Técnicas eficientes para OFDM en aplicaciones de canales de radio móviles

Transcripción

1 Técnicas eficientes para OFDM en aplicaciones de canales de radio móviles Tesista: Ing. Jorge F. Schmidt Director: Dr. Juan E. Cousseau

2 Motivación Creciente interés en sistemas de radio móviles Sistemas celulares, redes de datos Gran aceptación y expansión de sistemas OFDM 3GPP, WiMAX móvil, WiFi Creciente demanda de movilidad y tasa de transferencia Velocidades vehiculares, datos, voz, video, QoS Diseños para equipos portables de capacidad de cómputo limitada Equipos económicos, livianos y de gran autonomía

3 Desafíos Canales restrictivos en tiempo y frecuencia Variación temporal significativa Necesidad de tracking del canal Soluciones de bajo costo computacional Soluciones robustas a la estadistica del canal Sistemas móviles de acceso múltiple Necesidad de predicción del canal Horizonte de predicción amplio con baja complejidad Compensación de implementaciones prácticas

4 Contribuciones Modelado paramétrico/no paramétrico del canal Reducción de parámetros a estimar Robustez frente al Doppler Estimación/predicción del canal móvil Robusto frente al Doppler Baja complejidad computacional Horizonte de predicción amplio Asignación de recursos multiusuario Incorporación de no idealidades de esquemas prácticos Mejora en la eficiencia del sistema

5 Organización de la presentación El canal de radio móvil y OFDM Conceptos básicos, Doppler Fundamentos de OFDM OFDM en canales móviles Estimación/predicción de canal Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Asignación de recursos multiusuario Aspectos básicos OFDMA Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Conclusiones generales y líneas de trabajo futuras

6 El canal de radio móvil

7 Amplitud Comportamiento típico Canal ITU-B1 Fixed - 25km/h Variación en frecuencia Efecto multicamino OFDM Variación temporal importante Por movimiento Doppler Frecuencia (subportadoras) Trama Tiempo (140 = 1 Trama) Detalles

8 Amplitude Amplitude Amplitude Amplitude S(f) Amplitude Amplitude Variación temporal Espectro Doppler normalizado Doppler Spectrum Normalized Amplitude Doppler Spectrum Normalized Amplitude 1 Data block Data block Doppler Spectrum Frequency Normalized (Hz) Amplitude Data block Doppler Spectrum Normalized Amplitude 1 Frequency (Hz) Data block Doppler Spectrum Normalized Amplitude 1 Frequency (Hz) Data block Doppler Spectrum Frequency Normalized (Hz) Amplitude 1 Data block Frecuencia relativa f/f dm Modelo estadístico (clásico) de Jakes Frequency (Hz) Frequency (Hz) Realizaciones prácticas Modelos AR/ARMA Caracterizacion Espectral Expansión en funciones base Detalles

9 OFDM Detalles

10 OFDM cont. OFDM determina una grilla tiempo/frecuencia de símbolos Los parámetros del sistema OFDM se elijen de manera de: Canal plano en cada subportadora Canal aproximadamente estático durante un símbolo Satisfacer transferencia, ancho de banda, sincronismo ( f)

11 Organización de la presentación El canal de radio móvil y OFDM Conceptos básicos, Doppler Fundamentos de OFDM OFDM en canales móviles Estimación/predicción de canal Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Asignación de recursos multiusuario Aspectos básicos OFDMA Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Conclusiones generales y líneas de trabajo futuras

12 Estimación/predicción de canal. Soluciones actuales Aproximación AR/ARMA del Doppler (recursivo) Ventajas Soluciones de Kalman de buen desempeño Buen desempeño en predicción de canales prácticos Desventajas Alto costo computacional Piso de error elevado en versiones de baja complejidad Esquemas de caracterización espectral (bloques) Ventajas Buen desempeño en canales sintéticos (pocos caminos) Horizontes de predicción potencialmente muy amplios Desventajas Muy alto costo computacional aún en versiones simplificadas Esquemas BEM (bloques) Ventajas Desempeño similar a caracterización espectral a un bajo costo Desventajas No apto para predicción de canal Complejidad

13 Estimación/predicción de canal. Solución propuesta Estimadores BEM Estim/pred Kalman Buen ajuste a canales prácticos (Robusto frente al Doppler) Buen ajuste a canales prácticos (Robusto frente al Doppler) No apto para predicción Buen desempeño en predicción Baja complejidad Alta complejidad Estimador/predictor BEM recursivo Buen ajuste a canales prácticos (Robusto frente al Doppler) Buen desempeño en predicción Baja complejidad

14 Porcentaje de energía representada (%) Estimador BEM recursivo La evolución temporal del canal puede expresarse con BEM Diferentes BEMs obtienen diferentes compresiones 100 Compresión de energía para diferentes BEMs DCT-Doppler Jakes DCT-Doppler plano DCT-Teórico DFT-Doppler Jakes DFT-Doppler plano DPSS-Doppler Jakes DPSS-Doppler plano DCT buena compresión y funciones base simples Parametros Nr. de coeficientes BEM utilizados Detalles

15 Estimador BEM recursivo Para DCT puede representarse por un banco de filtros en donde que a su vez puede aproximarse por

16 S MSE (e j ) (db) Error de aproximación s 2i = para i=0,...,g-1 - Espectro Doppler Jakes H (e j ) -> optimizados F H F (e j ) -> =1 S D (e j ) Los coeficientes permiten mejorar la aproximación si se dispone de alguna información acerca del Doppler Parámetros Detalles

17 Estimador R-DCT BEM El banco de filtros propuesto puede insertarse en una formulación de Kalman que tendrá solución estacionaria dado que la base es invariante en el tiempo

18 MSE BER MSE Resultados estimación Canales planos R-DCT BEM 1% ARMA-2 1% R-DCT BEM 2% ARMA-2 2% DPSS BEM 2% 10-1 R-DCT BEM 1% ARMA-2 1% Canal Verdadero R-DCT BEM 2% ARMA-2 2% DPSS BEM 2% SNR (db) 10-4 Pasabanda R-DCT BEM 1% ARMA-2 2% R-DCT BEM 2% DPSS BEM 2% ARMA-2 1% SNR (db) Parámetros 10-2 Jakes SNR (db)

19 Amplitude Amplitude Amplitude Amplitude MSE Amplitude Amplitude Amplitude Amplitude Resultados estimación Canales experimentales 1 Espectro Doppler normalizado Doppler Spectrum Normalized Amplitude Doppler Spectrum Normalized Amplitude Data block Data block % Símbolos piloto R-BEM Canal pasabanda R-BEM Canal Jakes Bloque de datos 2 Bloque de datos 4 Bloque de datos 5 Bloque de datos 6 Bloque de datos Frequency (Hz) Doppler Spectrum Normalized Amplitude Data block Frequency (Hz) Doppler Spectrum Normalized Amplitude 1 Data block Frequency (Hz) Doppler Spectrum Normalized Amplitude Data block Frequency (Hz) Doppler Spectrum Normalized Amplitude 1 Data block Doppler Spectrum Frequency Normalized (Hz) Amplitude Doppler Spectrum Frequency Normalized (Hz) Amplitude SNR (db) Parámetros Data block Data block Frequency (Hz) Frequency (Hz)

20 MSE BER Resultados estimación Canales selectivos en frecuencia R-DCT BEM 4.76% Pilotos 25km/h R-DCT BEM 4.76% Pilotos 50km/h R-DCT BEM 1.19% Pilotos 25km/h R-DCT BEM 1.19% Pilotos 50km/h Canal verdadero Km/h Km/h SNR (db) 10 0 R-DCT BEM 4.76% Pilotos 3km/h R-DCT BEM 4.76% Pilotos 25km/h R-DCT BEM 4.76% Pilotos 50km/h R-DCT BEM 1.19% Pilotos 3km/h R-DCT BEM 1.19% Pilotos 25km/h R-DCT BEM 1.19% Pilotos 50km/h Km/h Parámetros SNR (db) Pilotos

21 Predictor R-BEM LRP Ancho de banda Doppler << ancho de banda OFDM Evolucion temporal altamente sobremuestreada Decimación en tiempo y extrapolación del filtro de Kalman

22 NMSE (db) NMSE (db) NMSE (db) Resultados predicción R-BEM LRP y comparación Velocidades vehiculares SNR moderada Umbral -20dB R-BEM Sin error de estimación R-BEM Estimación a 30dB SNR MMSE Sin error de estimación ESPRIT Sin error de estimación Medida de interes Umbral -20dB R-BEM - 3 km/h R-BEM - 10 km/h R-BEM - 30 km/h R-BEM - 50 km/h R-BEM - 60 km/h SNR (db) Umbral -20dB Espectro Doppler Jakes Espectro Doppler plano Espectro Doppler pasabanda ancho Espectro Doppler pasabanda angosto Parámetros

23 Organización de la presentación El canal de radio móvil y OFDM Conceptos básicos, Doppler Fundamentos de OFDM OFDM en canales móviles Estimación/predicción de canal Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Asignación de recursos multiusuario Aspectos básicos OFDMA Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Conclusiones generales y líneas de trabajo futuras

24 Asignación de recursos Aspectos básicos OFDMA Intercalado de usuarios Ejemplo de asignación

25 Esquemas de asignación Esquemas oportunísticos Maximización de la transferencia total Asignación al mejor usuario No garantizan equidad ni QoS Versiones con consideraciones de equidad Algoritmos BABS + ACG No garantizan eficiencia Esquemas equitativos Esquemas perfectamente equitativos Algoritmo Round Robin No es eficiente Esquema proporcional equitativo Es equitativo en a lo largo del tiempo Buen compromiso equidad/eficiencia

26 BER Soluciones actuales Diseños para obtener BER costante Decisiones se basan en el estado del canal en los móviles Diseño de capa MAC Información ideal Predicciones mejoran el desempeño 10-1 BER para un canal AWGN 4-QAM 64-QAM 16-QAM Diseños no ideales 10-2 Sin predicción Modelos particulares 10-3 Con predicción? SNR (db) Modelo general del comportamiento no ideal de estimadores/predictores para mejorar desempeño

27 bits/simbolo Asignación de recursos basada en predicciones no ideales La asignación de la ranura siguiente considera W ranuras futuras Cada móvil calcula tasas alcanzables en cada subcanal para w=1,,w Caso ideal Caso práctico 7 6 Función de carga de bits para modulación codificada 64-QAM (uncoded) QAM (2/3) 4-QAM (1/2) 4-QAM (uncoded) 16-QAM (2/3) 16-QAM (uncoded) 64-QAM (3/4) La clave está en el cálculo de esta probabilidad de error promedio SNR (db) Detalles

28 Asignación de recursos basada en predicciones no ideales - cont. Relacionando el canal con el error de predicción OFDM dispone muchas muestras de Con lo que se puede estimar y obtener y finalmente

29 Average bit loading (bits) Average total bit loading Resultados numéricos Diferencias en la carga de bits Perfect CSIR Corrected CSIR Imperfect CSIR w=1 w=2 Error de predicción parejo en toda la banda w= Subchannel Index Time slot prediction horizon Perfect CSIR Corrected CSIR Imperfect CSIR Límite en la ventana de predicción Parámetros

30 BER Tasa de transferencia promedio (bits/subcanal) Tasa de transferencia promedio (bits/subcanal) Resultados numéricos Impacto en la transferencia del sistema P-PFS codificado con W=3 - Velocidad móviles = 25km/h 6 P-PFS codificado con W= CSIT Perfecta CSIT Corregida - Ref. Perfecta CSIT Corregida - Ref. Imperfecta CSIT Imperfecta CSIT Perfecta CSIT Corregida - Ref. Perfecta CSIT Corregida - Ref. Imperfecta CSIT Imperfecta Nr. de estaciones móviles 10-3 P-PFS codificado con W=3 - Velocidad móviles = 25km/h CSIT Perfecta CSIT Corregida - Ref. Perfecta CSIT Corregida - Ref. Imperfecta CSIT Imperfecta Velocidad de las estaciones móviles (Km/h) Nr. de estaciones móviles

31 Organización de la presentación El canal de radio móvil y OFDM Conceptos básicos, Doppler Fundamentos de OFDM OFDM en canales móviles Estimación/predicción de canal Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Asignación de recursos multiusuario Aspectos básicos OFDMA Soluciones actuales (venatajas y desventajas) Soluciones propuestas Resultados claves Conclusiones generales y líneas de trabajo futuras

32 Conclusiones particulares Se obtuvieron los siguientes resultados en el desarrollo del trabajo de Tesis Primer parte: (caracterización estadística, compresión de la información y filtrado adaptivo) 1. Representación del canal robusta frente al Doppler y con un número reducido de parámetros. 2. Estructura de estimación/predicción recursiva, modular (fácilmente adaptable), de baja complejidad y con un bajo requerimiento de pilotos. 3. Complejidad sumamente baja con capacidad de seguimiento del filtro de Kalman. Segunda parte: (incursión en cross-layer design) 1. Evaluación realista de las condiciones de borde impuestas por la capa fisica de sistemas multiportadora actuales. 2. Utilización de estas restricciones como herramienta de diseño de algoritmos de acceso al medio de aplicación práctica.

33 Conclusiones generales Se presentó una metodología global de diseño para sistemas multiportadoras en ambientes multiusuario móviles basada en una estructura de baja complejidad con Capacidad de seguimiento y predicción del canal. Fácilmente implementable en unidades móviles. Esto permite el diseño de algoritmos multiusuario mejorados con Incorporación de imperfecciones de la capa física. Ajuste realista al desempeño de sistemas prácticos.

34 Líneas de trabajo futuras Análisis y diseño de algoritmos de estimación de parámetros (a partir de las estructuras DCT desarrolladas) considerando Sincronización no ideal en tiempo y frecuencia. Interferencia intercelda. Técnicas de baja complejidad para cross-layer design considerando Restricciones de los canales inalámbricos en la capa de acceso al medio. Optimización de la capa física considerando la dinámica de la fuente de información. Incorporación de parámetros de calidad de servicio.

35 Tiempo para preguntas

36 Información Extra

37 NMSE NMSE NMSE NMSE Resultados predicción R-BEM LRP 10 0 Velocidad del móvil 3km/h 10-1 Predictor 2ms 4.76% Pilots Potencia promedio como predicción Estimación de canal Predictor 1ms 4.76% Pilots Predictor 3ms 4.76% Pilots Km/h 10 1 Error de Predicción para un Horizonte de 1 Espectro Doppler de Jakes Bloque de datos Velocidad SNR del (db) móvil 25km/h Predictor 1ms 4.76% Pilots Potencia promedio como predicción Estimación de canal Predictor 2ms 4.76% Pilots Predictor 3ms 4.76% Pilots 25Km/h SNR (db) Velocidad del móvil 50km/h Parametros SNR Parámetros 10-1 Predictor 1ms 4.76% Pilots Potencia promedio como predicción Estimación de canal Predictor 2ms 4.76% Pilots Predictor 3ms 4.76% Pilots 50Km/h Plano Selectivo en frecuencia SNR (db) Parámetros

38 Volver Detalles canal Dispersión de retardos Ancho de banda de coherencia (, ) Dispersión Doppler Modelo discreto de canal Tiempo de coherencia

39 Volver Detalles Doppler Modelo Jakes Modelo espectral Modelo BEM

40 Volver Detalles OFDM Matriz de canal afectando al símbolo actual Matriz circulante de NxN Matriz diagonal Ecualización de canal

41 Volver soluc. actuales Complejidad En general M>>G mucho más complejo Inicialización larga, N>>Pf ó G

42 Volver Detalles dimensión Criterio basado en dispersión espectral Dispersión espectral Modelo de referencia DCT

43 Volver Detalles error de aproximación ( ) En donde:

44 Volver Parámetros error aproximación Parámetro Valor Doppler normalizado e-3 Largo DCT (M) 1100 Dimension de la DCT (G) 8 Error sin optimizar ( = 1) Error para valores de óptimos db db

45 Volver Parámetros canales planos Parámetro Valor Frecuencia portadora Frecuencia de símbolos Máximo corrimiento Doppler 2 GHz 48,6. 10e3 160 Hz Doppler normalizado 0,0033 Largo de trama (M) Largo DCT (Mv) 256 símbolos 256 símbolos Porcentaje de pilotos 1% y 2% Selectividad filtros (sin 2) 0.99 Funciones base banco de filtros 5

46 Volver Parámetros canales experimentales Parámetro Valor Frecuencia portadora Frecuencia de símbolos Máximo corrimiento Doppler Largo de trama (M) Largo DCT (Mv) 5 GHz 48,6. 10e3 147 Hz 256 símbolos 256 símbolos Porcentaje de pilotos 2% Selectividad filtros (sin 2) 0.99 Funciones base banco de filtros 5

47 Volver Parámetros canales selectivos en frecuencia Basado en 3GPP LTE Parámetro Valor Frecuencia portadora Ancho de banda Separación interportadora Largo prefijo cíclico Duración de trama Largo de trama en bloques OFDM 2.4 GHz 10 MHz 15 KHz 47 símbolos (6,65% bloque) 10 ms 140 bloques Porcentaje de pilotos 1,19% y 4,76% Modelo de canal Tipo de Doppler ITU-B1 Fixed Jakes Funciones base banco de filtros 5 Funciones base interpolación en frecuencia 47

48 Volver Pilotos canal selectivo en frecuencia 1.19 % 4.76 %

49 Volver Parámetros predictor canales planos Parámetro Valor Frecuencia portadora Frecuencia de símbolos Máximo corrimiento Doppler 2 GHz 48,6. 10e3 160 Hz Doppler normalizado 0,0033 Largo de trama (M) Largo DCT (Mv) 256 símbolos 256 símbolos Porcentaje de pilotos 1% y 2% Selectividad filtros (sin 2) 0.99 Funciones base del banco de filtros 5 Extrapolación filtro de Kalman 2 Decimación en tiempo Variable

50 Volver Parámetros predictor canales selectivos en frecuencia Basado en 3GPP LTE Parámetro Valor Frecuencia portadora Ancho de banda Separación interportadora Largo prefijo cíclico Duración de trama Largo de trama en bloques OFDM 2.4 GHz 10 MHz 15 KHz 47 símbolos (6,65% bloque) 10 ms 140 bloques Porcentaje de pilotos 1,19% y 4,76% Modelo de canal Tipo de Doppler ITU-B1 Fixed Jakes Extrapolación filtro de Kalman 2 Decimación en tiempo Variable Funciones base banco de filtros 5 Funciones base interpolación en frecuencia 47

51 Volver Parámetros predictor comparación Basado en 3GPP LTE Parámetro Valor Frecuencia portadora Ancho de banda Separación interportadora 2 GHz MHz 20 KHz Número de subportadoras 512 Largo prefijo cíclico Duración de trama Largo de trama en bloques OFDM (M) Largo de la DCT 27 símbolos 2 ms 22 bloques 12M Porcentaje de pilotos 5 % Modelo de canal ITU-Vehicular A Extrapolación filtro de Kalman 2 Decimación en tiempo Variable Funciones base banco de filtros 6 Funciones base interpolación en frecuencia 70

52 Volver Detalles asignación de recursos basada en predicción Los bloques recibidos por cada estación móvil en una ranura de tiempo son La tasa de transferencia de cada usuario está dada por De manera que la tasa de transferencia total del sistema es para la ranura s La asignación de recursos basada en predicción tiene la función objetivo donde

53 Volver Parámetros asignación de recursos Basado en 3GPP LTE Parámetro Valor Frecuencia portadora Ancho de banda Separación interportadora 2 GHz 10 MHz 15 KHz Número de subportadoras 600 Duración de trama Largo de trama en bloques OFDM (M) 1 ms 15 bloques Porcentaje de pilotos 5 % Modelo de canal ITU-Vehicular A Horizonte de predicción (ranuras de tiempo) 3 BER objetivo Muestras de error (Q) 600 Ancho de bin Limites para el histograma +/- 0.8 SNR 25 db