MMSE检测下的LTE链路级仿真到系统级仿真的接口方法

空军工程大学信息与导航学院 张妍哲

MMSE检测下的LTE链路级仿真到系统级仿真的接口方法

空军工程大学信息与导航学院 张妍哲

本文根据链路级仿真提供的链路参数可以得到各子载波上的信噪比，将其带入Logistic函数可以计算出含编码调节参数β的有效信噪比，再使用加权的参数优化方法即可直接计算出链路的误块率，以供系统级仿真调用。这样解决了指数有效信噪比映射算法中预测准确度低和互信息量有效信噪比映射算法计算复杂度高的问题，通过增大关键区域误差在优化过程中的权重，提高关键区域中算法的准确度。

LTE；系统级仿真；接口

1.LTE系统级仿真

系统级仿真是对整个系统的规划方案以及底层算法性能的检验手段，系统级仿真是一种多点对多点的仿真，需要点对点之间的链路性能作为数据基础，然而在系统仿真中对链路性能进行测量的开销十分巨大，因此引入链路级仿真到系统级仿真（Link to System，L2S）的接口方法，将链路仿真与系统仿真分离。链路级仿真为系统级仿真提供误块率（Block Error Rate，BLER）与信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）的关系。这样系统级仿真仅需要提供发射功率、调制编码方式等上层数据，就可以得到相应方案下的链路性能，以供系统级仿真调用，从而减少仿真时间。

互信息量有效信噪比映射算法（Mutual Information Effective SNR Mapping，MIESM）和指数有效信噪比映射算法（Exponential Effective SNR Mapping，EESM）是应用最为广泛的链路层到系统级映射算法，它们通过将各子载波上的信噪比映射为一个有效值来预测链路的性能；由于系统级仿真往往更加关注某一关键区域的预测性能，在使用传统方法优化待定参数时，由于非关键区域预测误差的存在，会导致关键区域的算法性能无法达到最优。

2.预编码方案的改进

本文针对采用最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）检测的无线通信系统仿真，提供一种MMSE检测下的链路级仿真到系统级仿真的接口方法，该方法包括以下步骤：

（1）在理想信道估计以及MMSE检测的条件下，计算最佳的接收矩阵G，表达式如下：

式中，H表示信道矩阵，HH表示矩阵H的共轭转置，σ2表示噪声功率，I表示单位阵；

（2）利用步骤（1）中的信道矩阵H和接收矩阵G计算出信噪比γik，表达式如下：

式中，SINGikγik表示第i层数据流上的第k个子载波的信噪比，gik表示第k个子载波对应的矩阵G的第i行向量，表示第k个子载波对应的矩阵H的第j列向量，其中，M、 N分别为矩阵H的行数与列数，，L为子载波的个数，Pt表示符号的发送功率；

（3）根据步骤（2）中子载波信噪比γik建立等效信噪比γeff(β)的表达式如下：

（4）根据同一误块率在AWGN参考曲线上对应的信噪比与所述有效信噪比γeff(β)之间的加权均方误差最小的原则计算最优编码调节参数βopt；

（5）利用所述最优编码调节参数βopt和步骤（3）中所述等效信噪比γeff(β)的表达式计算出等效信噪比γeff(β)，然后查询AWGN参考曲线得到链路的误块率，并根据所述误块率调整系统级仿真的资源分配，功率分配以及编码调制方案。

其中，步骤（3）中对于不同调制方式，信噪比γ与比特信道容量I(γ)的关系式不同，

调制方式为QPSK时：

调制方式为16QAM时：

调制方式为64QAM时：

其中，步骤（4）中所述最优编码调节参数βopt的计算表达式为：

式中，γAWGN表示某一误块率在AWGN参考曲线上对应的信噪比，W为加权因子。

其中，加权因子W与误块率BLER的关系式如下：

式中，δ表示实际仿真中截止误块率的对数值，即误块率达到该值时就不再提高信噪比，直接结束仿真。其中，所述截止误块率的值设置为0.01。

3.仿真结果

下图为Logistic函数计算信道容量与真实信道容量的对比图。可以看出在16QAM和64QAM下使用上述公式计算的比特信道容量与真实比特信道容量的对比结果，两者曲线几乎重合，可以看出本文采用的基于Logistic函数的计算方式能较好的反映信道容量，在高阶调制时拥有更高的预测准确度。

下图改进方案和EESM算法的均方差性能对比图。在关键区域的误块率BLER下，对应的SNR在不同MCS下的均方差。从仿真结果可以看出改进方法下几乎所有的MCS下的SNR均方差均优于EESM算法下的均方差，亦即改进的接口方法使得仿真结果在关键区域拟合得更好，因此改进算法要优于EESM算法。

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[3]杨蓓.LTE系统级仿真及关键技术研究与评估[D].北京邮电大学,2014.