OFDMA技术（共7篇）
OFDMA技术 篇1
0 引言
OFDM技术由于具有高频谱利用率和系统资源分配灵活性,且解决了宽带无线通信系统中的码间干扰问题,已成为未来移动通信系统的物理层核心技术。OFDMA技术是在OFDM的各个子载波上实现用户接入的一种多址技术,能够很好地获得多用户频率和时间分集增益。
在OFDMA系统中,调度技术的应用,确保了同一小区的不同用户彼此之间正交,避免了小区内干扰。但是因为所有小区共用一套频谱资源,小区间干扰在所难免。小区间干扰带来小区边缘用户和中心用户数据速率存在很大差异,边缘用户的通信质量较差,影响了服务的一致性。小区边缘用户性能已经成为了衡量无线通信系统的主要指标之一[1]。
小区间干扰协调的目的正是为了降低小区间干扰,尤其是减少小区边缘用户所受的干扰。干扰协调又称为软频率复用,是3GPP LTE目前正在积极考虑的方案之一[2]。
1 静态软频率复用方案
1.1 经典软频率复用
在众多干扰协调方案当中,经典软频率复用[3,4]方案是基础,其他方案都是在此之上进行的改进。
该方案将频谱资源分为3个频段:1个高功率发射频段和2个降功率发射频段。对任一小区,高功率频段在其相邻小区中正好是降功率频段。由于路损较大,小区边缘用户限定只能使用高功率频段。为了提高频谱利用率,小区中心用户可使用整个频段,为了减少对相邻小区边缘用户的干扰,中心用户若使用相邻小区边缘频段需要降功率发射。但由于中心用户路损较小,降功率发射并不会影响中心用户的通信质量。
经典方案信令开销较小,且可以较好地提高小区边缘用户的吞吐量。但存在着明显的缺点:由于小区边缘用户只能使用整个频谱的1/3,频谱利用率低,无法充分体现出多用户OFDMA系统的频率选择性增益和多用户分集增益。且高功率频段和低功率频段比例固定,无法适应用户负载的变化。尤其当边缘用户比例较大时,会导致边缘用户吞吐量的大幅度下降[5]。
1.2 基于功率重用的软频率复用
文献[6]提出了一种基于功率重用的静态小区间干扰协调方案。这是一种改进型的软频率复用方案。
在该方案中频谱被划分为3部分,为减小干扰,高功率频段对应于相邻小区的降功率频段。任一小区中,无论边缘用户和中心用户都可以使用整个频段。
与经典软频率复用方案的不同在于,该方案不是通过对边缘用户所使用频段的限定,而是利用对边缘用户和中心用户在不同频段上的不同调度来实现小区间的干扰协调。该方案很好地解决了边缘用户无法占用整个频段的问题,提高了系统的频率选择性增益。
2 改进型功率重用静态软频率复用
2.1 比例公平调度算法
在OFDMA系统中,时频资源块通过调度分配给优先级最大的用户。在调度某一资源块时,系统计算扇区内所有用户的优先级,然后将该资源块分配给优先级最大的那个用户。优先级由调度算法计算得到,好的算法应兼顾系统吞吐量和公平性。
在OFDMA系统中,比例公平调度是最常用的调度算法。在时刻t,用户u在资源块b上的优先级计算为:
undefined。
式中,ru,b(t)表示时刻t用户u在资源块b上所能发送的数据量;undefinedu(t)为一个加权值,它代表了用户u在t时刻前所发送的总的数据量大小;pu,b(t)为计算得到的用户u在资源块b上的优先级,它是一个商值。这样,当用户可发数据量较大时,优先级就相应较大;而当用户所有时刻总的发送数据量较大时,优先级就会相应较小。因此,比例公平调度实际是对系统吞吐量和用户公平性做了一个折中。
2.2 改进型比例公平调度算法
为了使得边缘用户优先分配到高功率资源块,中心用户优先分配到低功率资源块,文献[7]提出一种改进型比例公平调度,即对传统的比例公平调度算法进行改进,加入权值系数Lu(b),Lu(b)表示用户u在资源块b上的优先级权值大小。改进型比例公平调度优先级为:
undefined。
如图1所示,令中心用户在降功率资源块、边缘用户在高功率资源块上的优先级权值Lu(b)为1,中心用户在高功率资源块、边缘用户在降功率资源块上优先级权值Lu(b)为α,0≤α≤1。通过控制α的取值,可以实现优先将边缘用户分配在高功率块、将中心用户分配在低功率块上的功效,进而实现了小区间的干扰协调。
2.3 α取值影响分析
通过优先级计算公式可以看到,α值的选取对系统的干扰协调性能有很大影响。在取定边缘用户比例为20%的情况下,通过系统级仿真得到5%用户吞吐量和扇区平均吞吐量与α关系曲线,如图2和图3所示。
当α为0时,边缘用户完全分配在高功率资源块,中心用户完全分配在降功率资源块,小区间干扰最小,但这时系统多用户频率选择性增益也最小,边缘用户性能和系统总体性能都很差。当α从0向0.5逐渐增大时,随着α值的增大,小区间干扰逐渐增大,但多用户频率选择性增益也随之增加,且频率选择性增益超过小区间干扰,因此,5%用户吞吐量和扇区平均吞吐量均增大。当α从0.5向0.9逐渐增大时,对于边缘用户来说,小区间干扰明显大于了多用户频率选择性增益,但对全体用户而言,多用户频率选择性增益仍然是占主导地位的,因此,此时边缘用户性能下降,但扇区总体性能提升。当α由0.9变为1时,即资源调度由稍微区分用户位置过度到完全不区分用户位置,此时边缘用户性能继续下降,系统总体性能也出现下降,这是因为完全不区分用户时,对整体用户而言,虽然此时多用户频率选择性增益是最大的,但小区间干扰超过了多用户频率选择性增益。
综上,当α为0.5时,5%用户吞吐量最大,且此时小区平均吞吐量较最大值情况时下降幅度不大。此时,干扰协调系统达到最佳性能。
2.4 边缘用户比例影响分析
在仅考虑大尺度衰落的情况下,某用户的信噪比可以体现出该用户的在扇区中的位置来。可以用它与G因子做比较,来判断用户是边缘用户还是中心用户。G因子是一个大数据量的统计值,如果某用户在大尺度衰落下的信噪比大于G因子,则该用户是中心用户;相反,该用户是边缘用户。
可以统计出10%边缘用户所对应G因子为-2.3685 dB,20%边缘用户所对应G因子为0.8367 dB,30%边缘用户所对应G因子为0.4727 dB,40%边缘用户所对应G因子为1.8766 dB。
通过仿真,可以看到对于边缘用户比例为10%、30%、40%的干扰协调系统,5%用户吞吐量与α关系曲线、扇区平均吞吐量与α关系曲线跟20%边缘用户时曲线相似。且5%用户吞吐量的最大值均出现在α取值为0.5的时候。仿真中得到5%用户吞吐量取值如下:边缘用户10%时为405.8 kbps,边缘用户20%时为438.2 kbps,边缘用户为30%时为405.5 kbps,边缘用户为40%时为335.7 kbps。可见边缘用户比例为20%时,边缘用户性能最优。而增大或减小边缘用户比例,都会使边缘用户数据速率下降。
2.5 仿真参数及结果
仿真基于3GPP 25.814[8]的条件和参数,配置如表1所示。仿真中小区数为19,每小区扇区数为3,站间距为500 m,天线配置为1发2收独立天线,中心载频为2 GHz,频带宽度为10 MHz,业务类型为Full Buffer业务。边缘用户比例为20%时的仿真数据如表2所示。
如表2所示,使用改进型比例公平调度器的功率重用软频率复用方案较经典软频率复用方案5%用户吞吐量有较大幅度提升,但扇区平均吞吐量出现了一定幅度的下降。其中,α为0.5时,5%用户吞吐量提升了65.2%,而扇区平均吞吐量仅下降了7.6%。
3 结束语
静态软频率复用技术可以减少小区间干扰和提高边缘用户数据速率。尤其当基于功率重用的软频率复用与区分用户位置的比例公平调度相结合时,可以极大地提升边缘用户数据速率,同时不会对系统总的吞吐量带来大幅下降。
基于功率重用的软频率复用系统的性能与α因子和边缘用户比例有很大关系,α因子取0.5,边缘用户比例取20%时,可以获得最大的边缘用户性能提升。
参考文献
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[7]ZHANG Xun-yong,HE Chen,JIANG Ling-ge,et al.Inter-cell Interference Coordination Based on Softer Frequency Reuse in OFDMA Cellular Systems[J].IEEE Int.Conference Neural Networks&Signal Processing,2008(6):8-10.
[8]3GPP TR25.814V7.1.0.Physical Layer Aspects for Evolved Universal Terrestrial Radio Access[S].
OFDMA技术 篇2
关键词：OFDM,OFDMA,子载波分配
引言
OFDMA是OFDM技术的演进, 是在利用OFDM对信道进行子载波化后, 在部分子载波上加载传输数据的传输技术。OFDMA技术与OFDM技术相比, 每个用户可以选择信道条件较好的子信道进行数据传输, 而不像FDMA技术在整个频带内发送, 从而保证了各个子载波都被对应信道条件较优的用户使用, 可以获得频率上的多用户分集增益。OFDMA已被认为4G系统最可能的主流多址方案。
在OFDMA系统中, 在一个给定的时隙, 一个用户或移动台可以使用一组载波。可用的载波被分配个子信道。每个子信道的载波被分组或展开到可用的频带上以获得最好的频率分集。分组载波可以使用户之间的干扰最小化, 但在传输是易受衰落的影响。这种方法可以得到更多的频率分集和干扰抵消。
载波展开到系统带宽上可有利于频率选择性信道, 按照一定准则排列为了达到干扰扩散和抵消, 一些子载波用于时间和功率同步和决定用户调制和编码方式。OFDMA在上行链路上可通过把一些可使用的用户终端功率集中在某些子载波上来提高覆盖范围, 总的可用频谱是由N个子载波组成的, 信道被分成NE个子信道, 每个子信道又由NG个子载波。在下行链路中, 子信道用来将数据分成逻辑子流, 在上行链路中, 子信道被用来多址接入。
1 OFDMA基本原理
OFDMA多址接入就不同的用户通过子载波分配, 每个用户可获得一组子载波集, 下面考虑OFDMA单个用户基带上行发送情况如图1:
考虑一个由N个子载波和K个用户组成的OFDMA上行链路, 将所有子载波标记为{n}, n=0, 1, ..., N-1。假定第k个用户分配MK个子载波, 用CK={c0, k, c1, k, …, cMk-l, k}表示, 且满足条件:
其中表示空集, 它是表明一个子载波不能同时被两个不同用户使用。
图中为第k个用户的基带发射处理框图, 首先将该用户的信息比特流调制为复数符号, 串并转换后, 假定在第m个符号块内要发送的调制符号为{ai, k[m]}, i=0, 1, …, MK-1, 对{ai, k[m]}进行子载波映射, 得到{sn, k[m]}, n=0, l, …, N-l, αi, k[m]与sn, k[m]的映射关系为:
对{sn, k[m]}, n=0, 1, …, N-1, 通过N点IFFT调制到N个子载波上, IFFT处理时间为T。为了消除符号间干扰和简化均衡, 加入长度为G的循环前缀CP, 得到的N+G个样本转换为持续时间为TS的模拟信号, TS=TG+T为OFDM符号持续时间, TG为循环前缀持续时间。第k个用户的基带发射信号可表示为:
其中, p (t) 可定义为[-TG, T) 区间内的矩形函数, g (t) 可定义为:
在OFDMA模式中, 有效的子载波被分成子集, 每个子集被称为一个子信道。在下行链路中, 子信道可以被分配给不同的接收者;在上行链路, 发送者可以被分配一个或多个子信道, 并且几个发送者可以同时进行发送, 构成一个子信道的子载波可以使相邻的, 也可以是不相邻的。
2 一种公平子载波分配算法
在接下来的研究的算法中, 每个用户标准平均收到功率 (或信道增益) 作为一种公制标准来分配子载波。这个算法分配子载波尽量是一个用户的平均接收功率最大, 且不使其他用户的平均接收功率最小, 这样保证对于所有用户是公平的。
PK代表用户k的平均接收功率 (如K=16个用户) 。N代表所有可用子载波数 (比如1~768) 。代表载波n、用户k的信道增益 (CSI) 。具体算法如下:
2.1 初始化:
使PK=0 (对于所有用户) , k=1~16, N={1, 2, 3, …, 768};
2.2 第一次:
对于每个用户k=1~K
{ (a) 、找到子载波n满足,
(b) 、更新PK和N, 其中n来自于 (a) , 根据下面公式:
PK=|hk, n|2, N=N-{n}从这些可用的子载波中移去这个子载波;}
2.3 当N≠0 (直到所有子载波被分配)
{ (a) 、找到低功率的用户:
意味着对于所有的i, 用户k满足PK<, 1≤i≤K;
(b) 、对于所找到的用户k, 找出子载波n满足:
(c) 、由k和n, 更新PK和N, 根据:
(d) 、转移到下一个 (a) 方法找到的用户, 直到所有用户都被分配另外的子载波。}
虽然这个算法将随着信道改变而重复, 但是此算法的复杂度低, 而且通过仿真可看出系统的性能得到了加强。
3 性能仿真与分析
本章的研究是建立在多径信道 (扩展时延为1600ns) 而且每条路径都是独立的瑞利衰落信道基础上, 使用信道模型E[1], 来研究系统性能。仿真参数:采样频率100MHz, 带宽B=75MHz (768个可用子载波) , FFT点数大小1024, 子载波间隔97.65625kHz, QPSK调制, 效率3/4的卷积信道编码, 采用16个子信道, 每个子信道48个子载波, 包的大小为54字节。仿真结果如图2、3。
从以上两图中可以看出, 在此子载波分配方案下的OFDMA链路性能优于随机子载波分配方案。另外, 最优子载波分配算法是指将最优的子载波分配给某一用户, 从图2中看出与在整个频带随机子载波分配相比, 性能会大大地提高。但是, 可能存在这个用户的最好子载波也是另外一用户的最好子载波, 然而恰好此用户没有其他的可用的好的子载波的情况, 所以这种方案不是最优的。这就意味着虽然当前用户的性能得到加强, 但是其他用户性能可能受到影响。
从图2中可以看出, 拥有子载波分配算法的OFDMA系统的PER性能与最好子载波分配方案非常接近 (误差在1db左右) , 而且, 在图3中清楚看到和最优子载波分配算法相比, 所有用户的性能都平等地增加, 所以本文研究的算法不仅使OFDMA系统性能会得到提高, 而且对于每个用户来说是公平的。
参考文献
OFDMA系统资源分配算法研究 篇3
OFDMA是从OFDM系统发展而来的多用户接入技术, 其资源分配将对系统产生较大影响。OFDMA通过给不同的用户分配不同的子载波来实现多用户的接入, 系统可以根据信道质量自适应地分配子载波和数据调制, 同时结合功率分配来改善通信质量, 达到多用户分集的目的, 最终提高系统的频谱效率。
目前, 针对OFDMA系统已提出许多子载波、比特和功率等资源分配算法。最优的子载波功率分配算法可以采用注水算法[1], 但注水算法复杂度高, 无法应用到实际中。D Hughes-Hartogs提出了一种典型的贪婪算法[2], 该算法通过在初始化阶段建立一个比特能量递增表, 在每一次比特分配的循环中, 从这个表中找到需要最小额外功率的子载波, 下一个比特就分配给该子载波, 同时更新这个子载波上所需要的额外功率值, 属于次优的分配算法, 然而该算法运算量大、实时性差。Parteek Bansal等基于贪婪算法提出了一种次优的比特和功率分配算法, 同时考虑了不同业务对误码率的要求, 但该算法依旧运算量大, 无法应用于实际。
本研究在文献[3]的基础上提出一种适用于OFDMA系统的低复杂度的动态子载波、比特和功率分配算法, 给出基于多用户频率分集的动态子载波分配算法, 同时采用实时性更好的路径损耗补偿法进行功率分配。
1 系统模型
在本研究中, 动态子载波、比特和功率分配的OFDMA系统模型如图1所示。
在该模型中有K个用户, 用户k相应的传输速率为Rk。在OFDMA系统发送端, 首先根据用户的QoS要求 (如传输速率Ri、误码率BERi) 由动态子载波、比特和功率分配模块产生用户数据, 经过自适应调制器的符号映射进入快速傅里叶变换 (IFFT) 模块后变成时域上的信号, 加上保护间隔和成型滤波之后进入无线信道;各个用户的子载波分配结果以及调制方式由基站通过控制信道传给各个用户, 并用于接收端的解调;在接收端, 首先去保护间隔, 经过快速傅里叶变换 (FFT) 模块出来的信号一部分是导频信号, 用于信道估计, 另一部分在经过子载波抽取和自适应解调后得到用户数据。
2 算法描述
假设系统共有N个子载波, K个用户, 第k个用户的第n个子载波的信道增益为hk, n, 其中k∈{1, 2, …, K}, n∈{1, 2, …, N}, 传输速率为Rk, 传输误码率要求最大为BERk。将每个用户的N个子载波信道增益组成K×N的矩阵, 记为H;子载波分配结果用矩阵A表示:
undefined
如果子载波nth分配给用户kth, 则ak, n=1, 否则ak, n=0。ak, n的初始值为0, k∈{1, 2, …, K};n∈{1, 2, …, N};系统的可选调制方式有BPSK、QPSK、16QAM、64QAM, 相应所需的比特数分别为1、2、4、6。
2.1 比特分配
根据Shannon公式, 可计算出子载波上分配的最大比特数[4,5]。其具体推导如下:
Shannon公式为:
C=Blog2 (1+SNR) (1)
由于在OFDMA系统中, 子载波宽度B=1/Tb, 其中Tb为OFDMA符号中有用信号的长度, 将其代入式 (1) , 可得:
CTb=log2 (1+SNR) (2)
式 (2) 就是在OFDMA系统中, 每个子载波上一个OFDMA时间长度可以传送的最大比特数。令b=CTb, 同时考虑不同用户的误码率要求, 对式 (2) 进行改进, 可得到下式:
undefined
式中 Γ—由目标误码率决定的一个参数, k∈{1, 2, …, K}。
由式 (3) , 并结合文献[6]可以得到信噪比和误码率之间的关系:
undefined
对式 (4) 进行变换可得到b为:
undefined
当一次传输的比特总数不等于所需要的比特总数时, 有可能出现违反b∈{1, 2, 4, 6}约束的情况, 则需要进行比特优化分配。在本研究中, 令Btotal为经过子载波分配后, 根据各个子载波的调制方式所确定的最终所需比特数;Btarget为一个OFDM符号中, 用户所需要传输的比特数。经过子载波分配以后, 只会出现Btarget
(1) 当分配的比特数为{1, 2, 4, 6}中的情况时, 可降低该子载波的调制阶数;
(2) 当分配的比特数为{3, 5}中的情况时, 如果子载波已经分完, 可降低该子载波调制阶数, 并将剩下的一个比特信息加载到调制方式为BPSK且信道增益最高的子载波上, 同时将该子载波调制方式更改为QPSK;如果子载波没分完, 可在降低该子载波调制阶数的同时, 将剩下的一个比特调制到未分配子载波中信道增益最好的子载波上。
2.2 子载波分配及自适应调制
第1步:为了充分利用多用户的频率分集, 算出每个子载波相对于不同用户的最大信道增益hn, 即hn=max (h1, n, h2, n, …, hK, n) , 其中n∈{1, 2, …N}。同时将该子载波分配到相应用户的可用子载波集中。例如对于子载波n, 其对于用户k的信道增益最大, 则将子载波n分到子载波集Φk中, 其中k∈{1, 2, …, K}。经过N次运算, 最后得到K个子载波集和一个由hn构成的1×N的向量, 记为G=[h1, h2, …, hN], G就是考虑多用户分集后的信道增益。
第2步:根据信道增益hn, 求出信噪比SNRn。已知信号功率εn, 噪声功率Nn, 则:
undefined
第3步:由式 (3) 和式 (5) , 可以得到:
undefined
将式 (7) 代入式 (3) , 得:
undefined
根据式 (8) 可以算出在每个用户的误码率BERk下相应的信噪比SNRk, 即:
undefined;
SNRk, 2=-2ln (5BER) ;
SNRk, 4=-10ln (5BER) ;
SNRk, 6=-42ln (5BER) 。
第4步:根据第3步得到的信噪比界限, 确定各个用户的可用子载波集中的子载波调制方式。考虑到调制方式的限制, 比特数b只可以取1、2、4、6, 分别对应BPSK、QPSK、16QAM、64QAM, 相应的信噪比记为SNRk, 1、SNRk, 2、SNRk, 4、SNRk, 6。对于用户k的可用子载波集Φk中的子载波, 若其信噪比落在[0, SNRk, 1) 区间内, 则丢弃该子载波;若落在区间[SNRk, 1, SNRk, 2) , 则采用BPSK调制方式;若落在区间[SNRk, 2, SNRk, 4) , 则采用QPSK调制方式;若落在区间[SNRk, 4, SNRk, 6) , 则采用16QAM调制方式;落在区间[SNRk, 6, ∞) , 则采用64QAM调制方式。即:
undefined
N个子载波的调制模式构成矩阵M, 即:
M=[b1, b2, …, bN]T
第5步:根据每个用户的传输速率要求, 从其可用子载波集中按照调制阶数从高到低选择子载波进行传输。在实际通信系统中, 上层QoS调度根据用户业务类型和传输质量要求, 会给出该用户一个OFDMA符号里需要传送的最小比特数, 并记为Bitk。所以分配给该用户k的子载波上传输的比特数必须要大于或等于Bitk。如果将该用户可用子载波集的子载波全部分配完仍然无法满足Bitk的要求, 则跳转到第6步。
第6步:在第5步的分配基础上, 将各个用户剩下的子载波按照用户k的信道增益从大到小再依次分给用户k, 直到满足Bitk要求。
2.3 功率分配
为降低功率分配算法复杂度, 提高实时性, 本研究采用信道取逆[7]的方法。该方法的基本思想与注水原则正好相反, 当信道质量差的时候分配更多的功率, 当信道质量好的时候分配较少的功率。信道取逆虽然在系统容量上会有损失, 但该算法对用户时延以及时延抖动造成的影响很小, 可以用于无线移动快衰落信道的功率控制。
令A为1×N的向量, 其中每个元素代表该子载波是否分配给相应用户。如果子载波使用, 则相应位置置1, 否则为0;发射机总功率为P;根据上面子载波分配算法第1步得到的信道增益向量G=[h1, h2, …, hN], 则第i个子载波分配的功率大小为:
undefined
3 仿真及分析
在本研究中, 仿真采用100个子载波, 总共8个用户, 使用的调制方式为BPSK、QPSK、16QAM、64QAM。OFDMA的保护间隔为1/4, 信道采用4径独立衰落的瑞利信道, 且各路径的时延均小于OFDMA的保护间隔。信道噪声为10 dB的高斯白噪声。信道估计采用ML估计算法, 并将发射功率归一化到1。进行一次子载波、比特和功率分配, 得到的功率分配示意图, 如图2、图3所示。
从图2中可以看出, 经过多用户分集处理后信道质量要明显好于单用户情况下的信道质量, 从而提高了信道容量。图3的功率分配结果表明:当信道路径损耗较大时, 分配较多的能量;当信道路径损耗较小时, 分配较少的功率;如果信道增益小于0.8, 则不使用该子载波, 从而可以保证用户的误码率要求。信道增益的峰值正好对应功率分配曲线的低谷。根据信道的质量状况, 各子载波的自适应调制方式如图4所示。当信道质量好时, 可以采用较高的调制方式, 如64QAM、16QAM;当信道质量一般时, 可以采用QPSK、BPSK;当信道质量太差, 超出系统要求范围时, 则丢弃该子载波。
本研究算法与文献[3]中算法的比较如图5所示。在仿真中, 两种算法均采用基于多用户分集原理的动态子载波分配算法, 但子载波的功率和比特分配却不同。文献[3]采用贪婪算法和Campello算法进行功率和比特分配。从图中可以看出, 由于本研究算法采用自适应调制, 误码率的改善随着信噪比的逐渐增大越来越明显。
本研究算法的另一重要特点就是运算复杂度低, 文献[3]中算法和本研究算法的复杂度比较如表1所示 (表中数据是在最理想情况下所得的结果) 。
注:Btotal—一次OFDMA需要传输的比特数;B′—比特预分配的比特数;K—用户数;N—子载波数。
4 结束语
OFDMA系统的多资源优化是一个非线性求解过程, 一般其最优算法具有非常高的算法复杂度。本研究提出的子载波、比特和功率分配算法相对于贪婪算法而言, 虽然功率有一定损失, 但由于在子载波分配时充分考虑了用户分集增益, 使得系统的整体性能并没有太大损失, 算法复杂度低, 实时性高。同时, 该算法对OFDMA系统的资源分配具有一定的借鉴意义。
参考文献
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OFDMA技术 篇4
在过去的几十年间,人们越来越多的关注于无线移动通信,使它们得到飞速的发展并且在人们的日常生活中得到了广泛的运用。为了满足人们对于多媒体业务传输通信的需求,第四代移动通信应运而生。OFDMA系统是由OFDM系统与其它多种接入方式相结合构成的。OFDMA是基于OFDM这一种多载波调制方式的多址接入方式的总称。OFDMA系统的用户多址接入是依靠它的各个子载波之间彼此正交的特性来实现的。它可以明显地改善系统吞吐量等性能。因为系统中的资源调度模块可以利用多用户分集与信道衰落特性以及依据信道增益自适应地进行资源分配。所以在它的支撑上进行的资源调度成为了第四代移动通信研究的热门。为了适应将来移动通信的发展,支持各种多媒体业务的服务质量要求,研究如何给不同的多媒体业务分配资源变得尤为重要。在OFDMA系统的资源分配中,如何给不同业务采取怎样的方式分配资源是一个复杂度极高的问题。
通过上述我们知道多业务共存的OFDMA系统中如何分配资源成为了研究的重中之重。在这个基础上本文主要讨论的是在OFDMA系统中同时存在实时性业务和非实时性业务的情况下,如何去分配系统的资源。实时性业务如语音业务,它对实时性要求高,误码率要求低,数据量的要求也低。因此根据这个特点,我们要优先为语音业务分配载波,保证它的传输。非实时性业务如数据业务,对实时性要求不高,可以延缓对它的传输。因此把它的优先级设置得比语音业务低。保证语音业务的传输,减少语音业务的掉线率。这样就保证了在通信中语音业务的通信质量,满足通信要求,具有现实意义。
2 OFDMA系统的资源分配方案
本文主要有两种业务构成,对于实时业务是优先处理。而对于非实时业务采用余量自适应(MA)准则处理。容量自适应(RA)准则是非实时业务的自适应资源分配算法常常采用的准则,即在确保用户的误码率BER的要求下和系统总发射功率固定的限制下去追求最大化系统的容量。RA优化准则是容量最大化问题,它的优化目标是在总的发射功率一定的基础上,通过在多个子信道间合理地分配比特数和传输功率,使得整个信道上传输的速率最大化。
这个问题可以用数学表述为:
式(1)中,PT是基站的总发射功率,N为子载波的个数,K是系统中的总用户数目。Rk为用户k的数据速率,它的单位是bits/OFDM符号。Ck,n为用户k在子载波上n分配的比特数。函数f(.)表示当信道增益为1时,在一定的BER误码率约束下,接收c个比特的数据所需要的接收功率,它和c与BER之间的关系可以用公式(2-1)确定;αk,n表示信道增益(幅度增益),这是第k个用户在第n个子载波上的信道状态信息。式(2)表示在进行无线资源分配时,系统必须要满足用户的速率要求。式(3)、(4)表示一个子载波只能分配给一个用户,这是因为只有满足这个条件,系统的吞吐量才可能被最大化。
3 算法介绍
3.1 算法设计思想
本文定义两种不同的业务,作为数据业务和语音业务,并且根据实际情况,要使数据业务的数目要大于语音业务。由于语音业务的处理要优先于数据业务,因此要定义语音业务的优先级比数据业务高。又由于它们的业务类型不同,特点和要求也不一样,因此要采用两种不同的算法分别给语音业务和数据业务分配子载波。语音业务是实时业务。因此要设计一个时延,对当前的语音业务进行检测,并且在时延中只处理一个语音业务,将N个子载波全部给它。语音业务处理完后再对数据业务分配载波。然后再与不区分用户优先级的算法进行对比。
3.2 算法实现流程
步骤一:当系统接收到K1个语音用户和K2个数据业务时,先给用户设置优先级。语音用户的优先级设为1,数据用户的优先级设为2。
步骤二:检测当前的用户数目是否为零,如果为零,退出循环,所有的业务都处理完。如果不为零,则进入步骤三。
步骤三:先判断是否过了时延要求,时延定义为10秒,即是每过10秒检测一次。当没到时间时,不进行处理,到了规定的时间进入步骤四。
步骤四:检测优先级为1的用户是否处理完,如果没有处理完,找出哪个语音用户的信道容量较好,找出最好的用户将N个子载波都分给它,同时将该用户的优先级设为0,代表它已经被处理过了。然后进入步骤二。如果检测到优先级为1的用户都被处理完则进入步骤五。
步骤五:检测优先级为2的用户是否处理完,如果没有处理完,给优先级为2的用户分配子载波,同时将它们的优先级设为0,代表已经被处理过了。然后进入步骤二,如果处理完,直接进入步骤二。
4 仿真结果及分析
如图1和图2所示,我们可以明显的看出:语音用户和数据用户分别分配载波,并且每一次只给一个语音用户分配子载波,而数据用户是所有的用户在同一时刻争用所有载波。
如图3所示,我们由points priority可以得出每一个时间段只给一个语音用户分配载波,这符合研究的期望。所以它只有一个语音用户的掉线率低,基本上为零。而其它两个的用户掉线率较高,掉线率几乎为1。regardless of the priority是不分用户优先级时,语音用户的掉线率,它所有语音业务的掉线率都比较高,用户1的掉线率是0.86,用户2是0.56,用户3是0.87。在前30秒内,三个语音用户处理完,其它两个语音用户掉线率与图3类似,因此可以得到总的语言用户的掉线率如图4所示。因此区分用户优先级后,语音用户的掉线率很低,实现了设计方案的目标。
5 结束语
总而言之,本文主要研究了在OFDMA系统中存在不同种的业务如何去子载波分配的问题,对于实时性业务优先处理。而对于非实时性业务采用RA准则对其进行处理,使得它的吞吐量最大。通过仿真表明区分用户优先级后实时性业务的掉线较低。
参考文献
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OFDMA技术 篇5
新一代无线通信系统要求更高数据传输速率和更广覆盖范围, 固定中继技术能够有效扩大覆盖范围, 提高边缘用户速率, 已经成为多个通信标准, 比如IEEE802.16j[1]和3GPP LTE-A[2]的重要候选技术之一。在上行传输中, 网络边缘用户不直接将数据发送给基站, 而是先发送给固定中继, 然后再由该中继把用户数据转发给基站。边缘用户传输数据到相对于基站较近的中继[3], 从而降低路径损耗, 提高速率。目前, 已有一些学者对固定中继的优化部署问题做了深入研究。文献[4]在IEEE 802.16j Wi MAX网络中以最大化网络容量为目标, 把中继部署问题抽象成整数规划问题, 提出了一种高效的近优中继部署方案。文献[5]以获得最大网络容量为目标, 研究了放大转发 (AF) 和解码转发 (DF) 两种协作模式下的中继优化部署问题。文献[6]以获得最大覆盖范围为目标, 分别在单小区和多小区的系统模型下, 研究了中继的最优位置问题。文献[7]以最大化网络容量为目标, 运用聚类算法, 研究了中继的最优部署问题。
固定中继主要用于服务网络边缘用户, 距离基站较近的用户适合直接由基站服务。本文在单小区的网络模型下考虑上行传输, 以最大化容量为目标, 研究中继的位置和服务范围的联合优化问题。我们推导出用户均匀分布的情况下, OFDMA网络的用户总上行传输容量 (C) 解析表达式。数值仿真结果表明, 可以通过联合优化中继的位置和服务范围获得最大C。并且, 通过和无中继网络以及文献[7]的对比, 表明我们的方法能够有效提高网络容量。
1 网络模型
网络模型如图1所示, 基站位于小区中心, 小区半径为R, 网络总带宽为W。Nr个固定中继围绕基站对称分布, 将小区等分为Nr个扇区, 每个中继与基站的距离均为βR, 其中, β∈ (0, 1]。小区内用户 (用集合UT表示, 总数为UT) 均匀分布, 分为两部分:直传用户 (直接由基站服务) 和中继用户 (由中继服务) 。设直传用户集合表示为UB, 总数为UB, 总占用带宽为BW;中继用户集合表示为UR, 总数为UR, 总占用带宽为RW。每个中继用户由距离其最近的中继服务。假设小区没有频率复用, 即中继和用户不允许同时在同一频带上传输数据。利用正交频分多址 (OFDMA) 技术, 中继能够同时为多个用户提供服务。此外, 假设中继到基站的链路容量足够大, 每个中继可以同时转发由其服务的所有用户的数据[7]。
为了简化信道模型, 我们仅考虑路径损耗, 假设信道增益G=d-∂, 其中, d表示用户和基站或是用户和为其服务的中继之间的距离, ∂表示路径损耗指数。根据香农定理, 单位带宽下用户容量为
其中, Pu表示用户发射功率, N0表示噪声功率。
本文中, 我们采用公平的上行传输资源分配方案, 具体是指分配给网络中每个用户的时频资源块相等。在中继网络中, 根据, 有
在无中继网络中, 根据, 有
2 用户总上行传输容量
本文的目标是联合优化中继的位置和服务范围以获得最大用户总上行传输容量 (C) , 这一节我们推导得到C的解析表达式。在引言部分我们提到, 固定中继主要服务小区边缘用户。小区内用户均匀分布, 设用户到基站距离为r, 令位于0
根据 (1) 式和 (3) 式, 我们得到dC的表达式如 (5) 所示。
每个中继用户由距离其最近的中继服务, 即由其所在扇区的中继服务。由于中继对称分布, 用户均匀分布, 我们可以由一个中继 (r1) 服务的用户的容量和, 得到所有中继用户的容量和。根据 (1) 式和 (2) 式, 我们得到Cr的表达式如 (6) 所示。
其中, 表示用户占用的资源占总资源的比例。s表示用户和中继之间的距离,
综上所述, 用户总上行传输容量C=Cd+Cr。
在无中继网络中, 根据 (1) 式和 (4) 式, 得到用户总上行传输容量 (ˆC) 的表达式如 (7) 所示。
由以上分析我们可以看出, N七个参数确定时, C是参数α和β的函数, 所以本文目标即联合优化α和β以获得最大C。
3 性能评估
3.1 用户总上行传输容量C vs.α和β
仿真结果由 (5) 式和 (6) 式通过数值计算方法得到。给定以下参数W=10MHz, N0=-90d Bm, R=2000m, ∂=4, Pu=23d Bm, ω=0.5, Nr=4。图2描述了用户上行传输容量C和α以及β的关系。从图2可以看出, α和β均对C有很大影响, 存在一个α和β的联合最优值使得中继网络取得最大C。
3.2 不同参数对α和β的联合最优值, 用户总上行传输容量C的影响
在本小节, 我们评估小区半径和中继数目两个参数对α和β的联合最优值, 用户总上行传输容量C的影响。根据 (5) 式和 (6) 式获得参数的不同取值对应的不同α和β的联合最优值, 以及对C的影响。然后, 我们提出的方法 (简称为JON) 和文献[7]以及无中继网络 (简称为NRN) 进行性能对比, 其中, JON方法取得的是对应不同α和β的联合最优值的最大C。此外, 定义容量增益G, ) , 文中G保留两位小数。文献[7]和本文的网络模型类似, 全网用户均由中继服务, 根据其结论, 我们由 (8) 式获得第一个中继的位置。而第个中继的位置则通过以角度旋转计算获得。
3.2.1 用户总上行传输容量 (C) vs.小区半径 (R)
给定参数如下:W=10MHz, N0=-90d Bm, ∂=4, uP=23d Bm, ω=0.5, Nr=4。表格1给出不同小区半径对应的不同α和β的联合最优值。图3描述了JON、NRN、文献[7]三种方法的用户总上行传输容量 (C) 。从表格1中我们看出, 当R增大时, 为获得最大C, 中继逐渐靠近基站, 且其服务范围变大。此外, 增益G也逐渐增大, 因为用户和基站之间的平均距离随着R的增大而增大, 致使平均路径损耗变大, 这说明在较大的网络中部署中继更具有优势。图3表明, JON的C均高于NRN和文献[7]的C。当R<700m, 文献[7]的C低于NRN的C, 而JON的性能明显优于NRN, 这是因为JON方法区分了基站和中继的不同服务范围, 而文献[7]没有考虑到这一点。
3.2.2 用户总上行传输容量 (C) vs.中继数目 (Nr)
给定参数W=10MHz, ∂=4, R=2000m, Pu=23d Bm, 0.5N0=-90d Bm。表格2给出不同中继数目对应的不同α和β的联合最优值。图4描述了JON、NRN、文献[7]三种方法的用户总上行传输容量 (C) 。从表格2中我们看出, 当Nr变大时, 为获得最大C, 中继逐渐靠近基站, 且其服务范围变大。中继数目增加, 用户到中继的平均距离减小, 导致平均路径损耗减小, 因此最大C逐渐增大, 相应的, 增益G也逐渐增大。图4表明JON方法的性能明显优于NRN和文献[7]的性能。
4 结论
本文研究了以容量最大化为目标的中继的位置和服务范围的联合优化问题。我们推导出了OFDMA网络的用户总上行传输容量 (C) 解析表达式, 数值仿真结果表明, 可以通过联合优化中继的位置和服务范围获得最大用户总上行传输容量 (C) 。并且, 通过和文献[7]以及无中继网络的方法比较, 表明我们提出的JON方法能够有效提高网络容量。
参考文献
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OFDMA技术 篇6
NGMN (下一代移动网络组织) 首先把引入 (Wireless Board Bandwidth, WBB) 作为重要目标, 无线接入点AP是达到这一目标的关键性产品, AP很好地实现了移动宽带数据解决方案TCO最优化。
NGMN网络中, 3GPP空口长期演进LTE项目是最为重要的无线接入技术, 主要目标是提供高速率、低时延和分组 (IP) 化的无线接入网络。自然的, 基于LTE的AP将是NGMN部署中解决无线宽带接入最为主要的基站形态。LTE空口物理层关键技术中, 支持FDD/TDD两种双工模式, 支持OFDMA方式进行资源分配和用户区分。
中继技术能够对原有基站特别是AP型基站进行覆盖增强, 并有效提升区域特别是小区边缘的吞吐量, 因而研究设计LTE/OFDMA技术约束下的中继方案, 具有非常现实的意义。
该文首先对LTE物理层帧结构进行简要介绍, 然后给出OFDMA系统中继引入后空口资源分配方法;最后, 提出一种针对FDD模式的OFDMA中继实现方案, 对认为中继只能用于TDD系统的传统观念进行了前沿性的拓展。
1 LTE帧结构
OFDMA作为未来数年最重要和最有希望的接入方案, 允许把一个宽频率带宽分裂成小的片断来服务于不同的终端。目前, LTE/UMB以及WiMAX等体制都将OFDMA作为空口物理层基本调制技术。
图1为LTE的基本帧结构, 适用于FDD和TDD两种模式。基本帧长10 ms, 一共分为20个0.5 ms子帧, 两个子帧组成一个1 ms TTI。FDD模式下, 20个子帧分别同时用于上行和下行;TDD模式下, 上下行比例可以配置 (#0/5子帧用于下行) 。
在基本帧结构下, 当采用短CP模式时, 下行/上行每个子帧7个OFDM/SC-FDMA符号;当为了克服更大多径延时而采用长CP模式时, 下行/上行每个子帧支持6个OFDM/SC-FDMA符号。
在LTE的空口资源表示中, N
图4是LTE中基于OFDMA的下行资源栅格示意图, 基于用户调度的资源块定义为:时间域连续的OFDM符号数和频率域连续子载波块的乘积N
可见, LTE可以在时域和频域分别对用户进行区分。因此, 下面基于OFDMA的中继技术设计可以直接应用在LTE中。
2 基于OFDMA的中继方案
2.1 基于OFDMA的多跳/单跳资源分配方法
从单跳和多跳连接的不同出发, OFDMA技术可被用于将可用频带分裂为两部分:一部分用于单跳通信, 另一部分用于多跳通信。可以预见, 邻近子载波分别被分配给多跳和单跳话务量, 产生了两个邻近子频段, 一个用于多跳, 一个用于单跳。这意味着, 目标系统的空口使用一个完整的频段, 比如100 MHz, 分裂这整个频段为两部分。作为例子, 图5给出了基于OFDMA的空口中Nc个子载波的分配模式, MH区域表示该部分子载波用于多跳通信, SH区域表示该部分子载波用于单跳通信。
通过利用OFDMA的特性, 两个子频段以一种灵活的方式进行动态分割。OFDMA允许分配不同的子载波给不同的用户, 来形成不同的连接。这里建议根据需要将子载波分配成两个子波段, 例如, 高位频段的子载波被分配给多跳子频段, 同时余下的子载波被用于单跳。分配给单跳和多跳的子载波数量能够根据需求动态调整。
依赖于单跳和多跳话务量对频率资源的需求, 子频段分割会改变, 比如, 如果在一个多跳固定中继站区域的终端间有较重的本地话务量, 而只有很少的一点带宽需求用于和因特网之间传输数据, 这样, 多跳子频段将会减少到非常少的子载波数量。然而, 如果多跳需要更多的带宽, 一些用于单跳的载波将被分配给多跳频段。举例而言, 如果每个移动节点都和因特网有一个连接, 多跳子频段将会增加以支持通过固定中继网络中继的大话务需求。
在AP/中继站和移动节点之间, 以及AP和中继站之间, 一般通过TDD的方式来实现上行/下行的分割。然而, FDD在单跳链路上也可以通过这个概念来实行, 同时一种混合的FDD方法可被用于多跳连接。相对而言, FDD的多跳实现相比TDD的多跳实现要复杂, 特别是硬件方案。本节主要以TDD为例来进行论述。
图6中, 通过基于两个固定中继站的部署, 对子载波被动态分配给多跳和单跳的话务量的概念进行模拟。
在这个场景中, 最多支持三跳。最初的两跳通过AP和两个固定中继站之间多跳子频段来实现, 在中继站2和MN3 (移动节点3) 之间的第三跳通过单跳频段3 (SH3) 来实现。在图6中, 在该种拓扑下, 不同的带宽分配被标示出来。MH1频段用于AP和FMHN1 (SH Communication and MH Communication over Fixed Relay Stations, 这里指固定中继站) 之间的双向多跳话务量, 和SH1区域的单跳话务量共享子载波, SH1区域的移动节点直接被AP服务。MH2区域和SH2区域的多跳和单跳话务量, 同样通过动态的方式共享子载波。在SH3区域中话务量将独占所有子载波, 因为已经没有更多的多跳连接存在。
2.2 在MS-OFDMA中的子频段带宽设计
由于从AP到移动节点的下行话务量被分布给单跳区域, 而从移动节点到AP的上行话务量被汇聚, 这导致针对多跳连接, 朝向AP和因特网方向的带宽需求逐步增长。这通过分配给AP附近MH链路更高数量子载波来考虑这个需求, 比如图6中的MH1链路。然而, 其他不同子载波分配方式也是可能的, 比如当很重的本地话务量或单跳区域间通过中继站而不是AP传送大话务量时, MH1将比MH2分配更少的子载波。
由于我们期望MH链路上的话务通过高增益天线在LOS环境中实现, 因此相同带宽条件下, 单位频谱数据速率比AP/FMHN和MN之间的最后一跳链路要高很多;因而, 如果假设所有的话务量都来自/去往AP和因特网, 分配给多跳链路的载波数量能够比单跳链路上需要的少。此外, 被最后一个中继服务的移动节点, 比如MN3, 会经历最高数量的跳数才能到达因特网。针对这些移动节点的最大分配带宽, 例如SH3区域, 部分弥补了这种不足, 一定程度上降低了所经历的不同链路的时延。
另一方面, 需要对小区尺寸进行合适的选择。相比FMHN服务的小区而言, 最后的小区 (SH3区域) 将变成最大的小区 (覆盖更多的移动节点) 。这种小区规划能确保在整个部署区域内每个用户都有一个恒定的数据速率, 这是在未来移动通信系统中, 部署方案的一个研究目标。
由此可见, 借助新颖的方案, 在端到端连接上的灵活资源分配变得可能。基于OFDMA的多跳方案引入了一种多跳话务量和单跳话务量的逻辑分割方法, 这将通过在公共物理层和共享公共频段基础上的不同协议来为之服务。多跳通信相比单跳通信, 在协议设计上提出了不同的需求, 能够开发和部署有效协议来独立针对不同的问题领域。同时, 就如常规的解决方案一样, 对于分割频率并没有特别的需求, 只需要一个频段。同时, 单跳和多跳频段间不需要类似常规FDMA中的保护带, 因为OFDMA允许更近的分割, 子载波在频率域正交。
3 FDD中继方案初步探讨
目前, 虽然中继技术用于FDD模式时硬件实现比较复杂, 成本相对较高, 但是, FDD是迄今承载业务量最大的移动通信模式, 且FDD模式所占用频段也最多, 所处频段的覆盖能力也最为优越。因此对FDD模式和中继技术的结合应用是非常必要的, 下面对基于FDD的两跳模式和基站收发信机逻辑架构进行初步探讨。
FDD通信模式中, 上行和下行通信频段被物理分割, 基站和终端间可以同时进行上下行通信, 即可以同时接收和发射。上行占用频段处于低位, 用LB表示, 中心频率定义为fLB;下行占用频段处于高位, 用HB表示, 中心频率定义为fHB;两个频段间的双工间隔达数十兆赫兹fDup。
为了节约成本, 这里假设中继站只有一套收发信机, 即同时只能接收和发射一路信号。因为中继站在功能上需要支持BR/RB/RM/MR (基站发中继收/中继发基站收/中继发终端收/终端发中继收) 四种模式, 因此需要通过时分的方式来对中继站的收发信机资源进行调度, 在时间域上分为BR/RB和RM/MR两种收发状态。
基于MS-OFDMA基本方法, 分别将LB和HB频段再分为SH和MH子频段分别用于单跳和多跳通信。MH1/SH1是基站与中继站以及和基站和终端分别直接通信的频段划分;由于中继站采取时分的方式分别与基站和终端通信, 即MH1不是一直占用发射的, 在中继站覆盖区域和基站直接覆盖区域保持良好隔离情况下, 中继站的单跳通信SH2可以利用全部频段, 否则采用和MH1相同频段。这里假设SH2可以采用全部频段, 因为中继站设立的初衷就是弥补基站的覆盖空洞。上述频率分配模式如图7所示。
这样, 得到这个两跳系统的通信时隙表, 见表1。从表1中可以看出, 中继站在不同时间分别充当了基站和终端角色。这就需要中继的发射机以分时方式支持SH (HB) 2和MH (LB) 1两个子频段的发射, 接收机以分时方式支持MH (HB) 1和SH (LB) 2两个子频段的接收。
这需要设计可变中心频率的收发信机。图8是一个基于零中频架构的收发信机架构, 通过两个交换矩阵, 支持收发信机可变中心频率, 支持双工器滤波器收发模式改变。该架构中, 在子时隙1时, fLB被交换到发射机锁相环, fHB被交换到接收机锁相环, 同时射频前端发射通道被交换到支持fLB的滤波器, 接收通道被交换到支持fHB的滤波器。在子时隙2时, fHB被交换到发射机锁相环, fLB被交换到接收机锁相环, 同时射频前端发射通道被交换到支持fHB的滤波器, 接收通道被交换到支持fLB的滤波器。然后以2为周期进行循环。
4 结 语
基于OFDMA系统, 中继空口可以采取更为灵活和动态的时频资源分配模式, 这将成为在OFDMA系统中中继走向商用的关键因素之一, 而基于FDD的中继系统, 也必将成为这种商用过程中优先考虑的方面。
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OFDMA技术 篇7
OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)正交频分多址技术是无线通信系统的标准,是将不同用户的数据信息承载在正交的子载波上,以实现小区间不同用户之间占用不同的资源块来降低干扰,是无线通信系统的标准。OFDMA技术作为3GPP LTE系统解决多径衰落和频率利用率的标准,也逐渐应用到LTE-A系统中作为解决小区间干扰的重要技术指标之一。为了解决LTE-A系统的小区间干扰,LTE-A系统还引入了定向天线技术来使用户获得更好的信干噪比。
对于传统的LTE-A系统,中继均匀分布在小区半径2 / 3 处, 基站和中继都采用全向天线[4]。 位于基站覆盖范围内的用户可以直接与基站进行通信,称其为一跳用户( 即基站用户) ; 位于小区边缘的用户可以通过中继和基站进行通信,称其为两跳用户(即中继用户),以达到扩展小区覆盖范围的目的。 然而由于中继的引入,LTE-A系统出现基站到用户和基站到中继再到用户两种通信方式,破坏了原有小区内OFDMA资源正交的特性,因此小区内存在三种干扰类型: 基站对中继服务用户的干扰中继对基站服务用户的干扰;中继对相邻中继服务用户的干扰[5]。
如何降低LTE-A中继系统小区间的干扰成为研究的重点。 鉴于此,参考文献[6]中引入频率复用单元FPU( Frequency Planning Unit ) 的概念, 提出了两种频率划分方案,频率复用单元为1 的FPU-1(Frequency Planning Unit - 1 ) 算法和频率复用单元为7 的FPU - 7 ( Frequency Planning Unit - 7 ) 算法, 两种算法的主要思想都是将蜂窝系统的OFDM频率划分成不同的正交子载波集分别分配给基站的频率资源和中继的频率资源。 相对比于传统的LTE-A中继系统而言, 两种固定中继频率划分方案不仅有效地降低了小区间的干扰,而且使边缘用户得到了很好的服务。 然而,FPU-1 和FPU-7 两种频率划分算法在最大限度地降低小区干扰问题方面还有很大的空间, 一方面存在着基站用户的干扰还比较大, 另一方面中继用户的干扰有比较大的不足。 基于以上分析, 结合OFDMA技术将不同用户的数据信息承载在正交子载波上进行通信来避免干扰的优点, 结合参考文献[6] 提出的通过给基站的频率资源和中继的频率资源分配不同的正交子载波集来降低小区间干扰的方法,提出了基于层二中继的LTE-A中继系统和OFDMA干扰解决算法[7]。本算法与FPU-1 和FPU-7 不同在于,对于基站而言,基站使用定向天线,同时不同的基站扇区使用正交的频率资源来降低基站用户的干扰; 对于中继而言, 使用60°定向天线, 将中继划分为6 个扇区, 不同的扇区使用正交的频率资源来降低相邻中继用户的干扰。 本算法不仅扩大了小区的覆盖范围, 降低了小区间的干扰, 提高了系统的吞吐量,同时提升了小区的服务质量。
1 LTE-A中继系统基于OFDMA的干扰解决算法
本文提出的LTE -A中继系统基于OFDMA的干扰解决算法,利用OFDMA技术的优点,即将不同的用户数据信息承载在正交的子载波集上进行通信,可以有效地降低干扰,为基站的频率资源和中继的频率资源分配正交的子载波集来降低由于引入中继后产生的同频道干扰, 同时每个小区都使用所有的频率资源, 使得小区内的资源可以得到充分的利用。
1 . 1 算法系统场景图
本文提出的具体场景部署方式如图1 所示, 具体包括: 每个小区部署6 个中继, 中继部署在相邻3 个小区交界处, 供3 个小区共同使用。 基站、 中继分别使用120 ° 、 60 ° 定向天线。 考虑到LTE - A系统中的无线资源是以物理资源块为单位进行分配的[8], 同时本文采用的正交频率划分算法将不采用之前LTE系统中的整段式频率划分方法,而是采用分布式的划分方法。
本文提出的算法同样基于频率复用单元FPU (Frequency Planning Unit ) 的概念, 将系统频率划分为15 部分, 将其中的3 部分频率分配给基站频率资源, 其他的12 部分频率分配给中继的频率资源, 频率复用单元为15 , 本文定义该算法为BFPU - 15 ( Best Frequency PlanningUnit - 15 ) 。
1 . 2 BFPU - 15 划分方法
BFPU - 15 算法中基站使用120 ° 定向天线, 将基站的覆盖范围划分成3 个扇区, 基站覆盖区域为深灰色区域,中继使用60°定向天线,将中继的覆盖范围划分成个扇区,中继覆盖区域为浅灰色区域。 具体的划分方法如图2 所示, 先把整段频率分成两部分, 一部分为主子载波,主子载波为浅灰色,另一部分为辅子载波,辅子载波为深灰色;再将主子载波分成12 部分,主要提供给中继覆盖范围内的某个扇区用户使用,各部分占用的频率均正交, 按照F1、F2、F3、F4、F5、F6、F7、F8、F9、F10、F11F12 的顺序依次划分, 保证相邻小区中继站扇区使用的频率正交。 将频率标号为F1 的资源块分配到中继覆盖范围的1 号区域使用; 将频率标号为F2 的资源块分配到中继覆盖范围的2 号区域使用; 将频率标号为F3 的资源块分配到中继覆盖范围的3 号区域使用; 以此类推, 将频率标号为F4、F5、F6、F7、F8、F9、F10、F11、F12的资源块依次分配到中继覆盖范围的4、5、6、7、8、9、10 、 11 、 12 号区域, 其他各个小区中中继站扇区使用的频率依照上面给出的频率划分方法依次进行分配;将辅子载波分成3 部分,主要提供给基站覆盖范围内的3 个不同扇区的用户使用, 同时各部分占用的频率正交, 按照F13 、 F14 、 F15 的顺序依次划分。 将频率标号为F13 的资源块分配到基站覆盖范围的1 号扇区使用;将频率标号为F14 的资源块分配到基站覆盖范围的2 号扇区使用;将频率标号为F14 的资源块分配到基站覆盖范围的3号扇区使用。 其他各个小区基站的各个扇区使用的频率依照上面给出的频率划分方法依次进行分配。
1 . 3 干扰分析
( 1 ) 一跳用户的信干噪比计算
对于FPU-1、FPU-7 和BFPU-15 三种算法, 假设用户m从所在的小区接收到的信号功率为:
其中,PB是基站的发送功率,GB是基站的天线增益,PL1是基站到用户的路径损耗。
用户m接收到的干扰信号功率来自周围使用同频段的基站,接收到的每一个干扰信号功率为:
其中,PB是干扰基站的发送功率,GB是干扰基站的天线增益,PL2是干扰基站到用户的路径损耗,PL2的值是一个不固定的值,随着干扰基站和用户位置的变化而变化。
因此,一跳用户的信干噪比SINR为:
其中j为用户所受到的干扰源的数量。
( 2 ) 两跳用户的信干噪比计算
对于三种算法FPU-1、FPU-7、BFPU-15, 假设用户m从所在中继接收到的信号功率为:
其中,PR为中继的发送功率,GR为中继的天线增益,PL3是中继到用户的路径损耗。
用户m接收到的干扰信号功率来自周围使用同频段的基站或者是使用同频段的中继,接收的每一个同频段基站干扰信号功率和同频段中继干扰信号功率分别为:
其中,PB是干扰基站的发送功率,GB是干扰基站的天线增益,PL2是干扰基站到用户的路径损耗,PR是干扰中继的发送功率,GR是干扰中继的天线增益,PL4是干扰中继到用户的路径损耗,PL2和PL4的值都是一个不固定的值随着干扰基站和干扰中继与用户位置的变化而变化。
因此,两跳用户的信干噪比SINR为:
其中,n和k分别为所受到的基站干扰源和中继干扰源的数量。
1 . 4 系统吞吐量的计算
系统吞吐量的计算公式来源于参考文献[9]:
根据用户的SINR值,系统的吞吐量的计算:
其中,N为用户数目,B1为每个用户的带宽,Bu为带宽有效因子。 SINRU为信干噪比有效因子。
2 仿真及结果分析
2 . 1 仿真模型及参数
主要对BFPU-15 算法和参考文献[6] 中提到FPU-算法和FPU-7 算法进行了仿真对比, 仿真包括一跳用户( 即基站用户) 的信干噪比、 两跳用户( 即中继用户) 的信干噪比和系统吞吐量三部分, 仿真是针对LTE-A系统的下行通信进行的。 仿真中使用19 个小区结构,使用的频带带宽为10 MHz,总的资源块有55 个,仿真过程中基站的覆盖范围为0.4r, 中继的覆盖范围为0.1r,r为小区的半径0.5 km, 其中将35 个资源块分给F13-F15 使用, 三段频段动态地使用分配给的资源块; 将剩下的20 个资源块分配给F1 - F12 使用, 12 段频段动态地使用分配给的资源块。 载频是2 GHz, 具体的仿真参数如表1 所示。
2 . 2 信干噪比仿真分析
图3 和图4 分别显示了基站用户(即一跳用户)和中继用户(即两跳用户)的信干噪比对比图。 由图3 可以看出, 对于基站用户而言,BFPU-15 算法和传统的FPU-7算法的信干噪比远远好于传统的FPU-1 算法; 将BFPU - 15 算法与传统的FPU - 7 算法进行比较可以看出,当用户到基站的距离小于200 m时, 传统的FPU-7 方算法要略优于BFPU-15 算法,当用户距离基站的距离大于200 m时, BFPU - 15 算法要优于传统的FPU - 7 算法。 由图4 可以看出, 对于中继用户而言,BFPU-15 算法要明显优于传统的FPU-1 算法和FPU-7 算法。
2 . 3 系统吞吐量仿真分析
图5 显示了系统吞吐量的比较图。 由图可以看出,BFPU - 15 算法的系统吞吐量明显好于传统的FPU - 1 算法和FPU-7 算法的系统吞吐量。 因此,BFPU-15 算法虽然在基站用户信干噪比上略好于传统方法,但是在中继用户信干噪比方面和系统吞吐量方面好于传统的中继场景下使用的频率划分方案。
本文提出了一种LTE-A中继系统基于OFDMA的干扰解决算法,该算法主要利用OFDMA技术将不同用户的数据信息承载在正交的子载波上进行通信来避免干扰的优点,并结合定向天线的抗干扰性能,以达到用户对高质量通信服务的要求。 通过进一步仿真得知,该算法较传统的算法更好地提高了用户的信干噪比,尤其明显地降低了小区间的干扰,提高了系统的吞吐量。
参考文献
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[2]3GPP.Tech.Spec.n Group Radio Access Network Rel.9,TR36.814 V9.0.0,Further Advancements for E-UTRA:Physical Layer Aspects[S].2009.
[3]IEEE,P802.16j/D9,Draft Amendment to IEEE Standard for Local and Metropolitan A-rea Networks Part 16:Air Interface for Fixed and Mobile Broadband Wireless Access Systems:Mutiple Relay Specification[S].Feb.2009.
[4]叶枭雄.固定协作中继蜂窝小区资源分配研究[D].北京:北京邮电大学,2009.
[5]李猛.基于中继下的LTE-A干扰协调策略的研究[D].北京:北京邮电大学,2011.
[6]屈琳.固定中继蜂窝网络中的频率规划性能分析[D].北京:北京邮电大学,2012.
[7]3GPP,R1-082397.Discussion on the various types of Relays Panasonic[S].TSG RANWG1 Meeting#54.Jeju,Korea,August 18~22,2008.4 3GPP,R1-084297.Relaying with Channel Resource Reuse and SIC for LTE-Advanced,Fujitsu.3GPP TSG-RAN1#55.Prague,Czech Republic,November 10~14,2008.
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