以基站为中心抑制策略

1、在传统的多小区蜂窝系统中，用户受到来自相邻小区的小区间干扰，特别是在小区边界。密集网络中小区间干扰比较普遍，特别是处在小区边缘用户受到严重干扰，从而减少了系统的容量和用户的吞吐量，并减低了小区的平均覆盖率。减少小区间干扰问题，可以提高移动用户的工作效率，保证数据业务流量的速率并且扩大系统无线网络的覆盖范围,同时也是网络规划、优化的重要任务之一。如何提高有限带宽效率，减少了可用无线网络资源浪费，避免小区间干扰研究是今后移动网络规划中的一个重要领域，是未来的移动通信网络的发展趋势。本文采用以基站为中心的小区间干扰抑制策略，它有着复杂度低、实现简单的特点。本课题研究在基站分布服从Poisson点过程

2、的随机几何模型下，以基站为中心的小区间干扰抑制策略的性能。在本课题中，我们用MATLAB语言仿真并随机产生密集小区中干扰基站位置，并且画出实验所需的仿真图，评估三种方案的小区网络性能，选出一种最佳的抑制方案。通过使用不同的系统仿真参数，模拟出不同的密集小区网络环境，观测用户的业务流量速率和系统的容量情况，选出一种最佳的方案。实验说明，以基站为中心的策略满足小区用户业务流量速率的提升需求，适应于未来多样的业务发展需要。移动通信是指移动用户之间或移动用户与固定用户之间进行的通信。随着社会的发展，科学技术的进步，人们希望能随时随地、迅速可靠地与通信的另一方进行信息交流。信息的交流不仅仅指双方的通话，

3、还包括数据、传真和图像等通信业务。真是由于移动通信能让人们随时随地、迅速、可靠地与通信的另一方进行信息的交流，为人们更有效地利用时间提供了可能性，因而随着电子技术，特别是半导体、集成电路和计算机技术的发展，移动通信得到了迅速的发展。应用领域的扩大和对性能的要求提高，促使移动通信在技术和理论上向更高水平发展。20世纪80年代以来，移动通信已经成为现代通信手段中一种不可或缺且发展最快的通信手段之一。对于无线系统的来说，无线资源的概念是很广泛的，它即可以是频率，也可以是时间，还可以是码字或空间。不论从哪个角度来看，移动通信系统的资源都是受限的，而与此同时用户的数量却在持续高速增长，因此，从移动通信系

4、统正式开始商业化以来，无线资源管理就一直是移动通信系统的一个重要组成部分并且得到了广泛的研究。随着移动通信系统的快速发展及用户的剧增，移动通信系统对无线资源管理的要求越来越高。1G和2G系统主要的设计面对电路交换和低速数据业务，其无线资源管理技术较为简单。在3G系统中的无线资源管理涉及灵活的分组调度方法、灵敏的接入控制和有效的功率控制技术。目前主流的4G系统与前几代移动通信技术相比，具有高业务速率、更大频带、更大业务范围等特点。小区间干扰协调功能是指通过对无线资源进行管理，从而将小区干扰水平保持在可控的状态下，尤其是小区的边缘地带，需要对无线资源做特殊的处理，以满足小区边缘用户的业务质量的需求

5、。由于lte系统小区采用OFDMA 技术使之不能像TD-SCDMA那样可以通过扩频方式来改善小区间干扰，也不能通过采用扩大频率复用距离的方式来减少小区间干扰。目前较为成熟的是华为、爱立信等公司提出的一种基于频率复用和功率分配的小区间干扰协调，由于其有效的抗干扰性能而被人广泛的推广使用。由于小区边缘用户复用因子较大,严重影响到用户的吞吐量,减低频率利用率同时也会对系统容量造成影响;其次，该方法不适用小区系统内的业务负载实时动态变化,不能够进行自身的频谱资源的灵活协调分配。因此，一种由Siemenst5J提出动态干扰协调技术被提出，可以适应于多半小区业务负载，进行最佳的小区资源分配，使系统的容量达

6、到最佳值。最后，由于其实现简单，性能好的特点，使得干扰协调技术可以满足适用于未来移动带宽的业务需求，并且有很好的效果。21世纪初到如今，中国经历了无线移动通信的飞速发展。每天有着大量的移动用户增加，网络的覆盖面积不大的扩大，使的小区的数量和密度不断增大，小区的移动环境也越来越复杂。无线移动通信网络的爆炸式扩大虽然给运营商带来了可观的利益，但密集小区的同频干扰也越来越大，降低用户的服务质量也严重的制约小区移动网络容量的增加。在密集小区中，上行链路中的小区间干扰表现较为明显，由于同一个基站可以接收到来自相邻小区的用户的信号，使得一个BS受到多个小区UE移动台的同信道干扰。对于下行移动通信链路来讲，

7、由于单个UE移动台可以接受多个小区BS的发射信号（即下行信号），所以多个小区BS会对单个UE移动台造成的同频干扰，本章主要考虑小区间的下行通信链路中的干扰。如图2-1描述了实际移动通信网络环境中，相邻小区典型的4种下行链路干扰情景，并对每种情景提出相应的解决措施。图中P1用户接收到基站发出的有用接收功率，P2为相邻小区基站对本小区的下行干扰功率，用户UE1和UE2均使用一样的PRB,N 表示噪声功率。计算不同情景下的SINR的值，找出小区间干扰的主要来源。当UE1从中心移动到小区边缘时，使得UE1距离干扰基站eNB2较近，P4和P1的路径损耗相差不大，根据SINR计算公式，此时我们可以看出此时

8、边缘用户的信噪比低，业务流量速率较低，移动通信服务质量下降。在实际移动通信网络中可以通过功率控制（下行PDSCH 发射功率分配差异化）的方法有效的抑制小区间的干扰，即在路损差异不变的情况下，提高边缘用户有用信号功率P1 、降低UE1受到的干扰信号P4 。在实际移动通信网络中可以通过功率控制（下行PDSCH 发射功率分配差异化）的方法有效的抑制小区间的干扰，即在路损差异不变的情况下，提高边缘用户有用信号功率P1 、降低UE1受到的干扰信号P4 。边缘对边缘干扰与上述的情景3类似，只不过是此时的UE2位于小区的边缘，由于UE1处在小区的边缘，P4和P1的路径损耗相差不大，根据信噪比的计算公式可以看

9、出，此时干扰影响比较明显。由于用户UE1和用户UE2均为小区的边缘用户，所以此时不能像情景3那样通过功率控制的方式去减少小区间干扰，在实际中通常采用频率复用的技术来避免PRB调度发生冲突从而减低小区边缘用户的干扰。干扰随机化不能降低干扰的能量,方法主要对某个频段、某个时间的干扰进行随机加扰或者对传输信号进行不同方式的交织多址等等手段，,使系统在时间和频率两个维度的干扰平均化,就是将干扰平摊到全频段、长时段上，从而减少高干扰频段和时间的误码率，实质是利用不断变化的干扰源,将干扰信号转化为白噪声,就像一滴墨水倒进杯子里可能水全黑了，可倒进河里就看不到了，是采用数学统计的方法来对干扰进行估计就成为一

10、种比较方便的方法。小区专属加扰：在信道编码并且采用一定的算法对信号加扰之后，这虽然不能降低干扰信号的功率，每个小区可以通过扰码信息来辨别。只让终端解码有用信号，将干扰信号转化为白噪声，能将干扰信号分量准确减去，剩下的就是有用信号和噪声，来提高系统性能且不干扰带宽，适用于解决0FDMA的接人方式引起的系统干扰。小区专属交织：就是在信道编码后，对传输信号进行不同方式的交织，采用多用交织模式方式对信号进行交织，核心在于不同小区使用不同的伪随机交织器，通过将干扰信号解调解码后对该干扰信号进行重构，取得干扰白化效果的方法，对系统资源块分配、信道估计、同步、信令等提出了更高要求或带来了更多限制。干扰随机化

11、是一种对编码后的信号进行特定方式的处理，从而达到滤除干扰信号的效果，提高系统的性能。这种方法不降低干扰的能量，但通过处理方法可以使干扰的频域特征随机化白噪声，从而减少其对小区间干扰。目前主要的干扰随机化方法的有2种主要的干扰随机化方法，即加扰和交织。专属区的加扰是指通过信道消息编码和交织后，使用特定的小区加扰技术。如果没有扰码，那么用户就无法区和识别分接收到的信号，这可能会导致错误的检测，降低了系统的性能。加扰信号让UE移动进行检测和识别，从而有效地判断这个信号是不是有用信号，提高了系统的性能，保证用户的业务流量速率。专用编织是指通过信道编码的数据采用不同的交织方式，由于干扰信号在交织过程中，

12、使数据的原始相关性大幅度减小，从而实现随机干扰，通过信号交织器的识别方决定了接收机的方式。干扰消除主要是使用接收机的天线对边缘小区的干扰信号进行解调或解码处理增益，对传输信号中的干扰信号进行抑制并且提高有用信号能量，避免小区干扰，不同信号的交织模式有着各种同解交织的方式，接收机会根据不同的信号，使用不同的交织技术来重构干扰信号，获得迭代干扰消除的效果。小区间干扰删除的实现有两种不同的途径，一种是需要通过UE检测出干扰信号，另一种直接利用接收机天线空间特性来有效抑制小区间干扰，相比第一种它可以不用检测干扰信号，较为方便。前者是利用接收机天线等主要处理技术来算出收到无用信号的大概值，然后做干扰信号

13、估算值和其信道频域响应积，最后接收机从接收信号中减去这个乘积的值，消除小区干扰信号，从而使得尽可能地降低干扰信号对有用信号的影响，不过此种方法需要知道干扰信号的详细信息，否则直接影响干扰消除的效果，不有利于有用信号的检测。可是目前LTE系统中的干扰小区中的干扰信号数据信息较少，只能得到干扰小区的参考信号位置的值，而不知道非参考信号位置采用何种子载波调制方式，由于这些位置的信号难以被接收机检测，这种干扰消除手段没有受到普遍的使用。后者主要使用多天线接收信号的空间矩阵特性来抑制小区之间的干扰，利用相邻小区到终端空间信道的差异来确定干扰小区，比较适合于消除较强的干扰，提高频率效率。相邻小区边缘用户可

14、以使用相同的无线频道资源，使小区间的无线频道资源可以灵活调度，改善系统的容量减少用户的掉话率，提高用户的频率复用技术，可以获得更高的小区边缘频谱效率和总频谱效率。其不足之处是，第一，在现网中小区间干扰是多个小干扰叠加而成，干扰小区不需估计干扰信号的信道；第二，干扰抵消技术只有使用相同频率资源的用户；但在现网中小区间干扰是多个小干扰叠加而成，应用条件比较苛刻，因而在实际系统中用的较少。基于功率控制的软频率复用是一种重要的干扰协调技术，由于其实现简单，性能好的特点，适用于未来移动带宽的业务需求，并且有很好的效果。软频率复用首先根据用户所处的位置和参考信号确定用户中心和边缘属性，在对不同小区区域的用

15、户发射不同的信号功率来克服路径损耗，相邻小区边缘分配不同的RB块克服同频干扰。在小区边缘由于接受到的干扰较大，采用较大频率复用策略,扩大同频小区距离来降低小区间干扰。中心用户靠近基站，干扰小，信号噪声比较大，信号良好，采用频率复用因子1。由于中心用户收到的干扰信号强度较小，所以降低功率不对中心用户的吞吐量造成显著的影响。由于边缘用户使用的频率资源不同，同频影响小，可以通过使用较大的发射功率来克服由于路径损耗所引起的信号衰落，从而有效的提高边缘用户的信噪比，提高系统的性能。但它存在某些缺点，复用技术虽然可以有效的减少小区的干扰，但小区的可用频谱也有所牺牲，影响到用户的吞吐量，减低频率利用率；二是

16、该方法不适用小区系统内的业务负载实时动态变化，不能够进行自身的频谱资源的灵活协调分配。如图1所示，我们可以看出小区中心用户被分配所有的频谱资源，使用较小的发射功率减少也相邻小区的覆盖区域重叠冲突。软频率复用方法简单易行，以满足适用于未来移动带宽的业务需求，但它存在某些缺点，复用技术虽然可以有效的减少小区的干扰，但小区的可用频谱也有所牺牲，影响到用户的吞吐量，减低频率利用率；二是该方法不适用小区系统内的业务负载实时动态变化，不能够进行自身的频谱资源的灵活协调分配。为了克服静态干扰协调无法适用小区系统内的业务负载实时动态变化，一种由Siemenst5J提出动态干扰协调技术有效的解决了这个问题。他会

17、根据目标小区的业务负载量进行动态的资源调度，该方法能够在不减少小区间干扰的同时尽最大的限度去提高小区频率利用率。其工作过程是将系统频带分成4组，根据参考信号发射功率和UE 接收到的RSRP 差值边缘区域，会根据目标小区的业务负载量进行动态的资源调度，该方法能够在不减少小区间干扰的同时尽最大的限度去提高小区频率利用率，此时的边缘用户的频率复用因子已不是一个特定数，取决于小区的边缘用户数目。假设每个小区可以使用m个RB资源块，如果相邻小区的边缘用户数目多，而本小区少，则本小区使用的RB将会少于三分之一而相邻小区边缘多于三分之一。反之，则本小区使用的RB将会超过三分之一而相邻小区边缘少于三分之一。如

18、果两个小区的边缘用户均比较多，这使用复用3，即两个小区使用的RB均为三分之一。总而言之，干扰协调技术具有很好的发展前景，特别是软频率技术的复用技术。由于信令成本开销也很低，复杂度低，操作简单，适用于未来的移动通信，使得其备受运营商的青睐。波束赋形基本原理是利用基站改变发送信号的波束形状，是一种基于天线阵列的信号预处理技术，是自适应阵列智能天线的一种实现方式，从而实现干扰抑制的作用。图2-3（a）简单地描述了普通扇区天线在相邻小区中通过基站形成的波束区域，由于看到普通扇区的波束区域较大，如果我们不采用相关的抑制措施来避免同频信号的冲突，小区间的干扰（阴影重合部分）制约无线网络的性能。因此我们采用

19、波束赋形技术，如图2-3（b）所示。波束赋形天线可以将本小区的有用信号控制在一个较窄的范围内，避免与相邻小区的波束发生碰撞，减少小区同频干扰的同时，又可以增大了本小区有用信号功率。因此，波束赋形技术相比上述的几种小区间抑制方法来讲，它更适用于提高边缘信号强度来提高系统的覆盖率在本章中，我们首先介绍了系统中常见的共频干扰的主要来源，并分析了几种典型的场景和解决方案的小区间干扰。最后，详细地描述了四种常用的干扰抑制方法，并分析了各种方法的优缺点。为之后章节的小区仿真平台的设计和实现提供了理论依据。移动通信的最总目标是实现任何人可以在任何地点、任何时间与其他任何人进行任何方式的通信。由于不断增多的用

20、户数目必将使得下一代蜂窝网络构架越来越密，小基站（BSS）使用密度将会越来越大，使小区网络拓扑结构不规则。小区间干扰将会对小区性能造成严重的影响，使得用户的服务质量下降。由于较大的小区间干扰使得用户的吞吐量和服务质量迅速下降，造成掉话的可能。对于密集小区结构的通信网络来说，解决无线电干扰可能比进行覆盖区设计的更加困难。本小节介绍实验中系统模型，并提出了一个有效解决小区间干扰的策略，一种以基站中心的小区干扰抑制方案，可以有效避免小区干扰。 随着社会信息化程度加快，目前移动通信技术已经无法满足人们日益增长的业务流量需求。平板电脑、智能手机、智能电视等新兴的移动互联网市场给移动通信无线网络带来了巨大

21、的挑战。首由于传统蜂窝的宏基站半径大多为1到25km，覆盖半径较大，发射功率较强，一般在10瓦以上，使用较大的频率复用因子，小区的复用间隔较远，造成带宽的利用率低、系统容量小的问题，无法满足移动业务流量的增长。再则，宏蜂窝信号虽然覆盖范围广，但是不同地区可能受路径损耗或者地形等因素造成用户接受到的有用信号不均匀，从而造成一些覆盖盲区，使得小区的系统频带使用效率较低。然后，室内环境相比室外环境是移动通信发生的主要场所，它的业务量占总流量的约70%。但是，宏蜂窝的室内用户的信号由于墙壁的穿透损耗，造成深度覆盖面积不足，严重的降低了用户的数据速率。最后，随着城镇进程加快，高层建筑物的密度不断增加城市

22、的地形也会变得更加复杂，传墙损耗更加严重，制约网络的性能。为了有效解决上述基站部署中遇到的问题，一种新型的小区结构Small Cell被提出来。Small Cell是指用低功耗的、覆盖小的小基站作为网络无线接入点，具有以下优势小基站的发射功率通常比较小，可在宏小区的覆盖盲区即信号较弱的区域进行大密度部署安置，从而提升用户的信噪比，提升系统网络容量，由于小基站的发射功率较小所以不会对宏单元造成明显的干扰。 在宏单元中，由于小基站的覆盖面积小，允许使用较小的频率复用距离，可以设置多个，每个单元区域的信道数目较多，因此业务密度得到了巨大的增长，并且RF干扰很低，可以将它放置在宏单元的热点上，提高资源

23、的分配效率，可以满足该小区的质量和容量方面的要求，在提高小区容量的同时也保证了用户的服务质量体验。 如图3-1所示的一个密集小区移动通信网络中，基站的空间位置根据泊松随机函数相互独立进行随机分配，基站的坐标为泊松空间随机点（Poisson process point）覆盖在区域内。每个小区的用户均匀的撒入各个小区。每个基站和用户之间均使用一根天线，我们主要考虑基站对用户的下行链路的干扰问题，由于每个用户接入以自己相隔最近的基站，所以每个小区的形状是不规则的，这样的随机模型很适合于密集小区（小区构架是不规则）的实验场景。实验中我们假设MBS的发射功率和其他BS一样，MBS的覆盖半径R为1km，由

24、于宏基站和其周围的5个干扰使用相同的频段f，宏基站的用户可以接受到相邻基站发射过来的信号，所以宏基站中的用户收到了来自周边5个小区基站的同频干扰（如图所示，图中的箭头表示同频干扰）。同频干扰不同于噪声，它的大小由小区的频率使用情况和基站发射功率改变，而噪声则是一个固定值，因此小区间的干扰抑制将会是未来移动通信中必须解决的问题。本次实验中我们进行了三种抑制小区干扰方法，第一种为复用一，所以BS1，BS2，BS3，BS4，BS5和MBS它们的无线资源带宽是一样的，此时宏基站收到周边5个干扰基站的同频干扰，（BS1，BS2，BS3，BS4，BS5），此时小区的干扰最大，但此时的频谱利用率也最大。第二

25、种为复用三，即增加频率复用距离减少同频干扰对系统性能的影响。如图所示，若采用复用3，则图中共有2个小区簇，那么宏小区中的用户只受到干扰基站3的影响，相比于复用因子1来讲，小区的干扰基站数目从5个减少了1个，说明小区的干扰情况相比于前者来讲有了很好的改善，但是此时小区的无线带宽资源效率约为前者的一种的三分之一。然而在如今的频率资源稀缺的移动通信环境下，它的缺点越来越明显，已经不再适于今后移动通信行业的发展。为了在效降低小区间干扰的同时能够尽量提高频带的使用效率，所以我们提出了第三种以基站为中心的密集小区干扰抑制策略。 以基站为中心的密集小区干扰抑制策略， 它有着复杂度低、实现简单的特点。他的基本

26、原理是首先先设定一个基站距离门限值menxian（试验中menxian=2*R）,通过比较干扰基站到宏基站的距离来判断是否使用频率复用。若干扰基站到宏基站的距离小于等于小区门规定限值，则此时的同频干扰较大，二者使用不同的频率资源二者使用不同的带宽频率组（MBS为f1，BS为f2），若干扰基站BS到MBS的距离超过小区规定门限值，则二者分配一样的无线带宽频率组（MBS和BS均可以使用f1）。如图所示，以宏基站为中心画一个半径为menxian的圆形，若干扰基站在此圆中，则说明其到宏基站的距离小于门限值，即不采用频率复用。图中可以看到干扰基站1和干扰基站2分布在圆中，所以此时宏基站的小区间干扰来源于

27、BS3，BS4，BS5三个基站。以基站为中心的策略具有复杂度低、实现简单的特点，能够避免了那些对自身影响较大的无用信号，协调和利用现有的可用无线频道资源，所以这种方法相比于以上两种方法而言更加具有优势。多点协作传输技术是指相邻单元多个不同BS使用光纤或者其他方式进行相互的消息交换并作出相应的响应来面对多变的业务负载情况，做出适当的带宽可用RB块的协调分配调度，其基本思想是变干扰信号为有用信号，减少干扰信号的同时增强有用信号的功率，增强系统性能和改善边缘用户的服务质量和业务流量速率，是一种典型的传统宏基站MIMO技术，引起了业界的广泛关注和研究。目前，协调调度和联合处理是它的2类主要实现方式，其

28、中参与协作的多个传输点可以是具有完整基带处理模块，由于它们适用应用场景不同，所以使得它们彼此不能替代。 多点联合处理，就是多个BS的数据包、导频结构、信道情景不同位置相互之间分散的传输节点之间的协作，因此小区可以分配RB给相邻小区的边缘UE，提高目标网络通信质量，改善系统性能。多个BS通过多点联合处理使得BS不仅仅只能为本小区的UE分配频率资源，也可以为相邻小区若干个UE进行频率资源的调度，使得无线资源的分组调度更加的灵活。此方法的优点是可以在网络负载分布不均匀、信道特性因信道衰落和干扰而起伏变化的情况下，灵活分配和动态调节网络可用的资源，最大程度的提高无线频谱利用率，为网络内的用户终端UE提

29、高业务质量的保障。 总所周知，移动通信系统需要使用无线电波，而无线电波的频率资源是有限的，结果移动通信就会受到频率资源的限制。事实上，无线资源的有效并不是意味着无线电波会被花掉，而是指一定时间、空间、频率上占用，因此必须合理分配使用。而频率资源的有限意味着系统的容量有限，从而无法容纳有限的用户。为了提高移动通信系统的容量，就要合理协调的使用频率资源。密集小区是一种普遍存在的形式。小区间干扰也将普遍存在于这种系统中，因此研究小区间的干扰抑制能有效改善系统性能。进行仿真建模可以有效的评估密集小区间干扰对系统性能的影响，并且比较不同小区间的干扰抑制方案的性能。因此，本章首先通过MATLAB建立小区仿

30、真系统模型，分别对小区频率采用复用因子l和3，采用以基站为中心的小区抑制方法分别进行仿真，该平台测试不同的小区间干扰抑制算法的优劣性。该平台由MALAB语言编写，各个模块仿真了密集网络在实际的运行环境下的工作方式和工作过程。可以得到不同干扰抑制方案的用户信噪比，系统吞吐量，小区覆盖率等参数。用来验证方案的优劣，为分析不同方案的特点提供了可能性。方便于小区干扰抑制算法的选取与改进，并且提出一种能够有效避免干扰的方法以基站为中心的策略。UE模块：该平台使用matlab语言生成10个距离MBS不同距离MUE，计算不同用户到中心基站的距离与其用户吞吐量算法，由于仿真时我们假设每个小区设定相同的天线参数

31、，采用相同的信道配置，所以我们只需要考虑系统中的一个小区就可以了。故使用第一小区为例，通过第一小区的仿真情况对比得出优劣性。该模型先生成10个用户（到基站的距离为公差0.1km的等差数列）采用随机函数撒入x轴坐标，之后撒入Y轴坐标根据之前生成的x轴坐标，将用户坐标存入mue数组。小区模型：根据仿真系统的需要建立蜂窝型小区的基本模型，用户均匀地分布在该蜂窝型小区内。链路预算主要用于计算目标小区用户接收的与基站通过无线通信链路发送的有用信号的信噪比，最终计算出单个小区的在满足用户规定指标上的频率复用最大距离。由于每个用户接入以自己相隔最近的基站，所以每个小区的形状是不规则的，这样的随机模型很适合于

32、密集小区（小区构架是不规则）的实验场景。本文干扰基站的空间位置是根据泊松随机函数相互独立进行随机分配，BS的坐标为泊松空间随机点（Poisson process point）覆盖在区域内。每个小区的UE均匀的撒入各个小区，每个BS和UE之间均使用一根天线。干扰模型：通常认为通信系统中不需要的信号都是噪声或者干扰。噪声和干扰是使通信性能变坏的重要因素。接收机能否正常的工作，不仅取决于接收机的输入信号的大小，而且取决于噪声和干扰。在此处我们主要考虑的是同频干扰（由相同的无用信号所造成的干扰），也称为共道干扰。蜂窝系统中采用频率复用技术，显然同信道的无线小区相距越远，它们之间的空间隔离度越大，同频道

33、干扰越小，但频率利用率低。频率复用是移动通信网络面对小区干扰采用的传统手段，使同频到的无线小区空间隔离度变大，减少同信道的干扰。频率复用顾名思义就是指两个小区在相隔一定安全距离后，把小区的无用信号控制在某个安全范围下，对这两个小区分配相同的无线频道资源。不同移动网络系统环境，SINR的估算公式推导也有所不同。SINR是指目标小区中的UE接收到下行链路的功率P r与无用信号P1的比值。SINR 可以通过式(2-1)来表示：小区的路径损耗计算，有如下公式（式4-2）。 由于无线信道通信中，信号在空间中自由传播，受外界条件的很大。由于天气的变化、建筑物和移动物体的遮掩及移动台的移动等原因，造成信道特

34、性时时改变，使得我们难以估计，所以g在不同的无线信道中值也不同。因此，我们主要据大量实验数据进行分类计算并且统计分析来研究电磁波在移动环境中的变化规律特性。在自由空间中，路径损耗可以在自由空间中大致地表示为距离的幂指数，即（式4-4）：吞吐量的计算：移动小区内所有的UE单位时间的RB流量速率的总和，可以有效地用来反映UE的服务质量(QoS)和小区总的业务数据速率，为网络内的UE终端提高业务质量的保障。我们也可以说是系统的容量，他的大小决定他小区中用户业务流量速率，是用户通信质量的一个保证，通常来讲我们希望小区的容量能够越来越大，那么移动通信的信道越好，数据流量业务速率越快，小区的工作效率越高。

35、在移动通信无线网络里，小区的吞吐量还跟我们实验中选择的调制技术有关，一般来讲采用的码制越高，此时的小区无线网络环境较好，用户的吞吐量越大，此时小区无线的系统信道也越好。系统总吞吐量可以简单的被定义为系统内所以RB单位时间吞吐量的总和，即公式（式4-5）本次仿真在带宽为200kHZ的带宽下，取RB数m为24。 本次仿真主要考虑系统无线资源调度情况，对复用为一，复用为三和以基站为中心的策略这三种不同的无线带宽频段分配方案进行系统仿真。在三种不同的带宽频段分配方案中，复用一的无线频段效率最高，小区内的移动UE可以被分配所有的频带，但此时系统的干扰也是三种实验方案中最大的，我可看以从图3-1中可以看出

36、，MBS将收的周围5个BS的同信道干扰。而采用复用为三，将整个无线系统可以使用的频带分成三个频道组，分配给周围无线网络层的三个小区，分别交错分配正交的频道组，显然同频的无线小区相距越远，它们之间的空间隔离度越大，同信道干扰越小，但这时候的小区无线带宽利用率在这三种实验方案中最低。我们知道移动通信系统需要使用无线电波，而无线电波的频率资源是有限的，结果移动通信就会受到频率资源的限制。以基站为中心的抑制策略具有复杂度低、实现简单的特点，我们可以从图3-1中看到以基站为中心的策略通过合理地分配和协调资源的使用（在MBS门限内的干扰基站使用不同的频道组，门限外则使用相同的频道组），能够避免了那些对自身

37、影响较大得到无用信号，协调和利用现有的可用带宽频段，所以这种方法相比较于以上两种方法而言更加具有优势。 本章仿真过程是在一些的假设基础上进行的：(1)基站发射功率一定，所以小区间不同位置的用户收到的有用信号由于路损会有所差异。(2)一个RB块只能对于一个UE，不能被分配给多个UE进行共享，所以小区内干扰接近于零，我们假设为其值为零。(3)若不同小区UE使用相同的RB块，则他们自己之间会有严重同信道干扰。(4)为每个用户分配一个满载数据资源块RB。 本章主要通过MATLAB产生若个服从泊松随机分布的密集小区仿真模型，比较以基站为中心的方案和其他两种方法的优劣，选出一种抗干扰性能好，用户业务流量速

38、率高，能够适应于未来移动通信网络的需求。模拟4种不同密集小区的工作环境并且画出仿真图，如图4-2所示，图中横坐标为处于不同位置用户到基站的距离，单位为km，纵坐标表示每个UE的吞吐量，蓝线（点）表示复用一，蓝线表示以基站为中心的抑制方法，红线表示复用三，分别计算UE的SINR情况、系统容量和覆盖率的情况，对三种实验抑制方法仿真进行比较。 系统网络参数设定：本次实验分析基于圆形小区模型，干扰基站坐标通过泊松函数生成，宏蜂窝有十个用户，MUE到MBS的距离分别为（0.1,0.2,0.3,0.4，0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1，单位km）。宏小区半径是R 为1km，宏MBS的坐标为（0，

39、0),其门限值menxian=2*R;MBS的发射功率p为43dbm；路径损耗指数alpha=4；sigma=1。 模型1：通过泊松产生5个干扰基站，每个基站内均为10个用户，总共6*10=60个用户总数，每个小区的最大可以使用的频率资源为24个RB资源块，然而小区UE数目十个，采用以基站中心的策略与复用一的方案由于无线频率资源较为充裕，所有小区中的十个UE都能被分配到无线资源块，而复用三最多只能分配到八个无线资源块给小区内八个UE，造成两个UE无法接入网络的情况。 通过改变泊松参量，产生多个干扰基站个数，以基站为中心的策略从原先17.6下降约0.5mbps（约3%），复用一的从10减到7.5

40、，系统容量减少原来的25%，而复用3下降1.4，约14%。通过图4-3可以看出干扰基站BS数目的增加使得小区干扰加重，以基站为中心的抑制策略曲线与原来的相比性能略有减少，而另外两种方法，其UE业务流量速率减少相对明显，尤其是边缘UE的业务流量速率（复用一约减少百分之六十，复用三约减少百分之三十），中心UE的业务流量速率稍有减少（复用一约减少百分之十五，复用三约减少7%）。但是，在上述的三种方案中，无论何种方案总小区间干扰变大导致小区的吞吐量有所下降，尤其是边缘用户吞吐量。总而言之，以基站为中心的策略的系统抗干扰性能最好，复用1的抗干扰性能最差。 当小区内的用户数目增多，相比于模型1来讲，以基站为中心的抑制和使用复用因子1的小区的系统容量得到了很大的提升（以基站为中心容量和复用因子1均提高2.7倍），但是频率复用系数3的却跟原来差不多大小容量。由于场景一小区UE数目为十个，采用以基站中心的策略与复用一的方案由于无线频率资源较为充裕，所有小区中的十个UE都能被分配到无线资源块，而复用三最多只能分配到八个无线资源块给小区内八个UE，造成两个UE无法接入网络的情况。所以复用三的小区的无线宽带资源已经充分使用，无法容纳更多的UE,这时候增加UE数量非但没有使得系统的容量增加，反而会减低UE的业务速率（小区UE个数越多，表明每个UE使用无线资源块的概率越少，相应的