系统级评估创新的mimo - ofdm系统广播数字电视编码

文摘

广播数字电视单频网络(sfn)是一个主题的理论和实践对未来广播系统。尽管已经取得了进展的特征描述,仍然存在相当大的差距与MIMO技术的部署。本文的贡献是多方面的。首先,我们调查的可能性,应用天线之间的时空(ST)编码器SFN的两个网站。然后,我们介绍一个3 d space-time-space分组码为未来地面数字电视单频网的体系结构。拟议中的3 d代码是基于双层结构设计注液电池和晶格内部空间time-coded传输。最终,我们建议适应技术有效指数信噪比(信噪比)的映射(EESM)预测比特误码率(BER)的MIMO系统的信道译码器的输出。EESM方法以及模拟结果将用于双重检查我们的3 d代码的效率。效率得到平等和不平等的权力收到任何接收器的位置,充分结合圣代码。3 d代码是一个非常有前途的候选人SFN与MIMO传输架构。

1。介绍

广播数字电视目前的集约发展和标准化活动。地面广播是最具挑战性的传输系统中现有的无线电扩散系统由于存在强烈的回声。

从技术上讲,单频网络(sfn) (1]目前由传输优势降低强国在不同网站整个覆盖区域。SFN,不同的天线发送相同的信号在同一时刻同一载波频率。对于现有SFN架构实现的单变量系统的输出自部署非常简单由于使用一个发射天线的网站。然而,由于客户服务需求的增加,需要部署SFN新MIMO技术的保证频谱效率高以及高分集增益。MIMO技术结合正交频分复用(OFDM)技术是追求作为一个潜在的候选人未来的地面便携式和移动数字视频广播DVB-T2和DVB-NGH相关建议。实际上,一个主要的研究课题涉及mimo - ofdm方案优化的为了获得high-spectrum效率高清晰度电视(HDTV)服务。在文献中,很少有研究SFN MIMO传输。的作者(2)提出一种新的SFN模型文中增加分集增益SFN架构。在[3),一个阵列天线接收器使用最大比率结合技术提出了改善系统性能的SFN的传播。缺乏研究这个原始的想法激发我们的工作将mimo - ofdm传输的应用扩展到SFN架构。

SFN的mimo - ofdm方案的优化是非常可取的是领导的比特误码率(BER)在通道解码。然而,mimo - ofdm系统的优化模拟耗时。因此,它是非常重要的准确抽象系统级别的误码率性能解析表达式。此外,系统级性能抽象应该考虑不同的传输条件,也就是说,调制和编码方案(MCS),同步错误,信道衰落,等等。

介绍了一个完整的mimo - ofdm方案的优化研究SFN架构。优化是双重检查分析和模拟。这项工作进行了框架内一个新的欧洲凯尔特人项目调用广播的21世纪(B21C)项目(4),是一些以前作品的延伸(5- - - - - -7]。在本文中,我们提出一个mimo - ofdm方案利用3 d SFN的特定的特征。更准确地说,这项工作的贡献是多种的。首先,我们调查的可能性,应用时空分组码(摘要)编码器之间的两个站点的天线SFN的架构。其次,使用迭代接收机,提出了广义框架造型的影响不平衡的权力收到了来自不同传输天线mimo - ofdm系统中。这是一个关键的问题在SFN移动和便携接待。这项工作的另一个贡献是建议一个新的3 d space-time-space (STS)分组码SFN的环境。使用第二个空间维度在STS的代码将被证明是特别适应高效SFN的情况下传播。该代码是基于双层建筑圣编码的组合所产生的两种编码方案:注液电池圣编码和晶格内的圣编码。最后,我们提出本文适应技术,最初用于OFDM系统,预测系统在mimo - OFDM系统的信道解码器的输出。 This technique, called exponential effective SNR mapping (EESM) [7),是经验,但一直在3 gpp验证项目研究OFDM项目(8]。它提供了一个可靠的链路级仿真和系统级模拟之间的联系。在我们的贡献,我们表明,EESM方法是独立的天线系统方案和接收方权利不平衡。它只取决于调制和编码方案(MCS)。

本文的结构如下。部分3描述的SFN MIMO技术的体系结构。节4,我们现在的传动系统模型。部分5介绍了用迭代接收机接收模型。节6,我们将讨论不同方式的施工方案考虑在本文中,我们描述我们提出了3 d mimo - ofdm传输代码。节7,我们适应一个精确的抽象系统的误码性能水平,最初提出的OFDM系统中,mimo - OFDM系统的。节8,我们仔细检查的效率提出了3 d代码使用BER部分中描述的抽象方法7。结论部分8。

2。MIMO系统在SFN

在本文中,我们提出了应用MIMO天线位于不同站点之间的通信方案SFN的架构。这样一个系统可以实现使用传输天线(Tx)站点,如图1。不失一般性,我们将考虑在我们的研究的传播行为使用共有两个邻近的细胞和接收天线(Rx)。我们研究的扩展更多的网站可以充分适应。

经典,SFN架构,在同一时刻不同的天线发送相同的信号在同一频率。SFN的正常工作,造成延迟传播不同的接收信号必须小于保护间隔的持续时间(GI)时间插入到每个OFDM符号的开始。

作为起点,我们假设每个站点有一个天线和接收机接收信号从天线。SFN的情况下,信号之间的时间偏移收到每个站点的天线可以看作是发射机的信号之间的时间偏移叠加(信号之间的时间延迟传输天线)和信号之间的时间偏移量每个发射机和接收机。第一补偿通常是微不足道的自同步发射器和一个ultrastable参考像全球定位系统(GPS)。第二偏置可以看到如下。当移动终端(MT)移动在一个细胞中,它从自己的手机天线接收信号也从邻近的细胞天线。太不等距以来两个天线,从每一个接收到的信号将推迟根据MT的位置。这结果延迟从天线接收到的两个信号之间或等价之间的信道冲激响应(cir)发射器和接收器。延迟是直接关系到发射机和接收机之间的距离,从而在接收信号强度比。假设相同的发射功率在每个天线的接收功率我th天线 在哪里是接收器之间的距离我th发射机和α是传播常数取决于传输环境。

每个圆之间的延迟我发射机和接收机 在哪里c是光的速度。

不失一般性,我们假设第一个发射机网站参考网站。替换从(2)(1),圆形的延迟的我(即th链接。之间的我th发射机和接收机)的参考天线可以表达的 在哪里之间的距离参考发射器(第一个)和接收器;和接收功率的区别(dB)中表达从参考站点接收信号与接收到的信号的我发射机。它是由

在续集中,我们将假设权力收到参考天线= 0分贝和距离大于无论。这是一个真实的情况太接近自己的细胞比其他天线天线。在这种情况下,比之间的功率衰减因子既不是吗我发射机和MT。因此,传输模式就相当于收到每个站点的天线系统不平衡的力量。图2显示了一个示例的功率衰减因子之间的关系β的圆形的延迟链接对参考天线信号。

如果我们现在认为Tx在一个站点的数量大于1(即,),选择一个适当的分配方案应该是基于这种不平衡。此外,它应该适合注液电池环境(即。,between antennas signals of each site) and intracell environment (i.e., between antennas signals in each site). Furthermore, it should be chosen adequately to cope with equal and unequal received powers. This will be the subject of Section6我们提出一个3 d STS代码适应这种情况。

我们注意到,在本文中,我们考虑独立CIR SFN架构的主要问题,即新闻调查中心的问题延迟和功率损耗。然而,在实际情况下,也应该考虑圆形的相关性等问题。读者可以参考(9),引用其中的更多细节。

3所示。传播模型

在本节中,我们描述了传输模型的双层构造方式的天线之间不同的站点。这里提出的双层依然应对平等和不平等的权力。第一层在计划的代码对应的注液电池圣编码而第二个对应于晶格内的圣编码。

图3在每个站点上描绘了发射机模块。信息比特第一频道编码、随机交叉和美联储正交幅度调制(QAM)模块。我们回忆我们的研究限制在两个网站只能在不同形式和概括。因此,SFN传输系统涉及两个站点(图中描述1)可以被视为一种双层方案在空间域。第一层是两个站点之间隔开D公里。第二层是天线之间的分离d米在一个网站。第一层,时空分组码(摘要)方案应用两个信号通过每个站点之间的天线。在第二层,我们使用第二种方式为每个子集的编码器信号传播相同的网站。第一层(分别地。,the second layer), the STBC encoder takesl(职责。米)数据集的复杂符号并将其转化为一个(2U)(分别地。根据摘要方案)输出矩阵。然后喂这个输出OFDM调节器,每个使用副载波。为了有一个公平的分析和比较不同的方式编码,在圣编码器的输出信号功率归一化。

双层编码矩阵所描述的代码 在(5),上标表示层,是一个函数的输入复杂的符号呢,取决于摘要编码器方案。下标的和是这样的,和。他们反映,分别摘要编码器输入尺寸在每一层。时间维度产生的3 d代码=以及由此产生的编码率。

为了简化传输模型,给出的双层编码矩阵(5)将为代表在哪里是双层方式编码器的输出给定副载波上吗。换句话说,从传输模型层建筑是透明的观点。此外,我们组血管的复杂符号双层方式编码器的输入,我们集随着相应数量的输出符号。圣编码率。

4所示。迭代的方式接收

4.1。接收模式

我们假设发射机和接收机是完全同步的。此外,我们假设完美的信道状态信息(CSI)接收器。本文中描述的传输频域原因简单。然而,在真实的场景中,信号传输的时间域和循环前缀(CP)插入操作是在发射端实现。互操作是在接收端完成。副载波上接收到的信号n的天线j是传输信号的叠加不同的天线信道系数乘以(“”是发射天线的索引),加性高斯白噪声(AWGN)补充道。它是由 在哪里信号收到吗nth副载波的j期间接收天线tth OFDM符号。是频率信道系数假定为常数时T符号持续时间,信号传播的吗我th天线,是零均值和方差的添加剂AWGN吗。在续集中,我们将把副载波索引n为了简单起见。通过引入一个等效接收矩阵的元素表达的复杂接收符号(6),我们可以把接收到的信号n副载波在所有接受天线 在哪里H是通道组件系数的矩阵是一个对角矩阵包含信号大小是一个复杂的矩阵包含传播符号。是一个复杂的矩阵对应情况。

现在让我们描述传输与一般模型独立于圣编码方案。我们单独的实部和虚部的复杂符号输入向量的输出双层的圣编码器以及信道矩阵,接收到的信号。让和的实部和虚部。给出了主要参数的双重代码由其色散矩阵和相应的(不平等)的实部和虚部,分别。使用这些符号,是由 在哪里色散矩阵具有相同的尺寸吗X这样 在哪里可以推导出(9)代替的实部虚部。

在续集中,我们独立的实部和虚部,一点,堆栈行操作向量的维度,,分别。我们获得 在哪里适用于矩阵的转置。

因为我们使用线性圣编码向量可以写成 在哪里有尺寸并通过色散矩阵的实部和虚部。它是由 在哪里是由块行,也就是说,每个天线上传输的数据是聚集在一个街区行和根据圣列编码方案。的不同组件是由 当我们改变的配方,在(10),它可以显示向量和通过相关矩阵的维度这样 矩阵是一个对角矩阵的组件是由 矩阵由块每一方都有元素由 现在,用从(11)(14)之间的关系y和年代就变成了 在哪里之间的等效信道矩阵是吗年代和y。它被认为是在接收端已知的完美。

4.2。摘要探测器

发现问题是找到传输数据年代考虑到向量y。在正交方式(OSTBC),最优接收机是由圣译码和信道译码器模块的连接。在非正交方式(NO-STBC)计划,有一个元件间的干扰(迅速)在接收端。最优接收机在这种情况下是基于联合圣和channel-decoding操作。然而,这样的接收器是极其复杂的实现,需要大内存来存储不同的格子。此外,它不能被合理地在一个芯片上实现。因此,这里提出的次优的解决方案由圣器的迭代接收机和信道译码器外部信息交换以迭代的方式,直到算法是收敛的。在图所示的迭代器4由一个并行干扰消除器(图片),一个demapper在于计算传输比特软信息的,也就是说,对数似然比(LLR)计算10),输入soft-output译码器的输出(11),和一个柔软的映射。

在第一个迭代,demapper估计符号,知识的渠道噪声的方差,计算每个编码比特LLR值每通道传输使用。估计符号获得通过最小均方误差(MMSE)过滤根据 在哪里的维度是pth列。实部的估计(p奇怪的)或虚部(p甚至)一旦估计不同的符号是通过软映射器在第一个迭代中,我们使用这个估计在接下来的迭代过程。

从第二个迭代,我们执行图片操作紧随其后的是一个简单的反滤波(而不是MMSE滤波在第一次迭代): 在哪里的维度是矩阵与它的pth列删除,的维度是向量估计的软映射器的pth条目删除。

5。3 d STSBC建设

本节的目的是明智的构建提出了双层的3 d STS代码,以便产生的再分配计划的行为有效SFN的上下文。然后,我们需要选择适当的圣编码方案适用于每一层的3 d代码。在续集中,我们将考虑不同的编码方案适用于不同的层。首先,我们将考虑知名正交Alamouti圣编码方案(12)的鲁棒性和它的简单。在这种情况下,最大似然(ML)接收机是实现的。这段代码是由它的色散矩阵描述的 工作没有计划,我们认为在这个著名的空间多路复用(SM)方案13]。SM是为了最大化利率按顺序传输符号在不同的天线。它是由编码方案 最后,我们考虑的完整率和完全不同的金色的代码(14]。金色的代码是为了最大化率,保留了分集增益增加信号星座大小。它被定义为 在哪里。确定最有效的圣代码,OFDM参数源于优质的系统(见表1)。此外,我们一直认为可能扩展的大小256 - qam星座大小。光谱效率4和6 b / s / Hz获得了不同圣方案如表所示2。在模拟中,我们假设两个处方使用的MT。

在模拟结果中考虑到以后,我们单独的单层和双层的情况。没有计划,我们在73次迭代后,接收者是收敛的。这意味着一个可接受的复杂性比ML检测。这可以观察到与黄金代码,但也与SM方案。NO-STBC计划,我们将会出现在续作3次迭代后的表现。

5.1。单层的例子:Inter-Cell圣编码

在单层接待的情况下,我们有一个天线的网站。然后,第二层矩阵在(5简历一个元素。然后再分配方案的多分量在每个站点只通过单一天线。由于流动性,假设太占据不同的位置和第一层圣方案必须有效的面对不平等的获得权力。收到的平等权力,我们假设的权力矩阵B在(14)= 0分贝。图5提出了一个简单的例子使用Alamouti SFN的MIMO传输环境计划。此图所示,摘要符号是通过一个天线的设置在每个站点使用Alamouti编码。

图6显示所需的等于获得误码率的频谱效率瑞利信道模型。因为我们有一个Tx天线通过网站,我们集我们改变。正如所料,这一数字表明,金色的代码提供了最好的性能当Rx接收到相同的权力从两个站点。当减少,Alamouti方案非常有效,提出了最大损失只有3 dB的要求关于平等获得权力。的确,对于很小的值,传输场景就相当于一个场景一个发射天线。在这个图中,价值礼物Alamouti和黄金的权利不平衡限制代码计划在有相同的性能。也简单,输出传输在现有SFN礼物时最糟糕的结果相比,分布式MIMO技术。

5.2。双层的情况

考虑整个双层空间域建设,一个圣编码方案必须分配给每一层的系统。生成的3 d STS SFN中的代码应该为这两种环境中有效的架构。在本文中,我们限制我们的研究通过网站。我们提出构建第一层与Alamouti计划,因为它是最耐药情况下接收到的不平等的权力。以互补的方式,我们建议构建第二层与金色的代码,因为它提供了最好的结果对于平等的权力。两层空间和时间维度的组合后,(5)的收益率 在哪里。

因为距离d之间的传输天线在一个网站是可以忽略不计的距离D(图1),功率耗损因素在我们的3 d代码的情况下是这样和。图7概述了3 d STSBC求婚。自收到每个天线在同一站点权力相等,我们运用两个信号之间的黄金代码在给定网站传播。然而,我们应用Alamouti代码之间的信号传输不同站点的天线。

图8显示了所需的结果等于获得误码率为不同的值β和3方式方案,提出了3 d代码方案,单层Alamouti方案,单层金计划。获得的结果在这个图假设传输是通过成本207 TU-6通道模型(15]。的值β在这个图对应对于单层的情况,我们的3 d代码。我们假设太移动10公里/小时的速度和距离参考天线的等于5公里。不同发射器之间的背景和太延误根据(3)。图8表明,该方案提供了最好的性能无论频谱效率和因素β是这样的。实际上,这是优化SFN系统和不平衡的力量。为数据库,提出了3 d代码提供了一个增益等于1.5 dB(分别地。,3。1 dB) with respect to the Alamouti scheme for a spectral efficiency(职责。)。这个获得更大时相比,金色的代码。收到代码由于不平衡的最大损失等于3 dB的权力。这意味着,它会导致一个强大的代码SFN系统。

图9评估不同方案的鲁棒性两个值的速度,也就是说,10公里/小时,60 km / h。我们将展示在这个图Alamouti计划非常健壮的太速度。退化的黄金代码可能达到1 dB的要求在一个。我们的3 d代码提供了一个中间的行为。其退化由于太速度,就是多普勒效应仅约0.2分贝。

5.3。复杂性的考虑

显示,3 d代码优于其他分配方案在不同的接待方案。现在让我们比较不同的天线系统方案实现的复杂性。在这个阶段,可以评估不同的复杂点。首先,在传输端,Alamouti和金色的代码的实现方案中不同站点之间SFN架构不会增加复杂性相比时的输出情况。实际上,我们只需要同步传输从两个站点应该已经完成了SFN的输出情况。这个任务可以确保ultrastable像GPS参考。然而,对于3 d代码,一个额外的前端射频应该在每个站点上使用。在接收端,没有使用的迭代接收机方案喜欢SM的计划或金色的代码是相同的,用于3 d代码。此外,当与ML检测相比,我们在[显示7),3只迭代后的迭代接收机是收敛的。然而,ML检测与天线系统体系结构的大小和复杂性增加调制顺序(16]。因此,提出了3 d代码复杂性的顺序没有编码的复杂性。

6。分析系统水平评价

在前一节中,我们提出了一种新的3 d STSBC mimo - ofdm系统SFN的架构。使用系统级仿真,我们已经表明,这种新的圣代码非常有效的应对平等和不平等的权力。然而,显式水平模拟的每吨SFN的每一个细胞都将禁止耗时。mimo - ofdm技术问题变得更加明显当用于SFN架构。因此,它是理想的评价系统级性能没有达到系统仿真的误码率。因此,准确的实际需要抽象的系统级仿真分析评价高度激励我们的工作达到一个分析mimo - ofdm系统的误码率表达式使用迭代接收机。

在一些研究中,它已经表明,误码率信道译码器的输出直接相关的SINR检测器的输出(8,17,18]。在OFDM系统中,(8)提出了一种新技术叫做有效指数SINR (EESM)映射到评估的系统。这项技术是基于计算有效的SINR源自不同的值的估计SINRs副载波。的作者(19)提出一种新的方法来适应EESM方法SM传输和一个毫升接收器。他们的方法,然而,不能适合我们的工作,因为一个迭代接收机使用,因为它将表明,信噪比表达式不计算每一层。

在本文中,我们提出适应EESM技术mimo - ofdm系统的迭代接收机使用。我们工作的第一步是计算SINRs在探测器的输出表达式。第二步是建立一个精确的关系不同SINRs通过改编EESM方法和编码的误码率。我们注意到以下给出的SINR表情和预测的误码率不指定为一个给定的天线,也就是说,我们不分开的不同天线之间(19]。然而,它可以运用我们的方法对于每个天线接收信号。

6.1。SINR评价

不失一般性,我们假设的续集,我们感兴趣的p象征。利用向量矩阵符号的部分4和5在第一个迭代,估计收到象征(18可以用一种等价形式 在(24),是接收到的有用信号,是迅速的非正交性的方式。我们可以很容易的验证O-STBC计划等于零。是有色噪声。的上标在信号的表达式表示迭代过程的迭代的数量。

复杂的传输数据符号被假定i.i.d.零均值和单位方差(实部和虚部的方差等于)。由于这个分布,SINR表达式可以推导出(24) 预期值(25)的随机数据符号 在第二个迭代,估计符号表达(24)变得更加复杂。它是获得使用(17)和(18)(19) 在哪里 下一个迭代,很明显的27),估计收到的表情符号,以及估计SINR变得更加复杂。因此,一些操作应该考虑给SINR的解析表达式。

基于迭代接收机的结构,我们已经知道,软灰色映射器的输出是复杂的符号,属于星座点的集合。让在第二个迭代总干扰功率。然后,可以在这个阶段两种情况。

(我)如果估计的象征在灰色映射器的输出等于传播符号,有用信号在(28)是这样在第二个迭代和总干扰信号 自和是独立的和复杂的灰色映射器的输出是零均值与单位方差估计在第二个迭代SINR吗 在哪里估计(19),软灰色映射器的输出在第一次迭代。

(2)如果估计的象征在第一次迭代是不同的传播符号,接收到的信号的区别在第一个连续两个迭代收益率取代从(28)(27): 自不同于在这种情况下,不同的传播符号是先验知识。,我们可以验证由于期望的操作 很明显(上学期的30.)和(32第二次迭代)SINR表情比这更简单的28)。在这种情况下,只在每个迭代估计符号用于SINR估计,也就是说,我们不需要计算复杂的表达式。同时,我们可以证明(30.)和(32)可以广义连续迭代。在下一节中,我们将利用我们的理论SINR模型通过误码率测量信道译码器的输出。

6.2。系统评价与EESM方法

为了评估误码率信道译码器的输出,我们建议在本节中mimo - ofdm上下文EESM技术适应。在第一步,我们将开发分析EESM技术。在第二个步骤中,我们将介绍在OFDM系统中的应用。然后,我们将使用SINR mimo - ofdm上下文使它适应在前面的分段表达式计算。

让J表示复杂的数据符号的数据包大小。在一般情况下,数据包传输不同的数据符号资源元素(例如,副载波),因此,他们可能会经历不同的传播和干涉条件。因此,数据符号可能有不同的SINR值。让SINR的向量J瞬时在探测器的输出SINR收到。确定一个准确的误码率的问题预测方法回到寻找这样的关系 在哪里表示错误概率(cep)和f是预测函数,它应该是不变的衰落和多径信道模型,实现,应该适用于不同的mcs柔软的方式,也就是说,通过改变一些通用的参数的值(18]。在AWGN信道中,SINR变成了信噪比,在包保持不变。在这种情况下,直接的关系ξ之间存在信噪比和错误概率: 这个函数ξ被称为映射函数。通过理论分析和系统级仿真和AWGN信道。在一般的衰落信道,SINR各不相同的,函数f在(33)可以写摘要函数的复合函数ξ和一个压缩功能r(8]: 这个函数r被称为压缩functionsince其作用是压缩向量SINR的J组件到一个标量。标量被称为有效的SINR它被定义为将产生同样的错误概率的SINR等效AWGN信道衰落信道的相关向量SINR。通过编写(35),我们只是把确定评价函数的问题f确定压缩函数的问题r。

在一个OFDM系统,得出的结论是,关键问题准确确定适当的误码率信道解码后是使用有效的SINR结合AWGN曲线。工作(8)提出了EESM方法基于切尔诺夫联合界(18找到有效的SINR。相关关键EESM方法表达一个OFDM系统是由 获得的SINR的吗n子载波,λ是一个独特的参数必须为每个MCS估计的系统级仿真。据估计一旦通过为每个MCS初步仿真。当预测计算,它将用于误码率与一个简单的信道译码器的输出查找表(附近地区)如图10。这给误码率信道译码器的输出作为高斯信道的信噪比的函数。它是计算分析或模拟。的独特性λ为每个有效SINR MCS来源于事实必须履行的近似关系 在哪里的cep只取决于mcs的AWGN信道。

在我们的研究中,EESM技术mimo - ofdm系统必须适应。事实上,每个副载波估计收到符号叠加不同的符号通过副载波的不同的天线。因此,EESM方法将被应用在问符号传播的天线在TOFDM符号。因此,有效的SINR是通过计算 使用有效的SINR (38),我们现在可以评估使用如图的方方面面10。

7所示。应用EESM技术提出的3 d STS代码

在本节中,我们通过EESM方法和SINR分析验证提出的3 d STS代码的效率。考虑仿真参数表中给出的是相同的1。的参数λ估计使用AWGN信道模型。估计是做如下。对于一个给定的信道模型和给定的MCS,我们估计不同SINRs检测器的输出。因此,我们选择的值λ我们计算误码率信道译码器的输出根据(38)和图10。的准确值λ是确保最小误差预测和模拟伯斯。曾经的价值λ决定,它不改变通道或再分配方案。我们将展示通过模拟这个值只取决于光谱效率。

在这一节中给出的结果得到成本207 TU-6通道模型。摘要结果用来估计参数λ获得使用Alamouti方案因为没有计划对AWGN信道不高效。他们将被绘制在同一图EESM方法或通过模拟获得的,与TU-6通道。首先,我们将验证SINR分析和EESM方法Alamouti和金色的编码方案。然后,它将适合验证我们提出的代码的效率。在所有数据,结果与移动速度等于10公里/小时。

图11通过模拟,得到的误码率比较了误码率的EESM方法Alamouti计划,考虑频谱效率b / s / Hz和不同价值观的传播力量。这些数据显示的准确性提出了技术基于SINR的解析表达式。此外,他们显示的参数λ是恒定的为),它是独立于权力失衡但取决于mcs或者说在频谱效率。的参数λ通过模拟。对于一个给定的MCS是计算一次。

图12比较的系统通过模拟和黄金的数量评估EESM技术代码方案,频谱效率和不同价值观的传播力量。因为,相比之下,图中使用的参数11、不改变频谱效率的参数给一个准确的误码率预测和验证我们的解析表达式和预测方法。再一次,我们表明,该参数是独立于权力的不平衡。

在图13,我们给同样的结果在图8通过使用EESM方法。图13验证我们提出的预测方法对所有SFN架构方式方案。再一次,这表明参数λ是独立的权力失衡和方式方案。此外,它再次显示的优越性提出3 d STSBC任何权利不平衡的因素β。

8。结论

本文提出一个新的3 d STSBC SFN的MIMO传输体系结构包括两个发射地点。拟议中的3 d STSBC基于双层结构定义为注液电池和晶格内的情况充分结合Alamouti代码和金色的编码方案。我们表明,我们建议的3 d STS方案非常有效应对平等和不平等的权力在SFN的场景中任何接收器接收位置。

此外,我们提出了一个分析SINR mimo - ofdm系统的评估使用迭代接收机以及改编的EESM方法有效地计算误码率信道译码器的输出。使用EESM方法和分析评估,我们再次显示的优越性提出3 d代码。然后一个非常有前途的候选人的未来地面数字电视广播单频网的架构。

承认

作者要感谢欧洲凯尔特人项目“B21C”支持这项工作。

引用

1. 答:马特,“数字电视单频网”,IEEE广播,51卷,不。4、413 - 422年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. l, l . Gui、y .乔和w·张,“获得分集增益为数字电视利用MIMO结构SFN,”IEEE广播,50卷,不。1,第90 - 83页,2004。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. y Kanbe, m·伊伊藤k、a·哈米德Aghvami”接待的OFDM信号阵列天线在SFN的环境中,”学报13 IEEE国际研讨会在个人,室内和移动无线电通信(PIMRC ' 02),3卷,第1315 - 1310页,里斯本,葡萄牙,2002年9月。视图:谷歌学术搜索
4. http://www.celtic-initiative.org/Projects/B21C。
5. M.-A。Khalighi,肯尼迪。Helard, s . Bourennane”对比正交和非正交的时空计划perfectly-known和估计MIMO信道,”学报第十届IEEE新加坡国际会议通信系统(可以' 06)2006年10月,新加坡,。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. y纳赛尔,肯尼迪。Helard, m . Crussiere“mimo - ofdm方案的鲁棒性为未来数字电视载频偏移,”学报IEEE国际研讨会宽带多媒体系统和广播(BMSB ' 08),页1 - 4,拉斯维加斯,内华达州,美国,2008年3 - 4月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. y纳赛尔,肯尼迪。Helard, m . Crussiere和o . Pasquero mimo - ofdm方案有效的未来地面数字电视与不平等的获得了权力,”IEEE国际会议通信学报》(ICC ' 08),页2021 - 2027,北京,中国,2008年5月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
8. 3 gpp TSG-RAN-1”, TR 25.892:可行性研究OFDM UTRAN增强,”版本1.1.0,2004年3月。视图:谷歌学术搜索
9. t . a . Lamahewa r·a·肯尼迪·t·d·Abhayapala和t . Betlehem“MIMO信道相关性一般散射环境,”《7日澳大利亚通信理论研讨会(AUSCTW 06年),页93 - 98,珀斯,澳大利亚,2006年2月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. f . Tosato和p . Bisaglia简化soft-output demapper与应用程序二进制交叉问题影响HIPERLAN / 2,”IEEE国际会议通信学报》(ICC的02),卷2,页664 - 668,纽约,纽约,美国、4、2002。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. j . Hagenauer p .高原平台,“维特比算法与不痒的决定输出及其应用,”IEEE学报》全球电信会展(GLOBECOM ' 89),3卷,第1686 - 1680页,达拉斯德克萨斯州,美国,1989年11月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. s . m . Alamouti”,一个简单的无线通信的发射分集技术,”IEEE在选定地区通讯》杂志上,16卷,不。8,1451 - 1458年,1998页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. g . j . Foschini“分层的时空架构为无线通信衰落环境中使用多天线时,“贝尔实验室技术杂志,1卷,不。2,41-59,1996页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. J.-C。Belfiore、g . Rekaya和e . Viterbo”金代码:一个$2\times 2$批量时空代码与非零的决定因素,IEEE信息理论,51卷,不。4、1432 - 1436年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. 207年成本报告,“数字陆地移动无线电通信,欧洲共同体委员会,总局,电信信息产业和创新,“卢森堡,1989。视图:谷歌学术搜索
16. m·鲁普g . Gritsch, h . Weinrichter”近似ML检测与非常低的复杂性,MIMO系统”IEEE国际会议上声学学报》,演讲,和信号处理(ICASSP ' 04)4卷,第812 - 809页,蒙特利尔,加拿大,2004年5月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
17. r . Ratasuk、a . Ghosh和b . Classon“静态方法预测链路级别的性能,”职业训练局学报55 IEEE车辆技术会议(02),3卷,第1302 - 1298页,伯明翰,阿拉巴马州,美国,2002年5月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. 爱立信,OFDM进行系统级的评价——进一步的考虑。”TSG-RAN WG1 # 352003年11月,r1 - 031303,葡萄牙里斯本。视图:谷歌学术搜索
19. l . h . Liu中情局、h·杨和d,“基于EESM链接错误对mimo - ofdm系统的自适应的预测”。视图:谷歌学术搜索