SRS

作者: 国宝级初学者 | 来源:发表于2021-10-29 10:15 被阅读0次

    SRS为探测参考信号,Sounding Reference Signal,用来探测上行频带的信道质量的。

    UE发送SRS的周期配置通过SIB,RRC Connection Setup或者RRC Connection Reconfiguration;通过SIB的是Cell Specific SRS;RRC消息的是Dedicated SRS。

    SRS可以配置准共址使用,解调的参考信息,用来给其他信道使用

    SRS序列

    SRS的生成序列是LowPAPR序列,这样具有低峰均比特性,满足上行需求的训练序列;该序列实则为ZC序列,其生成由最重要的参数u根序列决定

    z_{i}^u=e^\frac{-j\pi ui(i+1)}{M} ,0\leq i<M

    对于长度为M的ZC序列,有一些参数u能生成唯一的ZC序列,这些参数u的个数等于与M互质的整数个数;即当M为质数时,u的个数为M-1;ZC序列的傅里叶变换,依旧是ZC序列

    实际SRS序列长度不是质数,生成的基本序列采用小于等于序列长度的最大质数生成,并循环移位扩展得到最终的SRS序列

    此时序列之间依旧是正交的,但IFFT之后的序列,功率会有波动不再恒幅;长度大于36的,才是ZC序列,长度小于36的,选择的还是良好时域包络的序列

    SRS模式配置

    SRS的配置支持波束管理,码本,非码本,天线切换4中模式

    波束管理,与SSB波束管理有关联之处,不需要反馈

    码本,非码本,基站通过测量SRS,得到SRI,TPMI,RI信息,反馈给终端,基于码本的情况,三者按需反馈;非码本则反馈SRI,PUSCH选择与SRS相同的预编码矩阵(该SRI对应的SRS,预编码矩阵选择可能来自CSI-RS测量)

    antenna Switching,是当下行CSI不能获取时,用SRS来测量下行CSI的,因为终端发射天线一般比较少,因此需要天线切换的方式把所有天线遍历,来测量得到上行CSI,从而互易性得到下行CSI;这种不需要基站反馈

    SRS带宽

    LTE中的SRS占用上行Slot的最后一个OFDM符号,NR则是一个上行时隙的几个符号;带宽由m_SRS确定。m_SRS根据不同的C_SRS和B_SRS确定,此外还确定了N_b(b = 0,1,2,3)

    SRS占用的时频域资源如下图

    时域上至多占用4个OFDM符号,可配置n1,n2,n4;OFDM符号位置上,占用在最后的6个OFDM中的几个中。

    K_TC = 2时,可以复用2个SRS信号;K_TC = 4时,可以复用4个SRS信号。

    SRS资源

    不同的终端通过不同的Comb位置来复用;解复用则是RE选择

    而多天线端口复用时,采用的是序列的循环移位来复用,解复用,则是PDP时延功率谱选择不同的循环移位

    基于SRS估计RI

    RI的估计主要空间相关性有关,首先计算信道矩阵的自相关矩阵,然后进行SVD分解,SVD分解得到的非0特征值的个数,就是秩,因为此关系,所以一般来说信道矩阵的秩是信道的特征,信道矩阵决定了,秩就确定;可以先估计秩,再计算PMI

    当信道矩阵2发4收,则为2*4;信道相关矩阵则为[H] * [H’] = [2*4]*[4*2] = 2*2

    按照信道相关矩阵的结果,可以计算出其特征值,从大到小记为lambda0和lambda1

    判决其秩,如果是正常的实数矩阵,秩就是非0特征值的个数;对于复数矩阵,用特征值的比值来大致确定其秩

    lambda0/lambda1是否大于门限,如果太大,则认为lambda1近0,秩为1

    实际运算时,根据一些简化算法,可以不必求出特征值,而调整判断

    对于2*2的矩阵的特征值,lambda0和lambda1

    假设

    则门限判断修改为

    得到

    其他的信道相关矩阵的大小,也有类似的推算

    PMI估计

    对信道矩阵H进行SVD分解,其右奇异矩阵则为最优预编码矩阵;规范中限定了码本选择的空间,并且按照

    全相干

    部分相干

    不相干

    三种方式划分PMI选择的子集,

    比如PUSCH预编码的RRC配置为规定了nonCoherent,则其码本选择子集最小

    比如PUSCH预编码的RRC配置为规定了fullyAndPartialAndNonCoherent,即三种都支持,则其码本选择子集最大,所有的都可以选

    如果得到了右奇异矩阵,则可以将预编码的码本矩阵与右奇异矩阵做相关,相关性最大的可以作为预编码矩阵选择,但是实际中右奇异矩阵较难计算得到

    基于最大化信道容量的选择算法,在使用预编码矩阵的前提下,信道容量可以表示为:

    在得到RI的基础上,计算各个预编码矩阵的信道容量,比较选择最大上报

    或者采用基于MMSE的选择算法,接收端接受信号的MSE(均方误差)可以表示为以预编码矩阵W为自变量的函数

    在得到RI的基础上,计算各个预编码矩阵的信道容量,比较选择最小上报

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