Информация о состоянии канала - Channel state information

В беспроводная связь, информация о состоянии канала (CSI) относится к известным свойствам канала связи. Эта информация описывает, как сигнал размножается от передатчика к приемнику и представляет собой комбинированный эффект, например, рассеяние, угасание, и мощность уменьшается с расстоянием. Метод называется Оценка канала. CSI позволяет адаптировать передачи к текущим условиям канала, что имеет решающее значение для достижения надежная связь с высоким скорость передачи данных в многоантенные системы.

CSI необходимо оценивать на приемнике и обычно квантованный и Обратная связь к передатчику (хотя оценка обратной линии возможна в TDD системы). Следовательно, передатчик и приемник могут иметь разные CSI. CSI в передатчике и CSI в приемнике иногда называют CSIT и CSIR соответственно.

Различные виды информации о состоянии канала

Существует два основных уровня CSI, а именно мгновенный CSI и статистический CSI.

Мгновенный CSI (или краткосрочная CSI) означает, что текущие условия канала известны, что можно рассматривать как знание импульсивный ответ из цифровой фильтр. Это дает возможность адаптировать передаваемый сигнал к импульсной характеристике и тем самым оптимизировать принимаемый сигнал для пространственное мультиплексирование или достичь низкого частота ошибок по битам.

Статистический CSI (или долгосрочная CSI) означает, что известна статистическая характеристика канала. Это описание может включать, например, тип распределение замираний, среднее усиление канала, компонент прямой видимости, а пространственная корреляция. Как и в случае мгновенного CSI, эту информацию можно использовать для оптимизации передачи.

Получение CSI практически ограничено тем, насколько быстро меняются условия канала. В системы быстрого замирания там, где условия канала быстро меняются при передаче одного информационного символа, разумна только статистическая CSI. С другой стороны, в системы с медленным замиранием мгновенную CSI можно оценить с разумной точностью и использовать для адаптации передачи в течение некоторого времени, прежде чем она устареет.

В практических системах доступная CSI часто находится между этими двумя уровнями; мгновенная CSI с некоторой ошибкой оценки / квантования сочетается со статистической информацией.

Математическое описание

В узкополосный затухание канал с несколькими передающими и приемными антеннами (MIMO ) система моделируется как^[1]

{displaystyle mathbf {y} = mathbf {H} mathbf {x} + mathbf {n}}

где ${displaystyle scriptstyle mathbf {y}}$ и ${displaystyle scriptstyle mathbf {x}}$ - векторы приема и передачи соответственно, и ${displaystyle scriptstyle mathbf {H}}$ и ${displaystyle scriptstyle mathbf {n}}$ - матрица канала и вектор шума соответственно. Шум часто моделируется как круговая симметричная комплексная нормаль с

{displaystyle mathbf {n} sim {mathcal {CN}} (mathbf {0} ,, mathbf {S})}

где среднее значение равно нулю, а ковариационная матрица шума ${displaystyle scriptstyle mathbf {S}}$ известен.

Мгновенный CSI

В идеале матрица каналов ${displaystyle scriptstyle mathbf {H}}$ известно прекрасно. Из-за ошибок оценки канала информация о канале может быть представлена как^[2]

{displaystyle {mbox {vec}} (mathbf {H} _ {extrm {оценка}}) sim {mathcal {CN}} ({mbox {vec}} (mathbf {H}) ,, mathbf {R} _ {extrm {ошибка}})}

где ${displaystyle scriptstyle mathbf {H} _ {extrm {оценка}}}$ оценка канала и ${displaystyle scriptstyle mathbf {R} _ {extrm {error}}}$ - матрица ковариации ошибок оценки. В векторизация ${displaystyle {mbox {vec}} ()}$ был использован для достижения штабелирования столбцов ${displaystyle scriptstyle mathbf {H}}$ , так как многомерные случайные величины обычно определяются как векторы.

Статистический CSI

В этом случае статистика ${displaystyle scriptstyle mathbf {H}}$ известны. В Замирание Рэлея канал, это соответствует знанию того, что^[3]

{displaystyle {mbox {vec}} (mathbf {H}) sim {mathcal {CN}} (mathbf {0} ,, mathbf {R})}

для некоторой известной матрицы ковариации канала ${displaystyle scriptstyle mathbf {R}}$ .

Оценка CSI

Поскольку условия канала меняются, мгновенная CSI должна быть по оценкам на краткосрочной основе. Популярным подходом является так называемая обучающая последовательность (или пилотная последовательность), при которой передается известный сигнал и матрица каналов ${displaystyle scriptstyle mathbf {H}}$ оценивается с использованием комбинированных сведений о переданном и принятом сигнале.

Обозначим обучающую последовательность ${displaystyle mathbf {p} _ {1}, ldots, mathbf {p} _ {N}}$ , где вектор ${displaystyle mathbf {p} _ {i}}$ передается по каналу как

{displaystyle mathbf {y} _ {i} = mathbf {H} mathbf {p} _ {i} + mathbf {n} _ {i}.}

Комбинируя полученные обучающие сигналы ${displaystyle mathbf {y} _ {i}}$ за ${displaystyle i = 1, ldots, N}$ , общая обучающая сигнализация становится

{displaystyle mathbf {Y} = [mathbf {y} _ {1}, ldots, mathbf {y} _ {N}] = mathbf {H} mathbf {P} + mathbf {N}}

с обучающей матрицей ${displaystyle scriptstyle mathbf {P} = [mathbf {p} _ {1}, ldots, mathbf {p} _ {N}]}$ и матрица шума ${displaystyle scriptstyle mathbf {N} = [mathbf {n} _ {1}, ldots, mathbf {n} _ {N}]}$ .

В этом обозначении оценка канала означает, что ${displaystyle scriptstyle mathbf {H}}$ следует восстанавливать из знания ${displaystyle scriptstyle mathbf {Y}}$ и ${displaystyle scriptstyle mathbf {P}}$ .

Оценка методом наименьших квадратов

Если распределение каналов и шума неизвестно, то наименьших квадратов оценщик (также известный как несмещенная оценка с минимальной дисперсией ) является^[4]

{displaystyle mathbf {H} _ {extrm {LS-оценка}} = mathbf {Y} mathbf {P} ^ {H} (mathbf {P} mathbf {P} ^ {H}) ^ {- 1}}

где ${displaystyle () ^ {H}}$ обозначает сопряженный транспонировать. Оценка Среднеквадратичная ошибка (MSE) пропорционально

{displaystyle mathrm {tr} (mathbf {P} mathbf {P} ^ {H}) ^ {- 1}}

где ${displaystyle mathrm {tr}}$ обозначает след. Ошибка сводится к минимуму, когда ${displaystyle mathbf {P} mathbf {P} ^ {H}}$ масштабный единичная матрица. Это может быть достигнуто только тогда, когда ${displaystyle N}$ равно (или больше) количеству передающих антенн. Простейшим примером оптимальной обучающей матрицы является выбор ${displaystyle scriptstyle mathbf {P}}$ как (масштабированная) единичная матрица того же размера, что и количество передающих антенн.

Оценка MMSE

Если известны распределение каналов и шума, то это априори информация может быть использована для уменьшения ошибки оценки. Этот подход известен как Байесовская оценка а для каналов с рэлеевским замиранием он использует

{displaystyle {mbox {vec}} (mathbf {H}) sim {mathcal {CN}} (0,, mathbf {R}), quad {mbox {vec}} (mathbf {N}) sim {mathcal {CN} } (0,, mathbf {S}).}

В Оценщик MMSE является байесовским аналогом оценки наименьших квадратов и становится^[2]

{displaystyle {mbox {vec}} (mathbf {H} _ {extrm {MMSE-оценка}}) = left (mathbf {R} ^ {- 1} + (mathbf {P} ^ {T}, otimes, mathbf { I}) ^ {H} mathbf {S} ^ {- 1} (mathbf {P} ^ {T}, otimes, mathbf {I}) ight) ^ {- 1} (mathbf {P} ^ {T}, otimes, mathbf {I}) ^ {H} mathbf {S} ^ {- 1} {mbox {vec}} (mathbf {Y})}

где ${displaystyle otimes}$ обозначает Кронекер продукт и единичная матрица ${displaystyle scriptstyle mathbf {I}}$ имеет размерность количества приемных антенн. Оценка Среднеквадратичная ошибка (MSE) - это

{displaystyle mathrm {tr} left (mathbf {R} ^ {- 1} + (mathbf {P} ^ {T}, otimes, mathbf {I}) ^ {H} mathbf {S} ^ {- 1} (mathbf {P} ^ {T}, otimes, mathbf {I}) ight) ^ {- 1}}

и минимизируется обучающей матрицей ${displaystyle scriptstyle mathbf {P}}$ это в целом может быть получено только путем численной оптимизации. Но существуют эвристические решения с хорошей производительностью, основанные на наполнение водой. В отличие от оценки методом наименьших квадратов ошибка оценки для пространственно коррелированный каналов можно свести к минимуму, даже если ${displaystyle N}$ меньше, чем количество передающих антенн.^[2] Таким образом, оценка MMSE может как уменьшить ошибку оценки, так и сократить требуемую обучающую последовательность. Однако необходимо дополнительно знать корреляционную матрицу каналов. ${displaystyle scriptstyle mathbf {R}}$ матрица корреляции шума ${displaystyle scriptstyle mathbf {S}}$ . При отсутствии точного знания этих корреляционных матриц необходимо сделать надежный выбор, чтобы избежать ухудшения MSE.^[5]^[6]

Оценка на основе данных или слепая оценка

В подходе, основанном на данных, оценка канала основана на некоторых известных данных, которые известны как в передатчик и на получатель, например обучающие последовательности или пилотные данные.^[7] При слепом подходе оценка основана только на полученных данных без какой-либо известной передаваемой последовательности. В компромисс точность по сравнению с накладными расходами. Подход на основе данных требует большего пропускная способность или у него выше накладные расходы чем слепой подход, но он может обеспечить лучшую оценку канала точность чем слепой оценщик.

Веб ссылки

использованная литература

^ А. Тулино, А. Лозано, С. Верду, Влияние антенной корреляции на пропускную способность многоантенных каналов, IEEE Transactions on Information Theory, vol 51, pp. 2491-2509, 2005.
^ ^а ^б ^c Э. Бьёрнсон, Б. Оттерстен, Структура для оценки на основе обучения в произвольно коррелированных каналах MIMO Rician с нарушением Rician, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 58, pp. 1807-1820, 2010.
^ Я. Кермоал, Л. Шумахер, К.И. Педерсен, П. Могенсен, Ф. Фредериксен, Стохастическая модель радиоканала MIMO с экспериментальной проверкой В архиве 2009-12-29 в Wayback Machine, IEEE Journal on Selected Area Communications, том 20, стр. 1211-1226, 2002.
^ М. Бигуеш и А. Гершман, Оценка канала MIMO на основе обучения: исследование компромиссов оценщика и оптимальных обучающих сигналов В архиве 6 марта 2009 г. Wayback Machine, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 54, pp. 884-893, 2006.
^ Ю. Ли, Л. Дж. Чимини и Н. Солленбергер, Надежная оценка канала для систем OFDM с каналами с быстрым дисперсионным замиранием, IEEE Transactions on Communications, том 46, стр. 902-915, июль 1998 г.
^ М. Д. Нисар, В. Утчик и Т. Хинделанг, Максимально надежная двухмерная оценка канала для систем OFDM, IEEE Transactions on Signal Processing, том 58, стр. 3163-3172, июнь 2010 г.
^ А. Чжуан, Э. Лохан и М. Ренфорс, «Сравнение алгоритмов, ориентированных на принятие решений, и алгоритмов, управляемых пилотом, для комплексной оценки отводов канала в системах WCDMA нисходящей линии связи», в Proc. 11-го IEEE Personal and Indoor Mobile Radio Communications (PIMRC), vol. 2, сентябрь 2000 г., стр. 1121-1125.

[tulino-1] А. Тулино, А. Лозано, С. Верду, Влияние антенной корреляции на пропускную способность многоантенных каналов, IEEE Transactions on Information Theory, vol 51, pp. 2491-2509, 2005.

[bjornson-2] а ^б ^c Э. Бьёрнсон, Б. Оттерстен, Структура для оценки на основе обучения в произвольно коррелированных каналах MIMO Rician с нарушением Rician, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 58, pp. 1807-1820, 2010.

[kermoal-3] Я. Кермоал, Л. Шумахер, К.И. Педерсен, П. Могенсен, Ф. Фредериксен, Стохастическая модель радиоканала MIMO с экспериментальной проверкой В архиве 2009-12-29 в Wayback Machine, IEEE Journal on Selected Area Communications, том 20, стр. 1211-1226, 2002.

[biguesh-4] М. Бигуеш и А. Гершман, Оценка канала MIMO на основе обучения: исследование компромиссов оценщика и оптимальных обучающих сигналов В архиве 6 марта 2009 г. Wayback Machine, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 54, pp. 884-893, 2006.

[yeli-5] Ю. Ли, Л. Дж. Чимини и Н. Солленбергер, Надежная оценка канала для систем OFDM с каналами с быстрым дисперсионным замиранием, IEEE Transactions on Communications, том 46, стр. 902-915, июль 1998 г.

[nisar-6] М. Д. Нисар, В. Утчик и Т. Хинделанг, Максимально надежная двухмерная оценка канала для систем OFDM, IEEE Transactions on Signal Processing, том 58, стр. 3163-3172, июнь 2010 г.

[Zhuang2000-7] А. Чжуан, Э. Лохан и М. Ренфорс, «Сравнение алгоритмов, ориентированных на принятие решений, и алгоритмов, управляемых пилотом, для комплексной оценки отводов канала в системах WCDMA нисходящей линии связи», в Proc. 11-го IEEE Personal and Indoor Mobile Radio Communications (PIMRC), vol. 2, сентябрь 2000 г., стр. 1121-1125.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]