RSSI、RSCP、ISCP、RTWP的初步认识.doc

RSSI、RSCP、ISCP、RTWP的初步认识TD测试中经常出现RTWP、RSSI、RSCP禾口ISCP等概念，如何理解它们的含义，它们之间又存在什么样的关系？一、与上述指标有联系的信号处理过程联合检测的原理结构dmd空口基站上图为简化后的上行联合检测原理框图其中（从左到右）d为终端的用户信息，c为扩频过程，h为用户信道化信息（包括时间提前量和多径等）k个用户信号叠加，再加上空口干扰信号n（假设所有用户都被分到同一时隙上），k个用户信号会同时到达基站，形成叠加的信号e（数据、midamble、数据，数据域叠加了所有此时隙上的用户数据信息，midamble域叠加了此时隙所有用户midamble信要完成联合检测需要有两个输入条件:、要求获得所有用户信道信息h,通过信道估计得到；二、要求知道所有扩频码c,通过码表存储正如上图所示，e到达基站后midamble域信息被送入信道估计模块，利用midamble码的冲激响应来估计每用户的信道特性（联合信道估计：利用midamble序列的循环移位特性一次将所有用户信道都估计出来）由于TD中扩频码只有16个，直接写入码表即可有了以上两个输入条件，联合检测就可以一次检测出k个用户的信息d。

二、详解信道估计过程事滑动相关过程空DmidnhleS最齐僅前修內与基本medable码Ot相关M^inidambleMM道特性信道估计输入条件为空口多用户（k用户）叠加midamble码和基本midamble码，经过滑动相关计算过程，输出为多用户(k用户)的信道特性h(1)到h(k)滑动相关计算过程如上图：空口收到多用户midamble域的叠加信息共144chip，其中取128位与基本midamble逐位相关能量叠加形成某个用户的1条径将空口叠加midamble码末位前移后接着取128位与基本midamble逐位相关能量叠加形成某个用户的2条径……以此类推，空口叠加midamble码移位128次，完成128次逐位相关运算后得到整个时隙上所用用户的信道特性h(1)到h(k)如上图所示移位相关运算后得到信道特性h，16个chip表示一个用户信道特性(多径时延超过16chip就认为不是这个用户多径产生的)，通过对midable码128次滑动相关运算计算出1个时隙上8个用户的信道特性三、如何理解RTWP、RSSI、RSCP禾口ISCP理解这四个概念均与上述过程有关，以下为各指标的基本算法：1、RTWPRTWP：针对时隙，反映时隙接收信号强度情况。

采用单chip功率衡量(AD转换后未经过任何处理RFIQ信号)RTWP未经任何处理的测量量(没有经过信道估计)某时隙上RTWP计算公式如下：864RTWP=864从公式上可以体现出RTWP为整个时隙上接收到的所有功率的叠加再平均到每个chip上去（864为一个时隙上所有chip位数和）TD子帧结构如下:DMD352chip144chip352chip2、RSSIRSSI:针对用户，反映用户信号接收强度midamble域信道估计后某用户所有径功率叠加，再平均该用户到每个chip上图中P为前面说明midamble码移位相关运算能量叠加后的幅值，0到15chip为一个用户信道特性信息，将该用户所有径的功率叠加后再平均就得到了RSSI3、ISCPISCP：针对时隙，midamble域信道估计后针对整个时隙，空窗法或低归平均法算法一：用户没有占满的情况下ISCP采用空窗法例如上图为整个时隙上2个用户的信道特性，此时隙上有两个用户,空窗法就将其余6个空窗内的能量做平均作为该时隙的ISCP算法二：8用户占满的情况下ISCP采用低归平均法低归平均例如上图为整个时隙上所有8个用户的信道特性，此时没有空窗存在，所以算法就取每个窗前后几个径的能量值进行低归平均运算，作为此时隙的ISCP。

4、RSCPRSCP:针对用户，反映用户有用信号接收强度midamble域信道估计后某用户对解调有用径功率叠加，再平均到对应chip上RSCP=(P1=+P2=+P3=>/3如何判断那些是对解调有用的径呢？算法中采取ISCP+3db作为门槛，径的能量值高于此门限值就视为对解调有贡献的径，纳入到RSCP的计算中图中有3条径超过的门限值，所以此用户的RSCP=(P12+P22+P32)/3码功率作平均，反映用户信号接收强度如果没有信号超过ISCP+3db,算法会选择几个最强的径进行计算5、RTWPRSSIRSCPISCP的关系明确了算法就可以指导上述指标没有明确的对应关系！但C/I=RSCP/ISCP,直接反映了无线环境，很明显可知C/I也是针对用户、针对midamble域信道估计后的概念!四、总结对比RTWP、RSSI、RSCP禾口ISCP四项指标汇总如下:嗇RTWPRSCPISCPRSS对比汇总表.xls随着对TD研究的不断深入，以上个别指标概念可能会有所扩展,但指标的基本算法思想应该不会有太大变化。