一种TD-SCDMA系统容量的仿真模型.doc

一种TD-SCDMA系统容量的仿真模型2005-04-06 TD-SCDMA采用先进的处理技术和资源分配技术，能同时支持电路交换和分组数据交换业务，能支持各种非对称业务，这些优势使其成为中国第三代移动通信系统中极具竞争力的技术之一1, 2。1 仿真方法 本文采用的静态仿真的特点是忽略时间因素，如移动台速度、呼叫到达率。方法是：在某区域内均匀随机布置各移动台位置，执行某处理快照之后统计待研究的随机量，然后重新布置移动台，执行相同快照并统计相应随机量，如此循环足够多次，实现仿真。这种方法通过尽可能多的次数，遍历所有可能的系统状态，得到待研究随机量的统计值3。仿真的系统容量定义如下4： (1)上行容量：系统平均噪声提升达到6 dB时的用户数。 (2)下行容量：当下行用户平均掉话率为5%时的用户数。2 仿真场景模型2.1 蜂窝拓扑及传播模型 仿真采用两层干扰19小区模型(图1中心的簇)，忽略两层之外的小区对中心小区的干扰，并采用文献4中的宏小区传播模型。2.2 外围干扰簇模型 为了使干扰模型更符合实际，待研究簇中每一个小区都有相同的干扰环境，即被两层干扰小区所包围。而为了简化计算，利用Wrap-Round算法将待研究的簇平移复制得到6个相同的簇来建立外围干扰环境(参见图1)。2.3 仿真系统假设条件 仿真系统假设条件为：考虑单载波系统；各扇区基站上下行时隙理想同步5；上行采用多用户检测技术、下行用户不理想正交；基站采用智能天线定向收发，终端全向收发。3 干扰分析与建模3.1 智能天线系统下的干扰计算及其对容量的影响 智能天线假设为180理想反射板，天线赋形图主瓣对准移动台，业务信道上的智能天线采用TD-SCDMA系统智能天线模型中的三扇区模型，在90之间此模型共提供5个角度上的增益值列表，其他角度的增益列表由它们经过平移填补操作得到。 参考智能天线系统下扇区间干扰计算示意图(图2)，若求某小区扇区1移动台MS0收到的相邻小区扇区3中移动台MS1的下行干扰，需要知道MS0与扇区3中心线的夹角1，根据MS1的天线赋形增益表以及MS1的下行发射功率可得到它在MS0方向上的辐射功率，然后根据扇区3智能天线与MS0之间的路径损耗加阴影衰落计算出MS0收到的来自MS1下行的干扰功率。智能天线技术的核心是自适应天线波束赋形技术，它利用电磁波的干涉原理产生强方向性的辐射方向图，并使该辐射方向图的主瓣方向自适应地指向用户的来波方向。智能天线的优点在于它的定向发射和跟踪，使波束的能量集中到一定的范围内，从而降低同一小区内和相邻小区间同载波信道的干扰，提高接收机灵敏度，优化链路预算，最终增加容量和覆盖半径。在一定的功控、理想智能天线波束条件下，系统容量几乎与波束宽度成反比。同时波束旁瓣的衰减也是影响系统容量的重要因素，波束旁瓣衰减的增大会导致容量的急剧上升6。3.2 小区内小区外干扰计算方法 对小区内小区外的干扰计算3，根据仿真假设条件：系统各基站上下行时隙理想同步、上行采用多用户检测技术、下行非理想正交，可知：计算扇区内的上行干扰时需要考虑多用户检测因子的影响，计算扇区内下行干扰时需要考虑正交因子的影响，我们可以得到以下数学表达式： I UL_Intra_j表示某扇区移动台j 收到的本扇区的上行干扰总功率，表示多用户检测因子，I Intra_i2j表示同扇区移动台i 对j 的干扰功率，I DL_Iintra_j表示某扇区移动台j 收到的本扇区的上行干扰总功率，表示下行的正交因子。 当计算小区间干扰时，先逐个计算出小区外的干扰功率，之后累加到小区间的总干扰中，若计算小区m扇区n中移动台j 收到的小区或扇区间干扰，其数学表达式为： cell为小区编号，sector为扇区编号，N_sector为扇区sector内的移动台数目，I Inter_i2j表示某小区某扇区移动台i 对待研移动台j 的干扰功率，其中cell =m和sector =n不能同时成立。根据下面的公式计算信干比(SIR)： 其中P signal表示待研移动台上行或下行的接收功率，I Intra为扇区内上行或下行干扰功率，I Inter表示移动台收到的扇区间干扰总功率，N 0表示热噪声功率。3.3 影响系统容量的非理想因素 TD-SCDMA采用了上行同步技术，并且假设小区间上下行时隙也是严格同步的。由于技术误差，在实际系统的小区基站上，移动台上下行时隙之间存在一定的干扰。由于时隙不同步引起的干扰包括基站到基站、移动台到移动台、基站到移动台、移动台到基站4种。 功控误差将会造成系统容量的损失，在实际系统中若接收功率的标准差为3 dB时，系统容量约为理想功率控制时容量的0.4，另外智能天线波束方向误差和旁瓣也会引起系统容量的减少，本仿真采用了辐射波束宽度为180、半功率角为65的一种非理想智能天线赋形增益图3, 6。4 理想功率控制 理想功率控制就是在发射功率不超过最大允许值的情况下，依据当前SIR 和目标SIR 对下一次的发射功率进行调整，调整步长不受限，且功控时延为零。4.1 上行功控数学模型 根据参考文献3，可以用如下数学表达式来描述功控算法： PNext_time=PMin if(PNext_time PMax) (7) 其中PNext_time为下一次的发射功率，PLast_time为上次功控循环确定的发射功率SIRLast_time为本次功控循环时信号的信干比，Last_Time表示与上一次功控循环得到的发射信号有关，PMin是上行最小发射功率，PMax为上行最大允许发射功率，SIR Target为目标信噪比。4.2 下行功控数学模型 功率控制过程如下：计算每个下行业务信道所需的下行发射功率，然后将所有的发射功率相加，如果PALL超过了最大基站下行发射功率PALLMax，则对所有下行用户的发射功率进行相同的射频衰减RF_attenuation(为了表达统一起见，这里也是用PNext_i表示减去射频衰减后的发射功率)，使基站发射总功率降到最大发射功率水平，从而保证总发射功率不过载。 其中PNext_i为下一次第i 个业务信道需要的发射功率的计算值，M 为下行业务信道数(一个时隙可用的扩频码个数不超过16)，则PALL是基站下一次的下行总发射功率，PALLMax为基站最大下行发射功率。5 仿真过程构架描述 仿真架构主要划分成4部分：仿真初始化、移动台信息初始化、快照功控循环、随机量统计。仿真初始化模块的主要功能是设置SIRTarget、Wrap-round算法初始化、基站位置坐标产生、读取天线赋形增益；移动台信息初始化主要功能是在中心簇中随机均匀产生移动台位置坐标，计算它与外面两层19个小区中心之间的路径损耗并随机产生对数阴影衰落，根据接收到的各扇区的下行导频功率确定该移动台的归属扇区；快照功控循环是仿真的核心，它的功能是根据研究簇中所有移动台的当前接收功率，对它们进行理想功率控制，并更新它们的发射功率，循环若干次；随机量统计的功能是对每次快照结束时的掉话率或噪声提升(扇区基站收到的上行总功率)进行统计，当所有快照执行完毕时对每次快照的掉话率/噪声提升求平均。随机量统计完成后，增加用户数目，重新随机产生用户，进行快照仿真并进行统计，直到达到系统容限。图3所示的仿真架构流程直观地总结了上述过程。6 结束语 本文简要说明了在应用理想功控算法和智能天线系统的情况下TD-SCDMA系统容量的静态仿真算法和模型。它可以提供TD-SCDMA系统研究需要的基本功能模块和软件设计框架，为建立基本仿真平台以更深入地研究系统行为奠定了基础。7 参考文献1 3GPP 25.221-470 TD-SCDMA系统无线接口物理层技术规范: 物理信道和物理信道到传输信道的映射 S.2 SIEMENS. TD-SCDMA:the Solution for TDD Bands Z.3 周正. 通信工程新技术实用手册移动通信技术分册(下卷) M. 北京: 北京邮电大学出版社.4 3GPP 25.942-V6.1.0 Radio Frequency (RF) System Scenarios S.5 Harri Holma. Interference Considerations for the Time Division Duplex