LTE—U干扰检测及避免机制的研究

汪文晶　杜明玉　胡航

【摘 要】为了满足用户对高速率、低时延的网络需求，解决现网频谱资源稀缺的问题，介绍了一种非授权频段与授权频段载波聚合的方法，来提高频谱资源的利用率。但非授权频段缺乏相互干扰协调及管理机制，通过分析目前3种LTE-U的干扰检测及避免方法的优缺点，研究了一种LTE-U干扰检测及避免的算法，该算法能实现LTE-U SmallCell干扰的自动化检测和优化，从而达到提升LTE-U SmallCell工作可靠性的效果。

【关键词】LTE-U 干扰检测 抗干扰

1 引言

LTE-U（Long Term Evolution-Unlicensed）作为LTE系统在非授权频段的一种演进发展形式[1]，实现了非授权频段与授权频段的载波聚合，极大地提高了频谱利用率和无线数据业务速率[2]。但非授权频段缺乏相互干扰的协调及管理机制，因此本文研究了一种LTE-U的干扰检测及避免机制的算法，该算法能实现LTE-U SmallCell干扰的自动化检测和优化，从而达到提升LTE-U SmallCell工作可靠性的效果。

2 LTE-U的部署优势及组网结构

2.1 LTE-U的部署优势

与Wi-Fi技术相比，LTE在未授权频段的部署有很大的优势：从用户角度来看，LTE-U联合LTE将会提供给用户更高的数据速率、更好的覆盖性能、更高的可靠性，这将会是一种完美的用户体验；从移动运营商角度来看，核心网同时运行于LTE授权和未授权频段，这将十分便于移动网络的运营管理与升级。

2.2 LTE-U组网结构

LTE-U可以选择不同的组网方式，这里着重介绍分布式组网方式。LTE-U分布式系统是基于C-RAN架构把基站分离成BBU和RRU。在LTE-U下，相当于BBU连接了两个RRU，一个是LTE授权频段1.8 GHz下的RRU，一个是未授权频段5 GHz下的RRU，两者都通过CPRI接口连接BBU。

如图1所示，LTE 1.8 GHz频段20 MHz，5 GHz RRU频段40 MHz，两者合并，总共为60 MHz，这相当于3载波聚合，可提供450 Mb/s的峰值速率。

3 LTE-U干扰检测及避免方法

3.1 现有方法介绍

在LTE系统中，消除不同小区之间干扰的技术通常有干扰消除、干扰随机化及干扰协调（Inter Cell Interference Coordination，ICIC）等，LTE-U既然作為LTE系统的一种延伸，毫无疑问可以继承LTE系统这些抗干扰技术。但是，干扰消除技术的缺点是：小区间必须保持同步，目标小区必须知道干扰小区的导频结构，以对干扰信号进行信道估计，显然这样的条件太苛刻。干扰随机化技术的缺点是：不能降低干扰的能量，如果干扰小区数目很多，终端就不能对干扰进行很好地抑制。这里着重介绍一下应用相对广泛的ICIC技术，ICIC技术[3]主要是通过对系统资源（时频资源、功率等）进行限制和协调，达到相邻小区间干扰协调的目的。

具体来讲，ICIC技术为了增大小区边缘的容量，采用了频率复用的方法，相邻小区间采用不同的频段来避免相邻小区频率间干扰。为了进一步限制小区间干扰，基站通过发射功率指示（RNTP）来通知其相邻小区的下行干扰情况，相邻小区在收到指示信号后会根据干扰情况来调整自身发射功率。

ICIC技术虽然在LTE-U中可以保证系统吞吐量不下降，提高边缘用户的频谱效率，但是其边缘频带配置比例无法适配小区负荷的变化，干扰协调效率低，仍不能满足实际的使用需求。

3.2 本算法介绍

（1）算法原理

将各SmallCell的PCI（Physical Cell Identity，物理小区标识）、CI（Cell Identity，小区标识）基于规划进行配置。PCI配置为物理相邻的小区所配置的PCI模3互异，同一个小区的多个邻小区间的PCI互异；CI配置为各小区互异。小区的邻区初始关系基于规划进行，在小区运行过程中，当与本小区有邻区关系的小区工作频点发生变化时，及时更新本小区的邻区配置信息，保证邻区关系自动同步更新。

工作频点采用自配置自优化的方式，即上电之后，SmallCell为自身配置最优的工作频点。小区进入工作状态后，综合考虑终端侧及基站侧的干扰情况，判定本小区工作频点受到干扰后，重新选择最佳的频点作为本小区的工作频点。同时，在本小区工作频点发生变化后，自动通知本小区的相邻小区更新其邻区配置关系中关于本小区的频点信息，保证邻区关系的正确性。

CI、PCI、邻区关系配置示意图如图2所示。

（2）算法流程图

本文提出的干扰检测算法流程图如图3所示。

根据图3的流程图，可以清楚地知道该干扰检测及避免算法的运作过程，下面以一个实例来进行详细说明。本例中每个频点间隔为10 MHz，每个小区工作带宽为20 MHz，如图4所示。

此实例中，本算法干扰避免过程初始频点列表、临时频点列表1和临时频点列表2的变更如表1、表2、表3、表4所示。

此算法流程中自定义的参数列表如表5所示。

基站初始化频点自配置时建立一个初始频点列表如表1所示，根据频点的SNR从大到小排序，挑选出频谱互不重叠且SNR最大的10个频点进行工作，其中SNR计算公式如下：

然后判断频点是否需要自优化，干扰判定准则为：满足条件1）、2）、3）之一，即可判定为载波受到干扰，即需要频点自优化。

1）载波i综合信噪比SNRcarrier_i低于门限值SNRthr，或者载波i上用户个体信噪比低于门限值SNRthr的用户数占比大于门限值UserSnrPoolRatio。条件1）涉及的变量及运算过程说明如下：

UserSnrPoolRatio：载波i上用户信噪比小于SNRthr的比例门限值。注意：对于载波i上用户数大于等于10个时，按照比例计算，假如载波i上用户数小于10个，判定条件改为低于门限值SNRthr的个数大于2个。

2）链路重建率高于门限值LinkReconnectPercentthr。链路重建率采用現有KPI的统计方法，当链路重建率高于LinkReconnectPercentthr，则认为该载波的工作频点受到干扰，启动该载波频点自优化。

3）RRC连接成功率低于门限值RRCConnect- SuccessPercentthr。RRC连接成功率沿用现有KPI统计方法，当RRC连接成功率低于RRC连接成功率门限，则认为该载波的工作频点受到干扰，启动该载波频点自优化。

如果根据以上干扰判定条件，检测到f0工作频点受到干扰，则建立临时频点列表1和列表2，并检测临时频点列表1中第一个频点f3，并获取SNR值。

如果f3测量的SNR小于SNRULthr，将该频点按照SNR排序，插入到临时频点列表2中保存，并从临时频点列表1中删除该频点。然后继续检测临时频点列表1中的f4。

如果f4测量的SNR大于SNRULthr，则向UE发送异频测量配置，UE根据接收到的测量配置开始对配置频点进行扫描检测。在配置时间内若触发上报条件则向基站上报（注意：终端测量时只能够测量LTE-U基站，针对其他潜在的干扰，如Wi-Fi信号，由于LTE-U基站工作时，Wi-Fi信号自己会避让，因此，无需考虑该信号影响。其他同频干扰或者引起底噪抬升的因素，由于无法通过异频测量得到，此情况由更新频点后工作过程的干扰判定来发现并进行避免）。

基站根据UE测量报告判断是否受干扰。首先，基站根据UE反馈的当前测量频点上邻小区的参考信号接收功率Rsrpneighbor（异频测量超时之前，如果同个小区上报了多个数据，则按统计平均折算该小区的RSRP；如果上报了多个小区，则把不同小区的RSRP累加得到一个总的RSRP），启动终端进行异频测量前最近一次对本小区所测得的参考信号接收功率Rsrplocal，通过Rsrplocal- Rsrpneighbor计算得到该终端在当前测量频点的信噪比。其次，基站判定在当前测量频点上，信噪比小于SNRDLthr的终端占比是否大于UserSnrPoolRatio（注意：如果某个终端在该频点上测不到小区参考信号，则认为该终端在该频点上的信号质量是满足要求的），如果是，则判定该频点受干扰。

如果检测频点f4无干扰，则将工作频点切为f4，并进行邻区更新，将自己的小区ID与新的工作频点发送给周围邻区，发送方式可以由小区间的X2连接直接完成信息传递（对于X2连接，周围邻区检测到自身邻区中的小区ID与本次所发送的小区ID相同，则把自身邻区中该小区ID对应的工作频点更新为本次所发送的频点），然后将临时频点列表1和列表2中频点按照SNR顺序插入到初始频点列表（SNR4ˊ>SNR1，SNR3ˊ>SNR5，SNR2>SNR0ˊ），清空临时频点列表1和列表2。

（3）本算法优点

1）本算法所设计的干扰检测及避免机制，能综合考虑基站侧及终端侧的测量信息来判定频点的干扰情况，干扰评估维度的考虑更完整。同时，方案设计的频点自优化过程可以继承频点测量的历史数据，优先测量历史记录质优的频点，加快频点选择速度，降低质差影响时长，改善用户体验。

2）本算法考虑到站点基于规划布放，站点邻近关系较为固定，因此基于规划配置小区的CI、PCI、邻区初始关系，保证相关参数配置的可靠性、完整性，避免多维度SON带来的算法复杂度过高，配置信息不准确等问题。

3）本算法考虑到频点自优化后，涉及邻区同步更新的需求，设计了邻区自动同步更新机制。通过将小区所更新频点与CI绑定发布，通过回传口把该信息发送给邻小区，而后邻小区基于前述所配置的初始邻区信息，自动发现CI相关频点的更新情况并自动更新本小区的邻区配置。这样就可以有效降低邻区维护工作量，继承前述所提及初始邻区可靠完整配置的属性，保证邻区自更新及时、准确、完整。

4 结束语

基于以上种种优点，本方案研究的算法能保证对LTE-U SmallCell的干扰进行最大化规避。和现有的几种干扰检测及避免方法相比，本文介绍的算法有更大的优势。希望接下来的研究能对本算法的干扰检测机制、流程和步骤进行更全面的补充和优化，结合多维度SON算法，设计出一种适用于站点自由摆放的应用场景，这将使LTE-U的应用提高到更深一个层面，对移动互联网的发展来说也是一个新的突破。

参考文献：

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