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发表于 2010-6-7 16:37:56 |只看该作者 |倒序浏览
RSSIRSCPISCPRTWP的初步认识TD测试中经常出现RTWP接收总带宽功率)、RSSI接收信号强度指示)、RSCP接收信号码功率)和ISCP干扰信号码功率)等概念,如何理解它们的含义,它们之间又存在什么样的关系?
一、与上述指标有联系的信号处理过程

上图为简化后的上行联合检测原理框图。其中(从左到右)d为终端的用户信息,c为扩频过程,h为用户信道化信息(包括时间提前量和多径等)。k个用户信号叠加,再加上空口干扰信号n(假设所有用户都被分到同一时隙上),k个用户信号会同时到达基站,形成叠加的信号e(数据、midamble、数据,数据域叠加了所有此时隙上的用户数据信息,midamble域叠加了此时隙所有用户midamble信息)。
要完成联合检测需要有两个输入条件:一、要求获得所有用户信道信息h,通过信道估(midamble码作用)计得到;二、要求知道所有扩频码c,通过码表存储。正如上图所示,e到达基站后midamble域信息被送入信道估计模块,利用midamble码的冲激响应来估计每用户的信道特性(联合信道估计:利用midamble序列的循环移位特性一次将所有用户信道都估计出来)。由于TD中扩频码只有16个,直接写入码表即可。有了以上两个输入条件,联合检测就可以一次检测出k个用户的信息d
二、详解信道估计过程

信道估计输入条件为空口多用户(k用户)叠加midamble码和基本midamble码,经过滑动相关计算过程,输出为多用户(k用户)的信道特性h(1)h(k)。滑动相关计算过程如上图:空口收到多用户midamble域的叠加信息共144chip,其中取128位与基本midamble逐位相关能量叠加形成某个用户的1条径。将空口叠加midamble码末位前移后接着取128位与基本midamble逐位相关能量叠加形成某个用户的2条径......以此类推,空口叠加midamble码移位128次,完成128次逐位相关运算后得到整个时隙上所用用户的信道特性h(1) h(k)。如上图所示移位相关运算后得到信道特性h16chip表示一个用户信道特性(多径时延超过16chip就认为不是这个用户多径产生的),通过对midable128滑动相关运算计算出1个时隙上8个用户的信道特性。
三、如何理解RTWPRSSIRSCPISCP
理解这四个概念均与上述过程有关,以下为各指标的基本算法:
1RTWP(接收总带宽功率)(上行)
RTWP :针对时隙,反映时隙接收信号强度情况。采用单chip功率衡量(AD转换后未经过任何处理
RF
IQ
信号)。RTWP未经任何处理的测量量(没有经过信道估计)。
某时隙上RTWP计算公式如下:

从公式上可以体现出RTWP为整个时隙上接收到的所有功率的叠加再平均到每个chip上去(864为一个时隙上所有chip位数和)。

TD子帧结构如下:
D
M
D

352chip
144chip
352chip


2RSSI(接收信号强度指示)
RSSI:针对用户,反映用户信号接收强度midamble域信道估计后某用户所有径功率叠加,再平均该用户到每个chip上。

图中P为前面说明midamble码移位相关运算能量叠加后的幅值,015chip为一个用户信道特性信息,将该用户所有径的功率叠加后再平均就得到了RSSI

3ISCP(干扰信道功率)
ISCP:针对时隙,midamble域信道估计后针对整个时隙,空窗法或低归平均法。
算法一:用户没有占满的情况下
ISCP采用空窗法

例如上图为整个时隙上2个用户的信道特性,此时隙上有两个用户,空窗法就将其余6个空窗内的能量做平均作为该时隙的ISCP
算法二:8用户占满的情况下
ISCP采用低归平均法

例如上图为整个时隙上所有8个用户的信道特性,此时没有空窗存在,所以算法就取每个窗前后几个径的能量值进行低归平均运算,作为此时隙的ISCP

4RSCP
RSCP:针对用户,反映用户有用信号接收强度midamble域信道估计后某用户对解调有用径功率叠加,再平均到对应chip上。


如何判断那些是对解调有用的径呢?算法中采取ISCP3db作为门槛,径的能量值高于此门限值就视为对解调有贡献的径,纳入到RSCP的计算中。图中有3条径超过的门限值,所以此用户的
RSCP=(P1²P2²P3²)/3。码功率作平均,反映用户信号接收强度。如果没有信号超过ISCP+3db,算法会选择几个最强的径进行计算。

5RTWP
RSSI
RSCP
ISCP
的关系
明确了算法就可以指导上述指标没有明确的对应关系!但C/I= RSCP/ ISCP,直接反映了无线环境,很明显可知C/I也是针对用户、针对midamble域信道估计后的概念!

四、总结
对比RTWPRSSIRSCPISCP四项指标汇总如下:

随着对TD研究的不断深入,以上个别指标概念可能会有所扩展,但指标的基本算法思想应该不会有太大变化。




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