系統傳輸量模擬結果

在比較系統的傳輸量時可以分為不限制回傳資料量的系統評估(圖 5-17)，及 有限回傳資料量的系統評估(圖 5-18)。不限制回傳量的系統評估也就是用戶偵測 到自己在哪一個座標後完整回傳座標資訊，基地台就對這個位置進行波束成型，

缺點是回傳資料量非常大，主要是用來初步評估此一方案的可行性，不適用於真 實的系統。而有限回傳資料量的系統評估則是如本篇論文一開始的提案，將用戶 所在細胞切割成不同角度的區塊，用戶須將估計出的自身座標對應到相對的區塊 索引後再回傳索引值給基地台(意即量化位置資訊)，讓基地台根據此索引值對該 區域進行波束成型。

在有限回傳開銷量的系統評估時，首先必須定義在回傳量為 N 位元的限制 下，將 60 度的服務區塊分成 N 等分，每等分的角度大小為 60/N，再找出在幾根 線陣天線傳輸下，波束能量為主波辦一半的寬度剛好等於 60/N，來作為該區塊 的波束寬度(3dB Beamwidth)，相對應的配置如表 5-2。

模擬結果我們可以發現，當天線數漸漸增加時，由於波束集中傳輸的關係，

所以系統傳輸量也漸漸增加，但是此一效果隨著天線越多卻有飽和(saturate)的趨 勢。此一現象是由於定位的精準度有一定的上限，當線陣天線越來越多，發出的 波束越來越細的同時，也代表著由於定位誤差造成的訊號衰減現象也可能更嚴重。

因此只有當定位完全準確度時，才有可能使系統傳輸量隨著天線數增加而持續增 加，另一個值得注意的是現象是，當 SNR 已經很高時，增加接收的能量所能增 加的容量會相對有限，這是因為系統容量與能量有著對數的關係。以不限制回傳 量的系統來說，32 根天線的平均傳輸量已經跟 64 跟差不多，考量天線增加也代 表額外的成本，因此 32 根天線應該是最理想的選擇。而以有限回傳量的系統來 說，由模擬圖可知，大約 4 位元的回傳量為最佳，也就是將服務區域分成 16 區 最為適當，超過 5 位元反而使傳輸量下降。縱然如此，我們可以發現，不論量化 與否，我們所提出的方法的確在傳輸量上比傳統的傳輸有將近 2 倍多的增益。

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表 5-2 量化回傳開銷量系統的波寬與天線數配置 Number of

feedback bits

Number of Partition region

Partitioned Region Size

3dB

Beamwidth

Number of Antennas

2 4 60/4 = 15∘ 15.4∘ 9

3 8 60/8 = 7.5∘ 7.6∘ 18

4 16 60/16 = 3.75∘ 3.8∘ 36

5 32 60/32 = 1.875

∘

2∘ 70

6 64 60/64 = 0.9375

∘

1∘ 138

圖 5-17: 不限制回傳開銷量的系統傳輸量評估(OTDOA)

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圖 5-18: 量化回傳開銷量的系統傳輸量評估(OTDOA)

此外，在我們提出的 OTDOA-RSS-Hybird 式定位法下，系統的傳輸量也由 於更加準確的定位而增加。其中值得注意的是，原本大約在 4 到 5 位元量化下達 到極限的傳輸量，由於更精確的定位而使得 5 位元回傳量下的傳輸量比原本 4 到 5 位元量化下的傳輸量增加的多一些，此一結果也符合我們先前提出定位精準 度與傳輸量增加幅度關係的預期。以下(圖 5-19)就是使用 OTDOA 及 RSS 兩者 hybrid 定位後，再由基地台端以波束成型技術傳輸後的系統傳輸量:

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圖 5-19: OTDOA 與 RSS 混合定位的系統傳輸量評估

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第六章

結論及未來展望

傳統的波束成型方法是藉著基地台對所服務的區塊內使用者依序發出不同 方向的波束(beam)，再由使用者利用預編碼矩陣索引(Precoding Matrix Index, PMI) 回報哪一個方向的波束可以對自己的訊雜比造成最大的增益，基地台於是以這樣 的資訊為依據對使用者進行波束成型的傳輸。傳統方法的缺點除了基地台花費時 間掃描(scan)而導致系統延遲(delay)較長及複雜度較高之外，也會耗損系統的頻 寬。

本論文主要提出了在大規模天線系統下，用戶利用 OTDOA 及 RSS 混和定 位並且回報基地台，再由基地台端來對用戶做個別的波束成型，以達到系統的傳 輸量增加的方法。我們提出一個兩階段的時間差估計方法，首先利用 CP 的相關 性為基礎偵測接收訊號的符元時序做初步估計，再透過時序誤差會反映在時域通 道的延遲的特性，來做細部的修正。對於某些 SINR 較低的使用者，我們使用平 均多個接收符元來提升 SINR，並設計了一個峰均值比指示器來排除偵測結果過 差的情形，最後再用改良式的最小平方法估計出使用者位置。除此之外我們也針 對使用者太靠近特定基地台而導致時間差偵測失準的情形，提出 RSS 的定位法 做輔助有效改進。

模擬結果顯示本論文提出的方法確實能對系統傳輸量有很大的提升，希望此 一結果能夠對後續的相關研究有所幫助及貢獻。由於本論文主要架構是針對 LOS 環境下所設計，未來在 NLOS 環境下的定位仍存在許多可以探討的議題，此外 針對移中的使用者，我們可以利用自我位置追蹤(position tracking)的方式來做更 準確的定位或者降低回傳量，也可以考慮使用於多用戶的多波束傳輸，在這種情

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況之下，波束間可能會有互相干擾的，需使用消除干擾的演算法加以克服。最後，

本論文主要是探討二維的波束形成，3 維的波束是目前 LTE-A 討論的熱門話題，

如何將本論文所提的方法延伸至 3 維，也是未來可能的研究重點。

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