基于SRS遍歷容量的下行波束賦形性能研究
2019-04-01 12:43:56徐嘯濤陳麗琴
計算機應用與軟件 2019年2期
徐嘯濤 陳麗琴 李 蕾
1(浙江機電職業技術學院 浙江 杭州 310053)2(浙江商業職業技術學院 浙江 杭州 310053)3(諾基亞通信系統技術(北京)有限公司浙江分公司 浙江 杭州 310053)
Detection capacity
0 引 言
長期波束賦形和短期波束賦形是下行鏈路波束賦形傳輸的兩種主要表現形式。對于短期波束賦形，每個子帶的權重因子可能不同，而對于長期波束賦形，就一個UE整個頻帶來說，通常只有一個加權因子。長期波束賦形使用的信道信息是基于統計信息的，平均為幾百毫秒一次統計平均；而短期波束賦形則使用瞬時信道信息。文獻[1]中已有表述：從性能的完美性角度來看，短期比長期波束賦形更加易于優化，但對非理想化因素相當敏感。從另一方面而言，長期波束賦形傳輸技術更加健壯，且有較低的計算復雜度。對于短期波束賦形，它應該與調度器相協調，以獲得更好的性能。
在波束賦形性能研究中，與RRM相關的SRS提供了基于上行調度器的CQI信號值和基于下行波束賦形的CSI值。SRS遍歷容量的精確性主要表現在能夠容納最大8 CDM的UE終端，分散在不同子載帶上的不同CDM的UE終端，能夠具有高的CQI和CSI可靠性。
1 系統模型構建
在下行波束賦形傳輸技術應用中，上行鏈路和下行鏈路可以穿越相同的頻率波段信號。信道的簡單線性公式模型包括RF鏈的影響如圖1所示。在相鄰的載波間，OFDM技術能夠將帶寬比較寬的頻率選擇性MIMO信道轉換成多個子窄帶穩定衰減的MIMO信道。在下行波束賦形傳輸發送端和接收端模型分別如圖1和圖2所示。
圖1 下行波束賦形傳輸模型發送端示意圖
圖2 下行波束賦形傳輸模型接收端示意圖
其中：Hdl(t)為2×8下行鏈路矩陣；W為8×1波束預編碼矢量；x(t)為下行傳輸信號；y(t)為接收信號；n(t)為具備零均值和單元方差的單獨復高斯元2×2矩陣的區間干擾。
根據圖1和圖2，可以列出下行波束賦形傳輸公式為：
Y(t,n)=H(t,m)·W·X(t,m)+n(t,m)
Hul(t)可以在基站物理層測量，假設Hul(t)和Hdl(t)可以相互作用，則瞬時信道協方差矩陣的每個矢量[3]計算如下：
(1)
SRS遍歷容量可以被讀取為：
或者
在下行波束賦形傳輸技術中，對于基站的傳輸，系統并不限定發射功率與發射天線數，m個TX天線總的發送功率是單個天線的M倍。對于等效比較值，可以在后續處理中減去信噪比下的功率增益。所有的結果都是標準的單天線的發射功率。
在標準的SCM信道模型，發射功率天線為交叉極化天線。與非極化天線相比，它具有3 dB的損耗。當瞬時寬帶信道對UE功率要求過高時，將采用下行波束賦形技術以對信道進行估值平均。然后通過線性變換得到所有帶寬相同權重的不同頻率的信道信息進行合并操作，此信道估計方法在標準SCM信道模型中的應用在文獻[4]中已作表述。
所以，對于SRS遍歷容量也可以用如下公式表示:
2 獲得空間相關矩陣R
在波束賦形傳輸技術中，對于空間相關矩陣R的獲得有許多種方法，在此解決方案中，周期性的從UE發送SRS以估計基站的下行鏈路信道。時域信道系數矩陣表示如下:
(2)
式中:si,j是抽頭i天線j的系數；L是時域中信道的抽頭數；N是子載波的數量。并且：
si,j=0i=L,L+1,…,N-1j=1,2,…,ntx
另一方面，頻域信道系數矩陣表示如下:
(3)
式中：N是子載波的數量；hi,j是子載波i天線j的系數。顯然，從式(2)、式(3)可以得出：
Hf=DFT(Ht)=FHt
(4)
式中：F是傅里葉變換矩陣，同時也能得出：
從式(2)-式(4)可以得出頻域相關估計空間相關矩陣R。時域信道系數也可以被建模為獨立于抽頭和天線之間的圓對稱過程[5]。從而得出：
(5)
n=0,1,2,…,N-1
(6)
通過式(6)，可以得出:
(7)
基于上述分析，E
在子幀n和子載波i上，可以將瞬時相關矩陣R(n,i)定義為：
(8)
通過簡單的求和可以獲得空間相關矩陣：
3 SRS遍歷容量配置
對于下行波束賦形傳輸技術而言，長期波束賦形可以作為基準線，有助于權衡SRS容量和終端節能控制以及復雜性。一種基于瞬時信道形態的混合波束賦形能夠表現為混合長期和短期的波束賦形傳輸技術。此外，也應該考慮長期相關矩陣的主要特征向量的自適應選擇性。混合波束賦形性能高度依賴于SRS配置，例如帶寬和周期性，它需要與高級的無線資源管理(RRM)相協調。BF_VEC_OUTPUT_PERIOD被定義為計算波束賦形向量的周期。該參數在配置時應比終端SRS的全帶寬掃描周期時間要長。
文獻[7]中對SRS基本容量以及對相應不同波束賦形傳輸技術之間的影響做了簡要的表述。關于SRS容量，之前的估計是基于理想信道估計的。然而，最大的SRS CDM能力總是不能達到，CDM能力取決于SRS的準確性，如果CDM#UE數目從8降低到4，那么每符號SRS能力將小于100。另一個問題是，在正常上行鏈路中增加一個SRS符號需要更多的資源與波束形成增益。同時，SRS配置也應該支持端口依賴信道的調度器，至少不會危及上行調度器性能。所以SRS配置應該同時考慮DL和UL調度器(4PRB的SRS)，比如應該支持多少SRS BW，是否再加一個上行信道符號，從UL進行探測等問題。基于實際SRS的下行波束賦形和上行調度器如何協調優化性能等仍然是未來值得研究的方向。
SRS遍歷容量配置對波束賦形信道估算方案的改進優勢如下：
1) 可以自適應混合短期和長期算法。
2) 射頻RF可以校準誤差建模以改善對波束賦形性能影響。
3) 可以用于波束賦形的MI-ESM link2系統接口更新。
4) 能夠用于計算慢變化均勻信道協方差矩陣特征向量的迭代Jacobi算法。
5) 可以用于上行鏈路性能改進的固定波束接收機，例如選擇性波束導向接收器(2RX MRC代替8RX)。
6) 可以用于支持波束賦形SRS配置的正常PUSCH接收機。雙層波束賦形也是一種寬帶波束賦形算法，它可以選擇相關矩陣R的最多兩個主要特征向量作為整個頻帶加權因子。
4 性能仿真評估
4.1 仿真假設條件
假定關于8根和2根發射天線情景，相同的RRU功率將不同發射天線方案的發射功率歸一化為具有相同的發射功率以進行公平比較。下行波束賦形器通過時域和頻域兩者平均來計算。每200個SRS(例如1 s)對波束賦形器進行更新。一般參數限制如下：
1) 5 MHz帶寬，TDD UL/DL配置1。
2) 基于ITU M.2135，Urban Macro NLoS的完整SCM信道模型;AS=5°(低方位角)和15°(高方位角)。
3) X極化天線陣列8×2/8×1/4×1/4×2;1Tx @ UE，無天線切換。
4) 基于多負載的模擬，每個模擬總共15個負載，每個負載10 s，隨機生成AoA/AoD，每個負載的路徑延遲和PDP，通過平均多個負載求BLER的值。
5) 假設SRS和PDSCH傳輸之間有4個TTI反饋延遲。
6) 上行鏈路中的白噪聲發生在一個終端和一個基站。
基于SRS配置的相關參數如下：
1) SRS帶寬為每個UE 4～24 PRBs。
2) 在UpPTS的最后一個符號為5 ms周期。
3) 基于波束賦形矢量計算的實際SRS上行鏈路噪聲功率為2 dB。
4.2 不同方位角下仿真性能
如上假設值所述，時延擴展和角擴散應服從某種隨機分布[8]，它們的RMS值應該是固定值。但對于每一個下降隨機取樣，信道實現是隨機值，并與隨機種子值相關。
首先，離線選擇AS=5°和15°的種子，建立種子庫。然后對每一隨機取樣滴，從種子庫中取出隨機種子。如圖3所示，點是每一次隨機取樣滴的值(不同的隨機種子)，曲線是平均性能。通過嘗試不同的天線發射/接收數量來進行仿真模擬。
圖3 不同方位角的仿真性能分析圖
圖3中，對于不同的隨機種子可以得出完全不同的性能。在具有雙接收天線時，可以提供3～5.5 dB的增益，在單接收天線終端處中可以提供6～8.5 dB的增益。這是幾乎沒有損失的噪聲SRS的情況。可以得出，在小方位角(AS)的情況下，仿真效果更好。
1) 特征波束賦形的基準性能 如圖4所示，基于瞬時信道狀態的特征短期波束賦形比基于長期平均信道知識的特征波束賦形性能要好得多。但是，由于信道改變、傳播方向變化、接收天線數量等因素的影響，增益的變化就會很大。短期波束賦形中信號質量需求是有限的。可以使用小的SRS帶寬(例如4 PRB)和長周期(例如每10 ms)來確保所有終端UE有足夠的探測能力，并且實現良好的波束賦形性能。
圖4 特征波束賦形基準性能圖
2) 單一性的長期EBB衰落性能 如圖5所示，長期波束賦形使用寬帶波束賦形器，沒有或很少有偏振極化分集。單一的長期波束賦形是一個子頻帶。因此對于每個PRB，長期特征向量被隨機預編碼。由于偏振極化分集的增益，具有單一特性的長期波束賦形性能優于普通的長期波束賦形傳輸性能。
圖5 不同模式長期EBB性能仿真比較圖
從圖5也可以得出，波束賦形技術對信道變化非常敏感，特別是對短期波束賦形，與3 km/h速度的靜態信道相比，在30 km/h移動速度下明顯具有較大的性能損失。當SRS跳頻使用時，最小的SRS帶寬是12個PRB，與寬頻帶相比，沒有特別大的性能損失。
5 結 語
通過本文分析，可以得出天線配置(即偏振、幾何、間距等)對應用于自適應波束賦形算法需求的性能有較大影響。對于高的空間相關性(即小天線距離和低方位角傳播)，長期特征波束賦形是適用于quad-X[9]天線的最優方案，并且對于混合特征波束賦形傳輸也是最佳的。對于中等或低空間相關性(即大天線距離或非常高的方位傳播)，短期特征波束賦形的性能是最優的。在這種情況下，不建議使用長期特征波束賦形傳輸技術，因為它在更高的SNR下甚至比發射分集的效果還要差。
當移動終端具有30 km/h移動速度和SRS跳頻變化時，波束賦形技術對信道變化極其敏感。此時若采用單一的長期波束賦形技術，則性能損失最大。但當采用波束賦形混合編碼技術時，性能有較大改善。單一的混合波束賦形是一個比較好的替代方案，比如Kronecker產品模型。由于SRS信道不平衡的影響比較大，所以8天線的波束賦形比4天線的波束賦形性能更加差。
