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Die fantastische Reise der Kanalschätzung: Wie optimiert man Übertragungssignale?
Bei der drahtlosen Kommunikation beziehen sich Kanalstatusinformationen (CSI) auf die bekannten Kanaleigenschaften der Kommunikationsverbindung. Es beschreibt, wie sich ein Signal von einem Sender zu einem Empfänger ausbreitet und stellt die kombinierten Effekte von Streuung, Schwund und Dämpfung über die Entfernung dar. Kanalschätzung ist diese Methode. Durch die Erfassung von Kanalstatusinformationen können Übertragungen an die aktuellen Kanalbedingungen angepasst werden, was für die Erzielung zuverlässiger Kommunikation bei hohen Datenraten in Mehrantennensystemen von entscheidender Bedeutung ist.
CSI muss am Empfänger geschätzt, normalerweise quantisiert und an den Sender zurückgemeldet werden.
Daher können Sender und Empfänger unterschiedliche Kanalstatusinformationen haben. Der CSI des Senders und der CSI des Empfängers werden CSIT bzw. CSIR genannt.
Verschiedene Arten von Kanalstatusinformationen
Kanalstatusinformationen sind grundsätzlich in zwei Ebenen unterteilt: sofortige CSI und statistische CSI. Instantaneous CSI (oder Kurzzeit-CSI) bedeutet, dass die aktuellen Kanalbedingungen bekannt sind, was als Kenntnis der Impulsantwort des digitalen Filters angesehen werden kann. Dies bietet die Möglichkeit, das Sendesignal so anzupassen, dass das Empfangssignal für räumliches Multiplexing oder niedrige Bitfehlerraten optimiert ist.
Statistischer CSI (oder Langzeit-CSI) bezeichnet die statistischen Eigenschaften des bekannten Kanals. Diese Beschreibung kann beispielsweise den Fading-Verteilungstyp, die durchschnittliche Kanalverstärkung, die Direktsichtkomponente und die räumliche Korrelation umfassen. Wie beim Instantanean-CSI können diese Informationen auch zur Übertragungsoptimierung verwendet werden. Tatsächlich hängt der Erwerb von CSI von der Geschwindigkeit ab, mit der sich die Kanalbedingungen ändern. In Fast-Fading-Systemen ändern sich die Kanalbedingungen während der Übertragung eines einzelnen Informationssymbols schnell, sodass nur statistische CSI sinnvoll ist.
Im Gegensatz dazu kann in Systemen mit langsamem Fading der momentane CSI mit angemessener Genauigkeit geschätzt und für einen bestimmten Zeitraum zur Übertragungsanpassung verwendet werden, bevor er obsolet wird.
In realen Systemen liegt der vorhandene CSI normalerweise zwischen diesen beiden Ebenen; der momentane CSI weist einen gewissen Schätz-/Quantisierungsfehler auf und wird mit statistischen Informationen kombiniert.
CSI-Schätzung
Aufgrund sich ständig ändernder Kanalbedingungen muss der momentane CSI kurzfristig geschätzt werden. Ein beliebter Ansatz ist die sogenannte Trainingssequenz (oder Pilotsequenz), bei der ein bekanntes Signal gesendet und das kombinierte Wissen der gesendeten und empfangenen Signale zur Schätzung der Kanalmatrix verwendet wird.
Durch die Kombination der empfangenen Trainingssignale kann die Kanalmatrix geschätzt werden.
In der Signalverarbeitung gibt es mehrere Strategien zur Schätzung des CSI, die gebräuchlichsten sind die Schätzung der kleinsten Quadrate (LS-Schätzung) und die Schätzung des minimalen mittleren quadratischen Fehlers (MMSE-Schätzung). Darüber hinaus zeigt die Schätzung von Kanalzustandsinformationen mithilfe neuronaler Netze mit der Weiterentwicklung der Deep-Learning-Technologie eine gute Leistung und kann die Anzahl der erforderlichen Pilotsignale reduzieren.
Datenunterstützung und Blindschätzung
Bei datengestützten Methoden basiert die Kanalschätzung auf einigen bekannten Daten, wie z. B. Trainingssequenzen oder Pilotdaten, die zwischen Sender und Empfänger geteilt werden. Bei der Blindmethode hingegen basiert die Schätzung nur auf den empfangenen Daten ohne bekannte Übertragungssequenz.
Datengestützte Methoden erfordern mehr Bandbreite, können aber eine bessere Kanalschätzungsgenauigkeit erzielen als die Blindschätzung.
Daher gibt es einen Kompromiss zwischen Genauigkeit und Overhead zwischen datengestützten Methoden und Blindschätzung.
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Schätzung von Kanalstatusinformationen für die Leistung drahtloser Kommunikationssysteme von entscheidender Bedeutung ist. Ob durch traditionelle Methoden oder Deep-Learning-Technologie, zukünftige Forschung wird diese Schätzungstechnologien wahrscheinlich weiter optimieren, um der wachsenden Zahl von Datenübertragungen gerecht zu werden Anforderungen. Wie werden sich Kanalstatusinformationen in der Zukunft der drahtlosen Kommunikation auf unsere Lebensqualität auswirken?
