3GPP LTE小区间干扰协调方案研究

1 引 言

随着HSDPA和HSUPA等技术的发展，3GPP无线接人技术在今后几年内将会具有非常高的竞争力。但是为了保证3GPP在今后很长的一段时间内，比如今后10年以上具有竞争性，则必须考虑3GPP无线接入技术的长期演进(Long Term Evolution，LTE)。在3GPP TR25.814中指出，3GPP长期演进的主要内容包括缩短传输延迟，提高用户数据率，提高系统容量和覆盖，减少运营商的成本等。

对于运营商来说，无线接入技术和接入网络最重要的性能指标是频谱利用率和业务QoS保障。为了达到高的频谱效率，在部署网络时要尽可能使频率复用因子接近1。为了提供令人满意的服务，需要保证用户，特别是小区边缘用户的QoS。对于采用OFDM技术的LTE系统，由于其物理层技术自身没有小区间干扰抑制的机制，如果采用频率复用因子为1，会导致小区间的干扰水平增大，特别是位于小区边缘用户的性能会受到极大损失。为提高小区边缘的数据速率，提高系统的频谱利用率，必须有效减轻小区间干扰。

目前，3GPP内讨论的减轻小区间干扰的方式分为3类：小区间干扰协调/躲避;小区间干扰随机化;小区间干扰删除。除此之外，在基站使用波束成型天线是一个通用的减轻小区间干扰的方式。本文重点讨论小区间干扰协调/躲避方式。

2 干扰协调/躲避方案

总体来说，干扰协调/躲避是通过小区间的协调对一个小区的可用资源进行某种限制，以提高邻小区在这些资源上的SIR、小区边缘的数据速率和覆盖。资源包括时域和频域资源以及发射功率。在频域上限制资源的使用，使得频率复用系数大于1。

小区间的协调包括静态/准静态协调和动态协调。静态干扰协调方式指资源限制的协商和实施在部署网络时完成，在网络运营的时期可以调整，但调整的频率较慢，大于一个业务会话的持续时间。比较典型的静态干扰协调方式是华为、西门子等公司提出的软频率复用方案。在静态规划的基础上，根据网络负荷、UE测量情况等因素调整资源限制的模式，形成准静态干扰协调方式，如LGE，TI，Alcatel，Qualcomm等公司的提案。

动态干扰协调方式指资源限制的协商在网络运营时期动态调整，调整的时间尺度为几个到几十个TTI，远小于一个业务会话的持续时间。比较典型的动态干扰协调方式是Nortel、Lucent公司的方案，LGE、Alcatel、TI、Qualcomm等公司也都有相应的动态协调提案。

2.1 静态干扰协调

静态干扰协调方案使用软频率复用因子，即频率复用因子是可变的。小区中心的频率复用因子为1，小区边缘的频率复用因子为3。如图1所示。

小区中心所用的子频带用较小的发射功率，设为Pintra。小区边缘所用的子频带用较大的发射功率，设为Pedge。定义Power Radio=Pintra/Pedge。当Power Radio=0时，相当于频率复用因子为3的小区复用;当Power Radio=1时，相当于频率复用因子为1的小区复用;Power Radio的大小可以基于业务分布的变化进行动态调整，随着Power Radio的减少，CEU的数量增多，CCU的数量减少。

这种干扰协调方式还可以进一步演化为半静态的。首先为每个小区的所有扇区预留相同的子频带，然后根据业务分布，动态调整频率的分配，使边缘的子频带比例随业务分布的变化而变化。半静态干扰协调需要Node B与RNC之间的信令交互，交互步骤如下：

(1) 每个Node B通过信令告诉RNC其小区边缘的业务量。

(2) RNC根据各小区的业务量大小按比例分配相应的频带给各小区。

(3) 若结合时域调度使用，则RNC同时通知各小区预留时隙的分配。

若要采用时域调度，需要ETUR支持各Node B之间的同步机制。在此前提下，RNC将不同的时隙分配给各Node B，供其与小区边缘用户通信使用。

LGE提出的抑制干扰方案也属于准静态干扰协调。第一种方法是将总的可用带宽分为若干个块，相邻小区相同区域使用相同的频率块(同一小区不同区域使用不同的频率块)，从而减小Node B间发生同频干扰的概率，这种方案比较容易实现。在用户分布均匀时，可以很好地抑制干扰，提高系统性能。但当用户不均匀分布，存在一些频率块不够用，而另一些频率块没有被使用，严重导致系统性能恶化。LGE的第二种方法是基于优先级的资源分配。在相邻小区中，对于不同的频率块赋予不同的优先级，如图1软频率复用为了在3个相邻小区内抑制小区间干扰，整个带宽被分为3个频带块来抑制小区间干扰，如图2所示。

Qualcomm从图论中着色集合复用的角度来考虑干扰抑制问题，通过使用着色可以尽可能降低各个小区间的同频干扰，从而获得最大的容量和小区边缘速率的提升。对于每个UE，系统分配给他一个频率复用策略，且每种策略对应一个频率复用集合，频率复用集合是由对当前小区干扰最严重的若干小区组成的集合。为了实现通过动态调整频率复用来减小小区间干扰，可以使用不断改变UE的频率复用集合来表示。若发现来自某个小区某些频点的干扰很大则将其加入频率复用集合并相应调整所分配的频点。

2.2 动态干扰协调

动态干扰协调主要通过Node B的实时调度，在相邻小区间协涮无线资源的使用，以达到干扰抑制的作用。由于OFDM技术的使用，资源凋度可以分别在时域和频域两个维度上实现。

Nortel的方案通过时频分配来抑制小区间干扰，其基本的时频资源单位为{1符号×1子信道}。实现过程为首先将一个时隙中的所有符号进行分割，某些符号作为LICI(低干扰区域)，某些符号作为NICI(普通干扰区域)，根据小区编号为每小区选择资源分配模式，而用户根据其路径损耗的大小米划分到这两种区域，并继续进行该区域内的(符号×子信道)分配。该方案在小区的层面上将时隙划分以下两种十扰域：

(1) LICI(低干扰区域)：在时域中定义，频率复用因子<1，TTI中的第一个符号默认为LICI，以进行导频信令的传输;

(2) NTCI(一般干扰区域)：在时域中定义，频率复用因子=1。

LICI和NICI可以根据系统的需求灵活地进行调整，在时域中可以为动态映射，即可动态地进行LICI和NICI数目的调整，在期域中可以为在LICI干扰域使用不同的复用比例进行部分频率复用。用户被分配到LICI或是NICI干扰域，完全是根据两干扰域的可用资源数目、用户的路径损耗以及速率要求。若用户在两个干扰域中都有数据传输时，则用户在不同的干扰域中可有不同的资源分布，即可以采用不同的频率资源进行传输。

Lucent公司的干扰抑制方案采用了分布式的时域调度方法。在分布式干扰抑制中基站问在相同的资源调度准则下独立地进行子载波分配，基站间的信令交互少，同时达到一定的干扰抑制。在该方案中将小区中处于不同地理位置的用户划分到不同时隙进行调度，调度距离小区中心近的用户时可以占用大部分或全部子载波，调度距离小区中心远的用户时只占用部分子载波，各个相邻扇区的每个子帧都采用相同的用户划分规则，采用不同的子载波调度优先级规则，在相同的时隙内，相邻扇区同时服务距离小区近的用户或距离小区远的用户，不同扇区内地理位置相似的用户被同时调度。这样就将距离小区远近不同的用户在时间上和频率上区分开，降低同频干扰。

3 仿真研究

我们对上述干扰协调方案做了系统级仿真和分析。假设业务的BLER要求为10-2，根据文献[9]的附录A中4.5的BLER曲线，得出的链路级参数如表1所示，用于系统级仿真当中。仿真中使用的系统参数取自LTE的建议。设置27个小区，区域边缘采用wraparound。每个小区25个用户，在初始化阶段均匀分布在仿真区域中，在主循环阶段，用户以设定的移动速度在仿真区域内随机移动。

为了公平比较各方案的性能，我们采取下述的简化业务模型：数据源以恒定的速率产生数据，基站缓存无限大，未传完的数据可以存放在缓存中，在后续的时隙继续发送。业务源的速率分别取值为：200 kb/s，400 kb/s，600 kb/s，800 kb/s，1 000 kb/s。一个子帧内的一组子载波(8个子载波)构成一个基本资源单位，基本资源单位只为一个用户提供服务。根据接收信干比(SIR)确定调制编码方式，同组内的子载波使用同样的调制编码方式。用户调度采取比例公平(PF)调度算法。仿真中每隔100帧(0.5 s)计算并记录用户在其间获得的平均数据传输速率。我们根据路径损耗将一个小区分为两部分：小区边缘和小区中心(或称内部)。小区中心的半径为小区半径的0.8倍，中心以外的部分为小区边缘，中心用户速率和边缘用户速率分别统计。以此评价干扰抑制方案对小区边缘用户性能的影响。

我们对下行传输的性能做了仿真研究。系统在不同负载时的吞吐量可以作为衡量系统性能的重要参数。图3给出了系统吞吐量随着小区负载变化的曲线。

从图3可以看到，在吞吐量上，Nortel和LGE 2最高，LGE 1居中，华为和Qualcomm较差。这是由于华为和Qualcomm方案都是部分频率复用，在中等负载和高负载时可用资源较少，因此吞吐量较低。而其他几种在高负载时可以复用资源，尽管吞吐量很高，但其中大部分是离基站较近的用户在传输数据，边缘用户的性能仍然很差，这可以从后面的结果中看到。

下面给出平均用户速率的性能。图4为中心用户的平均速率，图5为边缘用户的平均速率。由图可见，尽管华为和Qualcomm方案的平均用户速率较低，中心用户数据速率也较低，但边缘用户可保持相对较高的速率，中心和边缘用户的平均速率基本相等(350～400 kb/s)。Nortel的方案在提供与Qualcomm相近的边缘速率的同时，可以获得较高的中心用户速率，LGE 1的性能则很差。

最后给出不同负载下，小区边缘用户的速率CDF曲线，见图6～图8。该曲线可以反映数据用户的QoS性能。从CDF曲线可以看出，在5%以下边缘用户速率分布均低于200 kb/s。尽管当系统负载高于15 Mb/s时某些方案具有较大的吞吐量和较高的中心速率，但是边缘用户速率始终在200 kb/s以下。因此，比较业务速率为200 kb/s，即系统负载为5 Mb/s时的系统性能是有意义的。在200 kb/s对应的系统负载5 Mb/s处，各方案的吞吐量性能和边缘用户性能相差不大。回顾图3～图5，Nortel和Qualcomm的性能较好，LGE 2的吞吐量比华为的高，但边缘用户性能则比华为差。

通过上述仿真结果分析，我们可以从两个方面评价各方案的优劣。LGE1的各项性能都很差，因此下面用LGE代表LGE 2方案。

3.1 资源利用率

资源利用率主要反映在系统的吞吐量上。吞吐量越高，说明有更多的无线资源被用于数据传输。在适当的系统负载时(5～10 Mb/s之间)，LGE、Qualcomm和Nortel的资源利用率基本相同。华为的资源利用率较差。但Nortel和LGE可以提供比Qualcomm更多的资源供数据用户使用。

3.2 边缘用户性能

边缘用户性能主要体现在边缘用户的平均速率和CDF分布上。在适当的系统负载时(5～10 Mb/s)，LGE，Qualcomm和Nortel具有基本相同的资源利用率，但边缘用户的性能则Qualcomm略优于Nortel，而LGE较差。资源利用率较低的华为方案，其边缘用户性能和Nortel基本相同。Qualcomm和华为的方案可以使中心用户和边缘用户的性能相近，但负载高时中心用户虽然信道条件较好但仍得不到更高的传输速率。

通过比较，可以看到各方案在达到干扰抑制目的的同时，都有自身优势和特点。

4 结 语

本文介绍了目前3GPP LTE研究中的一个热点问题——小区间干扰的协调和躲避方式。对目前比较主流的方案做了总结和比较，并对各方案进行了系统级动态仿真研究，比较了他们对小区边缘用户的性能的影响。可以看到，干扰协调/躲避是一个新的概念和技术，目前还不成熟，需要改进。