基于回程容量限制的下行CoMP技术研究

摘要

LTE-Advanced系统中提出了多点协作(Coordinated Multipoint Transmission/Reception，CoMP)传输技术以改善系统平均吞吐量和小区边缘吞吐量。LTE-Advanced系统中的CoMP传输已经被广泛地认为是一种有发展的技术，以通过避免或者甚至利用小区间干扰(Inter-Cell Interference，ICI)来提高系统吞吐量。下行CoMP技术主要包括协作调度/波束赋形(CS/CB：Coordinated Scheduling/Beamforming)和联合处理(JP：Joint Processing)。
　　相比于CoMP-CB模式，CoMP-JP模式可以获得更高的小区边缘吞吐量和更低的误码率(Bit Error Rate，BER)，但是由于数据共享CoMP-JP模式也将产生更高的复杂性。本文提出了一种混合协作方案，该方案中包括了代表采用CoMP-JP模式的用户比例的参数β，其中应用CoMP-JP模式以改善小区边缘糟糕的通信质量，并且其他用户采用CoMP-CB模式以提高平均吞吐量和频谱效率。本文根据特定的信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)门限来选择CoMP-JP用户，该门限值由参数β决定。本文比较了基于块对角化(Block Diagonalization，BD)的预编码算法和最大化信漏噪比(Signal to Leakage and Noise Ratio，SLNR)的预编码器的误码率性能，并且表明了在相同的信噪比(Signal Noise Ratio，SNR)要求下，相比于基于BD的预编码算法，基于SLNR的预编码算法获得更低的误码率。此外，本文讨论了CoMP-JP用户的比例对系统性能的影响，并且得出当50％的用户分配为CoMP-JP模式，其余50%的用户采用CoMP-CB传输时，将获得最佳的系统性能。
　　在蜂窝通信系统中普遍存在回程链路容量受限的问题，这同时也是实现下行CoMP的潜在性能增益的瓶颈。本文提出了基于回程容量限制的下行 CoMP资源分配方案，该方案兼顾系统吞吐量和公平性，主要包含了协作集选择方法、资源分配策略、CoMP传输模式选择方法和功率分配算法四部分。首先，本文提出基于相对门限的半动态协作集选择方法，根据干扰基站对该用户的平均干扰程度为每个小区边缘用户动态地确定协作集。其次，本文选择了固定资源划分，将整个可用资源块（Resource Block，RB)资源划分为 CoMP资源和非 CoMP资源，所有小区都按照已划分好的资源调度用户。此外，本文采用基于查询表的比例公平资源分配方案，中心小区完成资源分配后更新RB分配矩阵，并将其传递给相邻小区，相邻小区结合其分配结果进行本小区的RB资源分配。再次，本文采用一种联合硬模式切换，比较分别采用CoMP-JP模式和采用CoMP-CB模式时边缘用户的和速率来选择 CoMP传输模式。最后，本文的功率分配算法采用自适应注水线的注水算法，该方法兼顾系统吞吐量和公平性。
　　本文通过对基于回程容量限制的下行 CoMP技术的仿真分析，结果表明根据回程容量限制的不同，CoMP技术对系统吞吐量和频谱效率的提升达到59.2%~102.9%。而自适应注水线的注水功率分配算法的系统吞吐量和频谱效率略低于经典注水功率分配算法，但却获得了更高的系统公平性。最后，本文讨论并分析了CoMP资源所占的比例对系统吞吐量和公平性的影响，结果表明，当分配给CoMP传输的RB资源占40%时，可以更好地兼顾系统吞吐量和系统公平性，相比于单点传输系统吞吐量提升56.1%，Jain’s公平指数提升52.85%。

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第1章 绪 论

1.1 课题背景

1.2 课题研究的目的和意义

1.3 国内外研究现状

1.4 论文内容和结构安排

第2章 多点协作传输技术与仿真场景分析

2.1 下行CoMP技术原理及分析

2.2 信道模型

2.3 仿真场景

2.4 本章小结

第3章 下行CoMP混合协作方案

3.1 CoMP联合处理技术

3.2 CoMP协作波束赋形技术

3.3 CoMP预编码方案

3.4 CoMP混合协作方案

3.5 混合协作方案的性能分析

3.6 本章小结

第4章 基于回程容量限制的下行CoMP资源分配方法

4.1优化问题

4.2 CoMP协作集选择方法

4.3 用户调度与资源分配策略

4.4 CoMP传输模式选择方法

4.5 联合功率分配算法

4.6 仿真结果及性能分析

4.7 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

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