914-5G SRS设计.docx
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1、5GSRS传输模式上行探测参考信号(SRS)旨在由网络用于支持上行信道相关调度和链路自适应。基于上行SRS,gNB可以做出调度决策,并向UE提供关于资源和相关传输设置的信息。在上行MIMo的情况下,UE配置有多个SRS端口。SRS预编码可以通过数字波束赋形、射频波束赋形或数字和射频波束赋形的混合来实现。SRS波束赋形器可由UE确定,例如,基于利用信道互易性的下行信道估计。利用信道互易性,gNB还可以使用上行SRS从上行信道估计中获取下行信道状态信息,并协助下行信道相关调度。为了实现依赖于下行信道的调度,网络需要信道信息和干扰信息。通过适当的互易校准,可以从上行信道估计中获得信道信息。从上行信道
2、估计中获取干扰信息并非易事。在LTE中,干扰信息总是由UE测量并根据CQl报告给网络。CQl是假设闭环空间复用(CLSM:close-loopspatialmultiplexing)或发射分集(TxD:transmitdiversity)而导出的。对于基于CLSM的CQI,它附带使用预定义PMI码本的PMI/RI报告。尽管报告的PMI和Rl为eNB提供了一些用于下行自适应和信道依赖调度的附加信息,但是用于导出PMI/RI的下行信道和用于实际传输的下行信道之间可能存在不匹配。例如,实际传输可以使用64个eNB天线进行预编码,而PMI/RI可以仅基于4个CSbRS端口,这些端口通过一些固定权重进行
3、虚拟化。对于基于TXD的CQI,eNB必须基于上行信道估计和从TxD-CQI恢复的干扰信息来确定传输Rl和MCS。eNB无法从标量TXDCQI恢复接收机Rnn处的完整干扰协方差矩阵。由于传输秩的低估或高估,干扰结构的缺失可能导致链路自适应性差。与基于UE反馈推导部分Rnn不同,完全Rnn的影响可以嵌入SRS中。考虑以下下行信令模型,yHFx+nf其中,y是UE处的接收信号,H是下行链路信道,F是下行链路预编码矩阵,X是矢量数据符号,n是UE观察到的干扰加噪声。它相当于下面的模型,y=HFx+n,其中,=R/2y是白色接收信号,自=%:*是白色下行信道MC(U)。显然,干扰信息是在白化信道中计数
4、的,因此在第二个模型中,干扰加噪声被建模为高斯白噪声。这两个模型在链路自适应方面是等效的。如果gNB可以从上行链路信道估计中获得白化信道,那么它可以在没有关于Rnn的明确信息的情况下执行下行链路自适应。注意,H是UE发射天线和gNB接收天线之间的上行信道。转置的白化下行信道BT=HT焉产实际上是波束赋形的上行信道,其可由gNB经由波束形成的SRS来估计。这种特殊的波束赋形SRS可以称为预白SRS。与用于上行自适应的波束赋形SRS不同,预白化SRS的端口到天线映射由玛,2的列控制。注意,如果在列被归一化为相同功率之后将RU应用为预编码器,则UE将潜在地需要反馈噪声的缩放,以便eNB能够恢复白化的
5、下行链路信道。在表1中,展示了当互易性可用时,使用预白SRS与上行定向SRS的下行系统性能比较。比较了两种方案:D具有类似LTE的CQl反馈的上行定向SRS;2)预白SRS。在1)中,只有Rnn的平均对角线部分可以从上行信道估计和UE报告的CQl在gNB处恢复。在方案2)中,子带式Rnn嵌入到预白SRS中,因此UE不需要反馈完整的Rnn。结果表明,预白SRS优于方案1。在5Tile的情况下,它带来了超过20%的UE吞吐量增益,在50%Tile的情况下,它带来了大约10%的UE吞吐量增益。表1:性能比较:非预编码SRS与预白化SRS5%-tileUEthrpt.gain50%-tileUEthr
6、pt.gainNon-prccodcdSRSw/CQI-basedRnn0%0%Pre-whitenedSRS22.0%9.6%宽带探测允许gNB基于单个SRS传输来估计整个传输带宽的上行信道状态,这提供了在整个传输带宽上进行频域调度的灵活性。但是对于小区边缘ue,如果有限的发射功率被分割到其所有发射天线以执行宽带探测,则上行信道估计质量可能无法得到保证。小区边缘Ue不太可能具有高秩MIMO传输。与所有发射天线上不准确的信道知识相比,在较少的天线上准确的信道状态可能更有用。因此,也可以考虑使用有限的发射功率来发射更少的天线。这可以允许gNB在发射天线的子集上具有更好的信道估计。部分频带测深提供
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