平成 25 年度電子情報通信学会東京支部学生会研究発表会講演番号： 101 DFT-Precoded OFDMを用いるMIMO多重における巡回シフトを用いる参照信号多重の影響 B-5 Effect of RS multiplexing Using Cyclic Shift for MIMO SDM for DFT-Precoded OFDMA † 森千尋 †† † 川村輝雄佐和橋衛 Chihiro Mori†, Teruo Kawamura††, and Mamoru Sawahashi† † †† 東京都市大学知識工学部株式会社 NTTドコモ † †† Tokyo City University NTT DOCOMO, INC. 4. 計算機シミュレーション評価図 3 に 4 x 4 及び 8 x 8 の MIMO SDM を用いたときの，RS 多重法に着目した場合の指数減衰チャネルモデルにおける Root mean square (r.m.s)遅延スプレッドrms に対する平均 BLER が 10-2 を満たすために必要な所要平均受信 Signal-to-Noise power Ratio (SNR)特性を示す．図より，4 x 4 MIMO SDM の場合，rms が 0.1 s から 0.4 s 程度まで増大すると所要平均受信 SNR は，周波数ダイバーシチ効果の増大に起因して若干低減して -101- 参考文献 [1] 3GPP TS36.211 (V8.9.0), Dec. 2009. [2] D. C. Chu, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 18, pp. 531-532, July 1972. [3] 3GPP R1-050822, Aug. 2005. [4] J. Wang and S. Li, Proc. PIMRC2007, Sept. 2007. [5] A. Stefanov and T. Duman, Proc. IEEE VTC’99-Fall, Sept. 1999. [6] P. Robertson, et al., Proc. ICC’95, June 1995. RS (4th block)  Method 1 CS only CS #1 RS (11th block) CS #2 CS #1 CS #NTX CS #2 CS #NTX Despread for CS Despread for CS Coherent averaging  Method 2 Combination of CS and OC CS #1 CS #NTX / 2 CS #1 CS #NTX / 2 Despread for CS Despread for CS Despread for OC 図 1. CS を用いる RS 多重法 #NRx #1 1st stage CP deletion Subcarrier de-mapping Receive antennas LMMSE filter De-inter leaver Channel Estimation DFT Interference canceller LLR calculation IDFT Max-Log-MAP decoder Generation of soft-symbol estimates Interleaver Nitrth stage Max-Log-MAP decoder LMMSE filter Recovered bit 3. MIMO送受信部構成本稿では，各送信アンテナから異なるチャネル符号化ブロックを送信する．従って送信ストリーム数はNTxに等しい．チャネル符号化には，符号化率R = 1/2，拘束長4ビットのターボ符号を用いた．変調方式は16QAM とした．送信帯域幅は10 MHz (サブキャリア数は300) とした．送信及び受信アンテナ数NRxが等しい場合の特性を評価した (NTx = NRx = 4及び8）． MIMO SDMの信号分離には，ターボソフト干渉キャンセラ (SIC: Soft Interference Canceller) [4]を用いた．図2にターボSICの構成を示す．多重法1あるいは2の受信RSは逆拡散後，各サブキャリアのチャネル応答を重み付き同相加算平均することにより，各サブキャリア位置のチャネル応答を推定した．多重法1では，さらに2 RSブロック間で等重み同相加算平均を行うことにより，多重法2では，2 RSブロックでOCの逆拡散を行うことにより，各サブキャリア位置の最終的なチャネル応答を求めた．ターボSICにおいて，初回繰り返しループではFFT処理後の信号に，2回目以降の繰り返しループでは，他送信ストリームの受信シンボル推定値を受信信号から差し引いた後の信号に対して，線形平均2乗誤差最小 (LMMSE: Linear Minimum Mean-Square Error)フィルタにより残留他送信ストリーム干渉を抑圧した．NRx受信ブランチのLMMSEフィルタの出力信号を合成した信号と全ての送信ストリームの受信シンボルレプリカの合成候補との2乗ユークリッド距離を計算した．そして最小2乗ユークリッド距離から事後対数尤度比 (LLR: Log-Likelihood Ratio)を計算した[5]．事後 LLRをデインタリーブ後， Max-Log-MAP (Maximum A Posteriori probability)復号器[6]に入力した．ターボSICの最終繰り返し以外のループでは，符号化ビットの事後LLRから各送信ストリームの軟判定シンボル推定値を生成した．最終繰り返しループでは，Max-Log-MAP復号器出力の事後LLRを硬判定することにより，送信ビット系列を再生した． 5. まとめ本稿では，計算機シミュレーション評価により， DFT-Precoded OFDMA を用いる 8 x 8 MIMO SDM において，CS のみを用いた RS 多重法では，rms / TCS が 5 - 10％程度に増大した場合に ICI に起因して所要平均受信 SNR が増大することを示した．また，CS 及び OC を併用する RS 多重法は，ICI に起因する所要平均受信 SNR の増大の抑圧に有効であることを示した． FFT 2. チャネル推定のための参照信号 (RS)多重法本稿では，Long-Term Evolution (LTE)の上りリンクのサブフレーム構成を仮定する． 1 ms長のサブフレーム内の第4及び 11番目の Fast Fourier Transform (FFT)ブロックにチャネル推定用のRSを多重している．MIMO SDMでは，受信部における信号分離のために送信アンテナ固有のRSが必要である．図1に本稿で用いたCSを用いるRS多重法を示す．CS多重では，マルチパス干渉 (MPI: Multipath interference)の影響を小さくするために，時間シフトの自己相関が小さいメリットを有するZadoff-Chu系列[2]を巡回シフトした系列[3]を用いる．本稿で用いる第1の多重法は，CSのみを用いる方法で，送信アンテナ数NTxに対応するCS数の巡回シフト多重を行う方法である．CSのみを用いる多重法では，CS数の増大に伴い，CS 長TCSが短くなる (周波数領域の拡散帯域幅が増大する) ため，MPIに起因するコード間干渉 (ICI: Inter-code interference)が増大する．第2の多重法では，CS及び2 RSブロック間の直交カバー (OC: Orthogonal cover)を併用する．RSの各FFTブロック内ではNTx / 2のCS多重を行うため，TCSが短くなることによりICIの影響を緩和できる．いる．4 x 4 MIMO SDM の場合は TCS が長いため，rms が 1 s 程度までの環境では，CS 多重された RS の ICI の影響は非常に小さいことがわかる．一方，8 x 8 MIMO SDM の場合には，rms / TCS が 5 - 10％程度以上に増大すると RS の ICI の影響が大きいことがわかる． 4 CS 及び OC を用いる場合には 8 CS の場合に比較して，ICI を低減できるため所要平均受信 SNR の増大は低く抑えられている．図 2. ターボ SIC のブロック構成 20 Required average received SNR at average BLER of 10-2 1. まえがき本稿では，DFT-precoded OFDMAを用いるMultiple-Input Multiple-Output (MIMO) Spatial Division Multiplexing (SDM)における巡回シフト (CS: Cyclic shift)を用いる参照信号 (RS: Reference Signal)多重のブロック誤り率 (BLER: Block Error Rate)に与える影響を計算機シミュレーションにより評価する． 4 CS + OC 8 CS 2 CS + OC 4 CS 19 18 16 15 8 x 8 MIMO SDM 16QAM, R = 1/2 Exponentially-decayed channel model fD = 5.55 Hz 17 4 x 4 MIMO SDM 0 0.2 0.4 0.6 0.8 R.m.s delay spread, trms (µs) 1 1.2 図 3. RS 多重法に着目した場合の r.m.s.遅延スプレッドに対する所要平均受信 SNR 特性 Copyright © 2014 IEICE