分布式移動通信中的越區(qū)切換模型

分布式移動通信中的越區(qū)切換模型

分布于多個廣泛社區(qū)（gn-ml）的多線無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。幾個遙遠的天線單元（rau：rau：remoteanovan配置）通過光纖和電纜連接到相同的基站（bs：bases），形成一個gn-晚熟。rau可以根據(jù)環(huán)境的需要靈活配置。每個rau的無線信號覆蓋率稱為高頻社區(qū)（rol），通常覆蓋數(shù)十至幾百米的區(qū)域。這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以提高系統(tǒng)的無線信號覆蓋能力和系統(tǒng)容量，并可以獲得高系統(tǒng)效率?？紤]到這些優(yōu)點，分布天線系統(tǒng)是未來移動通信網(wǎng)絡(luò)中的一種重要的多天線訪問方式，也是移動通信領(lǐng)域的研究熱點。分布式網(wǎng)絡(luò)中,下行信號由多個RAU同時廣播出去;上行方向,移動臺(MS)由多個RAU接收并在BS完成信號合并.因此就無線的信號傳輸模式而言,分布式天線系統(tǒng)可視為軟切換(softhandoff)方式的一種邏輯延拓結(jié)構(gòu).文獻對傳統(tǒng)的單天線蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,基于接收信號強度(RSS)的切換模型作了詳細的分析.文獻已證明軟切換能夠擴大無線小區(qū)的覆蓋范圍,提高上行鏈路的性能;然而對于下行鏈路,軟切換會引入更大的干擾以及占用更多的信道資源.為了克服分布無線系統(tǒng)中存在的類似缺點,文獻提出了一種分布式系統(tǒng)的收發(fā)控制策略,并通過仿真驗證了采用RAU選擇可以提高鏈路質(zhì)量,但是并沒有給出具體的理論分析模型.目前對分布式移動通信系統(tǒng)切換方面的研究還很少.文獻給出了一種基于廣義小區(qū)內(nèi)總平均接收功率的切換方案,該方案簡單易行,但由于沒有采用天線選擇,勢必不能獲得由天線選擇所取得的鏈路增益.本文首先給出一個基于軟切換中激活集(AS:activeset)思想的RAU選擇模型,并在其基礎(chǔ)上提出一種分布式移動通信系統(tǒng)中越區(qū)切換的分析模型,并作了詳細的分析,最后給出了數(shù)值與仿真分析.1基于rau的分布模型分布式無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示,MSC為移動交換中心.本文將以圖1所示的兩個GN-cell的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)來分析,假設(shè)每個GN-cell中有N個RAU,記GN-cell1中的第i個為RAUi,i=1,2,…,N.為了分析方便,文中采用離散時間模型,抽樣時間間隔為ts,抽樣時刻統(tǒng)一使用k表示,MS以速度v勻速運動,所以vts對應為在MS運動路徑上的距離抽樣尺度.圖中di(k)表示k時刻MS與RAUi之間的距離.和經(jīng)典的切換模型相同,假設(shè)信道快衰落可以通過時間平均消除其影響,故RSS僅考慮路徑衰耗和陰影的作用,記k時刻MS接收到來自RAU(j)i的RSS為s(j)i(j)i(k),j=1,2.則s(j)i(k)=L(j)i(k)+u(j)i(k)=C1-10C2lg(d(j)i(k))+u(j)i(k)(dB)(1)s(j)i(k)=L(j)i(k)+u(j)i(k)=C1?10C2lg(d(j)i(k))+u(j)i(k)(dB)(1)式中,L(j)i(j)i(k)是導頻信號平均強度,C1是參考點在1m處的接收功率,C2是路徑衰減系數(shù),u(j)i(j)i(k)為陰影大小,其自相關(guān)函數(shù)為E[ui(k)ui(k+n)]=σ2exp(-|n|tsv/dcorr)(2)E[ui(k)ui(k+n)]=σ2exp(?|n|tsv/dcorr)(2)式中,dcorr為陰影自相關(guān)衰落距離,σ2是陰影方差,v是MS的移動速度.文獻提出了一種依賴于距離的陰影模型,該模型在切換算法中得到了廣泛應用.本文采用與文獻相同的一階自回歸模型產(chǎn)生ui(k)ui(k)=√1-α2zi(k)+αui(k-1)(3)ui(k)=1?α2?????√zi(k)+αui(k?1)(3)式中,α=exp(-tsv/dcorr)為產(chǎn)生陰影的自相關(guān)系數(shù),zi(k)為均值是0、方差是σ2的統(tǒng)計獨立的高斯隨機變量,從而ui(k)服從與zi(k)相同的分布.為了便于分析,假設(shè)不同RAU到MS的路徑上的陰影彼此相互不相關(guān).2模型分析本節(jié)首先介紹一種基于軟切換中激活集(AS)思想的RAU選擇模型,并在其基礎(chǔ)上對分布式移動通信系統(tǒng)中的越區(qū)切換作詳細分析.2.1rau、isasRAU選擇模型選用了3個參數(shù):加入閾值(addingthreshold)、退出滯后量(drophysteresis)和退出計時器(drop-timer)來確定RAU進出MS的AS,分別記作Tadd,hdrop和tdrop,記Tdrop=Tadd-hdrop.Tadd是決定激活集大小的主要因素,hdrop和tdrop是為了克服陰影的影響,保證AS的相對穩(wěn)定性,AS不能頻繁更新,因為這將占用更多的系統(tǒng)資源.這里以MS在GN-cell1中移動為例來介紹模型,記k時刻MS的AS為SAS(k),若RAU(1)i∈/SAS(k-1),且s(1)i(k)>Tadd,則RAU(1)i∈SAS(k);若RAU(1)i∈SAS(k-1),而s(1)i(k)<Tdrop,則啟動退出計時器,但是RAU(1)i仍然保持在AS中,當s(1)i(k+tdrop)<Tdrop時RAU(1)i才退出AS,如果s(1)i(k+m)>Tadd,m<tdrop時,則RAU(1)i仍然保留在AS中,同時計數(shù)器復位.對于一個特定MS的AS而言,在k時刻,RAU(1)i∈SAS(k)或者RAU(1)i∈/SAS(k).又因為RAU之間彼此獨立,故僅需分析其中一個RAU即可,考慮到退出計數(shù)器的作用,設(shè)tdrop=Mts,RAU(1)i的狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程可以由Markov鏈建模,如圖2所示.圖2中各狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率定義如式(4)中所示,并可以通過數(shù)值積分對其求解p(1)i-,1(k)=Ρ{s(1)i(k)<Τdrop/s(1)i(k-1)>Τadd}p(1)i-,2(k)=Ρ{s(1)i(k)<Τdrop/s(1)i(k-1)<Τdrop}p(1)i+,1(k)=Ρ{s(1)i(k)>Τadd/s(1)i(k-1)<Τdrop}p(1)i+,2(k)=Ρ{s(1)i(k)>Τdrop/s(1)i(k-1)<Τdrop}(4)由式(4)給出的轉(zhuǎn)移概率的定義,結(jié)合圖2,可以確定SAS(k)=Μ-1∪m=0Am(5)記Pi,A(k)=(pi,A0(k),pi,A1(k),…,pi,AM(k))為MS在圖2中各狀態(tài)的概率,給定初始值Pi,A(0),通過迭代即可得到Pi,A(k),從而可得到RAU(1)i時刻k在MS激活集中的概率,記作p(1)i(k)p(1)i(k)=Ρ{RAU(1)i∈SAS(k)}=Μ-1∑m=0pi,AΜ(k)=p(1)i(k-1)+pi,AΜ(k-1)?p(1)i+,1(k)-pi,AΜ-1(k-1)p(1)i-,2(k)(6)所以MS在GN-cell1中移動,k時刻其激活集的平均大小為Ν∑i=1p(1)i(k).2.2越區(qū)切換閾值在CDMA分布式移動通信系統(tǒng)中,MS使用RAKE接收機(假設(shè)有足夠多的分支)接收下行鏈路來自AS的各RAU的信號;同理,上行鏈路信號由AS中的RAU接收,并在BTS中進行最優(yōu)合并.從而AS越大,系統(tǒng)的分集效果越明顯,越有利于提高通信質(zhì)量;但同時下行信道占用量增大會降低系統(tǒng)容量(用戶數(shù)).AS的更新由BS控制,而越區(qū)切換需要通過MSC實現(xiàn)BS之間的網(wǎng)絡(luò)控制以及數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā),所以后者會耗用更多的網(wǎng)絡(luò)資源.為了減少切換時對系統(tǒng)資源的占用,在本文提出的越區(qū)切換模型中,不作BS間的宏分集,MS在GN-cell邊緣處的通信質(zhì)量由AS提供的分集功能保證.在如圖1所示的系統(tǒng)中,假設(shè)MS由GN-cell1向GN-cell2運動,即GN-cell1是MS的當前服務小區(qū),定義越區(qū)切換為:有一個位于GN-cell2的RAU進入了MS的AS時,觸發(fā)切換機制,首先在GN-cell2中為MS建立新的AS,然后釋放位于GN-cell1的RAU與MS之間的鏈接.一方面,在當前GN-cell能夠保證通信質(zhì)量要求時,應避免越區(qū)切換,此時要求越區(qū)切換閾值應大于Tadd,以阻止其他小區(qū)的RAU進入激活集;另一方面,當前鏈路質(zhì)量下降時,越區(qū)切換操作應立即執(zhí)行.因此,模型中越區(qū)切換閾值由AS的平均接收功率(Tavg)適時控制,k時刻AS的平均接收功率如式(7)所示.當MS遠離小區(qū)邊界時,Tavg較大,這樣可以避免不必要的切換;當MS接近小區(qū)邊界時,Tavg較小,從而保證切換的即時執(zhí)行.Τavg(k)=10lg(∑i(p(j)i(k)?L(j)i(k))∑ip(j)i(k))i∈{i/RAU(j)i∈SAS(k)}(7)式中,j為MS的當前服務小區(qū)的編號,?L(j)i(k)=10L(j)i(k)/10;且∑ip(j)i(k)≠0,此時,SAS(k)=>,即AS為空,出現(xiàn)了通信中斷,為了避免其影響,定義越區(qū)切換閾值Tho(k)如式(8)所示Τho(k)={max(Τadd,Τavg(k))SAS(k)≠>ΤaddSAS(k)=>(8)除Tho之外,切換模型中的另外一個參數(shù)是切換滯后量(hysteresis),本文將其記作hadd,該參數(shù)可以避免切換時的“乒乓效應”,但會引入切換延時.在該模型中,當式(9)成立時,MS由GN-cell1切換到GN-cell2,當式(10)成立時,MS由GN-cell2切換回GN-cell1max{s(2)i(k)；i=1,2,?,Ν}>Τho(k)+hadd(9)max{s(1)i(k)；i=1,2,?,Ν}>Τho(k)+hadd(10)根據(jù)上面的描述,在時刻k,只有一個GN-cell是MS服務小區(qū),所以越區(qū)切換可以通過圖3所示的兩狀態(tài)Markov過程描述.圖中狀態(tài)“1”和“2”分別表示MS的當前服務小區(qū)是GN-cell1或者GN-cell2;p2/1(k)和p1/2(k)分別表示MS由GN-cell1切換到GN-cell2和由GN-cell2切換到GN-cell1的概率.記V(j)(k)=max{s(j)i(k);i=1,2,…,NRAU};j=1,2,記Th(k)=Tho(k)+hadd,且s(j)i(k)彼此統(tǒng)計獨立,則p2/1(k)=Ρ{V(2)(k)>Τh(k)/V(2)(k-1)<Τh(k-1)}=1-F(2)V(k)V(k-1)(Τh(k-1)?Τh(k))/F(2)V(k-1)(Τh(k-1))(11)p1/2(k)=Ρ{V(1)(k)>Τh(k)/V(1)(k-1)<Τh(k-1)}=1-F(1)V(k)V(k-1)(Τh(k-1)?Τh(k))/F(1)V(k-1)(Τh(k-1))(12)式(11)和(12)中,F(j)V(k)(v)和F(j)V(k)V(k-1)(v1,v2)分別是V(j)(k)的一維和二維概率分布函數(shù)(CDF).式中,fu(k)(x)和fu(k)u(k-1)(x1,x2)分別是u(k)的一維和二維概率密度函數(shù)(PDF).將MS在k時刻由GN-cell1或GN-cell2服務的概率分別記作p(1)in(k)和p(2)in(k),則p(1)in(k)=p(1)in(k-1)(1-p2/1(k))+(1-p(1)in(k-1))p1/2(k)(15)p(2)in(k)=p(2)in(k-1)(1-p1/2(k))+(1-p(2)in(k-1))p2/1(k)(16)且p(1)in(k)+p(2)in(k)=1.進而可以得到k時刻有一次越區(qū)切換發(fā)生的概率為pho(k)=p(1)in(k-1)p2/1(k)+(1-p(1)in(k-1))p1/2(k)(17)所以整個路程上發(fā)生越區(qū)切換的平均次數(shù)為Νh(huán)o=Κ∑k=1pho(k)(18)式中,K是總的抽樣次數(shù).已假設(shè)MS由GN-cell1向GN-cell2運動,即p(1)in(0)=1,p(2)in(0)=0,所以式(15)～(18)可以通過迭代求解得出.此外亦可得到k時刻AS的平均大小Νact(k)=2∑j=1(p(j)in(k)Ν∑i=1p(j)i(k))(19)3越區(qū)切換概率圖4給出了一個分析場景,每個GN-cell由4個均勻分布的RAU構(gòu)成,MS以速度v=10m/s由A點勻速運動到B點.本節(jié)將以其為例作理論計算與仿真分析,并對二者的結(jié)果作比較,所得結(jié)論同樣適用于其他結(jié)構(gòu)的GN-cell.為了得到準確的仿真統(tǒng)計結(jié)果,在MS的運動路徑上作10000次仿真后完成數(shù)據(jù)統(tǒng)計.各參數(shù)取值如下:ts=0.1s,tdrop=2ts,此時對應的路徑抽樣距離為ds=vts=1m;C1=0dB,C2=3,σ=6dB,dcorr=20m,hdrop=1dB.圖5給出了Tadd=-85dB,hadd=2dB時的曲線比較,其中圖5(a)給出了MS由A運動到B整個過程中GN-cell1在其服務小區(qū)的概率,兩小區(qū)邊交界處該概率大約為0.5,正是預期的結(jié)果;圖5(b)為不同位置有一次越區(qū)切換發(fā)生的概率;圖5(c)反映了MS在不同位置處激活集的平均大小,可以看出在越區(qū)切換時,激活集變化平滑,從而提供了穩(wěn)定的分集效果.圖中實線為理論分析結(jié)果,經(jīng)數(shù)值積分得到,虛線為仿真結(jié)果,可見二者吻合良好,故后續(xù)圖中為方便起見,針對不同的模型參數(shù)僅給出理論分析曲線作比較.圖6給出了hadd取值變化時對切換性能的影響.在切換模型中,hadd被稱為切換滯后量是因為它將引起切換延時.切換延時通常通過切換交叉點(COP:crossoverpoint)衡量,COP定義為MS由GN-cell1和GN-cell2服務的概率相等時MS所在的位置,本例中COP的理想位置應該在圖中橫軸上1000m處.圖6中(a)和(b)分別給出了不同hadd下對應的p(1)in(k)和pho(k)曲線,由圖6(b)可看出增大hadd可以明顯降低切換概率,從而減少切換次數(shù)Nho,但此時切換延時也將增大即COP位置遠離1000m處.由于圖6(a)中不能夠很清楚地看出C