理论教育 UMTS智能天线技术仿真评估与性能提升研究

UMTS智能天线技术仿真评估与性能提升研究

时间:2023-06-20 理论教育 版权反馈
【摘要】:用于评估UMTS智能天线技术的实际方法通过仿真手段可以实现。参考文献[HaCA03]中介绍了动态系统级别仿真器来研究采用BS智能天线的UMTS-FDD系统的容量改善情况。智能天线在所有BS中容量较给定例子中网络的扇区天线的容量增加了一倍。这项研究表明配备了智能天线和用户设备天线的基站的高平均有效增益在系统性能方面有一个显著的积极影响。当整体网络中每个BS部署智能天线时,这个热点得以改善,并且相当于平均小区的改善。

UMTS智能天线技术仿真评估与性能提升研究

近年来,智能天线系统(Smart Antenna System,SAS)的引入提高了无线网络的质量和性能。一个SAS采用像波束成形这样的空时处理技术来减少蜂窝无线系统中的区间干扰和区内干扰,因而大大提高了系统容量。作为结果,SAS可以用于像改善容量的UMTS有限干扰系统。然而,许多人都将注意力集中在SAS的链路级优势上,但是该系统的影响却很少受到关注,并且由于自适应阵列处理技术和像多址接入技术、功率控制、接收机结构这样的系统特征相互作用的复杂度,该系统的影响不会立即显现出来。用于评估UMTS智能天线技术的实际方法通过仿真手段可以实现。现存在许多可用的商用UMTS仿真器,但是没有一个能够模拟出需要评估智能天线技术的空间信道响应。

参考文献[HaCA03]中介绍了动态系统级别仿真器来研究采用BS智能天线的UMTS-FDD系统的容量改善情况。在这项工作中,下行链路波束成形的功率控制通过像DPDCH这样的指定信道和像CPICH这样的广播信道来实现,这些信道用于移动位置的BS分配和软切换。动态系统级的仿真根据使用简单的流动性和通信业务模式的3GPP规格来实现以决定下行链路容量的整体增益。下行链路容量可以通过下行链路所支持的移动基站数量来测量,同时维持所有移动基站中Eb/N0的最小QoS。下行链路波束成形的实现基于从上行链路到下行链路频率的空间协方差矩阵的变换。图9.17显示了移动基站[也叫做活跃用户(见参考文献[HaCA03])]可以由不同天线数量(M=1,2,4和8)的数据传输速率为384kbit/s的下行链路来得出,该下行链路使用波束成形方法。UCA应用于每个基站中。经过短暂时间之后,可以通过下行链路得出的移动基站的数量仍然是或多或少不变的。这表明即使新的移动基站在每个快照产生呼叫之后,接收服务的移动基站的数量也是有限的。那么系统中下行链路的容量就达到饱和。这个曲线的波动是由于一个有限的仿真运行数量是平均的。可以看出,当天线元素数量增加时,下行链路的容量也增加了。尽管全方位传播CPCIH信道引起了几个定向传播DPDCH干扰,但是根据更高的天线元素数量容量的改善仍然是十分明显的。参考文献[BrSP03]提出了类似的UMTS-FDD仿真器来比较像波形转换、相位排列和自适应排列这样的不同智能天线技术的相对性能。尽管不包括所有的实时UMTS参数,此仿真器仍然是灵活的并且允许不同的像上行链路和下行链路这样的参数的设置。给定移动网络层,BS和信道传播条件中仿真器的主要任务是反复查找给定系统限制服务的用户的最大数量。仿真扇区由7个带有21个基站的站点组成。特定扇区的模拟网络容量从表9.3中可以得出,并且每个BS的容量从表9.4中给出。对于自适应天线部署在中心位置的第一种扇区来说,平均网络容量在与扇区天线相关的下行链路中增加了10%。智能天线在所有BS中容量较给定例子中网络的扇区天线的容量增加了一倍。大部分这种增长都是通过使用智能天线、波束切换的最不复杂形式来获得的。相位排列的解决方案稍逊色于下行链路的自适应排列。如果基站不能准确给出信道静态信息时,一个自适应波束成形性能的级别就会明显的降低。参考文献[ChCz04]中对UMTS FDD系统上行链路波束成形中空间协方差矩阵错误估计所产生的影响进行了调查研究。这个假定的错误统计分布用来减少上行链路中每个移动基站的中断率。这个设计所产生的凸优化问题可以运用已知算法有效地计算出来。总体目标是寻找一个波束成形的解决方案,此解决方案能够稳健地处理协方差矩阵估计中出现的错误。每个主要区域[由7个小区组成见(参考文献[ChCz04])]中的活动用户数量对时间的曲线可以与上文提出的非稳健max-SINR方法进行比较,此比较在图9.18中M=4时我们可以看出,这个曲线在数据传输速率为384kbit/s的上行链路中得到。从例子中我们很容易注意,2000个样本周期中只有10个被直线标记出来了。正如所期待的那样,上文所提出的上行链路波束成形方法优于非稳健方法,此方法基于Max-SINR支持率为25%以上,优于移动基站的平均值。BS接收机用一个RAKE接收机并且不使用多用户监测算法,以便避免系统级仿真庞大的必要计算任务。功率控制、软切换随着移动性和通信业务模型逐渐被应用,同时也评估了上文提及的波束成形算法。类似结果可以由更多的天线元素所得出。

对由部署下行链路WCDMA-FDD网络实现的容量增益和/或覆盖面积的评估和有效的UE天线在参考文献[Glaz04]中都能找到。这项研究表明配备了智能天线和用户设备天线的基站的高平均有效增益在系统性能方面有一个显著的积极影响。当整体网络中每个BS部署智能天线时,这个热点得以改善,并且相当于平均小区的改善。

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图9.17 活动用户数量和不同的天线元素数量的时间关系图

表9.3 平均网络容量(www.daowen.com)

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表9.4 每个BS的平均容量

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图9.18 活动用户数量和不同波束成形方法(DCA的M=4)关系图

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