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OFDMA系統中的靜態功率分配算法研究

2008-07-07
作者:婁文科2, 沈文翠2, 林

??? 摘 要: 對正交頻分復用多址(OFDMA)系統中的功率分配" title="功率分配">功率分配算法進行了研究,著重研究了等功率分配、以跟蹤大尺度衰落(TLSF)和跟蹤大尺度干擾(TLSI)為目標的三種純靜態功率分配" title="靜態功率分配">靜態功率分配算法。并通過系統級仿真" title="系統級仿真">系統級仿真考察了它們對OFDMA系統性能" title="系統性能">系統性能的影響。
??? 關鍵詞: 功率分配? 正交頻分復用多址? 靜態功率分配? 系統級仿真

?

??? OFDMA技術是在OFDM的各個子載波上實現用戶接入的一種多址技術,尤其適用于OFDM系統中。它能夠更好地實現多用戶頻率、時間分集增益。目前,它已經成為3GPP LTE(Long Term Evolution)計劃和3GPP2 AIE(Air Interface Evolution)的首選物理層核心技術,并有望成為4G的關鍵技術之一。
??? 對OFDM/OFDMA系統的功率分配算法的研究由來已久。目前研究的重點在于從優化算法的角度來解決問題。參考文獻[1-2]中分別提出了以滿足最大系統吞吐量為優化目標和以最小化系統功率為優化目標的兩種自適應功率分配算法。這些純動態功率分配算法都能極大地提高系統資源的利用率和系統性能,但它們的高復雜度成為制約其應用的一個不利因素。為了避免其高復雜性并有效提升OFDMA系統性能,筆者試圖從靜態功率分配的角度出發來解決OFDMA系統的功率分配問題。等功率分配(EP)算法是一種簡單易行的分配算法,參考文獻[3]中提供了EP和自適應功率分配算法的性能比較。本文提供了另外兩種純靜態功率分配算法,一種是以跟蹤大尺度衰落為目標的功率分配算法(TLSF),一種是以跟蹤大尺度干擾為目標的功率分配算法(TLSI)。通過系統級仿真對其性能進行了驗證。仿真結果顯示:與簡單的等功率分配算法(EP)相比,TLSF和TLSI算法都顯示了較好的性能,其中TLSI能提供比TLSF高10.03%、比EP高19.4%的系統性能。
1 OFDMA系統結構和干擾建模
1.1 系統模型

??? 系統共由k(k=1,2,…,K)個基本小區構成, 每個小區有n(n=1,2,…,N)個子載波,m(k,n)(m=1,2,…,M)表示第k個小區第n個子載波上的用戶序號,則接收信號可以表示為:

???

這里為該用戶m包括天線增益、路徑損耗、陰影衰落在內的大尺度因子。

???

Gi,m、PLi,m、Xi,m分別為用戶m到小區i的天線增益、路徑損耗和陰影衰落。hi,m為小區i和用戶m之間的頻率選擇性衰落信道。n為白噪聲。

1.2 干擾建模
??? (1) 前提假設:
??? ·只有小區間干擾,小區內干擾忽略不計;
??? ·OFDM的子載波完全正交,不存在子載波間干擾;
??? ·每個用戶只有一個服務扇區,其他所有扇區作為干擾扇區。
??? (2)頻率復用因子為1的情況下,第k個小區第n個子載波上的用戶m(k,n)的干擾功率大小為[4]

???

??? 由式(1)可以推出用戶m接收信號的信號干擾噪聲比為:

???

其中σ2為每個子載波上的噪聲功率。

2 純靜態功率分配算法
2.1 等功率分配
??? 在每個子載波上實行等功率分配的原則是最簡單直觀的靜態功率分配方法,只要子載波上有用戶接入,則系統為該子載波分配定量的功率。

???

其中Ptotal為系統業務信道總共可用的功率,Nk為第k個小區中已經分配的子載波數目。
2.2 以克服大尺度衰落為目標的功率分配算法TLSF
??? TLSF的基本目標是跟蹤用戶的大尺度衰落,即要使功率大小至少能夠克服大尺度衰落。假設γt arg et為克服大尺度衰落所要達到的目標信干比" title="信干比">信干比(它的大小可以通過鏈路預算得到)。TLSF算法要解決的問題可以用下式表示:

???

??? TLSF算法具體實現步驟:
??? 步驟1:
??? 由(2)式(不考慮hk,m和Ik,n)可以推出

???

??? 步驟2:
??? 如果已分配功率則操作步驟1,為下一個子載波分配功率;
??? 否則,超過系統容量,不允許接入,算法結束。
??? 或者為了保證每個子載波上都有用戶接入同時滿足可以為每個子載波的分配功率設置上限,用表達式表示為:若Pk,n>Ptotal/N,則Pk,n=Ptotal/N。

2.3 TLSI—以跟蹤大尺度干擾為目標的功率分配算法
??? 如果將功率分配的目標設定為消除用戶所受到的大尺度干擾的影響,就可以得到一種稱之為TLSI的靜態功率分配算法。
這里的大尺度干擾定義為瞬時干擾Ik,n的數學期望,即:

???

??? 同理可以推出大尺度的信干比:

???

??? 如果設定目標信干比為γt arg et,則TLSI要解決的問題可以歸納為:

???

??? 考慮到衰落信道hi,m的長期效果,可以近似認為|hi,m|=1,所以v近似為用戶實際接收到的信干比大小。在設置時,應使它滿足用戶QOS需求。下面給出TLSI算法的具體分配步驟。

??? (1)終端反饋平均干擾狀況報告(仿真中是通過等功率分配時的鏈路預算得到的);

??? (2)根據設定的目標信噪比大小,為第k個小區的第n個子載波分配功率:

???

??? (3)如果已分配功率則操作(1),為下一個子載波分配功率;否則,超過系統容量,不允許接入,算法結束。
3 系統級仿真結果
3.1 仿真場景和參數
??? (1)仿真場景
??? 19小區,每小區三扇區。傳播模型為城市宏蜂窩模型:
??? PL(d)=128.1+37.6×log10(d),d為用戶到基站的距離,以km為單位。頻率選擇性衰落信道有兩類:用戶與服務扇區之間為8徑的TU(Typical Urban)模型;用戶與干擾扇區之間模擬為單徑的瑞利衰落信道[4]。
??? (2)OFDM/OFDMA仿真參數:
??? 參考文獻[5-6],OFDM參數為帶寬9.015MHz,FFT大小為1 024,有用子載波601,子載波間隔15kHz,采樣頻率15.36MHz。cp長度4.75/73,子幀長度即TTI(Transmit Time Interval)為0.5ms。全部子載波分成40個子信道,每個用戶占用10個子信道,每扇區一次最多接入4個用戶, round robin調度。
3.2 仿真結果
??? 為了綜合評價算法性能,分別從用戶的大尺度信干比的cdf(cumulative distribution function)分布、系統的公平性、系統吞吐量大小來給出仿真結果。圖1給出了等功率分配與TLSF、TLSI算法對用戶信干比的影響。表1通過系統吞吐量的數值大小評價了算法的性能。

??? 從圖1中可以看出,與等功率分配相比,TLSF和TLSI都使得低信干比點用戶的C/I有了一定的改善,同時高信干比點用戶也有了更好的集中,這正好體現了功率控制的基本思想。在TLSF功率分配方法下,用戶的平均信干比可以比等功率分配時提高1~2dB;在TLSI下,可以比等功率分配時提高3dB左右。

??? 通過表1可以看出,與等功率分配相比,TLSF和TLSI均從不同程度上改善了系統性能,其中TLSI能提供比TLSF高10.03%、比EP高19.4%的系統性能。

?

??? 本文對OFDMA系統中的功率分配算法進行了研究,為了避免自適應功率分配算法的高復雜性,著重研究了純靜態的功率分配算法。提出了以克服大尺度衰落為目標的(TLSF)和克服大尺度干擾為目標的(TLSI)兩種純靜態分配算法,并通過系統級仿真評價了這兩種算法對系統性能的影響。仿真結果表明:與簡單的等功率分配算法(EP)相比,兩種算法都顯示了較好的性能,其中TLSI能提供比TLSF高10.03%、比EP高19.4%的系統性能。
參考文獻
[1] WONG C Y, CHENG R S, LETAIEF K B, et al. Multiuser OFDM with adaptive subcarrier, bit and power allocation. IEEE Joum. on Sel, Areas in Commun., 1999,17(10):1747-1757.
[2] ?LANG J, LEE K. Transmit power adaptation for multiuser OFDM Systems. in IEEE J, Select. Area Comnun.,2003,21(2):171-178.
[3] ?CHEE T K, LIM C C, CHOI J. Sub-optimal power allocation for downlink OFDMA system. in IEEE VTC200
4Fall,2004,3:26-29:2015-2019.
[4] ?3GPP2/TSG-C.R1002. 1xEV-DV Evaluation Methodology(V14). June, 2003.
[5] ?DAVID H. Proposed text for the section on system-level simulator calibration in the evaluation criteria document.IEEE C802.20-05-44
[6] ?3GPP TR25.814. Physical Layer Aspects for Evolved UTRA.

[7] ?ANTONIO P I, ANA I. Pérez-Neira, LAGUNAS M A. On power allocation strategies for maximum signal to noise and interference ratio in an OFDM-MIMO system. IEEE Transactions On Wireless Communications, 2004,3(3):808-820.

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