所提出低複雜度前置-快速傅立葉轉換型波束形成器 - 所提出快速傅立葉轉換型接收端波束形成器

第六章以空間特徵結構為設計基礎之新式 MIMO-OFDM 波束形成器

6.5 所提出快速傅立葉轉換型接收端波束形成器

6.5.1 所提出低複雜度前置-快速傅立葉轉換型波束形成器

′ ′

≅∑ +∑ +

Y b d Z

% %

% % (6.100)

其中^g^ave^{′ % 、}( )^l ^d^ave( )^l% 分別表示干擾信號的路徑群組等效路徑增益和組合簽名向量。從前面的探討中得知^b^ave

( )

^l ^、^d^ave( )^l% 並沒有很好的方向性，這會造成以角度為設計基礎的波束形成器在效能上大幅度地被降低，例如前面4.1.1節所提到的切換波束式天線陣列。且當通道為時變時，^b^ave

( )

^l ^、^d^ave( )^l^{% 、}^h^ave^′

^{( )}

^l ^和^g^ave^{′ %}( )^l

隨著時間的改變會有不同的變化。就統計上而言，上述的參數會呈現隨機過程 (random process)的機率特性，這造成以適應性演算法為基礎的波束形成器會出現無法達到收斂的情況。從上可以看出行動台(Mobile Station，MS)波束形成器在設計上會面臨相當多不利的因素，所以傳統上位於基地台接收端的波束形成器設計方式未必適用於行動台的設計。

本節中將提出兩種波束形成器架構，第一種為以低複雜度為設計考量的前置 -快速傅立葉轉換型(Pre-FFT type)架構；另一種為利用遞迴最小平方(RLS)演算法和 DFT-Based 通道估測技巧一種混合式-FFT 型的波束形成器架構。

6.5.1 所提出低複雜度前置-快速傅立葉轉換型波束形成器

前置-快速傅立葉轉換(Pre-FFT type)型波束形成器其演算法是在時域上對

信號做處理，所以基本原理是採用一組複數的向量w來調整權重值，經過接收端權重向量處理後的資料，必須做快速傅立葉轉換後才能在頻域上做通道等化的處理。所以前置-快速傅立葉轉換型波束形成器其最大的優點為低硬體複雜度。如前面4.1.1節所提，採用最大能量決定法則切換波束式的做法具有相當低的複雜度，在低干擾信號能量時能夠有效提升接收端的訊雜比，然而其最大的缺點在於若使用者信號的到達角度和干擾信號的到達角度差異很小時，切換波束式天線陣列無法有效區分使用者信號與干擾信號。從(6.100)式可以看出^b^ave

( )

^l ^和^d^ave( )^l^%

並沒有很好的方向特性，當干擾信號的能量接近傳送信號能量時，此時與單天線接收狀況相同無法有效改善通訊品質。

切換波束式天線陣列其基本的操作如(4.1)式所述，當通道為非時變性時，

基本上只需要做一次比較運算，之後在天線陣列所收到的資料都將使用此權重向量。然而當通道出現時變性時，(6.100)式中的^b^ave

( )

^l ^、^d^ave( )^l^{% 、}^h^ave^′

^{( )}

^l ^和^g^ave^{′ %}( )^l

會隨著時間而改變，這會造成一開始所得到的權重向量並不會是最佳的結果，所以為了維持最佳的效能，系統必須不斷地去更新此權重向量。假設接收端為M 根_r 均勻間距線性陣列，根據(6.22)式的經驗法則，在角度頻譜上的主波束寬度近似為 180

∆ ≅ ^o，這表示最少需要M 組事先預設好的接收權重向量。考慮一個採用_r N點離散傅立葉轉換(DFT)的系統，那麼從(4.1)式中可以看出每次權重更新需要NM 次乘法運算量。雖然增加額外的固定切換波束(switched beam)可提升效 _r² 能，但運算量也會大幅度地增加。

為了降低上述問題所造成的複雜度增加，在此提出一個低複雜度前置-快速傅立葉轉換型波束形成器，其架構如圖6.6所示。切換波束式波束形成器的權重向量基本上是藉由不同的θ所形成的陣列引導向量所構成，選擇最佳的權重向量等同於選擇最好的接收角度，所以只針對接收角度做適應性調整是合理的設計方向，然而當通道為時變時最佳接收角度也會隨著時間改變，也就是很難去預估接

收角度θ的變化走勢，因此如何選擇一個適當的演算法就成為設計的主要核心問題。

∑ Equalizer Detection

RF to random search，LRS)演算法。假設在某個時間點的權重向量可表示為w，則更新過後新的權重向量為w_new，那麼整個權重的更新(update)過程可表示如下

從上述的更新過程中可以看出，當 ^G

( ) (

^w ⁻^G w u 差距越大時則權重更新⁺

)

元持續時間時，第k個子載波在等化器(equalizer)和偵測器(detector)上的輸出值。當原本傳送信號在經過等化器消除通道效應後，所得到的資料因信號受到

上只有兩種方向的變化，即單位向量只有+ 、 11 − 的情況，所以也可以使用適應 Initialization:

( )

( ) ( )

² Adaptation:

Step1: FFT transformation

m =FFT⋅ m

Y r

Step2: DFT-based channel estimation [35][36]

(1) ^{G p k}^{ˆ ( ( ))}^m ^{= )}^{Y p k}^{X p k}^m

(

^{( ( ))}^{( )}

)

where ( )

p k : pilot subcarrier M : pilot subcarrier spacing

(2) Step3: Data detection

^X^{d m}^, ^{( )}^k ⁼^{slice X k}

{

^m^{( )}

}

^, ^k⁼^{0,1, ,}^L ^N⁻¹

Step4: Weight vector adaptation (1) Angle direction update:

在文檔中應用於行動通訊中以空間特徵結構為設計基礎之MIMO-OFDM波束形成技術 (頁 116-122)

所提出低複雜度前置-快速傅立葉轉換型波束形成器

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6.5 所提出快速傅立葉轉換型接收端波束形成器

6.5.1 所提出低複雜度前置-快速傅立葉轉換型波束形成器

( )

( )

( )

6.5.1 所提出低複雜度前置-快速傅立葉轉換型波束形成器

( )

( )

( )

( ) (

)

( )

( ) ( )

(

)

{

}

第六章以空間特徵結構為設計基礎之新式 MIMO-OFDM 波束形成器

^{( )}

^{( )}