高速下行分组接入中基于信干噪比预测的链路自适应方法

摘要

本发明提供一种高速下行分组接入中基于信干噪比预测的链路自适应方法，其主要包含以下步骤：步骤1，针对3GPP技术标准25.321，V5.10.0.中规定的每一个传输快大小(TB size)，通过仿真确定高斯信道下与之相对应的信干噪比；步骤2，利用当前TTI的TS0、HS－DSCH所占据时隙的midamble部分以及DwPTS估计在这些时隙的信干噪比；步骤3，计算这些时隙上的信干噪比变化的斜率，并加权平均以得到当前TTI的平均信干噪比；步骤4，根据所获得的斜率预测下一帧的信干噪比，然后利用信干噪比和传输块大小之间的对应关系获得下一个TTI所应采用的调制、编码方案。

说明书

技术领域

本发明涉及一种高速下行分组接入中基于信干噪比预测的链路自适应方法，特别涉及一种适用于1.28Mcps TDD(Time Division Duplex，时分双工)HSDPA(High Speed Downlink Packet Access，高速下行分组接入)系统的高速下行分组接入中基于信干噪比预测的链路自适应方案。

背景技术

从3GPP(3rd Generation Partnership Project，三代合作伙伴关系)技术标准的R5版开始，HSDPA作为3G移动通信系统的一种增强技术已经正式被标准化。1.28Mcps TDD HSDPA主要采用了AMC(Adaptive Modulation andCoding，自适应调制编码)、FCS(Fast Cell Selection，快速小区选择)、多天线传输、短TTI(Transmission Time Interval，传输时间间隔)(5ms)以及HARQ(Hybrid Automatic Repeat Request，混合自动重传请求)等一些新颖的技术来提高系统的吞吐量(Throughput)。

AMC(Adaptive Modulation and Coding，自适应调制编码)属于一种链路自适应技术，其基本原理就是根据信道的状况自适应调整系统的传输速率，当信噪比比较高时，采用较高的调制阶数和编码速率，反之即采用较低的调制阶数和编码速率。

AMC的实现要面临几个挑战。首先，过多的调制、编码方案(MCS)的组合会增加系统的复杂度。在3GPP技术标准25.321(Technical SpecificationGroup Radio Access Network；Medium Access Control(MAC)protocolspecification V5.10.0.)中，已经明确规定了1.28Mcps HSDPA只采用QPSK(Quadrature Phase Shift Keying，四相移位键控)和16QAM(QuadratureAmplitude Modulation，正交幅度调制)两种调制方式，并且将UE的接入能力划分为三类，每一类在一个TTI中的传输块大小确定为64种选择，这有效地减少了系统设计的复杂度。其次，AMC对信道测量的误差和延时非常敏感。为了选择合适的调制和编码速率，上层的调度必须对信道的质量有着准确的了解。否则有可能会因为采用了过高的调制、编码速率而造成误帧率过高，或采用了较低的调制、编码速率而造成系统容量的损失。在1.28McpsHSDPA系统中，标准已经规定由UE通过HS-SICH(Shared InformationChannel for HS-DSCH，HS-DSCH专用共享信息信道)信道向基站推荐所应该采用的调制方式和每个TTI中传输块的大小。由于移动通信的物理信道具有时变的特点，即使UE对信道的测量是准确的，但由于UE向基站报告所产生的滞后性，同样会产生所采用的调制、编码方案和信道不匹配的现象。针对这种现象，信道预测的概念被提了出来，信道预测的理论基础在于信道是连续变化的，不会出现突变的现象，也就是说连续变化的信道采样点之间是相关的(见图1)。而相关的强弱是和系统的多普勒频移大小有关，也就是说当车速由慢变快时(对应多普勒频移比较大)，同样采样间隔的信道采样点之间的相关性由强变弱，显然当车速非常快时，信道预测的精度变得难以保证，所以所有的预测方法都只能在一定的车速范围内满足系统的性能需求。目前的信道预测方案都具有复杂度比较高或者所采用的物理信道模型脱离实际的缺点。例如文献“Prediction of Mobile Radio Channels”，T.Ekman，Licentiate thesis，Department of Signals and Systems，Uppsala University ofTechnology，Dec.2000.和“Prediction of Fast Fading Parameters by Resolvingthe Interference Pattern，”T.Eycoez，A.Duel-Hallen，H.Hallen，Signals，Systems& Computers，Conference Record of the Thirty-First Asilomar Conference on，Volume：1，2-5 Nov 1997 Page(s)：167-171中针对抽头延迟信道模型的每一个信道系数采取AR(Autoregressive，自回归)或ARMA(Autoregressive-movingAverage，自回归滑动平均)模型模拟，并通过维纳滤波或卡尔曼滤波进行逼近，最后再通过带限为多普勒频率的低通滤波器进行平滑，这种方法需要估计信道抽头系数的一阶和二阶统计量，并且要对每一个抽头系数都要进行估计，计算复杂度非常高，特别对TDD系统，由于采用的是插入导频的方式，这对维纳滤波或卡尔曼滤波的最终收敛造成了非常大的困难。文献“Channelprediction for adaptive coded modulation in Rayleigh fading，”G.E.ien，H.Holm，and K.J.Hole，in Proc.European Signal Processing Conference(EUSIPCO)，(Toulouse，France)，Sept.2002和“An analysis of pilot symbolassisted modulation for Rayleigh fading channels，”J.K.Cavers，IEEETransactions on Vehicular Technology，vol.40，pp.686-693，November 1991进行信道预测的前提是已经假定了信道抽头的自相关函数已知，这在实际的系统中显然是不可行的。

发明内容

本发明从预测系统的SINR(信干噪比)变化出发，通过计算信干噪比局部变化的斜率，以此预测未来的信干噪比，并根据预测所得的结果确定基站所应该采用的编码、调制方案，由此在一定的车速范围内通过复杂度不高的预测方案获得系统吞吐量的提高。

为达到上述目的，本发明提供的高速下行分组接入中基于信干噪比预测的链路自适应方法，其主要包含以下步骤：

步骤1，针对3GPP技术标准25.321，V5.10.0.中规定的每一个传输快大小(TB size)，通过仿真确定高斯信道下与之相对应的信干噪比，其依据的准则是在保证误帧率小于0.01的基础上，信干噪比最低；这将作为后面步骤中根据信干噪比选择传输块大小的依据；

步骤2，利用当前TTI(Transmission Time Interval，传输时间间隔)的TS0、HS-DSCH(High Speed Downlink Shared Channel，高速下行共享信道)所占据时隙的midamble(时隙中导频)部分以及DwPTS(Downlink Pilot Time Slot，下行导频时隙)估计在这些时隙的信干噪比；

步骤3，计算这些时隙上的信干噪比变化的斜率，并加权平均以得到当前TTI的平均信干噪比；

步骤4，根据所获得的斜率预测下一帧的信干噪比，然后利用信干噪比和传输块大小之间的对应关系获得下一个TTI所应采用的调制、编码方案；

本发明的计算复杂度低，其通过计算信干噪比局部变化的斜率，以此预测未来的信干噪比，并根据预测所得的结果确定基站所应该采用的编码、调制方案，由此在一定的车速范围内通过复杂度不高的预测方案获得系统吞吐量的提高。

附图说明

图1 PA3信道，DPCH(专用物理信道)码道数为2，DPCH0(专用干扰物理信道)码道数为8是信干噪比随时间的变化，其中横轴n代表n倍时隙时间。

图2.a为一个采用了四个下行时隙HS-DSCH的TTI结构示意图；图2.b是一个时隙的结构示意图；

图3则是本发明的实现流程图。

具体实施方式

以下根据图2.a，2.b，图3，说明本发明的一个较佳实施方式。可以进一步准确的了解本发明的内容。

本发明提供的一种高速下行分组接入中基于信干噪比预测的链路自适应方法，其包括如下步骤(如图3所示)：

步骤1，通过仿真制定信干噪比和传输块大小之间的对应关系表，其依据的准则是在保证一定误帧率误帧率小于0.01的基础上，信干噪比最低；

步骤2，估计第m(m＝1，2，3，…)个TTI上不同时隙的信干噪比SINR3、SINR4、SINR5、SINR6(如图2.a，图2.b所示)；

其中SINR3、SINR4、SINR5和SINR6：表示第m个TTI上根据TS3、TS4、TS5、TS6的midamble估计获得的信干噪比；

步骤3，

首先，包含步骤31，判断当前的TTI(传输时间间隔)是否是第一个；即m是否等于1；如是，则进行步骤32，如不是，则直接跳到步骤33；

步骤32：计算第m(m＝1，2，3，…)个TTI上的信干噪比斜率(步骤321)和平均信干噪(步骤322)，分别可以用公式(1)和(2)分别表示为：

$>>>S>1>>=>>(>>>SINR>4>->SINR>3>>>t>34>\; >+>>>>SINR>5>->SINR>4>>>t>45>\; >+>>>SINR>6>->SINR>5>>>t>56>\; >>)>>/>3>->->->>(>1>)>>>s>$

SINR₁＝(SINR3+SINR4+SINR5+SINR6)/4                     (2)

其中：

S₁：第1个TTI上获得的信干噪比斜率；

t₃₄，t₄₅，t₅₆：分别表示TS3和TS4之间的时间间隔，TS4和TS5之间的时间间隔，TS5和Ts6之间的时间间隔；请注意这些时间间隔的起点和终点都是以时隙的中心作为参考点；

SINR₁：第1个TTI上获得的平均信干噪比。

步骤33：计算第m(m＝2，3，…)个TTI上的信干噪比斜率(步骤331)和平均信干噪(步骤332)，分别可以用公式(3)和(4)分别表示为：

$>\left(\begin{array}{}>>>>S>m>>=>F>*>>S>>m>->1>>>+>>(>1>->F>)>>>>>>*>>(>>>SINR>4>->SINR>3>>>t>34>\; >+>>>SINR>5>->SINR>4>>>t>45>\; >+>>>SINR>6>->SINR>5>>>t>56>\; >)>>/>3>>>\end{array}\right)>->->->>(>3>)>>>s>$

SINR_m＝(SINR3+SINR4+SINR5+SINR6)/4       (4)

其中：

S_m-1：第m-1个TTI上获得的信干噪比斜率；

S_m：第m个TTI上获得的信干噪比斜率；

t₃₄，t₄₅，t₅₆：分别表示TS3和TS4之间的时间间隔，TS4和TS5之间的时间间隔，TS5和Ts6之间的时间间隔；请注意这些时间间隔的起点和终点都是以时隙的中心作为参考点；

F：取值为0到1之间的遗忘因子。

SINR_m：第m个TTI上获得的平均信干噪比。

步骤4，根据S_m和SINR_m可以预测第m+1个TTI的SINR_m+1；

              SINR_m+1＝S_m*t_TTI+SINR_m                      (3)

其中t_TTI表示一个TTI持续的时间，SINR_m+1表示第m+1个TTI上获得的平均信干噪比；

步骤5，根据第一步得到的表格，确定第m+1个TTI的传输块大小；

步骤6，判断传输是否结束，如否，则跳转到步骤2；如是，则结束计算过程(步骤7)。

本发明主要适用于1.28Mcps TDD(Time Division Duplex，时分双工)HSDPA(High Speed Downlink Packet Access，高速下行分组接入)系统，但其也可用于3GPP(3rd Generation Partnership Project，三代合作伙伴关系)的FDD(Frequency Division Duplex，频分双工)和3.84Mcps TDD HSDPA系统中。针对VA30信道，以及1.4Mbps UE传输能力，在 $>>>ver>>I>^>>or>>>I>oc>\; >=>10>dB>>s>($_or表示下行接收信号在UE端的功率谱密度，I_or表示下行在UE天线处测量所得的带限白噪声功率谱密度)时没有采用信道预测时仿真所得的吞吐量为200kbps，而采用了本发明之后为234kbps，取得了明显的效果。