应对CDMA系统有界干扰的鲁棒自适应功率控制
2010-05-18吕文渊韩存武马鹏维马海燕
吕文渊,韩存武,马鹏维,马海燕
(东华大学 信息科学与技术学院,上海 201620)
功率控制是无线移动通信的核心问题,与CDMA小区系统的容量与干扰是密切相关的,并且是一种提高系统容量、改善通信质量的有效途径。
到目前为止,已经提出了很多功率控制的算法。RINTAMAKI M、KOIVO H和 HARTIMO I提出了一种闭环系统中的自适应自校正控制器[1],Seung-Ok Choi和Kwan-Ho You提出了在上行链路中,基于线性二次跟踪理论的自适应功率控制算法[2]。
本文提出了一种在系统存在有界干扰时的鲁棒自适应功率控制算法。先定义了1个由多路衰减效应引起的信道变量,为了得到这个变量的估计值,采用了带死区的最小二乘法。根据估计值,可以对用户在每一步的发射功率进行更新来达到期望的信噪比。最后,用广义最小方差算法来得到用户在每一步的发射功率的迭代公式。
1 系统模型
假设1个系统由K个基站和M个移动台组成[3],以其中的1个基站作为目标基站。在基站k接收到用户i的信息比特能量(Eb)与干扰功率谱密度(M0)之比(信噪比)为:
2 鲁棒自适应功率控制算法
定义:向量 p={pi},η={ηi/Gki};矩阵 H={Hij},其中,Hij=Gkj/Gki,i≠j。 当 i=j时,Hii=0,则式(1)可写为如下的矩阵形式:
其中,I为特征矩阵。当式(2)取“=”时,求得的为最小功率。
为了求解式(2),选用如下的迭代方法[4-5]:
其中,M和N是迭代矩阵,并且满足p*=M-1Np*+M-1η,p*是式(2)去“=”时的唯一解。
令 M=I,N=H,则得出经典功率控制算法[6]:
将(1)式代入(4)式,可得:
当系统存在有界干扰时,鲁棒自适应功率控制算法推导如下:
其中,ωd≤d为带有未建模动态的有界干扰。由带死区的最小二乘法可得θi(n)的最优估计值为:
其中,P(n)是 p×p 矩阵,P(n)的初始值 P(-1)是任给的正定矩阵。
如果在变量θi的条件下,在第n步达到了期望的信噪比γ*,那么就可以得到最优的功率 p*(n)=γ*×θ^(n)。由于变量θi不是固定步长,所以最优的发射功率在每一步都是不规则变化的。为了能够达到期望的信噪比,移动台必须按照最优功率值p*(n)来向基站发射功率。
定义状态方程为:
下面,用广义最小方差算法来求解u(n)。
定义:
加权二次型性能指标为:
根据广义最小方差控制率,可以得出控制输入如下:
因此,可以得出:
由于用户的发射功率受限于最大发射功率,即0≤p≤pmax,因此,每个用户的发射功率和信噪比表示如下:
3 仿真分析
利用上面所提出的2种算法,采用MATLAB作为仿真工具对其进行测试。
假设系统中有10个用户,用户目标信噪比为6 dB,系统的处理增益为68。
在系统所有用户发射总功率一定时,调整2种算法中系数因子,可以得出它们的信噪比性能比较如图1所示及发射功率比较如图2所示。通过仿真可以看出,本文提出的功率控制算法比传统的功率控制算法性能优越,使用户获得更高的信噪比,较低的发射功率,且系统容量得到了提高。
图1 传统的功率控制算法与鲁棒自适应功率控制算法信噪比性能比较
本文提出了1种鲁棒自适应功率控制算法,仿真结果表明,新算法比传统的算法起到更好的功率控制效果,可以有效地降低系统内干扰,大大提高系统容量。
图2 发射功率比较
[1]RINTAMAKIM, KOIVO H, HARTIMO I.Adaptive closed-loop power control algorithms for CDMA cellular communication systems[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2004,53(6):1756-1758.
[2]SEUNG-Ok Choi,KWAN-Ho You.Channel adaptive power control in the uplink of CDMA Systems[C].Wireless Personal Communications, 2008,47(3):441-448.
[3]ARIYAVISITAKUL S.SIR based power control in a CDMA system[C].Proc.IEEE GLOBECOM,1992:868-873.
[4]JANTTI R,KIM S L.Second-order power control[C].IEEE J.Select.Areas Communication, 2000,18(3):447-457.
[5]ZANDER J, KIM S L, ALMGREN M,et al.Radio Resource Management for Wireless Networks[M].2001.
[6]FOSCHINI G J,MILJANIC Z.A simple distributed autonomous power control algorithm and its convergence[C].IEEE Trans.on Vehicular Technology, 1993,42(4):641-646.