LTE-A系統(tǒng)中基于RS的信號均衡的SINR估計算法

羅 健，楊志偉

(1.中移物聯(lián)網(wǎng)有限公司，重慶400065;2.重慶重郵信科通信技術(shù)有限公司，重慶400065)

0 引言

先進的長期演進(LTE-advanced，LTE-A)是LTE的演進版本，其目的是為了滿足未來移動通信市場對傳輸速率和業(yè)務質(zhì)量的更高需求，同時還保持對LTE較好的后向兼容性。LTE-A采用了載波聚合(carrier aggregation，CA)［1］、上/下行多輸入多輸出天線增強(enhanced uplink/downlink multi-in multi-out，UL/DL MIMO)、多點協(xié)作傳輸(coordinated multi-point Tx＆Rx)、中繼(relay)、異構(gòu)網(wǎng)干擾協(xié)調(diào)增強(enhanced inter-cell interference coordination for heterogeneous network)［2-3］等關(guān)鍵技術(shù)，這些技術(shù)能極大地提高無線通信系統(tǒng)的峰值數(shù)據(jù)速率、峰值譜效率、小區(qū)平均譜效率以及小區(qū)邊界用戶性能，同時也能提高整個網(wǎng)絡的組網(wǎng)效率，這使得LTE和LTE-A系統(tǒng)成為未來幾年內(nèi)無線通信發(fā)展的主流［2］。

信道狀態(tài)指示(channel state information，CSI)是通信系統(tǒng)中一個很重要的參數(shù)，在LTE-A系統(tǒng)中，CSI上報、測量和信道估計都需要精準的信干噪比(signal interference noise ratio，SINR)估計結(jié)果。尤其對于CSI而言，需要根據(jù)估計每個子帶的SINR，映射到相應的CSI進行上報。只有在估計SINR較為準確的情況下才能實現(xiàn)CSI正確的映射，用戶設備(user equipment，UE)才能得到與信道環(huán)境相一致的傳輸速率，最大限度地提高傳輸速率 。因此，SINR估計的精度直接影響著通信系統(tǒng)的傳輸性能，研究SINR估算的精度對提高系統(tǒng)傳輸性能有著重要的意義。

目前常用的SINR估計算法是基于最小二乘法(least square，LS)的SINR估計算法，即根據(jù)信道估計參數(shù)分別計算干擾噪聲和信號強度，進而得到信干噪比SINR。該算法簡單且容易實現(xiàn)，但是估計精度不高，尤其在高速移動、多普勒效應較大的信道環(huán)境下誤差更大。本文提出一種基于參考信號(reference signal，RS)的信號均衡的算法，利用接收端本地RS已知的特點，在沒有明顯增加復雜度的前提下，通過本地RS與均衡后的RS的方差，更加準確地估計SINR。

1 基于LS的SINR估計算法

在目前常用的方法中，利用LS估計接收信號的信號強度(reference signal received power，RSRP)和干擾噪聲(noise)可以直接進行SINR估計。SINR的線性值如(1)式所示，算法的流程圖如圖1所示。為了得到子帶的SINR，還需要計算頻域的RSRP和noise。

圖1 基于LS的SINR估計流程Fig.1 SINR estimation flow based on LS

1.1 頻域noise計算

假設RS位置處的發(fā)送信號為Xi，j，這些信號經(jīng)過無線信道傳播后，在接收端經(jīng)過快速傅里葉變換(fast Fourier transformation，F(xiàn)FT)處理，接收信號為［5］

(2)式中:Hi，j為信道轉(zhuǎn)移函數(shù)(channel transfer function，CTF)值;ni，j為噪聲變量;i的取值為 {0，1，2，3}，依次表示正交頻分復用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)符號 0，4，7，11 上的 RS信息;j的取值為0—2×NRB－1(number resource block，NRB)，由于接收端已知參考信號RS的發(fā)送數(shù)據(jù) Xi，j，以及，因此，接收端經(jīng)過如下處理(LS運算)后就可以獲知第i個承載參考信號的OFDM符號在第j個頻點處的信道估計值為

(3)式中，X*i，j為 Xi，j的共軛，(3)式計算的是 RS 的LS計算結(jié)果，將OFDM符號0，2上的相同頻域位置的LS相減，得到

由于對于相同的頻域位置，當多普勒擴展較小且頻偏較小時，相鄰時刻的CTF值Hi，j可以認為是相同的［6-7］，消除 Hi，j得到 noise，所以，(4)式可以推導為

同理，將OFDM符號1，3上相同頻域位置的LS相減，得

進一步消除殘余Hi，j

根據(jù)參考信號的恒模特性，幅度為1，以及不同的參考信號序列互不相關(guān)的特性，得到

1.2 頻域RSRP計算

提取一個子幀中測量帶寬內(nèi)的4個(0，4，7，11)OFDM符號［7-8］的LS數(shù)據(jù)，將其放入LS［RE_Num］［4］中，對每個 OFDM 符號(LS中每一列)中的所有LS的復數(shù)平均，消除高斯噪聲，再求功率平均，即為RSRP的結(jié)果。實現(xiàn)的主要步驟如下。

步驟1 利用估計出來的 OFDM 0，4，7，11的LS值，按照如下方式計算，得到頻域測量帶寬(子帶)的LS的復數(shù)平均為

(9)式中，M_RB是指測量帶寬，即子帶的物理資源塊(physical resource block，PRB)個數(shù);RS_N為一個PRB中 RS的個數(shù);n為某個子帶，總數(shù)為NRB/M_RB;k標識第幾路數(shù)據(jù)的LS(如當MIMO為2×2時，有4路接收數(shù)據(jù)，也就對應有4路LS)。

步驟2 對計算測量帶寬(子帶)的RSRP為

步驟3 每一路按照步驟1，步驟2計算得到一個RSRP，然后再求均值

(11)式中，K為k的總數(shù)，當MIMO為1×2時，K=2，當MIMO為2×2時，K=4。

雖然基于LS的算法計算簡單，容易實現(xiàn)，但是這種算法在計算噪聲時假定2個相鄰的RS符號的CTF值Hi，j是不變的，而在實際信道中，CTF值Hi，j是有變化的，尤其在高速移動、多普勒效應比較明顯的信道環(huán)境下變化很大，這種假設會造成SNIR誤差帶，精度不高。本文提出一種基于RS的信號均衡的算法，以改善LS算法的缺陷。

2 基于RS的信號均衡估計算法

基于RS的信號均衡估計算法的物理原理是利用接收端本地RS已知的特點，通過本地RS與均衡后的接收RS的方差，更加準確地估計SINR，相對于直接用LS算法，復雜度并沒有大幅度增加。

假設接收端接收到的信號經(jīng)過FFT轉(zhuǎn)換后，用矩陣形式表示為

(12)式中:Y表示接收端接收到的信號向量;H表示在子載波上的CTF向量;W表示加性高斯白噪聲;X表示發(fā)射端發(fā)射的數(shù)據(jù)和導頻信息。

經(jīng)過均衡后的數(shù)據(jù)為

對于RS導頻信號，X為本地已知［9］，所以二者求均方差即可得到噪聲功率。由于本地X是標準星座點，與接收信號的幅度不匹配，不能直接做均方差，所以先進行二者的幅度匹配。由于信道的相關(guān)性、天線配置和信道環(huán)境對SINR估計算法均有影響，所以本算法在設計時需要考慮信道相關(guān)性、天線配置、信道環(huán)境等因素。方案的整體流程圖如圖2所示。

圖2 基于RS的SINR估計流程Fig.2 SINR estimation flow based on RS

接收的子幀數(shù)據(jù)中包含了用戶數(shù)據(jù)和小區(qū)參考信號(cell reference signal，Cell_RS)，經(jīng)過 OFDM 解調(diào)和信道估計后，調(diào)用信號檢測(signal detection，SD)模塊對Cell_RS進行均衡得到該子幀攜帶的Cell_RS數(shù)據(jù)，再經(jīng)過子帶映射可以得到每個子帶的Cell_RS數(shù)據(jù)，利用本地RS與SD后的子帶RS進行SINR估計。對于傳輸模式(transparent mode，TM)7和8，由于采用用戶參考信號(user reference signal，UE_RS)進行信道估計，這里還需要調(diào)用信道估計模塊進行Cell_RS信道估計，然后進行Cell_RS的信道均衡［10］?；赗S的SINR估計算法的處理流程如圖3所示。

SD輸出的RS數(shù)據(jù)和Local_Rs數(shù)據(jù)，長度為N。為表述方便，RS和Local_Rs都表述為符號，算法流程如下。

1)幅度匹配，本地RS和SD輸出的RS可能由于歸一化不一致等原因，幅度不匹配，需要進行幅度歸一化，首先計算幅度調(diào)整因子Amp_Factor。

①計算SD輸出RS的幅度，即實部、虛部的均值為

②幅度調(diào)整因子，Local_Rs為四相相移鍵控(quadrature phase shift keying，QPSK)標準星座點，所以用一個點的實部即可得

2)計算信號功率。

圖3 基于RS的信號均衡的SINR估計算法實現(xiàn)流程Fig.3 SINR estimation implement flow based on RS

3)計算干擾功率，將星座點幅度調(diào)整因子對本地RS序列整形，計算整形后序列與SD輸出的RS對應元素的矢量距離功率均值。

4)計算SINR的線性值。

3 試驗結(jié)果及分析

方案1利用基于RS的信號均衡的SINR估計算法，方案2利用基于LS的SINR估計算法。驗證環(huán)境包括 Awgn，EPA5，EVA5，EVA70，ETU70 和ETU300信道。驗證方法采用估計子帶SINR，子帶的最小樣本為6個PRB，用估計值與設置值的誤差分析估計精度。圖4和圖5分別是方案1和方案2的估計精度，橫坐標是設置的SINR值，從－10—30 dB，縱坐標表示估算值與設置值的誤差的絕對值(α =0.05)。

實驗結(jié)果表明，方案1的估計精度明顯比方案2高。在ETU300場景下，估計偏差達十幾dB，這是因為方案2的噪聲估計基于多普勒擴展較小且頻偏較小時，相鄰時刻的H可以認為是相同的這一假設，所以在高多普勒擴展時，相鄰時刻的H變化較大，無法通過相減消除，殘留H計入噪聲，造成噪聲估計值偏大。

圖4 基于RS的信號均衡的估計算法Fig.4 Experiment data based on RS signal equalization

圖5 基于LS的估計算法Fig.5 Experiment data based on LS

從算法復雜度上考慮，由于RS是穿插在有用數(shù)據(jù)傳輸?shù)?，RS均衡可以和數(shù)據(jù)均衡一起進行，且RS數(shù)據(jù)量比較小，因此，算法的復雜度只有少量增加。

4 結(jié)論

LTE-A系統(tǒng)中的UE信道SINR的估計精度關(guān)系到CSI上報、均衡算法的性能，直接影響LTE-A系統(tǒng)的傳輸速率和性能。本文提出的基于RS的信號均衡結(jié)果估計SINR算法，比傳統(tǒng)的利用信號RSRP和noise計算的SINR的LS算法，在復雜度增加有限的情況下，其估計精度更高，尤其是在終端處于高速移動、多普勒效應比較明顯的信道環(huán)境下，SINR估算性能提升更加明顯，從而為系統(tǒng)的傳輸性能帶來有效的提升。

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