Details

Выпускная квалификационная работа: 66 с., 7 рис., 28 табл., 17 источников, 1 прил. Ключевые слова: 5G NR, OFDM, оценка канала, DM-RS, LS-оценка, интерполяция, скользящее окно, SISO, MISO, Alamouti, MRC, TDL-C, BER, SNR. Объект исследования - процесс передачи информации в системах связи 5G NR с использованием OFDM-модуляции. Предмет исследования - методы оценки канала по пилотным сигналам DM-RS, включая алгоритмы интерполяции, скользящее окно и антенные конфигурации SISO/MISO. Цель работы - исследование и сравнение методов оценки канала по пилотным сигналам DM-RS в стандарте 5G NR для конфигураций SISO и MISO (до 4 антенн). Методология - имитационное моделирование в MATLAB с использованием метода Монте-Карло, модели канала TDL-C согласно 3GPP TR 38.901, LS-оценки и методов интерполяции (линейная, кубическая, FFT, ближайший сосед). Разработана имитационная модель системы связи 5G NR. Установлено, что порядок интерполяции freq→time обеспечивает незначительное преимущество перед time→freq. Оптимальный размер скользящего окна - 11 пилотов. Все методы интерполяции показывают близкие значения BER (4,86e-01 … 4,97e-01). Конфигурация SIMO 1×2 с MRC обеспечивает наилучший результат (BER = 4,84e-01). Разработанная модель может быть использована для дальнейших исследований и в учебном процессе. Сформулированные рекомендации применимы при проектировании приёмников 5G NR.

Graduation qualification work: 66 pages, 7 figures, 28 tables, 17 sources, 1 appendix. Keywords: 5G NR, OFDM, channel estimation, DM-RS, LS estimation, interpolation, sliding window, SISO, MISO, Alamouti, MRC, TDL-C, BER, SNR. Subject of research - information transmission in 5G NR systems using OFDM modulation. Object of research - channel estimation methods based on DM-RS pilots, including interpolation algorithms, sliding window, and SISO/MISO antenna configurations. Purpose - investigation and comparison of DM-RS based channel estimation methods for SISO and MISO configurations (up to 4 antennas) in 5G NR. Methodology - simulation modeling in MATLAB using the Monte Carlo method, TDL-C channel model according to 3GPP TR 38.901, LS estimation, and interpolation methods (linear, cubic, FFT, nearest neighbor). A simulation model of the 5G NR system is developed. The freq→time interpolation order shows a slight advantage over time→freq. The optimal sliding window size is 11 pilots. All interpolation methods demonstrate similar BER values (4.86e-01 to 4.97e-01). The SIMO 1×2 configuration with MRC provides the best result (BER = 4.84e-01). The developed model can be used for further research and in education. The formulated recommendations are applicable in the design of 5G NR receivers.

• РЕФЕРАТ
• ABSTRACT
• ОГЛАВЛЕНИЕ
• ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМ СВЯЗИ 5G NR И МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КАНАЛА
  • 1.1. Структура физического уровня 5G NR и пилотные сигналы DMRS
  • 1.2. Антенные конфигурации: SISO и MISO (до 4-ёх антенн)
  • 1.3. Модели канала связи (TDL-C) и критерии помехоустойчивости (BER, SNR)
  • 1.4. Обзор методов оценки канала: LS-оценка, двумерная интерполяция (freq→time, time→freq), скользящее окно, способы интерполяции
  • 1.5. Выводы по главе
• ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ СВЯЗИ 5G NR
  • 2.1. Параметры моделирования и формирование ресурсной сетки OFDM
  • 2.2. Реализация LS-оценки канала и методов интерполяции (линейная, кубическая, FFT, ближайший сосед)
  • 2.3. Реализация скользящего окна (1–21 пилот) и поддержка MISO-конфигураций (2x1, 4x1, 1x2)
  • 2.4. Сбор статистики BER и вычислительной сложности
  • 2.5. Выявленные ограничения разработанной модели
  • 2.6. Выводы по главе
• ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ИХ АНАЛИЗ
  • 3.1. Сравнение порядка интерполяции: freq→time и time→freq
  • 3.2. Влияние размера скользящего окна на точность оценки канала
  • 3.3. Сравнение методов интерполяции по BER и времени выполнения
  • 3.4. Сравнение антенных конфигураций SISO и MISO
  • 3.5. Сводные рекомендации по выбору метода оценки канала
  • 3.6. Выводы по главе
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
• ПРИЛОЖЕНИЕ А. ЛИСТИНГ ПРОГРАММНОГО КОДА (MATLAB)