CN102014507B - 一种hsupa系统中用户的上行资源调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种HSUPA系统中用户的上行资源调度方法，结合多小区联合信道估计和多小区联合检测的结果进行上行资源调度，其中，根据多小区联合信道估计确定邻小区同频干扰用户中功率最大的最大干扰用户，并根据多小区联合检测确定无法消除干扰的最大干扰用户和部分消除干扰的最大干扰用户。在进行本小区用户的资源调度时，根据调度用户与各个时隙上最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户之间的空间相关性，进行调度用户的时隙资源分配，从而在调度时隙上，尽量避免这些强干扰用户对本调度用户的干扰，进而更好地进行邻小区间的干扰控制。

Description

一种HSUPA系统中用户的上行资源调度方法

技术领域

本发明涉及高速上行分组接入(HSUPA)技术，特别涉及一种HSUPA系统中用户的上行资源调度方法。

背景技术

在HSUPA系统中，上行HSUPA调度的资源为上行增加的干扰功率，或者是NodeB接收机接收到的总功率。小区容量与小区的干扰功率电平为正相关，当小区容量和干扰电平超过一定限度，每个UE因干扰较大而不得不增加发射功率，从而对小区及其他UE产生更大干扰，这种情况不断恶化，从而使整个小区工作极端不稳定，最终崩溃。因此在HSUPA系统中，NodeB调度器的作用就是防止小区发生过载，在保证上行干扰电平不超过最大允许的电平下，为UE分配合理的资源，获得尽可能的容量。

根据技术标准看，用于HSUPA的NodeB调度的主要信息有：UE剩余功率，服务小区与邻小区路径损耗，UE缓存区状态，最高优先级逻辑信道标识及缓存状态，小区测量(如接收带宽总功率，UE接收功率，信干比)等。其中，前2项与接收带宽总功率，UE接收功率等信息对于干扰过载控制至关重要。从技术手段看，协议不要求NodeB对邻小区进行测量，因此，调度器主要是利用上述这些信息，间接估算邻小区的干扰功率及本小区的干扰功率，来进行干扰过载的控制。

另外，在TD-HSUPA中还有一项必需采用的技术是多小区联合检测技术。多小区联合检测是一项将邻小区同频干扰用户与本小区用户一起用联合检测接收机进行信号解调与检测。这项技术的基础是多小区信道联合估计技术，多小区信道联合估计先对本小区用户进行信道估计并进行降噪处理，然后重建本小区训练序列的真实接收信号并从接收的训练序列信号中消除，然后利用此信号对邻小区用户进行信道估计和降噪处理，最后重建邻区用户训练序列的真实接收信号并从原始信号中消除，接着再从消除邻区用户贡献的信号对本小区用户进行信道估计，以上的过程反复迭代多次，最终获得本小区和相邻同频小区用户的信道估计。

然而，考虑到多小区联合检测算法具有很高复杂度，从系统成本看，在热点地区HSUPA系统中，分配给多小区联合检测的资源有限，通过多小区联合检测无法消除所有的同频干扰。这里特别值得关注的是下面两种情形：(1)，由于实用的调度算法一般基于PF调度，邻小区突发的数据业务造成的干扰在时间上具有相关性，同时这个干扰用户的信道状态较差并且缓存区很满，资源需求很高，资源调度器在长时间分配资源给此用户，这个邻区用户对本小区的干扰程度是相当严重的。(2)，由于数据业务的突发性，调度用户的资源占用是可变的，这里包括码资源的占用是可变的。

从TD的系统架构看，多小区联合检测算法设计都通常假设仅已知同频邻小区的midamble等系统配置参数信息，而采用盲检算法来估计同频邻小区干扰用户的数目，干扰用户的信道特征，码资源占用信息等。从系统成本及盲检测概率考虑看，多小区联合检测算法简单假定邻区干扰用户的码资源占用是固定的，而实际上，对于突发的业务数据，用户占用的码资源是可变的，因此联合检测结果中可能存在部分同频干扰用户，只能部分消除该干扰用户对于本小区的干扰。另外，参与多小区联合检测的并非所有同频干扰用户，其他未参与联合检测的同频用户，其信号被视为干扰，这使得最终的联合检测结果中可能存在部分同频干扰用户，未消除其对本小区的干扰。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种HSUPA系统中用户的上行资源调度方法，能够更好地进行邻小区间的干扰控制。

为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：

一种HSUPA系统中用户的上行资源调度方法，包括：

根据上一子帧的各个上行时隙所进行的多小区联合信道估计和多小区联合检测，确定各个上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户，对于每个上行时隙，从该上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户中选择功率最大的用户，作为该上行时隙的最大干扰用户，并计算每个所述最大干扰用户的空间特征向量；

对于每个上行时隙，在该上行时隙存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户时，确定其中功率最大的用户作为该上行时隙无法消除的最大干扰用户，在该上行时隙存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频用户时，确定该上行时隙部分消除的最大干扰用户；

在具有空闲码资源的上行时隙中，根据调度用户与各个上行时隙上最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户之间的空间相关性，为所述调度用户调度上行时隙资源。

较佳地，该方法进一步包括：根据在各个上行时隙的多小区联合信道估计结果，计算各个上行时隙上本小区用户、各个上行时隙的最大干扰用户、无法消除和部分消除的最大干扰用户的空间特征向量；

所述为调度用户调度上行时隙资源包括：在具有空闲码资源的上行时隙中，将调度用户与该时隙的最大干扰用户在不同方向的时隙作为优先级最高的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户均在不同方向的时隙作为优先级次高的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的无法消除的最大干扰用户或部分消除的最大干扰用户在不同方向的时隙作为优先级第三的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的最大干扰用户在相同方向、且该时隙不存在无法消除和部分消除的最大干扰用户的时隙作为优先级次低的调度时隙；将所述调度用户与该时隙存在的无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户在相同方向的时隙作为优先级最低的调度时隙；按照为所述调度用户设置的各个上行时隙的优先级，为所述调度用户调度上行时隙资源。

较佳地，计算用户的空间特征向量的方式为：计算该用户的空间相关函数 $R_u=h_u{h}_u^H,$ 所述空间相关函数的最大特征值对应的主特征向量为该用户的空间特征向量，其中，h_u为多小区联合信道估计确定的该用户的信道估计结果。

较佳地，判断所述调度用户与一时隙的最大干扰用户/无法消除的最大干扰用户/部分消除的最大干扰用户是否在不同方向上的方式为：

计算调度用户的空间特征向量与该时隙的最大干扰用户/无法消除的最大干扰用户/部分消除的最大干扰用户的空间特征向量的向量积，若所述向量积小于0.5，则确定所述调度用户与该时隙的最大干扰用户/无法消除的最大干扰用户/部分消除的最大干扰用户与在不同方向；否则，确定所述调度用户与该时隙的最大干扰用户/无法消除的最大干扰用户/部分消除的最大干扰用户在相同方向。

较佳地，对于每个上行时隙，判断该上行时隙是否存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户的方式为：

判断该上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户是否均参与该上行时隙的所述多小区联合检测，若是，则确定该上行时隙不存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户，否则，确定该上行时隙存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户。

较佳地，对于每个上行时隙，判断该上行时隙是否存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频干扰用户、并确定该上行时隙部分消除的最大干扰用户的方式为：

对于每个参与该上行时隙的多小区联合检测的邻小区同频干扰用户，计算所述多小区联合检测确定的该用户的检测符号估计的平均功率，判断其中的最小平均功率是否小于0.75，若是，则确定该上行时隙存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频干扰用户，且最小平均功率的同频干扰用户为该上行时隙部分消除的最大干扰用户；否则，确定该上行时隙不存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频干扰用户。

较佳地，计算邻小区同频干扰用户的检测符号估计的平均功率的方式为： $P_j=\frac{1}{44*16/{\mathrm{SF}}_j}\underset{i=1}{\overset{44*16/{\mathrm{SF}}_j}{\mathrm{\Σ}}}{\left|d_{i,j}\right|}^2,$ 其中，d_i，j为同频干扰用户j的第i个检测符号估计值，SF_j为所述多小区联合检测中用户j的扩频系数。

较佳地，该方法进一步包括：在所述上一子帧各个上行时隙的邻小区同频干扰用户的功率中，确定功率最大值，若所述功率最大值与本小区的基准参考功率P_e-base之比小于预设的第一门限，则提高系统中的当前上行底噪抬升门限，若所述功率最大值与本小区的基准参考功率P_e-base之比大于预设的第二门限，则降低系统中的当前上行底噪抬升门限。

由上述技术方案可见，本发明中，结合多小区联合信道估计和多小区联合检测的结果进行上行资源调度，其中，根据多小区联合信道估计确定邻小区同频干扰用户中功率最大的最大干扰用户，并根据多小区联合检测确定无法消除干扰的最大干扰用户和部分消除干扰的最大干扰用户。在进行本小区用户的资源调度时，根据调度用户与各个时隙上最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户之间的空间相关性，进行调度用户的时隙资源分配，尽量避免为调度用户分配与最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户在相同方向的时隙资源，从而在调度时隙上，尽量避免这些强干扰用户对本调度用户的干扰，进而更好地进行邻小区间的干扰控制。

附图说明

图1为本发明中上行资源调度方法的具体流程图。

图2为现有的正比公平调度算法进行上行资源调度时小区吞吐率的概率密度分布示意图。

图3为依照本发明的方法进行上行资源调度时小区吞吐率的概率密度分布示意图。

图4为本发明和现有方式下进行上行资源调度后小区吞吐率的累积概率分布比较示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术手段和优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明做进一步详细说明。

多小区联合检测是利用联合检测接收机将邻小区同频干扰用户与本小区用户一起进行的信号解调与检测，从理论上讲，多小区联合检测能有效地估计并消除邻小区的同频干扰，基于此，本发明中将这种主动的干扰消除技术与HSUPA中的上行资源调度相结合，以更好地控制邻小区间的干扰。其中，多小区联合检测的基础是多小区信道联合估计技术。

具体本发明的基本思想是：根据多小区联合信道估计和多小区联合检测估计邻小区的同频干扰状况，在为本小区调度用户进行上行资源调度时，进一步考虑联合检测估计的邻小区同频干扰状况，从而尽量减少邻小区的同频干扰对于本小区调度用户的影响，更有效地进行邻小区间的干扰控制。

更详细地，由多小区联合信道估计和联合检测结果确定各个上行时隙上的最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户，在具有空闲码资源的上行时隙中，根据调度用户与各个时隙上最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户之间的空间相关性，为调度用户调度上行时隙资源。

下面通过具体实施例说明本发明的具体实现方式。

图1为本发明中上行资源调度方法的具体流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤101，根据每个子帧的各个上行时隙进行的多小区联合信道估计，确定各个上行时隙上实际存在的邻小区同频干扰用户。

在每个5毫秒子帧的各个上行时隙进行多小区联合信道估计，其中，对于各个上行时隙的联合信道估计方式相同，对应每个上行时隙，通过多小区联合信道估计能够确定各个上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户，并确定所有邻小区同频干扰用户的信道估计和本小区用户的信道估计，利用获得的信道估计能够确定各个用户信道估计的功率。具体多小区联合信道估计和确定邻小区同频干扰用户及其信道估计功率的方式，与现有方式相同，这里就不再赘述。

步骤102，对应每个上行时隙，根据该上行时隙上对本小区用户的信道估计结果，确定各个本小区用户的空间特征向量。

本步骤中，利用多小区联合信道估计确定的本小区用户的信道估计值，计算本小区用户的空间特征向量。对于用户u，假定其信道估计为h_u，其空间特征向量的计算方式为：首先计算该用户u的空间相关函数 $R_u=h_u{h}_u^H,$ 再计算该空间相关函数的最大特征值，该最大特征值对应的主特征向量即为该用户u的空间特征向量。由上述计算方式可见，该空间特征向量反映用户与NodeB接收机之间的信道的空间特征，也就反映该用户的空间位置信息。

步骤103，确定每个时隙对应的最大干扰用户。

如上所述，通过步骤101的多小区联合信道估计，确定各个上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户，对于每个上行时隙，从该上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户中选择功率最大的用户，作为该上行时隙的最大干扰用户，并记录该最大干扰用户的时隙号、信道估计和信道估计功率，根据其信道估计计算该最大干扰用户的空间特征向量，具体计算方式与步骤102中的相同，即首先计算该最大干扰用户的信道估计的空间相关函数，再将该空间相关函数的最大特征值对应的主特征向量作为该最大干扰用户的空间特征向量。

步骤104，确定参与每个上行时隙的多小区联合检测的邻小区同频干扰用户，并确定每个上行时隙无法消除的最大干扰用户。

如前述背景技术所述，对于任一上行时隙，参与多小区联合检测的可能并非该上行时隙存在的所有同频干扰用户，其他未参与联合检测的同频用户，其信号被视为干扰，这使得最终的联合检测结果中可能存在部分同频干扰用户，无法消除其对本小区的干扰。

在本发明的调度方法中，不仅需要考虑由多小区联合检测估计得到的干扰用户，还进一步考虑了存在对本小区的干扰、但未参与联合检测的同频干扰用户，将这些用户称为无法消除的干扰用户。

本步骤中，首先按照现有方式确定参与各个时隙的多小区联合检测的邻小区同频干扰用户，再确定每个时隙的无法消除的干扰用户。具体地，确定每个时隙的无法消除的干扰用户时也是以时隙为单位进行的，对具体确定方式为：通过步骤101根据多小区联合信道估计确定了一上行时隙中实际存在的所有邻小区同频干扰用户，再按照现有方式、根据系统对于虚拟码道资源的处理能力确定参与该上行时隙的多小区联合检测的邻小区同频干扰用户，如果根据多小区联合信道估计所确定的该上行时隙的所有邻小区同频干扰用户，均参与了多小区联合检测，则确定该上行时隙不存在无法消除的干扰用户；否则，根据多小区联合信道估计所确定的该上行时隙的所有邻小区同频干扰用户中，未参与多小区联合检测的干扰用户为该上行时隙的无法消除的干扰用户。当一上行时隙存在无法消除的干扰用户时，在所存在的无法消除的干扰用户中，选择信道估计功率最大的干扰用户，作为该上行时隙中无法消除的最大干扰用户，并记录该无法消除的最大干扰用户的时隙号、信道估计和功率，并计算其空间特征向量，具体计算方法同前所述步骤102和103，这里不再赘述。

在后续进行本小区用户的上行资源调度时，需要进一步考虑各个上行时隙中无法消除的最大干扰用户。

前述步骤101～104的操作均是根据每个时隙的多小区联合信道估计进行的，因此，上述四个步骤的前后执行顺序可以是任意的，接下来，步骤105则是根据多小区联合检测的结果进行，需要在上述步骤101～104之后执行。

步骤105，根据每个上行时隙进行的多小区联合检测结果，确定每个上行时隙的部分消除的干扰用户。

如前述背景技术所述，对于任一上行时隙，由于多小区联合检测采用盲检测方案，系统无法正确判断每个干扰用户采用的扩频系数，因此每个时隙可能存在部分消除的同频干扰。

在本发明的调度方法中，进一步考虑了参与多小区联合检测、但仅部分消除干扰的邻小区同频干扰用户，将这些用户称为部分消除的干扰用户。

确定部分消除的干扰用户同样以时隙为单位进行，具体确定方式为：

对于任一上行时隙，假定有N_j个邻小区同频干扰用户参与多小区联合检测，对其中任意一个用户j，系统假定其采用的扩频系数为SF_j，也即多小区联合检测中该用户的扩频系数为SF_j，则多小区联合检测给出的该用户(16/SF_j)*44个检测符号估计d_i，j，其中，i表示检测符号估计索引，计算该用户j的检测符号估计的平均功率 $P_j=\frac{1}{44*16/{\mathrm{SF}}_j}\underset{i=1}{\overset{44*16/{\mathrm{SF}}_j}{\mathrm{\Σ}}}{\left|d_{i,j}\right|}^2;$

对参与该上行时隙的多小区联合检测的所有邻小区同频干扰用户计算检测符号估计的平均功率，设其中平均功率最小的干扰用户的平均功率为P_min，如果P_min＜0.75，确定该上行时隙存在部分消除的干扰用户，且平均功率最小的干扰用户为该时隙部分消除的最大干扰用户；记录该部分消除的最大干扰用户的时隙号、信道估计和功率，并计算其空间特征向量，具体计算方法同前所述步骤102和103，这里不再赘述。

在上述计算过程中，由于多小区联合检测中给出的检测符号估计应当是归一化的结果，因此若一邻小区同频干扰用户对本小区的干扰全部被消除，理论上其检测符号估计的平均功率应当为1，考虑到实际运算中的误差，将部分消除干扰的门限设置为0.75，若小于0.75，则认为仅部分消除了该干扰用户对本小区的干扰，并且其中平均功率最小的应当是部分消除干扰中、剩余干扰最大的干扰用户。

例如，系统假定干扰用户采用SF＝8，或者说2个虚拟码道进行多小区联合检测，而干扰用户实际采用SF＝8，这样干扰用户基本被消除，接收机输出的干扰用户检测符号的平均概率约为1。然而，如果干扰用户实际采用SF＝4，或者说4个虚拟码道，这样就存在部分消除，接收机输出的干扰用户检测符号的平均功率约为发射符号的一半，或者说，这时只用一半码片数据解扩产生一个数据符号；所以，采用门限0.75，如果干扰用户的检测符号的平均功率小于0.75，就认为存在部分消除。

在后续进行本小区用户的上行资源调度时，需要进一步考虑各个上行时隙中部分消除的最大干扰用户。

步骤106，根据前述步骤的处理结果，对当前子帧的调度用户进行上行资源调度。

本步骤中，NodeB调度器利用现有方式结合前述步骤得到的各个上行时隙的最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户与本小区调度用户间的空间位置关系，为本小区调度用户进行上行资源分配。其中，本发明考虑实现的复杂度，仅对时隙的最大干扰用户、无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户，而对上述三种情况下的其他干扰用户的干扰状况没有进一步考虑。同时，一般可以假设用户的状态是独立的，用户在地理分布也是均匀的，这样，干扰用户的功率分布通常是不均衡(实际情况多数是这样的场景)，仅考虑最大干扰用户也是可以满足要求的。

具体调度方式为：NodeB调度器在子帧T_s根据前述步骤确定的参数利用时分方式和正公平准则对本小区N个激活用户开始进行调度。首先，对N个调度用户计算其正比公平因子；然后所有用户依据正比公平因子的大小从大到小进行排序；之后，按照顺序对所有用户进行调度处理：如果当前有空闲时隙和功率资源可以对用户u在子帧T_s+T_d(T_d为系统调度总延迟常量)分配资源，那么，NodeB调度器根据用户u的调度请求信息及小区的时隙和功率资源信息为用户u分配N_u个时隙和功率增益资源。

其中，对用户u的时隙资源的具体分配需要根据本发明给出的方法进行分配：

1)提取调度用户u的空间特征v_u；2)对空闲时隙j查询干扰用户信息，计算其最大干扰用户的空间特征向量v_j，Max与该调度用户的空间特征向量v_u的向量积： $c_u=v_u^{*}{v}_{j,\mathrm{Max}}{v}_{j,\mathrm{Max}}^{*}{v}_u;$ 如果该向量积c_u小于0.5，说明这两个用户空间方向不同，优先调度该时隙j给该用户u；否则判断时隙j是否存在无法消除与部分消除的干扰用户，具体判断方式如前所述，并计算其无法消除的最大干扰用户的空间特征向量v_j，Non与该调度用户u的空间特征向量v_u的向量积 $c_1=v_u^{*}{v}_{j,\mathrm{Non}}{v}_{j,\mathrm{Non}}^{*}{v}_u,$ 计算其部分消除的最大干扰用户的空间特征向量v_j，Part与该调度用户u的空间特征向量v_u的向量积 $c_2=v_u^{*}{v}_{j,\mathrm{Part}}{v}_{j,\mathrm{Part}}^{*}{v}_u;$ 如果c1＜0.5且c2＜0.5，优先调度该时隙j给该调度用户u；如果只有c1＞0.5或c2＞0.5，采用次优先级调度该时隙j给该调度用户u；否则，尽量避免调度该时隙j于该调度用户u。

在上述实现方式中，判断本小区调度用户与某时隙的最大干扰用户是否同方向的方式为：计算本小区调度用户的空间特征向量与最大干扰用户的空间特征向量的向量积，若该向量积小于0.5，则二者不同方向，否则，二者同方向。其中，对于本小区调度用户的空间特征向量的选择，若在上一子帧的多个上行时隙，均对该调度用户进行了信道估计，则可以选择该调度用户最新的空间特征向量，或者，优选地，还可以在上一子帧中，将不同时隙不同物理信道获得的空间相关函数进行加权叠加与平滑，然后求其空间特征向量，用于本步骤中的空间位置关系判定。

显然，若为调度用户分配的时隙上，调度用户与干扰用户同方向，则该干扰以最强方式影响调度用户的信号接收，因此，应当避免这种情况出现，从而主动地根据邻小区干扰状况进行调度资源分配，更有效地进行邻小区的干扰控制。对于本小区调度用户与某时隙的无法消除和部分消除的最大干扰用户间的空间位置关系判定，与前述相同，关于调度时隙的考虑也相同，这里就不再赘述。

事实上，可以由上述具体实现方式总结得到对于各个上行时隙的调度优先级的设定：在具有空闲码资源的上行时隙中，将调度用户与该时隙的最大干扰用户在不同方向的时隙作为优先级最高的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户均在不同方向的时隙作为优先级次高的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的无法消除的最大干扰用户或部分消除的最大干扰用户在不同方向的时隙作为优先级第三的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的最大干扰用户在相同方向、且该时隙不存在无法消除和部分消除的最大干扰用户的时隙作为优先级次低的调度时隙；将所述调度用户与该时隙存在的无法消除的最大干扰用户和部分消除的最大干扰用户在相同方向的时隙作为优先级最低的调度时隙。

由上述各个上行时隙的调度优先级设定可见，本发明在进行时隙的调度优先级设定时，首先考虑该时隙的最大干扰用户与调度用户方向关系、其次再考虑无法消除和部分消除的最大干扰用户与调度用户方向的关系。这是考虑到，从多小区信道估计器的迭代估计原理角度看，信号源之间分离特征(包括空间特征)越明显，迭代估计的收敛性越快，有限次迭代估计的精度越高，多小区联合检测的性能越高；进一步地，从智能天线角度看，当不同的信号源(本小区用户与邻区用户，同频干扰与异频干扰)在整个空间域均匀分布(也就是空间域内尽量分离与正交)时，智能天线对期望信号增强和对干扰信号的抑制能力是最强的，而智能天线的空间分辨力又受限于天线数目，所以尽可能考虑最大干扰信号。从而既保证迭代估计的收敛速度和检测性能，也能够最大限度地抑制用户间干扰。

同时，在进行调度时隙的选择中，待选的空闲时隙个数有限，因此可以按照前述方式分成几个优先级等级，即可以对空闲时隙进行优先级排序，以为用户进行时隙资源调度。当然更精细地，还可以对上述的优先级等级做进一步的优先级细分，简单地，按照最大干扰用户的方向与调度用户方向的差别区分两大优先级等级，再在每个等级下按照从无干扰->无法消除的干扰->部分消除的干扰用户的方向与调度用户方向差别来进行优先级区分。最全面的优先级设定如下：

1)调度用户与时隙最大干扰用户方向不同，不存在部分消除和无法消除的干扰用户；

2)调度用户与时隙最大干扰用户方向不同，仅存在无法消除的干扰用户，不存在部分消除的干扰用户，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向不同；

3)调度用户与时隙最大干扰用户方向不同，仅存在部分消除的干扰用户，不存在无法消除的干扰用户，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向不同；

4)调度用户与时隙最大干扰用户方向不同，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向相同，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向不同；

5)调度用户与时隙最大干扰用户方向不同，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向不同，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向相同；

6)调度用户与时隙最大干扰用户方向不同，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向相同，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向相同；

7)调度用户与时隙最大干扰用户方向相同，不存在部分消除和无法消除的干扰用户；

8)调度用户与时隙最大干扰用户方向相同，仅存在无法消除的干扰用户，不存在部分消除的干扰用户，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向不同；

9)调度用户与时隙最大干扰用户方向相同，仅存在部分消除的干扰用户与调度用户方向不同，不存在无法消除的干扰用户，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向不同；

10)调度用户与时隙最大干扰用户方向相同，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向相同，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向不同；

11)调度用户与时隙最大干扰用户方向相同，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向不同，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向相同；

12)调度用户与时隙最大干扰用户方向相同，无法消除的最大干扰用户与调度用户方向相同，部分消除的最大干扰用户与调度用户方向相同。

至此，本发明中的上行资源调度方法流程结束。

上述本发明的上行资源调度方法中，在进行用户上行时隙资源调度时，考虑了由联合信道估计和联合信号检测所确定的邻小区同频干扰状况，尽量避免在调度时隙上，调度用户与强干扰用户在相同方向上。从这一角度，有效控制邻小区的同频干扰，进而能够提高小区吞吐率。

另外，小区吞吐率除与用户所受干扰状况相关外，还与系统设定的上行底噪抬升门限成正相关的关系。目前，通常由系统设定一个固定的上行底噪抬升门限，该值一旦设定就不会改变，因此，当信道环境较好时，可能由于上行底噪抬升门限较低，而制约对于小区吞吐率的提高，同时，该上行底噪抬升门限也不能够设置为太高，一旦超出了CDMA功率控制系统和联合检测的干扰抑制能力，小区上行数据吞吐率不再随干扰功率的抬升而提高，反而急剧下降。基于此，本发明中根据联合信道估计确定的邻小区的同频干扰状况对该上行底噪抬升门限进行实时调整，从而保证小区吞吐率与当前信道环境相适应。

具体调整方式可以为：在步骤105之后、步骤106之前，以子帧为单位，根据上一子帧中各个上行时隙的联合信道估计结果，在上一子帧的各个上行时隙中，确定信道估计功率最大的邻小区同频干扰功率，如果该邻小区最大同频干扰功率相对于本小区用户基准参考功率P_e-base的比值低于门限Thr1，上行底噪抬升门限就向上调整步长Δ；如果邻小区最大同频干扰功率相对于本小区用户基准参考功率P_e-base的比值高于门限Thr2，上行底噪抬升门限就向下调整步长Δ；否则，上行底噪抬升门限不做调整。通过上行底噪抬升门限，NodeB调度器决定本小区的上行接收总功率和邻小区同频干扰接收总功率。其中门限Thr1和Thr2的值根据对系统干扰的分析、估算和测量来设置。

总的来说，网络规划和优化(其中包括频率复用距离，码组复用距离，基站选址，天线倾角，空间传播特性，业务分布等等不一而足)在满足容量和覆盖前提下会给出上行低躁抬升门限的一个大致工作范围。在系统实际工作时，多小区联合信道估计器对最大干扰信号的功率相对准确地估计可以大致给出干扰用户相对于目标基站的距离和实际干扰程度，因而在某一门限Thr1下，可以认为系统还有一定富裕度，可以承受更高的干扰；然而，如果最大干扰信号增加到一定程度，例如门限Thr2(类似干扰用户多分布在小区边缘)，可以认为系统已经过载，需要降低上行低躁抬升门限。

进一步地，对本发明中的调度方法进行上行资源调度和现有的正比公平调度算法进行的上行资源调度进行了仿真，对两种方式下小区的吞吐率进行了比较。其中，图2为现有的正比公平调度算法进行上行资源调度时小区吞吐率的概率密度分布示意图。图3为依照本发明的方法进行上行资源调度时小区吞吐率的概率密度分布示意图。由图2和图3的比较可见，小区吞吐率得到了提高。图4为两种方式进行上行资源调度后小区吞吐率的累积概率分布比较示意图。其中，图4的曲线401为现有的正比公平调度算法下小区吞吐率的累积概率曲线，图4的曲线402为本发明的调度算法下小区吞吐率的累积概率曲线，由图4依然可以得出结论，本发明的方法提高了小区吞吐率。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种HSUPA系统中用户的上行资源调度方法，其特征在于，该方法包括：

根据上一子帧的各个上行时隙所进行的多小区联合信道估计和多小区联合检测，确定各个上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户，对于每个上行时隙，从该上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户中选择功率最大的用户，作为该上行时隙的最大干扰用户；

对于每个上行时隙，在该上行时隙存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户时，确定其中功率最大的用户作为该上行时隙无法消除干扰的最大干扰用户，在该上行时隙存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频用户时，确定该上行时隙部分消除干扰的最大干扰用户；

根据在各个上行时隙的多小区联合信道估计结果，计算各个上行时隙上本小区用户、各个上行时隙的最大干扰用户、无法消除干扰和部分消除干扰的最大干扰用户的空间特征向量；

在具有空闲码资源的上行时隙中，将调度用户与该时隙的最大干扰用户在不同方向的时隙作为优先级最高的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的无法消除干扰的最大干扰用户和部分消除干扰的最大干扰用户均在不同方向的时隙作为优先级次高的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的无法消除干扰的最大干扰用户或部分消除干扰的最大干扰用户在不同方向的时隙作为优先级第三的调度时隙；将所述调度用户与该时隙的最大干扰用户在相同方向、且该时隙不存在无法消除干扰和部分消除干扰的最大干扰用户的时隙作为优先级次低的调度时隙；将所述调度用户与该时隙存在的无法消除干扰的最大干扰用户和部分消除干扰的最大干扰用户在相同方向的时隙作为优先级最低的调度时隙；按照为所述调度用户设置的各个上行时隙的优先级，为所述调度用户调度上行时隙资源。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算用户的空间特征向量的方式为：计算该用户的空间相关函数所述空间相关函数的最大特征值对应的主特征向量为该用户的空间特征向量，其中，h_u为多小区联合信道估计确定的该用户的信道估计结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，判断所述调度用户与一时隙的最大干扰用户/无法消除干扰的最大干扰用户/部分消除干扰的最大干扰用户是否在不同方向上的方式为：

计算调度用户的空间特征向量与该时隙的最大干扰用户/无法消除干扰的最大干扰用户/部分消除干扰的最大干扰用户的空间特征向量的向量积，若所述向量积小于0.5，则确定所述调度用户与该时隙的最大干扰用户/无法消除干扰的最大干扰用户/部分消除干扰的最大干扰用户在不同方向；否则，确定所述调度用户与该时隙的最大干扰用户/无法消除干扰的最大干扰用户/部分消除干扰的最大干扰用户在相同方向。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个上行时隙，判断该上行时隙是否存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户的方式为：

判断该上行时隙上存在的邻小区同频干扰用户是否均参与该上行时隙的所述多小区联合检测，若是，则确定该上行时隙不存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户，否则，确定该上行时隙存在所述多小区联合检测无法消除其干扰的邻小区同频干扰用户。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对于每个上行时隙，判断该上行时隙是否存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频干扰用户、并确定该上行时隙部分消除干扰的最大干扰用户的方式为：

对于每个参与该上行时隙的多小区联合检测的邻小区同频干扰用户，计算所述多小区联合检测确定的该用户的检测符号估计的平均功率，判断其中的最小平均功率是否小于0.75，若是，则确定该上行时隙存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频干扰用户，且最小平均功率的同频干扰用户为该上行时隙部分消除干扰的最大干扰用户；否则，确定该上行时隙不存在所述多小区联合检测部分消除其干扰的邻小区同频干扰用户。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，计算邻小区同频干扰用户的检测符号估计的平均功率的方式为：

其中，d_i，j为同频干扰用户j的第i个检测符号估计值，SF_j为所述多小区联合检测中用户j的扩频系数。

7.根据权利要求1到6中任一所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：在所述上一子帧各个上行时隙的邻小区同频干扰用户的功率中，确定功率最大值，若所述功率最大值与本小区的基准参考功率P_e-base之比小于预设的第一门限，则提高系统中的当前上行底噪抬升门限，若所述功率最大值与本小区的基准参考功率P_e-base之比大于预设的第二门限，则降低系统中的当前上行底噪抬升门限。

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