LTE－A中继系统级仿真平台设计与实现

赵季红，陈 璟，曲 桦

（1.西安邮电大学 通信与信息工程学院，陕西 西安710061；2.西安交通大学 电信学院，陕西 西安710049）

0 引 言

随着物理层传输技术的消耗殆尽，现有传输技术很难有全新的技术革新，基于以上现状LTE－Advanced的研究重点集中在网络部署的创新，以及改变现有网络架构上。Relay（无线中继）技术能扩大小区覆盖面积，也是用于小区边缘的有效方法之一［2］。将中继站 （relay node）作为新的网元加入到LTE－Advanced系统中，可以增强小区边缘的信号质量，扩展宏小区的覆盖范围，实现广度覆盖增强［3］。RN （中继节点）对BS （宏基站）的数据进行接收并且转发给UE （用户设备）。由于RN 可以部署在BS信号覆盖比较差的区域，靠近UE，使UE接受到的信号强度大幅增加，提高UE的传输速率［4］。同时，由于中继站的复杂度远远低于宏基站，因此利用中继进行小区覆盖的成本也节约了很多［5］。

在传统的LTE－Advanced网络中，基站和用户之间是直接进行通信，采用单跳网络。而中继技术是在基站和用户之间增加了一个或多个 “中继站”，负责将基站发送过来的无线信号做一次或多次信号处理或者直接转发，直到移动终端。也就是说，无线信号要经过 “Two－hop （两跳）”或 “Multi－hop （多跳）”才能到达 移 动 台［6］。目 前，针 对LTE－Advanced系统的系统级仿真方法研究较多，对于LTE－Advanced中继蜂窝网络的系统级仿真也主要针对某些单一技术。相比于LTE－Advanced网络，LTE－Advanced中继蜂窝网络的系统仿真有很多不同。首先，LTE－Advanced中继网络是在原有的LTE－Advanced系统中增加了新的无线节点后的异构网络，这就带来了服务节点选择方式的不同。在中继系统中，用户不仅要根据单跳链路质量，还需要根据多跳链路质量以及地理位置等因素进行接入基站或中继站的选择。其次，在中继蜂窝网络中，为了避免中继节点同时进行接收和发射时，其接收侧与发射侧之间信号相互干扰，3GPP TR36.814［7］提出使用半双工的通信方式，即将无线帧在时域上划分为接入子帧和回程子帧，交替进行收发操作。其中接入子帧用于基站和中继站对各自接入用户的服务，回程子帧用于基站对接入本基站的中继站服务，而无线资源分配方式也变得更为复杂。因此，笔者基于Matlab环境搭建了一个LTE－Advanced中继系统级仿真平台，可以对各种Relay技术算法进行仿真，从而评估这些算法对系统性能的影响。

1 系统级仿真方法概述

系统级仿真方法一般分为静态仿真和动态仿真［8］。本文采用静态的系统级仿真方法，针对LTE－Advanced中继系统进行多次快照采样，每个采样中用户的位置被静态的随机固定，并且每次快照中用户位置独立，经过多次独立采样过程后，获得若干个系统的瞬时状态，最终通过蒙特卡洛方法统计出系统性能。

2 LTE－Advanced中继网络系统级仿真平台搭建

本文以Matlab为工具，采用模块化的设计方法，搭建了LTE－Advanced中继系统级仿真平台。该平台遵循每个模块独立设计，并预留接口以供后续拓展的原则，增加了平台的灵活性和拓展性，该平台主要包括以下模块：无线场景配置模块、信道衰落计算模块、服务节点选择模块、无线子帧判决模块、反馈信息计算模块、无线资源分配模块、功率控制模块、吞吐量计算模块、子帧循环模块以及系统性能统计模块。

2.1 无线场景配置

本文根据3GPP TR36.814［7］对无线仿真场景的要求，本仿真选取Case1 （城市）无线场景模型，系统共19个小区，每小区分为3扇区，基站位于每个蜂窝小区中心 （如图1中圆圈所示），在每个小区均匀撒播50个用户 （如图1中圆点所示），同时在距离每小区中心位置2／3处均匀放置6个中继站 （如图1中三角所示），如图1所示。

图1 中继蜂窝网络场景

2.2 信道衰落计算

为了模拟更真实的仿真环境，保证边缘与中心小区用户同样受到来自外层6个小区的干扰，采用Wrap－Around技术进行网络拓展，获取每个用户周围19个基站以及19×6个中继站位置，根据选定的无线场景模型在可视和非可视情况下，计算中继系统中UE到BS的直连链路，UE到RN 的接入链路以及RN 到其服务BS的回程链路3条链路的路径损耗、阴影衰落以及方向性天线的角度增益大尺度参数和宽带信干噪比（signal to interference plus noise ratio，SINR）。

2.3 服务节点选择

每个用户根据已经计算出的3条链路大尺度参数选择接入某个基站或者中继站。本仿真实现了3种传统服务节点选择方式［9］，以及本文提出的基于联合优选的服务节点选择方法。

（1）3种传统服务节点选择方法

式中：PBS和PRN——基站和中继发射信号功率，PLBS－UE和PLRN－UE——用户到基站和到中继站的路径损耗，RSRPBS和RSRPRN——用户接收到来自基站和中继站的参考信号功率，N1和N2——基站和中继站总个数，CellID——用户最终接入的小区编号，NodeID——用户最终选择的基站或者中继站编号。

基于偏倚的RSRP （bias－reference signal received power）选择算法：该方法是在RSRP选择方法的基础上，给UE接收到所有的中继节点的参考信号接收功率上增加5dB的偏置，这样就使得更多的UE 能够接入中继节点，提高系统负载均衡。

基于SINR 的选择算法：方法如式 （2）所示，该方法考虑了传输过程中所有衰减因素以及噪声干扰，从而计算出UE连接到19个基站和19×6个中继站的SINR，并选择其中最大SINR 的节点进行接入

式中：GAnt——天线增益，NUE——用户接收机内部噪声，IBS－UE和IRN－UE——用户接收到来自于基站或者中继站的干扰信号（本文规定每个站点的干扰源为本小区外一层相同位置站点，每个站点的干扰源均为6个），SINRBS和SINRRN分别表示用户接收到来自基站和中继站的信干噪比。

（2）基于联合优选的服务节点选择算法

为了获得更好的仿真性能提高仿真效率，本文在原来3种传统选择算法基础上提出了一种基于联合优选的服务节点选择算法。具体实施过程如下：先通过运行RSRP 选择算法计算出用户从19个基站接收到的参考信号接收功率，初筛得到每个UE 应该连接到的小区编号CellID，如式（3）所示；然后计算UE 到该小区中心基站及其周围6 个中继站的SINR 值，在这7个结果中，选择SINR 值最大的节点进行接入，如下所示

（3）联合优选算法的有效性

以基于SINR 的算法为例，每计算一个用户连接到一个小区所有站点的SINR，需要计算7次式 （2），所以一次通信，即为某一用户从19 个候选小区中选出最佳通信节点，共需计算19×7＝133 次式 （2），然后进行133 次比较，才能确定最佳的通信节点。但是，联合优选算法则只需计算19次式 （3），再计算7次式 （4），一共比较26 次就能从19×7个候选节点找出最优的一个进行通信。表1是一次通信过程中，3 种传统服务节点选择算法与联合优选算法复杂度的比较。见表1。

表1 算法复杂度对比

2.4 无线资源分配

根据上述的反馈信息得到UE 和RN 在每个资源块上的瞬时传输速率和累计传输速率，然后分别在接入子帧和回程子帧中，对基站服务用户、中继服务用户、基站服务的中继节点进行资源块的分配。本仿真实现了基于轮询（road runner，RR）、最大载干比 （max carrier to interference，Max C／I）以及比例公平 （proportional fairness，PF）3种资源分配方式［10］。

3 LTE－Advanced中继网络系统级仿真流程

本文中LTE－Advanced中继系统级仿真总体流程步骤如下：首先构建初始仿真环境，设置基站、中继站的位置；然后进入Drop循环，在每小区中均匀撒播用户，根据用户与各个站点的位置生成信道的大尺度参数，随后对用户进行服务基站或中继站的选择；接着进入TTI循环，根据已知的大尺度衰落信息得到每条链路的信道系数矩阵，估计用户在每个子载波上的SINR，为其选择合适的调制编码方案 （modulate code scheme，MCS）及传输速率；随后根据不同的调度算法进行无线资源分配，计算每个用户所使用的资源块SINR 及吞吐量，最后记录并统计仿真结果。经过了多次Drop循环和多次TTI循环统计结果后，得到小区平均用户信干噪比CDF曲线。

LTE－Advanced中继系统级仿真流程如图2所示。

图2 系统仿真流程

4 LTE－Advanced中继网络系统级仿真结果分析

4.1 仿真参数

在完成了LTE－Advanced中继系统级仿真平台的搭建工作后，本文将针对不同服务节点选择算法进行仿真，得到它们对于中继系统用户信干噪比的影响，具体仿真参数见表2。

4.2 信干噪比仿真分析

图3显示了中继蜂窝网络中所有用户，包括基站用户（即一跳用户）和中继用户 （即两跳用户）使用4种不同服务节点选择算法的信干噪比对比图。由图3可以看出，对于所有用户而言，4种服务节点选择算法中，基于RSRP选择算法效果最差，其次是基于偏倚的RSRP 选择算法，再次是基于SINR 选择算法，效果最好的是本文提出的基于联合优选的选择算法。这是因为，基于RSRP 的算法考虑了所有影响信号功率的因素 （包括多径衰减和遮蔽），而偏倚的RSRP选择算法为所有中继节点的参考信号接收功率增加了5dB的偏倚后，相比RSRP算法产生更多的中继用户，从而在一定程度上提高了系统的负载均衡。基于SINR的算法则不但考虑了对信号功率的影响因素，还将干扰和噪声作为参考因素，是考虑较全面的一种算法，但也正因为这样，SINR 算法的复杂度也是最高的。而本文提出的联合优选算法，结合了RSRP算法与SINR 算法的优势，利用RSRP选择算法针对候选小区初选的基础上运行SINR 选择算法，快速确定了最佳通信节点。从表1 也可以看出，针对某一用户从19个候选小区中选择最佳通信节点时，本文提出的联合优选算法的运算比其他3种传统算法的复杂度降低了1／5，与此同时传输损耗也降低了1／5。所以在实际通信中，联合优选算法可以在很大程度上提高数据传输的速率，从而提高用户的SINR。

表2 仿真中的参数设置

eNB 46dBm发射功率RN 30dBm UE 27dBm eNB 14dBi单天线增益RN－eNB 7dBi RN－UE 5dBi UE 0dBi噪声系数RN 5dB UE 9dB业务模型Full buffer调度算法 RR、Max C／I、PF信道估计Ideal eNB－UE EESM链路与系统级接口RN－UE EESM eNB－RN N／A

图3 系统用户信干噪比CDF曲线

5 结束语

本文提出了一种LTE－Advanced中继系统级仿真平台设计和建模的方法，并在Matlab 环境下搭建了LTE－Advanced中继系统级仿真平台，然后利用该平台，仿真比较和分析了3种传统服务节点选择方法：基于参考信号接收功率 （RSRP）、偏倚的RSRP和信干噪比 （SINR）服务节点选择算法的系统用户信干噪比。在此基础上提出了一种新的用户服务节点选择算法，即联合优选算法，相对于3种传统算法在复杂度上大大降低，性能上也有所提升。通过仿真结果可以看出，该LTE－Advanced中继网络系统级仿真平台达到了系统设计的要求，该平台填补了针对LTEAdvanced中继网络相关技术研究缺乏验证平台的空白。利用它可以对中继蜂窝网络中新技术的性能进行快速、直观的验证和评估，降低了新技术的开发成本，缩短了开发周期，推动了无线通信技术的发展，从而使无线接入用户拥有更好的服务体验。

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