一种改进的DL－CoMP－MU有限反馈方案

赵 鑫，王军选，丁淑雯

(西安邮电大学通信与信息工程学院，陕西西安 710061)

近年来，随着蜂窝网移动通信系统的发展，CoMP已成为提高小区边缘用户性能，降低小区间干扰，提升系统性能的关键技术。但要实现下行多点协作传输技术(DL－CoMP)操作，需服务基站(Serving eNode B)获得协作集合内所有用户与协作点间的信道信息，即需要用户设备UE将全部信道状态信息(Channel Statement Information，CSI)反馈给服务基站。但反馈全部信道CSI不仅产生较大的反馈开销，而且占用大量的上行链路资源，同时引起信道损耗和系统性能的降低，在一定程度上限制了CoMP技术的使用。

目前国内外许多公司针对DL－CoMP－MU有限反馈系统中隐式反馈机制，提出了系统容量和反馈压缩量折中的方案。文献［1～2］提到一种压缩反馈技术，利用Clustered方法划分物理资源块，将相邻4个物理资源块分为一个簇，以簇作为反馈CSI的反馈单元，从而减小反馈开销。文献［3］为了提高UE反馈信息的精确度，便于服务基站对用户的调度，在压缩反馈的基础上，提出了动态克隆牛分簇的思想。但并未考虑在预设SNR门限的情况下，当测得物理资源块SNR小于用户预设的SNR门限值时，设置该物理资源块SNR=0，产生反馈中断对系统影响。考虑公平性和对系统容量的影响，文献［4］在DL－CoMP－MU的隐性反馈机制下，采用单条链路SNR值代替CQI信息的方案降低信道信息的反馈量，但忽略了对反馈信息的压缩，同时也没有考虑到UE中断情况，导致频谱利用率较低。文献［5］提出了针对反馈中断的门限动态判决方案，提高了频谱利用率，且采用反馈压缩技术，减小了反馈开销。但基于地理位置的协作用户划分方式，没有充分考虑公平性和对系统容量的影响。

本文在DL－CoMP－MU的隐性反馈机制下，利用信噪比SNR值代替CQI信息的方案，同时采用基于几何因子(Geometry Factor)的协作用户选择方式，结合静态协作方式选择协作集合，搭建完成DL－CoMPMU有限反馈系统仿真平台，为将来设计降低系统反馈量和提高频谱利用率的反馈开销方案提供实验依据。

1 有限反馈方案原理和设计模型

1.1 有限反馈方案原理

LTE－Advanced系统中有限反馈技术，指UE反馈部分信道CQI给eNodeB，eNode B根据反馈的CQI对资源进行调度，已成为CoMP减小反馈开销的主要技术之一［3，6－7］。

DL－CoMP－MU相当于构成了多用户多小区的虚拟MIMO系统，信道参数的反馈个数增加了，在有限的反馈速率的情况下，若不增加反馈开销，必然会影响反馈信息的准确性。所以，高效有限反馈目的是通过有限的反馈量实现信道容量的最大化，并不是对信道的重建。

DL－CoMP－MU系统中，为降低系统实现的复杂度，提高系统的频谱利用率，文献［5］在以eNode B为中心，半径为500 m的正6边形的小区中，距离基站300 m范围内的用户为中心用户，在300～500 m范围区域的用户为边缘用户。这种基于地理位置划分方式虽然简单，但没有考虑划分结果的公平性和对系统容量的影响。针对以上不足，本文采用基于几何因子的协作用户选择算法。

几何因子Gsic作为下行链路的主要参数之一，可以反映移动台和基站之间距离的远近。单小区服务模式下，Gsic定义为用户接收来自服务小区的功率与来自其他小区干扰功率和噪声功率之和的比值，表示为

其中，Sk表示UEk对应的服务小区的信号功率表示来自非服务小区的干扰信号功率之和;N为加性高斯白噪声功率。

若UEk处于CoMP模式下，将接收到协作集合中多个协作点的有用信号，假设协作集合CS有M个eNodeB参与协作传输，则多用户协作模式下用户的几何因子可表示为

选择边缘用户时，可采用GCoMP－CS和Gsic的比值作为选择的标准，如式(3)所示

当UEk的αk系数大于某一给定值时，设UEk为边缘用户。反之，为中心用户。根据降低实现的复杂度和减小反馈开销的原则，本文采用静态协作选择，即在蜂窝网中，边缘用户选择距离其地理位置最近的3个eNode B提供服务，如图1所示。

图1 选择协作集合

由于无线通信系统中传播路径的复杂性，无线信道稳定性差，所以传播损耗成为影响通信质量的主要因素之一［8－10］。通常，将无线信道分为:大尺度衰落和小尺度衰落。

大尺度衰落包括:阴影衰落和路径损耗两部分。阴影衰落值一般在密集城区、城区、郊区等都是8 dB，农村7 dB;本文取值为8 dB。

根据LTE微城市LOS传输环境主要参数［11］，本文的路径损耗模型为

式中，Pathloss表示衰落值，单位dB;d是UE与eNode B之间的距离，单位km。

在LTE－A系统下，根据目前的 CQI反馈定义［10］，反馈CQI值要比反馈传输点结构(Transmission Points Configuration for CoMP，TPCC)更为困难，若用户反馈3个单小区CoMP下的CQI值和TPCC结构，服务基站可以通过反馈信息计算出其余的CQI值，在一定程度上能减少系统负担，但在这种方式下，用户需计算3个CQI值，工作量较大［12］。若用估计的SINR值来代替CQI值反馈，服务基站通过单条链路的SINR值就能够计算出所有的CQI值，能有效降低反馈信道的压力。但对于协作小区数目多，资源块数量大的情况下，反馈量的减少不明显。所以通过SINR和SNR的换算关系，将SINR信息转换成单链路SNR信息进行反馈，进一步减小反馈开销。

在DL－CoMP－MU链路中，eNodeB根据一定的时间间隔将导频信息传输给UE，UE根据导频信息对M个下行链路物理资源块进行测量，则UEk第m个物理资源块上的瞬时状态信息SNR表示为

式中，m=1，2，…，M;Hk，m为 UEk第 m 个物理资源块上瑞利信道的信道增益;ωk，m为UEk第m个物理资源块上的预编码矩阵;E为平均发射功率;N为加性高斯白噪声功率;Pathlossk表示UEk的路径损耗。

由式(5)可推出，在文中，UE1第i条链路的第m个物理资源块上的瞬时状态信息SNRi表示为

式中，Hi，m表示UE1在链路i第m个物理资源块上瑞利信道的信道增益;ωi，m表示UE1在链路i上第m个物理资源块上的预编码矩阵;Pathloss表示UE1在第i条链路上的路径损耗。

1.2 有限反馈方案设计模型

本文建立的系统模型包括3个协作集合［13］:eNode B0，eNode B1和eNode B2，这3个小区的基站之间进行协作传输可得到7种不同的TPCC结构，且对应不同的CQI值。

(1)单个小区 CoMP传输的 CQI值:TPCC1，TPCC2和TPCC3的CQI值。

(2)两个小区 CoMP传输的 CQI值:TPCC4，TPCC5和TPCC6的CQI值。

(3)3个小区 CoMP传输的 CQI值:TPCC7的CQI值。

表1 TPCC可能的结构

在CoMP－SU－MIMO场景中，从上述的7种TPCC结构可以看出，整个系统的工作机制是:当主服务小区B0中的主服务基站eNB0将第m个物理资源块分配给用户UE1，而UE1不能满足QOS要求时，则eNB0通过X2接口向协作小区B1和B2发送协作请求，协作基站eNB1和eNB2分别接收到eNB0发送的协作请求后，判断与主服务小区相同频率的物理资源块是否有空闲，若该物理资源块空闲，则eNB1和/或eNB2向eNB0发送确认(ACK)信息，表示同意参与协作传输;若该物理资源块非空闲，则发送否定(NACK)信息，表示不同意参与协作传输;eNB0在收到协作小区发回的ACK信息后，向参与协作传输的协作小区基站发送需要给用户UE1传输的数据信息，最后主服务基站eNB0和参与协作传输的协作基站联合为用户UE1传输信息。

其中在判断频率资源块的占用情况时，可采用匹配滤波器法。其是一种最优的信号检测法，因其能够在短时间里获得高处理增益，同时在输出端能使信号的信噪比达到最大。但使用匹配滤波器进行信号检测必须知道被检测的主用户信号的先验知识，比如调制方式、脉冲波形、数据包格式等。然后根据判断情况选择反馈哪种结构下的SNRi值;最后，基站可根据单条链路的SNRi值计算出对应的7种TPCC结构下的CQI值。

式中，SINR1是用户到主服务小区的信干噪比;SINR1、SINR2分别是用户到两个协作小区的信干噪比。

计算其余相应的TPCC结构下的SINRi的值为

式中，SINR4、SINR5和SINR6是一个主服务小区和一个协作小区协同为用户UE1服务的信干噪比;SINR7是3个基站协同为UE1提供服务时的信干噪比。

2 算法及仿真

仿真环境参考 LTE －A 的架构［14－15］，具体参数如表2所示。

表2 仿真参数表

同时采用地理位置相邻的3基站组成协作集合，网络拓扑仿真如图1所示，由3个6边形小区组成，分别是 eNode B0、eNode B1、eNode B2。图中圆圈区域，即3个小区的边缘交界处，是本文仿真的协作区域(Cooperation Region)，△表示基站 eNode Bi(i=0，1，2)。

图1 网络拓扑图

图2 同几何因子下边缘用户平均吞吐量统计

根据以上实验仿真可知，当α=0.2时，选择的用户均匀分布。随着α的值由0.2增加到3.0，要求协作模式的几何因子大于单小区服务模式，此时用户的分布将逐渐向3个小区的边界处靠近。图2给出了假设eNode B0为服务小区α取不同值时，100个小区边缘用户分别在单小区服务模式(Single－Cell，SiC)，CoMP全反馈模式(Full－CoMP，F－CoMP)，CoMP有限反馈模式(Limit－CoMP，L－CoMP)下的平均吞吐量仿真图。当α=0.2时，处于单小区服务模式下，随着α增大，越来越多的用户分布在小区边缘时，用户接收到的小区间干扰会随之增大，造成了平均吞吐量的下降，影响了系统性能。当随着α持续增大时，用户分布趋于小区的边缘，在CoMP模式下小区边缘用户的吞吐量显著增加，在α=3.0时，单小区传输模式和CoMP模式相比，平均吞吐量增加了1倍，且F－CoMP和LCoMP的平均吞吐量的数据差距较小，可看出当边缘用户数目一定时，设计的有限反馈方案并未造成过大的性能损失。

另外，本方案采用的边缘用户划分方式是从用户的SINR角度考虑，将单基站服务模式下SINR低的用户选择为边缘用户，为了具体比较两种方案对小区性能的影响。仿真中分别使用本方案和文献［7］的边缘用户选择方法，对服务小区的用户进行判别，考虑用户数目对系统性能的影响，在仿真中循环10次，每次在服务小区中随机添加10位新用户，统计小区用户的平均吞吐量，仿真如图3所示。其中，中心用户由单基站提供服务。

图3 两种方案中用户数目和平均吞吐量统计图

如图3所示，随着用户数目的增加，小区平均吞吐量呈现起伏变化，没有持续增长，这是由于添加的新用户随机分布，若两种方案均判别为边缘用户，则采用协作传输模式后，对小区的性能改善效果显著，平均吞吐量会有所增加;若均判断为中心用户，则新用户在单基站服务模式下对小区性能的改善不明显，甚至部分新用户分布接近判决门限时，还会影响小区性能的改善。且当用户数目较少时，本方案小区的平均吞吐量与文献［7］相比差别不大甚至相同，这是由于在小区用户数目较少时，两种方案判断的边缘用户可能是相同;但是随着小区用户数目的增加，本方案选择的边缘用户数量会大于文献［7］的边缘用户数量，这样就获得了更大的平均吞吐量，进一步改善了有限反馈系统对小区性能的影响。

3 结束语

针对现有DL－CoMP－MU方案中边缘用户选择方式和SNR门限设置进行了改进，搭建了有限反馈系统仿真模型，对系统的平均吞吐量性能进行了仿真研究，改进的有限反馈方案较之原有的方案，可获得更多的系统性能增益，不仅显著提高了边缘小区用户的吞吐量，还一定程度上提升了小区用户平均吞吐量;与全反馈方案相比，在损失少量系统吞吐量即保证系统性能的前提下，为今后对减小系统反馈开销方案研究提供了参考。

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