TD-LTE系統中動態下行波束賦形算法性能分析*

(上海貝爾股份有限公司，上海 201206)

1 引 言

隨著多媒體通信的日益普及，移動網絡必須支持可靠的高速率數據傳輸。在不增加傳輸功率和頻率資源的基礎上，為了提高傳輸速率和增強小區覆蓋能力，多入多出(MIMO)技術被廣泛應用于各種無線通信標準中，其中包括3GPP 長期演進(LTE)以及其高級版(LTE-Advanced)項目標準[1]。在LTE標準中，被采納的MIMO技術主要包括發送分集、空分復用、波束賦形等。其中基于用戶專用參考信號的下行波束賦形技術能夠利用時分復用LTE(TD-LTE)系統中上下行信道的互易性，針對單個用戶進行動態地波束賦形，從而有效提高傳輸速率和增強小區邊緣覆蓋性能[2-3]。

本文詳述了兩種不同粒度的波束賦形算法的原理，對這兩種算法的特點以及性能差異進行了理論分析，在符合3GPP規范定義的TD-LTE系統上下行仿真平臺上進行了算法性能仿真。研究了多種因素對于算法性能的影響，并給出了具體仿真結果。

2 系統模型

2.1 上行Sounding參考信號處理流程

上行部分包括Sounding參考信號(SRS)的發送和接收，基站通過移動用戶發送的Sounding參考信號獲取全頻帶的信道估計。從時域資源分配來看，Sounding參考信號可以占用S子幀的最后兩個OFDM符號或者U子幀的最后一個OFDM符號。如果上行隨機接入信道存在，則相應U子幀無可用Sounding參考信號資源。下文中，TD-LTE系統使用的無線幀結構選取5 ms切換周期且上下行資源基本對稱的上下行配置1[4]為例，如圖1所示。

圖1 TD-LTE系統使用的無線幀結構，上下行配置1

從頻域資源分配來看，Sounding參考信號的功能是提供全頻帶信道估計，因此以20 MHz帶寬系統為例(以下若無特別說明，都是以此設定給出具體例值)，Sounding參考信號可占用的最大資源塊(RB)數目為96個(不考慮RACH format 4的情況下)。Sounding參考信號在頻域上的起始位置與子幀位置以及所占梳狀結構的comb序號有關。如圖2所示，每個RB中僅有6個子載波被Sounding參考信號間隔占用，在每個comb上可以使用不同循環移位的Zadoff-Chu序列來復用多個用戶。

圖2 Sounding參考信號在頻域的梳狀結構

Sounding參考信號的發送和接收處理流程如圖3所示。來自多個用戶的Sounding參考信號經過不同的信道疊加在一起，到達基站接收端。基站需要根據配置信息分離所有復用用戶的Sounding參考信號并求取每個用戶在96個RB上的信道預測值。

圖3 Sounding參考信號的發送和接收處理流程

2.2 下行波束賦形處理流程

下行部分包括權值的計算和用戶專用參考信號以及數據信號的產生和發送，基站利用天線陣列所得到的信道估計值來計算波束賦形的加權值，并使用此權值產生用戶專用參考信號以及數據信號。用戶專用參考信號以及數據信號的產生和發送都是在端口5(Port 5)上進行的，在一個RB上的時頻資源的映射方法如圖4所示。每個RB中有12個資源元素(RE)被用于放置用戶專用參考信號，位置如圖4中灰色RE所示，其它RE上放置數據信號。需要注意的是，用戶專用參考信號與小區專用參考信號的時頻資源是不重合的。

圖4 一個RB中用戶專用參考信號和數據信號的時頻資源映射

使用下行波束賦形技術的用戶專用參考信號和數據信號的發送和接收處理流程如圖5所示，其中關鍵技術點在于產生波束賦形加權的算法設計。波束賦形權值產生模塊的輸入為全頻帶信道預測值(即Sounding參考信號處理流程的輸出)，而模塊的輸出為動態波束賦形加權值，根據加權粒度的差別可分為窄帶加權和寬帶加權。

圖5 波束賦形信號的發送和接收流程

3 兩種波束賦形加權算法

如前所述，波束賦形加權的算法根據加權粒度的不同可分為窄帶加權和寬帶加權。下面介紹兩種實用的波束賦形加權算法，即per-RB-MRT(窄帶加權)算法和full-BW-EBB(寬帶加權)算法。

3.1 per-RB-MRT算法

per-RB-MRT算法的加權粒度為單個下行RB。其基本思想是對每一個下行RB計算波束賦形加權值，并進行加權，加權的準則為最大比發送(Maximum Ratio Transmission)。具體來講，首先在某個上行RB上獲取信道空間相關矩陣，對其進行奇異值分解以得到加權矢量，用于相對應的下行RB波束賦形信號產生。

以八天線基站接收端為例(以下若無特別說明，都是以此設定給出具體例值)，由上行Sounding參考信號獲取的全頻帶信道預測值設為

(1)

根據標準MRT準則，計算空間相關矩陣C(k)=h(k)Hh(k)，其中(·)H表示矩陣的共軛轉置操作。然后找到C(k)的最大特征值對應的特征向量，得到波束賦形加權值為

w(k)=h(k)H/‖h(k)‖

(2)

對于Sounding參考信號沒有覆蓋到的RB，由于沒有相應的信道預測值，因此其波束賦形加權值可以采用數值外插的方法得到。

3.2 full-BW-EBB算法

full-BW-EBB算法的加權粒度為整個頻帶所有RB。其基本思想是對當前下行子幀上該移動用戶所有占用的RB計算一個波束賦形加權值，加權值的計算依賴于上行信道空間相關矩陣的統計平均。具體來講，首先在所有上行RB上獲取信道空間相關矩陣，對其進行頻域和時域的統計平均，然后對所得統計平均的信道空間相關矩陣進行奇異值分解以得到加權矢量，用于所有下行RB波束賦形信號產生。

仍以八天線基站接收端為例，由上行Sounding參考信號獲取的全頻帶信道預測值與式(1)相同。

對于所有RB上的信道空間相關矩陣進行頻域統計平均，得到：

(3)

式中，集合S指的是所有含有上行Sounding參考信號的RB序號集合，在20 MHz系統帶寬設定下其元素數目為96。

如果該用戶保留有上一次獲取的頻域統計平均信道空間相關矩陣，則還可以進行一次時域統計平均，即：

(4)

式中，加權因子0<λ<1，其具體取值需要根據Sounding參考信號的發送周期以及信道的時變特性進行調整。

(5)

(6)

式中，Vi為V的第i列，對應于不同特征值的特征向量。在full-BW-EBB算法中，選取對應最大特征值的特征向量作為波束賦形加權值，即：

w=V1

(7)

3.3 兩種算法的比較

per-RB-MRT算法和full-BW-EBB算法由于加權粒度的不同，各有優缺點和適用場景。在上行信道估計值和下行信道實際值契合較好的情況下，per-RB-MRT算法由于加權粒度較細，能夠在不同RB上根據實際信道情況進行波束賦形，其性能趨于最佳理論性能。相對而言，full-BW-EBB算法由于加權粒度較粗，上行信道估計值和下行信道實際值契合較差的情況下，能夠提取相對穩定的信道空間相關特性，使得波束賦形的性能在較差的信道環境中保持較高的魯棒性。

在對比兩種算法的性能差異時，主要考慮的因素包括信道估計的精準度和信道信息時延對波束賦形的性能影響。信道估計的精準度指的是，根據上行Sounding參考信號進行信道估計的結果同真實信道之間的偏差，一般用均方差(MSE)來衡量。信道信息時延影響包含了兩個方面，一方面是上行信道估計與下行波束賦形信號實際使用的信道之間的時間差，較大的時間差會導致上下行信道不一致，從而對波束賦形性能造成影響；另一方面是信道本身的時變特性，同樣的時間差下快變信道上下行信道不一致的現象會更明顯。

4 仿真與分析

4.1 仿真參數設定

本節中的仿真基于符合3GPP規范定義的TD-LTE系統[4-5]上下行仿真平臺?；径颂炀€設置為4+4的±45°雙向極化天線，移動用戶終端天線設置為2個垂直極化天線，天線間隔均為半波長。信道模型采用了能夠反映多天線系統中空間相關特性的SCM-E信道模型[6]。具體仿真參數設置如表1所示。

4.2 信道估算精度對于下行接收性能的影響

通過Sounding參考信號得到的上行信道估計的MSE越大，則波束賦形加權值計算越不準確。圖6給出了在不同信道估計MSE值的設定下，兩種算法的下行接收誤塊率(BLER)性能。從圖6可以看到，若以BLER=0.1為參考點比較兩種算法的最優性能(即對應于MSE=0的曲線)，per-RB-MRT算法比full-BW-EBB算法有約4 dB的SNR增益。這體現了上行信道估計值和下行信道實際值完美契合時，per-RB-MRT算法由于較細加權粒度所能達到的極致性能。圖6也體現了兩種算法對于信道估計精度的魯棒性，per-RB-MRT算法對于信道估計MSE的變化非常敏感，而full-BW-EBB算法則顯示出了很強的魯棒性，信道估計MSE的變化對其下行接收誤塊率性能影響很小。

圖6 信道估計誤差(MSE)對于波束賦形性能的影響

4.3 信道信息時延對于下行接收性能的影響

參考圖1中的無線幀結構，在Sounding參考信號的周期為5 ms的設定下，假設移動用戶在S子幀(子幀編號1和6)上發送Sounding參考信號，在D子幀上(子幀編號4，5，9和0)進行下行波束賦形信號發送。其中子幀4，5使用子幀1上得到的信道估計，而子幀9，0使用子幀6上得到的信道估計，則上行信道估計與下行波束賦形信號實際使用的信道之間的時間差為3 ms和4 ms。圖7給出了在30 km/h速度下信道信息時延對兩種算法下行接收誤塊率(BLER)性能影響。從圖7可以看到，若以BLER=0.1為參考點，信道信息時延為3 ms時，per-RB-MRT算法比full-BW-EBB算法有約2 dB的SNR增益。但是隨著信道信息時延的加大，per-RB-MRT算法的性能下降很快，而full-BW-EBB算法則顯示出了較強的魯棒性，信道信息時延的增加對其下行接收誤塊率性能影響較小。

圖7 信道信息時延對于波束賦形性能的影響

5 結 論

本文詳述了兩種實用的下行波束賦形算法，即per-RB-MRT算法和full-BW-EBB算法，并對這兩種算法的特點以及對于信道估計誤差(包括信道估計精準度和信道信息時延)的敏感度進行了理論分析和仿真研究。仿真結果表明，由于加權粒度較細，per-RB-MRT算法在上行信道估計值和下行信道實際值契合較好的情況下能夠趨于最佳理論性能；而full-BW-EBB算法由于加權粒度較粗，可以利用相對穩定的信道空間相關特性，因而能夠在較差的信道環境中保持性能上較高的魯棒性。本文的仿真結果對于實際場景中的算法選擇有著重要指導意義。在信道條件較好的情況下，即信道為準靜態或慢變信道且上行信噪比較高(上行信道估計較為準確)時，采用加權粒度較細的per-RB-MRT算法可以得到較好的下行波束賦形的接收性能；而在信道快變，或者上行信噪比較低(上行信道估計不太準確)，或者Sounding參考信號發送周期較長的情況下，可以采用加權粒度較粗的full-BW-EBB算法進行下行波束賦形以獲取較高魯棒性的接收性能。

參考文獻：

[1] Lee Juho, Han Jin-Kyu，Zhang Jianzhong.MIMO Technologies in 3GPP LTE and LTE-Advanced[C]//Proceedings of EURASIP Conference on Wireless Communications and Networking.New York,US:Hindawi Publishing Corporation,2009：14-23.

[2] Anderson S, Millnert M, Viberg M，et al.An adaptive array for mobile communication systems[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology,1991, 40:230-236.

[3] Winters J H, Salz J,Gitlin R D.The impact of antenna diversity on the capacity of wireless communication systems[J]. IEEE Transactions on Communications,1994,42(2-4):1740-1751.

[4] 3GPP TS 36.211,Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical channels and modulation [S].

[5] 3GPP TS 36.212,Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Multiplexing and channel coding [S].

[6] 3GPP TR 25.996,Spacial channel model for Multiple Input Multiple Output (MIMO) simulations [S].