Adaptation du CQI

Nous recherchons maintenant une m´ethodologie d’estimation d’un indicateur de qualit´e de canal re¸cu (Channel Quality Indicator – CQI) pratique permettant d’ajuster les d´ebits de donn´ees de transmission aux conditions de canal instantan´ees.

−5 0 5 10 15 20 10⁻²

10⁻¹ 10⁰

SNR, [dB]

BLER

Figure 9.14: Courbes de BLER dans le canal AWGN. Les courbes correspondent aux MCS 1 - 28, trac´es de gauche `a droite par ordre croissant.

−3 −1 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19

01 23 45 67 89 1011 1213 1415

SINR_eff, [dB]

CQI

Figure 9.15: Mappage CQI vers SINR pour 2×2 Syst`eme MIMO mono-utilisateur LTE avec blocs de ressources physiques 25 et 1 symbole PDCCH. Un mappage diff´erent peut ˆetre requis pour un autre param`etre.

La premi`ere ´etape de la m´ethodologie d’estimation CQI consiste `a cr´eer une table de consultation pour une cartographie efficace du rapport SINR `a CQI. La correspondance de taux pour les transmissions de donn´ees en liaison descendante est bas´ee sur 28 valeurs disponibles de MCS. La station de base doit donc traduire les valeurs CQI signal´ees en MCS. `A l’aide de notre simulateur de liaison descendante, nous avons obtenu les performances des transmissions MIMO CLSM pour un utilisateur unique dans un canal AWGN pour l’ensemble des valeurs MCS. Pour chaque valeur MCS, nous avons ensuite d´efini une valeur SINR correspondante telle que le taux d’erreur sur les blocs (Block Error Rate – BLER) ne d´epasse pas 10% (Fig. 9.14). Ces valeurs SINR sont identiques pour nos r´ecepteurs PIA et SIC, car deux mots de code ne sont pas perturb´es dans le canal AWGN.

Les valeurs SINR s´electionn´ees correspondent au SINR efficace, qui provoque le mˆeme

173 SIC niveau de taux d’erreur de bloc dans le canal s´electif en fr´equence que dans le canal AWGN. Au cours des simulations, nous supposons une largeur de bande LTE de 5 MHz (25 blocs de ressources physiques) et un symbole PDCCH. Pour effectuer le mappage, comparons les taux de codage de MCS et le taux de code LTE approximatif de CQI, puis cr´eons les paires correspondantes (Fig. 9.15).

La table de consultation obtenue avec le mappage SINR-CQI-MCS peut maintenant ˆ

etre utilis´ee pour l’estimation CQI. Notre m´ethodologie pour les r´ecepteurs PIA et SIC repose sur les r´esultats de notre captation l´eg`ere EESM sans facteurs d’´etalonnage: les performances des flux IA sont approxim´ees avec les performances par flux du r´ecepteur MMSE, tandis que les performances du syst`eme sans interf´erence le second flux de notre r´ e-cepteur SIC est approxim´e par le r´ecepteur avec une annulation parfaite des interf´erences.

Algorithm 22 Adaptation conjointe large bande CQI et PMI large bande pour les r´ecepteurs PIA et SIC

Input: H,N₀. Output: CQI_l.

1: forchaque ´eml´ement k= 1, ...K do

2: calculer et accumuler ρ₁₀=h^H_1,kh_0,k+ρ₁₀.

3: end for

4: Evaluer ρ₁₀ et s´electionner le PMI pr´ef´er´e et la matrix de pr´ecodageP.

5: forchaque ´el´ement k= 1, ...K do

6: Calculer Heffk=HkP.

7: end for

8: forchaque flux 0≤l≤Ldo

9: for chaque ´el´ement k= 1, ...K do

10: calculer une valeur individuelle SINR_l,k =S(H_effk, N₀,rec. arch).

11: end for

12: Calculer le SINReff,l efficace en utilisant les fonctions de mappage EESM.

13: Trouver la valeur CQI_l correspondante avec Fig. 9.15.

14: end for

L’estimation conjointe large bande CQI/large bande PMI est d´ecrite dans (Algo-rithm 22). Si le mode de transmission de retour est d´efini sur large bande CQI/sous-bande rapport PMI (Algorithm 23), la CQI/sous-bande passante de transmission compl`ete est di-vis´ee en sept sous-bandes et la matrice de pr´ecodage est estim´ee individuellement pour chacune d’elles. Les valeurs SINR pour chaque ´el´ement de ressource sont ensuite calcul´ees en tenant compte du PMI par sous-bande.

9.6.3.2 R´esultats num´eriques

Dans nos param`etres, nous consid´erons un syst`eme MIMO `a 2 × 2 o`u la station de base transmet toujours deux mots de code sur deux couches multiplex´ees dans l’espace.

Nous g´en´erons 1000 r´ealisations de canaux pour 300 ´el´ements de ressources (des blocs de ressources physiques de 25) et un ensemble de valeurs de SNR pr´e-transmisesγ = 1/N₀ ∈ {−5,0, . . .40} dB.

Algorithm 23 Adaptation conjointe large bande CQI et PMI sous-bande pour les r´ecepteurs PIA et SIC

Input: H,N₀. Output: CQI_l.

1: forchaque sous-bandes= 1, ...S do

2: for chaque ´el´ement k= 1, ...K_s do

3: calculer et accumuler ρ10,s =h^H_1,s,kh0,s,k+ρ10,s.

4: end for

5: Evaluer ρ_10,s et s´electionner le PMI pr´ef´er´e et la matrix de pr´ecodageP_s.

6: end for

7: forchaque sous-bandes= 1, ...S do

8: for chaque ´el´ement k= 1, ...K do

9: CalculerHeff,s,k=Hs,kPs.

10: end for

11: end for

12: Concatener matrices de canaux efficaces par sous-bande en un seul vecteurHeff 13: forchaque flux 0≤l≤Ldo

14: for chaque ´el´ement k= 1, ...K do

15: calculer une valeur individuelle SINR_l,k =S(H_effk, N₀,rec. arch).

16: end for

17: Calculer le SINR_eff,l efficace en utilisant les fonctions de mappage EESM.

18: Trouver la valeur CQI_l correspondante avec Fig. 9.15.

19: end for

Etant donn´´ e des conditions de canal identiques (SNR pr´e-transmis γ et matrice de canal), les premiers flux des r´ecepteurs PIA et SIC signalent le mˆeme CQI, car ils re¸coivent le mˆeme traitement (Fig. 9.16) . Dans le mˆeme temps, le second flux du r´ecepteur SIC indique des valeurs CQI sup´erieures de 2 `a 4 au second flux du r´ecepteur PIA, car il est approxim´e par le r´ecepteur sans interf´erence. Cependant, les valeurs CQI par flux pour les deux modes de retour sont identiques. La granularit´e CQI est non uniforme et varie entre 0.5 et 2 dB (Fig. 9.15), ce qui rend plus difficile la capture du pr´ecodeur.

Les valeurs CQI obtenues sont mapp´ees sur le MCS correspondant (Fig. 9.17). Les valeurs MCS du r´ecepteur SIC atteignent de mani`ere pr´evisible des niveaux ´elev´es.

9.6.3.3 Conclusion

Dans ce chapitre, nous avons fourni une m´ethodologie permettant de calculer le retour d’information CSI pour nos r´ecepteurs PIA R-ML et SIC R-ML. Nous proposons d’abord d’estimer le RI, puis d’effectuer une estimation conjointe du PMI et du CQI.

L’estimation RI bas´ee sur le conditionnement de la matrice de canaux a r´ev´el´e que nos r´ecepteurs atteignent des valeurs de d´ebit ´elev´ees grˆace aux transmissions de multi-plexage spatial, mˆeme dans les canaux `a corr´elation ´elev´ee. Ce r´esultat reste valable pour l’ensemble des valeurs MCS disponibles.

L’adaptation PMI l´eg`ere propos´ee, qui maximise le SINR sur le premier flux, est bas´ee sur l’´evaluation du coefficient de corr´elation de la matrice de canaux estim´ee. Cette

175 SIC

Figure 9.16: Valeurs CQI par flux pour les rapports communs PQ large bande / PMI large bande (`a gauche) et les rapports PMI CQI large bande / `a large bande (`a droite) pour nos r´ecepteurs PIA et SIC.

Etant donn´´ e que la granularit´e CQI varie entre 0,5 et 2 dB, l’influence du PMI de la sous-bande est trop faible pour ˆetre captur´ee.

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Figure 9.17: Valeurs MCS par flux (`a gauche), correspondant aux valeurs CQI obtenues et au d´ebit total atteint pour nos r´ecepteurs PIA et SIC.

m´ethode est simple `a mettre en œuvre et fournit des niveaux d’information mutuelle proches du crit`ere optimal d’information mutuelle maximum.

Notre m´ethodologie CQI est bas´ee sur l’approximation de nos r´ecepteurs PIA et SIC avec des r´ecepteurs MMSE et sans interf´erence. Les r´esultats empiriques ont r´ev´el´e que, pour le r´ecepteur SIC, les valeurs CQI signal´ees et le niveau de d´ebit pr´edit sont sup´erieurs

`

a ceux du r´ecepteur PIA dans les mˆemes conditions de canal.