張 剛，姜 煒，劉是梟

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，重慶 400065)

(*通信作者電子郵箱18716320638@163.com)

非授權(quán)頻段長(zhǎng)期演進(jìn)系統(tǒng)中的混合動(dòng)態(tài)分簇算法

張 剛，姜 煒*，劉是梟

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，重慶 400065)

(*通信作者電子郵箱18716320638@163.com)

針對(duì)非授權(quán)頻段長(zhǎng)期演進(jìn)(LTE)系統(tǒng)中動(dòng)態(tài)子幀配置引起的交叉子幀干擾問(wèn)題，提出了一種綜合考慮大尺度損耗及小區(qū)業(yè)務(wù)量情況的混合動(dòng)態(tài)分簇算法。首先，通過(guò)基站端對(duì)大尺度損耗及小區(qū)業(yè)務(wù)量情況的周期性測(cè)量，計(jì)算出對(duì)應(yīng)的相關(guān)度值；然后，根據(jù)相關(guān)度值對(duì)小區(qū)進(jìn)行輪詢式分簇，實(shí)現(xiàn)小區(qū)分簇結(jié)果的周期性更新；最后，根據(jù)更新后的小區(qū)分簇結(jié)果執(zhí)行動(dòng)態(tài)子幀配置。仿真實(shí)驗(yàn)中，相比傳統(tǒng)的靜態(tài)分簇算法，中業(yè)務(wù)到達(dá)率條件下混合動(dòng)態(tài)分簇算法的用戶上下行平均吞吐量分別提升了約16.92%和34.33%；用戶上下行平均時(shí)延分別降低了約14.18%和36.32%。仿真結(jié)果表明，混合動(dòng)態(tài)分簇算法可以有效減小交叉子幀干擾的影響，提升系統(tǒng)吞吐量，性能優(yōu)于傳統(tǒng)的靜態(tài)分簇算法。

非授權(quán)頻段；授權(quán)型輔助接入；動(dòng)態(tài)子幀配置；動(dòng)態(tài)分簇；系統(tǒng)級(jí)仿真

0 引言

思科視覺(jué)網(wǎng)絡(luò)指數(shù)(Visual Networking Index, VNI)全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量預(yù)測(cè)的最新報(bào)告顯示，2020年全球七成人口將成為移動(dòng)互聯(lián)用戶并且人均擁有1.5個(gè)互聯(lián)產(chǎn)品，而智能設(shè)備、移動(dòng)視頻和4G網(wǎng)絡(luò)的增長(zhǎng)將在未來(lái)五年推動(dòng)移動(dòng)數(shù)據(jù)流量增長(zhǎng)八倍[1]。這其中蘊(yùn)藏的發(fā)展?jié)摿o通信行業(yè)帶來(lái)了前所未有的挑戰(zhàn)，當(dāng)前的無(wú)線通信技術(shù)在頻譜效率上已經(jīng)接近極限，長(zhǎng)期演進(jìn)(Long Term Evolution, LTE)授權(quán)頻譜資源已經(jīng)非常擁擠。為了進(jìn)一步提高頻譜資源的利用率，可以考慮使用非授權(quán)頻段來(lái)為用戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)。2013年底，華為、愛(ài)立信等公司在第三代合作伙伴項(xiàng)目(3rd Generation Partnership Project, 3GPP)中提出了LTE非授權(quán)頻段接入(Licensed Assisted Access, LAA)的技術(shù)需求[2]。LAA技術(shù)[3-5]將LTE系統(tǒng)的工作頻段拓展至資源豐富且免費(fèi)的非授權(quán)頻段，有望大幅降低頻率資源獲取成本，有效分流網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷，減輕網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容壓力。

傳統(tǒng)的宏蜂窩小區(qū)在覆蓋范圍上是均衡的，沒(méi)有考慮到業(yè)務(wù)密度的差異性，因此在LTE系統(tǒng)中引入異構(gòu)網(wǎng)的概念，通過(guò)將數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分流到低功率節(jié)點(diǎn)，減輕宏蜂窩的負(fù)載壓力，改善小區(qū)邊緣用戶的性能。異構(gòu)網(wǎng)的出現(xiàn)為動(dòng)態(tài)時(shí)分復(fù)用(Time Division Duplexing, TDD)技術(shù)的應(yīng)用提供了良好的條件，在3GPP組織的RAN1第58次會(huì)議中首次提出在異構(gòu)網(wǎng)中采用業(yè)務(wù)自適應(yīng)的動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)[6]。文獻(xiàn)[7]提出了一種分時(shí)長(zhǎng)期演進(jìn)(Time Division Long Term Evolution, TD-LTE)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中全新的動(dòng)態(tài)子幀配置方案，通過(guò)動(dòng)態(tài)選擇7種子幀配置中的一種可以有效減輕交叉子幀干擾，適應(yīng)多變的傳輸環(huán)境。文獻(xiàn)[8]則提出了一種5G系統(tǒng)中完全動(dòng)態(tài)配置每個(gè)子幀傳輸方向的分布式算法，該算法通過(guò)對(duì)5G系統(tǒng)中實(shí)時(shí)上下行業(yè)務(wù)量的檢測(cè)來(lái)動(dòng)態(tài)配置每個(gè)子幀，使其適應(yīng)存在突發(fā)性業(yè)務(wù)的通信情況。文獻(xiàn)[9]介紹了非授權(quán)頻段上兩種全新的動(dòng)態(tài)子幀配置算法，通過(guò)使用11種全新的子幀配置及動(dòng)態(tài)子幀配置算法去實(shí)現(xiàn)非授權(quán)頻段上的動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)。

文獻(xiàn)[7-9]研究的都是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)。動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)可以實(shí)時(shí)靈活地配置上下行子幀，從而提高系統(tǒng)的資源利用率，但也會(huì)在基站間引入嚴(yán)重的交叉子幀干擾，對(duì)系統(tǒng)性能造成嚴(yán)重影響。文獻(xiàn)[10]通過(guò)用戶提供的干擾信息來(lái)構(gòu)建接入點(diǎn)間的干擾圖，在數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐瑫r(shí)考慮大尺度衰落的影響，從而對(duì)用戶分簇進(jìn)行協(xié)同通信。文獻(xiàn)[11]介紹了一種動(dòng)態(tài)TDD LTE系統(tǒng)中基于小區(qū)分簇的干擾協(xié)調(diào)方案，對(duì)不同的小區(qū)分簇閾值方案進(jìn)行仿真以評(píng)估系統(tǒng)性能。文獻(xiàn)[12]提出了一種混合靜態(tài)TDD和動(dòng)態(tài)TDD的方案，并通過(guò)下行功控、混合鏈接和室內(nèi)外協(xié)作調(diào)度的方案限制終端間干擾和基站間干擾。

LAA基站作為一種低功率節(jié)點(diǎn)，自然可以使用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)來(lái)提高非授權(quán)頻段上的頻譜利用率。如今，將LTE部署到非授權(quán)頻段，如何在非授權(quán)頻段上運(yùn)用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)并且降低交叉子幀干擾的影響，具有較大的現(xiàn)實(shí)意義。因此，本文在文獻(xiàn)[9]的基礎(chǔ)上提出一種新的混合動(dòng)態(tài)分簇算法來(lái)降低交叉子幀干擾對(duì)系統(tǒng)性能的影響

1 小區(qū)干擾協(xié)調(diào)算法

動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)就是允許不同的小區(qū)可以根據(jù)自身的業(yè)務(wù)狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整上下行子幀配置。因此，使用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)最大的好處就是可以根據(jù)小區(qū)當(dāng)前業(yè)務(wù)量選擇不同的上下行子幀配置，降低了業(yè)務(wù)包的傳輸時(shí)延，提高了小區(qū)總吞吐量[13]。另一個(gè)好處就是節(jié)能。根據(jù)3GPP標(biāo)準(zhǔn)要求[14]，對(duì)于每個(gè)下行子幀，基站需要發(fā)送參考信號(hào)來(lái)檢測(cè)信道質(zhì)量，即使當(dāng)前小區(qū)沒(méi)有業(yè)務(wù)需要傳送。如果使用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)，當(dāng)小區(qū)沒(méi)有或者只有很少的下行業(yè)務(wù)時(shí)，如果采用上行子幀占優(yōu)勢(shì)的配置，意味著基站只需要發(fā)送更少的參考信號(hào)，就可以節(jié)約系統(tǒng)能量。由于動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)的使用會(huì)在基站間引入嚴(yán)重的交叉子幀干擾，對(duì)系統(tǒng)性能造成嚴(yán)重影響，因此要對(duì)采用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)的LTE系統(tǒng)進(jìn)行干擾控制以改善系統(tǒng)鏈路的性能。本章提出一種基于混合動(dòng)態(tài)分簇算法的方案來(lái)克服動(dòng)態(tài)子幀配置引起的交叉子幀干擾問(wèn)題，保障小區(qū)用戶吞吐量。

1.1 交叉子幀干擾

傳統(tǒng)的靜態(tài)TDD網(wǎng)絡(luò)中，不同小區(qū)不同時(shí)間段都采用相同TDD上下行配置，所以傳統(tǒng)的靜態(tài)TDD網(wǎng)絡(luò)中只存在異實(shí)體干擾[15]。本文仿真中采用的是上行單天線端口傳輸、下行閉環(huán)空間復(fù)用的傳輸模式，天線配置為上行1Tx×2Rx、下行2Tx×2Rx(Tx為發(fā)射天線，Rx為接收天線)，以下行多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)信道為例，接收端受到的干擾情況如圖1所示。

圖1中源發(fā)送端K使用預(yù)編碼矩陣PK產(chǎn)生兩個(gè)空間層信號(hào)SK,1和SK,2，另一個(gè)發(fā)送端經(jīng)過(guò)預(yù)編碼矩陣PL產(chǎn)生發(fā)送信號(hào)對(duì)源信號(hào)產(chǎn)生干擾，信號(hào)經(jīng)過(guò)2×2的MIMO信道HK到達(dá)接收端，接收端采用濾波矩陣WK恢復(fù)出發(fā)送的層信號(hào)。在多小區(qū)的情景中，除了源發(fā)送端K發(fā)送層信號(hào)外，還有許多來(lái)自其他發(fā)送端L的干擾信號(hào)由有效信道HLPL到達(dá)接收端。接收端天線收到的y是所有發(fā)送信號(hào)和噪聲n的疊加。

y=∑HLPLsL+n

(1)

其中n～cN(0,σ2)，HL和PL分別為信道矩陣和預(yù)編碼矩陣。

圖1 MIMO信道中接收端干擾示意圖Fig. 1 Receiver interference diagram in MIMO channel

接收端通過(guò)一個(gè)濾波矩陣WK來(lái)恢復(fù)發(fā)送的層信號(hào)x。x中不僅包含希望得到的源信號(hào)，同時(shí)也包含了濾波后的小區(qū)間干擾和噪聲信號(hào)。

(2)

(3)

動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)的應(yīng)用有效地縮短了數(shù)據(jù)包的傳輸時(shí)延，提高了系統(tǒng)吞吐量，但是也使得LAA基站之間產(chǎn)生嚴(yán)重的交叉子幀干擾，由于交叉子幀干擾中干擾源和被干擾對(duì)象是同一種屬性的網(wǎng)絡(luò)實(shí)體，故也稱作同實(shí)體干擾。如圖2所示，當(dāng)LAA基站1處于下行，LAA基站2處于上行時(shí)，處于發(fā)射狀態(tài)的LAA基站1會(huì)對(duì)處于接收狀態(tài)的LAA基站2產(chǎn)生干擾，即基站間干擾。同時(shí)，處于發(fā)射狀態(tài)的用戶設(shè)備2(User Equipment 2, UE2)會(huì)對(duì)接收狀態(tài)的UE1產(chǎn)生干擾，即終端間干擾。因?yàn)橐粋€(gè)LAA基站所服務(wù)的終端數(shù)目很大，故當(dāng)存在同實(shí)體干擾時(shí)，會(huì)有更多的干擾源對(duì)接收端產(chǎn)生影響。

1.2 混合動(dòng)態(tài)分簇

分簇技術(shù)在許多通信領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，在動(dòng)態(tài)TDD場(chǎng)景中，分簇技術(shù)可以有效解決交叉子幀干擾問(wèn)題。傳統(tǒng)的分簇算法一般都是靜態(tài)分簇，靜態(tài)分簇算法簡(jiǎn)單，在仿真中易于實(shí)現(xiàn)。靜態(tài)分簇只考慮諸如路徑損耗等大尺度損耗的影響。在傳輸過(guò)程中，小區(qū)的分簇結(jié)果是固定不變的。同一簇內(nèi)的基站采用相同的子幀配置，導(dǎo)致某些基站的子幀配置不能適配該基站當(dāng)前業(yè)務(wù)量情況，從而使得這些基站的吞吐量受到限制。針對(duì)上述問(wèn)題，本章提出一種混合動(dòng)態(tài)分簇算法，在盡量減小上下行子幀交錯(cuò)干擾的同時(shí)保證系統(tǒng)吞吐量不受限制。

圖2 交叉子幀干擾示意圖Fig. 2 Cross subframe interference diagram

混合動(dòng)態(tài)分簇算法不僅考慮諸如路徑損耗等大尺度損耗，同時(shí)也考慮到緩存中實(shí)時(shí)變化的上下行業(yè)務(wù)量，通過(guò)與動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)的協(xié)同使用，動(dòng)態(tài)地調(diào)整小區(qū)分簇結(jié)果。該混合動(dòng)態(tài)分簇算法定義了一個(gè)新的綜合考慮大尺度損耗及系統(tǒng)業(yè)務(wù)量情況的分簇指標(biāo)——相關(guān)度(Relevance Metric, RM)。

(4)

其中：a、b表示LAA基站；LFab指a與b的大尺度損耗，包括路徑損耗和陰影衰落；TDab指a與b上行業(yè)務(wù)流量占比的差值；參數(shù)α是動(dòng)態(tài)分簇方案中大尺度損耗與上行業(yè)務(wù)流量占比差值的比重。因?yàn)長(zhǎng)Fab和TDab兩個(gè)變量不在同一數(shù)量級(jí)，如果直接由LFab和TDab來(lái)計(jì)算相關(guān)度，不能同時(shí)體現(xiàn)大尺度損耗和小區(qū)上下行業(yè)務(wù)量對(duì)分簇性能的影響，故本文先對(duì)LFab和TDab兩個(gè)值進(jìn)行線性歸一化處理，使歸一化后的數(shù)值落在[0，1]區(qū)間，再按比例求解出相關(guān)度。其中TDab的計(jì)算公式如下：

(5)

RM=[rmab]P*P

(6)

因?yàn)榭偣灿蠵個(gè)LAA小區(qū)，所以矩陣共有P行P列。元素rmab代表小區(qū)a與小區(qū)b之間的相關(guān)度，相關(guān)度越小，兩小區(qū)越應(yīng)該分到同一簇中。其中當(dāng)a=b時(shí)，rmab=0。

相關(guān)度是動(dòng)態(tài)分簇的唯一標(biāo)準(zhǔn)，其既考慮了LAA小區(qū)之間的大尺度損耗，也考慮了LAA基站的實(shí)際上下行業(yè)務(wù)量情況。根據(jù)相關(guān)度的定義，可以發(fā)現(xiàn)值越小，兩基站間的干擾就越大。因?yàn)橹翟叫?，兩基站的上行業(yè)務(wù)流量比重越接近，子幀配置情況就越相似，所以如果兩LAA基站之間的rmab值越小，說(shuō)明它們耦合關(guān)系越緊密，上行業(yè)務(wù)量比重越相似。因此，將這種相互間rmab值小的基站分到同一個(gè)簇中。

1.3 基于混合動(dòng)態(tài)分簇的動(dòng)態(tài)子幀配置方案

根據(jù)相關(guān)度的定義，本節(jié)提出了一種輪詢式分簇方法，該方法的核心思想就是輪詢地將P個(gè)LAA基站分到Q個(gè)小區(qū)簇中，分配的條件是每次使小區(qū)簇內(nèi)的平均相關(guān)度值增長(zhǎng)最小。混合動(dòng)態(tài)分簇方案的具體過(guò)程如圖3所示。

圖3 混合動(dòng)態(tài)分簇方案Fig. 3 Hybrid dynamic clustering scheme

在實(shí)際系統(tǒng)中，LAA小區(qū)基站的數(shù)目P總是大于分簇的數(shù)目Q。這種分簇方式的結(jié)果是將平均相關(guān)度小的LAA小區(qū)分配到同一簇中，即將干擾較強(qiáng)、有相似的上行業(yè)務(wù)比的小區(qū)分配到同一個(gè)分簇中，將干擾較弱、上行業(yè)務(wù)比差異大的小區(qū)分配到不同簇中?；谏厦嫣岬降妮喸兪椒执胤椒?，該動(dòng)態(tài)子幀配置方案會(huì)根據(jù)每次分簇的結(jié)果周期性地改變上下行子幀配置，每個(gè)簇內(nèi)的LAA小區(qū)子幀配置相同，這樣有助于減小交叉子幀干擾。圖中的動(dòng)態(tài)子幀配置方法選用參考文獻(xiàn)[9]中的周期性動(dòng)態(tài)子幀配置算法，其中上下行子幀個(gè)數(shù)由下面的公式?jīng)Q定：

(7)

NDL=10-NUL

(8)

2 系統(tǒng)級(jí)仿真

2.1 仿真參數(shù)和仿真場(chǎng)景

在非授權(quán)頻段上LAA基站與Macro基站是異頻組網(wǎng)，所以LAA基站不會(huì)受到來(lái)自宏站的干擾。仿真中使用的參數(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)表Tab. 1 Simulation parameter table

仿真中采用7小區(qū)，每小區(qū)3扇區(qū)的wrap around部署方式，實(shí)現(xiàn)室外LAA共存的場(chǎng)景。LAA基站只在中心宏小區(qū)的每個(gè)扇區(qū)中以簇的形式存在，每個(gè)扇區(qū)中一個(gè)簇，每個(gè)簇中8個(gè)LAA基站(運(yùn)營(yíng)商1、2各4個(gè))。蜂窩用戶在每個(gè)簇內(nèi)均勻分布，每個(gè)簇內(nèi)有60個(gè)蜂窩用戶。仿真中宏基站部署但不激活。LAA基站的署場(chǎng)景如圖4所示。本文仿真參數(shù)及仿真場(chǎng)景的取值均來(lái)自于3GPP相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議——TR 36.889[16]。

圖4 LAA小區(qū)部署Fig. 4 LAA cell deployment

2.2 仿真性能指標(biāo)

為了更好體現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)特性，本文使用FTP mode3業(yè)務(wù)模式，該模式以數(shù)據(jù)包為單位，數(shù)據(jù)包的到達(dá)間隔滿足泊松分布，數(shù)據(jù)包的到達(dá)率為λ，包的大小為0.5 Mb，數(shù)據(jù)包的發(fā)送時(shí)間從它到達(dá)隊(duì)列的時(shí)間開(kāi)始計(jì)算。本文的仿真評(píng)估參數(shù)為用戶上下行平均吞吐量(Throughput)和用戶上下行平均時(shí)延(Delay)。

1)用戶上下行平均吞吐量的計(jì)算公式如下：

Throughput=ave{∑Bi/∑Ti};i=1,2,…,n

(9)

其中：∑Bi表示第i個(gè)UE傳輸或接收的所有包的總比特?cái)?shù)；∑Ti表示第i個(gè)UE傳輸或接收的所有包的總時(shí)間；n為UE的總數(shù)目。

2)用戶上下行平均時(shí)延是指將所有終端用戶的時(shí)延取平均，其計(jì)算公式如下：

(10)

其中：D_waiti表示第i個(gè)終端傳輸數(shù)據(jù)包的等待時(shí)間；D_trani表示第i個(gè)終端傳輸數(shù)據(jù)包的傳輸時(shí)間；Zi表示第i個(gè)終端傳輸數(shù)據(jù)包的個(gè)數(shù)。

3 仿真分析

在基于Matlab的LTE系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)上，采用文獻(xiàn)[9]所給出的動(dòng)態(tài)子幀配置方案，在相同的仿真條件、不同業(yè)務(wù)到達(dá)率情況下，從吞吐量和時(shí)延的角度考察同等條件下靜態(tài)分簇算法和混合動(dòng)態(tài)分簇算法的性能。根據(jù)分簇算法的不同，設(shè)計(jì)以下三種仿真方案。

方案一：應(yīng)用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)，采用文獻(xiàn)[9]的動(dòng)態(tài)子幀配置方案，沒(méi)有采用小區(qū)分簇算法。

方案二：應(yīng)用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)，采用文獻(xiàn)[9]的動(dòng)態(tài)子幀配置方案，采用靜態(tài)分簇算法。

方案三：應(yīng)用動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)，采用文獻(xiàn)[9]的動(dòng)態(tài)子幀配置方案，采用混合動(dòng)態(tài)分簇算法。

3.1 吞吐量

圖5是不同業(yè)務(wù)到達(dá)率下用戶的上下行平均吞吐量曲線，即一定時(shí)間內(nèi)用戶終端收發(fā)數(shù)據(jù)量的平均值。從仿真結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，隨著業(yè)務(wù)到達(dá)率的提高，任意一種方案的用戶上下行平均吞吐量都呈下降趨勢(shì)，這是因?yàn)闃I(yè)務(wù)到達(dá)率的提高，越來(lái)越多的小區(qū)處于激活狀態(tài)，別的小區(qū)受到的干擾也就越大。

圖5 用戶平均吞吐量曲線Fig. 5 User average throughput curve

對(duì)比方案一和方案二，在低業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)，方案二的用戶上行平均吞吐量有明顯提升，用戶下行平均吞吐量則提升不明顯；而在中高業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)，方案二的用戶上下行總平均吞吐量甚至低于方案一。總的來(lái)說(shuō)，靜態(tài)分簇方案對(duì)減小交叉子幀干擾的作用不明顯，由于靜態(tài)分簇只考慮大尺度損耗對(duì)小區(qū)吞吐量的影響，固定不變的小區(qū)分簇結(jié)果，導(dǎo)致某些基站的子幀配置不能適配該基站當(dāng)前業(yè)務(wù)量情況，而在中高業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)，更多的小區(qū)處于激活狀態(tài)，業(yè)務(wù)需求更加多變，從而使得某些基站的吞吐量受到限制。

對(duì)比方案一和方案三，方案三的用戶上下行平均吞吐量在低中業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)相對(duì)于方案一都有明顯提升。具體地，在中業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)刻方案三的用戶下行平均吞吐量相對(duì)于方案一提升了約22.02%，用戶上行平均吞吐量相對(duì)于方案一提升了約21.12%。

對(duì)比方案二和方案三，可以發(fā)現(xiàn)相比靜態(tài)分簇方案，方案三的用戶上下行平均吞吐量都有明顯提升。具體地，在中業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)刻方案三的用戶下行平均吞吐量相對(duì)于方案二提升了約34.33%，用戶上行平均吞吐量相對(duì)于方案二提升了約16.92%；而在高業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)，兩種分簇算法的用戶上下行平均吞吐量非常接近，這是由于在高業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)，每個(gè)基站時(shí)時(shí)刻刻都有數(shù)據(jù)要發(fā)送，小區(qū)上下行業(yè)務(wù)量占比對(duì)動(dòng)態(tài)分簇的影響減小，主要受大尺度損耗的影響，情況類似于式(4)中α=1時(shí)的狀況，即分簇結(jié)果更加趨向于靜態(tài)分簇?？傮w來(lái)說(shuō)，本文提出的混合動(dòng)態(tài)分簇算法可以有效降低交叉子幀干擾的影響，對(duì)系統(tǒng)吞吐量的提升效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的靜態(tài)分簇算法。

3.2 時(shí)延

圖6是不同業(yè)務(wù)到達(dá)率下用戶的上下行平均時(shí)延曲線。從圖6可知，三個(gè)方案的用戶上行平均時(shí)延比較接近，而方案二的用戶下行平均時(shí)延最大。對(duì)比方案二和方案三，在中業(yè)務(wù)到達(dá)率時(shí)方案三的用戶下行平均時(shí)延相對(duì)于方案二降低了約36.32%，用戶上行平均時(shí)延降低了約14.18%。這說(shuō)明本文提出的混合動(dòng)態(tài)分簇算法相對(duì)于傳統(tǒng)的靜態(tài)分簇算法，在降低傳輸時(shí)延的效果上有一定改善。但是相比無(wú)小區(qū)分簇方案，分簇方案的上下行時(shí)延并沒(méi)有明顯改善，與方案一處于同一數(shù)量級(jí)?？偟膩?lái)說(shuō)，雖然分簇算法不會(huì)明顯降低業(yè)務(wù)時(shí)延，但是毫秒級(jí)的業(yè)務(wù)時(shí)延完全可以滿足普通的民用移動(dòng)通信需求。

圖6 用戶平均時(shí)延曲線Fig. 6 User average delay curve

綜上所述，本文所提出的混合動(dòng)態(tài)分簇算法能夠兼顧考慮大尺度損耗與小區(qū)上下行業(yè)務(wù)量?jī)蓚€(gè)因素，這兩個(gè)量都是一般移動(dòng)通信系統(tǒng)本來(lái)就有的數(shù)據(jù)信息，不需要額外的系統(tǒng)開(kāi)銷去獲得，同時(shí)混合動(dòng)態(tài)分簇算法的分簇指標(biāo)——相關(guān)度值的計(jì)算并不復(fù)雜，基站端完全可以處理。相比傳統(tǒng)的靜態(tài)分簇算法，該方案在保證業(yè)務(wù)時(shí)延不提升的同時(shí)，能夠有效減小上下行子幀交錯(cuò)干擾，提升系統(tǒng)上下行吞吐量。

4 結(jié)語(yǔ)

動(dòng)態(tài)TDD技術(shù)可以根據(jù)小區(qū)當(dāng)前業(yè)務(wù)量靈活動(dòng)態(tài)地選擇上下行子幀配置，提高非授權(quán)頻段上LAA系統(tǒng)性能，但是也引入了嚴(yán)重的交叉子幀干擾。本文通過(guò)分析影響系統(tǒng)吞吐量的各個(gè)因素，設(shè)計(jì)了一種綜合考慮大尺度損耗和系統(tǒng)業(yè)務(wù)量情況的混合動(dòng)態(tài)分簇算法。相比傳統(tǒng)的靜態(tài)分簇算法，該算法對(duì)系統(tǒng)吞吐量的提升效果更加明顯，性能更加有優(yōu)越。

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ZHANGGang, born in 1976, Ph. D., associate professor. His research interests include weak signal detection, chaotic keying.

JIANGWei, born in 1992, M. S. candidate. His research interests include LTE-Advanced pro (4.5G) / 5G LAA, interference coordination.

LIUShixiao, born in 1990, M. S. candidate. His research interests include LTE-Advanced pro (4.5G) / 5G LAA, HARQ.

Hybriddynamicclusteringalgorithmforlongtermevolutionsysteminunlicensedbands

ZHANG Gang, JIANG Wei*, LIU Shixiao

(SchoolofCommunicationandInformationEngineering,ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications,Chongqing400065,China)

For the problem of cross subframe interference caused by the use of dynamic subframe configuration in Long Term Evolution in Unlicensed band (LTE-U) system, a hybrid dynamic clustering algorithm which considered large-scale loss and cell traffic volume was proposed. Firstly, the information of large-scale loss and cell traffic volume was periodically measured by base station, then the corresponding relevance metric value was calculated. Secondly, according to the relevance metric value, the cells were clustered by polling to realize periodic update of clustering result. Finally, the dynamic subframe configuration was performed according to the updated cell clustering result. Simulation results showed that compared with the traditional static clustering algorithm in the medium traffic arrival rate conditions, the uplink-downlink user average throughput of hybrid dynamic clustering algorithm was increased by about 16.92% and 34.33%, the uplink-downlink user average delay was decreased by about 14.18% and 36.32%. Simulation results demonstrate that the hybrid dynamic clustering algorithm can effectively reduce the impact of cross subframe interference, and improve system throughput, which has better performance compared to the traditional static clustering algorithm.

unlicensed band; Licensed Assisted Access (LAA); dynamic subframe configuration; dynamic clustering; system-level simulation

TN929.5

A

2017- 01- 24;

2017- 03- 24。

張剛(1976—)，男，重慶人，副教授，博士，主要研究方向：微弱信號(hào)檢測(cè)、混沌鍵控； 姜煒(1992—)，男，浙江衢州人，碩士研究生，主要研究方向：長(zhǎng)期演進(jìn)系統(tǒng)中的授權(quán)輔助接入、干擾協(xié)調(diào)； 劉是梟(1992—)，男，江西上饒人，碩士研究生，主要研究方向：長(zhǎng)期演進(jìn)系統(tǒng)中的授權(quán)輔助接入、混合自動(dòng)重傳請(qǐng)求技術(shù)。

1001- 9081(2017)08- 2145- 05

10.11772/j.issn.1001- 9081.2017.08.2145