МЕТОД ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ КАНАЛА ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ, РЕАЛИЗОВАННОГО ПО ТЕХНОЛОГИИ МНОГОЛУЧЕВОГО МУЛЬТИПЛЕКСИРОВАНИЯ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ КАНАЛОВ (OFDM-MIMO)

Башкиров А.В.; Макаров О.Ю.; Демихова А.С.; Долженко М.В.; Ильина О.В.

DOI 10.36622/VSTU.2020.16.5.013 УДК 621.3.049.77

МЕТОД ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ КАНАЛА ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ, РЕАЛИЗ0ВАНН0Г0 ПО ТЕХНОЛОГИИ МНОГОЛУЧЕВОГО МУЛЬТИПЛЕКСИРОВАНИЯ С ОРТОГОНАЛЬНЫМ ЧАСТОТНЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ КАНАЛОВ (OFDM-MIMO)

А.В. Башкиров, О.Ю. Макаров, А.С. Демихова, М.В. Долженко, О.В. Ильина Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия

Аннотация: предложен метод сочетания мультиплексирования с ортогональным частотным разделением каналов (OFDM) с пространственно-временным блочным кодированием (STBC). Предлагаются коды с пониженной сложностью декодирования и высокой эффективностью использования полосы пропускания. Большинство работ по данной тематике предлагают комбинацию кодов STBC-OFDM для ситуаций, где параметры канала известны заранее и прошиты в приемнике. С внедрением новых методов оценки каналов моделируются и анализируются реальные условия, чтобы предложить методы, подходящие для эффективной работы будущих беспроводных технологий, таких как 5G. Исследована методика оценки каналов для систем STBC-OFDM с использованием различного количества передающих и приемных антенн, различного порядка модуляции для пилотных и информационных поднесущих, различного количества пилотных поднесущих и различных условий состояния канала. Представлены результаты моделирования для 2-х и 4-х передающих антенн и 1-х и 2-х приемных антенн, а также проведено сравнение алгоритма оценки канала с идеальным случаем, когда предполагается, что параметры канала известны в приемнике. Кроме того, исследовано влияние группового декодирования путем анализа времени декодирования одного блока STBC-OFDM и времени, сэкономленного на декодировании всей группы блоков данных. Из результатов моделирования видно, что предложенная методика обладает преимуществами повышения вычислительной эффективности системы за счет сокращения времени вычислений при одновременном увеличении числа пилотных поднесущих. Использование метода группового декодирования позволяет системе быть более устойчивой к распространению ошибок. Действительно, в традиционных схемах, использующих итерационный метод, где оценка канала выполняется в начале передачи, распространение ошибки имеет решающее значение, так как ошибка в оценке параметра канала приведет к неточному декодированию данных. В рамках проведенного исследования были предложены новая совместная оценка канала и восстановление поврежденных данных. Метод отличается энергоэффективностью и простотой вычислений за счет того, что он не требует инверсии матрицы на приемнике в отличие от других методов, рассматриваемых в литературе

Ключевые слова: коды с пониженной сложностью декодирования, методика оценки каналов для систем STBC-OFDM, методика оценки канала с использованием метода группового декодирования для STBC-OFDM, метод повышения вычислительной эффективности системы передачи данных за счет сокращения времени вычислений при одновременном увеличении числа пилотных поднесущих

Введение

В среде многолучевых беспроводных каналов развертывание систем с несколькими входами и несколькими выходами (MIMO), которые значительно увеличивают пропускную способность канала, привело к достижению высокой скорости передачи данных без увеличения общей мощности передачи или полосы пропускания. Системы MIMO находятся под большим вниманием с тех пор, как Аламоути ввел хорошо известные пространственно-временные блочные коды (STBC) [1], которые состоят из данных, закодированных в пространстве и времени для повышения надежности передачи, поскольку избыточные копии исходных данных передаются по независимым каналам. MIMO и особенно STBC

также были приняты в стандарте IEEE 802.11 n [1,4] для достижения более высокой скорости передачи данных и обеспечения более надежного приема, чем традиционная одноантенная связь [2].

На практике беспроводные каналы связи являются изменяющимися во времени или частотно-селективными, особенно для широкополосных и мобильных приложений. Для решения этих задач была использована перспективная комбинация, а именно MIMO с ортогональным частотным разделением мультиплексирования (OFDM), которая уже была принята для нынешних и будущих стандартов широкополосной связи, таких как LTE или WiMax [2]. OFDM может уменьшить влияние частотно-селективного канала.

Это происходит потому, что в OFDM поток данных, который должен быть передан, разделен на несколько параллельных потоков, а широкополосный канал разделен на несколь-

ко параллельных узкополосных подканалов, и таким образом каждый подканал имеет более низкий поток данных скорости. Кроме того, OFDM является эффективной полосой пропускания, поскольку параллельные поднесущие ортогональны друг другу и в результате перекрывают друг друга, не вызывая помех. OFDM также был доказан как надежный метод модуляции в условиях многолучевого частотно-селективного затухания [3].

В дополнение к пространственному и временному кодированию комбинация MIMO-OFDM предлагает третий метод кодирования: частотное. Эти схемы кодирования, известные как пространственно-частотное блочное кодирование (SFBC) и пространственно-временное частотное блочное кодирование (STFBC), которые, соответственно, способны достигать двумерного кодирования в пространстве и частоте и трехмерного кодирования в пространстве, времени и частоте, недавно были предложены в литературе [4]. MIMO-OFDM уже был принят несколькими стандартами, такими как IEEE 802.11 n, IEEE802.16a и 3GPP [4]. Однако как в STBC-OFDM, так и в SFBC-OFDM параметры канала должны быть известны в приемнике для восстановления передаваемых символов. Поэтому оценка каналов с приемлемым уровнем точности и аппаратной сложности стала важной темой исследований для систем MIMO-OFDM.

В литературе были предложены два подхода к оценке канала. Оценка слепого канала [6], основанная на использовании статистической информации полученных символов, очень привлекательна благодаря своему преимуществу экономии полосы пропускания.

Однако слепая техника ограничена медленным временем варьирования каналов и имеет более высокую сложность на приемнике. С другой стороны, оценку пилотных каналов с использованием пилотных последовательностей, рассеянных в передаваемом сигнале и известных на приемнике, проще реализовать и можно применить к различным типам каналов, хотя использование пилотов влияет на скорость передачи данных, поскольку требуется низкая сложность с компромиссом между эффективностью полосы пропускания и точной оценкой.

Рис. 1 иллюстрирует передачу, где наиболее сильными компонентами являются компоненты прямой видимости (LOS), которые непосредственно передаются от передатчика к приемнику без какого-либо отражения, в то

время как другие компоненты, которые отражаются, называются компонентами без прямой видимости (NLOS) или рассеивающими компонентами. Таким образом, при описании распределений Рэлея и Рикана функция плотности вероятности принятого сигнала следует за распределением Рикана в среде LOS рис. 1 а), в то время как распределение Рэлея следует в среде NLOS рис. 1 б) [5].

Интересной ключевой особенностью схемы Аламоути является то, что последовательности, передаваемые с разных антенн, ортогональны, так как матрица s раз равна матрице S и равна матрице тождества, такой как:

S2S2

H

\So Sj] г * So -S1

* u * S* * Sj 0

=

IS I2/, (1)

где надстрочный знак представляет собой Эрмитову матрицу S, которая является транспозицией и сопряжением матрицы S, а I - матрица тождества 2x2.

Базовая станция

Мобильны!) приемник

а) Связь в прямой видимости

Мобильный приемник

б) Связь посредством отраженного сигнала

Рис. 1. Распространение сигнала в беспроводной среде с потерями (а) и без потерь (б)

Предполагая, что параметры канала постоянны в течение двух последовательных символов, получим:

h1 X = ^ X + Т = Уц = |

h2 X = У2X + Т = У2 = |

где hi и, h2 при i= 1,2 - амплитудный и фазовый сдвиг соответственно. На приемнике полученные сигналы в моменты времени t и t+T могут быть выражены как в (3). Полученный сигнал будет обозначаться ri и r2 в момент времени t и t+T соответственно.

r1 = r t = h1 s0 + h2 s1 + n1 r2 = r t + T = - hi Si + - h2 So + П2, (3) где n1 и n2 представляют собой образцы белого Гауссова шума.

Предполагается, что символы OFDM передаются по многолучевому каналу Рэлея от i-й передающей антенны к j-й приемной антенне. Рэлеевские замирания многолучевого канала могут быть описаны как:

hh] (%t) = l^oYjj (t)S(T-Tjji), (4)

где L-число путей, Т;,у - задержка l-го пути, Yi,j,i(t) - соответствующий коэффициент усиления, 5(t) - функция Дирака. Предполагается, что все пути Yi,j,i(t) независимы друг от друга.

Дискретный канальный отклик поднесу-щих между I-й передающей антенной и j-й приемной антенной может быть выражен следующим образом:

где Nfft - размер быстрого преобразования Фурье (FFT), а k - поднесущая.

В приемнике выполняется аналогичная процедура. Данные принимаются и преобразуются вниз, циклический префикс удаляется и выполняется операция БПФ. Схемы кодирования STBC и SFBC предлагают простой алгоритм декодирования, когда параметры канала известны в приемнике.

Результаты моделирования

Эффективность предложенной методики оценки итерационных каналов оценивалась в соответствии со спецификациями, описанными в стандарте WiMax для фиксированной беспроводной связи. Моделирование проводилось для двух и четырех передающих антенн и одной и двух приемных антенн. Кроме того, метод был протестирован с использованием различного количества пилотных поднесущих, различных сред каналов и различных порядков модуляции.

Модуляция QAM с индексом 16 и 64 была использована для сценария моделирования, а также Mt = 2, 4 и Nr = 1, 2. Система имеет полосу пропускания канала 3,5 МГц и несущую

частоту 2,5 ГГц. Конкретные параметры моделирования представлены в таблице.

Выделение поднесущих кадра OFDM производится в соответствии со стандартом IEEE802. 16e (WiMax); индексы -128—101 и 101~127 зарезервированы для защитного интервала, 0 - для поднесущей постоянного тока, -100—1 и 1~100 определены как выбранные поднесущие, в которых -88, -63, -38, -13, 13, 38, 63 и 88 являются пилотными поднесущи-ми, а остальные указаны как поднесущие данных.

Параметры моделирования для систем

STBC-OFD M

Размер БПФ (тысяч точек) 256

Количество активных поднесущих (NUSed) 200 (192 для данных, 8 для пилотного сигнала)

Полоса пропускания канала 3,5 МГц

Частота дискретизации (Fs) 2,28 Гц (n=57/50)

Расстояние между соседними поднесущими (Af) 8,9 КГц

Полезная длительность символа (Tb) 0,112 мс

Общая длительность символа (Ts) 140 |xs

Длина циклического префикса (СР) 1/4

Модуляция BPSK, 16 QAM, 64QAM

SUI (Stanford University Interim) 1, 3

Передающая антенна 2, 4

Приемная антенна 1, 2

На рис. 2 и 3 приведены результаты моделирования предложенной методики оценки канала для 2-х и 4-х передающих антенн с одной и двумя приемными антеннами при различном количестве пилотных поднесущих и различных порядках модуляции. Полученные результаты иллюстрируют работоспособность как предложенного метода, так и идеального случая, когда информация о состоянии канала (CSI) известна на приемнике.

Результаты моделирования для 2 и 4 передающих антенн и 1 и 2 приемных антенн показывают, что предложенная методика

оценки канала испытывает ухудшение на 4-8 дБ по сравнению со случаем, когда параметры канала известны в приемнике.

Рис. 2. Результаты моделирования для 2 и 4 передающих антенн с 1 приемной антенной с 16QAM под БШ 1

Из результатов моделирования видно, что по мере увеличения числа пилотных поднесу-щих производительность предлагаемого метода стремится к тому случаю, когда параметры канала известны на приемнике. Таким обра-

зом, по результатам моделирования производительность была улучшена на 1-3 дБ за счет увеличения числа пилотных поднесущих с 8 до 24.

Рис. 3. Результаты моделирования для 2 и 4 передающих антенн с 2 приемными антеннами с 64QAM под БШ 1

Производительность системы БТВС-OFDM для различного количества пилотных поднесущих была получена путем сохранения фиксированного количества поднесущих дан-

ных на уровне 192 и уменьшения защитного интервала в соответствии с требуемым количеством пилотов. Несмотря на то, что производительность системы повышается при ис-

пользовании большего числа пилотных подне-сущих, использование большего числа пилотных поднесущих является неэффективным с точки зрения пропускной способности.

BER также может быть улучшен за счет использования различных порядков модуляции для пилотных и поднесущих данных. В отличие от большинства предлагаемых работ, где порядок модуляции, используемый пилотной последовательностью, фиксирован, в этой работе мы рассмотрели два типа порядков модуляции для пилотной последовательности.

Выводы

В этой работе была предложена новая методика оценки канала с использованием метода группового декодирования для БТВС-OFDM. Из результатов моделирования видно, что предложенная методика обладает преимуществами повышения вычислительной эффективности системы за счет сокращения времени вычислений при одновременном увеличении числа пилотных поднесущих.

Кроме того, использование метода группового декодирования позволяет системе быть более устойчивой к распространению ошибок. Действительно, в традиционных схемах, использующих итерационный метод, где оценка канала выполняется в начале передачи, распространение ошибки имеет решающее значение, так как ошибка в оценке параметра канала приведет к неточному декодированию данных.

Результаты моделирования также показывают, что большее число групп приводит к большему времени вычислений. Однако необходимо найти компромисс между BER и эффективностью полосы пропускания, поскольку

Поступила 02.09.2020; I

большее число пилотных поднесущих приведет к меньшему количеству передаваемых данных на символы OFDM или меньшему защитному интервалу, что позволит ISI.

На данном этапе исследований была предложена новая совместная оценка канала и обнаружения данных. Метод отличается простотой, временной эффективностью вычислений за счет своей простоты и за счет того, что метод не требует инверсии матрицы на приемнике в отличие от других методов, предложенных в известной литературе.

Литература

1. Lu B. and Wang X. Space-time code design in OFDM systems// in IEEE Conference on Global Telecommunications. 2000. Vol.2. Pp. 1000-1004

2. Wei Z., Xia X. and Ben K. Letaief Space-Time/Frequency Coding for MIMO-OFDM in Next Generation Broadband Wireless Systems// IEEE Wireless Communications. 2007. Vol. 14. Pp. 32-43

3. Башкиров А.В., Свиридова И.В. Реализация стохастического LDPC-декодера на ПЛИС// Вестник Воронежского государственного технического университета. 2018. Т. 14. № 6. С. 103-107.

4. Анализ структуры, декодирования и оптимизации гибридных недвоичных LDPC-кодов / Н.В. Астахов, А.В. Башкиров, А.В. Муратов, В.М. Питолин, М.В. Хорошайлова // Надежность и качество: тр. междунар. симпозиума. Пенза: Пензенский государственный университет, 2017. Т. 1. С. 355-359.

5. Частотно-временной анализ нестационарных сигналов методами вейвлет-преобразования и оконного преобразования Фурье / Н.В. Астахов, А.В. Башкиров, О.Е. Журилова, О.Ю. Макаров // Радиотехника. 2019. Т. 83. № 6 (8). С. 109-112.

6. Низкоплотностные коды малой мощности декодирования / А.В. Башкиров, А.В. Муратов, М.В. Хо-рошайлова, А.В. Ситников, С.А. Ермаков // Радиотехника. 2016. № 5. С. 32-37.

к публикации 22.10.2020

Информация об авторах

Башкиров Алексей Викторович - д-р техн. наук, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоаппаратуры, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: fabi7@mail.ru, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0939-722X

Макаров Олег Юрьевич - д-р техн. наук, профессор кафедры конструирования и производства радиоаппаратуры, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: moy230@yandex.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2106-2027

Демихова Алеся Сергеевна - магистр, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: kipr@vorstu.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2948-3240

Долженко Мария Викторовна - студент, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: mashad51@gmail.com

Ильина Ольга Вячеславовна - студент, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: VOIlyina@gmail.com

METHOD FOR ESTIMATING DATA TRANSMISSION CHANNEL PARAMETERS, IMPLEMENTED BY OFDM-MIMO TECHNOLOGY

A.V. Bashkirov, O.Yu. Makarov, A.S. Demikhova, M.V. Dolzhenko, О.V. Il'ina

Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia

Abstract: in this paper, a method for combining OFDM with STBC is proposed. Codes with reduced decoding complexity and high bandwidth efficiency are proposed. Most of the works on this topic suggest a combination of STBC-OFDM codes for situations where the channel parameters are known in advance and are embedded in the receiver. With the introduction of new channel estimation methods, real-world conditions are modeled and analyzed to propose methods suitable for efficient operation of future wireless technologies such as 5G. The article explores a channel estimation technique for STBC-OFDM systems using different numbers of transmit and receive antennas, different modulation orders for pilot and data subcarriers, different numbers of pilot subcarriers, and different channel conditions. Simulation results for 2 and 4 transmitting antennas and 1 and 2 receiving antennas are presented, as well as a comparison of the channel estimation algorithm with the ideal case, when it is assumed that the channel parameters are known in the receiver. In addition, the effect of group decoding was investigated by analyzing the decoding time of one STBC-OFDM block and the time saved on decoding the entire group of data blocks. It can be seen from the simulation results that the proposed method has the advantages of increasing the computational efficiency of the system by reducing the computation time while increasing the number of pilot subcarriers. As part of the research carried out in the article, a new joint channel assessment and recovery of damaged data were proposed. The method is distinguished by its energy efficiency and simplicity of calculations due to the fact that the method does not require inversion of the matrix at the receiver, unlike other methods proposed in the literature

Key words: codes with reduced decoding complexity, channel estimation technique for STBC-OFDM systems using different numbers of transmitting and receiving antennas, channel estimation technique using a group decoding technique for STBC-OFDM, method for increasing the computational efficiency of a data transmission system by reducing computation time while increasing the number of pilot subcarriers

References

1. Lu B., Wang X. "Space-time code design in OFDM systems", IEEE Conference on Global Telecommunications, 2000, vol. 2, pp. 1000-1004.

2. Wei Z., Xia X., Letaief K.B. "Space-Time/Frequency Coding for MIMO-OFDM in next generation broadband wireless systems", IEEE Wireless Communications, 2007, vol. 14, pp. 32-43.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

3. Bashkirov A.V., Sviridova I.V. "Implementation of stochastic LDPC decoder on FPGA", Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2018, vol. 14, no. 6, pp. 103-107.

4. Astakhov N.V., Bashkirov A.V., Muratov A.V., Pitolin V.M., Khoroshailova M.V. "Analysis of the structure, decoding, and optimization of hybrid non-binary LDPC codes", Proc. of Intern. Symposium: Reliability and Quality (Nadezhnost' i kachestvo: tr. mezhdunar. simpoziuma), Penza State University, 2017, vol. 1, pp. 355-359.

5. Astakhov N.V., Bashkirov A.V., Zhurilova O.E., Makarov O.Yu. "Frequency-time analysis of non-stationary signals by wavelet transform and window Fourier transform", Radio Engineering (Radiotekhnika), 2019, vol. 83, no. 6 (8), pp. 109-112.

6. Bashkirov A.V., Muratov A.V., Khoroshailova M.V., Sitnikov A.V., Ermakov S.A. "Low-density codes of low decoding power", Radio Engineering (Radiotekhnika), 2016, no. 5, pp. 32-37.

Submitted 02.09.2020; revised 22.10.2020

Information about the authors

Aleksey V. Bashkirov, Dr. Sc. (Technical), Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: fabi7@mail.ru, ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0939-722X

Oleg Yu. Makarov, Dr. Sc. (Technical), Professor, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: moy230@yandex.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-2106-2027

Alesya S. Demikhova, MA, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: kipr@vorstu.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2948-3240

Mariya V. Dolzhenko, student, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: mashad51@gmail.com

d'ga V. Il'ina, student, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: VOIlyina@gmail.com