TC5-WG9-2013-155Q-高速运动场景下TD-LTE性能研究报告V3.0-提交版.doc

高速运动场景下TD-LTE性能研究报告Performance research of TD-LTE in High Speed Train conditions 2013年8月目录1研究范围32规范性引用文件33定义和缩略语34背景和概述34.1产业背景34.2高速场景定义和描述44.2.1高速场景的速度44.2.2信道模型44.3高速场景下的性能指标65仿真平台简介65.1运行环境75.2仿真参数及流程75.3主要模块及关键算法85.3.1AMC机制95.3.2HARQ过程125.3.3多天线实现方案125.3.4导频映射156仿真结果及结论176.1高速场景下不同天线配置对性能的影响186.2高速场景下不同移动速度对性能的影响216.3高速场景下不同天线模式对性能的影响246.4结论267标准化建议及未来研究方向271 研究范围本文是对高速运动场景下TD-LTE性能的仿真研究报告，分析了高速场景的典型无线环境，物理层关键技术，仿真实现及仿真结果分析。希望能对我国TD-LTE产业在高铁等高速运动场景下的发展起到参考和推动作用。本报告参考3gpp Release9相关协议。2 规范性引用文件1 TS36.211 物理信道和调制2 TS36.212 复用和信道编码3 TS36.213 物理层过程3 定义和缩略语下列缩略语适合于本研究报告：AFCAutomatic Frequency Control自动频率校正AOAAngle of Arrival波束到达角AMCAdaptive Modulation and Coding自适应调制编码HARQHybrid Automatic Repeat Request混合自动重传请求LOSLine of Sight直视径MIMOMultiple In Multiple Out多输入输出系统4 背景和概述4.1 产业背景近年来，中国的铁路事业得到迅猛发展。到2012年底，全国铁路营业里程达到9.8万公里，居世界第二位；高铁运营里程达到9356公里，居世界第一位。2004至2010年的六年时间内，中国高铁连上三级台阶，将时速由200公里提高到380公里，走过了发达国家近50年的高铁路。如何在高速运动的高铁车厢内为用户提供优质的通信服务，也成为运营商越来越关注的主题。高铁覆盖成为检验网络综合解决方案能力的试金石，究其原因，主要概括为以下几点：首先，高铁车速很快，时速可达350km/h。高速运动引起的多普勒频移更加明显，由此将导致基站和终端的相干解调性能降低，直接影响网络性能，用户感知变差；第二，频繁的小区重选和切换会导致成功率下降，甚至因切换不及时而导致掉话；频繁的小区重选也将影响PS业务速率等指标；第三，现网上往往采用专网小区分裂的方式覆盖高铁，高铁小区和其他小区间的移动性管理，参数设置非常复杂，难以达成最优质量；第四，高铁采用新车型，车体密封性强，穿透损耗大，会导致车厢内部无线接收信号降低。随着TD-LTE产业发展如日中天，要解决高速铁路应用中的一系列难题，必须将高铁场景作为一个特殊的场景高速运动场景来进行研究。如何提高TD-LTE网络的整体性能，优化用户体验，是网络运营商和所有研发工程师一直要追求的目标。本研究报告通过分析高速运动场景下TD-LTE系统的物理层关键技术，建立高铁信道模型，并通过TD-LTE链路级仿真平台从MIMO多天线的角度分析不同条件下的网络性能，由此给出高铁场景下网络部署的一些建议。4.2 高速场景定义和描述4.2.1 高速场景的速度目前我国建成和在建的高铁的最高车速一般在200km/h-300km/h之间，比如： 动车组时速300km/h 广珠高速铁路2010年建成最高时速250km/h； 京沪高速铁路设计最高运行时速350km，初期运营时速300km； 上海磁浮最高时速430公里；为与实际情况相统一，以下研究报告中我们选取120km/h 、250km/h 和350km/h作为高速场景的典型速度。4.2.2 信道模型本平台仿真高速场景下不同多天线模式的性能，基站为4+4双极化天线，终端为2根垂直极化天线，天线间隔均为0.65个波长。为了考虑天线相关性对性能的影响，本平台采用基于SCM模型的SCME信道模型进行仿真，移动速度分别设为120km/h、250km/h和350km/h。SCM模型有三种场景：urban macro, urban micro, suburban macro。每种场景中，都有固定的6条主径，每条主径有20条子径，每条主径对应各自的时延、功率、角度特性等。SCME模型是SCM的扩展模型，在SCM的基础上引入了中径和簇内参数。每条主径中的20条子径划分为3条中径，根据其簇内偏移，得到其时延、功率等参数。利用固定参数法(加入了天线极化)产生SCME信道的步骤如下所示：1) 考虑实际情况，该高速信道适用urban macro模式；2) 确定基站和终端数目及其位置和直射路径LOS相对于BS和MS的方向和 (-180,180均匀分布)，终端运行速率v和运行方向(-180,180均匀分布)；3) 查表得到各主径的延迟n，根据中径在主径内的延迟偏移n,l，得到各中径的延迟n,l=n+n,l，并对延迟进行量化4) 查表得到各主径的相对功率Pn，根据各中径所包含的子径数，得到各中径的相对功率Pn,l，并归一化；5) 计算各子径的离开角：查表得到各主径的离开角，及各子径的相对角度偏移，则各子径的AoD为；6) 计算各子径的到达角：查表得到各主径的离开角，及各子径的相对角度偏移，则各子径的AoA为；7) 根据基站与终端的天线极化方式，生成极化相位偏移，以表示第n条主径的第m条子径在BS端的x部分(H或V)与MS端的y(H或V)部分之间的相对偏移。这是一个随机变量，在(0,360)均匀分布。H、V与天线极化方式有关：若采用+/-45交叉极化，H和V分别表示+/-45两个方向；若采用垂直极化，则H表示水平方向，V表示垂直方向。8) 确定XPD功率比例。H-to-V XPD定义为XPD=P1/P2，其中P1是垂直方向各子径的功率，P2是水平方向各子径的功率。对于某主径，其各子径的XPD是相同的。对于urban macro小区，P2 = P1 - A - B*(0,1)，其中A=0.34*(mean relative path power in dB)+7.2 dB，B=5.5dB是XPD变量的标准误差，(0,1)表示零均值、方差为1的高斯随机分布。若以dB表示各功率，则XPD可表示为XPD=A+B*(0,1)。V-to-H XPD可以同样求出，且与H-to-V XPD相互独立。9) 计算天线极化响应。以表示BS天线的V极化分量；表示BS天线的H极化分量；表示MS天线的V极化分量；表示MS天线的H极化分量。V和H与前面第7步中的V、H相同。设在BS端，以表示天线角度，则BS端天线响应为。例如，若采用8Tx交叉极化，14号天线为+45，58号天线为-45，则天线极化响应为： 。同样，在MS端，以表示天线与z轴夹角，则天线响应为。10) 加入了天线极化，第u根接收天线和第s根天线间的第n条主径中第l条中径所对应的信道公式为：其中常数，是载波的波长。为MS天线之间的距离，为MS天线之间的距离。M为此中径内所包含的子径数。表4.2-1 SCME簇内参数中径功率(与子径数目对应)延时子径110/2001,2,3,4,5,6,7,8,19,2026/2012.5ns9,10,11,12,17,1834/2025ns13,14,15,16表4.2-2 SCME主径相关参数4.3 高速场景下的性能指标5 仿真平台简介本节描述了TD-LTE链路级仿真平台的总体架构和详细设计。其中层映射、预编码以及物理资源映射参考协议3gpp TS 36.211 Rel 9中的相关内容；物理下行信道的收发端处理过程，包括CRC校验、码块分割、信道编码、速率匹配等模块参考协议3gpp TS 36.212 Rel 9中的相关内容；高速信道模型根据SCME信道模型修改得到。该仿真平台实现了TD-LTE PDSCH信道传输的基本功能，包括自适应调制编码方式及TBS选择，CRC校验，信道编码与译码，交织与解交织，HARQ，星座点调制与解调，OFDM调制与解调，物理资源映射与解映射，添加信道响应，信道估计，联合检测，误块率统计等功能模块。该平台可以用来仿真在不同高速信道条件下，TD-LTE系统基站2天线和8天线性能对比，进而为实际网络部署提供理论依据。5.1 运行环境表5.1-1 TD-LTE链路级仿真平台建议运行环境参数基本要求建议的运行环境仿真机台式计算机高性能服务器CPUIntel P4 2.4多线程台式机或多CPU服务器内存512M2G硬盘1G5G操作系统Windows XP ProfessionalWindows 2003 Server开发软件MATLAB R2010bMATLAB R2010bVisual C+ 6.0 Visual C+ 6.0 5.2 仿真参数表5.2-1 TD-LTE链路级仿真平台仿真参数测试场景SCM-E Urban移动速度120km/h,250km/h,350km/h系统带宽20M上下行配比上下行配置1，特殊子帧配置7HARQ打开AMC打开MIMO模式模式2、模式3、模式7、模式8载波频率2.6G接收算法MMSE信道估计算法2维维纳滤波CFI3符号PSSPBCHSSS理想已知天线模式D（90度天线），天线间隔0.65 lamda基站4+4双极化天线，终端垂直极化接收天线广播赋性因子w=1 0；1 0；1 0；-1 0；0 1；0 1；0 -1；0 16 仿真结果及结论本节将对仿真结果进行对比分析。6.1 高速场景下不同天线配置对性能的影响以上六幅图比较了在120km/h、250km/h和350km/h三种速度设置时，基站2天线和8天线配置下TM2、3的性能。8天线发射分集和CDD由LTE虚拟端口映射到8Tx端口的方式来实现，即重用2天线方案，映射矩阵采用W=1 0；1 0；1 0；-1 0；0 1；0 1；0 -1；0 1。由仿真结果可知，三种速度设置趋势相同，即8天线配置下的TM2、3性能略好于2天线配置，性能提升大约为12dB，主要由于8根物理天线映射到2天线端口时，映射矩阵W的引入降低了天线相关性。通过成本和性能提升的折中性分析，建议基站使用TM2、3数据传输时采用2x2天线配置。 6.2 高速场景下不同移动速度对性能的影响 以上四幅图比较了TM2、3、7、8性能随移动速度的变化趋势。随着速度提高，四者性能均有大幅下降，其中TM7、8性能下降幅度高于TM2、3。由于TM7、8需要根据前一帧的信道分解确定下一帧的波束赋形矢量，在高速运动情况下，信道估计不准确，因此性能下降幅度较大，不适用于高速场景。6.3 高速场景下不同天线模式对性能的影响在移动速度为120km/h的场景下，当低信噪比低于20dB时，TM7、8性能高于TM2、3；信噪比高于20dB时，TM3和TM8由于采用双流传输，性能高于TM2和TM7的单流传输。因此在该速度场景下，考虑到实际系统中的信噪比区间和网络性能，建议采用TM8进行传输。在移动速度为250km/h的场景下，当低信噪比低于13dB时，各个模式性能差异不大，当信噪比超过13dB时，TM7、8性能受速度的影响变明显，TM2、3性能明显超过TM7、8。因此在该速度场景下，考虑到实际系统中的信噪比区间和网络性能，建议采用TM2或TM3进行传输。在移动速度为350km/h的场景下，TM2、3性能明显超过TM7、8。因此在该速度场景下，考虑到实际系统中的信噪比区间和网络性能，建议采用TM2进行传输。6.4 结论通过对上述结果的对比分析，可以得出以下结论： 在高速场景下，对于TM2和TM3，基站8天线与2天线相比性能提升有限，仅为12dB，但是成本会显著增加，因此，当基站端选用TM2和TM3进行数据传输时，建议采用2天线配置。 在高速场景下，随着速度升高，TM2、3、7、8均有性能下降现象。对于TM2、3，当信噪比低于20dB时，性能下降12dB左右，当信噪比高于20dB时，性能下降35dB左右。对于TM7、8，性能下降较TM2、3要快很多，大概为510dB左右，TM8高信噪比区间甚至会下降10dB以上。由此看出，与TM2、3相比TM7、8不适用于高速场景。 在120km/h的速度下，当信噪比低于20dB时，TM8性能最优，当信噪比高于20dB时，TM3性能最优，TM8性能次优。结合实际系统中常见的信噪比区间，建议