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在3GPP LTE-Advanced系统级仿真自适应 子选择方法性能析

高元,李毅，王先锋,高士海

微波与数字通信国家重点实验室,信息科学与技术国家实验室,中国、北京、清华大学。中国、郑州、信息工程学院、通信工程系。通讯作者(电子邮件:{ yuangao08,lyi09 } @mails.tsinghua.edu.cn)

摘要

在LTE-Advanced规范11版本，8times;8传输模式提高到支持更高的传输速率。但由于不同的信道条件下，空间增益并不总是与天线的增加而增大。如何充分利用空间资源，在LTE领域相关问题。在本文中，提出了用8times;3GPP LTE-Advanced系统MIMO 8场景自适应子选择方法。基于信道信息反馈（FDD系统TDD系统或信道估计例如SRS），我们可以有效地预测最佳流映射方法在给定的时隙。一个系统级的仿真结果验证了我们的基于MATLAB的高级LTE系统级仿真平台下，我们的方法的有效性。

关键词：MI-ESM；子方法选择；LTE-Advanced系统级仿真

1 引言

第四代无线通信正在向更高的速度和更可靠的QoS发展。为了达到更高的数据传输速率,我们建议高阶调制方案和更高的信道编码速率设定在8times;8MIMO的LTE模式版本11[1]。根据由ITU-R确定的要求，3 gpp建立了吞吐量1 gbit / s的目标在低速和高速100 mbit / s目标。信道测量release11版本中的测量结果显示,在MIMO传输方案(特别是4times;4或更高),块错误率(BLER)是直接受到许多子选择方法选择进行传播。如果信道条件差,它是有效的减少子选择方法数量，以确保得到可接受的块误码率。

在本文中,我们提出一个调度算法用于3 gpp 合作伙伴组织LTE-Advanced基础设施内的8x8MIMO传输方案。根据信道所反馈给我们的信息,我们对使用各种不同的子方法的传输性能做一个预测和评估，并选择最佳传动方案保持用户的使用性能和块误码率目标之间的平衡。我们的目标是保持块误码率低于0.1,这是确保在用户端传输QoS,这也可能充分的利用频谱资源。

我们的文章被组织成如下所示。在第2部分中,自适应子选择方法的原则和分析方法作为基础。在第3部分中,我们给出仿真平台和仿真结果。在最后一部分给出结论和参考文献。

2 动态子方法的选择原则

A、substream的系统模型

从图一中所给出的LTE-Advanced系统传输方案来看,所有人都知道在MIMO 正交频分多路复用传输方案里,信息比特映射在链路层，而空间天线序列在传输系统的不同部分[2]。8times;8MIMO传输方案最多可以支持8 支流或者最少1 支流在空间领域。举个例子,我们可以8个不同的资源(substreams)映射到空间领域内的8条传输天线或者8条天线传输4中资源的组合去获得传输多路复用。

不同substream数字意味着不同的冗余。从信息理论的角度来看,冗余是在低信噪比的条件和低用户吞吐量能力成本情况的下有效维持块误码率在低水平的方法。
我们在此有一个想法:由于不同信道条件下,不同数量的支流用于执行自适应传输,在高信噪比区域,更多支流用于获得更高的传输速率,与信噪比下降,支流的数量下降到获得复用增益。
这个想法的主要问题是:如何预测不同数量的传输支流的性能和做出正确的选择呢?这将引领我们走进下一节:EESM或MI-ESM LTE系统的映射。

B. 在LTE 系统中的EESM 和 MI-ESM

在系统级仿真中,真正的链接活动例如信源编码、信道编码、交互干扰等都将不会被施行,因为在仿真中有大量的用户和基站(BSs)模拟,计算荷载往往是趋向于无法接受。所以系统级到链接级别执行映射[3]。在系统级仿真,插值被用于得到最终的块误码率并使用预先生成SNR-BLER表AWGN信道的链路级仿真。ESM方法也称为有效信噪比映射,这是广泛使用在LTE或802.16系统级仿真[5]。EESM指数是基于有效的信噪比和MI-ESM基于共同信息有效的信噪比。

在OFDM系统中,我们总是想寻找出信道的即时状态(例如每副载波信噪比)而且通过映射方法我们可以得到符号或副载波的块误码率,最终可以估计并计算出副载波SINRs的有效的信噪比和一个独特的在AWGN链接水平曲线的评估值。该方法描述如下：

方程1的左侧意味着信道模型(例如SCME)的真正的块误码率,而右边是使用有效的SINR的AWGN信道的块误码率。在EESM,每个子载波都被定义于相同的调制和编码方案,所以我们在本篇文章中只使用MI-ESM。使用这个定义,要得出信道模型的有效信噪比就很容易。得到有效的信噪比之后,我们只需要查找SNR-BLER表去读出AWGN信道的对应值，从而获得在如SCME这样的真实信道中的块误码率。

为了计算出上图给出的有效信噪比，我们必须计算出在真实信道中的传输信噪比。在SCME信道模型中，MMSE接收机被用于用于合并在不同的天线,substreams和副载波接收到的信号,通过它很容易的从以下方程得出信噪比。

在得到真实信道模型的SINR后,有效SINR可以使用方程(1)中的方法计算出来。至于有效的信噪比,我们可以参考的SNR-BLER表在AWGN信道生成的链接的水平模拟这种E-SNR的块误码率。整个过程是在图2得出的结论。

C、支流算法的选择方法
向后兼容的要求是导致在上行链路使用继电器传输数据(10、11)。正如在LTE-Advanced规范中所指定得,当一个遗留问题既有控制信息又有数据在上行链路传输时,为了留住一个单载频的时分多址并减少峰谷平均功率比(地表铺面)，UE必须在数据传输过程中嵌入控制信息。这样的传输要求即嵌入在数据中的控制信息会为II型合作中继传输带来困难,II型继电器监控问题和执行合作传输的初始传播协助重新传输问题时最初的传播是失败了。我们假设这个UE有控制信息(如相对于不同的下行链路数据包的ACK/NACK)，它既可以用于初始传输也可以用于重传。对于简易城市,我们把嵌入在初次传播中的控制信息视作为“旧”控制信息而把嵌入在重传过程中的控制信息视作为为“新”的控制信息。II型继电器仅仅只能通过监测和检测初始传输知道旧的控制信息，但是不能在传播之前提前知道被用于UE传输的新的控制信息。因此,II型中继器将会在执行传输过程中遇到各种难题。如果II型中继器精确的发送相同信号作为UE的初次传输,即老的控制信息。那么从继电器那里获得的老的控制信息和从UE那里获得的新的控制信息将会在eNodeB相撞。如果继电器在合作传输中碰撞旧的控制信息,那么eNodeB仅仅只从UE接收共同控制信息而不是从两者共同接收。因此信道估计会发生不匹配的控制信息和结果不可接受的监测控制信息的性能。

为了解决这个问题，一些方法已经在[ 12,13提出]。在该方法中，无论数据检测是否正确，eNodeB总是发送一个ACK给UE。这是为了以防在eNodeB基站检测不正确，确认这个ACK是假的。

UE是让我们认为数据传输成功。因为收到ACK，UE不需要转发数据，从而控制信息的控制信道中传输而不是嵌入在数据通道。只有继电器执行数据重传，即发送数据和在数据信道的参考信号。由于控制通道有其自身的参考信号，所以不会再存在控制信息的通道估计错配问题。然而，有几个有方法的问题：（1）新的信号是必需的，例如，基站必须通知中继器重传，因为继电器监视了一个虚假ACK而且不能基于它做出正确的决定。（2）如果继电器不能正确接收的数据包而UE也不能在接收ACK后重视清除缓冲区，这个数据包可能无法收回的HARQ而且由此也可能造成很长的延迟。（3）UE占用额外的控制信道资源去传送控制信息。（4）只有中继执行该重传，因此在数据传输中没有合作分集增益。在[ 13 ]中，我们提出了2种方法。在第一种方法中，继电器报告初次传输到基站的检测结果。如果继电器正确地检测到UE的数据，基站将发送一个伪造的ACK 给UE以用于阻止UE重传。相反，继电器进行重发发送数据到基站。虽然上述的HARQ失败问题可以通过这种方法解决，其他问题仍然存在。（1）额外的信号是必要的，例如，继电器需要通知基站的数据检测结果。（2）UE占用额外的控制信道传送控制信息。因为继电器进行协议的任务，如果UE的新的控制信息报告eNodeB，UE在控制信道上发送的控制信息。（3）没有合作分集增益，因为无论是终端或中继进行重传。在第二种方法中，UE的初始传输后，eNodeB总是发送一个ACK（也许假）到UE的数据检测，无论是正确的或不。同时，eNodeB发送实际数据检测结果继电器。如果在基站数据检测不正确，继电器将进行转发到基站。这种方法是一样的”总是确认”的方法，在[ 12 ]除了UE和继电器可以根据基站向中继信道和中继向基站信道、以及各自的信道传输质量选择调制和编码方案用于传输，从而可以提高传输/重发的频谱效率。至于第二方法，“总是ACK”方法存在的弊端。

在这篇文章中，我们提出了一种新的重传方法是完全向后兼容的遗留问题没有任何新的信号，不需要额外的控制信息的控制信道资源，没有HARQ失败问题，实现协作分集增益数据重传。在两方面文章的主要贡献是。一个是新的预编码方法在继电器。在现有的预编码设计，发射机进行预编码数据传输根据瞬时信道条件，例如，实现了高的接收信号干扰噪声比（SINR）。然而，在该方法中，预编码的设计以及简化信道估计处理提高信道估计的精度。一是提出的方法多用户MIMO，即延伸，接力助攻多用重发上行链路数据到基站。联合设计规则的循环移位和数据为多个发射天线的中继预编码考虑多用循环移位的定义。一个简单的想法是进行穿刺以避免继电器控制信息碰撞，即在重传，II型继电器只发送参考信号和数据而不是控制信息。然而，这种传输的中继信道估计的不匹配会导致控制信息检测在eNodeB。更具体的，接收到的参考信号在基站是一个叠加信号从UE和继电器。因此，当基站进行信道估计，eNodeB会联合信道增益，即笔UE基站信道和中继基站信道。另一方面，因为控制信息是由UE发送，控制信息的实际信道增益UE基站信道。为控制信息嵌入在数据信道，基站应该使用估计的信道增益控制相结合的检测。

在此部分，控制变量的块误码率将会被进行计算。在这一部分中，自适应子选择方法将被呈现出来用于BLER。在实际传输过程中，在FDD系统中的信道估计运算或在TDD系统中的SRS都会导致延迟，这意味着下一个时隙条件下的实际信道的未知。在统计的角度来看，相邻时隙之间的相关性很高，如果用户在低速移动，这个被估计的信道信息可以被用来预测在即将到来的时隙传输。

在下图中，我们给出了LTE的分组传输方案。每个方块代表着一个传输包，这里面的虚线是过时的信道信息的反馈，而实线表示在给定的时隙的传输方案。在这篇文章里的实线意味着分流优化数。

从这个算法中，它很明确的指出：在每一个给定的时间很多，传输码流进行优化使用的数量。当信道条件很差时，子流的数目将减少到只够保持基本性能。当信道条件较好的情况下，分流的最大数量将被选择来获得更高的系统性能。其中很明显的是，当信道反馈延迟时间较长时，这种方法的性能也会受到限制，信道信息的相关性变弱，这将在下一部分被证明。

3 仿真与分析

在我们对算法进行了理论分析之后，通过进行系统级仿真去证明了该方法的有效性和鲁棒性。通常情况下LTE系统级仿真是广泛使用于评估系统总性能。为了担保商业平台的安全，许多3GPP伙伴组织成员都有自己的分类平台。在我们以前的工作中，我们建立和修正了LTE / LTE-Advanced系统级仿真平台，那么结果将在我们的平台上做的。仿真参数和假设列表如下。

A.比较系统的误块率和吞吐量

在这部分中，我们给出了新方法和原始方法的比较。从前面的分析中，我们可以很明显的得到，调度算法是使传输码流的最佳的决策，因此误将有效降低增益多路复用。成本是目标用户吞吐量。的支流将成本降低冗余，从而降低吞吐量。图4和图5证明前面分析的准确性。我们随机选择第十一个用户跟踪性能。

这里蓝线表示新方法和红色是原来的方法。从图4 BLER有效降低到0.1以下，这是因为获得复用。但由于信道条件的延迟，这两种方法的吞吐量几乎是相同的。

B. 算法的鲁棒性

这是说，由于相邻时隙的相关性随距离变长，我们的方法的性能是会受到信道反馈延迟的限制。

从图6的仿真结果，可以看出：随着信道反馈时延的增加，最终的数据我们得到增加。这是因为预测不准确的信道信息的传输方案，优化决策已经过时，就像在LTE系统中的预编码方法对信道信息的准确性敏感。

4 结论

在本文中，我们在MI-ESM的基础上，提出了一个用于3GPP LTE-Advanced系统的动态调度算法。该方法有助于在不同的信道条件下确定传输码流的优化数以得到一个完美的BLER。但这种方法的可利用性被信道反馈的延迟所限制了。我们的基于MATLAB的系统级仿真给出了仿真结果，并证明了新方法的有效性。我们又提出了LTE-Advanced系统上行链路的一种中继辅助重传机制。首先，一个新的参考信号和数据编码在中继提出的联合设计，其中数据预编码是在参考信号的循环移位的基础上进行的。通过这样的联合设计，解决了信道估计的不匹配问题，控制信息和协作分集增益数据重传的实现。其次，该设计进一步扩展到支持多用户MIMO，即中继协助多个UE的上行数据转发到基站。联合设计规则的循环移位和数据为多个发射天线的中继预编码考虑多用循环移位了。进行模拟，以验证所提出的方案的有效性。从仿真结果中，不匹配的信道估计导致的控制信息和简单的穿刺在中继非常糟糕的表

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