智能天线系统中动态信道分配算法性能研究.doc

中国移动通信集团设计院有限公司第二十届新技术论坛 20141010中国移动通信集团设计院有限公司 第二十届新技术论坛 智能天线系统中动态信道分配算法性能研究 陕西分院 张宗晓摘要：在讨论了智能天线技术对动态信道分配算法性能影响的基础上，通过对智能天线系统下的动态信道分配算法进行仿真研究，与没有利用智能天线技术时的动态信道分配算法比较，两种情况在接收端误比特率的分析，说明采用智能天线技术时，能够在很大程度上改善系统在接收端的误比特率指标。关键字：智能天线；动态信道分配；误比特率The Research of Dynamic Channel Allocation Algorithm Performance in Smart Antenna SystemAbstract: In the discussion of smart antenna technology of dynamic channel allocation algorithm effect on the performance of basis, through the smart antenna system under dynamic channel allocation algorithm simulation research, compared to the simulation of dynamic channel allocation algorithm without the use of smart antenna technology, two cases in receiving end of the bit error rate analysis, indicating that the use of smart antenna technology can significantly improve the system at the receiving end of the bit error rate indicators.Key words: Smart antenna; Dynamic channel allocation; the bit error rate50 引言信道分配（dynamic channel allocation，DCA）技术作为一种有效提高系统频谱利用率，解决频谱资源紧张，改善系统容量的措施，得到众多研究者的普遍认可，近几年来，众多国内外学者进行了广泛深入的分析与研究，有基于图论模型的list- coloring算法1、CSGC 算法2、Local bargaining算法3、并行分配算法4；基于“热点小区”模型的DCA算法；基于神经网络技术的DCA算法5等。这些算法都能在一定程度上改善系统的容量。但是很少有分配算法结合智能天线技术，随着智能天线技术的发展与成熟，它在动态信道分配中的应用已经越来越有优势。相较与其它的DCA算法，智能天线系统可以实现同道在同小区的重用，其空域波束分配可以有效抑制同道干扰，信道分配可以充分结合其它信道资源，另外智能天线可以通过自适应波束赋形和控制自己的波达方向（DOA）来获得更好的信号处理自由度，这有利于对抗衰落（尤其是多径衰落）和抑制干扰。文献6中利用两阵元天线实现自适应动态信道分配算法，相比于普通算法，信道利用率提高了将近2倍；文献7在自适应天线阵列的条件下对正交可变扩频因子码的固定分配和动态分配在进行了仿真对比，显示出了自适应阵列天线的优势。本文提出一种基于用户DOA 信息的动态信道分配方案，对结合空域位置的信道进行了基于波达方向的动态信道分配仿真研究和性能分析，相较于前面几种算法，模型的建立以及运算的复杂度有了明显的提高。1 动态信道分配模型智能天线系统下， 信道资源由时域、频域、码域扩展到空域。信道分配问题, 其实就是多条件约束的最优问题求解8。在此主要涉及到基站、移动台和信道三者之间的关系，由它们三者最终确定了动态信道分配的模型。首先我们假定系统是干扰自适应模型，即在业务接入的时侯只考虑此信道上的干扰是否满足待接入呼叫的干扰门限值的要求。若不考虑阴影效应的影响，则信号的传输增益为。是传播距离，是传播指数，值由受传播区域决定，一般取2（在自由空间传播）到5（在粗糙地面传播）。若设为干扰路径的距离，为服务路径的距离，是以复用距离作为半径的区域圆面积，是以移动台的服务距离为半径的区域圆面积。则载干比为对数的形式为： (1)式中，图1 为干扰区域的面积，（a）为上行链路，（b）表示下行链路，由于和等效，以后讨论中不再区分上行和下行链路。图 1 干扰区域示意图在图1中，BS表示基站，MS表示移动台，图中给出了一个干扰源的情况存在的情况下的载干比，而在实际环境中往往存在多个干扰源，则载干比应为： (2)上式中，是系统在多个干扰源情况下的等效干扰半径；,是等效干扰面积。用户在呼叫过程中所要求的最小载干比门限是值是，由于在干扰自适应系统，平均载干比接近门限的值，则由（2）式： (3)、分别对应了在此极限条件下的干扰区和服务区的面积。 2 智能天线及DOA估计就目前的研究状况来看，智能天线系统主要由天线阵列、数字波束成型网络、模数转换以及自适应处理器4部分构成。天线波束能够通过用户的具体情况，根据相应的性能准则,通过自适应信号处理器和自适应滤波算法，产生收敛于最优维纳（Wiener）解的最优权矢量，最终形成自适应数字波束成形网络（DBF）。然后DBF自适应调整加权值，形成具有方向性的天线波束，主波束会对准期望用户的信号方向，波束零点覆盖干扰信号区域。8智能天线通过用户信号的DOA来检测跟踪用户，波达方向（Direction of arrival, DOA）指的是空间信号的到达方向，即各个信号到达阵列参考阵元的方向角，简称波达方向。它是空间谱估计理论中一个重要概念，而空间谱估计又是阵列信号处理两大研究方向之一。空间谱估计主要研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确估计的能力1 ，主要目的是估计信号的空域参数或信源位置，而波达方向（DOA）正是其中最主要的一个参数之一。随着阵列天线的发展，阵列处理被移入移动通信领域很快形成了一个新的研究热点智能天线，它能根据信号的入射的方向适应调节其方向图、跟踪强方向、减少甚至抵消干扰信号，从而达到增大信干比、提升移动通讯系统容量、提高移动通信系统频谱利用率和增加发射信号效率的效果。而波达方向（DOA，Direction of Arrive）的估计是智能天线的重要组成部分。下面用数学模型给出DOA的空间谱估计。设有D个待测窄带的信号源，它们的中心频率为，之间互不相关；阵元数为M，且 M(MD)，阵元间距为，且小于最高频率信号波长的一半；为零均值高斯白噪声，方差为，噪声均为平稳随机过程，相互独立。设第 k（k=1,2,N）个信号源到达天线阵列的波前信号为，则： (4)其中，表示角频率，在此和相等。信号波通过天线阵列尺寸所花费的时间为，由于信号是窄带的，则波前信号经过延迟后为： (5)以第一个阵元作为参考点，第 m（m=1，2M）个阵元对第k个信号源的感应信号可以表示为： (6)式中，表示第m个阵元对第k个信号源的影响系数，取=1，因为各阵元间是无方向性的，表示第k个信号源的方位角，所以第m个阵元输出的信号是： (7)以后对进行N点的采样，这样问题就转变成通过对输出信号进行采样来估计信号源的DOA值的数学模型。3 仿真与分析研究仿真中采用19个正六边形蜂窝小区系统作为仿真环境，a=2，b=3，其中a、b分别表示相邻小区的二维同频距离；取小区半径r=1000m，有5000个用户均匀分布在小区中；信号源的到达服从泊凇分布，呼叫的保持时间服从负指数分布。在仿真中，假设只有同道干扰。由公式（3）确定载干比的门限9。设天线具有8个阵元，由公式（5）、（6）、（7）确定波达方向。用MATLAB对智能天线进行仿真，利用MMSE准则的最小均方误差算法（LMS）进行加权向量的更新。图2所示为统计数据的误码率。图2 智能天线中的误比特率曲线图误比特率表示误码个数数据长度（本文中，数据长度为20000bit）从图2中可以看到，两个系统的接收端误比特率都随着信噪比的增大而在减小；利用智能天线技术的动态信道分配算法在接收端的误比特率明显较小，并且，当信噪比大于2的时候，优越性更加明显。4 结论智能天线在抑制同道干扰和多径衰落上的优势能有效的提高信道利用率，改善系统容量，近年来引起了广泛的关注。本文通过Mat lab仿真平台，讨论了智能天线技术对动态信道分配算法性能的影响，仿真图形基本吻合理论分析，达到了预期的效果，同时得到一些有意义的仿真参数，为进一步研究智能天线系统下的动态信道分配方案提供参考。由于在工程建设工程中，不涉及到硬件的更新换代，只需软件的升级，所以在3G和4G系统中得到广泛的应用。参考文献1 WeiWang, Xin Liu. List-Color ing Based Channel A llocation for Open - Spectrum Wireless Networks C / /Proc Of IEEE VTC. S. l : s. n. , 2005: 690- 6942 Zheng Haitao, Peng Chunyi. Collaboration and fairness in opportunistic spectrum access C / /Proc IEEE ICC. S. l : s. n. , 2005: 3132- 31363 Cao Lili,Zheng Haitao. Spectrum a llocation in ad hoc networks via local bargaining C / / IEEE SECON. SantaClara, CA: s. n. , 2005: 475- 486.4 方拥军.智能天线系统中基于载干比的动态信道分配 J.现代电子技术2010.5 D Kunz. Channel assignment for cellular radio using neural networksJ.IEEE Transveh Technol,1991;40(2):188-1936 OH GANE T, OGAWA Y. A study on a channel a llocationscheme with an adaptive array in SDM A C / / Pro