（通信与信息系统专业论文）ofdma下行混合业务资源分配算法研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 人们对服务质量和传输速率需求的日益提高，对无线通信系统的性能提出了越来 越高的要求。因此，如何在资源有限的条件下，尽可能多的支持用户数据业务的q o s 需求，一直是无线通信技术研究中的一个热点。然而，在已有的研究中关注最多的是 系统资源单个方面的利用率问题，很少涉及系统的能量和频谱效率的平衡问题。随着 节能以及环境保护问题受到越来越多的重视，在绿色通信研究中更加应该关注如何提 高系统能量利用率的问题。为此，本文深入研究探讨了满足混合业务q o s 需求的 o f d m a 系统下行资源分配问题。 首先，本文分析了课题的研究背景及国内外研究现状。简单介绍了o f d m a 基本原 理以及无线信道特性，数据业务的q o s 及其数学模型，详细定义了课题的基本假设条件 及资源分配一般数学模型，并给出了一些典型的性能评估指标，为后续的内容奠定了 基础。 然后，从资源指派的角度研究了o f d m a 系统的资源分配问题。分析了速率自适应 准则下的三种典型即时分配算法和一种遍历分配算法，并做了仿真对比分析。分析了 余量自适应准则下的一种最优分配算法w o n g 算法和一种次优分配算法m p d f 算法。基 于被证明的性质，实现了单用户最小化功率分配的f o m p a 算法，在其基础上构成了一 种新的次优分配算法m g f 算法，并对m p d f 和m g f 算法进行了详细的仿真对比分析。 最后，从跨层联合设计的角度研究了o f d m a 系统的资源分配问题。分析了用户数 据队列稳定性的相关问题，重点分析了三种单载波t h r o u g h p u t o p t i m a l 分配算法，将其 扩展到o f d m a 系统，并进行了详细的仿真分析。分析了满足混合业务q o s 需求的资源 分配问题，将混合业务的分配建模成能量效率最大化的分配问题，目标是使系统的频 谱效率和能量效率达到最优点。基于总功率的约束限制，本文将m g f 算法改进形成了 m m g f 算法，使其能够应用于满足业务的最低保证速率要求的分配。在r a 和m a 准则 等相关算法的基础上，构成了一种满足混合业务q o s 需求的b e e s e 分配算法，并对其 性能进行了仿真验证。 关键词：资源分配：正交频分复用多址：频率选择性；服务品质；混合业务 a b s t r a c t w i t ht h ei n c r e a s i n g l yd e m a n do fq o sa n dd a t at r a n s m i s s i o nr a t e ，t h e r ew i l lb ch i g h e r r e q u i r e m e n t so fp e r f o r m a n c eo fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e mi nt h ef u t u r e a n d ，i th a s b e e nah o tt o p i ci nt h es t u d yo fw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e mt h a th o wt os u p p o r tu s e l s q o sr e q u i r e m e n t sa sm u c ha sp o s s i b l ew i t hl i m i t e dr e s o l r c e s u n f o r t u n a t e l y , o n l yo n ep a r t o fr e s o u r c eu s e de f f i c i e n c yi sc o n c e r n e di nm o s to ft h ee x i s t i n gr e s e a r c h e s ，w h i l eh o wt o b a l a n c et h ee n e r g ya n ds p e c t r u me f f i c i e n c yi sr a r e l yi n v o l v e d h o w e v e r , a sm o r ea n dm o r e i m p o r t a n c eo fe n e r g ys a v i n ga n de n v i r o n m e n t a lp r o t e c t i o n ，i ts h o u l d b et h ef o c u so fa t t e n t i o n t h a th o wt oi m p r o v et h ee n e r g ye f f i c i e n c yi nf u t u r er e s e a r c h c o n s e q u e n t l y , t h er e s o u r c e a l l o c a t i o na l g o r i t h mi nd o w n l i n ko fo f d m as y s t e m ，w h i c hc a nm e e tt h eq o sr e q u i r e m e n t s o fh e t e r o g e n e o u st r a f f i c ，i si n v e s t i g a t e dc o m p r e h e n s i v e l yi nt h i st h e s i s f i r s t l y , t h eb a c k g r o u n da n ds t a t u so ft h i st o p i cr e s e a r c ha r ea n a l y z e d , a n dt h eb a s i c p r i n c i p l eo fo f d m a ，c h a r a c t e r i s t i c so f t h ew i r e l e s sc h a n n e l ，q o sa n dm a t h e m a t i c a lm o d e l o fu s e r ，sd a t aa r ea l s oi n 仃o d u c e d b e s i d e s ，t h eb a s i ca s s u m p t i o na n dg e n e r a lm a t h e m a t i c a l m o d e lo ft h er e s o u r c ea l l o c a t i o ni nt h i st o p i cr e s e a r c hi sd e t a i l e d ，a sw e l la ss o m et y p i c a l m e t h o dt oe v a l u a t et h es y s t 锄p e r f o r m a n c e ，w h i c hl a yt h ef o u n d a t i o nf o rs u b s e q u e n t d i s c u s s i o n s e c o n d l y , t h ea d a p t i v er e s o u r c ea s s i g n m e n ti ss t u d i e di nd o w n l i n ko fo f d m a s y s t e m t h r e ei n s t a n t a n e o u sa n do n ee r g o d i ca l g o r i t h m su n d e rr a t ea d a p t i v e ( r a ) r u l ea r ea n a l y z e d a n dc o m p a r e db ys u m e r i c a ls i m u l a t i o n a n dt h e n ，o n eo p t i m a l ( w o n g ) a n do n en e a r - o p t i m a l ( m p d f ) a l g o r i t h m su n d e rm a r g i na d a p t i v e ( v i a ) r u l ea r ea n a l y z e dt o o an e w n e a r - o p t i m a l a l g o r i t h mc a l l i n gm a x g n r f i r s t ( m g f ) o f m u l t i - u s e ro f d mi sp r o p o s e d , w h i c hi so nt h e b a s i so ft h ef a s t o p t i m a l m i n i m u m p o w e r - a l l o c a t i o n ( f o m p a ) o fs i n g l e u s e ro f d m t h a t i sa l s op r o p o s e di nt h i st h e s i s i nt h es a r n ew a y , m p d fa n dm g f a r ec o m p a r e db yn u m e r i c a l s i m u l a t i o n f i n a l l y , c r o s s 1 a y e rd e s i g no fa d a p t i v er c s o u r c ca l l o c a t i o n i nd o w n l i n ko fo f d m a s y s t e m i sc o n s i d e r e d t o h i g h l i g h t t h eq u e u es t a t u si n f o r m a t i o n ( q s d ，j o i n t q u e u e a n d c h a n n e la w a r ea d a p t i v es u b c a r r i e ra s s i g n m e n ta l g o r i t h m sa r es t u d i e d a n dt h r e e t h r o u g h p u t o p t i m a la l g o r i t h m so fs i n g l e c a l t i a s y s t e m a r ec o n c c , t n 戈l , e x t e n d e dt ot h e o f d m as y s t e ma n dc o m p a r e db yn u m e r i c a ls i m u l a t i o n a n dt h e n ，t h ep r o b l e mo fr e s o u r c e a l l o c a t i o nm e e t i n gt h eq o sr e q u i r e m e n t so fu s e r si no f d m as y s t e mi sd i s c u s s e d o nt h e b a s i so ft r a n s f o r m i n gt h eq s ii n t ot h em i n i m u mg u a r a n t e e dr a t e ，i ti sm o d e l e dt om a x i m i z e 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 i i 页 v i i i _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - - _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ _ t h ee n e r g ye f f i c i e n c yf o rh e t e r o g e n e o u st r a f f i c st og e tt h eo p t i m a lp o i n to ft h ee n e r g y e f f i c i e n c ya n ds p e c t r u me f f i c i e n c y b e c a u s eo f t h el i m i t e dt o t a lp o w e r , t h em g fa l g o r i t h mo f m ar u l ea f o r e m e n t i o n e dn e e dt ob em o d i f i e dt of u l f i l lt h em i n i m u mg u a r a n t e e dr a t eo fa l l l ：i s c r s a n dt h em o d i f i e da l g o r i t h mi sc a l l e dm o d i f i e d m g f ( m m g f ) i nt h i st h e s i s o nt h e b a s i so fm m g f , c i ，w a t e r f i l l i n ga n db s a aa l g o r i t h m s ，t h ea l g o r i t h mw h i c hi sc a l l e d b a l a n c i n g e n e r g y - e f f i c i e n c ya n ds p e c t r u m - e f f i c i e n c y ( b e e s e ) i sp r o p o s e dt om e e tt h e q o so fh e t e r o g e n e o u st r a f f i c sf o ra 1 1u s e r si nd o w n l i n ko fo f d m as y s t e ma n dv e r i f i e dl a t e r b yn u m e r i c a ls i m u l a t i o n k e yw o r d s ：r e s o u r c ea l l o c a t i o n ，o f d m a ，f r e q u e n c ys e l e c t i v e ，q o s ，h e t e r o g e n e o u s 乃翟f f i c 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 1 1 课题研究背景及意义 第1 章绪论 随着人们对移动数据业务传输速率和业务多样性的需求逐渐增强，有限的无线资 源与各种层出不穷的移动数据业务的需求之间的矛盾日益突出。面对这一棘手的矛盾， 正交频分复用( 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 e x i n g ，o f d m ) 作为一种能够支 持高速数据传输、有效对抗多径干扰以及大幅提高频谱利用率的传输技术，已经成为 许多下一代无线宽带通信协议标准首选的物理层技术。 i e e e 的w i m a x 和3 g p p 的l t e l t e a 协议标准均采用了正交频分复用多址 ( 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 e x i n g ，o f d m a ) 技术作为其物理层技术。这也 将系统的资源维度从时域扩展到了频域，如果再结合m i m o ( m u l t i i n p u t m u l t i o u t p u t ) 技术，则还要扩展到空域。当然，系统资源维度的扩展使得系统资源的分配也更加的 灵活，系统也就相应的拥有了更多的技术提升潜力。但是，在系统灵活性增加的同时 也给系统的资源管理带来了巨大的挑战，即能否对系统的有限资源进行有效合理的管 理的问题。这就好比：“传统的2 g 3 g 系统就像个傻瓜相机，即使不会照相的人也能照 出差强人意的照片。但是b 3 g 4 g 系统则更像个专业手调相机，会用的人会照出比傻瓜 机好得多的效果，但不会用的人照出的照片可能还不如傻瓜机【l p 。 由此可见，自适应的无线资源管理是o f d m a 系统能否充分发挥其技术优势的关键 技术之一。而能否进行合理有效的资源管理则完全取决于分配调度算法所能够实现的 优化性能，当然，算法的计算复杂度也必须要在系统能够接受的范围之内。简而言之， 在o f d m a 系统中，一个优秀的分配调度算法首先是必须能够为每个用户选择合适的时 隙、频谱、功率，编码以及m i m o 的格式，使得系统能够尽量满足每个用户的数据业 务需求，其次还要考虑算法能否在合理的时间内得到有效的执行，即算法的计算度要 尽可能的低。显然，如果此时采用完全优化的算法则复杂度过高，而采用次优的算法 则难免又会降低系统实现的性能。 因此，满足多用户、多业务的不同需求的高性能、低计算复杂度的无线资源管理 技术是采用o f d m a 技术的下一代无线宽带通信系统研究所面临的一大挑战，也是重要 的优化方向之一【2 】。 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 i i _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ - _ _ _ _ - _ 一 1 2 国内外研究现状分析 由于无线信道具有频率选择性和时变性，因此在o f d m a 系统中的无线资源管理 ( r a d i or e s o u r c em a n a g e r ，r r m ) 技术就是要在系统有限的资源中充分挖掘这两种特 性所带来的多用户和多载波增益，实现系统的高性能以支持更多数据业务的通信。而 o f d m a 系统资源有时间、频谱、功率、码字和空域五个维度，资源分配的优化目标不 仅是要提高系统资源的利用率以容纳更多的用户，同时还要兼顾用户之间的公平性和 用户数据业务的基本q o s 需求。除此之外，还要避免小区间的干扰以提高网络的整体性 能，特别是在上行传输时。 由此可见，o f d m a 系统的资源分配算法需要考虑的关键因素很多，为了实现不同 的优化目标，算法设计就要涉及到对这些因素如何进行协调的问题。因此，本节简单 的总结了o f d m a 资源分配算法的主要研究方向及其已有的研究成果。o f d m a 系统资 源分配基本原理图如图1 1 所示。 图】1o f d m a 系统资源分配基本原理图 1 2 1 单小区o f d m a 系统的资源分配 单小区资源分配算法基本都是集中式分配，即不管是上行还是下行传输，资源的 分配管理都是由基站完成的。而且，与传统的单载波多用户系统相比，o f d m a 系统资 源分配不仅要进行多用户在时间上的调度( s c h e d u l i n g ) ，还要在单个传输时隙完成多 个用户的数据到系统资源块的指派( a s s i g n m e n t ) 。因此，o f d m a 系统资源分配可以 分为三种基本框架结构，即只有资源指派的分配、调度和资源指派分开设计的分配以 及跨层联合设计的分配。 1 2 1 1 只有资源指派的分配 此时认为所有用户在每个分配时隙都可以平等的使用所有的系统资源。而资源分 配算法的设计主要是要充分利用用户信道衰落的独立性，尽量将子载波分配给信道状 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 态较好的用户，以此提高系统的容量，并且还要同时兼顾用户之间的公平性。 此类问题一般都建模成带约束条件的混合优化问题，且是一个非多项式难 ( n p h a r d ) 问题。因此，很难获得最优解的多项式时间算法，一般都是通过一定的假 设条件简化寻求次优解及其算法。 按优化分配目标的不同可以分为速率自适应( r a t ea d a p t i v e ，r a ) 分配和余量自 适应( m a r g i n a d a p t i v e ，m a ) 分配两种准则： 1 )r a 准则的分配：r a 准则是指在满足用户一定的公平性情况下最大化系统 的吞吐率。且次优分配中以分步式为主，如文献 3 1 4 1 的研究，都是先在等 功率情况下进行子载波的分配，获得一个初步的公平性，然后再进行功率 的分配，进一步调整用户之间的速率公平性。 2 )m a 准则的分配：m a 准则是指在满足用户固定速率要求的情况下最小化系 统的传输功率。如文献 5 3 1 6 1 的研究，文献 5 】中的算法首先是按单用户最小 化功率的算法给每个用户分配子载波和功率，然后再调整有冲突的子载波； 文献 6 】是一种贪婪算法，每次只有一个用户得到一个子载波的分配，即选 择使总功率最小的匹配完成分配。 1 2 1 2 调度和资源指派分开设计的分配 此时，首先是通过调度算法让部分用户在一定的时间窗口内获得使用资源的优先 权限，有时甚至还需要确定其所需的子载波数和待传输的数据量。然后将这些用户与 子载波建模成二分匹配问题，应用匈牙利算法或者如前述的资源指派算法求解最优解。 如文献【7 】的研究，即是先确定部分用户在接下来的时间帧( f r a m e ) 内拥有使用资源的 权限，然后再在每个传输时隙进行资源的指派。但是，有别于常规的固定时间帧长度 的分配，文献 7 】的研究创新性的提出了动态变化且最小化时间帧长度的分配。 此类分配虽然可以简化系统设计，但没有充分考虑分层独立优化对系统整体性能 的影响，从系统和用户的整体角度来看，获得的不一定都是较理想的性能。 1 2 1 3 跨层联合设计的分配 此时，分配要联合考虑用户的信道状态信息和用户数据的状态信息以及q o s 需求， 通过一定的分配规则计算各个用户获得使用资源权限的先后顺序，再结合资源指派的 相关算法完成分配。根据分配的用户业务类型不同，大致可以分为以下三种类型t 1 ) 仅考虑非实时业务的分配：如文献【8 】所做的研究工作，其将p f 算法扩展到 多载波多用户系统中，且在一定的时间窗口内能够满足用户的一定公平性。 2 ) 仅考虑实时业务的分配：如文献 9 提出的m d u ( m a xd d a yu t i l i t y ) 算法 联合考虑了用户的队列长度和信道状态信息，论文研究表明其在减少数据 平均时延方面具有显著的优势。 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页一- - i ii _ _ - _ i _ _ i 3 ) 考虑混合业务的分配：如文献 1 0 】研究的s w t b ( s u mw a i t i n g t i m eb a s e d ) 算法，通过等待时延来决定用户使用资源的权限，论文研究表明其比 m w l d f 更能够满足实时和非实时用户的数据要求。 1 2 2多小区o f d m a 系统的资源分配 多小区o f d m a 资源分配算法研究主要有分布式、集中式和半分布式三种方式，其 中分布式分配是其主流研究方向： 1 ) 分布式：如文献【1 1 】提出的即是一种基于基站的分布式算法，即资源分配 在各个小区独立进行。显然，此种方式易于与多小区间同频干扰抑制技术 相结合。 2 ) 集中式：文献【1 2 】提出了一种集中式的资源分配算法，在考虑所有用户速 率要求的前提下进行子载波和功率的分配。显然，此种方式算法计算复杂 度太高。 3 ) 半分布式：如文献【1 3 】中将子信道和功率的分配分开实现，在各个小区独立 完成子信道的分配，在相邻小区同频用户之间进行功率的分配。显然，这 是一个折中的方案，计算复杂度依然较高。 而o f d m a 系统的小区间同频干扰抑制技术主要有干扰随机化、干扰消除和干扰协 调三种方法，其中以干扰协调为主流研究方向： 1 )干扰随机化是指不降低干扰信号的能量，而是把干扰信号随机化为白噪声， 抑制小区间的干扰。如文献【1 4 】中的小区专属加扰和小区专属交织技术。 2 )干扰消除是指对干扰信号进行解调解码，利用接收机的处理增益消除干扰 信号分量。其主要方法有干扰抑制合并和基于交织多址的迭代干扰删除技 术。 3 )干扰协调是指小区间通过协调使得用户使用资源受到部分限制，其主要以 软频率复用技术为主流。如文献【1 5 】中的部分频率复用技术和文献 1 6 1 中的 频率复用分割技术等。 1 2 3 其他o f d m a 系统的资源分配 1 ) 文献 1 7 1 中研究了基于延迟的部分信道信息的分配问题。 2 ) 文献【1 8 】中研究了下行多用户m m o o f d m a 系统中的资源分配问题，提出 了联合波束成形和资源分配问题的解耦次优方案。 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 3 ) 文献 1 9 1 q b 研究了基于博弈论的资源分配和接入控制问题，并提出了一个 基于博弈论的自适应带宽分配和接入控制的算法。 基于上述研究现状分析可以看出，现有研究大多更侧重于系统资源单个方面利用 率作为优化目标，特别是频谱利用率。然而，随着绿色能源成为一种趋势，系统能量 利用率应该得到更多的重视。而且系统的能量消耗不仅只有传输消耗，还有传输环路 的固定能量损耗，并且系统能量效率与频谱效率的增长趋势也并不总是一致的【2 0 1 。 因此，本文认为在满足混合业务q o s 需求的同时如何平衡系统频谱效率和能量效率 的资源分配是有待研究的课题。 1 3 论文章节安排及其主要工作 本文共分为六个章节： 第2 章介绍了o f d m 基本原理以及其与f d m a 、t d m a 和c d m a 三种多址方式的 结合技术，从对比中阐述了o f d m a 的特征及其优势；对无线信道的特性 和自适应调制编码做了简单的概述：阐明了用户服务品质的概念和用户数 据业务的数学模型：详细定义了本文研究课题的基本假设条件及一般数学 模型，并列举了一些典型的性能评估检验技术指标。整章的目的是为后续 的讨论奠定基础。 第3 章研究了r a 准则子载波与功率的动态分配问题。首先简单分析了单用户情况 下的最大化速率分配问题及其典型的注水算法。然后重点分析了几种典型 的即时分配算法和一种遍历分配算法，并做了详细的仿真分析。 第4 章研究了m a 准则子载波与功率的动态分配问题。首先简单分析了单用户最 小化功率分配问题，并构成了一种最优分配算法f o m p a 算法。然后重点分 析了一种最优和一种次优分配算法，在f o m p a 算法的基础上构成了一种新 的多用户m a 准则分配m g f 算法，并对m g f 和m p d f 算法做了详细的仿真 分析。 第5 章分析了用户数据队列稳定性的相关问题。重点分析了三种单载波 t h r o u g h o p t i m a l 分配算法在保持用户数据缓存队列长度公平性上的特点， 将其扩展到o f d m a 系统的动态子载波与功率的分配，并做了详细的仿真 分析。 第6 章研究了满足混合业务q o s 需求的分配问题。将混合业务的分配建模成能量 效率最大化分配问题，以使系统的能量效率和频谱效率达到最优点。基于 总功率的限制，首先对m g f 算法做了适当的改进，使其能够应用于满足业 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 务最低保证速率的分配。然后，在r a 和m a 准则等相关算法的基础上构成 了满足优化目标的b e e s e 算法，并做了详细的仿真分析。 最后总结了本文已完成的主要工作，并对未来的研究工作进行了展望。 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 第2 章o f d m a 系统相关知识 2 1o f d m a 基本特征 2 1 1o f d m a 基本原理 正交频分复用多址( o f d m a ) 是正交频分复用( o f d m ) 和频分复用多址( f d m a ) 的结合，即o f d m f d m a ，o f d m a 充分利用了两者的优点。 2 1 1 1o f d m 技术基本原理 o f d m 是一种特殊的多载波传输，其主要思想是：将系统带宽分成若干正交的子 信道，将高速数据流转换成并行的低速子数据流，然后采用离散傅立叶反变换将数据 调制到每个子信道上进行传输，在接收端再采用离散傅立叶变换解调。由于每个子信 道上的信号带宽小于信道的相干带宽，因此可以认为每个子信道经历了平坦衰落，从 而消除了符号间的干扰( i s i ) 。而且还在每个o f d m 符号结尾加上循环前缀，使得接收 端的信号在频域仍然能够保持正交性，以此消除了子载波之间的干扰( i c i ) 。其基本 结构框图如图2 1 所示。 叫嚣 出l 并一串 _ 1 变换 d f t 或 f f t 图2 - 1o f d m 基本结构框图【2 u 2 1 1 2o f d m 技术的优缺点 l 、o f d m 的主要优点【2 2 】： 1 )抗多径衰落能力强。由于o f d m 是多载波传输，是多个数据流并行传输， 因此成倍的扩展了数据的持续时间，可以有效地对抗多径效应所带来的码 间干扰( i s i ) 。并且在符号间插入了循环前缀，减少了子信道间的干扰( i c i ) 。 2 )频谱利用率高。因为o f d m 的子载波是正交重叠的，而不像传统的多载波 传输各个子载波间必须拥有保护间隔。 3 )抗频率选择性衰落和窄带干扰能力强。因为o f d m 可以采用自适应调制技 术使不同的子载波可以根据信道状态的不同使用不同的调制方式，以此提 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 高传输的速率。 4 )o f d m 技术的实现结构比较简单。因为随着数字信号处理技术的发展，f f t 可以很容易的实现信号的调制解调。 2 、o f d m 的主要缺点 1 )对子载波频率偏移和定时误差的敏感度较高。 2 ) o f d m 信号的峰值平均功率比( p ：a p r ) 较高。 2 1 1 3 o f d m 与多址接入技术的结合 o f d m 本身是一种调制技术，但它可以很容易地与多种多址接入技术相结合，为 多个用户同时提供接入服务。常用的多址接入方式有频分多址( f d m a ) 、时分多址 ( t d m a ) 和码分多址( c d m a ) ，o f d m 都可以与它们结合，分别构成o f d m f d m a 、 o f d m c d m a 和o f d m t d m a 三种技术。结构如图2 2 所示。 攀1f口 图2 - 2o f d m 与多址接入技术结合示意图 1 、o f d m f d m a o f d m f d m a 也被称为o f d m a 。其与传统的f d m a 相似的地方是通过为每个用户 提供一部分子载波来实现多个用户的同时接入。而不同之处在于o f d m a 采用的是 o f d m 调制技术，因此其不需要在各个用户频率之间采用保护间隔。 2 、o f d m c d m a o f d m 与c d m a 结合可以分为频域扩频和时域扩频。其中频域扩频称为 m c c d m a ( m u l t i c a r r i c rc d m a ) ，而时域扩频有两种不同的构成方法，即 m c d s c d m a ( m u l t i c a r r i e rd s - c d m a ) 和m t - c d m a ( m u l t i t o n ec d m a ) 。 1 )m c c d m a ：每个数据符号先经过与扩频序列相乘，然后将不同码片的信 号分别调制到不同的子载波上，若扩频序列长度为l ，信息符号则分别调 制到l 个子载波上。 2 )m c d s c d m a ：输入数据首先进行串并变换，然后再将各并行支路上的 数据分别用长度为l 的扩频码直接序列扩频，扩频后的信号再分别用各自 的载波调制。 3 )m t - c d m a ：输入数据首先经过串并变换，然后调制到不同的载波上，形 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 成o f d m 信号。假设o f d m 的符号周期为t s ，然后对o f d m 信号经过长度 为l 的扩频码扩频，则扩频后每个子载波的带宽扩展为u t s ，而相邻子载波 的间隔仍然保持以前的i t s 。 3 、o f d m t d m a 。 数据是按时隙为基本时间单位进行传输的，每个时隙的宽度等于几个o f d m 符号 的时间长度。用户可以根据各自的需求占用1 4 或多个时隙，且每个时隙只允许一个用 户占用所有的系统带宽，即该用户的数据可以在o f d m 的所有子载波上进行分配。 4 、三种多址方式的比较 与o f d m a 不同，m c c d m a 是依靠正交的扩频码来区分用户，但是在多径信道中 很容易失去码字间的正交性，因此，m c c d m a 需要复杂的均衡机制。而相比之间， o f d m a 系统是f d m a ，用户使用的是不同的子载波，加入循环前缀后其子载波间的正 交性基本不会受到影响。 o f d m t d m a 是在一个时隙内将所有子载波分配给一个用户使用，这会造成资源 的浪费，降低了系统的资源利用率。而o f d m a 则是以时频资源块的形式为用户分配资 源，这样可以根据用户需求灵活分配资源，以此提高系统的资源利用率。 综上所述，o f d m a 多址方式具有其它方式不可比拟的优越性，它将成为下一代 无线宽带通信系统中不可或缺的首选关键技术。 2 1 2 无线信道特性 无线移动信道与传统的有线信道有较大的差别，因为信息是通过电磁波在空间中 的传播来传递的。而电磁波在空间中的传播会受到空间中各种因素的影响，从简单的 视距传播，到遭遇各种复杂的地上物体，如建筑物、山脉等。而且移动台本身也在运 动，这会使得接收端的频率发生偏移，即产生多普勒效应。虽然电磁波传播形式具有 极大的随机性且难以分析，但是一般可以归为直射、折射、散射以及他们的组合。因 此，信号通过无线信道时会遭受各种形式的衰落的影响，一般来说接收信号的功率可 以表示为： p ( h ) - i h i 哪s ( d ) r ( d ) ( 2 i ) 其中d 表示的是移动台与基站的距离向量，i d i 表示移动台与基站的距离。由上式 可知，无线信道对信号的影响可以分为以下三种： 1 ) 路径损耗矧一：电磁波在自由空间传播的损耗，也称为大尺度衰落，其中刀 一般为3 4 ： 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 0 页 2 ) 阴影衰落s ( a ) ：由传播环境的地形起伏、建筑物和其它障碍物对地波的阻 塞或遮蔽而引发的衰落，被称作中等尺度衰落。 3 ) 多径衰落r ( a ) ：由于无线电波在空间传播会有反射、绕射和衍射等多条路 径，而经过多条路径到达接收端的信号会有不同的时延、衰减以及相位。 因此，当多条路径信号在接收端叠加合并时获得的是经过多径衰落的信号， 此种衰落被称为小尺度衰落。 2 1 3自适应调制编码 自适应调制编码( a d a p t i v em o d u l a t i o na n dc o d e ，a m c ) 是指根据信道的即时衰 减状态信息动态的调整各个子信道的调制方式以及前向纠错编码方式的技术。采用 a m c 的系统可以获得更高的频谱效率和容量。 a m c 的主要思想是：在预设的一定误比特率( b i te r r o rr a t i o ，b e r ) 性能的前提 下，根据无线通信环境和数据业务需求，通过动态的改变发送端的发送功率、波特率、 星座图的大小、编码方案、码率等，或者是综合改变前述的各种参数，选择恰当的传 输方式，以使系统能够得到较大的容量。 o f d m a 技术是下一代无线通信系统所采用的关键技术之一。将a m c 技术与 o f d m a 技术结合可以进一步提高系统的频谱利用率，并且还能够根据需要，灵活地改 善系统特定方面的性能。比如对传输速率要求较高的系统来说，可以尽可能地提高系 统的吞吐量；对传输质量要求较高的系统来说，可以最大限度的降低系统的误比特率。 因此，将a m c 应用于o f d m a 系统也是下一代无线宽带通信发展的必然趋势。 2 2 用户数据业务模型 2 2 1 服务品质概述 服务品质( q u a l i t yo fs e r v i c e ，q o s ) 是网络的一种传输质量保障机制，是用来解 决网络中业务的延迟、掉包和阻塞等问题的一种技术。因为资源总是有限的，所以只 要存在着资源共享的情况，就会出现q o s 的需求。而q o s 是相对业务而言的，即在保证 某类业务的q o s 的同时，可能就是在损害另外一些业务的q o s 。因此，从网络资源的规 划和分配角度来看，就是需要合理的分配资源以使尽可能多的业务的q o s 需求得到满 足。 对于网络中传输的数据业务来说，q o s 最重要参数主要有以下几个方面： 1 )最大时延( m a x i m u ml a t e n c y d e l a y ) ：表示的是数据包从发送端发出，到 接收端接收到所允许经历的最大时间。如果超出这个时间，数据包可能将 会被丢弃，或者其对于接收端来说已没有意义。 西南交通大学硕士研究生学位论文第11 页 2 )最大掉包率( m a x i m u md r o pr a t i o ) ：表示的是数据业务所允许超出最大时 延的数据包占总发送的数据包的最大比率。 3 )最低保证速率( m i n i m u mg u a r a n t e e dr a t e ) ：表示网络必须保证分配给数据 业务的资源所能够支持的最低速率。 2 2 2 数据业务的类型 根据对时延的敏感程度不同，用户数据业务大致可以分为实时业务和非实时业务 两大类，其详细的分类j j 己q o s 参数如表2 1 所示： 表2 - 1 业务类型及其q o s 需求 实时业务 非实时业务 固定速率业务可变速率业务速率限制业务b e 业务 参数 ( v o p 、交互)( 视频点播) ( f t p )( e - m a i l ) 传输时延最大时延极短最大时延较大不要求不要求 最低保证速率有有有无 数据包大小固定大小 可变 可变可变 2 2 3 数据业务的数学模型 根据理论分析的目的不同，结合实际数据业务的类型，数据业务的模型一般建模 成如下两种类型： l 、无限缓存队列模型 无限缓存队列( i n f i n i t e b u f f e r ) 模型是非实时业务数学模型，模型中假设业务都 拥有无限长的数据缓存队列，也即业务随时都有无穷多的数据在等待着传输。 2 、有限缓存队列模型 有限缓存队列( f i n i t e b u f f e r ) 模型是根据实际系统建立的数学模型，其既可以用 于实时业务也可以用于非实时业务。模型详细描述如下： 假设系统为每个业务建立了一个允许最大长度为( 单位可以是比特、字节或者 包等) 的缓存空间，且数据遵循先进先出( f i r s t i n p u t f i r s t o u t p u t ，f i f o ) 的原则，数 据到达过程假设是满足一定分布的随机过程a ( t ) 。如果在时刻t 业务的缓存队列长度为 l ( t ) ，且在时间段 f ，t + a t ) 业务获得的系统资源能够传输的数据量为r ( t ) ，那么在时 刻t + a t 业务的数据缓存队列长度为： l ( t + a t ) = m a x 酢) + 彳( f ) 一r ( f ) ，0 ( 2 2 ) 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 2 页 2 3 本文研究的基本条件及假设 2 3 1 基本场景的假设 在未来的b 3 g 4 g 系统( 如w i m a x 、l t e l t e a ) 中的拓扑结构主要有一点对多点 ( p o i n t - t o - m u l t i p o i n t ，p m p ) 和多点对多点( m u l t i p o i n t t o m u t i p o i n t ，m p m ，或者m e s h ) 2 粥。但是p m p 拓扑结构是网络结构的基本单元，因为它符合无线宽带传输的基本场景， 即多个用户由一个基站提供服务实现资源的共享。而更复杂的网络则由许多单个的 p m p 构成。因此，为了讨论的方便，本文的研究假设都基于单个的p m p 拓扑结构的场 景。 本文研究的系统基本场景假设如图2 3 所示。假设是一个单小区下行传输系统，系 统中只有一个基站，但拥有多个用户。且用户只能够与基站进行双向通信，整个通信 的协调由基站控制。且假设系统的时间是离散的时隙，用户的信道状态反馈信息是理 想的，系统的加性高斯白噪声( a d d i t i v ew h i t eg a u s s i a nn o i s e ，a w g n ) 在整个系统 是一致的。 图2 - 3p m p 基本传输场景 2 3 2 系统基本参数的定义 为了本文后续讨论的方便，本小节简单的总结了系统的基本参数的定义及其数学 表示，如下所示： 1 ) 口一表示系统频谱的总带宽( b a n d w i d t h ) ，单位是赫兹( h z ) ； 2 ) 一表示系统的总功率( e n e r g y ) ，单位是瓦( w ) ： 3 ) t s 一表示系统的离散时间，取整数t s = 0 ，1 ，2 ，： 4 ) 尺一表示系统中用户总数，且认为每个用户只有一种数据业务； 5 ) 七一表示系统中序号为k 的用户； 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 3 页 6 )一表示系统中子信道总数，一般取2 卅( m - 1 ，2 ，) ； 7 )万一表示系统中序号为刀的子信道： 8 ) n o 一表示系统a w g n 的功率谱密度，单位是瓦特每赫兹( w h z