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TD-SCDMA系统特征与RRM 肖 登 坤 博士 烽火移动通信设备有限公司 2005年1月10日
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目 录 Part 1: TD-SCDMA物理层特征 Part 2: TD-SCDMA 关键新技术
Part 3: TDD RRM vs. FDD RRM Part 4: 新技术与RRM
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第一部分:TD-SCDMA物理层特征 一般描述 物理层帧结构 简单物理层过程 TDD vs.FDD
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TD-SCDMA描述 TDD-SCDMA??? TDD: Time Division Duplex 时分双工 S?: Synchronization, Space division, Soft radio 3S技术:同步、空分、软件无线电 CDMA?: Code Division Multiple Access 码分多址接入:用不同的码字区分用户
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TD-SCDMA物理层 帧结构(一) g G Data Midamble Data DwPTS UpPTS
Supper frame 720ms Radio frame 10ms 5ms Sub-frame CP DwPTS G UpPTS g TFCI Data Midamble Data 144chips 675us
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TD-SCDMA帧结构(二) TS0 (a) DL/UL对称分配 TS0 (b) DL/UL不对称分配 G G DwPTS UpPTS
转折点 TS0 (a) DL/UL对称分配 DwPTS G UpPTS 转折点 TS0 (b) DL/UL不对称分配
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物理层控制命令结构 data Midamble data data Midamble data Data Midamble Data
TFCI 1 TFCI 2 TFCI TFCI 4 5ms 5ms 不发送SS和TPC时的物理层控制命令结构 Data Midamble Data Data midamble data TFCI TFCI 2 ss TPC TFC 3 TFCI 4 SS 5ms 5ms 发送SS和TPC时的物理层控制命令结构
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DwPTS/UpPTS的时隙结构 75us GP(32chip) SYNC-DL(64chips) DwPTS的时隙结构 125us
SYNC-UL(128chip) GP(32chip) 125us UpPTS的时隙结构
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TD-SCDMA物理层过程 小区搜索 G 搜索过程包括:搜索DwPTS、识别扰码和基本中间码、控制复帧同步、读BCH信息。
UpPTS DwPTS G Tdn Tdn-1 Td0 Tu1 Tu2 Tu3 5ms 搜索过程包括:搜索DwPTS、识别扰码和基本中间码、控制复帧同步、读BCH信息。 TDD系统的小区搜索和FDD系统的主要区别(1)上下行信号工作于相同频率,可能接收到附近用户的强上行信号(如规划合理则不存在这种情况)。(2)DwPTS同时起Pilot和SCH的作用,处于没有其它本小区多址干扰的独立时隙。当DwPTS搜索到,下行同步便获得了。(3)BTS之间同步,所有同频小区的DwPTS将出现在重叠的时隙,但相互正交,便于切换中进行测量。
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TD-SCDMA物理层过程 随机接入 G UpPTS Tdn Tdn-1 Td0 Tu0 Tu1 Tum 随机接入必须完成的工作:
DwPTS G Tdn Tdn-1 Td0 Tu0 Tu1 Tum 随机接入必须完成的工作: 上行同步、功率控制、系统获得接入要求、用户鉴权、分配业务码道等 随机接入必须考虑的问题: RACH/FACH的高效率工作; 防止碰撞的策略; 加快接入速度。 随机接入过程: UE:开环功率控制和开环同步控制,发射UpPTS,等待BTS回答。 BTS:控制UE的发射功率和时延,获得UE接入要求 RNC:接入控制 CN:鉴权
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TD-SCDMA 物理层特点 低码片速率:1.28Mcps(WCDMA的1/3) 适合智能天线和同步CDMA的帧结构
SA+JD+DCA+同步技术使资源利用率非常高。 采用和3GPP相同的调制、信道编码、交织和复接技术 提供不对称上下行业务 功率控制和上行同步控制: 控制频率:0-200次/秒 功率控制步长:1-3dB 同步控制精度:1码片宽度 开环和闭环控制
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TDD vs.FDD 双工方式比较 TDD和FDD是第三代移动通信中两种必要的双工方式 传统的FDD仍被重视 TDD方式受到更大关注
适合于大区制的全国系统 适合于对称业务,如话音、交互式实时数据业务等 TDD方式受到更大关注 适合于高密度用户地区:城市及近郊区的局部覆盖 适合于对称及不对称的数据业务,如话音、实时数据业务、特别是互联网方式的业务 能提供成本低廉的设备 TDD方式的突出优势在于: 上下行传输信道互易,利于使用智能天线、多用户检测等新技术; 可高效率地满足不对称业务需要 可能降低产品成本、价格、体积、重量等 便于利用不成对的频谱资源
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TDD vs.FDD 双工方式比较 未来可能的组网方式: 使用移动卫星实现全球覆盖, 使用FDD提供大区制对称业务,
在城市及近郊区使用TDD系统,目前的试验证明TD-SCDMA可以单独组网。 用多模终端实现系统间无缝漫游
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TDD vs.FDD 物理层比较
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IMT2000的CDMA TDD标准简概 两种CDMA TDD RTT: 两种TDD方案的异同: TD-SCDMA和UTRA TDD
带宽和码片速率 1.6MHz/1.28Mcps 5MHz/3.84Mcps 帧结构 7时隙/5ms 时隙/10ms 智能天线 使用 难使用 同步CDMA 1chip 2chips 多用户检测 使用 使用(暂选) 软件无线电 全面使用 部分使用 切换 接力切换 硬切换 相同技术:信道编码和交织、调制(QPSK)、DCA、DTX等等
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第二部分:TD-SCDMA关键新技术 TD-SCDMA采用的新技术及目的 智能天线 多用户联合检测 上行同步 软件无线电 接力切换
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TD-SCDMA的关键新技术 智能天线 多用户检测 多时隙的TDMA+DS_CDMA(帧结构) 同步CDMA 用软件无线电技术实现 接力切换
预期达到的目标 高频谱利用率 低设备成本 满足IMT2000基本要求
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TD-SCDMA新技术 智 能 天 线 概 念 利用信号传输的空间特性实现抑制干扰提取信号的目的。
接收端可以利用信号与干扰的来波方向的不同来区分它 们。 所形成的波束可实现空间的滤波作用,它对期望的信号方向具有很高的增益,而对不希望的干扰信号实现近似零陷的滤波作用,以达到抑制和减少干扰的目的。 一般情况下,波束随着每个用户发出的期望信号的到达方向,不断地随着时间在动态地改变。在移动通信中至少要求智能天线跟踪变化的速率要大于用户的移动及信道快衰落的变化率,才能起到自适应跟踪用户的目的。
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智能天线的两种形式 波束切换方式的智能天线
在接收断,预先设置了一组N个不同入射角方向的窄波束,在根据期望信号的来波方向(DOA)和相关的信号误差准则,在N个波束中选择一个最合适的,并在该波束上接收信号。 自动跟踪用户的智能天线 在接收端,利用一组阵列天线,通过不断地调整自适应的加权值,达到若干个自适应波束同时跟踪若干个用户的目的。
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TD-SCDMA新技术 智能天线空间波束示意图
基带数字信号处理 为每条信道提供一条赋形天线发射波束 降低发射功率 波束赋形时可以克服 多径传播问题 空分多址大大 增加系统容量
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智能天线原理结构图 天线阵 模数转换 波束形成网络 自适应数字信号处理器 - y(t) 本地参考信号 z(t) e(t)
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Array Signal Model Point Sources, Narrow band plane Waveform.
Uniform Linear Array (for simplicity in presentation).
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The Array Processing Gain
SINR for Single Antenna and Array Processing Array Processing Gain For example : Single signal with
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TD-SCDMA新技术 智能天线基站示意图
RF TRx 1 RF TRx N LO Clock Tx Proc Modulation Beamforming Combination L1 Proc Channel coding Interleaving Mux/Demux Rx Proc Sync SA+JD Demodulation MODEM DSP Ant array
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智能天线性能度量准则 ik 最小均方误差准则(MMSE) 使阵列输出信号和本地参考信号的误差最小,以此求出最佳的权值矩阵W。
信噪比(SNR)准则 在使信号输出信噪比最大的前提下求出最佳的权值矩阵W。 似然性能准则 在输入信号似然函数最大时 求出最佳的权值矩阵W。 d ik
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DOA-based Beamforming
An example for DOA-based Beamforming Classical Beamforming MRC -10 -20 Beam pattern -30 -40 -50 -60 -40 -30 -20 -10 10 20 30 40 DOA (deg.)
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Beamforming in TD-SCDMA Uplink
Data model in base-band: The output of the mth antenna at time n Output sequence corresponding to a data block of N symbols The output of the ZF multiuser detector (MF+interference canceller) The joint code-channel MF conducts an operation Coherently combining the outputs of all antennas provides a array gain of the spatial matched filter.
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Beamforming in TD-SCDMA Downlink
Since the uplink channel and the downlink channel in TDD are reci-procal, the downlink channel impulse response can be obtained from uplink. The spatial signature of each user are embedded in the the uplink channels of the M antennas From the estimated uplink space-time channel ( therefore the downlink space-time channel), we can consider the following BF techniques in the downlink: DOA -based (Fourier-type technique) BF MRC BF using the spatial channel at the maximum power instant Maximum output- power eigenfiltering BF Maximum output SINR eigenfiltering BF
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Beamforming in TD-SCDMA Downlink
Signal, interference and noise DOA-based BF Desired user
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Beamforming in TD-SCDMA Downlink
MRC BF by the ‘main path’
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Beamforming in TD-SCDMA Downlink
Maximum output- power and maximum SINR BF
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Antennas Array for Cell Sectoring with application to TD-SCDMA
Cell sectorization Desired sector beampattern Beampattern of single directional antenna
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Antennas Array for Cell Sectoring with application to TD-SCDMA
Array-based cell sectorization Under some optimization criterion, choose Cell sectorization with and without array processing
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TD-SCDMA新技术 智能天线系统效益 扩大系统的覆盖区域 提高系统容量 提高频谱利用率 降低基站发射功率 减少信号间干扰与电磁环境污染
实施MS(UE)定位支持新业务
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TD-SCDMA新技术 智能天线目前发展及问题
现状:目前的SA基本达到自动跟踪用户的目的。 问题:目前的SA技术还不能解决时延超过一个码片的多径干扰,也无法克服高速移动多普勒效应造成的信道恶化,因此,应与其它抗干扰技术结合使用,包括联合检测、干扰抵消及Rake接收等
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TD-SCDMA新技术 多用户联合检测技术
联合检测的优点:降低干扰,扩大容量,减低功控要求,削弱远近效应 联合检测技术:并行干扰抵消、串行干扰抵消、迫零滤波法、迫零解相关法、神经网络法等 联合检测的缺点:大大增加系统复杂度、增加系统处理时延、需要要消耗一定的资源、目前的算法对提高系统容量有限。 联合检测的难点:理论的可行性与实际实现的复杂性难以调和,应与其它技术结合使用实现优化
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传统单用户接收机 解扩匹配滤波器(user1) 解扩匹配滤波器(userk) 判决准则 (User1) 判决准则(User k)
输入接收信号
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多用户检测接收机 输出判决结果(user 1) 输出判决结果(user k) 输入接收信号 最优联合检测算法 匹配滤波器 多径 合并
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The introduction of JD algorithm
Joint detection is aim to get the estimated user data d according to the system matrix A and received signal e, so the equation can be description as following. e=Ad+n It is known that algorithm of joint detection can be divided into three classes at present: nonlinear algorithm(MLSE,MLSSE) linear algorithm(ZF_BLE,MMSE_BLE,DMF) Decision Feed-back algorithm(DF)
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The introduction of JD algorithm
Nonlinear algorithm(MLSE,MLSSE)- the maximum random algorithm, is the most optimization multi-user algorithm. But the calculation complexity increased by the exponent according to user number. Therefore,it is hard to implement in the real system. Linear algorithm and decision feed-back algorithm are the second optimization multi-user detection algorithm. It has a lower complexity than maximum random algorithm, at the same time it can provide better performance than the tradition receiver.
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DF Decision Feed-back algorithm is a extension of linear algorithm,include WMF-BDE,ZF-BDFE,MMSE-BDFE and so on.The basic idea of this algorithm is implemented by the flowing steps: Firstly,obtain the continuous estimation data of user data by a linear equalizer. Secondly, feedback the quantity and decision value of estimation data to the continuous estimation according to some feedback rules and form a close ring. In general, then performance of decision feed-back algorithm at the cost of complex calculation is better than this of linear algorithm.
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JD Algorithm The function of JD subsystem in UE is used to detect the data in each RX timeslot, during this process the main technology applied is ZF_BLE(Zero Forcing Block Linear Equation ). We can estimate the user sent data d according to the received total signal e and system matrix A.Here A is obtained by spreading code and channel pulse response of all user.
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JD Algorithm We know that it is easier to obtain the inverse matrix of triangle than A*TA matrix. In our system, because A*TA is a Hermitian matrix,it can be decomposed to low triangle matrix and according inverse matrix by the Cholesky method. So the formula of ZF-BLE can be described as following:
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JD REALIZATION (L-1)*T × L-1 × A*T × e d <2>
step <2> and <3> designed in FPGA,the others designed in DSP. (L-1)*T × L-1 × A*T × e Ae B <1> d <2> <3> Step <1> is match filter, Step <2> and step <3> are named matrix multiplication
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JD Procedures JD_CHE: channel estimation JD_PP: post processing
JD_BGE: generate A_block matrix JD_MIC: midamble interference cancellation JD_R: A_block multiply it’s conjugate JD_CYD: Cholesky decomposition JD_INV_L:inverse of matrix L JD_MF: matched filter JD_EQ: matrix multiplication JD_DEM: Demodulation
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Data Flow in JD (Joint Detection)
M1 Inner RAM high layer to Temp_B Midamble Calculation interference Matched Filter concellation I FPGA post data split Channel proce R(A *T *A) AGC (e1,e2, B generator Q IQ estimation - generation midamble) to Cholesky data ssing Decomposition M1 ICS from Matched Filter CC equat data Demodulation FC Cholesky ion dispatch inverse Decomposition ... signal to noise from R(A*T*A) M1 ratio generation
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JD_CHE FUNCTION:calculate the channel impulse response, and send the output to subsystem M1 and sub-function JD_PP. BURST structure: Here Midamble is designed for channel estimation, without spreading and scrambling.
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JD_CHE In the figure, it shows there are 8 active channel estimation window.
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JD_PP FUNCTION:used to improve the performance of joint detection and eliminate the effect of active users, to provide some parameters to FPGA or Measurement at the same time. The following steps implement JD_PP: Obtain the threshold value Here T is threshold, P=128, D=0.8854 Obtain the channel_ pulse: At the same time, obtain some parameter it is necessary to calculate the actual code channels that are activated, that means, if the values of the taps in a whole estimation window are set to 0, this code channel can be thought as inactivated. In this way we get the total number of code channels num_of_vc.
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JD_MIC(1) FUNCTION:eliminate the effects to data of E1_IQ,E2_IQ because of midamble, the detailed introduction is as flowing figure. M_data Midamble * Chanenl_pulse =
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JD_BGE FUNCTION:generate A_Block to system matrix
walsh_scramble_code is related with virtual code and scramble code: Walsh_scramble_code(1:16)=spreading_code(1:16)*scramble_code(1:16) h, the size is(W,1) C_matrix is made of the 16 bit walsh_scramble_code, the size is (Q+W-1,W) … walsh_scramble_code size:(Q+W-1,1)
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JD_R(1) FUNCTION:calculate , A is system matrix
The result has the toeplitz structure in this format: R0 R1 JD_R consists of two different blocks R0、R1,and the lower triangle part is conjugate symmetric to the upper, so only these two have to be calculated.
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JD_CYD Decompose the matrix R to two matrixes through the Cholesky decomposition method. The equation is: where L is a lower triangular matrix.
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JD_INV_L FUNCTION:calculate the inverse matrix of JD_L
JD_INV_L, inverse matrix of L is lower triangular matrix also.
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JD_MF FUNCTION:match filter,is and * … NK
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JD_EQ FUNCTION:CALCULATE * This is completed in FPGA
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JD_DEM In order to get the symbols of local user, who may occupy some channels, it is necessary to abstract his data from this burst. Message about the local user comes from high layer, such as frequency, frame number, code channel number, etc. The output of this step is used by ICS.
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JD DATA FLOW I/Q FPGA RX5510 A/D JD L-1 (L-1)*T Ae X TX5510 VIT
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TD-SCDMA新技术 智能天线和联合检测的结合
智能天线的主要作用: 降低多址干扰,提高CDMA系统容量 增加接收灵敏度和发射EIRP 智能天线所不能克服的问题 时延超过码片宽度的多径干扰 多普勒效益(高速移动) 因而,在移动通信系统中,智能天线必须和其它信号处理技术同时使用 联合检测:利用训练序列作信道估值,同时处理多码道的干扰抵消。但存在多码道时处理复杂和无法完全解决多址干扰问题 结合使用SA和JD,可以获得理想的效果
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SA+JD的联合接收机 下变频 A/D 变换 自适应波束成型与 适应多用户检测 1 适应多用户检测 k 合并 器1 器 k User1
User k 信号输入
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TD-SCDMA新技术 同 步 CDMA 定义 优点 t 上行链路各终端信号在基站解调器完全同步 基站解调器 码道1 码道2
码道N 定义 上行链路各终端信号在基站解调器完全同步 优点 CDMA码道正交, 降低码道间干扰, 提高CDMA容量
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TD-SCDMA新技术 上 行 同 步 同步的建立 同步的保持 出现失步的可能性 上行业务时隙 在随机接入时建立
依靠BTS接收到的SYNC1 在下一个下行帧SS位置进行闭环控制 同步的保持 在每一上行帧检测Midamble 出现失步的可能性 失步的可能性极低(在超过7s或1400帧中均无法同步时才可能发生) 上行业务时隙 SS Midamble 随机接入SYNC1 ss
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TD-SCDMA新技术 软 件 无 线 电 软件无线电概念 软件无线电新技术 软件无线电在3G中的应用 将通信设备的功能尽量用软件来定义
虚拟软件无线电技术(把软件放在通用、高速、 宽带网络平台上进行下载) 软件无线电在3G中的应用 在3G网络方面的应用 在3G终端方面的应用
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用软件处理基带信号 硬件平台 高速(A/D)变换数字信号处理(DSP)
TD-SCDMA新技术 软 件 无 线 电 用软件处理基带信号 硬件平台 高速(A/D)变换数字信号处理(DSP) RF 收 发 信 机 A/D D/A 基带 处理器 MCU 话音编 译码器 人机界面 DSP
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接力切换技术 接力切换(Baton Handover)是TD-SCDMA移动通信系统的核心技术之一,其设计思想是利用智能天线和上行同步等技术,在对UE的距离和方位进行定位的基础上,根据UE方位和距离信息来判断目前UE是否移动到了可进行切换的相邻基站的临近区域,如果UE进入切换区,则RNC通知另一基站做好切换的准备,从而达到快速、可靠和高效切换的目的。这个过程就象是田径比赛中的接力赛跑传递接力棒一样,因而我们形象地称之为接力切换。接力切换通过与智能天线和上行同步等技术有机结合,巧妙地将软切换的高成功率和硬切换的高信道利用率综合到接力切换中,是一种具有较好系统性能优化的切换方法。
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TD-SCDMA新技术 接 力 切 换 UE和BS0通信 RNC通知UE邻近基站信息 UE对相关基站进行测量 RNC根据测量结果发起相关指示
基站类型、工作载频、定时偏差、等等 UE对相关基站进行测量 RNC根据测量结果发起相关指示 UE切换成功后,原来的链路拆除。 BS2 BS1 BS0
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接力切换的技术基础 实现接力切换的必要条件是:网络要准确获得UE的位置信息,包括UE的波到达方向DOA和UE与基站之间的距离。在TD-SCDMA 系统中,由于采用了智能天线和上行同步技术,因此,系统可以较为容易获得UE的位置信息。 (1)在TD-SCDMA系统中,利用智能天线和基带数字信号处理技术,可以使天线阵根据每个UE的DOA为其进行自适应的波束赋形,对每个UE来讲,好象始终都有一个高增益的天线在自动地跟踪它。从而获得UE的方向信息。
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接力切换的技术基础 (2)在TD-SCDMA系统中,有一个专门用于上行同步的时隙UPPTS,利用上行同步技术,系统可以获得UE信号传输的时间偏移,进而可以计算得到UE与基站之间的距离。 (3)在(1)和(2)之后,系统就可准确获得了UE 的位置信息。 因此,上行同步、智能天线和数字信号处理等先进的通信电子技术,是TD-SCDMA移动通信系统实现接力切换的关键技术基础。
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接力切换的测量过程 (1)和FDD相比UE测量的范围较小,测量时间较充裕。利用帧结构的特点,可在空闲的slot内进行测量。
(2)当当前服务小区的导频信号强度在一段时间T1内持续低于某一个门限值T_DROP时,UE向RNC发送由接收信号强度下降事件触发的测量报告,从而可启动系统的接力切换测量过程。
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接力切换的判决过程 (1)RNC可以根据这些测量信息分析判断UE可能进入哪些相邻小区,即确定哪些相邻小区最有可能成为UE切换的目标小区,并把这些小区作为切换候选小区。 (2)在确定了候选小区后,RNC通知UE对它们进行监测和测量,UE测量完后,把测量结果报告给RNC,RNC根据确定的切换算法(包括判断对方资源是否满足的CAC算法)判断是否进行切换,如果判决结果表示目前UE应该进行切换,就向UE发送切换指令,开始实行切换过程。
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接力切换的执行过程 (1)当前服务小区可以将UE的位置信息及其它相关信息传送到RNC,RNC再将这些信息传送给目标小区,目标小区可以根据得到的信息确定如何对UE进行精确的定位和波束赋形,UE在与当前服务小区保持业务信道连接的同时,网络通过当前服务小区的广播信道或前向接入信道通知UE目标小区的相关系统信息,这样UE在接入目标小区时,能够非常快速地完成上行同步的过程。 (2)当UE的切换准备就绪的时候,由RNC规定精确的切换时间T2,并通过当前服务小区向UE发送切换命令,UE在收到切换命令之后的T2时间内,准确开始执行切换过程,即释放与原小区的链路连接,执行目标小区的上行同步过程,接入目标小区。
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接力切换的执行过程 (3)UE发送无线资源重配置完成的消息给网络侧。网络侧则释放原有链路。此时,MAC层传输块即可通过已保持同步的UE与目标小区的业务信道进行信息传输。
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接力切换信令流程
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TD-SCDMA新技术 网 络 同 步 TDD系统各基站之间必须实现同步 同步的目的:相邻基站的收发时隙不能交叉,否则,将出现严重干扰
同步精度要求:5微秒 同步方法: GPS:简单 主从同步,对RNC同步:方便,但对不同RNC管理的基站难以同步 主从同步,对邻近参考基站同步:只需要知道基站之间的距离。但必须随时获得同步 主要使用GPS同步方式 BS0 BS1 BS2 BTS Tx Rx G
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第三部分 TDD RRM vs.FDD RRM RRM概念作用目的手段准则 两种系统的物理资源 两种系统完成RRM的一些过程
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RRM的基本概念 概念:对网络的无线资源进行管理。
作用:根据需要对对网络的无线资源实 时进 行配置和重配置,包括一系列控制过程。最合理利用有限资源+最佳保证通信质量。在系统容量、服务质量和小区覆盖之间进行平衡。 手段:通过一些过程控制处理 准则:功率(接收功率、干扰功率)准则,质量(QoS、SIR、BER等)准则,容量准则(吞吐量、覆盖)
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目前两种系统可用的物理资源 TDD-SCDMA 频率 功率 码道 时隙 空间域 FDD-WCDMA 频率 功率 码道
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两种系统完成RRM的一些过程 TDD-SCDMA 功率控制过程 负荷控制过程 接纳控制过程 切换控制过程 AMR模式控制 包调度控制过程
无线承载控制过程 无线链路检测过程 拥塞控制过程 动态的信道分配过程 FDD-WCDMA 功率控制过程 负荷控制过程 接纳控制过程 切换控制过程 AMR模式控制 包调度控制过程 无线承载控制过程 无线链路检测过程 拥塞控制过程 码分配过程
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RRM各功能实体之间的关系 过程之间:交互影响关系、相互制约关系、优先级关系、输入输出参数关系。
过程与准则:任何算法都是一个过程,而准则则是过程中判断的依据。 最优算法与工程算法:工程算法是算法性能和实现复杂度的折衷。算法性能的发挥是受硬件环境影响的。 个别算法的最优不等于整体的最优,工程上追求的是整体性能的最优化。
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两种系统RRM的比较 资源管理对象:TDD比FDD内容多 资源管理难度:TDD比FDD更复杂 资源管理过程的复杂度:各有不同
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功率控制(TPC)的比较 和WCDMA系统相比,TD-SCDMA系统中的功率控制有下列特点:
(1)开环功率控制实现简单,精度高,效果好,由于上下型传播环境的对称性。 (2)内环功控要求的速度底,要求的精度也低,控制频率0-200Hz;而FDD要求为1500H,实现也复杂。 (3)对外环功率控制要求的精度的也低。 (4)FDD系统压缩模式的功率控制在实现上相当复杂,而TDD不存在这种情况。
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切换控制(HC)的比较 FDD系统中包括SHO和SSHO。SHO的实现要在RNC中要进行宏分集;SSHO在Node B中要进行微分集;占用的下行容量较多,实现的复杂度较高。如果切换率超过30%,则没有任何增益而言。 TDD系统中的BHO,对测量的速度和精度,对SA定位的精度要求都比较高。其实现的复杂度也较高。但不占用下行链路的容量。
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负载控制(LC)的比较 FDD系统中的LC是基于上行接收功率和下行发射功率进行控制的,以小区或扇区为单位。
TDD系统是时分的,负载的概念是以时隙(slot)为单位,实现起来比较复杂。因为每个小区有多个slot。在CM中要开辟较多的存储单元,而数据库的设计和操作也相对复杂。
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呼叫接纳控制(CAC)的比较 FDD系统中CAC的判别只考虑两维资源,即功率资源和码资源。
TDD系统中CAC的判别只考虑四维资源,即功率资源、码资源、时隙资源、波束资源。 TDD系统中CAC的算法要比FDD系统中CAC算法复杂。
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拥塞控制(CC)的比较 在FDD系统发生系统拥塞的情况下,通常 可采取的手段包括,降低内换功率控制中的目标SIR;降低分组调度的速率和功率;进行向其它小区的强迫切换。 在TDD系统发生系统拥塞的情况下,采取的手段除包括FDD系统所采取的全部手段外,还包括时隙调整、波束调整。TDD系统对拥塞控制的处理要比FDD灵活。
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包调度(PS)的比较 在调度方式FDD系统包括基于码分的调度、基于时分的调度、混合调度。
TDD系统中的PS除包含基于码分的调度、基于时分的调度、还包含基于波束的调度和基于四维资源的混合调度。
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TD-SCDMA系统中DCA算法 DCA(Dynamic Channel Allocation)分为慢速DCA和快速DCA。有如下优点:
(1)能够限制干扰、最小化信道重用距离,从而高效率地利用有限的无线资源,提高系统容量利用率。 (2)适应3G业务的需要,尤其是高速率的、上下行不对称的网络业务和多媒体业务。 (3)DCA具有频带利用率高、无需信道预规划、可以自动适应网络中负载和干扰的变化等优点。其缺点在于,DCA算法相对于FCA(固定信道分配)来说较为复杂,系统开销比较大。
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慢速DCA 的特点 慢速DCA的主要任务是进行各个小区间的上下行slot分配。
根据网络端和用户端的干扰测量结果,为信道进行动态的优先级排序。 相邻小区间由于上下行时隙划分不一致所带来的交叉时隙干扰严重问题是慢速DCA技术要解决的“瓶颈”问题。
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快速DCA 的特点 快速DCA包括信道分配和信道调整两个过程。
(1)信道分配指的是根据其需要资源单元(Resource Units,RUs)的多少为承载业务分配一条或多条物理信道;一般要根据慢速DCA得到的该小区信道优先级列表,在优先级最高的时隙中分配RU资源。(用在建立链路时.) (2)信道调整(也就是信道重分配)可以通过RNC对小区负荷情况、终端移动情况和信道质量的监测结果,动态地对资源单元(主要是时隙和码道)进行调配和切换。(应用在负荷控制和拥塞控制过程中。)
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快速DCA遵循的一些原则 用于信道分配的基本RU单元是一个码字/时隙/频率/波束的组合。 信道分配对实时业务和非实时业务是不同的。
实时业务在整个通信过程中保持其信道占用,但是为其分配的资源是可以变化的(比如对于可变速率业务)。 非实时业务的信道分配遵循“Best effort策略”,只在发送专用数据包时分配信道,在没有可用资源时挂起请求。
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快速DCA遵循的一些原则 多速率业务通过对RU的集中分配获得;这可以在码域实现(在一个时隙中集中多个码字,即Multicode),也可以在时域中实现(在一个帧中集中多个时隙,即Multislot),还可以进行二者的随意组合。 由于在上下行时隙中,每个时隙最大可用码字的数目依赖于几个物理条件,比如信道特性、环境、是否使用其它进一步提高容量的技术(比如智能天线)等等。终端的多码控制能力也是一个需要考虑的问题,实际开发中往往受到终端实现能力的限制。
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第四部分:新技术与RRM 智能天线的影响 联合检测的影响 同步的影响
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新技术对RRM算法总的影响 使数学建模变得复杂 SA+JD+SS 使链路仿真和系统仿真变得复杂
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智能天线对RRM的影响 对物理资源的影响: 对过程处理的影响:
扩大了物理资源的内涵,增加了物理资源的数量,增加了对物理资源利用的灵活度和管理的复杂度。 对过程处理的影响: PC:对不同信道的功率分配与控制,功控的处理流程发生变化。特别时SA和JD对功率控制的影响更大,现在是研究的热点。 AC:接纳控制回旋余地大,信道分配流程有“空域信道组”概念。 LC:负荷控制维数增加,出现了空域负荷控制。
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SA对过程处理的影响 HC:接力切换的条件和准则问题,波束间的更软切换问题,对移动用户的切换管理难度很大。
PS:使PS算法变得十分灵活,在传统的调度方法基础上又出现了基于波束的调度。
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智能天线对TPC影响 全向码道和赋形码道 使用智能天线技术带来的特殊问题 必须至少具有两种赋形波束
BCCH/PCH UpPTS DwPTS G Tdn Tdn-1 Td0 Tu0 Tu1 Tum 使用智能天线技术带来的特殊问题 必须至少具有两种赋形波束 得到小区覆盖的全向波束 针对用户终端的赋形波束 BCCH/PCH/DwPTS必须使用全向波束,故在帧结构中使用专门时隙 DTX必须获得用户所在位置,否则,必须使用全向波束
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示 意 图
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联合检测对RRM的影响 联合检测本身没有直接产生或映射出新的物理资源,但是由于它能有效地降低干扰,所以它对RRM也会产生一定的影响,最后都集中体现在基于各种准则的门限选择。 PC:由于两者都可以克服远近效应,显然联合监测可以降低功控要求,但两者关系叫复杂,有待与进一步研究。 LC、AC、HC:基本上体现在准则的选择、算法的简化和门限的修正。
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同步对RRM的影响 PC:同步能减低码道间的相互干扰,因而可利用的功率资源更多,功控简单。
AC:由于码字同步,有可能使用更多的码道来提升接纳能力。 LC:负荷拥塞的门限可以降低,增加了系统容量。 HC:缩短切换时间,减少资源浪费,提高切换可靠率。
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