一种5G上行覆盖增强的方法

谢顺文，林高全，邱宏洪，陈景杭

（广东邮电职业技术学院，广东 广州 510630）

1 背景介绍

3GPP 定义了5G 的三大应用场景包括eMBB（enhanced Mobile BroadBand，增强型移动宽带）、URLLC（Ultra-Reliable and Low Latency Communications，高可靠低时延通信）以及mMTC（massive Machine Type Communications，大规模机器类通信），其中mMTC 作为万物互联的技术方向，主要关注广连接、低时延、小包数据传输、高可靠性以及广覆盖等性能指标[1-3]。

同时，相对于LTE，5G 在RRC（Radio Resource Control，无线资源控制）状态[4]中引入了一种新的非激活（inactive）状态，该状态是基站保留终端的上下文信息，且面向核心网的用户面承载一直保持着[5-6]。

在移动通信网络中，一般容易上行覆盖受限，特别是5G mMTC 应用场景要求覆盖不能受限且能够尽量多的接入物联网终端，但很多终端可能就分布在小区边缘，此时上行覆盖会面临很大的挑战。

在无线网络环境中，如天线增益、最低编码方式、无线频率等都是已确定的，在提升硬件性能的同时，更关注通过技术方案（如算法）来提升覆盖性能。一种典型的增强上行覆盖的方法是通过在连续的几个上行发送时间间隔中重复发送相同的数据内容来提升上行覆盖增益，因为当用户在小区边缘时可能终端发射功率不足，丢包率会增加，造成过多的HARQ（Hybrid Automatic Repeat reQuest，混合自动重传请求）重传[7]，导致延迟增加影响用户体验，但通过连续多个发送时间间隔的重复数据发送，能够提高传输成功率，直接提升了上行覆盖的性能。

1.1 现有LTE时隙重复发送

现有的LTE[8-11]采用TTI（Transmission Time Interval，传输时间间隔）Bundling（绑定）技术来增强上行覆盖。TTI Bundling 是在多个连续的子帧上多次发送同一个TB（Transport Block）的不同RV（Redundancy Version，冗余版本），当对应该TB 的所有传输都接收并做软合并处理后，使用一个ACK/NACK（确认/非确认）做统一的回应，即连续接收多个RV 做软合并处理明显比处理一个RV 时的出错概率要低，这是因为通常情况下LTE 是上行覆盖受限的，即使终端以最大功率发射信号到达小区，但仍然无法满足小区的解调门限以及时延要求。

例如，不同的UE（User Equipment，用户终端）可能有不同的最大发射功率，有些UE 的最大发送功率较低，其上行覆盖（Uplink Coverage）也就相对较小，在1 ms子帧内发送的数据可能无法得到可接受的出错率。LTE中TTI Bundling 的主要目的就是为了提高小区边缘UE的上行VoLTE 覆盖，根据已有的仿真结果[12-13]，上行使用TTI Bundling 能够带来最高4 dB 的增益。

需要注意的是，只有上行数据传输才支持TTI Bundling 功能。其中，使能TTI Bundling 是通过信息单元（IE）为MAC-MainConfig->ul-SCH-Config 的ttiBundling字段来配置的。如果ttiBundling 设置为TRUE，则使能TTI Bundling；如果ttiBundling 设置为FALSE，则不使能TTI Bundling。配置了TTI Bundling，参数TTI_BUNDLE_SIZE 的值固定为4，该参数指定了绑定在一起的TTI 数，这些TTI 组成了一个TTI bundle。对于时分双工（TDD）而言，连续的4 个上行子帧中间隔着下行子帧和特殊帧。

1.2 现有的NB-IoT以及5G的时隙重复发送

NB-IoT（Narrow Band Internet of Things，窄带物联网）[14-18]提高覆盖能力主要是通过提高功率谱密度、发送重复（Repetition）和上行Inter-site CoMP 等方式实现的。发送重复采用时域重复发送来提升覆盖，其中，NPRACH（窄带物理随机接入信道）/NPUSCH（窄带物理上行业务信道）/NPDCCH（窄带物理下行控制信道）/NPDSCH（窄带物理下行业务信道）的最大重复次数分别是128/128/2 048/2 048，对于NB-IoT 随机接入来说，基站会事先根据各个覆盖增强接入等级（分为0～2 三个等级，分别对应最大耦合路径损耗MCL 为144 dB、154 dB 与164 dB 的信号衰减）去配置相应的NPRACH 资源，而NB-IoT 终端会相应地根据覆盖增强接入等级确定重复发送随机接入前导的次数，达到增强覆盖保证NBIoT 终端接入成功率。而在上行数据传输时，基站会根据当前无线覆盖条件动态确定NPUSCH 的时域重复次数。在实际NB-IoT 网络部署中，一般取下行8 次时域重复、上行16 次时域重复，理论上可以获得9～12 dB的增益。

在5G 标准[1,4,19-20]中，引入了时隙聚合（Slot Aggregation）方法来提升小包应用场景的上下行覆盖，即在NR 中的调度周期可以灵活变动，且一次可以调度多个时隙以适应不同的业务需求，降低无线传输时延，而不再是LTE 中只是针对VoLTE 业务。

对于靠近5G 基站gNB（gNode B）且时延敏感的用户，可以选择上下行单时隙调度，以减少等待重传的时间。而对于远离gNB 且上行发射功率受限的用户，可以选择下行单时隙、上行多时隙聚合进行调度，以提高传输的可靠性。

为了满足mMTC 场景的广覆盖以及URLLC 业务的高可靠性要求，5G 对上行物理业务信道（PUSCH）与下行物理业务信道（PDSCH）都设计了时隙级重复传输的机制（PUSCH/PDSCH repetition），且每次传输可使用不同的冗余版本来提高软合并的性能，重复传输次数可通过协议参数进行控制，具体可以参考3GPP TS 38.331 的R15 版本定义的PUSCH-Config 中的pusch-AggregationFactor 配置中规定了上行聚合的数量为2,4,8三个选项值；在R16 版本定义的PUSCH-Allocation-r16中的numberOfReprtition-r16 配置中规定了上行时隙重复次数为1,2,3,4,7,8,12,16。

从以上协议内容可知，通过RRC 信令的PUSCHConfig 消息内容传递给终端时隙传输重复的次数，如果采用numberOfReprtition-r16，则上行时隙最大重复次数为16；如果采用AggregationFactor，则最大时隙重复次数为8。此外，最新的3GPP R17 会议结论已经确定上行最大重复次数为32。

1.3 初步探讨存在的问题

虽然5G 标准协议已经定义了可以通过多次时隙重复传输来提升上行覆盖，且可通过信令消息中的PUSCH配置参数下发给终端，但具体配置多少个重复时隙、配置的重复时隙数量受什么因素影响且怎么变化等都没有具体说明，而是留给设备商来自定义实现。而LTE 只是在VoLTE 场景下才支持TTI Bundling，且绑定值固定为4，没有根据信号质量的好坏来自动适配绑定的TTI个数，虽然不存在选择具体重复TTI 个数的问题，但存在资源使用不合理的问题。所以，针对5G 通过时隙重复传输来提升上行覆盖，需要设计具体的算法来较准确地设置时隙重复次数，因为如果重复时隙选择不当会带来以下问题：

（1）如果重复时隙次数过多，不仅浪费无线资源，还耗费终端电能，并且影响业务时延；

（2）如果重复时隙次数过少，基站解调失败，则带来一次重传，间接地也会浪费无线资源，增加了终端耗能，并且也会影响业务时延。

因此，必须要设计一种既能恰好满足业务要求又不浪费资源的智能选择时隙重复次数的算法。虽然在NB-IoT 中提出的覆盖增强接入等级与无线覆盖条件都是测量参考信号的RSRP（Reference Singnal Received Power，参考信号接收功率）[15]，但实际上行数据解调主要跟SINR（Signal to Interference&Noise Ratio，信号干扰噪声比）相关，实际场景中存在RSRP 与SINR 不匹配的问题，从而影响上行数据包的解调成功率。

基站在确定重复传输的次数时，应尽量参考基站测量的上行SINR 以及终端实际状况等信息，因此本文提出了一种基于上行信号质量等因素的智能选择时隙重复次数来提升上行覆盖且又不浪费资源的方法，以提升基站准确接收上行信号的概率。

2 提升上行覆盖的方法

2.1 网络结构及功能

如前文所述，为了提升上行覆盖，5G 采用了时隙聚合重复发送方式，但缺少具体的时隙聚合重复发送算法，因此本文提出了一种基于上行信号质量等因素智能选择时隙重复次数来提升上行覆盖的方法，主要是针对上行小包数传时延要求较高的5G mMTC 业务场景。网络结构图如图1 所示：

图1 网络结构图

其中，终端是指5G 终端；基站是指5G 基站；无线资源管理模块是基站内部的一个逻辑功能模块，内置在基站中，除了原有的功能外，它同时具有本方法描述的基于上行信号质量等因素智能选择时隙重复次数来提升上行覆盖的功能。

2.2 可实现的技术方法

在2.1 节中，提到的终端管理模块能够管理终端可进入inactive 状态的判决以及小包数据的传输方式。

首先，基站的无线资源管理模块基于基站的上行无线传输环境，如接收天线数、上行调制编码方式（假设采用最小的数据调制方式如QPSK）、目标误块率等因素确定无线信号接收的SINR 解调门限[21]。

然后，基于这个解调门限设置一个动态区间，该动态区间与一个上行覆盖质量等级表建立对应关系。同时，建立该上行覆盖质量等级表与时隙重复次数的一个映射关系表，并且时隙重复次数参考标准规范的取值列表。

需要说明的是，由于SINR 解调门限与上行数传的物理资源块（PRB）大小也有关系，因此本文后续描述的算法都是假设小包数据传输只用一个PRB；如果是多PRB数据传输，则按照不同PRB 大小得到对应的解调门限，并按照上述方法建立对应的上行覆盖质量等级表与时隙重复次数的映射关系表。

为了方便描述算法，下面辅以具体的示例来介绍。假设根据无线传输环境确定的SINR 解调门限值为a0dB，基于这个解调门限可设置一个动态区间上下限，若该动态区间上下限设置为a0～b0dB，则先建立一个上行覆盖质量等级表来对应该动态区间，然后建立该上行覆盖质量等级表与时隙重复次数的映射关系表，且时隙重复次数参考3GPP 标准规范的取值。其中，上行覆盖质量等级与时隙重复次数的映射关系为：上行覆盖质量等级高则对应的时隙重复次数少，上行覆盖质量等级低则对应的时隙重复次数多，即上行覆盖质量等级数值越小表示上行覆盖质量越差（每段SINR 动态区间可以根据实际现网的测量进行调整）。

具体的映射关系如表1 所示：

表1 动态区间-上行覆盖质量等级-时隙重复次数映射表

由于在5G 终端完成某次业务传输时，基站可能根据其业务特征指示不发业务数据的5G 终端处于inactive 状态，也可能指示5G 终端处于idle 状态[4,22-23]。

（1）5G 终端处于idle 状态的处理

当需要进行一次小包数据传输业务，在该5G 终端进入连接状态（Connected）时，基站直接根据测量到的最新的解调参考信号（DMRS）SINR 或者滤波后的DMRS SINR 确定上行覆盖质量等级，还可以再结合终端上报的PHR（Power HeadRoom，功率余量）值[7]（说明：这个值是真实测量量值，单位为dB，不是标准定义的上报值，因为上报值都是大于0 的，而上报值对应的真实测量量值才反映真实的功率值）与统计的上行传输误块率（BLER）来调整上行覆盖质量等级。

具体方法为：每次上行传输业务时，都根据最新的SINR 以及该次业务呼叫以来或者指定时间段内的统计SINR 是否有规律变化来确定上行覆盖质量等级，如果有规律变化，则根据变化规律以及最新的SINR 值来确定上行覆盖质量等级，比如SINR 是变小或变大的趋势，则可以直接通过最新的SINR 值来确定上行覆盖质量等级；如果没有规律，则根据测量得到的多次SINR 滤波后确定上行覆盖质量等级。具体的流程图如图2 所示：

图2 idle态上行覆盖质量等级确定的流程1

此外，基站还可以根据测量到的最新SINR 及其变化规律按照上文描述的方法确定一个初步的上行覆盖质量等级，然后结合本次业务呼叫以来或指定时间段内的上行传输数据包的累积误块率（BLER），如果累积BLER 小于给定的BLER 目标值，则初步上行覆盖质量等级提高一级；如果累积BLER 大于等于BLER 目标值，且对应期间测量的PHR>0，则保持初步上行覆盖质量等级不变，同时指令终端提高发射功率；如果累积BLER 大于等于BLER 目标值，且对应期间测量的PHR ≤0，则初步上行覆盖质量等级降低一级；其他情况则保持初步上行覆盖质量等级不变。

需要注意的是，上文提到的统计时段可以是该次业务呼叫以来的统计量，也可以是指定时间段内的统计量，应根据终端是否移动来自适应设置，如移动终端用指定时间段、非移动终端用该次业务呼叫以来的时间段。具体的流程图如图3 所示：

需要说明的是，一次业务过程：针对idle 状态的5G终端是指一次5G 终端从空闲（idle）状态变为连接状态传输完数据包又回到空闲（idle）状态的一个过程；累积的BLER 是指一次业务过程中截止统计时或者指定时间段内的所有数据包调度的累积BLER 值；而平均PHR 则是指截止统计时或者指定时间段内的测量次数的PHR 值之和的平均。

（2）5G 终端处于inactive 状态的处理

终端从inactive 状态进入连接状态时，可以首先判断5G 终端是否属于移动的终端，然后再根据终端是否移动分别设计算法。具体判断终端是否移动的方法如下：如果5G 终端进入连接状态时都未发生小区变化，则基站可以直接根据TA 值是否变化来判断该5G 终端是否移动，即若TA 值未发生变化，则判断该5G 终端是非移动的终端，若TA 值发生变化，则判断该5G 终端是移动的终端；如果5G 终端进入连接状态时发生了小区变化，则针对站内小区变化，同一基站可以直接感知发生了小区变化并判断该5G 终端是移动的终端，针对站间小区变化，目标基站通过需要从源基站获取该5G 终端的UE 上下文来判断其是移动的终端。

1）对于判断为移动的5G 终端，则借鉴上文idle 状态的5G 终端的算法确定上行覆盖质量等级，其中可以采用最新的SINR 或者指定时间段内的滤波后SINR 来获得上行覆盖质量等级，此处不再赘述。

2）对于判断为非移动的5G 终端，基站首先根据测量到的DMRS SINR 来确定一个初步覆盖质量等级；如果在指定的一段时间范围内或本次业务呼叫以来的该初步上行覆盖质量等级不发生变化，则基站根据已经确定的初步上行覆盖质量等级，结合该时间段内统计的上行传输数据包的BLER 来调整初步上行覆盖质量等级；如果BLER小于给定的BLER 目标值，则初步覆盖质量等级提高一级；如果BLER 大于等于给定的BLER 目标值，且对应时间段内测量的PHR>0，则保持初步覆盖质量等级不变，同时指令终端提高发射功率；如果BLER 大于等于给定的BLER 目标值，且对应期间测量的PHR ≤0，则初步覆盖质量等级降低一级；如果在给定的一段时间范围内或本次业务呼叫以来该初步覆盖质量等级发生变化，则根据该初步覆盖质量等级变化是否规律进行覆盖质量等级的调整，如果变化有规律，则可以根据变化规律预测覆盖质量等级，如果变化没有规律，则对该时间段内的SINR 进行滤波后确定上行覆盖质量等级。此外，还可以再根据统计的BLER 以及PHR 来调整该上行覆盖质量等级，具体的调整算法为：如果BLER 小于给定的BLER 目标值，则覆盖质量等级增加一级；如果BLER 大于等于BLER 目标值，且上报的PHR>0，则保持覆盖质量等级不变，且指令终端提高发射功率；如果BLER 大于等于BLER 目标值，且上报的PHR ≤0，则覆盖质量等级降低一级。具体的流程图如图4 所示：

图4 inactive态上行覆盖质量等级确定的流程

此外，除了首选使用DMRS 的SINR 外，还可以使用探测参考信号（SRS）的SINR，但算法与使用DMRS的SINR 保持一致。

需要说明的是，一次业务过程：针对inactive 状态的5G 终端是指一次5G 终端从inactive 状态变为连接状态传输完数据包又回到inactive 状态的一个过程。累积的BLER 是指一次业务过程中截止统计时或者指定时间段内的所有数据包调度的累积BLER 值；而平均PHR则指截止统计时或者指定时间段内的测量次数的PHR 值之和的平均。

（3）基站下发时隙重复次数

进一步地，无论处于inactive 状态还是idle 状态的5G 终端，如果实际测量到的SINR 值高于动态区间的上限，则按照表1 中的最高上行覆盖质量等级确定；比如实际测量到的DMRS 的SINR 值为-3 dB，则属于表1 的最高上行覆盖质量等级第九级对应的动态区间，可直接确定为表1 中的最高上行覆盖质量等级，即不需要时隙重复发送。如果实际测量到的SINR 值低于动态区间的下限，则按照最低上行覆盖质量等级确定；比如实际测量到的DMRS 的SINR 值为-11 dB，则小于表1 的最低上行覆盖质量等级第一级对应的动态区间，可确定为表1中的最低上行覆盖质量等级，即按照最大的时隙重复次数发送。然后基站根据得到的上行覆盖质量等级与时隙重复次数关系映射表（如表1），得到时隙的重复次数，并通过RRC 信令消息传递给5G 终端。如果时隙重复次数未发生变化，为了节约无线资源，则不发送该未变化的时隙重复次数信息。

需要说明的是，基站在确定时隙重复次数时需要考虑所传输的业务的时延要求，即时隙重复次数不能超过业务的时延要求，可针对不同的业务时延要求设置在表1中的对应最大重复次数，以满足不同业务时延的要求。比如，某个小包业务的空口时延要求是10 ms，假设采用30 kHz 的子载波间隔，那么每个时隙的时长是0.5 ms，则时隙的最大重复次数不能超过18 次。因为此时是占用19 个时隙传输，且至少要预留1 个时隙的处理时间，这样总共20 个时隙的时长就正好是10 ms 时延的要求。

具体的下发时隙重复次数的RRC 信令消息为RRC 重配置消息，消息内容按照3GPP 标准规范的配置信息单元（IE：pusch-AggregationFactor 或numberOfRepetitions-r16）下发，待终端返回RRC 重配置完成消息后时隙重复次数生效，当基站下发终端的上行资源分配时，终端就按照重复的时隙次数在指定频域资源上以时隙重复的方式发送。具体的流程图如图5 所示：

图5 重配置消息实现时隙重复次数的流程

2.3 仿真验证

本文通过计算机软件仿真环境来做初步验证，为了简化仿真环境，根据基站的上行无线传输环境为接收天线数、上行调制编码方式、目标误块率、数传物理资源块（PRB）大小，假设确定上行SINR 的解调门限为-5 dB，同时考虑到实际环境，根据经验假设信号质量增益与时隙重复次数成倒数关系（说明：实际环境是有差异），然后基于上述两个假设建立SINR 动态区间与上行覆盖质量等级表以及时隙重复次数的一个映射关系表，且时隙重复次数参考标准规范的取值列表。进一步假设SINR 的变化有规律为逐渐增大或减小，无规律则随机生成。idle状态的滤波公式为f(n)=f(n-1)+g(n)，f为滤波值，g为测量值，n≥1，f(0)=g(1)；inactive 状态的滤波公式区分移动终端与非移动终端，移动终端与idle 状态的滤波公式一样，而非移动终端的滤波公式简化为avg(f(1)+……+f(n))。传播模型采用5G 典型的Uma 模型，仿真结果具体如表2 和表3 所示：

表2 idle状态下不同时隙次数的覆盖提升比例

表3 inactive状态下不同时隙次数的覆盖提升比例

从以上仿真结果可以看出，idle 状态和inactive 状态移动场景按照流程图2 与流程图3 上行覆盖提升相同，但inactive 状态下非移动终端的上行覆盖提升要稍好些。总的来看，可以有效地通过时隙重复次数调整来实现覆盖提升。

3 结束语

本文提出的方法可以通过上行物理信号的SINR 测量值以及上行误块率（BLER）与终端功率余量（PHR）来自适应地确定上行覆盖质量等级，并通过预先建立的上行覆盖质量等级与时隙重复次数映射表得到需要聚合的时隙个数，从而提升上行覆盖，节约无线资源，降低终端耗能并得到时延增益。进一步地，本文的技术方法除了可应用于5G 基站，也可以适用于NB-IoT 基站以及未来的6G 基站等。需要说明的是，本文提出的方法主要适用于5G 的URLLC 与mMTC 两种场景中的小包数据传输，不适用于eMBB 这种场景大流量大数据包的数据传输。