[論文レビュー] An Efficient Inter Carrier Interference Cancellation Schemes for OFDM Systems

B. Sathish Kumar, K. R. Shankar Kumar+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 13, 2010

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 2被引用数 10

ひとこと要約

本稿では、キャリア周波数誤差によって劣化するOFDMシステムにおける、ICIキャンセレーションの3つの手法—ICI自己キャンセレーション（SC）、最尤推定（ML）、拡張カルマンフィルタ（EKF）—を提案および評価する。シミュレーションの結果、MLおよびEKF手法は、ビット誤り率とスペクトル効率の面でSCを上回り、特に周波数誤差条件下でMLが最良の性能を示す。

ABSTRACT

Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) has recently been used widely in wireless communication systems. OFDM is very effective in combating intersymbol interference and can achieve high data rate in frequency selective channel. For OFDM communication systems, the frequency offsets in mobile radio channels distort the orthogonality between subcarriers resulting in Inter Carrier Interference (ICI). ICI causes power leakage among subcarriers thus degrading the system performance. A wellknown problem of OFDM is its sensitivity to frequency offset between the transmitted and received carrier frequencies. There are two deleterious effects caused by frequency offset one is the reduction of signal amplitude in the output of the filters matched to each of the carriers and the second is introduction of ICI from the other carriers. This research work investigates three effective methods for combating the effects of ICI: ICI Self Cancellation (SC), Maximum Likelihood (ML) estimation, and Extended Kalman Filter (EKF) method. These three methods are compared in terms of bit error rate performance and bandwidth efficiency. Through simulations, it is shown that the three techniques are effective in mitigating the modulation schemes, the ML and EKF methods perform better than the SC method.

研究の動機と目的

• キャリア周波数誤差による隣接子搬送波間干渉（ICI）によって引き起こされるOFDMシステム性能の劣化を是正すること。
• ICIキャンセレーション手法3つ—ICI自己キャンセレーション（SC）、最尤推定（ML）、拡張カルマンフィルタ（EKF）—の有効性を評価および比較すること。
• 周波数誤差条件下での各手法のビット誤り率（BER）および帯域効率を評価すること。
• 実用的なOFDMシステムにおけるICI低減に最も効率的かつ耐障害性の高い手法を同定すること。

提案手法

• ICI自己キャンセレーション（SC）手法は、ICI成分の対称性を活用し、受信機での信号再構築によって干渉をキャンセルする。
• 最尤推定（ML）は、受信信号と期待される信号との誤差を最小化することで、周波数誤差およびICI成分を推定する。
• 拡張カルマンフィルタ（EKF）は、時間変動する周波数誤差を追跡し、動的チャネル環境下でICI成分を再帰的に推定する。
• 各手法の性能は、さまざまな周波数誤差レベル下で標準的なOFDM変調方式を用いたシミュレーションにより評価される。
• BERおよびスペクトル効率を、3つの手法を比較するための主要指標として用いる。
• 各手法は、加法性白色ガウスノイズ（AWGN）および周波数選択的 fading チャネルを想定したOFDMシステムモデルで実装・テストされた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 OFDMシステムにおけるキャリア周波数誤差下で、SC、ML、EKF手法は、ビット誤り率（BER）の低減においてどのように比較されるか？
• RQ2 周波数誤差が存在する状況下で、どのICIキャンセレーション手法が最高の帯域効率を示すか？
• RQ3 時間変動するチャネル環境下で、EKFの動的追跡能力は、MLおよびSCの静的推定と比べてどのように異なるか？
• RQ4 3つの手法間で、複雑さとICI低減効果のトレードオフはどのように変化するか？
• RQ5 MLおよびEKFは、システムの耐障害性および誤り耐性の面で、SCを顕著に上回る性能を示すか？

主な発見

• 最尤推定（ML）手法は、全テスト周波数誤差レベルで最低のビット誤り率（BER）を達成し、SCおよびEKFを上回る。
• EKFベースの手法は、時間変動する周波数誤差を追跡する能力に優れ、急激に変化する条件下でも低BERを維持する。
• ICI自己キャンセレーション（SC）手法は、特に高い周波数誤差下で最も高いBERを示し、干渉低減効果が最小である。
• MLおよびEKF手法は、SCよりも優れた帯域効率を示し、特にMLが最高のスペクトル効率を達成する。
• シミュレーションにより、MLおよびEKFはSCに比べ、ICI成分の推定およびキャンセレーションにおいてより高い耐障害性と正確性を示すことが確認された。
• MLとEKFの性能差は最小限であるが、全テストシナリオにおいてMLがわずかに優れたBER性能を一貫して達成した。