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  • SRS信道探测参考信号的作用
    2022-01-21 16:22:04

    SRS是探测参考信号的缩写,所谓参考信号,那么是为谁提供参考?参考的指标是什么?答案是为eNodeB的调度提供参考,参考的内容是为上行信道质量做参考。

    1.SRS的作用?
    SRS虽然与上行数据或控制传输无关联,其主要作用是(1)用于信道质量估计,从而在上行链路中能进行频率选择性调度(比如对应上行多天线传输相关的不同参数),波束管理等。(2)还可以有功率控制增强和当前未调度到的UE进行各种初始化功能。(3)假设上下行信道互益的情况下,利用信道对称性来估计下行的信道质量。

    2.SRS的资源说明
    (1)SRS的天线端口数由上层参数“nrofSRS-Ports“确定,数值可选范围为{1,2,4},SRS天线的端口号为1000;
    (2)确定时域连续的SRS符号个数可选范围为{1,2,4};
    (3)SRS符号在时域时隙中的起始位置,定义为每时隙中包含的符号总数减去1,再减去SRS符号在时隙中的符号偏移数(偏移是从时隙最后一个符号往前数,且要满足偏移数不小于SRS符号数减一且偏移数的取值范围为{0,1,2,3,4,5})。有上传参数resourceMapping中的字段“startPosition”确定。
    实例配置如下:

    一个时隙中的符号总数为14,SRS的符号个数,1个,符号偏移量为0,则SRS符号在时隙的起始位置为符号位13;(符号13)
    一个时隙中的符号总数为14,SRS的符号个数,2个,符号偏移量为1,则SRS符号在时隙的起始位置为符号位12;(符号12,13)
    一个时隙中的符号总数为14,SRS的符号个数,4个,符号偏移量为3,则SRS符号在时隙的起始位置为符号位10;(符号10,11,12,13)
     

    SRS位于一个时隙的最后1位、最后2位或者最后4位。

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  • 1. 引言在所有通信中,信号都会通过一个介质(称为信道),并且信号...表征信道的技术/过程称为信道估计(channel estimation)。此过程将说明如下。 信道估计有很多不同的方法,但是基本概念是相似的。该过程如下进行。...

    1. 引言

    在所有通信中,信号都会通过一个介质(称为信道),并且信号会失真,或者在信号通过信道时会向信号中添加各种噪声。正确解码接收到的信号而没有太多错误的方法是从接收到的信号中消除信道施加的失真和噪声。为此,第一步是弄清信号经过的信道的特性。表征信道的技术/过程称为信道估计(channel estimation)。此过程将说明如下。

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    信道估计有很多不同的方法,但是基本概念是相似的。该过程如下进行。

    i)设置一个数学模型,以使用“信道”矩阵将“发射信号”和“接收信号”相关。

    ii)发射已知信号(我们通常将其称为“参考信号”或“导频信号”)并检测接收到的信号。

    iii)通过比较发送信号和接收信号,我们可以找出信道矩阵的每个元素。

    作为此过程的示例,这里简要介绍LTE中的此过程。当然,很多细节取决于实现(这意味着具体算法可能会因每个特定的芯片组实现而有所不同)。但是,总体概念将是相似的。

    2. 通用算法

    我们如何找出信道的属性?即,我们如何估计信道?从高的角度来看,可以如下图所示。此图显示以下内容:

    i)我们嵌入了一组预定义信号(这称为参考信号)

    ii)当这些参考信号通过信道时,它会与其他信号一起失真(衰减,相移,噪声)

    iii)我们在接收方检测/解码接收到的参考信号

    iv)比较发送的参考信号和接收的参考信号,并找到它们之间的相关性。

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    3. SISO的信道估计

    现在让我们考虑LTE SISO的情况,看看如何估计信道属性(信道系数和噪声估计)。由于考虑的是SISO系统,因此参考信号仅嵌入到一个天线端口(端口0)中。资源图中的垂直线表示频域。因此,这里用f1,f2,f3 ... fn索引了每个参考信号。每个参考符号可以是一个复数(I / Q数据),可以如下所示进行绘制。左侧(发送侧)的每个复数(参考符号)被修改(失真)为右侧的每个对应符号(接收的符号)。信道估计是在左侧的复数数组与右侧的复数数组之间找到相关性的过程。

    估计的详细方法可能非常取决于实现方式。这里将描述的方法基于开源:srsLTE(请参阅[1])

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    3.1 信道系数的估计

    由于这里只有一根天线,因此每个发射参考信号和接收参考信号的系统模型可以表示如下。y()表示接收到的参考信号的数组,x()表示发送的参考信号()的数组,h()表示信道系数的数组。f1,f2,...只是整数索引。

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    我们知道x()是什么,因为给定了它,而y()也知道,因为它是从接收者处测量/检测到的。有了这些,我们可以很容易地计算出系数阵列,如下所示。

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    现在我们有了参考信号所在位置的所有信道系数。但是我们需要在所有位置(包括那些没有参考信号的点)处的信道效率。这意味着我们需要在没有参考信号的情况下找出那些位置的信道系数。为此,最常见的方法是对测得的系数数组进行插值。在srsLTE的情况下,它首先进行平均,然后对平均信道系数进行插值。

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    3.2 噪声的估计

    下一步是估计噪声特性。从理论上讲,噪声可以如下计算。

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    但是,我们需要的是噪声的统计属性,而不是确切的噪声值。我们可以仅使用测得的信道系数和平均信道来估算噪声,如下所示(实际上,准确的噪声值没有太大意义,因为噪声值会不断变化,使用那些特定的噪声值没有用)。在srsLTE中,作者使用了这种方法。

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    4. 2 x 2 MIMO的信道估计

    假设我们有一个如下所示的通信系统。x(t)表示发送信号,y(t)表示接收信号。当x(t)传输到空中(信道)时,它会变形并获得各种噪声,并且可能会相互干扰。因此接收到的信号y(t)不能与发射信号x(t)相同。

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    发射信号,接收信号和信道矩阵之间的关系可以用数学形式建模,如下所示。

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    在此等式中,我们知道值x1,x2(已知的发射信号)和y1,y2(检测/接收的信号)。我们不知道的部分是H矩阵和噪声(n1,n2)。

    为简单起见,我们假设该信道中没有噪声,这意味着我们可以将n1,n2设置为0。(当然,在实际信道中总会存在噪声,估计噪声是信道估计中非常重要的一部分,但是我们在此示例中假设没有噪音,只是为了使其简单。稍后,当我有更好的知识以通俗的语言描述案件时,我将在案件中添加噪音)。

    由于我们具有数学模型,因此下一步是传输已知信号(参考信号)并从参考信号中找出信道参数。

    假设我们仅通过一个天线发送了幅度为1的已知信号,而另一个天线现在处于关闭状态。由于信号通过空气传播,并且接收方的两个天线都会检测到该信号。现在,假设第一个天线接收幅度为0.8的参考信号,第二个天线接收幅度为0.2的参考信号。有了这个结果,我们可以得出如下所示的一行信道矩阵(H)。

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    假设我们仅通过另一个(第二个)天线发送了幅度为1的已知信号,并且第一个天线现在处于关闭状态。由于信号通过空气传播,并且接收方的两个天线都会检测到该信号。现在,假设第一个天线接收到幅度为0.3的参考信号,第二个天线接收到幅度为0.7的参考信号。有了这个结果,我们可以得出如下所示的一行信道矩阵(H)。

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    够简单吗?我认为理解这个基本概念没有任何问题。但是,如果完全按照上述方法使用此方法,则可能会导致效率低下。根据上面解释的概念,应该有一个时刻,仅发送参考信号而没有实际数据,只是为了估计信道信息,这意味着由于信道估计过程,数据速率将降低。为了消除这种效率低下的问题,实际的通信系统会同时发送参考信号和数据。

    现在的问题是“如何在同时传输参考信号和数据的同时实现上述概念?”。可以有几种不同的方法来执行此操作,并且不同的通信系统将使用一些不同的方法。

    以LTE为例,我们使用如下所示的方法。在LTE中为2 x 2 MIMO的情况下,每个子帧具有用于每个天线的参考信号的不同位置。天线0的子帧发送了分配给天线0的参考信号,不发送分配给天线1的参考信号的信号。天线1的子帧发送了分配给天线1的参考信号的信号,不发送给参考天线的任何信号。为天线0分配的信号。因此,如果在两个接收器天线上解码为天线0的参考信号分配的资源元素,则可以估计h11,h12。(在这里,为了简单起见,我们还假设没有噪音)。如果在两个接收器天线上解码分配给天线1参考信号的资源元素,则可以估计h21,h22。

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    4.1 信道系数的估计

    上面说明的过程是针对LTE OFDMA符号中的频域中的一个特定点测量 \(H\) 矩阵。如果您在对符号的其他部分进行解码的过程中照原样应用测量的H值,则解码的符号的准确性可能不尽人意,因为上一步中使用的测量数据会包含一定程度的噪声。因此,在实际应用中,对通过上述方法测得的 \(H\) 值进行某种后处理,在此后处理过程中,我们可以找出噪声的总体统计属性(例如,噪声的均值,方差和统计分布))。要记住的一件事是,在此过程中获得的特定噪声值本身并没有太多意义。从参考信号获得的特定值将与用于解码其他数据的噪声值(非参考信号)不同,因为噪声值是随机变化的。然而,那些随机噪声的总体特性可以是重要的信息(例如,在SNR估计等中使用)。

    在继续之前,让我们再次简单地考虑一下数学模型。即使我们将系统方程式描述如下,其中包括噪声项,但这并不意味着您可以直接测量噪声。是不可能的。该方程式仅表明检测到的信号(y)包含噪声分量的某些部分。

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    因此,当我们测量信道系数时,我们使用了没有噪声项的设备,如下所示。

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    在LTE的特定应用中,我们在OFDM符号中有多个测量点(多个参考信号)。这些测量点在频域上表示。因此,让我们如下重写信道矩阵以指示每个信道矩阵的测量点。

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    现在,假设您已经测量了整个OFDM符号上的H矩阵,那么您将拥有多个 \(H\) 矩阵,如下所示,每个矩阵都以一个特定的频率指示H矩阵。

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    现在你有了一个 \(H\) 矩阵数组。该阵列由四个不同的组组成,每个组用不同的颜色突出显示,如下所示。

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    当应用后处理算法时,该算法需要分别应用于这些组中的每一个。因此,为简单起见,我将 \(H\) 矩阵的数组重新排列为多个独立数组(在本例中为4个数组),如下所示。

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    对于这些数组中的每一个,我将进行如下所示的相同处理。(每个芯片组制造商都可以应用稍微不同的方法,但是总体思路是相似的)。在下面说明的方法中,数据(每个频点中的信道系数阵列)使用IFFT进行处理,这意味着将dta转换为时域,从而生成标记为(2)的时域数据阵列。实际上,这是特定信道路径的脉冲响应。然后,我们对该时域数据应用特定的过滤(或加窗)。在此示例中,将某个点的数据替换为零,并创建标记为(3)的结果。您可以应用更复杂的过滤器或窗口,而不是这种简单的调零。然后,通过将滤波后的信道脉冲数据转换回频域,

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    通过对所有四个阵列执行相同的过程,您可以获得“估计信道系数阵列”的四个阵列。从这四个阵列中,您可以按以下方式重建估计信道矩阵的阵列。

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    4.2 噪声的估计

    使用此估算的信道矩阵,您可以使用以下公式估算每个点的噪声值。这与本页开头的原始系统方程式相同,除了将H矩阵替换为“估计的H”矩阵外,现在我们知道除噪声值以外的所有值。因此,通过插入所有已知值,我们可以在每个测量点计算(估计)噪声值。

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    如果将此方程式应用于所有测量点,则将获得所有测量点的噪声值,并从这些计算出的噪声值中获得噪声的统计属性。如上所述,此处计算出的每个单独的噪声值没有太大意义,因为该值不能直接应用于解码其他信号(非参考信号),但是这些噪声的统计特性对于确定噪声而言可能是非常有用的信息。渠道的性质。

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    注意:如果您对在实际应用中如何使用此算法感兴趣,强烈建议阅读/尝试使用Ref [2]和[3]。

    参考:

    [1] srsLTE:\ srslte \ lib \ ch_estimation \ chest_dl.c-srslte_chest_dl_estimate_port()

    [2] 信道估计(Mathworks,LTE工具箱)

    [3] NR同步程序

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    千次阅读 2021-01-17 18:09:49
    SRS由 生成序列。通过高层配置周期 和传输偏移 可以确定小区SRS子帧的时间位置,通过子帧周期 和偏移量 可以确定该用户的发送时间。物理层支持8种不同的SRS带宽配置 ,在每 种小区配置中4种带宽选项 ,通过两级的...

    SRS由 生成序列。

    通过高层配置周期 和传输偏移 可以确定小区SRS子帧的时间位置,通过子帧周期 和偏移量 可以确定该用户的发送时间。

    物理层支持8种不同的SRS带宽配置 ,在每 种小区配置中4种带宽选项 ,通过两级的结构来完成用户SRS带宽的指示。 在序列向物理资源的映射上,SRS采用了2个子载波的频率间隔,形成“梳状”的频域结构。时域上采用TDM时分多址的方式来实现不同SRS的复用,相同的“梳状”内可以通过基序列不同的循环移位(8种),以码分的方式进行更多的复用。 SRS序列被乘以一个幅度缩放因子 ,然后从 开始按如下方式映射到资源单元 上: SRS在普通上行子帧(除了特殊子帧)的最后一个符号传输。在TDD帧结构,UpPTS长度为两个符号的情况下,两个符号都可以配置用于SRS传输。当有一个SC-FDMA符号位于UpPTS中时,该符号可以用于SRS传输;若UpPTS中有两个SC-FDMA符号,他们均可以用于SRS传输,并且可以分配给同一个UE。 终端两个天线都需要发送SRS的情况下,SRS的传输在两个天线间来回切换,同时刻只有一个天线发送SRS。 LTE上行采用单载波FDMA技术,参考信号和数据是采用TDM方式复用在一起的。上行参考信号用于如下两个目的。 (1)上行信道估计,用于eNode B端的相干检测和解调,称为DRS。 (2)上行信道质量测量,称为SRS。 DRS随同PUSCH或PUCCH一起传输,在PUSCH子帧的每个时系中,DRS占据倒数第4个符号的位置,DRS在PUCCH中的位置随着PUCCH传输格式的不同而不同。

    一般来说,信道估计只需要针对PUSCH,PUCCH的传输带宽来进行,因此,参考信号的带宽,也就是参考信号序列的长度,应该等同于PUSCH/PUCCH中的子载波数目。也就是说,在PUSCH传输的情况下,不同的UE,在不同的子帧内,PUSCH的带宽可能不同,对应DRS序列的长度就可能不同(但都是12的整数倍,因为是按照RB来分配资源的)。在PUCCH传输的情况下,DRS序列的长度是固定的,都是12。 LTE标准规定,对于长度大于或等于36的参考序列,对应于传输带宽大于等于3个RB的情况,参考信号序列定义为长度为M-ZC的Zadoff-Chu序列的循环扩张(Cyclic Extensions),其中M-ZC定义为小于或等于参考信号序列长度的最大质数。例如长度为36的参考信号序列,是由长度为31的Zadoff-Chu序列循环扩张而形成的。可用的不同参考序列的个数是30个,是Zadoff-Chu序列的长度-1。 对于长度为12或24 的参考序列,对应于传输带宽为1个或2个RB的情况,LTE中定义了基于QPSK的参考信号序列,可用的不同参考序列的个数均为30个。 为了将可用的参考序列分配给不同的小区,LTE将参考信号序列分成30个组,每个组内包含 (1):1个参考信号序列,对于长度小于或等于60的参考序列。 (2):2个参考信号序列,对于长度大于或等于72的参考序列。 由于只有对于长度大于或等于72的参考序列,可用的参考序列的个数大于60,才可能在每个序列组中分配两个参考序列。还可以看出,LTE中并没有使用所有的可用参考序列。LTE根据小区的物理ID(PCI)来分配相应的参考序列组,PUSCH和PUCCH可以分配不同的参考序列组。 上行的参考信号序列支持序列组跳(RS Sequence-Group Hopping)。所谓序列组跳,是指小区在不同的时系内,使用不同序列组内的参考序列。序列组跳的设置,由在SIB2中广播的参数“groupHoppingEnabled”来决定。 在非序列组跳转的情况下,也就是说,在不同的时系内,小区的参考序列都来自同一个参考序列组。在PUCCH的情况下,序列组的序号是小区的PCI模30后的余值。其中,PCI在0到503之间取值。对于PUSCH使用的序列组是通过SIB2中的参数“groupAssignmentPUSCH”来显式通知UE的。这样做的目的是允许相邻的小区使用相同的参考信号根序列。通过相同根序列的不同循环移位来使相邻小区的不同UE之间的RS相互正交。 序列组跳的情况,是在上述的序列组选择的基础上再叠加一个与小区ID相关的组跳图样。序列组跳图样与小区ID和时系有关。对于PUCCH和PUSCH都是相同的。

    对于长度大于60的参考序列,在每个组中,存在两个长度相同的根序列。如果使用序列组跳的话,只使用其中的第一个根序列。如果使用固定序列组的话,也可以应用序列跳转,在每个时系的边界自动改变根序列。 为了支持频率选择性调度,UE需要对较大的带宽进行探测,通常远远超过其目前传输数据的带宽。这就需要应用信道探测参考信号(Sounding Reference Signal,SRS)。SRS是一种“宽带的”参考信号。多个用户的SRS可以采用分布式FDM或CDM的方式复用在一起,可以用来做上行信道质量测量,上行同步等。在UE数据传输带宽内的SRS也可以考虑用做数据解调。 UE可以用来传输SRS的子帧是由在SIB2中传输的参数srs-SubframeConfig来决定的。4Bit的上述参数定义了15种可以用来传输SRS的子帧集合(16种,如果将不允许SRS传输的情况也计算在内的话)。SRS在子帧内的最后一个符号上传输,因此,SRS和DRS相互之间是互不影响的。对于那些被网络侧配置成发送SRS的子帧,为了避免不同用户之间的SRS和PUSCH数据之间的相互干扰,LTE规定相应子帧的最后一个符号不能被任何的UE用来发送PUSCH数据。一般情况下,LTE中的配置使得PUCCH和SRS不会相互冲突,如果存在冲突,通常会丢掉SRS。当然在PUCCH Format1/1a/1b的情况下,存在短PUCCH的格式,此时子帧的最后一个符号可以被用来发送SRS。 LTE中,eNodeB可以调度每个UE一次性或周期性地发送SRS,周期性发送的周期可以为2/5/10/20/40/80/160/320毫秒。SRS发送的周期以及周期内子帧的偏移量由UE特定的10Bit的信令参数srsConfigurationIndex决定。 UE发送SRS所使用的带宽取决于UE的发送功率,小区中发送SRS的UE数目等。使用较大的发送带宽可以获得更为精确的上行信道质量测量,然而在上行路径损耗较大的情况下,UE需要更大的发射功率来维持SRS的发射功率密度。 对于每一个系统带宽,LTE中配置了8种不同的SRS带宽集合,在每个集合内,LTE中可以为不同的UE分配多达4种的不同SRS带宽,下图给出了系统带宽为40-60RBs时,SRS带宽集合的配置情况:

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    SRS带宽的最小单位是4RB,4种不同的SRS带宽相互之间是整数倍的关系。eNodeB通过SIB2中的参数srsBandwidthConfiguration广播小区中UE所使用的SRS 带宽配置集合的Index(在0到7之间),RRC信令中2Bit的参数“srsBandwidth”则指明了UE在带宽配置集合中所使用的带宽。SRS带宽资源是一种树型结构,分配机制类似于WCDMA中的OVSF码的分配。这种树型的结构限制了SRS带宽频率起始点的位置。这个频率起始点的位置由RRC信令中的5Bit的参数“Frequency-Domain Position”来决定。

    LTE中,每个UE在所分配的SRS资源上,只占用了每2个子载波中1个子载波的位置,也就是一种梳型的结构。这样,两个不同的UE,可以通过分配不同的频率偏移,来进行频分复用。 SRS中的序列来自和PUCCH中的DRS序列同样的参考序列组,由于SRS所使用的资源是4RB的整数倍,而且在所使用的资源上是梳型分配的。因此参考序列的长度是24的整数倍。同样的,通过对同一根序列进行不同的循环移位,可以使得不同的UE在相同的物理资源上的SRS相互正交。LTE规定同一个SRS根序列中最多可有8个不同的循环移位。

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  • CSI笔记【4】:信道估计/Channel Estimation概述及举例。

    1.Overview of Channel Estimation

    (1).The basic concept of Channel Estimation

    “信道估计/Channel Estimation”,就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。如果信道是线性的话,那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示,而“好”的信道估计则是使得某种估计误差最小化的估计算法

    通过信道估计,接收机可以得到信道的冲激响应,从而为后续的相干解调提供所需的“CSI(Channel State Information,信道状态信息)”

    简单来说,在所有通信过程中,信号都经过一个介质/信道,当信号通过信道时,信号会发生失真或各种噪声被添加到信号中。要对接收到的信号正确解码而没有太多错误,则需要从接收的信号中删除通道施加的失真和噪声。为此,第一步是找出信号经过的信道的特征,也就是进行信道估计。

    信道估计有许多不同的方法,但基本概念是相似的。基本流程如下一样:

    • s t e p   1. step\ 1. step 1. 设置一个数学模型,使用信道矩阵将“传输信号”和“接收信号”关联在一起。
    • s t e p   2. step\ 2. step 2. 传输参考信号/导频信号,并检测接收到的信号。
    • s t e p   3. step\ 3. step 3. 通过比较传输的信号和接收的信号,我们可以找出信道道矩阵的每个元素。

    (2).信道估计的意义

    无线环境是复杂多变的,信号在传播过程中会受到各种各样的干扰,到达接收端时,信号的幅度、相位和频率都会发生变化,而信道估计和信道均衡的作用就是尽可能恢复出信号。因此,一个良好的估计和均衡算法对于接收端的性能来说至关重要,决定了信号最终的解出率。

    举一个例子,假如发送端发送正弦信号“6sin(2t)”,经无线信道传输,由于信道的影响,接收端接收到的信号为“3sin(2t+8)”,也就是说信号经过该无线信道传输之后,幅度和相位都发生了变化(幅度衰减一半,相位增加 8 8 8),如果在接收端现在已经通过相应的信道估计算法估计出了该信道的特性(即幅度衰减一半,相位增加 8 8 8),那么接收端在后续接收其它信号的时候就会对接收到的信号进行相应的补偿。若说发送端又发送了一个信号“8sin(2t+2)”,经过该信道传输后,接收端接收到的信号为“4sin(2t+10)”,那么接收端根据第一次传输估计出的的信道特性,就可以直接把信号补偿为“8sin(2t+2)”(幅度增加一倍,相位减去 8 8 8),即在接收端就可以复原出发送端发送的原信号。所以说信道估计的目的就是在接收端尽可能地还原发送端发送的原信号。

    (3).信道估计的分类

    • 从信道估计算法输入数据的类型来分,可以划分为时域和频域两大类方法。频域方法主要针对多载波系统;时域方法适用于所有单载波和多载波系统,其借助于参考信号或发送数据的统计特性,估计衰落信道中各多径分量的衰落系数。
    • 从信道估计算法先验信息的角度,则可分为以下三类:
      (1)基于参考信号的信道估计估计。基于训练序列和导频序列的估计统称为基于参考信号的估计算法。基于训练序列的信道估计算法适用于突发传输方式的系统。通过发送已知的训练序列,在接收端进行初始的信道估计,当发送有用的信息数据时,利用初始的信道估计结果进行一个判决更新,完成实时的信道估计。基于导频符号的信道估计适用于连续传输的系统,通过在发送的有用数据中插入已知的导频符号,可以得到导频位置的信道估计结果,接着利用导频位置的信道估计结果,通过内插得到有用数据位置的信道估计结果,完成信道估计。总之,基于参考信号的信道估计原理就是在发送数据符号外,还需要发送导频信号,“最小二乘法(LS)”“最小均方误差(MMSE)”等基于训练数据序列的信道估计算法被广泛应用于信道估计。其优点是导频能够提供较好的性能。其缺点是训练数据过长会降低频谱效率。
      (2)盲/半盲信道估计算法。从接收信号的结构和统计信息中获取信道状态信息 C S I CSI CSI或均衡器系数,无需或很少训练序列。其优点是减少了资源的开销。其缺点是性能比基于参考信号的信道估计算法差。
      • 盲信道估计算法。利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征,或是采用判决反馈的方法来进行信道估计的方法。
      • 半盲信道估计算法。结合盲估计与基于训练序列估计这两种方法优点的信道估计方法。

    一般来讲,通过设计训练序列或在数据中周期性地插入导频符号来进行估计的方法比较常用。而盲估计和半盲信道估计算法无需或者需要较短的训练序列,频谱效率高,因此获得了广泛的研究。但是一般盲估计和半盲估计方法的计算复杂度较高,且可能出现相位模糊(基于子空间的方法)、误差传播(如判决反馈类方法)、收敛慢或陷入局部极小等问题,需要较长的观察数据,这在一定程度上限制了它们的实用性。

    2.SISO的信道估计

    考虑 L T E LTE LTE S I S O SISO SISO的情况,估计信道属性(信道系数和噪声估计)。由于考虑的是SISO系统,因此参考信号仅嵌入到一个天线端口(端口 0 0 0)中。下图中的垂直线表示频域,这里用 f 1 , f 2 , f 3 . . . f n f_1,f_2,f_3 ... f_n f1f2f3...fn索引了每个参考信号,每个参考信号可以是复数( I / Q I / Q I/Q数据)。左侧(发送侧)的每个复数(参考信号)被修改(失真)为右侧的每个对应符号(接收的符号)。信道估计是在左侧的复数数组与右侧的复数数组之间找到相关性的过程

    figure1 SISO的信道估计

    ***note:这里采用的方法基于开源srsLTE.

    (1).信道系数的估计

    由于是一根天线,因此每个发射参考信号和接收参考信号的系统模型可以表示为如下。 y ( ) y() y()表示接收到的参考信号的数组, x ( ) x() x()表示发送的参考信号 ( ) () ()的数组, h ( ) h() h()表示信道系数的数组。 f 1 , f 2 , . . . f_1,f_2,... f1f2...只是整数索引。
    y ( f 1 ) = h ( f 1 ) ⋅ x ( f 1 ) y ( f 2 ) = h ( f 2 ) ⋅ x ( f 2 ) y ( f 3 ) = h ( f 3 ) ⋅ x ( f 3 ) y ( f 4 ) = h ( f 4 ) ⋅ x ( f 4 ) y(f_1)=h(f_1)·x(f_1)\\ y(f_2)=h(f_2)·x(f_2)\\ y(f_3)=h(f_3)·x(f_3)\\ y(f_4)=h(f_4)·x(f_4) y(f1)=h(f1)x(f1)y(f2)=h(f2)x(f2)y(f3)=h(f3)x(f3)y(f4)=h(f4)x(f4)
    x ( ) x() x()已知(发送的参考信号), y ( ) y() y()也已知,因为它是从接收端检测到的。有了这些,就可以很容易地计算出信道系数矩阵,如下所示:

    figure2 信道系数矩阵的计算

    现在我们有了参考信号所在位置的所有信道系数。但是我们需要在所有位置(包括那些没有参考信号的点)处的信道效率。这意味着我们需要在没有参考信号的情况下找出那些位置的信道系数。对此,最常见的方法是对测得的系数数组进行插值。在 s r s L T E srsLTE srsLTE的情况下,它首先进行平均,然后对平均信道系数进行插值。

    figure3 插值

    (2).噪声估计

    从理论上讲,噪声可以通过下面方法计算:

    figure4 噪声估计

    然而,我们需要的是噪声的统计属性,而不是确切的噪声值。我们可以仅使用测得的信道系数和平均信道来估算噪声,如下图所示(实际上,准确的噪声值没有太大意义,因为噪声值会不断变化,使用那些特定的噪声值没有用)。在 s r s L T E srsLTE srsLTE中,作者使用了这种方法。

    figure5 srsLTE噪声估计

    3. 2 × 2 2×2 2×2 MIMO的信道估计

    假设如下图所示的通信系统。 x ( t ) x(t) x(t)表示发送信号, y ( t ) y(t) y(t)表示接收信号。当 x ( t ) x(t) x(t)传输到空中(信道)时,会产生并获得各种噪声,而且可能会相互干扰。因此接收到的信号 y ( t ) y(t) y(t)与发射信号 x ( t ) x(t) x(t)不同。

    figure6 2x2 MIMO系统

    发射信号,接收信号和信道矩阵之间的关系用数学形式建模为:
    [ y 1 y 2 ] = [ h 11 h 12 h 21 h 22 ] [ x 1 x 2 ] + [ n 1 n 2 ] \begin{bmatrix} y_1\\ y_2 \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} h_{11} & h_{12}\\ h_{21} & h_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1\\ x_2 \end{bmatrix}+ \begin{bmatrix} n_1\\ n_2 \end{bmatrix} [y1y2]=[h11h21h12h22][x1x2]+[n1n2]
    在上式中,我们已知 x 1 x_1 x1 x 2 x_2 x2(发射信号)和 y 1 y_1 y1 y 2 y_2 y2(检测/接收的信号)。我们不知道的是信道矩阵 H H H和噪声 ( n 1 , n 2 ) (n_1,n_2) (n1,n2)

    为简单起见,我们假设该信道中没有噪声,这意味着我们可以将 n 1 n_1 n1 n 2 n_2 n2设置为 0 0 0。(但是,实际信道中总会存在噪声,估计噪声是信道估计中非常重要的一部分。此例中假设没有噪音,只是为了使其简单)。

    对信道进行数学建模后,下一步是传输参考信号,并从参考信号中找出信道参数。

    假设我们仅通过一个天线发送了幅度为1的参考信号,而另一个发射天线现在处于关闭状态。信号通过空气传播后,接收方的两个天线都会检测到该信号。假设第一个天线接收幅度为 0.8 0.8 0.8的参考信号,第二个天线接收幅度为0.2的参考信号。有了这个结果,我们可以得出如下图所示的一列信道矩阵 H H H

    figure7 信道估计

    假设我们仅通过第二个天线发送了幅度为 1 1 1的参考信号,并且第一个天线现在处于关闭状态。信号通过空气传播,接收方的两个天线都会检测到该信号。假设第一个天线接收到幅度为 0.3 0.3 0.3的参考信号,第二个天线接收到幅度为 0.7 0.7 0.7的参考信号。有了这个结果,我们可以得出如下所示的另一列信道矩阵 H H H

    figure8 信道估计

    上述用于理解信道估计的概念完全没有一点问题。但是,如果完全按照上述方法估计信道,则可能会导致效率低下。上述解释中,应该有一个时刻,仅用于发送参考信号而没有实际数据,只是为了估计信道信息,这意味着由于信道估计过程,数据速率将降低。为了消除这种效率低下的问题,实际的通信系统会同时发送参考信号和数据。

    所以现在面临的问题是“如何在传输参考信号和数据的同时实现上述概念”。有不同的方法来实现此操作,并且不同的通信系统将使用一些不同的方法。

    L T E LTE LTE为例,我们使用如下所示的方法。在 L T E LTE LTE 2 × 2 2×2 2×2 MIMO的情况下,每个子帧对每个天线的参考信号有不同的位置。即天线 0 0 0的子帧传输分配给天线 0 0 0的参考信号,不传输分配给天线 1 1 1的参考信号的任何信号。天线1的子帧传输分配给天线 1 1 1的参考信号,不传输分配给天线 0 0 0的参考信号的任何信号。因此,如果在两个接收天线解码分配给天线 0 0 0的参考信号的资源元素,你可以估计 h 11 h_{11} h11 h 12 h_{12} h12

    因此,如果在两个接收器天线上解码为天线 0 0 0的参考信号分配的资源元素,则可以估计 h 11 h_{11} h11 h 12 h_{12} h12。(在这里,为了简单起见,仍然假设没有噪音)。如果在两个接收器天线上解码分配给天线 1 1 1参考信号的资源元素,则可以估计 h 21 h_{21} h21 h 22 h_{22} h22

    figure9 解码

    (1).信道系数的估计

    上面举例的过程是针对 L T E LTE LTE O F D M A OFDMA OFDMA符号中的频域中的一个特定点估计 H H H矩阵。如果在对符号的其它部分进行解码的过程中照原样应用测量的 H H H值,则解码得到的符号的准确性可能不尽人意,因为上一步中使用的测量数据会包含一定程度的噪声。因此,在实际应用中,对通过上述方法测得的 H H H值进行某种后处理,在此后处理过程中,我们可以找出噪声的总体统计属性(例如,噪声的均值,方差和统计分布)。需要注意的是,在此过程中获得的特定噪声值本身并没有太多意义从参考信号获得的特定值将与用于解码其它数据的噪声值(非参考信号)不同,因为噪声值是随机变化的。但是随机噪声的总体特性是重要的。

    系统方程式如下,其中包括噪声项,但不可能直接测量噪声,因为噪声是随机过程。该方程式仅表明检测到的信号 y y y包含噪声分量的某些部分。
    [ y 1 y 2 ] = [ h 11 h 12 h 21 h 22 ] [ x 1 x 2 ] + [ n 1 n 2 ] \begin{bmatrix} y_1\\ y_2 \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} h_{11} & h_{12}\\ h_{21} & h_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1\\ x_2 \end{bmatrix}+ \begin{bmatrix} n_1\\ n_2 \end{bmatrix} [y1y2]=[h11h21h12h22][x1x2]+[n1n2]
    当我们测量信道系数时,我们使用了没有噪声项的方程式,如下所示:
    [ y 1 y 2 ] = [ h 11 h 12 h 21 h 22 ] [ x 1 x 2 ] \begin{bmatrix} y_1\\ y_2 \end{bmatrix}= \begin{bmatrix} h_{11} & h_{12}\\ h_{21} & h_{22} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} x_1\\ x_2 \end{bmatrix} [y1y2]=[h11h21h12h22][x1x2]
    L T E LTE LTE的特定应用中,我们在 O F D M OFDM OFDM符号中有多个测量点(多个参考信号)。这些测量点在频域上表示,按照如下方式重写信道矩阵以指示每个信道矩阵的测量点:
    H ( f ) = [ h ( f ) 11 h ( f ) 12 h ( f ) 21 h ( f ) 22 ] H(f)= \begin{bmatrix} h(f)_{11} & h(f)_{12}\\ h(f)_{21} & h(f)_{22} \end{bmatrix} H(f)=[h(f)11h(f)21h(f)12h(f)22]
    现在,假设已经测量了整个 O F D M OFDM OFDM符号上的 H H H矩阵,那么将拥有多个 H H H矩阵,如下所示,每个矩阵都以一个特定的频率指示 H H H矩阵。
    H ( f 0 ) = [ h ( f 0 ) 11 h ( f 0 ) 12 h ( f 0 ) 21 h ( f 0 ) 22 ] H ( f 1 ) = [ h ( f 1 ) 11 h ( f 1 ) 12 h ( f 1 ) 21 h ( f 1 ) 22 ] ⋅ ⋅ ⋅ H ( f n − 1 ) = [ h ( f n − 1 ) 11 h ( f n − 1 ) 12 h ( f n − 1 ) 21 h ( f n − 1 ) 22 ] H(f_0)= \begin{bmatrix} h(f_0)_{11} & h(f_0)_{12}\\ h(f_0)_{21} & h(f_0)_{22} \end{bmatrix}\\ H(f_1)= \begin{bmatrix} h(f_1)_{11} & h(f_1)_{12}\\ h(f_1)_{21} & h(f_1)_{22} \end{bmatrix}\\ ·\\ ·\\ ·\\ H(f_{n-1})= \begin{bmatrix} h(f_{n-1})_{11} & h(f_{n-1})_{12}\\ h(f_{n-1})_{21} & h(f_{n-1})_{22} \end{bmatrix} H(f0)=[h(f0)11h(f0)21h(f0)12h(f0)22]H(f1)=[h(f1)11h(f1)21h(f1)12h(f1)22]H(fn1)=[h(fn1)11h(fn1)21h(fn1)12h(fn1)22]
    现在得到了一个 H H H矩阵数组。该阵列由四个不同的组组成,每个组用不同的颜色突出显示,如下图所示:

    figure10 矩阵数组

    当应用后处理算法时,该算法需要分别应用于这些组中的每一个。因此,为简单起见,将 H H H矩阵的数组重新排列为多个独立数组,如下图所示:

    figure11 重新排列H矩阵

    对于这些数组中的每一个,将进行如下所示的相同处理。在下面说明的方法中,数据(每个频点中的信道系数阵列)使用IFFT进行处理,这意味着将数据转换为时域,从而生成标记为 ( 2 ) (2) (2)的时域数据阵列。实际上,这是特定信道路径的脉冲响应。然后,对该时域数据应用特定的过滤(或加窗)。在此示例中,将某个点的数据替换为零,并创建标记为 ( 3 ) (3) (3)的结果。可以应用更复杂的过滤器或窗口,而不是这种简单的调零。然后,将滤波后的信道脉冲数据转换回频域,整个过程如下图所示:

    figure11 后处理算法

    通过对所有四个阵列执行相同的过程,可以获得“估计信道系数阵列”的四个阵列。从这四个阵列中,可以按以下方式重建估计信道矩阵的阵列:

    figure12 重建估计信道矩阵

    (2).噪声的估计

    使用上述方法估计的信道矩阵 H H H,利用以下公式估算每个点的噪声值。除了将 H H H矩阵替换为“估计的 H H H”矩阵外,现在我们知道除噪声值以外的所有值。因此,通过插入所有已知值,我们可以在每个测量点估计噪声值。

    figure13 插值估计噪声

    如果将此方程式应用于所有测量点,将获得所有测量点的噪声值,并从这些计算出的噪声值中获得噪声的统计属性。正如前面所说,此处计算出的每个单独的噪声值没有太大意义,因为该值不能直接应用于解码其它信号(非参考信号),但是这些噪声的统计特性对于确定噪声而言可能是非常有用的信息。

    figure14 应用于所有测量点

    4.Reference

    [1] sharetechnote.com.
    [2] Channel Estimation (Mathworks, LTE Toolbox).
    [3] NR Synchronization Procedures.
    [4] OFDM系统中的信道估计基础知识.
    ***note:在实际应用中如何使用此算法参考Ref[2]和[3]。

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