LTE移动通信系统链路仿真与系统仿真接口性能提高方法研究

摘要

实际使用中的移动通信系统，在进行基站选址、网络规划等工作之前，需要对整个通信系统的性能有一定的估计和了解，这需要通过系统级仿真来完成。系统级仿真关注的是多点对多点所组成的系统的通信质量，但可以想象的是，多点对多点的仿真必定会产生巨大的运算量，从而使得系统仿真的复杂度急剧增加。与系统级仿真相比，链路级仿真关注的是点对点的仿真链路，且该仿真链路的复杂度是可以接受的。因此，可通过链路仿真与系统仿真(L2S)的接口算法来利用链路仿真结果获得通信系统性能。本文主要从提高算法准确性上对L2S算法进行研究。
　　对于链路级仿真，本文搭建了硬件链路仿真平台。常规的软件仿真链路具有仿真方法简单高效的优点，但相比实际通信系统的通信过程及场景，没有实际物理信号的参与，且通常没有考虑同步及信道估计的影响，从而造成仿真准确性上的偏差。对于硬件链路仿真平台，本文用硬件设备实现了数据的数模转换、通过硬件仿真信道及采样过程，并考虑了同步与信道估计问题，这将使获得的仿真结果更接近真实通信场景，进而使得L2S算法结果更加贴近实际。同步和信道估计是硬件链路仿真平台中不可缺少的两个仿真模块，其性能对于链路仿真结果有着较大的影响。因此，本文分别研究了LTE下行链路中的同步和信道估计的常用方法，并就不同的方法进行了性能上的仿真比较，以便在硬件链路仿真平台中选用性能较高的同步和信道估计方法。
　　指数有效信噪比映射算法(EESM)是一种广泛使用的L2S接口算法。本文研究了该算法，并给出了直接使用误符号公式代替原有边界近似的改进算法，改进的算法以运算复杂度为代价，带来了准确性方面的提升，之后使用硬件链路仿真平台的仿真结果对常规EESM算法及改进后的EESM算法进行了仿真验证。仿真结果显示，改进后的EESM算法在高阶MCS有着更好的准确性，但在低阶MCS性能则相比常规EESM算法稍差。因此，改进的EESM算法可有效应用于高阶调制的通信场景。
　　本文还研究了接收比特互信息率(RBIR)算法，该算法比EESM算法具有更好的准确性，并且可应用于自适应编码调制系统。常规RBIR算法压缩函数采用简单的直接取平均法，这将会使得高阶调制部分算法误差增大。本文从压缩函数上对RBIR算法进行了改进，将压缩函数改为指数级有效压缩。硬件链路仿真平台仿真结果表明，改进的RBIR算法在低阶MCS性能相对常规RBIR算法基本一致，而在高阶有着明显的性能提升。这证明了对算法的改进是有效的。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 LTE系统简介

1．2 研究背景

1．3 国内外研究现状

1．4 论文研究内容及方法

1．5 论文组织结构

第二章 LTE下行链路物理层关键技术及硬件链路仿真平台设计

2．1 LTE下行链路物理层关键技术

2．1．1 LTE下行链路帧结构

2．1．2 OFDM技术

2．1．3 空间复用技术

2．1．4 信号检测技术

2．2 LTE下行链路物理层硬件仿真方法

2．2．1 硬件链路仿真平台设计

2．2．2 硬件链路仿真平台仿真流程

2．2．3 硬件仿真平台中的数据处理

2．2．4 基于AWGN信道的软件仿真平台与硬件仿真平台性能比较

2．3 链路仿真与系统仿真接口介绍

2．4 本章小结

第三章 硬件链路仿真平台中的同步与信道估计研究

3．1 硬件链路仿真平台同步模块研究

3．1．1 LTE下行链路中的同步问题

3．1．2 同步算法研究

3．2 硬件链路仿真平台信道估计模块研究

3．2．1 LTE下行链路小区专用参考信号

3．2．2 参考信号处的信道估计算法

3．2．3 数据位置的插值方法

3．3 本章小结

第四章 LTE下行链路EESM算法仿真研究

4．1 EESM算法

4．1．2 改进的EESM算法

4．2 EESM算法性能分析

4．2．1 AWGN信道硬件链路仿真结果分析

4．2．2 常规EESM算法仿真结果分析

4．2．3 改进的EESM算法仿真结果分析

4．2．4 常规与改进EESM算法性能比较

4．3 本章小结

第五章 LTE下行链路RBIR算法仿真研究

5．1 RBIR算法

5．1．1 常规RBIR算法

5．2 RBIR算法性能分析

5．2．2 常规RBIR算法仿真结果分析

5．2．3 改进RBIR算法仿真结果分析

5．2．4 常规与改进的RBIR算法性能比较

5．3 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

致谢

参考文献

作者简介