mmWave Massive MIMO Beamforming in dynamischen, städtischen Umgebungen

Webinar: „Simulation von Massive-MIMO-Beamforming in einer städtischen Small Cell“...

In den 5G- und 6G-Netzen versprechen Millimeterwellen neue Frequenzbänder mit hoher Bandbreite, die viele der neuen Konzepte unterstützen, die für zukünftige Anwendungen in der drahtlosen Kommunikation vorgesehen sind. Ausbreitungsverluste und schnelles Fading aufgrund der zunehmenden Mobilität von Geräten und kurzer Wellenlängen stellen viele dieser neuen Konzepte vor Herausforderungen. Die mmWave-MIMO-Beamforming-Technologie kann zur Lösung einiger dieser Probleme beitragen, muss sich jedoch an dynamische Kanäle anpassen können, wenn sich Geräte bewegen und Signale mit Personen und Fahrzeugen interagieren, die sich durch eine Szene bewegen. Zur Bewertung der Leistung können Raytracing-Simulationen das in einer aktiven städtischen Umgebung zu erwartende schnelle Fading und die Doppler-Spektren vorhersagen und die Auswirkungen eines dynamischen Kanals auf das MIMO-Beamforming abschätzen.

Um der Nachfrage nach deutlich höheren Datenraten und einer stetig wachsenden Zahl vernetzter Nutzer gerecht zu werden, nutzen Mobilfunkanbieter mittlerweile die großen Frequenzressourcen, die im Millimeterwellenband (mmWave) zur Verfügung stehen; allerdings birgt die Ausbreitung von Millimeterwellen besondere Herausforderungen. Zu den wichtigsten zählen im Vergleich zu den Frequenzbändern unter 7 GHz ein erhöhter Freiraumdämpfungsverlust sowie eine stärkere Dämpfung bei gebeugten Strahlen. Um den erhöhten Pfadverlust zu mindern, werden Antennen mit hoher Verstärkung an einem oder beiden Enden der Verbindung eingesetzt. An der Basisstation werden außergewöhnlich hohe Verstärkungen mit Mehrfachelement-Phased-Array-Antennen erreicht, die massive MIMO-Verbindungen (mMIMO) zu den Nutzern bilden. Der Einsatz solcher Antennen mit hoher Verstärkung erfordert wiederum den Einsatz adaptiver Strahlsteuerung in mobilen Szenarien. Dies bringt wiederum eigene Herausforderungen mit sich.

Anpassung an einen dynamischen Kanal

Da sich der Kanal ständig verändert, führt die Latenz zwischen der Erfassung der Kanalzustandsinformationen (CSI) – z. B. durch Strahlauswahl und/oder Kanalabtastung – und der Nutzung des angepassten Strahls für die Datenübertragung zu einem Durchsatz, der im Vergleich zu dem in einer statischen Umgebung erreichbaren Durchsatz geringer ist. Diese Verschlechterung kann in Szenarien mit hoher Mobilität und in Umgebungen mit Hindernissen, die eine Verbindung dynamisch blockieren können, besonders gravierend sein, da das Schattenfading bei Millimeterwellen besonders stark ausgeprägt ist. Aus diesen Gründen erfordert eine genaue Vorhersage der Verbindungsleistung in einer mobilen Umgebung Kenntnisse über den zeitabhängigen Kanal sowie ein Verständnis der relevanten Latenzzeiten.

Abgesehen von den Herausforderungen im Zusammenhang mit der adaptiven Strahlformung ist der mmWave-Kanal aufgrund der kürzeren Wellenlänge im Vergleich zu Kanälen unter 7 GHz auch ein Kanal mit schnellerem Fading. Daher ist die Kohärenzzeit kürzer und die entsprechende Doppler-Bandbreite breiter. Bei den im 5G New Radio (NR) verwendeten OFDM-Wellenformen (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) führt die erhöhte Doppler-Bandbreite zu Interferenzen zwischen den Teilträgern, was eine weitere Verschlechterung des Durchsatzes zur Folge hat.

Fallstudie

Um die durch die Mobilität bedingten Beeinträchtigungen zu veranschaulichen, betrachten wir den Anwendungsfall der Bereitstellung eines eMBB-Dienstes (Enhanced Mobile Broadband) für ein fahrendes Fahrzeug in einer dicht bebauten städtischen Umgebung und in Anwesenheit anderer fahrender Fahrzeuge. Realistische Vorhersagen der zeitabhängigen Kanäle werden mithilfe^{des Ausbreitungstools} „Wireless InSite®“ von Remcom¹ erstellt, um Raytracing-Simulationen über eine Reihe dicht beieinanderliegender Zeitschritte durchzuführen. Die Simulationen zeigen, dass die im Fahrzeug montierten Empfänger (Rx) während der Fahrt des Fahrzeugs entlang seiner Route Fading-Effekte erkennen, und veranschaulichen ein Beispiel für ein Doppler-Spektrum, das sich aus der Bewegung des empfangenden Fahrzeugs und anderer Fahrzeuge in seiner Umgebung ergibt. Als Nächstes wird die Verschlechterung des Signal-Interferenz-Rausch-Verhältnisses (SINR) aufgrund der Latenz zwischen der Messung und der Nutzung der CSI für die adaptive Strahlformung betrachtet. Im Vergleich zu dem Fall, in dem die Mobilität vernachlässigt wird, führt diese Latenz allein zu einer Verschlechterung des SINR um 5 bis 8 dB bei den vom 5G-NR-Standard vorgeschlagenen Latenzparametern^.²⁻⁴

Das hier betrachtete spezifische eMBB-Szenario ist das hybride Beamforming von vier Datenströmen an ein mobiles Fahrzeug. Dieses Szenario geht auf einen kürzlich^{durchgeführten 5G-NR-Feldversuch⁵} zurück, bei dem eine Datenrate von 11 Gbit/s über vier Datenströme und eine aggregierte Bandbreite von 732 MHz für ein Fahrzeug demonstriert wurde, das sich mit 30 km/h bewegte und mit mMIMO-Basisstationen mit hybridem Beamforming kommunizierte, die bei 28 GHz betrieben wurden. Bei einer erhöhten Geschwindigkeit von 100 km/h verringerte sich der Durchsatz auf 8 Gbit/s. Während der Feldversuch in einer ungestörten Umgebung durchgeführt wurde, wird im Rahmen unserer Simulationen eine ähnliche Fahrzeug-zu-Netzwerk-Schnittstelle (V2N) eingesetzt, jedoch in einer dichten städtischen Umgebung und unter Einbeziehung weiterer sich bewegender Fahrzeuge (siehe Abbildung 1).

Abbildung 1: Ein mmWave-Hybrid-Beamformer, der vier Datenströme an eine Limousine überträgt, die durch die Innenstadt von Manhattan fährt.

Die Limousine, die den eMBB-Dienst empfängt, ist mit insgesamt acht Empfängern (Rx) ausgestattet: jeweils zwei kreuzpolarisierte Empfänger an vier Standorten, wie in der Einblendung oben rechts dargestellt. Darüber hinaus verfügt die Limousine über vier Basisband-HF-Ketten, sodass sie vier Datenströme von den vier Empfängern mit der höchsten Signalstärke decodieren kann. Die 5G-Node-B-Funkbasisstation (gNB) befindet sich oben in der Mitte von Abbildung 1 und ist zur Veranschaulichung in der Einblendung oben links mit übertriebenen Abmessungen detailliert dargestellt. Die gNB ist ein 28-GHz-Hybrid-Beamformer, der aus vier digitalen Basisband-HF-Ketten besteht. Jede davon ansteuert ein 96-Element-Phased-Array, das mit einem analogen Beamformer ausgestattet ist. Jedes 96-Element-Panel ist ein rechteckiges Array, das sich in vertikaler Richtung über vier Elemente und in horizontaler Richtung über 24 Elemente mit einem Abstand von λ/2 erstreckt. Bei den Elementen selbst handelt es sich um Patch-Antennen mit einem Gewinn von 6 dBi. Zwei Panels sind nebeneinander angeordnet, wobei die Elemente jedoch orthogonale Polarisationen von ±45 Grad relativ zur Vertikalen aufweisen. Der zweite Satz aus zwei Panels ist ebenfalls nebeneinander angeordnet, befindet sich jedoch vertikal über dem ersten Zwei-Panel-Satz. Die aus vier Panels bestehende Anordnung ist um 10 Grad nach unten geneigt, um die Abdeckung für Nutzer auf Straßenebene zu verbessern. Jedes Panel ist mit einem analogen Strahlformer ausgestattet, der eine Strahlsteuerung über 32 Winkel in horizontaler Richtung ermöglicht, die gleichmäßig über einen Bereich von 120 Grad verteilt sind. Diese 32 gerichteten Strahlen werden in der Vorcodierungsmatrix konfiguriert, die vom Nutzergerät (UE), d. h. der den Dienst empfangenden Limousine, angefordert werden kann. Ein solcher, von einem einzelnen Panel erzeugter Strahl ist in der Einblendung oben links in Abbildung 1 dargestellt. Die gesamte HF-Ausgangsleistung der Vier-Panel-Anordnung beträgt 27 dBm.

Da der gNB über vier digitale Basisband-HF-Ketten verfügt, kann er gleichzeitig vier Datenströme an das UE übertragen. Dazu nutzt der gNB die digitale Strahlformung, wobei aus der Vorcodierungsmatrix jeweils ein Strahl pro Panel ausgewählt wird. Mit diesen vier analog geformten Strahlen ermittelt der digitale Strahlformer mittels Regularized-Zero-Forcing (RZF)⁶ die optimalen komplexen Gewichtungskoeffizienten für die Übertragung jedes der vier Datenströme an einen einzelnen Empfänger (Rx) auf dem Endgerät (UE), während gleichzeitig die Interferenzen mit den anderen drei aktiven Empfängern minimiert werden, die nicht zu einem bestimmten Datenstrom gehören.

Das UE fährt mit einer konstanten Geschwindigkeit von 14,75 m/s auf der Park Avenue. Auf dieser Strecke überholt es einen Bus, der sich mit 7 m/s auf der benachbarten Fahrspur bewegt, und befindet sich in unmittelbarer Nähe zum Gegenverkehr, einem Pkw (14 m/s) und einem Bus (13 m/s). Abbildung 1 zeigt das Szenario zum Anfangszeitpunkt t = 0 s, wobei die gelben Punkte, die sich vor jedem fahrenden Fahrzeug erstrecken, Wegpunkte in gleichen Zeitintervallen für die gegebene Strecke kennzeichnen.

Deterministisches Kanalmodell

Bevor die Auswirkungen der Latenz auf die Strahlformung betrachtet werden, sollen zunächst die allgemeinen Eigenschaften der Fading-Kanäle für das oben beschriebene Szenario betrachtet werden. Remcoms Wireless InSite wird verwendet, um die Ausbreitungskanäle zu bewerten, indem für jedes der 384 × 8 Elementpaare zwischen dem mMIMO-gNB und den Empfängern (Rx) des Endgeräts (UE) eine Strahlverfolgung durchgeführt wird. Die Strahlverfolgung erfolgt in einer dichten Abfolge von Zeitschritten im Abstand von 2,5 ms über ein Zeitintervall zwischen t = 0 und 5,5 s.

Neue Mobilitätsfunktionen, die derzeit im Ausbreitungstool „Wireless InSite“ entwickelt werden, ermöglichen die Simulation der Bewegung des Endgeräts (UE) zusammen mit anderen Fahrzeugen in der Szene, sodass jede Geometrie, die den Ausbreitungskanal beeinflussen kann, bei jedem Zeitschritt genau berücksichtigt wird. Strahlengangtrajektorien, die ein Sende-Empfangs-Elementpaar (Tx-Rx) verbinden, können bis zu sechs Reflexionen, eine Beugung und eine Dämpfung durch Laubwerk umfassen. Darüber hinaus wird die diffuse Streuung durch das Gelände, den Asphalt und nahegelegene Gebäude berücksichtigt. Die lineare Interpolation der Strahlpfadparameter (z. B. Pfadlänge, Pfadverlust und Phasenverschiebung) zwischen den Zeitschritten ermöglicht eine zuverlässige Rekonstruktion der Strahlpfadeigenschaften zu beliebigen Zeitpunkten. Die Parameter für jeden Strahlpfad zu einem beliebigen Zeitpunkt können dann zur Berechnung des komplexen Pfadverstärkungsfaktors verwendet werden; durch kohärente Summierung aller komplexen Pfadverstärkungsfaktoren ergibt sich der komplexe Kanalverstärkungsfaktor für jedes Tx-Rx-Elementpaar.

Ausblenden und Schattierung

Anhand dieser Ergebnisse wird das Kanalfading für jedes Sender-Empfänger-Element-Paar als Funktion der Zeit vorhergesagt. Abbildung 2 zeigt die Größe der Kanalverstärkungen über die gesamte Strecke für jedes der 384 mMIMO-Elemente zu vier repräsentativen Empfängern auf dem Endgerät:

Frontscheibe (siehe Abbildung 2a). Die meiste Zeit über verfügt dieser Empfänger nicht über einen starken Signalweg von einem der mMIMO-Elemente, sondern weist typischerweise einen Kanalgewinn auf, der durch die Summe vieler diffuser Streubeiträge bestimmt wird, die aus einer Vielzahl von Richtungen eintreffen. Infolgedessen ist die meiste Zeit über ein sehr schnelles Fading mit raschen Schwankungen des Kanalgewinns zu beobachten. Es gibt jedoch einen Zeitraum von t ≈ 0,5 bis 1,0 s, in dem der Kanalgewinn für die mMIMO-Elemente einer Polarisation relativ groß ist. Dies ist auf eine starke Reflexion an dem langsam fahrenden Bus zurückzuführen, den das UE in diesem Zeitraum einholt, wodurch eine beträchtliche Leistung den Empfänger erreicht.

Heckscheibe (siehe Abbildung 2b). Bei diesem Empfänger unterscheiden sich die Fading-Eigenschaften in den ersten ≈ 3,5 s deutlich von denen des Empfängers an der Frontscheibe, da die Verstärkung deutlich erhöht ist und der Fading-Anteil auf einer langsameren Zeitskala schwankt. Dies liegt daran, dass in diesem Zeitraum ein Sichtstrahl (LOS) und ein oder mehrere spiegelnde Strahlen auf diesen Empfänger treffen. Nach 3,5 s werden sie von einem oder beiden Bussen abgeschirmt.

Empfänger auf der Fahrer- und Beifahrerseite (siehe Abbildungen 2c und d). Diese Empfänger zeigen ein ähnliches Verhalten wie der Empfänger an der Heckscheibe, da auch sie im Anfangsabschnitt der Strecke eine direkte Sichtverbindung (LOS) sowie starke Mehrwegkomponenten aufweisen, die die Empfänger erreichen. Der Empfänger auf der Beifahrerseite wird bei t ≈ 2,5 s abrupt abgeschirmt; zu diesem Zeitpunkt überholt das UE den Bus auf der Beifahrerseite.

Abbildung 2: Empfangsschwankungen an der Frontscheibe, der Heckscheibe, auf der Fahrer- und Beifahrerseite der fahrenden Limousine über einen Zeitraum von 5,5 s.

Alle Rxs. Bei allen Rxs ist aufgrund des Freiraumdämpfungsverlusts ein langsamer Abklingvorgang über kurze bis lange Zeitspannen zu beobachten, während sich das UE vom gNB entfernt.

Doppler-Verschiebungen

Eine weitere relevante Größe ist die Verteilung der durch den Doppler-Effekt verursachten Frequenzverschiebungen, da solche Verschiebungen in einer OFDM-Wellenform zu Interferenzen zwischen (Teil-)Trägern (ICI) führen und dadurch die Kommunikationsverbindung beeinträchtigen. Die spektrale Leistungsdichte (PSD) der Doppler-Frequenzverschiebungen relativ zum Träger ergibt sich aus der PSD des zeitabhängigen komplexen Kanalgewinns über ein bestimmtes Intervall.

Ein typisches Doppler-Spektrum ist in Abbildung 3a dargestellt, wobei die PSD über einen Zeitraum von 20 ms bei einer Simulationszeit von t = 4,3 s berechnet wurde. Das dargestellte Spektrum ist der Mittelwert über alle mMIMO-Elemente für einen einzelnen Empfänger (Rx) auf der Fahrerseite des Endgeräts (UE). Es gibt mehrere bemerkenswerte Merkmale, die anhand von Abbildung 3b erläutert werden, die die 25 Strahlpfade mit der höchsten Leistung (von insgesamt 500) zeigt, die zum empfangenen Signal für ein repräsentatives mMIMO-Element beitragen.

Abbildung 3: Dopplerverschiebung am Empfänger auf der Fahrerseite (a), die die Auswirkungen der Beugung durch einen entgegenkommenden Bus zeigt (b).

Der dominierende Peak im Doppler-Spektrum entsteht in erster Linie durch den LOS-Strahlengang, wobei etwas schwächere reflektierte Strahlen einen geringeren Beitrag leisten. Da sich das UE mit einer Geschwindigkeit von |v̄| = 14,75 m/s fast direkt vom gNB wegbewegt, liegt die erwartete Frequenzverschiebung für den LOS-Beitrag nahe der maximalen Verschiebung Δfₘₐₓ = |v̄| / λ = 1,38 kHz. Die beobachtete Verschiebung mit einer Größe von 1,35 kHz ist geringer, da sich das Endgerät nicht direkt vom gNB wegbewegt und die reflektierten Strahlen ebenfalls mit etwas geringeren Verschiebungen beitragen. Das negative Vorzeichen der Verschiebung ist zu erwarten, da sich das UE entfernt und daher ein LOS-Signal empfängt, dessen Frequenz niedriger ist als die des Trägersignals. Diese dominante Spitze liegt auf einem breiten Sockel, der sich von -Δfₘₐₓ bis +Δfₘₐₓ erstreckt und aus diffusen Streubeiträgen zur PSD resultiert, die aus allen Richtungen relativ zur Geschwindigkeit v̄ des UE eintreffen.

Schließlich resultiert der isolierte Peak mit einer Frequenzverschiebung von +3,45 kHz aus Strahlen, die zunächst zum entgegenkommenden Bus wandern, am Bus gebeugt werden und schließlich zum Empfänger (Rx) auf der Fahrerseite zurückkehren. Das Ausmaß dieser Verschiebung ist plausibel. Da sich der Bus mit einer Geschwindigkeit von _v→bus dem gNB nähert und sich das UE und der Bus mit einer Relativgeschwindigkeit von _v→bus –v→ zueinander bewegen , würde die erwartete Dopplerverschiebung (2 |V_bus| + |V|) / λ = 3,8 kHz betragen. Da sich diese Objekte nicht direkt aufeinander zu bewegen, ist die geringere Verschiebung von 3,45 kHz zu erwarten.

Bemerkenswert ist, dass sich dieses repräsentative Doppler-Spektrum deutlich von dem häufig verwendeten statistischen Modell von^Clarke⁷ und^Jakes⁸ unterscheidet, das von einer dichten, gleichmäßigen Streumilieu ausgeht und starke, isolierte Beiträge aus LOS- oder spiegelnden Strahlengängen außer Acht lässt. Die hier simulierten Doppler-Spektren für den deterministischen Kanal beinhalten dagegen Beiträge von LOS- und spiegelnden Strahlen, die die dominierenden Merkmale im Doppler-Spektrum ausmachen, was den Wert deterministischer Strahlverfolgungssimulationen unterstreicht. Darüber hinaus – auch wenn dies den Rahmen dieses Artikels sprengen würde – können die durch diese Simulationen gelieferten zeitabhängigen Strahlengangparameter zur Konstruktion der zeitabhängigen Kanalimpulsantwort (CIR) verwendet werden, anhand derer sich die explizite Verschlechterung der Kommunikationsverbindung aufgrund von ICI bestimmen lässt (z. B. Wang et al.^⁹, jedoch unter Verwendung einer deterministischen statt einer statistischen CIR).

Beeinträchtigung des Beamforming durch Latenz

Betrachten wir nun das SINR, das für vier Downlink-Datenströme zu aktiven Empfängern (Rx) auf dem Endgerät (UE) erreicht wird, und zwar durch digitales RZF-Beamforming unter Verwendung von vier analog geformten Strahlen, die jeweils aus der Vorcodierungstabelle ausgewählt werden. Die zwischen der Kanalmessung und dem Beamforming auftretenden Latenzen beeinträchtigen die Leistung.

Die vier aktiven Rxs (von insgesamt acht auf dem UE) und die vom UE angeforderten Precoding-Matrix-Indizes (PMIs) werden im Anschluss an einen Burst von Synchronisationssignalblöcken (SSBs) ausgewählt, die Teil des 5G-NR-Standards sind und voraussichtlich alle 20 ms auftreten.4,10 Während eines SSB-Bursts scannt die gNB einen Sektor, indem sie nacheinander 64 SSBs unter Verwendung jedes der 32 analog gebildeten Strahlen für jedes der beiden orthogonal polarisierten Panels sendet (siehe Abbildung 4a). Während der SSB-Bursts ermittelt das UE aus einem der 64 SSBs die vier von acht Rxs mit der höchsten Signalstärke.

Da das UE nur über vier digitale HF-Ketten verfügt, sind zwei aufeinanderfolgende SSB-Bursts erforderlich, um die vier aktiven Empfänger zu ermitteln. Bei einer Periode von 40 ms wählt das UE daher einen aktiven Empfängersatz aus und meldet dem gNB die vier eindeutigen PMIs, die die höchsten Signalstärken erzeugt haben. Diese werden verwendet, um vier Strahlen für die analoge Stufe der hybriden Strahlformung zu erzeugen. Anschließend wird die für die digitale Beamforming-Stufe erforderliche CSI aus den vom UE im Uplink bereitgestellten Sondering-Referenzsignalen (SRS) gewonnen (wobei Kanalreziprozität angenommen wird). Gemäß den 3GPP-Spezifikationen² können die SRS bis zu einmal pro Slot bereitgestellt werden; bei einem Subträgerabstand von 60 kHz entspricht dies einer Periode von 250 μs. 

Abbildung 4: Sektorscan während eines Signalsynchronisationsbursts (a) mit Kanalschätzung auf Basis eines Sounding-Referenzsignals (b).

Die durch die analogen und digitalen Stufen der Kanalschätzung bei der Strahlformung verursachte Latenz beeinträchtigt die Leistung. Beispielsweise kann im Fall der Auswahl eines PMI- und Rx-Satzes die Bewegung des Endgeräts (UE) oder anderer Fahrzeuge in der Szene dazu führen, dass ein oder mehrere aktive Rx-Geräte plötzlich aus einem oder mehreren analog geformten Strahlen herausfallen. Ungeachtet dessen wird das gNB diesen beeinträchtigten PMI- und Rx-Satz weiterhin für die Strahlformung verwenden, bis zu einem Zeitpunkt in der Zukunft von bis zu 40 ms ein anderer Satz ausgewählt wird – trotz der erheblichen Verringerung des SINR während dieses Zeitraums.

Bei der SRS-basierten Kanalschätzung nehmen die Abweichungen zwischen dem gemessenen und dem tatsächlichen CSI zu, da sich der Kanal zwischen den einzelnen SRS-Messungen kontinuierlich verändert. Ein Beispiel hierfür ist in Abbildung 4b dargestellt, wobei das obere Diagramm die Größe des tatsächlichen Kanalgewinns über eine Bandbreite von ≈ 100 MHz (unter der Annahme eines Subträgerabstands von 60 kHz) als Funktion der Zeit zeigt. Diese CSI wird vom gNB (mittleres Bild) einmal pro Slot abgetastet und gespeichert, wobei ein Slot = 14 Symbole = 250 μs entspricht. Über die Dauer eines Slots wächst der Fehler zwischen der gespeicherten und der tatsächlichen CSI kontinuierlich von Null an. Abbildung 4 zeigt die CSI für einen Empfänger auf der Fahrerseite zu einem repräsentativen mMIMO-Element über einen Zeitraum von 40 ms, beginnend bei t = 2,5 s. 

Konkrete Beispiele für ein verschlechtertes SINR, das sich aus jedem der oben betrachteten Fälle ergibt, lassen sich in der Simulation leicht finden. So zeigt beispielsweise Abbildung 5 das SINR (rote Kurve in Abbildung 5b) für Datenstrom Nr. 4 über einen Zeitraum, der den Zeitpunkt (_t1 = 2,483 s) umfasst, zu dem die Empfänger auf der Beifahrerseite plötzlich durch einen Bus abgeschirmt werden. Vor diesem Zeitpunkt, bei_t0 = 2,463 s, war der PMI/Rx-Satz so ausgewählt worden, dass er einen Empfänger auf der Beifahrerseite für Datenstrom Nr. 4 umfasste. Als dieser Empfänger jedoch bei_t1 abgeschirmt wird, verschlechtert sich der SINR erheblich im Vergleich zu dem Wert, der erreicht werden könnte, wenn die analogen und digitalen Strahlen auf der Grundlage von momentanen Kanalmessungen gebildet würden (blaue Kurve). 

Abbildung 5: Fahrszenario (a) mit SINR-Verschlechterung aufgrund von Latenz in der analogen Beamforming-Stufe (b).

In diesem Fall, bei dem die Latenz vernachlässigt wird, wechseln die zum Zeitpunkt_t1 ausgewählten PMI/Rx-Sätze für die Streams Nr. 3 und Nr. 4, die eine direkte Sichtverbindung (LOS) aufweisen, zur Nutzung der Empfänger auf der Fahrerseite. Im realistischen Fall, bei Berücksichtigung der Latenz, versucht der gNB weiterhin, Strahlen zu den Empfängern auf der Beifahrerseite zu bilden, bis die PMI/Rx-Sätze nach dem SSB-Burst bei_t2 = 2,503 s aktualisiert werden (z. B. zeigt Abbildung 5a den Versuch des gNB, zwischen_t1 und_t2 einen Strahl zu einem Empfänger auf der Beifahrerseite zu bilden, obwohl dieser im Schatten liegt). Tatsächlich enthält der aktualisierte aktive Empfänger-Satz sogar noch zu_t2 einen der Empfänger auf der Beifahrerseite, da die für diesen Empfänger aufgezeichnete Signalstärke während des SSB-Bursts gemessen wurde, kurz bevor er bei_t1 in den Schatten geriet. Erst wenn die PMI/Empfänger-Sätze bei_t3 = 2,543 s erneut aktualisiert werden, werden beide Empfänger auf der Beifahrerseite aus dem aktiven Empfänger-Satz ausgeschlossen. 

Abbildung 6 zeigt eine repräsentative Zeitreihe, die eine Verschlechterung des SINR aufgrund von Latenz bei der SRS-basierten Kanalschätzung veranschaulicht. Die rote Kurve zeigt den SINR für Stream Nr. 3, der einem Empfänger auf der Fahrerseite zugeordnet ist. Dieser SINR schwankt periodisch zwischen einem hohen Wert unmittelbar nach jeder SRS-Messung und einem niedrigen Wert kurz vor der nachfolgenden SRS-Messung. Die periodische Verschlechterung des SINR resultiert genau aus der Differenz zwischen dem tatsächlichen CSI und dem vom gNB periodisch erfassten CSI, wie in Abbildung 4b dargestellt. Zum Vergleich zeigt die blaue Kurve in Abbildung 6 den SINR, der erreicht würde, wenn der gNB stets den tatsächlichen CSI für die Strahlformung verwenden würde (d. h. unter Vernachlässigung der Latenz). 

Abbildung 6: Verschlechterung des SINR aufgrund der Latenz in der digitalen Beamforming-Stufe.

Umfassende Ergebnisse

Um die Gesamtauswirkungen der Latenz auf das Beamforming für das hier betrachtete eMBB-Szenario zu ermitteln, wird das SINR für das oben beschriebene Szenario, das Latenzzeiten gemäß den 5G-NR-Standards berücksichtigt, mit demselben Szenario verglichen, bei dem der Einfluss der Latenz jedoch vernachlässigt wird (d. h., die Auswahl des PMI/Rx-Satzes erfolgt, und bei jedem Zeitschritt werden die aktuellen CSI-Werte für das Beamforming verwendet). Die SINRs für beide Szenarien werden zwischen t = 22,5 ms und 3,5 s mit einem Zeitschritt von 25 μs berechnet. Nach Ablauf der Endzeit von 3,5 s befindet sich das UE in starker Abschattung.

Ein Histogramm der Ergebnisse über alle vier Datenströme hinweg ist in Abbildung 7a dargestellt. Die entsprechenden kumulativen Verteilungsfunktionen (CDFs) sind in Abbildung 7b dargestellt, wobei ein zusätzliches CDF-Ergebnis für ein Szenario enthalten ist, bei dem die SRS-Messungen einmal pro zwei Slots durchgeführt werden. Der Median-SINR beträgt 20,5 dB, 15,4 dB und 12,4 dB für den Fall, bei dem die Latenz vernachlässigt wird, sowie für die Fälle, bei denen alle Latenz-Effekte berücksichtigt werden, jedoch eine SRS-Periodizität von jeweils einem bzw. zwei Slots verwendet wird. Somit führen die kombinierten Auswirkungen der Latenz, einschließlich der Auswahl des PMI/Rx-Sets und der CSI-Messung, zu einer Verschlechterung des medianen SINR um 5,1 dB bei einer SRS-Periodizität von einem Slot und um 8,1 dB bei einer SRS-Periodizität von zwei Slots.

Abbildung 7: Auswirkungen der Latenz auf die Strahlformung: Histogramm über vier Datenströme (a) und die entsprechenden Verteilungsfunktionen (CDFs) (b).

Schlussfolgerung

Um die von Millimeterwellen gebotenen breiten Bandbreiten nutzen zu können, ist der Einsatz adaptiver Strahlsteuerungsverfahren erforderlich, deren Leistung in einer mobilen Umgebung jedoch aufgrund von Latenz beeinträchtigt ist. Um die Auswirkungen auf die Leistung in realistischen Szenarien zu bewerten, wird ein eMBB-Anwendungsfall in einer dynamischen städtischen Umgebung herangezogen, wobei Raytracing-Simulationen zum Einsatz kommen, um ein zeitabhängiges, deterministisches Kanalmodell für die Analyse zu erstellen. 

Die hier untersuchten Auswirkungen der Latenz allein können erheblich sein und bei realistischen Parametern zu einem SINR-Verlust von 5 bis 8 dB führen. Die quantitativen Auswirkungen anderer Effekte der Mobilität auf die Kommunikationsverbindung, wie beispielsweise Doppler-Verschiebungen, die zu ICI führen, wurden hier nicht berücksichtigt und werden die Leistung weiter verschlechtern. Alle diese Effekte lassen sich jedoch deterministisch berechnen, wobei zeitabhängige CIRs, die aus den Ray-Tracing-Simulationen abgeleitet wurden, als Eingangsdaten dienen. Ray-Tracing-Simulationen können die Grundlage für eine genaue Bewertung der Verbindungsleistung in einer mobilen Umgebung bilden, wobei alle Effekte berücksichtigt werden, die zu einer Verschlechterung der Dienstqualität führen. 

Referenzen

1.  „Wireless InSite 3D Wireless Prediction Software“, Remcom Inc., 2021, www.remcom.com/wireless-insite-em-propagation-software.

2.  „Physikalische Kanäle und Modulation“, Release 15, 3GPP TS 38.211, V.15.4.0, Januar 2019. 

3.  „Multiplexing Channel Coding“, Release 15, 3GPP TS 38.212, V.15.4.0, Januar 2019. 
   
   
4.  „Verfahren der physikalischen Schicht für die Steuerung“, Release 15, 3GPP TS 38.213, V.15.4.0, Januar 2019. 
   
   
5.  „Erfolg bei der 5G-Kommunikation durch den Einsatz einer ‚am Fahrzeugglas montierten Antenne‘ für vernetzte 5G-Fahrzeuge“, AGC Incorporated und NTT DOCOMO Incorporated, Juli 2018, www.agc.com/en/news/detail/1197413_2814.html. 
   
   
6.  C. B. Peel, B. M. Hochwald und A. L. Swindlehurst, „Eine Vektor-Störungstechnik für die Mehrantennen-Mehrbenutzer-Kommunikation nahe der Kapazitätsgrenze – Teil I: Kanalinversion und Regularisierung“, IEEE Transactions on Communications, Bd. 53, Nr. 1, Jan. 2005, S. 195–202. 
   
   
7.  R. H. Clarke, „A Statistical Theory of Mobile Radio Reception“, The Bell System Technical Journal, Bd. 47, Nr. 6, Juli/August 1968, S. 957–1000. 
   
   
8.  W. C. Jakes, „Microwave Mobile Communications“, Wiley, New York, 1974. 
   
   
9.  T. Wang, J. G. Proakis, E. Masry und J. R. Zeidler: „Leistungsabfall bei OFDM-Systemen aufgrund von Doppler-Ausbreitung“, IEEE Transactions on Wireless Communications, Bd. 5, Nr. 6, Juni 2006, S. 1422–1432. 
   
   
10.  „Spezifikation des Radio Resource Control Protocol“, Release 15, 3GPP TS 38.331, V.15.4.0, Januar 2019.