变步长功控算法在TD-HSUPA 系统中的运用

张家波，鲁玉芳，唐 宏，朱 江

(重庆邮电大学移动通信重点实验室，重庆 400065)

0 引言

TD－HSUPA是TD－SCDMA 的增强技术，主要引入了上行增强专用信道，在物理层引入了自适应调制编码(adaptive modulation and coding，AMC)和混合自动重传请求(hybrid automatic repeat request，HARQ)技术。另外，在媒体接入控制(medium access control，MAC)层引入新的 MAC－es/MAC－e 实体，完成数据快速调度，增强用户速率，并以此来增加系统吞吐量［1］。由于在TD－HSUPA中可采用智能天线，联合检测，AMC，HARQ等关键技术，使得系统性能较TD－SCDMA有了明显的提高。理想的联合检测接收机能够消除多址干扰和码间干扰带来的影响，还可以抗远近效应，但复杂度较高［2］。为了进一步提高接收机的性能，提出了在联合检测的接收机中引入功率控制。

1 线性联合检测算法

根据准则的不同，线性联合检测算法主要分为匹配滤波线性块均衡(matched filtering block linear equalizer，MF－BLE)，ZF－BLE 和最小均方误差线性块均衡(minimum mean－square－error block linear equalizer，MMSE－BLE)［3－4］。

我们对接收信号进行白化滤波，然后进行扩频码和信道响应的匹配，得到匹配滤波线性块均衡器的表达式为

2 变步长功率控制算法

在传统的功率控制算法中，基站每隔5 ms测量一次 SIR(signal－to－interference ration)，并将所测量的SIR与来自高层提供的目标SIR进行比较，产生TPC(transmit power contral)命令。当测量的SIR大于目标SIR时，TPC设置为“down”(具体实现时令其为－1);当测量的SIR不大于目标SIR时，TPC设置为“up”(具体实现时令其为+1)。然后基站通过下行增强型绝对授权信道(enhanced absolute grant channel，E－AGCH)(对于调度传输)或下行增强型HARQ指示信道(enhanced hybrid ARQ indicator channel，E－HICH)(对于非调度传输)将 TPC命令传送给用户终端(user equipment，UE)，UE根据所接收到的TPC调整发射功率。当UE接收到的TPC为“down”时，UE的发射功率将减小一个固定功率控制步长;当UE接收到的TPC为“up”时，UE的发射功率将增加一个固定功率控制步长。

由于一个功控周期只能发一次TPC命令，且步长为固定值，而信道衰落是随机的，当前的衰落幅度与上个时隙的衰落幅度的差值也是随机的。因此，当信道衰落较快时，功率控制跟不上功率大小的变化而不能达到很好的效果;在信道的深度衰落结束时，基站收到的由移动台发来的信号强度偏高，从而不仅提高了功率控制错误的标准方差，而且也提高了整个小区的干扰水平，降低了系统容量［5］。所以，TD－HSUPA 系统可采用变步长的方式去克服固定步长所带来的缺陷。

本文的变步长功率控制算法是在传统的闭环功率控制的基础上加入一个自适应的步长选取模块，采用历史功控命令 TPC 来决定功控步长［6－8］，具体分析如下。

采用的历史TPC越多，选取的步长就越精确，但由于TD－HSUPA系统中存在非连续传输模式及信道传输时延，这使首个TPC和当前TPC的信道情况可能已经发生了较大的变化，如果用户依然采用过多的历史TPC来决定功控步长，调整发射功率，则不仅会影响用户通信质量，还可能减小系统容量，同时增加了系统复杂度。采用的历史TPC越少，越有利于跟踪信道变化，但功控算法受最近一次SIR测量的影响就大，如果最近一次测量出现异常，则会严重影响功控算法性能。因此，本文综合考虑功控算法性能和系统复杂度，采用3个TPC来决定功控步长。

因此UE端增强型上行物理信道(enhanced physical uplink channel，E－PUCH)的发射功率由(5)，(6)式决定［9］。(5)－(8)式中:L表示终端和网络之间的路径损耗;βe是选定的增强型传输格式组合(enhancedtransport format combination，E－TFC)的传输块大小、分配的E－PUCH物理资源、调制方式和HARQ偏置的归一化增益因子［10］;PRXdes－base是由高层信令通知的参考期望E－PUCH接收功率;Δp0为一个固定值;Δs是可调的;TPC(i)，TPC(i－1)，TPC(i－2)分别表示本次、上次、再上次的功率控制命令;i表示第i次功控。

步长的变化是通过在UE端加入3个寄存器来实现的。3个寄存器分别存放本次、上次、再上次的TPC，通过(8)式来决定下一次功率控制步长。具体算法描述如下

①当第1个TPC到达UE端时，将它保存在第1个寄存器，并令功率控制步长为一个固定值。

②当第2个TPC到达UE端时，将第1个寄存器的内容后移到第2个寄存器，将第2个TPC保存在第1个寄存器，并令功控步长为一个固定值。

③当第3个TPC到达UE端时，将前2个TPC分别移至它后面的寄存器，将第3个TPC保存在第1个寄存器，并比较3个寄存器的值。如果都为1，表明信道一直处于深度衰落，需要极大地补偿信道衰落，此时就需要一个较大的步长尽快弥补信道衰落;如果都为－1，表明功率调整过大，此时需要一个较大的步长尽快降低发射功率，但此步长也不能太大，以免发生过调现象，造成UE不能正常通信;如果第3个TPC与第1个相同而与第2个不同，表明此时信道变化很平稳，只需要一个很小的步长就能满足系统要求，从而节省发射功率;如果第3个TPC与第2个相同而与第1个不同，或第3个TPC与第2个不同而第2个与第1个相同，则表明此时信道变化较平稳，只需要一个小步长就可以跟踪信道变化，不至于浪费系统资源。当第4，5个TPC到达时以此类推。

3 仿真环境及结果分析

3.1 仿真环境

本文是基于TD－HSUPA物理层仿真平台进行仿真的，具体仿真链路如图1所示。

图1 上行链路功率控制仿真模型Fig.1 Uplink power control simulation model

仿真中采用的多径信道是VA30，v=30 km/h，其具体参数见表1［11］，同时假设信道中加入的噪声为高斯白噪声，用户数为8，每个用户占用一个码道，扩频因子SF=16，码片速率为1.28 Mbit/s，最大信道响应窗长为16。在仿真中，对具有典型多普勒谱的传播路径采用了瑞利(Rayleigh)信道模型。

为提高仿真速度，在仿真模型中未加入编码和交织模块，对系统性能有一定的损失，得到未编码的BER(bit error rate)。为了简化系统模型和仿真的复杂度，基站处采用单天线接收用户数据。信道估计模块采用改进型的B.Steiner信道估计器，信道估计的输入是没有受到干扰影响的midamble接收数据，是实际信道估计的理论上限。假设功控命令不会发生传输和解调错误，总能正确执行。在本文仿真中，初始发射功率为10 dBm，Δp0=1 dB，Δs=0.3 dB，SIRtarget=7 dB。

表1 E－PUCH的多径模型Tab.1 Multipath model of E－PUCH

3.2 仿真结果及分析

本文主要从多用户联合检测下的功率控制算法对系统性能的影响和SIR收敛性两方面来分析算法的性能。

图2表示的是3种联合检测算法在没有功率控制作用下的性能曲线。从图2中可以看出，MF－BLE在降低系统误比特率性能方面最差，ZF－BLE较好，MMSE－BLE最好。这是因为MF－BLE的输出不仅包含了信息符号，而且还有符号间干扰(inter－symbol interference，ISI)、多址干扰(multiple access interference，MAI)和噪声;而ZF－BLE的输出端虽完全抑制了 ISI和 MAI，但还是存在噪声;MMSE－BLE在ZF－BLE的基础上增加了wiener滤波器，在一定程度上对ISI，MAI和噪声进行了解相关，削弱了噪声影响，增加了输出信噪比，因此性能更好。

图2 多用户联合检测在VA30环境下的误比特率曲线Fig.2 BER performance comparison ofmulti－user joint detection algorithms in VA30 channel

图3给出了在VA30环境下的3种联合检测作用下的定步长、变步长功率控制算法的性能比较图。从图3中可以看出，在MF－BLE作用下，定步长和变步长功控算法虽然在一定程度上可以降低系统误比特率，但两者的性能不是很明显，这是因为MF－BLE本身的输出包含了多种干扰，即使有好的功控算法也不能很好地改善系统性能。不管是在ZF－BLE还是MMSE－BLE作用下，变步长功控算法都优越于定步长;而MMSE－BLE下的变步长功控算法在降低系统误比特率方面比ZF－BLE下的变步长更好，但如果考虑两者的复杂度，那么ZF－BLE作用下的变步长功控算法更具有实际的意义。表2是根据(2)，(3)式得到的ZF－BLE和MMSE－BLE的算法复杂度比较。

图3 在多用户联合检测作用下的功率控制误比特率曲线Fig.3 BER performance comparison of power control algorithms in the role ofmulti－user joint detection algorithms

表2 ZF－BLE和MMSE－BLE的算法复杂度比较Tab.2 Complexity comparison of ZF－BLE and MMSE－BLE

表2 中:U=NK，Y=UT+T2，V=U2T+UT2，其中，N为用户数据长度;k为用户数;T=NQ+W－1，其中Q为扩频因子，W为信道响应窗长。

图4给出了在VA30环境下的固定步长与变步长算法在ZF－BLE作用下的SIR收敛性能。从图4中可以看出，在固定步长功率控制算法的作用下，测量得到的SIR值一直在设定的SIR目标值7 dB上下波动，且波动幅度较大;而在变步长功率控制算法的作用下，测量得到的SIR值能够很快地达到设定的SIR目标值，并能很好地稳定在其左右，波动较小。这说明变步长功率控制算法在信道深度衰落时能快速补偿信道衰落带来的影响，可以更好地跟踪信道的衰落变化，调整移动台的发射功率，从而快速地补偿不同的信道衰落，维持系统的正常通信。而固定步长功率控制算法在信道深度衰落时却不能很好地补偿信道衰落，始终在目标SIR上下波动，不具收敛性。

4 结论

本文提出了一种适用于TD－HSUPA系统的变步长功率控制算法，将多用户联合检测技术引入到功率控制中，并在TD－HSUPA链路仿真平台上对该算法、定步长功率控制算法在3种不同的联合检测算法下进行仿真。仿真结果表明，采用了功率控制技术后对提高系统性能有很大帮助，而在ZF－BLE作用下的变步长功率控制算法在降低传输误比特率和SIR收敛性方面有着更实际的意义。

图4 ZF－BLE作用下的SIR收敛曲线比较Fig.4 Comparison of SIR convergence curve in the role of ZF－BLE algorithm

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(编辑:魏琴芳)