（通信与信息系统专业论文）2g和3g中的动态信道分配算法研究.pdf

摘要 摘要 在移动通信中，由于频谱资源、时隙资源以及扩频码资源是有限的，再加上日 益增长的话务需求，信道分配问题变得越来越重要。 在2 g 蜂窝网络中，其信道分配方式多采用固定信道分配( f c a ) ，每个用户在 通话过程中，始终使用同一信道，当分配的信道出现恶化时，由于无法更换到干扰 更小的信道上，用户的通话质量会降低，甚至会出现掉话现象。蜂窝网络中的动态 信道分配( d c a ) 正是基于此发展起来的，d c a 将所有信道资源集中起来进行分配， 当有新的业务接入时，则在满足最小载波干扰比门限的信道中按照一定的优化算法 选择合适的信道，动态地将信道分配给接入的新业务。当已经分配的信道出现恶化 时，d c a 算法将为用户重新选择一个干扰比较小的信道进行分配，以满足用户的通 话质量。但已有的针对蜂窝网络的信道分配的研究主要集中在f c a 技术，而针对d c a 技术的研究比较少，并且已有的针对d c a 技术的研究，要么模型非常复杂，要么算 法的收敛率不是很高，因此研究适应于蜂窝网络的d c a 尤为重要。 在t d s c d m a 系统中，由于其采用t d d 工作模式，便于d c a 技术的实施， 可以充分发挥t d s c d m a 系统资源分配灵活高效的特点，从而能在对称和非对称 的3 g 业务中获得最佳的频谱效率。t d s c d m a 系统的d c a 分为慢速d c a 和快速 d c a ，目前针对快速d c a 的研究主要集中在完全分割( c o m p l e t ep a r t i t i o n i n g ，c p ) 策略和完全共享( c o m p l e t es h a r i n g ，c s ) 策略，已有对c p 策略研究的缺点是当某 个时间段网络中数据用户很少或者没有数据用户时，数据时隙出现闲置，因而会造 成信道资源利用率下降，而对c s 策略研究的缺点是没有考虑到3 g 系统中存在多种 业务，不同业务具有不同的优先级，因此当采用c s 策略时，会导致语音掉话率以 及语音阻塞率比较高。 本研究正是基于以上对d c a 进行了研究，首先针对蜂窝网络，提出了一种基 于最小化小区间违反电磁兼容约束的小区数目以及信道数目的动态信道分配模型。 针对建立的数学模型，基于遗传算法提出了蜂窝网络的动态信道分配算法，获得了 一组干扰最小的信道分配，避免了移动用户间的干扰。对几个著名的2 1 小区 p h i l a d e l p h i ab e n c h m a r k 等问题进行计算机仿真，结果表明建议的算法能够得到一组 广东工业大学硕j ：学位论文 有效的信道分配，提高了频谱利用率以及系统容量。 其次针对t d s c d m a 系统，鉴于已有c pd c a 算法信道资源利用率低以及c s d c a 算法语音业务阻塞率高的问题，提出了一种基于资源共享和优先级的高效快速 d c a 算法。在资源共享基础上，考虑不同状态下，。为语音业务以及数据业务分配不 同的优先级，同时考虑到越区切换会给系统性能带来很大负面影响，为越区切换预 留信道，当预留信道空闲时，可以被借用传输数据业务。仿真结果表明，此算法降 低了语音业务的掉话率以及数据包的丢失率，提高了时隙资源利用率以及系统的性 能。 关键词：动态信道分配；蜂窝网络；遗传算法；最小间隔编码；t d s c d m a ；资源 共享；优先级分配；预留信道 a b s t r a c t a bs t r a c t i nm o b i l ec o m m u n i c a t i o n s s y s t e m ，d u e t os p e c t r u m r e s o u r c e s ，t h et i m es l o t r e s o u r c e s ，a n ds p r e a d i n gc o d er e s o u r c e sa r el i m i t e d ，c o u p l e dw i t ht h eg r o w i n gt r a f f i c d e m a n d ，c h a n n e la l l o c a t i o np r o b l e mi sb e c o m i n gi n c r e a s i n g l yi m p o r t a n t i n2 gc e l l u l a rn e t w o r k ，t h ew a yo f c h a n n e la l l o c a t i o ni sm o s t l yu s i n gf i x e d c h a n n e la l l o c a t i o n ( f c a ) ，e a c hu s e rd u r i n gac a l la l w a y su s et h es a m ec h a n n e l ，w h e nt h e q u a l i t yo fa s s i g n e dc h a n n e lw o r s e n ，d u et ot h ec a l lc a n ta d j u s tt ot h ec h a n n e lw i t h s m a l l e ri n t e r f e r e n c es ot h a tt h eq u a l i t yo fc a l lw i l lb er e d u c e da n dc a l lw i l lb eb l o c k e d d y n a m i cc h a n n e la l l o c a t i o n ( d c a ) i nc e l l u l a rn e t w o r k ss t a r t st od e v e l o pb a s e do na b o v e p r o b l e m w h e nn e wb u s i n e s sc o m e s ，d c aw i l ls e l e c ts u i t a b l ec h a n n e lw i t hm i n i m u m c a r r i e r - t o i n t e r f e r e n c er a t e ( c 瓜) t od y n a m i c a l l ya l l o c a t ei tt on e wb u s i n e s s w h e nt h e q u a l i t yo fa s s i g n e dc h a n n e lw o r s e n s ，d c aa l g o r i t h mw i l lr e s t a r tt os e l e c tac h a n n e lw i t h s m a l l e ri n t e r f e r e n c ef o rb u s i n e s s b u te x i s t i n gr e s e a r c ho nc h a n n e la l l o c a t i o no fc e l l u l a r n e t w o r km a i n l yf o c u s e do nf c a ，l e s so nd c a s i m u l t a n e o u s l y ，t h em o d e li sm o r e c o m p l i c a t e da n dt h ea l g o r i t h mh a sl o w e rr a t eo fc o n v e r g e n c eo ne x i s t i n gd c a s o ，i ti s i m p o r t a n tt or e s e a r c ho nd c a o fc e l l u l a rn e t w o r k i nt d - s c d m as y s t e m ，b e c a u s ei t a d o p t st d dm o d e ，i ti ss u i t a b l ef o rt h e i m p l e m e n t a t i o no ft h ed c at e c h n o l o g y s o ，t d - s c d m ac a nf l e x i b l ya l l o c a t er e s o u r c e s a n dg e tt h eb e s ts p e c t r u me f f i c i e n c yi ns y m m e t r i c a la n da s y m m e t r i c a l3 gb u s i n e s s t h e d c ai nt d s c d m ai n c l u d e ss l o wd c aa n df a s td c a a tp r e s e n t ，t h er e s e a r c ho ff a s t d c af o c u s e so nc p ( c o m p l e t ep a r t i t i o n i n g ) s t r a t e g ya n dc s ( c o m p l e t es h a r i n g ) s t r a t e g y t h es h o r t c o m i n go fc ps t r a t e g yi s ：w h e nf e w e rd a t ab u s i n e s so fn od a t ab u s i n e s si n s y s t e m ，d a t at i m es l o t s w i l lb ei d l e ，c h a n n e lr e s o u r c eu t i l i z a t i o nw i l lb er e d u c e d t h e s h o r t c o m i n go fc ps t r a t e g yi s ：i td o e s n tt a k eav a r i e t yo fb u s i n e s si n t oc o n s i d e r a t i o ni n 3 gs y s t e m ，d i f f e r e n tb u s i n e s s e sh a v ed i f f e r e n tp r i o r i t i e si n3 g , s ov o i c ed r o pc a l lr a t ea n d b l o c k i n gr a t ew i l lb eh i g h e r t h i ss t u d yr e s e a r c h e so nd c a b a s e do na b o v e f i r s t l ya i m i n ga to v e r c o m i n gt h e i 广东t 业大学硕士学位论文 s h o r t a g e so ft h ec u r r e n td y n a m i cc h a n n e la l l o c a t i o nm o d e li n c e l l u l a rn e t w o r k s ，a d y n a m i cc h a n n e la l l o c a t i o nm o d e lb a s e do nm i n i m i z i n gt h en u m b e ro fc e l la n dc h a n n e l a m o n gc e l l st h a tv i o l a t ee l e c t r o m a g n e t i cc o m p a t i b i l i t yc o n s t r a i n t sw a sp r o p o s e d a i m i n g a tt h em a t h e m a t i c a lm o d e l ，ad y n a m i cc h a n n e la l l o c a t i o na l g o r i t h mi nc e l l u l a rn e t w o r k s b a s e do ng e n e t i ca l g o r i t h mw a sp r o p o s e d ，o b t a i n i n gas e to fc h a n n e la s s i g n m e n tw i t h m i n i m u mi n t e r f e r e n c ea n da v o i d i n gi n t e r f e r e n c ea m o n gm o b i l eu s e r s s i m u l a t i o n so n s e v e r a lw e l l k n o w nt w e n t y - o n ec e l l sp h i l a d e l p h i ab e n c h m a r kp r o b l e m ss h o w e dt h a tt h i s a l g o r i t h mc o u l dg e ta ne f f i c i e n tc h a n n e la s s i g n m e n ta n di m p r o v e ds p e c t r u mu t i l i z a t i o n a n ds y s t e mc a p a c i t y s e c o n d l y , a i m i n ga tl o wu t i l i z a t i o nr a t eo fc h a n n e lr e s o u r c e sb a s e do nc o m p l e t e p a r t i t i o n i n gd c aa n dh i g hb l o c k i n gr a t eo fv o i c eb u s i n e s sb a s e do nc o m p l e t es h a r i n g d c ai nt d s c d m an e t w o r k ，ah i 曲e f f i c i e n c yd c aa l g o r i t h mb a s e do nr e s o u r c e s h a r i n ga n dp r i o r i t yi sp r o p o s e d v o i c ea n dd a t ab u s i n e s sa r ea s s i g n e dd i f f e r e n tp r i o r i t y b a s e do nr e s o u r c es h a r i n gw h e nc o n s i d e r i n gd i f f e r e n ts t a t e ，m e a n w h i l e ，b e c a u s et h a t h a n d o f fc a l lw i l lb r i n gn e g a t i v ee f f e c t st os y s t e mp e r f o r m a n c e ，r e s e r v i n gc h a n n e lf o r h a n d o f fc a l l ，w h e nr e s e r v e dc h a n n e li sv a c a n t ，i tc o u l db eb o r r o w e df o rt r a n s f e r r i n gd a t a b u s i n e s s s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e da l g o r i t h mr e d u c e sd r o p o u tr a t eo f v o i c ea n dl o s sr a t eo fd a t ap a c k e ta n dr a i s et h er e s o u r c eu t i l i z a t i o no ft h et i m es l o ta n d t h ep e r f o r m a n c eo f s y s t e m k e y w o r d s ：d y n a m i cc h a n n e la l l o c a t i o n ；c e l l u l a rn e t w o r k ；g e n e t i ca l g o r i t h m ；m i n i m u m - s e p a r a t i o n e n c o d i n g ；t d s c d m a ；r e s o u r c es h a r i n g ；p r i o r i t ya l l o c a t i o n ；r e s e r v i n gc h a n n e l c o n t e n t s c o n t e n t s c h i n e s ea b s t r a c t i e n g l i a s ha b s t r a c t i i i c h i n e s ec o n t e n t s v e n g l i s hc o n t e n t s v i i c h a p t e r1e x o r d i u m 1 1 1b a c k g r o u n da n ds i g n i f i c a n c eo f t h es t u d y 1 1 2t h ei s s u e so ft h er e s e a r c hs i t u a t i o na n de x i s t i n gp r o b l e m sa th o m ea n da b r o a d 3 1 2 1c e l l u l a rn e t w o r kd c a 3 1 2 2t d s c d m as y s t e md c a 3 1 3t h ek e y p o i n ta n da r r a n g e m e n t so ft h ep a p e r 5 c h a p t e r2d y n a m i cc h a n n e la l l o c a t i o nm o d e l i n ga n da l g o r i t h mi nc e l l u l a rn e t w o r k s b a s e do ng e n e t i ca l g o r i t h m 6 2 1i n t r o d u c t i o n 6 2 2t h em e t h o d o fc e l l u l a rn e t w o r kd c a 7 2 3t h em o d e l i n go fc e l l u l a rn e t w o r kd c a 8 2 4c e l l u l a rn e t w o r kd c a s t r a t e g yb a s e do ng e n e t i ca l g o r i t h m 9 2 4 1 t h ed e f i n i t i o no ff i t n e s sf u n c t i o n 9 2 4 2c o d i n ga n dd e c o d i n g 9 2 4 3s e l e c t i n go p e r a t o r 1 0 2 4 4c r o s so p e r a t o r 1o 2 4 5m u t a t i o n o p e r a t o r 1 i ) 2 5t h es i m u l a t i o na n dc o m p u t a t i o no fa l g o r i t h m 1l 2 6c o n c l u s i o no f t h i sc h a p t e r 1 5 c h a p t e r3h i g he f f i c i e n c yd y n a m i cc h a n n e la l l o c a t i o na l g o r i t h mb a s e do nr e s o u r c e s h a r i n ga n dp r i o r i t y 16 3 1i n t r o d u c t i o n f 。16 广东工业大学硕上学位论文 3 2t h ed e s c r i p t i o no ff a s td c a a l g o r i t h m 1 7 3 2 1t d s c d m as y s t e mf r a m es t r u c t u r e 17 3 2 2f bd c a a l g o r i t h m 18 3 2 3m bd c a a l g o r i t h m j 1 9 3 3r s p ad c a a l g o r i t h m 2 0 3 3 1t h ed e s i g ni d e a r so fr s p ad c aa l g o r i t h m 2 0 3 3 2t h ep e r f o r m a n c ea n a l y s i so f r s p ad c a a l g o r i t h m 2 1 3 4t h er e s u l ta n da n a l y s i so fs i m u l a t i o n 2 2 3 5c o n c l u s i o no f t h i sc h a p t e r 2 5 c o n c l u s i o n s 2 6 r e f e r e n c e s 2 8 t h ep u b l i s h e dp a p e r sd u r i n gm a s t e r ss t u d i e s 3 2 a c k n o w l e d g e m e n t 3 4 第一章绪论 1 1 研究的背景及其意义 第一章绪论 近年来，移动通信系统经历了显著的技术进展，多媒体业务的新要求以及庞大的 用户数量的扩张，增加了对带宽的需求。因此，为了把有限的频谱分配给移动通信 系统，增加信道重用的效率，已经提出了很多算法。信道重用技术可以使同一信道 同时分配给位于不同小区中的呼叫，然而信道重用技术可能会产生干扰，这些干扰 包括同信道干扰和邻信道干扰，最终会降低系统质量。因此迫切需要找到一种高效 的信道分配方案，减少同信道干扰，增加系统容量，用以容纳更多的通信用户。 信道分配技术是指在移动蜂窝网络通信系统中，采用信道复用技术，以最有效 的频率复用方式为每个小区提供尽可能多的可使用信道。信道分配是在随机环境中 对信道进行的大型动态优化问题，考虑多目标和多约束，基于不同的算法，信道分 配可以被分为三类：固定信道分配( f c a ) ，动态信道分配( d c a ) ，混合信道分配 ( h c a ，结合了f c a 以及d c a 两种信道分配方案) 。 在2 g 蜂窝网络系统中，主要以语音业务为主，语音业务基本是上下行对称的， 因此在信道分配方案上大都采用f c a 。但是，由于系统的通信量会由于时间和空间 的波动而不均匀，统一的信道分配会使得某些小区有高的阻塞，而其他小区却有大 量的剩余信道，这就导致了低的信道利用率，不能很好适应网络中负载的变化及时 改变网络中的信道规划，另外当用户分配的信道出现恶化时，由于无法更换到干扰 更小的信道上，用户的通话质量会降低，甚至会出现掉话现象。为了克服f c a 的缺 点，提出了d c a 技术，在d c a 方案中，所有的信道资源放置在中心存储区中，表 示信道的完全共享，信道资源不属于某一个小区，一旦有新的呼叫请求，则在满足 一定的约束条件下按一定的算法选择合适的信道进行分配，其信道分配策略为全局 策略。在2 g 系统中，信道资源主要为频率资源，因为相同的频率资源不能在相邻 小区使用，因此相同的频率必须在间隔一定的小区之后才能够被复用，而d c a 可 以集中所有的信道资源进行统一的分配，使有限的频率资源尽量多的复用，减少信 道间的干扰，因此有利于降低语音业务的呼损率，提高频率资源的利用率。d c a 算 l 广东工业大学硕上学位论文 法能够分析网络中所有小区对频率资源的需求情况，重新分配每个小区的频率资源， 因此可以找到最佳的信道分配方案。 作为第三代移动通信标准之一的t d s c d m a ( 时分同步码分多址) 系统，受 到人们的广泛关注。其中动态信道分配( d c a ) 技术使得t d s c d m a 系统资源分 配的灵活性和高的频谱利用率可以得到充分的体现。t d s c d m a 系统d c a 分为慢 速d c a 和快速d c a 。慢速d c a 主要依据小区内业务不对称性的变化，动态的划 分上下行时隙，使时隙的上下行传输能力和业务的上下行负载的比例关系相匹配， 以获得最佳的频谱效率。快速d c a 指系统为申请接入的用户分配无线信道资源， 并根据系统状态对已分配的资源进行调整【i l 。在2 g 系统中，信道资源的分配主要指 频率资源的分配，而在t d s c d m a 系统中，由于其结合了t d m a 、f d m a 、c d m a 技术，信道资源主要包括载波、时隙、扩频码等资源，信道资源的分配更为复杂， d c a 可以为用户寻找干扰较小、能够提供稳定服务的信道分配给用户。d c a 通过 系统负荷、干扰、用户空间方向角等测量信息来确定最优的资源分配方案，降低系 统干扰，提高系统容量。当系统为用户分配信道后，还可以对用户的通信质量进行 监测，当用户的通信质量恶化时，系统可以为用户进行信道调整以及资源整合，从 而为用户提供更稳定的服务。 因此，相对于f c a 技术，d c a 技术可以提供更高的信道利用率以及系统容量， 同时可以降低干扰以及提升系统性能。所以针对d c a 技术的研究可以为我们提供更 多、更快、更稳定的丰富多彩的数据业务以及多媒体业务。但是目前针对d c a 技术 的研究还不够完善，还存在相当多的问题有待于进一步解决。以往2 g 蜂窝网络通信 中大多在研究f c a 技术，针对d c a 技术的研究比较少，并且以往提出的针对移动蜂 窝网络通信的d c a 建模大多比较复杂，没有建立一个比较简明的模型，因此需要针 对移动蜂窝网络通信建立一个简便明了的模型，并提出相应的d c a 算法。以往2 g 系 统中大多数d c a 研究主要集中在频率资源的分配，而在t d s c d m a 系统中，无线信 道包括分配载波、时隙、扩频码、空间等资源，所以迫切需要研究针对t d s c d m a 系统的d c a 方案。 另一方面，动态信道分配问题是一类n p 完备问题1 2 4 1 ，由于这类问题的候选信道 资源数量庞大，寻优过程十分复杂，所以其计算量非常巨大。尽管许多研究人员和 企业都在寻求解决这类组合优化问题的有效算法，但是求解该问题收敛速度快、效 率高，且不易陷入局部最优解的算法仍然在探索中因此，研究移动蜂窝网络规划 2 第一章绪论 中动态信道分配问题的数学模型是当前迫切需要解决的问题。尤其是迫切需要研究 针对t d s c d m a 系统的高效d c a 算法，为用户合理的分配频率时隙扩频码等信道 资源。 1 2 国内外研究现状及存在问题 1 2 1 蜂窝网络d c a 在以往的2 g 蜂窝网络系统中，主要采用f c a ，大多数研究主要集中在f c a 技术， 而针对d c a 技术的研究比较少，虽然出现了一些研究d c a 的算法，这些研究要么模 型非常复杂，要么算法的收敛率不是很高。在文献 2 】中，采用了最小间隔编码方案， 利用固定遗传算子( 交叉和变异) ，在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求。 文献【5 】提出了一种改进组合遗传算法，有效的解决了分配难度较大的信道分配问 题。文献【6 】用遗传与模拟退火相结合的混合算法对信道分配问题进行研究，并通过 加入“寻优式爬山 与大规模基因突变两种优化方法对混合算法进行改进，克服了 一般遗传算法收敛速度慢以及易于陷入局部最优解的缺点。在文献【7 】中采用改进的 遗传算法处理固定信道分配问题，提出了一种解决同位置约束的遗传算法编码方法， 但是算法的收敛率不是很高。以上几种算法都是集中在f c a 的研究，没有涉及d c a 的研究。文献【8 ，9 】使用启发式算法解决d c a 。文献 1 0 ，1 l 】中提出用自适应遗传算 法解决d c a ，文中依据新呼叫的阻止率以及切换呼叫的掉话率建立了一种非常复杂 的模型。 1 2 2t d s c d m a 系统d c a 以往的算法针对t d s c d m a 系统中d c a 的研究主要集中在以下几个关键问题： 如何根据小区上下行业务量比例确定上下行时隙比例，如何对小区簇进行扩展，如 何为接入的业务合理地分配干扰最小的时隙资源、如何提高时隙资源的利用率，如 何降低系统中各种各样的时隙干扰以及交叉时隙干扰。为了解决上面一系列的问题， t d s c d m a 系统采用了包括慢速d c a 算法、快速d c a 算法两种算法。 慢速d c a 的主要目的是根据小区上下行时隙业务量之比，确定与之相适应的上 3 广东t 业大学硕士学位论文 下行时隙比例，提高系统资源利用率，降低系统中的各种干扰。以往对慢速d c a 算 法进行了大量的研究，文献 1 2 ，1 3 中提出了一种慢速d c a 算法，为了尽量避免交 叉时隙干扰，文中提出以负荷比较重的热点小区为基准小区，相邻小区采用与热点 小区一致的上下行时隙比例，进而形成二个小区簇，最终以小区簇为单位，对系统 内的各个小区簇分配合理的上下行时隙比例。通过为各个小区簇分配上下行时隙比 例后，交叉时隙干扰可能会出现在小区簇的边缘地带，但是因为边缘地带的业务量 不是很高，因此边缘地带的交叉时隙干扰一般比较小。虽然该方法降低了交叉时隙 的干扰，但如何对热点小区进行选取、如何对小区簇扩展以及如何确定慢速d c a 的 周期等等还需要进一步的研究。文献【1 2 】中提出的热点小区算法只是局限于文中所 提业务模型，得出簇内小区数目为7 时，系统性能最佳，但是针对其它情况，有可能 得出不一样的簇内小区数目。在文献 1 2 】得出7 d , 区簇结果的基础上，文献【1 4 】提出 利用双小区模型中非热点小区是否服从相邻热点小区的时隙分配条件来对热点小区 算法的7 d 区簇模型进行改进，该算法只是简单地将双小区模型中的判别条件直接应 用于多小区模型中，理论上并不完整，没有解决热点小区簇的判别与扩展问题。文 献 1 5 1 9 中给出了几种模型下的时隙分配方案，这些方法有的计算非常复杂不易实 现，有的没有考虑交叉时隙容量的损失，有的只局限于双小区模型，并未考虑到多 小区系统的动态信道分配情况，所以并不实用。文献 2 0 2 2 】中提出了利用联合检测 技术、天线技术、功率控制等技术结合d c a 技术来抑制t d s c d m a 系统中的交叉时 隙干扰，这些方法着重讨论这些技术结合d c a 产生的综合效果。在文献 1 2 ，1 4 基础 上，文献【2 3 】提出了一种热点小区簇衍生算法，该算法仍然是在基于文献【1 2 】得出7 小区簇结果的基础上，对热点小区进行了扩展。 快速d c a 的实现过程中主要包括信道选择、信道调整和资源整合三个过程【卅， 在信道选择过程中可能会触发资源整合，而资源整合过程是通过信道调整实现的。 快速动态信道分配依据本地的干扰、可用资源情况、业务的q o s ，以及其他的测量 信息迅速地确定是否给用户分配系统资源的载波、时隙、信道码。关于如何为新接 入用户分配合适的时隙以及分配哪个时隙，已有文献对此做了大量研究。文献 2 5 】 给出了一种基于时隙优先级排序的自适应时隙分配算法，文献【2 6 】提出了一种基于 最小干扰的d c a 算法，这两种算法均是将用户接入负载最小的时隙，从而保证了系 统q o s ，但从整个系统而言，这两种算法都是一种局部优化算法，由于没有考虑交 叉时隙的干扰，所以存在严重的小区间干扰以及移动台之间的干扰，影响系统容量 4 第一章绪论 的提升。在文献 2 7 ，2 8 中，作者提出了一种基于路径损耗的抗基站间干扰d c a ，该 算法虽然减小了交叉时隙的干扰，但是当普通组( 非交叉时隙) 时隙用完以后，如 果此时有路径损耗较大的用户要求接入，则无法分配到普通组，该用户要么被分配 到紧急组( 交叉时隙) 时隙，要么被拒绝接入。在文献 2 7 ，2 8 1 的基础上，文献 2 9 】 给出了一种带缓冲区的d c a ，该算法虽然使处于路径损耗门限值附近的用户分配到 合适的时隙，但仍然未解决文献 2 7 ，2 9 】中出现的问题。为了解决以上存在的问题， 文献 3 0 】在进行资源整合的基础上将信道条件较好的用户分配于交叉时隙，从而达 到减少交叉时隙干扰，提高频谱效率的目的，但是该算法下行中断率较高。所以上 面所提的算法都没有效的解决时隙分配问题，还有待于进一步研究。 1 3 本论文的研究重点和安排 从上述内容可以看出，动态信道分配技术可以灵活分配系统资源，提高系统资 源利用率，增加系统容量，因此对d c a 技术的研究可以为移动运营商带来更多的用 户以及业务。本文将以d c a 为研究重点，针对2 g 蜂窝网络现有动态信道模型的不足，一 建立新的d c a 模型，并提出相应的算法。针对t d s c d m a 系统现有快速d c a 的不足， 提出一种高效的快速d c a 算法。全文主要分为四章： 第一章介绍了2 g 蜂窝网络和t d s c d m a 系统中d c a 的研究背景及意义，同时介 绍了2 g 蜂窝网络和t d s c d m a 系统中d c a 的研究现状以及存在的问题。 第二章针对2 g 蜂窝网络，提出了一种基于最小化小区间违反电磁兼容约束的小 区数目以及信道数目的d c a 模型，针对建立的数学模型，基于遗传算法提出了蜂 窝网络的d c a 算法。最后对几个著名的2 l 小区p h i l a d e l p h i ab e n c h m a r k 等问题进行 了计算机仿真。 第三章针对t d s c d m a 系统，提出了一种基于资源共享和优先级的高效快速 d c a 算法。在资源共享基础上，考虑不同状态下，为语音业务以及数据业务分配不 同的优先级，同时考虑到越区切换会给系统性能带来很大负面影响，为越区切换预 留信道，当预留信道空闲时，可以被借用传输数据业务。最后通过一系列仿真说明 算法的优越性。 最后，对全文的工作进行简要的总结。 5 广东工业人学硕上学位论文 第二章基于遗传算法的蜂窝网络动态信道分配建模及 2 1 引言 算法实现 由于有限的可用频谱资源以及日益增长的移动通信业务需求，最大限度提高频 谱利用率的问题就变得越来越重要，而良好的信道分配是解决问题的关键之一i ，- ，z l 。 所谓信道分配是指在多信道共用的情况下，满足小区的电磁兼容( e l e c t r o m a g n e t i c c o m p a t i b i l i t yc o n s t r a i n t s ，e m c ) 约束和话务需求，使信道之间相互干扰减到最小，以 最有效的频谱利用方式，增加频谱的复用率，为每个小区的移动通信设备提供尽可 能多的可用信道。信道分配问题属于组合优化中的n p 完备问题【，- 划。 本研究针对蜂窝网络中的d c a 进行研究，考虑移动通信中主要的几种干扰对 信道分配附加一些e m c 约束条件1 3 5 】： ( 1 ) 同频约束( c o c h a n n e lc o n s t r a i n t ，c c c ) ：同一频率必须在大于它的复用距离后 才能被再次使用； ( 2 ) 邻频约束( a d j a c e n tc h a n n e lc o n s t r a i n t ，a c c ) ：相邻频率不能同时分配给相 邻小区； ( 3 ) 同位置约束( c o s i t ec o n s t r a i n t ，c s c ) - 分配给同一小区的频率之间必须有一 个最小频率间隔。 文献【3 6 】中提出利用最小化小区间违反e m c 约束的小区数目模型解决f c a 和 d c a ，文中建立的模型简单明了、易于实现，但是该算法只是单一的通过衡量违反 e m c 约束的小区数目来得到一组信道分配，没有考虑到违反e m c 约束的信道数目， 结果可能导致违反e m c 约束的小区数目较少，而小区内部违反e m c 约束的信道数 目反而可能会很大。本研究提出了一种基于最小化小区间违反电磁兼容约束的小区 数目以及信道数目的动态信道分配模型，该模型综合考虑两种违反e m c 约束的数 目，最终得到一组干扰最小的信道进行分配，使得小区间干扰降到最低，提高了频 谱利用率，解决了频率资源缺乏的问题。针对建立的数学模型，采用遗传算法为网 6 第_ 二章基于遗传算法的蜂窝网络动态信道分配建模及算法实现 络寻求一组干扰最小的信道进行分配，利用最小间隔编码方案初始化种群，使得分 配给同一小区的信道满足c s c ，以减少算法的搜索空间，加快收敛率。算法利用固 定遗传算子进行交叉和变异运算，使得在整个迭代过程中始终满足c s c 以及话务需 求的要求。 。 2 2 蜂窝网络d c a 方法 在d c a 方案中，信道不分配给固定的小区，只要满足e m c 约束，每个小区均 可使用任何信道。由于每个小区内的话务请求时刻在变化着，为了模拟现实环境中 动态变化的话务情况，本研究考虑了两种随机呼叫请求。第一类是小区间的随机切 换请求，即随机选择一个正在通话的用户从源小区切换到目的小区；第二类是小区 内部随机发起的新呼叫请求。随着小区内的呼叫数目的增多，最终会超过小区的容 量极限，此时新到来的呼叫请求就会被阻止。随着越来越多的呼叫被阻止，呼叫阻 止率会逐渐增大，一旦超越阻止率界限值，就意味着我们要重新进行信道分配。最 初只在有呼叫请求的小区进行信道重分配，以减少需要进行信道重分配的小区，随：毡 着越来越多的小区进行信道重分配，目标函数值可能会出现恶化，即违反e m c 约 束的小