Multiple-input multiple-output (MIMO) technique combined with orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has been considered as a key technology for next-generation wireless communication systems due to its potential of achieving high data rates and mitigating the hostile channel selectivity. In particular, MIMO downlink systems, such as beamforming or precoding system provide higher link capacity and simplify the receiver with channel state information (CSI) at the transmitter. In order to obtain CSI at the transmitter, a feedback from the receiver can be used when the up- and downlink channels are uncorrelated. In time-division duplex(TDD) systems, CSI for downlink can be obtained from uplink channel using reciprocity. However, the CSI from uplink is not accurate enough to keep track of the continuously varying channel characteristic in downlink period.
A few channel prediction schemes, such as linear prediction and second order extrapolation are proposed to overcome the time difference between up- and downlink for TDD systems. Generally, second order extrapolation outperforms linear prediction in noiseless environment. However, second order extrapolation might have even worse performance than linear prediction because of noisy measurement data. Thus, a channel predictor which can resolve these problems due to outdated and imperfect CSI, is necessary.
In this thesis, a MIMO-OFDM downlink channel prediction technique based on Kalman filter is proposed for TDD systems. The proposed method consists of three procedures: MMSE channel estimation, Kalman filtering and prediction, and linear interpolation. Kalman filter is employed to filter the estimated channel and to predict the next channel sample to determine the precoding weights. Simulation results of the proposed scheme based on IEEE802.16e system demonstrate that the proposed method improves the bit error rate (BER) performance significantly.
OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 과 결함된 다중 안테나 (MIMO) 기술은 multipath 채널에 의한 채널의 selectivity를 줄여주고 정보전송량을 높일수 있는 장점을 가지기 때문에 차세대 무선통신의 주요한 기술로 각광받고 있다. 특히, 하향링크 다중안테나 시스템은 송신기에서 채널정보를 이용하여 beamforming이나 precoding으로 하향링크의 채널 capacity를 높이고 수신기를 간단하게 구현할 수 있다. 송신기에서 채널정보를 알기 위해, 수신기가 하향링크의 채널정보를 송신기에 feedback 시킬 수 있으며 이는 FDD (frequency-division duplex) 시스템과 같이 상,하향링크의 채널 응답이 다를때에도 사용 할 수 있다. 한편, TDD (time-division duplex) 시스템의 경우 상,하향 링크 채널의 reciprocity 성질을 이용하여 상향링크로부터 하향링크의 채널을 얻을 수 있다. 하지만, 하향링크동안 채널정보는 계속해서 변하기 때문에 실제로는 부정확한 채널 정보를 가지게 된다.
TDD 시스템에서 이러한 상,하향링크간의 시간 지연에 따른 문제점을 극복하기 위해 선형 예측과 2차 extapolation 방법이 제안되었다. 보통 노이즈가 없는 환경에서는 2차 extrapolation이 선형 예측보다 성능이 좋지만, 노이즈가 있는 실제 환경에서는 선형 예측보다도 나쁜 성능을 보이게 된다. 따라서 이러한 문제점을 극복할 수 있는 채널 예측기가 필요하다.
본 논문에서는, TDD 시스템에서 Kalman 필터를 이용한 MIMO-OFDM 하향링크 채널 예측 기법을 제안한다. 제안된 방법은 MMSE 채널 추정을 통하여 상향링크의 채널을 추정하고, 이를 바탕으로 Kalman 필터를 이용하여 추정도니 채널을 필터링하고 다음 상향링크의 채널을 예측한다. 마지막으로, 선형 보간을 통하여 하향링크의 채널을 얻고 beamforming이나 precoding의 가중치를 구한다. IEEE802.16e 시스템에 적용된 제안된 기법의 모의 실험 결과로부터 시스템의 성능이 향상됨을 보여준다.
