MIMO链路预算过程
移动通信课程设计—链路预算模型含源程序)
3链路预算模型3.1概述 移动通信系统的性能主要受到无线信道特性的制约。
发射机与接收机之间的传播路径一般分布有复杂的地形地物，而电磁波在无线信道中传播受到反射、绕射、散射、多经传播等多种因素的影响，其信道往往是非固定的和不可预见的。
具有复杂时变的电波传播特性，因而造成了信道分析和传播预测的困难。
影响无线信道最主要的因素就是信号衰减。
在无线通信系统中，电波传播经常在不规则地区。
在估计预测路径损耗时，要考虑特定地区的地形地貌，同时还要考虑树木、建筑物和其他遮挡物等因素的影响。
在无线通信系统工程设计中，常采用电波传播损耗模型来计算无线链路的传播损耗，这些模型的目标是为了预测特定点的或特定区域的信号场强。
常用的电波传播模型损耗分为宏蜂窝模型和室内模型两大类。
其中宏蜂窝模型中使用最广泛的是Okumura 模型，还有建立在Okumura 模型基础上的其他模型，如Okumura-Hata 模型，COST-231-Hata 模型，COST-231 Wslfisch-Ikegami 模型等；室内模型有衰减因子模型，Motley 模型，对数距离路径损耗模型等。
下面就着重来讨论这些模型并对部分模型进行仿真分析。
3.2宏蜂窝模型3.2.1 Okumura 模型（1）概述Okumura 模型为预测城区信号时使用最广泛的模型。
应用频率在150MHz 到1920MHz 之间（可扩展到300MHz ），收发距离为1km 到100km ，天线高度在30m 到1000m 之间。
Okumura 模型开发了一套在准平滑城区，基站有效天线高度h_b 为200m ，移动台天线高度h_m 为3m 的空间中值损耗（A mu ）曲线。
基站和移动台均使用自由垂直全方向天线，从测量结果得到这些曲线，并画成频率从100MHz 到1920MHz 的曲线和距离从1km 到100km 的曲线。
使用Okumura 模型确定路径损耗，首先确定自由空间路径损耗，然后从曲线中读出A mu (f,d)值，并加入代表地物类型的修正因子。
MIMO技术
TDD的特有技术， 利用互易性得到信 道信息，准确的波 束赋型
LTE系统中的 复用 MIMO Precoding 方案 基于码本和公共导频
主要用于中低速的业务信道
分集 SFBC
基于空时编码
用于控制信道和高速业务信道
MIMO技术的分类
从MIMO的效果分类：
空间分集（Spatial Diversity）
观点：MIMO只能用于室内？MIMO只能用于微小区？ 对传统网规的挑战：选址的原则可能改变。
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空间复用技术分类
解决空间复用适用性，灵活实现空间复用和空间分集/波束赋形的切换和整 合，需采用闭环自适应MIMO方法：
开环（Open-Loop）空间复用
不管信道条件，采用固定的复用流数。
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波束赋形天线
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防务技术中的波束赋形
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波束赋形的分类
波束赋形包括：
动态波束赋形（俗称智能天线） 固定波束赋形（又称高阶扇区化）
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波束赋形算法
和预编码技术相似，波束赋形系统的波束也是通过预编码方法生成的，但 和码本预编码MIMO不同，动态波束赋形的权值仅仅需要匹配信道的慢变 化，比如来波方向（Direction Of Arrival，DOA）和平均路损。因此生成 的是实际波束，而预编码技术生成的是虚拟的波束。 在TDD系统中，可以不依赖终端来反馈所需信息，来波方向和路损信息可 以在基站侧通过测量上行接收信号获得，比FDD系统更有利于波束赋形的 使用。
预编码配对
虚拟发射分集 虚拟天线选择
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LTE系统对MIMO技术的使用
映射关系（Mapping）：
天线端口（Antenna Port） 层（Layer） 码字（Code Word） 4种技术
484-Massive MIMO 体系架构
Massive MIMO 体系架构mmwave系统的优点只能通过使用具有大量天线的大规模MIMO系统来实现。
我们注意到，虽然传输损耗在较高的（毫米波）波段显著增加，但是相应的非常小的波长允许每单位面积包装大量天线。
由此产生的天线阵列增益对于满足链路预算和提供可靠通信至关重要。
从目前5G商用的覆盖来看，64TR的BAND41覆盖能力至少和FDD1800相当，甚至在高层覆盖还能优于FDD1800.图1展示了massive MIMO系统的总体架构。
图1：大规模MIMO天线阵列系统的总体结构TXRU与基带处理单元之间存在接口。
无线分配网络（RDN）将Q个TXRUS映射到L个物理天线阵列。
MIMO处理可以在BBU处（如果Q>1）或者在RDN处执行，或者两者都执行。
这将产生三种不同的波束形成方法，将在下面讨论。
数字波束赋形这是传统架构，例如在Rel-13 FD-MIMO中使用，其中beamforming 完全在数字基带中执行。
在这种全数字方法中，有两个或多个TXRU通过固定RDN连接到物理天线阵列。
由于实现了固定RDN，因此不存在动态RF波束赋形能力，并且在BBU 处执行波束赋形和MIMO处理。
在这种结构中，天线单元的数目L和RF chain的数目Q是可比较的。
尽管这种全数字架构可以提供更复杂的空间复用/干扰抑制方法，但是具有太多RF chain 会产生巨大的成本并且需要高功耗，这使得全数字波束赋形方法对于mmwave系统不可行。
模拟波束赋形解决全数字体系结构不可行的直接方法是在模拟域中执行波束赋形。
在全模拟架构中，假设RDN能够动态波束赋形并且在BBU处没有波束赋形和MIMO处理。
由于MIMO预编码/波束赋形是在RF处执行的，因此MIMO预编码/波束赋形是宽带的。
在该架构中，Q通常被假定为1，因此仅支持单流传输。
这种方法已经被一些现有的毫米波系统所采用，其中波束赋形是使用一组移相器来完成的。
移相器的重量可以设置为在所需方向上引导和形成波束。
掌握链路预算的原理推算基站覆盖距离
提纲
➢无线传播特性 ➢链路预算 ➢如何推算基站覆盖距离 ➢影响覆盖的几个因素
基站灵敏度的计算
接收机灵敏度:定义为接收机在满足所需要的Eb/N0时所需要的信号输 入功率电平。如果接收机信号小于该电平，则不能正常解调。
灵敏度= Eb/N0 *热噪声谱密度*热噪声系数*业务速率 灵敏度(dBm)=要求的Eb/N0(dB)+热噪声谱密度（dBm/Hz）+热噪声系数 （dB）+业务速率（dB bps）
上下链路 保持平衡
建筑
裕量：衰落 + 穿透损耗+...
发射端
发射机EIRP(dBm) 发射机功率(dBm) 发射机天线增益(dBi) 电缆(或人体)损耗(dB)
接收端
接收机灵敏度(dBm) 干扰噪声(dBm/ Hz) (Eb/ No)req(dB) 数据速率(dB Hz)
建筑物穿透 汽车穿透
20 log10
f MHZ
传播距离越远，路径损耗越大 电波的频率越高，路径损耗也越大
路径损耗
允许路径损耗 发射端(dBm) 接收端(dBm) 穿透损耗(dB) 衰落裕量(dB)
传播模型： PL(dB)=Function(F, HA, HM, D, C)
PL：路径损耗 F： 频率，单位MHz D： 距离，单位km H： 基站天线/移动台有效高度，单位m C： 环境校正因子，分密集城区,城区,郊区,农村
链路预算说明（4）
天线增益
对于1.9G
在密集的城市定向天线的水平波瓣角一般取65，垂直波瓣角为 7～10，增益大概在18dBi左右； 在一般城区和郊区，定向天线的水平波瓣角为90，垂直波瓣角 为7～10天线增益为16dBi左右； 在农村使用全向天线，增益为11dBi。若选择不同的天线，就会 有不同的天线增益。 在其他条件不变的情况下，大的天线增益有利于覆盖半径的增大。
MIMO技术原理、概念、现状简介
M I M O技术原理、概念、现状简介本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.MarchMIMO技术原理、概念、现状简介/2008-01-28 16:09多入多出(MIMO，Multiple-Input Multiple-Out-put)或多发多收天线(MTMRA，M ultiple Transmit Multiple Receive Antenna)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。
该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率，是新一代移动通信系统必须采用的关键技术。
那么MIMO技术究竟是怎样的实际上多进多出（MIMO）技术由来已久，早在１９０８年马可尼就提出用它来抗衰落。
在70年代有人提出将多入多出技术用于通信系统，但是对无线移动通信系统多入多出技术产生巨大推动的奠基工作则是90年代由AT&T Bell 实验室学者完成的。
1995年Teladar给出了在衰落情况下的MIMO容量；1996年Foshinia给出了一种多入多出处理算法——对角-贝尔实验室分层空时(D-BLAST)算法；1998年Tarokh等讨论了用于多入多出的空时码；1998年Wolniansky等人采用垂直-贝尔实验室分层空时(V-BLAST)算法建立了一个MIMO 实验系统，在室内试验中达到了20 bit/s/Hz以上的频谱利用率，这一频谱利用率在普通系统中极难实现。
这些工作受到各国学者的极大注意，并使得多入多出的研究工作得到了迅速发展。
一句话，MIMO（Multiple-Input Multiple-Out-put）系统就是利用多天线来抑制信道衰落。
根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO（Single-Input Single-Output）系统，MIMO还可以包括SIMO（Single-Input Multi-ple-Output）系统和MISO（Multiple-Input Single-Output）系统。
卫星链路预算
卫星链路预算卫星链路预算的计算公式包括信号链路预算和总链路预算两部分。
信号链路预算是指计算卫星链路中信号的传输损失和接收敏感度，以确定所需的发射功率和接收灵敏度。
总链路预算则是包括信号链路预算和各种系统损耗在内的全链路计算。
下面是卫星链路预算的详细计算过程及公式：一、信号链路预算：1.发射链路：发射功率 Ptx = Pt + Gt - Lf - Lp + 20log(d)其中，Pt为发送端的功率，Gt为天线增益，Lf为自由空间路径损耗，Lp为极化损耗，d为发射端到接收端的距离。
2.接收链路：接收信号功率 Prx = Ptx - Ls - Lm - Gr + 20log(d)其中，Ls为发射天线到卫星的距离损耗，Lm为大气吸收损耗，Gr为接收天线的增益。
3.判断接收灵敏度：接收灵敏度 Es/N0 = (Prx - NF - Eb/N0) / B其中，NF为噪声系数，Eb/N0为误码率要求，B为系统带宽。
二、总链路预算：1.发射/接收损耗：Lt=Lf+Lp+Ls其中，Lf为自由空间路径损耗，Lp为极化损耗，Ls为发射天线到卫星的距离损耗。
Lr=Lm+Gr其中，Lm为大气吸收损耗，Gr为接收天线的增益。
2.系统总损耗：Ltotal = Lt + Lr + Lprop + Lrain其中，Lprop为传输损耗，Lrain为雨衰损耗。
3.系统要求：Eb/N0 ≥ Eb/N0_req其中，Eb/N0为误码率要求，Eb/N0_req为系统所需误码率。
通过以上公式，可以计算出卫星链路中所需的发射功率、接收灵敏度以及相应的损耗和要求。
根据这些数据，可以进一步确定所需的卫星导轨参数、天线尺寸、传输设备等，从而估算相应的成本。
卫星链路预算的结果对于卫星通信系统的设计、优化和运营具有重要意义。
只有通过合理的预算计算，才能保证卫星链路的稳定性和性能可靠性，并且在经济、技术和环境等方面达到最佳平衡。
因此，卫星链路预算是卫星通信系统规划和管理的重要一环。
mimo信道容量计算注水算法
mimo信道容量计算注水算法
MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）信道容量是指在多天
线系统中，通过利用天线间的多个输入和输出，增加了信道的传输容量。
注水算法是一种用于计算MIMO信道容量的方法。
注水算法的基本原理是通过不断向MIMO信道中添加噪声，
直到信道容量达到一个事先定义的阈值。
具体步骤如下：
1. 随机生成一个初始的传输矩阵，代表MIMO系统中的天线
配置。
2. 在初始传输矩阵下，计算MIMO信道的容量。
3. 添加一个小的噪声矢量到传输矩阵中，以增加噪声水平。
4. 重新计算添加噪声后的传输矩阵下的MIMO信道容量。
5. 如果容量增加了，表明噪声水平还可以继续增加，重复步骤3和4。
6. 如果容量没有增加，表明达到了信道的容量极限，停止算法。
通过注水算法，可以得到MIMO信道容量的一个近似值。
这
个容量值可以作为参考，用于优化天线配置和传输方案，以提高信号传输的效率和可靠性。
室分错层室内MIMO详解
错层MIMO双流传输模式一、研究背景及目的目前，为了扩大LTE商用网络的覆盖范围，国内移动通信运营商正大规模部署LTE系统。
对于大型楼宇的LTE室内分布系统，现在采用的主要技术方案几乎都是在原有的单通道分布系统基础上进行简单的合路，无法发挥LTE MIMO双流传输模式的技术优势，损失了LTE室内分布系统约50%的容量。
为了更好地发挥LTE室内分布系统中MIMO双流技术优势，目前移动通信业界主要有3种传统方法，但是都存在工程造价偏高和实施难度较大的缺点：方法1：独立新建LTE双通道室内分布系统。
跟传统单通道室内分布系统相比，此方法天馈部分的工程造价增加了2倍。
同时因为该方法中天线数量的大幅增加会导致施工难度的增加。
方法2：新建一套单通道室内分布系统，同时对原有的2G、3G室内分布系统进行改造，并利旧改造后的原分布系统形成双通道室内分布系统。
与传统单通道室内分布系统相比，此方法天馈分布系统部分的工程造价增加了1倍。
由于需要新建一套并改造原有的单通道室内分布系统，工程协调难度大，施工难度高。
方法3：利用主流LTE设备厂家推广的具备MIMO双流传输模式功能的微功率设备建设有源分布系统。
由于需要使用大量的微功率设备才能实现对大型楼宇的LTE信号覆盖，所以此方法的工程造价比方法1还要高。
为了低成本实现4G室内分布系统中的MIMO双流传输效果，大范围提高电信4G用户感知，在传统单天馈DAS结构基础上，江苏电信常州分公司无线维护中心研究提出了“奇偶错层覆盖方法”，该方法仅增加很小的建设成本（约1.1%），实现了LTE室内分布系统中的MIMO双流传输模式，效果十分理想，双流数据占比和下载业务速率均很高，LTE小区容量提升约80%。
二、实现MIMO双流传输的关键因素LTE小区的吞吐速率跟单双流、资源调度参数、HARQ参数息息相关。
其中，单双流跟无线信道的秩（Rank）和误块率（BLER）息息相关，由于BLER跟无线信道质量（SINR）密切相关，由此推理LTE数据下载业务的双流比例主要由Rank 和SINR决定，关系示意图见图1。
掌握链路预算的原理推算基站覆盖距离
掌握链路预算的原理推算基站覆盖距离链路预算是一种基站规划中常用的手段，用于推算基站的覆盖距离。
它通过考虑多种因素，如功率、频率、天线增益、传输损耗等参数，来分析信号的传输过程，并计算出信号的接收功率，从而确定基站的覆盖范围。
链路预算的原理包括以下几个重要的步骤：1.确定发射功率：首先需要确定基站的发射功率，即基站的工作功率。
通常，基站工程师会根据实际情况和需求来选择合适的发射功率。
2.选择频率：在选择合适的频率时，需要考虑到干扰和多径效应。
频率越高，通常覆盖距离越短，但可以提供更高的传输速率。
频率选择的不当可能会导致干扰。
3.计算传输损耗：传输损耗是指信号在传输过程中所受到的损耗，主要包括自由空间损耗、传输线损耗等。
自由空间损耗是信号在空中传输过程中因为衰减而产生的损耗，可以通过计算得到。
传输线损耗主要是信号在传输线中经过一定长度后所产生的损耗，可以通过传输线的特性和长度来确定。
4.考虑天线增益：天线增益是指天线的发射和接收信号能力相对于理想点源天线的增益。
它可以通过天线的方向图和增益值来确定。
天线增益越高，覆盖距离也越远。
5.判断信号接收功率：通过以上步骤计算出的发射功率、频率、传输损耗和天线增益等参数，可以推算出信号的接收功率。
在信号传输过程中，信号的接收功率会逐渐减弱。
当信号的接收功率低于一定阈值时，就无法正常解调和识别信号了。
通过链路预算推算基站的覆盖距离时，需要综合考虑以上各个因素，并结合具体的环境和实际情况来进行分析。
因为实际情况常常会受到地形、建筑物、干扰源等多种因素的影响，所以链路预算只是一个初步的估算结果，实际的覆盖距离还需要进一步调整和优化。
综上所述，链路预算是一种基站规划中常用的手段，通过考虑多种因素来推算基站的覆盖距离。
它是基站规划中非常重要的一步，可以有效地评估基站的覆盖范围，并帮助工程师制定合理的基站部署方案。
但需要注意的是，链路预算只是一个估算结果，实际的覆盖距离还需要结合实际情况进行调整和优化。
LTE链路预算计算方法
LTE链路预算计算方法LTE链路预算计算是一种用于估算LTE系统中无线信号传输和接收质量的方法。
通过链路预算计算，可以评估无线信号传输中的损耗和干扰情况，为网络规划和优化提供指导。
本文将介绍LTE链路预算计算的基本原理、计算方法、要素及其影响因素。
一、基本原理二、基本计算方法1.上行链路计算方法上行链路计算主要涉及用户终端（UE）到基站（eNodeB）之间的信号传输和接收。
计算过程包括以下几个步骤：(1)估算UE发射功率：通过考虑UE发送的最大功率和制定的调度策略，估算UE的发射功率。
(2)路径损耗计算：采用路径损耗模型，根据UE和基站之间的距离、天线高度、频率等因素，计算信号在传输过程中的路径衰减和损耗。
(3)天线增益计算：根据UE和基站的天线特性（如天线高度、方向性等），计算天线增益。
天线增益表示天线在特定方向上聚焦和增强信号的能力。
(4)接收信号强度计算：根据发射功率、路径损耗和天线增益，计算UE到达基站时的信号强度。
(5)干扰噪声计算：同时还需考虑其他UE的干扰，包括同频干扰、异频干扰和同步干扰等。
(6)信噪比计算：通过计算接收信号强度和干扰噪声的比值，得到上行链路中的信噪比。
2.下行链路计算方法下行链路计算涉及基站到UE之间的信号传输和接收。
计算过程与上行链路类似，但加入了更多的因素。
计算步骤如下：(1)基站发射功率计算：根据制定的调度策略和基站最大输出功率，估算基站的发射功率。
(2)路径损耗和衰减计算：根据基站和UE之间的距离、频率、天线高度等因素，计算信号在传输过程中的路径损耗和衰减。
(3)天线增益计算：根据基站和UE的天线特性，计算天线增益。
(4)接收信号强度计算：根据发射功率、路径损耗和天线增益，计算基站发射信号到达UE时的信号强度。
(5)干扰噪声计算：考虑其他基站的干扰，包括同频干扰、异频干扰和同步干扰等。
(6)信噪比计算：通过计算接收信号强度和干扰噪声的比值，得到下行链路中的信噪比。
mimo ofdm信道估计流程
mimo ofdm信道估计流程MIMO-OFDM信道估计流程引言：在无线通信领域中，MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）和OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是两种非常重要的技术。
MIMO技术可以利用多个天线实现多个发送和接收通道，提高系统的容量和可靠性。
而OFDM技术则可以将高速数据流分成多个较低速的子流，并使用正交载波进行传输，提高频谱利用率和抗护狗性。
在MIMO-OFDM系统中，信道估计是一个关键的环节，用于获取信道状态信息（CSI），以便进行后续的数据检测和解调。
本文将介绍MIMO-OFDM信道估计的流程。
一、信道特性建模在进行信道估计之前，首先需要对信道进行建模。
MIMO-OFDM系统中的信道可以被看作是多个独立的子信道的组合。
每个子信道可以用一个复数的信道增益来表示，该信道增益是由信道传输特性和接收器的天线配置决定的。
一般来说，我们可以使用Rayleigh衰落信道模型来描述无线信道的随机性质。
二、导频设计为了进行信道估计，我们需要在发送信号中插入导频序列。
导频序列由已知的信号组成，通过对接收信号和导频序列进行比较，可以得到信道的估计值。
在MIMO-OFDM系统中，导频通常被插入到OFDM符号的首部或者尾部。
三、基于导频的信道估计算法基于导频的信道估计算法是一种常用的信道估计方法。
它利用已知的导频序列和接收到的导频序列之间的差异来估计信道。
最简单的方法是使用线性插值来估计导频之间的信道增益。
然而，由于信道的非线性特性和噪声的存在，线性插值可能会引入较大的误差。
因此，研究者们提出了一些更加复杂的信道估计算法，如最小二乘法（Least Squares）、最小均方误差（Minimum Mean Square Error）等。
四、基于时-频域联合的信道估计算法基于时-频域联合的信道估计算法结合了时域和频域的信息，利用时域和频域上的导频序列进行信道估计。
LTE-MIMO-基本原理介绍
0.045
0.047
4T2R
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.0495
秩
eNodeB
UE
MIMO仿真结果 - Case 4
小区频谱效率
0.045
0.047
0.054
4T2R
0
0.4
0.8
1.0
1.4
1.8
2.2
1.748
4T2R
0
0.01
0.02
0.03
0.04
什么是MIMO？
MIMO (Multiple Input Multiple output：多输入多输出)系统，其基本思想是在收发两端采用多根天线，分别同时发射与接收无线信号。
SU-MIMO（单用户MIMO）：指在同一时频单元上一个用户独占所有空间资源，这时 的预编码考虑的是单个收发链路的性能； MU-MIMO（多用户MIMO）：指在同一时频单元上多个用户共享所有的空间资源，相当于一种空分多址技术，这时的预编码还要和多用户调度结合起来，评估系统的性能。
空时发射分集
空频发射分集与空时发射分集类似，不同的是SFTD是对发送的符号进行频域和空域编码 将同一组数据承载在不同的子载波上面获得频率分集增益
空频发射分集
在不同的发射天线上发送具有不同相对延时的同一个信号, 人为地制造时间弥散，能够获得分集增益。且循环延时分集采用的是循环延时而不是线性延时，延迟是通过固定步长的移相（Cyclic Shift，循环移相）来等效实现延迟 。
低
小区边缘
非码本波束成形
1
高
低速移动
低
小区边缘
5G传播损耗及链路预算
5G传播损耗及链路预算传播损耗是指无线电波在信道传输时遇到的损耗，包括自由空间损耗、多径损耗、衰落损耗等。
在 5G 系统中，传播损耗是影响系统覆盖半径和容量的重要因素之一。
自由空间损耗是指减弱传播波的能量与距离的平方成反比，即公式为：$L_f = 20 log(\frac{4\pi d}{\lambda})$其中，$L_f$ 为自由空间损耗，$d$ 为传播距离，$\lambda$ 为波长。
从公式可以看出，自由空间损耗随着传播距离的增加而增加。
因此，在确定基站位置时，需要考虑到需要覆盖的区域大小，以避免无法覆盖远距离区域。
多径损耗是指信号在传播过程中，除了直达路径外，还会被反射、绕射、散射等现象影响而出现多条径线。
这些径线在到达接收端时会发生相位差，从而产生信号增强和衰落。
在 5G 系统中，使用 Massive MIMO 等技术可以降低多径损耗，从而提高信号质量。
衰落损耗是指信号在传输中受到各种因素的影响而衰减的现象。
这些因素包括了自由空间损耗、多径损耗、阴影效应、多径互相干扰等。
在 5G 系统中，通过调整信号功率、使用可靠的调制方式、动态功率调整等方法，可以减少衰落损耗。
链路预算是在系统规划中用于计算基站与用户之间的有效覆盖范围和信号质量的方法。
链路预算包括了发射功率、天线增益、传输距离、传播损耗等因素。
在确定链路预算时，需要考虑到系统需求、人口密度、频谱资源等因素。
综上所述，传播损耗及链路预算是 5G 系统中重要的概念和计算方法。
在系统规划、基站布局和调试等环节中需要对其进行全面考虑和计算，以保证系统覆盖范围和信号质量的有效性。
宽带基本概念及链路预算原理介绍
宽带基本概念及链路预算原理介绍宽带基本概念目录链路预算原理C O N T E N T覆盖仿真介绍宽带基本概念Wideband Basic ConceptsLTE技术背景：从2G到4G产生原因技术优势系统不足1、移动互联网业务的兴起2、WiMAX 技术的挑战3、MIMO 、OFDM 技术理论成熟1、频谱效率高、配置灵活2、上下行配比设置灵活3、可以利用信道互易性1、终端移动速度受限2、干扰问题更加复杂3、对基站同步技术要求较高2G 2.5G 2.75G 3G 3.5G 3.75G 3.9G GPRSEDGEHSDPA R5HSUPA R6MBMS4GMBMSCDMA 2000 1X EV-DO 802.16 e 802.16 mHSDPAHSPA+R7FDD TDD4GGSMTD-SCDMAWCDMA R99802.16 d CDMA IS95CDMA 2000 1x LTEEV-DO Rev. AEV-DO Rev. BHSUPA HSPA+R7LTE设计目标和关键技术下行速率100Mbps 上行速率50Mbps 用户面时延<5ms 控制面时延<100ms频谱分配灵活1.4, 3, 5, 10, 15, 20MHz （上下行）高速移动支持速率高350 km/h 支持100kbps 的接入服务网络扁平无RNC ，取消CS 域，语音在PS 域实现，VoIP兼容性支持与现有3GPP 和非3GPP 系统的互操作n 设计目标n 关键技术多天线技术MIMO 、Beamforming 多载波技术OFDM多阶调制技术QPSK/16QAM/64QAM 纠错编码技术HARQ自适应调制编码技术AMC ，充分利用信道质量匹配信道进行链路传输小区间干扰协调技术包括ICIC 、CoMP 、小区合并等等上行功率控制技术开环功控算法、闭环功控算法等等上行覆盖增强技术包括TTI Bundling 、MRC 、IRC 等等l 更高的速率l 更低的时延l 更大的容量l 更可靠的链路性能l 更灵活的资源分配方式l 更低的网络建设成本l 更低的运营和维护成本LTE演进路线：TDD与FDD上行/下行频率上行/下行时间保护间隔下行上行下行时间频率下行上行保护频带•TDD 利用时间来分离接收和发送信道，时间资源在两个方向进行分配，基站和移动台间须协同一致才能顺利工作•FDD 在支持对称业务时，能充分利用上下行的频谱，但在支持非对称业务时，频谱利用率会大大降低FDDTDD•FDD 收发在不同频段，因此需要使用一个双工器（相当于两个滤波器）将收和发进行分离•TDD 收发在不同时间，因此需要使用T/R 转换器将RRU 的收发通路分时段接入天馈系统RRU设备差异：TDD与FDD帧结构差异：TDD与FDDn FDD帧格式：上下行采用不同中心频点，带宽对称上行无线帧(典型上行：10M)下行无线帧(典型下行：10M) n TDD帧格式：上下行采用相同中心频点，有灵活的上下行子帧配比(SA)、特殊子帧配比(SSP)0和5子帧总下行，2子帧总上行，其他子帧看配置，上下行共20Mn FDD无线帧结构ØLTE 采用OFDM 技术，子载波间隔为D f=15kHz ，2048阶IFFT ，则帧结构的时间单位为Ts=1/(2048*15000)秒ØFDD 类型无线帧长10ms ，如下图所示。
最新LTE链路预算计算方法
也影响如基站天线高度(gāodù)及穿透损耗等的参数取值。不同的信道 模型将采用不同的解调门限，
场景 密集城区
城区 郊区 农村
信道模型 ETU 3 ETU 30 ETU 60 EVA 120
移动速度 3km/h 30km/h 60km/h
120km/h
其它增益(zēngyì)，损耗，余量
其他增益损耗余量主要包括MIMO增益、TTI时隙绑定增益、 IRC干扰抑制 合并 增益、穿透损耗、阴影衰落余量、干扰余量等。
其中MIMO增益、时隙绑定增益、IRC增益体现在解调门限中。
LTE只支持硬切换，硬切换可以降低边缘接收信号的强度要求，
给系统覆盖带来增益，一般取值为2~5dB。
(sǔnhào)
eNodeB天线增益
路径损耗
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MAPL计算(jì 过程 suàn)
配置系统(xìtǒng)参数 计算EIRP
计算Min Rx
其它
频段 带宽 双工模式
场景
发射功率
天线增益 线缆损耗
接收机灵 敏度
噪声系数
解调门限 天线增益 线缆损耗
人体损耗
MIMO增益 TTL
Bunding 增益 IRC增益 穿透损耗
阴影衰落是指电磁波在传播路径上受到建筑物阻挡产生的阴影效应 所带来的损耗。为了对抗这种衰落带来的影响，在链路预算中通常
采用预留余量的方法，称为阴影衰落余量。
穿透损耗是由于穿透建筑墙体、车身、船身(chuán shēn)等引起的信号电平衰落。
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目录
(mùlù)
第一部分 第二部分
第三部分
MIMO下行链路系统预编码技术
MIMO下行链路系统预编码技术【摘要】本文主要介绍了MIMO下行链路系统的几种非线性预编码算法，包括脏纸编码、THP预编码和矢量预编码，重点分析了矢量预编码算法中求解扰动矢量的格基规约算法，并对该算法进行了仿真分析。
此外，本文也给出了对未来MIMO系统预编码研究的发展趋势。
【关键词】MIMO；非线性预编码；发展趋势一、引言20世纪80年代以来，全球范围内无线移动通信得到了前所未有的发展。
随着各种无限通信业务和宽带数据业务的不断发展，无线资源，尤其是频谱资源变得越来越紧张，如何更高效地利用这些有限的通信资源成为无线通信新技术发展的焦点所在。
传统的无线通信系统是采用一个发射天线和一个接收天线的通信系统，即所谓的单输入单输出系统（SISO）。
SISO系统在信道容量上有一个不可突破的瓶颈—shannon容量限制。
不管采用哪种调制技术，编码方式或其他方法，无线信道总是给无线通信做了一个物理限制。
正是基于这些原因，MIMO（多输入多输出Multiple-Input Multiple-Output）系统已经在许多无线通信系统中得到了广泛的应用。
但是相对于SISO（single-input single-output系统，MIMO系统的通信会受到多用户，多天线的干扰，因此在收发机两端需要采用一些必要信号处理技术，以消除噪声和干扰。
针对MIMO下行链路系统，由于基站比移动台具有更强的信号处理，并且基站能够获得估计的信道状态信息，因此可以通过基站首先消除信道对信号的干扰，这一过程称为预编码，即由基站在发射信号前进行预处理来消除多用户干扰。
目前，预编码方法主要包括线性预编码和非线性预编码，通常在相同的运算准则下，非线性预编码的性能要好于线性预编码，是目前研究的主流。
本文将对已有的非线性预编码进行简介，并重点分析和仿真了其中的矢量预编码，最后提出了未来预编码研究方向和趋势。
二、MIMO下行链路系统预编码技术预编码的主要原理是基站利用接收端反馈的MIMO信道的先验信息，通过预编码矩阵调制MIMO发射信号，灵活地根据信道条件调整并行流的数量，并将能量集中在特定的方向上，以获得最佳的MIMO传输效果。
多用户MIMO下行链路的两种传输预处理算法的优化研究的开题报告
多用户MIMO下行链路的两种传输预处理算法的优化研究的开题报告一、研究背景及意义物联网、5G等应用场景日趋普及，多用户MIMO技术的应用越来越广泛。
多用户MIMO可以在一个时间槽内同时给多个用户传输数据，大大提高了网络中的数据传输效率。
其中，下行链路是指天线发送到多个用户的一个信道，是多用户MIMO系统设计中重要的环节。
在下行链路中，预处理算法可以将发送数据在转发之前预处理，使系统的信噪比得以提高，从而提高系统性能。
经典的下行链路预处理算法有最大比例传输算法（MRT）和最小均方误差算法（MMSE），但是这些算法目前还会存在一些问题，亟待优化与改进。
因此，本文将结合多用户MIMO系统下行链路预处理问题，探讨如何优化MRT 和MMSE算法，并在实际应用中验证算法改进的效果，从而提高多用户MIMO系统的数据传输效率和系统性能，具有较高的研究价值和应用前景。
二、研究内容和技术路线1.研究内容（1）多用户MIMO下行链路预处理算法优化；（2）基于下行链路优化的多用户MIMO系统设计；（3）多用户MIMO系统下行链路预处理优化算法的仿真实验与性能测试。
2.技术路线（1）多用户MIMO系统基础理论及下行链路预处理算法研究；（2）优化MRT算法以减少预处理所需的计算量；（3）优化MMSE算法以提高系统性能；（4）设计基于多用户MIMO下行链路预处理的系统原型；（5）仿真实验与性能测试，验证算法的性能改进。
三、研究预期成果本文将结合多用户MIMO系统下行链路预处理问题，提出改进的MRT和MMSE 算法，在实际应用中验证算法改进的效果，从而提高多用户MIMO系统的数据传输效率和系统性能。
研究预期能够得到以下几个方面的成果：（1）改进MRT算法，减少预处理所需的计算量；（2）优化MMSE算法，提高系统性能；（3）设计基于下行链路预处理的多用户MIMO系统；（4）通过仿真实验和性能测试验证算法的性能改进；（5）提升多用户MIMO系统的数据传输效率和系统性能。
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MIMO链路预算过程
首先，引入MIMO后，存在单流调度和双流调度的不同情祝，由于双流调度的信噪比要求较高，调度范围有限。
所以在MIMO链路预算中，小区边缘只考虑单流调度的情况，依然采用HSDPA E刀O与吞吐率的链路曲线。
如果考察双流悄况下某速率能达到的覆盖范围，需要查双流对应的链路级性能曲线。
其次，引入MIMO后，在Node B和UE侧都配置双天线，由于在小区边缘只存在单流调度，下行链路预算中要考虑发射分集增益。
而在小区中心采用双流调度，此时不用考虑发射分集增益。
最后，引入MIMO后，要根据不同的需求和场景配置主辅导频的发射功率，配置方案不同会影响业务信道的可用功率.进而影响小区边缘速率和授盖范围。
主辅导频的功率设置，分以下几种情况。
(1)载波发射功率20W，主辅导频功率各设为2W。
这种情况下主辅通道各为low。
为了保持覆盖范围，主导频保持原来2W的设置，辅导频功率与之相同.此时，公共信道占用功率达到30%. HS-PDSCH可用功率的降低将导致系统搜盖和容复的降低。
该配置方案适用于需要保证小区覆盖的场景。
(2)载波发J寸功率20W，主辅导频功率各为1W。
这种情况保证了业刻言道的可用功率不变，但是导频功率的降低导致原有小区理盖范围缩小，容易造成搜盖空洞，适用于授盖不受限的场景。
转自尼采手机
(3)载波发射功率20W，主导频功率设为2W.辅导频功率设为1W，这种方案在尽最保证原网络的覆盖的同时，降低了辅导频对传统终端的影响。
(4)载波发射功率40W，主辅导频功率各为2W。
这种情况主要考虑引入MIMO时增加一个PA，载波发射功率由原来的20W提高到40W，这样，主辅流的发射功率都为20W。
这种方案既保证了导频的搜盖范围，又保证了业务信道的可用功率。
各种功率设置的优缺点及适用场景如表8-8所示。
从链路预算的结果可知，调度MIMO双流(CQI>3)的段盖区域，是CS64k作为连续攫盖业务的小区覆盖范围的30%，与仿真及实测结果基本一致.该范围比例大于能调度到64QAM调制方式的范围比例，说明MIMO具有比64QAM更好的a盖性能.在引入MIMO的网络，假设UE可以实现双收，即便没有使用MIMO双流的发送方式，因为发射分集增益和接收分集增益的存在，相比HSDPA 16QAM相同速率下的攫盖范围提高40%左右。