西安科技大学研究生考试试卷

西安科技大学研究生考试试卷
研究生姓名___杨彩云
班级___通信一班
考试科目___通信信号处理
考试日期_______ ________
课程学时_______ _______
开（闭）卷__开卷___ __
LTE物理下行共享信道（PDSCH）估计的研究与仿真
一、前言
LTE是3GPP组织为WCDMA、TD-SCDMA、CDMA2000三种3G移动通信标准制定的长期演进，旨在增加系统的频谱利用率、提高数据的传输率和降低系统的传输延时。

LTE标准综合了OFDM、MIMO等先进的天线传输技术，支持最大20MHz的系统带宽、超过200Mbit／s的峰值速率和仅为1毫秒的传输时间间隔，是移动通信领域的一项重大革新，已成为移动通信产业界关注的焦点。

因此现阶段针对LTE系统的研究具有重大的意义。

LTE系统特点及关键技术：在LTE中，1、下行主要采用了多载波的多址接入方式OFDMA，上行采用了单载波的频分多址接入技术SC-FDMA。

OFDMA是对多载波OFDM的扩展，可使得用户资源的分配非常灵活，利于多址接入。

这样的优点包括：可以在不改变系统的全局参数的情况下通过对子载波的分配来随意调整用户的频谱带宽；调制系统带宽时对系统的其他部分影响不大，方便系统的设计；利于软频率复用和小区间的干扰消除。

OFDM把系统带宽分为多个窄带子载波，并使其两两正交，每一个子载波都是一个独立的子信道。

其优点主要包括：利于对抗时间弥散无线信道，由于子载波带宽很窄，于是符号周期较长，符号间干扰较小；由于子载波频宽较小，与高宽带的CDMA系统相比较均衡更加易于实现并可得到较好效果，可简化接收机的设计；在抗频率选择性衰落性方面可通过放弃使用衰落较严重的子载波来实现。

但由于OFDM的峰均比PAPR值较高，需要线性放大区间较大且线性度较好的放大器来实现，因此发射机部分成本较高。

因此在用户端考虑到降低设备成本，在上行系统中采用SC．FDMA的方式来显著降低PAPR，利于移动终端发射机的设计和推广。

使用多天线技术MIMO，可以把空域作为一个新的信道复用资源，在理论上在信道允许的情况下可实现频谱效率随系统发射和接收天线中的最小数目呈线性增长。

但在实际系统中由于收到许多工程技术方面的限制，频率利用率的提高并没有理论上的显著。

在LTE中发射天线和接收天线可配置为1、2、4根，支持传输分集、空间复用等方式以获得传输增益，增加频谱利用率。

高峰值传送输率是LTE下行链路需要解决的主要问题。

为了实现系统下行100Mbps峰值速率的目标，LTE是完全的面向分组交换的多业务系统，不采用面向连接的电路交换协议。

在3G原有的QPSK、16QAM基础上，LTE系统增加了64QAM高阶调制并采用成熟的Turbo信道编码。

对于OFDM信号而言，每个子载波之间都是独立的，出现频率选择性衰落的频带所携带的信息将无法探测而造成误码。

另一个严重影响信号接收的就是多普勒频移，对于OFDM信号而言，子载波的频带都较窄，而且对于频偏特别敏感，严重影响信号的接收和判决。

因此对于移动通信，信道估计是必不可少的部分，非常具有研究意义。

在LTE系统中还采用了MIMO天线技术，每根接收天线都要接收来自于发送
天线的信号。

因此相比于传统的单入单出系统而言，信号的状况复杂了许多了，对于每根接收天线而言，需要估计的是多根发射天线与该天线之间的信道响应，而各接收天线的估计值都将对信号的均衡造成很大的影响。

因此在LTE系统中信道估计就显得更加重要。

二、信道估计
1、LTE信道模型
LTE 下行系统的多径衰落传输信道模型从应用于“IMT-2000”的ITU 信道模型
扩展而来，包括低时延的扩展步行A(Extended Pedestriall Amodel ，EPA)，中
时延的扩展车载A(Extended Vehieular Amodel ，EVA)和高时延的扩展典型城市
(Extended Typical Urban model ，ETU)三种。

扩展信道模型也确定应用在低、
中、高多普勒频移中，及5Hz ，70Hz ，和300Hz ，在载波中心频率为2GHz 时分别对
应的基站和用户端的相对移动速度为3km ／h 、38krn ／h 和162km ／h 。

在LTE 的下行链路中，根据协议规定的信道类型，可以得到如下图所示的仿
真方案。

其中K 为信道的多径数，对应于LTE 信道模型中的抽头数。

S(t)为发送端
发送的信号，在LTE 中为OFDM 复用后生成的信号。

信道的冲激响应用),()(t h k τ表
示，其功率谱满足协议规定的抽头功率分布，延时则为抽头延时，且相互之间独
立。

n(t)为路径上的高斯白噪声，信道为Rayleigh 衰落信道，接收端接收到的信
号为多径信号和噪声信号的混合信号。

LTE 多径信道模型
由上述多径信道模型可知，接收端到的多径信号的叠加信号e(t)为：
∑=+=K k k t n t e t e 1)()
()()(
2、信道估计算法
由于在下行导频的设计上采用的是FDMA 和TDMA ，且各天线之间的导频在频率
资源上不重复，因此可以采用OFDM 的估计算法来对LTE 的下行信道进行估计。

OFDM
的信道模型可由下式表示：
y=XFg+n
其中X 为对角元索为导频序列的矩阵，g 为信道冲激响应，n 为高斯白噪声向量，y
为接收序列向量，F 为DFT 矩阵。

⎪
⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛=----)1)(1(0)1()1(000N N N N N N N N W W W W F
其中N nk
j nk N e N W π21
-=,由此可知Fg 为信道的频域响应。

一般的OFDM 的信道估计结构如下图所示，其中去循环前缀CP 和FFT 部分为解
OFDM 复用，使信道估计在频域进行。

0x 到1-N x 为信号发送端输入的导频序列，
0ˆh 到1
ˆ-N h 为估计出的信道频域响应。

一般信道估计结构
因此，信道估计可表示为：
y FX FQF g F H
H H ==ˆˆ 其中根据不同的规则设定矩阵Q 即可得到不同的估计算法。

三、仿真平台总体设计
1、系统仿真链路
系统仿真主要包括LTE 下行共享物理信道的发送端、接收端以及无线信道。

其框图如图所示：
系统仿真链路
其中，发送端负责用户数据的生成、调制、层映射与预编码、导频序列的产
生、物理资源映射、OFDM 复用；信道部分是对无线传输信道的模拟；接收端包
括解OFDM 复用、接收导频序列的提取、通过信道估计模块进行信道估计、将估
计出来的信道冲击响应对接收到的数据进行信道均衡、解调、将解调后的数据与
发送的数据进行比较，统计误码率。

2、仿真条件
仿真的相关参数如下，包括无线信道的模型、调制、系统带宽、发送和接收
链路级仿真的主要功能是建立链路级仿真平台和评估关键技术，包括各类
RTT 算法和信道建模等，为系统级仿真提供物理层性能数据源。

本次仿真将LTE 下行链路级仿真划分为：流程控制、信道编译码、调制解
调、MIMO-OFDM 、信道模型、信道估计共6个模块。

各模块主要功能如下：
（1）流程控制模块：主要进行仿真初始化、各模块接口匹配、仿真结果统
计等操作。

（2）信道编译码模块：通过一定的编码规则在信息码元中加入尽可能少的
监督码元，并配合相应的译码准则，以最大程度地降低差错率，提高链路传输的
可靠性。

LTE 系统要求支持远高于3G 系统的数据速率和系统带宽，因此负责数
据传输的物理下行共享信道则需要更适合宽带高速传输的信道编码，如Turbo
码和卷积码。

编码模块接口：输入参数为数据块、交织矩阵、码率；输出参数为编码后的
信息序列。

译码模块接口：输入参数为QAM 解调后的信息序列、码率；输出参数为译码
后的信息序列
（3）调制解调模块：通过载波调制将基带信号调制成为带通型的频带信号，
以使信号适应不同信道特性的载频频段上的传输；在接收端将频带信号解调成为
基带信号。

在3G 系统中，都是采用QPSK 及其改进调制方式。

LTE 系统的数字调
制采用了更先进的正交幅度调制(QAM)，由两个正交载波的多电平振幅键控信号
叠加而成，两个之路的多电平幅度序列是相互独立的。

t w t g a t w t g a t S c T is c T ic Q AM sin )(cos )()(-= i=1,2,…M,s T t ≤≤0
MQAM信号调制框图
MQAM信号的调制过程如图所示。

MQAM也可以看做是联合控制正弦载波的幅度及相位的数字调制方式。

在R8中，LTE确定支持4/16/64三种不同阶数的QAM 调制。

调制模块接口：输入参数为信道编码后的基带信号；输出参数为调制信号。

解调模块接口：输入参数为检测输出信号；输出参数为解调信号。

（4）MIMO-OFDM模块：实现MIMO-OFDM发送和接收检测，通过空间复用和分集增益，降低传输差错率和提高链路吞吐率。

MIMO技术在发送端和接收端分别使用多个发送天线和接收天线，利用收发之间空间信道的传播特性来提高数据速率、减少误码率，达到改善无线传输质量的目的。

MIMO技术主要可以带来两方面的性能增益：一方面，MIMO通过给接收机提供信号的多个独立衰落副本，使得所有信号成分同时经历深度衰落的概率大大变小，可以提高无线链路的可靠性，对抗信道衰落，这就是空间分集增益；另一方面，多径衰落提高了通信系统可以利用的自由度，各个收发天线对构成了多个并行的空间信道，若这些子信道之间路径衰落是独立的，发送不同的数据流，数据传输速率自然就会提高，这就是空间复用增益。

MIMO系统结构
如图所示，传输数据经过多天线预编码形成个发送子流，(k=0，
1，……)。

这个子流由个天线发送出去，在接收端由个接收天线接
收并进行检测解码。

为了同时支持高速数据业务，又能够较好地克服因多径效应引起的时延扩展，LTE系统采用了OFDM技术。

OFDM技术的基本原理是将高速数据流分成多路并行的低速数据流，在多个相互正交的子载波上同时进行传输。

一方面，采用多载波传输，可以支持高速数据速率；另一方面，对于低速并行的子载波而言，由于符号周期展宽，使得时延扩展相对变小，从而消除或减弱码问干扰。

因此，OFDM 是一项既能保证高速数据业务，又能对抗频率选择性衰落的传输技术。

OFDM采用IFFT/FFT算法，大大降低了实现复杂度。

此外，在OFDM符号中加入循环前缀(CP)可以更好地消除码间干扰。

下行OFDM的发送和接收实现方式如图所示：
OFDM系统基本模型
OFDM调制模块接口：输入参数为预编码后的待发送信号；输出参数为OFDM 调制信号。

OFDM解调模块接口：输入参数为接收机的接收信号；输出参数为OFDM解调信号。

可见，MIMO技术可以将多径效应的负面影响转变为有利因素，利用多径传播特性来提高链路可靠性或系统容量；而OFDM正是对抗频率选择性衰落的良好技术，因此，MIMO和OFDM相结合可以对系统性能带来巨大提高。

LTE下行链路在MIMO支持2×2的基本配置，考虑最大支持2天线接收。

信号检测算法的选择：
多天线发送信号会在接收端产生时间上和频率上相互重叠的多路接收信号，因此需要在解调、译码和判决之前对接收信号进行检测。

信号检测的目的是恢复各个发送天线的发送信号，而信号检测的准确度将直接影响通信系统的整体性能。

信号检测算法主要有三类：线性检测算法、非线性检测算法和最优检测算法。

线性检测算法主要包括迫零（ZF）检测算法和最小均方误差（MMSE）检测算
法；非线性算法主要包括串行干扰消除（SIC）检测算法、并行干扰消除（PIC）
检测算法和Turbo迭代检测算法等；最优检测算法主要是指最大似然（ML）检测
算法，但ML算法的复杂度随着天线数目及调制阶数的增加呈指数增长，不易工
程实现。

本次仿真主要采用基本的MMSE算法。

（5）信道模型：通过信道建模来模拟无线传输信道，使发送信号经历一定
特性的衰落，主要包括信道建模和信号过信道两部分。

（6）信道估计模块：在接收端采用一定的信道估计算法，获得接收信号中
的训练序列或导频符号所携带的CSI，进行相干解调，并依据一定的码本选择准
则向发送端反馈预编码码本索引。

输入参数为接收机的接收信号、物理资源块结构图样；输出参数为信道估值。

四、仿真流程及结果：
1、下行链路级仿真流程如图所示：
2、仿真程序及结果：
主程序（main.m）如下：
clear all;
close all;
N_Tx_ant = 2; %发送天线为2
N_Rx_ant = 2; %接收天线为2
N_user = 4; %用户数为4
N_sym = 10; % 每帧中OFDM符号数,不包括两个前缀OFDM符号 LTE中一帧
长度为6~7个OFDM符号
N_frame = 10; % 仿真的帧个数
% 仿真循环开始的Eb_No,定义为每比特的能量Eb
% 和噪声的单边功率谱密度No的比值, dB值
Eb_NoStart = 0;
Eb_NoInterval = 2; % 仿真Eb/No的间隔值(dB)
Eb_NoEnd = 20; % 仿真Eb/No的终止值(dB)
%仿真参数选择的是LTE系统带宽为10MHz时参数
fc = 5e9; % 载波频率(Hz) 5GHz
Bw = 20e6; % 基带系统带宽(Hz) 10MHz
fs = 15.36e6; % 基带抽样频率 1024*15KHz=15360000Hz T_sample = 1/fs; % 基带时域样点间隔(s)
N_subc = 1024; % OFDM 子载波总数，即FFT点数
Idx_used = [-300:-1 1:300]; % 使用的子载波编号，一共使用600个子载波
Idx_pilot = [-300:25:-25 25:25:300]; % 导频子载波编号,导频间隔为24，对应于坐标为0的子载波不映射数据或者导频，为非LTE标准
N_used = length(Idx_used); % 使用的子载波数 600
N_pilot = length(Idx_pilot); % 导频的子载波数
N_data = N_used - N_pilot; % 一个OFDM符号内所有用户发送的数据的子载波数
Idx_data = zeros(1,N_data);
N_tran_sym = 0; %前导序列的长度，此处为不添加前导序列
% 得到数据子载波的编号
m = 1; n = 1;
for k = 1:length(Idx_used)
if Idx_used(k) ~= Idx_pilot(m);
Idx_data(n) = Idx_used(k);
n = n + 1;
else
if m ~= N_pilot
m = m + 1;
end
end
end
% 为编程使用方便,调整子载波编号为从1开始,到子载波总数
Idx_used = Idx_used + N_subc/2 +1; %使用的子载波坐标
Idx_pilot = Idx_pilot + N_subc/2 +1; %导频子载波坐标
Idx_data = Idx_data + N_subc/2 +1; %数据子载波坐标，坐标0+1024/2+1=513子载波为空，既不是数据，也不是导频
PilotValue = ones(N_pilot,1); %导频值为全1
PrefixRatio = 1/4; %循环前缀所占比例
T_sym = T_sample*( (1 + PrefixRatio)*N_subc );%一个OFDM符号（包含循环前缀）的持续时间
Modulation = 6; %调制方式选择，2--QPSK调制, 3--8PSK,4--16QAM 调制,6--64QAM
Es = 1; % 在QPSK, 64QAM调制方式下,符号能量都被归一化Eb = Es/Modulation; % 每比特能量
N_ant_pair = N_Tx_ant * N_Rx_ant; % 收发天线对的数目
ST_Code = 1; % 空时编码： , 1--空时分组码
snr_idx = 1;
for Eb_No_dB = Eb_NoStart:Eb_NoInterval:Eb_NoEnd
Eb_No = 10^(Eb_No_dB/10); %线性信噪比
var_noise = Eb/(2*Eb_No); % 噪声样点的功率 No为单边功率No=2*var_noise
for frame = 1:N_frame %逐帧循环计算
%不添加多径信道，不添加自适应编码，无信道估计等
[user_bit,user_bit_cnt] = user_bit_gen( N_user, N_data ,N_sym , Modulation );% 多用户数据生成模块，每个用户一帧的数据 coded_user_bit=user_bit; %无信道编码，RS码，卷积码等
AllocMethod=1; %子载波分配方法:相邻分配
%子载波分配，对应于无自适应调制的固定子载波分配方法
[user_subc_alloc , mod_subc ,pwr_subc, pad_bit_cnt] = adpt_mod_para...
( coded_user_bit,N_sym,Idx_data ,AllocMethod );
TurnOn.AdptMod=0; %无自适应调制
% 按照给定的每用户,每子载波的调制方式,进行调制
mod_sym = modulator(coded_user_bit,user_subc_alloc,mod_subc,...
pwr_subc, pad_bit_cnt ,N_subc, N_sym,TurnOn.AdptMod );
% 发送分集, 使用空时编码
st_coded = st_coding( mod_sym,N_Tx_ant,ST_Code);
% 加导频
pilot_added = pilot_insert(st_coded,Idx_pilot,PilotValue);
% OFDM调制,加循环前缀，加前导序列. 如果使用发送分集,则输出多条天线的信号
[transmit_signal] = ofdm_mod(pilot_added,PrefixRatio,N_subc,N_sym,N_used,...
Idx_used,N_Tx_ant,N_tran_sym);%实际函数中不添加前导序列
transmit_signal_power = var(transmit_signal); %发送信号功率
length_noise=size(transmit_signal,2);
noise=gausnoise(Eb_No_dB,transmit_signal_power,length_noise);
%产生复噪声序列
recv_signal = transmit_signal+noise;%接收到的信号加噪声
for u = 1:N_user % 多个用户接收机的循环 % OFDM解调,去前导序列
[data_sym] = ofdm_demod(recv_signal ,PrefixRatio,N_subc,N_sym,N_tran_sym,N_Rx_ant) ;
channel_est=1; %无信道估计，同步等
% 接收机分集处理和空时解码
channel_est=ones(N_subc,1,N_ant_pair);
%假设为理想信道，信道估计为全1矩阵
st_decoded = st_decoding( data_sym,channel_est,N_Tx_ant, N_Rx_ant ,ST_Code ,Idx_data);%2X2MIMO
%根据每用户,每子载波的调制方式,进行解调
demod_user_bit = demodulator( st_decoded, user_subc_alloc{u} ,mod_subc{u} ,...
pad_bit_cnt(u),N_sym,TurnOn.AdptMod);
decoded_user_bit{u}=
demod_user_bit; %无信道解码, 包括RS
解码, 卷积码Viterbi编码等
%本帧,本信噪比下,本用户的性能统计
bit_err = sum(abs(decoded_user_bit{u} - user_bit{u})); %误码率计算
user_bit_err{u}(frame,snr_idx) = bit_err ;
end % 多个用户接收机的循环结束
% 实时显示仿真性能
fprintf('Eb/No:%d dB\tFrame No.:%d Err Bits:%d\n',...
Eb_No_dB, frame, bit_err);
end % OFDM帧/数据包循环结束
snr_idx = snr_idx + 1;
end % Eb/No信噪比循环结束
performance_eval; % 画图
将所有程序保存于D:\matlab\work中，在MATLAB中的命令窗口中敲入main,回车即可实时显示仿真性能：
待数据跑完即循环结束之后得到我们需要的系统BER-0N E b 性能曲线，如图：
仿真得到的系统BER-0N E b 性能曲线：。