第五章 模擬結果
5.4 頻域濾波器設計
在這一章節裡，我們將對第四章所推導出的演算法做模擬。模擬的方塊圖就 是利用圖 4–5 作為基礎加以變化。
在接下來的三張圖，都是以 f Td S =0.05來做模擬，並且每一組 filter 的係數都 是 5 個。一開始我們先以能量大小排出 tone 的順序，接著三張圖分別是能量由大 到小，以 one tap equalizer 解出 100，110 和 120 個 tone，最後剩餘的 tone 以 5 個 tap 的 Low-complexity SIC 來解出。
圖 5–7 是先 filter 過能量第 91 到 100 大的 tone，之後再以 one tap equalizer 解
出前 100 個 tone。我們分別以 1，5 和 10 組係數來組成 filter，從圖中可以發現 performance 跟係數的組數是正相關的，也就是係數的組數愈多 performance 會愈 佳。所以在 performance 與係數之間會形成一個 trade off，但是這個演算法的主要 想法，是將能量大的 tone 不以 Low-complexity 的方式直接解出，這樣既可以簡化 運算量，又可以平行的同時解出，不須等待前一個 tone 被解出來才能做運算，可 以加速硬體的運算速度。
0 5 10 15 20 25 30 35 40
10-6 10-5 10-4 10-3 10-2 10-1 100
SNR(dB)
BER
L-SIC & 100 inv
L-SIC & 100 inv with 1 filter L-SIC & 100 inv with 5 filter L-SIC & 100 inv with 10 filter L-SIC
圖 5–7 SISO-OFDM 系統中， 0.05f Td S = ，前 100 個 tone one tap equalizer 解出接 Low-complexity SIC
0 5 10 15 20 25 30 35 40
L-SIC & 110 inv
L-SIC & 110 inv with 5 filter L-SIC & 110 inv with 10 filter L-SIC & 110 inv with 20 filter L-SIC
L-SIC & 120 inv
L-SIC & 120 inv with 10 filter L-SIC & 120 inv with 15 filter L-SIC & 120 inv with 30 filter L-SIC
圖 5–9 SISO-OFDM 系統中， 0.05f Td S = ，前 120 個 tone one tap equalizer 解出接 Low-complexity SIC
第六章 結論
在無線行動通訊的環境下，接收端的高速移動會使 OFDM 符元區間內的傳輸 通道急速變動，即為時變通道，而 MIMO-OFDM 系統對於破壞子載波正交性的 ICI 效應與載波頻率誤差很敏感。本論文介紹在 MIMO-OFDM 系統中具有多重路徑衰 減效應且時變的通道特性與數學模型，緩和 ICI 問題的 MMSE 等化器以及連續 ICI 消除器，也提出遞迴通道估計與連續 ICI 消除演算法，它利用連續 ICI 消除後檢測 的訊號不斷回傳供接收端前段重新估計通道脈衝響應，經由遞迴運算的方式使通 道估計更為準確，進而增加後續檢測訊號的正確度。
由模擬結果可以發現，考慮子載波數目相同的情況下，連續 ICI 消除器效能表 現均比 MMSE 等化器好，且由於 ICI 主要來自於鄰近的子載波干擾，因此要消除 干擾的子載波數目不需要考慮太多個，即可得到近似考慮全部子載波消除的效 能。在通道估計上，因為 pilot tone 的數目會影響通道估計的準確度，所以遞迴通 道估計與連續 ICI 消除運算時可使用的 pilot tone 數目會愈來愈多，使其通道估計 精確度上升，可以大幅度增加檢測訊號的正確度，提升系統效能。
此外，利用頻域濾波器來縮短 ICI 的擴散，再以 one tap equalizer 來解出訊號。
這個方法主要是因為能量大的 tone，ICI 相對於就比較小，所以可不需要用 MMSE 或者是 Low-complexity SIC 的方法來解，因此運算複雜讀可以得到相當程度的降 低，此外也可以平行的同時解出，不需要如 SIC 的運算法一樣，要先等前一個 tone 解完後才能繼續解下去，在處理時間上也可以得到縮短。對於濾波器的設計，如 果 filter 的係數用的越多組，系統的效能就會越佳，這裡就會與運算複雜度形成 trade off，所以我們可以針對希望達到的效能設計出適當的組數。
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