基于NS-3的5G毫米波仿真平台

2022-09-24黄忠涛张朝贤董一梁志辉黄千益厦门大学嘉庚学院福建漳州363105

科技创新导报 2022年15期

黄忠涛张朝贤董一梁志辉黄千益（厦门大学嘉庚学院福建漳州 363105）

1 背景

随着通信技术的迅猛发展，第五代移动通信技术（5G）已经进入商用阶段。伴随业务的发展，用户对于移动网络速率和延迟变得格外敏感，对于移动网络的承载能力提出了更高的要求。为此，本文基于5G毫米波仿真平台，设计配置5G 网络的关键参数，对网络的时延、吞吐率等指标进行仿真评估。

2 5G毫米波通信

通常，毫米波频段是指30～300GHz，相应的波长为1～10mm的电磁波。5G通信中的毫米波通信是指频率在24～200GHz、波长为3～10mm 的范围。毫米波拥有超大带宽资源和灵活弹性的网络配置能力，可以满足和适应未来通信更高速率和差异化业务应用的需求［1］。

2.1 毫米波自由空间损耗

自由空间传播接收信号公式如下：

式中，Gt、Gr、Pt、Pr分别代表发送、接收天线增益和发送、接收功率。可以看到，接收功率与波长的平方成正比，即与频率的平方成反比，而毫米波的高频率意味着更高的传输损耗（接收功率变小）。不止如此，毫米波的穿透等能力也大大降低。相较于现在4G LTE 的低频载波，毫米波的虽然有更大的带宽，却也饱受传输损耗之苦，如何解决在不大幅提升发送功率的前提下增大接收信噪比，就成了当务之急。

2.2 MIMO波束赋形

为了克服毫米波路径损耗大的问题，5G引入了大规模MIMO技术，使用波束赋形，将天线能量集中在定向窄波束中对准用户发送，以显著增强接收信号功率［2］。

大规模MIMO技术波束赋形是指大规模多天线系统可以控制每一个天线单元的发射（或接收）信号的相位和信号幅度，产生具有指向性的波束，消除来自周围的干扰，增强波束方向的信号。它可补偿无线传播损耗。从不同天线单元发射出来的电磁波会在空中相互叠加或抵消，通过改变每个天线的相位和幅度（权值），就可以实现不同的方位上进行叠加或抵消，从而实现波束赋形［3］。

波束赋形的具体实现可以概括为对基站的每根天线的传输信号做加权处理，加权过程包括幅度调整和相位调整，从而使得最后形成的发送信号对准某个角度，得到定向波束。

2.3 毫米波信道模型

本设计采用3GPP标准模型进行仿真。3GPP标准组织在2016年发布了3GPP TR 38.900高频信道模型，该模型是3GPP TR 36.873 三维模型的扩展版，所适用频率范围为6～100GHz，支持的场景包括UMi、UMa 和InH，并增加了5G场景的信道新特性实现方法，包括空间一致性、多载波聚合、大气损耗、地面反射、大带宽和大天线阵列等［4］。

3 基于NS-3平台的5G仿真

本文将给出基于NS-3 开源平台离散事件驱动仿真机制的5G 毫米波的网络仿真平台。在该平台的基础上进行5G毫米波性能研究。

NS-3主要用于模拟计算机网络，它可以在一台计算机上模拟物理世界中各种类型和规模的网络结构。NS-3 并没有一个图形用户界面。要用其进行网络模拟，用户需要经过下载源代码、编译源代码、编写模拟脚本和运行模拟脚本4 个基本步骤（在NS-3 中，把用于构建虚拟网络的程序叫作模拟脚本）。目前，NS-3的模拟脚本可以支持C++和Python两种程序语言［5］。

3.1 NS-3仿真系统基本框架

NS-3的仿真过程通常有以下主要步骤。

（1）创建拓扑：将在网络中使用一组节点（即终端设备）实例化为Node 对象，还可能加入移动模型（Mobility Model）与每个节点相关联，以表示该节点的物理位置及其随时间的变化。

（2）建模：在先前创建的节点集上安装了特定的协议栈。

（3）配置：将协议模型配置为使用某些值作为其参数，并在不同节点之间创建连接。

（4）执行：仿真开始，并且Simulator 类遍历事件并执行相应的函数调用。

在NS-3 中，一个网络模拟场景由结点、结点中的协议栈、分组和连接结点的信道等多个网络元素构成。每个网络元素对应一个C++基类。

对象模型定义了3 个基类：SimpleRefCount、ObjectBase 和Object。NS-3 中几乎所有表示网络元素的C++类都是这3个基类的子类，这种类之间的动态关联是通过一种叫作对象聚合（object aggregation）的功能实现的［6］。

此外，NS-3 提供数据跟踪功能，用户可以采用可视化界面工具PyViz和统计作图工具Gnuplot等数据分析工具来处理数据并分析结果。该软件还支持分布式仿真和并行仿真，以进行仿真加速。

3.2 基于NS-3的5G毫米波网络仿真平台

如图1 所示，5G 毫米波的网络仿真平台的基本通信过程与NS-3通信基本过程相同，增加了数据包通过NRGnbNetDevice 类所代表的入口点在无线接入网（RAN）上传输。如果用户设备（UE）正确接收到该数据包，则由NRUeNetDevice 类传递到更高层次。在上行（UL）情况下，数据包穿过的路径与上面描述的路径相同，但方向相反。

图1 5G毫米波网络仿真平台架构

NRGnbMac 和NRUeMac MAC 类实现了LTE 模块的服务访问点（SAP）提供者和用户接口，实现了与LTE RLC层的通信。该模块支持RLC透明模式（TM）、未确认模式（UM）和确认模式（AM）模式。MAC层包含调度器（NRMacScheduler 和派生类），每个调度器还实现了一个用于RRC 层配置的SAP（LteEnbRrc）。NRPhy类用于执行下行（DL）和上行（UL）的定向通信，以发送/接收数据和控制信道。每个NRPhy 类都会写入一个MmWaveSpectrumPhy 类的实例，该实例在UL和DL 部分之间共享。MmWaveSpectrumPhy 的内部包含PHY层模型，实现干扰计算、信干噪比（SINR）计算、基于互信息（Mutual Information）的错误模型等功能，以及HARQ来执行软合并。

4 仿真结果与分析

4.1 场景设置

本设计场景为基于街道城镇信道的5G通信网络。该网络由基站和用户组成，各自配置天线矩阵。基站位于仿真网络的中心原点位置，用户节点装载MobilityHelper 类实现用户的随机移动。基站天线矩阵配置为4×8，用户天线矩阵配置为2×4。仿真中，配置业务流采用UDP传输协议，并使用FlowMonitor类进行数据追踪，系统仿真基准参数见表1。

需要说明的是，以上参数是仿真基准值，在下文使用变量控制法进行仿真时的分析，除了改动的参数之外，其他参数都参照表1中的配置。

表1 仿真默认输入参数

4.2 仿真分析

为了更好地评估系统参数对5G 毫米波传输性能的影响，仿真配置了不同的载波频率、基站与用户距离、天线数量、天线发射功率、信道模型及波束赋形算法对用户接收性能的影响。

对于波束赋形算法，本仿真讨论了两种情形：理想波束赋形、实际波束赋形。理想波束赋形同时更新gNB和UE两个设备的波束，首先通过基站和用户的位置计算各自的方位角和仰角，接着根据天线单元数量，将总功率在天线单元间平均分配，最后通过式（2）计算权值，其中，n 为天线数，θv，θh分别为天线的方位角和仰角，Lx，Ly，Lz为天线坐标。

实际波束赋形与前者不同的是，并非所有波束都会同时更新。仿真平台通过设置触发条件，将每个波束赋形作为任务来执行，根据其自身的事件（上行SRS计数或延迟）触发。该方法的波束加权具有一定的延迟，因此，相对理想波束赋形会有性能损失。

4.3 仿真结果及性能分析

仿真输出结果见表2所示。

表2 仿真输出结果

由表2可以看出，由于随着载波频率增大、传输距离的增大，路径损耗也急剧增大，因此，数据传输吞吐率显著下降，时延也显著上升。若更改天线矩阵内天线数量，吞吐率也会相应提高，这是因为天线越多，越容易形成窄波束，波束赋形增益随天线数成正相关。发射功率对吞吐率和时延也有较大影响，从6～10dBm时延出现显著下降，而每增加2dB的发射功率，吞吐率可提升接近20%。信道模型方面，室内办公室比室外的城区微小区（街道）具有更好的性能，这是因为室内路径损耗较小，用户有较高的接收信号强度。对于波束赋形算法，在考虑时延因素后，实际波束赋形的吞吐率比理想波束赋形降低了14.6%，时延增大了31.8%，出现了比较明显的性能下降。