宽带cdma系统中的功控技术

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1、宽带CDMA系统中的功控技术

2、第1内容显示中图1A系统闭环功控组成部分  SIR估计单元采用某种SIR估计算法对接收专用数据信道(DPDCH)的SIR进行估计,然后将估计值送给TPC产生单元。A协议并没有规定SIR估计的算法,主要有两种算法:相干SIR估计和非相干SIR估计,后面将分析这两种方法的性能差异。另外,限制SIR估计精度的另一主要因素是SIR估计的长度,即可以用来估计样本数的多少,对于非相干估计样本数较多、相干估计样本数较少,它主要受前、反向功控的定时关系限制。TPC产生单元将SIR估计值SIResti和外环功控所

3、产生的SIR参考门限SIRtarget相减,根据其差值的符号,即sign(SIResti-SIRtarget),产生TPC比特。TPC判决单元根据本地接收的TPC比特重新生成本地TPC命令送给功控调整单元,用于调整前向或反向信道的发射功率。文献[2]给出了A系统本地TPC命令生成的几种算法,其中在非宏分集状态下有两种算法。  算法一,针对当前时隙接收到的TPC指令,每个时隙产生一个TPC_cmd。  如果接收到的TPC命令等于0,那么该时隙的TPC_cmd为-1。  如果接收到的TPC命令等于1,那么该时隙的TPC_cmd为

4、1。  算法二,在5个时隙中的前4个时隙,TPC_cmd=0,即不改变发送功率。在第5个时隙,对收到的5个TPC命令采用如下硬判决:  如果所有5个TPC命令的硬判决都为1,那么第5个时隙的TPC_cmd=1  如果所有5个TPC命令的硬判决都为0,那么第5个时隙的TPC_cmd=-1  否则,在第5个时隙的TPC_cmd=0。  可以看到算法一在每个时隙都产生一次功控命令(±1),功率调整的频率为1.5kHz。算法二每5个时隙产生一次功控命令(±1),功率调整的最快频率为300Hz,它具有近似0.2dB(1dB/5)功控步

5、长的性能。算法二还具有防止功控误调的功能,当接收的功控比特交错±1时,产生的功控命令始终为0,从而不进行功率调整。功率调整单元在前一次发射功率p[k-1]基础上,根据当前第k个TPC命令按照如下公式调整当前发射功率p[k][dB]:  p[k]=p[k-1]+β.TPC_cmd(1)  其中,β为功控步长,A系统采用固定步长,前向功控采用0.5、1、1.5或2db四种步长,反向功控采用1或2dB两种步长,而TPC_cmd就是本地产生的TPC命令。A标准规定功控速率为1.5kHz,即一个时隙内必须完成一次闭环功率调整,这就要求

6、上述功控所有操作要在一定时间内完成。文献[2]图B.1列出了A功控定时关系,经分析得出可用于SIR估计的时间为:  TSIR=2560+Tdata1-1024-2×Tprop-Tprocess(2)  Tprocess为接收机处理延时,2×Tprop是双程路径延时,而处理延时一般等于总路径延时,若忽略data1数据处理延时Tdata1,得出SIR估计时间大致为:  TSIR=1536-4×Tprop(3)  所以小区半径和相干估计的最大长度可以用表1表示。表1500)this.style.ouseg(this)">  当单程

7、延时Tprop≥384chips,对应小区半径大于30km时,基站没有时间在当前时隙完成SIR估计并发送功控比特。此时必须采用延时一个时隙进行SIR估计的750Hz功控方案。2A系统的功控性能仿真  本节将通过计算机仿真的方法,说明SIR估计方法、估计精度、步长选择、功控比特传输错误以及功控比特时延等主要因素对功控性能的影响,给出反向闭环功控的仿真曲线并对结果做出一定的分析和解释。  首先分析SIR估计的两种方法,相干估计和非相干估计的原理。对于相干估计,由于导频信号已知,假设导频序列数值固定为1,则接收信号y(i)近似为一

8、个高斯平稳随机过程,可以用其时间平均代替集平均。假设接收信号y(i)的N个采样点为{y1,y2,y3,…,yN},则接收信号功率、噪声功率和信干比估计值可分别表示如下:  500)this.style.ouseg(this)">  当采用非相干估计时,处理的数据不再是已知的导频信号,而是数据信道上的数据,其数值未知。可以采用如下方法进行信干比的估计:  500)this.style.ouseg(this)">  当相干估计和非相干估计具有相同的估计样本数目时,相干估计的性能要优于非相干估计。从上一节的定时约束分析可知,相干估

9、计的样本数受小区半径等因素的限制,而样本数太少时相干估计的性能恶化很严重。而非相干估计虽然能够获得较多的估计样本,但它的性能也受很多因素的制约,文献[3]详细研究了非相干估计算法的问题,并得出相干SIR估计算法在多数情况下具有比非相干估计更为优良的性能,后面的仿真结果也会说明这个问题。  

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