張家波，魯玉芳，唐 宏，朱 江

(重慶郵電大學(xué)移動通信重點實驗室，重慶 400065)

0 引言

TD－HSUPA是TD－SCDMA 的增強(qiáng)技術(shù)，主要引入了上行增強(qiáng)專用信道，在物理層引入了自適應(yīng)調(diào)制編碼(adaptive modulation and coding，AMC)和混合自動重傳請求(hybrid automatic repeat request，HARQ)技術(shù)。另外，在媒體接入控制(medium access control，MAC)層引入新的 MAC－es/MAC－e 實體，完成數(shù)據(jù)快速調(diào)度，增強(qiáng)用戶速率，并以此來增加系統(tǒng)吞吐量［1］。由于在TD－HSUPA中可采用智能天線，聯(lián)合檢測，AMC，HARQ等關(guān)鍵技術(shù)，使得系統(tǒng)性能較TD－SCDMA有了明顯的提高。理想的聯(lián)合檢測接收機(jī)能夠消除多址干擾和碼間干擾帶來的影響，還可以抗遠(yuǎn)近效應(yīng)，但復(fù)雜度較高［2］。為了進(jìn)一步提高接收機(jī)的性能，提出了在聯(lián)合檢測的接收機(jī)中引入功率控制。

1 線性聯(lián)合檢測算法

根據(jù)準(zhǔn)則的不同，線性聯(lián)合檢測算法主要分為匹配濾波線性塊均衡(matched filtering block linear equalizer，MF－BLE)，ZF－BLE 和最小均方誤差線性塊均衡(minimum mean－square－error block linear equalizer，MMSE－BLE)［3－4］。

我們對接收信號進(jìn)行白化濾波，然后進(jìn)行擴(kuò)頻碼和信道響應(yīng)的匹配，得到匹配濾波線性塊均衡器的表達(dá)式為

2 變步長功率控制算法

在傳統(tǒng)的功率控制算法中，基站每隔5 ms測量一次 SIR(signal－to－interference ration)，并將所測量的SIR與來自高層提供的目標(biāo)SIR進(jìn)行比較，產(chǎn)生TPC(transmit power contral)命令。當(dāng)測量的SIR大于目標(biāo)SIR時，TPC設(shè)置為“down”(具體實現(xiàn)時令其為－1);當(dāng)測量的SIR不大于目標(biāo)SIR時，TPC設(shè)置為“up”(具體實現(xiàn)時令其為+1)。然后基站通過下行增強(qiáng)型絕對授權(quán)信道(enhanced absolute grant channel，E－AGCH)(對于調(diào)度傳輸)或下行增強(qiáng)型HARQ指示信道(enhanced hybrid ARQ indicator channel，E－HICH)(對于非調(diào)度傳輸)將 TPC命令傳送給用戶終端(user equipment，UE)，UE根據(jù)所接收到的TPC調(diào)整發(fā)射功率。當(dāng)UE接收到的TPC為“down”時，UE的發(fā)射功率將減小一個固定功率控制步長;當(dāng)UE接收到的TPC為“up”時，UE的發(fā)射功率將增加一個固定功率控制步長。

由于一個功控周期只能發(fā)一次TPC命令，且步長為固定值，而信道衰落是隨機(jī)的，當(dāng)前的衰落幅度與上個時隙的衰落幅度的差值也是隨機(jī)的。因此，當(dāng)信道衰落較快時，功率控制跟不上功率大小的變化而不能達(dá)到很好的效果;在信道的深度衰落結(jié)束時，基站收到的由移動臺發(fā)來的信號強(qiáng)度偏高，從而不僅提高了功率控制錯誤的標(biāo)準(zhǔn)方差，而且也提高了整個小區(qū)的干擾水平，降低了系統(tǒng)容量［5］。所以，TD－HSUPA 系統(tǒng)可采用變步長的方式去克服固定步長所帶來的缺陷。

本文的變步長功率控制算法是在傳統(tǒng)的閉環(huán)功率控制的基礎(chǔ)上加入一個自適應(yīng)的步長選取模塊，采用歷史功控命令 TPC 來決定功控步長［6－8］，具體分析如下。

采用的歷史TPC越多，選取的步長就越精確，但由于TD－HSUPA系統(tǒng)中存在非連續(xù)傳輸模式及信道傳輸時延，這使首個TPC和當(dāng)前TPC的信道情況可能已經(jīng)發(fā)生了較大的變化，如果用戶依然采用過多的歷史TPC來決定功控步長，調(diào)整發(fā)射功率，則不僅會影響用戶通信質(zhì)量，還可能減小系統(tǒng)容量，同時增加了系統(tǒng)復(fù)雜度。采用的歷史TPC越少，越有利于跟蹤信道變化，但功控算法受最近一次SIR測量的影響就大，如果最近一次測量出現(xiàn)異常，則會嚴(yán)重影響功控算法性能。因此，本文綜合考慮功控算法性能和系統(tǒng)復(fù)雜度，采用3個TPC來決定功控步長。

因此UE端增強(qiáng)型上行物理信道(enhanced physical uplink channel，E－PUCH)的發(fā)射功率由(5)，(6)式?jīng)Q定［9］。(5)－(8)式中:L表示終端和網(wǎng)絡(luò)之間的路徑損耗;βe是選定的增強(qiáng)型傳輸格式組合(enhancedtransport format combination，E－TFC)的傳輸塊大小、分配的E－PUCH物理資源、調(diào)制方式和HARQ偏置的歸一化增益因子［10］;PRXdes－base是由高層信令通知的參考期望E－PUCH接收功率;Δp0為一個固定值;Δs是可調(diào)的;TPC(i)，TPC(i－1)，TPC(i－2)分別表示本次、上次、再上次的功率控制命令;i表示第i次功控。

步長的變化是通過在UE端加入3個寄存器來實現(xiàn)的。3個寄存器分別存放本次、上次、再上次的TPC，通過(8)式來決定下一次功率控制步長。具體算法描述如下

①當(dāng)?shù)?個TPC到達(dá)UE端時，將它保存在第1個寄存器，并令功率控制步長為一個固定值。

②當(dāng)?shù)?個TPC到達(dá)UE端時，將第1個寄存器的內(nèi)容后移到第2個寄存器，將第2個TPC保存在第1個寄存器，并令功控步長為一個固定值。

③當(dāng)?shù)?個TPC到達(dá)UE端時，將前2個TPC分別移至它后面的寄存器，將第3個TPC保存在第1個寄存器，并比較3個寄存器的值。如果都為1，表明信道一直處于深度衰落，需要極大地補(bǔ)償信道衰落，此時就需要一個較大的步長盡快彌補(bǔ)信道衰落;如果都為－1，表明功率調(diào)整過大，此時需要一個較大的步長盡快降低發(fā)射功率，但此步長也不能太大，以免發(fā)生過調(diào)現(xiàn)象，造成UE不能正常通信;如果第3個TPC與第1個相同而與第2個不同，表明此時信道變化很平穩(wěn)，只需要一個很小的步長就能滿足系統(tǒng)要求，從而節(jié)省發(fā)射功率;如果第3個TPC與第2個相同而與第1個不同，或第3個TPC與第2個不同而第2個與第1個相同，則表明此時信道變化較平穩(wěn)，只需要一個小步長就可以跟蹤信道變化，不至于浪費系統(tǒng)資源。當(dāng)?shù)?，5個TPC到達(dá)時以此類推。

3 仿真環(huán)境及結(jié)果分析

3.1 仿真環(huán)境

本文是基于TD－HSUPA物理層仿真平臺進(jìn)行仿真的，具體仿真鏈路如圖1所示。

圖1 上行鏈路功率控制仿真模型Fig.1 Uplink power control simulation model

仿真中采用的多徑信道是VA30，v=30 km/h，其具體參數(shù)見表1［11］，同時假設(shè)信道中加入的噪聲為高斯白噪聲，用戶數(shù)為8，每個用戶占用一個碼道，擴(kuò)頻因子SF=16，碼片速率為1.28 Mbit/s，最大信道響應(yīng)窗長為16。在仿真中，對具有典型多普勒譜的傳播路徑采用了瑞利(Rayleigh)信道模型。

為提高仿真速度，在仿真模型中未加入編碼和交織模塊，對系統(tǒng)性能有一定的損失，得到未編碼的BER(bit error rate)。為了簡化系統(tǒng)模型和仿真的復(fù)雜度，基站處采用單天線接收用戶數(shù)據(jù)。信道估計模塊采用改進(jìn)型的B.Steiner信道估計器，信道估計的輸入是沒有受到干擾影響的midamble接收數(shù)據(jù)，是實際信道估計的理論上限。假設(shè)功控命令不會發(fā)生傳輸和解調(diào)錯誤，總能正確執(zhí)行。在本文仿真中，初始發(fā)射功率為10 dBm，Δp0=1 dB，Δs=0.3 dB，SIRtarget=7 dB。

表1 E－PUCH的多徑模型Tab.1 Multipath model of E－PUCH

3.2 仿真結(jié)果及分析

本文主要從多用戶聯(lián)合檢測下的功率控制算法對系統(tǒng)性能的影響和SIR收斂性兩方面來分析算法的性能。

圖2表示的是3種聯(lián)合檢測算法在沒有功率控制作用下的性能曲線。從圖2中可以看出，MF－BLE在降低系統(tǒng)誤比特率性能方面最差，ZF－BLE較好，MMSE－BLE最好。這是因為MF－BLE的輸出不僅包含了信息符號，而且還有符號間干擾(inter－symbol interference，ISI)、多址干擾(multiple access interference，MAI)和噪聲;而ZF－BLE的輸出端雖完全抑制了 ISI和 MAI，但還是存在噪聲;MMSE－BLE在ZF－BLE的基礎(chǔ)上增加了wiener濾波器，在一定程度上對ISI，MAI和噪聲進(jìn)行了解相關(guān)，削弱了噪聲影響，增加了輸出信噪比，因此性能更好。

圖2 多用戶聯(lián)合檢測在VA30環(huán)境下的誤比特率曲線Fig.2 BER performance comparison ofmulti－user joint detection algorithms in VA30 channel

圖3給出了在VA30環(huán)境下的3種聯(lián)合檢測作用下的定步長、變步長功率控制算法的性能比較圖。從圖3中可以看出，在MF－BLE作用下，定步長和變步長功控算法雖然在一定程度上可以降低系統(tǒng)誤比特率，但兩者的性能不是很明顯，這是因為MF－BLE本身的輸出包含了多種干擾，即使有好的功控算法也不能很好地改善系統(tǒng)性能。不管是在ZF－BLE還是MMSE－BLE作用下，變步長功控算法都優(yōu)越于定步長;而MMSE－BLE下的變步長功控算法在降低系統(tǒng)誤比特率方面比ZF－BLE下的變步長更好，但如果考慮兩者的復(fù)雜度，那么ZF－BLE作用下的變步長功控算法更具有實際的意義。表2是根據(jù)(2)，(3)式得到的ZF－BLE和MMSE－BLE的算法復(fù)雜度比較。

圖3 在多用戶聯(lián)合檢測作用下的功率控制誤比特率曲線Fig.3 BER performance comparison of power control algorithms in the role ofmulti－user joint detection algorithms

表2 ZF－BLE和MMSE－BLE的算法復(fù)雜度比較Tab.2 Complexity comparison of ZF－BLE and MMSE－BLE

表2 中:U=NK，Y=UT+T2，V=U2T+UT2，其中，N為用戶數(shù)據(jù)長度;k為用戶數(shù);T=NQ+W－1，其中Q為擴(kuò)頻因子，W為信道響應(yīng)窗長。

圖4給出了在VA30環(huán)境下的固定步長與變步長算法在ZF－BLE作用下的SIR收斂性能。從圖4中可以看出，在固定步長功率控制算法的作用下，測量得到的SIR值一直在設(shè)定的SIR目標(biāo)值7 dB上下波動，且波動幅度較大;而在變步長功率控制算法的作用下，測量得到的SIR值能夠很快地達(dá)到設(shè)定的SIR目標(biāo)值，并能很好地穩(wěn)定在其左右，波動較小。這說明變步長功率控制算法在信道深度衰落時能快速補(bǔ)償信道衰落帶來的影響，可以更好地跟蹤信道的衰落變化，調(diào)整移動臺的發(fā)射功率，從而快速地補(bǔ)償不同的信道衰落，維持系統(tǒng)的正常通信。而固定步長功率控制算法在信道深度衰落時卻不能很好地補(bǔ)償信道衰落，始終在目標(biāo)SIR上下波動，不具收斂性。

4 結(jié)論

本文提出了一種適用于TD－HSUPA系統(tǒng)的變步長功率控制算法，將多用戶聯(lián)合檢測技術(shù)引入到功率控制中，并在TD－HSUPA鏈路仿真平臺上對該算法、定步長功率控制算法在3種不同的聯(lián)合檢測算法下進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明，采用了功率控制技術(shù)后對提高系統(tǒng)性能有很大幫助，而在ZF－BLE作用下的變步長功率控制算法在降低傳輸誤比特率和SIR收斂性方面有著更實際的意義。

圖4 ZF－BLE作用下的SIR收斂曲線比較Fig.4 Comparison of SIR convergence curve in the role of ZF－BLE algorithm

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(編輯:魏琴芳)