李 錚，歐陽衛(wèi)華，蔣文豪

(1.重慶郵電大學 移動通信工程研究中心，重慶 400065；2.重慶航天職業(yè)技術學院 計算機工程系，重慶 400021)

0 引 言

移動通信系統(tǒng)中，進行小區(qū)選擇、小區(qū)重選、小區(qū)切換等無線資源管理時，均首先需要對小區(qū)的接收信號強度進行準確測量。盡管在不同的通信系統(tǒng)中，測量的對象和名稱有所不同，但對于同/鄰小區(qū)接收信號功率的準確測量是至關重要的前提性技術。在無線環(huán)境下，接收信號功率往往受到噪聲、頻偏和干擾，從而使待測小區(qū)的接收信號功率與實際值存在較大偏差。在長期演進(long term evolution，LTE)系統(tǒng)中，小區(qū)測量對象為參考信號接收功率，表示了小區(qū)的無線接收信號強度，是在某個符號內承載參考信號(reference signal，RS)的所有資源元素(resource element，RE)上接收到的信號功率的平均值。文獻[1]給出了LTE系統(tǒng)中下行信號質量RSRP測量的均值模型和差值相關模型，但該文獻沒有考慮時間偏差和頻偏的影響，從而限制了算法的測量精度。

本文基于LTE的物理層系統(tǒng)結構及測量控制標準，提出了一種改良的小區(qū)接收信號功率測量算法。該算法充分考慮了時域和頻域的參考信號接收功率信號特征，在一定時間偏差和頻偏的范圍內，顯著提高了同/鄰小區(qū)接收信號功率的測量精度。

1 小區(qū)接收信號功率測量基礎

1.1 LTE系統(tǒng)物理層結構

LTE是第三代合作伙伴計劃(3rd generation partnership project，3GPP)組織制定的通用移動通信系統(tǒng)(universal mobile telecommunications system，UMTS)技術標準的長期演進。它引入了正交頻分復用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)和多輸入多輸出(multi-input & multi-output，MIMO)等關鍵技術，這顯著增加了頻譜效率和數(shù)據(jù)傳輸速率(峰值下載速度可高達299.6 Mbit/s，峰值上傳速度可高達75.4 Mbit/s)[2]。

LTE的無線接口，即用戶終端(user equipment，UE)和網(wǎng)絡之間的接口，包括L1，L2和L3，如圖1所示。

圖1顯示的是與物理層相關的演進的通用陸地無線接入(evolved universal terrestrial radio access，E-UTRA)無線接口協(xié)議體系結構。圖1中不同層/子層之間的圈表示服務接入點，物理層向介質訪問控制(media access control，MAC)層提供傳輸通道，MAC層向無線鏈路控制(radio link control，RLC)子層提供不同的邏輯信道，通道特性根據(jù)無線接口上的傳輸信息類型來定義[3]。

圖1 LTE無線接口協(xié)議體系結構Fig.1 LTE wireless interface protocol architecture

LTE系統(tǒng)中，最小的時域大小定義為，Ts=1/(15 000×2 048)s，各種域的時域大小均為Ts的倍數(shù)。

下行和上行都以無線幀結構傳輸，本文中所用到的FDD幀結構為類型1，它的每個無線幀長為Tf=307 200×Ts=10 ms，一個無線幀包括了20個時隙，時隙序號為時隙0到19，每個時隙的長度為Tslot=15 360×Ts=0.5 ms；無線幀由子幀組成，一個子幀包括有2個時隙，即子幀i包括時隙2i和2i+1[3]。

LTE系統(tǒng)的類型1幀結構，如圖2所示。

圖2 類型1幀結構Fig.2 Frame structure of type 1

LTE系統(tǒng)中，每一個無線幀的長度為10 ms，無線幀包括了若干子幀，其中常規(guī)子幀長度為1 ms，每個常規(guī)子幀有14個OFDM符號，數(shù)據(jù)調制到OFDM符號的頻域上，頻域間隔為15 kHz。在LTE系統(tǒng)的多種系統(tǒng)帶寬中，隨著帶寬的增加，可承載的數(shù)據(jù)也會更多。隨著采樣率的不同，一個符號包含的采樣點個數(shù)也不同。不失一般性，本文以20 MHz為例，則可調制1 200個數(shù)據(jù)，采樣率為30.72 MHz，那么一個符號包括了2 048個采樣點。用于終端信道估計和小區(qū)測量的小區(qū)參考信號(簡稱Cell RS)位于下行常規(guī)子幀的14個符號中的4個符號，間隔為90 kHz，在頻域中的位置及數(shù)值由小區(qū)ID號、子幀號、Cell RS所處14個符號中的位置確定，總共有200個數(shù)據(jù)[4-7]。

1.2 RSRP測量

在現(xiàn)有RSRP測量技術中，小區(qū)接收信號功率的測量算法主要有2種：①基于時域信道沖擊響應，通過選徑技術進行測量的算法[8]；②基于接收信號的頻域信號和待測小區(qū)訓練序列的頻域信號相除的結果進行求和的測量算法[9]。

上述算法雖然可以較好地避免干擾和噪聲對小區(qū)接收信號功率測量的影響。但是存在定時偏移和頻率偏移時，測量結果會受到影響，從而影響小區(qū)接收信號功率測量精度。

在LTE系統(tǒng)中，終端和基站本身的器件存在時鐘和頻率上的偏差，終端和基站間的距離以及移動速度等因素，都會造成終端接收的各基站信號存在定時和頻率的偏差，從而造成終端對各小區(qū)接收信號功率測量誤差。

為了減小定時偏差和頻率偏差對測量精度的影響，通常情況下，需要分別在定時偏差和頻率偏差方面進行控制。在定時偏移控制方面，終端在開機時會對每個小區(qū)進行一個初始的同步估計，將定時偏差控制在一定范圍內；在頻率偏移控制方面，通過頻率粗同步、精同步等操作，可以將頻率偏差控制在一定范圍內。在小區(qū)初同步后，通常可以使得終端與各小區(qū)完成樣點采樣級同步，頻率偏差控制只受終端移動速度影響[10-11]。

如果終端要進一步完成每個小區(qū)的精確同步，特別是在測量周期有限、測量小區(qū)較多的情況下，射頻和基帶處理需要付出極大代價。此外，接收信號由于受噪聲和干擾的影響，定時偏差和頻率偏差難以估計準確。因此，在實際的移動通信系統(tǒng)中，不可能完全消除定時偏差和頻率偏差對小區(qū)接收信號功率測量的影響。

通常情況下，終端接收信號功率測量過程都是在采樣點同步的基礎上進行的，并且測量一般是在有同步偏差的情況下進行的[12]。綜上所述，目前小區(qū)接收信號功率測量算法存在的問題是，在定時偏差和頻率偏差影響下，難以獲得精確的測量結果[5]。

2 LTE接收信號功率測量算法

本文基于LTE的物理層系統(tǒng)結構及測量控制標準，提出了一種改良的小區(qū)接收信號功率測量算法，以降低同步偏差和頻率偏差對測量的影響，提高小區(qū)接收信號功率測量精度。

2.1 頻域接收信號功率測量

終端首先根據(jù)測量任務確定待測小區(qū)的頻點，從該頻點接收的Cell RS的OFDM符號的起點開始，總共接收2 048個采樣點數(shù)據(jù)。

終端根據(jù)待測小區(qū)的ID號、子幀號、Cell RS所處14個符號中的位置從接收數(shù)據(jù)中獲取Cell RS的接收訓練序列頻域數(shù)據(jù)。其中，rec_r_freq(n)，n=1,2,…,N；N為訓練序列的長度[13]。

用rec_r_freq(n)除以本地訓練序列頻域數(shù)據(jù)rec_b_freq(n)獲得頻域比值序列

(1)

對freq_radio(n)按不同的間隔k進行滑動自相關，其中，k=1,2,…,n-1，表示參與計算的樣點是否連續(xù)或間隔，獲得頻域滑動相關值序列

freq_xcoor(k)=

(2)

(2)式中，*號表示卷積。

計算freq_xcoor(k)的絕對值，獲得頻域功率序列

freq_xcoor_power(k)=|freq_xcoor(k)|

(3)

計算頻域平均測量功率

(4)

(4)式中，k=1,2,…,K；K∈(0,N)。

2.2 時域接收信號功率測量

終端對rec_r_freq(n)進行傅立葉逆變換，獲得接收訓練序列時域數(shù)據(jù)rec_r_time(n)。

用rec_r_time(n)除以本地訓練序列時域數(shù)據(jù)rec_b_time(n)獲得時域比值序列

(5)

對time_ratio(n)按不同的間隔k進行滑動自相關，其中，k=1,2,…,n-1，表示參與計算的樣點是否連續(xù)或間隔，獲得時域滑動相關值序列

time_xcoor(k)=

(6)

計算time_xcoor(k)的絕對值，獲得時域功率序列

time_xcoor_power(k)=|time_xcoor(k)|

(7)

計算時域平均測量功率

(8)

(8)式中，k=1,2,…,K；K∈(0,N)。

2.3 時域頻域協(xié)同接收信號測量

終端根據(jù)前述頻域平均測量功率和時域平均測量功率，將其中較大的一個功率值作為小區(qū)最終接收信號測量功率，表示為

(9)

所述接收信號功率測量算法無需精確的時間或頻率同步，極大地降低了算法對同/鄰小區(qū)無線環(huán)境同步需求。

與現(xiàn)有測量算法比，所述RSRP測量算法之所以能在定時偏差和頻偏場景性能都有所提高。原因為

r(t)=sqrt(P)·b(t)·ejwt+n(t)

(10)

(10)式中：r(t)表示接收信號；b(t)表示本地信號；P表示待測量功率；ejwt表示頻偏影響；n(t)表示噪聲。

結合(1)式或(5)式，得到

r(t)/b(t)=sqrt(P)·ejwt+n(t)/b(t)

(11)

照常規(guī)測量算法，求解功率為

(12)

(12)式中，n′(t)為可由序列長度增加而抵消的含噪聲的項。而ejwt為頻偏造成的影響，由于序列各索引值t不同，相應疊加無法抵消，使得計算功率值變低，從而影響真實結果。

按照本文的測量算法，求解功率為

(13)

(13)式中，n″(t)為可由序列長度增加而抵消的含噪聲的項。由ejwI頻偏造成的影響，是一固定I值，I是采樣點之間的固定頻率偏差，其固定值取決于滑動相關間隔k，不受序列索引值影響，因此，相應疊加也不會影響信號功率的測量。

3 仿真與結果分析

3.1 仿真設置

為了說明所述測量算法有效性，本文采用MATLAB仿真工具對其進行仿真，所涉及的關鍵指標參數(shù)如表1所示。表1中，3種測試環(huán)境僅定時程度和頻率偏差不同，其他參數(shù)都相同。

表1 仿真參數(shù)設置

針對3種不同定時偏差、頻率偏差的仿真測試環(huán)境，常規(guī)測量算法和本文所提測量算法在測量誤差方面進行了性能評估。并對比分析了不同系統(tǒng)帶寬下，常規(guī)算法和本文所提測量算法的算法復雜度。

3.2 仿真結果分析

上述3種測試環(huán)境下，對應的仿真結果分別如圖3—圖5所示。

圖3—圖5中，平均測量誤差為(4)式、(8)式和(9)式所述頻域或時域平均測量值與理論測量之間的差值，并取模和對數(shù)后的值。從圖3—圖5仿真結果可以看出，在上述3種仿真環(huán)境下，結合(10)式—(13)式的理論推導，本算法對平均測量誤差的性能提升了0.5 dB以上。在準確同步環(huán)境下，如圖3所示，本文時域和頻域算法對平均測量誤差的性能提升了0.5 dB以上；當定時偏差為20 ns且頻率偏差3 kHz的情況下，如圖4所示，本文時域和頻域算法對平均測量誤差的性能提升了1.0 dB以上；當定時偏差進一步擴大達到30 ns且頻率偏差3 kHz的情況下，如圖5所示，本文時域和頻域算法對平均測量誤差的性能在SNR大于-4 dB前提下提升了大約0.5 dB?？傊?，本文所述時域和頻域算法，在時間和頻率偏差一定范圍內，可以顯著提高RSRP的測量精度。

圖3 測試環(huán)境1仿真結果Fig.3 Results of simulation test environment 1

圖4 測試環(huán)境2仿真結果Fig.4 Results of simulation test environment 2

圖5 測試環(huán)境3仿真結果Fig.5 Results of simulation test environment 3

3.3 計算復雜度分析

本文對不同系統(tǒng)帶寬下常規(guī)時域算法、常規(guī)頻域算法和本文所提出的時域算法、頻域算法以及時域頻域協(xié)同算法所需的運算時鐘周期(cycle)進行了仿真對比。算法復雜度對比情況，如表2所示。

從上述對比結果來看，本文所提出的算法與常規(guī)算法的算法復雜度相比，約增加2%，因為在算法實現(xiàn)中使用了運算量較大的滑動相關運算。由于各測量算法都需要對時域數(shù)據(jù)進行OFDM解調，各算法的主要運算量都集中在運算量較大的快速傅立葉變換(fast Fourier transformation，F(xiàn)FT)計算過程中，因此，各測量算法的運算量總體上并沒有明顯的差異。在本文的時域頻域協(xié)同算法中，因為復用了OFDM解調過程，可以最大限度限制了時域頻域協(xié)同算法運算量與單獨的時域或頻域算法，在計算復雜度上的增幅。所述測量算法復雜度，后續(xù)可以考慮通過增大滑動相關值間隔k，適量減少滑動相關值的方法，在保證測量性能前提下，進一步減少滑動相關計算次數(shù)，最終降低算法復雜度。

綜合看，終端使用本文所提改良的接收信號功率測量算法，在LTE系統(tǒng)中實現(xiàn)小區(qū)接收信號功率較精確測量前提下，使總的算法復雜度控制在可接受范圍內。

4 結束語

小區(qū)接收信號功率的測量是一項至關重要的技術。本文對LTE系統(tǒng)小區(qū)RSRP測量算法進行了研究，通過對頻域和時域的2組序列分別進行滑動相關并求取對應的功率值，使用小區(qū)RSRP測量功率的算法消除定時偏差和頻率偏差在時域和頻域上的相位旋轉，從而降低了定時偏差和頻率偏差對小區(qū)接收信號功率測量的影響。通過搭建RSRP測量仿真鏈路，驗證了該改良算法能有效降低LTE系統(tǒng)中接收信號同步偏差和頻率偏差對測量精度的影響，對于類似場景下的小區(qū)功率測量具有積極的實際應用意義。