Elaborato Marrucci Francesco N46000712

Scuola Politecnica e delle Scienze di Base
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica
Elaborato finale in Trasmissione Numerica
Sistemi Multiportante a Spettro Sagomato
Anno Accademico 2014/2015
Candidato:
Marrucci Francesco
matr. N46000712
1
“We can only see a short distance ahead, but we can see plenty there that needs to be done” - A.M. Turing
Indice
Capitolo 1: 5G Radio Network Architecture………………………………………………………………………………3
1.1 Variazione dei requisiti e delle caratteristiche di servizio…………………………………………..3
1.2 Efficienza Energetica……………………………………………………………………………….4
1.3 Infrastruttura di Rete……………………………………………………………..............................4
1.4 Virtualizzazione delle funzioni Network...…………………………………………………...…….4
1.5 Comunicazioni Co-op……………………………………………………………………………....5
1.6 Organizzazione automatica del Network………………………………………………………...…5
1.7 Backhaul Flessibile………………………………………………………………………………....6
1.8 Gestione avanzata del traffico……………………………………………………………………....6
Capitolo 2: Modulazione multiportante OFDM……………………………………………………...................................7
2.1 Modulazione multiportante………………………………………………………………….……...8
2.2 Struttura del codificatore………………………………………………………..............................10
2.3 Inserimento del tempo di guardia……………………………………………………………….....11
2.4 Implementazione mediante DFT………………………………………………..............................12
2.5 Analisi Spettrale…………………………………………………………………………….......…13
2.6 Inserimento del prefisso ciclico……………………………………………………….…………...14
2.7 Inserimento delle portanti virtuali………………………………………………………………....16
2.8 Inserimento delle portanti pilota………………………………………………..............................17
2.9 Sincronizzazione nei sistemi OFDM…………………………………………...............................18
2.9.1 Sensibilità ad errori di stima del ritardo……………………………………...…..…….19
2.9.2 Sensibilità ad errori di sincronizzazione in frequenza………………............................20
2.9.3 Schemi di Sincronizzazione…………………………………………............................21
2.9.4 Sincronizzazione Blind……………………………………………...............................22
2.9.5 Sincronizzazione Data-Aided………………………………………………..................23
Capitolo 3: Universal Filtered Multicarrier………………………………………………………………...…….………24
3.1 Modello UFMC………………………………………………………………………………...….24
Capitolo 4: L-OFDM alternativa al CP-OFDM per accessi 5G……………………………………...……......................25
5.1 Spettro del segnale OFDM…………………………………………………………..………….…27
5.2 Accesso Asincrono……………………………………………………………...............................28
5.3 Peak-To-Average Power Ratio (PAPR)……………………………………………………..….…29
Conclusioni……………………………………………………………………………………………………………….30
Bibliografia…………………………………………………...……………………………………………......................30
Introduzione
In questa Tesi verranno affrontate diverse tematiche riguardanti le nuove reti 5G e wireless come ad
esempio le reti UltraDense composte da microcelle (trasmettitore/ricevitore) con conseguente
miglioramento dell’efficienza spettrale e dei costi, ed altre questioni legate prettamente al
networking. Inoltre le diverse forme d’onda e strati fisici responsabili dell’invio di bit attraverso
canali di comunicazione, studiando nello specifico la modulazione OFDM (per sistemi 3G/4G) ed i
relativi algoritmi di sincronizzazione, risultando però non più efficienti per i nuovi scenari 5G dato
l’utilizzo del prefisso ciclico. Infine un’ultima parte relativa alle alternative al OFDM, quali:
UFMC, L-OFDM molto interessanti dato che soddisfano diversi obiettivi critici per le reti 5G e
wireless future. La tesi è strutturata in questo modo:



La prima parte riguarda i sistemi 5G e i diversi casi d’uso.
La seconda parte riguarda la modulazione OFDM utilizzata nei sistemi 3G/4G.
La terza parte riguarda le nuove proposte in alternativa alla modulazione OFDM.
2
Capitolo 1: 5G Radio Network Architecture
Entro il 2020 l’Europa è chiamata ad aprire una nuova strada verso lo sviluppo e la realizzazione di
nuove reti di comunicazioni wireless e 5G, attraverso nuove soluzioni quali possono essere le reti
UltraDense e le comunicazioni Device-to-Device (D2D) al fine di affrontare nuove sfide
user-oriented che elencheremo adesso[1]:
Variazione dei requisiti e delle caratteristiche di servizio
1.1
Una delle principali sfide delle nuove reti 5G e wireless è la continua evoluzione della banda larga
mobile e l’aggiunta di nuovi servizi come ad esempio:

Comunicazione vehicular-to-anything (V2A): I sistemi safety-critical (sistema il cui
malfunzionamento può causare ingenti danni) come ad esempio applicazioni vehicule-tovehicule (V2V) e vehicule-to-infrastructure (V2I) per avvisi sulle condizioni del traffico o
assistere automaticamente in caso di incidenti, per applicazioni (PPDR) per la protezione
civile in caso di calamità oppure per il trasporto pubblico come già tutt’ora accade nelle
ferrovie le quali utilizzano una tecnologia LTE, chiamata GSMR, standardizzata in Europa
per la segnalazione e il controllo dei treni ad alta velocità.

Massive-machine-communications (MMC): Gli obiettivi saranno quelli di sostenere 10-100
volte più dispositivi rispetto ad oggi, che richiedono una vita delle batterie allungata, ed un
costo ridotto delle comunicazioni aumentandone anche la copertura, nell’idea di realizzare
Internet-of-Things (IoT).

Applicazioni Cloud-based: Ridurre l’elaborazione e il consumo energetico per i dispositivi
mobili, nelle applicazioni che utilizzano tali servizi, come ad esempio il riconoscimento
vocale o navigatori.

Video Streaming: Migliorie nelle future codifiche video, riproduzione 3D, risoluzioni a 4K.
Figura 1: Tabella dei requisiti per diversi casi d’uso
3
Efficienza Energetica
1.2
L’avvento di queste nuove tecnologie porterà dal punto di vista energetico dei pro e dei contro[1].

Contro: L’energia spesa dalle infrastrutture aumenterà, il che implicherà costi maggiori per
gli operatori e indirettamente influenzerà anche la fattura per gli utenti finali e ci sarà anche
un impatto negativo sulla durata delle batterie dato l’aumento delle esigenze computazionali
per i nuovi dispositivi.

Pro: L’utilizzo di nuove piccole celle ridurrà la distanza dei terminali nell’intento di
facilitare il backhaul (fibra ottica) e ridurre i costi di distribuzione, l’utilizzo massiccio di
tecniche MIMO in scenari NLOS (Non Line of Sight), nuove architetture hardware
(PHY/MAC) ad elevata efficienza energetica per l’elaborazione basata sull’utilizzo ON/OFF
delle celle in base al traffico, oppure l’utilizzo di un nodo remoto che individua la rete più
vicina e gestisce i flussi di traffico.
Infrastruttura di Rete
1.3
Scenari UltraDense (UDN), con piccoli nodi di accesso densificati. Tale scenario migliorerà
notevolmente l’efficienza spettrale dato che vi sarà una riduzione della distanza tra trasmettitore e
ricevitore. UDN richiede:

Nuove strategie di coordinamento/collaborazione tra le microcelle, fondamentali per
migliorare la capacità della rete e contrastare in modo adeguato le interferenze.

Nuovi concetti nella gestione del backhaul come Software-Defined-Networking (SDN) il
quale si occuperà del reinstradamento e del controllo della congestione nella parte di
accesso, oppure come Infrastructure as a Service (IaaS) che offre servizi di prossimità
innovativi.
Ciò comporterà nuovi meccanismi e metriche nell’allocazione efficiente delle risorse e tecniche di
clustering per le macrocelle. Da notare anche, che riducendo la distanza tra trasmettitore e ricevitore
si minimizza la potenza emessa dai cellulari, il che limiterà l’esposizione degli utenti ai campi
elettromagnetici (EMF)[1].
1.4
Virtualizzazione delle funzioni Network
Network Function Virtualisation (NFV), ha attirato recente interesse nell’industria; essa si basa
sull’implementazione di nuove funzioni di gestione delle reti mobili, sulla virtualizzazione della
rete centrale passando da Radio-Access-Network (RAN) a Cloud-RAN (CRAN), in cui le funzioni
RAN vengono scomposte in moduli singoli che possono essere gestiti attraverso macchine virtuali.
Per esempio, invece di gestire funzioni in un centro di dati, esse si potranno eseguire con bassa
complessità computazionale in un punto di accesso radio (RAP). Inoltre NFV consentirà una
maggiore flessibilità nella gestione, assegnazione, e ridimensionamento delle risorse ottenendo così
anche un notevole impatto sull’efficienza energetica delle reti. La criticità di tali applicazioni sta
nella virtualizzazione, nella disponibilità di reti IP ad alta velocità e hardware specifico[1].
4
1.5
Comunicazioni Co-op
Di recente, le reti multi-hop stanno guadagnando l’accettazione mondiale come una delle maggiori
e promettenti tecnologie nelle reti 5G e wireless. Oggi, i sistemi cellulari hanno un unico
collegamento diretto verso la stazione di base; in una rete multi-hop, invece, la comunicazione sarà
attraverso più link i quali formeranno un percorso multi-hop tra il trasmettitore e il ricevitore
aumentando così la densità, la capacità, riducendo i consumi ma introducendo un’inefficienza dello
spettro dovuta al funzionamento in modalità half-duplex dei nodi, risolta però tramite cashing UE
(User Equipment) dei dati e comunicazione device-to-device (D2D)[1].
1.6
Organizzazione automatica del Network
Le reti NextGeneration, come abbiamo visto, si basano su macrocelle sovrapposte a microcelle per
offrire una migliore efficienza e copertura all’interno di un’area. In passato l’organizzazione
automatica del network è stata affrontata mediante Self-Organising-Network (SON) tramite
tecniche di organizzazione come: Selfconfiguration, Selforganised, Selfhealing.
Nella NextGeneration, le funzioni di Selfhealing saranno integrate, permettendo di rilevare
automaticamente la mancanza di una stazione di base e garantendo così la non degradazione del
servizio per gli utenti.
L’automazione sembra l’unico approccio ragionevole nella gestione e l’organizzazione efficiente
per le reti di accesso eterogenee[1].
L’elemento chiave è l’autogestione unificata che controlla un complesso ambiente di rete come una
singola entità. Tale sistema di gestione unificato offrirà considerevoli vantaggi agli operatori in
termini di efficienza e gestibilità delle risorse, migliore disponibilità del servizio, flessibilità e costi
operativi ridotti utilizzando la tecnica SDN, che offre strumenti per gestire sia risorse radio che il
backhaul su richiesta. Ovviamente tali tecniche sono ancora in fase di studio.
Figura 2: Schema Integrated SON Management
5
Backhaul Flessibile
1.7
Come noi sappiamo, i sistemi 3G/4G utilizzano diverse tecnologie di backhauling (fibra ottica,
ponti radio e collegamenti satellitari). Per il 5G il discorso è diverso, poiché ha bisogno di una
maggiore flessibilità ed efficienza dello spettro per sbloccare il suo potenziale, come l’utilizzo di
multipoint coordinati tra i siti, le microcelle e un massiccio utilizzo di tecniche MIMO.
L’evoluzione del backhaul mobile per il 5G dovrebbe seguire cinque tendenze principali come[1]:
1.8

Architetture Open Network: Le Open Network consentiranno un’infrastruttura condivisa tra
più operatori, dove, in una prima fase gli operatori potranno integrare la propria
infrastruttura privata nella rete globale, in una seconda gli strumenti di virtualizzazione
installati consentiranno la formazione di sottoreti virtuali coesistenti, ed infine in una terza il
complesso di risorse di rete verrà distribuito dinamicamente tra gli operatori.

Velocità di trasmissione dati più elevata: La velocità di trasmissione dei dati 5G sarà
aumentata di un fattore di 1.000 rispetto al LTE, e di conseguenza anche il backhaul dovrà
seguire tale tendenza. Tali tecnologie esistono e sono già state sviluppate, solo che il costo è
un problema.

Supporto end-to-end per QoS: Supporto end-to-end è ancora oggetto di studi.

Sicurezza: L’architettura di sicurezza è ancora oggetto di studi.

Ridotta latenza e sincronizzazione networkassisted: La sincronizzazione sarà necessaria per
una maggiore efficienza spettrale con multipunti coordinati minimizzando cosi i ritardi,
come ad esempio l’uso di GPS per un approccio distribuito, anche se tuttora gli operatori
preferiscono il Precision-Time-Protocol (PTP) poiché risulta facilmente applicabile per
implementazioni interne.
Gestione avanzata del traffico
Nuovi standard sono stati proposti per ottimizzare il traffico dati per i dispositivi mobili ad internet,
come: Selective IP Traffic Offloading (SIPTO), accesso IP locale (LIPA) e IP flusso mobile (IFO).
Uplink e Downlink asimmetrici aumenteranno negli scenari 5G, quindi dovranno essere considerati
come due connessioni indipendenti, associando due diversi punti di accesso (PoAs) per uplink e
downlink. Inoltre le reti 5G, dato il drastico aumento del traffico di dati dovuto al maggior numero
di dispositivi collegati, sarà soggetto ad un fenomeno di collo di bottiglia; queste nuove tecniche di
trasporto dovranno tamponare questo fenomeno come anche D2D e UltraDense visti in precedenza.
Quindi come si può notare il roaming è una questione molto importante[1].
6
Capitolo 2: Modulazione Multiportante OFDM
La tecnica di modulazione multiportante risale alla fine degli anni '50, quando venne impiegata per
la prima volta in ambito militare per la realizzazione di sistemi di comunicazione ad alta velocità,
ma che non ebbe particolare successo a causa dell’elevata complessità realizzativa dovuta all’uso di
dispositivi analogici (oscillatori instabili in trasmissione e in ricezione). Nel '71 Weinstein e Ebert
superarono il problema proponendo una realizzazione di tali sistemi basata sulla DFT.
Negli ultimi anni tale modulazione è stata oggetto di crescente interesse, in relazione a diverse
applicazioni, per la sua efficacia nel contrastare gli effetti di distorsione introdotti dal canale nelle
trasmissioni a banda larga.
Esistono 2 schemi implementativi:

DMT(Discrete MultiTone): impiegato per applicazioni punto-punto, ad esempio
HDL,ADSL,VDSL.

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing): impiegato per applicazioni puntomultipunto, ad esempio DAB/DVB(Digital Audio/Video Broadcasting) per la trasmissione
audio/video digitali, utilizzato anche per accessi multipli ODFMA(Multiple Access) e per
sistemi wireless di quarta generazione.
I vantaggi di tali schemi sono i seguenti[2]:

Robustezza al Multipath: Suddivide un unico flusso di dati ad alta velocità in N sottoflussi
paralleli riducendo così la distorsione introdotta dal canale.

Anti-Jamming: Immunità nei confronti dell’interferenza a banda stretta (Jamming) dato che
tale interferenza interessa solo una piccola parte delle sottoportanti.

Bit Loading(DMT): Variazione della velocità di trasmissione in ciascun sottocanale.

Incremento dell’efficienza spettrale(OFDM).
Gli svantaggi invece sono i seguenti[2]:

Elevato PAPR (Peak-to-Average Power Ratio): Essendoci un elevato numero di
sottoportanti modulate indipendentemente, si ottiene un segnale ad elevato rapporto tra
potenza di picco e potenza media, compromettendo il funzionamento di
Amplificatori/Convertitori in fase di trasmissione e ricezione.

Elevata sensibilità agli errori di sincronizzazione(OFDM): Maggiore sensibilità di errori di
sincronizzazione rispetto ai sistemi monoportante.

Sensibilità alla tempo-varianza: Perdita di ortogonalità tra le portanti in presenza di canali
tempo varianti.
7
Modulazione Multiportante
2.1
Figura 1: Schema di principio

Trasmissione:
Consideriamo un flusso ad alta velocità di bit d(n) con velocità Rb = 1/Tb attraverso lo schema in
Fig.1, esso viene suddiviso in N sottoflussi con una cadenza di Trasmissione N volte più piccola.
Indicando con T il periodo di simbolo, nell’n-esimo intervallo [nT,(n+1)T] vengono accumulati
B = RbT bit, ottenendo così il vettore:
successivamente codificato in un nuovo vettore:
formato da N simboli ciascuno dei quali modula una diversa sottoportante φi(t).
Pertanto, il segnale trasmesso nell’intervallo di simbolo è[2]:
8

Ricezione:
Si consideri un canale non dispersivo a guadagno unitario e non rumoroso, per recuperare
l’i-esimo simbolo trasmesso bisogna effettuare una correlazione con il segnale φi(t – nT).
Il termine ãi(n), idealmente in assenza di rumore ed effetti dispersivi del canale dipenderà anche dal
contributo dei simboli ak(n) trasmessi in altre sottoportanti e in simboli multiportante differenti; si
ha in generale interferenza intercanale(ICI) e interferenza intersimbolica(ISI).
Per annullare tali interferenze è necessario considerare una famiglia di sottoportanti φi(t) che
soddisfino la seguente condizione di biortonormalità:
Se si soddisfa tale condizione di biortonormalità è possibile recuperare perfettamente il simbolo
desiderato a partire dal segnale OFDM ricevuto.
Consideriamo ora un insieme di funzioni ortonormali:
Scegliendo una spaziatura interportante Δf pari ad un multiplo di 1/T, ICI e ISI sono annullate e
quindi la condizione di biortogonalità è verificata. In particolare scegliendo esattamente Δf = 1/T si
ottiene la massima efficienza spettrale.
In fase di trasmissione il segnale sarà[2]:
9
Struttura del codificatore
2.2
Figura 2: Sistema di codifica
Questo sistema, come già detto, converte l’insieme di B bit trasmessi in ogni intervallo di simbolo
multiportante di durata T, in N simboli.

DMT: Tale sistema dispone di un canale di ritorno capace di monitorare la rumorosità di
ciascun canale, in tal modo è possibile adattare la modulazione per ogni sottoportante (Bit
Loading). Indichiamo con Mi la dimensionalità dell’insieme a cui appartengono i simboli
ai(n) che modulano la i-esima sottoportante, il numero totale di bit trasmessi in ogni simbolo
multiportante sarà[2]:

OFDM: Nelle applicazioni punto-multipunto dove non esiste il canale di ritorno si utilizza la
stessa modulazione per tutte le sottoportanti. In particolare, detto M il numero di valori che
può assumere ciascun simbolo ai(n), il numero totale di bit trasmessi per simbolo
multiportante sarà[2]:
10
Inserimento del tempo di guardia
2.3
Come detto in precedenza, la modulazione OFDM può contrastare in modo efficiente gli effetti di
dispersione temporale introdotti dal canale, tuttavia un residuo di ISI sarà sempre presente. Infatti il
segnale trasmesso subirà una dispersione temporale Th che causa ISI, per evitare questo effetto è
possibile frazionare il tempo T di simbolo in due sottointervalli[2]:


Tg: tempo di guardia scelto maggiore del tempo di dispersione Th.
Tu: tempo utile dov’è convogliata l’informazione.
I vantaggi dell’introduzione del tempo di guardia sono i seguenti:
→ Aumento della spaziatura interportante.
→ Aumento della banda, riduzione dell’efficienza spettrale.
→ Risultano ortogonali sull’intervallo Tu .
Infine in fase di ricezione supponendo di avere un canale LTI con tempo di dispersione Th e rumore
additivo otterremo il seguente segnale:
Nell’ipotesi Tg > Th il sistema risulterà equivalente a N sottocanali AWGN indipendenti con diversi
fattori di scala complessi H(i/Tu). Il ricevitore potrà effettuare una semplice equalizzazione per ogni
sottocanale. Successivamente un opportuno sistema di decisione fornisce una stima dei simboli
trasmessi ãi(n), che posti in un apposito sistema di decodifica ed un opportuno convertitore
parallelo/serie permetterà di estrarre la sequenza di bit trasmessa.
Figura 3: Schema di un ricevitore in un sistema multiportante
11
2.4
Implementazione mediante DFT
Uno schema equivalente a quello analogico presentato in Fig.1 ma sicuramente più efficiente, in
quanto basato su DFT/FFT è riportato in Fig.4.
Figura 4: Schema di un sistema multiportante basato su DFT
In trasmissione, dopo un buffer serie/parallelo ed un opportuno codificatore, lo schema prevede il
calcolo efficiente dell’antitrasformata discreta di Fourier mediante l’algoritmo IFFT. In tal modo si
ottiene una sequenza campionata relativa all’n-esimo periodo di simbolo OFDM, ovvero:
Successivamente tale sequenza viene serializzata ed elaborata mediante un convertitore D/A
operante con frequenza fc = N/T, il segnale OFDM quindi risulta:
Ipotizzando che i sistemi siano filtri passa-basso ideali perfettamente complementari e con risposte
impulsive:
in ricezione avremo il seguente segnale r(t):
campionando tale segnale negli istanti kTc + nT, sarà possibile recuperare la sequenza di bit
trasmessa effettuando la DFT della N-sequenza r(n)[2].
12
2.5
Analisi Spettrale
Figura 5: Spettro di potenza di un segnale trasmesso in un sistema multiportante con N=5
sottoportanti con spaziatura interportante 1/T
L’espressione per la densità di potenza del segnate s(t) è la seguente[2]:
Come si potrà notare in Fig.5 gli spettri dei diversi sottocanali risultano parzialmente sovrapposti.
La condizione di biortogonalità garantisce l’annullamento completo dell’ICI/ISI.
L’occupazione di banda del segnale trasmesso sarà pari a:
Analizziamo lo spettro di potenza di un segnale trasmesso in un sistema basato su DFT/FFT.
Figura 6: Spettro di potenza del segnale trasmesso di un sistema OFDM con N = 8;64 sottoportanti
Si può notare come la sovrapposizione dei diversi sottocanali dà luogo ad uno spettro che risulta
approssimativamente piatto in frequenza e con un decadimento a zero, questo decadimento è tanto
più accentuato quanto maggiore è il numero di sottoportanti.
13
2.6
Inserimento del prefisso ciclico
Vediamo ora in che modo è possibile introdurre il tempo di guardia Tg utilizzando
l’implementazione efficiente mediante DFT del sistema OFDM[2].
Figura 7: Inserimento del prefisso ciclico
Con un’opportuna scelta di L (lunghezza del prefisso ciclico) consideriamo la sequenza di campioni
di lunghezza P = N+L, il segnale s(n) risulterà periodico agli occhi del sistema.
quindi in base alla relazione:
Il segnale trasmesso in presenza di prefisso ciclico risulterà con Tc = T/P:
Per eliminare l’ISI in ricezione è necessario considerare un prefisso ciclico di lunghezza L ≥ M – 1
(cioè maggiore o uguale alla dispersione introdotta dal canale a tempo discreto). In particolare, in
ricezione è necessario scartare i campioni del prefisso ciclico.
14
Consideriamo il vettore:
ponendo p = L, L+1, L+2, …. , P-1; la ISI si eliminerà e avremo la seguente relazione:
sostituendo p = q + L la precedente relazione diventa:
effettuando infine la DFT su N punti del vettore y(n) si ha[2]:
Dove Heq(i) è la DFT di heq data dalla convoluzione tra le risposte impulsive D/A, canale, A/D.
Figura 8: Schema ricevitore con canale dispersivo e rumore additivo realizzato mediante DFT/FFT
15
2.7
Inserimento delle portanti virtuali
In precedenza abbiamo considerato filtri di conversione ideali sia in trasmissione che in ricezione.
Vediamo ora in dettaglio cosa accade nel caso di filtri reali e di un offset temporale costante[2].
Figura 9: Segnale multiportante trasmesso e ricevuto
Dalla formula precedente:
introduciamo la quantità Gk sostituendola alla Heq, avremo la seguente formula:
Indichiamo ora con G(f,ν) la funzione di trasferimento che tiene conto del ritardo costante:
la quantità Gk risulterà quindi:
Indichiamo con [0 ≤ α ≤ 1] il fattore di roll-off e con [1- α/2Tc ≤ |f| ≤ 1+ α/2Tc] l’area di roll-off.
16
Si osserva che per frequenze esterne alla zona di roll-off la sommatoria si riduce ad un solo termine
e quindi il segnale utile risulterà ruotato di un fattore -2πkν/N che però si potrà compensare, senza
perdita di prestazioni, ruotando la k-esima uscita della DFT con un angolo pari a 2πkν/N.
Per frequenze interne alla zona di roll-off la sommatoria consiste in due termini e risulta:
Questo significa che, in presenza di filtri reali, un offset temporale ν costante e non nullo
provocherà inevitabilmente una riduzione del rapporto segnale-rumore per queste portanti.
Tale problema viene eliminato non utilizzando queste portanti, chiamate portanti virtuali[2].
Figura 10: Rappresentazione di una zona di roll-off per impulsi a radice di coseno
2.8
Inserimento delle portanti pilota
Le portanti pilota sono portanti utilizzate per ricostruire la funzione di trasferimento del canale e
determinare i valori necessari per effettuare l’equalizzazione. I simboli trasmessi in queste portanti
sono noti al ricevitore. Vengono utilizzate griglie bidimensionali che individuano le posizioni delle
portanti pilota[2].
Figura 11/12: Griglie con distribuzione rettangolare/diagonale dei simboli pilota
17
Sincronizzazione nei sistemi OFDM
2.9
Come già accennato nell’introduzione, uno degli inconvenienti legati all’utilizzo dei sistemi di
modulazione multiportante è l’elevata sensibilità ad errori di sincronizzazione. In un sistema
OFDM, infatti, le diverse sottoportanti risulteranno perfettamente ortogonali in ricezione solo in
assenza di errori di stima dello scostamento di frequenza (dovuto all’instabilità oscillatori o
all’effetto Doppler) e se l’errore di stima del ritardo (prima componente del multipath) è
sufficientemente contenuto.
In caso contrario saranno presenti ICI e/o ISI, con conseguente degradazione della prestazione del
sistema.
Come sappiamo il segnale ricevuto in assenza di rumore additivo è [2]:
con:
→ Scostamento in frequenza normalizzato Δf = 1/T.
→ Errore di stima del ritardo normalizzato.
Considereremo ora[2]:

Sensibilità ad errori di stima del ritardo (Δf = 0).

Sensibilità ad errori di sincronizzazione in frequenza (Δθ = 0).
18
2.9.1 Sensibilità ad errori di stima del ritardo
Partendo dal segnale ricevuto con l’aggiunta del rumore additivo e Δf = 0 avremo:
effettuando la DFT dopo aver scartato i campioni del prefisso ciclico avremo la seguente relazione:
in generale risulta:
dove il primo contributo è una versione attenuata e sfasata del termine utile, il secondo e terzo sono
rispettivamente ICI e ISI.
Considerando ora la presenza di un canale Multipath il segnale ricevuto risulterà:
→ Risposta impulsiva (limitatrice) a tempo discreto del canale.
In questo caso bisognerà stimare il ritardo minore (relativo alla prima componente del multipath),
effettuando poi la DFT scartando i campioni del prefisso ciclico per ottenere i simboli ãl(n).

Se [-L - N - 1 ≤ Δθ ≤ -L + M - 1] si genera ICI e ISI.

Se [-L + M - 1 ≤ Δθ ≤ 0] non saranno presenti ICI/ISI.
19
2.9.2 Sensibilità ad errori di sincronizzazione in frequenza
Partendo dal segnale ricevuto con l’aggiunta del rumore additivo e Δθ = 0 avremo:
Se |є|>1 esisteranno simboli di informazioni che verranno associati a portanti allocate in posizioni
errate e quindi sarà presente un’inaccettabile degradazione della prestazione del sistema.
Consideriamo in seguito il caso |є|<1:
 Canale non dispersivo
Ponendo:
il simbolo demodulato risulterà dato dalla somma di tre termini: il rumore additivo, il simbolo utile
sfasato e attenuato e ICI.

Canale dispersivo
ovvero, con la presenza di un canale dispersivo comporterà un’ulteriore attenuazione e sfasamento
che si sommano a quelli introdotti dall’errore di sincronizzazione di frequenza.
20
Per quanto riguarda poi la degradazione dovuta alla presenza di ICI, Moose [Moose,“A technique
for Orthogonal Frequency Divisione Multiplexing Offset Correction”, 1994] ha valutato
analiticamente l’incidenza di tale disturbo derivando la relazione tra il rapporto segnale-rumore
effettivo in presenza di rumore additivo e ICI, e quello di un sistema perfettamente sincronizzato:
pertanto, la degradazione introdotta dalla presenza di errori di sincronizzazione in frequenza è
limitata superiormente, risulta:
Figura 13: Limite sup. della degradazione in presenza di errori di sincronizzazione in frequenza
2.9.3 Schemi di Sincronizzazione
Esistono due tipi di algoritmi di sincronizzazione[2]:

Blind: Utilizzano le proprietà statistiche del segnale trasmesso (maggiore efficienza
spettrale).

Data-Aided: Supportati da frequenze note al ricevitore (migliore qualità della stima).
21
2.9.4 Sincronizzazione Blind
La presenza di un preambolo ciclico composto dagli ultimi L campioni di ciascun simbolo OFDM
introduce una ridondanza nel segnale trasmesso che può essere usata per stimare congiuntamente lo
scostamento di frequenza e di ritardo.
Fig.14: Schema Blind basato sul prefisso ciclico
l’espressione dello stimatore del ritardo risulterà:
mentre lo stimatore dello scostamento di frequenza è:
;
In Fig.15 è riportato l’errore quadratico medio dello stimatore dello scostamento di frequenza,
i risultati mostrano che, per moderati/elevati valori del rapporto segnale-rumore, la prestazione
misurata si avvicina a quella teorica all’aumentare della lunghezza del prefisso ciclico.
Figura 15: Prestazione Blind per un sistema OFDM con 128 sottoportanti
22
2.9.5 Sincronizzazione Data-Aided
La sincronizzazione blind, risulta particolarmente efficiente poiché esso non utilizza sequenze di
training. Tuttavia, come si osserva nella Fig.15, quando l’estensione ciclica è corrotta per effetto
della dispersione introdotta dal canale, la stima effettuata risulta poco accurata.
Figura 16: Schema Data-Aided basato su sequenza di training composta da due parti uguali
In questo caso, i campioni del prefisso ciclico vengono scartati valutando la correlazione tra i
campioni del simbolo di training distanti N/2. L’espressione dello stimatore del ritardo risulterà:
mentre lo stimatore dello scostamento di frequenza è:
;
In Fig.17 è riportato l’errore quadratico medio dello stimatore dello scostamento di frequenza, nel
caso Data-Aided col caso Blind si osserva, un miglioramento nella stima, sia con canale AWGN
che dispersivo, al prezzo però di una riduzione dell’efficienza spettrale legata alla trasmissione del
simbolo di training.
Figura 17: Prestazione Data-Aided per un sistema OFDM con 128 sottoportanti
23
Capitolo 3: Universal Filtered Multicarrier
UFMC è una tecnica candidata per lo strato fisico dei sistemi 5G, la quale combina la semplicità di
OFDM con i vantaggi di FBMC (Filter Bank MultiCarrier). Esso prevede l’uso un filtro FIR per
filtrare un gruppo di sottoportanti migliorandone sia la robustezza che il SIR[3].
OFDM come sappiamo è la più importante tecnica di modulazione di oggi, applicata anche negli
standard Long Term Evolution (LTE) e WiFi per la sua semplicità ed efficienza utilizzando
FFT/IFFT, tale approccio però risulta impossibile per i nuovi servizi che verranno introdotti per i
sistemi 5G.
UFMC permetterà di ottenere dimensioni ridotte della lunghezza del filtro rispetto a FBMC, di
evitare l’uso del prefisso ciclico, risultando anche compatibile con lo standard MIMO.
3.1
Modello UFMC
Figura 1: Schema UFMC
Indichiamo con B il numero totale di gruppi di sottoportanti, con fi il filtro FIR di lunghezza L, con
N il numero totale di sottoportanti, la lunghezza del simbolo risulterà N+L-1.
Il simbolo trasmesso risulta:
Dove Xi e Fi sono 2N punti della FFT del dominio del tempo di xi e fi rispettivamente.
Dato che UFMC non utilizza il prefisso ciclico, risulta influenzato dal timing offset[3], con
conseguente presenza di ICI/ISI e peggioramento delle prestazioni del sistema.
24
Capitolo 4: L-OFDM alternativa al CP-OFDM per accessi 5G
Nonostante i benefici riconosciuti alla FBMC (Filter Bank MultiCarrier) quale alternativa alla
CP-OFDM(con prefisso ciclico) per il livello fisico dei futuri sistemi di comunicazione mobile e
wireless, l’FBMC è ancora frenato per la necessità della trasmissione con OQAM(Offset
Quadrature Amplitude Mudulation).
In questo capitolo si considera l’approccio basato sulla Trasformata Lapped[4,5] la quale combina
una semplice ma efficace ricostruzione perfetta del banco di filtri reale con la modulazione QAM.
Si basa sulla trasformazione delle componenti reali e immaginarie dei campioni QAM la quale
presenterà una simmetria dei vettori utilizzati e lo spettro del segnale risulterà continuo o
frammentato, ed utilizzando una FFT estesa si evita la necessità di un prefisso ciclico. Tale sistema
risulterà quindi adatto per l’accesso asincrono fornendo un elevato livello di protezione spettrale,
come richiesto dagli utenti per scenari CR (Cognitive Ratio).
CP-OFDM risulta inefficiente in contesti 5G e FBMC è ancora in fase di studio. Tuttavia un
efficiente approccio proposto è dato dalla combinazione tra FBMC e OQAM per raddoppiare il
tasso di elaborazione nei ricetrasmettitori; purtroppo però rimane ancora svantaggioso in termini di
elaborazione e complessità computazionale. Un’ulteriore punto critico è che OQAM non è in grado
di supportare efficacemente alcune tecniche MIMO che sono introdotte nei nuovi standard 5G.
Ovviamente, vi è una crescente necessità di sviluppare tecniche FBMC efficienti che possono essere
combinate con QAM data l’eccessiva sovrapposizione dei sottocanali vicini.
Presenteremo un approccio basato sulla trasformata Lapped, detta L-OFDM. Tale trasformata usa le
seguenti funzioni di base:
Nel campo delle comunicazioni tale trasformata può essere usata per costruire sistemi di
trasmissione multiportanti con alcune proprietà fondamentali dello schema CP-OFDM, fornendo
però miglioramenti e funzionalità aggiuntive cruciali per le reti wireless future.
Le caratteristiche chiave sono le seguenti[4,5]:

Mantenimento dell’ortogonalità dei sottocanali e possibilità di utilizzo del QAM.

Con h(n) e K=2, le multiportanti si sovrappongono e la risposta in frequenza decade come
1/𝑓 2 , portando ad un livello più alto l’ACLR (Adiacent Carrier Leakage Ratio) richiesto
negli scenari CR.

Eliminazione del Prefisso Ciclico.
25
Si può dimostrare[4,5] che il trasmettitore e il ricevitore L-OFDM possono essere schematizzati
come in Fig.1:
Figura 1: Schema del trasmettitore/ricevitore basato sulla Trasformata Lapped
26
5.1
Spettro del segnale L-OFDM
Lo spettro emesso è modellato dal Filtro-Seno la cui Trasformata di Fourier risulterà[4,5]:
Figura 2: Illustrazione di Spettri continui/frammentati per segnali multicanale
Figura 3: Filtri L-OFDM e OFDM
Si nota come il guadagno dato dall’attenuazione fuori banda fornita da tale filtro risulti significativo.
27
5.2
Accesso Asincrono
Nelle comunicazioni Multiutente l’accesso asincrono è caratterizzato dalla mancanza di
allineamento e dalla presenza di timing offset nel ricevitore, e di conseguenza il demodulatore deve
far fronte a questo deterioramento. Infatti, la valutazione delle prestazioni dell’equalizzatore di un
sistema di trasmissione inizia con la compensazione di tale timing offset.
Come mostrato in precedenza nella Fig.1 l’equalizzatore è piazzato in uscita del 2M-FFT.
Indichiamo con t0 il timing offset, il blocco FFT conterrà quindi 2M-t0 campioni del blocco di
interesse e del blocco di sovrapposizione adiacente, quest’ultimo genera ISI.
Si può dimostrare[5] che il rapporto segnale-interferenza (SIR) al ricevitore in uscita è dato da:
In OFDM, la ISI si verificava solo quando si superava il tempo di guardia Tg, SIR risulterà:
Figura 4: SIR per sistemi OFDM/L-OFDM
In Fig.4, si nota che appena l’offset supera TG, L-ODFM si comporta meglio di CP-OFDM.
28
5.3
Peak-To-Average Power Ratio (PAPR)
Poiché il PAPR è una variabile aleatoria, esso è generalmente caratterizzato mediante la CCDF,
definita come la probabilità che il PAPR superi una determinata soglia. Il PAPR nei casi L-OFDM e
OFDM risultano[5]:
Figura 5: PAPR per sistemi L-OFDM (single,half,full) e OFDM con M=256 a 4-QAM
Dalla Fig.5, si nota come le curve del PAPR per L-OFDM e OFDM abbiano lo stesso andamento,
mentre per L-OFDM (real data) vi sia un incremento di 3 dB e infine L-OFDM(real/imaginary) dia
risultati intermedi.
29
Conclusioni
Un improvviso cambiamento dei requisiti di sistema sarà previsto per i prossimi anni, il quale avrà
bisogno di uno sforzo di adattamento da parte delle architetture e protocolli, in modo da supportare
efficientemente ogni caso d’uso visto nelle reti 5G.
In questa Tesi come abbiamo visto sono state considerate diverse forme d’onda per lo strato fisico
per i sistemi 5G quali: UFMC, L-OFDM.
Tutte le soluzioni proposte soddisfano alcuni degli obiettivi critici per le reti 5G e wireless future,
quelle relative allo strato fisico risultano essere molto valide poiché vanno a migliorare la
modulazione OFDM soprattutto per quanto riguarda l’efficienza spettrale. In ogni caso sono
necessari ulteriori studi sia in relazione allo strato fisico che in relazione alle problematiche di
complessità e ottimizzazione computazionale, ed infine agli aspetti prettamente legati al
networking.
Bibliografia
[1] M.Tanda, “La modulazione multiportante: sistemi OFDM”, Appunti di Trasmissione, 2009
[2] Ras, “White Paper on 5G Radio Network Architecture”, FP7-Future Networks Cluster, 2014
[3] X.Wang-T.Wild-F.Schaich, “Filter Optimization for Carrier-Frequency and Timing-Offset
in Universal Filtered Multi-Carrier System”, 81st IEEE Vehicular Technology
Conference(VTC Spring 2015), Glasgow, Scotland, 11-14 May 2015.
[4] M.Bellanger-D.Mattera-M.Tanda, “A Filter Bank Multicarrier Scheme Running at Symbol
Rate for Future Wireless System”, 14th Wireless Telecommunications Symposium (WTS
2015), New York, USA, 15-17 April 2015.
[5] M.Bellanger-D.Mattera-M.Tanda, “Lapped-OFDM as an alternative to CP-OFDM for 5G
asynchronous access and cognitive radio”, 81st IEEE Vehicular Technology
Conference(VTC Spring 2015), Glasgow, Scotland, 11-14 May 2015.
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