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基于射频拉远的宏小区协作多输入多输出正交频分复用系统性能分析研究

2018-05-14赵鑫周小林金晓成徐兵

关键词:拉远协作信道

赵鑫 周小林 金晓成 徐兵

摘要: 在高铁高速移动场景下,对基于射频拉远(RRH)的宏小区协作多输入多输出正交频分复用(MIMOOFDM)系统以及基于第三代合作伙伴项目(3GPP)协议的4RRH信道模型做了详细描述,并设计了相应的频偏估计算法以及信道估计算法.通过MonteCarlo仿真实验对该系统做了性能分析研究,结果表明,该系统能够有效地克服多普勒效应,准确地恢复信道响应,从而达到较低的误块率(BLER)与较高的吞吐量,实现高速运动场景下的高性能.

关键词:

射频拉远; 长期演进高铁系统; 多输入多输出; 多普勒效应; 信道估计

中图分类号: TN 929.5文献标志码: A文章编号: 10005137(2018)02020504

Performance analysis of macro cell MIMOOFDM systems

based remote radio head technology

Zhao Xin1, Zhou Xiaolin1*, Jin Xiaocheng2, Xu Bing2

(1.School of Information Science and Technology,Fudan University,Shanghai 200433,China;

2.Terminal Algorithm and Software Department,Wireless Technology Innovation Center of Datang Company,

Shanghai 201206,China)

Abstract:

Macro cell MIMOOFDM system based remote radio head (RRH) and the 4RRH model of 3GPP protocol were detailly described in high speed scenario.Furthermore,the frequency offset estimation algorithm and the channel estimation algorithm about the given system were designed.Finally,simulation experiment was made to analyze the performance of the system designed.The simulation results showed that the system could overcome the Doppler effectively and accurately recover the channel response,which resulted in low block error rate (BLER) and high throughput and achieving excellent performance in high speed scenario.

Key words:

remote radio head; long term evolutionrailway; multiple input multiple output; Doppler; channel estimation

收稿日期: 20180130

基金项目: 国家自然科学基金(61571135)

作者简介: 赵鑫(1994-),男,硕士研究生,主要从事无线通信方面的研究.Email:sot521@163.com

导师简介: 周小林(1973-),男,副教授,主要从事无线通信方面的研究.Email:zhouxiaolin@fudan.edu.cn

*通信作者

引用格式: 赵鑫,周小林,金晓成,等.基于射频拉远的宏小区协作多输入多输出正交频分复用系统性能分析研究 [J].上海师范大学学报(自然科学版),2018,47(2):205-208.

Citation format: Zhao X,Zhou X L,Jin X C,et al.Performance analysis of macro cell MIMOOFDM systems based remote radio head technology [J].Journal of Shanghai Normal University (Natural Sciences),2018,47(2):205-208.

0引言

随着高铁的快速发展,第三代合作伙伴项目(the 3rd Generation Partnership Project,3GPP)長期演进高铁系统(Long term evolutionrailway,LTER)逐渐成为了高铁通信的主流[1].3GPP LTER系统具备一定的数据传输速度,并有时延低以及部署便捷[2-3]等优势.首先,其关键技术多输入多输出正交频分复用(MIMOOFDM)技术[4],在信号带宽发射功率不变的基础上,利用诸多天线同时收发数据流,可以大大提升数据传输速率,还能克服信道衰落,减少误码率[5].其次,以射频拉远头(RRH)为基本单元的宏小区覆盖方案将相邻的射频模块合并为同一小区,从而可以有效避免传统覆盖方案中切换频繁的问题,与此同时,也可以缓解小区间的干扰问题[6].

高铁的高速移动给无线通信带来了诸多不利的通信环境,比如小区切换频繁[7],以及高铁穿透损耗大等.其中最主要的是高速运行的列车会产生多普勒效应[8],导致发射机和接收机之间产生频率偏差,而且其频率会随着列车速度的改变而改变[9-10],从而导致接收机的解调性能下降,直接影响整个高铁MIMOOFDM系统的性能.

本研究主要基于射频拉远的宏小区协作MIMOOFDM系统,针对3GPP 36.101提出的4RRH高铁信道模型,设计了相应的频偏估计与信道估计算法,并对系统性能做了分析研究.

1宏小区协作覆盖方案及4RRH信道模型

1.1宏小区协作覆盖方案

图1描述了宏小区协作覆盖方案,每个小区基带处理单元(BBU)配置6个射频拉远单元RRH,每个站挂2个RRH,因此一个小区覆盖3个站点,高铁行驶速度为300 km/h,每2站间相距850 m,站与铁轨的距离为150 m,RRH的高度是25 m,同一站点上2个RRH的间距为1.1 m,基站的天线为双天线的多输入多输出(MIMO)天线,天线增益为20.5 dBi,水平方向半功率角为33°,基站天线摆放角度为30°和150°.

为了减少小区切换的次数,采用BBU、RRH及多幅天线的网络覆盖方案,属于同一小区的多幅天线沿高速铁路部署,从而减少切换频率,以提高网络性能.同一小区内的天线覆盖范围内不存在切换,通过相应的基带处理,单小区可以跨越多个RRH覆盖区,根据容量的需求,合理规划小区的覆盖范围,RRH呈带状分布于铁路沿线两边,保持对高速铁路的无缝覆盖,实现与高速列车的不间断通信.

对基带性能测试的场景是一种非衰落信道,拥有4个抽头,一般选取4个最近的RRH,因此,对于第k个RRH,只能给出大致范围:

2多普勒偏移校准以及信道估计算法

2.1多普勒偏移校准

多普勒频偏校准主要分为导频处信道估计与多径频偏估计过程.

在4RRH高铁场景中,假设4个RRH多普勒频移分别为Δf1,Δf2,Δf3,Δf4;多径时延分别为τ1,τ2,τ3,τ4;相对功率分别为其中,(hl,n)*表示hl,n的共轭值.由此可以求出第n条径的频偏Δfn,从而可以估计4个RRH不同的频偏值.

2.2信道估计算法

根据维纳-辛钦定理,宽平稳随机过程的功率谱密度是其自相关函数的傅里叶变换,时域相关函数可以通过功率谱的傅里叶逆变换得到.

在4RRH高铁场景下,接收端距离RRH较近,因此主要接收到的是直射径,但是各直射径的多普勒频移并不相同,导致功率谱是由几条直射径的多普勒频移组成,如图2所示,由于多普勒频移Δf的存在,导致部分直射径会偏移中心轴Δf.

4RRH场景下功率谱为离散功率谱,其时域相关函数为

3仿真结果与分析

仿真所用的是长期演进系统协议中的双发双收系统,采用的信道模型为3GPP协议中的4RRH模型.

实验总帧数为100 000帧,运用所设计的算法得到如图3,4所示.

由图3,4可见,系统具有较低的误块率(BLER)与较高的吞吐量(Throughput),在相应的算法下,系统可以有效地克服多普勒效应并且准确地恢复出信道响应.因此,基于射频拉远的宏小区协作MIMOOFDM系统是一个高性能的通信系统.

4总结

本文作者研究了高速运动场景下的特点,主要介绍了射频拉远的宏小区协作MIMOOFDM系统的优势,并设计了相应的频偏检测算法以及信道估计算法,最后利用3GPP协议中的4RRH信道模型对该系统进行了性能分析.最终得出,本系统可以有效地克服多普勒效应并准确地恢复信道响应,实现高性能通信.

参考文献:

[1]Lin F K,Chang Y Y,Dai X Z,et al.Methods for downlink performance enhancement in HST SFN [C].Proceedings of the 27th Annual International Symposium on Personal,Indoor,and Mobile Radio Communications.Valencia:IEEE,2016.

[2]Abdullahi A B,Hammoudeh A,Udoh B E.Performance evaluation of MIMO system using LTE downlink physical layer [C].Proceedings of 2016 SAI Computing Conference.London:IEEE,2016.

[3]Zourob M,Rao R.Lowercomplexity Wiener filtering for UERS channel estimation in LTE DL system [C].Proceedings of 2017 International Symposium on Wireless Systems and Networks.Lahore:IEEE,2017.

[4]Rana R,Rathod J M.Performance analysis of different channel estimation techniques with different modulation for VBLAST MMSE MIMOOFDM system [C].Proceedings of 2016 International Conference on Wireless Communications Signal Processing and Networking.Chennai:IEEE,2016.

[5]Nguyen N,Tran B,Nguyen V D.A code scheme SFBC on 3GPP channel model in correlated MIMOOFDMA system [C].Proceedings of 2014 International Conference on Advanced Technologies for Communications.Hanoi:IEEE,2014.

[6]Nasraoui L,Atallah L N,Siala M.ReducedComplexity synchronization technique for MIMOOFDM WLAN systems [C].Proceedings of the 5th International Conference on Communications and Networking.Tunis:IEEE,2015.

[7]Cho H,Shin S,Lim G,et al.LTER handover point control scheme for highspeed railways [J].IEEE Wireless Communications,2017,24(6):112-119.

[8]Toker C.Doppler shift estimation for HF channels based on TEC measurements [C].Proceedings of the 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference.Malatya:IEEE,2015.

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[10]Sutar M B,Patil V S.LS and MMSE estimation with different fading channels for OFDM system [C].Proceedings of 2017 International Conference of Electronics Communication and Aerospace Technology.Coimbatore:IEEE,2017.

(責任编辑:包震宇,冯珍珍)

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