第 2 章 下行非正交传输技术
| 2.1 下行非正交传输的基本原理 |
| 2.2 仿真评估方法 |
下行非正交传输的仿真评估包括链路级仿真和系统级仿真。与其他技术不 同，非正交传输的链路仿真一般需要多用户，来精确刻画多用户之间的干扰。 尽管下行传输时，发给远端和近端用户的信号经历同一个信道，但这个信道是 有小尺度衰落的，即本次传输和下次传输的信道增益可能有变化，信噪比不一 样，从而影响接收机消除干扰的能力。当然，评价非正交传输的全面性能分析 需要依靠系统仿真。
2.2.1 链路仿真参数及评定指标
表 2-1 中罗列了非正交传输链路仿真常用的参数[4]。注意到有关天线的配 置参数有多个，如参考信号、多天线之间的信道相关度、发送/接收天线数、传 输模式。这说明非正交传输与多天线技术有一定的关联度，稍后请见详细阐述。
还有几个参数是关于链路自适应的，如信道状态信息的延迟、上报周期、粒度 和自适应重传的次数。这些参数只有当开启动态自适应的时候才用到。EVM 是 指误差向量幅度，用来衡量无线系统调制信号产生的质量。误差越低，代表实 际产生的调制符号的幅度和相位与理想的调制符号的差别越小。由于非正交传 输涉及星座图的叠加，而叠加复合后的星座图无论从点数，还是间距排列等方 面要较叠加前的（传统的）QAM 星座图更复杂，因此需要考虑实际器件的 EVM， 无论是在发送侧还是接收侧。一般情况下，发射侧有功率放大器，会偶尔工作 在非线性区，对波形带来一定的失真，其 EVM 比接收侧的要高。
对于下行非正交的链路仿真性能的评定，主要有以下 3 个方面。
• 第一种是比较传统的码块错误概率（Block Error Rate, BLER）与信噪比 （Signal to Noise Ratio, SNR）的曲线，一般趋势是误块率随着信噪比的增大而 瀑布式下落。这种方式下，每条曲线是对应于一个功率比。如果要全面展示多 种功率比下的性能，则需要多条曲线。另外，这里的每条性能曲线只是一个用 户的，这就意味着在一个特定功率比下，需要画两条曲线，一条是远端用户， 另一条是近端用户。
• 第二种是和容量与信噪比的曲线，一般趋势是容量随着信噪比的增大而 单调地上升，后趋于饱和。相比误块率曲线，这种方式中可以包含传输侧的 链路自适应，而且反映的是“和容量”，无须分别画出远端和近端用户的曲线， 但每条曲线还是只对应一个功率比。
• 第三种是和容量与功率比的曲线，即速率区域（Rate Region），一般 趋势是一个用户的容量随着功率比的增加而减少，同时另一个用户的容量在 逐渐增大。曲线为闭合的凸函数，如图 2-3 所示。这种方式通常只有在非正 交传输中才用。虽然每条曲线只对应一个远端和近端用户的信噪比组合，但 功率比是下行非正交传输中很重要的一个参数。这种链路结果的表述方式更 具有代表性。
2.2.2 链路到系统的映射方法
链路到系统的映射方法用来建模接收机的接收过程，针对不同的接收机， 建模方法有所不同。文献[5]中给出了几种建模方法，主要针对两类接收机： 一类是 ML/R-ML 接收机，另一类是码块级的干扰消除（CodeWord-Level Interference Cancellation，CWIC）、符号级的干扰消除（Symbol-Level Interference Cancellation，SLIC）和 MMSE-IRC 接收机。
1．ML 接收算法的链路到系统映射方法
该映射方法基于信息论，采用经验公式进行修正，而本身不对接收机的处 理过程做精细的刻画。其思路是，首先计算每个资源单元（Resource Element， RE）上的每比特的互信息量（Mutual Information Per Transmitted Bit，MIB）， 然后将一帧中所有 RE 的 MIB 进行平均，得到平均互信息量。后，通过将平 均互信息量映射成等效的 eff SINR ，再根据 eff SINR 值，查 AWGN 信道下 SNR-BLER 曲线表，得到目标 BLER。
ML 接收机在一个 RE 上获得的 MIB，记为 ML MIB ，且 ML MIB 可以用经验 公式表示为
其中， BICM C 是比特交织编码调制（Bit Interleaved Coded Modulation，BICM） 单位化的频谱效率。因为绝大多数的调制编码方式都是比特交织的，故这里用 该名词下角标强调。β 是一个加权因子，可通过与真实接收机的 BLER 曲线进 行拟合得到。β 越小，则意味着该接收机的性能与理想的基于互信息量的容量界 的差距越大。近端用户的 BICM 单位化频谱效率表示为
远端用户的 BICM 单位化频谱效率表示为
这里， target s 是叠加后的发射信号。 near m 和 far m 分别是近端用户和远端用户 的调制符号所需的比特位数，例如，QPSK 调制需要 2 比特位，16QAM 需要 4 比特位。M 是 target s 星座点所组成的集合； near(,) itM 和 far(,) itM 分别是近端用户和 远端用户对应的第 i 个比特位是 t 的所有星座点组成的集合，t∈{0, 1}；z 是接 收信号经过 MMSE 检测后的信号； target ( | ) pzs 是传输概率密度函数，基本上取 决于 z 到 target s 的欧式距离。图 2-4 中的例子描述了如何计算一个 16QAM 星座 图的第 3 个比特的对数似然比（LLR）。其中的实心三角代表接收信号 z，左 边的图对应的是 z 到所有第 3 个比特为 0 的星座点的欧式距离，右边的图对应 的是 z 到所有第 3 个比特为 1 的星座点的欧式距离。显然，左图中的欧式距离 较小，z 的第 3 个比特更加可能是 0。
考虑两收两发天线，AWGN 信道，并假定远端用户采用 QPSK 调制。针 对不同的 MCS 等级和 4 种功率分配，分别计算非 Gray（格雷）和 Gray 映射 下的近端用户互信息的加权因子，如表 2-2 所示。可以发现，在多数情况下， Gray 映射下的互信息的加权因子比非 Gray 的高，这表明 Gray 星座图有更高 的容量。
对获得的多个 RE 上的 ML MIB 求平均，得到 ML avg(MIB )，通过 SINR-MIB 映射关系得到等效 eff SINR ， eff SINR 表示为
其中， () f ⋅ 为 SINR 与 MIB 的映射函数，该映射关系可预先得到，例如， 参考 IEEE 802.16m 的 SINR-RBIR 表。
2．CWIC、SLIC 和 MMSE-IRC 接收机的链路到系统映射方法
这种映射方法显式地刻画了在接收机中的干扰抑制过程。假设在相同的时 频资源上接收的数据流总数为 N，则在资源元素 r 上接收到的信号表示为
EVM 值， rxEVM 0.04 = ； tx EVM 表示发射端 EVM 值， txEVM 0.08 = ； , kih 为第 k 个数据流在接收天线 i 上的等效信道。
以近端用户为例，假设对应第 n 个数据流，则近端用户的 MMSE 检测权重 表示为
为了简化 SLIC，假定相比 CWIC 接收机，SLIC 的 SINR 下降一个固定值， 则基于 SLIC 接收机，表示为
由每个 RE 上得到的 SINRn(r)取平均，再根据 SINR-RBIR 映射关系，得到 等效的 SINR
由等效 SINR 查 AWGN 的 SNR-BLER 曲线表示，得到目标 BLER。远端用 户的 SINR 可通过上面类似的方法得到。
2.2.3 系统仿真参数