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Das Geheimnis des augenblicklichen CSI und des statistischen CSI: Kennen Sie den Unterschied zwischen ihnen?
Bei der drahtlosen Kommunikation ist Channel State Information (CSI) eine bekannte Kanaleigenschaft einer Kommunikationsverbindung. Diese Information beschreibt, wie sich das Signal vom Sender zum Empfänger ausbreitet und spiegelt mehrere Einflussfaktoren wider, wie Streuung, Fading und Leistungsabschwächung mit der Entfernung. Das Verständnis der Erfassung und Anwendung von CSI ist von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der Kommunikationszuverlässigkeit und der Datenübertragungsrate.
CSI muss beim Empfänger geschätzt und normalerweise quantisiert und an den Sender zurückgemeldet werden, sodass zwischen Sender und Empfänger unterschiedliche CSI vorliegen können. Die CSI des Senders wird als CSIT (Channel State Information at the Transmitter) bezeichnet, und die CSI des Empfängers wird als CSIR (Channel State Information at the Receiver) bezeichnet.
Zweikanal-Statusinformationen
Im Bereich CSI gibt es zwei Hauptebenen, nämlich momentane CSI und statistische CSI.
Der momentane CSI bedeutet, dass der aktuelle Kanalstatus bekannt ist und kann als Verständnis der Impulsantwort des digitalen Filters angesehen werden. Diese Informationen können verwendet werden, um das gesendete Signal anzupassen, die Impulsantwort zu verändern und dadurch das empfangene Signal zu optimieren, um eine räumliche Multiplexierung zu erreichen oder die Bitfehlerrate zu reduzieren.
Statistisches CSI bezeichnet die statistischen Eigenschaften der bekannten Kanäle, einschließlich Fading-Verteilungstyp, durchschnittliche Kanalverstärkung, Sichtlinienkomponenten und räumliche Korrelation. Diese Informationen können auch zur Übertragungsoptimierung verwendet werden.
Der Erwerb von CSI wird durch die Geschwindigkeit begrenzt, mit der sich die Kanalbedingungen ändern. In Systemen mit schnellem Fading ändern sich die Kanalbedingungen bei der Übertragung eines einzelnen Signals rasch, sodass die Verwendung statistischer CSI sinnvoller ist. Bei einem System mit langsamem Fading kann der momentane CSI jedoch relativ genau geschätzt werden und Übertragungsanpassungen können lange vor dem Verlust der Wirksamkeit vorgenommen werden. In tatsächlichen Systemen liegt der erfasste CSI häufig zwischen den beiden, d. h. der momentane CSI weist einen gewissen Schätz-/Quantisierungsfehler auf und wird in Kombination mit statistischen Informationen verwendet.
CSI-Schätzmethode
Aufgrund der Änderungen der Kanalbedingungen muss der momentane CSI kurzfristig geschätzt werden. Eine beliebte Methode besteht darin, eine Trainingssequenz (oder Pilotsequenz) zu verwenden, um die Kanalmatrix durch Senden eines bekannten Signals zu schätzen.
In der Trainingssequenz wird das bekannte Signal verwendet, um aus der Antwort des Empfängers eine Kanalschätzung zu erhalten, wodurch der Übertragungsprozess effektiver angepasst und optimiert werden kann.
Unabhängig davon, ob es sich um eine Kleinstquadrate-Schätzung oder eine Schätzung des minimalen mittleren quadratischen Fehlers (MMSE-Schätzung) handelt, müssen die statistischen Eigenschaften des Kanals und des Rauschens berücksichtigt werden, um den Kanalschätzfehler zu reduzieren. In einigen Fällen hat sich gezeigt, dass die Verwendung neuronaler Netzwerke im Deep Learning zur Schätzung von Kanalzustandsinformationen mit weniger Führungssignalen eine bessere Leistung erzielt.
Datengestützte und blinde Schätzung
Zur CSI-Schätzung gehören außerdem zwei Methoden: die datengestützte und die Blindschätzung. Bei datengestützten Methoden basiert die Schätzung auf bekannten Daten, die sowohl dem Sender als auch dem Empfänger bekannt sind, wie beispielsweise einer Trainingssequenz. Bei der blinden Schätzung hingegen verlässt man sich nur auf die empfangenen Daten und ignoriert bekannte Informationen über das gesendete Signal.
AbschlussDatengestützte Methoden liefern normalerweise genauere Kanalschätzungen, erfordern jedoch mehr Bandbreite oder einen höheren Verwaltungsaufwand.
Momentane CSI und statistische CSI sind in drahtlosen Kommunikationsnetzwerken von grundlegender Bedeutung und ihre jeweiligen Vor- und Nachteile wirken sich auf die Qualität und Effizienz der Kommunikation aus. Diese Konzepte bilden nicht nur den Kern der Theorie der drahtlosen Kommunikation, sondern sind auch ein unverzichtbarer Bestandteil der praktischen Anwendung drahtloser Netzwerke. Angesichts des wachsenden Datenbedarfs könnte die Frage, wie man geeignete CSI-Strategien wählt, um die Stabilität und Geschwindigkeit der Kommunikation aufrechtzuerhalten, zu einem wichtigen Thema der zukünftigen technologischen Entwicklung werden.
