Системы связи 5G

Стандарт связи 5G (известный также как NR – New Radio) обеспечивает значительно большую пропускную способность данных в его режиме Enhanced Mobile Broadband (eMBB) по сравнению с предыдущим стандартом LTE. В числе нескольких ключевых элементов в стандарте 3GPP Release 15 в части физического уровня есть следующие:

• Меньшая длина слота и увеличенный интервал поднесущих, что позволило увеличить ширину канала и уменьшить время отклика (рисунок 1).

Рисунок 1. Сетка ресурсов 5G

• Новые канальные кодеки, такие как LDPC для кодирования данных и полярные коды (polar codes) для кодирования управляющей информации, что позволило увеличить пропускную способность и повысить эффективность коррекции ошибок.
• Новые модели каналов связи с пространственным разнесением антенн для работы в текущих диапазонах (<6 ГГц) и новых миллиметровых диапазонах (>28 ГГц).

Все эти элементы увеличивают пропускную способность, уменьшают время отклика и повышают эффективность системы связи в целом, но также приумножают сложность разработки. Использование модельно-ориентированного проектирования и функциональности специализированного модуля 5G (5G Toolbox) позволяет инженерам ЦИТМ Экспонента преодолеть эти сложности и построить конкурентоспособную базовую станцию с проработанными инженерными решениями, хорошо протестированную на модельном уровне, с уровнем покрытия тестами не достижимым при классическом подходе к разработке.

Увеличение скорости передачи данных требует увеличения полосы используемого спектра, однако в диапазонах до 6 ГГц выполнить данное требование уже не получится. Следовательно необходим переход на миллиметровый диапазон mmWave (рисунок 2), что также сопровождается увеличением сложности разрабатываемой системы связи в части разработки радиочастотной части и части цифровой обработки сигналов. Совместное моделирование обоих частей в среде Simulink с использованием модулей RF Blockset (рисунок 3) для разработки радиочастотной части и модулей Communication Toolbox для разработки цифровой части позволяет инженерам ЦИТМ Экспонента выявлять ошибки разработки на ранних этапах проекта.

Рисунок 2. Переход на миллиметровый диапазон mmWave позволит увеличить пропускную способность

Рисунок 3. Модель радиочастотной части приемника

Для своей работы 5G базовая станция (eNodeB) в миллиметровом диапазоне (mmWave) может использовать решетки из сотни антенн. Это возможно, поскольку в mmWave-диапазоне размер антенн уменьшается пропорционально длине волны, следовательно решетки для mmWave-диапазона могут быть в сотни раз меньше, чем для УКВ-диапазона. Имея множество антенн в небольшой по размеру решетки, можно получить луч с большим коэффициентом усиления. Увеличенный коэффициент усиления луча за счет его узкой направленности компенсирует большее затухание, которому подвергается сигнал в миллиметровом диапазоне.

Рисунок 4. Абонентские терминалы в группе используют лучи с одним углом места

Антенная решетка характеризуется такими параметрами, как геометрия решетки, расстояние между элементами, форма элемента, распределение амплитуд (tapering) и взаимное влияние между элементами. Настраивая параметры решетки, разработчики добиваются уменьшения боковых лепестков. Хотя при разработке систем связи 3-го и 4-го поколений обычно использовался подход отдельной разработки антенн, архитектуры системы и алгоритмов обработки сигналов, для достижения оптимальных результатов требуются общие модели, содержащие как антенные решетки, так и алгоритмы формирования луча (рисунок 5). Общие модели позволяют инженерам ЦИТМ Экспонента прорабатывать решения с разными архитектурами решеток, измерять характеристики решеток и настраивать параметры для уменьшения эффекта взаимного влияния антенн. Также использование общей модели позволяет прорабатывать компромиссы между взаимозависимыми параметрами. Например, больший коэффициент усиления достигается уменьшением ширины луча, в тоже время увеличение пропускной способности канала требует увеличения ширины луча в рассеиваемых средах, какими являются MIMO каналы. При разработке должен быть найден компромисс, что осуществимо через моделирование.

Рисунок 5. Разработка алгоритмов управления лучом в составе общей модели  

Инженерами ЦИТМ Экспонента освоена и апробирована на реальных проектах методология МОП. Выполненные проекты позволяют сказать, что использование МОП сокращает время разработки в разы по сравнению с классическими подходами написания встраиваемого ПО и разработки сложных технических систем. Ключевые элементы МОП - это системное моделирование, разработка и отладка алгоритмов на моделях, автоматическая генерация кода для ПЛИС и DSP из моделей и всесторонняя верификация полученного кода и моделей. Использование МОП при разработке систем 5G позволит значительно сократить время проектирования.

Разработка системной модели – это ключевой этап, позволяющий найти несоответствия в техническом задании на начальном этапе проекта. Далее в проекте системная модель используется как эталон, с которым сравниваются результаты более детализированных моделей. Пример из проектов: в проекте по разработке базовой и мобильной станции найдено невыполнимое требование по BER в канале с замираниями, а также не реализуемость системы с заданным форматом кадров. Построение системной модели заняло 2-3 недели, а выявленные несоответствия с ТЗ были исправлены и согласованы с заказчиком на начальном этапе проекта, что позволило начать разработку непосредственно алгоритмов с реализуемыми параметрами.

Отладка алгоритмов на моделях. В классическом подходе, как правило, алгоритмы пишутся и отлаживаются на языках низкого уровня, таких как Си или HDL. В МОП отладка на моделях сопровождается использованием большого набора инструментов анализа и визуализации сигналов, а сочетание с использованием системной модели как эталона, позволяет тестировать алгоритм внутри системы, как если бы он уже был запущен на реальном объекте, что значительно сокращает время разработки. После полной отладки алгоритма из него генерируется полностью эквивалентный Cи или HDL код.

Генерация оптимального кода. Генерация кода позволяет получать эквивалентный модели код, работающий с точностью до бита и до такта. Самый большой вопрос - насколько оптимальный код можно получить. Десятки выполненных проектов в сотрудничестве с другими компаниями позволяет нам говорить, что сгенерированный код по качеству близок к коду написанному высококвалифицированным программистом, и основная трудность для разработчика — это освоить настройку генератора кода и научится строить модели, из которых получается оптимальных код.

Верификация моделей и кода. В МОП сгенерированный код проверяется с помощью верификации на полное соответствие моделям повторным использованием тестов, которые разрабатывались для тестирования алгоритмов на модели. Повторное использование тестов наиболее актуально для верификации HDL кода, поскольку верификация классическими подходами как правило занимает большую часть времени, чем разработка самого кода.