CN103404207B

CN103404207B - 确定外环功控目标信干比的方法

Info

Publication number: CN103404207B
Application number: CN201180054866.5A
Authority: CN
Inventors: 斯利拉姆·雅格纳拉芒; 彼得·莱格
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd
Priority date: 2010-12-02
Filing date: 2011-05-06
Publication date: 2017-11-17
Anticipated expiration: 2031-05-06
Also published as: CN103404207A; WO2012071849A1

Abstract

本发明涉及一种确定无线通信系统中外环功控目标信干比的方法。所述方法包括以下步骤：获得一个通信节点的多个SIR值；确定一个SIR散布值（SIR_Spread），该值的确定是基于所述多个SIR值的平均值（SIR_Mean）和一个n百分比值（SIR_n%），所述n百分比值为所述多个SIR值的n%以下的值；确定一个外环功控的目标信干比（SIR_Target），该目标的确立是基于一个给定的QoS目标的AWGN信道中所述的SIR散布值（SIR_Spread）与一个目标信干比值（SIR_TargetAWGN）。进一步地，本发明还涉及一种确定目标信干比的设备、所述目标信干比值在无线通信系统中的应用、一种计算机程序及一种计算机程序产品。

Description

确定外环功控目标信干比的方法

技术领域

本发明涉及一种确定无线通信系统中外环功控目标信干比的方法，尤其涉及一种确定目标信干比的设备、该目标信干比值在无线通信系统中的应用、一种计算机程序及一种计算机程序产品。

背景技术

宽带码分多址接入（WCDMA），是一种源自码分多址（CDMA）的空中接口标准，是第三代（3G）通信网络中应用最为广泛的空中接口，也作为IMT-2000的直接扩频为人熟知。其规范已在第三代合作伙伴项目（3GPP）中被创建。

虽然早期的系统开发带语音通信，WCDMA为多媒体通信而设计，具有更高的数据传输速度，以满足日益增长的服务质量（QoS）要求。

在DS-CDMA通信系统中，几个用户通过使用特定扩频码同时共享无线带宽。这些代码非完全正交，因此，存在来自同一小区及附近小区用户的干扰。这些干扰随系统中用户数量的增长而增强。因此，该系统可能会干扰受限。除了此限制，系统容量进一步受到多径效应和远/近效应的限制。

已经证明，通过控制所有用户的发送功率，功控能够缓解这些效应带来的影响，并延长电池使用寿命，以使一个基站中的所有用户在假设上行链路传输以及选用相同的服务，例如语音的情况下，接收功率保持相同。此外，功控用于确定已接收的信干比(SIR)能够满足所需QoS的要求。

功控分为上行功控和下行功控。当用户体验大的路径损耗，使接收到的信号以噪声的顺序呈现时，可使用下行功控。其功控要求不及上行功控严格。上行功控主要用于减轻远/近效应及无线信道衰落的影响。

如图1所示，上行功控由同时运行的两部分组成：内环功控（或快速环路功控）和外环功控（OLPC）。快速环路功控通过在下行链路上发送“上电”或“断电”的功控命令来控制所述移动台的发送功率，以抵消快速衰落的影响，致使接收的信干比达到指定的目标信干比。快速环路在基站（也叫Node B）与移动台（也叫用户设备（UE））之间运行。

然而，WCDMA系统中采用的快速环路功控有其自身缺陷。它受一个有限的功率调整步长集合和1500Hz的更新速度限制，所接收的SIR由于不同的传播信道情况仍然会有一些波动。这种波动受功率时延分布、解析的传播路径数、衰落的最大多普勒频率（依赖于该UE的速度）等因素的影响。因此，很难有一个固定的目标信干比来满足固定的QoS目标。

传统上，信道质量指标，如误块率（BLER）或误帧率（FER），用于指定所要求的QoS目标。通常情况下，循环冗余校验（CRC）的评估用于确认是否在错误发生的时候提升目标信干比，并在有好块接收时，降低目标信干比。

一种现有技术的功控算法是CDMA系统中运用的锯齿算法。在锯齿算法中，目标信干比（单位为dB）分步进行调整的，以不同的步长进行上调和下调。根据锯齿算法，每当一个数据块（3GPP术语中定义的传输块）错误接收时，目标信干比（单位为dB）增加了一个与IR_step-up相等的值。每当数据块正常接收时，目标信干比减少了一个与SIR_step-down相等的值。SIR_step-up和SIR_step-down的值与以下的BLER目标和公共变量SIR_step相关。

正确SIR_step_down=SIR_step·BLER_target,

错误SIR_step_up=SIR_step–SIR_step_down,

其中，SIR_step（步长）确定该算法收敛到理想的目标信干比及所得的BLER稳定性的速度。一个理想的目标信干比代表一个SIR值，该值如果固定为某个值，BLER将等于BLER目标值。

如果步长较大，该系统则可以实现较高的收敛速度，但这通常与BLER目标周围获得的BLER的严重不稳定性或振荡有关。相反，如果该系统步长较小，则可以实现一个相当稳定的BLER，但它要耗费很长时间才可收敛到该稳定的BLER上。所以，这是一个折衷的方案，经常以0.5dB的SIR步长作为运算开销和收敛速度之间的最佳折衷值。图2所示为一个典型的锯齿算法实现，其BLER目标为1％，步长(SIR_step)为0.5dB。图3所示为锯齿算法的仿真结果。其中：A=PedA30km/h,B=PedB3km/h,C=PedA3km/h,D=VehA30km/h,E=AWGN3km/h,and F=VehA120km/h.

事实上，据观察通过锯齿算法，大致维持了所需的BLER，它有以下不足，如：

对信道条件的突然改善的适应较慢——收敛速度约0.12dB/秒；

对信道条件的突然恶化的反应较慢——收敛速度约0.5dB/秒；

目标信干比无上限——当移动台达到其最大功率限制或信道条件持续不佳时，目标信干比会上升到一个高值。当信道条件好转时，目标信干比会耗费较长时间回归到合理值，这导致电力的浪费。

因此，包含目标信干比上限的锯齿算法的增强得到了广泛应用。

为克服这些问题，除CRC误差以外的信道质量估计被调查，得到了基于多径衰落信道的功率延迟分布（PDP）的这样一种估计。

根据另一种现有技术解决措施，用最强路径接收功率方面及最强路径与次强路径之间接收功率比率方面的变化，来确定目标信干比所需的变化。信道识别过滤器（CDF）用来跟踪信道变化。在信道改变被检测到时，新信道被映射到一个预先定义的信道类型，目标信干比立即被调整，以对应新的信道类型。该解决措施也能检测静态信道和动态信道之间的差别——在静态信道中，第一信道抽头并不衰退，即幅度波动。某一组无线信道被预编程。该方法能够适应快速动态变化的信道状况，但受到相对被预编程的那组信道的现行信道的评估时间的限制。

具体而言，与锯齿算法对比，所述方法对信道状况的突然改善反应灵敏。然而，如果信道状况能可以被映射到3GPP标准所定义的其中一条预定义信道，所述方法效果可达最佳。实际上，该方法仅适用于已经被预编程到算法中的信道。根据现有技术的解决方案，另一个可能的问题是该方法并未考虑到具有相同信道抽头但速度不同的两个UE的区别。速度快些的UE会遭受到更快速的衰落，需要更大的目标信干比。但其衰落率在用CDF方法测量到的信道反应中并未明显显现出来。

根据另一种现有技术解决方案，对衰落信道模型的随机分布的了解，可用来发现在该链路中满足给定的中断概率的SIR衰落差值。该SIR衰落差值是当前的信道传播条件下的函数，目标信干比值的函数，按如下关系式确定：

目标信干比=SIR_BLER目标+SIR_Outage目标

其中，SIR_BLER目标是误差驱动组成部分（基于锯齿），SIR_Outage目标是基于所计算的SIR衰落差值的组成部分。衰落差值=SIRmean–SIRoutage_point（经由一组SIR样本测量）。根据现有技术解决方案，所测量的SIR衰落差值（或不同中断概率下计算的许多衰落差值）用作神经网络的一种输入。该网络在不同的信道条件下训练，以确定目标信干比值。图4表示如何从SIR样本的累积分布函数(CDF)计算SIR衰落差值。该现有技术解决措施的结果显示，与锯齿算法对比，所述方法对信道状况的突然改善反应灵敏。然而，所述算法很复杂，需要在各种信道条件下的训练。该算法还演示了一些对尚未经过训练的神经网络的新信道响应的时延（延迟）。

自适应步长算法也已被付诸实施。该算法利用了内环发送功率步长基于内存的调整。这是在接收开机或关机命令的传送功率上的变化，通常为1或2dB。当UE接收到连续交替的上调或下调功控命令时，该发送功率步长降低，从而在功控接近所需值时，降低了功控误差。当接收几个连续上调或下调的功控命令提高收敛率时，更新步长增加。

对基于目标信干比和接收的SIR之间差异的步长的修改也被提出。然而，当下调的命令被连续接收时，另一种方法减少了步长，使电源不会低于所要求的值，振荡上调或下调的命令的情况不会发生。

结果表明了采用这种自适应步长算法在目标信干比的收敛速度上的改进。与锯齿算法比较，收敛速度增加六倍。然而，也有人注意到，在收敛速度和系统稳定性之间有一个权衡。人们发现收敛更快的算法是相当不稳定的，会造成一些中断概率的突然增加，从而导致BLER不稳定。

基于模糊控制的算法也被提出，其中UE的发送功率是基于隶属函数的输出进行设置的，该隶属函数作为一个输入误差和误差变化量被采用。此处所述误差是目标信干比与接收的SIR之间或BLER目标与BLER之间的差。这导致更快的收敛率和更好的稳定性，同时也减少了NodeB和UE之间固有的时延。然而，与其它方案相比，这些模糊控制方案的执行是相当复杂的，它被用于内环功控而非外环功控中。

发明内容

本发明一方面提供了一种确定无线通信系统中外环功控的目标信干比的方法，该方法解决或减轻了现有技术的缺陷。该发明的另一方面提供了一种确定无线通信系统中外环功控的目标信干比的替代解决方案。

根据本发明的一方面，本发明的目标是通过一种无线通信系统中外环功控目标信干比的确定方法实现的，所述方法的步骤包括：

获得一个通信节点的多个SIR值；

确定一个SIR散布值(SIR_Spread)，该值的确定是基于所述多个SIR值的平均值(SIR_Mean)和一个n百分比值(SIR_n%)，所述n百分比值为所述多个SIR值的n%以下的值；

确定一个外环功控的目标信干比（SIR_Target），该目标的确定是基于一个给定的QoS目标的AWGN信道中所述的SIR散布值(SIR_Spread)与目标信干比值(SIR_TargetAWGN)。

从属权利要求2-13公开了以上方法的不同实施例。

本发明也涉及一种目标信干比的使用，该目标根据无线通信系统中下行或上行外环功控的以上任意一种方法确定。本发明进一步也涉及一种计算机程序及一种计算机程序产品。

根据本发明的另一方面，本发明的目标也通过一种确定无线通信系统中外环功控目标信干比的设备实现。所述设备被调整以：

获得一个通信节点的多个SIR值；

确定一个外环功控的目标信干比（SIR_Target），该目标的确立是基于一个给定的QoS目标的AWGN信道中所述的SIR散布值(SIR_Spread)与目标信干比值(SIR_TargetAWGN)。

根据以上方法的不同实施例，以上所述设备可以被更改、修正。

本发明提供了一种方法和一种设备，实现了无线通信系统中一种外环功控算法。

根据本发明的一种实施例，所述功控算法可以被应用于下行链路或上行链路中。在下行链路中，该算法可能在移动台中执行；在上行链路中，该算法可能位于所述基站和RNC中。

根据本发明，一种方法和设备为无线通信系统提供了一种高性能的功控算法，由移动台变化能够迅速将目标信干比调整到接近无线电信道经历的理想值。所述变化可能为信道多路分布的变化或移动台速度的变化，或二者兼备。

因此，从移动台接收到的SIR浮动变小——对其它移动台的干预变得更小、更稳定。此外，BLER更紧密地绑定到目标值，因此，帮助最终用户提升感知性能。

进一步地，功耗减小，延长电池使用寿命，如移动台中的电池。通过采用本算法，能够实现有效的低复杂度的外环功控，可有助于实现不同的BLER目标，并可在不同的无线条件下作用于不同的编码率，调制方式等。

本发明的其它应用和优点可以从以下的详细描述中清楚看到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的不同实施例及方面，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍：

图1表示无线通信系统中的上行功控；

图2表示锯齿功控算法的一个例子；

图3表示锯齿算法的仿真结果；

图4表示确定“衰落差值”的现有技术方法；

图5表示评价服务的AWGN BLER曲线；

图6表示不同的无线信道、移动台速度及不同BLER目标的SIR差值与SIR散布值的关系。仿真业务是正常的语音通话，拟合线假设一个非线性映射；

图7表示不同无线信道、移动台速度及不同BLER目标的SIR差值与SIR散布值的关系。用较平坦的BLER曲线对服务进行仿真，拟合线假设一个非线性映射；

图8表示无线通信系统中根据本发明的软切换的上行功控；

图9表示采用线性插值法的典型BLER vs.SIR曲线，以确定理想的目标信干比值；

图10是本发明的一个实施例的流程图。

具体实施方式

为实现上述目标，本发明涉及一种无线通信系统中外环功控的目标信干比值的确定方法。本发明由以下步骤组成：获得一个通信节点的多个SIR值；确定一个SIR散布值(SIR_Spread)，该值的确定是基于所述多个SIR值的平均值SIR_Mean和一个n百分比值SIR_n%，所述n百分比值为所述多个SIR值的n%以下的值；确定一个外环功控的目标信干比SIR_Target，该目标的确立是基于一个给定的QoS目标的AWGN信道中所述的SIR散布值SIR_Spread与目标信干比值SIR_TargetAWGN。

优选地，所述SIR平均值SIR_Mean和n百分比值SIR_n%由多个SIR值计算出的CDF确定，获得这些SIR值的一种途径就是从所接收的样本无线信号中获得。

根据本发明的一个实施例，所述QoS目标是AWGN信道的一个BLER目标。不同的服务需要不同的BLER目标，这可能被用于从AWGN信道的BLER与目标信干比SIR_Target的典型关系曲线确定SIR_TargetAWGN。所述典型曲线本身依赖于用于负载数据块的无线承载，该负载主要根据所采用的代码率和调制进行。

在另一种优选的实施例中，所述SIR散布值SIR_Spread被定义为SIR平均值SIR_Mean与所述n百分比值之差，并由以下关系式确定：

SIR_Spread＝SIR_Mean-SIR_n%,

所述SIR_Spread可能被用来确定一个SIR差值——即与所述信道及AWGN目标信干比的理想目标信干比之差——作为一个SIR散布值函数。

进一步地，n优选为一个大于0小于10的实数，优选小于1.5。仿真已显示SIR散布值SIR_Spread，因为n=1.0（大约），就能将一种信道类型与另一种清晰地区分出来。其它的n百分比数值，如10%或5%，在一种信道类型到另一种信道类型之间差别不大。然而，更小的百分值，如0.1%或0.5%,则需要更多的SIR样本对其进行精确计算，因此目标信干比SIR_Target的确定时间增加，从而降低了现有算法的响应率。

根据本发明的另一实施例，其特征在于，所述目标信干比SIR_Target由所述的SIR散布值SIR_Spread的第一函数f₁确定，并满足以下关系式：

SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+SIR_{Target_AWGN}

优选地，在AWGN信道中，第一（参数化）函数f₁也依赖于来自SIR函数（“曲线”）BLER的参数，反之亦然。发明者意识到，可以使用描述AWGN信道中BLER和SIR关系的以下参数：BLER目标、SIR函数BLER的一阶导数/梯度、SIR函数BLER的二阶导数。在一个目标信干比中两个不同的BLER值的差别与目前的功控算法配合良好。

本算法除其它方面以外，基于这样一个观察：闭环功控跟踪信道衰落及给出与目标信干比值SIR_Target相等的测量SIR值的能力，随着无线信道衰落及时被更深（多样性较小的信道）更紧密地绑定（UE运行地更快）而恶化。在这些困难的条件下，所述目标信干比SIR_Target要更高，以弥补所接收到的SIR的较大变化。进一步地，BLER与SIR曲线（在无线信道中）的特点影响了关于所预定目标信干比值SIR_Target的SIR波动的效果（由于以上讨论的缺陷）。如果曲线非常陡，SIR的一个小小的波动就能导致BLER较大的波动。因此，曲线的梯度影响了BLER。为实现目标BLER，SIR必须作出相应的调整。关于AWGN曲线的形状与（非AWGN）无线信道中曲线的形状相关的假设是存在的。

进一步地，不仅BLER和SIR曲线的第一导数/梯度能引起兴趣。当BLER目标很高时（例如，当BLER等于0.1时）BLER曲线比BLER目标值较低时的曲线更弯曲。因此，当内环功控不能将SIR设为目标值，且误差/差较大时，映射第一函数f₁中的SIR散布值和梯度不能完全获取对BLER的影响，因此对目标信干比值SIR_Target的影响超过AWGN值，达到所需的BLER目标。由于BLER曲线是凹形的（负二阶导数），其线性逼近的性能不是很理想。为校正这点，所述的目标信干比值SIR_Target可能被与BLER目标点测量到的曲线的二阶导数成正比的项所调整，该BLER目标点降低了目标信干比SIR_Target。使用从AWGN信道的BLER/SIR曲线得到的进一步信息是有可能的。

以下关系式给出了依赖SIR散布值(SIR_Spread)的第一映射函数f₁的一个例子：

f₁＝0.1·x·(0.45+0.15·y·(4-z))其中

x＝SIR_Spread,

y＝-log10(BLER_Target)和

z＝AWGN_{SIR_Target}(BLER＝0.001)-AWGN_{SIR_Target}(BLER＝0.1).

在BLER值0.1和0.001之间的取值区间内，项z与BLER/SIR曲线的梯度相关。

第一映射函数f₁为SIR散布值(SIR_Spread)的一个非线性映射。以下关系式给出了第一映射函数f₁的另一个例子：

x＝SIR_Spread,

y＝-log10(BLER_Target),

z＝AWGN_{SIR_Target}(BLER＝0.001)-AWGN_{SIR_Target}(BLER＝0.1)

以上非线性映射函数来自一组仿真结果，这些仿真结果确定许多不同无线信道的目标信干比值SIR_Target——即不同的抽头分布及不同的速度。对两种不同的无线电承载（代表所负载的编码率不同的两种类似语音的业务）进行仿真，因此产生了两个不同的AWGNBLER与SIR的特性关系（参见图5）。第一函数f₁适用于任意所需的BLER目标上的两种服务。其它非线性映射可以被推导出，以上所描述的仅是示例性的。通常，第一函数f₁为SIR散布值(SIR_Spread)及以上描述的一个或多个参数的非线性函数。

图6表示不同无线信道、移动台速度、及不同的BLER目标的SIR差值及SIR散布值之比。仿真的服务是正常的语音，拟合线假设一个非线性映射。进一步地，图7表示不同的无线信道和UE速度的SIR差值及SIR散布值之比。较平坦的BLER曲线被用来对服务进行仿真，拟合线假设一个非线性映射（使用相同的第一函数f₁，但具有不同的参数值z）。

发明人还认识到，第一函数f₁可以使用测量数据得出，因此本发明的方法可以进一步包括以下步骤:确定一个或多个不同的目标信干比值SIR_Target；测量每个目标信干比值SIR_Target的BLER和SIR散布值SIR_Spread，以确定第一函数f₁。

SIR散布值与第一函数f₁之间的映射关系可能通过使用“场”中移动台所作的测量得出。设置不同的固定的目标信干比，测量每个目标信干比值的BLER。重要的是，信道并不发生变化（即平均抽头功率应该是恒定的）。所述移动台的速度是恒定的，尽可能在短时间内进行测量是必要的。然而，测量周期必须时间够长，以使BLER能被合理准确地测量。

例如，要测量使用每秒提供50个块的语音服务的移动台，当目标信干比SIR_Target与给出1%BLER的值接近时，需要10秒或更长的测量时间。在不同的BLER值的大跨度中，SIR（dB）和日志（BLER）之间的关系大致是线性的，以便用线性插值法来确定图9所示的目标BLER值的理想目标信干比。该图表示对3种不同的SIR值（圆圈）的BLER测量如何被用于用线性插值法为目标BLER值确定SIR值。由于低BLER测量需要很长的时间，它可能更有利于测量高的BLER及推断BLER目标点。

使用以上所述方法，可以在目标信干比储备与SIR散布曲线上找到一点。要找到更多的点需要对其它UE作进一步的测量，或在不同的时间对同一个UE测量。找到的点逐渐增多，就可以绘制该曲线了。

在无线通信系统中使用具有很多分支的RAKE接收器，也是很常见的。因此，为确定第一个映射函数f₁，而不是寻找使用了不同信道的移动台，移动台感知到的信道的改变是通过调整上行链路的情况下NodeB采用的RAKE接收机分支的组合实现的。较少的RAKE接收机分支会降低信道的多样性，导致更大的SIR散布，从而可以得到第一个映射函数f₁的右侧的点。所述映射函数随着时间推移而改变——例如，起初采用默认映射（预编程），但采取如上所述的实地测量，这点可以得到改善。因此，根据一个实施例，测量步骤还包括：使用RAKE接收机分支的不同组合确定第一函数f₁，以便利用不同的多样性水平。

根据本发明的又一实施例，目标信干比SIR_Target被第二函数f₂进一步确定，因此满足常见的关系式：

SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+f₂+SIR_TargetAWGN,

其中第二函数f₂依赖于BLER和BLER目标BLER_Target。

优选地，第二函数f₂由以上所述的锯齿函数给出，因此第二函数f₂的值：

如果数据块接收正确，随SIR_{Step_Down}＝SIR_Step·BLER_Target增加；

如果数据块接收错误，随SIR_{Step_Up}＝SIR_Step-SIR_{Step_Down}减小。

本功控算法也可以扩展到软切换的场景中。在上行链路上的软切换中，RNC对一个激活集的所有无线链路（“分支”）上发送的数据块进行选择性组合。这样得到的结果可以被用来驱动锯齿算法。此外，由于每个无线链路上的无线信道可以是不同的，单独的SIR散布值可能被发送到RNC上，每个无线链路上一个值。

因此，可以为不同的无线链路计算出不同的目标信干比SIR_Target。在上行链路的情况中，RNC为每个无线链路发送的不同的目标信干比值是合理的。这些将按照与上述适用于硬切换的方法相同的方法进行（即每个激活集中仅有一条无线链路），但会被一个依赖激活集中无线电链路数量的量减少，以补偿合并增益。如果所有的无线链路具有一个由p给出的错误传输的相等概率，然后所有的无线链路提供传输失败的概率是pr,其中r是无线链路的数量。因此，当无线链路的数目改变时，这可以通过调整每个单独的无线链路（新BLER目标p是（整体BLER目标）1/r））的BLER目标进行管理。如果可以使用参数化的第一函数f₁，BLER目标的变化就很容易实现。

因此，在软切换的情况下，每个无线链路的目标信干比被确定。图8表示一个在相同的RNC上设置的激活集中具有两个无线链路的UE（如果激活集覆盖一个以上的RNC，则SIR散布将通过Iur接口传送到当前RNC，但将不会产生其它影响）。参与的两个基站（BS）测量SIR散布（单独地），并将SIR散布值连同传输块一起发送到RNC。此后RNC计算每个无线链路所用的目标信干比SIR_Target，并将其分别发送给每个基站。

在上行链路情况下，本发明能按以下方式实施：

在一定时间间隔（例如1秒），对NodeB所接收的SIR值进行采样或测量；

Node B使用以下关系式计算SIR散布值SIR_Spread：

SIR_Spread＝SIR_Mean-SIR_n%

RNC使用以下关系式计算目标信干比：

SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+SIR_{Target_AWGN}.

所述算法的一个变量增加了锯齿算法确定的对目标信干比的信干比调整，即：

SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+f₂+SIR_TargetAWGN,

其中第二函数根据上述的锯齿算法取值。

图10表示本发明一个实施例用于上行功控的操作。Node B测量每个时隙（0.666毫秒）UE传输的SIR。当采样1秒（例如）时，可以计算SIR散布值SIR_Spread。该值通过Iub接口被传递到RNC上。RNC用SIR散布值SIR_Spread计算出修改后的目标信干比，并通过Iub接口从块错误中选择性地传递——如果第二函数f₂包含在功控算法中。随后在重新计算时，RNC将修改后的目标信干比值通过Iub接口发送到Node B。

本领域技术人员应清楚，本功控算法适用于上行链路和下行链路。进一步地，所述功控算法可被用于许多不同的合适的无线通信系统中，如GSM，WiMAX和3GPP定义的UTRAN系统。

本发明还涉及无线通信系统下行或上行链路外环功控中根据本发明的一种方法确定的使用目标信干比SIR_Target的步骤。

进一步地，本领域技术人员应理解，根据本发明确定外环功控的目标信干比的方法可以在计算机程序中实现，具有编码方法。所述编码方法在计算机中运行时，使计算机执行所述方法的步骤。所述计算机程序被包含在一个计算机程序产品的计算机可读介质中。所述计算机可读介质可包括基本上任何的存储器，诸如ROM（只读存储器），PROM（可编程只读存储器），EPROM（可擦除PROM），闪存存储器，EEPROM（电子可擦除PROM），或者一个硬盘驱动器。

本发明还涉及一种确定无线通信系统中外环功控的目标信干比的设备。所述设备被调整，以：

获得一个通信节点的多个SIR值；确定一个SIR散布值SIR_Spread，该值的确定是基于所述多个SIR值的平均值SIR_Mean和一个n百分比值SIR_n%，所述n百分比值为所述多个SIR值的n%以下的值；确定一个外环功控的目标信干比SIR_Target，该目标的确立是基于一个给定的QoS目标的AWGN信道中所述的SIR散布值SIR_Spread与一个SIR目标值SIR_TargetAWGN。根据一个实施例，所述设备可以为一个基站、移动台或一个RNC。应该注意的是，根据以上所述方法的不同实施例，以上所述设备可以被更改、修正。

最后应理解的是，本发明并不局限于以上所述的实施例，其涉及并包括所述独立权利要求范围内的所有实施例。

Claims

1.一种无线通信系统中外环功控目标信干比确定方法，所述方法的步骤包括：

获得一个通信节点的多个SIR值；

确定一个SIR散布值SIR_Spread，该值的确定是基于所述多个SIR值的平均值SIR_Mean和一个n百分比值SIR_n％，所述n百分比值为所述多个SIR值的n％以下的值，所述SIR平均值SIR_Mean和n百分比值SIR_n％由多个SIR值计算出的累积分布函数CDF确定，所述SIR散布值SIR_Spread由关系式SIR_Spread＝SIR_Mean-SIR_n％确定；

确定一个外环功控的目标信干比SIR_Target，该目标的确立是基于一个给定的QoS目标的AWGN信道中所述的SIR散布值SIR_Spread与SIR目标值SIR_TargetAWGN，所述QoS目标是AWGN信道的一个BLER目标，被用于从AWGN信道的BLER与目标信干比SIR_Target的典型关系曲线确定SIR_TargetAWGN，所述目标信干比SIR_Target由所述的SIR散布值SIR_Spread的第一函数f₁确定，由以下关系式给出：SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+SIR_{Target_AWGN}，或者，所述目标信干比SIR_Target进一步由第二函数f₂确定，并满足以下关系式：SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+f₂+SIR_TargetAWGN，所述第二函数f₂依赖于BLER和BLER目标BLER_Target；

所述方法还包括：确定一个或多个不同的目标信干比SIR_Target值；测量每个目标信干比SIR_Target值的BLER和SIR散布SIR_Spread值，以确定所述第一函数f₁，所述第一函数f₁为SIR散布值SIR_Spread及以上描述的一个或多个参数的非线性函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在所述AWGN信道中，所述第一函数f₁依赖于一个或多个来自SIR函数BLER的其它参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述的一个或多个参数属于以下的组，包括：

BLER目标、SIR函数BLER的一阶导数、SIR的函数BLER的二阶导数，及目标信干比中两个不同的BLER值的差。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量步骤还包括：

用RAKE接收机分支的不同组合确定所述第一函数f₁。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

第二函数f₂：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述SIR散布值SIR_Spread被定义为SIR平均值SIR_Mean与所述n百分比值之差，并由以下关系式确定：

SIR_Spread＝SIR_Mean-SIR_n％。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

n是一个大于0小于10的实数。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述无线通信系统采用软切换，使所述通信节点通过一个或更多无线链路与所述无线通信网络的无线网络连接，所述方法的步骤还包括：

分别确定每个无线链路的目标信干比SIR_Target。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述无线通信系统是以下组中的任意一个，包括：GSM,WiMAX,3GPP UTRAN。

10.根据以上权利要求任意一项所述的方法，用目标信干比SIR_Target值在无线通信系统中进行下行或上行外环功控。

11.无线通信系统中确定外环功控目标信干比的设备，其特征在于，所述设备经过调整，以：

获得一个通信节点的多个SIR值；

确定一个外环功控的目标信干比SIR_Target,该目标的确立是基于一个给定的QoS目标的AWGN信道中所述的SIR散布值SIR_Spread与目标信干比值SIR_TargetAWGN，所述QoS目标是AWGN信道的一个BLER目标，被用于从AWGN信道的BLER与目标信干比SIR_Target的典型关系曲线确定SIR_TargetAWGN，所述目标信干比SIR_Target由所述的SIR散布值SIR_Spread的第一函数f₁确定，由以下关系式给出：SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+SIR_{Target_AWGN}，或者，所述目标信干比SIR_Target进一步由第二函数f₂确定，并满足以下关系式：SIR_Target＝f₁(SIR_Spread)+f₂+SIR_TargetAWGN，所述第二函数f₂依赖于BLER和BLER目标BLER_Target；

确定一个或多个不同的目标信干比SIR_Target值；测量每个目标信干比SIR_Target值的BLER和SIR散布SIR_Spread值，以确定所述第一函数f₁，所述第一函数f₁为SIR散布值SIR_Spread及以上描述的一个或多个参数的非线性函数。

12.根据权利要求11所述的设备，其特征在于，

所述设备为一个基站、移动台、或一个无线网络控制器RNC。