下行同步算法（共7篇）
下行同步算法 篇1
时分同步码分多址(TD-SCDMA)系统采用不需配对频率的时分双工(TDD)工作方式,即采用时分复用的方式区分上下行信号[1]。因此对于TD-SCDMA直放站来说,必须迅速准确地与基站完成同步才能正确地区分上下行信号,完成信号的中继放大功能。但由于TD-SCDMA系统兼具时分、码分和频分3种复用方式,不仅与PHS(个人手持式电话系统,小灵通)、GSM(全球移动通信系统)之间存在邻频泄漏干扰,本系统内不同小区不能严格同步或者上下行时隙之间由于基站和接收机之间的距离产生的信号延时,同样也会产生大量干扰。在直放站的实际应用中,还有分时隙的功率控制等需求,因此直放站所使用的同步方式的同步精度和同步稳定度就尤为重要。鉴于此,本文将对特征窗匹配和相关解调这两种目前应用较多的同步方式进行实现算法以及各类干扰下同步精度和同步稳定度的研究。
1 TD-SCDMA直放站下行同步方式
在目前的实际应用中,直放站主要存在GPS(全球定位系统)、特征窗匹配和相关解调3种同步方式[2]。GPS方式是基站系统常用的同步方式,所获得的同步信号非常稳定。但这种方式需要GPS模块支持,价格相对昂贵,并且要求设备安装位置有GPS信号覆盖,而且同步位置固定,不能自动跟踪基站的时间调整,因此并不适合直放站这种重点在于经济灵活的小型化设备。本文主要分析特征窗匹配和相关解调这两种目前应用较多的同步方式。
1.1 特征窗匹配方式
从TD-SCDMA的帧结构特性可知,在DwPTS时隙的前后均有一定时间的空白保护时隙,而SYNC_DL始终以恒定功率发射,因此提出一个DwPTS的功率“特征窗”模板,即在64 chip(码片)的SYNC_DL前后各有32 chip的保护时隙区间无信号发送。可对直放站的输入信号进行检波以提取信号功率的包络,在一个5 ms的子帧功率包络中以一定的步长移动特征窗,进行实际包络与模板的匹配,即功率包络的相关运算,并以此确定下行导频位置,从而实现与基站的同步。
1.2 相关解调方式
相关解调是终端通常采用的方法。由于SYNC_DL以固定码速率发送,只调制,不扩频,不加扰,因而可以提取直放站的射频输入信号,经数字化处理后转换为数字信号,然后采用标准的最大似然ML(Maximum Likelihood)检测:将收到的信号逐chip提取长为64 chip的序列,再与本地产生的所有32个标准SYNC_DL做相关运算,选取最大值所对应的序列为源信号所用SYNC_DL,并将出现最大值的位置确定为下导频起始位置,从而实现同步。
2 性能比较
本文从抗信道衰落和噪声干扰两方面对上述两种同步方式进行综合研究,并采用ADS对两种同步算法进行性能仿真,以进行定量分析。仿真信号假设条件为:每子帧中只有上下导频信号和TS0,其中TS0配置两码道,即模拟公共控制物理信道,基站发射功率为2 W,每次连续进行1 000帧仿真,并进行数据统计。
2.1 信道衰落
两种算法对于IMT-2000多径信道模型的室内环境测试均没有同步误差,这里按照3GPP25.105[3]附录B中的BS-TDD1.28Mcps多径衰落环境设置,由于直放站相对于基站位置基本固定,因此将移动速度全部置0,仅使用延时和衰落参数。
3种多径环境的配置和相应条件下同步算法的同步概率如表1所示。
表中,同步概率是指同步输出位严格对应于下导频的起始时刻的概率。分析表1可以发现:在多径环境下,特征窗算法在各衰落信道功率相同的Case2下性能最差,Case3次之。Case2下具体的时隙包络和对应的特征值波形如图1所示。
各算法具体分析如下:
(1) 特征窗方式:
标准信号在经过Case2的多径衰落后各时隙如图1(b)所示,图中虚线部分表示在1 000帧统计过程中一共出现了连续的3个同步位,并且下行导频功率包络明显产生了一点拖尾。对照表1可以看出,在Case2下3个多径的信号具有相同的功率,而延时差异较大,造成导频以相对较大功率向后展宽,因而导致特征值最大位置偏移。可以认为特征窗算法对于功率的延展相当敏感。
(2) 相关解调方式:
由算法原理可以发现,相关解调方式对于同步的判决综合运用了相位和功率两种因素,而表1所示的多径条件中并不存在移动速度,也就是说,只产生了延时的功率叠加,而不存在扰乱调制相位的多普勒频移,因此对于相关解调同步算法来说,这种程度的信号多径叠加并不足以造成误同步。由此可以认为,与特征窗算法相比,相关解调算法在室外环境应用时具有较高的可靠性。
2.2 噪声干扰
接收机除了受到信号传播路径中的多径干扰之外,还受到来自系统内的干扰,如相邻小区导频的邻频干扰和终端的UpPTS对DwPTS的干扰。此外,系统可能还受到其他系统如GSM、PHS、WCDMA系统的邻频干扰和杂散干扰等多种干扰[3]。
2.2.1 邻功率泄漏干扰
对于TD-SCDMA接收机接收到的信号来说,其他系统由于频段间有一定间隔,因此所谓邻频泄漏功率的干扰可以相当于当前小区工作频点接收到的同频高斯噪声干扰。在排除信道衰落的情况下,特征窗算法在信干比为0 dB时就会失效,而由于此类噪声对信号的相位并没有太大影响,因而对于相关解调算法的结果也没有影响。当信干比为0 dB时,接收机接收到的信号功率包络及以特征窗算法计算出的对应码片特征值如图2所示。
对比图1可以发现,导频时隙内包络起伏频繁使得导频时隙特征值明显变小,以致于与业务时隙特征值接近,并且同时出现了两个最大值,使特征窗算法失效。
2.2.2 TD-SCDMA系统内干扰
直放站用于补盲时工作地区通常是小区的边缘,即一台直放站可能同时接收到多个基站的信号,因此应该根据小区规划来确定需要放大的基站信号,此时其他基站的信号就会成为干扰,并且由于小区环境等多种因素,干扰信号的功率有可能会大于源基站信号。
由于特征窗算法只采用了信号功率作为同步判决,因此在同制式的TD信号干扰下极易产生误同步,从仿真结果来看,即使是在信干比为20 dB、干扰信号延时为20 μs的情况下,特征窗算法输出的同步位置也会向后偏移1 chip。
从32个导频序列相关解调的仿真结果可知,当干扰信号大于源基站信号时,同步输出结果对应的是所有基站信号中功率最大的基站,因此我们认为并不是算法失效,而是此时应该根据小区规划设定需要同步的源基站所使用的扰码号。从进一步仿真的结果可知,即使C/I(信干比)≤-10 dB,仍可以实现与设定扰码号的源基站信号的准确同步。
3 结 论
根据仿真结果和理论分析可知,特征窗算法在多径干扰比较大的情况下只是存在同步位的抖动,并没有严重的误同步,因此这种算法和相关解调算法都可以满足直放站的同步需求,并且都有一定的抗干扰性能。但作为一种经济灵活的小型化设备,直放站要求成本低、体积小,并且可以适用于多种不同的环境,因此从实际应用考虑,特征窗算法实现简单,但这种算法仅采用了功率信息,对干扰产生的功率变化非常敏感。而TD-SCDMA由于具有特殊的帧格式,信号峰均比较高,各时隙的功率包络起伏较大,并且由于分时隙功率衰减的影响,功率放大器在不同的时隙可以具有不同的增益,因此DwPTS部分功率包络特性并不一定能像仿真结果那样明显,这种情况下是否会影响算法的抗扰性能,仍需进一步研究。从仿真结果来看,特征窗算法比较适合于有线耦合的室内建筑覆盖,这种方式下可以获得较为纯净的源信号进行同步。
从对相关解调算法的仿真结果来看,这无疑是可以得到的最好同步性能,即使无线环境恶劣也可以实现与指定基站的正确同步,并有较高的同步精度,相对于GPS来说,还可以随着基站的时间调整自动调整同步。但这种算法计算量较大,而且变频以及信号解调的硬件实现都比较复杂,实现成本较高,这也成为应用中的一个问题。因而适用于用量较少的空间耦合方式的室外设备,方便建网初期扩大基站覆盖范围以及后期的网络优化。
实际中,综合两种算法的不同特性,可以考虑将相关解调算法作为特征窗算法的补充同步算法,即采取终端的两级同步策略,在信号质量好的情况下只采用特征窗算法,而当信号质量差时,提取特征窗算法在一帧中的所有同步点,在这几个点附近进行解调相关,算法复杂度与单独使用解调算法相比大大减小。并且可将解调算法做成一个独立模块,作为直放站设备的选配件,进一步增加了设备灵活性。
摘要：文章首先介绍了下行同步精度及稳定度在时分同步码分多址(TD-SCDMA)直放站应用中的重要作用,然后结合ADS(Advanced Design System)对特征窗捕获匹配和相关解调两种同步算法的仿真结果,从算法原理上比较了这两种同步算法的抗干扰性能。最后根据仿真统计结果结合直放站实际应用状况分析了两种同步算法的优缺点和适用环境,并根据实际应用中的问题提出了一些改良意见。
关键词：时分同步码分多址,直放站,下行同步,同步精度
参考文献
[1]李世鹤.TD-SCDMA第三代移动通信系统[M].北京:人民邮电出版社,2005.
[2]黄涛,孙凯,郭见兵,等.TD-SCDMA直放站同步方式分析[J].移动通信3G专刊,2007,(2-3):29-31.
[3]3GPP Technical Specification 25.105-2003,UTRA(BS)TDD;Radio transmission and reception[S].
下行同步算法 篇2
本文针对TD-SCDMA系统提出了一种基于FP-GA的下行同步算法设计方案，并选用Altera公司的EP3C25Q24C8N芯片进行实现。利用Modelsim仿真和板级调试，最终验证了该方案的实用性和可靠性。
1 TD-SCDMA下行同步算法设计
在GSM和WCDMA系统中，存在一个公共的同步码序列。当移动终端(UE)检测到这个同步码时，就能与基站建立同步。而TD-SCDMA系统不存在类似的公共同步码，而是32组相互正交的同步序列码(SYNC＿DL)。在该系统中，同步码用来区分不同的小区，所以最初的同步工作就是要正确检测出同步码，从而选择合适的小区登录[3]。
实现TD-SCDMA下行同步的方案主要有以下三种。
1.1 方案一
时域全搜索相关法
该算法即为最大似然检测法，其原理是UE以一个chip为步长，将接收到的数据y(i)与所有可能的32组同步码数据x(i)进行相关处理，选取相关峰最大值对应的序列为小区同步码序列，以达到同步的目的[4]。
1.2 方案二
FFT快速相关法
该方法主要利用卷积方式实现相关，如公式(1)和式(2)所示。
式(1)、式(2)中，x(n)、y(n)分别表示TD-SCDMA基带数据和同步码序列数据;z(n)表示卷积结果;*表示卷积;conj表示求复数的共轭;·表示点乘。具体变换流程如图1所示。
1.3 方案三
特征窗搜寻法
设计思路:如图2所示，在DwPTS时隙附近存在典型的功率窗，即SYNC＿DL序列以全功率发射，而在其两边，各存在一定长度(大于32 chips)的功率近似为0的保护时隙(GP)。故，可以计算中间SYNC＿DL(64 chip)的功率值与左右两边各32chip的功率值之和的比值，该比值在DwPTS处达到最大。从而得到了DwPTS的粗略位置。由于SYNC＿DL具有较好的自相关和互相关特性，所以可以利用这一特性，采用相关法来确定SYNC＿DL的码号及其精确位置，由于频域相关具有速度快、易于FPGA实现等优点，我们采用频域相关运算实现精同步，确定SYNC＿DL序列号。
具体参数设置原理如下:如图3所示，在单倍速率采样时，滑动窗为128 chips，基带数据为6 528chips(一个子帧+滑动窗)个数据，以保证该中包含DwPTS。
如图4所示，选取不同长度的实测数据进行相关运算，得出数据长度对相关性能的影响。图4中，横轴表示进行相关运算的数据长度的幂级(以2为底)。纵轴表示相关质量指数(相关结果均值/相关结果峰值)，而相关质量指数的取值介于0和1之间。越接近于0，说明相关性能越好，反之，越接近于1，说明相关性能越差。
从图中可以知道，当进行相关运算的数据长度的幂级为11及更大，即长度为210=1 024码片及以上的时候，已经具有了良好的相关性能，所以我们选取FFT长度为1 024。
表1给出了3种下行同步方案的性能比较，以比较各种方案的性能优劣。比较而言，时域全搜索相关法和FFT快速相关法在全局范围内作相关搜寻，其一次性建立下行同步的准确性较高，误差较小，但计算量较大;而特征窗搜寻法将预先缩小SYNC＿DL的位置范围，并作相关计算，以正确解调出SYNC＿DL。但该方法在显著降低计算量的同时，却增加了电路复杂度，并同时带来一定的误差，即一定程度上降低了解调成功率。
综合对实时性、准确性和性能等方面的考虑，本文选择的方案是特征窗搜寻法，其中，“特征窗”长度为128，基带数据长度M为6 528，精同步FFT相关变换长度为1 024。如表1所示，当系统时钟为100 MHz时，若选用方案一，在系统接收完所需长度(6 400 chip)的TD-SCDMA数据后，至少需要130 ms才能找到同步位置，该方案较大的搜索延迟通常难以接受;而对于方案二，搜索所需的功耗较大，且消耗的FPGA资源也较多，不利于低成本FPGA的实现，实用性受到很大限制;当使用方案三时，由于粗同步缩小了搜索范围，大大降低了计算量，于是达到同步所需的时间约为6.4 ms，此外消耗的FPGA memory资源约为方案二的一半。因此，本实验选取EP3C25Q24C8N芯片(LEs:24 624,Memory bits:608 256)，并结合方案三，完全能够满足系统实时性、准确性和性能方面的需求。
2 算法的FPGA实现
2.1 FPGA实现系统架构
FPGA实现系统框图如图5所示。系统工作流程如下:FPGA初始化RDA8206b，输出10位并行基带数据，进入基带数据收发模块;数据通过功率比检测模块计算出SYNC＿DL的粗略位置;通过粗同步位置确定精同步基带数据起始位置，然后基带数据和同步码数据(存储在ROM中)分别进入到FFT模块进行快速傅里叶变换;FFT变换后的数据在数据运算模块进行复共轭点乘;点乘后结果再进入到FFT模块进行IFFT运算，其结果在同步位置判定模块中进行求功率最大值计算，然后确定SYNC＿DL号，找到SYNC＿DL的起始位置。
2.2 各个模块的具体功能
2.2.1 同步码ROM模块
TD-SCDMA下行同步码32组64个数据，复值化后分为I/Q两路，64变为128，因此，我们在FPGA中设计了一个深32，宽128，且每位用10 bit量化的同步码ROM块，用于存储I/Q两路的32组同步码数据。
2.2.2 基带数据收发模块
TD-SCDMA射频到基带数据采用锐迪科公司提供的射频收发芯片RDA8206b实现[5]。TD-SCDMA码片速率为1.28 Mcps，当进行4倍采样时，采样时钟为5.12 MHz。在实际的Verilog程序中，我们设置10.24 MHz的采样频率，在每个时钟的上升沿接收数据，这样就得到相互间隔的4倍采样I、Q两路数字信号。此外，为了保证RDA8206正常工作，在每次上电前需通过SPI总线对其进行初始化。
2.2.3 功率比检测模块
当接收完所需的6 528 chips数据后，把功率窗128 chip分为4段，设计4个32 chip长的移位寄存器temp＿int1、2、3、4，用于依次存储128 chip长的功率值，通过(temp＿int2+temp＿int3)/(temp＿int1+temp＿int4)得到功率比，最后通过求功率比最大值，得到SYNC＿DL的粗略位置。
2.2.4 FFT变换模块
FFT变换模块主要实现对TD-SCDMA基带数据和SYNC＿DL进行FFT变换，并对其点乘后的数据进行IFFT变换。为了提高开发效率，减小设计风险，因此选用Altera官方提供的FFT IP核[6]。为节约FPGA片内资源，只调用一个FFT核(可实现FFT和IFFT变换)，其参数设置如下[6]:变换长度为1024;数据精度为10 bit;数据流模式为突发模式(节省资源);其他选项均选择为默认值。从IP核配置界面中可知，在该参数配置条件下，所占用的LEs为7 175;Memory Bits为40 998。
此外，由于在同一时刻FFT IP核只能处理某一确定段数据流，但考虑到数据的实时性和连续性，控制好数据流进入FFT IP核的时刻和顺序尤为重要。因此，本模块中采用状态机和握手信号来完成这一过程。
2.2.5 数据运算模块
数据运算模块主要用于实现复共轭点乘Z(k)=X(k)Y(k)，本文使用Altera官方提供的ALTMULT＿ADD IP核，该IP核包含四个输入，由于基带数据分为I/Q两路，所以选用这一IP核可以一次性计算一组数据点，而无需使用多个普通乘法器，其运算结果再传输到FFT变换模块中进行IFFT反变换。在此之前，需要利用FIFO暂存Y(k)数据，当X(k)输入时，再从FIFO中读出，并与X(k)同步输入到ALTMULT＿ADD IP核中完成计算。
2.2.6 同步位置判定模块
对输出的IFFT反变换结果进行求平方取模，并对模值逐一比较大小，保留最大值的位置和其对应值，相关值最大的同步码组即为所求SYNC＿DL号，同时结合粗同步位置，可以有效推算出精确起始位置。
3 FPGA仿真结果及分析
本实验的总体思路是利用Modelsim对程序进行仿真，且根据仿真结果，不断优化代码，逐步满足设计要求。图6给出了利用功率比检测的粗同步时序仿真图。图6中datain表示输入的4倍采样数据经抽取为1倍的TD-SCDMA基带数据，其中temp＿int1、temp＿int2、temp＿int3和temp＿int4为4段功率值;power＿out为功率比值;SYNC＿DL＿POS为功率比最大值位置，即粗同步位置864。由图2可知，SYNC＿DL的正确开始位置应为第897字码片(352+144+352+16+32=896)。图7给出的是精同步仿真时序图，其中source＿real和source＿imag为IFFT变换后输出的I/Q数据，source＿valid为IFFT有效信号，sum＿squr＿larg为数据中最大幅值点，cnt＿larg为最大幅值点位置。经过倒序计算(1 024-1-990=33)后，可以得到精同步位置cnt＿pos(33)，最后结合粗同步位置864，可以得到最终下行同步精确位置897，即在第31组同步码下得到的最大幅值。
4 FPGA有效性验证
4.1 MATLAB仿真结果验证
为了验证FPGA编程程序算法的有效性，对接收下来的数据在Matlab中进行仿真分析。图8为粗同步、精同步在Matlab中的仿真结果图，对比发现其结果与图6和图7中Modelsim仿真结果一致。
4.2 板上调试结果验证
为了进一步验证程序的有效性和可行性，我们将程序下载到开发板上进行调试，并使用Quartus II中自带的逻辑分析仪观察FPGA芯片输入和输出信号的实时采样结果，实验使用的芯片为EP3C25Q24C8N。图9为逻辑分析仪测试结果，输入数据win为4倍采样TD-SCDMA基带数据，datain为截取的一路作为测试数据的信号，可以看出该结果与Modelsim中仿真结果一致。
5 结论
本文设计了一种基于FPGA的TD-SCDMA下行链路初始帧同步实现方案。与传统方案相比，该方案具有更好的实时性和更低的计算复杂度，可以有效用于设计具有低复杂度的高性能小区搜索算法。此外，利用Modelsim和Matlab对程序进行仿真分析，并通过板上调试与验证，可以表明该方案具有更高的性能稳定性和实用性，能够广泛适用于低成本设备的开发与实现。
参考文献
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[2] Deng Z C,Hua J Y,Zhuang Y Y,et al.A noncoherent estimation of downlink pilot location in TD-SCDMA systems.International Conference on Information Theory and Information Security 2011,Hangzhou,2011:254—258
[3] 3GPP TS 25.221:"Physical channels and mapping of transport channels onto physical channels(TDD)".3GPP,2009
[4] 简伟,余建国,王琳,等.TD-SCDMA下行小区快速搜索的关键问题研究.电信科学,2009;25(1):58—61
[5] 田增山,苟举,何维.手机信号采集与传输技术设计与实现.重庆邮电大学学报(自然科学版),2011;23(2):178—182
下行同步算法 篇3
假设UE已知当前小区所选择的CP长度,现有TD-LTE系统中SSS检测方法是根据PSS位置,将接收端接收到的SSS数据与本地的168×2个SSS序列在频域内进行互相关,根据相关峰值来判决相应的SSS序列,该SSS检测方法最大的缺点是运算复杂度较高,且在低信噪比情况下,SSS检测可能会出错[2]。在TD-LTE系统小区内,PSS位于子帧1、6的第3个OFDM符号,SSS位于子帧0、5的最后1个OFDM符号,从而SSS比PSS早3个符号,其中子帧1、6的PSS序列相同,子帧0、5的SSS序列不同,分别用SSS0和SSS5表示子帧0、5的SSS序列。当信道相干时间远大于4个OFDM符号时间时,此时认为PSS所在符号的频域信道冲激响应近似等于SSS所在符号的频域信道冲激响应,可以根据PSS获得的频域信道冲激响应值,采用相干检测的方法,检测SSS[3,4]。当信道相干时间小于4个OFDM符号时间时,此时认为PSS所在符号的频域信道冲激响应不等于SSS所在符号的频域信道冲激响应。如果仍然根据PSS获得的频域信道冲激响应值,采用相干检测的方法检测SSS,则会使接收端检测SSS的成功率下降。参考文献[3提出的基于差分相关和基于部分相关的非相干的SSS检测方法,能够很好地解决相干检测的缺点,但是参考文献[3]并没有描述具体的SSS检测过程,且存在计算复杂度高等问题。
本文描述了SSS序列的生成,重点讲解了SSS序列的相干检测和非相干检测的方法。通过分析SSS索引号(m0,m1)的对应关系,优化降低了索引号m1的检测运算量。通过计算机仿真,比较两种SSS检测方法在不同的信道环境下的均方误差MSE(Mean Squared Error)。
1 SSS序列生成
SSS序列由两个长度为31的m序列交织级联得到长度为62的序列。在一个无线帧中,子帧0中SSS的交织级联方式与子帧5中SSS的交织级联方式相反,这样的设计使得UE通过检测SSS序列的顺序可以区分出该无线帧的起始位置,也就是帧同步位置。为了提高不同小区间同步信号的辨识度,SSS使用两组扰码序列进行加扰。第一组扰码由与主同步序列索引号一一对应的小区组内ID号NI(D2)决定,并对两组SSS序列共同进行加扰;第二组扰码由第一组SSS序列决定,对处于奇数子载波上的SSS序列进行二次加扰。经过两次加扰后的SSS具有更好的相关特性,能够保证在正确检测到PSS后,更加准确地检测出SSS[5,6]。SSS按照式(1)生成:
其中,0≤n≤30,SSS索引号(m0,m1)由小区组ID号N(1)ID确定,m序列的两种不同循环移位s0(m0)(n)和s1(m1)(n),以及扰码序列c0(n)、c1(n)、z1(m0)(n)和z1(m1)(n)根据参考文献[5]得到。
2 SSS检测算法
假设已经获得小区组内ID号NID(2)、半帧同步以及载波频率偏移纠正后,通过SSS检测实现帧同步和小区组ID号NID(1)的识别。考虑加性高斯白噪声信道的影响,则接收端接收到的频率SSS序列RSSS(k)为:
其中,d(k)为发送端频域SSS序列,HSSS(k)为SSS序列所在位置处的频域信道冲激响应,W(k)为加性高斯白噪声。
2.1 传统互相关检测算法
SSS索引号(m0,m1)与小区组ID号NID(1)一一对应,共有168种组合,且子帧0和子帧5的SSS序列不同,所以本地生成的SSS序列共有168×2种,用Si,j(k),i=0,5;j=0,1,2,…,167表示。将RSSS(k)与Si,j(k)做互相关得到:
根据式(3)互相关峰值点对应的值得到SSS序列的索引号,从而确定帧同步位置和小区组ID号NID(1)。利用接收端接收到的SSS序列与本地生成的SSS序列的互相关检测SSS序列,算法简单、准确度高,但是计算复杂度高。
2.2 相干检测算法
从UE的角度而言,SSS检测是在PSS检测之后完成的,当信道相干时间远大于4个OFDM符号时间时,可以根据PSS获得的频域信道冲激响应估计值,采用相干检测的方法,检测SSS。接收端经过信道补偿后的频域SSS序列为:
经过信道补偿后输出的SSS序列偶数位置上的频域信号组成一新的序列,奇数位置上的频域信号组成一新的序列。对进行解扰得到:
将经过解扰后的序列与本地生成的m序列的不同循环移位S(i)(k)(i∈[0,…,30])进行互相关,得到:
根据式(6)互相关的峰值点得到SSS索引号m0的估计值。
对进行二次解扰,得到:
根据参考文献[6]3GPP TS 36.211 V9.0.0“物理信道和调制(Physical Channel and Modulation)”中表6.11.2.1-1知,SSS序列索引号m1与SSS索引号m0估计值的对应关系如下[7]:
将经过二次解扰后的序列Sm1(k)与本地的m序列的不同循环移位S(i)(k)进行互相关,此时i=m1其取值范围根据关系式(8)得到。
根据式(9)互相关的峰值点得到辅同步索引号m1的估计值。
利用PSS获得的频域信道冲激响应,对SSS进行相干检测时,在最坏的情况下,最多需要与本地生成的44个SSS序列进行互相关(SSS索引号m0的检测,需要与本地生成的30个m序列进行互相关;SSS索引号m1的检测,根据关系式(8)最多需要与本地生成的13个m序列进行互相关)。可见较传统SSS检测算法而言,相干检测大大减少了接收端SSS检测的计算复杂度。但是当多普勒频移较大、多径衰落较严重时,利用相干检测算法检测SSS时,其检测性能会下降,解决的办法是采用非相干检测算法。
2.3 非相干检测算法
直接将接收端接收到的SSS序列RSSS(k)偶数位置上的频域信号组成一新的序列RSSS(2k),奇数位置上的频域信号组成一新的序列RSSS(2k+1),对RSSS(2k)进行解扰为:
将经过解扰后的序列S1m0(k)与本地生成的m序列的不同循环移位S(i)(k)(i∈[0,…,30])采用基于部分相关的非相干检测算法,得到:
根据式(11)互相关的峰值点得到SSS索引号m0的估计值,其中M为部分相关时分割的块数,NM为每块中的子载波数,本文假设M=3。
对RSSS(2k+1)进行二次解扰,得到:
将经过二次解扰后的序列S1m1(k)与本地的m序列的不同循环移位S(i)(k)进行互相关,此时i=m1其取值范围根据关系式(8)得到。
根据式(13)互相关的峰值点得到辅同步索引号m1的估计值。其子帧0、子帧SSS的判定、帧同步位置、小区组ID号NID(1)的确定以及非相干检测算法检测SSS的计算复杂度与相干检测算法相同。
3 性能仿真
利用MATLAB仿真软件,分别在高斯信道和参考文献[8]中多普勒频率为300 Hz的ETU(Extended typical urban)多径信道下,对本文中的两种SSS检测算法进行了性能比较。仿真用到的主要参数如表1。
仿真结果如图1、图2所示。
图1表明,在高斯信道下,随着信噪比的增加,分别采用相干检测算法和基于部分相关的非相干检测算法检测SSS时,检测的MSE都呈现下降的趋势,相干检测算法的性能优于非相干检测算法。
图2表明,在多普勒频率为300 Hz的ETU多径信道下,随着信噪比的增加,分别采用相干检测算法和基于部分相关的非相干检测算法检测SSS时,检测的MSE都呈现下降的趋势。当信噪比小于2 dB时,相干检测算法的性能优于非相干检测算法。但是信噪比大于2 dB时,由于在多普勒频移以及多径信道的影响,PSS位置处的频域信道冲激响应和SSS位置处的频域信道冲激响应存在差别,用PSS位置处的频域信道冲激响应对SSS序列进行信道补偿时出现差错,使得相干检测算法的性能下降,此时非相干检测算法的性能优于相干检测算法。对比图1和图2可知,无论在高斯信道下还是在多普勒频移较大的多径信道下,基于部分相关的非相干检测算法性能都比较稳定。
MATLAB仿真表明,在多普勒频移较大的多径信道下,相干检测算法的性能略有下降;而非相干检测算法无论在高斯信道还是在多普勒频移较大的多径信道下,性能都比较稳定。
摘要：基于相干检测和使用部分相关的非相干检测,提出了一种适用于TD-LTE系统下行辅同步信号SSS(Secondary Synchronization Signal)的检测方法 。根据SSS索引号(m0,m1)对应关系,通过优化降低了索引号m1的检测运算量。仿真结果表明,在不同的信道环境下,本文提出的SSS检测方法能较好地工作,具有稳定、检测复杂度低等优点。
关键词：TD-LTE系统,辅同步信号,相干检测,非相干检测
参考文献
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下行同步算法 篇4
关键词：相干检测,TD-LTE系统,下行,辅同步信号,检测方法
一、引言
随着我国科技的不断进步, 在2005年3月, 我国的3GPP组织利用空中接口技术, 启动了长期演进LTE工作。其中, 在国际上第三代移动通信之后, LTE属于新一代的移动通信标准, 且TD-LTE是以时分双工TDD模式为基础的LTE系统[1]。它主要包含的基础技术有正交频分复用OFDM以及多输入多输出MIMO两种[2]。本文作者经过研究分析, 重点分析了基于基于相干检测的TD-LTE系统下行辅同步信号检测方法, 具体如下。
二、基于相干检测的TD-LTE系统下行辅同步信号检测方法
(一) 原理以及案例分析
在利用相干检测的TD-LTE系统进行辅同步信号检测时, 首先要进行小区搜索, 即是对小区下行同步信号进行检测, 然后再把用户终端UE连接到LTE小区。其中, 在相干检测的TD-LTE系统中, 主要有两种下行同步信号:辅同步信号SSS以及主同步信号PSS。一般情况下, 如果当前小区所选择的CP的长度是已知的, 那么TD-LTE系统在进行SSS检测时的具体方法如下, 首先依照PSS的位置关系, 把本地的SSS序列同系统送往接收端的SSS数据进行频域内的互相关, 然后通过相关峰值对SSS序列进行判决, 确定SSS检测方法[3]。但是此种检测方法运算复杂, 而且在低信噪比的情况下, 容易发生检测错误。
而且, 有相关研究人员分析差分相关以及部分差分相关的特点发现, 利用非相干的SSS检测方法进行检测, 虽然能够有效的避免相干检测的缺点, 但是却存在计算复杂度高的问题, 同样增加了检测的难度[4]。
(二) SSS序列的生成实验
根据上文中的原理以及案例分析发现, SSS序列长度为62, 是由两个相同长度的m序列交织级联得到, m序列长度为31。无线帧中, 子帧0的SSS序列以及子帧5的SSS序列, 两者的交织级联方式相反, 因此, 设计者可以利用UE检测SSS序列的顺序来判断无线帧的同步位置, 有时也被称作为起始位置。另外, 设计者通过利用两组扰码序列对SSS序列进行干扰, 能够有效地提升小区间同步信号的辨识度。另外, 两组扰码序列同主同步序列之间的关系如下:与主同步序列的索引号相对应的小区组内ID号决定了第一组扰码, 同时第一组扰码序列影响着第二组扰码, 且第二组扰码在奇数子载波上能够实现对于SSS序列的二次加扰[5]。
另外, 分析主同步信号PSS的检测方法, 在TD-LTE系统小区内, 主同步信号PSS的代表符号为OFDM, 它位于子帧1、6的第3个符号, 相对比SSS晚了3个符号, 并且子帧1的PSS序列同子帧6的PSS序列相同, 但是, SSS位于子帧0、5的最后1个符号, 子帧0的SSS序列同子帧5的SSS序列不相同, 在试验中子帧0的SSS序列利用SSS0表示, 子帧5的SSS序列利用SSS5表示。以4个OFDM符号时间为参考, 当信道相干时间远远超出参考时间时, 则表示PSS所在符号以及SSS所在符号, 两者发出的频域信道冲激响应基本相似, 这样就可以采用相干检测的方法, 借助于PSS取得的频域信道冲激响应值对SSS取得的频域信道冲激响应值进行检测。反之, 当信道相干时间远远小于参考时间时, 则表示PSS所在符号以及SSS所在符号, 两者发出的频域信道冲激响应不相等, 如果同样采取上述方法进行检测, 就会降低接收端检测SSS的成功率。
(三) 性能仿真实验
在试验中, 笔者在高斯信道以及300 HzETU多径信道下, 利用MATLAB仿真软件对文中的两种SSS检测算法的性能进行对比, 具体的仿真结果如下图1和图2所示。
分析图1发现, 在高斯信道下, 两种检测算法的MSE都随着信噪比的增加, 而呈现出下降的趋势。而且, 对比两种检测算法, 相干检测算法的性能优势更高。
分析图2发现, 在300 HzETU多径信道下, 两种检测算法的MSE依旧随着信噪比的增加, 呈现出下降的趋势。但是在信噪比为2 d B时, 两种检测算法的结果一致, 当信噪比小于2 d B时, 对比两者的性能优势发现, 相干检测算法的性能优势更高;相应的, 之后随着信噪比的增加, 因为多普勒频移、多径信道等因素的影响, 在进行信道补偿时容易发生错误, 降低了相干检测算法的性能。
总之, MATLAB仿真表明, 基于部分相关的非相干检测算法性能无论是在高斯信道下, 或者是在多径信道下, 其性能都比较稳定;但是对于相干检测算法来讲, 在多普勒频移较大的多径信道下, 它的性能会出现稍稍下降。
三、总结
综上所述, 传统的3G移动通信技术已经不能够完全满足社会发展的需要, 人们对于技术提升的要求也不断增大。然而, 作者提供的辅同步信号的检测方法, 能够有效地提升我国的移动通信技术的发展, 具有很大的意义和价值, 值得相关研究者进行探究。
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下行同步算法 篇5
随着人们对无线网络性能和数据速率要求的提高,下一代移动通信系统需要有更小的时延、更大的系统容量、更高的数据速率和更低的成本。为了应对新技术和新业务的挑战,3GPP(第三代合作伙伴计划)组织提出了LTE (长期演进)技术,它是移动通信从3G向4G过渡的一个关键技术。然而在无线环境中,终端、反射体以及散射体之间的相对运动或者仅仅是传输媒介的细微变化,都可能对无线信道产生较大影响,这就是无线信道的时变特性和衰落特性[1]。要想使LTE系统获得更大的吞吐量,必须使数据发送速率与无线信道的时变特性和衰落特性相适应,而AMC(自适应调制和编码)技术恰恰能胜任这项任务。
AMC是指通信系统根据从接收端反馈的信道状态信息,在发送端动态调整编码方式和调制方式等参数,从而在相同的带宽下使系统提供尽可能高的数据速率。在不同的通信系统中,AMC算法也不尽相同。LTE系统标准的物理层规范中虽然定义了几种编码和调制方式供AMC技术选用,但并未给出AMC的具体实 现方法。因此,研究AMC技术在LTE系统中的应用具有很高的实用价值[2]。
1AMC算法原理
本文中下行AMC实现原理 如下:首先,LTEeNodeB(基站)接收UE(用户设备)上报的CQI(信道质量指示),进行相应 的处理之 后,选择相应 的MCS(调制编码 方式);然后,再根据UE对应的ACK/NACK(肯定确认/否定确认)信息对BLER(误码率)进行估计,并以此为依据,应用特定的算法对MCS进行调整,确定最终的MCS-index(MCS索引值)。
下行AMC中关键的两个部分为根据UE上报的CQI选择MCS-index和根据UE对应的ACK/NACK对MCS-index进行调整。在 理想状态,即UE上报的CQI非常精确的情况下,下行AMC过程只需通过CQI选择相应的MCS-index即可,不需要后面的调整过程。但在实际系统中,因为UE对CQI的上报与实际传输之间存在时间差,同时,为了降低反馈开销,CQI所表示的信道质量的精确度有限,并且UE也不是每个TTI(传输时间间隔,持续时间为1ms)都进行CQI反馈的,所以根据UE上报的CQI所选择的MCS-index与实际所需的MCS-index之间存在一定的误差,仅仅通过UE反馈的CQI来选择MCS-index是不准确的。
在协议中已经规定了CQI和码率的对应关系,所以有一种简易的AMC算法,只根据UE上报的CQI来选取MCS。根据LTE协议可以 得出每个CQI对应的码率,然后根据码率选取最接近的PRB(物理资源块)个数和MCS。但是由于MCS有27个索引值,而CQI只有15个,因此这种算法也不够精细,在后面的仿真中会将本文介绍的AMC算法与这种算法做一个对比[3,4,5,6,7,8]。
2AMC算法设计
下面具体介绍根据UE上报的CQI选择MCSindex以及根据UE对应的ACK/NACK对MCSindex进行调整的过程。在下面的描述中,我们令TTI =t时根据上报的CQI得到的MCS-index为MCS(t)init,所估计出的测量值与实际值之间的差值为ΔMCS(t),最终确定的MCS-index为MCS(t)。整体算法流程如图1所示。
图中,CQI(t)report为TTI =t时UE上报的CQI,CQI(t)offset为TTI = t时补偿后 的CQI,CQI(t)为TTI =t时经过平 滑处理后 的CQI,BLER(t)为TTI =t时估计的BLER,ΔBLER(t)为TTI =t时测量BLER与目标BLER的差值。
2.1上报 CQI的补偿
在普通场景中,单码字传输时,UE上报的CQI对应的RI(秩指示)为1,双码字传输时,UE上报的CQI对应的RI为2。但是在实际传输中,由于无线情况下信道状况变化很快,UE上报的RI并不能与当前传输的码字数完全匹配,即经常会出现码字数与UE上报的CQI对应的RI不匹配的情况。
当采用单码字传输时,如果直接采用UE上报的RI为2对应的CQI来选择MCS,则会导致选择的MCS偏低。而当采用双码字传输时,如果直接采用UE上报的RI为1的CQI来选择MCS,则会导致选择的MCS偏高。无论是在单码字还是双码字传输时,如果出现UE交替上报RI=1和RI=2的情况,则可能导 致流量不 稳,甚至BLER较大。此时应该先对UE上报的CQI进行补偿,然后再将补偿后的CQI作为MCS选择的标准。TTI =t时,补偿后的CQI可表示为CQI(t)offset=CQI(t)report+ΔCQI,式中,ΔCQI为CQI补偿值,可以通过实际测试得到。
2.2 MCS(t)init计算
当TTI =t,eNodeB端收到UE对应的CQI更新时,则会根据更新后的CQI来计算MCS(t)init。
对于CQI的更新,一般情况 下可直接 用当前TTIUE上报的CQI来计算MCS(t)init,但在实际系统中,由于传输错误,可能导致在某个TTI或某几个TTIUE反馈的CQI出现跳变,若直接使用跳变后的CQI来计算MCS(t)init,则会出现很大的误差,所以要对UE上报的CQI进行平滑 处理。TTI =t时,经过平滑处理后的CQI可表示如下:
式中,CQI(t-1)为前一个TTI的CQI;α为平滑因子,其值为0.998。
得到平滑处理后的CQI(t)后,需要通过查表得到对应的MCS(t)init。虽然MCS和CQI在协议中已经统一规定,但是因为CQI是在UE端获得,所以最终的映射表需要结合具体测试情况来确定。
2.3BLER估计
当TTI =t时,eNodeB根据UE对应的ACK/NACK来估计BLER,然后对MCS-index进行调整。本方案采用遗忘因子滤波的方法得到估计的BLER。
当TTI =t时,估计的BLER可以表示为
BLER(t)=β(t)·BLER(t-1)+ (1-β(t))·HARQ(t),
式中,BLER(t-1)为TTI=t-1时估计的BLER;β(t)为遗忘因子;HARQ(t)为当前TTI下eNodeB收到的UE反馈情况。HARQ(t)可表示如下:
式中,ACK/NACK对应新传数据,对于重传情况,BLER(t)不进行更新。
β(t)可表示如下:
如果收到ACK/NACK,则
如果没有收到ACK/NACK,则
式中,βCounter为用于统计收到ACK/NACK次数的计数器;βsteady为遗忘因子的稳定值;β(t-1)为TTI =t-1时的遗忘因子。β(t)的初值为0,且从收到第一个ACK/NACK开始增加,直到达到一个稳定值;βCounter的初值为0。
同时,为了避免UE在进入稳定值之后,由于较长时间没有被调度,一旦信道状况等信息发生大的变化,导致前面对于BLER的估计已经不能用于当前调度的情 况,将eNodeB上一次收 到ACK/NACK到本次收到ACK/NACK之间的TTI数目定义为Δt,若Δt超过其门限值Δtmax,则认为该UE长时间没有被调度,此时将β(t)和βCounter清零,重新开始对β(t)进行更新。
2.4 MCS(t)计算
计算出估 计的BLER(t)之后,则需要计 算ΔMCS(t)。由于BLER是一个不断变化的量,需要统计一段时间内BLER的变化情况才能够确定实际BLER与目标BLER之间的差值。
令BLER与目标BLER的差值为ΔBLER(t),则可以计算一段时间内ΔBLER(t)的积分,然后与允许差值的积分进行比较,如果积分超过了允许的积分区间,则计算出对应的ΔMCS(t)。最终的MCS通过MCS(t)= MCS(t)init+ΔMCS(t)来得到。每次更新MCS后需要将ΔBLER(t)的积分清零,清零后设置一个小的时间窗,在该时间窗内不统计积分,以保证在调整MCS后如果需要二次调整,能够快速地使统计的积分值达到门限要求。
由于ΔBLER(t)的积分要达到门限值需要一段时间,往往不能够对BLER值的突变作出快速反应,所以需要另加一个能够针对BLER突变的MCS调整策略来辅助调整。设置一个较大的ΔBLER(t)的区间,当ΔBLER(t)的突变超过了门限值时就得到相应的ΔMCS(t),进而确定MCS(t)。
3数据仿真及结果
3.1仿真环境
设定场景为城市宏小区单UE场景,下行调度采用轮询调度算法[9],为了体现AMC算法适应信道条件变化的特点,UE移动速度设为120km/h,使用Matlab软件进行仿真[10]。仿真时小区布局为一个圆形360°扇区,小区半径为1000m,采用全向天线,下行2发2收,上行1发2收,载波频率 为2GHz,上下行带 宽各为10 MHz,信道模型 采用SCME(空间信道模型的扩展),UE选取两种速度:低速30km/h和高速120km/h,基站发射功率为49dBm,UE最大发射功率为23dBm。
3.2仿真结果及分析
仿真结果如图2~图5所示。图中,“本文提出的算法”代表本文介绍的AMC算法,“只根据CQI的算法”指的是前面提到的用来对比的算法。
从图中可以看出,UE从近点出发分别以30和120km/h的速度移动,随着时间SINR(信号与干扰加噪声比)值发生变化,UE的整体吞吐量也相应地发生变化,但是本文提出的AMC算法的吞吐量始终比只根据CQI选取MCS的算法要高。这是因为本文的算法利用UE反馈的ACK/NACK对MCS进行了动态调整,使之更适应信道条件,从而获得了更高的吞吐量。而只根据CQI选取MCS的算法由于自身精确性的限制无法使系统吞吐量达到最大。在高速移动中,信道条件的变化速度会非常快,本文提出的算法能够快速反应,而只根据CQI的算法不具备这种特点,所以在整体吞吐量上,本文提出的算法能够达到更高。
4结束语
相较于只根据CQI进行调整的AMC算法,本文提出的算法能够合理补偿UE反馈的CQI,并合理利用UE反馈的BLER来动态调整MCS,而且多门限的切换策略能够及时适应信道条件的变化,所以本文提出的算法在仿真中表现出了更好的性能,无论是高速模式还是低速模式,都能显著提升LTE系统的吞吐量。此外,在实际应用中,AMC算法不仅需要考虑反馈链路的传输延迟和传输差错,还需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。如何设计更合理的AMC算法来满足实际应用的需求还需要进一步研究。
摘要：无线信道是十分复杂的传输信道,具有时变特性和衰落特性,AMC(自适应调制和编码)技术因具有能够使通信系统与无线信道相适应的特性,而成为了3GPP(第三代合作伙伴计划)LTE(长期演进)系统的一项关键技术。文章针对LTE系统提出了一种AMC实现方案,并对该方案的性能进行了仿真测试。仿真结果表明,该AMC方案能够有效地提高系统吞吐量。
下行同步算法 篇6
智能电网结合信息技术可以重塑目前的电力系统,使其行之更为有效率,结合先进的控制、信息和管理技术,实现一系列从电力输送到终端用户之间的实时信息交互,故电网中的各个部分都需要进行数据的实时监测以保证电网运行效率。目前,传统的电力系统中通常采用有线通信技术来实现系统组件的监测和诊断。随着网络规模的扩大,有线通信技术(如PLC)会使得电力系统的监测网络部署和维护成本较高,难以满足实际工程成本控制的需要。因此,智能电网亟需部署大量低成本、高效率的无线监测设备以满足电网运行的稳定性和有效性,实现优化电力系统的目的。
在配电网络中,由于覆盖区域大,电网内部用于信息采集的节点数量众多,各节点间布置在楼宇之间,或近或远,如果采用传统的蜂窝网络,其覆盖有限,且会浪费大量资源。无线传感器多跳通信系统利用其良好的扩展性可以广泛应用于智能电网配电网络监控系统中。随着无线网络进一步深入至配电网络系统中,网络可以随时按需加入各种传感器节点终端,实时或周期性采集用电情况并将其反馈至配电网络中心。然而,大量终端监控节点的加入和退出,使得监控中心对于网络的管理更为复杂,如何建立有效的下行数据网络成为摆在智能电网配电监控网络建设面前的实际问题。采用简单固定路由构建的传统网络已经无法满足新兴监控网络应用在带宽和网络服务质量方面的要求,随之而来的是网络延时增加、数据丢失等等问题[1,2]。于是,多路径路由的通信方式被提出,旨在改善现有网络中存在的一些网络资源紧张问题,提高网络的服务质量Qo S。
1 相关工作
在传统的网络通信中,网络中的节点只能存储转发所收的数据包,当不同的数据采集节点到汇聚节点之间的最大流经过的路径可能在网络拓扑的某些链路上形成交叉共享链路,进而影响共享链路之间节点的数据传输率,因此采用传统的存储转发模式一般是不可能达到最大流最小割定理规定的组播信息容量上限的[3,4,5]。应用随机线性网络编码理论被证明在单个源节点向多个目的节点发送数据的情况下,一定能够达到网络组播容量的上限。采用网络编码技术可以有效地提高数据传输速率,实现最大容量通信。
考虑到网络编码在提高网络的吞吐量方面的优点,为了进一步改善配电网络下行监控网络的传输性能,引入了网络编码技术。但是网络编码不是万能的,不是所有的网络组播拓扑都能使用。配电监控网络要结合网络编码技术,在路由选择方面必须满足两个条件:(1)网络中存在冗余的路径;(2)具有相同目的节点的路径之间不能存在共用的路径。
2 基于网络编码的应用层组播路由算法
为了使配电网络下行监控网络的整体性能尽可能逼近网络容量上限,本节提出一种基于网络编码的无线数据传输路由算法,它是面向异构化接入不同类型大量监控终端的路由算法,并且充分考虑因网络编码的构造而采用多路径方法。
由图理论可知,在建立配电网络下行监控网络数据路由路径时,可以将无线下行网络抽象为有向图G(V,E),其中V是监控终端节点集合。监控网络中心控制节点向配电网络中各监控数据采集节点下发不同信息指令时,根据终端系统节点在网络中的功能不同,可以分成中心控制源节点S、中间转发节点N和目的节点T三类。E是节点之间的链路集合,对于每条链路(i,j)都有相应的权值:传输带宽bij和时延dij,其中i,j分别表示链路两端起始和结束节点序号。这里,源节点S完成对指令数据的生成和编码功能,中间节点N实现数据的编码和转发功能,目的节点T除了接收所需的数据分组外,也能够完成中间节点的数据转发功能。
假设整个配电网络下行监控网络中,只有一个中心控制源节点S负责提供数据。希望能借助网络编码的力量,使得建立的信息分发图能尽可能接近最大流传输,建立源节点和目的节点之间的多条通信路径。这里,为每条链路(i,j)定义参数state,当state=0时认为链路(i,j)未被占用,当state=1时认为链路(i,j)被占用,在某个目的节点加入网络的时候,网络中的链路状态均为0。
在建立无线下行监控网络的开始,网络中中心控制源节点S可以向与它邻接的其他网络节点通信,其他网络节点也可以和邻接节点保持通信更新链路状态信息。当一个新的数据采集节点v(v∈T)申请加入监控网络,它首先从与其邻接的节点获取相应的链路状态信息,得到v到各个邻接节点biv和div。节点v按照自己的接入需要,选择能提供自己服务的最大接入带宽的邻接节点作为其父节点(这里可以为节点v提供数据的邻接节点包括与节点v邻接的已经加入通信的目的节点)。节点v的父节点根据自己收到的邻接链路状态信息同样选择与其邻接的可以提供最大带宽的节点作为自己的父节点。如果选定的父节点为监控网络中的源节点S,则完成了建立节点v到源节点S之间数据传输路径,节点v加入了该监控网络。此时,路径p(s,v)上的带宽应该为p(s,v)上所有经过的链路(i,j)((i,j)∈p(s,v))提供的最大带宽的最小值;节点v到源节点的传输延时Dv为路径p(s,v)上各链路延时之和。修改网络状态信息,路径p(s,v)上所有经过的链路(i,j)的状态state全部赋值为1,链路被占用;路径p(s,v)上各链路的可用带宽也要进行更新,即减去p(s,v)所占用的带宽。
如果节点v只有一个与其邻接的网络节点,即节点v的入度为1。那么认为节点v完成了加入下行监控网络的全过程,否则,将在剩余的网络中(state=0的链路中)继续建立新的路径。在建立新的路径时,考虑网络的传输延迟问题,可以在进行链路选择的时候,选择传输时延最小的邻接节点做节点v新路径的父节点。按照前面一条路径建立的方法,同样建立一条新路径p(s,v),并修改网络中各链路的状态信息。如果节点v剩下的入度仍大于0,即还有可用的邻接节点和链路的存在,将继续为节点v建立新的路径,使得节点v可以以逼近最大流的速率接收来自源节点的数据。
通过对数据采集节点的路径延迟值进行衰减(非目的地节点的路径值不作衰减),这样数据采集节点可以吸引其他未加入到路由树的节点通过数据采集节点来加入到路由树,使更多的链路能得到共享,从而优化网络。按照下式对数据采集节点的路径进行衰减
其中,k是与节点v相邻且未加入网络的节点数,λ是调节衰减的参数,λ≥0。
在整个配电网络下行监控系统中,大量存在的监测数据采集节点不停加入退出整个网络,下行控制系统需要及时可靠将中心节点的指令信息传达下去。中心指令信息对于其传达的目的节点不同,数据传输路径可能存在链路的共用,这些共用的链路被定义为“瓶颈链路”。瓶颈链路的存在会影响整个网络吞吐量的大小。将网络编码技术应用在与瓶颈链路相连接的节点上,节点把收到的来自上级节点的数据分组进行有限域内的线性组合,就可以消除瓶颈链路对整个网络的影响,使得每个数据接收的目的节点可以相互共享这个网络资源,避免了不同数据分组之间的竞争碰撞。
以图1(a)所示拓扑为例来说明在具体网络拓扑给定下如何为每一个监控终端节点独立地建立两条与数据中心通信的数据传输链路。图1(a)表示的是控制中心发送指令信息的初始化过程,拓扑图中只有源节点,其他目的节点并未加入网络。如图1(b)所示的两条路径,其中10是申请加入网络。传感器终端节点除了作为数据接收者,同样可以作为中间节点完成对数据的存贮、处理和转发功能。因此,对于新申请加入的节点,它既可以通过共用网络中的其它节点,也可以通过接入与其邻接的中间节点来加入网络。图1(b)给出了节点9和10的两条路径,虚线表示的路径是到节点9,两条粗线表示的是到节点10。对于不同的节点,存在瓶颈链路(S,1)、(6,10),只需在节点S和节点6处进行网络编码即可解决数据碰撞的问题。
3 实验仿真和结果分析
采用Salama的随机链路发生器产生随机网络进行仿真来比较本文提出的算法和其他算法的性能。该网络模型能产生平均节点度为4的随机连通网络。网络节点随机分布在一个矩形区域中,任意2个节点u和v之间是否存在链路由概率函数
提出的路由算法是希望建立多条传输路径来使得网络的传输流量逼近图论中的网络最大流。然而在建立多条传输路径后,随之而来的网络延时问题将会被扩大,下面的仿真给出了尽可能多地建立到源节点的路径情况下形成的路由路径与只建立两条路传输路径(即冗余度为2)以及单路径之间的性能比较。
考虑到每一个节点的实际接受数据的处理能力,设置网络中目的节点入度最大值为5。下面分别比较有单路径树,2-冗余路径和多路径的性能,还主要是网络端到端吞吐量和网络延时:
图2和图3主要是通过改变网络的规模来比较路径数量不同对网络性能的影响。在不同的网络规模中,中心节点向各个终端节点进行数据传输,通过图2可以发现通过建立多条路径的方法,网络的端到端的流量大大提高,而网络的延时相比之下也有一定提高(如图4所示)。在传输大量数据的时候,每一个终端节点使用多路径算法找出能逼近最大流的多条路径同时进行传输,结合网络编码技术使得每一个终端节点可以独立享用整个网络资源,从而大大提高了网络的吞吐量。与此同时,对于每一个终端节点而言,其网络延时则是全部路经延时的最大值,而通过仿真可以看到,对于多条路径带来的延时增加相对与网络流量的成倍增加是较小的。
4 结束语
本文讨论了基于网络编码使用冗余链路来提高配电网络下行监控网络端对端吞吐量的算法,并且在Salama随机网络中对该算法进行了性能评价。仿真结果说明了建立多条链路的方法能以较小的网络延迟代价,显著地增强网络的吞吐量,提高网络链路的使用。
摘要：文中讨论了利用网络编码技术和使用冗余链路来提高配电网络下行监控网络端对端吞吐量的算法,并通过仿真结果说明了建立多条链路的方法能以较小的网络延迟代价,显著地增强监控网络下行链路的吞吐量,可以提高网络链路的使用。
关键词：多路径,网络编码,瓶颈链路
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下行同步算法 篇7
一、行政事业单位管理层应增强预算法治意识,依法 履行职责
我国《预算法》素有“经济宪法”之称,是各级政府制定财政政策、开展经济活动所需遵循的基本法则。关于违反预算法的法律责任,原预算法只对擅自变更预算、擅自动用国库库款、隐瞒预算收入和不按预算开支的行为做了简单规定。新预算法强化了法律责任制度,将法律责任从原来的3条3款增加到5条25款。如果政府及有关部门、单位违反预算法规定,除了责令政府及有关部门、单位改正, 还对负有直接责任的主管人员和其他直接责任人员规定了具体的法律责任,包括降级、撤职、开除、甚至追究刑事责任。可见,无论是从责任条款的数量,还是从责任追究的程度来看,新预算法都大大强调了预算的严肃性和约束性。因此,行政事业单位管理层应增强预算法治意识,自觉把新预算法的各项规定作为从事预算管理活动的行为准则,严格按照新预算法的规定进行部门预算的编制、调整和执行,严禁出现预算编制粗编乱报、预算调整随心所欲、 预算执行违法违规等行为。
二、行政事业单位应勤俭节约、讲求绩效,充分发挥财政资金效益
新预算法第十二条规定:各级预算应当遵循统筹兼顾、勤俭节约、量力而行、讲求绩效和收支平衡的原则。预算单位在开展预算管理工作时应将“勤俭节约”和“讲求绩效”充分结合起来。勤俭节约是中华民族的传统美德,是治家治国之本。然而,近些年来,随着经济的发展和物质的丰富,百姓讲排场奢侈浪费、机关事业单位公款吃喝玩乐、地方政府建豪华办公楼等现象屡见不鲜。针对现实中存在的奢侈浪费问题,新修改的预算法将原法中“厉行节约”和 “勤俭建国”的规定统一为“勤俭节约”原则,要求各级预算支出的编制应当贯彻勤俭节约的原则,严格控制各部门、 各单位的机关运行经费和楼堂馆所建设、装修支出;在预算执行环节,各级政府、各部门、各单位不得铺张浪费,不得虚假列支。勤俭节约,是用好、用实财政资金,建设廉洁政府的有力保障。
新预算法多处强调了绩效管理,如:编制预算要参考有关支出的绩效评价结果,制定相关的绩效管理目标;人大出具预算审查报告时要就“提高预算绩效”提出意见和建议;各级政府、各部门、各单位要对预算支出情况进行绩效评价;决算草案的审查重点是重大投资项目资金的使用及绩效情况。可见,绩效管理贯穿了预算编制和审查、预算执行和监督及决算审查全过程,既讲求预算执行效率,也讲求预算执行效果。
因此,预算单位管理层既要关注预算执行进度、年终预算完成率,也要关注预算完成效果,如行政经费节约率是多少,项目完成结果是否达到预算绩效管理目标,是否为社会公众提供更多、更好的公共产品和公共服务。花最少的钱办好最多的事,是成本效益原则的最优体现,也是百姓对公共资金使用效果的要求。行政事业单位要将“勤俭节约”和“讲求绩效”两个原则密切结合起来,把有限的财政资金优先用于保障和改善民生项目,并在使用过程中充分发挥财政资金的最大效益。
三、行政事业单位应重视风险管理,加强内部控制体 系建设
新预算法第六章第五十三条明确规定:各部门、各单位是本部门、本单位的预算执行主体,负责本部门、本单位的预算执行,并对执行结果负责。这一条款的制定,一方面来看,是对预算单位预算执行行为的约束,强调预算执行行为的法律责任;另一方面来看,又是给了预算单位管理层充分发挥主观能动性,展现其预算管理才能的机会。因此,预算单位管理层应考虑的是:如何做好单位预算执行。 预算单位要在预算执行中担起主体角色,发挥积极作用, 需要依靠一个良好的内部控制体系,它能帮助单位管理者进行风险管理,规范业务流程,保障单位业务稳健高效地运行。虽然财政部在2012年11月已正式发布了《行政事业单位内部控制规范(试行)》,要求行政事业单位从2014年1月1日起实施此规范,但是至今为止,很多行政事业单位在内部控制建设方面还是很薄弱的,主要表现为:没有全面梳理业务流程,识别风险点;没有将制衡机制嵌入到内部管理制度,用制度来管理人、财、权;内部控制信息系统建设落后,没有好好运用现代科技手段来加强内部控制。很多行政事业单位的内部控制仍是一种碎片式地控制管理,没有形成一个完整的体系,不利于提高内部控制的效率和效果。因此,新预算法下,预算单位要想当好预算执行的主体,承担得起预算执行的结果,就要重视单位内部控制体系建设,将其打造成预算执行管理的一把利器,用来规范单位的各种经济活动,保障预算执行合法合规,提高预算执行的效率和效果。
四、行政事业单位要建立健全财政信息公开制度,加大 信息公开力度
新预算法的第一条条款明确指出,要建立健全全面规范、公开透明的预算制度,并在之后的第十四条、第八十九条及第九十二条条款中对预算公开的内容、时间、主体等都作了具体的规定,未依照规定对有关预算事项进行公开和说明的,将追究相关责任人的行政责任。在此需要提请预算单位管理层注意的是,预算公开除了公开预决算相关信息外,还包括政府采购信息公开、预算执行和其他财政收支的审计工作报告公开。因原预算法在预决算公开方面没有规定,所以部分预算单位对信息公开工作不重视,觉得可为可不为,或者是信息公开不全面,不及时。今后,预算单位管理层要牢固树立信息公开、透明的观念,除了做好新预算法要求的预决算公开、政府采购情况公开和有关审计报告公开外,还应不断扩大信息公开的范围,主动把百姓热点关注的内容和单位重大项目情况进行公开,如 “三公”经费使用情况、部门预算500万元以上项目、政府投资基建项目等信息的公开。行政事业单位应建立健全财政信息公开制度,充分利用政府门户网站、政府公告、新闻媒体、档案馆等途径,拓宽信息公开渠道,全面、真实地公开信息,保障人民群众对财政预算的知悉权,自觉接受公众监督,规范财务收支行为。
五、行政事业单位应制定事业发展长期目标,做好中 长期财务规划,编制三年滚动预算
新预算法首次提出,各级政府可以设置预算稳定调节基金,建立跨年度预算平衡机制。这是一种新的预算机制, 打破了以往要求单一预算年度内预算收支平衡的原则,讲求预算长期动态平衡。对于各级政府来说,如因政策需要, 可以在编制财政收支预算时编列赤字,但应做好以后年度分年弥补计划。预算执行中如出现超收,原则上超收收入当年不安排支出,可以用来弥补财政赤字、减少政府债务或补充预算稳定调节基金;如果出现短收,可以削减支出或按程序从预算稳定调节基金调入资金弥补。
我国行政事业单位部门预算按照“二上二下”的预算编报程序完成,是一种由下至上,逐级汇总的预算编报方式。因此,各级政府要做好跨年度预算平衡,并实现中长期预算平衡可控,首先需要各基层预算单位做好本单位跨年度预算平衡的具体工作,包括制定事业发展长期目标,做好项目调研、论证工作,科学编报中长期财务规划,编制三年滚动预算。拟定事业发展目标时若只考虑一个预算年度内能开展和完成的事项,容易导致急于求成,粗制滥造,急功近利等行为,不利于公共产品、公共服务的品质提升和公共事业的持续发展。因此,预算单位应用发展的眼光看问题,制定长远目标,做好中长期财务规划。以深圳绿地管养为例,初期目标是达到一定的绿化覆盖率,之后是绿地分级管养,如今是着力打造绿地精品区和特色公园。显然, 随着绿地管养标准的不断提高,财政经费保障力度需逐步加大。负责城市绿化管理的预算单位通过编制三年滚动预算,可以将城市绿化投入资金的逐年上升趋势反映出来, 财政部门据此做好财政收支安排,确保财政收支预算年度内平衡或跨年度平衡。可见,预算单位制定事业发展长期目标,并做好与之相匹配的中长期财务规划,能为政府预算决策提供信息,有利于政府财政部门综合衡量财政收支配比,统筹兼顾,合理分配资金,确保跨年度预算平衡。
为适应经济形势,保障经济社会的健康发展,新预算法对单位预算管理提出了更高、更具体的要求。行政事业单位管理层要深刻理解新预算法精神,把握今后预算管理工作的方向和重点,进一步规范财政收支行为,促进公共事业健康、持续发展。
摘要：全国人大常委会于2014年8月31日通过了《预算法》修正案,重新修订后的预算法(以下简称“新预算法”)自2015年1月1日起实施。作者对新预算法实施后行政事业在预算管理上应重视的几个要点进行了阐述,有利于单位管理层开阔思路,明确方向,有效开展财务工作,提高财务管理水平。
关键词：新预算法,行政事业单位,预算管理,要点
参考文献
[1]中华人民共和国预算法(含草案说明)(2014年修订)[M].中国法制出版社,2014.
[2]财政部条法司:中华人民共和国预算法修改前后对照表[M].中国财政经济经济出版社,2014.
[3]财政部会计司:行政事业单位内部控制规范讲座[M].经济科学出版社,2013.