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标题: CDMA网络规划中的反向链路小区覆盖分析 [查看完整版帖子] [打印本页]

时间: 2004-12-17 15:46

作者: sxdhg 标题: CDMA网络规划中的反向链路小区覆盖分析

一引言

CDMA系统是一个自干扰系统，这不同于以往任何一个系统，干扰来自于两个方面：一方面是使用同一CDMA无线频带的移动台和基站造成的干扰，称之为自干扰；另一方面是CDMA相邻频带或模拟系统单元所造成的干扰。其中工作在同一CDMA频带的单元所造成的干扰影响最大。为了便于进行系统规划，必须先弄清楚前向以及反向各种干扰的情况。然后计算小区的大小和平衡系统前反向链路（它是由前向链路小区和反向链路小区大小综合确定的），实际的小区大小是由该地区的传播模型和CDMA前、反向链路可忍受的路径损耗共同决定的。

如果前向链路功率很大，就会对其他小区的移动台产生干扰。另一方面，如果反向功率很大，将会牺牲容量，那么我们设计的系统最好是前、反向链路半径相同（即平衡）。

在反向链路，小区大小是由小区实际负载系数和移动台最大发射功率决定的，小区的实际负载越轻（用户数越少），反向链路半径就越大，移动台最大发射功率越大，也使小区半径加大。但CDMA系统并不建议通过过度增大移动台的发射功率来增加小区的覆盖。在前向链路，小区大小主要是由分配给导频信道的功率百分比决定的，导频信道功率占总功率的比值越大，前向小区半径就越大。

二反向小区覆盖基本理论

在网络规划中，反向小区覆盖比前向链路小区覆盖更为重要，这是因为，在反向链路预算中，各种因素或为已知，或可准确估计，因此结果较为可靠。而前向链路不可预测因素较多（如周围基站的干扰情况、移动台的移动速度等），因网络具体情况而不同，无法给出一个通用的取值。

链路预算的意义在于高速公路等小话务量开阔地区覆盖半径的粗略计算。因为在建筑物密集地区，受大话务量限制，小区半径很小，信号强度并非小区半径的限制因素。而对于小话务量开阔地域，前向链路强于反向链路，因此计算反向链路更有实际意义。

对于反向链路而言，基站所能忍受的最大路径损耗由以下参数决定：信噪比、系统用户数和移动台最大发射功率。

1 信噪比

信噪比定义为有用信号每比特能量与总噪声功率谱密度的比值。
它与载波干扰比的关系可用下式描述：

fdfffdfdsfdsfds（2-1）

其中， G表示处理增益， W表示信道带宽， Rb表示信息比特率。

2 反向链路干扰

a. 来自同一小区其它移动台的干扰
在CDMA系统的一个无线信道里，所有用户同时占用同一带宽，因此，干扰源覆盖整个区域，并且小区间也没有保护带。在计算反向链路干扰时，首先给出以下假定：
a．总的干扰频谱密度与用户总数成正比；
b．所有小区用户数是相同的，并且均匀分布；
c．使用了功率控制，基站接收到的每一个移动台的功率均相等
则有：

fdfffdfdsfdsfds（2-2）
其中：
Ns表示扇区内共有的移动台数；
S表示基站接收到的来自移动台的信号功率，它是小区负载的函数；
a表示平均话音激活因子。

b. 来自其它小区移动台的干扰
设来自其它小区移动台的干扰为。则频率复用因子F（frequency reuse efficiency）定义为来自本小区所有移动台的干扰与来自所有小区总干扰的比值。

由F的定义得：
fdfffdfdsfdsfds（2-3）

于是，

fdfffdfdsfdsfds（2-4）

因此，总干扰可以表示为下式，
fdfffdfdsfdsfd（2-5）

3 反向链路小区覆盖

由定义可知，
fdfffdfdsfdsfds（2-6）
其中：
表示移动台发射功率；
T(r)表示反向链路传输损耗；
L(r)表示反向链路路径损耗；
Rb表示信息比特率；
W表示信道带宽；
Gr表示基站天线增益（包括电缆损耗）；
Gt表示移动台天线增益（包括电缆损耗）；
表示基站输入端的热噪声；
F表示频率复用效率；
a表示平均话音激活因子；
Ns表示一个小区里的移动台数。

对于上式，则有
fdfffdfdsfdsfds（2-7）
其中，E为每小区的扇面数。

一般情况下，F取0.6; 若F=1，则为单小区系统。
上式的分母由系统的负载系数x决定，将x定义为小区正在工作的用户数与最大可提供的用户数的比值，则有，
fdfffdfdsfdsfds（2-8）
将其代入上式，得，
fdfffdfdsfdsfds（2-9）
则可得路径损耗表达式如下，以分贝表示为：
fdfffdfdsfdsfds（2-10）
对上式作进一步分析，在确定基站要求接收信号的最低 / 前提下，则可得到允许的最大路径损耗，再与预测的路径损耗值相比较，即可得出小区反向覆盖范围。

三问题的提出

反向覆盖的具体实现过程，可参见上节：
即先利用式（2-10）算出小区的可容忍的最大的路径损耗。如果考虑每一栅格是否被覆盖，则需要计算出每栅格的预测损耗值，并将该值与最大的路径损耗相比较，小于该小区能够容忍的路径损耗值的栅格点就可以认为被该小区所覆盖。

但对于式（2-10）而言，却存在下面的问题。
我们知道，在式（2-10）中，路径损耗L(r) 是移动台发射功率，基站接收门限，小区负载x的函数。

小区负载是指小区中激活的用户数与小区所能容纳的用户数之比。其中，小区所能容纳的用户数即为小区的极限容量，而小区中激活的用户数与小区所覆盖的话务量相关。因此，只有在解决小区覆盖话务量的前提下，才能确定小区负载参数。这样，获得小区负载就会出现困难。也就是说，小区负载参数的获得要涉及到小区的覆盖范围，而确定反向覆盖范围正是我们的最终目标。从某种程度上来讲，这似乎类似于一个逻辑的怪圈。

这个问题的实现困难可以用下图来表述：

图3-1 反向覆盖模块的实现困难

四解决方案与算法流程

针对上述问题，提出了三个方案，分别为运用MONTE CARLO法进行模拟简化计算的工作量、利用逐次逼近的办法使之收敛和利用循环叠代法解决这一问题。

方案一：利用MONTE CARLO模拟法

我们利用MONTE CARLO法模拟网络容量的分布情况，并解决小区的小区负载值，从而得到覆盖。由于篇幅所限，具体算法流程从略。我们知道，Monte Carlo 模拟算法的准确性和选取的随机点数目密切相关。而在本问题中，随着选取的随机点数目的增加，又提高了"计算n个点的划分"这一过程的复杂度。虽然，利用Monte Carlo算法可以在一定程度上减少运算的工作量，但这要以后续过程的复杂度作为代价。

方案二：利用逐次逼近法

在利用逐次逼近法来确定小区负载的过程中，先给定一个初始的小区负载值，然后，计算在此情况下的路径损耗值，并计算初步的反向覆盖范围。与此同时调用话务量文件，可以得出在此覆盖范围内的话务量，进而计算出相应的小区负载。将计算出的小区负载值与初始情况下的小区负载值相比较并调整该值，以调整之后的值代替初始小区负载值，并重复这个过程，直至该值收敛至可接受的范围。

方案三：利用循环叠代法

这一算法的优点在理论上是能够可靠地确定反向小区的覆盖范围，但要以复杂度为代价，而且在软件实现上也存在难度，比如，确定循环的边界条件、循环的步长等等，这些难度很难克服，利用这一算法解决反向覆盖问题实现起来太复杂，而且并不成熟，还有待进一步地探讨。

五结论

在上面讨论的三种方案中，MONTE CARLO模拟法虽然简化了一定的计算量，但利用MONTE CARLO法进行模拟时，精度很难保证。既使在通过模拟计算出每个小区的话务量系数之后，其覆盖的话务量与模拟的话务量也不一定一致。也就是说，该方案并没有最终解决这一问题。

在用循环叠代法进行计算时，由于其计算量过大，而且很难把握循环的边界条件，因此，选用这一方案，在软件实现及编程上会有很大的难度，同时将以大运算量为代价。

基于以上种种原因，并且考虑算法的复杂度和实现的可靠性，选取逐次逼近法来进行反向覆盖区划分是比较可行的。

以下给出石家庄市CDMA网九个基站的反向链路小区覆盖的效果图：反向覆盖图
软件模拟的反向小区覆盖情况如图（5-1）所示（见下）：

fdfffdfdsfdsfds

图5-1 反向小区覆盖图

在上图中，显示了这九个基站的反向小区覆盖情况。位于城市密集区的基站，由于其地形较为复杂，所以小区覆盖的边缘地带有比较明显的锯齿分布。而在开阔地区的基站，由于地形比较开阔、平坦，其边缘地区也较为平缓。

在sjzg0003基站的周围出现了一种现象，即其周围地区被sjzg0008基站所覆盖。造成这种现象的原因是，基站sjzg0008位于经度114.3579、纬度38.08的位置，其a扇区的天线高度要比基站sjzg0003的天线高，而且从GIS软件中可以看出其地势刚好是从东南向西北方向逐渐升高，也就是说，位于经纬度分别为114.3289、38.09的基站sjzg0003处于斜坡的中部，于是就出现了这种现象。

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