WO2006026799A2 - Verfahren zur simulation eines mimo kanals - Google Patents

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WO2006026799A2
WO2006026799A2 PCT/AT2005/000356 AT2005000356W WO2006026799A2 WO 2006026799 A2 WO2006026799 A2 WO 2006026799A2 AT 2005000356 W AT2005000356 W AT 2005000356W WO 2006026799 A2 WO2006026799 A2 WO 2006026799A2
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Reinhard Kloibhofer
Roland Lieger
Florian Schupfer
Gerhard Steinböck
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/0082—Monitoring; Testing using service channels; using auxiliary channels
    • H04B17/0087—Monitoring; Testing using service channels; using auxiliary channels using auxiliary channels or channel simulators
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems

Definitions

  • the invention relates to a MIMO (Multiple Input Multiple Output) channel simulation and MIMO development platform for simulating at least one transmission channel between transmitters and receivers of a digital or analog radio transmission system emitting transmission signals, and further for use as a high performance development platform for software development and testing
  • MIMO Multiple Input Multiple Output
  • the invention is based in part on the patent application A 904/2003 "Channel Simulator", which has been significantly improved in the present invention to On the one hand, it can be used as a complete development platform for multi-channel (MIMO) radio transmission systems and, on the other hand, beyond the channel simulation.
  • MIMO radio transmission systems are systems which, in addition to time and frequency, additionally use spatial multiplexing to increase the channel capacity.
  • the transmit signal is nested into several packets, all of which are transmitted separately from the individual antennas of an array at the same carrier frequency (Fig. 1). Due to the slightly different emission location, different spatial propagation conditions result for the individual signals.
  • the individual MIMO channels of the received signal can be distinguished from one another and integrated in the receiver to form a signal.
  • FIG. 1 shows the principle of this real-time channel simulator: One channel each is formed by the transmission from a transmitting antenna to a receiving antenna. Each of these channels is preferably simulated by a unit of the channel simulator.
  • Multi-channel simulations require a MIMO-compatible channel model.
  • the channel model of patent application A 904/2003 "Channel Simulator” has therefore been expanded in many respects, including the consideration of multiple scattering (double scattering), which allows a more accurate adjustment of real propagation phenomena Role, because it significantly improves the realistic simulation of the channel capacity of these transmissions.
  • the channel model was extended by a near cluster in the area of the base station. This so-called “Near Basestation Cluster” is especially necessary for transmission in micro cells.
  • the subject invention is not only suitable for the simulation of MIMO radio transmissions, but it can be used as a powerful development tool for the development and testing of software-based flexible radio transmission systems (SDR).
  • the subject invention in addition to the channel simulation system also includes a receiver for software defined radio.
  • a platform is created that is suitable for the implementation of different software defined radio structures as well as different algorithms for each structural element and thus also for the testing of these structures.
  • FIG. 3 A block diagram of an SDR receiver is shown in Figure 3.
  • the left unmarked area represents the RF front end which mixes the baseband digital signals into the RF area and the RF signals into the baseband area.
  • This area also includes the A / D converter or the D / A converter.
  • the red marked part handles the processing of the digitized data. These include demodulation and decoding of the data.
  • This part is entirely implemented by the RTS DSP Board.
  • the RF and IF sections are implemented by a separate analog I / O board. Its tasks include the IF mixture and the A / D conversion.
  • the overall system now consists of an extensible architecture 8 parallel simulation boards, each of which preferably takes over the simulation of a channel, as well as from one to two receiver boards, each of which can process 4 antenna signals.
  • Own analogue I / O boards for all arithmetic boards with separate inputs for digital, analogue, RF and IF signals make the platform extremely flexible and allow the simulation of various MIMO configurations.
  • LVDS lines enable the fastest possible data transfer of digital baseband signals between the boards and to the I / O.
  • Figure 4 the structure of the development platform is shown schematically, whereby here for the sake of simplicity only the case of baseband transmission was used and the interfaces to other data formats are not shown. 2 channel model implementation
  • a near cluster of the base station was taken into account.
  • This so-called “Near Basestation Cluster” is especially necessary for transmissions in micro cells.
  • the base station (BS) is usually mounted at the level of the roof edge, not high above the rooftops (as in macro cells) the base station lying building Scatterer, which are described in the simulation by the "Near Basestation Cluster".
  • the structure of the channel model also changes from Patent Application A 904/2003 "Channel Simulator” in that some functions are shifted from the SS (Small Scale) Update to the LS (Large Scale) Update, in the SS Update mostly only linear or quadratic This saves a lot of computation time, especially the calculation of the path length, which was carried out in patent application A 904/2003 "Channel Simulator” for every single path in the SS update, is now replaced by a quadratic interpolation. The path length calculation accounted for most of the computational power because it required the evaluation of 64-bit precision roots.
  • NBS Near Basestation Scatterer
  • the NBS are scattered similar to the FS (Far Scatterer) at the beginning of the simulation and maintain their position throughout the simulation. This means that the path lengths between the NBS and the base station antennas, as well as the path lengths between NBS and FS, can either be precalculated by the GUI or calculated in the simulator in the initialization phase. The same applies to the angles between the BS antennas and these scatterers.
  • the extension of the channel model proposes to add an independent vertical component to the coordinates of each scatterer. This is expressed by the elevation angle and allows the use of three-dimensional antenna models. Elevation is also important for MIMO capacity simulations.
  • the scatterers are now scattered in a cylinder, not in a circle, as in the patent application A 904/2003 "Channel Simulator” (see Figure 7) .
  • the height of the cylinders can be adjusted by the user via the GUI or upon initialization of the simulation The random process is used for the "angular spread" and the mean and standard deviation are used to determine the height.
  • the polarization values of the signals are taken into account for the simulation, whereby two variants are provided for this purpose:
  • random but constant polarization values are determined for all scatterers during the initialization
  • the polarization parameters are updated each time a scatterer is generated or placed.
  • the polarization values become the respective scatterers (such as the area values, which are the "reflection factors" of the scatterers, which represent the ratio of the reflected wave to the incident wave). assigned.
  • this second variant has the disadvantage that the program code can lead to different runtimes, because not all polarization factors are newly determined in the LS update, but only those of the added scatterers.
  • the attenuation factors such as shadow fading, scatterer area ..., describe the attenuation in propagation processes, which are limited to the polarization plane W (vertical - vertical).
  • additional factors for the other polarization levels in the LS Update are determined, which reflect the change in the polarization directions due to the scattering at the scatterer.
  • XPD _VH ( ⁇ PD_VH_mean + XPD_VH_spread * randn ⁇ ) * e j * 2 * ⁇ * randO
  • XPD _HV (XPD_HV_mean + XPD_HV_spread * randn ⁇ ) * e J * 2 * ⁇ * randO
  • POL_HH (POL_HH_mean + POL _HH _spread * randnQ)) * e * * * * rmi ⁇ i
  • XPD_VH Cross Polarization Factor for the Polarization Plane Vertical - Horizontal XPDJHV . Cross Polarization Factor for the Polarization Plane Horizontal - Vertical POL HH ... Polarization Factor for the Polarization Plane Horizontal - Horizontal
  • the following simplification has been chosen for the implementation.
  • the polarization factors are combined in the LS Update together with the antenna gains to form a factor. This is true for all paths, except for those that pass through Near Mobilestation Scatterer.
  • This simplification results from the fact that the antenna direction does not change much by the movement of the MS within a LS update and thus the antenna gains remain nearly constant. For paths via Near Mobilestation Scatterem this simplification can not be chosen because the antenna gains are not constant due to the small distance between antennas and scatterers and are calculated in the SS update.
  • the attenuation values for the W polarization are calculated without consideration of the antenna factors (see also section 2.4). These attenuation values are then combined with the polarization factors and the polarized antenna gains to form the resulting attenuation factors, which are passed to the FPGA (Field Programmable Gate Array). This combination takes place either entirely in the LS update, as just described, or partly in the SS update (for paths via Near Mobilestation Scatterer).
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • the calculation of the antenna gain should be done as far as possible in the LS Update. However, this can not be done for the NMS (Near Mobile Station Scatterer).
  • the antenna gains for the NMS are determined from tables in the SS update, whereby the angle calculations are interpolated partly linear or quadratic. This reduces the required computing power compared to the computationally intensive arctangent calculation. Since the base station is fixed, the antenna gains of the base station antennas remain constant until scatterers are replaced with new ones. Due to the consideration of the scatterer polarization, the polarization of the antennas plays an important role in the calculation of the antenna gains.
  • the antenna arrays can only rotate around the Z axis, but not around the X and Y axes.
  • the rotation of the array around the X and Y axes would make the calculation of the antenna gains much more complex, as it would also change the polarization planes of the antennas.
  • the channel model also includes the elevation, 3D antenna patterns must be used to calculate the antenna gains.
  • the Near Scatterer Area calculation was carried out in the channel model of the patent application A 904/2003 "Channel Simulator" according to COST259
  • the scatterers were equally distributed in the Near Scatterer Cluster and were weighted by the Jacobian Transform, the Power Delay Profile and Angular Power Spectrum given by COST259 to obtain.
  • One approach to simplifying the Jacobian transform is to reduce the accuracy of the length resolution.
  • 32-bit lengths are resolved.
  • the LS update interval at maximum speed is 10 ⁇
  • the determination of the area values of a circular ring takes place via the Jacobian transformation.
  • a few scatterers (as many as desired circular rings) are distributed over the radius and the area value calculation is carried out at these positions.
  • the scatterers do not have to be transferred between the coordinate systems.
  • significantly fewer scatterers must be considered than in the entire cluster.
  • a possible additional division of the circular rings into sectors could still be carried out. This could allow for a better approximation to the Jacobian transformation.
  • a linear interpolation of the area values is performed.
  • the FS area and the LOS area correction values are also linearly interpolated.
  • Figure 10 shows a single scattering path in red, characterized by a certain direction of incidence and a delay defined over the length. Furthermore, some double scattering paths are shown in blue. Since all DS paths arrive via the same second scatterer as the single path, but have different first "Double Scatterers", they all come from one direction but have different delays and attenuation values.
  • NMS _ area (NMSno) NMS area value (weighting of the scatterers)
  • NS _area _correcture NMS area value (weighting of the scatterers)
  • the variable NMS_DS_weight should allow weighting of the DS over NMS compared to single scattering. This variable is initialized by the GUI (Graphical User Interface) and remains constant for a realization. If the variable is modified, a new MC simulation must be performed. Since both Double Scatterer paths have the same correction values, the root calculation via NS_area_correcture and NC_SF can be omitted. As you can see in the following example, it has to be done with the Far Scatterers.
  • NMS _ area ⁇ NMSno * ⁇ NMS _ area _ correcture * NMC _ SF *
  • the two roots are combined in the calculation in the DSP to one in order to save computing power. Furthermore, the root only has to be computed once for all DS paths between NMS and FS, since it does not depend on the scatterers used.
  • NBS SS (NBSN) NBS areaJNBSnr) * ⁇ S_area __ ⁇ rectrect sp
  • the LS update is performed at maximum speed every 10 ⁇ . Therefore, the table step size is also increased to 10 ⁇ . Since all path lengths are expressed in multiples of lambda ( ⁇ / 1024), table access is facilitated. The update should reach 10 ⁇ at maximum speed.
  • the Far Cluster Visibility Regions are circular. The following simplifications are used to calculate if the MS is in a Visibility Region:
  • the cosinusoidal range extends from 0.9 to 1.1 times the radius of the Far clusters Visibility region. Within this range, the cosine function is read from a table. If the distance is greater, the visibility is set equal to zero, which makes the components of the FC equal to zero. If the distance is less than 0.9 times the radius, the visibility is set to 1.
  • Interference signals vary depending on the system being simulated.
  • CDMA Code Division Multiple Access
  • a number of mobile stations operating on the same frequency and using different spreading and scrambing codes will act as interference if that number in the area of Cell utilization increases.
  • the base stations in neighboring cells represent the interference signals.
  • UMTS uses uplink a power control for each mobile subscriber, so that the same receive power arrives at the base station from each mobile terminal.
  • various mobile stations are assumed to be interferers and normalized by means of the power control to a common level.
  • the signals of these mobile stations can be summed and stored as an interference signal.
  • the "sturgeon" mobile stations move in circular or elliptical orbits in order to simulate the Doppler effects of the interferers ( Figure 14), whereby a limit does not represent the number of disturbers but the size of the orbit and the speed of the movement the samples of the entire trajectory must fit into the memory of the DSP board.
  • the number of disturbers is selected based on the selected spreading codes and thus the utilization of the cell or the sector of the cell.
  • a difficulty that arises with a special feature of the simulator is that syncing aids are provided for various receiver tests. These are designed to subtract the time lag of the Line of Sight component.
  • the system can tell the mobile stations how many icons they should adjust their "internal clock” and start earlier to send, so they do not timings hurt their timeslots. If one wishes to simulate a system in which all MS have the timing to be examined and the interference MS have a timing advance, then each MS must subtract its respective time delay from the LOS component (shortest path between the antenna arrays of the base station and the mobile station) become. (Each MS should arrive at the BS synchronously.)
  • Downlink transmissions assign more base stations to a cell (Figure 15).
  • Each of these "sturgeon” base stations receives via their cell the middle attenuation course to Cost Hata or Walfish - Ikegami, similar to the same applies to the mobile station in their "home” cell.
  • no spreaders are assumed, the signal comes only from the direction of the base station, the signal strength being determined from the attenuation curve of Cost Hata and Walfish - Ikegami, and this attenuation value is folded with previously stored modulated values ,
  • the base stations do not need to be synchronized in the system 1 ). This means for the synchronization help of the simulator that also the withdrawn LOS has no influence. So it does not have to be taken into account whether the LOS component was deducted between BS and MS and the "Stör" BS considers this or not.
  • the disturber (Fig. 16) will be placed somewhere in the coordinate system of the cell (of course also outside the cell itself).
  • the signal strength of the disturber is determined by the Cost Hata and Walfish - Ikegami Pathloss models as well as by the send level of the disturber.
  • the conditions of the Pathloss model of the jammer are the same as those of the base station.
  • the phase of the attenuation signal is determined by the distances of the interferers to the MS antenna.
  • the interference signal is defined in the baseband over an amount and a phase.
  • the phase change per sample value is also transferred and represents the frequency of the baseband signal. This results in baseband in a sinewave signal.
  • the calculation takes place within the FPGA and can be performed parallel to the arithmetic unit of the channel model paths. Therefore, no additional board is needed as in the aforementioned chapters on the CDMA signal jammers.
  • the delays of all signal components must be taken into account in the simulation, so that the receiver has a correlation between transmission and transmission. Can produce received signals. As a result, no synchronization in the receiver is necessary, which would be very complex to implement there. In the simplest case, this is done by using the transit time of the LOS component as a measure and shifting the received signal by this transit time. For a more accurate calculation, the term of the shortest path that occurs between the antennas is used instead of the LOS.
  • Figure 17 illustrates how the shortest path delay is subtracted between the antennas.
  • Each board receives the positions of all antennas, but only calculates the LOS connections for all TX to RX paths ( Figure 18).
  • the indirect connections via scatterers are only calculated for the TX to RX path active in the respective DSP board.
  • Each board receives the maximum distance from the individual TX antennas to the TX center and from the RX antennas to the RX center.
  • the DSP then calculates the distance between TX and RX center and then subtracts the maximum distances. This results in the shortest possible delay.
  • this calculated delay does not always correspond to the actual shortest path and therefore, under certain circumstances, no perfect synchronicity can be achieved.
  • the shortest delay can also be subtracted from each "interferer" MS and the sum of these interferers then in RAM be stored.
  • the signals of all MS would arrive synchronously at the BS. This would correspond to a system with timing advance and is shown in Figure 19c).
  • the computing power required for a simulation of multichannel transmissions is provided in the subject matter of the invention by the interaction of several (or a plurality of) computing boards.
  • the division of the computing power preferably takes place in such a way that each board calculates exactly one MIMO channel (a connection from a transmitting antenna to a receiving antenna).
  • MIMO channel a connection from a transmitting antenna to a receiving antenna.
  • partial results must be passed between the boards and input signals distributed.
  • a very powerful data communication between the boards is required, which is performed in the subject invention via a backplane with fixed wired LVDS connections.
  • the backplane design hardware consists of a board with two or more plugs connected to the signal processing boards through a connector or a cable (see Figure 20).
  • a connector or a cable see Figure 20.
  • a preferred embodiment of this connector by means of a novel plug-less technology is described in Section 3.1.
  • Each signal processing board leads to this connector in addition to data signals also control signals, such as. serial control signals (RS232 7), HC bus signals and synchronization signals. Furthermore, the power supply with constant voltages and variable currents can be obtained via this plug.
  • data signals are converted to the LVDS channel link Proposal for 32 bit signals used.
  • the data signals are serialized into 6 signals and transmitted via LVDS level (Low Voltage Differential Signaling) to 6 pairs of lines.
  • LVDS level Low Voltage Differential Signaling
  • 2 pairs of LVDS clock signals This data connection described in this way is referred to below as the LVDS channel (see Figure 21).
  • the backplane also has the task of addressing each board via a fixed, unique slot address and an adjustable housing address (for example with a DIP switch) for the data direction Backplane -> Board.
  • this addressing can be set up with 3 address lines, one data line, one read line and one multiplexer (see Figure 22).
  • signals from the signal processing board can also be routed across the backplane (see Figure 23).
  • the backplane also has the task of transmitting synchronization signals from a signal processing board (master board, for example in slot 0) to the other boards.
  • a signal processing board master board, for example in slot 0
  • GTLP drivers and GTLP receivers are used. These sync signals can also be forwarded to the back of the device via a corresponding backplane extension to enable synchronization with other systems (Fig. 24).
  • Over temperature monitoring can also be provided on the backplane.
  • Simple bimetallic switches are provided for both a warning threshold and for switching off the device.
  • each signal processing board On each signal processing board, 4 LVDS channels are routed to the backplane, which can operate as both input and output. 2 of these 4 channels are connected via the backplane to a daisy chain in which each board gets its input from the previous board and its output leads to the next board. In this way, the individual results of the respective MIMO channels can be added up and the result forwarded to the next board (see Figure 25).
  • the 1st input of the 1st signal processing board and the last output of the last signal processing board are routed via the backplane extension system to the back of the housing in order to extend this daisy chain to several systems.
  • a simple backplane extension system routes the 2 remaining LVDS channels (input and output) of each board to the back of the enclosure. With the help of cables can thus on the back wall of the input signal distributed to obtain the desired MIMO configurations. This wiring can either be made by the customer or fixed by the manufacturer (see Section 4, Fix Wiring of the Boards for Different MIMO Systems).
  • This backplane extension system also provides for the use of a large programmable switch matrix for LVDS channels. Thus, no manual plugging is required for distributing the input signal.
  • the switching matrix for LVDS channels can be realized by a large FPGA (see Figure 27).
  • Circuit board 1 has extensions at the end that are similar in shape to connectors in a PCI connector system, with traces on each side of each extension (see Figure 29).
  • the printed circuit board 2 has longitudinally milled recesses (see FIG. 30) which receive the extensions of the printed circuit board 1.
  • the design and manufacture of the printed circuit board 1 is standard.
  • the tracks should be routed as far as possible to the edge.
  • the track width may be e.g. 0.4 mm and the track spacing 0.6 mm. This results in a density of 1 trace / mm for each side, so 2 traces / mm for the entire connector.
  • the slot-shaped recesses of the printed circuit board 2 should have a width which corresponds to the thickness of the printed circuit board 1 plus the tolerance dimensions (with standard printed circuit boards the thickness is 1.6 mm, the milling should therefore be 1.8 to 2.0 mm).
  • the recesses are milled after two vias have been placed on each trace, which are half milled away, and make the electrical contact to the circuit board 1.
  • the conductor tracks of the printed circuit board 2 must be performed with the same grid as on PCB 1 up to the milling edge on the top and bottom (the tracks on the top and bottom must have the same electrical potential). Exactly on the two milling edges a through-connection must be set (connecting conductor of the top and bottom side).
  • the drill diameter for the vias must be smaller than the track width and the Pa s ur c ontaktmaschineen must not be much larger than the trace width. In any case, the insulation distance between the pads must be respected. For a trace distance of 1.0mm and a trace width of 0.4mm a via hole of 0.3mm and a pad diameter of 0.5 - 0.6mm could be provided.
  • the slots are milled. As described, all through-holes are half milled away (see Figure 31). After mechanical mating, the solder joint can then be achieved by wave soldering (see Figure 28 for the direction of the surge).
  • the most varied MIMO / MISO / SIMO configurations can be realized with the subject invention.
  • the individual boards are z.T. connected via a fixed cabling (backplane).
  • the individual inputs and outputs can be switched by software, in order to be able to use them for different purposes, which results in a large number of possible uses.
  • the following solutions are possible:
  • each individual LVDS channel fixed to one input or one output.
  • one input and one output are conveniently accessible on the front panel, the remaining 2 inputs and 2 outputs are routed to the backplane via a 96-pin plug.
  • One output on the backplane is connected to one input of the neighboring board (upper link bar), the second output on the backplane is connected to an input of the next but one board (lower link bar, see sketch).
  • the individual channels are used for different purposes depending on the size / configuration of the MIMO system, e.g. for looping the input data or for passing on the intermediate results. Due to the fact that one does not commit to fixed usage modes of each channel, one achieves (with the same, fixed wiring) considerably more possibilities of use.
  • MIMO n ⁇ 2 works very much like MISO n ⁇ 1. While in MISO n- »1 the base unit is a single board, a set of 2 boards is always considered here ( Figure 33). The distribution of the input signal within a set takes place via the upper link bar. The lower link bars provide convenient passing on of the intermediate results. (Logically equivalent to two nested MISOs!
  • each board needs to know its relative position in the chain in order to properly size the input or output buffers of the channel engine.
  • the board is aware of whether it belongs to the first or second receiver string and either obtains the input data from the front panel and hands it over to the backplane or via the backplane. Attention: The handover via the backplane results in a further (minimum: approx. VA to Vz LVDS clock) delay of the input signal, which may be perceived as disturbing.
  • the main advantage of the solution with only one fixed wiring is that only (intermediate) results from the board to the next are passed through the daisy chain, but never modulator signals are distributed.
  • the modulator signals are then flexibly distributed over user-attachable cables. This is in marked contrast to the solution with two wired daisy chains, where, depending on the MIMO degree, one or the other daisy chain was used for each of these tasks. Due to the more flexible wiring, it is already known when programming the channel model at which input the board receives intermediate results and where modulator signals are received without the MIMO degree having to be known. This makes the development of FPGA logic much easier ( Figures 36 and 37).
  • MIMO grades which are not a power of two, can now be filled across multiple racks with no gaps between the racks' boards. By using multiple racks, it is of course again necessary to loop the daisy chain through a cable.
  • the central task of a digital receiver is to decode the (digital) base-band signal and recover the (useful) data contained in it.
  • the base band data of each receive antenna are supplied as I / Q (amplitude / phase) pairs with a value resolution of 32 bits each.
  • the sampling times are selected such that between each (no oversampling) and eight (8x oversampling) data values are measured per bit time.
  • GSM uses TDMA (Time Division Multiple Access) in frequency bands of 20OkHz width.
  • These 156.25 bits are composed of 3 head bits + 57 data bits + 1 kill bit (spacer, always 0) + 26 bits midamble (fixed pattern for synchronization and (approximate) measurement of the channel impulse response) + 1 killbit (spacers, always 0) + 57 data bits + 3 tail bits + 8.25 bit safety margin against jitter, or in short, 114 (2x57) bit user data, 34 (3 + 1 + 26 + 1 + 3) bit management and 8.25 bit safety margin ,
  • UMTS uses WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access).
  • WCDMA Wideband Code Division Multiple Access
  • each subscriber simultaneously transmits on the same wavelength in a 5 MHz wide frequency band.
  • UM organ transmits its transmission at 10 ms, each frame having 15 timeslots (at 0.667ms) divided, and each frame containing 2560 chips (at 0.26 ⁇ s * 3.84 MHz).
  • An RTS board receives digital baseband signals from the front panel via 2 LVDS connections, which are fed to the FPGA. These two LVDS connections are connected to the DSP board via an additional print.
  • the RTS board has a 96-pin connector with additional LVDS connectors, with which up to 4 further digital baseband signals can be transmitted.
  • An auxiliary board accepts 2 such digital baseband signals on its front panel and forwards them (without further processing) to the backplane. From there, the data is then transferred to the RTS board.
  • the receiver board has 4 digital baseband inputs (2 own + 2 via the auxiliary board).
  • receiver configurations are shown.
  • RTS boards wider by piggyback board for forwarding the two LVDS Channels from the front panel to the connector in the middle of the board
  • receiver expansion boards (2 LVDS channels are passed through from the front panel to the backplane terminals without any active logic).
  • the task of the backplane (with fixed cabling) is now (apart from power supply and clock forwarding) to ensure that all LVDS signals can be received by an FPGA.
  • the simplest way to set up a MIMO x ⁇ 6 receiving system is with 2 RTS boards (see Figure 41).
  • One of the RTS boards is extended by two additional LVDS inputs (in total now 4) via the expansion board.
  • This RTS board must now receive 4 LVDS inputs and preprocess the data stream contained in it (eg compressing by redundancy elimination etc. - (see below for data compression possibilities) .
  • the other RTS board will receive data via its two LVDS inputs. Receive channels and also preprocessing. Now (in each case a selection of essential) data is played on one of the two boards, where those computation steps are processed, for which a total overview of all data is required, and then distributed the knowledge gained back to both boards.
  • the data streams can be safely compressed so that they can be transmitted over a single LVDS line ( Figure 43).
  • the Coldfire ⁇ Controller has a 100 MBit / sec Fast Ethernet interface, via which (measured real) a data transmission via TCP / IP of about 2.3 MByte / sec (or 3.3 MByte / sec with UDP) is possible (limited by the CPU performance of the Coldfire).
  • the few 100 Kbytes / sec that result in the reception algorithms can therefore be easily transferred via Ethernet to the (Windows) PC running the controlling program and the user interface.
  • Rapid prototyping is based on the "golden code” paradigm, ie there is a central code that different teams can work on and that is written in an abstract language that can be mapped to different platforms so that changes can be made centrally and there are not several implementations of an algorithm in different languages necessary.
  • the header of the Golden Code specifies the number of inputs / outputs and their data rates.
  • the platforms may be either a simulation tool, the actual system, or the signal processing hardware related to the invention. Using the mapping tool, the golden code can now be mapped to the various platforms (see Figure 44).
  • the golden code can also be managed in multiple blocks of code that can be mapped to either DSPs or FPGAs, using the mapping tool to Automatically perform this partitioning (which block is mapped to which block).
  • GenC program automatically maps algorithms ("Golden Code") implemented in Generic C into either Simulink blocks or the signal processing hardware related to the invention, and also automatically blocks blocks on the DSP or FPGA ,
  • a library has been developed which realizes the communication between the signal processing hardware related to the invention and the simulation tool Simulink.
  • GenCaddOn the files generated by GenC can be extended by initialization, send and receive routines, so that from the Simulink model individual blocks can be outsourced to the simulation board and executed from the PC on the board. For the simulation, this means that a block controls the data exchange between hardware and PC.
  • the present invention does not produce the "loop" over expensive JTAG interfaces, but over a Fast Ethernet
  • the signal processing hardware relating to the invention has the possibility of being flashed via Ethernet or by special Simulink I / O blocks, which establishes the connection from Simulink to the signal processing hardware via Fast Ethernet , 7 Implementation features of the subject invention
  • the channel engine calculates the convolution of the individual multipath signals and is implemented in essential points in accordance with the patent application A 904/2003 "Channel simulator.”
  • the decisive improvements over the aforementioned application are given in the following section.
  • the GSCM channel model takes into account many propagation paths of different lengths. Some paths have a much higher length than other paths, causing intersymbol interference. This means that the time delay of these paths is higher than the symbol duration and therefore not the same symbol as over the shorter paths, but the preceding symbol is received.
  • a HistoryRAM is used, which records the time course of the modulation signal over a certain period. Since in this special case very many different read accesses are made to this HistoryRAM (the addresses correspond to the delays of the paths), but write accesses are made only with continuously increasing address, the HistoryRAM was implemented with the Double Dual-Ported RAM shown in Section 7.2.
  • the Channel Engine receives either an internal (DSP calculated) or an external modulation signal at the input and resamples this signal using a multirate interpolation filter to increase the temporal resolution, in addition to forming the difference value of each sample from the previous sample.
  • This upsampled signal is stored together with the delta values in the HistoryRAM.
  • the signal value is approximated when read from the History RAM by means of deviation values predetermined by the DSP (successive approximation).
  • a temporal resolution in the range of 1 ns can be achieved.
  • the HistoryRAM is realized with a novel Double Dual-Ported RAM.
  • This invention describes a data buffer which makes the data supplied by a data source (producer) constantly available at high frequency to several data receivers (consumers). In this case, with each access of a consumer, within an interval defined by the buffer size, it is possible to freely choose how many data packets should be accessed from the current time back to the past.
  • This invention describes one way of using a buffer made from ordinary single-ported RAM simultaneously for reading and writing, or both ports, by skillfully utilizing the internal RAM organization of the buffer, as well as the fact that the write accesses are strictly ordered Dual-ported RAM for reading and still being able to write data.
  • a larger RAM area such as implemented in an FPGA, is composed of several small block RAMs of fixed size, each with its own address and data lines. Only a logic above, which is automatically created by the VHDL compiler, builds a single, homogeneous memory. Instead of this standard logic, the improved logic underlying this invention can now be used as exemplified in Figure 45 below.
  • the BlockRAMs used in Figure 45 are Dual Ported.
  • the port shown in Figure 45 above is for reading only, with several, exemplarily two, consumers sharing this port in time division, while the port shown below is for simultaneous reading by a plurality, in the figure exemplarily two, consumers and the Writing by the producer serves. If you only have single-ported block RAMs, the upper part of the map will fall away and the single port will be used for simultaneous reading and writing.
  • the individual block RAMs are arranged according to the principle of the cyclic chain.
  • the foremost link in this chain represents the current write block RAM, while behind it, sorted by age, are the read block RAMs.
  • the producer has written his 'blockRAM', it is placed in the front of the read block RAM block and, according to the cyclic chain principle, the 'oldest' read block RAM is assigned as the new write block RAM.
  • LVDS connections were selected based on the 21-bit Channellink standard.
  • the data sets consist of 64 bits, dividing each into 32 bits for real part (I) and imaginary part (Q).
  • Each data packet consists of 21 bits. Of these, 16 bits are payload and 5 bits overhead. The overhead is regenerated for each data packet to be transmitted.
  • User data area user data to be transferred
  • Flag is used on the receiver side to receive the received
  • Timeslotflag This flag is used for the first one
  • Validflag identifies a valid data packet In each receiver board or in the FPGA of this board 4 LVDS interfaces (receivers) are implemented. An LVDS receiver now receives 64-bit data sets (symbols) from a transmit board, which represent the receive data of a receive antenna. Due to different LVDS lines and asynchronous data transmission, the individual LVDS signals are offset in time by up to 1 symbol length.
  • the data of the individual LVDS receivers must be synchronized for each timeslot. This is done via the timeslot flag and the valid flag of the LVDS data stream.
  • each LVDS receiver are buffered in each case in a register for synchronization, then they are written by the controller according to the invention in a DPRAM and are available synchronously for processing.
  • the register Path select is available, in which is entered for each timeslot, which senders are active. As soon as a timeslot flag of a send- er board is detected, the respective bit is set in the 4-bit path select register.
  • a counter is set to the start value. With the first (and each subsequent) incoming valid flag the counter value is reduced by 1 and from this point on the data is written synchronously by the 4 registers into the DPRAM.
  • the used uClinux has to be reconfigured very often and recompiled.
  • the uClinux image is saved in flash memory in compressed form and is decompressed into the SDRAM memory by pressing the reset button of the RTS-DSP board from the bootloader, which is also stored in the flash memory, and then started.
  • Compiling the image includes compiling the kernel, individual user programs, and merging each binary file
  • the make xconfig command calls a very user-friendly tool for configuring the kernel and user programs of ROMFS.
  • the processor and the architecture is selected and partly configured.
  • Kernel modules such as file systems, interfaces, and drivers are also configured here. Disadvantages prove to be configurations and changes of the source code of a certain program, these must be done in the respective special directory. Here too, there is no need to make any changes unless there is security in terms of compilability and correctness.
  • the source directory is used by each module selected in the configuration and the respective make command is executed in it.
  • the executable files are created in this, with user programs in the ROMFS being copied into the bin directory and kernel components being present as a whole binary kernel image.
  • All sources are of course compiled with the compiler of the target system (eg m68k) on the development system (eg Linux PC / i386).
  • ROMFS (usually a directory with all files, scripts and directories required on the target system) is created from the ROMFS on the development system. an original first t. This mage is linked to the kernel image and the resulting binary file is converted to zip format.
  • the d Bug Monitor program should be used as a bootloader.
  • the dn image via TFTP to SDRAM download
  • go image from SDRAM address 0x20000 start
  • the image is then available on the target system and it can be used with this, but after a reset no longer exists.
  • several changes of the scripts or carried out manual starts of programs must be made after a new download.
  • the COLILO Bootloader can be installed. After a reset, this decompresses the uClinux image programmed in the flash memory into the SDRAM memory and then starts it automatically.
  • the uClinux image must first be programmed into the flash memory using BDM (Background Debug Mode) cable. Although this method does not require the re-download of the image from the development system (because the image exists locally on the target system), the problem of volatile memory and the lost changes to the scripts and programs is not resolved.
  • the method with COLILO is rather impractical for uClinux image development, since every new image must also be programmed into the flash memory as mentioned above using BDM cable and local connection to the target system.
  • the development system is used for each change and the respective changes made on it, and then the uCLinux image is created. After that it has to be transferred to the target system to be able to test it.
  • the entire flash memory In order to configure or secure certain parts of the system, these must also be changeable separately from the system. If the entire flash memory is considered, then it consists of only a single partition. In this partition is the boot loader at the address OxO, this is connected to the kernel image from address 0x40000 and this in turn to the ROMFS (address 0x40000 + kernel image length). To program a new image into flash memory, all components must first be linked together on the development system and secondly programmed as a whole. To counter this problem, the flash memory is divided into several partitions (Figure 47).
  • the bootloader partition also contains the COLILO boot loader. This decompresses after a reset of the kernel and ROMFS image from the second partition into the SDRAM memory and starts this afterwards.
  • the kernel image and ROMFS partition contains a minimal uClinux image created on the development system as well as initialization and boot routines that the system uses minimal performance starts. At the end of these scripts, the last partition is mounted (user flash partition) and called in this user-changeable scripts.
  • the user flash partition is the actual renewal on the whole system.
  • RAMFS 1 ext2 file system, RW SDRAM memory
  • RW file system
  • the idea behind it was the genromfs tool (generated from a directory and the files in it a ROMFS image), which is used for ROMFS generation on the development system to port to the target system. This makes it possible to generate a ROMFS from directories on the target system so that it can also be programmed into the flash memory and read-connected.
  • the files modified and created on the target system and in the RAMFS directory (which can also be a copy of the previous user flash content) are generated with the genromfs tool to a ROMFS image. It also required a minimal text editor for the target system to be ported. This ROMFS image is then also programmed on the target system with the flash memory programming program (flashw) into the user flash partition (Fig. 48).
  • the channel simulator For the use in the channel simulator actually only the network is used, since over telnet a connection can be established to the RTS DSP board, which needed Change (usually parameters of the communication programs) of the mirrored flash memory can be made and the boat script for automatic call after the reset is adjusted. Thereafter, the ROMFS image is again generated via telnet and programmed into the flash memory. Basically, the programming of each partition of the flash memory is possible, whereby an update of the uClinux image can be done independently of the development system. For this, only the PC of the channel simulator GUI establishes a telnet connection to the target system, a network directory (eg NFS server on the PC), with the new uClinux image, integrated and this image, into the corresponding flash memory partition, from the target system programmed.
  • a network directory eg NFS server on the PC
  • the subject matter underlying the patent application can also be used as a channel sounder. It is a measuring device for determining the transmission characteristic of a real radio channel.
  • a transmitting antenna sends out a short signal of known shape (amplitude variation, phase), which is received by a measuring antenna at another location.
  • the received signal is digitized and can be used for further analysis.
  • the subject invention is in an excellent manner.
  • the generation of the transmission signal, the reception, the A / D conversion and the storage of the reception data can be realized with the invention.
  • the FPGA reads in the data and forwards it to the memory of the DSP.
  • the data can be processed or forwarded to a PC for processing.
  • a particular advantage is obtained when the signals of several mutually offset measuring antennas with several boards recorded in parallel. This gives a spatial and temporal image of the signal distribution under exactly identical boundary conditions.
  • the signal processing boards of the subject invention can be used to evaluate detector signals of a quantum cryptographic system to store and pass on.
  • the detectors which detect quanta with different polarizations, have the disadvantage of a high error rate. This means that as soon as one detector trips, the others will also trip after a short while.
  • a detection event If a detection event occurs, it is evaluated using a temporal window function.
  • the timing of the window is communicated to the system via a separate conventional optical channel (synchronization channel). If the rising edge of the signal lies within the window, the signal is stored as activation. If it is outside the time window, it is detected as a faulty trip.
  • the width and the delay of this window can be adjusted in increments of 1.25 ns. This exact resolution is achieved by using the positive and negative edges of the clock for window generation. In addition, the simultaneous occurrence of several detection events within a window is also checked, and the result is stored.
  • Another important parameter of the detection logic is the number of individual detection signals within a defined interval. For this purpose, one uses a counter which detects the signal edges of the individual detector signals, counts and is reset to zero after a settable time interval. As soon as an event occurs on a detector, the signal is fed to the FPGA and subsequently evaluated and stored. For this purpose, it is forwarded to the DSP who performs these tasks. Using the interface between the DSP and the CPU, the information can be transferred to a GUI via an Ethernet link (Fig. 49).
  • a further possible use beyond the actual purpose for the subject of the invention underlying the patent application is to provide a plurality of arbitrarily shapeable test signals to the LVDS sockets.
  • This provides a universal, scalable, modular test system capable of testing systems that require a large number of test signals with different protocols.
  • test signals could be generated which rarely occur in real operation and so e.g.
  • a synchronized test signal can be made available by means of the graphical user interface and via the device-internal synchronization (CLK-START, LOCK and TRIG signals).
  • Each signal processing board has a total of 78 usable test pins, which are directly connected to the existing on the boards FPGA.
  • this FPGA it is now possible to generate any desired signal sequences or protocols, on the other hand, because of the parallel processing in the FPGA, the test signals can also be output in parallel.
  • the modularity of the test system according to the invention can be extended to larger units than 1 board by interconnecting several racks to an even larger synchronous test system.
  • the scalable test system shown here is able to replace the signals of the transducers. Thus, it is easily possible to simulate a variety of scenarios and operating conditions that occur during a driving operation.
  • Loading the I / O data and controlling the test system happens through the Fast Ethernet interfaces of each board.
  • the GUI controls the test system via these connections.
  • a rack can be expanded up to a maximum of 776 test signals, whereby 624 work synchronously, 152 asynchronously (Fig. 50).
  • the RTS-DSP board can also be used for image processing. This feature is provided by the two 26-pin sockets on the front panel. These can be configured as a LVDS connection to the board as a Camera Link. This allows either camera modules with a Camera Link output, or the RTS-DSP board as a video generator can be used. In the first case, the RTS-DSP board functions as a frame grabber and may also include other algorithms for image processing in the FPGA and the DSP. Relevant information can then be passed via Ethernet to a computer or other RTS-DSP boards.
  • generator configuration data can be transmitted to the RTS-DSP board via Ethernet from a PC, then the signals to be output in the DSP or FPGA can be calculated on the board and output to further boards or external frame grabbers via the Camera Link (Fig. 51, 52).
  • FIG. 54 shows a transmission frame in GSM mobile radio
  • FIG. FIG. 55 shows a transmission channel between GSM transmitter and GSM receiver
  • FIG. Fig. 56 shows an example of a radio transmission channel in the urban area
  • Fig. 57 is a block diagram of the channel simulator according to the invention
  • Fig. 58 is a block diagram of N channel simulators coupled together
  • Fig. 59 is a block diagram of a channel simulator constructed of integrated circuits
  • Fig. 60 shows the structure of a COST structure
  • FIG. 61 is a symbolic representation of macro, micro and picocells in a GSM network
  • FIG. 62 shows the principle of a geometrically stochastic channel model GSCM
  • FIG. 63 shows the geometrically stochastic channel model in a Cartesian coordinate system
  • Fig. 65 shows an Azimuth Delay Power Spectrum ADPS
  • Fig. 66 shows a power delay profile and an azimuth power spectrum
  • Fig. 67 is a diagram for determining scatterer positions
  • FIG. 68 is a diagram of the simulation accuracy as a function of the scatterer number
  • FIG. Fig. 69 is a Jacobian "bathtub" diagram of a Jacobian transform
  • Fig. 70 is a plot of the amplitude probability density distribution in a Rayleigh process
  • 71 is a diagram of the phase probability density distribution in a Rayleigh process
  • FIG. 72 is a sum vector diagram of multipath components
  • FIG. 73 shows a representation of the phase shift of a transmission channel caused by the high-frequency carrier
  • FIG. 73 shows a representation of the phase shift of a transmission channel caused by the high-frequency carrier
  • 74 shows a diagram of the average attenuation between transmitting station and receiving station as a function of the distance from each other, according to the COST-Hata model and the COST-Walfish-Ikegami model, respectively;
  • Fig. 75 is a flow chart of the basic structure of the simulation algorithm
  • Fig. 76 is a flow chart of the flow of the channel simulation
  • Fig. 77 is a diagram showing example values of CAS, CDS and shadowing;
  • the invention is explained below with reference to a mobile radio system, such as GSM, but is not limited thereto.
  • Other applications of the invention relate to the development and research of intelligent antenna systems, in particular the testing of algorithms for changing the directional characteristic of such intelligent antenna systems.
  • Other applications include wireless microphone systems and wireless networks.
  • the invention offers the possibility of providing an image of a radio transmission channel between a radio transmitter and a radio receiver, so that expensive and time-consuming field tests can be dispensed with in favor of laboratory tests, wherein the simulated radio transmission channel can be reproduced at any time.
  • the channel simulator according to the invention in the laboratory any interference and interference of the radio transmission channel can be adjusted by environmental conditions or imperfect radio equipment.
  • the channel simulator according to the invention operates in real time, wherein also the parameters of the simulated radio transmission channel can be changed in real time.
  • the channel simulator can be used for long-term measurements and individual data segments can be selected and analyzed during the simulation.
  • the channel simulator may be equipped with a noise source to emulate channel noise, where the noise source may be based on a pseudo-random generator.
  • GSM Global System for Mobile communications
  • TDMA Time Division Multiplex Access
  • FDMA Frequency Division Multiplex Access
  • the chronological sequence is structured in so-called time frames, whereby each individual frame is assigned to a specific discussion participant. Each conversation is thus assigned a frequency and a time frame.
  • GSM uses "gaussian minimum shift keying" (GMSK), which is a phase modulation technique with phase-in information, with channel bandwidth being 20OkHz due to modulation with Gauss pulses GSM can be considered as a narrowband system
  • GMSK Gaussian minimum shift keying
  • the simulation of transmission over a narrowband channel is much simpler than that of a wideband channel, simply because different frequencies have different transmission behavior. Obstacles like houses or mountains reflect different frequencies differently. Therefore, it can be assumed that all spectral components of a signal with a narrow bandwidth of 20OkHz are reflected equally.
  • the carrier frequencies are arranged in a frequency range of 20OkHz, for example, in GSM900 in the downlink direction (ie when transmitting from a base station to a mobile station) between 935MHz and 960MHz 124 carrier frequencies are accommodated.
  • Each of these channels is in turn divided into eight timeslots (TS), which is referred to as TDMA (Time Division Multiple Access), with a timeslot of a transmission channel being provided for each GSM subscriber.
  • TS timeslots
  • a timeslot again consists of 156.25 bits, which have different functions.
  • Fig. 1 shows a GSM transmission frame consisting of eight time slots, wherein the Timeslot No. 2 shown in detail has a burst as it occurs in an information (voice) transmission
  • Fig. 55 shows a block diagram of a GSM radio communication system comprising a GSM transmitter emitting broadcast signals, a transmission channel in which the broadcast signals are transmitted, and a GSM receiver receiving the transmitted signals.
  • the GSM transmitter has a channel coder, which adds further redundant bits for error detection and error correction to the data stream to be transmitted in order to be able to correct disturbances in the transmission channel which lead to incorrectly transmitted bits at the receiver. Cyclic codes with error detection and correction are used.
  • the bit stream at the output of the channel coder is modulated with the aid of the GMSK modulator, thereby generating signals whose information content lies in the phase transitions.
  • the GSM receiver has a GMSK demodulator to demodulate the received signals.
  • SDMA Space Division Multiplex Access
  • GSM Global System for Mobile communications
  • the transmission channel for radio signal propagation The quality of each radio transmission is primarily influenced by the transmission channel between transmitter and receiver, in which the propagation of the radio waves takes place.
  • An example of a transmission channel in the urban area will be explained with reference to FIG. 56.
  • radio waves In free space, radio waves propagate in a straight line regardless of their frequency. In the atmosphere, however, various factors influence the propagation characteristic of radio waves. The attenuation of the radio waves is dependent on their frequency. While low frequencies are hardly attenuated by atmospheric disturbances, at higher frequencies above about 12 GHz a strong attenuation due to scattering and absorption already occurs in fog or rain.
  • the transmitted signal can be divided into several components, so-called multipath components (MPC), which reach the receiver on different paths.
  • MPC multipath propagation
  • MPP multipath propagation
  • the transmission pulse is thereby widened or smeared in time.
  • individual signals are superimposed, which is referred to as intersymbol interference ISI.
  • ISI intersymbol interference
  • GSM must work up to runtime differences of up to 16 ⁇ s.
  • the other effect of multipath propagation is fading.
  • a moving mobile station as a receiver generally receives a multipath signal that is time and location dependent.
  • the various signal components arriving at the receiver may therefore have traveled different distances.
  • These signal components may also be one which has traveled a direct path between transmitter and receiver (line of sight).
  • other signal components have a time delay and thus a phase shift.
  • These are superimposed on the antenna of the mobile station and can give a higher reception level than that without multipath components (constructive interference).
  • these reusable components can cancel each other out by destructive interference. In the latter case one speaks of fading (fading).
  • this effect is noticeable by periodic level dips in the received signal, at intervals of the order of half the wavelength. Because these break-ins are fairly rapid (the time to traverse this line at medium speed is approximately in the millisecond range), this fading is also called fast fading (fast fading). Another name for this fading is Small Scale Fading.
  • the fading breaks become smaller the stronger one of the components of the multipath signal is over the other components. In direct line of sight between the transmitter and receiver, there is usually such a dominant signal component.
  • a transmission channel which has a dominant signal component, a Rice channel and accordingly one speaks of Rice'schem - Fading.
  • slow fading Another type of level drop of the received signal is the slow fading (slow fading). This is caused by large-scale obstacles in the line of sight between transmitter and receiver. Due to these obstacles, transmission paths disappear and new ones are added. The absence of this direct signal component (line of sight) is noticeable in the received signal as attenuation. Such obstructions causing shadowing can remain effective for a mobile station in distances of up to 100 meters. The time to traverse this route at medium speed is approximately in the seconds range. This is very long compared to the period of level fades in fast fading, and accordingly this fading is called slow fading. Another name for this fading is Large Scale Fading.
  • the present invention has become Channel simulator for simulating at least one transmission channel between transmitters emitting emitters and receivers of a digital or analog radio transmission system developed, which is shown in an embodiment in Fig. 57 in block diagram.
  • the channel simulator includes a plurality of signal inputs to which input signals representing transmit signals may be applied.
  • the channel simulator includes an input for analogue low frequency signals (analog NF in) which are converted from an input analog to digital converter (A / D) into digital signals; an input for analog high-frequency signals (analog RF in), which are converted in a mixer into analog baseband signals and then converted into digital signals in an analog-to-digital converter (A / D); an input for digital baseband signals (dig. BB in) which are fed to a Low Voltage Differential Signaling (LVDS) circuit.
  • the digital or digitized input signals are fed to a signal processing unit, which consists of a Field Programmable Gate Array (FPGA) and a digital signal processor DSP.
  • FPGA Field Programmable Gate Array
  • DSP digital signal processor
  • a control means controls the field programmable gate array FPGA and the digital signal processor DSP and forms an interface to a control unit.
  • SYNCJn and SYNC_out lines are used to couple N channel simulators to multiply the number of channels that can be computed, as shown in the block diagram of Figure 58, where all N channel simulators are controlled by a GUI operator.
  • the control means ⁇ C provide the signal processing unit FPGA, DSP with one or more channel parameters defined channel model (s) defining the signal shaping characteristics of at least one transmission channel to be simulated.
  • the signal processing unit FPGA, DSP uses the channel parameters to model the set channel model as a geometric model with a plurality of scattering objects and applies this geometric model to form the input signal, thus producing an output signal in real-time calculation of the propagation curve of multipath components of the input signal. wherein the multipath components are caused by scattering, reflection and diffraction of the input signal at the scattering objects of the geometric model.
  • the output of the output signal is either via a digital / analog converter (D / A) as a low-frequency analog signal (anal NF out), or via a digital / analog converter (D / A) and a mixer, the signal in the Highfrequen Scheme transformed, as an analog high frequency signal (anal. HF out), or directly via a differential signal circuit (LVDS) as a digital baseband signal (dig. BB out).
  • the signal processing unit maps the geometric model of the channel model by multiplying the multipath components of the input signal and then superimposing the multipath components, additionally weighting the multipath components with weighting factors that correspond to certain physical effects of the transmission channel to be simulated give the channel parameters of the channel model.
  • the simulation calculation can be done according to the following formula:
  • H H L0S + ⁇ H NS (k) + ⁇ H F s (n, m) k-0 n, m
  • N FS Number of scatterers in a "far scatter area"
  • the signal processing unit has been realized with a hybrid architecture, the signal processor DSP for the entire geometric-statistical calculations and the determination of the weighting factors, and the ReId Programmable Gate Array (FPGA) to perform the multiplications of the multipath components with the weighting factors and the superimposition of the weighted reusable components.
  • FIG. 1 A block diagram of a structure of the integrated circuit channel simulator according to the present invention is shown in FIG.
  • the input and output signals and the power supply are routed via a 96-pin plug connector.
  • the FPGA is the type Xilinx® Virtex 2, which forms its own channel engine and architecture highly parallel processing and is also reconfigurable.
  • This block can be configured using the hardware programming language VHDL.
  • VHDL hardware programming language
  • Softmacros are parameterizable digital basic structures such as counters, memories, etc., which are integrated into the design in blocks.
  • Hardmacros are fully functional blocks with internal placement and wiring.
  • the Virtex 2 device used has forty 18bit x 18bit multipliers and as many RAM blocks as hard macros.
  • the digital signal processor DSP is a type DSP TMS320C6416 from Texas Instruments®.
  • the firmware of both the FPGA and DSP is in a 2 + 2MB flash memory connected to the FPGA and the DSP via an EMIF B data bus (External Memory Interface).
  • the DSP is connected via another data bus EMIF A with two 32 MB SDRAM banks.
  • the FPGA is connected via a 32-bit memory data bus to a flash memory, an expansion connector, an SDRAM and a Motorola® Coldfire MCF5272 interface block that controls various standardized interfaces, such as a serial RS232 interface, a USB interface and an ethernet interface.
  • the entire simulation environment is controlled by a personal computer (PC), not shown.
  • PC personal computer
  • initialization data are transmitted from the PC to the DSP.
  • the transmission signal is first generated and prepared.
  • the transmission signal is modulated and the geometric calculations are performed.
  • the modulated data is passed on to the FPGA in the next step, where the actual signal interference of the channel is performed.
  • a noise generator is implemented in the channel engine to simulate the noise in the radio transmission channel, whereby the noise power can be varied
  • the channel engine model enables continuous communication with the DSP.
  • the Channel Engine input signal uses the complex transmit signal in the magnitude and phase representation.
  • the calculated received signal should appear in the representation with real and imaginary part.
  • a geometrically stochastic channel model GSCM is used in the channel simulator according to the invention, which achieves the best simulation results currently available.
  • GSCM geometrically stochastic channel model
  • transmission channel means the sum of all propagation conditions of the entire route between transmitter and receiver.
  • the atmosphere (with snowfall, rain, %), urban planning (streets, buildings, %), landscapes (forests, mountains, %), vehicles, people, etc. contribute to the extent to the entire extent Wave propagation at. It is often necessary in mobile communication to investigate certain effects in isolation. Because of the high number of influencing factors, it is extremely difficult to study the influence of the effects as a whole. In connection with the establishment and standardization of mobile radio systems, the transmission characteristics of the mobile radio channel play an important role.
  • the propagation of radio waves is heavily dependent on the often extremely different topographical and physical features of the environment.
  • a standardized three-level structure of COST259 SWG2.1 has been defined, which is shown in FIG.
  • the top level contains a first distinction of the cell types.
  • some REs radio environment
  • G for "general” to emphasize that an RE describes a whole class of propagation constellations with similar or typical features.
  • level 2 of the model defines different typical environments (Radio Environments). Furthermore, for typical environments, a set of parameters will be defined that will feed into the simulations based on this model. These are divided into External, Local and Global parameters. External parameters are those that remain the same for all simulations, e.g. Frequency, average height of base stations (BS) and mobile stations (MS), average distance between MS and BS, etc. The global parameters primarily affect the probability density of the local parameters. The influence of the local parameters can be seen in level 3 of the COST model. Local parameters include information about the size, placement and electrical properties of objects (mountains, buildings, ...) that are defined in specific simulation scenarios. During simulation, these parameters influence the following simulation variables:
  • FIG. 61 shows a GSM network with macro, micro and pico radio cells.
  • Macrocells are radio cells capable of covering a large area. They are used only in areas with low call volumes. These cells have the largest radii with an extent between 1km and 10km and are thus designed exclusively for outdoor use.
  • the antennas are mounted above the level of the surrounding building roofs.
  • Microcells are used in areas where there is a large volume of calls, e.g. in cities.
  • the transmission power of these radio cells is very low, they cover an area that roughly corresponds to the range of the base of a DECT in-house telephone. Due to the short range of these antennas within a city, for example, the transmission frequencies can be repeated very often, thus the GSM network can provide sufficient call channels in these areas.
  • Pico cells are smaller than microcells. In most cases, they should only ensure supply within a building.
  • the geometrically stochastic channel model is based on the exact geometrical determination of a stochastic, thus randomly generated virtual landscape whose transmission properties are described by means of probability density functions and power profiles.
  • the propagation conditions of each RE are described by certain specified parameters, probability density function (PDF) and power profiles. Since they characterize the propagation conditions of the perfect RE, they are called global parameters (GP). These serve as key parameters and provide the necessary information for basic system design decisions about modulation technique, burst length, coding scheme, etc. Global parameters are obtained through comprehensive measurement campaigns.
  • PDF probability density function
  • GP global parameters
  • the scatterers can be found.
  • Each of these scatterers carries a signal multipath component MPC.
  • Measurements have shown that scatterers occur predominantly in groups (clusters) within which the reflection points of several MPCs are so close to each other that they experience approximately the same propagation conditions and reach the receiver approximately at the same time.
  • These local dispersions typically occur in the immediate vicinity of the mobile station MS, which are then distributed as Near Scatterer (NS) in the Near Cluster (NC). But also at distant objects reflections can occur.
  • These areas are called Far Cluster (FC) and include Far Scatterer (FS) (Fig. 62).
  • BS it is assumed in macro cells that the antenna is placed high enough so that no local reflections occur here and thus there is no near cluster for the BS.
  • Fig. 62 shows the principle of a geometrically stochastic Kanai model GSCM.
  • the base station BS is at the origin of the coordinate system and thus has the coordinates:
  • h B s is determined depending on the RE and describes the central position of the BS antenna.
  • BS can exist in the cell, but there can be several BS antennas.
  • a mobile station can normally move freely in the area between the inner and outer borders. Their position is determined by the Cartesian coordinates:
  • the channel simulation according to the invention is carried out by an exact calculation of the propagation curve of the individual multipath components of the signal, which are caused by scattering, reflection and diffraction on the according to the selected channel model and statistical models arranged scattering objects (scatterers, scatterers) (ray tracing).
  • the individual physical effects of a channel are calculated, which are taken into account by a statistical distribution of scatterers and randomly distributed Visibility Regions. From this weight factors are calculated which subsume the individual physical effects of the channel.
  • the simulation is performed by multiplying the multipath components, which were delayed in time relative to the baseband signal according to the propagation paths, with these weighting factors and by superimposing these weighted multipath components. This corresponds to the superposition of multipath components and the emergence of interference in reality.
  • MPC multipath component
  • the parameters NCI.min and m are global parameters.
  • PPP (m) is used to calculate the number of additional clusters (Far Cluster).
  • the Poisson Point Process generates a Poisson distribution from a uniform distribution
  • the probability of clusters occurring is the same at any point within a certain range around the BS. In the model, they are therefore spread with an equal distribution in this area.
  • the position of a cluster becomes its center determined, which may not exceed the maximum distance dmax to BS.
  • the location of Far Clusters can not change because they represent fixed objects in the landscape.
  • a scatterer may be at most RCI + dCI, i away from the BS. Since the position of a scatterer can now be determined exactly, the signal transit time ⁇ Si, j can be calculated exactly via this path, c is the speed of light.
  • the index of scatterer-related parameters is only the letter "s" (eg, ⁇ s ).
  • Grouping of MPCs could be determined by measuring Azimuth Delay Power Spectrum (ADPS). This shows which power and time delay the individual MPCs arrive from which azimuth direction, as shown in FIG. 65.
  • ADPS Azimuth Delay Power Spectrum
  • the ADPS Power Delay Profile
  • APS Azimuth Power Spectrum
  • the PDP shows with what power and time delay the MPCs reach the receiver.
  • the APS shows from which azimuth direction the individual power spectra arrive (FIG. 66).
  • the angle 0 ° corresponds here to the LOS direction to the transmitter or to the cluster.
  • EPS Elevation Power Spectrum
  • the geographical position of a scatterer can also be determined. If the signal delay of an MPC is known, then the Scatterer lie only on an ellipse around BS and MS, as shown in Fig. 67. The actual position is where a straight line at an azimuth angle ⁇ intersects the ellipse.
  • the GSCM provides a weighting of the scatterers that should correspond to their "areas.” This weighting is dependent on the MS position and thus can be temporally altered by the MS moving around Part of this weighting is determined by the ADPS function Ps (FIG. ⁇ , ⁇ , ⁇ ), which determines the attenuation of the scatterers depending on their position in the cluster. This relationship characterizes a cluster and its properties depend on its position, the spreads (CDS, CAS, CES), the power and The ADPS formula is applied in macrocells for each individual cluster, averaging the exponential decaying shape in the PDP typical of the receiver, and averaging the Laplace shape of the APS and EPS real measurements.
  • Ps FIG. ⁇ , ⁇ , ⁇
  • the function causes MPCs with a longer runtime and paths that deviate further from the LOS direction to be attenuated more strongly. It was developed from the results of many measurement campaigns.
  • ⁇ indicates the azimuth angle between the LOS component and the MPC from the receiver's point of view.
  • ⁇ T the delay difference between the LOS path and the complete scatterer path (transmitter-scatter receiver) must be used - at least this was the result of the simulator's analysis.
  • the LOS path in the case of a Far Cluster is the route BS Far Cluster Center MS. This setting may cause some MPCs to have a negative T. Since the formula is only designed for positive delays, the amplitude of the corresponding scatterers must be set to zero.
  • a cluster is represented as a cylinder, but since there is no elevation in the GSCM, a cluster can be treated two-dimensionally as a circle in the base area.
  • the APS shows the power of the MPCs as a function of their azimuth angles. It can be observed that most of the power of a cluster arrives at a relatively small angle. If, from the receiver's point of view, one considers all MPCs in the angle range between - ⁇ and + ⁇ , the cluster would have to be infinitely large. Similarly, the exponential nature of the PDP can cause a very weak power component to arrive at the receiver infinitely long, which is also caused by an infinitely large cluster radius.
  • the cluster radius is made dependent on the delay and azimuth spread, which are a measure of the spread of the delays and the azimuth and are mainly used as input values for the calculation of PDP and APS.
  • the radius depending on the distance of the cluster to the BS is indicated by the CAS
  • cluster radius R ⁇ the larger of the two radii is used as cluster radius R ⁇ .
  • the distribution of the scatterers in the cluster is determined stochastically and has a great influence on the appearance of the ADPS.
  • Formulas (9) and (10) originate from COST259 and were designed for equal distribution of scatterers. Only in this way the PDP and the APS get their characteristic forms. If the probability of occurrence PDF and thus the density of the scatterers near the cluster center were different to the density at the cluster edge, the sum of all MPCs would distort the resulting ADPS.
  • the equal distribution of the scatterers is done with
  • r s is the distance of the scatterer from the cluster center and U (0,1) is an equal distribution between 0 and 1.
  • the associated azimuth angles are subject to an equal distribution between 0 ° and 360 °.
  • J (x s , y s ) The relationship between the scatterer position in the radio cell and its attenuation is described by the Jacobian transformation J (x s , y s ).
  • This stochastic model in the GSCM tries to transform the probability of occurrence (PDF) of a scatterer depending on its "location” and to derive an attenuation value for it.
  • PDF probability of occurrence
  • J (x s , y s ) is actually not a damping but a gain factor , which assumes values below 0 dB for all scatterer positions.
  • the distribution density of a VR type p c is derived from the statistical probability of occurrence and is with
  • m is the average number of additional clusters and r c is the radius of the corresponding VR type.
  • the cluster VRs are equally distributed on the area within the cut-off distance d co .
  • Their number N V R, CI, I is determined so that the ratio of the area of all VRs to the total area within the cut-off distance equals the probability of cluster visibility. The result must be rounded up or down to the nearest integer value. The presence of visibility is given by V ⁇ .
  • the number of LOS VRs is determined by
  • large-scale fading describes changes in the average power of the received signal when a time- or space-varying multipath channel is used as the transmission medium. Normally these mean values remain nearly constant for short time or space distances.
  • the main cause of the occurrence of large-scale fading is the change in channel characteristics that occurs when the MS moves into or out of a VR. This causal relationship has led to the term shadow fading, which is often used instead of large-scale fading.
  • small-scale fading describes the rapid amplitude changes of a signal received from a time- or space-varying multipath channel. These rapid changes can already occur with MS movements on the order of a wavelength ⁇ . They are caused by constructive or destructive superimposition of the time-delayed and with different phase angles incoming MPCs. Small scale fading is often referred to as fast fading or short term fading.
  • the investigations of small-scale fading are mostly based on measurement campaigns, and many studies in recent years have also obtained their results through simulations for deterministic propagation prediction.
  • the most widely used model for small-scale fading is the assumption of a Rayleigh fading amplitude.
  • the Rayleigh distribution arises in an amplitude distribution of a sum a of a large number of uncorrelated rotating vectors with the same amplitude and uniformly distributed phase.
  • Figures 70 and 70 show the Probability Density Function PDF for amplitude and phase for the Rayleigh process. This shows the probability with which a certain amplitude a (or phase ⁇ ) can occur.
  • the received signal a (t) consists of the superposition of a plurality of uncorrelated MPCs (with approximately the same amplitudes)
  • the probability of occurrence of the time-dependent amplitude ⁇ a (t) ⁇ can be described as a Rayleigh distribution.
  • the phase of the resulting vector ⁇ fi (a (t)) is uniformly distributed in the interval [-T ⁇ , ⁇ ].
  • the variance of the fading process 2 ⁇ 2 corresponds to the signal power and can therefore be determined from the result of the large-scale fading model.
  • the Rayleigh distribution can be decomposed into uncorrelated Gaussian distributions (mean 0) for the real and imaginary parts of the vector a, which is advantageous for simulation purposes (see Fig. 72).
  • the fading amplitude is modeled by the Rice distribution
  • This distribution describes the amplitude distribution of the resulting vector a, which consists of the sum of one dominant vector and a plurality of much smaller uncorrelated vectors of equal amplitude and equally distributed phase.
  • the Rice fading can therefore be interpreted as a superposition of a dominant component (BS-MS-LOS) with a Rayleigh fading signal.
  • the parameter / 0 (x) in formula (22) is the modified Oth order Bessel function
  • an MPC Due to the relative movement of the MS to the transmitter, an MPC experiences a frequency shift.
  • a wave spreads in air at the speed of light c. If (in the downlink) the MS moves towards the BS at a speed v res , it "sees" the propagation velocity as the sum v res + c and a wavelength ⁇ is correspondingly faster, so the wave does not appear on the moving MS the transmission frequency f c , but shifted by the Doppler frequency f D.
  • Pathloss The power losses of a radio transmission path in free space are described by the Pathloss (Pathloss). This is calculated using the COST-Hata model (for GRA and GHT) and the COST-Walfish-Ikegami model (for GTU and GBU). Both methods yield the average attenuation between transmit and receive signal as a function of the BS-MS distance, as shown in the graph of FIG. 74. They were first described in COST231 and marginally for use in COST259 customized. It should be noted that these models are only valid for narrowband channel simulators.
  • L MC becomes three correction values over the ratio between the detected attenuation of the clusters (Uos, Lws. Lps) and COST path loss L
  • the Rice factor K 0 is also included in the calculation.
  • the APS distinguishes between uplink and downlink, so for these two cases different path weight calculations are used in the channel model.
  • the path weights represent the respective proportion of an MPC in the total attenuation of the channel. They are multiplied by the input signal delayed by the signal propagation delay, and the sum of all products added to the two noise levels yields the received signal.
  • FIG. 75 outlines the basic structure of the simulation algorithm for an antenna.
  • the calculation of the line-of-sight component (LOS), the near-scatterer components (NS) and the far-scatterer components (FS) must be done separately for each antenna to be simulated because each antenna is separated by the spatial distance has a different channel transfer function.
  • LOS line-of-sight component
  • NS near-scatterer components
  • FS far-scatterer components
  • the program starts depending on the user request with the initialization of the selected radio cell and the modulator.
  • the geographical conditions of the channel are diced according to specified criteria and all start values of the variable parameters are calculated.
  • the program enters a loop which has the task of calculating the path weights and the output signal of the channel for the period of one time slot.
  • the modulator is called and creates the input signal.
  • the small-scale update whose task is to update the fast-variable parameters responsible for the smail-scale fading and to determine the path weights for each time in the Ah of the symbol duration T.
  • the output signal is last determined in the GSCM channel engine.
  • the loop Whenever the loop is run anew, it must be checked if the MS has moved further than the distance of 10 wavelengths. In this case, after the modulator call, the large-scale update is performed to update the slowly changing channel parameters.
  • the number of loop passes is determined by the user by specifying the number of TDMA frames to simulate, with the calculation of one frame being eight
  • Initialization starts with a few queries to the user. He is asked for the input of the desired RE and the modulator, he also has the number of simulated TDMA frames, which of the eight time slots to be simulated and specify the sampling rate.
  • This area of the simulation is realized as a loop, whereby a pass can simulate the output signal of the channel for the duration of one time slot.
  • the already calculated path weights for the current time (beginning of the time slot) are used and the path weights for the time at the end of the time slot are determined.
  • the size of the GSM / EDGE symbol duration T is interpolated between the associated path weights in a time frame.
  • the output is generated for each of these times. Since the path weights at the end of the time slot are the same as those at the beginning of the following time slot, only the path weights at the end of the time slot must be determined in each subsequent loop cycle by Compute Channel. In detail, the following steps are performed in one pass.
  • the Large Scale Update updates values that cause large-scale fading and therefore need to be re-determined only after a ten-wavelength MS path has been traveled. Thus, this part of the program is not in every run of
  • the MS will be positioned where it will be at the end of the current timeslot.
  • interpolation is performed between the individual path weights at the beginning and at the end of the current time slot.
  • the task of the Channel Engine is to determine the runtimes of the MPCs and, in combination with the path weights, to calculate the output signal. This program part is only called if the user has requested the calculation of the output signal for the current time slot.
  • the signal propagation time of an MPC can be calculated on the basis of the distances.
  • Each path weight is multiplied by the thus delayed component of the channel input signal (modulator baseband signal). Due to the in-phase addition of these products produces the output signal in a temporal grid of the symbol duration T.
  • the MS position is either user-defined or random in the cell unless it is already given because of the Monte Carlo simulation. It sets the number of Far Clusters (FC) and distributes their positions within the cell area equally with a random function.
  • FC Far Clusters
  • the radii of the FC are only set in the setup and are not updated later. Thus, their diameter remains constant throughout the simulation and depends purely on the starting position of the MS and the associated spreads (CAS, CDS). Also, as described above, the number of FCs is not determined with a random number from a Poisson distribution, but only a single possible value from the distribution is used for the determination of the number of FCs, and thus the number of FCs remains during one whole channel simulation constant.
  • tables are created with the correlating values of Shadowing, CAS and CDS, which are created based on the procedure described above.
  • the distance between two table entries corresponds to a further movement of the MS by one meter, no matter in which direction. Crucial here is only the distance traveled since the start of the simulation. Because the three parameters are different for each cluster, the tables are created separately for each cluster.
  • An example of the 3 tables of a cluster, shown as a diagram, can be seen in FIG. 77.
  • the shadowing values of the individual clusters are interpolated linearly from the tables, irrespective of the actual MS position, but depending on their distance traveled, so that intermediate values from the 1-meter grid can be better approximated.
  • the MS table must be started again when the MS is exceeded.
  • the correction values L MC for calculating the path weights of LOS, NS and FS were determined in the Monte Carlo simulation in 128 equal steps between cell center and cell edge and are now taken from these tables depending on the BS-MS distance by linear interpolation.
  • the cluster VRs and the LOS VRs are spread in the radio cell. It does not pay attention to whether the VRs overlap in certain places. At an overlap location, the visibility V is equal to the larger of the two values. It is also not considered whether a cluster VR is positioned in the area of the associated FC, ie the MS could be in the model in the cluster and still not see it. However, in the model analyzed, the shape of the VRs is generated quadratically, in contrast to the COST proposal, because of the savings in computational effort.
  • the radii ⁇ CI L OS and r C ⁇ SF from the external parameters correspond in each case to the halved side length of a VR and the number is changed by the factor ⁇ / 4 with
  • the size of the clusters is determined using CAS and CDS, and the near and far scatterers can be scattered in the clusters (see chapter 0). Their number per cluster, however, must be kept constant throughout a simulation in order to minimize the computational effort. However, more than twice as many scatterers are generated in each cluster than are needed. Because many MPCs are omitted from the calculation by a negative signal delay ⁇ r ⁇ 0, a portion of the path weights is calculated for the remainder and only the number of the strongest paths needed for the simulation is used.
  • the antenna gain is interpolated for the LOS and each individual NS depending on the orientation of the antenna from the given antenna pattern.
  • the antenna factor is only determined via the angle to the cluster center and therefore assumed to be identical, in order to minimize the computational effort.
  • the influence of antennas is usually eliminated by setting the antenna gain in each direction to 1.
  • the new scatterers will be spread in the entire cluster with an equal distribution. If the new cluster radius becomes larger than the old one, the new scatterers will be placed in the area of the new cluster that does not overlap with the old cluster.
  • a scatterer that falls out of the NC is deleted from memory and thus does not reappear when the MS moves back into that area.

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Abstract

Die Erfindung betrifft eine Kanalsimulationsplattform umfassend: -Eingangsmittel zum Empfang von Sendesignalen repräsentierenden Eingangssignalen, -Konvertierungsmittel zum Konvertieren der Eingangssignale vom Audio- / Video- Bereich in den analogen bzw. digitalen Basisband-Bereich bzw. in umgekehrter Richtung, -Steuerungsmittel zur Bereitstellung zumindest eines durch sich im Verlauf der Simulationsberechnungen ändernden Kanalparameter definierten geometrischen Kanalmodells, -Signalverarbeitungsmittel (FPGA, DSP) zur Erzeugung zumindest eines Ausgangssignals durch Formung des Eingangssignals gemäß den Signalformungseigenschaften des Kanalmodells, wobei die Kanalsimulationsplattform zur Simulation zumindest eines Übertragungskanals eines Multikanal-Funkübertragungssystems und die Signalverarbeitungsmittel (FPGA, DSP) zur mathematischen Abbildung eines MIMO- tauglichen geometrischen Kanalmodells ausgebildet sind, welches Kanalmodell für die Echtzeit-Berechnung des Ausbreitungsverlaufs mehrerer Kanäle eines Multikanal-Funkübertragungssystems sowie deren Mehrwegkomponenten ausgebildet ist.

Description

Kanalsimulations-sowie Entwicklungsplattform und Verwendung derselben
1 Einleitung
Die Erfindung betrifft eine MIMO-(Multiple Input Multiple Output) Kanalsimulations- sowie MIMO- Entwicklungsplattform zur Simulation zumindest eines Übertragungskanals zwischen Sendesignaie ausstrahlenden Sendern und Empfängern eines digitalen oder analogen Funkübertragungssystems, und weiters zur Verwendung als leistungsfähige Entwicklungsplattform für die Entwicklung sowie für Tests von Software-basierenden flexiblen Funkübertragungssystemen, im folgenden auch Software Defined Radio (SDR) bezeichnet, gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1. Die Erfindung basiert dabei zum Teil auf der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator", welche in der vorliegenden Erfindung entscheidend verbessert wurde, um einerseits für Multikanal- (MIMO-) Funkübertragungssysteme, andererseits über die Kanalsimulation hinausgehend als komplette Entwicklungsplattform verwendbar zu sein.
Bei MIMO- Funkübertragungssystemen handelt es sich um Systeme, die neben zeitlichem und frequenzmäßigem zusätzlich räumliches Multiplexen verwenden, um die Kanalkapazität zu erhöhen. Es wird das Sendesignal in mehrere Pakete geschachtelt, die alle gesondert mit der gleichen Trägerfrequenz von den einzelnen Antennen eines Arrays ausgesendet werden (Abb. 1). Aufgrund des geringfügig unterschiedlichen Abstrahlortes ergeben sich für die einzelnen Signale unterschiedliche räumliche Ausbreitungsbedingungen. Mithilfe geeigneter Algorithmen können die einzelnen MIMO- Kanäle des Empfangssignals voneinander unterschieden werden und im Empfänger zu einem Signal integriert werden.
Um solche Systeme zu simulieren, benötigt man einen MIMO- tauglichen Echtzeit- Kanalsimulator, der erstmals mit diesem Erfindungsgegenstand geschaffen wurde. Bisher bekannte Ausführungen konnten MIMO-Simulationen nicht in Echtzeit, durchführen. In Abbildung 2 erkennt man das Prinzip dieses Echtzeit- Kanalsimulators: Je ein Kanal wird durch die Übertragung von einer Sendeantenne zu einer Empfangsantenne gebildet. Jeder dieser Kanäle wird vorzugsweise durch eine Einheit des Kanalsimulators simuliert.
Für Mehrkanal- Simulationen benötigt man ein MIMO- taugliches Kanalmodell. Es wurde daher das Kanalmodell aus der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" in vielen Punkten erweitert. Dazu zählt die Berücksichtigung von Mehrfachreflexionen (Double Scattering), die ein exakteres Nachstellen realer Ausbreitungsphänomene ermöglicht. Insbesondere für Mehrkanal- Übertragungen spielen Mehrfachreflexionen eine bedeutende Rolle, weil sie die realistische Simulation der Kanalkapazität dieser Übertragungen beträchtlich verbessert.
Neben dem Near Cluster der Mobilstation wurde das Kanalmodell um einen Near Cluster im Bereich der Basisstation erweitert. Dieser so genannte „Near Basestation Cluster" ist vor allem für die Übertragung in Mikro Zellen notwendig.
Der Erfindungsgegenstand eignet sich nicht nur zur Simulation von MIMO- Funkübertragungen, sondern er kann als leistungsfähiges Entwicklungswerkzeug für die Entwicklung sowie für Tests von Software basierenden flexiblen Funkübertragungssystemen (SDR) eingesetzt werden. Dazu umfasst der Erfindungsgegenstand neben dem Kanalsimulationssystem auch über einen Receiver für Software Defined Radio. Durch das Zusammenwirken von Simulations- und Empfangssystem (das auch den Sender umfasst) wird eine Plattform geschaffen, die sich für die Implementierung von unterschiedlichen Software Defined Radio-Strukturen sowie von verschiedenen Algorithmen für jedes Strukturelement und somit auch für das Testen dieser Strukturen eignet.
Ein Blockschaltbild eines SDR- Receivers ist in Abbildung 3 gezeigt. Der linke, nicht markierte Bereich stellt das HF-Frontend dar, das die digitalen Basisbandsignale in den HF- Bereich mischt bzw. die HF-Signale in den Basisbandbereich. Zu diesem Bereich gehören auch der A/D-Wandler bzw. der D/A Wandler. Der rot markierte Teil übernimmt die Verarbeitung der digitalisierten Daten. Dazu gehören die Demodulation und die Decodierung der Daten. Dieser Teil wird zur Gänze vom RTS- DSP- Board implementiert. Der RF- und der IF- Abschnitt werden durch ein eigenes Analog- I/O- Board realisiert. Zu dessen Aufgaben zählen die IF- Mischung sowie die A/D- Wandlung.
Das Gesamtsystem besteht nun aus einer erweiterbaren Architektur 8 paralleler Simulationsboards, von denen jedes vorzugsweise die Simulation eines Kanals übernimmt, sowie aus ein bis zwei Empfängerboards, die jeweils 4 Antennensignale verarbeiten können. Eigene Analog- I/O- Boards für alle Rechenboards mit separaten Eingängen für Digital-, Analog-, RF- und IF- Signale gestalten die Plattform höchst flexibel und erlauben die Simulation von unterschiedlichsten MIMO- Konfigurationen. LVDS- Leitungen ermöglichen schnellstmögliche Datenübertragung der digitalen Basisbandsignale zwischen den Boards sowie zu den Ein/Ausgängen. In Abbildung 4 ist die Struktur der Entwicklungsplattform schematisch dargestellt, wobei hier zur Vereinfachung nur der Fall der Basisband- Übertragung herangezogen wurde und die Schnittstellen zu anderen Datenformaten nicht gezeigt werden. 2 Kanalmodellimplementierung
Gegenüber der Version des Kanalmodells aus der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" finden sich hier einige Erweiterungen, Veränderungen und Vereinfachungen, um dieses Kanalmodell einerseits in Echtzeit zu implementieren, und auch um eine bessere Modellierung der MIMO (Multiple Input Multiple Output) Kanaleigenschaften zu erreichen. Dazu zählt die Berücksichtigung von Mehrfachreflexionen (Double Scattering), die ein exakteres Nachstellen realer Ausbreitungsphänomene ermöglicht (s. Abbildung 5). Insbesondere bei Mehrkanal- Übertragungen spielen die Mehrfachreflexionen eine bedeutende Rolle, um die Kanalkapazität realistischer simulieren zu können.
Zusätzlich zum Near Cluster der Mobilstation wurde ein Near Cluster der Basisstation berücksichtigt. Dieser so genannte „Near Basestation Cluster" ist vor allem bei Übertragungen in Mikro Zellen notwendig. Bei Mikro Zellen ist die Basisstation (BS) üblicherweise in Höhe der Dachkante montiert, nicht hoch über den Häuserdächern (wie bei Makro Zellen). Daher bilden die um die Basisstation liegenden Gebäude Scatterer, welche bei der Simulation durch den „Near Basestation Cluster" beschrieben werden.
Bei dem Kanalsimulator der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" wird die Simulation mithilfe eines einfacheren zweidimensionalen Modells durchgeführt. In der vorliegenden Erfindung wird nun für das Platzieren der Scatterer und Antennen ein dreidimensionales Modell herangezogen. Diese dritte Dimension wird durch die Elevation, das ist der Winkel zwischen der z-Achse und der Ursprungsgeraden durch den gewünschten Punkt, beschrieben.
Die Struktur des Kanalmodells ändert sich auch insofern gegenüber der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator", als einige Funktionen vom SS (Small Scale) Update in den LS (Large Scale) Update verschoben werden. Im SS Update werden größtenteils nur mehr lineare oder quadratische Interpolationen der im LS Update berechneten Werte durchgeführt. Dies erspart sehr viel Rechenzeit. Speziell die Weglängenberechnung, die in Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" noch für jeden einzelnen Pfad im SS Update durchgeführt wurde, wird jetzt durch eine quadratische Interpolation ersetzt. Die Weglängenberechnung machte den größten Teil der Rechenleistung aus, weil hierfür die Auswertung von Wurzeln mit einer Genauigkeit von 64 Bit erforderlich war.
Wird nun diese Berechnung in den LS Update verschoben, so muss sie nicht mehr zu jedem TS (Timeslot) sondern lediglich zweimal alle 40 TS (LS Update Periode) durchgeführt werden (für GSM). Dies bedeutet eine Reduzierung der erforderlichen Rechenleistung auf ein Zwanzigstel (ohne Berücksichtigung des zusätzlichen Aufwands, der durch die quadratische Interpolation entsteht). Für UMTS-Übertragungen gilt ähnliches, in diesem Fall kann man vermutlich eine Reduktion auf ein Siebtel erreichen. (Der geringere Wert ergibt sich durch kürzere Updateperioden infolge des bei UMTS-Systemen höheren erlaubten Geschwindigkeitswertes des Mobilteilnehmers.)
Aus diesem Grund sieht die neue Struktur des LS Update wie in Abbildung 6 aus.
2.1 Near Base Station Cluster
Wie schon erwähnt wurde, ist zur Eignung des Kanalmodells für MIMO Kapazitätssimulationen und Mikrozellen Szenarios ein Cluster rund um die Basisstation eingefügt worden. Dieser Cluster soll die Scatterer rund um die Antennen darstellen, die aufgrund der geringeren Basisstationshöhe wirksam werden. Diese Scatterer werden in weiterer Folge Near Basestation Scatterer (NBS) genannt. Die NBS werden ähnlich wie die FS (Far Scatterer) zu Beginn der Simulation ausgestreut und behalten während der ganzen Simulation ihre Position bei. Das bedeutet, dass die Weglängen zwischen den NBS und den Basisstationsantennen, sowie die Weglängen zwischen NBS und FS entweder schon von der GUI vorberechnet werden können oder in der Initialisierungsphase im Simulator ausgerechnet werden. Gleiches gilt auch für die Winkel zwischen den BS - Antennen und diesen Scatterern.
2.2 Elevation der Scatterer
Die Erweiterung des Kanalmodells sieht vor, die Koordinaten jedes Scatterers um eine unabhängige vertikale Komponente zu ergänzen. Diese wird durch den Elevationswinkel ausgedrückt und lässt die Verwendung von dreidimensionalen Antennenmodellen zu. Die Elevation ist darüber hinaus für MIMO Kapazitätssimulationen von Bedeutung.
Die Scatterer werden nun in einem Zylinder ausgestreut, nicht in einem Kreis, wie in der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" (s. Abbildung 7). Die Höhe der Zylinder kann vom Benutzer über die GUI eingestellt werden oder bei der Initialisierung der Simulation ermittelt werden. Dazu wird der Zufallsprozess für den „Angular - Spread" herangezogen und über Mittelwert und Standardabweichung die Höhe bestimmt.
2.3 Polarisation
Gegenüber der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" werden bei der vorliegenden Erfindung die Polarisationswerte der Signale für die Simulation berücksichtigt, wobei hierfür zwei Varianten vorgesehen sind. In der ersten Variante werden zufällige, aber konstante Polarisationswerte für alle Scatterer während der Initialisierung ermittelt, in der zweiten Variante werden bei jeder Generierung bzw. Platzierung eines Scatterers die Polarisationsparameter aktualisiert. Die Polarisationswerte werden den jeweiligen Scatterem (wie z.B. die Area - Werte, das sind die „Reflexionsfaktoren" der Scatterer, die das Verhältnis aus reflektierter Welle zu einfallender Welle wiedergeben) zugeordnet. Diese zweite Variante hat jedoch den Nachteil, dass der Programmcode zu unterschiedlichen Laufzeiten führen kann, weil im LS Update nicht alle Polarisationsfaktoren neu ermittelt werden, sondern nur die der hinzugekommenen Scatterer.
Die folgende Berechnung der Polarisationsfaktoren gilt für alle Scatterer. Jedoch bleiben die Polarisationsfaktoren der Far Scatterer und der Near Basestation Scatterer konstant und somit müssen nur jene der Near Mobilestation Scatterer aktualisiert werden.
Die Dämpfungsfaktoren, wie Shadowfading, Scatterer Area..., beschreiben die Dämpfung bei Ausbreitungsvorgängen, die auf die Polarisationsebene W (Vertikal - Vertikal) beschränkt sind. Um nun den Einfluss der Polarisation zu berücksichtigen, werden zusätzliche Faktoren für die anderen Polarisationsebenen im LS Update ermittelt, welche die Änderung der Polarisationsrichtungen durch die Streuung an den Scatterem wiedergeben. Diese zusätzlichen Faktoren berechnen sich nach den folgenden Gleichungen: XPD _VH = (χPD_VH_mean + XPD_VH_spread*randnθ)*ej*2*π*randO XPD _HV = (XPD_HV_mean+XPD_HV_spread*randnθ)*eJ*2*π*randO POL_HH = (POL_HH_mean + POL _HH _spread * randnQ))* e n***rmiςi
randn() ... Zufallsfunktion für normalverteilte Zufallsfolgen rand() ... Zufallsfunktion für gleichverteilte Zufallsfolgen
XPD_VH ... Kreuzpolarisationsfaktor für die Polarisationsebene Vertikal - Horizontal XPDJHV ... Kreuzpolarisationsfaktor für die Polarisationsebene Horizontal - Vertikal POL HH ... Polarisationsfaktor für die Polarisationsebene Horizontal - Horizontal
Für die Implementierung wurde folgende Vereinfachung gewählt. Die Polarisationsfaktoren werden im LS Update zusammen mit den Antennengewinnen zu einem Faktor kombiniert. Dies gilt für alle Pfade, mit Ausnahme jener, welche über Near Mobilestation Scatterer verlaufen. Diese Vereinfachung resultiert aus der Tatsache, dass die Antennenrichtung sich durch die Bewegung der MS innerhalb eines LS Updates nicht stark ändert und somit die Antennengewinne nahezu konstant bleiben. Für Pfade über Near Mobilestation Scatterem kann diese Vereinfachung nicht gewählt werden, weil die Antennengewinne wegen der geringen Distanz zwischen Antennen und Scatterem nicht konstant sind und im SS Update berechnet werden.
Im SS Update werden für die W- Polarisation die Dämpfungswerte ohne Berücksichtigung der Antennenfaktoren berechnet (siehe dazu auch Abschnitt 2.4). Diese Dämpfungswerte werden anschließend mit den Polarisationsfaktoren und den polarisierten Antennengewinnen zu den resultierenden Dämpfungsfaktoren kombiniert, die an den FPGA (Field Programmable Gate Array) weitergeleitet werden. Diese Kombination erfolgt entweder zur Gänze im LS-Update, wie eben ausgeführt, oder zum Teil im SS Update (für Pfade über Near Mobilestation Scatterer).
2.4 Berechnung der Antennengewinne
Wie schon zuvor angedeutet wurde, soll die Berechnung des Antennengewinns weitestgehend im LS Update durchgeführt werden. Dies kann jedoch nicht für die NMS (Near Mobile Station Scatterer) durchgeführt werden. Um eine entsprechende Genauigkeit zu erhalten, werden die Antennengewinne für die NMS im SS Update aus Tabellen ermittelt, wobei die Winkelberechnungen zum Teil linear oder quadratisch interpoliert werden. Dies verringert die erforderliche Rechenleistung gegenüber der rechenintensiven Arcustangens - Berechnung. Da die Basisstation fix ist, bleiben die Antennengewinne der Basisstationsantennen konstant, bis Scatterer durch neue ersetzt werden. Wegen der Berücksichtigung der Scattererpolarisation spielt die Polarisation der Antennen für die Berechnung der Antennengewinne eine bedeutende Rolle.
Es soll hier erwähnt werden, dass sich die Antennen Arrays nur um die Z Achse drehen können, jedoch nicht um die X und Y Achsen. Die Verdrehung des Arrays um die X und Y Achsen würde die Berechnung der Antennengewinne wesentlich komplexer machen, da sich damit auch die Polarisationsebenen der Antennen ändern würden.
Da das Kanalmodell auch die Elevation beinhaltet, müssen 3D- Antennenpattern zur Berechnung der Antennengewinne verwendet werden.
2.5 Scatterer Area Berechnung
Im Kanalmodell der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" wurden im LS Update die Area- Dämpfungswerte berechnet und sofort mit den Area- Korrekturwerten kombiniert, damit nicht zu viele Multiplikationen im SS Update durchgeführt werden müssen. Dies ist jedoch im Fall des Double Scattering nicht mehr machbar, da die Werte getrennt notwendig sind. Siehe dazu auch Abschnitt 2.8, welcher das Double Scattering Prinzip näher erläutert.
2.5.1 Near Scatterer Area Berechnung
Die Near Scatterer Area Berechnung erfolgte im Kanalmodell der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" nach COST259. Die Scatterer wurden im Near Scatterer Cluster gleich verteilt, und wurden über die Jacobian Transformation gewichtet, um das von COST259 vorgegebene Power Delay Profile und Angular Power Spectrum zu erhalten.
Da für die Jacobian Transformation alle Scatterer auf ein Koordinatensystem mit x- Achse in Richtung LOS transformiert werden müssen, und darüber hinaus auch einige Wurzeln ausgewertet werden müssen, wird die Berechnung leider sehr aufwändig.
Einen Lösungsansatz für eine Vereinfachung der Jacobian Transformation stellt die Verringerung der Genauigkeit der Längenauflösung dar. In der oben angeführten Patentanmeldung werden Längen mit 32 Bit aufgelöst. Da jedoch das LS Update Intervall bei maximaler Geschwindigkeit 10λ beträgt, kann davon ausgegangen werden, dass keine volle Längenauflösung von λ/1024 erforderlich ist. Falls sich die Mobilstation weniger als 10λ bewegt, kann ähnlich wie bei der Berechnung des Ricefaktor (siehe Abschnitt 2.9) eine lineare Interpolation der Area Werte durchgeführt werden. Dies soll eine Vereinfachung der Wurzelberechnungen ermöglichen, weil dazu eine geringere Auflösung als 64 Bit ausreicht.
Sobald Double Scattering (siehe Abschnitt 2.8) berücksichtigt wird, führt die Verwendung der Jacobian Transformation nicht auf die in COST 259 beschriebenen Power Delay Profiles und Angular Power Spektren, da die zusätzlichen Signale über die Double Scattering Pfade die Leistungsverteilung beeinflussen. Die Berücksichtigung dieses Einflusses erfordert höchst komplexe mathematische Methoden, die in einem Echtzeitsystem nicht implementiert werden können.
Aus diesem Grund gehen wir derzeit von der Forderung ab, vorgegebenen Power Delay Profiles und Angular Power Spektren zu erreichen, und verwenden weitere Vereinfachungen für die Jacobian Transformation.
Eine Alternative zur genauen Berechnung ist die Unterteilung des jeweiligen Scatterer - Clusters in Kreisringe, wobei alle Scatterer innerhalb eines Ringes gleiche Area Werte aufweisen (s. Abbildung 8). Alternativ dazu könnten die Werte innerhalb eines Kreisrings linear interpoliert werden. Eine weitere Alternative ist eine lineare oder quadratische Interpolation vom äußerstem zum innersten Kreisring.
Die Ermittlung der Area Werte eines Kreisrings erfolgt über die Jacobian Transformation. Es werden einige wenige Scatterer (so viele wie gewünschte Kreisringe) über den Radius verteilt und an diesen Positionen die Area Wertberechnung durchgeführt. Durch die Wahl von fiktiven Scatterern müssen die Scatterer nicht zwischen den Koordinatensystemen transferiert werden. Es müssen so je nach gewählter Anzahl von Ringen wesentlich weniger Scatterer als im gesamten Cluster berücksichtigt werden. Eine etwaige zusätzliche Aufteilung der Kreisringe in Sektoren könnte auch noch durchgeführt werden. Dies könnte eine bessere Annäherung an die Jacobian Transformation ermöglichen.
2.5.2 Far Scatterer Area Berechnung
In der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" erfolgte die Berechnung der Far Scatterer Area über eine exponentielle Funktion in Abhängigkeit von der Distanz der Far Scatterer zum Far Cluster Zentrum. In dieser neuen Version des Kanalmodells wird die Berechnung der FS- Area wiederum über die im Abschnitt Near Scatterer Area Berechnung beschriebenen Jacobian Transformation durchgeführt.
Die vorgeschlagenen Vereinfachungen für die Near Scatterer Area Berechnungen gelten auch bei den Far Scatterer Area Berechnungen.
2.6 Ein- und Ausfaden von Scatterern
Bei der Kanalsimulation laut Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" wurden Scatterer, die nach einem LS Update aus dem Near Cluster rausfallen, sofort durch neue ersetzt. Dadurch kommt es zu Sprüngen in den Dämpfungswerten. Sind sehr viele Scatterer durch das Pulsieren (Delay Spread und Angular Spread) des Near Cluster ersetzt worden, so kann es im Dämpfungsverlauf zu sehr starken Verlaufsänderungen kommen. Diese stellen grundsätzlich bei Empfängersystemen ohne Gedächtnis über mehrere Timeslots kein Problem dar, weil immer nur das Signal eines Slots betrachtet wird. Allerdings entspricht der Signalverlauf nicht realen Verläufen und soll nun verbessert werden. Die Abbildung 9 zeigt den zeitlichen Verlauf der Dämpfung. Man erkennt, dass der Funktionsverlauf bei der Zeit von ca. 0.14075[s] bis 0.1414[s] (also Dauer eines GSM Timeslots) einen ganz anderen Verlauf als ursprünglich annimmt.
Aus diesem Grund sollte der Wechsel von einem Scatterer zu einem neuen nicht sprunghaft erfolgen, sondern in Form eines kontinuierlichen Ausfaden (Scatterer fällt aus dem Cluster) und Einfaden (neuer Scatterer kommt in den Cluster) erfolgen.
Dazu soll die Tatsache ausgenützt werden, dass nicht immer alle Far Cluster sichtbar sind. Bei der Kanalsimulation nach Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" wurden immer die Channel Engine- Pfade für die Far Scatterer reserviert, obwohl sie nicht ständig genützt wurden. Darüber hinaus besitzen nur bestimmte Szenarien tatsächlich 3 Far Cluster, womit bei dem Kanalsimulator nach Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" viel Rechenleistung nicht verwendet wurde. Diese nicht benützten Pfade (Rechenleistung) können nun (bei geringer Pfadzahl) zum parallelen Ein- und Ausfaden von Near Scatterern verwendet werden.
Sobald jedoch Double Scattering aktiviert ist, erhöht sich die Anzahl der Pfade im System und ein paralleles Ein- und Ausfaden kann nicht mehr realisiert werden. Aus diesem Grund sollen die Pfade sequentiell aus- und danach einfaden. Die Scatterer faden während eines SS Updates langsam aus und im nächsten SS Update langsam ein. Dadurch bleibt die Anzahl der Near Scatterer (Pfade) im FPGA immer konstant, was auch die Verarbeitung im FPGA gegenüber parallelem Faden vereinfacht.
2.7 Area Werte interpolieren
Wie schon im Abschnitt 2.5 angedeutet wurde, wird eine lineare Interpolation der Area Werte vorgenommen. Zusätzlich werden auch die FS- Area und die LOS- Area Korrekturwerte linear interpoliert.
2.8 Double Scattering
Zur Verbesserung des Kanalmodells nach COST259 wird bei der Simulation nach dem vorliegenden Anmeldungsgegenstand Double Scattering berücksichtigt. Signale werden nicht nur an einem Scatterer reflektiert, sondern z.T. auch an einem zweiten Scatterer (s. Abbildung 10).
Daher treten zusätzlich zu diesem Single Scattering- auch noch Double Scattering- Pfade auf. Diese sind vor allem für MIMO Algorithmen von Bedeutung, da noch mehr Informationen aus den Delays und der Richtung der Signale gewonnen werden können.
Die Abbildung 10 zeigt einen Single Scattering Pfad in rot, der durch eine bestimmte Einfallsrichtung und einem über die Länge definierten Delay gekennzeichnet ist. Weiters sind auch noch einige Double Scattering Pfade in blau dargestellt. Da alle DS Pfade über denselben zweiten Scatterer wie der Single Pfad eintreffen, aber unterschiedliche erste „Double Scatterer" haben, kommen sie alle aus einer Richtung, haben jedoch unterschiedliche Delays und Dämpfungswerte.
Das Double Scattering wird grundsätzlich mit denselben Scatterem wie das Single Scattering durchgeführt. Es werden allerdings zum Beispiel nur die ersten 5 Scatterer (NMDSnr=5; NMDSnr ... Near Mobile Double Scatterer Number) eines Near MS Clusters und die ersten 3 Scatterer (NBDSnr=3; NBDSnr ... Near BS Double Scatterer Number) des Near BS Clusters für das Double Scattering verwendet, obwohl jeder der beiden Cluster zum Beispiel 10 Scatterer haben könnte. Dies soll eine „Explosion" der Pfadanzahl aufgrund von Double Scattering verhindern. Wie die Single Scattering Pfade faden die DS Pfade zuerst langsam aus und anschließend langsam ein.
2.8.1 Berechnung der Dämpfungswerte für DS zwischen Near Mobile Scatterern Die Berechnung der Dämpfung für die Single Scattering Pfade setzt sich nach folgender Formel zusammen. Zur einfacheren Darstellung wurden hier die Antennengewinne und die Polarisation nicht berücksichtigt.
att _ NMS _ ss(NMSnr) = NMS _ area{NMSnr) * NMS _ area _ correcture * NMC _ SF
NMS _ area(NMSnr) ... NMS- Area- Wert (Gewichtung der Scatterer) NS _area _correcture ...Korrekturfaktor aus Monte- Carlo- Simulation
Die Berechnung der Double Scattering Pfade errechnet sich wie folgt:
att _NMS _ds{DSnr) = NMS _DS _weight*
NMS _ area(DS\nr) * NMS _ areaipSlnr) * NMS _ area _ correcture * NMC _ SF
Die Variable NMS_DS_weight soll eine Gewichtung des DS über NMS gegenüber dem Single Scattering ermöglichen. Diese Variable wird von der GUI (Graphical User Interface) initialisiert und bleibt für eine Realisierung konstant. Wird die Variable modifiziert, muss eine neue MC Simulation durchgeführt werden. Da beide Double Scatterer- Pfade die gleichen Korrekturwerte haben, kann die Wurzelberechnung über NS_area_correcture und NC_SF entfallen. Wie im folgenden Beispiel zu sehen ist, muss sie bei den Far Scatterern durchgeführt werden.
2.8.2 Berechnung der Dämpfungswerte für DS zwischen Near Mobile Scatterern und Far Scatterern
Die Berechnung der Dämpfung für die Double Scattering Pfade wird nach der folgenden
Formel durchgeführt. att _NMS _FS _ds{DSnr) = NMS _FS _DS _weight *
NMS _ area{NMSnr) * ^NMS _ area _ correcture * NMC _ SF *
FS _area(FSnr)* MS _FC _visibility * J FS _ area _ correcture *FC_SF
Die beiden Wurzeln werden bei der Berechnung im DSP zu einer zusammengefasst, um Rechenleistung zu sparen. Weiters muss die Wurzel nur einmal für alle DS Pfade zwischen NMS und FS berechnet werden, da sie nicht von den verwendeten Scatterern abhängt.
2.8.3 Berechnung der Dämpfungswerte für DS zwischen Near BS Scatterern
Die Berechnung der Single Scattering Pfade für die Near Base Station Scatterer wird nach der folgenden Formel durchgeführt. Dabei tritt ein zusätzlicher Gewichtungsfaktor im Vergleich zu der Berechnung für die Near MS Scatterer auf. att NBS SS(NBSnr) = NBS areaJNBSnr)* ^S _area __∞rrecture sp
~ v ' v ' NBS _NMS _weight
Die Berechnung des Quotienten aus NS- Area- Korrekturwert durch den Gewichtungsfaktor wird bereits im LS- Update durchgeführt. Weiters wird die Division auf eine Multiplikation mit dem reziproken Wert von NBS_NMS_weight vereinfacht.
att _NBS _ds{DSnr) = NBS _DS _weight *
. NBS area correcture .
NBS areaipSlnrYNBS area{DS2nrY 1^ -ama -COrreCmre * NBC SF v ' ~ v } NBS _NMS _weight
Ähnlich wie bei der Berechnung des DS zwischen den Near Mobile Scatterern kann auch hier die Wurzelberechnung wegfallen. 2.8.4 Berechnung der Dämpfungswerte für DS zwischen Near BS Scatterern und Near Mobile Scatterern
Die Berechnung erfolgt nach demselben Schema wie in den anderen Double Scattering Fällen.
att _ NBS _ NMS _ ds{DSnr) = NBS _ NMS _DS _ weight *
NBS _ area{DS\nr) * NMS _ area(DS2nr) *
^J NBS _ area _ correcture * NBC_SF * -J NMS _ area _ correcture * NMC _ I
2.8.5 Berechnung der Dämpfungswerte für DS zwischen Near BS Scatterern und Far Scatterern
Die Berechnung der DS Pfade zwischen Near BS Scatterern und Far Scatterern erfolgt äquivalent zur Berechnung der Near MS Scatterer und Far Scatterer. Es gelten auch hier dieselben Vereinfachungsansätze. att _NBS _FS _ds{DSnr) = NBS _FS _DS _weight* xroc- /M ,O W /NBS area correcture Λ , „ „ ZZ*
NBS areaiNMSnr)* = = *NBC SF * v ' \ NBS _NMS _weight
FS _area(FSnr)* MS _FC _visϊbϊlity * J FS _area _correcture* FC _SF
2.9 Rice Faktor Berechnung
Die Ricefaktor Berechnung erfolgt wie im Kanalmodell der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" nach den Vorgaben von COST259. Nur wird gegenüber COST259 nicht mit jedem SS Update ein neuer Ricefaktor ermittelt. Die ursprüngliche Implementierung führte bei sehr kleinen Geschwindigkeiten (bzw. Stillstand der Mobilstation) zu einer starken Änderung der LOS- Komponente. Dies wird nun verhindert, indem der Ricefaktor nur nach Wegänderungen von mindestens λ/2 (dieser Wert könnte möglicherweise auf die Korrelationslänge des Shadowfading vergrößert werden (5- 12m)) neu berechnet und dazwischen linear interpoliert wird.
Wenn sich die MS mit der maximalen Geschwindigkeit bewegt, wird mit jedem SS- Update ein neuer Ricefaktor berechnet. Bewegt sich die MS langsamer, so wird mit einer Häufigkeit, die sich nach dem Verhältnis von derzeitiger Geschwindigkeit zu maximaler Geschwindigkeit richtet, linear interpoliert. Dadurch wird erreicht, dass sich die LOS- Komponente bei Stillstand der MS nicht mehr ändert.
Die Berechnung erfolgt nach dem in Abbildung 11 gezeigten Ablaufdiagramm:
2.10 Shadowfading Berechnung
Zur Berechnung des Shadowfadings wird nach der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" zwischen Tabellenwerten mit einer Schrittweite von 1m linear interpoliert (im SS Update). In dem vorliegenden Anmeldungsgegenstand werden als Alternative die Tabellenwerte im LS- Update errechnet und ein Interpolationsschritt für das Shadowfading durch Aufsummieren durchgeführt.
Der LS- Update wird bei maximaler Geschwindigkeit alle 10λ durchgeführt. Daher wird die Tabellenschrittweite auch auf 10λ erhöht. Da nun alle Weglängen in Vielfachen von Lambda (λ/1024) ausgedrückt werden, wird der Tabellenzugriff erleichtert. Der Update sollte bei maximaler Geschwindigkeit 10λ erreichen.
Für diese Umstellung ist es jedoch notwendig, die Berechnung der Tabellen für diese Schrittweite umzustellen. Bei einer Frequenzänderung auf z.B 900 MHz ergibt sich eine sehr große Tabellenschrittweite. Um dies zu verhindern, könnte das Updateintervall von 10 auf 5 Lambda verändert werden.
2.11 Far Cluster Visibility Factor Berechnung
Wie in COST259 beschrieben ist, werden die Far Cluster Visibility Regions kreisförmig ausgeführt. Für die Berechnung, ob sich die MS in einer Visibility Region befindet, werden folgende Vereinfachungen durchgeführt:
Für die Distanzberechnungen zwischen MS und Visibility Region Zentrum werden nicht die tatsächlichen Distanzen ausgerechnet, sondern quadratische Distanzen, wodurch Wurzelberechnungen eingespart werden. Einen weiteren Schritt zur Reduktion des Rechenaufwands stellt das Vorselektieren der möglichen Visibility Regions dar. Dabei werden anstelle der Kreise umschreibende Quadrate verwendet. Befindet sich die MS nun in einem dieser Quadrate, so werden nur für diese Quadrate die quadratischen Distanzen zwischen MS und Visibility Region Zentrum ermittelt.
COST259 schlägt ein langsames Ein und Ausfaden des Clusters nach einer Kosinus - Funktion vor (Abbildung 12). In dem vorliegenden Anmeldungsgegenstand erstreckt sich der Bereich des kosinusförmigen Verlaufs vom 0,9 bis 1,1 fachen des Radius der Far Cluster Visibility Region. Innerhalb dieses Bereichs wird die Kosinus- Funktion aus einer Tabelle gelesen. Ist die Distanz größer, so wird die Visibility gleich null gesetzt, wodurch die Komponenten des FC gleich 0 werden. Ist die Distanz geringer als der 0.9 fache Radius, so wird die Visibility gleich 1 gesetzt.
Damit ergibt sich ein Bereich für die Kosinus Funktion von 20m bei einem Radius der FC Visibility Region von 100 m. Da die Update - Intervalle so ausgelegt sind, dass sich die MS bei maximaler Geschwindigkeit (500km/h) ca. 10λ weiterbewegt, ergeben sich bei maximaler Geschwindigkeit und einem λ von ca. 15cm (für UMTS) ca. 20m/1,5m=13,33 Werte für die Adressierung.
Das bedeutet im schlechtesten Fall hätte man bei dieser Konstellation 13 Werte aus dem LS- Update. Es wird daher im SS- Update noch linear interpoliert, um Unstetigkeiten bei LS- Updates zu vermeiden bzw. zu verringern.
2.12 LOS Visibility Faktor Berechnung
Die Berechnung des LOS Visibility Faktors erfolgt ähnlich wie in Abschnitt 2.11. Leider sind die LOS Visibility Areas wesentlich kleiner und weisen einen typischen Radius von lediglich 30m auf. Dadurch ergibt sich ein Bereich von nur 6m (1,1*30 - 0.9*30=6m) für die Kosinus Funktion und damit nur mehr 4 LS Updates über die interpoliert werden muss. Falls keine Interpolation durchgeführt werden würde, könnte ein Sprung im Verlauf der Kosinus- Funktion von 0,4 von einem LS Update zum nächsten LS Update auftreten.
Wie die Abbildung 13 zeigt, ist die Änderung speziell an den Randstellen durch die lineare Interpolation etwas ungenau. Daher wird als zweite Option anstatt der linearen Interpolation eine quadratische Interpolation im SS Update vorgeschlagen.
2.13 Störsignale
Störsignale stellen je nach zu simulierenden System unterschiedliche Anforderungen dar. Für CDMA (Code Division Multiple Access) Uplink- Übertragung wirkt sich eine Anzahl von Mobilstationen, die auf derselben Frequenz arbeiten und unterschiedliche Spreading und Scrambiing Codes verwenden, als Störung aus, wenn diese Anzahl in den Bereich der Zellauslastung ansteigt. Im Downlink- Fall stellen die Basisstationen in benachbarten Zellen die Störsignale dar.
Bei GSM oder einem ähnlichen System verwenden alle Mobilstationen unterschiedliche Time Slots (TDMA1 Time Division Multiple Access). In diesem Fall nimmt man einfacherweise ein sinusförmiges Störsignal und eine fixe Position des Störers an.
2.13.1 Störsignale für CDMA Systeme im Uplink
Die folgenden Ausführungen beziehen sich auf ein UMTS- System, sind aber nicht auf dieses beschränkt. UMTS verwendet in Uplinkrichtung eine Powercontrol für jeden mobilen Teilnehmer, sodass von jedem Mobileterminal dieselbe Empfangsleistung an der Basisstation ankommt. In dem vorliegenden Anmeldungsgegenstand werden daher verschiedene Mobilstationen als Störer angenommen und diese mithilfe der Powercontrol auf einen gemeinsamen Pegel normiert. Die Signale dieser Mobilstationen können summiert und als ein Störsignal abgespeichert werden. Die „Stör"- Mobilstationen bewegen sich dabei auf kreisähnlichen oder elliptischen Bahnen, um Dopplereffekte der Störer simulieren zu können (Abbildung 14). Ein Limit stellt dabei nicht die Anzahl der Störer dar, sondern die Größe der Bahn und die Geschwindigkeit der Bewegung. Denn die Samples der gesamten Bewegungsbahn müssen im Speicher der DSP- Platine Platz finden.
Die Anzahl der Störer wird anhand der gewählten Spreadingcodes und somit der Auslastung der Zelle bzw. des Sektors der Zelle gewählt.
Eine Schwierigkeit, die sich mit einer besonderen Eigenschaft des Simulators ergibt ist die, dass für diverse Receivertests Synchronisierhilfen zur Verfügung gestellt werden. Diese sind so ausgelegt, dass die Zeitliche Verzögerung der Line of Sight Komponente abgezogen wurde. Bei Systemen mit „Timing Advance" wie zB. UMTS im TDD Mode oder auch GSM, kann das System den Mobilstationen mitteilen, um wie viele Symbole sie ihre „innere Uhr" verstellen sollen und früher mit dem Sendevorgang beginnen sollen, damit sie nicht die Timings ihrer Timeslots verletzen. Möchte man quasi ein System simulieren, bei dem alle MS also die zu untersuchende und die Stör MS eine Timing Advance aufweisen, so muss von jeder MS ihre jeweilige zeitliche Verzögerung der LOS Komponente (kürzester Pfad zwischen den Antennenarrays von der Basisstation und der Mobilstation) abgezogen werden. (Jede MS sollte synchron an der BS ankommen.)
Wird keine Synchronisierhilfe verwendet, so sind bei allen MS auch alle LOS Verzögerungen mit eingerechnet. 2.13.2 Störsignal für CDMA Systeme im Downlink
Bei Downlink- Übertragung werden einer Zelle weitere Basisstationen zugeordnet (Abbildung 15). Jede dieser „Stör" Basisstationen erhält über ihre Zelle den mittleren Dämpfungsverlauf nach Cost Hata oder Walfish - Ikegami, ähnlich wie dies auch für die Mobilstation in ihrer „Heimat" Zelle gilt. Jedoch werden für die „Stör" Basisstationen in der ersten Version keine Streuer angenommen. Das Signal kommt nur aus Richtung der Basisstation, wobei die Signalstärke aus dem Dämpfungsverlauf von Cost Hata und Walfish - Ikegami ermittelt wird. Gefaltet wird dieser Dämpfungswert mit zuvor abgespeicherten modulierten Werten.
Die Basisstationen müssen im System nicht synchronisiert sein1). Das bedeutet für die Synchronisierhilfe des Simulators, dass auch die abgezogene LOS keinen Einfluss hat. Es muss also nicht darauf geachtet werden, ob die LOS Komponente zwischen BS und MS abgezogen wurde und die „Stör" BS diese berücksichtigt oder nicht.
2.13.3 Sinus Störsignal
Wie schon zuvor kurz angedeutet, wird in diesem Fall der Störer (Abb. 16) irgendwo im Koordinatensystem der Zelle platziert werden (natürlich auch außerhalb der Zelle selbst). Die Signalstärke des Störers wird über die Cost Hata und Walfish - Ikegami Pathloss Modelle sowie über den Sendepegel des Störers ermittelt. Für die Einstellungen des Pathloss Modells des Störers gelten dieselben Bedingungen wie für die Basisstation. Die Phase des Dämpfungssignals wird über die Distanzen der Störer zur MS Antenne ermittelt.
Das Störsignal wird im Basisband über einen Betrag und eine Phase definiert. Die Phasenänderung je Samplewert wird auch noch mit übergeben und repräsentiert die Frequenz des Basisbandsignals. Es ergibt sich damit im Basisband ein Sinusstörsignal.
Die Berechnung erfolgt innerhalb des FPGA und kann Parallel zum Rechenwerk der Kanalmodell - Pfade durchgeführt werden. Es wird daher kein zusätzliches Board wie in den zuvor erwähnten Kapiteln über die Störer für CDMA Signale benötigt.
1 s. „WCDMA for UMTS", S 33 2.14 Synchronisierhilfen für Receiver
Bei der Verwendung des Systems als Entwicklungsplattform müssen bei der Simulation die Laufzeiten (Delays) aller Signalkomponenten berücksichtigt werden, damit der Empfänger eine Korrelation zwischen Sende- u. Empfangssignalen herstellen kann. Dadurch ist keine Synchronisation im Empfänger notwendig, die dort sehr aufwändig zu realisieren wäre. Dies erfolgt im einfachsten Fall dadurch, dass die Laufzeit der LOS- Komponente als Maß herangezogen wird und das Empfangssignal um diese Laufzeit verschoben wird. Für eine genauere Berechnung wird anstelle der LOS die Laufzeit des kürzesten Pfades, der zwischen den Antennen auftritt, herangezogen.
In der folgenden Abbildung 17 ist veranschaulicht, wie das Delay des kürzesten Pfades zwischen den Antennen subtrahiert wird.
Bei dem Kanalsimulator nach Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" wurde von jedem einzelnen Rechenboard das Empfangssignal jeweils nur einer Antenne zu Antenne Verbindung verarbeitet. Die Ermittlung des kürzesten Pfades stellt bei dieser Aufteilung der Rechenleistung auf die einzelnen Platinen ein Problem dar. Da die Boards untereinander nicht kommunizieren können, kann nicht ermittelt werden, welcher der TX zu RX- Pfade bei der aktuellen Position der MS der kürzeste ist.
Folgende Methoden sind zur Lösung dieses Problems geeignet.
• Jede Platine erhält die Positionen aller Antennen, berechnet jedoch nur die LOS- Verbindungen für alle TX zu RX- Pfade (Abbildung 18). Die indirekten Verbindungen über Scatterer werden nur für den in dem jeweiligen DSP Board aktiven TX zu RX- Pfad gerechnet.
• Jede Platine erhält die maximale Distanz von den einzelnen TX Antennen zum TX Zentrum sowie von den RX Antennen zum RX Zentrum. Im DSP wird dann die Distanz zwischen TX und RX Zentrum berechnet und danach werden die maximalen Distanzen abgezogen. Daraus ergibt sich dann das kürzest mögliche Delay. Dies hat jedoch den Nachteil, dass dieses berechnete Delay nicht immer dem tatsächlichen kürzesten Pfad entspricht und daher unter Umständen keine perfekte Synchronität erreicht werden kann.
Wie zuvor bei den CDMA Störern im Uplink Fall angedeutet wurde, kann das kürzeste Delay auch von jeder „Stör"- MS abgezogen und die Summe dieser Störer dann im RAM abgespeichert werden. Damit würden die Signale aller MS synchron an der BS eintreffen. Dies würde einem System mit Timing Advance entsprechen und ist in der unter Abbildung 19c) dargestellt.
Zusätzlich kann jedoch beim Erzeugen der abgespeicherten Daten auch das Delay aller Pfade erhalten bleiben und die „Stör"- Signale können einfach aufaddiert werden. Damit ergibt sich in weiterer Folge der Fall wie in Abbildung 19 unter a) dargestellt. Wird jedoch auch das im RAM abgelegte Signal um das Delay der Mobilstation verschoben, so ergibt sich der dargestellte Fall in der Abbildung 19 b).
Für den Downlink- Fall sind diese Synchronisierungen der Störer bei UMTS nicht notwendig, da ja auch die einzelnen Basisstationen nicht synchron arbeiten. Die Synchronisierungshilfe der betrachteten Mobilstation ist jedoch schon von Interesse, da ja damit der Empfangsalgorithmus unabhängig vom Synchronisieralgorithmus getestet werden kann.
3 Datenaustausch über Backplane
Die für eine Simulation von Mehrkanalübertragungen erforderliche Rechenleistung wird bei dem Erfindungsgegenstand durch das Zusammenwirken mehrerer (oder einer Vielzahl von) Rechenboards erbracht. Vorzugsweise erfolgt die Aufteilung der Rechenleistung so, dass jedes Board genau einen MIMO- Kanal (eine Verbindung von einer Sendeantenne zu einer Empfangsantenne) berechnet. Um nun aus diesen einzelnen Kanälen das Gesamtsignal zu berechnen, müssen zwischen den Boards Teilergebnisse weitergereicht sowie Eingangssignale verteilt werden. Dazu ist eine sehr leistungsfähige Datenkommunikation zwischen den Boards erforderlich, die bei dem Erfindungsgegenstand über eine Backplane mit fix verdrahteten LVDS-Verbindungen geführt wird.
Die Hardware für das Backplanekonzept besteht aus einer Platine mit 2 oder mehreren Steckern, die mit den Signalverarbeitungsboards durch eine Steckverbindung oder über ein Kabel verbunden sind (siehe Abbildung 20). Eine bevorzugte Ausführung dieser Steckverbindung mittels einer neuartigen steckerlosen Technologie wird in Abschnitt 3.1 beschrieben.
Jede Signalverarbeitungsplatine führt zu diesem Stecker neben Datensignalen auch Steuersignale, wie z.B. serielle Steuersignale (RS232...), HC- Bussignale und Synchronisationssignale. Weiters kann über diesen Stecker auch die Energieversorgung mit konstanten Spannungen und variablen Strömen bezogen werden.
Um die Zahl der erforderlichen Datenleitungen gering zu halten und dennoch sehr hohe Datenübertragungsraten zu erzielen, werden Datensignale nach dem LVDS- Channellink Vorschlag für 32 bit Signale verwendet. Dabei werden die Datensignale zu 6 Signalen serialisiert und mittels LVDS- Pegel (Low Voltage Differential Signaling) auf 6 Leitungspaaren übertragen. Dazu kommen noch 2 Paare LVDS- Taktsignale. Diese derart beschriebene Datenverbindung wird im Folgenden als LVDS- Kanal bezeichnet (siehe Abbildung 21).
Die Backplane hat auch die Aufgabe, jedes Board über eine fixe eindeutige Slotadresse und eine einstellbare Gehäuseadresse (zum Beispiel mit einem DIP- Switch) für die Datenrichtung Backplane -> Board zu adressieren. Um Leitungen auf dem Stecker zum Signalverarbeitungsboard zu sparen, kann diese Adressierung mit 3 Adressleitungen, einer Datenleitung, einer Read-Leitung und einem Multiplexer aufgebaut werden (siehe Abbildung 22).
Mit dieser Adressierungsart, einem adressable Latch und einer zusätzlichem Write-Leitung können auch Signale vom Signalverarbeitungsboard über die Backplane geführt werden (siehe Abbildung 23).
Die Backplane hat auch die Aufgabe, Synchronisationssignale von einem Signalverarbeitungsboard (Master Board z.B. im Slot 0) zu den anderen Boards zu übertragen. Um Reflexionen an der Backplane zu verhindern werden GTLP- Treiber und GTLP Receiver verwendet. Diese Sync- Signale können auch über eine entsprechende Backplaneerweiterung zur Gerätehinterseite weitergeführt werden, um auch die Synchronisation mit anderen Systemen zu ermöglichen (Abb. 24).
Eine Übertemperaturüberwachung kann ebenfalls auf der Backplane vorgesehen werden. Einfache Bimetallschalter sowohl für eine Warnschwelle als auch zum Abschalten des Gerätes sind vorgesehen. Es wird jedoch auch eine kompliziertere Temperaturmessung mit eigenen elektronischen Temperatursensoren vorgeschlagen.
Auf jedem Signalverarbeitungsboard sind 4 LVDS- Kanäle zur Backplane geführt, die sowohl als Eingang als auch als Ausgang betrieben werden können. 2 dieser 4 Kanäle werden über die Backplane zu einer Daisy- Chain verbunden, in der jedes Board seinen Eingang vom vorhergehenden Board bezieht und seinen Ausgang zum nächsten Board führt. Auf diese Weise können die Einzelergebnisse der jeweiligen MIMO-Kanäle aufaddiert werden und das Ergebnis zum nächsten Board weitergeleitet werden (siehe Abbildung 25). Der 1. Eingang des 1. Signalverarbeitungsboards und der letzte Ausgang des letzten Signalverarbeitungsboards werden über das Backplaneerweiterungssystem an die Gehäuserückwand geführt, um diese Daisy Chain auf mehrere Systeme erweitern zu können.
Durch ein einfaches Backplaneerweiterungssystem (siehe Abbildung 26) werden die 2 restlichen LVDS- Kanäle (Eingang und Ausgang) jedes Boards bis an die Gehäuserückwand geleitet. Mit Hilfe von Kabeln kann damit auf der Gehäuserückwand das Eingangssignal verteilt werden, um die gewünschten MIMO- Konfigurationen zu erhalten. Diese Verdrahtung kann entweder vom Kunden vorgenommen werden, oder fix vom Hersteller vorgegeben werden (s. Abschnitt 4, Fixverdrahtungen der Boards für unterschiedliche MIMO-
Konfigurationen). In letzterem Fall werden die Signale intern vom FPGA geschalten und auf die gewünschte Weise miteinander verbunden.
Dieses Backplaneerweiterungssystem sieht auch die Verwendung einer großen programmierbaren Schaltmatrix für LVDS- Kanäle vor. Damit ist kein händisches Stecken für das Verteilen des Eingangssignals erforderlich. Die Schaltmatrix für LVDS- Kanäle kann durch einen großen FPGA realisiert werden (siehe Abbildung 27).
Zur besseren Übersicht kann man aus Abbildung 27 die Anordnung der einzelnen Platinen im Rack des Gesamtsystems sowie die Front- bzw. Rückansicht des Racks entnehmen.
3.1 Steckverbindung zwischen Backplane und SV-Board
Um 2 Leiterplatten auf einer Länge L miteinander zu verbinden und dabei N elektrische Verbindungen zwischen den Leiterplatten zu erhalten, wurden bisher Steckverbinder verwendet. Zumindest auf einer Leiterplatte (meistens auf beiden Leiterplatten) waren solche Steckverbinder notwendig. Um eine hohe Zahl an elektrischen Verbindungen pro Längeneinheit zu erreichen, wurden überwiegend mehrreihige Steckverbinder eingesetzt. Bei Verbindung der beiden Leiterplatten in einem Winkel von 90 Grad liegen daher die inneren Kontakte weiter entfernt vom Leiterplattenrand und es ergeben sich für diese Kontakte kürzere Leitungslängen im Vergleich zu den äußeren Kontakten. Dies stellt ein großes Problem für Verbindungen mittels LVDS-Technologie dar, denn diese Technologie setzt gleiche Leitungslängen voraus.
Aus diesem Grund wurde eine sehr fortschrittliche Technik für eine „steckerlose" Verbindung zwischen 2 Leiterplatten entwickelt. Das neue Verbindungssystem sieht die mechanische und elektrische Verbindung von 2 zueinander um 90 Grad gedrehten Leiterplatten durch direktes ineinander Stecken der Leiterplatten vor (siehe Abbildung 28). Die Leiterplatte 1 besitzt an ihrem Ende Fortsätze mit einer ähnlichen Form wie Stecker bei einem PCI - Stecksystem. Auf beiden Seiten jedes Fortsatzes befinden sich Leiterbahnen (siehe Abbildung 29).
Die Leiterplatte 2 hat längsgefräste Ausnehmungen (siehe Abbildung 30), welche die Fortsätze der Leiterplatte 1 aufnehmen.
Das Design und die Fertigung der Leiterplatte 1 erfolgt standardmäßig. Die Leiterbahnen sollen möglichst bis an den Rand geführt werden. Die Leiterbahnbreite kann z.B. 0.4 mm und der Leiterbahnabstand 0.6 mm betragen. Damit ergibt sich eine Dichte von 1 Leiterbahn / mm für jede Seite, also 2 Leiterbahnen / mm für die gesamte Steckverbindung.
Die schlitzförmigen Ausnehmungen der Leiterplatte 2 sollen eine Breite aufweisen, welche der Dicke der Leiterplatte 1 plus den Toleranzmaßen entspricht (bei Standardleiterplatten beträgt die Dicke 1.6mm, die Fräsung sollte daher 1.8 bis 2.0mm betragen). Die Ausnehmungen werden gefräst, nachdem an jeder Leiterbahn zwei Durchkontaktierungen gesetzt wurden, die zur Hälfte weggefräst werden, und die den elektrischen Kontakt zur Leiterplatte 1 herstellen.
Die Leiterbahnen der Leiterplatte 2 müssen mit demselben Raster wie auf Leiterplatte 1 bis zu der Fräskante auf der Ober- und Unterseite (die Leiterbahnen auf der Ober- und Unterseite müssen gleiches elektrisches Potential haben) geführt werden. Genau auf den beiden Fräskanten muss jeweils eine Durchkontaktierung (verbindet Leiterbahn der Ober- und Unterseite) gesetzt werden. Der Bohrdurchmesser für die Durchkontaktierungen muss kleiner als die Leiterbahnbreite sein und die Pa s er urc ontaktierungen dürfen nicht wesentlich größer als die Leiterbahnbreite sein. Auf alle Fälle muss der Isolierabstand zwischen den Pads eingehalten werden. Für einen Leiterbahnabstand von 1.0mm und einer Leiterbahnbreite von 0.4mm könnte eine Durchkontaktierungsbohrung von 0.3mm und ein Paddurchmesser von 0.5 - 0.6mm vorgesehen werden.
Nach einer gewöhnlichen Leiterplattenfertigung werden die Schlitze gefräst. Dabei werden wie beschrieben alle Durchkontaktierungen zur Hälfte weggefräst (siehe Abbildung 31). Nach dem mechanischen Zusammenstecken kann dann die Lötverbindung durch Schwalllöten erreicht werden (Schwallrichtung siehe Abbildung 28).
4 Fixverdrahtungen der Boards für unterschiedliche MIMO- Konfigurationen
Die unterschiedlichsten MIMO/MISO/SIMO- Konfigurationen können mit dem Erfindungsgegenstand realisiert werden. Um dem Kunden ein aufwändiges Verkabeln zu ersparen, sind die einzelnen Boards z.T. über eine fixe Verkabelung (Backplane) miteinander verbunden. Die einzelnen Ein- bzw. Ausgänge sind softwaregesteuert schaltbar, um sie für verschiedene Zwecke verwenden zu können, wodurch sich im Gesamten viele Nutzungsmöglichkeiten ergeben. Im Prinzip sind folgende Lösungen möglich:
1) alle Verbindungen zwischen Boards werden vom Kunden mit Patchkabeln verdrahtet. Diese Lösung bedeutet aber für den Benutzer einen unzumutbaren Aufwand und wird daher nicht weiter betrachtet
2) alle Verbindungen zwischen Boards sind auf der Backplane in Form von zwei Daisy- Chains fix verdrahtet
3) Es existiert nur eine fix verdrahtete Daisy-Chain, die jedes Board mit seinem unmittelbaren Nachbarn verbindet. Dadurch bleiben auf jedem Board noch ein Sende- und ein Empfangskanal frei. Diese werden nun nach außen geführt und können mit Patchkabeln beliebig verdrahtet werden. 4.1 MIMO-Konfigurationen mit 2 fix verdrahteten Daisy-Chains
Pro Board stehen 3 LVDS Eingangskanäle und 3 LVDS Ausgangskanäle zur Verfügung, wobei jeder einzelne LVDS- Kanal fix ein Eingang oder ein Ausgang ist. Von diesen sind jeweils ein Eingang und ein Ausgang bequem an der Frontplatte zugänglich, die restlichen 2 Ein- und 2 Ausgänge sind über einen 96- poligen Stecker an die Backplane geführt. Je ein Ausgang an der Backplane ist mit einem Eingang des benachbarten Boards verbunden (obere Linkleiste), der zweite Ausgang an der Backplane ist mit einem Eingang des übernächsten Boards verbunden (untere Linkleiste, siehe Skizze).
Die einzelnen Kanäle werden je nach Größe/Konfiguration des MIMO Systems für verschiedene Zwecke verwendet, z.B. zum Weiterschleifen der Eingangsdaten oder zum Weiterreichen der Zwischenergebnisse. Dadurch, dass man sich hier nicht auf fixe Nutzungsarten jedes Kanals festlegt, erreicht man (bei gleicher, fixer Verdrahtung) wesentlich mehr Nutzungsmöglichkeiten.
Darüber hinaus werden diese Verdrahtungen vom ersten bzw. letzten Board des Racks nach außen geführt. Dadurch wird in vielen Fällen eine praktische Kaskadierung der Racks möglich, um größere Installationen zu bauen. Dies soll anhand einiger Bespiele gezeigt werden, wobei wir uns folgender Notation bedienen:
Notation:
0 LVDS-Output (Backplane intern) 0 LVDS-Lnput (Backplane intern)
Ungenutzter LVDS-Input (Backplane intern)
Figure imgf000026_0001
CZ) LVDS-In-/Output (Backplane extern) JT. LVDS-In-/Output (Frontplatte)
Rote/Orange Pfeile: Sendesignale
Blau/Grüne Pfeile: Resultate
4.1.1 MISO n→l:
Ein Rack mit simpler Verschaltung (siehe Abbildung 32). Es wird immer das vorige Teilergebnis vom linken Nachbarn geholt und das Berechnungsergebnis an den rechten Nachbarn und an den Frontausgang geliefert. Der letzte Frontausgang hat dann das Endergebnis. Nur für den Spezialfall, dass n ein Vielfaches von 8 ist, liegt auch am Erweiterungsstecker das Endergebnis an.
Beim Design der Software ist auf die Laufzeiten in den LVDS Links beim Weiterreichen der Zwischenergebnisse zu achten. Das Senden eines Symbols benötigt stets exakt einen ganzen Symboltakt und die Addition einen weiteren Takt (auch wenn sie real viel schneller ist, ist es praktisch taktsynchron zu bleiben). Somit braucht die n-te Platine im System stets 2n+1 Zwischenbuffer (wahlweise für Input- oder Output - siehe unten) damit sicher die richtigen Samples zusammenaddiert werden. Jede Platine muss also um Ihre Position (innerhalb des Racks und die Position des Racks im Gesamtsystem) wissen (entweder per Software, die solche Entscheidungen treffen kann, oder durch je eine unterschiedliche Softwareversion pro Platine) um die Buffer richtig dimensionieren zu können.
4.1.2 MIMO n→2:
MIMO n→2 funktioniert sehr ähnlich wie MISO n→1. Während bei MISO n-»1 die Basiseinheit eine einzelne Platine ist, wird hier stets ein Set aus 2 Platinen betrachtet ( Abbildung 33). Die Verteilung des Eingangssignals innerhalb eines Sets findet über die obere Linkleiste statt. Die unteren Linkleisten bieten bequemes Weiterreichen der Zwischenergebnisse. (Logisch äquivalent zu zwei verschachtelt aufgebauten MISOs!)
Wie schon im MISO Fall, muss jede Platine um ihre relative Position in der Kette wissen um die Eingangs- oder Ausgangsbuffer der Channel - Engine angemessen dimensionieren zu können. Als zusätzliche Komplikation ist es hier erforderlich, dass der Platine bekannt ist, ob sie zum ersten oder zweiten Empfängerstrang gehört und entweder die Eingangsdaten von der Frontplatte bezieht und über die Backplane weiterreicht oder über die Backplane bezieht. Achtung: Durch das Weiterreichen per Backplane ergibt sich eine weitere (minimale: ca. VA bis Vz LVDS Takt ) Verzögerung des Eingangssignals, das evt. als störend empfunden wird.
4.1.3 MIMO 8→8
Offensichtlich benötigt man zur Realisierung eines MIMO 8→8 System 8x8 = 64 Platinen, die in 8 (64/8) Racks untergebracht werden (s. Abbildung 35). Nun gibt es grundsätzlich zwei Möglichkeiten die 8 Racks logisch anzuordnen: Entweder zwei Türme von je 4 Racks, oder einen Turm von 8 Racks übereinander. Andere Lösungen (etwa 4 Türme aus je nur 2 Racks oder 8 Einzelracks nebeneinander o er gar ys eme mit mehreren Türmen unterschiedlicher Höhe), sind nicht geschickt aus dem bisher dargestellten Basisrack realisierbar und werden daher im Folgenden auch nicht behandelt. Ansatz A: Zwei Türme mit je 4 Racks übereinander (s. Abbildung 34 )
Ansatz B: 8 Racks übereinander (s. Abbildung 35 ) Vorteil: Für den Betrachter einfacher zu durchblickende Logik Nachteil: Mehr Verkabelungsaufwand
4.2 MIMO-Konfigurationen mit 1 Fixverdrahtung und einer Kabelverdrahtung
Der wesentliche Vorteil der Lösung mit nur einer Fixverdrahtung besteht darin, dass über die Daisy-Chain immer nur (Zwischen-) Resultate von einem Board zum nächsten gereicht werden, nie aber Modulatorsignale verteilt werden. Die Modulatorsignale werden dann über vom Benutzer anzubringende Kabel flexibel verteilt. Dies steht in deutlichem Unterschied zur Lösung mit zwei fix verdrahteten Daisy-Chains, bei denen, je nach MIMO-Grad mal die eine, und mal die andere Daisy-Chain für jede dieser Aufgaben herangezogen wurde. Durch die flexiblere Verdrahtung ist es also bereits bei der Programmierung des Kanalmodells bekannt, an welchem Eingang das Board Zwischenergebnisse erhält und wo Modulatorsignale empfangen werden, ohne dass dabei bereits der MIMO Grad bekannt sein müsste. Dies macht die Entwicklung der FPGA Logik wesentlich einfacher (Abb. 36 und 37).
Weiters sind nun auch MIMO Grade, die keine Zweierpotenz sind, über mehrere Racks ohne Lücken zwischen den Boards der Racks füllbar. Durch die Verwendung mehrerer Racks ist es natürlich wieder erforderlich, auch die Daisy Chain durch ein Kabel weiterzuschleifen.
Der zentrale Vorteil der höheren Flexibilität bei der freien Verdrahtung anstelle der zweiten Daisy-Chain stellt gleichzeitig auch den größten Problempunkt dar. Es ist ein großer Verdrahtungsaufwand erforderlich, der leicht unübersichtlich werden kann (Abb. 38). 5 Empfängerstrukturen für die Entwicklungsplattform
Die zentrale Aufgabe eines digitalen Receivers besteht darin, das (digitale) Base- Band Signal zu dekodieren und die darin enthaltenen (Nutz- ) Daten zurück zu gewinnen. Die Base- Band Daten jeder Empfangsantenne werden dabei als I/Q (Amplitude/Phase) Paare mit einer Wert- Auflösung von je 32 Bit geliefert. Die Abtastzeitpunkte werden dabei so gewählt, dass pro Bitzeit zwischen ein (kein Oversampling) und acht (8- fach Oversampling) Datenwerte gemessen werden.
Die folgenden Ausführungen beziehen sich auf eine reine Basisband- Übertragung. Für Übertragung im HF- Bereich müssen den einzelnen Basisband- Eingängen des Receivers jeweils seine HF- Karte vorgeschaltet werden.
Alle realisierbaren Empfängerstrukturen der Entwicklungsplattform basieren auf der Grundeinheit eines DSP- Boards. Je nach gewünschter MIMO- Konfiguration fallen unterschiedliche Datenmengen für den Receiver an. Daraus ergeben sich unterschiedliche Anforderungen an die Datenraten der Anschlüsse sowie an die Rechenleistung des Receivers. Um diesen Anforderungen zu entsprechen, werden mehrere DSP- Boards sowie Zusatzprints zu einem Receiversystem kombiniert
GSM arbeitet mit TDMA (Time Division Multiple Access) in Frequenzbändern von 20OkHz Breite. Ein TDMA Frame dauert dabei 4,615 ms (« 216,67 Hz) und enthält 8 Time Slots (zu je 0,5766 ms). In jedem dieser Timeslots kann ein Normalburst gesendet werden, der aus 156,25 Bit besteht (= 3,69 μs/Bit « 270833,33 Bits/sec). Diese 156,25 Bit setzen sich zusammen aus 3 Head Bits + 57 Datenbits + 1 Killbit (Abstandhalter, immer 0) + 26 Bit Midamble (Fixes Muster zur Synchronisation und zur (näherungsweisen) Messung der Kanal- Impulsantwort) + 1 Killbit (Abstandhalter, immer 0) + 57 Datenbit + 3 Tail Bits + 8,25 Bit Sicherheitsabstand gegen Jitter, oder kurz gesagt aus 114 (2x57) Bit Nutzdaten, 34 (3+1+26+1+3) Bit Verwaltung und 8,25 Bit Sicherheitsabstand.
UMTS arbeitet mit WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access). Dabei sendet jeder Teilnehmer gleichzeitig auf der gleichen Wellenlänge in einem 5 MHz breiten Frequenzband. Die Trennung der einzelnen Teilnehmer beim Empfänger erfolgt auf Basis von zueinander orthogonalen Codes, wobei besonders darauf geachtet werden muss, dass bei der Vielzahl der Mobilstationen pro Basisstation und ihrer unterschiedlichen Entfernung von der Basisstation (= unterschiedliche Signallaufzeit) keine perfekte Synchronisation der Empfangssignale erreicht werden kann. UM organ s ert seine bertragung n a men zu 10 ms, wobei jeder Rahmen 15 Zeitschlitzen (zu 0,667ms) geteilt ist, und jeder Rahmen 2560 Chips (zu 0,26μs * 3,84 MHz) enthält.
Ein RTS- Board erhält von der Frontplatte über 2 LVDS Anschlüsse Digital- Baseband Signale, die zum FPGA geführt werden. Diese beiden LVDS Anschlüsse sind über einen Zusatzprint mit dem DSP- Board verbunden. Die Digital- Baseband Signale sind jeweils auf UMTS mit 8- fach Oversampling ausgelegt ( 8x3,84MHz = 30,72MHz Samplerate (jeweils 32 Bit I/Q) - Zur Übertragung von 16 Nutzbits werden 3x7 Datenbits über eine Gruppe von 3 LVDS Paaren gesendet (womit also 5 (=3x7- 16) Bit für Verwaltungszwecke zur freien Verfügung stehen).
Außerdem verfügt das RTS- Board durch einen 96 poligen Stecker über weitere LVDS Stecker, mit denen sich bis zu 4 weitere Digital- Baseband Signale übertragen lassen. Eine Hilfsplatine nimmt 2 solche Digital- Baseband Signale an ihrer Frontplatte entgegen und leitet sie (ohne weitere Verarbeitung) an die Backplane weiter. Von dort gelangen die Daten dann in das RTS- Board. Gemeinsam mit seinen beiden eigenen Frontanschlüssen verfügt das Receiverboard damit über 4 Digital- Baseband- Eingänge (2 eigene + 2 über die Hilfsplatine).
Eine Erweiterung dieser Hilfsplatine auf 4 Digital- Baseband- Eingänge ist ohne weitere Probleme möglich, da ja an der Rückseite Platz für 4 LVDS Kanäle Platz ist. So lassen sich bequem xIMO Systeme mit bis zu 6 (2+4) Empfangsantennen realisieren. Will man darüber hinausgehen (etwa MIMO n→8) so empfiehlt es sich, für je 4 Empfangsantennen ein RTS- Board (mit einer 2- Eingangs- Hilfsplatine) bereit zu stellen. Dadurch gewinnt man unmittelbar bei den Eingängen lokale Rechenleistung, mit denen man die Daten bearbeiten (etwa filtern, komprimieren etc.) kann. Die beiden freien LVDS Ports an der Rückseite kann man nun nutzen, um Daten zwischen den RTS- Boards auszutauschen (Achtung: Es wird ein LVDS- Port pro Richtung benötigt. Diese Lösung ist also nicht auf mehr als 2 RTS- Boards (8 Empfangsantennen) skalierbar. Eine MIMO x→10 Lösung ist mit 3 RTS- Boards (und 2 Hilfsplatinen) in einer 4+2+4 Eingangsbelegung machbar.). Auch wenn letztlich gewisse Schritte des Empfangsalgorithmus nicht über die RTS- Boards verteilbar sind, sondern unbedingt auf einem einzigen Board ausgeführt werden müssen, kann durch geschickte Vorverarbeitung die Menge der zu übertragenden Bits deutlich reduziert werden (Anmerkung: Dies ist auch dringend nötig. Ein UMTS Kanal lastet (bei 8- fach Oversampling) die Kapazität eines LVDS Kanals vollständig aus, wenn also die Information, die aus den Signalen von 4 Empfangsantennen über einen einzigen LVDS Kanal transportiert werden muss, ist eine geschickte Selektion der Daten unumgänglich.).
Im Folgenden sollen einige Empfängerkonfigurationen dargestellt werden. Dabei werden einerseits RTS Boards (breiter durch Huckepackplatine zur Weiterleitung der beiden LVDS Kanäle von der Frontplatte bis zum Stecker in der Platinenmitte) und andererseits Empfänger- Erweiterungsplatinen (2 LVDS Kanäle werden ohne jede aktive Logik von der Frontplatte an die Anschlüsse der Backplane durchgeleitet) verwendet. Die Aufgabe der Backplane (mit fixer Verkabelung) besteht nun (abgesehen von Spannungsversorgung und Taktweiterleitung) darin, dafür zu sorgen, dass alle LVDS Signale von einem FPGA empfangen werden können.
Aus Kostengründen ist es natürlich wünschenswert, wenn es nur eine einzige Art der RTS Boards und der Erweiterungsplatinen gibt, und dass alle Konfigurationen mit einer einzigen Backplane abgedeckt werden können.
5.1 Receiver für MIMO x→2 Systeme
Im primitiven Fall, dass nur 1- 2 Empfangsantennen ausgewertet werden müssen, genügen natürlich die beiden Basisbandanschlüsse eines einzigen RTS- Boards. Da dieses (einzige) Board mit keinem anderen Board Informationen austauschen muss, beschränkt sich die Aufgabe der Backplane auf die Bereitstellung der Versorgungsspannung und das Loop- Back der Clocksignale. Anmerkung: Die Wahl des Steckplatzes ist durch das Clock- Loopback vorgegeben. Wenn man diese Funktion anderwertig löst, ist die Wahl des Steckplatzes vollkommen frei (Abb. 39).
5.2 Receiver für MIMO x→4 Systeme
Für MIMO x→4 Systeme reicht im Allgemeinen die Rechenleistung eines einzigen RTS- Boards. Daher können die beiden anderen Eingänge durch eine kostengünstige Erweiterungsplatine (Plug Extension) gestellt werden (Abb. 40).
5.3 Receiver für MIMO x→6 Systeme
Am einfachsten lässt sich ein MIMO x→6 Empfangs- System mit 2 RTS- Boards aufbauen (s. Abbildung 41 ). Dabei wird eines der RTS- Boards per Erweiterungsplatine noch um zwei weitere LVDS- Eingänge (insg. nun also 4) erweitert. Dieses RTS- Board muss nun 4 LVDS- Eingänge empfangen und den darin enthaltenen Datenstrom vorverarbeiten (z.B. komprimieren durch Redundanzelimination etc. - (Möglichkeiten der Datenkompression siehe unten). Parallel dazu wird das andere RTS- Board Daten über seine beiden LVDS- Kanäle empfangen und ebenfalls vorverarbeiten. Nun werden (jeweils eine Auswahl von wesentlichen) Daten auf eines der beiden Boards gespielt, dort jene Rechenschritte abgearbeitet, für die ein Totalüberblick über alle Daten erforderlich ist, und dann die gewonnenen Erkenntnisse wieder auf beide Boards verteilt.
Anmerkung: Bei dem RTS- Board, das mit der Erweiterungsplatine verbunden ist, sind bereits zwei der 4 rückseitigen LVDS- Kanäle durch das Erweiterungsboard belegt. Es bleiben also nur 2 Kanäle. Da jeder LVDS Kanal nur in eine Richtung verwendet werden kann, und zwischen den Boards bidirektionale Kommunikation stattfinden muss, bleibt nur ein LVDS- Kanal pro Richtung (Abb. 41).
5.4 Receiver für MIMO x→8 Systeme
Für MIMO x→8 Empfangssysteme sind zwei RTS- Boards mit je einem Erweiterungsboard erforderlich (s. Abbildung 42). Jedes Board muss zunächst ,seine' 4 LVDS Kanäle (zwei eigene und zwei von der Erweiterungsplatine) einlesen und vorverarbeiten. Die gewonnenen (komprimierten) Daten werden dann (in den essentiellen Teilen) auf einem Board zusammengefasst und auf diesem Board dann all jene Berechnungen ausgeführt, die wirklich die Daten aller Antennen benötigen (Abb. 42).
5.5 Receiver für MIMO x→lO Systeme
Eine Möglichkeit zur Verringerung der übertragenen Datenmenge besteht in der Verringerung der Anzahl der Bit pro I/Q Wert. Ursprünglich wird dieser Wert mit 32 Bit Auflösung gesampelt, doch ergeben sich dabei nie 32 signifikante Bits, vielmehr ist die große Bitzahl ist nur erforderlich um sowohl starke, direkte Signale empfangen zu können, als auch extrem gedämpfte Signale noch sinnvoll aufzulösen. Nachdem die Daten einer AGC (Automatic Gain Control) unterworfen wurden, sind die signifikanten Informationen sicher in den höchstwertigen 16 Bit enthalten und die unteren 16 Bit können ohne negative Folgen vernachlässigt werden. Es gibt sogar die Meinung, dass die wichtigen Informationen bereits in den ersten 8 Bit (evt. sogar nur 5- 6 Bit) enthalten sind, und somit noch wesentlich mehr Bits entfernt werden können, ohne wichtige Informationen zu verlieren. Für viele Algorithmen mag es ausreichen, wenn eine Auswahl des empfangenen Signals (und nicht das gesamte Empfangssignal) zur Berechnung bereitsteht. So reicht es für den GSM- Receiver aus, wenn die Daten der Midamble zur Verfügung stehen (also nur 26 von 156 Chips eines Timeslots (d.h. nur 26/156 = 1/6 der gesamten Daten muss übertragen werden).
Durch die Reduktion der Bits/Sample und die geschickte Auswahl der übertragenen Daten (sowie notfalls durch Reduktion des Oversamplings) lassen sich die Datenströme sicher so komprimieren, dass sie über eine einzige LVDS Leitung übertragen werden können (Abb. 43).
Neben dem Handling der Eingangssignale und der eigentlichen Durchführung des Empfangsalgorithmus, muss das RTS- Board natürlich auch die Ergebnisse seiner Tätigkeit nach außen liefern. Verglichen mit den Eingangsdaten sind die Ergebnisse sehr kompakt. GSM liefert etwa 197.904 bit/sec (= 24.738 Byte/sec) (= 2x57 Datenbits/Normalburst x 1 Normalburst/Timeslot x 8 Timeslots/TDMA Frame x 217 Frames/sec) echte Nutzdaten (oder sogar weniger, wenn nicht alle Timeslots genutzt werden). Zu diesen Nutzdaten, die auch der im Realeinsatz befindliche Receiver berechnen muss, kommen noch Zusatzdaten die nur für die Entwicklung und Visualisierung der Algorithmen nötig sind (etwa AGC Faktofen, FIR- Faktoren der geschätzten Kanäle, Gewichtungsfaktoren für die Signalsummation etc.) wobei diese Werte aber stets für eine größere Gruppe von Bits gelten, und somit selbst keinen riesigen Datenstrom darstellen (selbst bei sehr großzügiger Auslegung nur wenige 100 " KByte/sec).
UMTS liefert bereits deutlich mehr Daten. Bei reiner Sprachübertragung (128x12,2 KBit/sec) oder wenigen, schnellen Datenverbindungen (4x384 KBit/sec) sind insgesamt bis zu 1.5 MBit/sec (= 192 KByte/sec) sind möglich. Wie bei GSM kommen dazu noch die internen Daten aus dem Empfangsalgorithmus (wohl wieder max. wenige 100 KByte/sec).
Bei DECT liegt mit seinen (bei Vollauslastung aller 24 Kanäle) 1 ,152 MBit/sec (= 144 KByte/sec) in einer ähnlichen Größenordnung wie UMTS.
Der Coldfire μController verfügt über eine 100 MBit/sec Fast Ethernet Schnittstelle, über die (real gemessen) eine Datenübertragung per TCP/IP von rund 2,3 MByte/sec (oder 3,3 MByte/sec mit UDP) möglich ist (begrenzt durch die CPU- Leistung des Coldfire). Die wenigen 100 KByte/sec, die die Empfangsalgorithmen als Ergebnis liefern, lassen sich also bequem per Ethernet an den (Windows- ) PC übertragen, auf dem das steuernde Programm und die Benutzeroberfläche läuft.
Alternativ wäre natürlich auch der Zugang über das JTAG Interface des DSP (mit bis zu 28,5 MHz) möglich. Diese Lösung hat allerdings mehrere Nachteile: Schnelle JTAG Interfaces sind sehr teuer, wohingegen Fast Ethernet mittlerweile zur Standardausstattung jedes PC gehört. Für den Einsatz mehrerer RTS- Boards sind ebenso viele JTAG Interfaces erforderlich, was die Kosten weiter nach oben treibt, während ein Fast Ethernet Switch für wenige Euro/Port verfügbar ist. Wenn das RTS- Board in ein Rack eingebaut ist, ist das JTAG Interface im Gehäuseinneren .versteckt', während der Fast Ethernet Stecker auf der Frontseite bequem erreichbar ist. (Anmerkung: Natürlich wäre es möglich, auch die JTAG Stecker über eine Huckepackplatine (anstatt oder zusätzlich zur LVDS Huckpackplatine) zur Frontplatte zu führen.
6 Automatisierte Codegenerierung und Einbinden des Systems in standardisierte Simulationstools
Die Entwicklung von komplexen Algorithmen, insbesondere für Echtzeit-Simulationen, erstreckt sich über einen mehrstufigen Prozess. Am Beginn der Produktentwicklung werden normalerweise Ideen in einem high-level Simulationstool wie Matlab/Simulink implementiert und auf dieser Ebene getestet. Anschließend werden die derart gewonnenen Algorithmen auf der Zielplattform implementiert und in Echtzeit getestet.
Zur Beschleunigung und Vereinfachung dieses Prozesses können Methoden der automatischen Codegenerierung, insbesondere Rapid Prototyping eingesetzt werden. Mithilfe dieser Technologie lassen sich neue algorithmische Ideen schnell auf eine Echtzeit- Plattform umsetzen, wodurch eine Vielzahl von Fehlerquellen, die durch manuelles Codieren entstehen, ausgemerzt werden. Signalverarbeitungs-Ansätze können daher einfach getestet und evaluiert werden.
Rapid Prototyping basiert auf dem „Golden Code" Paradigma. D.h. es gibt einen zentralen Code, an dem verschiedene Teams arbeiten können, und der in einer abstrakten Sprache geschrieben ist. Dieser Code kann auf unterschiedliche Plattformen gemappt werden, somit können Änderungen zentral vorgenommen werden und es sind nicht mehrere Implementierungen eines Algorithmus in verschiedenen Sprachen notwendig.
Im Header des Golden Codes wird die Anzahl an Ein-/Ausgängen und deren Datenraten genau spezifiziert. Die Plattformen können entweder ein Simulationswerkzeug, das tatsächliche System, oder die sich auf die Erfindung beziehende Signalverarbeitungshardware sein. Mithilfe des Mapping-Tools kann der Golden Code nun auf die verschiedenen Plattformen gemappt werden (siehe Abbildung 44).
Der „Golden Code" lässt sich auch in mehreren Codeblöcke verwalten, die wahlweise auf DSPs oder FPGAs gemappt werden können. Mithilfe des Mapping Tools ist es möglich, diese Partitionierung (welcher Block auf welchen Baustein gemappt wird) automatisch durchzuführen.
Im Rahmen einer Diplomarbeit wurden bereits einige Tools für Rapid Prototyping entwickelt. Das Programm GenC zum Beispiel bildet in Generic C implementierte Algorithmen („Golden Code") automatisch entweder in Simulink Blöcke oder auf die sich auf die Erfindung beziehende Signalverarbeitungshardware ab. Bei letzterem wird außerdem eine automatische Partitionierung von Blöcken auf den DSP bzw. den FPGA durchgeführt.
Um unter Simulink auf die Zielplattform zugreifen zu können, lässt sich bei dem der Patentanmeldung zugrunde liegenden Erfindungsgegenstand noch ein weiteres Automationsfeature realisieren, nämlich das Einbinden des Systems in standardisierte Simulationstools (wie z.B. Simulink). Dies bedeutet, dass das System „in the loop" betrieben werden kann (Hardware in the Loop). Hithilfe von „Hardware in the Loop" ist es möglich, spezifische Eigenschaften und Probleme der Zielplattform in einem frühen Stadium der Produktentwicklung mit einzubeziehen.
Es wurde eine Bibliothek entwickelt, welche die Kommunikation zwischen der sich auf die Erfindung beziehenden Signalverarbeitungshardware und dem Simulationstool Simulink realisiert. Mit dem Programm GenCaddOn können die von GenC erzeugten Dateien um Initialisierungs-, Sende-, und Empfangsroutinen erweitert werden, so dass aus dem Simulink - Modell einzelne Blöcke auf das Simulationsboard ausgelagert und vom PC aus auf dem Board ausgeführt werden können. Für die Simulation bedeutet dies, dass ein Block den Datenaustausch zwischen Hardware und PC steuert.
Im Gegensatz zu anderen Produkten dieser Art (z.B.: Xilinx System Generator, Mathworks Embedded Target, ...) stellt die vorliegende Erfindung den „Loop" nicht über teure JTAG Interfaces her, sondern über ein Fast Ethernet. Die Hardware kann also bequem ans eigene Haus- oder Firmennetz angeschlossen werden. Das wird einerseits dadurch ermöglicht, dass die sich auf die Erfindung beziehende Signalverarbeitungshardware die Möglichkeit besitzt über Ethernet geflasht zu werden oder durch spezielle Simulink I/O Blocks, die die Verbindung von Simulink zu der Signalverarbeitungshardware über Fast Ethernet herstellt. 7 Implementierungsmerkmale des Erfindungsgegenstandes
7.1 Channel Engine
Die Channel Engine berechnet die Faltung der einzelnen Mehrwegsignale und ist in den wesentlichen Punkten entsprechend der Patentanmeldung A 904/2003 „Kanalsimulator" ausgeführt. Die entscheidenden Verbesserungen gegenüber der erwähnten Anmeldung sind im folgenden Abschnitt angeführt.
Im GSCM Kanalmodell werden viele unterschiedlich lange Ausbreitungspfade berücksichtigt. Manche Pfade weisen eine gegenüber anderen Pfaden eine um Vieles höhere Länge auf, sodass Intersymbolinterferenzen auftreten. Das bedeutet, dass die zeitliche Verzögerung dieser Pfade höher wie die Symboldauer ist und daher nicht das gleiche Symbol wie über den kürzeren Pfaden, sondern das vorangehende Symbol empfangen wird. Um die richtigen Signale zu falten, muss jetzt um einen Delay- Wert in die Vergangenheit zurückgegangen werden und das entsprechende Modulationssignal verwendet werden. Dazu wird ein HistoryRAM verwendet, das den zeitlichen Verlauf des Modulationssignals über eine bestimmte Dauer festhält. Da in dem speziellen Fall sehr viele unterschiedliche Lesezugriffe auf dieses HistoryRAM durchgeführt werden (die Adressen entsprechen den Delays der Pfade), aber Schreibzugriffe nur mit kontinuierlich steigender Adresse gemacht werden, wurde das HistoryRAM mit dem in Abschnitt 7.2 dargestellten Double Dual-Ported RAM implementiert.
Die Channel Engine erhält am Eingang entweder ein internes (vom DSP berechnetes) oder ein externes Modulationssignal und resampelt dieses Signal mithilfe eines Multirate Interpoiationsfilters, um die zeitliche Auflösung zu vergrößern, wobei zusätzlich der Differenzwert jedes Abtastwertes zum vorigen Abtastwert gebildet wird. Dieses upgesampelte Signal wird zusammen mit den Deltawerten im HistoryRAM abgespeichert. Um eine weitere Steigerung der zeitlichen Auflösung des Modulatorsignals zu erreichen, wird beim Auslesen aus dem HistoryRAM der Signalwert mithilfe vom DSP vorgegebener Abweichungswerte angenähert (sukzessive Approximation). So kann eine zeitliche Auflösung im Bereich von 1 ns erreicht werden.
7.2 Double Dual-Ported RAM .2.1
Wie im vorangegangenen Abschnitt ausgeführt, wird das HistoryRAM mit einem neuartigen Double Dual-Ported RAM realisiert. Diese Erfindung beschreibt einen Datenpuffer, der die von einer Datenquelle (Produzenten) laufend mit hoher Frequenz gelieferten Daten für mehrere Datenempfänger (Konsumenten) zugänglich macht. Dabei kann bei jedem Zugriff eines Konsumenten, innerhalb eines durch die Puffergröße definierten Intervalls, frei gewählt werden, um wie viele Datenpakete vom aktuellen Zeitpunkt gesehen zurück in die Vergangenheit der Zugriff erfolgen soll.
Es entspricht dem Stand der Technik, für diese Problemstellung ein Dual-Ported RAM zu verwenden, das ein RAM-Port für das Schreiben und ein RAM-Port zum Auslesen verwendet. Dabei können sich mehrere Konsumenten den Lese-Port im Zeitmultiplex- Verfahren teilen. Es ist jedoch sehr schwierig, die freie Zeit des Schreib-Ports für weitere Lesezugriffe zu verwenden, da der Umschaltvorgang zwischen Lese und Schreibzugriff sehr viel Zeit in Anspruch nimmt.
Diese Erfindung beschreibt eine Möglichkeit, durch geschickte Nutzung der internen RAM- Organisation des Puffers, sowie der Tatsache, dass die Schreibzugriffe streng geordnet erfolgen, wahlweise eines aus gewöhnlichem Single-Ported RAM gefertigten Puffer gleichzeitig zum Lesen und zum Schreiben zu nutzen oder beide Ports eines Dual-Ported RAM zum Lesen zu Nutzen und trotzdem noch Daten schreiben zu können.
Intern ist ein größerer RAM Bereich, der etwa in einem FPGA implementiert ist, aus mehreren kleinen BlockRAMs fixer Größe zusammengesetzt, von denen jedes über eigene Adress- und Datenleitungen verfügt. Erst eine darüber liegende Logik, die vom VHDL Compiler automatisch erstellt wird, baut daraus einen einzigen, homogen Speicher. Statt dieser standardmäßigen Logik kann nun die dieser Erfindung zugrunde liegende verbesserte Logik verwendet werden, wie sie in folgender Abbildung 45 beispielhaft dargestellt ist.
Die in Abbildung 45 verwendeten BlockRAMs sind Dual Ported. Der in Abbildung 45 oben dargestellte Port dient dabei nur dem Lesen, wobei sich mehrere, in der Abbildung exemplarisch zwei, Konsumenten diesen Port im Zeitmultiplex teilen, während der unten dargestellte Port dem gleichzeitigen Lesen durch mehrere, in der Abbildung exemplarisch zwei, Konsumenten und dem Schreiben durch den Produzenten dient. Verfügt man nur über Single Ported BlockRAMs, so fällt der obere Teil der Abbildung weg, und der nunmehr einzige Port dient dem gleichzeitigen Lesen und Schreiben.
Da der obere Teil der Schaltung dem allgemeinen Stand der Technik entspricht wird im Folgenden nur der untere Teil der Schaltung weiter beschrieben. Um gleichzeitig Lesen und Schreiben zu können werden nach außen hin zwei Daten- und Adressbusse eingesetzt von denen einer ausschließlich zum Lesen dient und einer ausschließlich zum Schreiben eingesetzt wird. Die Umsetzung von diesen beiden globalen Bussystemen auf die lokalen Busse der einzelnen BlockRAMs findet durch jeweils einen Multiplexer für jedes BlockRAM statt. Dabei wird der Produzent mit einem eigenem BlockRAM verbunden in das er die aktuell anfallenden Werte einträgt (Nutzung der streng sequentiellen Natur des Dateneingangs), während die Busse aller anderen BlockRAMs mit den Lese-Bussen verbunden sind. Es lohnt sich festzuhalten, dass die Datehleitungen Daten stets nur in eine Richtung transportieren müssen, es ist also nicht erforderlich, teure, bidirektionale Multiplexer einzusetzen.
Die einzelnen BlockRAMs sind dabei nach dem Prinzip der zyklischen Kette angeordnet. Das vorderste Glied dieser Kette stellt das aktuelle Schreib-BlockRAM da, während sich dahinter, nach zunehmendem Alter sortiert, die Lese-BlockRAMs befinden. Wenn der Produzent ,sein' BlockRAM vollgeschrieben hat, wird dieses vorne in die Kette der Lese- BlockRAMs eingereiht und nach dem Prinzip der zyklischen Kette das .älteste' Lese- BlockRAM als neues Schreib-BlockRAM zugewiesen.
Es soll festgehalten werden, dass diese Umprogrammierung des MUX und das Umschalten zwischen Lese- und Schreibbetrieb eines BlockRAMs nur dann erforderlich ist, wenn ein BlockRAM gerade voll geschrieben ist. Die erforderliche Adressumsetzung, die sich durch die Aufteilung des GesamtRAMs in Einzelblöcke ergibt, beschränkt sich auf simples Vernachlässigen von Bits, sofern die Anzahl der BlockRAMs eine Zweierpotenz ist. Andernfalls ist hier eine geringfügig aufwändigere Modulo-Addition erforderlich. Somit ist dargestellt, wie mit geringem Aufwand RAM Bausteine gleichzeitig sequentiell geschrieben und wahlfrei gelesen werden können.
7.3 LVDS-Protokoll und Synchronisierung
Um Daten zwischen den einzelnen Signalverarbeitungsboards austauschen zu können, wurden LVDS-Verbindungen auf Basis des 21 -Bit Channellink Standards gewählt. Die Datensätze bestehen aus 64 Bit, wobei sie sich auf jeweils 32 Bit für Realteil (I) und Imaginärteil (Q) aufteilen. Um die Daten über den oben genannten Link zu übertragen, muss dieser Datensatz in 4 Teile zu je 16 Nutzdatenbits geteilt werden. Durch diese Aufteilung wird es notwendig, den einzelnen Datenpaketen Informationen beizupacken, um sie am Empfänger wieder zu einem kompletten Datensatz zusammensetzen zu können. Dies geschieht in den 5 Overheadbits. So ist es z.B. aufgrund der hohen Übertragungsrate der LVDS Verbindung in manchen Anwendungsfällen notwendig, zusätzlich zu den gültigen Datenpaketen auch „Ruhelagepakete" einzufügen. Jedes gültige, auszuwertende Datenpaket wird mit einem Validflag versehen, alle anderen können vom Empfänger ignoriert werden. (1 = gültig)
Protokollaufbau:
Dargestellt wird hier die Bitanordnung für einen 21 -Bit Channellink. Jedes Datenpaket besteht aus 21 Bit. Davon sind 16 Bit Nutzdaten und 5 Bit Overhead. Der Overhead wird für jedes zu übertragende Datenpaket neu generiert.
Bit O bis 15: Nutzdatenbereich
Bit 16: I/Q Flag
Bit 17: nicht benutzt
Bit 18: Low/High Select
Bit 19: Timeslotflag
Bit 20: Validflag
Nutzdatenbereich: zu übertragende Nutzdaten
I/Q Flag: Dieses Flag wird dazu verwendet, um dem Datensatz eine
Zugehörigkeit entweder zum I oder Q Datensatz mitzugeben. Dieses
Flag wird auf der Emfängerseite dazu verwendet, die empfangenen
Pakete zuzuordnen (0 = 1, 1 = Q)
Low/High Select: Dieses Bit zeigt an, ob das Paket die niederwertigen 16
Bit (Low-word) oder die höherwertigen 16 Bit (High-word) enthält (0 = low)
Timeslotflag: Dieses Flag wird dazu benutzt, um das erste
Datenpaket(Symbol) eines Frames zu markieren (1 = Beginn)
Validflag: kennzeichnet ein gültiges Datenpaket In jedem Empfängerboard bzw. im FPGA dieses Boards sind 4 LVDS Schnittstellen (Receiver) implementiert. Ein LVDS Receiver erhält nun 64 Bit Datensätze (Symbole) von einem Sende-board, welche die Empfangsdaten einer Empfangsantenne repräsentieren. Aufgrund unterschiedlicher LVDS-Leitungen sowie asynchronem Senden der Daten sind die einzelnen LVDS-Signale um bis zu 1 Symbollänge zueinander zeitlich versetzt.
Damit die Algorithmen der MIMO-Entwicklungsplattform korrekt ablaufen können, müssen die Daten der einzelnen LVDS - Receiver für jeden Timeslot synchronisiert werden. Dies erfolgt über das Timeslotflag und das Validflag des LVDS-Datenstrom.
Die Empfangsdaten jedes LVDS-Receivers werden in jeweils einem Register für die Synchronisierung zwischengespeichert, anschließend werden sie von der erfindungsgemäßen Steuerung in ein DPRAM geschrieben und stehen synchron zur Verarbeitung zur Verfügung. Zusätzlich steht noch das Register Path select zur Verfügung, in das für jeden Timeslot eingetragen wird, welche Sendeboards aktiv sind. Sobald ein Timeslotflag eines Sendeboards erkannt wird, wird das jeweilige Bit im 4-Bit Path-Select- Register gesetzt. Zusätzlich wird ein Zähler auf den Startwert gesetzt. Mit dem ersten (und jedem weiteren) ankommenden Validflag wird der Zählerwert um 1 verkleinert und ab diesem Zeitpunkt werden die Daten synchron von den 4 Registern in das DPRAM geschrieben.
Der Ausfall eines Sendeboards sowie das mehrmalige Senden durch ein Boards werden mit dem nächsten Timeslotflag erkannt.
7.4 uClinux on System Konfiguration
Bei der Arbeit mit dem Kanalsimulator, besonders in der Entwicklungsphase, muss das verwendete uClinux sehr oft umkonfiguriert und neu kompiliert werden. Das uClinux-lmage wird in einen Flash-Speicher in komprimierter Form gespeichert und wird beim Drücken der Reset-Taste des RTS-DSP - Boards vom ebenfalls im Flash-Speicher gespeicherten Bootloader in den SDRAM-Speicher dekomprimiert und anschließend gestartet. Es ergeben sich beim Verändern und auch Neuerstellen des Images folgende Arbeitsschritte, die leider einen großen Arbeitsaufwand mit sich ziehen: • Löschen der vorhergehenden Konfiguration, der Objektdateien, der exekutierbaren Dateien sowie des uClinux-lmages (*.bin und *.zip) -> make clean
• Veränderung der Konfiguration (Kernel, Dateisystem, Start-Skripten und User- Programme) -> make xconfig
• Kompilieren des Images (beinhaltet das Kompilieren des Kernels, der einzelnen User-Programme und das Zusammenfügen der einzelnen binären Dateien) -> make dep, make
• Download des Images auf das RTS-DSP Board mittels TFTP direkt ins SDRAM oder per BDM-Interface in den Flash-Speicher (hier ist es wieder vom Bootloader abhängig welche Art des downloade gewählt werden muß) -> BDM Linux Flasher oder dBug TFTP download
• Reset des RTS-DSP - Boards oder go-Befehl im dBug Monitorprogramm
Das Löschen der vorhergehenden Konfiguration des uClinux-lmages am Entwicklungssystem erfolgt mit dem make clean Befehl. Dieser führt ein Skript aus welches alle relevanten Verzeichnisse besucht und in diesen die bei der letzten Konfiguration und dem Kompiliervorgang erstellten Objektdateien, exekutierbare Dateien und Overheaddateien löscht. Davon sind auch die Verzeichnisse des ROMFS und der Imagedateien betroffen. Falls Veränderungen an unüblichen Stellen im Sourcenverzeichnis durchgeführt wurden, müssen diese dementsprechend händisch nachbearbeitet oder gelöscht werden.
Mit dem make xconfig Befehl wird ein sehr benutzerfreundliches Tool zur Konfiguration des Kernels und der Benutzerprogramme also des ROMFS aufgerufen. Hier wird unter anderem auch der Prozessor und die Architektur ausgewählt und zum Teil konfiguriert. Kernelmodule wie beispielsweise Dateisysteme, Schnittstellen und Treiber werden auch an dieser Stelle konfiguriert. Nachteilig erweisen sich Konfigurationen und Veränderungen des Sourcecodes eines bestimmten Programms, diese müssen im jeweiligen speziellen Verzeichnis erfolgen. Hier gilt es auch keine Veränderungen zu machen, wenn nicht eine Sicherheit in Sachen Kompilierbarkeit und Richtigkeit gegeben ist.
Beim Kompilieren wird von jedem in der Konfiguration ausgewählten Modul das Source- verzeichnis herangezogen und in diesem der jeweilige make-Befehl ausgeführt. Danach entstehen in diesem die exekutierbaren Dateien, wobei User-Programme im ROMFS ins bin- Verzeichnis kopiert werden und Kernelkomponenten als ganzes binäres Kernelimage vorhanden sind. Alle Sourcen (Kernelkomponenten und User-Programme) werden natürlich mit dem Compiler des Zielsystems (z.B. m68k) am Entwicklungssystem (z.B. Linux PC / i386) kompiliert. Danach wird aus dem am Entwicklungssystem liegenden ROMFS (meistens ein Verzeichnis mit allen am Zielsystem benötigten Dateien, Skripten und Verzeichnissen) ein n res - mage erste t. ieses - mage w r ansc e en m em Kernel-image zusammengehängt und die daraus resultierende binäre Datei ins zip-Format konvertiert.
In der Entwicklungsphase des uCIinux-lmages sollte das d Bug-Monitorprogramm als Bootloader verwendet werden. Nach dem Reset muß zwar manuell der dn (Image per TFTP ins SDRAM downloaden) und go (Image ab SDRAM-Adresse 0x20000 starten) - Befehl eingegeben werden, aber der Zeitaufwand und die Fehleranfälligkeit sinken erheblich. Das Image ist danach auf dem Zielsystem vorhanden und es kann mit diesem gearbeitet werden, aber nach einem Reset nicht mehr vorhanden. Auch etliche Veränderungen der Skripten oder durchgeführte manuelle Starts von Programmen müssen nach einem erneuten Download gemacht werden. Um dies zu vermeiden kann der COLILO Bootloader installiert werden. Dieser dekomprimiert nach einem Reset das im Flash-Speicher programmierte uClinux-lmage in den SDRAM-Speicher und startet es anschließend automatisch. Dabei muss vorher das uClinux-lmage in den Flash-Speicher mittels BDM (Background Debug Mode) - Kabel programmiert werden. Bei dieser Methode ist zwar der wieder auftretende Download des Images vom Entwicklungssystem nicht notwendig (da das Image lokal auf dem Zielsystem vorliegt), die Problematik des flüchtigen Speichers und der verlorengehenden Änderungen der Skripten und Programme wird allerdings nicht gelöst. Die Methode mit COLILO ist für uClinux-lmageentwicklung eher unpraktisch, da auch jedes neue Image wie oben erwähnt mittels BDM-Kabel und lokaler Verbindung zum Zielsystem in den Flash-Speicher programmiert werden muss.
Um diese Problematik zu lösen, mussten Prozesse entwickelt werden, um dem User- Programm und uClinux-lmage Entwickler entgegen zu kommen.
Im Folgenden wird die Standardvorgangsweise bei der uClinux-lmage und User-Programm- Entwicklung dargestellt (Abb. 46).
Wie oben beschrieben wird für jede Änderung das Entwicklungssystem herangezogen und auf diesem die jeweiligen Änderungen vorgenommen und anschließend das uCLinux-lmage erstellt. Danach muss es auf das Zielsystem übertragen werden um es Testen zu können.
Entwickelter Prozess:
Um den eben beschriebenen Arbeitsablauf zu vereinfachen und somit den Entwicklungsvorgang zu beschleunigen, wurde ein neuartiger Prozess zur Erstellung des Image entwickelt. Bei diesem Prozess bestand die Anforderung, so viele Komponenten (Komprimierungstools, Flasher und Generatoren) wie nur möglich vom Entwicklungssystem auf das Zielsystem zu verlegen, damit eine größere Unabhängigkeit des Zielsystems realisiert wird. Dies konnte nur durch eine Kompilation auch der Entwicklungswerkzeuge für das Zielsystem erreicht werden. Im Folgenden werden die einzelnen Anforderungen an das Zielsystem, sowie benötigte Komponenten um eine benutzerfreundliche Kanalsimulation ermöglichen zu können, vorgestellt.
Anforderungen an das Zielsystem:
- Es soll eine umfangreiche und leistungsfähige uClinux-lmage Version installiert sein
- Dieses Image soll nach einem Reset automatisch booten
- Es sollen Initialisierungsskripte / Bootskripte veränderbar sein
- Diese Skripte sollen auch nach einem erneuten Reset wieder vorhanden sein
- Ein eventueller Image Update soll auch ohne BDM-Kabel erfolgen können
Voraussetzungen für eine automatische Konfiguration
- Partitionierung des Flash-Speichers
- Skriptanpassungstool (z.B. Texteditor am Zielsystem)
- ROMFS Generator
- In-System-Flasher
Um bestimmte Teile des Systems zu Konfigurieren oder zu sichern, müssen diese auch vom System getrennt veränderbar sein. Wenn der gesamte Flash-Speicher betrachtet wird, dann besteht dieser aus nur einer einzigen Partition. In dieser Partition befindet sich der Bootloader an der Adresse OxO, dieser ist mit dem Kernel-Image ab Adresse 0x40000 und dieser wiederum mit dem ROMFS verbunden (Adresse 0x40000 + Kernel-Image Länge). Um ein neues Image in den Flash-Speicher zu programmieren, müssen alle Komponenten als erstens am Entwicklungssystem zusammengehängt und zweitens als Ganzes programmiert werden. Um diesem Problem entgegenzuwirken wird der Flash-Speicher in mehrere Partitionen aufgeteilt (Abb. 47).
Die Bootloader Partition beinhaltet weiterhin den COLILO-Bootloader. Dieser dekomprimiert nach einem Reset der Kernel und ROMFS Image aus der zweiten Partition in den SDRAM - Speicher und startet dieses anschließend.
Die Kernel-Image und ROMFS Partition beinhaltet ein minimales am Entwicklungssystem erstelltes uClinux-lmage und auch Initialisierungs und Bootroutinen die das System mit minimaler Performance startet. Am Ende dieser Skripte wird die letzte Partition gemountet (User-Flash Partition) und in dieser vom User veränderbare Skripte aufgerufen.
Die User-Flash Partition ist die eigentliche Erneuerung am ganzen System. Diese beinhaltet die oben erwähnten Skripte (können auch Programme sein) welche jedoch im Flash direkt nicht verändert oder ausgeführt werden können. Diese werden vom Minimalsystem beim Booten gemountet (eingebunden) und in den SDRAM Speicher (RAMFS1 ext2 Dateisystem, RW) kopiert, wo sie vom User verändert und ausgeführt werden können. Diese Änderungen, besonders die Initialisierungsskripte und Bootskripte, sind zwar im System vorhanden und können verwendet werden, würden aber nach einem Reset wieder verloren gehen. Dazu musste ein Prozess entwickelt werden um diese auch zu sichern.
Prozess zur Sicherung und In-System-Konfiguration
Die Idee dahinter bestand darin das genromfs-Tool (generiert aus einem Verzeichnis und den darin liegenden Dateien ein ROMFS-Image), welches zur ROMFS-Generierung am Entwicklungssystem verwendet wird, auf das Zielsystem zu portieren. Damit wird es möglich, aus Verzeichnissen am Zielsystem ein ROMFS zu generieren, um es auch in den Flash- Speicher zu programmieren und lesend einzubinden.
Die am Zielsystem und im RAMFS Verzeichnis veränderten und erstellten Dateien (können auch eine Kopie des vorhergehenden User-Flash Inhalts sein), werden mit dem genromfs- Tool zu einem ROMFS-Image generiert. Dazu musste auch ein minimaler Texteditor für das Zielsystem portiert werden. Dieses ROMFS-Image wird anschließend auch am Zielsystem mit dem Flash-Speicher Programmierprogramm (flashw) in die User-Flash Partition programmiert (Abb. 48).
Dies ist eher eine Sicherung, da die Verwendung sowieso erst nach einem Reboot oder unmounten (Verbindung lösen) und erneutem Mounten des ROM FS-Dateisystems (besteht im Flash-Speicher nach der Programmierung) erfolgen kann. Somit ist es beispielsweise für einen User-Programm Entwickler sehr komfortabel nur das entwickelte Programm vom Entwicklungssystem per FTP, NFS oder TFTP über das Netzwerk runter zu laden, anschließend zu testen und im Flash-Speicher zu sichern. Unterschiedliche Übergabeparameter und automatischer Start können auch in Skripten eingetragen werden und vom Zieisystem unabhängig verändert werden umkonfiguriert.
Für die Verwendung im Kanalsimulator wird eigentlich nur mehr das Netzwerk verwendet, da über telnet eine Verbindung zum RTS-DSP-Board aufgebaut werden kann, die benötigte Veränderung (meistens. Parameter der Komunikationsprogramme) des gespiegelten Flash- Speichers gemacht werden kann und das Bootskript zum automatischen Aufruf nach dem Reset angepasst wird. Danach wird wiederum über telnet das ROMFS-Image generiert und in den Flash-Speicher programmiert. Grundsätzlich ist die Programmierung jeder Partition des Flash-Speichers möglich, wodurch auch ein Update des uClinux-lmages unabhängig vom Entwicklungssystem erfolgen kann. Dazu wird nur vom PC der Kanalsimulator GUI eine telnet Verbindung zum Zielsystem aufgebaut, ein Netzwerk-Verzeichnis (z.B. NFS-Server am PC), mit dem neuen uClinux-lmage, eingebunden und dieses Image, in die entsprechende Flash-Speicher Partition, vom Zielsystem programmiert.
8. Weitere Verwendungsmöglichkeiten der
Entwicklungsplattform
8.1 Entwicklungsplattform als Channel Sounder
Neben der Verwendung als Entwicklungsplattform und als Kanalsimulator kann der, der Patentanmeldung zugrunde liegende, Erfindungsgegenstand auch als Channel Sounder eingesetzt werden. Dabei handelt es sich um ein Messgerät zur Bestimmung der Übertragungscharakteristik eines realen Funkkanals.
Zur Messung sendet eine Sendeantenne ein kurzes Signal mit bekannter Form (Amplitudenverlauf, Phasenlage) aus, das von einer Messantenne an einem anderen Ort empfangen wird. Das Empfangssignal wird digitalisiert und kann zur weiteren Analyse verwendet werden.
Für diese Kanalmessungen eignet sich der Erfindungsgegenstand auf vorzügliche Weise. Die Generierung des Sendesignals, der Empfang, die A/D-Wandlung und die Speicherung der Empfangsdaten lassen sich mit der Erfindung realisieren. Zur Speicherung liest der FPGA die Daten ein und leitet sie zum Speicher des DSP weiter. Nach Beendigung des Messvorgangs können die Daten verarbeitet werden oder an einen PC zur Verarbeitung weitergeleitet werden. Ein besonderer Vorzug ergibt sich, wenn man die Signale mehrerer gegeneinander versetzter Messantennen mit mehreren Boards parallel erfasst. Dadurch erhält man unter exakt identischen Randbedingungen ein räumliches und zeitliches Abbild der Signalverteilung.
8.2 Vorverarbeitung und Speicherung quantenkryptographischer Detektorsignale
Die Signalverarbeitungsboards des Erfindungsgegenstandes können eingesetzt werden, um Detektorsignale eines Quantenkryptographischen Systems auszuwerten, abzuspeichern und weiterzureichen. Die Detektoren, welche Quanten mit unterschiedlichen Polarisationen detektieren, weisen den Nachteil einer hohen Fehlerrate auf. Das bedeutet, sobald ein Detektor auslöst, lösen die anderen nach kurzer Zeit auch aus.
Um zu erkennen ob der Detektor durch die Detektion eines Lichtquants oder durch einen Fehler ausgelöst wurde, muss in einer sehr feinen Auflösung erkannt werden welcher Detektor zu welchem Zeitpunkt ausgelöst hat und wie diese Auslöseflanken zu einander stehen. Aus diesem Grund benötigt man zur Auswertung eine äußerst schnelle Logik, wie sie durch den Erfindungsgegenstand realisiert wird.
Tritt ein Detektionsereignis auf, wird dieses mithilfe einer zeitlichen Fensterfunktion bewertet. Die zeitliche Lage des Fensters wird dem System über einen separaten konventionellen optischen Kanal (Synchronisationskanal) mitgeteilt. Falls die steigende Flanke des Signals innerhalb des Fensters liegt, wird das Signal als Aktivierung abgespeichert. Falls es außerhalb des zeitlichen Fensters liegt, wird als fehlerhafte Auslösung erkannt.
Um eine möglichst feine Einstellung für dieses Fenster zu erreichen, kann die Breite und das Delay dieses Fensters in Schritten von 1 ,25 ns eingestellt werden. Diese genaue Auflösung erreicht man, indem man die positive und die negative Flanke des Takts für die Fenstererzeugung verwendet. Zusätzlich wird auch noch das zeitgleiche Auftreten mehrerer Detektionsereignisse innerhalb eines Fensters überprüft, und das Ergebnis abgespeichert.
Ein weiterer wichtiger Parameter der Detektionslogik ist die Anzahl der einzelnen Detektionssignale innerhalb eines definierten Intervalls. Dazu verwendet man einen Zähler, der die Signalflanken der einzelnen Detektorsignale erkennt, zählt und nach Ablauf eines einstellbaren Zeitintervalls wieder auf Null gesetzt wird. Sobald ein Ereignis auf einem Detektor auftritt, wird das Signal zum FPGA geführt und in weiterer Folge ausgewertet und gespeichert. Dazu wird es an den DSP weitergeleitet, der diese Aufgaben durchführt. Mittels der Schnittstelle zwischen DSP und CPU können die Informationen über einen Ethernet Link an eine GUI übertragen werden (Abb. 49).
8.3 Entwicklungsplattform als skalierbares Testsystem
Eine weitere, über den eigentlichen Zweck hinausgehende Verwendungsmöglichkeit für den der Patentanmeldung zugrunde liegende Erfindungsgegenstand liegt in dem Bereitstellen einer Vielzahl beliebig formbarer Testsignale an den LVDS-Buchsen. Dadurch wird ein universelles, skalierbares, modulares Testsystem verwirklicht, mit dem das Testen von Systemen möglich ist, welche eine große Zahl von Testsignalen mit unterschiedlichen Protokollen benötigen.
So könnten Testsignale generiert werden, welche im realen Betrieb nur selten auftreten, und so könnte z.B. ein „worsed case"-Szenario nachgestellt werden. Mithilfe der graphischen Bildschirmoberfläche und über die geräteinterne Synchronisation (CLK- START, LOCK und TRIG-Signale) könnten so synchronisierte Testsignale zur Verfügung gestellt werden.
Jedes Signalverarbeitungsboard besitzt insgesamt 78 verwendbare Testpins, welche direkt mit dem auf den Platinen vorhandenen FPGA verbunden sind. Mit diesem FPGA ist es nun einerseits möglich, beliebige Signalfolgen bzw. Protokolle zu generieren, andererseits können aufgrund der parallelen Verarbeitung im FPGA auch die Testsignale parallel ausgegeben werden.
Die Modularität des erfindungsgemäßen Testsystems kann durch das Zusammenschalten mehrerer Racks zu einem noch größeren synchronen Testsystem auf größere Einheiten als 1 Board erweitert werden.
Pro Rack sind maximal 8 synchronisierte I/O-Boards vorhanden, wodurch 624 Testsignale möglich sind. Bei der maximalen Rackanzahl von 8 können somit 4992 Testsignale generiert werden.
Zur Steuerung des Testsystems kann mit jedem Board über folgende zusätzliche Schnittstellen kommuniziert werden: • 2 UARTS
• I x USB 1.1
• 1 x iOOMBit FastEthernet
Mögliche Testszenarien
Gebäudeüberwachungssystem-Tester
In modernen Gebäuden befindet sich eine Vielzahl an Sensoren (z.B. für die Klimatisierung, Bewegungsmeldern, Rauchmelder...). In einem Katastrophenfall oder anderen außergewöhn-lichen Ereignissen müssen sehr viele Signale gleichzeitig und richtig verarbeitet werden. Um neben einzelnen Sensoren auch das Zusammenspiel aller testen zu können, bietet sich der Einsatz dieses saklierbaren Testsystes an, mit dem „worst case"- Szenarien simuliert werden können.
Testsystem für Autoboardcomputer
Moderne Autos sind voll gepackt mit Elektronik und Überwachungssystemen.
Es gibt einerseits sicherheitskritische Signale, welche zum ESP-, ABS-, Brems-, Airbag- oder Motorsteuerungssystem gehören, andererseits Signale, welche von der Klimaanlage oder von der Audiosteuerung generiert werden.
Das hier dargestellte skalierbare Testsystem ist in der Lage, die Signale der Messwertaufnehmer zu ersetzen. Somit ist es einfach möglich, verschiedenste Szenarien und Betriebszustände, die während eines Fahrbetriebs auftreten, zu simulieren.
Besonderheiten des erfindungsgemäßen Testsystems
Steuerung über Ethernet
Das Laden der I/O-Daten und das Steuern des Testsystems passiert über die FastEthernet- Interfaces jedes Boards. Die GUI steuert über diese Verbindungen das Testsystem.
Hohe I/O Anzahl
Bis zu 624 synchronisierte I/O-Signale pro T°stsystem-Rack. Maximal 4992 frei über die GUI konfigurierbare digitale Testsignale bei 8 Racks Viele Fast Ethernet und Serielle Verbindungen nach außen.
Erweiterung von asynchronen I/Os
Durch die zusätzlichen 2 x 76 I/O Signale zweier erweiterter Boards in einem Rack ist es möglich, diese I/O Signale dort zu verwenden, wo keine Synchronisation mit den restlichen 624 Signalen des Testsystems benötigt wird. Somit kann ein Rack bis auf maximal 776 Testsignale ausgebaut werden wobei 624 synchron arbeiten, 152 asynchron (Abb. 50).
8.4 Bildverarbeitung:
Das RTS-DSP Board kann auch zur Bildverarbeitung genutzt werden. Diese Eigenschaft ist durch die zwei an der Frontplatte ausgeführten 26-poligen Buchsen gegeben. Diese sind als LVDS Anbindung an das Board als ein Camera Link konfigurierbar. Dadurch können entweder Kamera Module mit einem Camera Link Ausgang, bzw. das RTS-DSP-Board als Videogenerator verwendet werden. Im ersten Fall funktioniert das RTS-DSP-Board als ein Frame-Grabber und kann auch weitere Algorithmen zwecks Bildverarbeitung im FPGA und im DSP beinhalten. Relevante Informationen können dann per Ethernet an einen Computer oder auch weitere RTS-DSP-Boards weitergereicht werden. Im zweiten Fall können Generator Konfigurationsdaten an das RTS-DSP-Board per Ethernet von einem PC aus übertragen werden, auf dem Board dann die auszugebenden Signale im DSP oder FPGA berechnet werden und über den Camera Link entweder an weitere Boards oder externen Frame Grabber ausgegeben werden (Abb. 51 , 52).
In Abbildung 53 ist erkennbar, dass eine sehr große Rechenleistung mittels der RTS-DSP- Boards zusammengeschaltet werden kann und die Information per Weiterschleifen über die doppelt ausgeführten Camera Links weitergereicht bzw. Ergebnisse ausgegeben werden können. Konfiguration und Evaluation kann natürlich über Fast Ethernet von einem zentralen PC oder eben unter den einzelnen Boards erfolgen.
8.5 Number Cruncher / Distributed Computing Durch die geballte Rechenleistung der Hardware bietet es sich an, rechenintensive Aufgaben, insbesondere aus dem Feld der numerischen Simulation, auf diese Plattform auszulagern. Insbesondere lassen sich aus verschiedenen kommerziellen Programmpaketen zur numerischen Berechnung am PC (wie etwa Matlab/Simulink von The MathWorks) automatisch Programme in üblichen Programmiersprachen (wie etwa C) erstellen, mit geeigneten Compilern (für den Texas Instruments TMS320C6416 etwa Code Composer Studio) daraus ausführbare Programme erstellen.
Diese Programme können dann mit über ein geeignetes Übertragungsmedium (etwa Ethernet oder JTAG) auf das Board überspielt werden. Soweit das eingesetzte Protokoll nicht vollständig in Hardware unterstützt wird (wie etwa JTAG), sondern höhere Verarbeitungsschritte benötigt (etwa Ethernet) wird dazu ein vorab im Flash-Speicher des RTS-DSP Boards abgelegtes Boot-Programm verwendet, das diese höheren Protokollschichten abarbeitet. Es soll dabei insbesondere auf die Möglichkeit hingewiesen werden, dass dieses Programm neben der Abarbeitung des Protokolls zusätzliche Rechenoperationen bietet. Insbesondere ist es möglich das zuletzt generierte Paket aus der PC Umgebung mit der Möglichkeit der Protokollabarbeitung zu kombinieren und so wahlweise Rechenaufgaben zu erledigen oder das System für neue Rechenaufgaben vorzubereiten.
Alle oben genannten Schritte lassen sich dabei bequem durch Skripte steuern, so dass für den Benutzer der ausgelagerten Rechenleistung keine zusätzlichen Arbeiten anfallen, sondern die Aufgaben in der gewohnten PC Umgebung erstellt werden und die Resultate wieder auf in PC Umgebung präsentiert werden. Die Tatsache, dass zwischendurch nicht der PC, sondern das RTS-DSP Board gerechnet hat, ist für den Benutzer nur an der Geschwindigkeitssteigerung feststellbar.
Natürlich ist auch die Rechenleistung eines RTS-DSP Boards begrenzt. Es besteht daher auch die Option mehrere Boards gleichzeitig mit Rechenaufgaben zu beschicken. Sofern sich das Problem gut in parallele Teilprobleme zerlegen lässt besteht die Möglichkeit jedem Board ein oder mehrere solcher Teilprobleme zuzuweisen und dann alle Boards parallel rechnen zu lassen. Ist das Problem nicht so gut zerlegbar, bietet sich dennoch oft die Möglichkeit es in verschiedene Stufen zu gliedern, und nach dem Vorliegen der ersten Teilergebnisse der ersten Stufe bereits mit der Berechnung der zweiter (und in Folge weiterer) Stufe(n) zu beginnen, ehe die erste Stufe abgeschlossen ist. In beiden Fällen wird effizient Parallelverarbeitung betrieben und die Rechenleistung des Gesamtsystems gegenüber einem einzelnen RTS-DSP Board gesteigert. und die Rechenleistung des Gesamtsystems gegenüber einem einzelnen RTS-DSP Board gesteigert. Im folgenden wird der wesentliche Inhalt der österreichischen Patentanmeldung A 904/2003 wiedergegeben, der Basis für wesentliche Teile der Erfindung darstellt und deren Offenbarung damit in die vorliegende PCT-Anmeldung integriert wird bzw. deren Merkmale mit den in dieser Anmeldung geoffenbarten Merkmalen kombiniert werden.
Anhand von angeschlossenen 24 Figuren wird diese Basiserfindung näher erläutert:
Es zeigen:
Fig. 54 einen Übertragungsrahmen bei GSM-Mobilfunk; Fig. 55 einen Übertragungskanal zwischen GSM-Sender und GSM-Empfänger; Fig. 56 ein Beispiel für einen Funk-Übertragungskanal im städtischen Bereich; Fig. 57 ein Blockschaltbild des erfindungsgemäßen Kanalsimulators; Fig. 58 ein Blockschaltbild von N miteinander gekoppelten Kanalsimulatoren; Fig. 59 ein Blockschaltbild eines aus integrierten Schaltkreisen aufgebauten Kanalsimulators; Fig. 60 den Aufbau eine COST-Struktur;
Fig. 61 eine symbolische Darstellung von Makro-, Mikro- und Pikozellen in einem GSM-Netz; Fig. 62 das Prinzip eines geometrisch stochastischen Kanalmodells GSCM; Fig. 63 das geometrisch stochastische Kanalmodell in einem kartesischen Koordinatensystem; Fig. 64 Pfade im GSCM;
Fig. 65 Beispiel ein Azimut-Delay-Power-Spectrum ADPS; Fig. 66 ein Power-Delay-Profile und ein Azimut-Power-Spectrum; Fig. 67 ein Diagramm zur Bestimmung von Scatterer-Positionen; Fig. 68 ein Diagramm der Simulationsgenauigkeit in Abhängigkeit von der Scattererzahl; Fig. 69 ein Jacobian-„Badewannen"-Diagramm aus einer Jacobian-Transformation; Fig. 70 ein Diagramm für die Amplituden-Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung bei einem Rayleigh-Prozess;
Fig. 71 ein Diagramm für die Phasen-Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung bei einem Rayleigh-Prozess;
Fig. 72 eine Summenvektordarstellung von Mehrwegkomponenten; Fig. 73 eine Darstellung der durch den Hochfrequenz-Träger bedingten Phasenverschiebung eines Übertragungskanals;
Fig. 74 ein Diagramm der durchschnittlichen Dämpfung zwischen Sende- und Empfangsstation in Abhängigkeit des Abstandes zueinander, nach dem COST-Hata-Modell bzw. dem COST-Walfish-Ikegami-Modell;
Fig. 75 ein Flussdiagramm des grundlegenden Aufbaus des Simulationsalgorithmus; Fig. 76 ein Flussdiagramm des Ablaufs der Kanalsimulation; und Fig. 77 ein Diagramm mit Beispielswerten von CAS, CDS und Shadowing; Die Erfindung wird im folgenden anhand eines Mobilfunksystems, wie z.B. GSM, erläutert, ist aber nicht darauf beschränkt. Andere Anwendungen der Erfindung betreffen die Entwicklung und Erforschung von intelligenten Antennensystemen, insbesondere die Erprobung von Algorithmen zur Veränderung der Richtcharakteristik solcher intelligenter Antennensysteme. Weitere Anwendungen betreffen Funkmikrophonsysteme und drahtlose Funknetze (Wireless LAN). Allgemein bietet die Erfindung die Möglichkeit ein Abbild eines Funkübertragungskanals zwischen einem Funksender und einem Funkempfänger bereitzustellen, so dass zugunsten von Labortests auf teure und zeitaufwändige Feldversuche verzichtet werden kann, wobei der simulierte Funkübertragungskanal jederzeit reproduzierbar ist. Dabei können mit dem erfindungsgemäßen Kanalsimulator im Labor beliebige Beeinträchtigungen und Beeinflussungen des Funkübertragungskanals durch Umgebungsbedingungen oder unvollkommene Funkausrüstung nachgestellt werden. Der erfindungsgemäße Kanalsimulator arbeitet in Echtzeit, wobei auch die Parameter des simulierten Funkübertragungskanals in Echtzeit verändert werden kann. Weiters kann der Kanalsimulator für Langzeitmessungen eingesetzt werden und können während der Simulation einzelne Datensegmente ausgewählt und analysiert werden. Optional kann der Kanalsimulator mit einer Rauschquelle zur Nachbildung von Kanalrauschen ausgestattet sein, wobei die Rauschquelle auf einem Pseudo-Zufallsgenerator basieren kann.
Zur besseren Verständlichkeit der nachfolgenden Beschreibung wird zunächst ein Funkübertragungssystem anhand des GSM-Übertragungsprinzips erläutert.
Übertragungsprinzipen von GSM
Bei GSM-Mobilfunknetzen werden (Sprach-)lnformationen als digitale Daten übertragen. Um eine möglichst große Anzahl von Verbindungen zu ermöglichen, verwendet GSM ein TDMA- (Time Division Multiplex Access) und FDMA- (Frequency Division Multiplex Access) Zugriffsverfahren (Frequenz- bzw. Zeitvielfach). Das bedeutet, dass alle Verbindungen auf unterschiedliche Frequenzen und/oder unterschiedliche Zeitrahmen aufgeteilt werden. Der zeitliche Ablauf wird in sogenannte Zeitrahmen strukturiert, wobei jeder einzelne Rahmen einem bestimmten Gesprächsteilnehmer zugeordnet ist. Jedem Gespräch ist somit eine Frequenz und ein Zeitrahmen zugeordnet.
Als Modulationsverfahren wird bei GSM „gaussian minimum shift keying" (GMSK) verwendet, das ein Phasenmodulationsverfahren ist. Die Information steckt dabei in den Phasenübergängen, wobei aufgrund der Modulation mit Gauss-Impulsen die Kanalbandbreite lediglich 20OkHz beträgt. GSM kann als ein schmalbandiges System angesehen werden. Die Simulation der Übertragung über einen schmalbandigen Kanal ist wesentlich einfacher als jene eines breitbandigen Kanals. Der Grund liegt einfach darin, dass unterschiedliche Frequenzen unterschiedliches Übertragungsverhalten aufweisen. Hindernisse wie Häuser oder Berge reflektieren unterschiedliche Frequenzen verschieden gut. Daher kann davon ausgegangen werden, dass alle Spektralanteile eines Signals mit einer schmalen Bandbreite von 20OkHz gleichartig reflektiert werden. Da die Bandbreite bei GSM 20OkHz beträgt, sind die Trägerfrequenzen in einem Frequenzabstand von 20OkHz angeordnet, wobei z.B. bei GSM900 in Downlink-Richtung (d.h. bei Übertragung von einer Basisstation zu einer Mobilstation) zwischen 935MHz und 960MHz 124 Trägerfrequenzen untergebracht sind. Jeder dieser Kanäle ist wiederum in acht Timeslots (TS) unterteilt, was als TDMA (Time Division Multiple Access) bezeichnet wird, wobei für jeden GSM-Teilnehmer ein Timeslot eines Übertragungskanals vorgesehen ist. Somit können bei diesem TDMA- Verfahren bis zu acht Mobilfunkübertragungen die gleiche Frequenz innerhalb einer Zelle verwenden. Zur Simulation einer GSM-Übertragung von der Basisstation zur Mobilstation wird daher nur ein Timeslot benötigt. Ein Timeslot besteht wiederum aus 156,25 Bits, welche verschiedene Funktionen haben. Fig. 1 zeigt einen GSM-Übertragungsrahmen, bestehend aus acht Zeitschlitzen, wobei der detailliert dargestellte Timeslot Nr. 2 einen Burst aufweist, wie er bei einer lnformations(Sprach)-Übertragung auftritt
Fig. 55 zeigt ein Blockschaltbild eines GSM-Funkübertragungssystems, mit einem GSM- Sender, der Sendesignale ausstrahlt, einem Übertragungskanal, in dem die Sendesignale übertragen werden, und einem GSM-Empfänger, der die übertragenen Signale empfängt. Der GSM-Sender besitzt einen Kanalcodierer, der dem zu übertragenden Datenstrom weitere redundante Bits zur Fehlererkennung und Fehlerkorrektur hinzufügt, um Störungen im Übertragungskanal, die zu falsch übertragenen Bits führen, am Empfänger korrigieren zu können. Dabei werden zyklische Codes mit Fehlererkennung und -korrektur verwendet. Der Bitstrom am Ausgang des Kanalcodierers wird mit Hilfe des GMSK-Modulators moduliert, wobei dadurch Signale erzeugt werden, deren Informationsinhalt in den Phasenübergängen liegt. Der GSM-Empfänger weist einen GMSK-Demodulator auf, um die empfangenen Signale zu demodulieren.
Zusätzlich zu den beschriebenen Verfahren TDMA bzw. FDMA wird bei GSM noch eine spezielle Art des SDMA (Space Division Multiplex Access) verwendet, indem das gesamte Sendegebiet eines Mobilfunknetzes in einzelne (Funk-)Zellen unterteilt wird. Die Unterteilung des Sendegebietes in Zellen ermöglicht die Verwendung gleicher Frequenzen in einander nicht überlappenden Zellen, ohne dass Gleichkanal-Interferenzen auftreten. Man unterscheidet bei den Zellen zwischen Makro-, Mikro- und Picozellen, deren Eigenschaften weiter unten näher erklärt werden.
Der Übertragungskanal zur Funksignalausbreitung Die Qualität jeder Funkübertragung wird vor allem durch den Übertragungskanal zwischen Sender und Empfänger beeinflusst, in dem die Ausbreitung der Funkwellen stattfindet. Ein Beispiel für einen Übertragungskanal im städtischen Bereich wird anhand von Fig. 56 erläutert.
Im freien Raum breiten sich Funkwellen unabhängig von ihrer Frequenz geradlinig aus. In der Atmosphäre jedoch beeinflussen verschiedene Faktoren die Ausbreitungscharakteristik von Funkwellen. Die Dämpfung der Funkwellen ist dabei abhängig von ihrer Frequenz. Während niedrige Frequenzen kaum durch atmosphärische Störungen gedämpft werden, tritt bei höheren Frequenzen ab ca. 12 GHz bereits bei Nebel oder Regen eine starke Dämpfung durch Streuung und Absorption auf.
Es existieren in der Realität immer auch zusätzliche Hindernisse im Ausbreitungspfad der Funkwellen. Je nach örtlicher Begebenheit können dies Bäume, Berge, einzelne Gebäude oder in Städten die Straßenschluchten sein, die die direkte Sichtverbindung zum Sender (Line-of-Sight - LOS) behindern. Solche Hindernisse werden zusammenfassend als Streuobjekte, Scatterer oder Streuer bezeichnet. Ebenso wie die Dämpfung in der Atmosphäre sind auch die Einflüsse von Streuobjekten auf die Funkwellen frequenzabhängig. Die Funksignale werden von den Streuobjekten zumeist nicht komplett absorbiert (Abschattung), sondern können durch diese reflektiert werden. Sind die Streuobjekte kleiner oder gleich der Wellenlänge des Signals, kann es an diesen gestreut werden. Die Streuung bewirkt, dass das Signal in viele Einzelsignale aufgespaltet wird, die in verschiedene Richtungen weiterlaufen. Ein Signal wird besonders in Städten oft mehrmals an Gebäuden reflektiert und wandert so die Straßen entlang, bis es den Empfänger erreicht. Das gesendete Signal kann sich dabei in mehrere Komponenten, sogenannte Mehrwegkomponenten (multi path components - MPC) aufteilen, die den Empfänger auf unterschiedlichen Pfaden erreichen. Diese Mehrwegausbreitung (multi path propagation - MPP) hat zwei wesentliche, die Übertragungsfehlerrate erhöhende Effekte auf die Ausbreitung der Funkwellen und damit auf die Signalstärke, die beim Empfänger eintrifft. Zum einen kommt es durch die unterschiedlich langen Wege vom Sender zum Empfänger zu einer Laufzeitdispersion (delay spread), indem die Mehrwegkomponenten eines einzelnen Sendesignals den Empfänger auf verschiedenen Wegen und damit auch zu verschiedenen Zeitpunkten erreichen. Der Sendeimpuls wird dadurch zeitlich verbreitert bzw. verschmiert. Als Folge davon werden einzelne Signale überlagert, was als Intersymbolinterferenz ISI bezeichnet wird. Typische Werte für die Laufzeitdispersion in Städten liegen bei ca. 3 μs bis zu ca. 12 μs. GSM muss bis zu Laufzeitunterschieden von bis zu 16 μs funktionieren. Der andere durch Mehrwegausbreitung auftretende Effekt ist das sogenannte Fading. Eine bewegte Mobilstation als Empfänger empfängt im Allgemeinen ein Mehrwegsignal, das zeit- und ortsabhängig ist. Die verschiedenen Signalanteile, die beim Empfänger eintreffen, können daher verschieden lange Wege zurückgelegt haben. Unter diesen Signalanteilen kann auch ein solcher sein, der einen direkten Pfad zwischen Sender und Empfänger zurückgelegt hat (Line of Sight). Gegenüber diesem direkten Pfad besitzen andere Signalanteile eine Zeitverzögerung und dadurch eine Phasenverschiebung. Diese überlagern sich an der Antenne der Mobilstation und können einen größeren Empfangspegel als der ohne Mehrwegkomponenten ergeben (konstruktive Interferenz). Im ungünstigsten Fall können sich diese Mehrwegkomponenten jedoch gegenseitig durch destruktive Interferenz auslöschen. Im letzen Fall spricht man von Schwund (Fading). Im Allgemeinen macht sich dieser Effekt durch periodische Pegeleinbrüche im Empfangssignal bemerkbar, und zwar in Abständen in der Größenordnung der halben Wellenlänge. Weil sich diese Einbrüche ziemlich schnell wiederholen (die Zeit, um diese Strecke mit einer mittleren Geschwindigkeit zu durchqueren, liegt ungefähr im Millisekundenbereich), wird dieser Schwund auch als schnelles Fading (fast Fading) bezeichnet. Eine andere Bezeichnung für diesen Schwund ist Small Scale Fading. Die Fadingeinbrüche werden umso kleiner, je stärker eine der Komponenten des Mehrwegsignals gegenüber der anderen Komponenten ist. Bei direkter Sichtverbindung zwischen dem Sender und Empfänger gibt es meist eine solche dominierende Signal-Komponente. Man nennt einen Übertragungskanal, welcher eine dominierende Signal-Komponente hat, einen Rice-Kanal und dementsprechend spricht man von Rice'schem - Fading.
Eine andere Art von Pegeleinbrüchen des Empfangssignals ist das langsame Fading (Slow Fading). Das wird durch großräumige Hindernisse in der Sichtlinie zwischen Sender und Empfänger hervorgerufen. Aufgrund dieser Hindernisse verschwinden Übertragungswege, und es kommen neue hinzu. Das Fehlen dieser direkten Signalkomponente (Line of Sight) macht sich im Empfangssignal als Dämpfung bemerkbar. Solche Hindernisse, die Abschattungen verursachen, können für eine Mobilstation in Strecken bis 100 Metern wirksam bleiben. Die Zeit, um diese Strecke mit einer mittleren Geschwindigkeit zu durchqueren, liegt ungefähr im Sekundenbereich. Das ist verglichen mit der Periode der Pegeleinbrüche beim Fast Fading sehr lang, und entsprechend wird dieser Schwund als langsamer Schwund bezeichnet (Slow Fading). Eine andere Bezeichnung für diesen Schwund ist Large Scale Fading.
Hardwarearchitektur des erfindungsgemäßen Kanalsimulators
Um die oben beschriebenen Einflüsse, denen ein Übertragungskanal ausgesetzt ist, im Labor untersuchen und reproduzierbar nachvollziehen zu können, wurde der vorliegende Kanalsimulator zur Simulation zumindest eines Übertragungskanals zwischen Sendesignale ausstrahlenden Sendern und Empfängern eines digitalen oder analogen Funkübertragungssystems entwickelt, der in einem Ausführungsbeispiel in Fig. 57 im Blockschaltbild dargestellt ist. Der Kanalsimulator umfasst eine Vielzahl von Signaleingängen, an die Sendesignale repräsentierende Eingangssignale angelegt werden können. Insbesondere umfasst der Kanalsimulator einen Eingang für analoge Niederfrequenzsignale (anal. NF in), die von einem Eingangs-Analog/Digital-Wandler (A/D) in digitale Signale umgewandelt werden; einen Eingang für analoge Hochfrequenzsignale (anal. HF in), die in einem Mischer in analoge Basisbandsignale umgewandelt und anschließend in einem Analog/Digital-Wandler (A/D) in digitale Signale umgewandelt werden; einen Eingang für digitale Basisbandsignale (dig. BB in), die einer Differenzsignalschaltung (Low Voltage Differential Signaling LVDS) zugeführt werden. Die digitalen oder digitalisierten Eingangssignale werden einer Signalverarbeitungseinheit zugeführt, die aus einem Field Programmable Gate Array (FPGA) und einem digitalen Signalprozessor DSP besteht. Ein Steuerungsmittel (μC) steuert das Field Programmable Gate Array FPGA und den digitalen Signalprozessor DSP und bildet eine Schnittstelle zu einer Bedieneinheit. SYNCJn und SYNC_out Leitungen dienen dazu, N Kanalsimulatoren zu koppeln, um die Anzahl der berechenbaren Kanäle zu vervielfachen, wie im Blockschaltbild von Fig. 58 dargestellt, wobei alle N Kanalsimulatoren von einer Bedieneinheit GUI gesteuert werden.
Wieder auf Fig. 57 Bezug nehmend, stellen die Steuerungsmittel μC der Signalverarbeitungseinheit FPGA, DSP ein oder mehrere durch Kanalparameter definierte(s) Kanalmodell bereit, das/die die Signalformungseigenschaften zumindest eines zu simulierenden Übertragungskanals festlegt/festlegen. Erfindungsgemäß bildet die Signalverarbeitungseinheit FPGA, DSP anhand der Kanalparameter das eingestellte Kanalmodell als geometrisches Modell mit einer Vielzahl von Streuobjekten ab und wendet dieses geometrische Modell zur Formung des Eingangssignal an, um somit in Echtzeit- Berechnung des Ausbreitungsverlaufs von Mehrwegkomponenten des Eingangssignals ein Ausgangssignal zu erzeugen, wobei die Mehrwegkomponenten durch Streuung, Reflexion und Beugung des Eingangssignals an den Streuobjekten des geometrischen Modells hervorgerufen werden. Die Ausgabe des Ausgangssignals erfolgt entweder über einen Digital/Analog-Wandler (D/A) als analoges Niederfrequenzsignal (anal. NF out), oder über einen Digital/Analog-Wandler (D/A) und einen Mischer, der das Signal in den Hochfrequenbereich transformiert, als analoges Hochfrequenzsignal (anal. HF out), oder direkt über eine Differenzsignalschaltung (LVDS) als digitales Basisbandsignal (dig. BB out). In der dargestellten Ausführungsform der Erfindung bildet die Signalverarbeitungseinheit das geometrische Modell des Kanalmodell durch Multiplikation der Mehrwegkomponenten des Eingangssignals und anschließende Überlagerung der Mehrwegkomponenten ab, wobei zusätzlich die Mehrwegkomponenten mit Gewichtsfaktoren gewichtet werden, die bestimmte physikalische Effekte des zu simulierenden Übertragungskanals entsprechen, wie sie sich aus den Kanalparametern des Kanalmodells ergeben. Die Simulationsberechnung kann dabei gemäß der folgenden Formel erfolgen:
Y = H*X
NXS If FC '^FS
H = HL0S + ∑HNS(k) + ∑H Fs(n,m) k-0 n,m
Y... komplexes Ausgangssignal des Kanalsimulators
H... komplexe Impulsantwort des Kanalsimulators
X... komplexes Eingangssignal des Kanalsimulators
HLOS- ■ ■ komplexe Impulsantwort der Line-of-Sight (LOS)-Komponente
HNS(k)... komplexe Impulsantwort des k-ten Scatterers (Streuobjekt) im
„near scatter düster"
NNS. • ■ Anzahl der Scatterer in der „near scatter area"
HFS(Π, m)... komplexe Impulsantwort des m-ten Scatterers im n-ten
„far scatter düster"
NFC... Anzahl der „far scatter düster"
NFS... Anzahl der Scatterer in einer „far scatter area"
Aufgrund der exakten Berechnung und der erwünschten Echtzeitfähigkeit ergeben sich äußerst hohe Anforderungen an die Rechenleistung des Kanalsimulators, welche die Verarbeitungsgeschwindigkeiten von derzeitigen digitalen Signalprozessoren übersteigen, da solche Prozessoren die Signalverarbeitung rein sequentiell durchführen. Aus diesem Grund wurde beim dargestellten Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Kanalsimulators die Signalverarbeitungseinheit mit einer hybriden Architektur realisiert, welche den Signalprozessor DSP für die gesamten geometrisch-statistischen Berechnungen und die Ermittlung der Gewichtsfaktoren, sowie das ReId Programmable Gate Array (FPGA) zur Durchführung der Multiplikationen der Mehrwegkomponenten mit den Gewichtsfaktoren sowie der Überlagerung der gewichteten Mehrwegkomponenten vorsieht. Ein Blockschaltbild eines Aufbaus des erfindungsgemäßen Kanalsimulators mit integrierten Schaltkreisen ist in Fig. 59 dargestellt. Dabei werden über eine 96-polige Steckerleiste die Eingangs- und Ausgangssignale und die Stromversorgung geführt. Als FPGA kommt der Typ Xilinx® Virtex 2 zur Anwendung, der eine eigene Channel Engine bildet und eine Architektur mit hochgradig paralleler Verarbeitung aufweist und darüber hinaus rekonfigurierbar ist. Dieser Bausteine kann mittels der Hardwareprogrammiersprache VHDL konfiguriert werden. Neben der Einbindung eigener synthesefähiger VHDL -Bibliothekselemente werden Soft- und Hardmacros unterstützt. Softmacros sind parametrisierbare digitale Grundstrukturen wie Zähler, Speicher usw., die in das Design blockweise integriert werden. Hardmacros sind fertig entwickelte Funktionsblöcke mit abgeschlossener interner Platzierung und Verdrahtung. Bei dem verwendeten Virtex 2 Baustein sind vierzig 18bit x 18bit Multiplizierer und genauso viele RAM-Blöcke als Hardmacros vorhanden. Dies verdeutlicht neben der Geschwindigkeit, mit der Operationen durchgeführt werden, die Vorteile von FPGAs gegenüber DSPs. Der digitale Signalprozessor DSP ist ein Typ DSP TMS320C6416 von Texas Instruments®. Die Firmware sowohl des FPGA als auch des DSP befindet sich in einem Flash Memory 2+2 MByte, das über einen Datenbus (External Memory Interface) EMIF B mit dem FPGA und dem DSP verbunden ist. Der DSP ist über einen weiteren Datenbus EMIF A mit zwei 32 MByte SDRAM Bänken verbunden. Das FPGA ist über eine 32 Bit breiten Speicherdatenbus mit einem Flash-Memory, einem Expansion Stecker, einem SDRAM und einem Schnittstellenbaustein vom Typ Motorola® Coldfire MCF5272 verbunden, der verschiedene genormte Schnittstellen ansteuert, wie eine serielle RS232- Schnittstelle, eine USB-Schnittstelle und eine Ethernet-Schnittstelle.
Die gesamte Simulationsumgebung wird von einem nicht dargestellten Personal Computer (PC) gesteuert. Je nachdem, welches Umgebungsszenario (Radio Environment) für die Signalübertragung gewählt wird, werden Initialisierungsdaten vom PC zum DSP übermittelt. In dem DSP wird zunächst das Sendesignal generiert und vorbereitet. Außerdem wird das Sendesignal moduliert und werden die geometrischen Berechnungen durchgeführt. Die modulierten Daten werden im nächsten Schritt an den FPGA weitergegeben, in dem die eigentliche Signalbeeinflussung des Kanals durchgeführt wird.
Für den Entwurf der Hardware-Struktur ist die genaue Aufgabenteilung zwischen DSP u. FPGA entscheidend. Diese wurde wie folgt gewählt:
• Für das Simulieren von Signalverfälschung in einem Funkübertragungskanal werden folgende Störungen infolge der Mehrwegausbreitung in der Channel- Engine berechnet: o Dämpfung im Kanal o Phasenverschiebung infolge Mehrwegausbreitung o Signalverzögerung als Folge der unterschiedlich langen Wege der Mehrweg komponenten o Änderungen der Kanalparameter innerhalb eines Timeslots aufgrund der Bewegung des Empfängers.
• Zusätzlich ist in der Channel-Engine ein Rauschgenerator zur Simulation des Rauschens im Funkübertragungskanal implementiert, wobei die Rauschleistung variierbar ist
• Neben den erwähnten Effekten werden in der Channel Engine noch Störsignale aus anderen Quellen dem Sendesignal überlagert
• Um eine kontinuierliche Datenverarbeitung und somit eine hohe Datenrate zu erreichen, ermöglicht das Channel-Engine-Modell eine kontinuierliche Kommunikation mit dem DSP.
• Als Eingangssignal der Channel Engine wird das komplexe Sendesignal in der Darstellung mit Betrag und Phase verwendet. Am Ausgang der Channel-Engine soll das berechnete Empfangssignal in der Darstellung mit Real- und Imaginärteil auftreten.
Das geometrisch stochastische Kanalmodell
Vorzugsweise kommt beim erfindungsgemäßen Kanalsimulator ein geometrisch stochastisches Kanalmodell GSCM zum Einsatz, das die derzeit besten Simulationsergebnisse erzielt. Um dieses GSCM zu verstehen, ist es nötig, einige Grundbegriffe von Kanalmodellen zu erläutern.
Unter der Bezeichnung Übertragungskanal (bzw. Mobilfunkkanal bei Mobilfunknetzen) versteht man die Summe aller Ausbreitungsbedingungen der gesamten Strecke zwischen Sender und Empfänger. Die Atmosphäre (mit Schneefall, Regen,...), Städtebau (Straßen, Gebäuden,...), Landschaften (Wälder, Berge,...), Fahrzeuge, Menschen, usw. tragen jeweils für sich in bestimmtem Ausmaß zur gesamten Wellenausbreitung bei. Oft ist es in der Mobilkommunikation notwendig, bestimmte Effekte isoliert zu untersuchen. Wegen der hohen Zahl der beeinflussenden Faktoren ist es äußerst schwierig, den Einfluss der Effekte als Gesamtes zu untersuchen. Im Zusammenhang mit dem Aufbau und der Standardisierung von Mobilfunksystemen spielen die Übertragungseigenschaften des Mobilfunkkanals eine wichtige Rolle. Aufgrund der Vielzahl von Erscheinungen bei der Freiraumausbreitung (z.B. Reflexionen, Streuungen) von Wellen kann eine vollständige qualitative und quantitative Beschreibung des Übertragungskanals praktisch nur durch Kanalmessungen unter realen Einsatzbedingungen erfolgen. Da solche Messungen jedoch sehr zeit- und kostenaufwändig sind, ergibt sich die Forderung nach geeigneten Modellen, um so das Übertragungsverhalten des Mobilfunkkanals möglichst realitätsnah nachzubilden. Als Hilfsmittel dafür werden Kanalmodelle benötigt, die anhand von empirischen Ausbreitungsmessungen gewonnen werden.
Die Ausbreitung von Funkwellen ist stark von den oft extrem unterschiedlichen topographischen und physikalischen Merkmalen der Umgebung abhängig. Zur Einstufung dieser Vielzahl von Gegebenheiten wurde eine standardisierte Struktur aus drei Ebenen von COST259 SWG2.1 definiert, die in Fig. 60 dargestellt ist. Die oberste Ebene enthält eine erste Unterscheidung der Zelltypen. Für jeden Zelltyp wurden einige REs (radio environment) festgelegt, wobei alle deren Abkürzungen mit einem „G" für „general" beginnen, um zu betonen, dass ein RE eine ganze Klasse von Ausbreitungskonstellationen mit ähnlichen oder typischen Merkmalen beschreibt.
Für jeden Zelltyp wiederum in Ebene 2 des Modells verschiedene typische Umgebungen (Radio Environments) definiert. Weiters wird für die typischen Umgebungen ein Satz von Parametern definiert, die in die auf diesem Modell basierenden Simulationen einfließen. Diese werden in Externe, Lokale und Globale Parameter aufgeteilt. Externe Parameter sind jene, die für alle Simulationen gleich bleiben, z.B. Frequenz, durchschnittliche Höhe der Basisstationen (BS) und Mobilstationen (MS), durchschnittliche Distanz zwischen MS und BS usw. Die globalen Parameter beeinflussen in erster Linie die Wahrscheinlichkeitsdichte der lokalen Parameter. Der Einfluss der lokalen Parameter ist in der Ebene 3 des COST- Modells zu sehen. Zu den lokalen Parametern zählen Angaben über Größe, Platzierung und elektrische Beschaffenheit von Objekten (Berge, Gebäude, ...), die in bestimmten Simulationsszenarios definiert werden. Bei der Simulation beeinflussen diese Parameter folgende Simulationsgrößen:
• Anzahl der Richtungen, aus denen reflektierte - bzw. LOS-Wellen eintreffen
• Phasenverschiebung des Empfangsignals
• Verzögerung der Mehrwegkomponenten
• Anzahl der Streuergruppen ( Cluster ).
In Fig. 61 ist ein GSM-Netz mit Makro-, Mikro- und Piko-Funkzellen dargestellt.
Makrozellen sind Funkzellen, die in der Lage sind, ein großes Gebiet abzudecken. Sie werden ausschließlich in Gebieten mit wenig Gesprächsaufkommen verwendet. Diese Zellen haben die größten Radien mit einem Ausmaß zwischen 1km und 10km und sind somit ausschließlich für den Freiland-Bereich konzipiert. Die Antennen sind oberhalb des Niveaus der umliegenden Gebäudedächer moniert.
Mikrozellen werden in Gebieten eingesetzt, in denen ein großes Gesprächsaufkommen herrscht, z.B. in Städten. Die Sendeleistung dieser Funkzellen ist sehr gering, sie decken ein Gebiet ab das etwa der Reichweite der Basis eines DECT Haustelefons entspricht. Durch die geringe Reichweite dieser Antennen können innerhalb einer Stadt zum Beispiel die Sendefrequenzen sehr oft wiederholt werden, folglich kann das GSM-Netz in diesen Gebieten ausreichend Gesprächskanäle zur Verfügung stellen.
Pikozellen sind kleiner als Mikrozellen. Sie sollen meistens nur innerhalb eines Gebäudes eine Versorgung gewährleisten.
Im Gegensatz zu den durch empirische Ausbreitungsmessungen gewonnenen Kanalmodellen basiert das geometrisch stochastische Kanalmodell auf der exakten geometrischen Bestimmung einer stochastisch, also zufällig erzeugten virtuellen Landschaft, deren Übertragungseigenschaften mit Hilfe von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen und Leistungsprofilen beschrieben werden.
Die Ausbreitungsbedingungen eines jeden REs werden durch gewisse spezifizierte Parameter, Wahrscheinlichkeitsdichte-Funktionen (probability density function - PDF) und Leistungsprofile (power profiles) beschrieben. Da sie die Ausbreitungsbedingungen des vollkommenen REs charakterisieren, werden sie globale Parameter (GP) genannt. Diese dienen als Schlüsselparameter und liefern die notwendige Information für grundlegende Systemdesign-Entscheidungen über Modulationstechnik, Burst-Länge, Codierungsschema, etc. Globale Parameter werden durch umfassende Messkampagnen gewonnen.
Als weiterer Teil in der Anordnung sind die Scatterer zu finden. Jeder dieser Scatterer trägt eine Signal-Mehrwegkomponente MPC. Messungen haben ergeben, dass Scatterer vorwiegend in Gruppen (Cluster) auftreten, innerhalb derer die Reflexionspunkte mehrerer MPCs so dicht beieinander liegen, dass sie annähernd die gleichen Ausbreitungsbedingungen erfahren und den Empfänger annähernd zeitgleich erreichen. Diese lokalen Streuungen ereignen sich typischerweise im nahen Umkreis um die Mobilstation MS, welche dann als Near Scatterer (NS) im Near Cluster (NC) verteilt sind. Aber auch an entfernten Objekten können sich Reflexionen ereignen. Diese Gebiete werden als Far Cluster (FC) bezeichnet und beinhalten Far Scatterer (FS) (Fig.62). Für die BS wird in Makrozellen angenommen, dass die Antenne hoch genug platziert ist, sodass sich hier keine lokalen Reflexionen ereignen und es somit für die BS keinen Near Cluster gibt. Fig. 62 zeigt das Prinzip eines geometrisch stochastischen Kanaimodells GSCM. Die Basisstation BS steht im Ursprung des Koordinatensystems und hat somit die Koordinaten:
Figure imgf000062_0001
Ihre Höhe hBs wird abhängig vom RE bestimmt und beschreibt die zentrale Position der BS- Antenne. In der Zelle kann naturgemäß nur eine BS vorkommen, es kann aber mehrere BS- Antennen geben.
Eine Mobilstation kann normalerweise im Bereich zwischen den Innen- und Außengrenzen frei bewegen. Ihre Position ist durch die kartesischen Koordinaten:
Figure imgf000062_0002
bestimmt, wie in Fig. 63 dargestellt.
Die erfindungsgemäße Kanalsimulation erfolgt durch eine exakte Berechnung des Ausbreitungsverlaufs der einzelnen Mehrwegkomponenten des Signals, welche durch Streuung, Reflexion und Beugung an den entsprechend dem gewählten Kanalmodell und statistischen Modellen angeordneten Streuobjekten (Streuer, Scatterer) hervorgerufen werden (ray tracing).
Es werden die einzelnen physikalischen Effekte eines Kanals errechnet, welche durch eine statistische Verteilung von Streuern und statistisch zufällig verteilten Visibility Regions (Bereichen mit Abschattung) berücksichtigt. Daraus werden Gewichtsfaktoren berechnet, welche die einzelnen physikalischen Effekte des Kanals subsumieren. Die Simulation erfolgt durch Multiplikation der Mehrwegkomponenten, welche entsprechend den Ausbreitungspfaden zeitlich gegenüber dem Basisbandsignal verzögert wurden, mit dieser Gewichtsfaktoren und durch Überlagerung dieser gewichteten Mehrwegkomponenten. Dies entspricht der Überlagerung der Mehrwegkomponenten und dem Entstehen von Interferenz in der Realität.
Softwarearchitektur des erfindungsgemäßen Kanalsimulators
Ermittlung der Gleichungen zur Berechnung der Gewichtsfaktoren anhand des GSCM Cluster und Scatterer
Messungen haben gezeigt, dass in einigen REs die Laufzeiten der Mehrwegkomponenten (MPC, multipath component) nicht gleichverteilt sind, sondern typischerweise in Gruppen die Empfangsantenne erreichen. Diese haben verhältnismäßig hohe Amplituden, die entweder durch die Nähe zum Empfänger oder durch die große Reflexionsfläche begründbar sind. Die MPC-Gruppen kommen alle aus etwa der gleichen Richtung, was darauf schließen lässt, dass die Funkwellen an einem relativ großen Objekt (großes Gebäude, Berg, Baum, etc.) reflektiert werden, welches sowohl zur BS als auch zur MS Line-of-Sight (LOS) hat. Sie werden im Modell in Form von Clustern repräsentiert und die Reflexionspunkte werden als Scatterer bezeichnet (siehe Fig.64). Cluster sind also Gebiete, in denen eine bestimmte Anzahl von Scatterern positioniert ist. Die minimale Anzahl der Cluster ist immer 1 , da der Near Cluster in jedem Fall existiert (NCI, min=1 ). In mehreren Messungen wurde festgestellt, dass Far Cluster in der GTU- und der GRA-Umgebung sehr selten sind. Darum wurden für diese REs in COST207 keine Far Cluster vorgeschlagen. Für die Umgebungen GBU und GHT existiert im Mittel ein Far Cluster, jedoch wurden auch schon fünf und mehr solcher Cluster in Messungen registriert. Um daher im Modell eine bessere Übereinstimmung mit der Realität zu bekommen, wird die Anzahl der Cluster stochastisch modelliert, sodass mitunter auch mehrere Cluster auftreten können und deren Anzahl sich bei der Fortbewegung der MS verändern kann.
Ein allgemeines Modell zur Beschreibung unregelmäßig auftretender Ereignisse ist der Poisson point process PPP(m). Kalkuliert man eine minimale Anzahl fixer Cluster NCI.min ein, so ergibt sich die Gesamtzahl der Cluster mit Ncι = Na,mia + PPP(m)_ (1 )
Die Parameter NCI.min und m sind globale Parameter. Mit PPP(m) wird die Anzahl zusätzlicher Cluster (Far Cluster) errechnet. Der Poisson-Point-Process erzeugt aus einer Gleichverteilung eine Poisson-Verteilung
Figure imgf000063_0001
indem er jenes minimale y sucht, für das die Bedingung
P(O)+ P(l)+ ... + P(y) ≥ U(0,ϊ) (3) erfüllt ist. Dieses y ist das Ergebnis von PPP(m). U(0,1) ist eine Zufallszahl aus einer Gleichverteilung zwischen 0 und 1.
Die Wahrscheinlichkeit des Auftretens von Clustern ist gleich groß an jedem Punkt innerhalb eines bestimmten Bereichs um die BS. Im Modell werden sie daher mit einer Gleichverteilung in diesem Bereich ausgestreut. Die Position eines Clusters wird über dessen Mittelpunkt
Figure imgf000064_0001
bestimmt, der den maximalen Abstand dmax zur BS nicht überschreiten darf. Die Lage der Far Cluster kann sich nicht verändern, weil sie fest stehende Objekte in der Landschaft repräsentieren. Der Near Cluster (i=1 ) stellt hingegen das Umfeld der MS dar, daher ist x, C/,1 ≡ X ■MS (5)
Die Lage eines k-ten Scatterers im Cluster i wird mit seinen kartesischen Koordinaten
ΛSi,k
XSt,J ~ ySijc (6)
Jsijz J dargestellt und seine Position mit Abstand, Azimut und Elevation zur BS
"SiJt ~ x SiJc pStt
Figure imgf000064_0002
errechnet. Bei einem Clusterradius RCI kann ein Scatterer maximal RCI+dCI,i von der BS entfernt sein. Da nun die Lage eines Scatterers genau bestimmbar ist, kann die Signallaufzeit τSi,j über diesen Pfad exakt errechnet werden, c ist die Lichtgeschwindigkeit.
Figure imgf000064_0003
τSi,k ~ (8)
In Folge steht zur Vereinfachung der Schreibweise als Index von scatterer-bezogenen Parametern nur mehr der Buchstabe „s" (z.B. τs).
Die Gruppenbildung von MPCs konnte mit Hilfe der Messung des Azimuth-Delay-Power- Spectrum (ADPS) festgestellt werden. Dieses zeigt, mit welcher Leistung und zeitlichen Verzögerung die einzelnen MPCs aus welcher Azimut-Richtung eintreffen, wie in Fig. 65 dargestellt.
Als Untergruppe zum ADPS gibt es auch das Power-Delay-Profile (PDP) und das Azimut- Power-Spectrum (APS). Das PDP zeigt, mit welcher Leistung und zeitlichen Verzögerung die MPCs den Empfänger erreichen. Das APS zeigt hingegen, aus welcher Azimut-Richtung die einzelnen Leistungsspektren eintreffen (Fig.66). Der Winkel 0° entspricht hier der LOS- Richtung zum Sender oder zum Cluster. Analog dazu gibt es das Elevation-Power-Spectrum (EPS).
Aus der Information über Azimut und Verzögerung kann auch die geographische Position eines Scatterers ermittelt werden. Ist die Signallaufzeit einer MPC bekannt, so kann der Scatterer nur auf einer Ellipse um BS und MS liegen, wie in Fig. 67 dargestellt. Die tatsächliche Lage befindet sich dort, wo eine Gerade im Azimut-Winkel φ die Ellipse schneidet.
Das GSCM sieht eine Gewichtung der Scatterer vor, die deren „Flächen" entsprechen soll. Diese Gewichtung ist abhängig von der MS-Position und kann sich somit durch die Fortbewegung der MS zeitlich verändern. Ein Teil dieser Gewichtung wird durch die ADPS- Funktion Ps(Δτ,Δφ,Δθ) gegeben, die die Dämpfung der Scatterer abhängig von ihrer Position im Cluster bestimmt. Durch diesen Zusammenhang wird ein Cluster charakterisiert. Seine Eigenschaften hängen somit von seiner Position, den Spreads (CDS, CAS, CES), der Leistung und der Form ab. Die ADPS-Formel wird in Makrozellen für jeden einzelnen Cluster angewandt und bildet die am Empfänger typische exponentiell abfallende Form im PDP und die Laplace'sche Form des APS und EPS realer Messwerte gemittelt nach.
Figure imgf000065_0001
Dazu gibt es auch die vereinfachte Version, die die Elevation nicht beinhaltet:
1 1 -*L ~4ϊ
P,(άτ,Aφ) = T—p- e *' e (10)
Die Funktion bewirkt, dass MPCs mit einer größeren Laufzeit und von der LOS-Richtung weiter abweichende Pfade stärker gedämpft werden. Sie wurde aus den Ergebnissen vieler Messkampagnen entwickelt. Mit Δφ wird der Azimut-Winkel zwischen der LOS-Komponente und der MPC aus der Sicht des Empfängers angegeben. Als Verzögerung ΔT ist der Laufzeitunterschied zwischen LOS-Pfad und dem vollständigen Scatterer-Pfad (Sender- Scatterer-Empfänger) einzusetzen - dies zumindest ergab sich aus der Analyse des Simulators. Beim LOS-Pfad handelt es sich im Falle eines Far Clusters um die Strecke BS- Far-Cluster-Zentrum-MS. Durch diese Festlegung kann es passieren, dass einige MPCs ein negatives T aufweisen. Da die Formel nur für positive Verzögerungen ausgelegt ist, muss die Amplitude der entsprechenden Scatterer auf Null gesetzt werden.
Anzahl der Scatterer
In COST259 gibt es keine allgemeingültige Aussage über die Anzahl der zu verwendenden Scatterer. Die notwendige Anzahl der Scatterer NS für eine bestimmte Simulation hängt von der System-Bandbreite und der Richtcharakteristik der Antenne ab. Für Trägerfrequenzen zwischen 500MHz und 3GHz wurde eine Anzahl von 20 MPCs bei Makrozellen-Messungen in Turin (in der San Francisco Bucht) wahrgenommen. Die Auflösung zur Aufzeichnung der Verzögerungen lag bei dieser Untersuchung bei 100ns. Durch Anwendung höherer Auflösungen und besserer Antennenarrays sollten viel mehr MPCs identifiziert werden können.
Für eine Simulation ist es oft notwendig, die Zahl der Scatterer pro Cluster genügend groß anzusetzen, damit jeder Cluster auch sicher Small-Scale-Fading verursachen kann. Für die ausreichende Modellierung dieses Fadings wird ein Minimum von sieben Scatterem vorgeschlagen. Um jedoch eine höhere Auflösung in Verzögerung und Azimut zu erreichen, empfiehlt COST259 eine noch größere Anzahl an MPCs pro Cluster. Je mehr Scatterer das Modell zur Simulation verwendet, desto exakter kann das Small-Scale-Fading nachgebildet werden. Der Zusammenhang zwischen der Anzahl der Scatterer und dem relativen Fehler ist in dem Diagramm von Fig. 68 dargestellt.
Clusterformunq und Scattererverteilung
Zur Verteilung der Scatterer muss zunächst Form und Größe des Clusters bekannt sein. Da dazu in COST259 keine exakten Aussagen vorkommen, ergeben sich die Erklärungen in diesem Kapitel aus der GSCM-Analyse und damit einhergehenden Interpretationen. Normalerweise wird ein Cluster als Zylinder dargestellt, da jedoch im GSCM keine Elevation vorgesehen ist, kann ein Cluster zweidimensional als Kreis in der Grundfläche behandelt werden. Das APS zeigt die Leistung der MPCs in Abhängigkeit von ihren Azimutwinkeln an. Dabei ist zu beobachten, dass der größte Teil der Leistung eines Clusters in einem relativ kleinen Winkel eintrifft. Würde man aus Sicht des Empfängers alle MPCs im Winkelbereich zwischen -π und +π berücksichtigen, müsste der Cluster unendlich groß sein. Genauso kann es durch die exponentielle Form des PDP vorkommen, dass nach unendlich langer Zeit eine sehr schwache Leistungskomponente am Empfänger eintrifft, was ebenfalls durch einen unendlich großen Clusterradius hervorgerufen wird.
Um diesen aber auf einen realistischen Wert festzusetzen, begnügt man sich mit einem willkürlichen, aber großen Prozentsatz der M PC-Gesamtleistung eines Clusters (beispielsweise 99%) und vernachlässigt MPCs mit zu großem Azimut oder mit zu großer Verzögerung zum Pfad über die Clustermitte. Dadurch entstehen Grenzen, die den Cluster bilden. Da die Bestimmung des korrekten Radius über einen ausgewählten Prozentsatz jedoch relativ rechenintensiv wäre, bedient man sich eines einfachen Modells. Der Clusterradius wird von Delay und Azimut Spread abhängig gemacht, die ein Maß für die Streuung der Verzögerungen und des Azimuts darstellen und hauptsächlich als Eingangswerte für die Berechnung von PDP und APS verwendet werden. Der Radius in Abhängigkeit der Distanz des Clusters zur BS wird durch den CAS mit
RAS = x, CIj • sini (*J (11) errechnet. Der Clusterradius aufgrund des CDS ergibt sich mit *r, = c - SτJ - 3 (12)
Da der Cluster kreisförmig angenommen wird, wird der größere der beiden Radien als Clusterradius Rα verwendet.
Die Verteilung der Scatterer im Cluster wird stochastisch ermittelt und hat einen großen Einfluss auf das Aussehen des ADPS. Formel (9) bzw (10) entstammen aus COST259 und wurden für eine Gleichverteilung der Scatterer ausgelegt. Nur auf diese Art bekommen das PDP und das APS ihre charakteristischen Formen. Wäre die Auftrittswahrscheinlichkeit PDF und somit die Dichte der Scatterer in Nähe des Clusterzentrums unterschiedlich zur Dichte am Clusterrand, so würde die Summe aller MPCs das resultierende ADPS verzerren. Die Gleichverteilung der Scatterer erfolgt mit
Figure imgf000067_0001
wobei rs der Abstand des Scatterers vom Clusterzentrum und U(0,1 ) eine Gleichverteilung zwischen 0 und 1 ist. Die zugehörigen Azimut-Winkel unterliegen einer Gleichverteilung zwischen 0° und 360°.
Jacobian-Transformation
Bei der Anordnung der Streuer wurde eine Gleichverteilung der Streuer innerhalb eines Clusters angenommen. Aus der ADPS ist allerdings ersichtlich, dass diese Gleichverteilung nur eine Näherung ist. Nun ist es erforderlich, diese Ungenauigkeit zu kompensieren. Dies erfolgt über die Jacobian-Transformation.
Der Zusammenhang zwischen Scatterer-Position in der Funkzelle und seiner Dämpfung wird über die Jacobian-Transformation J(xs,ys) beschrieben. Dieses stochastische Modell im GSCM versucht, die Auftrittswahrscheinlichkeit (PDF) eines Scatterers abhängig von seinem „Standort" zu transformieren und daraus einen Dämpfungswert für ihn zu bestimmen. J(xs,ys) ist genau genommen allerdings kein Dämpfungs-, sondern ein Verstärkungsfaktor, der für alle Scattererpositionen Werte kleiner 0 dB annimmt.
x . _ (BxsdMS + x]B + CdI15 + 2Cxsdm + Cx] + By) + Cy) ) ϋ ü , wobei
B = ^dM 2 S + 2xsdMS + x) + y) und (15)
C = U + y] (16)
Liegt ein Scatterer im Bereich der LOS zwischen BS und MS, so weist dieser eine wesentlich stärkere Dämpfung auf als welche, die sich außerhalb dieses Pfades befinden. Dadurch bildet sich eine Art „Badewanne", wie im Diagramm von Fig. 69 dargestellt. Dieser Umstand wurde durch ADPS-Messungen herausgefunden und in das das COST259-Modell abbildende GSCM aufgenommen.
Shadowing
Einen wichtigen Faktor für die Eigenschaften des Mobilfunkkanals stellt das Shadowing (Abschatten) dar. Dieser Effekt tritt auf, wenn durch ein Objekt in der Landschaft der direkte Ausbreitungspfad zwischen BS und MS unterbrochen ist (NLOS). Als Sender sind dabei die BS oder die MS zu sehen, jedoch wirken auch alle Scatterer als solche. Bei der Bewegung der MS durch die Funkzelle tritt in der Realität immer wieder dieser NLOS-FaII auf, sodass die „Sichtbarkeit" der BS oder eines Far Clusters unterbrochen ist. Einzig der Near Cluster ist ständig sichtbar, da er die unmittelbare Umgebung der MS repräsentiert. Das Erscheinen und Verschwinden von Sendern wird mit dem Konzept der Visibility Regions VR modelliert. Dieses sieht die Generierung von kreisförmigen Gebieten vor, deren Mittelpunkt in einem maximalen Abstand zur BS dco (cut-off distance) liegt. Wenn sich die MS in einer solchen Region aufhält, kann sie abhängig vom Typ der VR einen Cluster oder die BS „sehen". Außerhalb dieses Gebiets kann der entsprechende Sender nicht gesehen werden. Somit wird zwischen LOS-Visibility Region und Cluster Visibility Region unterschieden, wobei erstere nur die LOS zur BS bestimmen und die Cluster-VR die Sichtbarkeit aller MPCs in einem bestimmten Far Cluster festlegt. Wichtig ist, dass für jeden Far Cluster eigene Cluster-VRs angelegt werden müssen. Dieses Modell ist in COST259 allerdings nur sehr vage beschrieben, weshalb sich die folgenden Ausführungen großteils aus der Analyse des bestehenden Kanalmodells ableiten.
Die Verteilungsdichte eines VR-Typs pc leitet sich aus der statistischen Auftritts- Wahrscheinlichkeit ab und wird mit
Figure imgf000068_0001
berechnet, wobei für m die mittlere Anzahl zusätzlicher Cluster und für rc der Radius des entsprechenden VR-Typs einzusetzen ist. Die Cluster-VRs werden auf der Fläche innerhalb der Cut-off-Distanz dco gleichverteilt. Ihre Anzahl NVR,CI,I wird so, bestimmt, dass das Verhältnis der Fläche aller VRs zur Gesamtfläche innerhalb der Cut-off-Distanz der Wahrscheinlichkeit von Cluster-Visibility entspricht. Das Ergebnis muss auf den nächstgelegenen ganzzahligen Wert auf- oder abgerundet werden. Das Vorhandensein von Sichtbarkeit ist durch Vα gegeben.
Figure imgf000068_0002
Figure imgf000069_0001
Die Anzahl der LOS-VRs wird bestimmt mit
Figure imgf000069_0002
wobei auch dieses Ergebnis auf den nächstgelegenen ganzzahligen Wert auf- oder abgerundet werden muss. Sie werden in Abstand zur BS und in Azimut gleichverteilt, woraus eine Abnahme der Verteilungsdichte in Richtung Zellgrenze resultiert. Dies erscheint auch logisch, denn je weiter sich die MS von der BS entfernt, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Objekte in der Landschaft die direkte Sichtverbindung verdecken.
Mit dem Ausdruck Large-Scale-Fading werden Veränderungen der gemittelten Leistung des empfangenen Signals beschrieben, wenn ein zeit- oder raumveränderlicher Mehrwegekanal als Übertragungsmedium verwendet wird. Normalerweise bleiben diese Mittelwerte für kurze Zeit- oder Raumabstände annähernd konstant. Die Hauptursache für das Auftreten von Large-Scale-Fading liegt in der Veränderung der Kanaleigenschaften, die entstehen, wenn sich die MS in eine oder aus einer VR bewegt. Dieser kausale Zusammenhang hat zu dem Begriff Shadow Fading geführt, der des Öfteren auch anstelle Large-Scale-Fading verwendet wird. Bei der Durchführung zahlreicher Messungen hat sich ergeben, dass die mittlere Leistung bei einer Bewegung über eine Distanz von über zehn Wellenlängen des Sendesignals ungefähr konstant bleibt. In der Simulation müssen die entsprechenden Parameter erst nach Zurücklegen dieser Distanz aktualisiert werden.
Small Scale Fading
Der Ausdruck Small-Scale Fading beschreibt die raschen Amplitudenänderungen eines von einem zeit- oder raumveränderlichen Mehrwegekanal empfangenen Signals. Diese schnellen Veränderungen können schon bei MS-Bewegungen in der Größenordnung einer Wellenlänge λ auftreten. Sie werden durch konstruktive oder destruktive Überlagerung der zeitverzögerten und mit unterschiedlichen Phasenlagen eintreffenden MPCs verursacht. Small-Scale-Fading wird oft auch als Fast Fading oder Short-Term Fading bezeichnet. Die Untersuchungen des Small-Scale-Fading basieren meistens auf Messkampagnen, viele Studien der vergangenen Jahre erhielten ihre Ergebnisse auch durch Simulationen zur deterministischen Ausbreitungs-Vorhersage. Das weitest verbreitete Modell für Small-Scale Fading ist die Annahme einer Rayleigh-Fading-Amplitude. Die Rayleigh-Verteilung
Figure imgf000070_0001
entsteht bei einer Amplitudenverteilung einer Summe a einer großen Anzahl von unkorrelierten rotierenden Vektoren mit gleicher Amplitude und gleichverteilter Phase. Fig. 70 und Hg. 71 zeigen für den Rayleigh-Prozess die Wahrscheinlichkeitsdichteverteilung (Probability Density Function PDF) für Amplitude und Phase. Diese zeigt, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Amplitude a (bzw. Phase φ) auftreten kann. Nimmt man nun an, dass das empfangene Signal a(t) aus der Überlagerung einer Vielzahl unkorrelierter MPCs (mit ungefähr den gleichen Amplituden) besteht, lässt sich die Auftrittswahrscheinlichkeit der zeitabhängigen Amplitude \a(t)\ als Rayleigh-Verteilung beschreiben. Die Phase des resultierenden Vektors <fi(a(t)) wird im Intervall [-TΓ, π] gleichverteilt. Die Varianz des Fadingprozesses 2σ2 entspricht der Signalleistung und kann daher aus dem Ergebnis des Large-Scale-Fading-Modells bestimmt werden. Die Rayleigh- Verteilung kann in unkorrelierte Gauß-Verteilungen (Mittelwert 0) für den Real- und den Imaginärteil des Vektors a zerlegt werden, das ist vorteilhaft für Simulationszwecke (siehe Fig. 72).
Für den Fall, dass eine der MPCs die LOS-Komponente zwischen BS und MS darstellt, modelliert man die Fadingamplitude durch die Rice-Verteilung
Figure imgf000070_0002
Diese Verteilung beschreibt die Amplitudenverteilung des resultierenden Vektors a, der aus der Summe aus einem dominanten Vektor und einer Vielzahl viel kleinerer unkorrelierter Vektoren mit gleicher Amplitude und gleichverteilter Phase besteht. Das Rice'sche Fading kann daher als Überlagerung einer dominanten Komponente (BS-MS-LOS) mit einem Rayleigh-Fading-Signal interpretiert werden. Der Parameter /0(x) in Formel (22) ist die modifizierte Bessel-Funktion O-ter Ordnung
I0(x) = ±-)e*→dφ. (23)
Der Parameter p2 beschreibt die Leistung der Rayleigh-verteilten Komponente. Wenn keine dominante Komponente vorliegt (NLOS; d.h. (F=Q), verwandelt sich die Rice-Verteilung infolge in eine Rayleigh-Verteilung. Das Verhältnis zwischen der Leistung der LOS- Komponente und der Leistung der Rayleigh-Komponente wird als Rice'scher K-Faktor K=pz/(2σz) bezeichnet, welcher somit die Abweichung vom Rayleigh-Fading präzise beschreibt und ein Maß für die Stärke der LOS ist. Phasenverschiebung durch den HF-Träger
Um den Kanal mit möglichst niedrigen Frequenzen berechnen zu können, wird als Modulatorsignal bloß das entsprechende Basisbandsignal verwendet. Damit dennoch die Einflüsse durch die schnell veränderlichen Phasenlage des Modulatorsignals im Ausgangssignal sichtbar wird und die Small-Scale-Fading-Einbrüche entstehen können, wird das Gewicht eines jeden Pfades mit einer zusätzlich Phasendrehung ψ versehen, welche von der richtigen Trägerfrequenz fc des Modulators abhängt. Außerdem wird die Länge des gesamten MPC-Pfades d zwischen BS (, Scatterer) und MS berücksichtigt (Fig.73). Diese Berechnungsmethode kann jedoch nur bei schmalbandigen Mobilfunksystemen angewandt werden. φ(d) = 2πfc - = 2π- (24) c λ
Doppler-Effekt
Durch die relative Bewegung der MS zum Sender erfährt eine MPC eine Frequenzverschiebung. Eine Welle breitet sich in Luft mit der Lichtgeschwindigkeit c aus. Bewegt sich (im Downlink) die MS mit einer Geschwindigkeit vres auf die BS zu, so „sieht" sie die Ausbreitungsgeschwindigkeit als Summe vres+c und eine Wellenlänge λ wird entsprechend schneller durchlaufen. Somit erscheint die Welle an der bewegten MS nicht mit der Sendefrequenz fc , sondern verschoben um die Dopplerfrequenz fD.
Figure imgf000071_0001
Sie ist abhängig von der Relativgeschwindigkeit v, der Lichtgeschwindigkeit c sowie Ω, dem Winkel zwischen dem Bewegungsvektor und dem Ausbreitungsvektor. Selbiges Prinzip gilt analog dazu auch im Uplink. Wenn die MS sich vom Sender wegbewegt, dann wird fD negativ. Als Sender wird nicht nur die BS gesehen, sondern auch die einzelnen Scatterer wirken als solche.
Übereinstimmung mit Messungen
Die Leistungsverluste einer Funkübertragungsstrecke im freien Raum werden durch die Pfaddämpfung (Pathloss) beschrieben. Diese wird mit dem COST-Hata-Modell (für GRA und GHT) bzw. mit dem COST-Walfish-Ikegami-Modell (für GTU und GBU) errechnet. Beide Methoden ergeben die durchschnittliche Dämpfung zwischen Sende- und Empfangssignal abhängig von der BS-MS-Distanz, wie im Diagramm von Fig. 74 dargestellt. Sie wurden erstmals in COST231 beschrieben und für die Anwendung in COST259 geringfügig angepasst. Es ist zu beachten, dass diese Modelle nur für Schmalband-Kanalsimulatoren gültig sind.
Es stellte sich heraus, dass die errechneten Gewichtsfaktoren einen mittleren Dämpfungsverlauf ergeben, der mit den gemessenen Werten nach COST Hata und COST Walfish-Ikegami nicht genau übereinstimmt. Diese Ungenauigkeit ist u. a. auf die Einschränkung des Kanalmodells auf Single bounced MPCs (einfache Reflexionen) und auf die Beschränkung der Anzahl der MPCs zurückzuführen. Es muss daher eine Anpassung der Formeln an die gemessenen Werte vorgenommen werden.
Um dies zu erreichen, wird vor der eigentlichen Kanalsimulation die Monte-Carlo-Simulation durchgeführt. Dabei wird für LOS, Near-CIuster und Far-Cluster je eine Tabelle mit Korrekturwerten errechnet. Ein solcher Wert zeigt die korrigierte Pfaddämpfung LMC(dMs) einer MPC in Abhängigkeit von der BS-MS-Distanz. Er dient zur Regelung der Dämpfung einer einzelnen MPC und hilft, die Gesamtdämpfung des Kanals in der späteren Simulation an die Kurven von COST Hata bzw. COST Walfish-Ikegami anzupassen. Die Simulation muss für jedes der vier RE eigens durchgeführt werden, und auch die Fälle Uplink und Downlink benötigen verschiedene Korrekturwerttabellen. Die folgende Ablauf-Beschreibung entstammt der Analyse des bestehenden Kanalmodells.
Nach Festlegung des RE wird in einem nach den beschriebenen COST-Spielregeln ausgewürfelten Kanal der Radius zwischen Zellmitte und äußerer Grenze in 128 gleich große Schritte unterteilt. Diese Schrittanzahl ergibt später auch die Anzahl der Einträge pro Tabelle. Für die Anzahl der Schritte könnte aber jeder beliebige ganzzahlige Wert verwendet werden. Weil sich die MS im Bereich zwischen Zellmitte und innerer Grenze nicht aufhalten darf, werden die zugehörigen Korrekturwerte einer Tabelle Null gesetzt. Nun wird die MS mit 0MS=45° auf die innere Grenze gesetzt und es beginnt der erste Simulationsdurchlauf, indem jeder MPC eine von der Pfaddämpfung abhängige Dämpfung
^MC Ψm ) = <Γ ΛO O (26)
zugewiesen wird. Durch die Simulation des Kanals für den Zeitpunkt t=0 kann die Gesamtleistung des Empfangssignals bzw. die Dämpfung des Kanals für diese MS-Position berechnet werden (Kapitel O). Sie stimmt durch den sehr fiktiv angenommenen LMc-Wert nicht mit der geforderten COST-Pfaddämpfung überein. Deshalb werden aus LMC über das Verhältnis zwischen ermittelter Dämpfung der Cluster (Uos, Lws. Lps) und COST- Pfaddämpfung L drei Korrekturwerte
Lcorr,LOS = LMC -^ψ- (l + K0), (27)
L T _ — _ T . _ L_M__v! + L εj7äO- . 1 + Kn o. /OΩ\
^corrM - -0MC τ „ ' [έö)
L K0
T - T LNS + LFS A + K0
^corr.FS ~ ^MC τ v \£v)
L K0
bestimmt. Auch der Rice-Faktor K0 fließt in die Berechnung mit ein.
Der erste Durchlauf ist somit beendet. Es werden anschließend 500 dieser Durchläufe bei unveränderter MS-Position wiederholt, wobei jedoch die Ausführung der „Landschaft" (Anzahl, Positionen und Größen von Clustern, Scatterem und Visibility Regions) jedes Mal neu ausgewürfelt wird. Somit ergeben sich 500 verschiedene /.coπ-,xxx-Werte, deren Mittelwert den richtigen Korrekturfaktor LMC(dMs) ergibt.
Zum Korrekturwert LMC aus der Monte-Carlo-Simulation wird für jeden Far Cluster eine zusätzliche Pfaddämpfung Ladd (auch dieser Faktor ist mathematisch eine Verstärkung) addiert.
Lcυ = LMC +Ladd [dB] (30)
Ladd = U(0,20) + Tcυ ~ τ° [dB] , (31 ) μs wobei T0 die Laufzeit der BS-MS-LOS-Komponente und U(a,b) eine Gleichverteilung zwischen a und b kennzeichnet. Diese Formeln schließen mit ein, dass bei Far Clustern eine größere Ausbreitungs-Verzögerung und eine stärkere Dämpfung vorkommen, welches durch Messungen auch bestätigt wurde.
Kanal-Ausgangssignal
Aufgrund der bisherigen Ausführungen ergeben sich nun für die Gewichtsfaktoren folgende
Gleichungen:
±L» — 1 AKn aωs{t,τ,φ) = ABSA(φMS)-AMSA(φMStBS)ΛV° MCfi - SsfΛ -1020 ° - e* (32)
Figure imgf000073_0001
A .... Antennengewinn
LMc .... Korrfakt. Aus MC-Simulation
K0 Rice-faktor
Ssf .... Shadowing-Fading-Faktor Phi .... Phasenkorrektur zur Trägerberücksichtigung
Ps ... APDS
J .... Jacobian Transformation (Korrektur zischen gleichverteilter Streuer und APDS)
Vci .... Visibility Region d. Clusters
Laut COST259 wird beim APS zwischen Uplink und Downlink unterschieden, daher werden für diese beiden Fälle verschiedene Pfadgewichtsberechnungen im Kanalmodell benutzt.
Figure imgf000074_0001
Figure imgf000074_0002
-s,ye» (35)
Die Pfadgewichte stellen den jeweiligen Anteil einer MPC an der Gesamtdämpfung des Kanals dar. Sie werden mit dem um die Signallaufzeit verzögerten Eingangssignal multipliziert, und die Summe aller Produkte addiert mit den beiden Rauschpegeln ergibt das Empfangssignal.
In Fig. 75 ist der grundlegende Aufbau des Simulationsalgorithmus für eine Antenne skizziert. Die Berechnung der Line-of-Sight-Komponente (LOS), der Near-Scatterer- Komponenten (NS) sowie der Far-Scatterer-Komponenten (FS) muss für jede zu simulierende Antenne getrennt erfolgen, weil jede Antenne durch die räumliche Distanz zueinander eine andere Kanalübertragungsfunktion besitzt.
Ablauf der Kanalsimulation
Im Folgenden wird der Ablauf der erfindungsgemäßen Kanalsimulation anhand des
Flussdiagramms von Fig. 76 erläutert.
Das Programm beginnt abhängig vom Benutzerwunsch mit der Initialisierung der ausgewählten Funkzelle und des Modulators. Im Setup werden die geographischen Gegebenheiten des Kanals nach vorgegebenen Kriterien ausgewürfelt und alle Startwerte der veränderlichen Parameter berechnet. Somit können die Pfadgewichte für den Zeitpunkt t=0 bestimmt werden.
Im Anschluss daran tritt das Programm in eine Schleife ein, welche die Aufgabe hat, die Pfadgewichte und das Ausgangssignal des Kanals für den Zeitraum eines Zeitschlitzes zu berechnen. Zuerst wird der Modulator aufgerufen und erstellt das Eingangssignal. Danach folgt die Durchführung des Small-Scale-Update, dessen Aufgabe es ist, die für das Smail- Scale-Fading zuständigen schnell veränderlichen Parameter zu aktualisieren und die Pfadgewichte für jeden Zeitpunkt im Ahstand der Symboldauer T zu ermitteln. In Abhängigkeit davon wird zuletzt in der GSCM-Channel-Engine das Ausgangssignal bestimmt.
Immer, wenn die Schleife nun von neuem durchlaufen wird, muss geprüft werden, ob sich die MS schon weiter als die Distanz von 10 Wellenlängen bewegt hat. In diesem Fall wird nach dem Modulatoraufruf das Large-Scale-Update durchgeführt, um eine Aktualisierung der langsam veränderlichen Kanalparameter vorzunehmen.
Die Anzahl der Schleifendurchläufe wird durch den Benutzer bestimmt, indem er die Anzahl der zu simulierenden TDMA-Frames festlegt, wobei die Berechnung eines Frames acht
Durchläufe benötigt. In den folgenden Absätzen ist eine genaue Beschreibung der einzelnen
Ablaufschritte zu finden.
Initialisierung
• Die Initialisierung beginnt mit einigen Abfragen an den Benutzer. Er wird um die Eingabe des gewünschten REs und des Modulators gefragt, weiters hat er die Anzahl der zu simulierenden TDMA-Frames, welche der acht Zeitschlitze simuliert werden sollen und die Samplingrate anzugeben.
• Es folgt die Initialisierung der MS-Startposition und -Drehung, der Antennenmuster, der Anzahl der Far Cluster und der Störabstände von Rauschen und Interferenz.
• Für die eigentliche Kanalsimulation werden die Korrekturwerttabellen aus der Monte- Carlo-Simulation geladen. Wird diese selbst ausgeführt, geschieht an diesem Punkt nichts.
• Alle COST-Parameter aus den entsprechenden Tabellen werden bestimmt.
• Die MS-Geschwindigkeit in x- und y-Richtung wird durch den Benutzer festgesetzt. .
• Die Parameter des gewählten Modulators werden initialisiert.
Setup: Berechnung der Startwerte
• Festlegen der Trägerfrequenz des Senders zur Berechnung der Wellenlänge λ
• Positionierung der Mobilstationen, Near- und Far Cluster
• Initialisierung der Shadowing- und Spread-Tabellen
• Interpolation des Shadowing-Wertes
• Interpolation von Cluster Azimut Spread und Cluster Delay Spread
• Interpolation der Korrekturwerte
• Erzeugen der Visibility Regions
• Prüfen, ob sich die MS in einer der VRs aufhält
• Ausstreuen der Scatterer
• Berechnung der Distanzen und Winkel aller MPCs in der Zelle
• Berechnung von Pfadgewichtskomponenten
• Bestimmung des richtungsabhängigen Antennengewinns Berechnen der ersten Pfadαewichte
Nun können die Pfadgewichte für den Zeitpunkt t=0 mittels Small-Scale-Update ermittelt werden.
Compute Channel
Dieser Bereich der Simulation ist als Schleife realisiert, wobei ein Durchlauf das Ausgangsignal des Kanals für die Dauer eines Zeitschlitzes simulieren kann. Dazu werden die bereits berechneten Pfadgewichte für den aktuellen Zeitpunkt (Beginn des Zeitschlitzes) verwendet und die Pfadgewichte für den Zeitpunkt am Ende des Zeitschlitzes ermittelt. Fordert der Benutzer für den aktuellen Zeitschlitz die Ausgabe eines Ausgangssignals, so wird zwischen den zueinandergehörigen Pfadgewichten in einem Zeitraster der Größe der GSM/EDGE-Symboldauer T interpoliert. Durch Multiplikation des Eingangssignals mit den Pfadgewichten und die Summation der Produkte wird das Ausgangssignal für jeden dieser Zeitpunkte erzeugt. Da die Pfadgewichte am Ende des Zeitschlitzes gleich sind mit denen am Beginn des folgenden Zeitschlitzes, müssen auch in jedem weiteren Schleifendurchlauf von Compute Channel nur die Pfadgewichte am Zeitschlitzende bestimmt werden. Im Detail werden in einem Durchlauf die folgenden Schritte durchlaufen.
Modulatoraufruf
In diesem Abschnitt wird der gewünschte Modulator aufgerufen, um dessen Basisbandsignal mit zufällig gewählten Datenbits zu erstellen. Wurde jedoch kein Modulator ausgewählt, so wird das Eingangssignal konstant auf den Wert x(f)=1 gesetzt.
Larqe Scale Update
Das Large-Scale-Update (LS-Update) aktualisiert Werte, die Large-Scale-Fading verursachen und daher nur nach einem zurückgelegten MS-Weg von zehn Wellenlängen neu bestimmt werden müssen. Somit wird dieser Programmteil nicht in jedem Durchlauf von
Compute Channel aufgerufen. Dieser Umstand bringt Vorteile in der Performance des
Kanalsimulators, da sich die Aktualisierung vieler dieser Werte als sehr rechenintensiv darstellt.
• Neupositionierung von NC und NS
• Neubestimmung aller Distanzen und Winkel zwischen BS-NS
• Interpolation der Korrekturwerte
• Interpolation von Cluster Azimut Spread und Cluster Delay Spread
• Berechnung von Pfadgewichtskomponenten
• Prüfen, ob sich die MS in einer der VRs aufhält
• Bestimmung des richtungsabhängigen Antennengewinns Small Scale Update
Im Small-Scale-Update werden die schnell veränderlichen Werte im Kanal berechnet und die
Pfadgewichte aller MPCs bestimmt.
• Abhängig von der Geschwindigkeit in x- und y-Richtung wird die MS dort positioniert, wo sie sich am Ende des aktuellen Zeitschlitzes befinden wird.
• Daraus werden alle Distanzen und Winkel zwischen MS-NS1 MS-FS bzw. MS-BS bestimmt.
• Die Signallaufzeit und die Phasenverschiebung jeder MPC werden über die Distanzen exakt berechnet.
• Interpolation des Shadowing-Wertes
• Abhängig von der LOS-Visibility wird der Rice-Faktor ermittelt.
• Aus allen ermittelten Werten werden für jede MPC die Pfadgewichte für den Zeitpunkt am Ende des Zeitschlitzes errechnet.
• Um nun eine ausreichende zeitliche Auflösung zu bekommen, wird zwischen den einzelnen Pfadgewichten am Beginn und am Ende des aktuellen Zeitschlitzes interpoliert. Dazu gibt es zwei einfache Methoden. Entweder es werden die Beträge und die Phasen oder die Real- und Imaginärteile getrennt voneinander linear interpoliert. Aus der optischen Betrachtung der Ausgangssignale wird erstere Methode eher bevorzugt. Die Interpolation erfolgt aber nur, wenn der Benutzer die Berechnung des Ausgangssignals für den jeweils aktuellen Zeitschlitz angefordert hat.
GSCM Channel Engine
Die Aufgabe der Channel Engine besteht darin, die Laufzeiten der MPCs zu ermitteln und in Kombination mit den Pfadgewichten das Ausgangssignal zu errechnen. Dieser Programmteil wird nur aufgerufen, wenn der Benutzer die Berechnung des Ausgangssignals für den jeweils aktuellen Zeitschlitz angefordert hat.
• Aufgrund der Distanzen kann die Signallaufzeit einer MPC errechnet werden.
• Jedes Pfadgewicht wird mit der auf diese Weise zeitverzögerten Komponente des Kanal- Eingangssignals (Modulator-Basisbandsignal) multipliziert. Durch die phasenrichtige Addition dieser Produkte entsteht das Ausgangssignal in einem zeitlichen Raster der Symboldauer T.
• Zusätzlich werden zu der Summe SIR- und SNR-Rauschen addiert
Es folgt eine Beschreibung von Ablaufschritten, die weiter oben zwar angeführt, aber noch nicht näher erklärt wurden. Positionierung der Mobilstationen. Near- und Far Cluster
Die MS-Position wird in der Zelle entweder benutzerdefiniert oder zufällig gewählt, es sei denn, sie ist wegen der Monte-Carlo-Simulation bereits gegeben. Es wird die Anzahl der Far Cluster (FC) festgelegt und ihre Positionen innerhalb der Funkzellenfläche mit einer Zufallsfunktion gleichverteilt.
Es ist zu beachten, dass zur Minimierung des Rechenaufwandes die Radien der FC nur im Setup gesetzt und später nicht aktualisiert werden. Somit bleibt ihr Durchmesser während der ganzen Simulation konstant und hängt rein von der Startposition der MS und den dazugehörigen Spreads (CAS, CDS) ab. Auch wird die Anzahl der FC nicht, wie oben beschrieben, mit einer Zufallszahl aus einer Poisson-Verteilung bestimmt, sondern für die Festlegung der Anzahl der FC wird nur ein einzelner möglicher Wert aus der Verteilung verwendet, und somit bleibt die Anzahl der FC während einer ganzen Kanalsimulation konstant.
Initialisierung der Shadowinq- und Spread-Tabellen
In diesem Schritt werden Tabellen mit den korrelierenden Werten von Shadowing, CAS und CDS angelegt, deren Erstellung auf Basis des weiter oben beschriebenen Verfahrens erfolgt. Der Abstand zwischen zwei Tabelleneinträgen entspricht einer Weiterbewegung der MS um einen Meter, egal in welche Richtung. Entscheidend ist hier nur der zurückgelegte Weg seit Start der Simulation. Da die drei Parameter für jeden Cluster unterschiedlich sind, werden die Tabellen für jeden Cluster extra erstellt. Ein Beispiel für die 3 Tabellen eines Clusters, als Diagramm dargestellt, ist aus Fig. 77 zu ersehen.
Interpolation des Shadowing-Wertes
Die Shadowing-Werte der einzelnen Cluster werden unabhängig von der tatsächlichen MS- Position, sondern abhängig von ihrem zurückgelegten Weg linear aus den Tabellen interpoliert, damit können Zwischenwerte aus dem 1 -Meter-Raster besser angenähert werden. Da aus Speicherplatzgründen die Länge dieser Tabellen normalerweise nur für eine Distanz von 128 Metern angelegt wird, muss bei Überschreitung dieser Marke durch die MS wieder beim ersten Tabelleneintrag begonnen werden.
Interpolation von Cluster Azimut Spread und Cluster Delav Spread
Nach dem gleichen Verfahren wie beim Shadowing-Wert werden auch CAS und CDS aus der zugehörigen Tabelle linear interpoliert.
Interpolation der Korrekturwerte
Die Korrekturwerte LMC zur Berechnung der Pfadgewichte von LOS, NS und FS wurden in der Monte-Carlo-Simulation in 128 gleich großen Schritten zwischen Zellmitte und Zellrand festgelegt und werden nun abhängig vom BS-MS-Abstand durch lineare Interpolation diesen Tabellen entnommen.
Erzeugen der Visibilitv Regions
Die Cluster-VRs und die LOS-VRs werden in der Funkzelle ausgestreut. Dabei wird nicht darauf geachtet, ob die VRs an gewissen Stellen überlappen. An einem Überlappungsort ist die Sichtbarkeit V gleich dem größeren der beiden Werte. Es wird ebenfalls nicht berücksichtigt, ob eine Cluster-VR im Bereich des zugehörigen FC positioniert ist, d.h. die MS könnte im Modell zwar in diesem Cluster stehen und ihn trotzdem nicht sehen. Die Form der VRs wird im analysierten Modell jedoch wegen Einsparung des Rechenaufwands unterschiedlich zum COST-Vorschlag quadratisch generiert. Die Radien ΓCILOS und rCιSF aus den externen Parametern entsprechen dabei jeweils der halbierten Seitenlänge einer VR und die Anzahl wird um den Faktor π/4 verändert mit
Figure imgf000079_0001
bestimmt. Die Ergebnisse müssen wieder auf den nächstliegenden ganzzahligen Wert gerundet werden.
Ausstreuen der Scatterer
Mit Hilfe von CAS und CDS wird die Größe der Cluster festgelegt und die Near- und Far Scatterer können in den Clustern ausgestreut werden (siehe Kapitel 0). Ihre Anzahl pro Cluster muss jedoch zur Minimierung des Rechenaufwandes während einer ganzen Simulation konstant gehalten werden. Es werden jedoch in jedem Cluster mehr als doppelt so viele Scatterer erzeugt, als benötigt werden. Weil viele MPCs durch eine negative Signalverzögerung Δr<0 aus der Berechnung wegfallen, wird für die verbleibenden ein Teil der Pfadgewichte berechnet und davon wird nur jene Anzahl der stärksten Pfade verwendet, die für die Simulation benötigt wird.
Berechnung von Pfadgewichtskomponenten
Durch das Wissen um alle Abstände und Winkel in der Zelle können die Berechnung der ADPS-Scatterer-Dämpfung und die Jacobian-Transformation durchgeführt werden, die einen Teil der einzelnen Pfadgewichte von LOS, NS und FS bestimmen. Aufgrund der äußerst aufwändigen Berechnung dieser beiden Faktoren wurde im GSCM das Produkt der beiden aus den Formeln (33) und (34) stark vereinfacht. Für die Berechnung wird zwischen NC (im Uplink) und FC unterschieden.
Figure imgf000080_0001
Auch hier werden nur diejenigen FS verwendet, bei denen die Signallaufzeit länger ist als die Laufzeit über das zugehörige FC-Zentrum. Es muss deshalb mehr als die doppelte benötigte Anzahl von Scatterem in einem Cluster ausgestreut werden.
Es existiert weiters eine andere, noch stärker vereinfachte Option der Pfadgewichtsbestimmung, bei der alle NS auch im Uplink gleich gewichtet werden und somit dNs.υpiink gleich wie arjsßownimk berechnet wird.
Bestimmung des richtungsabhängigen Antennenqewinns
Der Antennengewinn wird für die LOS und jeden einzelnen NS abhängig von der Ausrichtung der Antenne aus dem vorgegebenen Antennenmuster interpoliert. Für alle FS eines FC wird zur Minimierung des Rechenaufwands der Antennenfaktor nur über den Winkel zum Clusterzentrum bestimmt und somit identisch angenommen. Um bei Analysen die Bewertung der Ergebnisse zu erleichtern wird jedoch der Einfluss durch Antennen üblicherweise ausgeschaltet, indem man den Antennengewinn in jede Richtung auf 1 setzt.
Neupositionierunq von NC und NS
Bei der Bewegung des NC mit der MS verändert sich durch CAS und CDS die Größe des Clusters, und Scatterer fallen hinaus. Ihre Anzahl pro Cluster muss jedoch zur Verringerung des Rechenaufwands konstant gehalten werden. Sobald also ein Scatterer nicht mehr im Bereich seines Clusters liegt, muss er durch einen neuen ersetzt werden. Nur auf diese Art kann ein neuer Scatterer hinzukommen. Es muss allerdings darauf geachtet werden, dass eine Gleichverteilung der Scatterer bestehen bleibt. Dazu müssen zwei Fälle unterschieden werden.
Wird der neue Clusterradius kleiner als der aus dem vorhergehenden LS-Update, so werden die neuen Scatterer im ganzen Cluster mit einer Gleichverteilung ausgestreut. Falls der neue Clusterradius größer als der alte wird, so werden die neuen Scatterer in den Bereich des neuen Clusters, der sich mit dem alten Cluster nicht überschneidet, gesetzt.
Ein Scatterer, der aus dem NC fällt, wird aus dem Speicher gelöscht und taucht somit nicht wieder auf, wenn sich die MS wieder in diesen Bereich bewegt. Außerdem kann es geschehen, dass ein FC von der MS durchschritten wird. Dabei werden dessen Far Scatterer nicht zu Scatterem des NC. NC und FC werden also auch in diesem Fall völlig unabhängig voneinander betrachtet.

Claims

Patentansprüche:
1. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform zur Simulation zumindest eines Übertragungskanals zwischen Sendesignale ausstrahlenden Sendern und Empfängern eines digitalen oder analogen Funkübertragungssystems, bzw. zur Verwendung als Entwicklungsplattform für die Entwicklung von Software¬ basierenden flexiblen Funkübertragungssystemen, im folgenden auch als Software Defined Radio bezeichnet, umfassend:
Eingangsmittel zum Empfang von Sendesignalen repräsentierenden Eingangssignalen, wobei die Eingangssignale eines oder mehrere aus digitalen oder analogen Hochfrequenzsignalen, digitalen oder analogen Basisband- oder Zwischenfrequenzbandsignalen, Audio- und/oder Videosignalen umfassen, Konvertierungsmittel zum Konvertieren der Eingangssignale vom Audio- / Video- Bereich in den analogen bzw. digitalen Basisband-Bereich bzw. in umgekehrter Richtung, weiters vom analogen in den digitalen Basisband-Bereich bzw. in umgekehrter Richtung, und weiters vom analogen bzw. digitalen Basisband- in den Hochfrequenz-Bereich bzw. in umgekehrter Richtung,
Steuerungsmittel zur Bereitstellung zumindest eines durch sich im Verlauf der Simulationsberechnungen ändernden Kanalparameter definierten geometrischen Kanalmodells zur Beschreibung von Signalformungseigenschaften des zumindest einen Übertragungskanals,
Signalverarbeitungsmittel (FPGA, DSP) zur Erzeugung zumindest eines Ausgangssignals durch Formung des Eingangssignals gemäß den Signalformungseigenschaften des Kanalmodells, welche Signalverarbeitungsmittel zur mathematischen Abbildung des Kanalmodells als geometrisches Modell mit einer Vielzahl von Streuobjekten (Scatterer) und zur Formung des Ausgangssignals durch Echtzeit-Berechnung des Ausbreitungsverlaufs von Mehrwegkomponenten des Eingangssignals ausgebildet sind, welche Mehrwegkomponenten durch Streuung, Reflexion und Beugung des Eingangssignals an den Streuobjekten des geometrischen Modells hervorgerufen werden,
Ausgabemittel zur Ausgabe des zumindest einen Ausgangssignals, dadurch gekennzeichnet, dass die Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform zur Simulation zumindest eines Übertragungskanals eines Multikanal- Funkübertragungssystems (Multiple Input - Multiple Output, MIMO) bzw. zur Verwendung als Plattform zur Entwicklung eines Multikanal- Software Defined Radio (SDR) ausgebildet ist, und dass die Signalverarbeitungsmittel (FPGA, DSP) zur mathematischen Abbildung eines MIMO- tauglichen geometrischen Kanalmodells ausgebildet sind, welches Kanalmodell für die Echtzeit-Berechnung des Ausbreitungsverlaufs mehrerer Kanäle eines Multikanal-Funkübertragungssystems sowie deren Mehrwegkomponenten ausgebildet ist.
2. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass das von den Signalverarbeitungsmitteln (FPGA, DSP) abgebildete geometrische Modell ein geometriebasiertes stochastisches Kanalmodell (GSCM) ist, welches zur Berücksichtigung von Mehrfachreflexionen (Double Scattering) ausgebildet ist.
3. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass das geometriebasierte stochastische Kanalmodell (GSCM) zur Berücksichtigung von Streuobjekten in der Umgebung der Basisstation (near base Station düster) ausgebildet ist.
4. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass das geometriebasierte stochastische Kanalmodell (GSCM) als dreidimensionales Modell ausgebildet ist, wobei die dritte Dimension durch die Elevation beschrieben wird, bei der es sich um den Winkel zwischen der z-Achse und der Ursprungsgeraden durch den gewünschten Punkt handelt.
5. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die dritte räumliche Dimension lediglich beim Platzieren von Streuobjekten (Scatterer) und Antennen berücksichtigt wird.
6. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Cluster, das sind Streuobjekte in Form von Gruppen, innerhalb denen sich Scatterer befinden, die Form eines Zylinders aufweisen.
7. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Höhe der Zylinders konstant und vom Benutzer einstellbar ist.
8. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Höhe der Zylinders mithilfe eines Zufallsprozesses für den angular spread der Elevation, das ist die Streuung der Winkelwerte, bestimmt wird.
9. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche 2 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass das geometriebasierte stochastische Kanalmodell (GSCM) zur Berücksichtigung des Einflusses der Polarisation des Sendesignals sowie der Scatterer ausgebildet ist.
10. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass den Scatterern konstante zufällige Polarisationswerte zugewiesen werden.
11. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Generierung von neuen Scatterern diesen neue zufällige Polarisationswerte zugewiesen werden.
12. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass zur Vereinfachung der Berechnung die Polarisationsfaktoren mit den Antennengewinnen zu einem Faktor kombiniert werden.
13. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Antennengewinne für Near Mobile Scatterer (NMS) im Small Scale (SS) Update aus Tabellen ermittelt werden, wobei die Winkelberechnungen zum Teil linear oder quadratisch interpoliert werden.
14. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Dämpfungsfaktoren der einzelnen Ausbreitungspfade nach Formeln berechnet werden, welche sowohl Single Scattering Pfade als auch Double Scattering Pfade berücksichtigen, wobei eine Gewichtung des Double Scattering gegenüber dem Single Scattering vorgenommen wird und die Anzahl der Double Scattering Pfade auf einen Maximalwert begrenzt wird.
15. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung von Weglängen durch eine quadratische Interpolation erfolgt.
16. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Scatterer-Clusters in Kreisringe unterteilt werden, wodurch eine Vereinfachung zur Durchführung der Jacobian Transformation getroffen wird, die zur Kompensation der durch die näherungsweise festgelegte Verteilung der Scatterer entstehende Ungenauigkeiten durchgeführt wird, wobei die Jacobian-Transformation den Zusammenhang zwischen der Position eines Scatterer und seiner Dämpfung beschreibt.
17. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass alle Scatterer innerhalb eines Ringes gleiche Area Werte aufweisen.
18. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Werte innerhalb eines Kreisrings linear interpoliert werden.
19. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass eine lineare Interpolation vom äußerstem zum innersten Kreisring vorgenommen wird.
20. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass eine quadratische Interpolation vom äußerstem zum innersten Kreisring vorgenommen wird.
21. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Wechsel von einem Scatterer zu einem neuen nicht sprunghaft erfolgt, sondern in Form eines kontinuierlichen Ausfaden (Scatterer fällt aus dem Cluster) und Einfaden (neuer Scatterer kommt in den Cluster) erfolgt.
22. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 21 , dadurch gekennzeichnet, dass die Pfade sequentiell aus- und danach einfaden.
23. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Plattform mehrere Signalverarbeitungseinheiten (Boards) umfasst, unter denen die Berechnungen aufteilbar sind.
24. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, dass jeweils eine Signalverarbeitungseinheit zur Simulation von vorzugsweise einem Kanal herangezogen wird und die Teilergebnisse aller Signalverarbeitungseinheiten addiert werden.
25. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, dass das Teilergebnis einer Signalverarbeitungseinheit in der jeweils benachbarten Signalverarbeitungseinheit zu dem dortigen Teilergebnis addiert wird, somit eine stufenweise Addition erfolgt und das Gesamtergebnis schließlich in der letzten Signalverarbeitungseinheit vorliegt.
26. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 24, dadurch gekennzeichnet, dass das Weiterreichen der Teilergebnisse sowie sonstiger Datenaustausch über eine Backplane erfolgt, welche über ein Stecksystem mit den einzelnen Boards verbunden ist.
27. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach Anspruch 27, dadurch gekennzeichnet, dass das Stecksystem das direkte Ineinander-Stecken der Boards in die Backplane ermöglicht, so dass sich für alle gleichen Leitungen gleiche Längen ergeben.
28. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Datenaustausch mittels LVDS- Protokoll erfolgt.
29. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Plattform zur Simulation unterschiedlicher MIMO-Konfigurationen ausgebildet ist, welche MIMO- Konfigurationen zum Beispiel die Anordnungen SIMO 1-8, MIMO 2 -4, MIMO 4-2, MISO 8-1 umfassen.
30. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Entwicklungsplattform einen Empfänger zum Empfang von GSM- bzw. UMTS-Signalen im digitalen Basisbandformat, bzw. über Konvertierungsmittel auch im HF-Band, aufweist, der mit zumindest einem gleichen Rechenboard realisiert wird, welches auch für die Kanalsimulation eingesetzt wird, wobei der Empfänger zum Empfang von Signalen unterschiedlicher MIMO-Konfigurationen ausgebildet ist.
31. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass sie das automatische Erzeugen von zielplattformgerechten bzw. auf standardisierten Simulationstools lauffähigen Programmen auf der Basis eines in höherer Sprache geschriebenen Codes unterstützt (Automatisierte Codegenerierung, Rapid Prototyping), sowie das Einbinden des Systems in standardisierte Simulationstools zum Umwandeln von Algorithmen dieser standardisierten Simulationstools in Algorithmen für das Zielsystem unterstützt, welche Algorithmen dann vom Simulationstool aus auf dem Zielsystem ausgeführt werden können.
32. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass ein HistoryRAM vorgesehen ist, in dem die Eingangsdaten zwischengespeichert werden, so dass ein bestimmter in der Vergangenheit liegender Zeitschlitz innerhalb des Datenstroms auswählbar ist, wobei das HistoryRAM vorzugsweise als Ringspeicher mit Double Dual Ported RAMs ausgeführt ist, das sind Dual Ported RAMs, auf deren beiden Ports Lesezugriffe erfolgen und gleichzeitig Schreiben in einen Bereich des RAMs möglich ist.
33. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche 28 bis 32, dadurch gekennzeichnet, dass die einzelnen LVDS- Eingangssignale zueinander synchronisiert werden, wobei die Synchronisation über einzelne Flags des LVDS-Datenstroms (Timeslotflag und Validflag) erfolgt.
34. Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Verwendung des Erfindungsgegenstandes das Betriebssystem bereits am Zielsystem neu konfiguriert werden kann (In-System-Konfiguration), weil viele Komponenten der Entwicklungsumgebung auf das Zielsystem verlagert wurden, insbesondere das genromfs-Tool zur Generierung des ROMFS-Image, wodurch dieses ROMFS-Image im Zielsystem gesichert werden kann.
35. Verwendung der Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der Ansprüche 1 bis 34 als Channel Sounder , das ist ein Messgerät zur Bestimmung der Übertragungscharakteristik eines realen Funkkanals.
36. Verwendung der Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der Ansprüche 1 bis 34 zur Vorverarbeitung und Speicherung quantenkryptographischer Detektorsignale, wobei Zeitfenster mit einer sehr hohen Auflösung realisiert werden können.
37. Verwendung der Kanalsimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der Ansprüche 1 bis 34 als universelles Testsystem, welches eine beliebige Anzahl von beliebig geformten Testsignalen mit beliebiger zeitlicher Korrelation bereitstellt.
38. Verwendung der Kanaisimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der Ansprüche 1 bis 34 als Bildverarbeitungssystem, welches Camera Link Signale aufnimmt und auf den einzelnen Rechnerboards weiter verarbeitet, bzw. welches Videosignale auf der Basis von durch das externe Steuerungsmittel bereitgestellten Konfigurationsdaten generiert.
39. Verwendung der Kanaisimulations- sowie Entwicklungsplattform nach einem der Ansprüche 1 bis 34 als Number Cruncher, das ist ein Hochleistungsrechner zur Durchführung rechenintensiver Aufgaben, insbesondere aus dem Feld der numerischen Simulation.
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