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Channel Estimation for LTE Downlink.pdf

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淡水咸鱼 2010-12-18 评分 0 浏览量 0 0 0 0 暂无简介 简介 举报

简介:本文档为《Channel Estimation for LTE Downlinkpdf》,可适用于IT/计算机领域,主题内容包含   MEE:   CHANNELESTIMATIONFORLTEDOWNLINK  Asad Mehmood Waqas Aslam Cheema符等。

   MEE:   CHANNELESTIMATIONFORLTEDOWNLINK  Asad Mehmood Waqas Aslam Cheema   This thesis is presented as part of Degree of Master of Science in Electrical Engineering  Blekinge Institute of Technology September   BlekingeInstituteofTechnologySchoolofEngineeringDepartmentofSignalProcessingSupervisorProfAbbasMohammedExaminerProfAbbasMohammed  AbstractGPP LTE is the evolution of the UMTS in response to ever‐increasing demands for high quality multimedia services according to users’ expectations Since downlink is always an important factor in coverage and capacity aspects, special attention has been given in selecting technologies for LTE downlink Novel technologies such as orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and multiple input, multiple output (MIMO), can enhance the performance of the current wireless communication systems The high data rates and the high capacity can be attained by using the advantages of the two technologies These technologies have been selected for LTE downlink Pilot‐assisted channel estimation is a method in which known signals, called pilots, are transmitted along with data to obtain channel knowledge for proper decoding of received signals This thesis aims at channel estimation for LTE downlink Channel estimation algorithms such as Least Squares (LS), Minimum Mean Square Error (MMSE) haven been evaluated for different channel models in LTE downlink Performance of these algorithms has been measured in terms of Bit Error Rate (BER) and Symbol Error Rate (SER)                        ACKNOWLEGEMENT  All praises and thanks to Almighty ALLAH, the most beneficent and the most merciful, who gave us the all abilities and helped us to complete this research work  We would like to express our sincere gratitude to our supervisor Prof Abbas Mohammed for his support and guidance during the course of this work His encouragement and guidance has always been a source of motivation for us to explore various aspects of the topic Discussions with him have always been instructive and insightful and helped us to identify our ideas  Finally, we are very grateful to our parents, brother and sisters for their sacrifices, unremitting motivation and everlasting love and their continuous support during our stay in BTH                                             TableofContents   Abstract   ListofFigures   Chapter                    Introduction   ) Introduction   ) Objectives  ) Out Line of the Master Thesis   Chapter                   Overview of LTE Physical Layer  ) Introduction   ) Objectives of LTE Physical Layer   ) Frame Structure   ) Type‐ Frame Structure   ) Type‐ Frame Structure   ) Physical Resource and Slot structure   ) LTE Downlink Reference Signals Structure   )  LTE Downlink Parameters   ) Multiple Antenna Techniques   ) Spatial Diversity   ) Receive Diversity   ) Transmit Diversity   ) Cyclic Delay Diversity (CDD)   ) Space Frequency Block Coding (SFBC)   ) Spatial Multiplexing   ) Beam‐forming   Chapter                    LTE Downlink System Model     ) Introduction   ) General Description   CHAPTER             Radio Propagation Models   ) Large Scale Propagation Model   ) Medium Scale Propagation Model   ) Small Scale Propagation Model   ) Propagation aspects and Parameters   ) Delay Spread   ) Coherence Bandwidth   ) Doppler Spread   ) Coherence Time   )  Standard Channel models   ) SISO, SIMO and MISO Channel Models   ) MIMO Channel Models   ) Effect of Spatial Correlation on MIMO Performance   ) ITU Multipath Channel Models   ) ITU Vehicular‐A (V‐, V‐ and V‐)   ) Extended ITU models   Chapter           Channel Estimation in LTE   ) Introduction   ) Signal Model   ) Pilot‐assisted Channel Estimation  ) Least Square Estimation   ) Regularized LS Estimation   ) Down Sampling Method   ) Minimum Mean Square Estimation   ) Equalization   ) Performance Comparison of Channel Estimation   Schemes   Chapter         Channel Estimation for Multiple Antenna Systems     ) Introduction   ) SFBC in LTE   ) Channel Estimation and Decoding   ) Numerical Results and Performance analysis   Chapter        Conclusions    References      ListofFigures Figure :  Frame structure of type (Ts is expressing basic time unit corresponding to MHz)   Figure :  Frame structure type‐ (for  ms switch‐point periodicity)   Figure : Downlink Resource grid    Figure : Allocation of Reference Symbols for two antenna transmissions   Figure : Receive diversity configurations   Figure : Transmit diversity configurations   Figure :  CDD for two antenna configuration   Figure :  Space Frequency Block Coding SFBC assuming two antennas   Figure :   Antenna Configuration (Here M=N=)   Figure a: Classical beam‐forming with high mutual antenna correlation   Figure b: Pre‐coder based beam‐forming in case of low mutual antenna correlation   Figure  LTE Downlink system model with  MIMO   Figure : Signal propagation through different paths showing multipath propagation phenomena   Figure : Power delay profile of a multipath channel   Figure : Received signal power level of a time varying multipath propagation   channel   Figure : The increase in the capacity with the increase in number of antennas The   capacity   of the system increases linearly with increasing number of antennas   Figure : BER curves for x MIMO systems using flat fading Rayleigh channel with different correlation values which show that BER decreases with low correlation values   Figure : Channel Impulse Responses according to ITU standards which are to be used in simulations for channel estimation of LTE   Figure : Equalizer options for LTE, in time domain and frequency domain   Figure : BER performance of LTE transceiver for different channels using QPSK modulation and LMMSE channel estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver for different channel models using QPSK modulation and LMMSE channel estimation     Figure : BER performance of LTE transceiver for different channel models using QPSK modulation and LS estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver for different channel models using QPSK modulation and LS channel estimation   Figure : BER performance of LTE transceiver for different channel models using  QAM modulation and LMMSE channel estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver for different channel models using  QAM modulation and LMMSE channel estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver for different channel models using ‐QAM modulation and LS channel estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver for different channel models using ‐QAM modulation and LS channel estimation   Figure : System model for simulation of x MIMO‐OFDM using SFBC   Figure :  BER performance of LTE transceiver with multiple antennas for ITU Pedestrian‐A channel model using QPSK modulation and LMMSE channel estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver with multiple antennas for ITU Pedestrian‐A channel model using QPSK modulation and LMMSE channel estimation   Figure : BER performance of LTE transceiver with multiple antennas for ITU   Pedestrian‐A channel model using QPSK modulation and LMMSE channel estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver with multiple antennas for ITU Pedestrian‐ A channel model using QPSK modulation and LMMSE channel estimation   Figure : BER performance of LTE transceiver with multiple antennas for ITU Vehicular‐A channel model using ‐QAM modulation and LMMSE channel estimation   Figure : SER performance of LTE transceiver with multiple antennas for ITU Vehicular‐A channel model using ‐QAM modulation and LMMSE channel estimation     ListofTablesTable : Uplink‐Downlink Configurations for LTE TDD……………………………………………… Table : LTE Downlink Parameters…………………………………………………………………… Table : Average Powers and Relative Delays of ITU Multipath Channel Models for………  Pedestrian‐A and Pedestrian‐B cases…………………………………………………………………………… Table : Average Powers and Relative Delays for ITU Vehicular‐A Test Environment… Table : Power Delay Profile for Extended ITU Pedestrian‐A Model……………………… Table : Power Delay Profile for Extended ITU Vehicular‐A Model………………………… Table : Power Delay Profile for Extended Typical Urban Model……………………………                 Chapter                                      Introduction )IntroductionDuring the last decade along with continued expansion of networks and communications technologies and the globalization of rd Generation of Mobile Communication Systems, the support for voice and data services have encountered a greater development compared to nd Generation Systems At the same time the requirements for high quality wireless communications with higher data rates increased owing to users demands On the other hand, the conflict of limited bandwidth resources and rapidly growing numbers of users becomes exceptional, so the spectrum efficiency of system should be improved by adopting some advanced technologies It has been demonstrated in both theory and practice that some novel technologies such as orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and multiple input, multiple output (MIMO) systems, can enhance the performance of the current wireless communication systems The high data rates and the high capacity can be attained by using the advantages of the two technologies From a standardization perspective G era is now well‐advanced While enhancements continue to be made to leverage the maximum performance from currently deployed systems, there is a bound to the level to which further improvements will be effective If the only purpose were to deliver superior performance, then this in itself would be relatively easy to accomplish The added complexity is that such superior performance must be delivered through systems which are cheaper from installation and maintenance prospect Users have experienced an incredible reduction in telecommunications charges and they now anticipate receiving higher quality communication services at low   cost Therefore, in deciding the subsequent standardization step, there must be a dual approach in search of substantial performance enhancement but at reduced cost Long Term Evolution (LTE) is that next step and will be the basis on which future mobile telecommunications systems will be built LTE is the first cellular communication system optimized from the outset to support packet‐switched data services, within which packetized voice communications are just one part The rd Generation Partnership Project (GPP) started work on Long Term Evolution in  with the description of targets illustrated in  The specifications associated to LTE are formally identified as the evolved UMTS terrestrial radio access network (E‐UTRAN) and the evolved UMTS terrestrial radio access (E‐UTRA) These are collectively referred to by the project name LTE In December , release  of LTE has been approved by GPP which will allow network operators to appreciate their deployment plans in implementing this technology A few motiv

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