POTLAČENÍ INTERFERENCÍ U SYSTÉMŮ 2G A 3G INTERFERENCE CANCELLATION IN 2G AND 3G SYSTEMS

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV RADIOELEKTRONIKY

FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION INSTITUTE OF RADIO ELECTRONICS

POTLAČENÍ INTERFERENCÍ U SYSTÉMŮ 2G A 3G INTERFERENCE CANCELLATION IN 2G AND 3G SYSTEMS

DIPLOMOVÁ PRÁCE MASTER´S THESIS

AUTOR PRÁCE

Bc. PETR KEJÍK

AUTHOR

VEDOUCÍ PRÁCE SUPERVISOR

BRNO 2007

prof. Ing. STANISLAV HANUS, CSc.

LICENČNÍ SMLOUVA POSKYTOVANÁ K VÝKONU PRÁVA UŽÍT ŠKOLNÍ DÍLO uzavřená mezi smluvními stranami: 1. Pan/paní Jméno a příjmení: Petr Kejík Bytem: Dlážděná 10b, Brno, 641 00 Narozen/a (datum a místo): 23. 7. 1981, Brno (dále jen „autor“) a 2. Vysoké učení technické v Brně Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií se sídlem Údolní 53, Brno, 602 00 jejímž jménem jedná na základě písemného pověření děkanem fakulty: prof. Dr. Ing. Zbyněk Raida, předseda rady oboru Elektronika a sdělovací technika (dále jen „nabyvatel“)

Čl. 1 Specifikace školního díla 1. Předmětem této smlouvy je vysokoškolská kvalifikační práce (VŠKP): ¨ disertační práce ý diplomová práce ¨ bakalářská práce ¨ jiná práce, jejíž druh je specifikován jako ....................................................... (dále jen VŠKP nebo dílo) Název VŠKP:

Potlačení interferencí u systémů 2G a 3G

Vedoucí/ školitel VŠKP:

prof. Ing. Stanislav Hanus, CSc.

Ústav:

Ústav radioelektroniky

Datum obhajoby VŠKP: VŠKP odevzdal autor nabyvateli v*: ý tištěné formě

*

–

počet exemplářů 2

ý elektronické formě –

počet exemplářů 2

hodící se zaškrtněte

3

2. Autor prohlašuje, že vytvořil samostatnou vlastní tvůrčí činností dílo shora popsané a specifikované. Autor dále prohlašuje, že při zpracovávání díla se sám nedostal do rozporu s autorským zákonem a předpisy souvisejícími a že je dílo dílem původním. 3. Dílo je chráněno jako dílo dle autorského zákona v platném znění. 4. Autor potvrzuje, že listinná a elektronická verze díla je identická. Článek 2 Udělení licenčního oprávnění 1. Autor touto smlouvou poskytuje nabyvateli oprávnění (licenci) k výkonu práva uvedené dílo nevýdělečně užít, archivovat a zpřístupnit ke studijním, výukovým a výzkumným účelům včetně pořizovaní výpisů, opisů a rozmnoženin. 2. Licence je poskytována celosvětově, pro celou dobu trvání autorských a majetkových práv k dílu. 3. Autor souhlasí se zveřejněním díla v databázi přístupné v mezinárodní síti ý ihned po uzavření této smlouvy ¨ 1 rok po uzavření této smlouvy ¨ 3 roky po uzavření této smlouvy ¨ 5 let po uzavření této smlouvy ¨ 10 let po uzavření této smlouvy (z důvodu utajení v něm obsažených informací) 4. Nevýdělečné zveřejňování díla nabyvatelem v souladu s ustanovením § 47b zákona č. 111/ 1998 Sb., v platném znění, nevyžaduje licenci a nabyvatel je k němu povinen a oprávněn ze zákona. Článek 3 Závěrečná ustanovení 1. Smlouva je sepsána ve třech vyhotoveních s platností originálu, přičemž po jednom vyhotovení obdrží autor a nabyvatel, další vyhotovení je vloženo do VŠKP. 2. Vztahy mezi smluvními stranami vzniklé a neupravené touto smlouvou se řídí autorským zákonem, občanským zákoníkem, vysokoškolským zákonem, zákonem o archivnictví, v platném znění a popř. dalšími právními předpisy. 3. Licenční smlouva byla uzavřena na základě svobodné a pravé vůle smluvních stran, s plným porozuměním jejímu textu i důsledkům, nikoliv v tísni a za nápadně nevýhodných podmínek. 4. Licenční smlouva nabývá platnosti a účinnosti dnem jejího podpisu oběma smluvními stranami.

V Brně dne: …………………………………….

……………………………………….. Nabyvatel

………………………………………… Autor

4

Abstrakt Diplomová práce pojednává o problematice potlačení interferencí u systémů 2G a 3G. Potlačení interferencí a zejména algoritmy typu SAIC jsou v současné době aktuálním tématem. Interference jsou totiž hlavním faktorem, který limituje kapacitu celulárních systémů. Cílem této diplomové práce je rozbor některých algoritmů pro potlačení interferencí. Práce se zaměřuje zejména na víceuživatelský detektor a přijímač typu G-RAKE. Oba tyto přijímače jsou určeny pro systémy CDMA. V programu Matlab byl vytvořen model pro downlink u systému UMTS, který byl použit pro ověření některých vlastností obou přijímačů. Bylo ověřeno, že oba přijímače, zvláště pak G-RAKE, dosahují, ve srovnání s přijímačem typu RAKE a běžným korelačním přijímačem, lepších výsledků. Oba přijímače pro potlačení interferencí jsou relativně jednoduché a umožňují snížení bitové chybovosti při příjmu, jsou tedy atraktivním řešením pro systémy CDMA.

Klíčová slova Potlačení interferencí, víceuživatelská detekce, diverzitní příjem, CDMA, G-RAKE, vícecestné šíření.

Abstract This master’s thesis deals with interference cancellation in 2G and especially 3G systems. Interference cancellation and especially SAIC is currently hot research topic, because interference is the dominant factor limiting the capacity of 2G and 3G networks. The purpose of this master‘s thesis is to study some of the algorithms for interference cancellation. A Blind adaptive multiuser detection algorithm for multiuser interference suppression and Generalized RAKE receiver for interference suppression and multipath mitigation were analyzed. They both are designed for CDMA systems. A model for UMTS downlink was created in Matlab and these algorithms were simulated. It was proved that these algorithms, especially G-RAKE, have significant performance gains, compared to conventional RAKE receiver and matched filter. Significant performance gains and only modest increase in complexity make these algorithms attractive for code division multiple access systems.

Key words Interference cancellation, multiuser detection, diversity techniques, code division multiple access, G-RAKE, multipath channel.

5

Bibliografická citace práce: KEJÍK, P. Potlačení interferencí u systémů 2G a 3G. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2007. 57 s. Vedoucí diplomové práce prof. Ing. Stanislav Hanus, CSc.

6

Prohlášení Prohlašuji, že svou diplomovou práci na téma „Potlačení interferencí u systémů 2G a 3G“ jsem vypracoval samostatně pod vedením vedoucího diplomové práce s použitím odborné literatury a dalších informačních zdrojů, které jsou všechny uvedeny v seznamu literatury na konci práce.

V Brně dne ...............

............................................ podpis autora

Poděkování Děkuji vedoucímu diplomové práce Prof. Ing. Stanislavu Hanusovi, CSc. za účinnou metodickou, pedagogickou a odbornou pomoc a další cenné rady při zpracování mé diplomové práce.

V Brně dne ...............

............................................ podpis autora

7

Obsah OBSAH ......................................................................................................................................................... 8 1

ÚVOD .................................................................................................................................................... 9

2

MOBILNÍ SYSTÉMY 2G A 3G.......................................................................................................... 10

3

PROBLEMATIKA INTERFERENCÍ ................................................................................................ 11

4

DIVERZITNÍ PŘÍJEM ....................................................................................................................... 13

5

METODY POTLAČENÍ INTERFERENCÍ ....................................................................................... 16 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5

6

ADAPTIVNÍ VÍCEUŽIVATELSKÝ DETEKTOR............................................................................ 19 6.1 6.2 6.3

7

NEPŘÍMÉ METODY ......................................................................................................................... 16 PŘÍMÉ METODY ............................................................................................................................. 17 LINEÁRNÍ METODY ........................................................................................................................ 17 NELINEÁRNÍ METODY .................................................................................................................... 17 METODY VYUŽÍVAJÍCÍ PRINCIP SAIC ............................................................................................. 18 MODEL SYSTÉMU .......................................................................................................................... 19 ODVOZENÍ A STRUKTURA PŘIJÍMAČE .............................................................................................. 20 VÍCECESTNÉ ŠÍŘENÍ ....................................................................................................................... 22

PŘIJÍMAČ G-RAKE........................................................................................................................... 23 7.1 MODEL SYSTÉMU .......................................................................................................................... 24 7.2 STRUKTURA PŘIJÍMAČE.................................................................................................................. 25 7.2.1 Váhovací koeficienty ................................................................................................................ 26 7.2.2 Zpoždění jednotlivých korelačních přijímačů ............................................................................ 28

8

VÍCEUŽIVATELSKÁ DETEKCE UGMUD PRO UPLINK............................................................. 29 8.1 8.2

9

SIMULACE PRO DOWNLINK ......................................................................................................... 31 9.1 9.2 9.2.1 9.2.2 9.2.3 9.2.4 9.2.5 9.2.6 9.2.7 9.3 9.3.1 9.3.2 9.4 9.4.1 9.4.2 9.4.3

10

PARAMETRY SIMULACE ................................................................................................................. 35 SIMULACE PRO SYNCHRONNÍ KANÁL .............................................................................................. 36 Simulace pro vícecestné šíření a OVSF kódy............................................................................. 37 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy .............................................................. 38 Simulace pro téměř ideální kanál a pseudonáhodné kódy.......................................................... 38 Simulace pro téměř ideální kanál a OVSF kódy ........................................................................ 39 Simulace pro ideální kanál a pseudonáhodné kódy ................................................................... 40 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy 2 ........................................................... 41 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy 3 ........................................................... 42 SIMULACE PRO ASYNCHRONNÍ KANÁL ............................................................................................ 43 Simulace pro vícecestné šíření a OVSF kódy, asynchronní kanál............................................... 43 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy, asynchronní kanál ................................ 44 SIMULACE PŘIJÍMAČE G-RAKE ..................................................................................................... 45 Simulace pro G-RAKE 1........................................................................................................... 45 Simulace pro G-RAKE 2........................................................................................................... 47 Simulace pro G-RAKE 3........................................................................................................... 48

SIMULACE PRO UPLINK................................................................................................................. 49 10.1 10.2 10.3 10.4

11

ALGORITMUS UMUD.................................................................................................................... 29 ALGORITMUS UGMUD ................................................................................................................. 30

SIMULACE ALGORITMU UMUD PRO IDEÁLNÍ KANÁL ...................................................................... 49 SIMULACE ALGORITMU UMUD PRO VÍCECESTNÉ ŠÍŘENÍ ................................................................. 50 SIMULACE ALGORITMU UGMUD PRO IDEÁLNÍ KANÁL.................................................................... 51 SIMULACE ALGORITMU UGMUD PRO VÍCECESTNÉ ŠÍŘENÍ .............................................................. 52

ZÁVĚR ................................................................................................................................................ 54 SEZNAM LITERATURY.................................................................................................................................. 55 SEZNAM ZKRATEK ...................................................................................................................................... 56 PŘÍLOHY ..................................................................................................................................................... 57

8

1

Úvod

Moderní mobilní systémy jsou koncipovány jako celulární. Výhodou těchto celulárních systémů je efektivní využití přiděleného kmitočtového pásma. To je dosaženo vícenásobným opakováním jednoho a téhož kmitočtu v buňkách systému. Následkem je sice zvýšení kapacity systému, ale také vzájemné ovlivňování signálů na rádiovém rozhraní. Dochází ke vzniku interferencí, které jsou v současné době hlavním faktorem limitujícím kapacitu celulárních systémů. Metody pro potlačení interferencí a zvláště SAIC (Single Antenna Interference Cancellation) jsou aktuálním tématem. Probíhá výzkum a hledání nových algoritmů pro potlačení interferencí. V případě uplinku se běžně využívá tzv. diverzitní příjem s prostorovým výběrem, viz kap. 4, nicméně je snaha tento typ příjmu nahradit nebo doplnit vhodným algoritmem. Ten by měl umožnil zvýšení kapacity systému. V případě downlinku, vzhledem k rozměrům a omezeným možnostem napájení mobilní stanice, je realizace diverzitního příjmu problematická. Použití algoritmů pro potlačení interferencí pro downlink je tedy vhodným řešením, hlavním omezením může být zejména nárok na výpočetní výkon mobilní stanice. Cílem tohoto projektu je popis diverzitních systémů, problematiky interferencí a dále budou podrobněji rozebrány některé z algoritmů pro potlačení interferencí. Bude rozebrán algoritmus pro tzv. víceuživatelskou detekci, jako zástupce SAIC, přijímač typu G-RAKE (Generalized RAKE) a částečně také algoritmus pro víceuživatelskou detekci v případě uplinku. Všechny algoritmy by měly mít, ve srovnání s běžnými typy přijímačů, pozitivní vliv na chybovost přijímaného signálu. Vlastnosti zmíněných algoritmů budou ověřeny simulací.

9

2

Mobilní systémy 2G a 3G

V této kapitole budou uvedeny základní informace o systémech GSM, EDGE a UMTS, které patří do systémů 2G až 3G. Cílem není podrobný popis jednotlivých systémů, ten lze nalézt např. ve [2] a [4], ale stručný popis rádiového rozhraní, který je důležitý z hlediska předpokládané simulace. Všechny systémy mají celulární strukturu. GSM (Global System for Mobile Communication) Patří do systémů 2G. Využívá kmitočtové pásmo 890-960 MHz (Primary GSM), má 124 rádiových kanálů, každý o šířce pásma 200 kHz. Používá mnohonásobný přístup FDMA/TDMA a kmitočtový duplex (FDD). Komerční provoz GSM byl zahájen v roce 1991, v České republice v roce 1996. Rádiové rozhraní, tedy komunikační kanál mezi základnovou stanicí (BS) a mobilní stanicí (MS), využívá modulaci GMSK (Gaussian Minimum Shift Keying). Jedná se o modulaci MSK, její popis je uveden v [4], s Gaussovskou dolní propustí zařazenou před modulátor. EDGE (Enhanced Data Rates for GSM Evolution) Patří již do systémů 2,5G. Jde o vylepšení GPRS (General Packet Radio Service). Tato služba umožňuje přenos datových paketů teoretickou rychlostí až 384 kbit/s. Z hlediska rádiového rozhraní je hlavní rozdíl v použití modulace 8PSK (Eight Phase Shift Keying) namísto GMSK. Jednomu stavu nosné tedy odpovídají 3 bity.

QPSK mapování

UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) Jde o systém 3G, který začíná být pozvolna uváděn do provozu. V České republice byl jeho komerční provoz zahájen v prosinci 2005. Pozemní rádiové rozhraní systému UMTS se nazývá UTRA (UMTS Terrestrial Radio Access). Jako přístupová metoda se používá DS-WCDMA, tedy širokopásmový kódový multiplex s přímým rozprostřením. Pro UMTS jsou vyhrazena kmitočtová pásma v okolí 2 GHz, šířka kmitočtového pásma je 5 MHz. Přenosová rychlost se pohybuje od 144 kbit/s do 2 Mbit/s, chipová rychlost 3,84 Mchip/s. UMTS využívá kmitočtový i časový duplex FDD a TDD. U obou jsou informace přenášeny v rámcích o délce 10 ms. Rámce jsou dále děleny na 15 slotů, každý o délce 2/3 ms. Základnové stanice budou pracovat v asynchronním režimu. Pro sestupnou trasu (downlink) byla zvolena modulace QPSK, pro vzestupnou trasu (uplink) modifikovaná QPSK. Protože se další práce bude zabývat především UMTS, nebo obecněji systémy DS-CDMA, bude zde trochu podrobněji popsán způsob zpracování signálu a modulace pro downlink a uplink.

Obr. 2.1 Rozprostírání signálů v downlinku

Způsob zpracování signálu pro downlink je uveden na obr. 2.1. Časově multiplexovaná data (fyzický kanál DPDCH) a řídící signály (fyzický kanál DPCCH) jsou převedena ze sériové formy na paralelní a namapována na QPSK symboly. Obě vzniklé větve

10

se rozprostřou pomocí stejného rozprostíracího kódu OVSF1, výsledný signál je dále zpracováván jako komplexní. Je násoben komplexním skramblovacím kódem Sscrcod1. Toto násobení způsobí pootočení konstelačního diagramu o p/2. Rozprostřený a skramblovaný signál je sečten se signály dalších kanálů, ty jsou rozprostřeny pomocí odlišných OVSF kódů. Součtový signál je rozdělen na reálnou a imaginární část a přiveden na QPSK modulátor.

Obr. 2.2 Rozprostírání signálů v uplinku

Způsob zpracování signálů pro uplink je uveden na obr. 2.2. Kanály DPDCH a DPCCH jsou rozprostřeny pomocí odlišných rozprostíracích kódů OVSF1 a OVSF2. Po upravení úrovní rozprostřených signálů, koeficienty A1 a A2, se signály sečtou. Následuje proces skramblování, který je v případě uplinku poněkud složitější. Podrobnější informace, nejen o skramblování, lze nalézt v [2], [5] nebo [7]. Součtový signál je rozdělen na reálnou a imaginární část a přiveden na QPSK modulátor.

3

Problematika interferencí

Pod pojmem interference rozumíme rušivé signály (vzájemné ovlivňování užitečného a rušivého signálu). Pro ohodnocení vlivu interferencí se vyjadřuje poměr mezi výkonovou úrovní užitečného signálu a výkonovou úrovní interferencí. Tento podíl se označuje C/I (Carrier to Interference). Na rádiovém rozhraní lze rozlišit několik typů interferencí, viz [1]: - Cochannel interference (CCI) Je definována jako rušivý signál, který má stejný kmitočet nosné jako užitečný signál. U tohoto druhu interference se definuje tzv. CCIP (Conditional Cochannel Interference Probability), což je pravděpodobnost, že úroveň nežádoucího signálu překročí úroveň signálu žádoucího. Pro celulární systémy lze odvodit, viz [1]: CCIP »

R , D

(3.1)

kde R je poloměr buňky a D je minimální vzdálenost mezi dvěmi BS (základnovými stanicemi), které využívají stejné kmitočtové pásmo (kanály). CCIP by podle [1] měla být udržována pod 2%. CCIP lze potlačit zmenšením poloměru buňky a zvětšením D, čímž je zároveň snižována kapacita systému.

11

- Adjacent channel interference (ACI) Jde o rušivý signál, který se nachází v kmitočtovém pásmu sousedícím s kmitočtovým pásmem užitečného signálu. Rozlišujeme dva typy ACI, podle toho zda se střední kmitočet rušivého signálu nachází uvnitř nebo vně kmitočtového pásma užitečného signálu. Jsou-li úniky obou signálů alespoň částečně korelované, mohou se signály navzájem ovlivňovat. Srovnáme-li ACI s CCI (při stejných výkonových úrovních signálů), nežádoucí účinek ACI je vždy menší než vliv CCI. - Intermodulation interference Tento typ interference je způsoben nežádoucí nelinearitou některé součásti přenosové trasy (přijímač, vysílač), problematický je zejména v případě analogových přenosů. Je-li tato nelineární část současně používána pro několik signálů, dochází ke vzniku intermodulačních produktů, které působí rušení. Typickým projevem je konverze AM/PM, při které se změna amplitudy vstupního signálu projeví ve změně fáze výstupního signálu. - Intersymbol interference (ISI) Mezisymbolové interference vznikají v důsledku časové disperze (rozptylu) signálu při jeho průchodu kanálem. Původní symbol o délce trvání TS je po průchodu kanálem časově rozptýlen a ovlivňuje detekci dalších symbolů. Důsledkem je zvýšení chybovosti přenosu. Pro dosažení nulových ISI lze odvodit, viz [1], že impulsní charakteristika kaskády filtrů použitých pro přenos musí v okamžicích TS procházet nulou. Této podmínce odpovídá např. funkce sinc. Při jejím použití by však impulsní charakteristika byla příliš dlouhá. Používají se filtry typu raised cosine definované rovnicí (3.2).

ì ïTs , ï ïïT é pT H rc ( f ) = í s ê1 - sin s b ï2 ë ï ï0, ïî

0£ f < æ 1 çç f 2Ts è

öù ÷÷ú, øû

1- b , 2Ts

1- b 1+ b , £ f < 2Ts 2Ts

(3.2)

1+ b £ f. 2Ts

Činitel tvaru b (rolloff factor) udává rozšíření přenosové funkce vzhledem k funkci sinc. Se zvětšujícím se b roste šířka pásma, což znamená rychlejší útlum impulsní charakteristiky. Pro b = 0 jde o filtr s impulsní charakteristikou podle funkce sinc. Výše uvedená charakteristika platí pro kaskádu filtrů. Pro přijímač (HT) a vysílač (HR) se tedy použijí filtry typu Square Root Raised Cosine s charakteristikou:

H T ( f ) = H R ( f ) = H rc ( f ) .

(3.3)

Tímto způsobem lze maximalizovat SNR a potlačit ISI. - Near end to far end ratio interference Tento typ interference se objevuje pouze u systémů mobilních komunikací. Dochází k němu, když je MS relativně daleko od své BS ve vzdálenosti d1, ale zároveň příliš blízko k nežádoucí BS ve vzdálenosti d2 tak, že d1 > d2. Situace je znázorněna na obr. 3.1b. Potom C/I < 1, tedy nežádoucí BS (B) potlačí signál žádané BS (A). Tento typ interference se může vyskytnout také u základnové stanice, která přijímá signály s různými úrovněmi. Příkladem může být příjem od dvou (několika) různě vzdálených (d3 a d4, d3 > d4) mobilních stanic, viz 12

obr. 3.1a. V důsledku odlišných útlumů šířením přijímá základnová stanice signály rozdílných výkonových úrovní. Tento problém je u mobilních systémů ošetřen řízením výkonu mobilních stanic.

a)

b) Obr. 3.1 Near-far interference a) v jedné buňce b) mezi dvěma systémy

Interference lze také rozdělit na: – aditivní: např.: CCI, ACI, ISI, – multiplikativní: jde o efekty způsobené vícecestným šířením, difrakcí a disperzí.

4

Diverzitní příjem

Vícecestné šíření, překážky mezi pohybující se mobilní a stacionární stanicí a některé další faktory jsou příčinou tzv. úniku (fading), kdy dochází ke kolísání úrovně signálu v místě příjmu. Pro potlačení těchto nežádoucích jevů, které mají za následek významné zhoršení přenosu informace přes rádiový kanál, se používá technika, která je označovaná jako diverzitní příjem. Hlavní myšlenkou je použití více komunikačních kanálů pro přenos stejné informace. Přijímač tak má k dispozici více než jednu verzi přenášeného signálu. Za předpokladu nízké vzájemné korelace mezi jednotlivými přenosovými cestami a za předpokladu, že výkonové úrovně v obou kanálech jsou na stejné úrovni, je pravděpodobnost významného úniku (např. přerušení spojení) podstatně menší. Předpokládejme systém s N kanály. Pravděpodobnost významného úniku p v každém kanálu je nezávislá na kanálech ostatních. Potom pravděpodobnost ztráty spojení ve všech kanálech současně je, podle [1], pN. Je-li například pravděpodobnost přerušení spojení 10% v daném komunikačním kanále, při použití diverzitního příjmu se třemi kanály získáme 0,1% pravděpodobnost přerušení spojení ve všech kanálech současně. Existuje několik způsobů jak diverzitní příjem realizovat: – diverzitní systém s prostorovým výběrem: Na přijímací (ale také vysílací) straně se používá více antén. Ty jsou navzájem vzdálené tak, aby relativní fáze přijímaných signálů byly odlišné. Výhody: jednoduchost, stejná šířka pásma (jako u systému bez diverzitního příjmu), stejný vysílací výkon (v případě použití diverzitního příjmu na straně přijímače). Nevýhody: rozměrově náročné (nutnost použití většího počtu antén). Tento typ příjmu se používá u mobilních systémů. Příkladem může být makrodiverzitní příjem u UMTS pro uplink, viz obr. 4.1. Signál z jednoho UE (User Equipment) je přijímán několika Node B (základnová rádiová stanice pro UMTS).

13

– diverzitní systém s polarizačním výběrem: Dvě přenosové cesty jsou vytvořeny přenášením signálu, který je vysílán a přijímán pomocí dvou různě polarizovaných antén. Různě polarizované signály se odlišně odrážejí od překážek. Tím je zajištěna nízká korelace mezi oběma kanály. Výhody: stejná šířka pásma, antény mohou být umístěné na stejném místě (oproti diverzitnímu příjmu s prostorovým výběrem). Nevýhody: lze získat jen dvě nezávislé přenosové cesty, je nutný větší vysílací výkon. – diverzitní systém s kmitočtovým výběrem: Spočívá v použití více nosných přenášejících stejnou informaci. Výhody: libovolný počet přenosových cest. Nevýhody: větší šířka pásma a větší vysílací výkon. Tento způsob není pro mobilní systémy příliš vhodný, protože využití spektra a úspora energie jsou pro tyto systémy klíčové. –

diverzitní systém s časovým výběrem: Jsou to vlastně systémy s časovým multiplexem, ve kterých je stejný signál opakovaně přenášen v několika uživatelských kanálech (time slotech). Výhody: možnost vytvoření libovolného počtu nezávislých cest, hardwarově jednoduché. Nevýhody: dlouhá doba přenosu.

– diverzitní systém s úhlovým výběrem: Na přijímací anténu dopadají různě zpožděné signály z různých směrů. Použitím směrových antén získáme nezávislé komunikační kanály. Jde o obdobu systému s prostorovým výběrem. – diverzitní systém využívající vícecestné šíření: Jedná se o zvláštní případ diverzitního příjmu. Jednotlivé nezávislé přenosové kanály jsou vytvořeny až po příjmu signálu. Příkladem může být přijímač RAKE, popsaný níže, nebo adaptivní ekvalizér. Největší výhodou je, že není nutné použití dalších antén, spektra ani vyššího výkonu. Nevýhodou je skutečnost, že vlastnosti takového příjmu zcela závisí na vlastnostech přenosového kanálu.

Obr. 4.1 Makrodiverzitní příjem u UMTS Lze použít i kombinaci uvedených technik. V přijímači dochází ke sdružování signálů s využitím některé z následujících kombinačních technik: – výběr nejsilnějšího signálu (selective combining): Ze všech komunikačních kanálů se použije jen ten, který má nejvyšší úroveň signálu. – prostý součet (equal gain combining): Signály všech cest jsou sečteny, váhovací koeficienty jsou pro všechny signály stejné. – tzv. switched and stay: Princip této metody je znázorněn na obr. 4.2. Přijímač zpracovává signál jen určité cesty tak dlouho, dokud úroveň signálu neklesne pod stanovený práh. Poté je vybrána jiná cesta s dostatečně silným signálem a používá se opět tak dlouho, dokud má její signál dostatečnou úroveň. Výhodou je, že pro příjem a zpracování stačí pouze jeden přijímač. 14

– vážený součet (maximum ratio combining): Jde o vážený součet příspěvků všech cest. Tento způsob poskytuje nejlepší výsledný signál. – některé další, např.: kombinace předcházejících způsobů.

Obr. 4.2 Diverzitní příjem – switched and stay

V prostředí s vícecestným šířením dochází k situaci, kdy přijímač přijímá několik kopií originálního signálu. Jednotlivé kopie se liší pouze svým zpožděním a výkonovou úrovní. Lze je považovat za rušivé signály. Řešením, které dokonce využije tyto rušivé kopie, je přijímač RAKE. Jeho blokové schéma (pro demodulovaný signál) je na obr. 4.3. Přijímač obsahuje pouze jednu přijímací anténu. Použití přijímače RAKE lze považovat za speciální případ diverzitního příjmu, u kterého jsou vytvořeny nezávislé přenosové kanály až uvnitř přijímače. Lze odvodit, viz [2], že přijímač RAKE je neúčinný v systému GSM, používá se u systémů s rozprostřeným spektrem. Přijatý signál je demodulován a následně rozdělen do několika větví (fingers). Jejich počet se pohybuje mezi 3 a 7, na obr. 4.3 je znázorněn případ pro 3 větve. Každá větev představuje korelační přijímač pro signály zpožděné o ti, c představuje rozprostírací sekvenci. V každé větvi je po násobení rozprostírací sekvencí provedena sumace vzorků signálu, SF je rozprostírací činitel. Následně jsou všechny signály upraveny váhovacími koeficienty wi a sečteny. Problémem je, že rádiové prostředí mezi UE a Node B je proměnné. Přijímač však potřebuje znát parametry kanálu. Je nutné stanovit ti, tím zajistit synchronizaci. Přijímač také musí znát útlumy jednotlivých cest, aby mohl stanovit váhovací koeficienty. Pro stanovení parametrů kanálu se používá vysílání např. pilotního signálu nebo trénovací sekvence.

Obr. 4.3 Přijímač RAKE

15

5

Metody potlačení interferencí

Metod a přístupů, jak potlačit interference, je celá řada. Pro potlačení úniků se používá technika diverzitního příjmu, viz kap. 4. Existují i další metody, ty lze dělit například na přímé, nepřímé, lineární a nelineární. Zvláštní kapitolou jsou metody, které předpokládají použití pouze jedné přijímací antény. Označují se jako SAIC, viz kap. 5.5. 5.1

Nepřímé metody

Jedním z hlavních cílů při navrhování celulárních mobilních systémů je dosažení vysoké kapacity systému. Toho lze dosáhnout například zmenšením poloměru buněk. To má však za následek zvýšení CCI. Nepřímé metody se snaží vzniku CCI zabránit, případně omezit jejich vliv. Potlačení interferencí je dosaženo vhodnou architekturou systému a vhodným využitím rádiového rozhraní. Jedná se o následující metody: - Směrové antény (narrow-beam antennas) Tyto antény jsou schopné generovat úzký svazek (adaptivně mění svoji vyzařovací charakteristiku), který je směřován přímo k žádané mobilní stanici. Vliv takového úzkého směrového svazku na ostatní zařízení v systému je minimální, CCI je tedy menší než při použití běžných antén. - Redukce výšky antén základnových stanic Lze dokázat, viz [1], že redukce výšky antén může způsobit změnu zisku (ztrát), což může pozitivně ovlivnit CCI. Redukce výšky má smysl jen tehdy, je-li anténa umístěna v údolí nebo na rovině. Je-li anténa umístěna na kopci, je vliv redukce její výšky na CCI bezvýznamný. - Fractional loading factor Je definován jako pravděpodobnost, že kanál používaný okolními buňkami je zároveň využíván v dané buňce. Redukce této pravděpodobnosti má za následek redukci interferencí. Lze jí dosáhnout například monitorováním a omezením používaných kanálů okolních základnových stanic, zároveň se tím také ale snižuje kapacita systému, protože je omezen počet kanálů, které mohou být jednotlivými buňkami systému současně používány. Zmíněná pravděpodobnost vzrůstá při zmenšování poloměru buňky, což je v souladu s (3.1). - Řízení výkonu Řízení výkonu je často používaný způsob jak omezit CCI. Ve většině moderních systémů má MS i BS, ve spolupráci s dalšími částmi sítě (např. mobilní ústřednou), schopnost adaptivně měnit vyzařovaný výkon. Řízením výkonu lze významně omezit CCI, dále se také omezuje vliv „near-far“ efektu, popsaného v kapitole 3, prodlužuje se životnost akumulátorů MS a je zajištěno, že přijímače MS i BS nebudou v saturaci. - Diverzitní příjem Diverzitní přijímače jsou používány pro potlačení úniku i interferencí. Základní metody diverzitního přijmu jsou popsány v kapitole 4. V mobilních systémech se používá např. diverzitní příjem s prostorovým výběrem. - Přerušovaný přenos V průběhu běžné konverzace mluví každý účastník pouze asi 50% celkového času. V okamžicích, kdy není nutné přenášet žádná data, se omezuje (přeruší) přenos v daném

16

kanále (např. v daném timeslotu), čímž se sníží přenášená energie a tím dojde ke snížení interferencí. Většinou nedochází k úplnému přerušení provozu, ale v době, kdy nejsou k dispozici data, se přenáší šum. 5.2

Přímé metody

Úkolem přímých metod není zabránění vzniku interferencí, ale omezení jejich vlivu na přijímaný signál. - Kmitočtové skákání nosné (frequency hopping) Kmitočtovým skákáním nosné je dosaženo rozprostření spektra (platí pro tzv. rychlé kmitočtové skákání), čímž se výrazně eliminuje vliv úzkopásmového rušení. Tato metoda se využívá např. u systému Bluetooth nebo GSM, u obou se ale používají tzv. pomalé kmitočtové skoky. Výběr nosných je určen pomocí pseudonáhodných sekvencí. Cyklický hopping sice poskytuje nejlepší zisk, ale protože jednotlivé stanice nejsou synchronní, je zde problém s interferencemi. Právě proto se používá pseudonáhodný výběr nosných. Při jeho použití je minimální pravděpodobnost, že na dané nosné budou současně vysílat sousední buňky a tedy že dojde ke kolizi (vzniku rušení). 5.3

Lineární metody

Pokud by byla v CDMA systému použita optimální víceuživatelská detekce, nebyl by systém limitován interferencemi. Implementace optimálního víceuživatelského detektoru je však díky jeho složitosti nemožná. Používají se suboptimální přijímače, příkladem jsou lineární přijímače. Lineární přijímače jsou vlastně ekvalizéry aplikované na přijatý signál. Mohou mít i více vstupů a výstupů (u víceuživatelských systémů). Mezi používané metody patří např. MMSE (Minimum Mean Squared Error). Lineární přijímače slouží, mimo jiné, pro potlačení ISI. 5.4

Nelineární metody

Jejich hlavní myšlenkou je nalezení rušivého signálu a jeho odečtení z přijatého signálu před tím, než je provedena detekce přenášených dat. Nelineární metody pro potlačení interferencí lze, podle [1], obecně rozdělit do dvou skupin: -

postupné (sériové) potlačení interferencí: Algoritmus postupně odstraňuje interference, které způsobují jednotliví uživatelé. Přijatý signál je tak postupně zbavován interferencí. Tento sériový proces vykazuje dlouhé zpoždění.

-

paralelní potlačení interferencí: Od signálu každého uživatele je současně odstraněno rušení, které způsobují všichni ostatní uživatelé. Tento způsob vykazuje mnohem menší zpoždění než předchozí sériové zpracování. Při nepřesném odhadu interferencí je však chybovost detekce větší než u předchozího postupného potlačení interferencí. Příkladem paralelního potlačení interferencí je přijímač na obr. 5.1.

Rozhodující částí při eliminaci interferencí je přesný odhad rušivého signálu. Optimálním kritériem je MMSE, tedy kritérium minimální střední kvadratické odchylky. Princip MMSE kritéria je vyjádřen vztahem (5.1), viz [1]. Zpracovávaný vektor vstupního signálu r obsahuje užitečný přenášený signál, interference a Gaussovský šum. MMSE je založena na minimalizaci střední kvadratické odchylky J,

17

J = E {(b -wHr)2},

(5.1)

kde b představuje přenášený symbol, r je vektor vzorků přijatého signálu, E{} představuje střední hodnotu a wH je Hermitovsky transponovaný vektor koeficientů filtru, který je použit pro filtraci přijatého signálu r. Na obr. 5.1 je ukázka aplikace této metody u systému CDMA za předpokladu, že jsou známé rozprostírací sekvence ci a SF (rozprostírací činitele) všech účastníků v systému.

Obr. 5.1 Blokové schéma přijímače

Přijatý signál je demodulován a pro všechny uživatele, kromě žádaného, je provedeno derozprostření pomocí jejich rozprostíracích sekvencí ci. Dále jsou odhadnuty přenášené bity všech účastníků bi, ty jsou znovu rozprostřeny pomocí ci a následně odečteny z přijatého signálu. Ten by měl nyní obsahovat pouze rozprostřený signál žádaného uživatele a šum. 5.5

Metody využívající princip SAIC

SAIC (Single Antenna Interference Cancellation) je označení pro algoritmus přijímače, který je použit pro potlačení interferencí, zejména CCI. Předpokládá se přijímač s jednou přijímací anténou. Přijímač, uvedený v kap. 5.4, je také možné považovat za přijímač typu SAIC. Tyto algoritmy byly původně určeny zejména pro mobilní stanice, kde je použití více přijímacích antén, na rozdíl od základnové stanice, problematické. Není ale žádný důvod, proč je neaplikovat i na základnových stanicích a zmenšit tak chybovost příjmu nebo zjednodušit jejich konstrukci. Pro signál GMSK (GSM) byl SAIC standardizován sdružením 3GPP (3G Partnership Project), podle něhož je možné zlepšení S/N až o 10 dB. Standard pro 8-PSK se očekává v nejbližší době. SAIC je tedy v současné době definován pro signály GMSK, nicméně v přítomnosti signálů 8PSK je výkon SAIC přijímače v nejhorším případě obdobný jako u běžného přijímače. V současné době probíhá rozsáhlý výzkum a hledání vhodných algoritmů, které by v budoucnu měly být běžnou součástí mobilních i základnových stanic mobilních systémů. Při použití MS typu SAIC v mobilním systému dochází ke zlepšení také u běžných mobilních stanic, protože MS typu SAIC jsou schopné pracovat s nižším výkonem, což snižuje úroveň interferencí na rádiovém rozhraní. Byla vyvinuta celá řada nejrůznějších algoritmů, obecně je lze dělit na dvě skupiny: –

Víceuživatelská detekce (Multi-user detection, Joint detection): Hlavní myšlenkou je detekce a demodulace nejen žádoucího signálu, ale také signálů interferujících. Následuje eliminace jejich vlivu na žádaný signál. Lze dosáhnout významného potlačení interferencí. Nevýhodou je velká výpočetní složitost. Používají se např. algoritmy potlačující CCI paralelně nebo postupně, algoritmy využívající trellis kódování a některé další, příklad algoritmu je uveden v kap. 6.

18

–

6

Metody založené na filtraci: Zpracovává se jen žádoucí signál, od kterého se odečítá signál rušivý. Používají se filtry, jejichž koeficienty jsou stanoveny pomocí různých algoritmů, např. pomocí MMSE kritéria.

Adaptivní víceuživatelský detektor

V této kapitole bude uveden příklad algoritmu SAIC, který je určený pro mobilní stanice v systémech DS-CDMA. U tohoto typu systému využívají všichni účastníci stejný rádiový kanál a komunikují současně. Přijímač přijímá signály všech účastníků. Vlivem náhodných časových zpoždění mezi jednotlivými signály dochází ke ztrátě jejich vzájemné ortogonality. Vzniká interference, označovaná jako MAI (Multiple Access Interference). Běžné přijímače se snaží detekovat žádaného uživatele bez ohledu na existenci ostatních uživatelů. MAI však tento způsob detekce značně omezuje. Použitím tzv. víceuživatelské detekce, MUD (Multi-User Detection), lze značně zlepšit detekční schopnosti přijímače a tedy i zvýšit kapacitu systému. V roce 1986 publikoval Verdu ve své práci, [8], optimální víceuživatelský detektor MLSE (Maximum Likelihood Sequence Estimator). Jeho implementace do reálného systému je však díky jeho složitosti nemožná. Existuje ale řada suboptimálních realizovatelných algoritmů, jejich přehled lze nalézt např. v [9]. Dalším problémem, kromě složitosti, je implementace v downlinku. MS zná rozprostírací sekvenci pouze aktivního uživatele. V případě uplinku je situace jednodušší, neboť BS zná rozprostírací sekvence všech uživatelů v dané buňce. Příklad algoritmu SAIC, uvedený v předchozí kapitole 5.4, obr. 5.1, je vlastně také MUD. Tento algoritmus je vhodný pro uplink, protože se předpokládá znalost rozprostíracích sekvencí všech uživatelů. Následuje popis adaptivního víceuživatelského detektoru, který potřebuje pouze stejné informace jako běžný korelační přijímač, tedy: rozprostírací sekvenci žádaného uživatele a informace pro synchronizaci žádaného uživatele. Jedná se o tzv. Blind Adaptive Multiuser Detection (v dalším textu bude označován zjednodušeně jako MUD přijímač), podrobný popis lze nalézt v [10]. Tento detektor je tedy možno využít jak pro MS, tak i pro BS. Uvažovaný přijímač je obdobou adaptivního ekvalizéru. Celý algoritmus je založen na minimalizaci střední energie výstupního signálu. Impulsní charakteristika přijímače je rozložena na dvě ortogonální části, viz obr. 6.1: ·

rozprostírací sekvenci žádaného uživatele s1,

·

adaptivní část x1, která je k s1 ortogonální.

Přijímač konverguje k MMSE detektoru, ortogonální adaptivní část je aktualizována na základě minimalizace energie výstupního signálu. Přijímač je tak vlastně adaptivní MMSE detektor pro víceuživatelskou detekci. 6.1

Model systému

Popisovaný přijímač vychází z [10], kde lze nalézt podrobnější odvození včetně výsledků simulace tohoto přijímače. Uvažujeme asynchronní CDMA kanál s K uživateli, jeho model v základním pásmu, ovlivněný AWGN: y (t ) =

M

K

å å A b [i]s (t - i × T - t ) + s × n(t ),

i = - M k =1

k k

k

k

(6.1)

kde Ak je amplituda přijatého signálu, bk[i] data, sk rozprostírací sekvence k-tého uživatele, 19

n(t) představuje AWGN se směrodatnou odchylkou s, T je perioda bk a tk je relativní zpoždění signálů v přijímači. Předpokládáme, že sk má jednotkovou energii, tedy: SF

å s [j] × s [ j ] = 1 .

s1 =

j =1

1

1

(6.2)

Pro další práci s algoritmem bude uvažován synchronní CDMA systém. Ten je sice v praxi méně častý než asynchronní, ale zjednoduší se tím rozbor algoritmu. Úprava algoritmu pro asynchronní případ bude uvedena dále. Pro synchronní případ lze přijatý signál vyjádřit jako: K

y (t ) = å Ak bk sk (t ) + s × n(t ),

t Î [0, T].

(6.3)

k =1

6.2

Odvození a struktura přijímače

Je uvažován příjem žádaného uživatele k = 1, ostatní představují rušení. U běžného korelačního přijímače (přizpůsobený filtr) je detekce založena na následujícím vztahu: SF

bˆ = sgn( å y[i, j] × c1[ j ]) ,

(6.4)

j =1

kde c1 = s1. U MUD detektoru je však impulsní charakteristika přijímače rozdělena na fixní část s1 a adaptivní ortogonální část x1, pak tedy c1 = s1 + x1,

(6.5)

å x [j] × s [ j] = 0

(6.6)

kde SF

j =1

1

1

a SF

å c [j] × s [ j] = j =1

1

1

2

s1 = 1 .

(6.7)

Hovoříme o tzv. kanonickém tvaru lineárního detektoru. Uvažovaný detektor vychází z MMSE víceuživatelského detektoru. Ten je definován signálem c1, který minimalizuje střední kvadratickou chybu mezi výstupem detektoru a skutečnou hodnotou přenášeného datového symbolu: SF

E[( A1 × b1[i] - å y[i, j] × c1[i, j ])2 ] .

(6.8)

j =1

Dále je uvažován lineární detektor v kanonickém tvaru s1 + x1, který minimalizuje (pro všechna x1 ortogonální k s1) střední energii výstupního signálu SF

SF

j =1

j =1

E[(å y[i, j ] ×s1[ j ] + å y[i, j ] ×x1[i - 1, j ])2 ] .

20

(6.9)

Lze intuitivně předpokládat, že minimalizace výstupní energie je vhodný přístup. Energie výstupního signálu je totiž součet energie příslušící žádanému signálu a energie příslušící interferenčnímu signálu. Právě tu je nutné potlačit. Předpokládáme, že rušivý signál má nulovou korelaci se signálem užitečným. Je také patrné, že impulsní charakteristika přijímače musí být rozložena na dvě části. Jinak by totiž minimalizace energie vedla k jednoduchému, ale z hlediska detekce signálu nesmyslnému řešení c1 = 0. Uvažujeme lineární detektor pro detekci uživatele k = 1. Označíme střední výstupní energii signálu jako MOE(x1) a střední kvadratickou odchylku MSE(x1). SF

SF

j =1

j =1

MOE(x1) = E[(å y[i, j ] ×s1[ j ] + å y[i, j ] ×x1[i - 1, j ])2 ] SF

(6.10)

MSE(x1) = E[( A1 × b1[i ] - å y[i, j] × c1[i, j ])2 ]

(6.11)

MSE(x1) = MOE(x1) - A12 .

(6.12)

j =1

Potom

Rovnice (6.12) vyjadřuje skutečnost, že střední kvadratická odchylka a výstupní energie se liší pouze o konstantu (při uvažování kanonické formy přijímače). Tento poznatek je klíčový pro adaptivní implementaci přijímače. Obě veličiny jsou funkcí x1. To znamená, že není nutné znát data za účelem implementace algoritmu pro minimalizaci střední kvadratické odchylky. Lze dokázat, že MOE nemá žádná lokální minima, pouze jediné globální minimum. Toto minimum je tedy možné nalézt pomocí gradientní metody.

Obr. 6.1 Struktura přijímače

Uvažujeme pozorování vstupního signálu (vzorkovaného) y[i] Î [0,T] v časovém intervalu [iT, iT+T]. Z obr. 6.1 je patrná platnost následujících vztahů: SF

Z MF [i] = å y[i, j] × s1[ j ] ,

(6.13)

j =1

SF

SF

j =1

j =1

Z [i] = å y[i, j] × s1[ j ] + å y[i, j] × x1[i - 1, j] .

21

(6.14)

Výstup detektoru bˆ(i) = sgn( Z [i]) . Výstupní signály Z[i] a ZMF[i] lze použít pro adaptivní výpočet x1[i] (x1 závisí jen na přijatém signálu ...y[i-1], y[i]). Odvození gradientního adaptivního pravidla pro výpočet x1[i] je následující: SF

SF

MOE ( x1 ) = E[(å y[i, j ] ×s1 [ j ] + å y[i, j ] ×x1 [i - 1, j ]) 2 ] j =1

j =1

SF

SF

j =1

j =1

= 2 × (å y[i, j ] × s1 [ j ] + å y[i, j ] × x1 [i - 1, j ]) × y[i ].

(6.15)

Složka y, která je ortogonální k s1 je rovna SF

y - (å y[i, j ] × s1[ j ]) × s1 .

(6.16)

j =1

Gradientní adaptivní pravidlo pro výpočet koeficientů ortogonální adaptivní části x1 [i] = x 1 [i - 1] - m × Z[i](y[i] -Z MF [i]s 1 ) .

(6.17)

Rovnice (6.17) umožňuje adaptivní výpočet impulsní charakteristiky adaptivní ortogonální části přijímače. V praxi se může stát, důsledkem zaokrouhlování při výpočtech, že není splněna podmínka ortogonality (6.6). Je tedy vhodné vypočítaný vektor x[i] nahradit jeho ortogonální projekcí vzhledem k s1. Lze dokázat, že bez ohledu na počáteční podmínky konverguje rovnice k MMSE detektoru pro m[i] = 1/i. Výše popsaný detektor je tedy adaptivní MMSE víceuživatelský detektor. Veličina m určuje krok výpočetního algoritmu. Její velikost určuje chování algoritmu, lze ji volit téměř libovolně, musí ovšem platit podmínka:

m<

2 K

åA

2 k

+ Ns

,

(6.18)

2

k =1

kde N = SF. V asynchronním případě zůstávají výše uvedené vztahy a výsledky platné, provede se pouze malá změna. V synchronním případě se zpracovává vstupní signál o délce T (SF chipů). V asynchronním případě se zavede tzv. plovoucí okno o délce n∙T (zpracovává se tedy vstupní signál o velikosti n∙SF chipů), kde n je kladné reálné číslo, n >> 1. Adaptivní část algoritmu x1 má v tomto případě délku také n∙SF. 6.3

Vícecestné šíření

V praxi je problémem vícecestné šíření, které způsobuje, že přijatý signál je součtem signálů vznikajících právě při vícecestném šíření. Rozprostírací sekvence takového přijatého ) ) signálu s1 se tak liší od s1 , se kterou pracuje přijímač (Vzájemná korelace mezi s1 a s1 je ) však stále mnohem větší než mezi s1 a jakýmkoliv jiným rušivým signálem.). Následkem toho jevu dochází při minimalizaci výstupní energie signálu k potlačení žádaného signálu, protože x1 již není ortogonální k s1 přijatého signálu. V rovnici (6.17) nebylo zahrnuto žádné omezení pro ||x1||2 = c, což je energie x1. V případě vícecestného šíření je však nutné c omezit. Je nutno zajistit, aby c byla potřebně velká pro potlačení interferencí. Pokud však bude c příliš velká, dojde k potlačení i žádaného signálu.

22

Uvažujeme detektor minimalizující energii výstupního signálu, který je však rozšířen o omezení c. Lze vyjádřit, podle [10], SF SF ) MOE(x1) = E[(å y[i, j ] ×s1[ j ] + å y[i, j ] ×x1[i - 1, j ])2 ] , j =1

s ohledem na ||x1||2 = c a

SF

(6.19)

j =1

)

å c [ j] ×s [ j] = 0. Po úpravách, viz [10], přechází rovnice (6.17) do j =1

1

1

tvaru ) x1 [i + 1] = (1 - m ×n 1 ) × x 1 [i] - m × Z[i] × (y[i] -Z MF [i] × s1 ) ,

(6.20)

kde n1 je Lagrangův multiplikátor stanovený tak, aby: ||c1||2 = c +1,

(6.21)

)

(6.22)

SF

å c [ j] ×s [ j] = 1. j =1

1

1

Existuje také možnost, že i v případě vícecestného šíření se použije (6.17), tedy algoritmus bez omezení. V tomto případě algoritmus startuje ze stavu x1 = 0 (c = 0) a v okamžiku kdy c dosáhne hodnoty c=

K -1 , N - ( K - 1)

(6.23)

dojde k přechodu na jiný typ algoritmu, např. na MSE.

7

Přijímač G-RAKE

V rádiovém kanálu dochází v downlinku, vlivem vícecestného šíření, ke ztrátě ortogonality mezi jednotlivými signály. Tato ztráta ortogonality má za následek vznik interferencí, které lze označit jako intracelulární (intracell) – uvažujeme signály vysílané pouze jednou BS. K celkové úrovni interferencí částečně přispívají také signály okolních BS (intercell interference). G-RAKE (Generalized RAKE) je přijímač určený pro downlink u CDMA systémů. Přijímač je popsán v [6], velmi podrobný popis lze nalézt v [3]. Následující text vychází z těchto dvou zdrojů. Popsaný přijímač je schopen využít zpožděných replik přenášeného signálu, které se šíří různými cestami a potlačit interference, které vznikají jako důsledek ztráty ortogonality přenášených signálů. G-RAKE má dvě základní vlastnosti: ·

jeho struktura je stejná jako u běžného přijímače RAKE, počet korelačních přijímačů (fingers) však může být až dvojnásobný než je počet cest při vícecestném šíření,

·

intracelulární interference je považována za barevný Gaussovský šum.

Běžný přijímač RAKE je založen na teorii přizpůsobené filtrace signálu, který je rušený aditivním bílým Gaussovským šumem. Zpoždění u jednotlivých korelačních přijímačů (fingers) a váhovací koeficienty odpovídají parametrům kanálu. Jeho nevýhodou je skutečnost, že neuvažuje intracelulární interference (zpracovává je jako bílý Gaussovský šum). U přijímače G-RAKE jsou zpoždění volena obecně libovolně a váhovací koeficienty

23

jsou stanoveny na základě maximum likelihood kritéria. G-RAKE lze chápat jako aplikaci teorie přizpůsobené filtrace pro barevný šum. Zatímco běžný přijímač RAKE se snaží přizpůsobit přenosovému kanálu, G-RAKE se navíc snaží také potlačit intracelulární interference. Oproti běžnému RAKE přijímači dochází u G-RAKE ke zlepšení S/N (signal/noise) o 1-3 dB. Nevýhodou je přibližně dvojnásobné zvětšení složitosti přijímače. 7.1

Model systému

Model pro downlink u DS-CDMA (komplexní model v základním pásmu) je znázorněn na obr. 7.1. Uvažujeme K uživatelů. Jeden z nich, x0(t), je žádaný a ostatní K-1 představují zdroj interferencí (multi user interference). I-tý datový symbol pro uživatele k, sk(i), je rozprostřen pomocí sekvence ak,i(t). Přenášený signál pro uživatele k je vyjádřen: ¥

x k (t ) = E k × å s k (i )a k ,i (t - iT ) ,

(7.1)

i = -¥

kde Ek je průměrná energie jednoho symbolu, T je symbolová perioda. Předpokládá se, že každý datový symbol má jednotkovou amplitudu, tedy že platí vztah: 2

sk (i ) = 1.

(7.2)

Rozprostírací sekvence ak,i(t) se skládá z komplexní posloupnosti chipů, {c k, i (j)}Nj =-01 , kde N je rovno SF (spreading factor), konvolované s tvarem impulsu (chipu), p(t). Rozprostírací sekvenci lze tedy vyjádřit: a k , i (t ) =

1

N -1

åc N j =0

k ,i

( j ) × p(t - jTc ) ,

(7.3)

kde Tc je doba trvání jednoho chipu. x0(t) Model kanálu g( )

x1(t)

r(t) n(t)

xK-1(t) MUI

Obr. 7.1 Model downlinku DS-CDMA

Předpokládá se, že ck,i(t) je součin rozprostírací posloupnosti specifické pro každého uživatele a skramblovací posloupnosti specifické pro danou BS. Rozprostírací posloupnosti musejí být vzájemně ortogonální. U komplexní skramblovací sekvence se předpokládá, že je složena ze dvou náhodných binárních sekvencí. Všechny signály jedné BS jsou sečteny a vysílány do rádiového kanálu. Zde dochází k vícecestnému šíření. Kanál lze charakterizovat pomocí komplexní impulsní charakteristiky, respektive jejího ekvivalentu pro základní pásmo: 24

L -1

g (t ) = å g ld (t - t l ) ,

(7.4)

l =0

kde L je počet cest při vícecestném šíření, gl a tl jsou komplexní kanálové koeficienty a zpoždění l-té cesty. Předpokládá se, že tyto parametry kanálu jsou přijímači známy. V praxi se impulsní charakteristika kanálu odhadne pomocí trénovací sekvence nebo pomocí vysílaného pilotního kanálu. Přijatý signál lze vyjádřit jako: L -1

K -1 L -1

l =0

k =1 l = 0

r (t ) = å g l x0 (t - t l ) + åå g l xk (t - t l ) + n(t ).

(7.5)

První člen rovnice představuje žádaný signál. Druhý představuje interferenční signál způsobený ostatními uživateli v buňce, n(t) modeluje interferenční signál způsobený uživateli okolních BS a šum, obojí je společně modelováno jako bílý Gaussovský šum s jednostrannou spektrální výkonovou hustotou N0. 7.2

Struktura přijímače

Blokové schéma přijímače je uvedeno na obr. 7.2. Skládá se z J korelačních přijímačů, z nichž každý je přizpůsobený pro jinak zpožděný přijatý signál. Výstupní signály těchto bloků jsou násobeny váhovacími koeficienty wi a následně sečteny.

SF Delay d1

ck,i

Finger 1 r(t)

y(d1)

(...) f=1

w*1

SRRC filter

SF Delay dJ

y(dJ)

(...) f=1

ck,i

Finger J d1...dJ

z

w*J

Calculate finger weights

w1...wJ

g1...gL 1... L

Obr. 7.2 Blokové schéma přijímače G-RAKE

Výsledný signál z je dán váhovaným součtem výstupních signálů jednotlivých korelačních přijímačů: z = å w *j × y (d j ) =w H y , J

j =1

25

(7.6)

kde w = [w1, ..., wJ]T je vektor váhovacích koeficientů, y = [y(d1), ...,y(dJ)]T je vektor výstupů jednotlivých větví (finger) přijímače, [-]T představuje transpozici a [-]H představuje Hermitovskou transpozici (tedy transpozici s komplexním sdružením). Pro realizaci přijímače je tedy nutné stanovit počet větví J, jednotlivá zpoždění dj a vektor váhovacích koeficientů w. Výsledný signál z je dále analyzován a je z něj detekován přenášený symbol. Způsob detekce záleží na použité modulaci (nejčastěji BPSK nebo QPSK). 7.2.1 Váhovací koeficienty Vektor výstupních signálů korelačních přijímačů y lze podle [3] vyjádřit rovnicí y = hs0 (0) + u ,

(7.7)

kde vektor u modeluje celkový šum a interference, s0(0) je žádaný přenášený symbol a h je modifikovaná impulsní odezva přenosového kanálu. Vektor váhovacích koeficientů w lze odvodit na základě maximum likelihood kritéria: w = R u-1h .

(7.8)

Ru = E[uuH] představuje korelační matici šumového vektoru u. Šumový vektor zahrnuje vliv mezisymbolových interferencí, bílého Gaussovského šumu a interference způsobené ztrátou ortogonality přenášených signálů. Podrobné odvození korelační matice lze nalézt v [3], zde budou prezentovány jen základní kroky při jejím odvozování a závěry. Předpokládáme detekci např. 0-tého symbolu 0-tého uživatele. Rozprostřenou hodnotu y(dj) lze považovat za vzorek výstupního signálu přizpůsobeného filtru, jehož výstup y(t) je dán jako: y (t ) =

¥

K -1 L -1

-¥

k = 0 l = 0 i = -¥

¥

* ~ ò r (t ) × a0,0 (t - t )dt = åå å E k g l s k (i )Rk ,i (t - iT - t l ) + n (t ) .

(7.9)

V této rovnici představuje n~ (t ) šum po filtraci, Rk,i(t) je vzájemná korelační funkce mezi časovým průběhem signálu i-tého symbolu k-tého uživatele a 0-tého symbolu 0-tého uživatele, ¥

Rk , i (t ) = ò ak , i (t + t ) × a0*, 0 (t )dt .

(7.10)

-¥

Rovnici (7.10) lze rozšířit použitím (7.3): Rk , i (t ) =

1 N

N -1 N -1

å å c (l )c (m)R (t - (l - m)T ) , l = 0 m =0

k ,i

* 0,0

p

c

(7.11)

kde Rp(t) je autokorelační funkce tvaru impulsu (chipu): ¥

R p (t ) =

ò p (t + t ) p

*

(t ).

(7.12)

-¥

Z rovnice (7.9), která představuje výstup přizpůsobeného filtru, je patrné, že se tento výstupní signál skládá ze čtyř členů: požadovaný signál yd(t), mezisymbolový interferenční signál yISI(t), interferenční signál způsobený přítomností ostatních uživatelů yMUI(t) a šum n´(t).

26

y (t ) = E0 yd (t )s0 (0) + E0 y ISI (t ) + EI yMUI (t ) + N 0 n´(t )

(7.13)

Jednotlivé členy rovnice (7.13) lze vyjádřit pomocí následujících vztahů: L -1

y d (t ) = å g l R0, 0 (t - t l ),

(7.14)

l =0

L -1

¥

y ISI (t ) = å å g l s 0 (i )R0,i (t - iT - t l ) ,

(7.15)

l = 0 i = -¥ i¹0

y MUI (t ) = kde EI =

å

K -1

1 EI

å k =1

L -1

¥

E k å å g l s k (i )Rk ,i (t - iT - t l ) ,

(7.16)

l = 0 i = -¥

K -1 k =1

E k je energie interferenčního signálu připadající na jeden symbol. Výstupy

korelačních přijímačů jsou vzorkovány, rovnice (7.13) přechází na tvar y = E 0 y d s 0 (0) + E 0 y ISI + E I y MUI + N 0 n´ ,

(7.17)

kde yd , yISI, yMUI a n´ jsou vektory vzorkovaných výstupů jednotlivých korelačních přijímačů. Porovnáním (7.7) a (7.17) lze odvodit dva důležité vztahy, které společně se vztahem (7.8) umožňují výpočet váhovacích koeficientů w: h = E0 y d ,

(7.18)

R u = E 0 R ISI + E I R MUI + N 0 R n´ .

(7.19)

Matice R jsou čtvercové o rozměrech JxJ, jejich velikost tedy závisí pouze na počtu korelačních přijímačů. Jednotlivé prvky matic RISI, RMUI a Rn´ lze vypočítat pomocí následujících rovnic, příklad je uveden pro prvek R(d1,d2): RISI (d1 , d 2 ) = E[yISI (d1 )y*ISI (d 2 )] L -1 L -1

¥

= åå å g l g q* E[ R0,i (d1 - iT - t l )R0*,i (d 2 - iT - t q )] l = 0 q = 0 i = -¥ i¹0

N -1 1 L -1 L -1 ¥ = 2 åå å g l g q* å (N - m ) × Rp (d1 + mTc - iN - t l ) N l = 0 q = 0 i = -¥ m =1- N

(7.20)

i¹0

´ R*p (d 2 + mTc - iN - t q ), * (d 2 )] RMUI (d1 , d 2 ) = E[ yMUI (d1 ) yMUI

=

¥ N -1 1 L -1 L -1 * g g åå l q iå å (N - m ) × Rp (d1 + mTc - iT - t l ) N 2 l = 0 q =0 = -¥m =1- N

´ R*p (d 2 + mTc - iT - t q ) × (1 - d (m )d (i )),

27

(7.21)

Rn´ (d1 , d 2 ) = E[n´(d1 )(n´(d 2 )) * ] = y d ( d1 ) =

1 N

1 N

L -1

å gl l =0

- d 2 + mTc ),

(7.22)

1

1

+ mTc - t l ),

(7.23)

N -1

å C (m)R (d

m =1- N

0,0

p

N -1

å C (m)R (d

m =1- N

0,0

p

kde C0,0 je aperiodická korelační funkce -1- m * ì Nå ï n =0 ck ,i (n )c0 , 0 (n + m ), C k ,i (m ) = í N -1+ m ck , i ( n -m )c0* , 0 ( n ) ïî å n=0

0£ m £ N -1 1- N £ m <0.

(7.24)

Ostatní prvky matic lze určit záměnou d1 a d2 za vhodná zpoždění. V praxi lze navíc využít tzv. průměrnou aperiodickou autokorelační funkci: C 0 , 0 (m ) = E [C 0, 0 (m )] .

(7.25)

Použitím této funkce lze rovnice (7.22) a (7.23) zjednodušit do tvaru: R n´ (d 1 , d 2 ) = R p (d1 - d 2 ) ,

(7.26)

L -1

y d (d 1 ) = å g l R p (d 1 - t l ) .

(7.27)

l =0

Pro výpočet váhovacích koeficientů je tedy nutné, aby přijímač znal následující veličiny: zpoždění jednotlivých cest při vícecestném šíření tl, zpoždění jednotlivých korelačních přijímačů dj, komplexní kanálové koeficienty gl a autokorelační funkci Rp impulsní charakteristiky filtru, kterým je definován tvar chipu. Pro vlastní výpočet váhovacích koeficientů jsou postačující rovnice (7.8), (7.12), (7.18-7.21) a (7.26-7.27). 7.2.2 Zpoždění jednotlivých korelačních přijímačů Žádný jednoznačný postup, jak rozmístit jednotlivé větve přijímače G-RAKE, nebyl dosud publikován. Je pouze doporučováno použít jeden z následujících způsobů: ·

Je možné použít tzv. symetrické rozmístění. Nejprve se umístí větve na pozice odpovídající jednotlivým zpožděním přenosového kanálu. Následně se umístí další větve na pozice, které jsou k těm již umístěným symetrické vůči nejsilnější přijaté replice signálu. Uvažujeme např. dvoucestné šíření. Jedna dominantní cesta je na pozici 0 a druhá na pozici t. Další přídavný korelační přijímač bude situován na pozici -t. Přijímač na pozici -t sice nepřijímá žádnou repliku přenášeného signálu, přesto při jeho použití dochází ke zlepšení výkonu přijímače G-RAKE. Korelační přijímač přijímá totiž šum a interference. Tento signál je korelován se signály dalších přijímačů (větví), čehož je využito při potlačení interferencí.

·

Použijí se veškeré možné kombinace rozmístění jednotlivých větví a vybere se ta kombinace, která poskytuje maximální S/N. Tato metoda poskytuje nejlepší výsledky, ale značně vzrůstá složitost přijímače.

28

8

Víceuživatelská detekce UGMUD pro uplink

Problematika interferencí pro uplink je zvláště významná. V systému UMTS používá každý UE svůj vlastní skramblovací kód. Tyto kódy však nejsou ortogonální a vznikají interference. Zatímco downlink je limitován počtem kódů, uplink je limitován celkovou úrovní interferencí. Následující popis víceuživatelské detekce UMUD (Uplink Multi User Detection) a zobecněné víceuživatelské detekce UGMUD (Uplink Generalised Multi User Detection) pro TD-CDMA systémy vychází z [11]. Zde lze nalézt všechny níže uvedené vztahy, jejich odvození a podrobnější popis algoritmů. 8.1

Algoritmus UMUD

Víceuživatelská detekce se týká společné detekce všech uživatelů v dané buňce systému. Tímto způsobem lze významně potlačit tzv. intracell interference. Základnová stanice (Node B) přijímá signál: r = A×d + n ,

(8.1)

kde r je vektor vzorků přijatého signálu, A je matice systému, d je vektor multiplexovaných symbolů jednotlivých uživatelů a n je vektor aditivního šumu s rozptylem s n2 . Matice systému A se skládá z vektorů, které zahrnují rozprostírací kódy a skramblovací kódy jednotlivých uživatelů. Tyto vektory jsou navíc konvolovány se svými impulsními odezvami, které jsou dané komunikačním kanálem. Pro srozumitelnost je uveden příklad. Uvažujeme systém se třemi uživateli. Každý uživatel k přenáší dva bity (v komplexním případě dibity) dk1 a dk2. Každý uživatel je v systémové matici definován vektorem. Pro tři uživatele jsou vektory a, b, c. Každý vektor je pro jednoduchost vyjádřen dvěma prvky (ve skutečnosti je mnohem delší). Při zanedbání šumu lze rovnici (8.1) rozepsat do tvaru: é a é r1 ù é a1d11 + b1d 21 + c1d 31 ù ê 1 ê r ú ê a d + b d + c d ú êa ê 2 21 2 31 ú ê 2 ú = ê 2 11 =ê 2 ê r3 ú ê a1d12 + b1 d 22 + c1 d 32 ú ú ê0 ê ú ê ë r4 û ë a 2 d 12 + b2 d 22 + c 2 d 32 û ê ê0 ë

ù éd11 ù b1 c1 0 0 0 ú ê ú d ú ê 21 ú b2 c 2 0 0 0ú êd 31 ú ú × êd ú . 0 0 a1 b1 c1 ú ê 12 ú ú êd 22 ú ê ú 0 0 a 2 b2 c 2 úû êëd 32 úû

(8.2)

Předpokládá se, že jsou známy přesné informace o kanálu, rozprostíracích a skramblovacích kódech a uvažuje se situace bez vlivu AWGN. Potom lze vysílané symboly obnovit použitím inverzní matice systému: dˆ = A -1 × r , kde dˆ je vektor výstupních detekovaných symbolů.

(8.3)

V praxi se však vyskytuje šum a také informace o kanálu nemusí být zcela přesné. V tomto případě je lépe použít MMSE kritérium. Lze odvodit, viz [11]: dˆ = ( A H × A + s 2 × I ) -1 × A H × r ,

29

(8.4)

kde I je jednotková matice, s 2 = s n2 + s i2 . Předpokládáme, že rušení uživateli okolních buněk lze modelovat jako AWGN s variancí s i2 . 8.2

Algoritmus UGMUD

Algoritmus UMUD detekuje pouze uživatele v dané buňce. Signál uživatelů ostatních buněk, kteří způsobují tzv. intercell interference (viz obr. 8.1), je zpracováván jako šum.

Node B 2 UE

interference

Node B 1

Obr. 8.1 Problematika intercell interferencí

Jestliže je však interferenční signál způsobený těmito uživateli příliš velký, roste výsledná chybovost při příjmu. Tento nedostatek odstraňuje algoritmus UGMUD, který uvažuje vliv všech uživatelů v systému, ve všech okolních buňkách. Označení přijímače jako zobecněného (Generalised) vyjadřuje skutečnost, že nezahrnuje pouze uživatele v dané buňce, ale v celém systému (v jeho dané části). Rovnice (8.1) přechází do tvaru: J

r = å Ai × di + n = G × d + n ,

(8.5)

i =1

kde G je matice zahrnující také matice (A2 až AJ) soustav všech okolních buněk a jejich uživatelů, di představuje vektor symbolů, které vysílají všichni uživatelé v i-té buňce. G = [A 1 A 2 A 3 ... A J ]

(8.6)

Vektor multiplexovaných datových symbolů přechází do tvaru: d = [d1T d T2 ... d TJ ]T .

(8.7)

dˆ = (G H × G + s 2 × I ) -1 × G H × r .

(8.8)

Rovnice (8.4) se rovněž mění:

Použití algoritmu UGMUD a jeho přínos je uveden na jednoduché simulaci v kap. 10. Algoritmus potřebuje znát vlastnosti komunikačních kanálů všech uživatelů vzhledem k dané základnové stanici. Také musí znát všechny rozprostírací kódy a skramblovací sekvence všech uživatelů. Je tedy zřejmé, že je použitelný pouze pro uplink, protože mobilní stanice takové množství informací k dispozici nemá. Protože algoritmus provádí detekci datových symbolů všech uživatelů (i v okolních buňkách) mohly by být tyto výsledky použity pro makrodiverzitní příjem.

30

9

Simulace pro downlink

Pro ověření vlastností výše uvedených přijímačů byl vytvořen program v prostředí programovacího jazyka Matlab. Program provádí simulaci přijímače G-RAKE, který je popsán v kapitole 7, a přijímače MUD, popsaného v kapitole 6. Pro názornost je simulován i korelační přijímač a přijímač typu RAKE, popsaný v kapitole 4. Všechny přijímače jsou simulovány pro downlink u systému UMTS, parametry systému byly nastaveny podle [2], [5] a [7]. Celý program byl pro přehlednost a snazší orientaci rozčleněn do m-souborů (m-files), které představují funkce, jenž program postupně využívá. Následuje stručný popis jednotlivých funkcí programu. Schématické znázornění celého programu je uvedeno na obr. 9.1. Na obr. 9.2 až 9.7 jsou uvedena podrobnější schémata jednotlivých částí. Hlavní realizované funkce: ·

main.m Hlavní soubor celého programu. Slouží k nastavení podmínek simulace (počet simulovaných chipů, parametry kanálu, rozprostírací faktor a další), postupně volá jednotlivé funkce programu a realizuje výpočet BER (Bit Error Ratio).

Obr. 9.1 Model simulovaného systému

·

transmitter1.m Funkce představující vysílač žádaného uživatele. V souladu s obr. 9.2 generuje datové symboly, provádí jejich QPSK mapování, rozprostření a komplexní skramblování.

·

transmitter2.m Je obdobou funkce transmitter1.m. Generuje datové signály všech ostatních (rušivých) aktivních uživatelů v downlinku, provádí jejich QPSK mapování a rozprostření pomocí kódů, které jsou ortogonální (případně pseudonáhodné) k tomu, jenž je použit ve vysílači žádaného uživatele. Skramblovací sekvence je pro všechny uživatele stejná.

·

channel.m Funkce realizuje filtraci součtového signálu výše uvedených vysílačů pomocí SRRC (Square Root Raised Cosine) filtru s roll-off faktorem 0,22 (použit u UMTS, viz [7]). Dále je zde simulováno vícecestné šíření. Vzniklý součtový signál je následně opět zpracován stejným SRRC filtrem. Výsledný signál tedy představuje signál na vstupu přijímače po filtraci. Parametry přenosového kanálu jsou uvedeny společně s výsledky simulací.

31

...

...

...

...

...

I/Q

QPSK mapování

K fyzických kanálů (uživatelů) pro downlink

Obr. 9.2 Model vysílačů

·

receiverF2.m, receiverF3.m Funkce představují korelační přijímače (fingers) pro dané cesty při vícecestném šíření. Signály jsou zde deskramblovány a derozprostřeny. Výsledkem jsou signály y(dj), viz obr. 7.2.

1

g1 2

g2 3

channel.m

g3

Obr. 9.3 Model simulovaného přenosového kanálu

·

receiverFm1.m Jedná se o extra korelační přijímač, který je použit pouze v případě simulace přijímače G-RAKE. Zpoždění tohoto korelačního přijímače je voleno symetricky k fingerF2.m.

·

receiverFm.m Funkce realizuje simulaci korelačního přijímače, který je dále doplněn o váhovaný součet výstupů všech korelačních přijímačů. Při použití váhovacích koeficientů w je výsledkem výstupní signál přijímače G-RAKE. Při použití w = g je získán výstupní signál přijímače RAKE. Ve vzniklých signálech jsou detekovány QPSK symboly, ty jsou dále převedeny na datové symboly.

32

I/Q

SRRC filtr

SRRC filtr channel.m

receiverFm1.m receiverFm.m receiverF2.m receiverF3.m weightcoeff.m

I/Q

SF (...) f=1

SF (...) f=1

S*scrcod1

w*j

j

.....

.....

.....

OVSF1

.....

finger j

QPSK detekce

j

I/Q

QPSK detekce

I/Q

Obr. 9.4 Model simulovaného přijímače G-RAKE

Obr. 9.5 Model simulovaného korelačního přijímače

33

P/S

·

receiverKor.m Funkce realizuje simulaci korelačního přijímače, viz obr. 9.5. Ve vzniklém signálu jsou detekovány QPSK symboly, ty jsou dále převedeny na datové symboly.

·

receiverMud.m Funkce realizuje simulaci přijímače MUD, viz obr. 9.7, včetně výpočtu adaptivních částí x1 podle (6.20). Parametr n1 je, podle [10], volen s ohledem na typ přenosového kanálu. Pro zjednodušení je vždy po dosažení pětinásobku (6.23) vektor x1 nahrazen nulovým vektorem. Pro splnění podmínky (6.6) je použit Gram-Schmidtův ortonormalizační proces bez normování. Ve vzniklém signálu jsou detekovány QPSK symboly, ty jsou dále převedeny na datové symboly.

I/Q

SRRC filtr


receiverFm.m receiverF2.m receiverF3.m

I/Q

SF (...) f=1

SF (...) f=1

S*scrcod1

g*j

j

.....

.....

.....

OVSF1

.....

finger j

QPSK detekce

j

P/S

Obr. 9.6 Model simulovaného přijímače RAKE ·

weightcoeff.m Jedná se o funkci, která provede výpočet vztahů (7.12), (7.18), (7.20-7.21) a (7.267.27). Výpočet rovnic (7.8) a (7.19) byl z důvodu snížení časové náročnosti simulace přesunut do souboru receiverFm.m. Výsledkem je vektor váhovacích koeficientů, který je využit právě funkcí receiverFm.m. V případě simulace přijímače typu RAKE není tato funkce weightcoeff.m využita a vektor váhovacích koeficientů je nahrazen vektorem, jehož složky odpovídají parametrům kanálu.

·

upravagrafu.m Samostatná funkce, která umožňuje získané grafické výsledky proložit polynomy n-tého stupně. Používá funkci polyfit.

34

SRRC filtr


SF (...) f=1

S*scrcod1

OVSF1

výpočet x1 [i] SF (...) f=1

1

P/S

x1 [i-1] g*1

SF (...) f=1

OVSF1

výpočet x1 [i]

j

SF (...) f=1

x1 [i-1] receiverMud.m

Obr. 9.7 Model simulovaného přijímače MUD

9.1

Parametry simulace

V této kapitole budou uvedeny podmínky při simulaci přijímače typu MUD, G-RAKE a pro srovnání také přijímače typu RAKE a běžného korelačního přijímače (v grafech označen jako matched filter). Dále budou uvedeny také získané výsledky. Předpokládá se systém s proměnným počtem uživatelů v downlinku. Jejich počet se mění v rozsahu od K = 1 až po K = SF-1. Jako rozprostírací sekvence pro kanálové kódování jsou použity OVSF sekvence (respektive Hadamardovy sekvence) nebo sekvence pseudonáhodné. Pro uživatele k = 1 je však vždy, pro všechny níže uvedené simulace, použita OVSF sekvence. Komplexní skramblovací sekvence, společná pro všechny uživatele, je generována náhodně. Pro filtraci jsou použity SRRC filtry s roll-off faktorem 0,22. Simulace byly provedeny bez uvažování AWGN. Srovnávacím kritériem bylo zvoleno BER. Parametr i, který je obsažený v rovnicích (7.18) a (7.19), je z důvodu časové náročnosti simulací a omezené délky impulsní charakteristiky SRRC filtru volen pouze v mezích <-10,10>. Pro jednotlivé korelační přijímače (fingers) přijímače G-RAKE bylo zvoleno symetrické rozmístění, které je uvedeno v kapitole 7.2.2. Níže uvedený parametr A označuje poměr energií přenášených signálů: E1 = A × E2 = ..... = A × ESF -1. 35

(9.1)

Pozn.: všechny níže uvedené grafy, získané při simulacích, byly zpracovány pomocí funkce polyfit (hodnoty získané simulací jsou proloženy polynomy řádu n, n = 2 až n = 5). Parametry simulací: SF: N: A: tm1: t: g: v: K: 9.2

Činitel rozprostření. Počet simulovaných bitů (případ pro SF = 32 a N = 2400 odpovídá 38400 chipů, to představuje jeden rádiový rámec systému UMTS). Poměr mezi úrovněmi přenášených signálů. Parametr extra korelačního přijímače pro G-RAKE. Parametry kanálu - zpoždění jednotlivých cest udaná v násobcích Tc. Parametry kanálu - komplexní koeficienty definující jednotlivé cesty. Parametr pro MUD, viz (6.20). Počet interferujících uživatelů.

Simulace pro synchronní kanál

Pro simulace v případě synchronního kanálu bylo vytvořeno grafické rozhraní, viz obr. 9.8 (soubor control.m). Z jeho pomocí lze přehledně zadat všechny nezbytné parametry a ověřit níže uvedené simulace.

Obr. 9.8 Grafické rozhraní

36

9.2.1 Simulace pro vícecestné šíření a OVSF kódy Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 1 2] g = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙0.4] v = 10 0

10

-1

10

-2

BER

10

-3

10

-4

10

Matched filter MUD RAKE G-RAKE

-5

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users

Obr. 9.9 Simulace pro OVSF kódy

Ze získaných průběhů je patrný značný přínos přijímače typu G-RAKE. Při jeho použití je pro danou hodnotu BER (např.: BER = 0,01) počet možných uživatelů (K = 25) několikanásobný oproti běžnému přijímači RAKE (K = 8). Běžný korelační přijímač je ve srovnání s přijímačem RAKE mírně horší. Zajímavý je výkon přijímače typu MUD. Přijímač se jeví jako nejhorší a jeho případné použití v tomto simulovaném systému tedy není vhodné. Z dalších simulací je však patrné, že i MUD je v některých případech dokonce nejlepší ze všech simulovaných přijímačů. Během simulací vyšly najevo některé vlastnosti přijímače MUD. Přijímač má problémy v případě použití skramblování (tento problém lze odstranit např. normováním rozprostíracích sekvencí). Větším problémem je skutečnost, že přijímač je schopen vykazovat uspokojující výsledky pouze pro systémy, které pro rozprostírání nepoužívají OVSF sekvence, ale sekvence pseudonáhodné. Tato skutečnost je patrná z dalších, níže uvedených simulací.

37

9.2.2 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 1 2] g = [1+j 0.8+j∙.0.6 0.4-j∙0.4] v = 10

0

10

-1

BER

10

-2

10


-3

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users

Obr. 9.10 Simulace pro pseudonáhodné kódy

Ze simulace na obr. 9.10 vyplývá, že při použití pseudonáhodných rozprostíracích sekvencí je přibližně dvojnásobná chybovost oproti simulaci s OVSF sekvencemi. Zajímavá je skutečnost, že G-RAKE, který je navržen a určen pro práci v prostředí ortogonálních OVSF sekvencí, je i v tomto případě nejlepší ze všech typů přijímačů. MUD je v tomto případě srovnatelný s běžným korelačním přijímačem. 9.2.3 Simulace pro téměř ideální kanál a pseudonáhodné kódy Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 tm1 = t(1) - t(2)

38

t = [0 1 2] g = [1+j 0.01+j∙.0.01 0.007+j∙0.007] v = 0.01

0

10

-1

BER

10

-2

10

-3

10


-4

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users


Na obr. 9.11 je výsledek simulace pro kanál, který se blíží ideálnímu. Při použití pseudonáhodných rozprostíracích sekvencí je výkon přijímačů RAKE, G-RAKE a běžného korelačního přijímače srovnatelný (na obr. 9.11 se jejich průběhy překrývají). MUD je jednoznačně nejlepší ze všech přijímačů. MUD je tedy skutečně schopen dosáhnout za určitých podmínek mnohem lepších výsledků než běžný korelační přijímač, a to i přesto, že jsou mu k dispozici pouze stejné informace, jaké má k dispozici právě běžný korelační přijímač. 9.2.4 Simulace pro téměř ideální kanál a OVSF kódy Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 1 2] g = [1+j 0.01+j∙.0.01 0.007+j∙0.007] v = 0.01

39

-1

10

-2

BER

10

-3

10


-4

10

5

10

15

20

25

30

35

Number of users


Na obr. 9.12 je ukázka skutečnosti, která již byla zmíněna výše. MUD je schopen dosáhnout značného zlepšení oproti běžnému korelačnímu přijímači, ale pouze v případě použití neortogonálních rozprostíracích kódů. Při použití OVSF sekvencí jsou chybovosti pro přijímače RAKE, G-RAKE a běžný korelační přijímač nulové (v obr. 9.12 nejsou z tohoto důvodu viditelné), pro MUD však nikoliv. BER pro MUD je sice poměrně nízká, nicméně MUD je ze simulovaných přijímačů nejhorší. Je tedy zřejmé, že MUD není vhodný pro UMTS, nicméně pro systémy CDMA s pseudonáhodnými rozprostíracími kódy použitelný je. 9.2.5 Simulace pro ideální kanál a pseudonáhodné kódy Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 1 2] g = [1+j 0.01e-10+j∙0.01e-10 0.007e-10+j∙0.007e-10] v = 0.00

40

0

10

-1

BER

10

-2

10

-3

10


-4

10

0

5

10

15

20

25

Number of users


9.2.6 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy 2 Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 1 2] g = [1+j 0.25-j∙0.25 0.17+j∙0.17] v = 0.1

41

30

35

0

10

-1

BER

10

-2

10

-3

10


-4

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users


Srovnáním simulací v podkapitolách 9.2.2, 9.2.3, 9.2.5, 9.2.6 a 9.2.7 lze vypozorovat některé zajímavé vlastnosti přijímačů. Všechny simulace jsou s pseudonáhodnými rozprostíracími kódy. Pro ideální kanál je ze všech typů přijímačů zřetelně nejlepší MUD. S rostoucím přenosem ostatních cest (z ideálního kanálu se stává kanál s vícecestným šířením) se výkon MUD přibližuje k výkonům ostatních přijímačů, zároveň se však také zlepšuje výkon přijímače G-RAKE. Pro kanál se třemi, téměř rovnocennými přenosovými cestami, pak MUD dosahuje stejných výsledků jako běžný korelační přijímač. G-RAKE je v tomto případě jednoznačně nejlepší. 9.2.7 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy 3 Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 1 2] g = [1+j 0.35-j∙0.35 0.27+j∙0.27] v = 1.0

42

0

10

-1

BER

10

-2

10


-3

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users


9.3

Simulace pro asynchronní kanál

9.3.1 Simulace pro vícecestné šíření a OVSF kódy, asynchronní kanál Parametry simulace: SF = 32 N = 1200 A=5 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 2 4] g = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙.0.4] v = 100.0

» parametry kanálu – zpoždění jednotlivých cest udaná v násobcích Tc 5

43

0

BER

10

-1

10

Mathced filter MUD RAKE G-RAKE

-2

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users


Všechny předcházející simulace uvažovaly synchronní kanál. Zpoždění jednotlivých cest odpovídala násobkům Tc. Na obrázku 9.16 je simulace pro asynchronní kanál. Zpoždění jednotlivých cest odpovídají násobkům Tc/5. Průběhy pro korelační přijímač a RAKE se překrývají. Ze simulace vyplývá, že všechny přijímače jsou schopné pracovat také v případě asynchronního kanálu. 9.3.2 Simulace pro vícecestné šíření a pseudonáhodné kódy, asynchronní kanál Parametry simulace: SF = 32 N = 1200 A=2 tm1 = t(1) - t(2) t = [0 2 4] g = [1+j 0.25-j∙.0.25 0.17+j. ∙0.17] v = 0.1


44

0

BER

10

-1

10


-2

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users


Na obr. 9.17 je simulace pro asynchronní kanál při použití pseudonáhodných kódů. Přijímač MUD nebyl upraven pro případ asynchronního kanálu, viz kap. 6.2, i přesto je schopen vykazovat nejlepší výkon ze všech přijímačů. 9.4

Simulace přijímače G-RAKE Ve všech simulacích v této kapitole jsou pro rozprostírání použity OVSF kódy.

9.4.1 Simulace pro G-RAKE 1 Parametry simulace: SF = 32 N = 2400 A=1 t = [1 2 3] g = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙0.4] ·

G-RAKE a V tomto případě má přijímač podobnou strukturu jako v předchozích simulacích – tři korelační přijímače na pozicích, které odpovídají zpoždění kanálu a jeden extra korelační přijímač na pozici tm1 = 0.

45

·

G-RAKE b Přijímač má stejnou strukturu jako G-RAKE a, je však navíc doplněn o další extra korelační přijímač na pozici t(4) = 4.

·

G-RAKE c Přijímač má stejnou strukturu jako G-RAKE a, je však navíc doplněn o další extra korelační přijímač na pozici tm2 = - t(1) = -1.

·

G-RAKE d Přijímač má stejnou strukturu jako G-RAKE a, je však navíc doplněn o dva další extra korelační přijímače. Jeden je na pozici tm2 = - t(1) = -1, druhý na pozici t(4) = 4.

·

G-RAKE e Přijímač má stejnou strukturu jako G-RAKE a, je však navíc doplněn o dva další extra korelační přijímače. Jeden je na pozici tm2 = -1, druhý na pozici tm3 = - t(2) = -2. -1

10

-2

10

-3

BER

10

-4

10

-5

10

-6

10

G-RAKE a G-RAKE b G-RAKE c G-RAKE d G-RAKE e

-7

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users

Obr. 9.18 Simulace přijímače G-RAKE

Simulace 9.4.1 se zaměřuje pouze na přijímač typu G-RAKE. Na obr. 9.18 je znázorněn výkon přijímače pro různý počet a uspořádání korelačních přijímačů. Při použití dalšího extra korelačního přijímače (G-RAKE b, G-RAKE c) dochází ke zlepšení výkonu přijímače ve srovnání s G-RAKE a. Porovnáme-li G-RAKE b a G-RAKE c, je zřejmé, že výhodnější umístění extra korelačního přijímače je na pozici, která předchází zpoždění kanálu. Přijímače G-RAKE d a G-RAKE e jsou oba doplněné o dva extra korelační přijímače. Z jejich srovnání opět vyplývá, že pozice extra korelačních přijímačů je skutečně vhodné volit tak, aby předcházely skutečnému zpoždění kanálu. Je také patrné, že se výkon přijímače

46

G-RAKE se zvyšujícím počtem korelačních přijímačů zlepšuje. Zároveň se však značně zvyšují nároky na výpočetní výkon mobilní stanice. Volba počtu korelačních přijímačů tedy bude kompromisem mezi výpočetními možnostmi mobilní stanice a požadovanou chybovostí přenosu. 9.4.2 Simulace pro G-RAKE 2 Parametry simulace: SF = 16 N = 1200 A= 1 K = 15 tm1 = t(1) - t(2) tL=2 = [0 1] tL=3 = [0 1 2] tL=4 = [0 1 2 3] gL=2 = [1+j 0.8+j∙.0.6] gL=3 = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙0.4] gL=4 = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙0.4 0.25+j∙0.3] 0.09

3-ray channel 4-ray channel 2-ray channel

0.08

0.07

0.06

BER

0.05

0.04

0.03

0.02

0.01

0

2

3

4

5

6

7

8

Number of fingers

Obr. 9.19 Simulace přijímače G-RAKE

Na obr. 9.19 je znázorněn výkon přijímače G-RAKE pro různý počet fingerů a různý počet cest při vícecestném šíření. Korelační přijímače 1 až L jsou umístěné na pozice, které odpovídají zpožděním jednotlivých cest při vícecestném šíření. Přijímač L+1 je jako extra finger umístěn na pozici tm1. Zbylé L+2 až 8 fingery jsou umístěné na pozice (L+2 až 8)∙Tc. Ze získané simulace je patrné, že s rostoucím počtem použitých fingerů roste výkon přijímače

47

G-RAKE. Simulace potvrzuje skutečnost, uvedenou v kap. 7, že maximální počet fingerů je vhodné volit jako dvojnásobek počtu cest při vícecestném šíření. Při dalším zvyšování počtu fingerů se výkon přijímače G-RAKE nemění nebo pouze minimálně. Dále je z obrázku patrné, že se zvyšujícím se počtem cest přenosového kanálu lze dosáhnout menší výsledné chybovosti přenosu. 9.4.3 Simulace pro G-RAKE 3 Parametry simulace: SF = 32 N = 600 A=2 t = [0 2 4]


g = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙0.4] 0

10

-1

10

-2

BER

10

-3

10

-4

10

G-RAKE a G-RAKE b G-RAKE c RAKE a RAKE b RAKE c

-5

10

0

5

10

15

20

25

30

35

Number of users

Obr. 9.20 Simulace přijímače G-RAKE a RAKE

·

G-RAKE a, RAKE a V tomto případě mají oba přijímače přesné informace o parametrech kanálu.

·

G-RAKE b, RAKE b Oba přijímače mají chybné informace o zpoždění jednotlivých cest tb = [0 2 5] a také 20% chybu pro kanálové koeficienty gb = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙0.4] ∙80/100.

48

·

G-RAKE c, RAKE c Oba přijímače mají chybné informace o zpoždění jednotlivých cest tc = [1 2 5] a také 40% chybu pro kanálové koeficienty gc = [1+j 0.8+j∙0.6 0.4-j∙0.4] ∙60/100.

Na obr. 9.20 je znázorněn výkon přijímačů G-RAKE a RAKE pro případ, že odhad kanálových koeficientů a zpoždění jednotlivých cest je nepřesný. Přijímač RAKE na nepřesný odhad reaguje zhoršováním výkonu. Přijímač G-RAKE reaguje podobně, zhoršení výkonu je však mnohem výraznější než u přijímače RAKE. Výkon přijímače G-RAKE se při zhoršujícím se odhadu výrazně přibližuje výkonu přijímače RAKE. Pokud má být přínos přijímače G-RAKE pro mobilní systém zachován, je nutné věnovat pozornost odhadu parametrů přenosového kanálu.

10 Simulace pro uplink

.....

.....

.....

.....

...

...

Pro ověření vlastností algoritmů UMUD a UGMUD byl vytvořen program v prostředí programovacího jazyka Matlab. Program je upravenou verzí programu z kap. 9. Způsob rozprostření jednotlivých datových symbolů odpovídá tomu, který je uveden na obr. 2.2. Pro zjednodušení byl použit stejný způsob skramblování jako v případě downlinku. Model systému je na obr. 10.1.

Obr. 10.1 Obecný model systému pro uplink

Z důvodu složité konstrukce matice systému G bylo provedeno několik zjednodušení. V následujících simulacích je uvažován stejný model kanálu pro všechny uživatele. Přijímaný výkon je pro všechny uživatele také stejný. s n2 byla nastavena na hodnotu 0,1. 10.1 Simulace algoritmu UMUD pro ideální kanál Parametry simulace: SF = 32 N=4 A=1 t = [0 1 2] g = [1 0 0] kanálové kódování pomocí OVSF kódů počet opakování simulace = 5000

49

Na obr. 10.2 je výsledek simulace pro UMUD dle vztahu (8.4). BER pro korelační přijímač (Matched filter) i pro UMUD udává chybovost při detekci pouze jednoho uživatele v systému. Při současné detekci všech uživatelů v systému (použitím sady korelačních přijímačů a uvažováním celého vektoru dˆ , viz (8.4)) jsou výsledky obdobné, pouze BER je vyšší (sčítají se chybovosti jednotlivých uživatelů). Z obr. 10.2 je patrný přínos algoritmu UMUD oproti běžnému korelačnímu přijímači. Je patrné, že při použití víceuživatelské detekce je celková chybovost nižší, než když je každý uživatel detekován samostatně bez ohledu na ostatní. 0.45

UMUD Matched filter 0.4

0.35

0.3

BER

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

0

-0.05

0

5

10

15

20

Number of users

Obr. 10.2 Simulace algoritmu UMUD

10.2 Simulace algoritmu UMUD pro vícecestné šíření Parametry simulace: SF = 32 N=4 A=1 t = [0 1 2] g = [1 0.3 0.1] kanálové kódování pomocí OVSF kódů počet opakování simulace = 5000

50

25

30

0.6

UMUD Matched filter 0.5

0.4

BER

0.3

0.2

0.1

0

-0.1

0

5

10

15

20

25

30

Number of users

Obr. 10.3 Simulace algoritmu UMUD

10.3 Simulace algoritmu UGMUD pro ideální kanál Parametry simulace: SF = 32 N=2 A=1 t = [0 1 2] g = [1 0 0] kanálové kódování pomocí OVSF kódů počet opakování simulace = 10 000 Na obr. 10.4 je výsledek simulace pro UMUD, dle vztahu (8.4) a pro UGMUD, dle vztahu (8.8). Každá buňka obsahuje dva aktivní uživatele. BER pro korelační přijímač, pro UMUD i pro UGMUD udává celkovou chybovost při současné detekci obou uživatelů v buňce 1. Z obrázku je patrné, že UMUD má lepší výsledky než běžný korelační přijímač, což odpovídá předchozí simulaci na obr. 10.2. UMUD však neuvažuje interference z okolních buněk. Tento typ interferencí uvažuje UGMUD, který právě díky této skutečnosti poskytuje jednoznačně nejlepší výsledky.

51

0.4

UMUD Matched filter UGMUD

0.35

0.3

0.25

BER

0.2

0.15

0.1

0.05

0

-0.05

1

2

3

4

5

Number of cells

Obr. 10.4 Simulace algoritmu UGMUD

10.4 Simulace algoritmu UGMUD pro vícecestné šíření Parametry simulace: SF = 32 N=2 A=1 t = [0 1 2] g = [1 0.3 0.1] kanálové kódování pomocí OVSF kódů počet opakování simulace = 10 000

52

6

7

0.6

UMUD Matched filter UGMUD 0.5

0.4

BER

0.3

0.2

0.1

0

-0.1

1

2

3

4

5

6

7

Number of cells

Obr. 10.5 Simulace algoritmu UGMUD

Simulace 10.2 a 10.4 (obr. 10.3 a obr. 10.5) ukazují schopnost algoritmů UMUD i UGMUD vykazovat dobré výsledky i v případě vícecestného šíření. Přitom matice systému A a G byly v tomto případě konstruovány pro ideální kanál. Zahrnutí informace o kanálu do systémové matice by mělo ještě zlepšit výkon algoritmů a umožnit jejich použití pro libovolný kanál s vícecestným šířením.

53

11 Závěr Tato práce se zaměřuje na problém potlačení interferencí v systémech 2G a 3G. Byly uvedeny základní principy diverzitních systémů, problematika interferencí na rádiovém rozhraní a základní metody, které se používají pro potlačení interferencí. Podrobněji byl rozebrán princip SAIC, konkrétně algoritmus pro víceuživatelskou detekci (MUD) a také přijímač typu G-RAKE. Obě metody pro potlačení interferencí jsou určené pro systémy CDMA. Přijímač G-RAKE je určen pro downlink, MUD lze použít pro downlink i uplink. Algoritmus MUD nepotřebuje, narozdíl od přijímače G-RAKE, informace o vlastnostech rádiového kanálu. Neuvažuje však vícecestné šíření. Tento nedostatek lze sice odstranit, ovšem za cenu vzrůstu složitosti algoritmu. G-RAKE je koncipován přímo pro práci v prostředí vícecestného šíření. Práce se zaměřuje především na downlink, ale pro komplexní rozbor problematiky potlačení interferencí byly také rozebrány základy víceuživatelské detekce UMUD a zobecněné víceuživatelské detekce UGMUD pro uplink. Byly provedeny jednoduché simulace pro UMUD a UGMUD, které ukázaly, že oba typy přijímačů dosahují, ve srovnání s běžným korelačním přijímačem, významného snížení chybovosti pro uplink, UGMUD dosahuje nejlepších výsledků. Oba tyto algoritmy, zejména UGMUD, představují atraktivní řešení pro uplink u sytému UMTS. Oba algoritmy pro uplink byly uvedeny pro celistvost problematiky interferencí. Ke zjištění jejich podrobnějších vlastností by bylo nutné provést jejich další simulace Bylo provedeno několik simulací výše zmíněných přijímačů G-RAKE a MUD a jejich porovnání s běžnými typy přijímačů, konkrétně s přijímačem RAKE a běžným korelačním přijímačem. Porovnávanou veličinou byla BER. Z provedených simulací vyplynuly některé vlastnosti přijímačů. U přijímače MUD byla zjištěna vlastnost, která omezuje rozsah jeho použití. Přijímač je schopen poskytovat mnohem lepší výsledky než běžný korelační přijímač, ale pouze u systémů, které používají pseudonáhodné rozprostírací kódy. Pokud se použijí kódy ortogonální, je jeho výkon srovnatelný s výkonem běžného korelačního přijímače nebo mírně horší. Přijímač je také velmi citlivý na nastavení systému a vyžaduje např. normování rozprostírací sekvence. Velkou výhodou přijímače MUD je jeho jednoduchost a také skutečnost, že potřebuje pouze stejné informace jako běžný korelační přijímač. Pro CDMA systémy s pseudonáhodnými rozprostíracími kódy může být značným přínosem. Přijímač G-RAKE je ve srovnání s přijímačem MUD složitý. Jeho složitosti však odpovídají jeho vlastnosti. Pro downlink u systému UMTS, pro kanál s vícecestným šířením, poskytuje jednoznačně nejlepší výsledky právě přijímač typu G-RAKE. Oproti přijímači RAKE vykazuje několikanásobné zlepšení BER. G-RAKE je schopen vykazovat dobré výsledky i v systémech s pseudonáhodnými rozprostíracími kódy. Z provedených simulací vyplývá, že většinu potenciálního zisku přijímače G-RAKE lze získat při použití dvojnásobného počtu jeho korelačních přijímačů (fingers) než je počet cest při vícecestném šíření. Další zvyšování počtu korelačních přijímačů přináší pouze malý zisk, ale značně zvyšuje nároky na výpočet váhovacích koeficientů. Simulace ukazují, že oba přijímače jsou schopné vykazovat uspokojující výsledky i v případě asynchronního kanálu. Ze získaných výsledků je zřejmé, že zejména přijímač G-RAKE představuje atraktivní řešení pro downlink u systému UMTS. Jeho skutečné vlastnosti a přínos by bylo vhodné ověřit při reálném provozu.

54

Seznam literatury [1]

STAVROULAKIS, P. Interference Analysis and Reduction. Boston-London : Artech House, 2003. ISBN 1-580053-316-7.

[2]

HANUS, S.; FENCL, J.; ŠTENCEL, V. Bezdrátové a mobilní komunikace II. I.vyd. Brno : VUT, 2005. ISBN 80-214-2817-1.

[3]

BOTTOMLEY, G.; OTTOSSON, T.; WANG, Y-P. A Generalized RAKE Receiver for Interference Suppression. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Aug. 2000, vol. 18, no. 8.

[4]

HANUS, S. Bezdrátové a mobilní komunikace. I.vyd. Brno : VUT, 2003. ISBN 80-214-1833-8.

[5]

KAŠPAREC, T. Simulace W-CDMA v Matlabu. Elektrorevue [online]. 2003, č. 47 [cit. 2005-11-01]. Dostupný na WWW:< http://www.elektrorevue.cz/>.

[6]

SUNDARARAJAN, J., MAHESHWARI, V., KOILPILLAI, R. Throughput Enhancement in WCDMA Using The Generalized Rake Receiver. IETE Journal of Research, January 2005.

[7]

The Generation Partnership Project Technical Specifications Group Radio Access Network Working Group 1. BS Radio transmission and Reception (FDD). TS 25.104 V5.3.0 (2002-06) [online]. [cit. 2005-11-01]. Dokument dostupný na WWW:.

[8]

VERDU, S. Minimum Probability of Error for Asynchronous Gaussian MultipleAccess Channels. IEEE Transaction on Information Theory, Jan. 1986, vol. 32, no. 1.

[9]

MOSHAVI, S. Multi-User Detection for DS-CDMA Communications. IEEE Communication Magazine, Oct. 1996.

[10]

HONIG, M.; MADHOW, U.; VERDU, S. Blind Adaptive Multiuser detection. IEEE Transactions on Information Theory, July 1995, vol. 41, no. 4.

[11]

JONES, A.; WONG, S. Generalised Multiuser Detection in TD-CDMA. IEEE Vehicular Technology Conference, VTC 2005 61st IEEE, 2005, vol. 3. ISSN 1550-2252.

55

Seznam zkratek 2G 3G 3GPP 8PSK ACI AM/PM AWGN BER BPSK BS CCI CCIP CDMA DPCCH DPDCH DS-CDMA EDGE FDD FDMA GMSK GPRS GSM G-RAKE ISI MAI MLSE MMSE MOE MS MSE MSK MUD OVSF QPSK SAIC SRRC TDD TDMA UE UGMUD

druhá generace (Second Generation) třetí generace (Third Generation) (The 3rd Generation Partnership Project) osmistavové fázové klíčování (Eight Phase Shift Keying) rušení sousedním kanálem (Adjacent Channel Interference) amplitudová/fázová modulace (amplitude/phase modulation) aditivní bílý Gaussovský šum (Additive White Gaussian Noise) chybovost (Bit Error Ratio) dvoustavové fázové klíčování (Binary Phase Shift Keying) základnová stanice (Base Station) rušení v daném kanále (Cochannel Interference) podmíněná pravděpodobnost vzniku CCI (Conditional Cochannel Interference Probability) mnohonásobný přístup s kódovým dělením (Code Division Multiple Access) vyhrazený kanál pro přenos informací pro řízení systému (Dedicated Physical Control Channel) vyhrazený kanál pro přenos datových signálů (Dedicated Physical Data Channel) CDMA s přímým rozprostřením kódovou posloupností (Direct Sequence CDMA) (Enhanced Data Rates for GSM Evolution) kmitočtový duplex (Frequency Division Duplex) mnohonásobný přístup s kmitočtovým dělením (Frequency Division Multiple Access) varianta modulace MSK (Gaussian Minimum Shift Keying) (General Packet Radio Service) (Global System for Mobile Communication) zobecněný přijímač RAKE (Generalized RAKE) mezisymbolové interference (Intersymbol Interference) interference mnohonásobného přístupu (Multiple Access Interference) (Maximum Likelihood Sequence Estimator) kritérium minimální střední kvadratické odchylky (Minimum Mean Squared Error) střední energie výstupního signálu (Mean Output Energy) mobilní stanice (Mobile Station) střední kvadratická odchylka (Mean Square Error) kmitočtové klíčování s minimálním zdvihem (Minimum Shift Keying) víceuživatelská detekce (Multi User Detection) ortogonální rozprostírací sekvence (Orthogonal Variable Spreading Factor ) čtyřstavové fázové klíčování (Quadrature Phase Shift Keying) potlačení interferencí při použití jedné přijímací antény (Single Antenna Interference Cancellation) filtr, který zaručuje nulové ISI (Square Root Raised Cosine) časový duplex (Time Division Duplex) mnohonásobný přístup s časovým dělením (Time Division Multiple Access) mobilní stanice v systému UMTS (User Equipment) zobecněná víceuživatelská detekce pro uplink (Uplink Generalised Multi User Detection)

56

UMUD UMTS UTRA

víceuživatelská detekce pro uplink (Uplink Multi User Detection) (Universal Mobile Telecommunication System) pozemní rádiové rozhraní systému UMTS (UMTS Terrestrial Radio Access)

Přílohy - CD s elektronickou podobou tohoto textu, se zdrojovými kódy a výsledky všech výše uvedených simulací.

57

POTLAČENÍ INTERFERENCÍ U SYSTÉMŮ 2G A 3G INTERFERENCE CANCELLATION IN 2G AND 3G SYSTEMS

Recommend Documents