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时间:2020-07-30
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1、EVDO培训反向速率优化与RTCMAC算法江苏电信网优优化中心2009-12-4反向速率优化小结本文档主要从以下几个方面对反向链路数据速率优化要点进行了分析:反向负载因素反向链路负载估计使用不同的反向链路负载估计算法,系统反向链路的性能也不同。建议使用基于直接测量ROT的反向链路负载估计算法,并给出用于计算ROT的参数的优化方法。对于传输反向链路激活比特的RA信道参数也进行了优化介绍。反向功率控制DORev.A系统的反向功率控制与1X系统反向功率控制机制相同,这里没有做详细介绍。如果反向功率控制参数设置不当,会造成终端发射过高的功率,导致反向链路负载过重,影响
2、反向链路性能。反向速率优化小结无线环境因素?前向链路质量DORev.A系统的前向链路质量会影响最大可用T2P资源,减低MAC流的优先级,减小T2P资源分配数量,影响QRAB的判决,从而影响反向链路性能。?反向链路干扰反向链路的干扰会导致反向链路负荷虚假升高,极度影响系统容量。算法相关因素?反向数据包选择反向数据包的选择由可用最大T2P资源、传输模式、允许传输的最大数据包几方面参数决定,同时也受上层待传数据序列大小和优先级影响。有多个相关参数与之有关。?反向HARQ不同传输模式下不同的反向传输数据包的T2P相关参数设置,都会影响反向HARQ的性能,进而影响反向链
3、路性能。反向速率优化分析DO系统的反向链路与前向链路不同,不存在调度器,还是采用普通的码分形式,用Walsh码区分反向链路信道,用长码掩码区分不同的用户。从这一点上来说,DO系统的反向链路与1X系统相同。因此,DO系统也是一个反向干扰受限的系统。DO系统中的用户越多,反向链路上面的干扰就越多,系统容量就会降低。反向链路的干扰可以很好地说明反向链路资源的使用情况,而反向链路资源的使用情况又进一步说明了扇区的负载情况。在反向链路中,终端根据网络的负荷情况和终端的T2P资源,选择适当的数据包大小进行数据传输。影响DO系统反向数据速率的因素有很多,包括网络负载情况,无
4、线链路质量,反向业务信道发射功率等等。反向速率优化分析反向速率优化分析DOrev0反向相对CDMA1X的优势反向速率优化分析HRPDRls0反向速率控制以及该算法的缺陷HRPDRls0协议中反向速率控制算法的控制对象是速率。通过反向速率限制,速率转移概率向量,依据反向链路的负载情况,对反向的速率进行有效控制。在该算法中,如果下一个帧准备发送数据,则下一帧速率取决于上一个帧速率以及载扇的RAB。如下为反向帧速率转移等式:其中:i:当前载扇下的某一AT;Ri(t+1):下一帧速率;Ri(t):当前帧速率,取值自集合:{0,9.6kbps,19.2kbps,38.4
5、kbps,76.8kbps,153.6kbps};u(Ri(t)):为当前载扇反向负荷过载时,并且当前帧速率为Ri时,下一帧的帧速率下降的概率,取值范围为[0,+1];v(Ri(t)):为当前载扇反向负荷不过载时,并且当前帧速率为Ri时,下一帧的帧速率上升的概率,取值范围为[0,+1];v(Ri(t))和u(Ri(t))由配置属性RateParametersAttribute中的概率转移数组决定;Mi(t+1):下一帧准备发送时载扇的RAB;Rmax:反向帧速率上限;Rmin:反向帧速率下限;Vi(t+1):下一帧准备发送时AT中一个均匀分布的随机变量的值,取
6、值范围为(0,+1),其为保持帧速率不变的指数。HRPDRls0反向速率控制以及该算法的缺陷HRPDRls0反向速率控制以及该算法的缺陷从上式可以看出HRPDRls0协议的反向速率控制算法有如下缺陷:一旦帧速率降至0时,如果允许上升速率,则速率达到最大值时需要经过多次的倍速的转换,这样,传送时延敏感流时,如果数据突至,则该速率控制机制会造成较大的发送延迟,并且会造成较为频繁的延迟抖动,显然IS-856-0的反向信道不适合传送QoS为时延敏感的数据流;由于采取倍速和半速的帧速率转移机制,帧速率跳变较大。HRPDRevA子类型3的RTCMAC反向速率控制算法HRP
7、DRevA反向速率控制基于AT的分布式速率选择(distributedrateselection)与AN的集中式资源分配(centralizedresourceallocation)机制实现的,算法的控制对象是T2P。T2P为反向TrafficChannel中的DataChannel与PrimaryPilotChannel的功率比值,算法以此为衡量每个ActiveFlow反向链路资源的使用情况的基准。通过对T2P的控制与分配,HRPDRevA可以实现多MACFlow并发,支持Intra-ATQoS。通过对T2P的直接控制,HRPDRevA对反向的控制有如下主要
8、特点:更加快速地调整发送速率;Per-
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