基于TD-SCDMA的HSDPA系统性能仿真研究

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摘要　基于用户对高速分组数据业务的需求，3GPP在R5引入了HSDPA（FDD、TDD）技术。在国外已经运营的WCDMA网络中，HSDPA的引入确实大大提高了下行数据速率，而国内正在规模建设中的TD-SCDMA实验网络也将逐步引入HSDPA，充分体现出3G在数据业务上的优势。主要通过理论分析结合系统仿真的手段来考察基于TD-SCDMA的HSDPA系统网络的性能，作为实际网络规划的参考。
1、基本原理与关键技术
　　高速下行分组接入（HSDPA）技术作为3G的一种后续演进技术，被称为3.5G。HSDPA对于下行数据速率的大幅提高主要得益于引入了几种关键技术，如物理层的自适应编码和调制（AMC）、快速混合自动重传（HARQ）和共享信道技术、快速小区选择（FCS）调度技术。
　　AMC根据无线信道的变化选择合适的调制和编码方式，当用户处于有利的通信地点时（如靠近NodeB），用户数据发送可以采用高阶调制和高速率的信道编码方式（例如：16QAM和3/4编码速率），从而得到高的峰值速率；而当用户处于不利的通信地点时（如小区边缘或信道深衰落），则选取低阶调制方式和低速率的信道编码方案（例如：QPSK和1/4编码速率）来保证通信质量。
　　HARQ技术可以提高系统性能，并可灵活地调整有效编码速率，还可以补偿由于采用链路适配所带来的误码。HSDPA将AMC和HARQ技术结合起来可以达到更好的链路自适应效果。HSDPA先通过AMC提供粗略的数据速率选择方案，然后使用HARQ技术提供精确的速率调解，从而提高自适应调精度和资源利用率。HARQ机制本身的定义是将FEC和ARQ结合起来的一种差错控制方案，HARQ机制的形式很多，而HSDPA技术中主要是采用三种递增冗余的HARQ机制。
　　调度算法控制着共享资源的分配，在很大程度上决定了整个系统的行为。调度时应主要基于信道条件，同时考虑业务的优先等级等情况，并充分发挥AMC和HARQ的能力。调度算法应向瞬间具有最好信道条件的用户发射数据，这样在每个瞬间都可以达到最高的用户数据速率和最大的数据吞吐量，但同时还要兼顾每个用户的等级和公平性。
　　HSDPA对原有的系统架构也做了一些改进，在Node B侧加入了MAC-hs子层，负责AMC、HARQ等功能，将原本在RNC侧完成的调度与重传搬到了Node B侧，同时也将传输时间间隔TTI缩短到5 ms。实现了物理层的快速调度重传，大大缩短了时延，提高了传输效率。并在物理层引入了以下三种新的传输信道：①HS-DSCH信道，用于承载数据业务；②下行DSCH信道的共享控制信道HS-SCCH，用于承载发送数据的相关参数；③上行共享信息指示信道HS-SICH，用于承载DSCH的信道质量指示信息，由用户终端（UE）发送到Node B报告信道质量。
2、系统流量的理论计算
　　TD-SCDMA的帧结构如图1所示。首先计算1个下行时隙所能承载的理论最高数据速率。根据协议，1个时隙的数据块大小是704 chips，承载数据的HS-PDSCH物理信道扩频因子SF=1或16，我们按SF=16计算（SF=1结果一样）：
　　

图1　TD-SCDMA帧结构

　　得到1个时隙的理论最高速率为563.2 kbit/s，如果最多用5个下行时隙（除广播信道TSO外，还必须留有1个下行时隙承载下行信令和控制信息，如HS-SCCH）来承载HSDPA，那么单载波的理论速率将达到563.2 kbit/s×5=2.8 Mbit/s，在TD-SCDMA引入N频点组网技术后，还可以实现多载波捆绑HSDPA，用户终端同时接收多个载波的数据，数据速率将得到成倍提高（N×2.8 Mbit/s）。
3、系统仿真结果
　　3.1　仿真原理
　　实际的HSDPA系统通过自适应调制和编码调整数据速率以满足信道质量。而信道质量主要反应在UE的接收载干比C/I上，C/I的计算公式为：
　　
　　其中：Pi为用户单码道i的接收功率；a为本小区干扰抑制因子，a=联合检测因子×非正交因子；Iown为本小区干扰功率；Iother为来自其他小区的干扰功率NO为下行热噪声功率。
　　UE通过测量当前接收的C/I来判断信道质量的好坏，根据当前的信道质量在协议规定的传输格式及资源组合（TFRC）表中选择合适的数据块大小（TBS）以及调制编码方式，同时UE还将对当前TTI接收到的数据块进行解码，最后将ACK/NAK信息以及TFRC信息一起作为信道质量指示（CQI）通过HS-SICH信道上报给Node B，Node B根据收到的CQI信息在下一个TTI内发送合适的数据块。当多UE在线时，还要考虑到使用的调度算法，使用最多的是以下3种基本调度算法：①基于最大载干比的MAX-C/I调度算法；②对用户轮询调度的Round Robin算法；③兼顾时间与资源的部分公平调度PF算法。具体采用哪种调度算法取决于运营商的策略，协议并没有作硬性的规定。
　　在上述系统基本原理的基础上对TD-HSDPA进行系统建模仿真。主要仿真参数如表1所示。

表1　主要仿真参数

图2　单用户吞吐量与路损关系

　　3.2　单用户性能
　　仿真考察在孤岛条件下，HSDPA用户只受本小区干扰和接收机热噪声的影响时，HSDPA单用户吞吐量与路径损耗的关系，由于仿真中HSDPA占3个下行时隙（考虑实际保留部分时隙承载12.2k语音业务），所以理论的最高速率为563.6 kbit/s×3=1.6 Mbit/s。从图2的仿真结果可以看到，用户吞吐量随路损的增大而减小，当用户所处的无线环境较好、路径损耗在80 dB左右时，吞吐量可以接近理论上限1.6 Mbit/s（仿真中考虑10%的误块率影响），当用户处于小区边缘、路径损耗大于150 dB时，流量则下降到500 kbit/s以下。
　　3.3　多用户性能
　　仿真考察在多小区多用户环境下的吞吐量性能，此时用户将同时受到本小区和相邻小区的干扰。小区内有多个用户在线时，随着小区用户数的增加，MAX-C/I和PF调度算法下的小区吞吐量都有所上升，这种由小区用户数增加而带来的吞吐量上升，被称为多用户分集增益。从图3可以看到，MAX-C/I下的吞吐量上升最为明显，这和调度算法本身的特性是相吻合的，在多用户下，MAX-C/I算法总能调度到信道质量最好的用户，选用高阶的调制方式以及更大的TBS传输，从而提高小区吞吐量。而RR调度算法与用户信道质量无关，被轮循调度到的用户的信道质量可能会比较差，而这种情况在多用户数下出现的几率更大，所以影响了小区吞吐量的提升。PF算法由于兼顾了用户信道质量以及调度的公平性，所以吞吐量上升不如MAX-C/I算法显著。多用户分集增益也比较有限，随着在线用户数的进一步增加，小区吞吐量也将趋于平稳。

图3　3种调度算法下小区吞吐量与用户数的关系

4、结语
　　基于TD-SCDMA的HSDPA系统继承了TD-SCDMA的先进技术，如智能天线技术、联合检测技术等，融入了HSDPA特有的一些关键技术，大大提高了系统网络的下行数据速率。文章通过理论分析结合系统仿真，考察了HSDPA系统的性能，为实际的HSDPA网络规划与建设提供参考。