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类型《LTE移动通信系统》课件第4章 链路自适应及无线资源调度.ppt

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    关 键  词:
    LTE移动通信系统 LTE移动通信系统课件第4章 链路自适应及无线资源调度 LTE 移动 通信 系统 课件 自适应 无线 资源 调度
    资源描述:

    1、第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度 信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFDM链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技术自适应调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度 信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFDM链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技术自适应调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度

    2、链路自适应及无线资源调度 信道状态信息(CSI)就是通信链路的信道属性,在实际中有很多表示方法。信道状态信息可分为接收端信道状态信息(CSIR)和发送端信道状态信息(CSIT)。从获取时间来看,信道状态信息可以分为瞬时信道状态信息和平均信道状态信息两种。n瞬时信道状态信息是指信道即时状态,可视为数字滤波器的脉冲响应。它可以使发送端及时地调整发射信号。因此它可以取得低的误码率,并且在空间复用系统中,可能获得最优的接收信号。n平均信道状态信息是指信道在一段时间内的统计特性。它包含了信道衰落的分布、平均信道增益以及空间相关性等。信道状态信息信道状态信息 在实际中,可以根据具体情况选择使用信道状态信息

    3、实现链路自适应。为了降低实现复杂度,在实际无线通信中把信噪比或接收信号强度当做信道状态信息,并将其应用于链路自适应技术中。此外,误包率(PER,Packet Error Rate)也常作为信道质量好坏的指示,用来调整发射机的编码、调制以及发射功率等参数。信道状态信息信道状态信息基于信噪比的链路自适应技术 基于信噪比的链路自适应技术的主要思路是:接收端利用测量的信道状态信息和误比特率自适应门限来选择最佳传输模式,然后再将最佳传输模式反馈给发射端。为了测量接收信噪比,首先要选择一个观测窗,该观测窗应足够短以保持信道恒定无衰落,接收端在该观测窗内测量信噪比。利用高斯白噪声信道中的信噪比和误比特率的关

    4、系式,把接收端的信噪比映射为每种候选传输模式的误比特率。根据给定误比特率要求,选出满足要求的传输模式,再从中选择能够获得最大吞吐量的传输模式作为最佳传输模式。最后接收机把选定的最优传输模式反馈给发射机。信道状态信息信道状态信息信道状态信息信道状态信息 如果观测窗内存在信道衰落,测量的信噪比是随机的,那么计算出的各候选传输模式的误比特率也是随机的。在这种情况下,接收机则需要计算观测窗内的平均误比特率才能确定自适应门限,这就必须要知道信噪比在该自适应窗口上的概率密度函数。在实际信道中,接收端信噪比的概率密度函数受很多因素的影响,如时域中的信道相干时间、观测时长;频域中的信道相干带宽、观测窗频宽等,

    5、要通过简单分析描述这些因素比较困难。因此,可通过测量信噪比的 阶矩来获取其密度函数的相关信息。例如,一阶矩反映了接收机接收功率的平均值;二阶矩反映了信道在自适应窗口内的时间、频域或空间选择性。更高阶矩会提供更多概率密度信息,但运算复杂度高。由于基于 阶矩的链路自适应门限是接收端信噪比的多个统计量的函数,与特定信道条件无关。信道状态信息信道状态信息 基于误包率的链路自适应通过跟踪接收的数据包错误的概率来选择最佳模式和参数。采用这种方式的发射机在所有候选模式下发送一定个数的训练分组,对于收到的所有训练数据包,接收机先把它们存储起来,训练过程结束,再计算每个候选模式的训练数据的误包率,然后在满足条件

    6、的候选模式中选择吞吐量最大的传输模式反馈给发射机。这种链路自适应的方法运用了训练数据包,直接获得候选模式的链路质量状况,不依赖理论上的BER曲线。但为了得到比较可靠的误包率的估计,必须发送一定数量的训练数据包,这样会使自适应的速度减慢。因此,这种方式比较适合慢变信道。基于误包率的链路自适应技术 信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFDM链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技术自适应调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度自适应编码调制自适应编码

    7、调制自适应编码调制系统框图自适应编码调制自适应编码调制QAM星座图QPSK16QAM自适应编码调制自适应编码调制64QAM自适应编码调制自适应编码调制 由于自适应调制系统是以接收端的瞬时信噪比为判断信道条件好坏的依据,因此需根据系统目标误比特率的要求将信道平均接收信噪比的范围划分为N个互补相交的区域,每个区域对应一种传输模式,这样根据当前信道质量,即可进行传输模式之间的切换了。在接收端选择最佳调制方式后,就可以反馈给发送端并重新配置解调译码器。固定的信道编码方式在信道条件恶化时无法保证数据的可靠传输,在信道条件改善时又会产生冗余,造成频谱资源的浪费。自适应信道编码将信道的变化情况离散为有限状态

    8、(如有限状态马尔可夫信道模型),对每一种信道状态采用不同的信道编码方式,因此可以较好地兼顾传输可靠性和频谱效率。自适应编码调制自适应编码调制 对于给定的调制方案,可以根据无线链路条件选择的码速率。在信道质量较差的情况下使用较低的编码率,提高无线传输的可靠性;传输在信道质量好时采用较高编码率,提高无线传输效率。自适应编解码可以通过速率匹配凿孔Turbo码来实现。Turbo码编码器通常由分量编码器、交织器以及删余处理和复接器组成。Turbo码编码自适应编码调制自适应编码调制由两个分量码编码器组成的Turbo码的编码框图自适应编码调制自适应编码调制输入信息序列和两个编码器的输出自适应编码调制自适应编

    9、码调制 下图给出了一种3/4码率Turbo码的生成方法,其基本思路是一次读入三个信息位,然后交替地在两个编码器输出中选择校验位。这样,复接后的序列是由每三个信息位和一个校验位排列组成,这样就能实现3/4的码率。自适应编码调制自适应编码调制 用类似的方法,可以通过下图所示的方法得到2/3码率Turbo码。自适应编码调制自适应编码调制 在实际应用中,不同的编码和调制方式组合成若干种“调制编码方案(MCS,Modulaton and Coding System)”供无线通信系统根据信道情况进行选择。拥有高质量的信道条件,将被分配级别较高的调制编码方案(例如16QAM,3/4 Turbo码),这种调制

    10、编码方案的抗干扰性能和纠错能力较差,对信道质量的要求较高,但是能够赢得较高的数据速率,提高链路的平均数据吞吐量。相反。信道衰落严重或存在严重干扰的噪声,将被分配的级别较低,具有较强纠错能力,抗噪声干扰性能较好的调制编码方案(例如QPSK,1/2码率的Turbo码),以保证数据的可靠传输。自适应编码调制自适应编码调制 当信号质量比较高(如用户靠近基站或存在视距链路)时,基站和用户可以采用高阶调制和高速率的信道编码方式通信,例如:64QAM和5/6编码,可以得到高的峰值速率;而当信号质量比较差(如用户位于小区边缘或者信道深衰落)时,基站和用户则选取低阶调制方式和低速率的信道编码方案,例如:QPSK

    11、和1/4编码速率,来保证通信质量。信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFDM链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技术自适应调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 无线链路质量波动可能导致传输出错,这类传输错误在一定程度上可通过自适应编码调制予以解决。然而,接收机噪声以及不期望的干扰波动带来的影响是无法完全消除的。由于接收机噪声所产生错误的具有随机性,因此在无线通信中,用于控制随机错误的混合自动重传请求(

    12、HARQ,Hybrid Automatic Repeat reQuest)技术就变得非常重要了。HARQ可以看做一种数据传输后控制瞬时无线链路质量波动影响的机制,为自适应编码调制技术提供补偿。传统的自动重传请求(ARQ,Automatic Repeat reQuest)采用丢弃出错接收包并请求重传的方式。然而,尽管这些数据包不能被正确解码,但其中仍包含了信息,而这些信息会通过丢弃出错包而丢失。这一缺陷可以通过带有软合并的HARQ方式来进行弥补。HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 在带有软合并的HARQ中,出错接收包被存于缓冲器内存中并与之后的重传包进行合并,从而获得比其分组单独解码更为可

    13、靠的单一的合并数据包。对该合并信号进行纠错码的解码操作,如果解码失败则申请重传。带有软合并的HARQ通常可分为跟踪合并(CC,Chasing Combining)与增量冗余(IR,Incremental Redundancy)两种方式HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求跟踪合并(CC,Chasing Combining)跟踪合并每次重传为原始传输的相同副本,每次重传后,接收机采用最大比合并原则对每次接收的信道比特与相同比特之间的所有传输进行合并,并将合并信号发送到解码器。由于每次重传为原始传输的相同副本,跟踪合并的重传可以被视为附加重复编码。由于没有传输新冗余,因此跟踪合并除了在每次重传中

    14、增加累积接收信噪比外,不能提供任何额外的编码增益。跟踪合并的过程如图所示。HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求跟踪合并过程HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求增量冗余(IR,Incremental Redundancy)增量冗余(IR)方案中,每次重传并不需要带有与原始传输完全相同的内容。相反,将会产生多个编码比特的集合,每个都代表同一集合的信息比特,无论何时需要进行重传,通常采用与之前传输不同的编码比特集合。此外,每次重传并非必须包含与原始传输相同数目的编码比特,通常也可以在不同重传中采用不同调制方式。因此,增量冗余也可以被视为跟踪合并的扩展。通常,增量冗余基于低速率码以及通过对编码

    15、器的输出进行打孔而实现不同的冗余版本。首次传输只发送有限编码比特,从而导致采用高速率码。重传中发送额外的编码比特。HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 增量冗余(IR)方案如图所示,假设基本的1/4速率码。将1/4码率的基本码划分成3个冗余版本,首次传输只发送第一个冗余版本,从而得到3/4编码速率。一旦出现解码错误并请求重传时则发送额外的比特,即第二个冗余版本,得到3/8编码速率。如果还不能正确解码,则第二次重传将发送剩余的比特(第三个冗余版本),则经过三次接收合并后的编码速率为1/4。在这种方案中,除累积信噪比外,增量冗余的每次重传还会带来编码增益。与跟踪合并相比,增量冗余方案在初始编码

    16、速率较高时会带来更大的增益。HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求增量冗余的实例HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 采用增量冗余方案时,首次传输所用编码需要在其单独使用时以及与第二次传输编码合并时都能够提供良好性能,该要求在后续重传时也同样需要保持。由于不同冗余版本通常是通过对低速率母码进行凿孔来产生的,因此删余矩阵的设计需要满足:高速率编码也可作为任何低速率编码的一部分。无论采用跟踪合并还是增量冗余,带有软合并的HARQ都将通过重传间接地降低误码率,因此被视为间接的链路自适应技术。信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFD

    17、M链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技术自适应调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度OFDM链路自适应技术链路自适应技术注水算法及功率分配()H f 平坦衰落信道的香农容量可以通过调整发送速率和功率来获得,从信息论的角度出发,“注水”算法是最优的功率分配方法,其描述如下:在OFDM系统中,假设每个子信道的传输特性近似理想,表示带宽为 的信道传输函数,信道内存在功率谱密度为 的加性高斯白噪声。因此可以把带宽为 的信道分为 个子信道,其中 表示子信道的带宽,而且应该满足如下条件即 在子信道频段内近似恒定。而

    18、且信道的发射功率满足:,其中 表示发射机的平均发射功率。W()N fW/NWff2()/()H fN f()avwP f dfPavPOFDM链路自适应技术链路自适应技术 在AWGN(高斯白噪声)信道中,信道容量可以表示为:。其中 表示信道容量(bps),表示信道带宽内的加性高斯白噪声的功率,表示平均发送功率注意,这里的 没有考虑信道对功率的衰减。20log(1)avPCWWNC0WNavPavP在多载波系统中,如果 足够小,则子信道的容量可以表示为:f22()()log(1)()iiiifP fH fCffN f因此总的信道容量可以表示为:OFDM链路自适应技术链路自适应技术2211()()

    19、log(1)()NNiiiiiifP fH fCCffN f 如果 ,则可以利用积分来代替上述的求和:0f 22()()log(1)()wP fH fCdfN f实现信道容量的最大化,利用变分法将其转换为:22()()(log(1)()max()wP fH fP f dfN fOFDM链路自适应技术链路自适应技术其中,为拉格朗日乘子,经过变换可以得到:2()()()N fKH fP ffWfW0其中,为常数,将上式代入功率的约束条件中,则可解出 的值。KK 如果我们将上式中的 看成是等效噪声,那么其基本物理意义为:对于信道中等效噪声 较小处,所分配的功率就较大,传输的信息较多;对于信道中等效噪

    20、声 较大处,所分配的功率就较小,传输的信息较少。特别是等效噪声达到一定程度时,由于信道传输特性十分恶劣,所分配的功率为0,那么在该位置上就不会传输任何信息。如果将 解释为单位深度的碗的底部,将容量为 的水注入碗中,则水在碗中流动以达到容量。OFDM链路自适应技术链路自适应技术2()()N fH f2()()N fH f2()()N fH f2()()N fH favP最优注水功率分配示意图OFDM链路自适应技术链路自适应技术OFDM链路自适应技术链路自适应技术 如果 较小,就不能保证 在W范围内处处成立,如下图所示。此时,最优的功率分配就是在可能的频谱范围内保证成立,而在其他地方使 。avP2

    21、()()()N fKH fP ffWfW0()0P fOFDM链路自适应技术链路自适应技术 较小时,最优注水功率分配示意图avP 尽管从理论上来说,按“注水”原理分配功率和信息比特得到的性能最佳,但这种方法实际中并不可行。首先,它的计算复杂度较高;其次,“注水”原理中每个子载波携带的信息比特数是一个任意分数,但由于受调制星座的限制,实际信道比特数和理论分配数不能吻合,因此在实际系统中还需要根据信道状况不断的调整子载波比特分配,从而使功率分布尽量逼近最佳输入功率分布。OFDM链路自适应技术链路自适应技术 值得注意的是,当 ,信道 为常数时,所获得的信道容量最小。在这种情况下,信号发射功率 将保持

    22、恒定。也就是说,如果信道频率响应是理想的,即对 时,从信道容量最大化的角度来讲,最坏的噪声功率分布就是高斯白噪声分布。fW 2()()H fN f()P f,fW()1H fOFDM链路自适应技术链路自适应技术OFDM自适应调制 OFDM系统自适应调制的主要思想是首先对每个子载波进行功率分配和比特加载,然后每个子载波上分配比特映射到调制信号的星座上。OFDM自适应调制算法很多,比较经典的算法包括:Hughes-Hartogs梯度分配算法、P.S.Chow算法(简称Chow算法)、Fischer算法。OFDM链路自适应技术链路自适应技术Hughes-Hartogs算法 Hughes-Hartog

    23、s算法是一种基于迭代的连续比特和功率分配算法,它的优化原则是在保证目标误比特率的前提下,用给定的发射功率使系统吞吐量最大化。在每次迭代中,它只分配1比特,该比特分配给只需要增加最少发射功率就能维持目标误比特率的子载波。迭代过程进行到所有的比特分配完毕为止。Hughes-Hartogs算法中的功率分配过程如下:OFDM链路自适应技术链路自适应技术在接收端测量等效噪声并乘以传输损耗因子,以计算发送端每一个载波的系统噪声分量。这里,等效噪声和传输损耗因子的测量是通过发送端和接收端之间发送特定训练序列来确定的。对每一个载波频率,计算发送不同调制星座图所需的功率(这里调制星座图的复杂度分别为0,2,4和

    24、6比特)。这一步的计算是用等效噪声乘以信噪比,这些信噪比是在给定的BER(例如10-3)下,发送不同星座图的数据分量所需的信噪比。总的BER是所有已调载波的BER总和。这些信噪比有标准参考值可以使用。由上一步计算得到的所需发送功率,可以确定增加星座图复杂度所需的差额功率增量。这里差额功率增量定义为相邻星座图复杂度所需发送功率之差除以相邻星座图复杂度的比特数之差。OFDM链路自适应技术链路自适应技术为每个信道建立一个两列的表格,分别列出所需差额功率增量和相邻星座图复杂度的比特数之差,它们的单位分别使用瓦特(Watts)和比特(bits)。称该表为差额功率增量列表。根据增加的差额功率,利用第步的表

    25、来构造一个直方图。先对差额功率增量列表进行搜索并划分等级,然后对处于不同等级的子载波个数进行统计,得到一个统计直方图。这一步中有舍入操作,会产生一定的误差,但可以减少计算量。在总发送功率 受限的情况下,对差额功率等级按从小到大进行功率分配,并计算可以分配的最大等级的差额功率增量。按照差额功率增量从小到大的顺序,将可用的发送功率和数据比特分配给相应的子载波,直到可用的发送功率全部分配完为止。一个子载波上分配的功率是这个子载波上所有小于等于最大等级的差额功率增量之和。avP P.S.Chow提出了一种实用的自适应比特分配算法,该算法根据各个子信道的信道容量来分配比特,它的优化准则是在维持目标误比特

    26、率的前提下使系统的频谱效率达到最优,是近似注水算法的次最优裕量最大化加载算法。算法中所谓的“性能裕量”是指支持所需的最小比特率时系统可以忍受的附加干扰噪声数值。Chow算法能够对有限粒度的比特加载,摒弃了大量的搜索和排序,降低了算法复杂度。该算法的不足之处在于其信号功率分配和支持的传输速率是直接相关的,没有优化的余地;另外,算法采用的标准是信道容量最大化,而实际的通信系统更关注如何以受限的发射功率实现所需速率的传输,同时保证可接受的最小误比特率。OFDM链路自适应技术链路自适应技术Chow算法Chow算法的主要实现步骤如下:OFDM链路自适应技术链路自适应技术(),(),()b i b i d

    27、iff i2arg()()log(1)(dB)minSNR ib ir计算各个子信道的信噪比 ,假设所有子载波上的信号能量都是归一化的;令初始信噪比裕量 ,迭代次数counter=0,已使用的子载波数初始化为 ,其中 为可用的子载波的最大数目;依次计算各个子信道的信道容量 和使用的子载波数:若 ,则 。(),SNR iiarg0(dB)minrNN()()b iround b i()()()diff ib ib i()0b i 1NNOFDM链路自适应技术链路自适应技术计算 ,若 ,则信道质量太差,完全不能使用。按下式计算新的 :counter=counter+1;若 ,令已使用的子载波数为

    28、,转到步骤,否则转到步骤。若 ,在 中找最小值,相应的 减1,加1,重复此步骤直至 。若 ,在 中找出最大值,相应的 加1,减1,重复此步骤直至 。1()NtotaliBb i0totalBargminrargarg1010log(2)totaltotalBBminminrrargtotaltetBBNargtotaltetBB()diff i()b i()diff iargtotaltetBBargtotaltetBB()diff i()b i()diff iargtotaltetBBOFDM链路自适应技术链路自适应技术根据给定的比特分配调整输入功率分配,使得 。对所有的子载波乘上一个尺度因

    29、子,使得 ,该尺度因子等于在特定BER下的系统性能裕量。arg()eetetP iPargtotaltet 与Chow算法不同,Fischer算法不是以信道容量为依据进行比特分配,它的优化准则是在系统总传输速率和发射功率确定的前提下,使系统的误比特率性能达到最优。由于系统的误比特率由最大的一个子载波误比特率决定,因此需要保证各子载波的误符号率相同,且同时达到最小值。Fischer算法的计算量和复杂度均较低,适合于高速的数据传输,多用于离散多音调制(DMT)系统,但是该算法在速率适配过程中的迭代过程屏蔽了子载波信噪比的变化对于比特分配的激励作用,牺牲了一部分系统性能以减小算法复杂度,因此仍然是一

    30、种次优算法。OFDM链路自适应技术链路自适应技术Fischer算法OFDM链路自适应技术链路自适应技术 假定目标比特速率为 ,各个子载波上的最大速率为 ,目标发送功率为 。此外,假定可以通过估计算法得到各个子载波上的噪声方差 ,其中 为子载波数。TRMAXRTS2i1,2,.,iNNFischer算法具体步骤如下:初始化:令已使用的子载波数 ,激活的子载波集合计算 中各个子载波可分配的比特数目 ,有NN1,2,.,NiR2222log/log1,2,.,iTiilRRNiN,OFDM链路自适应技术链路自适应技术由于激活子载波上所分配的比特数一般情况下都不是整数,将 按照四舍五入的规则量化 ;量

    31、化误差为 ;如果 ,则转到第步;否则转到第步,对量化后的比特数目进行调整;在如果实际比特速率大于目标比特速率,即 ,找到最小的 ,转到第步;计算每个激活的子载波上分配的发射功率 :根据上述方法,就可以根据各子信道情况先为各子载波分配比特数,然后再进行相应功率分配,从而实现在满足一定速率和发送功率要求下最小化误比特率。iRQiRiiQiRRRQiTiRRQiRQiTiRRiR1QiQiRR+1iiRRiS22QiQiRTiiRliS NSN 信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFDM链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技

    32、术自适应调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度 在MIMO系统中引入自适应调制能够提高频谱效率以及系统性能。MIMO自适应调制算法的目标是在恒定速率或固定的误码率条件下,追求最小的发射功率,或者在一定发射功率和误码率要求的情况下,最大化数据速率。这里考虑固定发射功率和误码率的前提下,通过分配发射功率达到最大化数据速率。最常见的MIMO自适应调制技术是在SVD平行信道等效基础上,在每个平行子信道上进行自适应调制算法。MIMO自适应调制技术自适应调制技术 当采用QAM调制方式且信噪比(这里用 来表示)在030dB范围内时

    33、,误码率()存在一个误差小于1dB的上界此时BER和SNR的关系可以近似为:于是有 MIMO自适应调制技术自适应调制技术BERP1.6/(21)0.2MBERPe21,(1,2,4,6.)MM1.6/ln(5)BERP 2log(1)iim21log(1)mwiiCMIMO自适应调制技术自适应调制技术其中 为第 根天线分配的比特数,是归一化的信道容量,也即最大数据速率。而该数据速率是连续的,而在实际的传输中,由于实际调制方式的限制,某一时刻实际的数据速率是离散的,,因此需要对 进行量化,而量化后的数据速率为:在特定BER条件下,容量最大化等价于数据速率的最大化。imiwCim21(log(1)

    34、miiRround 如果接收端和发射端都能够获取信道状态信息,就可以利用注水算法进行功率分配,并将数据自适应调制后从天线发射出去,通过对不同的信道状况分配不同的功率使得数据速率最大化。基于注水的功率分配和比特加载算法描述如下:MIMO自适应调制技术自适应调制技术1()()riiP kP k初始化,设第 个时刻的总功率为 ;根据SVD分解和注水定理得到每根天线上分配的功率 ,且有对式 进行量化可得出每根天线分配到的比特 ;根据式 计算数据速率;,跳转至第步。k()1,1P kk()iP k22()log(1)iiiP km()iR k21(log(1)miiRround1,()1kkP k 与等

    35、功率分配算法相比,注水算法能够根据信道状况动态分配功率,尤其是在低信噪比时对系统性能会有很大的改善。但是由于量化的存在,每根天线都会有一定的剩余功率,利用这部分剩余功率进行重分配,可以进一步提高传输速率。基于剩余功率重分配的比特加载算法描述如下:MIMO自适应调制技术自适应调制技术1()()riiP kP k初始化,设第 个时刻定总功率为 ;根据SVD分解和注水定理得到每根天线上分配的功率 ,且有对式 进行量化可得出每根天线分配到的比特 ;计算剩余功率 ;对 由小到大排序,是第 跟天线上提高一个调制阶数所需要的功率k()1,1P kk()iP k22()log(1)iiiP km()iR k(

    36、)p k()ip k()ip kiMIMO自适应调制技术自适应调制技术如果 ,跳转第步,否则,跳转第步;如果 ,跳转第步;否则,跳转第步;,跳转至第步()(),()()(),1iip kp kp kp kp k ii iN1kk 基于剩余功率重分配的比特加载算法引入了功率重分配使得浪费掉的功率变得很小,因此,它能够充分利用发送功率从而大大提高了系统性能。MIMO自适应调制技术自适应调制技术 为了验证和比较以上几种算法在系统容量方面的性能,我们进行MATLAB仿真,仿真结果如下图所示。对系统作如下假定:N4,M8;调制方式集合由BPSK、QPSK、16QAM、64QAM组成,即每符号分别代表1、

    37、2、4、6比特。目标误比特率为 。接收端采用MMSE算法,目标误比特率下的数据速率理论上限由 得到31022211(log(1()miiR MIMO自适应调制技术自适应调制技术0510152025300510152025303540CNR dBRateRate plot comparation with different allocations理 论改 进 注 水等 功 率注 水平 均 功 率不同功率分配和比特下载算法的数据速率 信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFDM链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技术自适应

    38、调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度 多用户调度算法,也称为分组调度算法(PS,Packet Scheduling),它的功能就是判决在什么时间为哪些用户分配无线资源以完成通信。这种调度算法都是以保证多用户之间的公平性为前提的,同时需要确保不同类别的业务达到必须的服务质量(QoS,Quality of Service),而最终目标是近似达到小区最大吞吐量。常用的调度算法包括最大载干比(Max C/I)算法、轮询调度(RR)算法、比例公平(PF)算法、最大加权时延优先和公平吞吐量算法。多用户资源调度多用户资源调度常用

    39、多用户资源调度算法多用户资源调度多用户资源调度最大载干比算法 最大载干比算法的基本思想是基站根据用户反馈的信道状态信息,依据用户的接收信号瞬时载干比值进行优先级排序,并按该优先级顺序选择用户,保证在任意时刻总是瞬时载干比值最好的用户得到服务。如果在某一时隙T内有K个用户需要进行数据服务,用户n的载干比值为 。那么被服务的用户n*为:。n*=1,2,=arg maxnKnn 这种调度方法可以有效利用系统资源,提升系统吞吐量,且实现方法简单。缺点是没有考虑系统各用户间的公平性。在实际系统中使用这种调度算法时某些信道条件较差的用户一直无法获得调度机会,造成用户“饿死”现象。轮询调度算法基本思想是按某

    40、种确定的顺序循环调度待服务用户,使得用户循环等时间占用系统无线资源。轮询调度算法以每个用户的服务优先级相等为调度基础,这种调度方式,可以实现用户间的最佳公平机制既可以保证用户间的长期公平性,也可以保证用户间的短期公平性。但是由于算法不考虑用户的无线信道情况,对信道条件很差的用户和信道条件好的用户同等对待,这样很容易造成导致系统吞吐量的降低。一般认为轮询调度算法是系统性能较差的一种调度方式,以牺牲系统容量换取系统最大公平性能,这种算法适用于信道条件较为一致的系统中。多用户资源调度多用户资源调度轮询调度(RR)算法多用户资源调度多用户资源调度比例公平算法 比例公平(PF)算法折中考虑了系统容量和用

    41、户调度的公平性,其基本思路是以用户瞬时传输速率和平均传输速率的比值为优先级,根据优先级的大小进行用户的调度。这种优先级计算的方法使信道条件越好的用户优先级越高,而在本次调度之前吞吐量越高的用户优先级越低。形成了信道条件和累计吞吐量之间的平衡,可以在提升系统容量的同时保证用户之间的公平性同样的如果在某一时隙T内有K个用户需要进行数据服务。那么用户n服务优先级(比例公平因子)可以由公式 计算得到,其中 为用户的瞬时速率,为用户平均速率。nr()nnrPF nRnR 在比例公平算法中,对于一个长时间进行服务的用户,即使其瞬时速率仍然较大,但随着其吞吐量的提高,该用户的比例公平因子也会逐渐降低,服务优

    42、先级也会相应降低。而相对信道条件较差,瞬时速率较低的用户则可以获得被服务的机会。因此比例公平算法有效的调节了资源利用率和用户公平性之间的矛盾,在实际系统中得到了广泛的应用。多用户资源调度多用户资源调度比例公平调度算法 最大加权时延优先(M-LWDF,Modified Largest Weighted Delay First)算法是针对高速率业务流而提出的。该算法的主要思想是综合考虑分组数据包的时延和信道质量信息,其用户优先级的计算不仅和用户当前的信道质量有关,还和数据包的队列时延有关。其优先级计算公式是在比例公平算法的优先级计算公式中加入对队列分组时延的考虑。多用户资源调度多用户资源调度最大加

    43、权时延优先算法 公平吞吐量调度算法就是依据用户的吞吐量来确定用户优先级,进而决定当前应该调度的用户。这样用户的优先级就和吞吐量成反比,从而保证了吞吐量低的用户优先级高,可以优先调度,使得用户之间吞吐量平衡。公平吞吐量算法的目的是为所有用户提供相同的吞吐量,不用顾虑用户的位置,用户的信道质量以及用户的服务质量要求,即用户在基站附近和用户在小区边缘都可得到相同的吞吐量。多用户资源调度多用户资源调度公平吞吐量算法 OFDM系统包含多个子载波,因此需要决定调度哪些用户进行数据的传输。与单载波系统的不同之处在于,多载波系统中每次进行多个用户的传输,需要充分考虑用户在传输信道上的衰落特性,选择各个子信道上

    44、最优的或者较优的用户进行传输。多载波系统中的比例公平调度算法仍能够得到较优的系统多用户分集增益和用户数据传输速率间的平衡。多载波系统可以同时调度N个用户并行传输数据。而一个子信道为一个或者多个单载波的集合。因此在多载波系统中不仅有和单载波系统中相同的时域上的多用户调度,还有频域上的多用户调度。这就给调度算法提出了更高的要求,需要同时开发系统在时间和频率上的多用户分集,提高系统的数据传输速率。多用户资源调度多用户资源调度多用户OFDM资源调度 除此之外,调度多个用户的算法还有机会调度(OS,Opportunity Scheduling)和半正交调度(SUS,Semi-orthogonal Use

    45、r Selection)算法。多用户资源调度多用户资源调度 机会调度算法是遍历所有的待服务的用户,挑选可能的被调度用户组合并计算其系统和容量,选取出最大系统和容量的用户组通信。OS算法虽然能够使系统的容量性能得到最大化的满足,但当小区中需要被服务的用户数较多时,该算法的复杂度很高,从而大大降低了其实用范围。半正交调度算法是通过用户的信道矢量进行施密特正交化,在保证用户具有高信道增益的同时,使得通信用户的信道矢量具有一定的正交性,从而减小了多用户见得干扰。但该算法具有一定的局限性,即该算法要求用户只能配置单天线,因为施密特正交化操作只能针对矢量而言。因此,SUS算法将无法利用多接收天线的分集增益

    46、,这也就是其一大缺陷和算法需要改进的地方。多用户资源调度多用户资源调度 与OFDM系统相比,MIMO-OFDM系统不仅可以调度时域和频域资源,还增加了空域的自由度。此外,多用户MIMO-OFDM系统还可以充分利用机会调度和多用户分集带来好处。多用户MIMO-OFDM系统的资源调度属于多维资源调度,充分利用各个维度上的自由度可以大大提高系统性能,但是相应的资源调度算法复杂度可能会很高,因此在实现中往往要考虑复杂度与系统性能间的折中。多用户资源调度多用户资源调度多用户MIMO-OFDM资源调度多用户资源调度多用户资源调度假设系统中的发送天线数为 ,接收天线数为 ,系统的子载波数为N,总的用户数为K

    47、,下图给出了一种下行自适应多用户MIMO-OFDM系统实现方案简化框图,通过该框图,可以提取出用户k的数据,k=1,2,K。tNrN下行自适应多用户MIMO-OFDM系统实现多用户资源调度多用户资源调度 信道状态信息信道状态信息 自适应编码调制自适应编码调制 HARQ混合自动重传请求混合自动重传请求 OFDM链路自适应技术链路自适应技术 MIMO自适应调制技术自适应调制技术 多用户资源调度多用户资源调度 本章小结本章小结第第4章章 链路自适应及无线资源调度链路自适应及无线资源调度本章小结本章小结 移动通信系统常常采用链路自适应和资源调度技术来改善系统性能。链路自适应技术可以降低由于信道衰落带来的性能影响,资源调度可以提高资源利用率。本章在介绍信道状态信息的基础上,阐述了自适应信道编码技术、HARQ技术。在此基础上,描述了OFDM和MIMO系统中的链路自适应技术。此外,还研究了多用户情况下的无线资源调度。与前面的OFDM和MIMO技术一样,链路自适应技术同样是LTE提高性能的关键。

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    本文标题:《LTE移动通信系统》课件第4章 链路自适应及无线资源调度.ppt
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