CN100479343C - 用于移动通信系统的功率控制系统外环的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

在蜂窝构架体系中用于移动通信系统的功率控制系统外环的方法和设备,其能够以最小的所需功率级满足给定的业务质量(Qos)。该外环负责设置有用信号与干扰目标比SIRtgt,其在特征为随机模型的射电环境中满足所需要的业务质量。所提出的方法基于在各种传播环境中将Newton-Raphson迭代方法应用于各种断线概率(QoS)的概率密度函数的数值近似,从而建立该概率,并动态地估计所考虑的每一统计的二阶动差特征,获得SIR中值上的裕量,从而得到对应于前述断线概率的SIRtgt

Description

用于移动通信系统的功率控制系统外环的方法和设备
技术领域
本发明涉及无线通信系统领域,并且更具体地涉及蜂窝电话网络的功率控制系统的外环(outer loop)。
背景技术
在1998年1月,欧洲电信标准委员会(ETSI)为通用移动通信系统(UMTS)选择了基本技术(参见ETSI,“The ETSI UMTSTerrestrial Radio Access(UTRA)ITU-R RTT CandidateSubmission”,1998年6月)。所提出的主要无线电接口是WCDMA(宽带码分多址),其特征与第三代(3G)移动电话要求完全兼容。由于在3G中较高的数据传输率和更苛求的业务质量(QoS)要求,因此必须开发新的计划战略。其中研究的最多的大概是功率控制系统,更具体地就是用于实施该系统的外环的方法。
下面以一种通用方式描述这种功率控制系统,作为外环的功能,在本发明中对此功能提出了一种方法,其从其它系统成分产生。
在基于WCDMA的蜂窝网络中需要功率控制系统,因为该技术受到干扰的限制,因为所有用户共用相同频率的频谱,并且他们的代码并不是完全正交(参见Holma&Toskala:“WCDMA by UMTS,RadioAccess for Third Generation Mobile Communications”,John Wiley&Sons.)。在WCDMA系统中,功率控制系统的最终目标是获得在特定(上行或下行)链路中所需要的业务质量,并且具有最小的传输功率级。本发明特别针对该方面。
·消除远近效应:如果所有的移动台发射相同的功率,而不管它们对基站的距离或衰落,越靠近该基站的蜂窝电话将表现出对越远距离的电话的显著干扰。
·防止深度衰落。
·对所得到的改善容量的网络干扰降到最低。
·移动台电池的持续时间更长。
通过三种不同的环路实现WCDMA功率控制系统:
·开环:在开始连接的随机访问过程中,基站/移动台估计上行/下行链路中的功率损耗并相应地调节其发射功率。
·闭环或内环:也称为快速功率控制(1500Hz),包括下面三阶段:
·对应的接收终端(基站或移动单元)将有用信号(desiredsignal)和接收干扰比(SIRrec)与有用信号和干扰目标比(target ratio)SIRtgt进行比较,SIRtgt取决于通过如下进一步所述的外环所确定的该特定链路所需要的业务质量。
·该相同的接收终端发送功率控制比特,其表示发射功率必须增加(如果SIRrec<SIRtgt)或减少(如果SIRrec<SIRtgt)某个量(通常是1dB)。
·发射单元将其功率增加或减少前面所确定的量。
·外环:建立有用信号与干扰目标比SIRtgt(允许维持预定质量的目标)远低于闭环(10-100Hz)。链路质量的一个测量是误帧率(FER),其取决于有用信号与干扰比SIR。由于内环帮助维持SIR接近SIRtgt,FER最终通过该目标值确定。于是,为了在特定的衰落环境中得到业务质量,必须将该SIRtgt值调整到适合该环境的值。
不幸的是,不存在能够对于所有的衰落环境都获得所需的FER的SIRtgt。因此调整该目标比是当前研究的目标,并且已描述了用于对应地调整该SIRtgt的机制。这些设计测量FER,并根据其是高于或低于该期望阈值改变SIRtgt。在任何情况下,由于FER测量方法非常慢(大约2秒),这些系统在衰落特征在非常短时间周期上改变的动态环境中严重恶化。
于是,为了增加外环的速度,标题为“Symbol Error Based PowerControl For Mobile Telecommunications System”(Carl Weaver,WeiPeng),序列号08/346800,申请日1994年11月30日的专利申请描述了在动态衰落环境中基于符号误差(SE)提高环路性能的方法。该过程基于的前提是符号误差率(SER)与FER高度相关,并试图维持SER靠近预定的目标SER值。如前所述,这是通过增加或降低SIRtgt实现的。
Kirian M.Rege在2002年8月13日的美国专利6,434,124B1中解释了前述SER与FER之间的相关在不同的射电环境中改变,并且因此基于固定目标SER的前述方法在这些不同的环境中不能维持FER接近该目标。因此他得出结论,为了在不同的射电条件下获得该期望的FER,需要几个目标SER,并提出基于符号误差计数的技术,其保证在不同衰落条件下的期望FER。
另外,Jonas Blom、Fredrik Gunnarson和Fedrik Gustafsson在他们的2002年9月10日的美国专利6449462中建立了一种用于控制SIRtgt的方法,其也是基于测量FER和估计表示不同射电信道条件的某些参数以及干涉信号的统计分布。该方法是基于对定义为取决于前述参数的帧误差似然性的质量函数的确定。尽管该策略隐含容量增益的数量级是30%,但是用于获得所述质量函数的过程引入了延迟,如前所述,延迟了这种类型模块的性能。另外,相同作者的论文“Estimation and Outer Loop Power Control in Cellular RadioSystems”描述了本发明更详细的技术细节,其属于ACM无线网络,说明了该系统可能因射电信道中的衰落而降低质量。
发明内容
所公开的用于移动通信系统的功率控制系统外环的方法和设备允许确定有用信号与干扰比(M(SIR)(dB))的衰落裕量(margin),因此通过断线概率(outage possibility)(Poutage)和所考虑的射电信道的统计动差(moments)特征给出业务质量标准的SIRtgt。这就可以使用所需的最小功率级满足上述QoS,由于该技术受到干扰的限制,其也能够优化系统容量。
如前所提到的,本发明所基于的质量标准不是前述情况中的FER,而是断线概率参数,其是在蜂窝体系结构中经常使用的另一个质量参数。通常在蜂窝网络规划阶段中确定Poutage值,并且和其它参数一起取决于:对应小区的特征,其内的面积和该链路所包含的业务类型。
本发明基于如下的理论基础:无线电波在物理属性随机变化的介质中传播,这影响信号场的强度,使得场值沿距发射机的等距点(位置变化)和在时间上(时间变化)表现出变化。根据链路特征,通过不同的统计分布描述场变化。
于是,对于给定的SIRrec中值(median)的裕量并且对于给定统计动差,通过对通过组合各个期望的概率密度函数(pdf)和干扰信号所获得的pdf进行积分,有可能获得通信的断线概率(Poutage)。最普通的情况就是前述积分不能通过初等函数表示,从而需要数值方法。
本发明求解前面段落中所描述的相反过程,以应用其获得WCDMA功率控制系统中外环的有用信号与干扰目标比SIRtgt。于是,使用对描述给定环境中SIR的变化的统计的数值近似,对于该特定链路,以及对于被动态估计,由此与特征为给定时间的环境的各种衰落条件兼容的二阶统计动差值(诸如标准偏差),应用迭代方法可以获得符合断线概率规定(QoS)所需要的SIR中值以上的裕量。注意到所描述的该方法是基于随机传播方法,因此并不是想要估计符合业务质量(Qos)所需要的有用信号与干扰比值(SIR),而相反是想要提供高于其概率密度函数中值所需要的裕量值(M(SIR)(dB))。
结果,本发明提供用于维持特定链路的业务质量的算术严密的方法,其也可以响应于射电信道的常数统计变量,而不同于基于FER测量的前述方法。
附图说明
图1示出了与本发明所基于的原理相关的移动通信系统的部分。
图2示出了与本发明相关的基站或移动台部分。
图3示出了本发明的方法,也就是其对应于基于WCDMA的蜂窝网络的功率控制系统外环。
图4示出了本发明较高级别的方法,也就是其对应于基于WCDMA的蜂窝网络的功率控制系统的外环。
具体实施方式
由于本发明是基于随机的方法,其试图描述特定环境中射电信号的变化,并预定应用于实时系统,即使这些模型需要巨大的算术复杂性,其必须尽可能的精确。
通过合理的方式在下面给出在几个射电环境下对有用信号和干扰信号所考虑的统计。
有用信号统计:
本发明可以应用于农村、郊区和城市环境中的宏蜂窝或微蜂窝信道。
在城市微蜂窝环境中,根据发射机与接收机之间是否存在直接束(direct beam),以不同的方式描述有用信号强度的统计变化。于是,在第一种情况下存在LOS(视线:Line of Sight)通信,在第二种情况下存在NLOS(非视线:Non Line of Sight)通信。对这些情况进行建模的统计分布描述如下。
NLOS(Non Line of Sight)
按照Suzuki的模型(参见F.Hansen,F.L.Meno,“MobileFading-Rayleigh and Lognormal Superimposed”,IEEE Trans.OnVehicular Tech.,vol.26,no.4,p.332-335,Nov.1977),使用瑞利对数正态分布描述信号包络。
在这种情况下,沿遵从对数正态规律的距离发射机的等距点(位置变化),以及通过瑞利分布描述从多路径传播得到的相同点中的时间变化考虑场值的波动。根据得到的信号衰落类型,位置变化被称为缓慢衰落或遮蔽(shadowing),而多路径变化被称为快速或瑞利衰落。
功率控制的缺陷会使得对有用信号进行调制,也可以通过对数正态分布对其进行描述(参见Wai-Man Tam,Francis C.M.Lau“Analysis of Power Control and its Imperfections in CDMA CellularSystems”,IEEE Trans.On Vehicular Tech.,vol.48,no.5,p,1706-1717,Sept.1999)。
LOS(Line of Sight)
这里,该模型遵从Nakagami-Rice对数正态分布(参见G.E.Corazza,F.Vatalaro,“A Rice-Lognormal Terrestrial and SatelliteChannel Model”,IEEE Trans.Veh.Technol.,vol.43,no.3,p.738-742,1994)。该分布可以证明如下:信号变化的统计描述包括确定性分量(直接束)和Nakagami-Rice分布中的几个随机分量结果。对数正态分量表现为出现在通信中的缓慢衰落或遮蔽效应,以及前述功率控制缺陷的效应。
必须要注意,以瓦特W测量的随机变量遵从对数正态分布,当应用10log(x)函数以dBW表示时将遵从高斯分布。由于其经常应用于下面的表达式,这里表述该特征如下。
干扰信号统计:
在WCDMA中,多个干扰用户同时在相同的小区(小区内)或相邻的小区(小区间)中发射。通过应用中点极限理论,从这些分量之和得到的随机变量就是高斯变量(参见A.M.Viterbi,A.J.Viterbi,E.Zehavi,“Other-cell interference in Cellular Power-ControlledCDMA”,IEEE Trans.On Communications,Vol.42,no.2/3/4,p.1501-1504,February/March/April 1994)。热噪声和源于人的噪声相比于前述干扰信号所产生的噪声通常可以忽略不计。
SIR概率密度函数:
SIR通过下面的表达式给出:
S/I(dB)=S(dBm)-I(dBm)
注意:通过对测量值(mW)应用10log(x)函数获得测量值(dBm)。
其中S和I分别是有用信号和干扰信号的功率值。关于分布中值的裕量是计算断线概率的函数,其通过下式给出:
M(S/I)(dB)=-S/I(dB)
鉴于上述,SIR的概率密度函数(pdf)将通过对有用信号和干扰信号的pdf的卷积给出,假定下面的表达式是裕量的函数:
f S / I ( M ( S / I ) ) = ∫ - ∞ ∞ f S ( M S / I - u ) f I ( u ) du
并且对于该分布函数,其提供了给定裕量M(S/I)o的断线概率,我们有:
F S / I ( M ( S / I ) o ) = ∫ - ∞ M ( S / I ) o ∫ - ∞ ∞ f S ( M ( S / I ) - u ) f I ( u ) dud M ( S / I )
如果在上面的表达式中改变了积分的顺序,可以看出当对其概率密度函数积分时得到了有用信号的分布函数:
F S ( S 0 ) = ∫ - ∞ S o f S ( S 0 ) dS - - - ( 1 )
其中FS是前述对随机变量S的分布函数,其对应于有用信号。如上所述,其根据发射机与接收机之间是否有直接束,是Nakagami-Rice对数正态分布或瑞利对数正态分布。等式(1)中的积分不能够表示为任何一种情况下的初等函数,它必须通过数值方法计算。
最终,对于有用信号与干扰比SIR的给定裕量,我们得到断线概率的表达式如下:
F S I ( M ( S / I ) o ) = ∫ - ∞ ∞ F S ( M ( S / I ) o - u ) f I ( u ) du - - - ( 2 )
于是,该目标是评估NLOS和LOS情况下的等式(2)的表达式。为了实现这一点,前述FS的数值表达式会被替换,其中f1是干扰信号的概率密度函数,其如前所述为如下给出的高斯分布:
f I ( I ) = 1 2 π σ I exp [ - I 2 2 σ I 2 ]
其中σI是单位为dB的正态分布的标准偏差,如下进一步可以看到,其是一个动态估计的参数,用来评估信道的统计变化。
有用信号分布的数值近似:
瑞利对数正态(Suzuki模型)
该概率分布函数通过下面的表达式给出:
F R - LN ( p ) = 10 ln ( 10 ) 2 π σ N ∫ 0 ∞ 1 p ‾ exp ( - p p ‾ ) exp { ( p ‾ p ‾ ‾ ) 2 0.02 ( ln 2 10 ) σ N 2 } d p ‾
其中p是对应于瑞利时间变化的局部(local)平均,并且
Figure C20038010068000123
是对应于对数正态位置变化的扇形平均。该分量的标准偏差是σN(dB),其是用于处理射电信道的变化的衰落条件所估计的另一个参数。由于该分布退化成为瑞利分布,如所预期,σN为零。
在这种情况下,单位为dB的裕量定义为下面的表达式:
M 0 ( dB ) = 10 log p ‾ ‾ p
在自然单位中,该裕量为:
m 0 = 10 M o 10
为了将上述积分表达为裕量的函数,对变量进行下面的变化:
x = p ‾ p ‾ ‾
从而得到:
F R - LN ( m 0 ) = 10 ln 10 2 π σ N ∫ 0 ∞ 1 x [ 1 - exp ( - 1 / m 0 x ) ] exp { - ( ln x ) 2 0.02 ( ln 2 10 ) σ N 2 } dx
如所预期的,必须通过数值方法解算上面的表达式中出现的积分。在该情况下,在x=0处出现有不定元(indetermination),从而使用开积分公式,以避免考虑该点。
在任何情况下,随着变量的变化:
Y=ln(x)
这就避免了该不定元,并得到下式:
F R - LN ( m 0 ) = 10 ln 10 2 π σ N ∫ - ∞ ∞ { 1 - exp [ - 10 - M o 10 exp ( - Y ) ] } exp { - Y 2 0.02 ( ln 2 10 ) σ N 2 } dY
于是,就剩下使用Gauss-Hermite加权函数(e-x2)和积分区间(-∞,∞)的积分,从而应用这种类型的公式以得到期望的结果。
当与现存的图表进行比较时对误差作出分析(参见HernandoRábanos José María,“Transmisión por radio”,Centro de EstudiosRamón Areces,S.A.1993),该分析表明该误差对于所有断线概率值都低于10-4,对于对数正态分量的标准偏差等于和低于12dB,并且对于裕量低于35dB;也就是,包括大多数极端条件的值。
Nakagami-Rice对数正态
在这种情况下,有用信号包括一个确定性分量和几个随机分量。所得到的概率密度函数为Nakagami-Rice函数:
p ( r ) = r b exp ( - r 2 + c 2 2 b ) I o ( c · r b ) - - - ( 3 )
其中:2b是该随机分量的平均二次值,
C是确定性分量的有效值,
Io是第一类零阶的修正的Bessel函数。
信号总平均功率的有效值给出为2b+c2而没有一般性损失,其可以被归一化到1,即:
2b+c2=1,
从而当指定两个参数其中一个时,另一个就明确地确定了。
通常也将该分布表示为Rice因子K的函数,单位为dB,并且通过确定性和随机分量的商给出,从而:
K ( dB ) = 10 log k = 10 log ( c 2 2 b )
Rice因子是为信道的动态特性估计的参数,如后面将要看到。随机分量的平均二次值可以表示为Rice因子的函数,如下:
2 b = 1 1 + 10 K ( dB ) / 10
为了考虑缓慢衰落(遮蔽)效应,将描述前述情况(Nakagami-Rice)的随机变量乘以遵从对数正态分布的随机变量。当以dB为单位时,上式等于添加了具有标准偏差σN特征的遵从高斯或正态分布的随机分量,从而所得到的概率密度函数就是前述Nakagami-Rice函数与该高斯函数的卷积。也就是,应用获得等式(2)的相同原理,我们得到同样的表达式,其中随机变量S现在是Nakagami-Rice型的,并且在那里表示干扰信号的作用的随机变量I现在称为N,由于其表示作为正态分布模型的缓慢衰落效应,其总是对应于有用信号。于是对于给定的裕量mo
F NR - LN ( m o ) = ∫ - ∞ ∞ F NR ( m o - u ) f N ( u ) du - - - ( 4 )
根据等式(3),FNR给定为:
F NR ( r 0 ) = ∫ 0 r 0 r b exp ( - r 2 + c 2 2 b ) I o ( c · r b ) dr - - - ( 5 )
该目标是使用数值积分方法获得表达式,并然后将其引入到前述表达式。于是,我们首先使用下面的形式近似Bessel函数:
I 0 ( β ) = 1 2 π ∫ 0 2 π e β cos θ dθ
在对变量进行适当的变换,以获得1和-1的积分限之后,我们可以应用Gauss-Legendre公式以数值地解算前述积分。
在等式(5)中进行了上述近似之后,对变量进行另一个变换,以再次获得1和-1的积分限,以再多用一次Gauss-Legendre公式。
最后,通过在等式(4)中引入对FNR所获得的近似,并使用对应于下面高斯分布的表达式替换fN(u),得到分布函数FNR-LN所需要的表达式:
f N ( u ) = 1 2 π σ N exp [ - u 2 2 σ N 2 ]
适当地变换变量就得到具有Gauss-Hermite加权函数(e-x2)和积分区间(-∞,∞)的积分,从而应用这种类型的公式以得到期望的结果。
如在前面Suzu ki模型的情况下,通过与现存的图表进行比较对产生的误差进行分析(参见Hernando Rébanos José María,“Transmisión por radio”,Centro de Estudios Ramón Areces,S.A.1993),确定了对于2b参数的所有值,所产生的误差在10-4的数量级或等于Rice因子K,也就是所关心区间中的裕量Mo(dB)和断线概率低于或等于1%。
SIR概率分布函数的数值近似
其目的是解算用于有用信号的两个分布函数:Rayleigh-Logmormal(FR-LN)和Nakagami-Rice-Lognormal(FNR-LN)的等式(2)的积分。
在第一种情况下,我们有:
F R - LN I ( M ( S / I ) o ) = ∫ - ∞ ∞ F R - LN ( M ( S / I ) o - u ) f I ( u ) du
其从数值积分的观点来看与等式(4)是同一类型的问题,从而在对变量进行适当的变换之后,应用Gauss-Hermite公式。
这就得到下面的表达式:
F R - LN I [ M ( S / I ) o ( dB ) , σ N ( dB ) , σ I ( dB ) ] - - - ( 6 )
其对于有用信号与干扰比的给定裕量M(S/I)o提供NLOS通信的断线概率,以及标准偏差σN(对应于有用信号的缓慢或对数正态衰落)和σI(其统计地描述了所有小区间和小区内干扰信号的联合分布)的值。
对于Nakagami-Rice-Lognormal(LOS)情况,可以得到下面的观察:将对有用信号的对数正态分量进行建模的随机变量转换成高斯分布(具有标准偏差σN),并且描述干扰信号的统计分布的变量也是具有标准偏差σI的高斯分布。
单位为dB的有用信号和干扰信号在SIR计算(减法)中线性相关,并且从两个统计学独立的高斯分布的线性组合(如在此情况下)得到的随机变量也是高斯分布,根据卷积理论(参见Peyton Z.Peebles,JR.:“Probability,Random Variables,and Random signal principles”,McGRAW-HILL INTERNATIONAL EDITIONS ElectricalEngineering Series,1987),其具有的方差是各个方差之和。于是,我们将所得到的正态概率密度函数称为fN-I,其特征是通过下面的表达式给出标准偏差:
σ N - I ( dB ) = σ N 2 + σ I 2
从而最终LOS情况下的断线概率计算为:
F NR - LN I ( M ( S / I ) o ) = ∫ - ∞ ∞ F NR ( M ( S / I ) o - u ) f N - I ( u ) du
再次使用Gauss-Hermite二次公式对其进行解算。
最后,所得到的表达式对于有用信号与干扰比的给定裕量M(S/I)o提供NLOS通信的断线概率,以及标准偏差σN(对应于有用信号的缓慢或对数正态衰落)和σI(其统计地描述了所有小区间和小区内干扰信号的联合分布)的值:
F NR - LN I [ M ( S / I ) o ( dB ) , K ( dB ) , σ N ( dB ) , σ I ( dB ) ] - - - ( 7 )
检测通过(6)和(7)所得到的断线概率的可靠性的方法所要施加的条件是令干扰信号的标准偏差σI等于零,从而该问题降低为具有干扰的情况,对此在该文献中存在图表。
逆问题(inverse problem)的解答
该目标是得到M(S/I)裕量(dB),其对于某些统计条件会满足给定的断线概率规定(specification)POutage(QoS)。为了实现这一点,我们使用等式(6)和(7)来得到LOS和NLOS情况下的断线概率,得到下面的两个概率:
P Outage = F SIR | NLOS [ M SIR o ( dB ) , σ N ( dB ) , σ I ( dB ) ]
Figure C20038010068000172
为了统一标准,将上面的表达式归纳为如下:
其中mi表示对应于每一情况下的二阶统计动差。由于在本发明所基于的迭代期间这些统计动差的值是常数,从现在起裕量M(S/I)将作为F的唯一变量考虑。
已经选择了Newton-Raphson方法解算等式(8)中出现的问题(参见H.R.Schwarz,J.Waldvogel:“Numerical Analysis”,John Wiley&Sons)。
我们如下定义函数g,其变量就是该裕量:
如可以从(8)和(9)中推断的,该目标是得到函数g的零点。为了实现这一点,我们从裕量的初始值M(S/I)o|0开始应用下面的表达式:
Figure C20038010068000175
类似的,M(S/I)|i+1计算作为M(S/I)|i的函数。当发现对裕量的最后两个值之差小于给定值时,该给定值在该情况下设为10-4,就结束该过程。
表达式(10)隐含,考虑到(9),实际上关于表达式(6)和(7)裕量的导数的计算,其显然为:
g′[M(S/I)(dB)i]=F′[M(S/I)(dB)]
如果使用了分集技术或RAKE接受器,通过上述方法确定的裕量值必须通过对应的因子校正(参见Don Torrieri:“Instantaneous andLocal-Mean Power Control for Direct-Sequence CDMA CellularNetworks”,U.S.Army Research Laboratory)。
现在考虑图1,其中所表示的为WCDMA移动通信系统(100)的部分。除了本发明之外,附图中所示的部件是熟知的,并且在此不再详述。于是,基站102包括处理器、存储器、接口卡和内置软件程序。图1包含用于处理呼叫等的RNC(远程网络控制器)101;两个基站102和103;和一个用车辆图标表示的移动台104。这两个基站和移动台表示无线接口的端点。每一基站应该通过陆地线105和108与一个RNC 101连接。此后,假定移动台104通过下行信号107和上行信号108与基站102通信。
图2所示为包括本发明所基于的原理的两个基站(102和104)的部分。该图中所示与本发明无关的元件都是已知的,并且不再对其进行讨论。基站和移动台都包括控制器201、发射机202和接收机203。于是,在基站102的情况下,所接收到的信号对应于上行链路108,并且在移动台104的情况下,所接收到的信号是下行链路信号107,它们都通过接收机203到达控制器201。该功率控制系统将通过发射机202根据下述优化方法的结果向其它站发送命令其增加或降低其功率的指令,该方法设置目标有用信号与干扰信号比,该比值在该功率控制系统的闭环中用作阈值。
该功率控制系统的一个分量就是外环,为此本发明提出如上所述的新方法。
在图3中所示为出现在控制器201中并且对应于该外环的阶段。
根据本发明,基站102和移动台104都估计有用信号与接收干扰比SIRrec(参见Sáez Ruiz,Juar Carlos:“Una Arquitectura Hardwarepara la Estimación de la Relación
Figure C20038010068000181
a Interferencia en SistemasWCDMA”(A Hardware Architecture for Estimation of the Signal toInterference Ratio in WCDMA System),Department of Electroscience,Digital ASIC University of Luna),以及对应的每一类型通信的统计参数(参见Ali Abdi,Georgios B.Giannakis,Kaveh Mostaza:“Estimation of Doppler spread and signal strength in mobilecommunication with applications to handoff and adaptativetransmission”,WIRELESS COMMUNICATIONS AND MOBILECOMPUTING 2001;1:221-242(DOI:10.1001/WCM.1))。对于NLOS情况,作出如下估计:对应于有用信号的对数正态衰落的标准偏差σN,以及对应于高斯分布,并描述干扰信号的变化的标准偏差σI,而对于LOS情况,除了上述参数之外还估计RICE K因子。然后对于给定的断线概率(POutage),使用前述Newton-Raphson迭代方法来获得实现前述Qos所需要的dB裕量。前述裕量用来计算新的有用信号与干扰目标比SIRtgt,其应该是该功率控制系统的闭环的参考阈值。
下面提供对所采用的所有参数的定义,尽管某些已经提到过了:
σN=有用信号的对数正态衰落的标准偏差(dB);
σI=描述干扰信号的变化的高斯随机变量的标准偏差(dB);
K=Rice因子(dB);
Tn=估计信道统计特征期间的外环周期(秒);
POutage=期望断线概率,在该情况下其定义了该链路的业务质量(Qos);
M(S/I)|0=SIR裕量的初始值(dB);
M(S/I)|i=在Newton-Raphson迭代过程的之前步骤中的裕量值(dB);
M(S/I)|i+1=在Newton-Raphson迭代过程中裕量的更新值(dB);
g(x)=其零点是Newton-Raphson方法的解的函数;
SIRtgt|n=当前周期中目标SIR的估计值(dB);
SIRmax=所考虑链路的允许的最大SIR值(dB);
SIRmin=所考虑链路的允许的最小SIR值(dB);
参照图3的方框如下定义该方法的阶段:
在方框301中估计信号与干扰比SIR,该方框中包含对应的硬件结构。在方框302的外环周期Tn期间估计二阶统计动差,其通常将由方框301提供的SIR作为输入;于是对于NLOS情况下,估计σN和σI,并且在直接束(LOS)情况下,还要估计对应的Rice因子。
方框303是最能代表本发明的一个,由于在其中应用了Newton-Raphson迭代方法,其所能够获得的裕量(dB)满足在302中估计的统计特征的断线概率规定POutage。于是,根据(9)并应用(10)从初始值M(S/I)|0计算函数g(M(S/I)|0),得到该裕量的新值,直到最后两个值M(S/I)|0与M(S/I)|i+1之差小于10-4
在Tn周期中适合于该信道特征的裕量已经获得之后,我们将对应于该裕量的目标SIR称为SIRtgt|n,在方框304中对其进行计算。建立下面的条件以防止超出允许的SIR限制:
如果SIRtgt|n>SIRtgt|max,那么该SIR被限制为方框305中的最大值。相反地,如果SIRtgt|n<SIRtgt|min,那么该SIR被限制为方框306中的最小值。
图4所示为图3的本发明方法较高级别的表示。于是,方框401等同于图3中的方框301,方框402表示302中所述的功能,403(等于303)包括Newton-Raphson迭代方法,并且称为信道质量控制器。最后,在前述附图的方框404中收集了最大和最小功率限制。
用于WCDMA链路功率控制系统的外环的新方法的验证
首先发现在LOS和NLOS这两种情况下,该直接问题(directproblem)所得到的结果,也就是NLOS情况下,对于裕量M(S/I)(dB)和对于给定统计动差σN(dB)和σI(dB)的断线概率POutage。对于LOS情况,输入是从对数正态衰落和干扰信号高斯分布得到的标准偏差:
σ N - I ( dB ) = σ N 2 + σ I 2
以及Rice因子K(dB)。
在得到断线概率值之后,将其用作逆问题的输入,为该问题保持了前述统计动差值。通过这种方式应该得到该裕量M(S/I)(dB)的值,其类似于在直接问题情况下用作输入的值:
NLOS的直接问题:
输入:M(S/I) =20dB,σN=4dB,σI=4dB
输出:POutage=0.0223
NLOS的逆问题:
输入:POutage=0.0223,σN=4dB,σI=4dB
得到的输出:M(S/I)=20.0004dB
LOS的直接问题:
输入:M(S/I)=20dB,σN-I=4dB,K=0dB
输出:POutage=0.0113
LOS的逆问题:
输入:POutage=0.0113,σN-I=4dB,K=0dB
输出:M(S/I)=19.9891dB
我们可以看到,在这两种情况下(LOS和NLOS)Newton-Raphson方法所提供的估计非常精确。所产生的误差的数量级为10-3dB。
已经使用了前述设计来描述本发明的原理。然而,也可以有其它具有相同精神和目的的替换形式在此处没有讨论。例如,尽管在此处已经通过离散功能框(诸如控制器201)描述了本发明,但是可以通过一个或多个适当编程的处理器来执行任何这些方框的功能。
给定所考虑的统计模型的一般性,可以将本发明应用于陆地、海洋或基于航空卫星的系统(同步卫星或其它)(参见G.E.Corazza,F.Vatalaro,“A Rice-Lognormal Terrestrial and Satellite ChannelModel”,IEEE Trans.Veh.Technol.,vol.43,no.3,p.738-742,1994)。这些模型也再现户内传播条件(参见Tadeusz A.Wysocki,HansJürgen Zepernick,“Characterization of the indoor radio propagationchannel at 2.4GHz”,3-4 2000,Journal of Telecommunication andinformation Technology),使得本发明可以用于在该环境中使用的设计和功率控制系统。
同样的,本发明可以应用于除了WCDMA的标准,以及用于控制通过基站或移动台接收的任何信号的功率。
在仿真领域,本发明可以由操作者在蜂窝网络规划阶段用作链路级模拟器(参见Moreno González J.A.,Miranda Sierra J.L.,EliseoBarandilla Torregrosa I.,Lorca Hernando J.,“Simnlador de enlacespara el sistema UMTS en modo FDD”(Links Simulator for the UMTSsystem in FDD mode),Telefónica Móviles
Figure C20038010068000221
Telefónica I+D)。

Claims (8)

1.一种用于实现具有蜂窝体系结构的移动通信系统的功率控制系统的外环功率控制的方法,其特征在于,所述方法包括:
从基站或移动台接收信号;和
基于该信号,计算该功率控制系统的外环的有用信号与干扰目标比,
其中,该方法还包括下面的步骤:
估计接收信号的有用信号与干扰比;和
估计有用信号与干扰比的下列统计动差:慢衰落分量的标准偏差,描述所有干扰信号的联合统计变化的高斯分布的标准偏差,以及在发射机与接收机之间存在视线传播的情况下的Rice因子,其是有用信号的确定性分量和随机分量的商;并且
基于上述统计动差以及基于断线概率的规定,通过Newton-Raphson迭代方法计算有用信号与干扰比的裕量;和
基于前述裕量,得到用于所述外环的有用信号与干扰目标比。
2.根据权利要求1的方法,其中通过对发射机与接收机之间没有视线传播的通信的、与有用信号与干扰比所对应的概率分布函数使用数值近似,对于由慢衰落分量的标准偏差和描述所有干扰信号的联合统计变化的高斯分布的标准偏差所确定的统计条件,应用Newton-Raphson方法以得到满足断线概率规定的所述有用信号与干扰比的裕量。
3.根据权利要求1的方法,其中通过对发射机与接收机之间存在视线传播所对应的非零确定性分量的通信的、与有用信号与干扰比所对应的概率分布函数使用数值近似,对于由慢衰落分量的标准偏差和描述所有干扰信号的联合统计变化的高斯分布的标准偏差、以及作为有用信号的确定性分量和随机分量之商的Rice因子所确定的统计条件,应用Newton-Raphson方法以得到满足断线概率规定的所述有用信号与干扰比的裕量。
4.根据权利要求2的方法,其中通过对发射机与接收机之间没有视线传播的通信的、与有用信号与干扰比所对应的概率密度函数进行数值积分,得到具有给定统计条件的断线概率的表达式,使得前述表达式适用于所述Newton-Raphson方法的应用,其中所述给定统计条件是慢衰落分量的标准偏差和描述所有干扰信号的联合统计变化的高斯分布的标准偏差。
5.根据权利要求3的方法,其中通过对发射机与接收机之间存在视线传播所对应的非零确定性分量的通信的、有用信号与干扰比所对应的概率密度函数进行数值积分,得到具有给定统计条件的断线概率的表达式,使得前述表达式适用于所述Newton-Raphson方法的应用,其中所述给定统计条件是慢衰落分量的标准偏差,描述所有干扰信号的联合统计变化的高斯分布的标准偏差,以及作为有用信号的确定性分量和随机分量之商的Rice因子。
6.一种用于实现根据权利要求1所述的用于实现具有蜂窝体系结构的移动通信系统的功率控制系统的外环功率控制的方法的设备,其特征在于,所述设备包括:
接收机,其从基站或移动台接收信号;和
处理器,用于实现所述用于实现功率控制系统的外环功率控制的方法;
其中该处理器估计有用信号与干扰比的下列统计动差:慢衰落分量的标准偏差,描述所有干扰信号的联合统计变化的高斯分布的标准偏差,以及作为有用信号的确定性分量和随机分量之商的Rice因子;基于这些统计动差以及基于断线概率规定,通过Newton-Raphson迭代方法计算有用信号与干扰比的裕量;和根据该裕量,获得用于前述外环的有用信号与干扰目标比。
7.根据权利要求6的设备,还包括发射机,如果该设备在移动台中则该发射机向基站发送功率控制信息,或者,如果该设备在基站中则该发射机向移动台发送功率控制信息。
8.根据权利要求6的设备,其中该处理器通过Newton-Raphson迭代方法计算有用信号与干扰比,其满足由如下统计动差所确定的统计条件的断线概率规定,所述统计动差即:慢衰落分量的标准偏差、描述所有干扰信号的联合统计变化的高斯分布的标准偏差以及作为有用信号的确定性分量和随机分量之商的Rice因子。
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