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PDSCH误差矢量幅度（EVM）测量

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This example measures the EVM within a downlink reference measurement channel (RMC) signal and a downlink test model (E-TM) signal, according to the EVM measurement requirements specified in TS 36.104, Annex E [1]。

Introduction

此示例创建了RMC信号，并将噪声应用于传输到模型发射机EVM。还应用了频率偏移和智商偏移。然后根据TS 36.104中指定的EVM测量要求处理受损的信号[附件E [1]。该示例测量峰值和RMS EVM在输入信号的两个帧上平均。

这average EVM is measured at two locations in time (low and high), where the low and high locations correspond to the alignment of the FFT window within the start and end of the cyclic prefix. LTE Toolbox™ requires the low and high locations to be specified as a fraction of the cyclic prefix length.

Note that for multi-antenna RMCs, the EVM measurement assumes each receive signal antenna is directly connected to each transmit signal antenna, as shown in TS36.141 Annex I.1.1 [2]。根据TS 36.104附件E中定义的EVM测量要求[1]，PDSCH解码仅使用零强迫均衡。有关包括完整MIMO解码的PDSCH接收的说明，请参阅细胞搜索，MIB和SIB1恢复example.

最后，测量了测试模型（E-TM）信号的EVM，显示了如何同步MATLAB®之外生成的E-TM信号，或者在MATLAB内部生成后已在空中播放。

发射机

根据TS36.101 RMC设置发射器[3]。

% eNodeB Configurationrng('default'）；% Set the default random number generatorrmc = ltermcdl（'r.5'）；％配置RMCrmc.pdsch.rvseq = 0;％冗余版本指标rmc.totsubframes = 20;% Total number of subframes to generate％创建使用随机PDSCH数据的EnodeB传输txwaveform = ltermcdltool（rmc，randi（[0 1]，rmc.pdsch.trblksizes（1），1））;

损伤建模

建模发射机EVM并添加频率和智商偏移。

% Model EVM with additive noiseofdminfo = lteofdminfo（rmc）;TXEVMPC = 1.2;％传输EVM百分比evmmodel = txevmpc/（100*sqrt（double（ofdminfo.nfft）））*...complex(randn(size(txWaveform)),randn(size(txWaveform)))/sqrt(2); rxWaveform = txWaveform+evmModel;％添加频率偏移损伤到接收的波形Foffset = 33.0;赫兹的频率偏移百分比t =（0：长度（rxwaveform）-1）。'/ofdminfo.samplingrate;rxwaveform = rxwaveform。% Add IQ offsetiqoffset = complex(0.01,-0.005); rxWaveform = rxWaveform+iqoffset;

Receiver

接收者synchronizes with the received signal and computes and displays the measured EVM.

％应用频率估计和进行校正% timing synchronizationfoffset_est = lteFrequencyOffset(rmc,rxWaveform); rxWaveformFreqCorrected = lteFrequencyCorrect(rmc,rxWaveform,foffset_est);％同步接收波形offset = ltedlframeOffset（rmc，rxwaveformfreqcorced，“ Testevm”）；rxWaveform = rxWaveform(1+offset:end,:);％使用“ Testevm”飞行员平均cec.pilotaverage =“ Testevm”;

Perform Measurements

这PDSCH EVM is calculated by callingHPDSCHEVM。

显示下行链路RMC的平均EVM。首先，计算一个框架内每个子帧的低和高边缘EVM的结果，并在命令窗口显示其平均值。这些平均值的最大值是每帧的EVM。下行链路RMC的最终EVM是所有帧中EVM的平均值。还生产了许多图：

  • EVM与OFDM符号

  • EVM与子载波

  • EVM与资源块

  • EVM与OFDM符号和子载波（即EVM资源网格）

请注意，根据LTE标准，仅在分配的PDSCH资源块上计算出在命令窗口上显示的EVM测量。在所有资源块（分配或未分配）中显示了EVM图，从而使信号的质量更加普遍。在未分配的资源块中，假设收到的资源元素的预期值为零，则计算EVM。

PDSCH上的QPSK，16QAM，64QAM和256QAM调制方案的每个E-UTRA载体的EVM应优于所需的EVM，分别为17.5％，12.5％，8％和3.5％，分别为36.104表6.5.2-1[[1]。

％计算和显示EVM测量值[EVMMEAS，绘图] = HPDSCHEVM（RMC，CEC，RXWAVEFORM）;
低边缘EVM，副车架0：1.287％高边缘EVM，副车架0：1.289％低边缘EVM，副帧1：1.395％高边缘EVM，副帧1：1.390％低边缘EVM，子帧2：1.330％高边缘EVM，子帧，子帧子帧2：1.324％低边缘EVM，副车架3：1.234％高边缘EVM，副车架3：1.239％低边缘EVM，副车架4：1.235％高边缘EVM，副帧4：1.229％低边缘EVM，副率6：1.296％高架高率Edge EVM，副车架6：1.294％低边缘EVM，副车架7：1.350％高边缘EVM，副车架7：1.344％低边缘EVM，副帧8：1.338％高边缘EVM，子帧8：1.336％低边缘EVM，副EVM，子帧9：1.331％高边缘EVM，子帧9：1.319％平均低边缘EVM，帧0：1.312％平均高边EVM，帧0：1.308％平均EVM帧0：1.312％低边缘EVM，副型号，次级0：1.241％高优势EVM，副车架0：1.243％低边缘EVM，副车架1：1.230％高边缘EVM，副车架1：1.229％低边缘EVM，副帧2：1.219％高边缘EVM，子帧2：1.220％低边缘EVM，子帧3：子帧3：1.216％高边EVM，子帧3：1.220％低边缘EVM，副标E 4：1.239％高边缘EVM，副车架4：1.239％低边缘EVM，副帧6：1.219％高边缘EVM，副帧6：1.207％低边缘EVM，副帧7：1.247％高边缘EVM，副件7：1.246％7：1.246％低边缘EVM，副车架8：1.257％高边缘EVM，副车架8：1.252％低边缘EVM，副车架9：1.249％高边缘EVM，副帧9：1.246％平均低边缘EVM，框架1：1：1.235％平均高优势EVM EVM EVM EVM EVM EVM高evm，框架1：1.234％平均EVM框架1：1.235％平均整体EVM：1.274％

EVM Measurement on a Test Model Signal

最后，测量了测试模型（E-TM）信号的EVM，显示了如何同步MATLAB之外生成的E-TM信号，或者在MATLAB内部生成后已在空中播放。执行以下步骤：

  • Load captured waveform:内部生成波形hgetTestModelWaveForm为了模拟以返回的采样速率捕获的空中E-TM波形。有关测试模型波形的直播传输和分析的更多详细信息，请参见以下示例：使用测试和测量设备的LTE工具箱的波形产生和传输。

  • 创建本地测试模型配置：接下来，使用该函数创建代表E-TM波形内容的配置结构lteTestModel。为了创建配置，必须知道测试型号和带宽。

  • 重新采样预期的采样率：这functionlteofdminfo被调用以获取有关LTE工具箱中用于测试模型配置的OFDM调制/解调的一些信息tmconfig。这most important information here isofdminfo.samplingrate这给出了波形的OFDM解调的预期采样率。这resample功能用于将捕获的波形重新采样为此采样率。

  • 执行同步：频率偏移估计，校正和正时同步是使用与本示例前面显示的相同步骤进行的。

  • 测量EVM：通过打电话来衡量EVMHPDSCHEVM。对于E-TMS，生成的波形包含一个或多个PDSCH。这HPDSCHEVM函数确定基于TS 36.141，第6.1.1节[2]。

％加载捕获的测试模型波形[[tmsignal,SR] = hGetTestModelWaveform();％创建与已知E-TM相对应的本地测试模型配置％和带宽的％tmconfig = ltetestmodel（'1.1'，，，，'5MHz'）；ofdminfo = lteofdminfo（tmconfig）;％重新采样捕获的波形以匹配所使用的预期采样率% by LTE Toolbox for the Test Model bandwidthtmsignal = resample(tmsignal,ofdmInfo.SamplingRate,SR);％应用频率估计和进行校正% timing synchronizationfoffset_est = ltefrequencyOffset（tmconfig，tmsignal）;tmsignalfreqCorred = ltefrequencyCorrect（tmconfig，tmsignal，foffset_est）;％同步捕获的波形offset = ltedlframeOffset（tmconfig，tmsignalfreqcorcrected，“ Testevm”）；tmsignal = tmsignal（1+偏移：end，:);％计算EVM测量，绘图残疾cec.pilotaverage =“ Testevm”;alg.EnablePlotting ='离开';EVM_TM = HPDSCHEVM（TMCONFIG，CEC，TMSIGNAL，ALG）;
低边缘EVM，副车架0：2.166％高边缘EVM，副帧0：1.922％低边缘EVM，副帧1：2.010％高边缘EVM，副帧1：1.904％低边evm，副帧2：2.060％高边缘EVM，副率EVM，子帧子帧2：1.915％低边缘EVM，副车架3：1.988％高边缘EVM，副车架3：1.910％低边缘EVM，副车架4：2.074％高边缘EVM，副帧4：1.920％Low Edge EVM，次级5：2.010％高架5：2.010％高。Edge EVM，副车架5：1.913％低边缘EVM，副车架6：2.082％高边缘EVM，副车架6：1.912％低边缘EVM，副帧7：2.047％高边evm，子帧7：1.920％低边缘EVM，副EVM，子帧8：1.989％高边缘EVM，副车架8：1.905％低边缘EVM，副车架9：2.022％高边缘EVM，副车架9：1.905％平均平均低边缘EVM，框架0：2.044％平均高端EVM，帧0：1.912％平均EVM框架0：2.044％平均总体EVM：2.044％

附录

This example uses the following helper functions:

选定的参考书目

  1. 3GPP TS 36.104“基站（BS）无线电传输和接收”

  2. 3GPP TS 36.141 "Base Station (BS) conformance testing"

  3. 3GPP TS 36.101“用户设备（UE）无线电传输和接收”