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一种超密集组网的干扰抵消技术研究与仿真

2021-11-05许学卿郭丽华徐振戈

中国新通信 2021年18期
关键词:干扰信号密集信道

许学卿 郭丽华 徐振戈

【摘要】    超密集组网技术解决了通信网络容量提升的问题,却引发了其网络架构内部各基站之间由于站间距过小导致的站间干扰,干扰严重影响通信质量,针对此问题,本文提出利用相邻第三小区部分功率向用户发射干扰抵消增益的方法,以此抵消用户接收到的干扰信号,提高通信质量,提升用户感知,并利用仿真软件对本文提出的方法进行建模仿真,对技术使用前后进行了比较分析验证,由仿真结果可以看出使用干扰抵消技术后,同级别信噪比条件下,系统误比特率均有一定的提升。

【关键词】    超密集组网    干扰抵消增益    瑞利衰落信道    256QAM

一、概述

伴随着万物互联、AR/VR、自动驾驶、智能医疗、智慧城市等各种高端理念的推行,移动互联网、物联网及各类智能终端数量急剧增长。加之5G标准提出百万级接入/平方公里,用户体验速率需达Gbps,时延缩减至1ms等高要求,这些都促使通信网络向着更高流量、更多终端连接迈进,导致未来网络数据流量将会以千倍的速度增长,仅靠现有的技术已无法满足网络容量的需求,尤其是高热点区域。如何有效快速的解决网络容量成为5G网络的研究热点之一。

根据香农公式

网络容量与带宽B和信噪比相关。由此可见,在一定信噪比条件下,要提高网络的容量,需要扩大通信网络带宽。实际工作中,频谱资源并不是无限的,各运营商分得的带宽是一定的。

为此,学术界提出将覆盖区域内流量按照物理单元进行切分,通过大量部署高频段高带宽的微基站,缩小单位基站覆盖面积,切分区域内流量的方式,以达到满足业务覆盖系统,提高系统容量的目的,继而形成了超密集组网。

二、超密集组网中的干扰问题

超密集组网技术解决了热点区域容量问题,却引发以下三大问题:第一,由于站间距减小导致的频繁移动性管理问题;第二,由于各类基站过密导致的站间干扰问题;第三,由于流量剧增导致巨大的回传压力问题。本文着重研究站间干扰问题。

在超密集组网中,由于对网络中各类终端采用了分区管理方式,基站覆盖范围进一步缩小,低功率传输节点的密度进一步增大。该网络部署方式下,低功率傳输节点与各类终端的距离减小,发射功率大大降低,且非常接近,上下行链路的差别也越来越小。随着网络密集化程度的不断提高,站间干扰和移动性管理问题变得越来越严重,导致用户切换次数和切换失败率显著增加,影响用户的体验。本文以网络中的一个通信过程为例,模拟超密集组网的站间干扰问题。如图1所示。

假设cell_1和cell_2覆盖区域内均存在一个激活用户,以cell_2与用户UE2_1的通信过程为例,按照传统的信号传输系统模型,用户UE2_1的接收信号r1,2中包含cell_2发送的信源信号、cell_1发送的干扰信号和通信信道中的噪声信号三部分,表示如下:

ri, j表示第j个小区的第i个用户的接收信号, Hk,i, j表示第j个小区到第i个小区中第k个用户的信道系数,wn,m,i,j表示由第j个小区发送至第i个小区的信号给第m个小区第n个用户所使用的权值,noisy表示噪声,Si为第i个小区发送的信源信号,pi为第i个小区的功率。

三、干扰抵消技术

常用的干扰消除技术包括空白子帧、受限RLM/RRM(无线资源管理)测量、双向CSI测量、eICIC、FeICIC、CoMP等。

干扰程度较轻微且分区较大时,可以使用Release-11提出的协同波束赋形/协同调度(CS/CB)等技术降低干扰。但该技术是利用多个小区为目标用户共同发送信号,占用资源过多,不利于热点高负载场景。

对于热点场景,组网分区细致,区域内用户数量有限,此时往往难以调度到合适的用户在小区之间通过协作波束赋形。因此,用户的位置关系决定了两个用户之间很难通过协同波束赋形/协同调度(CS/CB)进行干扰协作。

为此本文提出如下的干扰抵消技术,该技术利用服务小区获取干扰小区部分或全部资源上传输的信息,服务小区按照预定的权值、发送功率发送根据这些信息形成的干扰抵消信号,从而达到干扰消除的目的。

如图2所示,假设要实现cell_2对用户UE_2-1的通信过程,那么cell_1给其区域内用户UE_1-2发送的信号,将会对cell_2区域中的用户UE_2-1造成严重干扰,此时cell_2为受害小区,UE_2-1为受害用户;cell_1发送的信号即视为干扰信号,为降低UE_2-1受到的干扰,我们使第三方小区按照一定的功率发送干扰抵消信号w1,2,1,3S1,若在用户设备UE2-1侧,接受信号能满足以下条件,

p1H1,2,1w2,1,1,1S1+p3H1,2,3w1,2,1,3S1≈0

即可视为cell_2对用户UE_2-1的通信不受cell_1发送信号的干扰影响。

四、仿真结果与分析

基于以上理论分析,本文对该干扰抵消技术进行仿真。由于超密集组网多数情况下分布于密集城区,因此本次仿真选择适用于密集城区场景的瑞利衰落信道。

本文仿真条件如下:

调制方式:256QAM

天线配置:4T4R

信源帧数:10000

信道类型:瑞利衰落信道

干扰信号:高斯白噪声+cell_1发射干扰信号

干扰抵消:cell_3发射干扰抵消信号

接收机算法:MMSE算法

仿真结果如图3:

由仿真结果可见,使用干扰抵消技术后同级别信噪比条件下,通信系统误比特率有了较为显著的提升,在Eb/N0=20时,误比特率由10-1级别提升至将近10-2级别。

参  考  文  献

[1]陶小峰,徐瑨,张平.超密集无线组网[M]. 北京:电子工业出版社,2019.7

[2]刘旭,费强,白昱,韩剑.超密集组网综述[J]. 电信技术,2019年1期

[3]周桂森. 5G超密集组网关键技术与组网架构探讨[J].  电信工程技术与标准化,2020年10期

[4]宋军. 5G 超密集组网的探讨[J].  广西通信技术,2018年第3期

[5]关荣超.基于 5G 超密集组网的网络规划新技术[J].  通信设计与应用, 2020 年 6 月

[6]李晨.基于 5G 关键技术的超密集组网规划研究[J].  电子元器件与信息技术, 2020 年 4 月

[7]吴 昊. 5G 无线接入网超密集组网设计方案前瞻 [J]. 现代工业经济和信息化, 2018 年第16 期

[8]张勍,盛 煜,冯 毅.超密集组网中的干扰管理技术研究[J].  无线通信 ,2019-07-16

许学卿,高级工程师,现就职于河南省信息咨询设计研究有限公司,主要从事无线通信的网络规划与设计工作。

郭丽华,中级工程师,现就职于河南省信息咨询设计研究有限公司,主要从事无线通信的网络规划与设计,无线仿真,数据交换专业工作。

徐振戈,中级工程师,现就职于河南省信息咨询设计研究有限公司,主要从事无线通信的网络规划与设计。

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