WCDMA中的软容量和软覆盖规划 - 网络通信- ChinaByte
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华为WCDMA系统上下行链路预算分析.ppt 50页
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WCDMA系统上下行链路预算分析 前言 WCDMA是一个自干扰系统 WCDMA系统的覆盖与容量息息相关，覆盖和容量的关系就体现在链路预算中引入了上、下行干扰余量，而干扰余量又与容量规划中的负载因子密切相关
课程目标 了解WCDMA 的上、下行链路预算的基本原理和方法 了解WCDMA上、下行链路预算中各参数的含义及设置方法 分析场景介绍 地区类别 Morphology 采用通常的区分方法，把小区覆盖目标地区分为以下几类： 密集城区 Dense Urban 普通城区 Urban 郊区 SubUrban 农村 Rural Area 高速公路 HighWay 所处环境的不同影响到链路预算中以下参数： 建筑物穿透损耗均值 阴影落标准差 传播模型及路径损耗因子
分析场景介绍 根据 3GPP R4 TR25.943 V4.0.0 （2001-06）中的建议，使用以下几种典型信道： Static：静态信道，无多径 TU3：典型城区步行速度 TU50：典型城区普通车速 TU120：典型城区高速 RA120：开阔地区高速 RA250：开阔地区高速列车 HT120：山区高速 分析场景介绍 使用中应根据需要选择合适的多径信道类型。这一设置主要影响到链路预算中以下参数： 链路性能（解调 EbvsNo 要求） 上行小区负载：使用中合理选取 下行小区负载：使用中合理选取 下行干扰余量 快速功控余量 软切换增益 对于这些参数，请参考第二章中的详细说明。 分析场景介绍 扇区化 Sectorise 全向 Omni 3 扇区 3 Sector 6 扇区 6 Sector 这一设置影响到链路预算表格中以下参数： 天线增益 此外，由于扇区化形式的不同，影响到覆盖区域的变化及软切换比例的变化，所以还应根据需要合理设置以下参数的取值： 小区负载 Cell Loading
分析场景介绍 一般有以下几种承载类型可供选择： Voice （12.2kbps） LCD64 LCD144 LCD384 UDD64 UDD144 UDD384 不同的承载类型影响到链路预算中以下参数： 链路性能（解调 EbvsNo 要求）。 链路预算主要目的是为了确定小区覆盖范围，该范围应根据需要达到连续覆盖的业务（基本业务）确定。因此，在承载类型选择时，应根据基本业务需要确定。 由于数据业务的不对称性，上下行基本业务可能不同，所以在链路预算工具中提供了分别设置的控件。 分析场景介绍 分集配置 Diversity Configuration 上行收分集配置种类： 2 天线收分集 4 天线收分集 下行发分集种类： 无发分集 no Diversity STTD 闭环发分集模式一 CloseLoop-Mode1 闭环发分集模式二 CloseLoop-Mode2 分集方式的不同影响到链路预算表格中以下参数： 链路性能（解调 EbvsNo 要求） 分析场景介绍 是否使用塔放 TMA（Tower Mounted Amplifier） 在馈缆损耗较大的场景中，使用塔放可以有效降低馈缆损耗对接收机灵敏度的恶化。 是否使用塔放的设置影响链路预算表格中以下参数： 上行接收噪声系数（定义在天线接头处） 分析场景介绍 室内覆盖 Indoor Coverage 根据运营商建设要求确定是否需要做到室内覆盖。 需要注意不同目标地区可能有不同的要求。 这一设置影响链路预算表格中以下参数： 穿透损耗 阴影衰落余量标准差 算法分析 下行链路（前向）
PL_DL 下行链路最大传播损耗 Pout_BS 基站业务信道最大发射功率 Lc_BS 基站内合路器损耗 Lf_BS 馈线损耗 Ga_BS 基站天线增益 Ga_UE 移动台天线增益 Mf 阴影衰落余量（与传播环境相关） MI 干扰余量（与系统设计容量相关） Lp 建筑物穿透损耗（要求室内覆盖时使用） Lb 人体损耗 S_UE 移动台接收机灵敏度（与业务、多径条件等因素相关） 算法分析 上行链路（反向）
PL_UL 上行链路最大传播损耗 Pout_UE 移动台业务信道最大发射功率 Lf_BS 馈线损耗 Ga_BS 基站天线增益 Ga_UE UE 天线增益 Mf 阴影衰落余量（与传播环境相关） MI 干扰余量（与系统设计容量相关） Lp 建筑物穿透损耗（要求室内覆盖时使用） Lb 人体损耗 S_BS 基站接收机的灵敏度（与业务、多径条件等因素相关） 参数说明 TCH 最大发射功率 Max Power of TCH 上行最大发射功率 对于 UE 来说，它的每业务信道最大发射功率就是其额定总发射功率。 虽然 RNC 可以通过信令对该最大发射功率进行限制，但在进行链路预算时，通常假设该最大发射功率设置为 UE 的额定发射功率值。
在进行链路预算时，设话音业务 UE 最大发射功率
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WCDMA上行链路一种新的参数优化方法
摘要: 本文在研究了WCDMA 上行链路导频信道辅助相干解调的基础上,提出了参数优化的一种新方法。根据给定信噪比下误码概率最小的准则,本文得到了理论上信道估计器最佳的平均长度和导频信道相对数据信道最优的功率比。
关键词: 宽带码分多址; 信道估计; 功率比
作为第三代移动通信系统(3G) 主要无线传输技术的WCDMA 上行链路采用了导频信道辅助的BPSK相干解调技术。虽然通过导频信道可以获得
摘要: 本文在研究了WCDMA 上行链路导频信道辅助相干解调的基础上,提出了参数优化的一种新方法。根据给定信噪比下误码概率最小的准则,本文得到了理论上信道估计器最佳的平均长度和导频信道相对数据信道最优的功率比。
关键词: 宽带码分多址; 信道估计; 功率比
作为第三代移动通信系统(3G) 主要无线传输技术的WCDMA 上行链路采用了导频信道辅助的BPSK相干解调技术。虽然通过导频信道可以获得精确的信道估计,但是它增加了每个要发送的数据信号的能量。在保持信号总能量不变的前提下,一方面增加导频信道的功率可以提高信道估计的精度,但它对数据信道和别的用户的干扰也会增加。同时,随着导频信道功率的增加,分给数据信道的功率必然会减少,造成解调时信噪比的下降。另一方面,降低导频信道的功率虽然可以减小其产生的干扰并提高数据信道的功率,从而提高解调时的信噪比,但此时信道估计的精度却会有所降低,特别是在移动台高速移动时。
由此可见,导频信道与数据信道之间的功率比(Pilot-to-data Channel Power Ratio) 对系统的性能有着很大的影响,是一个急待优化的重要参数。另外,既然信道估计的精度影响着系统的误码概率,那么它与最优功率比的确定显然也有着很强的联系。由于实际系统的信道估计器一般是采用滑动平均滤波器,所以本文的主要目的是分析在最小误码概率准则下如何确定最优的功率比和滑动平均滤波器的最佳平均长度。
WCDMA上行链路的发送结构
图1 显示了WCDMA上行专用物理信道(DPCH) 的基带发送结构。I 路承载用户数据的专用数据信道(DPDCH) 和Q 路承载导频等控制信息的专用控制信道(DPCCH) (由于DPCCH 中导频所占的比例较大,所以为了简化处理,在以下的分析中我们认为它就是一个连续的导频信道) 。分别被不同的实Walsh 码Wd 和Wc 扩频到Chip 速率后相加,然后被第n个用户特定的复数扰码Sdpch , n加扰。其中&表示导频信道相对数据信道的功率比,通常它小于1 以减小对I 路的DPDCH以及别的用户的干扰。
无线传播环境可看成是频率选择性的瑞利衰落信道。为了方便下面的分析,我们这里假设信道有L 个功率相等的路径,并且每个路径之间都是非相关的。在接收机的输入端,考虑到WCDMA 上行链路不同用户之间是异步操作的, 所以可以把接收信号叠加的由热噪声和其它用户多址干扰(MAI) 所产生的噪声看成是白高斯噪声, 它的单边功率谱设为N0 。由于多径干扰( IPI) 与热噪声和多址干扰相比可忽略,所以我们这里不再考虑信号多径传播所引起的干扰,并假设接收机知道每一径准确的时延信息。
无编码扩频BPSK的误码概率
在假设各径的信道估计误差与数据信号经过相关器(Correlator) 的输出噪声之间是彼此独立的, 并且信道参数与它的估计误差之间也是独立的条件下,采用3 径合并时无编码的扩频BPSK误码概率为:
这里的&是互相关系数,它表示每径相关器输出的信号与信道估计之间的相关性大小,定义为:
其中,&2c = TSBc 表示信道估计滤波器按调制符号周期归一化后的等效噪声带宽( Equivalent Noise Bandwidth) ; ES 是数据符号的能量;&为导频信道与数据信道之间的功率比, 可表示为:
&= EPS / ES = EP/ ESRSF&&&&&&&&&&&&& (4)
由于3G系统广泛采用了变速率传输的方案,所以WCDMA 导频信道的扩频比可能与数据信道的不一样,并且通常比它大.在这种情况下, EPS是指与数据信道具有相同符号周期的那部分导频能量,它也等于导频符号的能量除以导频符号与数据符号的扩频因子比RSF , RSF = SFpilot / SFdata , SFpilot和SFdata分别表示导频符号和数据符号的扩频因子。
我们在这里采用最小误码概率(Minimum Bit-Error-Probability) 准则,它能在给定的信噪比Eb/ N0 下,保证系统的误码率最小。观察式(1) 和式(2) ,可以发现Pb 是&的单调减函数既然BEP 是&的单调减函数,那么最小的BEP 等效于最大的相关系数&。
定义发送的每个二进制数据符号的总能量为:
Eb = ES + EPS = (1 +&) ES&&&&&&&&&&&&&& (5)
将式(5) 带入式(3) ,可得到:
等效噪声带宽的确定和最优的功率分配
由于实际系统中信道估计器通常采用滑动平均滤波器所以这里我们主要讨论它的归一化等效带宽问题。根据文献,可得到在信道估计均方误差最小时的最佳平均长度为:
其中,&2l 是第l 径的信道功率,设为1/ L ; fD 表示最大多普勒频率;&Dt 为采样间隔, 它等于数据符号的周期TS , 且等于导频符号的周期TP 除以扩频因子比, 即&Dt = Tp/ RSF。由此得到,当采用滑动平均滤波器时的归一化等效带宽近似为1/Mopt 。
实际上,最大的相关系数&相当于最小的&- 2 ,于是&- 2对&的一阶导数为0 ,可得到一个关于&的高次方程,经过简单的化简,它的唯一有意义解就是最优的功率比:
其中,& 信噪比SNR =Eb/ N0 。在求出最优功率比后, 可利用式(7) 计算出误码概率最小时信道估计器最佳的平均长度。
为了验证上述理论推导结果是否正确,我们在COSSAP仿真软件上建立了单用户的WCDMA 上行链路仿真平台,进行穷举法搜索。根据WCDMA 标准,信号调制方式为QPSK,Chip 速率为3. 84 Mchip/ s ,载频为2GHz. DPDCH的传输速率为30kbit/ s ,此时的扩频因子SF = 128 ,信道采用等功率的6 径瑞利衰落信道模型,Rake 接收机通过搜索器选择功率最强的3径合并。仿真时假设在接收端Chip 、符号及帧已经完全同步,并且不考虑卷积编码和交织器。图2 是信噪比为7dB ,最大多普勒频移为185Hz 时的仿真结果。由于WCDMA 标准中规定DPCCH与DPDCH之间信号幅度比的最小变化间隔是1/ 15 ,所以计算机仿真按照这个标准间隔来设置参数进行计算。
通过观察数据,发现最小的误码率为0.0232 ,是在相对幅度比为7/ 15 ,也就是& 为0.218 , 平均长度为67 个数据符号周期时得到的。理论计算的误码率为0.01746 , 是在& 为0.1783 (按标准量化的相对幅度比约为6/ 15) , 平均长度约为67 个数据符号周期时得到的。而在相对幅度比为6/ 15 ,平均长度为67 个数据符号周期时,计算机仿真结果为0.02407 ,与最小的误码率0.0232 相差不大。
图3 是信噪比为7dB ,最大多普勒频移为555Hz 时的仿真结果。通过观察数据,我们发现最小的误码率为0. 0339 ,是在相对幅度比为9/ 15 , 也就是& 为0.36 ,平均长度为21个数据符号周期时得到的。而理论计算的误码率是0.02610 , 是在& 为0.2707 (按标准量化的相对幅度比约为8/ 15) ,平均长度约为25 个数据符号周期时得到的。而在相对幅度比为8/ 15 ,平均长度为25 个数据符号周期时,计算机仿真结果为0.0353 ,与最小误码率0.0339 相差不大。
由此可见,计算机仿真结果与理论分析结果基本是一致的,但还存在一定的差距。差距的主要原因在于推导公式时忽略了由于信道估计存在误差而造成的I 路和Q 路之间的交扰项(Crosstalk)以及多径间的干扰,并且等效带宽也只是近似的解。
本文在研究了WCDMA 上行链路导频信道辅助相干解调的基础上,提出了参数优化的一种新方法。它在给定信噪比的条件下,通过误码概率最小的准则,得到了理论上最优的信道估计平均长度和导频信道相对数据信道的功率比。
& &来源：阿里互联电子网
摘要: 本文在研究了WCDMA 上行链路导频信道辅助相干解调的基础上,提出了参数优化的一种新方法。根据给定信噪比下误码概率最小的准则,本文得到了理论上信道估计器最佳的平均长度和导频信道相对数据信道最优的功率比。
关键词: 宽带码分多址; 信道估计; 功率比
作为第三代移动通信系统(3G) 主要无线传输技术的WCDMA 上行链路采用了导频信道辅助的BPSK相干解调技术。虽然通过导频信道可以获得精确的信道估计,但是它增加了每个要发送的数据信号的能量。在保持信号总能量不变的前提下,一方面增加导频信道的功率可以提高信道估计的精度,但它对数据信道和别的用户的干扰也会增加。同时,随着导频信道功率的增加,分给数据信道的功率必然会减少,造成解调时信噪比的下降。另一方面,降低导频信道的功率虽然可以减小其产生的干扰并提高数据信道的功率,从而提高解调时的信噪比,但此时信道估计的精度却会有所降低,特别是在移动台高速移动时。
由此可见,导频信道与数据信道之间的功率比(Pilot-to-data Channel Power Ratio) 对系统的性能有着很大的影响,是一个急待优化的重要参数。另外,既然信道估计的精度影响着系统的误码概率,那么它与最优功率比的确定显然也有着很强的联系。由于实际系统的信道估计器一般是采用滑动平均滤波器,所以本文的主要目的是分析在最小误码概率准则下如何确定最优的功率比和滑动平均滤波器的最佳平均长度。
WCDMA上行链路的发送结构
图1 显示了WCDMA上行专用物理信道(DPCH) 的基带发送结构。I 路承载用户数据的专用数据信道(DPDCH) 和Q 路承载导频等控制信息的专用控制信道(DPCCH) (由于DPCCH 中导频所占的比例较大,所以为了简化处理,在以下的分析中我们认为它就是一个连续的导频信道) 。分别被不同的实Walsh 码Wd 和Wc 扩频到Chip 速率后相加,然后被第n个用户特定的复数扰码Sdpch , n加扰。其中&表示导频信道相对数据信道的功率比,通常它小于1 以减小对I 路的DPDCH以及别的用户的干扰。
无线传播环境可看成是频率选择性的瑞利衰落信道。为了方便下面的分析,我们这里假设信道有L 个功率相等的路径,并且每个路径之间都是非相关的。在接收机的输入端,考虑到WCDMA 上行链路不同用户之间是异步操作的, 所以可以把接收信号叠加的由热噪声和其它用户多址干扰(MAI) 所产生的噪声看成是白高斯噪声, 它的单边功率谱设为N0 。由于多径干扰( IPI) 与热噪声和多址干扰相比可忽略,所以我们这里不再考虑信号多径传播所引起的干扰,并假设接收机知道每一径准确的时延信息。
无编码扩频BPSK的误码概率
在假设各径的信道估计误差与数据信号经过相关器(Correlator) 的输出噪声之间是彼此独立的, 并且信道参数与它的估计误差之间也是独立的条件下,采用3 径合并时无编码的扩频BPSK误码概率为:
这里的&是互相关系数,它表示每径相关器输出的信号与信道估计之间的相关性大小,定义为:
其中,&2c = TSBc 表示信道估计滤波器按调制符号周期归一化后的等效噪声带宽( Equivalent Noise Bandwidth) ; ES 是数据符号的能量;&为导频信道与数据信道之间的功率比, 可表示为:
&= EPS / ES = EP/ ESRSF&&&&&&&&&&&&& (4)
由于3G系统广泛采用了变速率传输的方案,所以WCDMA 导频信道的扩频比可能与数据信道的不一样,并且通常比它大.在这种情况下, EPS是指与数据信道具有相同符号周期的那部分导频能量,它也等于导频符号的能量除以导频符号与数据符号的扩频因子比RSF , RSF = SFpilot / SFdata , SFpilot和SFdata分别表示导频符号和数据符号的扩频因子。
我们在这里采用最小误码概率(Minimum Bit-Error-Probability) 准则,它能在给定的信噪比Eb/ N0 下,保证系统的误码率最小。观察式(1) 和式(2) ,可以发现Pb 是&的单调减函数既然BEP 是&的单调减函数,那么最小的BEP 等效于最大的相关系数&。
定义发送的每个二进制数据符号的总能量为:
Eb = ES + EPS = (1 +&) ES&&&&&&&&&&&&&& (5)
将式(5) 带入式(3) ,可得到:
等效噪声带宽的确定和最优的功率分配
由于实际系统中信道估计器通常采用滑动平均滤波器所以这里我们主要讨论它的归一化等效带宽问题。根据文献,可得到在信道估计均方误差最小时的最佳平均长度为:
其中,&2l 是第l 径的信道功率,设为1/ L ; fD 表示最大多普勒频率;&Dt 为采样间隔, 它等于数据符号的周期TS , 且等于导频符号的周期TP 除以扩频因子比, 即&Dt = Tp/ RSF。由此得到,当采用滑动平均滤波器时的归一化等效带宽近似为1/Mopt 。
实际上,最大的相关系数&相当于最小的&- 2 ,于是&- 2对&的一阶导数为0 ,可得到一个关于&的高次方程,经过简单的化简,它的唯一有意义解就是最优的功率比:
其中,& 信噪比SNR =Eb/ N0 。在求出最优功率比后, 可利用式(7) 计算出误码概率最小时信道估计器最佳的平均长度。
为了验证上述理论推导结果是否正确,我们在COSSAP仿真软件上建立了单用户的WCDMA 上行链路仿真平台,进行穷举法搜索。根据WCDMA 标准,信号调制方式为QPSK,Chip 速率为3. 84 Mchip/ s ,载频为2GHz. DPDCH的传输速率为30kbit/ s ,此时的扩频因子SF = 128 ,信道采用等功率的6 径瑞利衰落信道模型,Rake 接收机通过搜索器选择功率最强的3径合并。仿真时假设在接收端Chip 、符号及帧已经完全同步,并且不考虑卷积编码和交织器。图2 是信噪比为7dB ,最大多普勒频移为185Hz 时的仿真结果。由于WCDMA 标准中规定DPCCH与DPDCH之间信号幅度比的最小变化间隔是1/ 15 ,所以计算机仿真按照这个标准间隔来设置参数进行计算。
通过观察数据,发现最小的误码率为0.0232 ,是在相对幅度比为7/ 15 ,也就是& 为0.218 , 平均长度为67 个数据符号周期时得到的。理论计算的误码率为0.01746 , 是在& 为0.1783 (按标准量化的相对幅度比约为6/ 15) , 平均长度约为67 个数据符号周期时得到的。而在相对幅度比为6/ 15 ,平均长度为67 个数据符号周期时,计算机仿真结果为0.02407 ,与最小的误码率0.0232 相差不大。
图3 是信噪比为7dB ,最大多普勒频移为555Hz 时的仿真结果。通过观察数据,我们发现最小的误码率为0. 0339 ,是在相对幅度比为9/ 15 , 也就是& 为0.36 ,平均长度为21个数据符号周期时得到的。而理论计算的误码率是0.02610 , 是在& 为0.2707 (按标准量化的相对幅度比约为8/ 15) ,平均长度约为25 个数据符号周期时得到的。而在相对幅度比为8/ 15 ,平均长度为25 个数据符号周期时,计算机仿真结果为0.0353 ,与最小误码率0.0339 相差不大。
由此可见,计算机仿真结果与理论分析结果基本是一致的,但还存在一定的差距。差距的主要原因在于推导公式时忽略了由于信道估计存在误差而造成的I 路和Q 路之间的交扰项(Crosstalk)以及多径间的干扰,并且等效带宽也只是近似的解。
本文在研究了WCDMA 上行链路导频信道辅助相干解调的基础上,提出了参数优化的一种新方法。它在给定信噪比的条件下,通过误码概率最小的准则,得到了理论上最优的信道估计平均长度和导频信道相对数据信道的功率比。
& &来源：阿里互联电子网
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