Fast Link Adaptation for 802.11n
Author
Jensen, Tobias
Term
10. term
Education
Publication year
2007
Pages
140
Abstract
Dette speciale undersøger hurtig linktilpasning (FLA) for IEEE 802.11n trådløse LAN med konvolutionel kodning og højere ordens modulationer. FLA bygger på linkkvalitetsmetrikker (LQM'er), der estimerer pakke-fejlraten (PER) i hurtigt skiftende, falmende kanaler. Med dette skøn kan systemet vælge et modulations- og kodningsskema (MCS), der opfylder en mål-PER. Vi undersøger LQM'er som Raw-BER, EESM, MIESM og MMIBM. De bruger efterbehandlet SINR (signal-til-interferens-plus-støj-forhold efter modtagerbehandling) til at sammenfatte kanalkvaliteten ved at anslå enten den ukodede bitfejlsandsynlighed (Raw-BER), en effektiv SNR, der kondenserer variationer (EESM), eller den gensidige information, som kanalen kan levere pålideligt (MIESM og MMIBM). Vi foreslår også en ny LQM, MMIRM, baseret på pålideligheden af de genererede log-sandsynlighedsforhold (LLR'er), dvs. pr.-bit-troværdigheder. Dette kan være nyttigt, når lineære modtagere som MMSE ikke anvendes. MMIRM kræver dog yderligere arbejde for at nå samme ydelsesniveau som de øvrige metoder. Som reference giver vi en praksisnær øvre grænse for enhver FLA-ordnings ydeevne, opnået via simulering. Den bedste LQM opnår en gennemstrømning inden for ca. 1 dB i enkel-antenne (SISO) og 1,25 dB i multi-antenne (MIMO) i forhold til denne grænse.
This thesis examines fast link adaptation (FLA) for IEEE 802.11n wireless LANs with convolutional coding and higher-order modulations. FLA relies on link quality metrics (LQMs) that estimate the packet error rate (PER) under rapidly changing, fading channels. With this estimate, the system can select a modulation and coding scheme (MCS) that meets a target PER. We study LQMs including Raw-BER, EESM, MIESM, and MMIBM. These use post-processing SINR (signal-to-interference-plus-noise ratio after receiver processing) to summarize channel quality by estimating either the uncoded bit error probability (Raw-BER), an effective SNR that condenses variations (EESM), or the mutual information the channel can reliably deliver (MIESM and MMIBM). We also propose a new LQM, MMIRM, derived from the reliability of the generated log-likelihood ratios (LLRs), i.e., per-bit confidence values. This can be useful when linear receivers such as MMSE are not employed. However, MMIRM needs further work to reach the performance level of the other methods. As a benchmark, we provide a practical upper bound on the performance of any FLA scheme, obtained via simulation. The best LQM achieves throughput within about 1 dB in single-antenna (SISO) and 1.25 dB in multi-antenna (MIMO) systems relative to this bound.
[This abstract was generated with the help of AI]
Keywords
Documents