTE协议下高速移动场景预编码技术研究*

粟 唐，汪晓宁

(西南交通大学,四川 成都 611756)

LTE协议下高速移动场景预编码技术研究*

粟 唐，汪晓宁

(西南交通大学,四川 成都 611756)

高速移动场景下多普勒频移激增，对信道估计的准确性提出了很高要求，仅仅依靠传统的信道估计已不能很好反映信道状态，使用估计的信道状态信息进行预编码操作，会使系统的误比特率性能急剧下降。基于上述情况，给出了基于统计信道状态信息的码本预编码方法，利用信道的统计信息改善信道估计的准确性，有效提高了系统的误比特率性能，并显著降低了码本选择的计算复杂度。

高速移动 预编码 信道统计信息

0 引 言

LTE/LTE-A作为4G协议标准，提出了比3G协议更高的频谱利用率和更低的传输延迟及更快的信息传输速率。MIMO预编码技术[1]通过充分利用多天线来提供空间复用与分集，能够获得比传统的SISO技术更高的峰值速率、更好的传输可靠性与更加高效的频谱效率，已成为LTE协议中的关键技术。

随着高速铁路的快速发展，在高速移动环境下对无线通信技术提出了新的要求。未来，LTE/LTE-A技术将取代GSM-R成为高铁的通信方案之一。因此，在高速移动场景下研究预编码技术已非常必要。

在高速移动场景下，信道状态信息在一个符号传输周期内发生明显变化，传统的信道估计技术已变得不再准确，信道的快时变性导致经历反馈时延后得到的信道状态信息不再能较为准确地刻画当时的真实信道情况，为此采用统计的信道状态信息来应对上述问题。现阶段，统计信道信息主要被用来进行基于非码本的预编码[2]，但基于码本的预编码才是LTE协议中明确规定的预编码方案。因此，对于在高速移动环境下基于LTE协议的码本预编码的研究成为了本文研究的出发点。

在对几种常见的适用于LTE协议的码本预编码方法[3]进行研究的基础上，本文给出了基于统计信道状态信息的预编码矩阵索引选择算法。仿真结果表明，该算法能有效提高系统的误比特率性能，并大幅降低预编码操作中选择码本的计算复杂度。

1 系统模型

假设MIMO系统的发射天线数为Nt，接收天线数为Nr，传输层数为L。则此时接收信号在频域表示为

Y=HWX+N

(1)

2 已有的动态信道状态信息模型

为了降低快时变条件下信道状态信息估计的不准确性，文献[4]提出了采用统计信道信息与信道的时间相关特性构建发射端动态信道状态信息模型。

相对时不变信道的均值、协方差及自协方差能有效地刻画信道状态信息，快时变信道H可表示为相对固定不变和明显时变两部分

(2)

信道的变化部分采用信道的协方差R0表示，其描述了MIMO系统中所有发射和接收天线对之间的空间相关性

(3)

信道的自协方差矩阵则描述了信道随时间相关的快慢程度。若信道是平稳的，则两个信道的抽样样本的协方差只依赖时间间隔s

(4)

MIMO信道的相关矩阵R0表征了所有发射和接收天线对之间的空间相关性，而非0延迟的自协方差矩阵Rs同时反映了信道的空间相关性与时间相关性。假设所有天线对的时间统计特性相同，则信道的空间相关性与时间相关性是独立存在的，信道的自协方差可以表示为

Rs=ρsR0

(5)

其中，ρs为信道的时间相关系数。

信道统计信息Hm、R0及Rs在相干时间的数十倍到数百倍的时间内是有效的[5]，并且在这段时间内信道可以认为是平稳的，所以能够通过平均数十倍相干时间内的信道估计值获得。

(6)

(7)

其中，Es是0均值估计误差，es=vec(Es)；

现在假定，已知发送端0时刻信道的初始测量值H0与信道的统计信息Hm、R0、Rs。则基于MMSE估计理论，信道在时刻s的最优估计与估计错误协方差能够表征为

(8)

(9)

利用公式(5)简化上述的时间相关模型，则信道的估计值和错误协方差重写为

(10)

(11)

发射端信道状态信息可以简要地刻画为ρs、初始信道测量值H0、信道均值Hm与协方差R0的函数。信道估计值变成了初始测量值与信道均值的线性组合。而错误协方差仅是信道协方差的线性函数。

公式(10)(11)描述了发射端统计信道状态信息模型，其中ρs是依赖时间延迟s的信道估计质量因子。发射端信道状态信息的估计值随着参数ρs的变化而改变；当其等于1时，信道的估计值是完美的信道状态信息；当其等于0时，信道的估计值退化为完全的统计状态信息；而当其介于0和1之间时，此时信道的估计值由信道测量值与信道均值共同组成。

3 基于统计信道状态信息的码本选择算法

LTE/LTE-A协议[6]规定了5种信道模型，移动速度越快，多普勒频移越大。当相干时间远大于信号的符号周期，可以认为信号经历慢衰落过程，此时近似认为发送信号的信道传输特性在符号周期内保持不变。在LTE/LTE-A协议中现有的多普勒频移最大的ETU2场景下，相干时间约为1.41 ms，而一个子帧的信号传输周期为1 ms,此时相干时间大于符号传输周期，可近似认为信号经历慢衰落过程。但在ETU2场景下，移动速度仅为120 km/h，远远达不到高速移动的要求。当移动速度增加到350 km/h时，最大多普勒频移变为850 Hz，其对应的相干时间大约为0.498 ms，小于一个子帧的信号传输周期；相干时间小于符号传输周期，信号经历快衰落过程。此时，不能认为在一个符号传输周期内，信道状态信息几乎保持不变或缓慢变化。在高速移动场景下，信道状态信息在一个符号传输周期内发生明显变化。随着信道状态信息的快速变化，多普勒频移显著增加，传统的信道估计技术已变得不再准确，信道的快时变性导致经历了反馈时延后得到的信道状态信息不再能较为准确地刻画此时的真实信道情况。

为了应对信道的快时变性及信道估计的不准确性等问题，本文基于发射端动态信道状态信息模型，结合LTE协议的码本预编码方案，给出了基于统计信道状态信息以最大信干噪比(SINR)为优化准则的码本选择算法。

下面介绍基于统计信道状态信息以最大信干噪比(SINR)为优化准则的码本选择算法。

加入MIMO预编码后的MMSE接收机[7]为

(12)

将式(10)带入上式，得到经动态统计模型修正的MMSE接收机

(13)

经MMSE接收机后的信号为：

(14)

(15)

(16)

则总的SINR为

(17)

(18)

4 计算复杂度降低分析

LTE协议中规定，无线链路的数据在上行和下行中均以无线帧的形式进行传输，一个无线帧的长度为10 ms，其又分为十个子帧，每个子帧的长度均为1 ms。在1.4 MHz的带宽配置下，每个子帧包含72×14个子载波，但其中有少量子载波用来传输进行信道估计的导频信号，加起来总共占用144个子载波，所以实际用于数据传输的子载波数为72×12。假定预编码索引的时域反馈间隔为2个OFDM符号，频域反馈间隔为2个资源块(RB)；再考虑4发射天线2接收天线2数据层配置的情况，则在一个子帧内实际需要反馈的预编码索引数为21次。当采用估计信道状态信息利用最大SINR准则的码本选择算法时，需要进行 21次预编码矩阵索引的选择。而采用完全统计信道状态信息对信道估计值进行修正，只需进行1次预编码矩阵索引的选取，便可在接收到反馈信息的发射端对整个子帧的数据进行预编码操作。显而易见，由于预编码矩阵索引的选取从21次减少到了1次，因此运算的复杂度大幅度降低，详情见下表：

表1 预编码索引选择计算复杂度对比

5 仿真结果

图1给出了基于统计信道状态信息利用最大SINR准则的码本选择算法的预编码方案与基于估计信道状态信息利用最大SINR准则的码本选择算法的预编码方案的误比特率性能对比。从图中可看出，当移动速度增加到350 km/h时，系统经历的最大多普勒频移增加到850 Hz，此时信道状态信息处于快时变的情况，信道估计的准确性受到了很大的影响；又由于未对发送数据采用任何纠错编码，导致系统的误比特率性能急剧下降，在20 dB时即开始出现错误平层。基于统计信道状态信息利用最大SINR准则的码本选择算法比基于估计信道状态信息利用最大SINR准则的码本选择算法拥有更好的误比特率性能；两者在-5 dB之前拥有相同的误比特率，但在大于-5 dB之后，基于统计信道状态信息的方案比基于估计信道状态信息的方案拥有更低的误比特率，且随着信噪比的进一步增加性能优势逐渐变得明显。基于统计信道状态信息的方案在信噪比为15 dB时与基于估计信道状态信息的方案在信噪比为20 dB时拥有相同的误比特率。并且基于统计信道状态信息的方案比基于估计信道状态信息的方案拥有更低的错误平层。

表2 仿真参数设置

图1 350 km/h统计信息与估计信息预编码对比

6 结 语

本文根据LTE协议在高速移动场景下分析了动态信道状态信息模型的建立过程，给出了基于统计信道状态信息的预编码矩阵索引选择算法，并进行了仿真分析。仿真结果证明采用统计信道状态信息进行预编码操作不仅可提高系统的误比特率性能，而且可大幅降低预编码过程中码本索引选择的计算复杂度。文中利用信道统计信息中的信道均值修正估计的信道状态信息，还可以尝试采用更多的信道统计信息对信道状态信息进行修正，进一步提升系统的误比特率性能。

[1] 陈佳,何海浪.LTE系统中下行预编码技术[J].通信技术,2011,44(6):73-75.DOI:10.3969/j.issn.1002-0802.2011.06.026. Jia Chen, Hailang He.Precoding Techniques in Downlink LTE System[J]. COMMUNICATIONS TECHNOLOGY,2011,44(6):73-75.DOI:10.3969/j.issn.1002-0802.2011.06.026.

[2] M. Vu and A.Paulraj. MIMO Wireless Linear Precoding[J]. IEEE Signal Processing Magazine, Sep.2007, vol.24: pp.86-105.

[3] J. C.Roh and B. D. Rao.Design and Analysis of MIMO Spatial Multiplexing Systems with Quantized Feedback[J].IEEE Trans. Signal Processing, Aug. 2006, vol.54: pp.2874-2886.

[4] Mai Vu,ArogyaswamiPaulraj. On the Capacity of MIMO Wireless Channels with DynamicCSIT[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Sept. 2007,vol.25: pp.1269-1283.

[5] J.Kermoal,L. Schumacher,K. Pedersen,P. Mogensenand F. Frederiksen. A Stochastic MIMO Radio Channel Model with Experimental Validation[J]. IEEE J.Select.AreasCommun, Aug.2002,vol.201211-1226.

[6] 3GPP TS 36.213V11.0.0- Sept. 2012, Physical layer procedures[S].

[7] 袁超,杨海芬,李广军等.LTE基于码本选择预编码研究[J].中国新通信,2010,12(2):44-47.DOI:10. 3969/j.issn. 1673-4866.2010.02.009. YUAN Cao, YANG Hai-feng, LI Guang-jun and so on. Precoding for Codebook Selection in LTE[J].CHINA NEW TELECOMMUNICATIONS,2010,12(2):44-47. DOI:10. 3969/j.issn. 1673-4866.2010.02.009.

SU Tang(1989-),male, graduate student, majoring in mobile communication.

汪晓宁(1962—)，女，博士，副教授，主要研究方向：无线通信、信号处理、轨道交通车地通信。

WANG Xiao-ning (1962-),female, Ph.D., associate professor, mainly engaged in wireless communication, signal processing, train-ground communication.

National Program on Key Basic Research Project(2012CB316100)

Pre-coding in High-speed Mobile Scenario for LTE Protocol

SU Tang1， WANG Xiao-ning2

(Southwest Jiaotong University,Chengdu Sichuan 611756,China)

In high-speed mobile scenario, the increase of Doppler shift would raises a great claim on accuracy of channel estimation. Conventional channel estimation could not fairly reflect the channel state at that moment. BER(Bit Error Rate) performance of the system would decline sharply when the estimated channel-state information is used for pre-coding. In light of this,codebook pre-coding method based onstatisticalinformation of channel state is proposed,in which the statistical information of is used to enhance the accuracy of channel estimation,thus effectively improves the BER performance and obviously reduces the computation complexity of codebook selection.

high-speed mobile; pre-coding; statistical information of channel

date:2014-10-10；Revised date：2015-01-28

国家重点基础研究发展计划项目(2012CB316100)

TN929.5

A

1002-0802(2015)03-0258-04

粟 唐(1989—)，男，硕士研究生，主要研究方向：移动通信;

10.3969/j.issn.1002-0802.2015.03.003

2014-10-10；

2015-01-28