使用信道预测技术提高hsdpa系统性能new

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1、万方数据第8卷第4期2003年8月电路与系统学报joURNALoFClRCUrrSANDSYSTEMSV01．8N04August，2003文章编号：1007—0249(2003104．0042—03使用信道预测技术提高HSDPA系统性能+鲍兴凯，陈明，程时昕东南大学移动埔信国家重点实验室．江苏南京210096擒蔓tHsDPA(ⅢghspeedDownlinkPacketAccess：高速下行分组接入)是第三代移动通信系统wcDMA(widebandcodeDivisionMultipleAccess)的演化技术。本文提出应用信道载干比预测技术，为HsDPA系

2、统提供信道的将来信息，从而减小实际中载干比估计的误差。仿真结果表明信道预测技术可以有效提高系统的吞吐量。关键调，wcDMA：HsDPA；AMc(AdaptlveModulationandcoding：自适应调制编码)；Fcs(Fastcellselection：快速小区选择)；数据包调度；信道载干比预测中圈分类号zTN9295文献标识码tA羹警1原理数据包¨21代输HSDPA”“(HighSpeedDownlinkPacketAccess：高速F行分组接入)是第三代移动通信系统wcDMA㈨的演化技术，其根据数据业务的特点，采用了AMc图1延时引起的载干比误差示

3、意图(AdaptiveModulationandcoding：自适应调制编码)、Fcs(Fastcellselection：快速小区选择)和数据包调度等新技术来克服无线移动信道中由于多径效应和多普勒效应产生的快衰落。有效地提高了网络吞吐量。然而，以上新技术都基于uE(userEquipment)根据导频对载干比的测量，也就是说以上新技术起作用的前提是uE对导频的测量值与传输数据时真实的载干比值之间相等或者误差可以忽略不计，如果这两者之间的误差较大，HsDPA系统的性能就会下降。事实上，uE将载干比报告给NodeB的过程和NodeB的调度都将花费一定的时间，如图

4、l所示。因此uE导频测量与经过NodeB调度后数据传输之间存在一定的延时。而信道环境由于快衰落效应在这一段延时里又发生了变化，所以uE测量导频时的载干比(cIR)与数据经NodeB调度后传输到uE时的载干比之间存在一定的误差。快衰落变化的速度与用户的运动速度成正比。在低速运动时，数据传输到uE时的载干比与uE测量导频时的载干比之间的误差较小，对系统的性能没有太大影响，但当运动速度加快，数据传输到uE时的载干比与uE测量导频时的载干比之间的误差将会增大，当uE运动速度到达一定时，以上新技术不仅不能提高网络的性能，反而降低系统的性能。因此，如果能够找到一种方法减少

5、uE测量导频时与数据传输到uE时的载干比之间的误差，将会提高网络在用户较高运动速度下的吞吐量。≠米晕．皿时间(ms)图2瑞利信道中信号包络随时间的自相关性事实上，根据参考文献【4】，无线移动信道中的快衰落存在着一定的自相关性，如图2所示，其中^表示多普勒频率，在载波频率为2GHz时，图中厶等于5，lO，30，50Hz分别对应uE的运动速度为2．7，5．4，16．2和27公里，，J、时，纵坐标表示信号的自相关性。从图中可以看出未来信道的衰落与前一段时间信道的衰落从概率上存在着一定的关系。就可能从过去的测量的载干比序列中预测到将来的载干比，减少uE测量导频时与数据

6、传输到uE时的信干比之间的误差，从而提高网络在用户较高运动速度下的吞吐量。参考文献[5】提出了在衰落信道中进行信道预测的思想，但是没+收■日期；2002一07-03●订日期·2003-06一10万方数据第4期鲍兴凯等：使用信道预测技术提高HsDP^系统性能有针对HsDPA系统进行研究；文献【6]在链路级研究了信道预测技术对AMc技术链路性能影响，但是没有考虑信道预测对Fcs技术和包调度技术的影响；本文在系统级对信道预测技术进行了研究，同时考虑了信道预测技术对采用AMc、Fcs和数据包调度等技术的HsDPA系统全网络性能的影响。2算法的实现结构在标准的HsDPA

7、系统中，uE每帧测量信道的载于比，在uE端由Fcs调度器计算要选择的小区，并将测量到的载干比发送给NodeB端，在那里计算合适的调制编码方式并进行数据包调度。在HsDPA系统中加入信道预测技术后，uE将每帧测量的载干比(clR)送入图3载千比预测结构框图载干比历史队列，并由载干比预测算法计算出预测的载干比，在uE端送到Fcs调度器进行小区选择，并发送到NodeB端进行AMc调度和数据包调度，实现结构如图3所示。3预测算法的分析从图2可以看出，当帧长等于3．33ms，运动速度小于等于5．4krTl，h时，每帧之间衰落的线性相关性接近于l，当运动速度等于16．2k

8、m，h时，每帧之间的衰落的线性相关性为