高鐵5G移動(dòng)通信系統(tǒng)Multi-TRP上行信道估計(jì)及性能研究

陸志偉，王海龍，王東明，宋鐵成，陳建平

隨著5G的商用部署,高鐵場(chǎng)景下5G系統(tǒng)的性能成為業(yè)界的關(guān)注熱點(diǎn)。在列車高速移動(dòng)場(chǎng)景下,信息傳輸過(guò)程中存在多普勒效應(yīng),小尺度衰落快速變化,相干時(shí)間較短,使系統(tǒng)的傳輸算法設(shè)計(jì),尤其是高精度信道估計(jì)變得更加困難,導(dǎo)致系統(tǒng)性能提升較為困難［1］。另外,由于高鐵場(chǎng)景對(duì)移動(dòng)通信的時(shí)延和可靠性要求極高,且5G的工作頻段較高,實(shí)現(xiàn)全路范圍覆蓋的成本高,故給統(tǒng)籌5G專網(wǎng)建設(shè)和鐵路主數(shù)據(jù)中心等業(yè)務(wù)需要帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)［2］［3］。

5G NR的Release 16采用了Multi-TRP技術(shù),即多個(gè)收發(fā)節(jié)點(diǎn)通過(guò)協(xié)作為用戶終端服務(wù),實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、高可靠傳輸。高鐵場(chǎng)景下,傳統(tǒng)技術(shù)不能滿足高速率、高可靠性、短時(shí)延的通信業(yè)務(wù)需求［4］,采用Multi-TRP技術(shù)雖可以提高系統(tǒng)的可靠性,但是也引入了更大的挑戰(zhàn)。列車高速運(yùn)行時(shí),終端到不同的TRP的距離、角度等各不相同,導(dǎo)致終端到不同TRP的多普勒頻偏、時(shí)延、角度等信道統(tǒng)計(jì)信息不同。因此,在列車高速移動(dòng)場(chǎng)景下采用Multi-TRP技術(shù)時(shí)必須考慮這些因素,改進(jìn)現(xiàn)有的傳統(tǒng)信道估計(jì)方法。

1 Multi-TRP的系統(tǒng)模型和信道模型

在5G通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,以列車高速移動(dòng)作為主要研究背景,對(duì)采用了Multi-TRP技術(shù)的上行信道進(jìn)行信道估計(jì)和檢測(cè)技術(shù)研究。Multi-TRP作為5G NR的R16增強(qiáng)高速移動(dòng)場(chǎng)景下的關(guān)鍵技術(shù),可通過(guò)對(duì)多個(gè)TRP進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的重復(fù)發(fā)送,以獲得更高的增益及鏈路可靠性［5］。采用時(shí)分復(fù)用的方式,以時(shí)隙為單位,在多個(gè)TRP上進(jìn)行同一數(shù)據(jù)塊的重復(fù)傳輸。每次數(shù)據(jù)傳輸時(shí),數(shù)據(jù)所在的頻域位置保持不變,且多次傳輸使用相同的解調(diào)參考信號(hào)（DMRS）導(dǎo)頻端口。對(duì)多個(gè)TRP進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的重復(fù)傳輸時(shí),可以利用TRP之間的協(xié)同作用,降低上行信道的誤碼率以及獲得更高的吞吐量［6］。

Multi-TRP的系統(tǒng)模型見(jiàn)圖1。從圖中可以看出,列車在任意位置和各個(gè)TRP之間的距離都不完全相同,這就導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸?shù)矫總€(gè)TRP的時(shí)間τ1～τn也會(huì)有所不同。同時(shí),由于列車在移動(dòng)過(guò)程中相對(duì)于每個(gè)TRP的位置及所呈夾角也不相同,故對(duì)不同TRP而言,信道所產(chǎn)生的多普勒頻偏也會(huì)有所差異［7］。

以圖1所展示的系統(tǒng)模型為基礎(chǔ),本文通過(guò)仿真建立了Multi-TRP的信道模型,主要表現(xiàn)為發(fā)射端和接收端之間的信道包含多條路徑。其中,主路徑是LOS路徑,服從萊斯分布；其他路徑為NLOS路徑,服從瑞利分布。與此同時(shí),考慮到因傳輸距離引發(fā)的時(shí)延問(wèn)題,該信道模型分別計(jì)算每一個(gè)TRP對(duì)應(yīng)路徑的傳輸時(shí)延,且使各個(gè)TRP的傳輸時(shí)延隨著列車位置實(shí)時(shí)變化；其次,該模型也將多普勒頻偏的影響考慮在內(nèi),與傳輸時(shí)延的建模類似,模型單獨(dú)計(jì)算每一個(gè)TRP對(duì)應(yīng)的多普勒頻偏,且頻偏大小也隨著列車位置的改變實(shí)時(shí)發(fā)生變化。

圖1 Multi-TRP的系統(tǒng)模型

此外,假設(shè)不同收發(fā)天線對(duì)之間的信道獨(dú)立,且為Rayleigh衰落,即不同信道之間有

式中:ht,r(n)為零均值對(duì)稱復(fù)高斯過(guò)程且滿足

式中:J0(?)為第一類零階貝塞爾函數(shù),fd和Ts分別為最大多普勒頻偏和符號(hào)間隔時(shí)間。

2 Multi-TRP系統(tǒng)的信道估計(jì)和檢測(cè)方法

本文所建立的仿真信道模型已將時(shí)延和多普勒頻偏問(wèn)題考慮在內(nèi)。為了盡可能消除時(shí)延和多普勒頻偏對(duì)信道估計(jì)的影響,Multi-TRP系統(tǒng)在進(jìn)行信道估計(jì)之前,需要進(jìn)行一系列準(zhǔn)備工作。Multi-TRP系統(tǒng)的信道估計(jì)總體框圖如圖2所示,大致可分為兩部分:基于探測(cè)參考信號(hào)（SRS）的統(tǒng)計(jì)信道信息估計(jì)和基于DMRS的信道信息估計(jì)。首先是基于SRS的統(tǒng)計(jì)信道信息估計(jì)。SRS是一種由終端發(fā)送給基站的參考信號(hào),可用于基站估計(jì)上行信道的統(tǒng)計(jì)特性,如時(shí)延、多普勒頻偏等［8-9］。利用SRS針對(duì)每一個(gè)TRP分別進(jìn)行時(shí)延和多普勒頻偏估計(jì)。在得到由SRS估計(jì)的統(tǒng)計(jì)特性后,便可基于DMRS進(jìn)行信道信息的估計(jì)。首先,利用相應(yīng)的補(bǔ)償算法進(jìn)行定時(shí)與頻率同步；其次,對(duì)補(bǔ)償后的TRP接收信號(hào)進(jìn)行OFDM解調(diào)和頻域、時(shí)域信道估計(jì)；最后,進(jìn)行符號(hào)檢測(cè),以恢復(fù)原始發(fā)射信號(hào)。

圖2 Multi-TRP系統(tǒng)信道估計(jì)和檢測(cè)總體框圖

常規(guī)時(shí)延和多普勒頻偏補(bǔ)償是根據(jù)估計(jì)出的時(shí)延和頻偏值進(jìn)行一倍補(bǔ)償［10］。假設(shè)接收端時(shí)域信號(hào)為y'i(n),具體可表示為

則具體補(bǔ)償公式可表示為

式中:i為TRP編號(hào)；k為子載波編號(hào)；n為OFDM符號(hào)編號(hào)；yi'(n)為不同TRP對(duì)應(yīng)的接收序列為時(shí)延補(bǔ)償后序列；yi(n)為頻偏補(bǔ)償后序列；εi為估計(jì)所得的不同TRP多普勒頻偏；τi為估計(jì)所得的不同TRP時(shí)延；N為OFDM符號(hào)長(zhǎng)度。

在進(jìn)行時(shí)延和多普勒補(bǔ)償之后,再進(jìn)行頻域和時(shí)域信道估計(jì)。常用的頻域信道估計(jì)算法主要包括最小二乘法（LS）估計(jì)、最小線性均方誤差（LMMSE）估計(jì)以及基于DFT的信道估計(jì)等。對(duì)于5G NR系統(tǒng)的DMRS,由于采用正交導(dǎo)頻,在去除正交掩碼之后,可以視為單天線信道。采用LS估計(jì)算法時(shí),在接收端導(dǎo)頻位置上的頻域信號(hào)可表示為

式中:hp為Np×1的頻域?qū)ьl信道響應(yīng)；對(duì)角陣Xp為已知的導(dǎo)頻發(fā)送信號(hào)；對(duì)角線元素為相應(yīng)子載波上的導(dǎo)頻信號(hào)；yp為Np×1的接收導(dǎo)頻信號(hào)向量；np為Np×1的噪聲矢量。

LS算法就是對(duì)式（6）中參數(shù)hp進(jìn)行估計(jì),從而使式（7）表述的函數(shù)值最小。

將式（7）對(duì)h'p求導(dǎo),并令其導(dǎo)函數(shù)等于0,可由LS算法估計(jì)得到頻域信道估計(jì)響應(yīng)為

LS信道估計(jì)增強(qiáng)了噪聲,尤其在低SNR的情況下,信道估計(jì)的精度會(huì)受到較大影響。但由于其實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,復(fù)雜度較低,故此方法仍在實(shí)際中大規(guī)模使用。

LMMSE算法是一種基于最小均方誤差的信道估計(jì)算法,其代價(jià)函數(shù)為

將h'=whLS代入式（9）中并對(duì)w求導(dǎo),令其導(dǎo)函數(shù)等于0,可得到頻率信道估計(jì)響應(yīng)為

式中:RhhLS為頻域信道響應(yīng)和LS估計(jì)響應(yīng)的互相關(guān)矩陣；RhLShLS為L(zhǎng)S估計(jì)響應(yīng)的自相關(guān)矩陣；兩者均可由信道響應(yīng)的自相關(guān)矩陣Rhh求得,且Rhh可表示為［11］式中:m,n為導(dǎo)頻子載波的位置；τrms為多徑信道的平均時(shí)延；τ為最大多徑時(shí)延；N為導(dǎo)頻數(shù)目。最終可得轉(zhuǎn)換后LMMSE信道估計(jì)響應(yīng)為式中:參數(shù)β與調(diào)制方式有關(guān)；QPSK調(diào)制時(shí)β=1,64QAM調(diào)制時(shí)β≈2.68。

基于DFT的信道估計(jì)算法主要是將LS估計(jì)響應(yīng)hLS經(jīng)IFFT得到hLS(n),然后進(jìn)行時(shí)域?yàn)V波操作,最后再經(jīng)FFT得到hDFT,以完成噪聲抑制。時(shí)域?yàn)V波過(guò)程可表示為

LMMSE算法和基于DFT的信道估計(jì)算法均是在LS算法基礎(chǔ)上,對(duì)噪聲和子載波間的干擾有一定的抑制作用。其中,LMMSE算法性能較好,但基于DFT的信道估計(jì)算法的復(fù)雜度與LMMSE算法相比有所降低。

同時(shí),高鐵場(chǎng)景下還需要考慮多普勒頻偏對(duì)時(shí)域信道估計(jì)性能的影響,故本文引入時(shí)域維納插值算法。該算法利用時(shí)域已知信道估計(jì)響應(yīng)hp,結(jié)合相關(guān)系數(shù)矩陣w插值,得到時(shí)域全部信道響應(yīng)h,w具體可表達(dá)為

相關(guān)矩陣Rhhp和Rhphp可由下式求得［12］:

式中:m,n為時(shí)域OFDM符號(hào)的位置；fd為最大多普勒頻移；Ts為系統(tǒng)采樣時(shí)間。

在進(jìn)行時(shí)頻域信道估計(jì)之后,利用所估計(jì)的信道矩陣H對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行符號(hào)檢測(cè),考慮到信道噪聲的影響,本文引入MMSE信道檢測(cè)算法,濾波矩陣G可表示為［13］

3 Multi-TRP系統(tǒng)的上行信道性能評(píng)估

本文主要從2個(gè)方面對(duì)Multi-TRP系統(tǒng)的上行信道進(jìn)行性能評(píng)估:①對(duì)Multi-TRP系統(tǒng)的上行信道時(shí)、頻域信道估計(jì)的性能進(jìn)行仿真對(duì)比。首先對(duì)多普勒頻偏和時(shí)延進(jìn)行補(bǔ)償,再采用LS、LMMSE以及基于DFT的信道估計(jì)算法進(jìn)行頻域信道估計(jì)性能比較,然后比較不同時(shí)域信道估計(jì)算法下,頻偏補(bǔ)償前、后時(shí)域信道估計(jì)性能。②在不同TRP數(shù)量條件下,對(duì)Multi-TRP系統(tǒng)上行信道誤碼率及頻譜效率進(jìn)行對(duì)比分析。具體仿真參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 仿真參數(shù)

同時(shí),為了更好地描述仿真場(chǎng)景,本文將列車實(shí)時(shí)位置以坐標(biāo)形式呈現(xiàn)。列車初始位置設(shè)為坐標(biāo)原點(diǎn)。假設(shè)列車沿直線方向行駛,行駛方向?yàn)閄軸正方向；首個(gè)TRP位于Y軸正方向上,且與X軸垂直距離為15 m,即首個(gè)TRP位置坐標(biāo)為（0 m,15 m）,若系統(tǒng)放置多個(gè)TRP時(shí),則TRP位置分布與X軸平行。

3.1 時(shí)/頻域信道估計(jì)性能仿真

3.1.1 頻域信道估計(jì)性能仿真

在進(jìn)行時(shí)延和多普勒頻偏補(bǔ)償之后,首先需要進(jìn)行頻域信道估計(jì)。為了比較LS估計(jì)、LMMSE估計(jì),以及基于DFT的信道估計(jì)算法的性能,選用誤碼率BER和最小均方誤差MSE作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。針對(duì)特定的某個(gè)TRP,在列車初始位置對(duì)3種頻域信道估計(jì)算法的性能進(jìn)行仿真比較,調(diào)制方式為QPSK,具體仿真結(jié)果分別見(jiàn)圖3和圖4。

圖3 LS、LMMSE和DFT信道估計(jì)算法的BER比較

圖4 LS、LMMSE和DFT信道估計(jì)算法的MSE比較

從圖3可以看出,由于考慮到LMMSE估計(jì)和DFT估計(jì)算法的噪聲抑制問(wèn)題,二者的誤碼率要優(yōu)于LS估計(jì)算法的誤碼率,且隨著信噪比SNR的逐漸增大,性能差異會(huì)更加明顯,且性能的優(yōu)化會(huì)增加算法的復(fù)雜度；從圖4可以看出,MSE性能與BER性能也一一對(duì)應(yīng),LMMSE算法的MSE性能要優(yōu)于DFT估計(jì)和LS估計(jì)算法的MSE性能。

3.1.2 時(shí)域信道估計(jì)性能仿真

在完成頻域信道估計(jì)后,對(duì)時(shí)域信道估計(jì)性能進(jìn)行仿真對(duì)比。調(diào)制方式仍為QPSK,仿真所設(shè)移動(dòng)距離為300 m。針對(duì)特定的某個(gè)TRP,選取2個(gè)位置點(diǎn)進(jìn)行仿真分析,分別為列車位于（30 m,0 m）處和（300 m,0 m）處（此時(shí)所估計(jì)得到的多普勒頻偏接近最大值）。仿真對(duì)比曲線如圖5～圖7所示,主要展示無(wú)多普勒頻偏以及多普勒頻偏補(bǔ)償前、后的時(shí)域信道估計(jì)性能曲線。

圖5 列車在（30 m，0 m）處多普勒頻偏補(bǔ)償前、后時(shí)域線性插值性能曲線對(duì)比

圖7 列車在（300 m，0 m）處多普勒頻偏補(bǔ)償前、后時(shí)域維納插值性能曲線對(duì)比

從圖5可以明顯看出,當(dāng)列車位于（30 m,0 m）處時(shí),多普勒頻偏補(bǔ)償后的時(shí)域信道估計(jì)性能有明顯的改善,且頻偏補(bǔ)償后的估計(jì)性能曲線接近于無(wú)多普勒頻偏時(shí)的性能。

然而,從圖6可以看出,當(dāng)列車位于（300 m,0 m）處時(shí),此時(shí)頻偏接近最大值,多普勒頻偏補(bǔ)償后的時(shí)域信道估計(jì)性能相較于補(bǔ)償前也有較好的改善,但此時(shí)由于時(shí)域線性插值本身沒(méi)有考慮到頻偏的影響,故多普勒頻偏補(bǔ)償后的估計(jì)性能要明顯劣于無(wú)多普勒頻偏時(shí)的性能。

圖6 列車在（300 m，0 m）處多普勒頻偏補(bǔ)償前、后時(shí)域線性插值性能曲線對(duì)比

從圖7可以看出,當(dāng)時(shí)域進(jìn)行維納插值時(shí),多普勒頻偏補(bǔ)償之后的時(shí)域信道估計(jì)性能相較于圖6中線性插值有明顯的改善,這是因?yàn)闀r(shí)域維納插值方法本身考慮了多普勒頻偏的影響,故性能會(huì)有所改善,但與理論時(shí)域信道估計(jì)的性能還有一定差距。因此,進(jìn)一步優(yōu)化頻偏補(bǔ)償算法,改善時(shí)域信道估計(jì)性能也是后續(xù)研究有待突破的方向之一。

3.2 不同TRP數(shù)量情況下系統(tǒng)誤碼率仿真

選用誤碼率BER作為衡量指標(biāo),來(lái)比較不同個(gè)數(shù)TRP對(duì)上行信道系統(tǒng)性能的影響。主要從隨著列車位置的實(shí)時(shí)變化及將列車固定在不同位置兩個(gè)角度,仿真系統(tǒng)誤碼率BER隨列車位置或信噪比SNR的變化曲線。仿真所設(shè)移動(dòng)距離為300 m,調(diào)制方式為64QAM。首先,在不同TRP個(gè)數(shù)的條件下,隨著列車位置的改變,仿真對(duì)比Multi-TRP系統(tǒng)的上行誤碼性能；其次,選擇幾處不同的列車位置點(diǎn),仿真得出不同TRP個(gè)數(shù)條件下系統(tǒng)誤碼率BER與信噪比SNR之間的關(guān)系曲線。

3.2.1 誤碼率BER與列車位置之間關(guān)系的性能仿真

為了比較不同個(gè)數(shù)TRP情況下系統(tǒng)性能隨著列車位置的變化情況,仿真分別放置1個(gè)TRP、2個(gè)TRP以及4個(gè)TRP,間隔對(duì)應(yīng)為300 m、300 m以及100 m。3種情況下,隨著列車位置的變化,系統(tǒng)誤碼率BER的變化曲線見(jiàn)圖8。從圖中可以看出,隨著TRP個(gè)數(shù)的增加,整體誤碼性能得到不斷改善,這是因?yàn)楫?dāng)系統(tǒng)設(shè)置多個(gè)TRP時(shí),TRP之間的協(xié)作在一定程度上可有效抑制路徑損耗等不利因素的干擾,提高了系統(tǒng)的傳輸質(zhì)量。

圖8 誤碼率BER與列車位置關(guān)系曲線對(duì)比

3.2.2 誤碼率BER與信噪比SNR之間關(guān)系的性能仿真

將列車固定在不同位置,比較3種TRP個(gè)數(shù)情況下系統(tǒng)誤碼率BER隨SNR的變化曲線。主要選取2個(gè)位置點(diǎn)進(jìn)行仿真分析:一種是列車位于初始位置；另一種是列車位于（150 m,0 m）處。在每個(gè)位置點(diǎn),比較在不同TRP個(gè)數(shù)的情況下,對(duì)應(yīng)系統(tǒng)誤碼率BER和信噪比SNR的關(guān)系曲線,具體仿真結(jié)果見(jiàn)圖9～圖10。

圖9 列車位于初始位置時(shí)誤碼率BER隨SNR變化曲線對(duì)比

圖10 列車位于（150 m，0 m）處時(shí)誤碼率BER隨SNR變化曲線對(duì)比

從圖9可以看出,列車在初始位置處時(shí),對(duì)于不同的TRP個(gè)數(shù),其對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)誤碼性能存在差異,且由于TRP之間存在協(xié)同作用,則TRP個(gè)數(shù)越多,對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)性能越好。從圖10可以看出,當(dāng)列車位于（150 m,0 m）處時(shí),單個(gè)TRP時(shí)的系統(tǒng)性能相較于多個(gè)TRP時(shí)的系統(tǒng)性能仍有一定的差距。同時(shí)結(jié)合圖9和圖10可以看出,隨著列車距離初始位置越來(lái)越遠(yuǎn),多個(gè)TRP的協(xié)同作用所展現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)也更明顯。

綜上所述,TRP的個(gè)數(shù)對(duì)系統(tǒng)的性能有著較大的影響,即TRP個(gè)數(shù)越多,TRP之間的協(xié)作能力就越強(qiáng),針對(duì)路徑損耗等不利因素的抗干擾性也就越強(qiáng),對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)性能也就愈加優(yōu)越。

3.3 不同TRP數(shù)量情況下系統(tǒng)頻譜效率仿真

選擇頻譜效率作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),比較不同TRP個(gè)數(shù)情況下的系統(tǒng)性能,仿真角度和3.2節(jié)一致。仿真所設(shè)移動(dòng)距離為1 200 m,調(diào)制方式為QPSK。頻譜效率η是指單位帶寬傳輸信道上無(wú)錯(cuò)誤傳輸?shù)淖畲笮畔⒙?η越大,對(duì)應(yīng)系統(tǒng)性能就越好［14］。當(dāng)發(fā)射端信道狀態(tài)信息（CSI）未知且接收端CSI已知的情況下,頻譜效率η的計(jì)算表達(dá)式為

式中:NR和NT分別為收發(fā)天線的數(shù)目；INR×NTRP為NR×NTRP階單位陣；Ex為發(fā)送信號(hào)的能量；N為信道噪聲方差和信道估計(jì)方差之和；H為信道估計(jì)矩陣；H為矩陣的共軛轉(zhuǎn)置。

3.3.1 頻譜效率與列車位置之間關(guān)系仿真

為了比較TRP個(gè)數(shù)不同時(shí),頻譜效率η隨著列車位置的變化情況,仿真中分別設(shè)置1個(gè)TRP、2個(gè)TRP、3個(gè)TRP以及6個(gè)TRP,間隔對(duì)應(yīng)為1 200 m、1 200 m、600 m以及240 m。4種情況下,隨著列車位置的實(shí)時(shí)變化,頻譜效率η的變化曲線如圖11所示。

圖11 頻譜效率與列車位置關(guān)系曲線對(duì)比

從圖11可以看出,隨著TRP個(gè)數(shù)的不斷增加,對(duì)應(yīng)頻譜效率η也會(huì)不斷增加,即單位帶寬傳輸信道上無(wú)錯(cuò)誤傳輸?shù)淖畲笮畔⒙什粩嘣黾?進(jìn)而也反映出Multi-TRP系統(tǒng)的上行信道系統(tǒng)性能越來(lái)越好。

3.3.2 頻譜效率與信噪比SNR之間關(guān)系仿真

將列車固定在不同位置,比較上述4種TRP個(gè)數(shù)條件下頻譜效率η隨SNR的變化曲線。為了比較大尺度衰落下的不同TRP個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)的頻譜效率,選擇對(duì)2個(gè)較遠(yuǎn)的位置點(diǎn),即列車分別位于（750 m,0 m）和（900 m,0 m）處進(jìn)行仿真對(duì)比,具體仿真結(jié)果見(jiàn)圖12～圖13。

從圖12～圖13可以看出,在距離列車初始位置較遠(yuǎn),即路徑損耗較為嚴(yán)重的情況下,隨著TRP個(gè)數(shù)的增多,對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的頻譜效率η也在不斷提升,這足以說(shuō)明TRP個(gè)數(shù)的增多可以有利對(duì)抗路徑損耗,進(jìn)而為Multi-TRP系統(tǒng)提供更好的接收性能。

圖12 列車位于（750 m，0 m）處頻譜效率隨SNR變化曲線對(duì)比

圖13 列車位于（900 m，0 m）處頻譜效率隨SNR變化曲線對(duì)比

4 總結(jié)與展望

本文主要針對(duì)列車高速移動(dòng)場(chǎng)景下Multi-TRP上行信道估計(jì)和性能進(jìn)行了一系列的研究,主要包括2個(gè)方面:其一,在考慮時(shí)延和多普勒頻偏的情況下,對(duì)不同頻域信道估計(jì)算法性能進(jìn)行對(duì)比分析,并對(duì)多普勒頻偏補(bǔ)償前、后時(shí)域信道估計(jì)性能進(jìn)行仿真對(duì)比；其二,對(duì)不同個(gè)數(shù)TRP條件下Multi-TRP系統(tǒng)性能進(jìn)行仿真對(duì)比。仿真結(jié)果表明,在進(jìn)行時(shí)延、頻偏補(bǔ)償之后,LMMSE估計(jì)和DFT信道估計(jì)性能優(yōu)于LS估計(jì)算法,多普勒頻偏補(bǔ)償后的時(shí)域信道估計(jì)精度明顯提升,且時(shí)域維納插值性能優(yōu)于線性插值；同時(shí),本文所采用的Multi-TRP模型顯著改善了系統(tǒng)誤碼性能及頻譜效率。

雖然本文提出的方法在一定程度上提高了信道估計(jì)的精度,但并未能完全消除多普勒頻偏的影響,故在后續(xù)研究中需要進(jìn)一步優(yōu)化頻偏補(bǔ)償算法,以進(jìn)一步提高信道估計(jì)精度；同時(shí),本文仿真主要圍繞多個(gè)TRP展開(kāi)研究,并未研究車載多用戶狀態(tài)下系統(tǒng)的接收性能,故引入多用戶MIMO探究上行信道估計(jì)及性能也是后續(xù)值得探討的方向。