Алгоритм демодуляции и фильтрации коэффициента передачи канала связи в системах связи с несколькими антеннами (MIMO) и ортогональным частотным мультиплексированием (OFDM)

14 декабря 2011 г. 2:04

ТЕХНОЛОГИИ

Алгоритм демодуляции и фильтрации коэффициента передачи канала связи в системах связи с несколькими антеннами

Ключевые слом: ортогональное частотное мультиплексирование (OFDM), МІМО, фильтрация параметров конало связи.

Для оценивания комплексного множителя канала связи в системах OFDM используются пилот-сигналы, известные на приемной стороне и передаваемые через определенные временные интервалы между информационными символа**. Автором был разработан и ранее опубликован алгоритм совместной демодуляции и оценивания параметров канала. Для повышения точности оценивания, на каждой итерации используются не только пилот-сигналы, но также и оценки информационных символов, полученные на предыдущей итерации. Особенность задачи фильтрации параметров канала связи в системах с OFDM и MIMO состоит в том, что при наличии нескольких антенн, присутствует корреляция между разными антеннами, которую необходимо учитыватк Пренебрежение корреляцией приводит к недостаточной точности оценивания и снижает эффективность системы.

Проведено обобщение разработанного ранее итерационного алгоритма совместной демодуляции информационных символов и оценивания комплексного множителя канала связи в системах OFDM для случая использования в системах с несколькими передающими и несколькими приемными антеннами (MIMO), обладающий высокой эффективностью при приемлемой вычислительной сложности по сравнению с известными подходами.

Колесников А.В.,

ЗАО Мобилайз,

разработчик программного обеспечения,

oleksanderJcolesnikov@gmail.com

В системах связи, использующих ортогональное частотное мультиплексирование (OFDM — Orthogonal Frequency Division Mubiplexing), для достижения высокой энергетической эффективности необходимо использовать когерентный прием [ 11 что предъявляет серьезные тербования к точности фильтрации комплексного коэффициента передачи канала, который может меняться во времени вследствие движения абонента. В системе (MIMO — Multiple-Input-Multiple-Output), имеющей несколько передающих и несколько приемных антенн, донные поступают одновременно во

все передающие антенны, а на приемной стороне обрабатываются совместно. Структурная схема канала связи такой системы представлена на рис.1.

Для фильтрации комплексного коэффициента передачи канала связи в системах с MIMO и OFDM используются пилот-сигналы, известные на приемной стороне и передаваемые через определенные временые интервалы [2]. Зная значения пилот-символов и их позиции в кадре, можно на приееой стороне вычислить значения комплексных коэффициентов передачи канала на этих позициях и интерполировать значения этих коэффициентов для соседних информационных символов. Очевидно, что от точности этой интерполяции зависит качество фильтрации коэффициентов передачи канала для кадра в целом и, соответственно, качество синхронизации. Известны оптималь-

* 1'—5—*1

2 _I !--2

ftc.1. Структурная схема канала для системы связи с двумя передающими и д вумя приемные антеннами

ные алгоритмы решения такой задочи [4, 5J, однако на практике их применение весьма затруднено (а часто и совсем невозможно) из-за очень высокой вычислительной сложности.

Особенность задачи фильтрации коэффициента передачи канала связи в системах с OFDM и MIMO состоит в том, что при нап^ии нескольких антенн, присутствует корреляция между разными антеннами, которую необходимо учитывать [3]. Пренебрежение корреляцией приводит к недостаточной точности фильтрации и снижает эффективность системы.

Цель донной работы — обобщить разработанный в [ 11 ] алгоритм фильтрации комплексного коэффициента передачи канала связи в системах OFDM для использования в системах с несколькими антеннами.

В (11 ] автором был разработан алгоритм, использующий в качестве математической модели канала связи модель с частотно-селективные релеевскими замираниями и аддитивным шумом и осуществляющий фильтрацию комплексного коэффициента передачи по пилот-сигналам, равномерно распределенным по частотно-временной плоскости. Полученные оценки затем экстраполируются на соседние с пилот-символами информационные сигналы. Алгоритм фильтрации и экстраполяции построен но основе алгоритма фильтрации Калмана. При разработке алгоритма была учтена корреляция си талое, передаваемых по разным антеннам

34

T-Comm #5-2011

В [ 11 ] была использована следующая модель системы с К поднесущими:

Y

где обозначено: Y{j) — К-мерный комплексный вектор принимаемого сигнала; 9(¡) — К-мерный вектор-столбец М-ичных комплексных символов, каждая компонента которого может принимать М возможных значений; А(1) — диагональная матрица комплексных коэффициентов передачи канала размерности КхК, содержащая комплексные коэффициенты всех поднесу-щих; i — номер текущего временного интервала (дискретное время); Г)(/) — комплексная некоррелированная во времени последовательность К-мерных гауссовских векторов шумов наблюдения с нулевым средним и известной корреляционной матрицей V * I — число информационных тактовых интервалов, определяющее время наблюдения.

Также в (11) был разработан совместный алгоритм демодуляции и фильтрации, где на каждой итерации происходит последовательная фильтрация коэффициентов передачи канала и демодуляция информационных си диво-лов с использованием полученных оценок.

Для простоты будем рассматривать систему с двумя передающие и двумя приемные антеннами, которая содержит минимальное количество антенн, но в тоже время представляет собой полноценную систему MIMO.

Переписывая модель наблюдения для демодуляции из [11] раздельно для разных приемных антенн и проведя векторно-матричные преобразования, получим;

z, = //,в> +Ц +$.

F =

для системы связи MIMO с двумя передоющи-мим и двумя приемными антеннами. Переменные здесь имеют следующие размерности: z; и Т|— векторы размерности 2М, матрица F размерности 2Мх4М, а вектор h — размерности 4М. Мтарица F имеет следующую структуру:

Q, о 1

О QiJ

где Q * [Qj11 Q/2*]. Матрицы Q¡1 ^ и Q^2 содержат пилот-си талы на соответствующих чо-стотных позициях и нули на всех остальных. На первой итерации нулевые элементы заполняются оценками информационных символов, которые обновляются на каждой итерации.

Уравнение состояние для случая MIMO будет выглядеть следующим образом:

h, = A,hl4

Размерности матриц и векторов здесь — 4М. Алгоритм фильтрации комплексною коэффициента передачи канала связи для уравнения наблюдения (3) и уравнения состояния (4) для случая MIMO будет иметь следующий вед: V( = AR, ,А'+Ч\* к, =V,K,'[f,V,I''+Di,| |

h, =.\h, і + К^ж, -F, A h. i) tt = V. -K.F.Y

В уравнении (5) корреляционной матрица шу-мавоз6ужпенк»Уі Hs^eeT слосующую структуру:

Т. =

где z, 0(< Т)( и 6( — векторы размерности 2М. Н — матрица комплексных коэффициентов передачи канала размерности 2М х 2М. Шум Г|. ♦ б( имеет нулевое среднее и корреляционную матрицу Vyi * \^( + V&i размерности 2М х 2М.

Матрица V8 имеет размерность 2М х 2М, в то время как матрица R имеет размерность 4М х 4М.

Запишем теперь уравнение наблюдения для фильтрации в системе MIMO. Записывая последовательно скалярные уравнения для каждой приемной антенны, после несложных преобразований, палучюл:

z, = Fh +Т1 И

Уравнение (3) представляет собой уравнение наблюдения в векторно-матричной форме

Ф. G ф. = W Ü С

G Ф, , где с W о

'с (И   фс С

N 0, S

G Фг > _ J

OFOMfcMO 2*2.

где G ЖГ2* 1, Г2 — коэффициент корреляции замираний в различных приемных антеннах; G ж Г] • 1, г 1 — коэффициент корреляции замираний между передающими антеннами.

Результаты моделирования

С целью изучения характеристик синтезированного алгоритма была разработана программа моделирования на МаНаЬ и проведан ряд экспериментов.

Условия моделирования:

• число передающих антенн — 2;

• число приемных антенн — 2;

• длина ксщра — 1280 бит;

• модуляция — QPSK,

• 128 поднесущих OFDM ;

• модель канала — ffU 0>аппе1 А, имеющая шесть независимых лучей, замирающих по рэлеевскому закону [ 12\

• допплеровская частота 1 ООО Гц

• два варианта плотности расстановки пилот-сигналов на частотно-временной плоскости: 20 и 6%;

В качестве критерия эффективности работы алгоритма использовалась относительная частота ошибок на бит (BER — Bit Error Rate).

На рис. 2 показаны зависимости относительной частоты ошибок на бит от отношения сигнал/шум для предложенного алгоритма. На рис. 3 приведены аналогичные зависимости для плотности росстановки пилот-сигналов на частотно-временной плоскости 6%.

Анализ графиков кривых помехоустойчивости рис. 2 и 3, показывает, что точка пересечения уровня BER = 1на рис. 2 кривой, со» Гц Петмость расстамоде ляяот-шптяов 30%

СМИ Л

Рис2. Относительная частота сяшбок на бит при платности росстаювки пилот-сигналов 20%

T-Comm #5-2011

35

OFGM UMO 32 І*«го<»/ч«*ай «мл Fí» ТОООГц Пюкос% мссі»«яп<

РисЗ. Оносительная частота ошибок на бит при плотности расстановки пилот-сигналов 6%

ответствующей первой итерации (около 17дБ) соответствует точке пересечения уровня BER= 10“" на рис 3 кривой, соответствующей четвертой итерации алгоритма.

Выводы

Автором статьи было произведено обобщение разработанного в (11 ] алгоритма фильтрации комплексного коэффициента передачи канала для использования в системах с несколькими антеннами и проведено компьютерное моделирование разработанного алгоритма для системы MIMO. Полученные результо-

ты представлены в работе.

Благодаря разработанному алгоритму, плотность расположения пилот-сигналов удается снизить с 20% до 6% без потери помехоустойчивости, что соответствует увеличению спектральной эффективности на 17%.

Литература

Прокис Дж. Цифровая связь. — М.: йадио и связь 2000.

2 Склф Б. Цифровая связь. Теоретические основы и пракп*<еское применение. — М.: ИД "Вигъ-

ямс'. 2003.

3 Яргыксв M.G Применение марковской теории нелинейной фильтрами в радиотехнике. - М.: Сов. рещио, 1980.

4 Тихонов BJ4, Хсриссв В.Н. Статистический анализ и синтез радиотехнических устройств и систем: Учеб. пособие для вузов. — М.: Радио и связь 1991.

6 Ramjee Prasad. OfDM for wifeless communications systems. Boston. Artech House, 2004, 272 p.

6 Тиюжамй B.O., Терентьев СЯ, Юрчук АБ. Сети мобильной связи LTE: технолопм и архитектура. — М.: Зсо-Трендз, 2010. — 284 с.

7 Сяидж Дж_, Меле Э. Теория оценюошя и ее применение в связи и управлении. // Пер. с англ. под ред Б.РЛееина. — М.: Связь, 1976.

8 Браьидер К, Зиффгшг Г. Фильтр Калмана-Бьюси детерминированное наблюдение и стохастическая фильтрация//Пер с нем. Под ред. И.Б Казакова. — Mj Наука. 1982.

9 Тиюонав ВИ Статистическая рещнотехкжа. — М.: Радио и связь, 1982.

10. Крейм^лин В.Б. Мягкая демодуляція сигналов с опознанной амплитуд но-фазовой моду-

ляций //В сб. научных трудрв учебных эаведетй связи", №173, Санкт-Петербург, 2005;

11. Крейдо»«* В.Б., Калеовжов АВ. Итерационный алгоритм совместной д емодуляции и фильтрации параметров канала связи в системах связи с ортогональным частотным мультиплексированием (OFDM) / Цифровая обработка сигналов — №2, 2009. — С.12-16.

12. ITU (TU-R М. 1225, "Guidelines for évaluations of radio transmission technologies for IMT-2000,"1997. http://www.itu.inr/ тес/ recornmerdafan.asp?*ype=fold ers&lang=eAparenl=R-REC-m 1225.

Combined Channel Estimation and Demodulation Algorithm for MIMO OFDM Communication Systems

Kolesnikov A. Abstract

OFDM communication systems commonly use channel estimation techniques based on transmitting known signals in between information signals in time-fre-quency domain. That known signals are called pilot-signals. Author has already developed and published combined channel estimation and demodulation algorithm. To improve performance of channel estimation, it uses both pilot-signals and the estimates of information symbols, calculated at the previous iteration The issue of the channel estimation in multiple antenna systems (MIMO) is that there is a correlation between signals transmitted over different antennas. In order to achieve desired performance, that correlation should be considered in the estimation olgorithm. In this paper author generalised combined channel estimation and demodulation algorithm, previously published, onto MIMO case. The simulation results show its high estimation efficiency. The algorithm also has acceptable computation complexity ogainst traditional approoches.

36

T-Comm #5-2011