基于用户位置的TD－LTE上行功率控制研究

文 凯，苏颖博，詹 鹏

(1.重庆信科设计有限公司，重庆 400065;2.重庆邮电大学，重庆 400065)

TD－LTE［1］上行采用 SC－FDMA 技术，一个小区内不同UE的上行信号之间相互正交，这避免了小区内干扰，不存在CDMA系统因远近效应而进行功率控制的必要性。但为了提高频谱的利用效率，TD－LTE系统实行同频组网方式，所有小区共用一套频谱资源，因此小区间干扰成为整个系统性能提高的制约因素。

上行方向的干扰主要来自相邻小区的用户，用户的位置、数目以及发射功率都是随机变化的，因此上行小区间干扰情况比较复杂。小区边缘用户离基站较远，信号衰耗比较严重，一般会采用较大的发射功率，这会产生较强的干扰，降低系统容量。如何平衡边缘用户的通信质量和整个系统的性能，是一个值得研究的问题，而上行功率控制能比较好地权衡两者之间的关系［2］。本文在3GPP 36.213协议中上行功率控制的基础之上，对其应用情况进行了更加细致的划分，并考虑临小区的路径损耗和干扰信息对本小区用户功率控制决策的影响。

1 不同用户位置的功率控制算法

传统的功率控制算法，采用全路损补偿的方法，希望所有用户达到相同的目标SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio)值，其计算式为

式中:PSDTx表示发射功率谱密度;SINRtarget表示小区内部用户的目标SINR;Iserving表示服务小区所受的干扰;PLserving表示用户到服务基站的路径损耗;PSDTxmax表示最大发射功率谱密度。

由于(1)式并没有考虑不同位置的用户对小区间干扰贡献的大小，因此小区边缘用户为了达到和小区中心用户相同的SINR，就必须采用很高的发射功率，这增加了小区间的干扰，进而影响系统的性能。基于这种情况，TD－LTE上行的功控算法对传统的功控算法进行了改进，采用部分路损补偿的方式［3］。为了更准确地控制不同区域用户的发射功率，降低小区间的干扰，本文根据下行RSRP(RS Received Power)的值估算出不同用户的路径损耗，再根据路径损耗的大小将用户划归到不同的区域，然后对某个特定的区域采用相应的功控算法。每个小区可以分为3个区域:中心区域、次边缘区域和边缘区域［4］。其原理如图1所示。

1.1 中心区域的上行功控算法

位于中心区域的用户，离服务基站距离较近，信道条件相对较好，且距邻小区较远，受到邻小区用户的干扰较小，因此可以采用3GPP 36.213协议中的功控方

图1 功控算法与不同区域的对应关系

式，即部分路径损耗补偿的功率控制算法，通过设置较高的目标SINR值，减少功率提升的限制条件，以此来提高整个系统的性能。在式(1)基础上进行改进的部分路径损耗补偿的功率控制算法［3］如

式中:α表示路径损耗补偿因子，取值范围在(0，1)之间，用来调节路损补偿的程度。当α=1时，小区内所有用户具有相同的发射功率谱密度，与传统慢速功控算法一样。

1.2 次边缘区域的功控算法

次边缘区域的用户相比于中心区域的用户，离服务基站的距离稍远，信道条件没有中心区域的稳定，受到临区用户的干扰也相应的有所增加，因此次边缘区域用户的功控方式不能简单地采用部分路径损耗补偿的功控方法。次边缘区域用户的通信质量对整个系统性能的影响也是比较重要的，因此不仅要考虑移动台到本小区基站的路损情况，还应该考虑移动台到邻小区基站的路损情况。在忽略快衰的情况下，用户对临区的干扰主要受两个因素影响:发射功率和用户到临小区的路径损耗［5］，如

式中:Iserving表示服务小区所受的干扰;n表示非本小区的用户数目;P(Tx)i表示非本小区用户i的发射功率;PL(neighbour)i表示用户i到邻小区基站的路径损耗。

如果两个用户具有相同的发射功率，而到达邻小区的路损不一样，由式(3)可知对邻小区的干扰也不一样。如果用户到临区有较大的路损，即使发射功率很高，也不会对临区造成很大的干扰。基于这种情况，可以考虑在次边缘区域的用户，采用基于路损差的功率控制算法。次边缘区域的目标SINR设定为

式中:PLneighbour表示目标小区到最强邻小区的路径损耗［6－7］。将式(4)代入式(2)得

对比式(2)和式(5)可以看出，式(5)的发射功率要较式(2)的发射功率大，这比较符合实际网络中的情况。

1.3 边缘小区的功控算法

边缘区域用户离基站距离最远，信道条件较差，受邻小区的干扰也最大，因此为了保证基本的通信质量，需要较大的发射功率，而这又会导致干扰抬升。为了克服干扰，移动台需要更高的发射功率，发射功率与干扰的交替上升，最终会致使边缘区域用户的发射功率首先达到最大值，此时干扰也是最严重的。为了避免干扰与发射功率的交替上升，就要限制热噪声抬升(IOT)的值，使其稳定在某一点。IOT可以表征系统受干扰的程度，计算式如

式中:I表示干扰功率，N表示噪声功率。边缘区域用户发射功率的大小，会在很大程度上决定系统干扰的大小，因此边缘区域用户发射功率需要在基于路损差功控方法的基础之上再把系统的IOT信息也考虑进去。

这种基于干扰信息的功控算法要充分利用IOT和功率裕量的信息，找出满足条件的最大可用SINR，以此来提升用户性能，而又不会使整个系统的干扰过高。首先根据IOT裕量估算出可上升干扰的大小，再根据功率裕量算出可提升的SINR值，即

由式(7)，(8)可知，当 IOTactual大于 IOTtarget时，ΔSINR＜0，则边缘区域目标SINR降低，进而降低发射功率以减小小区间干扰;反之，则增加发射功率来提高边缘用户的性能。

2 系统仿真流程与结果分析

本文的仿真主要是分析3个不同区域的用户在系统IOT值不断变化的过程中如何进行上行链路功率控制，以及其对系统吞吐量的影响［8］。在仿真中，3个不同区域的SINR值是根据链路级仿真误码率在1%情况下而确定的，中心区域的目标SINR为20 dB。仿真的详细参数如表1所示。

表1 仿真参数

由图2可以看出，在该仿真条件下，中心区域有2个用户，次边缘区域有7个用户，边缘区域有1个用户。其中大部分用户的吞吐量都会随着IOT的增加而增大，这是因为当IOT增加时，用户受到的干扰也相应变大，为了保证用户的SINR维持不变，这时发射功率也相应增加，此时提高的发射功率产生的增益大于由干扰带来的负面影响，所以用户的吞吐量也有所增加。当实际的IOT增加到与设定的目标IOT相等时，用户的发射功率会达到满足限定条件的一个上限值，此时用户的发射功率和整个系统的干扰相互制约，使用户的吞吐量趋于一个稳定状态。由于每个区域的限定条件不同，所以它们对IOT的忍受程度也有所不同，就会出现不同的拐点，这也符合前面的理论分析。少数用户由于处于不同区域的交界地段，受到的干扰较大，发射功率在IOT比较小的时候已经达到所允许的上限值，所以当IOT增大时，吞吐量会急剧减少，只有在中心区域和次边缘区域的用户会出现这种现象，因为这两个区域的用户采用的功控算法并没有把功率裕量和IOT的信息考虑进去，因此在实际的应用中应当避免此种情况的出现。

由图3可以看出，不论各个区域用户比例是多少，随着IOT的增加，系统吞吐量都有所增加。但当IOT的值大于12 dB之后，此时干扰也增大到一个极限值，限制了系统吞吐量的提高。由于仿真时设置目标IOT为8 dB，当系统IOT大于8 dB后就会减少用户的发射功率，从而避免了传统功率控制时干扰和功率交替上升的情况，即使整个系统的干扰很大，也会保持系统吞吐量稳定在一个范围内，因此把干扰信息和IOT的值作为功率控制的依据改善系统的性能。在仿真过程中，设置PLa和PLb的值不同时，整个小区不同区域用户所占的比例也不同，由于不同区域采用的是不同的功率控制算法，这样可以更好地利用功率资源。图3验证了该方法可以提高系统吞吐量。在实际建网时可以依据不同的业务密度来划分不同区域用户的比例，从而提高系统的容量。

图2 不同IOT值的用户吞吐量

图3 不同用户比例下的吞吐量

3 结束语

本文提出的基于用户位置的TD－LTE上行功率控制方法，可以根据实际的业务环境划分不同的区域，然后对不同的区域实行不同的功控算法，这可以充分利用有限的功率来尽可能提高系统的吞吐量，对当前的大规模建网有参考意义。

［1］沈嘉，索士强.3GPP长期演进技术原理与系统设计［M］.北京:人民邮电出版社，2009.

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