RSRP、SNR、BLER、MCS、CSI、CQI、SI、PMI
來自： [4G&5G專題-42]：物理層-無線信道的特征：RSRP、SNR、BLER、MCS、CSI、CQI、SI、PMI
目錄
0. 無線信道的特點
1. 信號的功率Power
2. 功率譜密度
3. 接收信號強度指示RSSI
4. 信噪比SNR/SINR
5. 參考信號功率RSRP
6. 參考信號質量RSRQ
7. 信道比特誤碼率BER
8. 塊誤碼率BLER
9. 信道質量指示CQI（Channel Quality Indicator ）
10. RI和PMI
11. 調制與編碼策略MCS
12. 信道狀態信息CSI
13. 信道評估
0. 無線信道的特點
（1）電磁波在無線信道傳輸存在衰減。
（2）電磁波在無線信道傳輸存在同頻率干擾
（3）電磁波在無線信道傳輸存在多徑干擾
（4）無線信道是開放信道，是不可控的。
（5）同是時刻，不同頻率的電磁波，在相同的三維物理空間受到衰減特性是不相同的。
（6）同是時刻，不同頻率的電磁波，在相同的三維物理空間受到干擾特性是不相同的。
1. 信號的功率Power
功率是指物體在單位時間內所做的功的多少，即功率是描述做功快慢的物理量。功的數量一定，時間越短，功率值就越大
電功率是指電流在單位時間內做的功叫做電功率。是用來表示消耗電能的快慢的物理量，用P表示，它的單位是瓦特（Watt），簡稱"瓦"，符號是W。
因此，這里的功率，是指“電功率”的簡稱。
在電阻一定的情況下，平均功率與直流電壓的關系如下：
在電阻一定的情況下，平均功率與交流電壓的關系如下：
2. 功率譜密度
每單位頻率波攜帶的功率，這被稱為信號的功率譜密度。
3. 接收信號強度指示RSSI
RSSI( Received Signal Strength Indicator)
在3GPP的協議中，接收信號強度指示（RSSI）定義為：接收寬帶的總功率，包括在接收機脈沖成形濾波器定義的帶寬內的熱噪聲和接收機產生的噪聲。
測量的參考點為UE(用戶設備)的天線端口。即RSSI（Received Signal Strength Indicator）是在這個接收到Symbol內的所有信號（包括導頻信號和數據信號，鄰區干擾信號，噪音信號等）功率的平均值。 雖然也是平均值，但是這里還包含了來自外部其他的干擾信號，因此通常測量的平均值要比帶內真正有用信號的平均值要高。 在CDMA網絡中，RSSI的范圍在-110dbm — -20dbm之間。一般來說，如果RSSI<-95dbm，說明當前網絡信號覆蓋很差，幾乎沒什么信號；-95dmb<RSSI<-90dbm，說明當前網絡信號覆蓋很弱；RSSI〉-90dbm，說明當前網絡信號覆蓋較好。所以，一般都是以-90dbm為臨界點，來初略判斷當前網絡覆蓋水平。
4. 信噪比SNR/SINR
信噪比：為有用信號功率(Power of Signal)與噪聲功率(Power of Noise)的比。因此為信號幅度幅度與噪聲幅度（Amplitude）比的平方。
信噪比越大，說明混在信號里的噪聲越小，信號的占比越大，信號越好。
信噪比越大，說明混在信號里的噪聲越大，信號的占比越小，信號越差。
SINR：信號與干擾加噪聲比 （Signal to Interference plus Noise Ratio）是指接收到的有用信號的強度與接收到的干擾信號（噪聲和干擾）的強度的比值；可以簡單的理解為“信噪比”。
5. 參考信號功率RSRP
RSRP (Reference Signal Receiving Power，參考信號接收功率)
RSRP是蜂窩網絡中可以代表無線信號強度的關鍵參數以及物理層測量需求之一，參考信號承載的所有RE（Reource Element）上接收到的信號功率的平均值。
利用測量得到的功率與已知的發射功率進行相比，就可以得到鏈路對信號的衰減。
6. 參考信號質量RSRQ
RSRQ (Reference Signal Receiving Quality) 的介紹
在3GPP中有該參數的介紹，RSRQ是RSRP和RSSI的比值，當然因為兩者測量所基於的帶寬可能不同，會用一個系數來調整，定義為 RSRQ = N*RSRP/RSSI，其中N表示 RSSI 測量帶寬中的RB的數量。分子和分母應該在相同的資源塊上獲得。 E-UTRA 載波接收信號場強指示（E-UTRA Carrier RSSI），由UE從所有源上觀察到的總的接收功率（以W為單位）的線性平均，包括公共信道服務和非服務小區，鄰僅信道干擾，熱噪聲等。如果UE使用接收分集，那么報告值應該不低於任一獨立分集分支的相應RSRQ值。從公式上推斷，該數值用對數表示時，大部分情況是負值。即使來自外部的干擾為0或忽略不計，極限情況數值也是趨近與0的。衡量標准：
7. 信道比特誤碼率BER
誤碼率 (BER:biterror)
在數據傳輸中，比特差錯（英語：biterrors）的數量就是接收到的信道中數據流由於噪聲、干擾、有損或比特同步錯誤而更改的比特的數量.
由於發送序列是已知的，因此，用接收到信號序列與已知序列進行比較，查看出錯的比特數，就可以得到參考信號的誤碼率。
8. 塊誤碼率BLER
在無線網絡中，一個設備（如eNodeB）是按塊（block）向另一個設備（如UE）發送數據的。發送端使用塊中的數據計算出一個CRC，並隨着該塊一起發送到接收端。接收端根據收到的數據計算出一個CRC，並與接收到的CRC進行比較，如果二者相等，接收端就認為成功地收到了正確的數據，並向發送端回復一個“ACK”；如果二者不相等，接收端就認為收到了錯誤的數據，並向發送端回復一個“NACK”，以要求發送端重傳該塊。
如果在某個特定的周期內，發送端沒有收到接收端的回復，則發送端假定之前發送的塊沒有到達接收端，發送端自動重發該塊。(MAC層的HARQ處理)。
BLER（block error rate），即誤塊率，是出錯的塊在所有發送的塊中所占的百分比（只計算初傳的block）。
在實際應用中，某一特定百分比（如：LTE中數據信道的BLER要求為10%以下）的BLER並不總是必須的，因為可以重傳出錯的塊並通過特殊的處理（如軟合並等），使得接收端正確解出收到的數據。需要測量和計算BLER時，在發送端就能夠完成，因為可以通過收到的NACK數來計算BLER。
在LTE中，控制信道的目標BLER為1%，數據信道的目標BLER位10%。
當BLER不超過10%時，UE將向基站上報它所能解碼的最高MCS。MCS越高，數據的速率越高，調制階數越高。
LTE在無HARQ重傳情況下誤塊率指標為10%，加入HARQ重傳后誤幀率（FER）大概為1%，再加上RLC層的ARQ后性能提升到10^-5數量級。
例：假設發送了500個block的數據，其中499個block回復ACK，1個block回復NACK，則BLER為1 / 500 = 0.002 * 100% = 0.2%。
從這個例子可以看出，計算BLER時，是不把重傳的block的ACK/NACK計算在內的，即最終的誤碼率。
9. 信道質量指示CQI（Channel Quality Indicator ）
（1）CQI的定義
CQI-Channel Quality Indication，信道質量指示，指示意味着CQI信息來自於終端的測量，然后匯報給基站，因此，CQI一般指的是下行信道質量。
基站MAC層調度器，會根據UE反饋的CQI信息，選擇合適的調度算法和下行數據塊大小，以保證UE在不同的無線環境下獲取最佳的下行性能。
（2）引入CQI的原因
PDSCH支持三種編碼方式：QPSK、16QAM及64QAM，其對應三種星座圖，從而所需要的信道條件也不相同，即：編碼方式越高（QPSK<16QAM<64QAM），信道條件要求就越高。
信道質量越差，就越信道編碼的冗余信息越多，糾錯要越強、使用更低階調制、數據發送的速率越低。
信道質量越好，就越信道編碼的冗余信息越少，糾錯要越弱、使用更高階調制、數據發送的速率越低。
由於下行調度是由基站決定的，而基站作為發射端，並不知道信道質量的好壞，就比如一個人在講話時，聽不聽得清楚是有聽眾感知的，因此信道質量的好壞也是由UE來衡量的。
基站決定要采用何種編碼方式，就需要UE來反饋這個信道質量的好壞，LTE協議將信道質量的好壞量化成了0~15的序列（4個bit來承載），並定義為CQI。
（3）CQI的選取標准
CQI 值由UE測量並上報。
LTE規范中沒有明確定義CQI的測量方式，只定義了CQI的選取准則，即保證PDSCH的解碼錯誤率（即BLER）小於10%所使用的CQI值。
也就是說，UE 需要根據測量結果（比如信噪比SINR）評估下行鏈路特性，並采用內部算法確定此SINR 條件下所能獲取的BLER值，並根據BLER<10%的限制，上報對應的CQI值。
在相同的SINR情況下，不同的調制方式，其誤碼率是不一樣的 ，調制的階數越高，誤碼率越高。
（4）CQI取值及其對應的編碼方式
其中，調制方式決定了調制階數，它表示每1個符號中所傳送的比特數。
QPSK對應的調制階數為2，16QAM為4，64QAM 為6。
碼率為傳輸塊中信息比特數與物理信道總比特數之間的比值，即：
碼率= 傳輸塊中信息比特數/物理信道總比特數= 信息比特數/（物理信道總符號數*調制階數）= 效率/調制階數
由此可見，CQI 的不同取值決定了下行調制方式以及傳輸塊大小之間的差異。
CQI 值越大，所采用的調制編碼方式越高，效率越大，所對應的傳輸塊也約大，因此所提供的下行峰值吞吐量越高。
（5）CQI影響因素
UE 根據所測量的SINR 值來確定可用CQI 並上報到eNodeB，因此CQI 值主要與下行參考信號的SINR 有關。
除此之外，CQI 還與UE 接收機的靈敏度、MIMO 傳輸模式和無線鏈路特性有關。具體表現為：
相同信道質量條件下，UE接收機的靈敏度越高，所測得的SINR值越高，因此所上報的CQI值也越大。
MIMO模式、重傳次數和天線數目都會影響BLE性能。由於CQI對應於10% BLER 所需的SINR值，因此，相同SINR條件下，3次重傳比0次重傳的CQI值更高，TM3/4比TM2的CQI更高，4天線比2天線所對應的CQI更高。
（6）CQI對性能的影響
根據上述分析可知，CQI在下行調度中起着非常關鍵的作用！！！
UE根據SINR值估算CQI 並采用周期性或者非周期性方式進行上報，eNodeB則根據不同的CQI模式來提取出相應的寬帶或者子帶CQI信息，獲悉UE在特定頻帶上的干擾情況，實現頻率選擇性或者非選擇性調度。
重要的是，eNodeB 根據CQI和PRB信息來獲取MCS和TBS信息，從而直接影響到下行吞吐量。
CQI 與單用戶下行吞吐量之間的關系舉例說明如下。
假設UE 上報的CQI 為最大值15，其所對應的調制方式為64QAM，碼率為0.926。則20MHz （對應100 個PRB）下，TD-LTE 系統物理層峰值最大速率計算如下：
①PRB 中RE數：（14符號/子幀）x（100個PRBx 12 RE/符號）=16800RE/子幀
②假定每個子幀中為3個PDCCH符號，則去除CFI所占用的RE數，得到：16800 RE/子幀-（3個PDCCH符號x（100個PRBx 12RE/ 符號））=13200RE/子幀
③物理層比特數與調制方式相關，64QAM所對應的調制階數為6，故：6 x 13200 = 79200 比特/子幀
④根據碼率計算傳輸塊大小：傳輸塊中信息比特數= 物理信道總比特數x 碼率=79200 x 0.926= 73340
這意味着CQI=15時，20MHz帶寬下所能承載的最大TBS為73340。假定上下行時隙配比是1:3，即一個5ms的TD-LTE半幀里有3個下行時隙，且根據規范要求，特殊子幀5 的DwPTS 中不能傳送下行數據，則MIMO 模式下（2個碼字同時傳送），下行峰值速率為：73340（TBS）x 2（流數）x 3（下行時隙數）x 200（1s 內半幀數）= 88008000 bit = 88Mbps.
上面的例子中，如果采用其他CQI 值，則對應的碼率和調制方式有所不同，因此每個TTI 中所能傳送的傳輸塊的大小也會有所區別，從而導致下行吞吐量產生差異。因此，CQI 在下行調度中起着非常關鍵的作用。
UE 和eNodeB 調度算法中CQI 評估和測量機制對系統性能有着直接影響。
舉例來講，如果UE 上報的CQI 較低，但是系統卻錯誤地發送了較大的TBS，則可能導致UE解碼失敗並發送ACK信息，從而產生重傳，影響到系統的資源利用率。
反之，如果實際無線環境較差，但是UE上報的CQI值較高，則網絡根據CQI選擇較大的TBS，而這也同樣可能導致UE 解碼失敗，導致系統資源利用率降低。
速度對於CQI報告准確性的影響也較大。速度越高，CQI偏差越大，因此應當減小發送周期，增加發送頻率，以保證CQI信息的准確性。
10. RI和PMI
（1）RI
RI是UE建議基站，在下行傳輸中使用的傳輸階數（rank 秩），即建議下行傳輸使用的層數（layer）。
只有在空分復用下，UE才需要發送RI以指示可用的傳輸層（transmission layer）數目；而其它情況下，RI總是等於1。
因此只有在TM 3/4，以及配置了PMI/RI上報的TM 8/9情況下，UE才需要上報RI。
RI是UE向基站反應自身支持MIMO層數的能力。
（2）PMI
PMI是UE建議基站在下行傳輸中使用的預編碼矩陣（precoder matrix）。該預編碼矩陣是在假設使用“上報的RI指示的層數”的基礎上進行選擇的。
11. 調制與編碼策略MCS
LTE中速率的配置通過MCS（Modulation and Coding Scheme，調制與編碼策略）索引值實現。
MCS將所關注的影響通訊速率的因素作為表的列，將MCS索引作為行，形成一張速率表。
所以，每一個MCS索引其實對應了一組參數下的物理傳輸速率和調制方式。
MCS index
modulation
code rate×1024
efficiency
0
QPSK
99.329806
0.194003527
1
QPSK
126.4197531
0.24691358
2
QPSK
153.5097002
0.299823633
3
QPSK
198.659612
0.388007055
4
QPSK
243.8095238
0.476190476
5
QPSK
297.989418
0.582010582
6
QPSK
352.1693122
0.687830688
7
QPSK
424.4091711
0.828924162
8
QPSK
478.5890653
0.934744268
9
QPSK
532.7689594
1.040564374
10
16QAM
266.3844797
1.040564374
11
16QAM
297.989418
1.164021164
12
16QAM
343.1393298
1.340388007
13
16QAM
388.2892416
1.51675485
14
16QAM
442.4691358
1.728395062
15
16QAM
496.64903
1.940035273
16
16QAM
514.7089947
2.010582011
17
64QAM
343.1393298
2.010582011
18
64QAM
367.2192828
2.151675485
19
64QAM
415.3791887
2.433862434
20
64QAM
451.4991182
2.645502646
21
64QAM
487.6190476
2.857142857
22
64QAM
523.7389771
3.068783069
23
64QAM
565.8788948
3.315696649
24
64QAM
609.5238095
3.571428571
25
64QAM
657.6837155
3.85361552
26
64QAM
681.7636684
3.994708995
27
64QAM
705.8436214
4.135802469
28
64QAM
826.2433862
4.841269841
12. 信道狀態信息CSI
是UE反饋給基站的一種無線信道狀態信息。它包括三個小部分：CQI，RI和PMI。
13. 信道評估
（1）什么信道評估
所謂信道估計，就是從接收數據中將假定的某個信道模型的模型參數估計出來的過程。
如果信道是線性的話，那么信道估計就是對系統沖激響應進行估計。
需強調的是信道估計是信道對輸入信號影響的一種數學表示，而“好”的信道估計則是使得某種估計誤差最小化的估計算法。
（2）信道評估的背景及意義
無線通信系統的性能很大程度上受到無線信道的影響，如陰影衰落和頻率選擇性衰落等等，使得發射機和接收機之間的傳播路徑非常復雜。
無線信道並不像有線信道固定並可預見，而是具有很大的隨機性，這就對接收機的設計提出了很大的挑戰。
在OFDM系統的相干檢測中需要對信道進行估計，信道估計的精度將直接影響整個系統的性能。
為了能在接收端准確的恢復發射端的發送信號，人們采用各種措施來抵抗多徑效應對傳輸信號的影響，信道估計技術的實現需要知道無線信道的信息，如信道的階數、多普勒頻移和多徑時延或者信道的沖激響應等參數。因此，信道參數估計是實現無線通信系統的一項關鍵技術。能否獲得詳細的信道信息，從而在接收端正確地解調出發射信號，是衡量一個無線通信系統性能的重要指標。因此，對於信道參數估計算法的研究是一項有重要意義的工作。
（3）分類
信道估計算法從輸入數據的類型來分，可以划分為時域和頻域兩大類方法。
頻域方法主要針對多載波系統；
時域方法適用於所有單載波和多載波系統，其借助於參考信號或發送數據的統計特性，估計衰落信道中各多徑分量的衰落系數。
從信道估計算法先驗信息的角度，則可分為以下三類：
基於參考信號的信道估計
該類算法按一定估計准則確定待估參數，或者按某些准則進行逐步跟蹤和調整待估參數的估計值。
其特點是需要借助參考信號，即導頻或訓練序列。
基於訓練序列和導頻序列的估計統稱為基於參考信號的估計算法。
基於訓練序列的信道估計算法適用於突發傳輸方式的系統。
通過發送已知的訓練序列，在接收端進行初始的信道估計，當發送有用的信息數據時，利用初始的信道估計結果進行一個判決更新，完成實時的信道估計。
基於導頻符號的信道估計適用於連續傳輸的系統。通過在發送的有用數據中插入已知的導頻符號，可以得到導頻位置的信道估計結果；
接着利用導頻位置的信道估計結果，通過內插得到有用數據位置的信道估計結果，完成信道估計。
步驟如下：
a) 假設服務小區發送了參考信號x，而UE收到的是y，服務小區和UE之間的傳輸信道為乘性信道，那么經過信道的沖擊響應，y=H*x；這樣就可以把信道模型H預估出來；
b) 得到H后，服務小區發送其他的信號a，UE收到信號為b，那么b=H*a；通過H帶入，UE就可以知道a的具體值；
上述獲取a的過程就是解調的過程，
盲估計
利用調制信號本身固有的、與具體承載信息比特無關的一些特征，或是采用判決反饋的方法來進行信道估計的方法。
半盲估計
結合盲估計與基於訓練序列估計這兩種方法優點的信道估計方法。
一般來講，通過設計訓練序列或在數據中周期性地插入導頻符號來進行估計的方法比較常用。
而盲估計和半盲信道估計算法無需或者需要較短的訓練序列，頻譜效率高，因此獲得了廣泛的研究。
但是一般盲估計和半盲估計方法的計算復雜度較高，且可能出現相位模糊（基於子空間的方法）、誤差傳播（如判決反饋類方法）、收斂慢或陷入局部極小等問題，需要較長的觀察數據，這在一定程度上限制了它們的實用性。
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