（通信与信息系统专业论文）蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调.pdf

摘要 o f d m a 具有频谱利用率高、抗频率选择性衰落等优点，因此已作为核心技术 写入了下一代无线通信网络的标准化协议中。自适应资源分配算法的设计和小区 间干扰( i c i ) 是影响基于o f d m a 的蜂窝网络性能的两个主要因素。 针对支持混合业务的o f d m a 系统的子载波和功率分配问题，提出了一种基于 折衷因子的次优资源分配( s r a t f ) 算法，旨在系统总发送功率的限制下使系统的吞 吐量最大化，并同时保证实时业务用户的q o s 要求和非实时业务用户资源分配的比 例公平性。该算法将自适应资源分配与自适应调制相结合，对实时业务用户和非 实时业务用户间的资源利用进行了有效的折衷。分析和仿真结果表明，s r a t f 算 法减小了运行时间，并且保证了系统总吞吐量和非实时业务用户问的比例公平性。 针对负载非均匀分布的蜂窝网络中的i c i 协调避免问题，提出了一种半静态 的部分频率复用( s f f r ) 方案。方案中，小区之间不需要进行信息交换。在任意给 定的负载分布下，建模了一个局部加权总速率最大化问题，将系统的整个可用频 谱最优的划分成四个具有不同i c i 抵抗能力的子带，并给出了一种用户权重的选择 和更新方法。在进行资源分配时，调度器根据用户报告的信道质量信息( c q i ) 和用 户的q o s 要求将可用频率资源高效的分配给各个处在不同i c i 之下的用户。方案 中还加入了简单的功率控制以进一步利用多用户分集增益。仿真结果表明，与 e f f r 方案相比，s f f r 方案在某些负载分布情况下降低了系统总容量，但始终具 有更高的边缘用户吞吐量。 关键词：o f d m a 资源分配i c i 协调干扰阻断 a b s t r a c t o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ( o f d m a ) h a sb e e nw r i t t e ni n t ot h e s t a n d a r d i z e dp r o t o c o l so ff u t u r ew i r e l e s sc o m m u n i c a t i o nn e t w o r k sa sak e yt e c h n i q u e d u et oi t sh i 曲s p e c t r a le f f i c i e n c ya n di t sc a p a b i l i t yi nc o m b a t i n gf r e q u e n c ys e l e c t i v e f a d i n g a d a p t i v er e s o u r c ea l l o c a t i o na l g o r i t h ma n di n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ( i c i ) a r et w o m a i nf a c t o r sa f f e c t i n gt h ep e r f o r m a n c eo ft h ec e l l u l a rn e t w o r k sb a s e do no f d m a a s u b o p t i m a lr e s o u r c ea l l o c a t i o na l g o r i t h mb a s e do nat r a d e o f ff a c t o r ( s r a t f ) i s p r o p o s e di nt h i sp a p e r , i no r d e rt os o l v et h ep r o b l e mo f s u b - c a r r i e ra n d p o w e ra l l o c a t i o n i no f d m a s y s t e m sw i t hh e t e r o g e n e o u ss e r v i c e s p r o v i d e dt h a tt h et o t a lt r a n s m i t t i n g p o w e ri s l i m i t e d ，i tf o c u s e so nh o wt om a x i m i z et h es y s t e mt h r o u g h p u tw i t ht h e r e q u i r e m e n to fq o sf r o mr e a lt i m eu s e r sa n dp r o p o r t i o n a lf a i r n e s sa m o n gn o n - r e a lt i m e u s e r s b o t ho ft h ea d a p t i v er e s o u r c ea l l o c a t i o na n da d a p t i v em o d u l a t i o na r ec o m b i n e di n t h ep r o p o s e da l g o r i t h m ，w h i c hr e s u l t si na ne f f i c i e n tt r a d e o f fb e t w e e nt h er e s o u r c e u s a g eo fr e a lt i m eu s e r sa n dn o n - r e a lt i m eu s e r s i ti sp r o v e db yt h ea n a l y s i si nt h e o r y t h a t t h e r u n n i n gt i m eh a sb e e nr e d u c e dg r e a t l yw i t hg u a r a n t e e do v e r a l ls y s t e m t h r o u g h p u ta n df a i r n e s sb e t w e e n n o n r e a lt i m eu s e r s t h er e s u l t sh a v eb e e nv e r i f i e db y c o m p u t e rs i m u l a t i o n s t h i sp a p e rp r o p o s e sas e m i - s t a t i cf r a c t i o n a lf r e q u e n c yr e u s e ( s f f r ) s c h e m e a i m i n ga ti c ic o o r d i n a t i o n a v o i d a n c e ，w h i c hi sa p p l i e di na l lu p l i n kc e l l u l a rn e t w o r k w i n lt h eu s e r s n o n u n i f o r md i s t r i b u t i o n i ne a c hc e l l i ti s s u p p o s e dt h a tt h e r ei sn o i n f o r m a t i o ne x c h a n g ea m o n gt h ec e l l s u n d e ra n yg i v e nd i s t r i b u t i o no fc e l ll o a d ，t h e a v a i l a b l ef r e q u e n c yb a n di sd i v i d e di n t of o u rs u b b a n d s 、析t l lv a r i o u si c ib l o c k i n g c a p a b i l i t i e sb a s e do nm o d e l i n ga n ds o l v i n gal o c a l i z e dw e i g h t e ds u m - r a t em a x i m i z a t i o n p r o b l e m s i g n i f i c a n t l y , am e t h o dt os e l e c tu s e rw e i g h t sr e p r e s e n t i n gd i f f e r e n tp r i o r i t i e s o ft h eu s e rt r a f f i ci sg i v e n i na d d i t i o n ，t h eu s e rw e i g h t sa l eu p d a t e da c c o r d i n gt oc e l l l o a ds i t u a t i o n f o rr e s o u r c ea l l o c a t i o n , t h es c h e d u l e r se f f i c i e n t l ya l l o c a t et h ef r e q u e n c y r e s o u r c e st ou s e r su n d e rd i f f e r e n ti c id e p e n d i n go nt h er e p o r t e dc h a n n e lq u a l i t y i n f o r m a t i o n ( c q i ) a n dq o sr e q m r e m e n t sf r o mt h e m m o r e o v e r , s i m p l ep o w e rc o n t r o li s u s e dt of u r t h e rh a r n e s sm u l t i u s e rd i v e r s i t y s i m u l a t i o n sr e s u l t ss h o wt h a tt h es f f r s c h e m ed e c r e a s e st h ec e l lc a p a c i t yu n d e rs o m el o a dd i s t r i b u t i o n s ，b u ta l w a y sh a sh i g h e r a v e r a g ee d g eu s e rt h r o u g h p u tc o m p a r e d 、析t l lt h ee n h a n c e df r a c t i o n a lf r e q u e n c yr e u s e ( e f f r ) s c h e m e k e y w o r d s ：o f d m a r e s o u r c ea l l o c a t i o ni c im i t i g a t i o n i n t e r f e r e n c eb l o c k i n g 第1 章绪论 第一章绪论 1 1 研究背景 从上个世纪六、七十年代贝尔实验室提出无线蜂窝的概念吖司起，蜂窝移动通 信技术经历了突飞猛进的发展，现如今已成为世界上应用最广泛的无线组网方式。 这种通信方式的出现和发展极大地改变了人们的交流及信息获取方式，成为当今 人类社会发展不可或缺的一环。 几十年来，蜂窝移动通信系统已经从第一代模拟通信系统发展到了现如今的 第三代数字通信系统呤1 。上世纪7 0 年代末期，贝尔实验室成功的开发了第一代模 拟移动通信系统( 先进移动电话系统( a m p s ) ) ，这种系统采用模拟调制技术和频分 多址( f r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ，f d m a ) 技术，仅能够提供简单的语音业 务。到了8 0 年代中期，欧洲推出的第二代移动通信系统( 2 g ，全球移动通信系统 ( g s m ) ) 可以提供语音业务和低速数据业务，并且实现了漫游功能。在此基础上， 国际电信联日2 ( i t u ) 在2 0 0 0 年通过了以码分多址( c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s c d m a ) 技术为核心的第三代移动通信系统( 3 g ) 的技术规范i m t - 2 0 0 0 ，大大的提高 了系统的用户容量，并且可以达到最高2 m b p s 的传输速率。另外，除了传统的语 音业务，3 g 网络还为用户提供了高速数据传输和宽带多媒体业务。但是，3 g 网 络依然没有能够实现无线通信网络的统一，而且其技术核心没有完全脱离2 g 。为 了适应用户增长的业务需求以及用户无处不在的高速接入需求，各国研究者又提 出了以l t e ( l o n gt e r me v o l u t i o n ) 和l t e a c l t e a d v a n c e d ) 为代表的第四代移动通 信系统( 4 g ) 。相对于3 g 网络，4 g 网络具有传输速率高、频谱利用率高、提供更 为全面的业务支持、具有很强的自适应性以及终端功率损耗低等特点，用户将可 以根据自己的需求，随时、随地获得所需的最优质服务。目前在美国、瑞典、挪 威和日本等一些国家和地区已经开始尝试提供4 g 网络，中国也将于2 0 11 年在上 海、杭州、南京、广州、深圳和厦门等六个城市组织开展l t e 规模技术试验。 要实现4 g 网络，关键问题就在于如何解决用户增长的业务需求与紧张的无线 频谱之间的矛盾。据统计，蜂窝移动通信系统在全球的覆盖率已经从2 0 0 3 年的6 1 增长到2 0 1 0 年底的9 0 以上，并且这一数字仍然在持续增长。另外，在未来的无 线通信系统中，用户的业务会呈现出多样化、多媒体化和个性化等特点：话音业 务占用户总业务的比例在逐年下降，而各种数据类业务，包括i n t e r n e t 上的网页浏 览、f t p 下载和视频流等所占的比例大增，人们更加期待各种有线网的业务能够 在无线蜂窝网络中畅通运行。然而，无线频谱是一种有限的宝贵资源，其中适合 民用的部分更是十分有限。因此，如何利用有限的频谱资源满足用户增长的业务 2 蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调 需求便是4 g 网络面临的重大挑战。 近年来，正交频分多址( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ，o f d m a ) 技术获得了人们广泛的关注和研究，已经作为下一代无线通信网络的核心技术被 写入了m m a x 和3 g p pl t e 等标准化协议中h h 引。这是因为o f d m a 不仅拥有正交 频分复用( o r t h o g o n a l 仔e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ，o f d m ) 系统的优势，如抗子载 波间干扰和多径衰落、频谱利用率高以及易于硬件实现等，而且它的资源分配和 调度可以同时在时域、频域和码域进行，十分灵活。但是，系统中频域调度算法 的设计十分重要，如果不能充分利用用户在不同子载波上的实际信道情况进行灵 活有效的调度，或者为实现高效的调度而过分增大了系统的信令开销，就会使得 o f d m a 系统的性能受到严重的影响。另外，o f d m a 系统仅能够保证小区内用户 使用资源的正交性，无法保证小区间用户使用资源的正交性，因此用户很可能会 受到来自其他小区的( 下行链路) 或对其他小区( 上行链路) 产生同频干扰 ( c o c h a n n e li n t e r f e r e n c e ，c c i ) ，也称作小区间干扰( i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ，i c i ) ，使系 统性能变差。综上所述，研究o f d m a 系统的资源分配问题和基于o f d m a 的蜂窝 无线网络的干扰协调问题对于未来移动通信系统的发展有着极其重要的意义。 1 2 1 单小区资源分配 1 2 研究现状 对于o f d m a 系统中的资源分配问题，已有很多文献进行了研究，相应的也 提出了一些的算法。这些算法通过建模不同的最优化模型，即考虑不同的目标函 数和约束条件，分别针对不同方面对多用户o f d m a 系统的资源分配问题进行研 究。因为最优化算法的复杂度很高，不利于实际系统的应用，因此，很多文献都 提出了一些次优化算法，这些算法主要针对以下两个方面降低复杂度： ( 1 ) 将原最优化问题分解为小的子问题从而分别解决； ( 2 ) 采用合理的假设条件来降低分配过程的复杂度。 在自适应资源分配算法的研究中通常采用两种优化准则：边缘自适应( m a r g i n a d a p t i v e ，m a ) 优化和速率自适应( r a t ea d a p t i v e ，r a ) 优化一1 。m a 优化准则是在保证满 足用户的固定速率要求和误码率( b i te r r o rr a t e ，b e r ) 要求的条件下最小化系统的总 发射功率，适用于具有固定速率要求的实时业务用户的资源分配。而r a 优化准则是 在保证满足系统总发送功率固定的要求，用户的b e r 要求和比例公平性要求的条 件下最大化系统总容量，适用于无比特速率要求的非实时业务用户的资源分配。 文献中已有的资源分配算法大都只考虑一种业务类型，或者实时业务n 们叫1 5 1 ， 或者非实时业务6 h 2 。但是，未来的无线通信系统应该提供更为全面的业务支持， 即在能够提供对具有固定比特速率要求的实时业务如语音业务的支持的同时也能 第1 章绪论 够提供对无比特速率要求的非实时业务或尽最大努力业务如数据传输业务的支 持，因此对支持混合业务的o f d m a 系统资源分配算法的研究已经成为一个热点。 在支持混合业务的无线通信系统中，存在着实时业务用户和非实时业务用户 之间的资源分配问题，因此在设计这种系统中的资源分配算法时应在单一的m a 资 源分配算法和r a 资源分配算法的基础上考虑如何同时最优的将子载波和功率分配 给实时业务用户和非实时业务用户。文献【2 1 】中提出的基于混合业务的o f d m a 系 统资源分配算法没有考虑在实际的o f d m a 系统中的整数比特限制，也没用考虑非 实时业务用户问速率的比例公平性。g u a n d i n gy u 等人瞄2 1 提出了一种基于混合业务 的自适应子载波和比特分配算法，有效的折衷了实时业务用户和非实时业务用户 间的资源利用，但是m a 资源分配算法的效率很低，r a 资源分配采用的是贪婪算 法，虽然可以获得最优解，但是需要较长的迭代时间。w a n g 等人心朝提出的r a 资源 分配算法可以灵活的将子载波和功率分配给具有比例速率要求的非实时业务用 户，并且算法的复杂度不高，但是它采用无限粒度的单纯注水算法进行比特和功 率的分配，因此不符合实际系统的要求。另外，以上提到的几种基于混合业务的 资源分配算法他q 2 现都未考虑自适应调制。 1 2 2 多小区干扰协调 在3 g p pl t e 和w i m a x 标准h h 羽中，解决i c i 的方法有三种： ( 1 ) 小区间干扰随机化： ( 2 ) 小区间干扰消除； ( 3 ) 小区间干扰协调避免。 小区间干扰随机化旨在随机化干扰信号，从而使终端可以依赖处理增益对干 扰进行抑制。随机化方案并没有降低平均干扰级别，因此未能提高小区边缘用户 的性能。小区间干扰消除是通过使用多天线的空间处理或者干扰检n 减法以抑制 接收端的干扰。干扰消除技术的运算复杂度高且需要特定的接收机性能，而且仅 有一小部分的干扰可以在限制信号强度增益的情况下被有效的消除。另外，一些 用户可能仅受到微弱的干扰，这种情况下用运算复杂度高的干扰消除技术就很不 高效了。小区间干扰协调避免技术依赖于对数据传输的调度，即把时间和频率资 源以一种小区问协调的方式在网络用户间分配，这是现在普遍采用的解决i c i 的方 法。 频率复用因子( f i e q u e n c y r e u s ef a c t o r , f r f ) 为l 的全频率复用( u n i v e r s a l f i e q u e n c yr e u s e ，u f r ) 7 ) 案池们是使所有小区复用同一频带，这样每个小区就能得到 更多的频率资源，但大多数小区用户都会受到严重的i c i ，尤其是靠近小区边缘的 用户，从而使系统性能变差。解决这个问题的一般方法便是增大簇，也就是减小 蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调 频率复用因子，例如使f r f = l n 就是所说的( h a r df r e q u e n c yr e u s e ，h f r ) 方案，这 里的n 是指簇的大小。方案中，将系统的整个可用频带划分为若干个相互正交的 子带，并给相邻小区分配不同的予带。h f r 方案可以有效的减小i c i ，而缺点是每 个小区最多只能使用整个系统频带的1 n 。为了在接近u f r 方案的频谱利用率的 同时具有h f r 方案的小区边缘性能，有文献陋剐叫矧提出了一些解决方案。文献 【2 5 - 【2 7 】提出的软频率复用( s 0 f 【f r e q u e n c yr e u s e ，s f r ) 方案中，相邻小区的小区边缘 用户( c e l l e d g eu s e r s ，c e l l ) 使用的频带是相互正交的，但小区中心用户( c e l l c e n t r e u s e r s ，c c u ) 可以使用整个频带，且基站在不同子信道上的发送功率是被限定的： 小区边缘用户以高功率发射，小区中心用户以低功率发射。和u f r 方案相同，文 献 2 8 】提出的递增频率复用( i n c r e m e n t a lf r e q u e n c yr e u s e ，i f r ) 方案的f r f 也为l ，但 相邻小区分配资源的起始点是不重叠的，且一般取可用频带的毗i = o ，l ，2 ，n 1 等 分点。s f r 方案和i f r 方案都在保证频谱利用率的条件下减小了i c i ，但是，s f r 方案只有在用某些边界划分c c u s 和c e u s 时才能获得高的系统容量，而且也难以 保证小区边缘用户性能；i f r 方案也只有当系统的负载量较低时才能获得比u f r 方案更好的性能。基于此，文献【2 9 】提出了增强的部分频率复用( e n h a n c e df r a c t i o n a l f r e q u e n c yr e u s e ，e f f r ) 方案，首先为每个小区定义了系统可用频带的一部分作为主 要段，然后在将主要段进一步划分成r e u s e 3 部分和r e u s e 1 部分的基础上定义了次 要段。另外，方案中还结合了分布式无线资源管理。e e f r 方案克服了s f r 方案 和i f r 方案所具有的局限性，提高了系统容量的同时也提高了小区边缘用户性能。 但是，e f f r 方案是一个静态方案，在实际的小区负载动态变化的情况下很难获得 好的系统性能。 另外，也有很多文献给出了加权总速率最大化问题阳阳的模型，但是他们都 没有针对如何选择和更新用户权重提出相应的算法。 1 3 1 主要贡献 1 3 论文贡献和结构 本文的主要贡献有以下两个方面： l 、对基于混合业务的o f d m a 系统中资源分配算法的研究 在对基于o f d m a 的单小区资源分配问题的研究背景和研究现状分析的基础 上，提出了一种基于折衷因子的次优资源分配( s u b o p t i m a lr e s o u r c ea l l o c a t i o nb a s e d o nt r a d e o f f f a c t o r , s r a t f ) 算法。在实时业务用户资源分配方面，对g u a n d i n gy u 等 人瞄1 提出的m a 资源分配算法进行了研究，并针对其中存在的效率低的问题做出 了改进；在非实时业务用户资源分配方面，将贪婪算法和注水算法有效的结合在 一起，弥补了w a n g 等人口加采用的单纯注水算法所具有的无线粒度的缺点。最后， 第1 章绪论 为了实现自适应调制，提出了一种比特调整和优化( b i ta d j u s t m e n ta n do p t i m i z a t i o n , b a o ) 算法。 2 、对基于o f d m a 的蜂窝网络中的干扰协调方案的研究 在这部分内容中，首先介绍了现有文献中提出的一些经典的频率复用方案， 如s f r 方案陶q 2 、i f r 方案汹1 和e f f r 方案口们。经过研究和分析发现，这些方案 都具有对小区负载分布的变化无自适应性和资源分配灵活性不够等问题，因而无 法在实际应用中获得好的系统性能。针对此，本文提出了一种新的半静态的部分 频率复用( s e m i s t a t i cf r a c t i o n a l1 6 r e q u e n c yr e u s e ，s f f r ) 方案。方案中，引入了干扰阻 断集合的概念。而且，为了实现将可用频谱根据小区负载情况进行动态的划分， 建模了一个局部加权总速率最大化问题，并介绍了一种选择和更新用户权重的方 法。另外，为了更好的利用多用户分集增益，s f f r 方案是根据用户的q o s 要求和 收集的c q i 进行资源分配的。最后，简单的功率控制也被引入以进一步提高系统 的边缘用户性能。 1 3 2 组织结构 本文的内容共分五章，以下对各章的内容做简要介绍： 第一章绪论部分首先介绍了本文的研究背景，接着分别总结了o f d m a 系统 中的资源分配问题和基于o f d m a 的蜂窝网络中的干扰协调问题的研究现状，最 后概述了本文的主要贡献和组织结构。 第二章理论基础部分首先介绍了无线通信的基本原理，包括蜂窝的概念和频 率复用的概念，接着介绍了本文的信道模型：大尺度衰落模型和小尺度衰落模型， 最后在介绍o f d m 基本原理和特点的基础上介绍了o f d m a 系统。 第三章首先介绍了o f d m a 系统的自适应子载波和比特分配模型，然后对所 要求解的资源分配问题进行了描述，最后针对以往算法存在的问题提出了改进算 法，即基于折衷因子的次优资源分配( s r a t f ) 算法，并通过仿真验证了该算法的性 能。 第四章首先介绍了考虑的上行蜂窝系统模型，然后在对现有的一些经典的静 态频率复用方案( 如s f r 方案幢司吖2 7 1 、i f r 方案啪3 和e f f r 方案啪1 ) 研究和分析的 基础上，结合本章考虑的小区用户非均匀分布的场景，提出了一种新的半静态的 部分频率复用( s f f r ) 方案，最后通过仿真中与e f f r 方案的比较说明了提出的 s f f r 方案在性能上的优越性。 第五章对本文所做的工作进行了总结，并提出了需要进一步研究的问题。 6 蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调 第2 章理论基础 第二章理论基础 弟一早璀下匕荃们函 本章首先介绍了蜂窝无线通信系统、小区间干扰( i c i ) 和频率复用技术的基本概 念，然后介绍了无线信道模型，包括大尺度衰落模型和小尺度衰落模型，最后介 绍了o f d m 技术的基本原理和特点，并在此基础上介绍了本文所考虑的o f d m a 多址技术。 2 1 1 蜂窝的概念 2 1 无线通信的基本原理 早期的移动通信系统是使用安装在高塔上的、单个的大功率发射机来获得一 个大面积的覆盖范围，并且采用高架天线把信号发送到所有的用户。这种系统的 特点是每个发射机的覆盖区域很大( 半径可达几千米) ，但是用户不能重复使用相 同的频率，否则会产生干扰，因此它能同时提供给每个用户使用的信道数极为有 限，远远满足不了用户迅速增长的业务需求。例如，二十世纪七十年代的贝尔移 动通信系统最多能支持1 0 0 0 平方英里内的1 2 个同时呼叫。 蜂窝的概念b l 陋1 是在上个世纪六、七十年代由贝尔实验室提出来的n 】_ 【刭，它是 解决频率不足和用户容量问题的一个重大突破，且无需在技术上大范围的修改传 统的移动通信系统。其基本思想是把整个服务区域划分成若干个较小的区域，称 之为小区，且各小区均使用小功率的发射机( 基站) 进行覆盖，这是一个系统级 的概念。蜂窝移动通信系统的性能依赖于整个服务区域内信道的智能分配和复用。 一方面，通过给相邻基站分配不同的信道组，可以使得基站之间以及它们服务的 移动用户之间的干扰大大减小；另一方面，只要基站间的同频干扰( c c i ) 低于可接 受的水平，则可用信道能够在系统的整个覆盖范围内尽可能的复用，以提高系统 的频率利用率。此外，如果某个区域请求的服务量增大，则可以增加基站的数目， 同时还可以使每个基站的发送功率相应减小以避免产生大的c c i ，从而便可以在总 可用频谱固定的情况下提供额外的容量。蜂窝系统还允许一个国家或一块大陆内 的每个移动终端都被做成使用同样的一组信道，从而这些终端便可在该区域内的 任何地方使用。 实际中，每个小区的无线覆盖范围决定于场强测量或传播预测模型，是一个 不规则的形状。为了便于系统设计，需要用一个规则的形状来表示小区的覆盖范 围。总共有四种几何形状可供选择：圆形、正方形、等边三角形和正六边形。因 为全向基站天线和自由空间传播的辐射模式都是圆形的，因此很容易想到用圆来 表示小区的覆盖形状。但是，这样一来相邻小区的覆盖范围之间就会有重叠或间 8 蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调 隙，因此只有后三种形状可以使用。小区设计的目标之一就是能为覆盖区域内信 号最弱的用户服务，最典型的便是位于小区边缘区域的用户。如果多边形的中心 与边界上最远点之间的距离是确定的，那么正六边形在后三中形状中具有最大的 面积，因此，如果用它作为小区覆盖模型，则可用最少的小区数覆盖整个区域； 而且，正六边形在后三中形状中最接近于理想的圆形。因此，正六边形形状的小 区被广泛接受。同时，由于许多正六边形构成的网络形同蜂窝，因此把这种移动 通信系统称为蜂窝移动通信系统。在实际中，小区覆盖形状就是决定于这样一个 轮廓线，在这条线上，某一给定的发射机能成功的为所有的用户服务。另外，用 正六边形模拟小区覆盖范围时，基站可以安装在小区的中心，称之为中心激励小 区，也可以安装在小区六个顶点中的三个上，称之为顶点激励小区。通常情况下， 全向天线用于中心激励小区，扇形天线用于顶点激励小区。 2 1 2 频率复用 把各个小区中在同一时刻使用相同频谱的用户之间产生的跨小区的相互干 扰，称之为同频干扰( c o c h a n n e li n t e r f e r e n c e ，c c i ) 或小区间干扰( i n t e r - c e l l i n t e r f e r e n c e ，i c i ) 珏1 。图2 1 中( a ) 和( b ) 分别显示了在有两个小区的蜂窝移动通信系统 的上行链路和下行链路上产生i c l 的原理。在图2 1 中，用户l 和用户2 分别位于 小区1 和小区2 ，接受小区1 的基站和小区2 的基站提供的服务。从图2 1 ( a ) 中可 以看到，如果用户l 和用户2 在同一时刻使用不同的频率进行上行传输，则不存 在i c i 。但是，如果用户1 和用户2 在同一时刻使用相同的频率，则用户1 上行传 输所发起的上行信号在传播到小区l 的基站的同时也传播到小区2 的基站，从而 对用户2 的上行传输造成干扰。图2 1 ( b ) 中产生i c i 的原理和图2 1 ( a ) 类似，不同 之处在于图2 1 ( b ) 是下行传输，因此干扰信号是从基站传播到用户。i c i 是蜂窝移 动通信系统中的一个亟待解决的问题，它严重影响着系统的性能，特别是对于远 离服务小区基站的c e u s ，i c i 会使其收到的服务质量明显变差，甚者无法接受服 务。 ( a ) 第2 章理论基础 9 ( b ) 图2 1 小区间干扰产生的原理图 ( a ) 上行链路；( b ) 下行链路 为系统中所有基站选择和分配信道组的设计过程称之为频率复用或频率规 划，相应的技术就叫做频率复用技术。”。它所做的工作就是让使用相同频谱的小区 之间的距离满足一定的要求( 称为同频小区间距离) ，从而将i c i 控制在允许的范 围以内。通常使用频率复用因子( f r f ) 来描述无线频谱被重复使用的程度，并且称 使用整个可用频谱的n ( f r 助1 n ) 个小区为一个簇或一个区群。考虑系统中共有 s 个可用信道，且这些信道在个小区间不重复的分配，若给每个小区都分配k 个 信道，则满足： s=kn(2-1) 这里的个小区就构成了一簇。如果一个簇在系统中被复制了m 次，则可用信道 总数c 为： c = 搬= 解 ( 2 - 2 ) c 可以作为蜂窝系统容量的一个度量，且系统的容量与簇在某一固定服务区域内 被复制的次数成正比。簇的大小体现了在保证令人满意的通信质量的前提下， 基站或移动台可以承受的i c i 。在小区数目保持不变的情况下，减小则意味着需 要更多的簇来覆盖给定区域，因此系统容量增大；反之，系统容量减小。另外， 越大意味着同频小区间相距得越远，越小则意味着同频小区间相距得越近。从 设计的观点来看，在保证i c i 被限制在可接受的范围以内时，值取得越小越好， 因为这样代表在给定的覆盖区域上频谱利用得越充分，获得的系统容量也越大。 对于正六边形形状的小区，一个中心小区有六个等距离的相邻小区，且该中 心小区的中心与它的各个相邻小区的中心之间连线的夹角都是6 0 度的倍数，冈此， 在进行小区规划时，簇的大小只能取一些特殊值阳3 。具体的说，必须满足： n = f 2 + + ，2 ，f ，= 0 1 ，2 ，( 2 3 ) 从式( 2 3 ) 可以看出，只可能取l ，3 ，4 ，7 ，9 。 图2 2 说明了频率复用的概念。图中，标有相同字母的小区使用相同的频率段， 蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调 簇的大小为7 ，相应的，f r f 为1 7 。 图2 2 蜂窝网络中频率复用的概念 为了更深的理解频率复用技术，这里举两个经典的频率复用方案的例子。在 全频率复厍j ( u f r ) 方案晗4 3 中( f r f 为1 ) ，系统中的所有小区都可使用全部的无线频 率资源，因而频谱利用率比较高，如图2 3 所示。但是小区用户受到的i c i 很大， 尤其是c e u s ，所受到的i c i 更大，严重地影响了通信质量。 图2 3 全频率复用方案 在f r f 为l 3 的硬频率复用( h f r ) 方案中，簇内相邻小区采用的频率不同， 因此可以大大降低小区用户承受的i c i ，但与此同时，每个小区最多只可以使用整 个频带的1 3 ，因而相对于u f r 方案来说，其频谱利用率也比较低，如图2 4 所示。 第2 章理论基础 图2 4 硬频率复用方案 2 2 信道模型 在理想的信道条件下，无线信号会沿着一条直线从发送端传播到接收端。然 而在实际的通信系统中，电磁波在传播的过程中会遭遇复杂的地物，产生大量的 反射、绕射和散射，尤其是在人口密集、建筑物林立的城市环境中。因此，一方 面接收信号的功率会随着发送端与接收端之间距离的增长而衰减，另一方面还会 由于在不同物体间的反射而产生多径效应，其中前者是由无线信道的大尺度衰落 造成的，后者是由无线信道的小尺度衰落造成的口1 。 2 2 1 大尺度衰落模型 无线信道的大尺度衰落包括路径损耗和阴影衰落两个部分，一般不随时间变 化，通常在小区规划等大规模布网时予以重点考虑。 基于理论及测试的传播模型指出，无论是室内还是室外无线信道，接收信号 的平均功率都随距离的增大呈对数衰减，一种通用的大尺度路径损耗模型口3 如下： 一一， p l ( d b ) = e l ( d o ) + 1 o nl o g ( - - - 等- ) ( 2 - 4 ) 口o 式中么为测试得到的近地参考距离，力为路径损耗指数，d 为发送端与接收端之间 的距离。行反映了路径损耗随距离增长的速率，其值的大小与地面特性和天线高度 有关，不同环境下刀的差异很大，如自由空间中门为2 ，普通市区蜂窝网络中”在 2 6 3 5 之间，而被建筑物阻挡时刀可达4 - - 6 。在实际应用中，人们针对不同环境 提出了许多基于实测数据的经验模型呤3 3 副，在本文的仿真中采用的就是文献1 3 5 】 中提出的指数路径损耗模型。 2 2 2 小尺度衰落模型 小尺度衰落是由多条信号路径的相长干扰和相消干扰造成的，时变性是其重 蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调 要特性，因而它与实时的资源分配和调度等密切相关。影响小尺度衰落的因素有 很多，如多径传播状况、移动台的运动速度、环境物体的运动速度以及传输带宽 等。 可以根据发送信号特性和信道特性对小尺度衰落进行分类，如基于多径时延 扩展可以将其分为平坦衰落和频率选择性衰落，基于多普勒效应可以将其分为快 衰落和慢衰落。 多径传播会引起信号在时间上的扩展，这就是时延扩展。时延扩展有可能使 得接收信号中的一个符号扩展到其他符号中去，从而引起符号间干扰( i n t e rs y m b o l i n t e r f e r e n c e ，i s i ) 。设f 一为信道的最大多径时延扩展，则前一个符号的干扰只存在 于【o ，f 一】，为了克服i s i ，符号周期疋需远远大于_ f 一。相干带宽e 是与时延扩展 相关的一个频域上的重要概念，它近似为f 一的倒数，即e = 1 r 嘲。根据发射信 号带宽b 。和忍的大小关系，将信道分成频率选择性衰落信道( b ， 位) 和平坦衰落 信道(b t ) 和慢衰落信道( i i ) 。 瑞；刚( r a y l e i g h ) 分布是用于描述平坦衰落或独立多径分量情况下接收信号包络 统计特性的一种典型模型1 ： p p ) =孝唧( - 专) 邮，p 6 ， 0 ( r 0 ) 其中盯2 是包络检波之前接收信号包络的时间平均功率。 另一种比较常用的描述小尺度衰落的模型是莱斯( r i c e a n ) 分布1 ： 第2 章理论基础 肿，： 素e 坤( _ 警厶c 纠c 川 。， 陆7 ， 1 0 ( 厂 o ) 其中么是主信号幅度的峰值，厶( ) 是0 阶第一类修正贝塞尔函数。如果发射机和 接收机之问的多径传播中存在一个主要的静态信号( 非衰落) 分量，还存在视距 传播路径，则小尺度衰落的包络统计特性服从r i c e a n 分布。在这种情况下，从不 同角度随机到达的所有多径分量都叠加在主要的静态信号上，当主信号减弱时， 混合信号的分布就转化为r a y l e i g h 分布，因此可以说r a y l e i g h 模型是r i c e a n 模型 的一种特殊形式。r i c e a n 模型主要用来对链路间存在信道条件很好的直达径的情 况进行建模。在本文的仿真中，采用r a y l e i g h 分布来描述无线信道的小尺度衰落。 2 3 1o f d m 技术 2 3o f d m a 技术 o f d m 是一种特殊的多载波调制方式，它的基本思想是将系统的整个可用频 带划分成若干个相互正交的带宽较窄的子载波，使得无线信号在每个子载波上近 似经历平坦衰落，从而可以有效的抵抗频率选择性衰落。同时，通过添加合适长 度的循环前缀( c y c l i cp r e f i x ，c p ) 可以最大限度的消除由多径效应引起的i s i 和子载 波间干扰( i n t e rc a r r i e ri n t e r f e r e n c e ，i c i ) 。o f d m 系统的原理框图嘶3 如图2 5 所示。 l o f d m 变换 i r 一 r 一一一一一一一一一一一一一，l t - j 一个o f d m 符号内包含多个经过p s k 或q a m 调制的子载波。设n 表示子载 波数，t 表示o f d m 符号周期，以，玎= 0 , 1 ，2 ，n 一1 表示分配到每个子载波上的数 据符号，六表示第n 个子载波的载波频率，r e c t ( t ) = l ，h t 2 为矩形函数，则从 f = ，。开始的o f d m 信号可以表示为： 即) ： r e i 萎以膨甜。一一圭) e x p u 2 矾( f a 叶 gg ，+ 丁 ( 2 - 8 ) 1 0 t l + r 蜂窝网络中的资源分配和小区间干扰协调 将待传输的比特加载到各个子载波上的过程，也就是通过某种调制模式将它们映 射为不同子载波的幅度和相位的过程，因此通常采用复等效基带信号来表示 o f d m 信号： s ( f ) ：i 篓d r e c t ( t - t , - ；) e x p j 2 n 手( r i ) 】，j + 丁 【0 t t ，+ 丁 在发送端可以通过逆离散傅立叶变换( i d f t ) 来实现o f d m ，= k t n ，k = 0 , 1 ，2 ，n 一1 ，则式( 2 9 ) 变为： 轳s c 务篓以e 轴2 万旁k n ，o k _ n - 1 ( 2 9 ) 调制m 1 ，令 ( 2 - l o ) 相反的，在接收端进行一下离散傅立叶变换( d f t ) 即可实现o f d m 解调： 以= 芝 一万司k n s k expj2，0娜n-1k=o ( 2 - 1 1 ) 以= 一万司， s 刀 ( 2 - l1