CN104703208B - 一种根据mr信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线通信技术领域，具体是一种根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，先根据周围小区的工程参数信息，以及接收的这些小区的电平强度和时间因素，计算出某个MR的地理位置，并在这些位置范围内做叠加的处理技术；使用MR的时段属性，提取连续几天的上午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度，提取连续几天的下午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度，合并上午和下午的话务请求强度，根据小区的话务总量，参考生成的MR位置话务请求强度值，等比例的计算这些位置的信道数；在系统仿真工具内输入这些具有位置信息的用户分布。本发明采用了实际现有网络的MR数据来生成话务的位置，话务的误差小。

Description

一种根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法

[技术领域]

本发明涉及无线通信技术领域，具体是一种根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法。

[背景技术]

MR(Measurement Report，测量报告)是指信息在业务信道上每480ms(信令信道上470ms)发送一次数据，这些数据可用于网络评估和优化。基于传统的网络优化方法，只能通过路测、定点测试来获得用户感受信息，如网络覆盖情况、通话质量情况等，而路测和定点测试往往只能对一些主干道、重点场所进行测试，所获得的采样点数据相对于MR的用户信息要少得多，因此分析的结果存在片面性。

作为系统仿真的话务产生方法，传统有几种：

随机位置，地理信息CLUTTER，即13种不同传播特性的地貌分类权重，小区覆盖范围内随机位置，或者结合小区覆盖范围和地理信息CLUTTER权重生成，或者根据某数学算法生成；

随机位置：在某个指定区域内，每次仿真时用户位置随机化分布，通过多次的用户位置随机化，达到总体上用户能够遍历每个地理位置，满足无线通信的覆盖目标95％以上的覆盖率和一定的覆盖质量。

地理信息CLUTTER权重：由于随机位置的用户分布不太适合真实的用户分布场景，为了进一步与实际场景接近，考虑不同CLUTTER上的用户密度不同和存在，因此以CLUTTER属性来区分用户分布的多少程度，即权重的思路。这种分布相比单纯的随机分布更加接近实际的用户分布情况。

小区覆盖范围内随机位置：考虑到每个小区的实际服务的话务信道多少，考虑某小区的主导覆盖区域内的用户分布数目，相比前面的权重方法，进一步缩小了与实际情况的误差。

使用MR数据作为系统仿真的输入条件来评估网络性能这一思路，目前很少有专利描述。现有技术中有一种如公开号为103379510A的利用MR数据进行小区规划的方法和装置，该专利是使用MR数据与仿真之间的电平差异形成对比和校正，缩小传播模型的误差，但是这种方法精确度仍然不够高。现有技术中还有一种如公开号103763732A公开的一种移动通信系统的容量仿真系统和方法，该专利使用了栅格的方法获取小区的容量估算，估算结果精确度不及MR信息在系统仿真中的使用情况。技术生成话务与现实情况有差异，甚至误差比较大，多数情况下以这些技术生成的话务无法准确评估现有网络的性能，无法正确预测现有网络的优化方案的结果。上述方法的话务分布方法，总体目标是为了减少与实际的误差而产生的算法和权衡。但是无论如何，以任何方法预测话务分布，总是与实际的误差差异不小。

[发明内容]

本发明的目的就是为了解决现有技术中的上述缺陷，使用MR数据生成了系统仿真所使用的信道位置信息这一思路和方法。其根据MR信息生成系统仿真工具采用的信道位置信息的思路，并不同时段能够在一定范围内进行强度叠加，由此作为系统仿真的输入条件，能够预期无线网络的性能变动。

为实现上述目的，提供一种根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于：先根据周围小区的工程参数信息，以及接收的这些小区的电平强度和时间因素，计算出某个MR的地理位置，并在这些位置范围内针对MR数据比较多、MR数据出现位置接近或相同的情况做叠加的处理技术；

使用MR的时段属性，提取连续几天的上午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度，提取连续几天的下午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度，合并上午和下午的话务请求强度，如果是在某个范围内，需要同位置叠加的技术处理，如果再合并其他时间的MR信息，也采用相同的话务叠加处理技术；

根据小区的话务总量，参考生成的MR位置话务请求强度值，等比例的计算这些位置的信道数；

在系统仿真工具内输入这些具有位置信息的用户分布。

对MR数据进行校准以使MR数据能够准确评估网络性能，该校准方法为：在足够MR信息和网络工程参数比较准确的前提下，仍然存在着仿真结果与现实网络之间的不同和差异，如果差异比较小，说明误差范围符合要求，使用仿真系统和MR数据，评估其他需要实施的方案和参数优化建议，得到一个新的网络性能结果，如果这个新的结果，优于现实的网络同一参数设置，可以考虑接受这些参数建议，如果这个新的结果，没有好于现实的网络同一参数设置，则考虑需要重新寻找更好的参数设置。

系统仿真具体步骤如下：

a)首先在指定区域撒入通过MR方法产生的用户N个，然后洒UE，建立话务图，洒入话务，再初始化公共信道，计算UE的初始状态，RS的RSRP和SINR，并判断是否满足门限要求，如满足则进入下一步，如不满足则UE被拒绝，数据RB计算初始状态的质量时，其干扰是按照RB的用户输入准入比例来计算的，以后各TTI结束后都会再算一次质量，作为下一个TTI的干扰，此时的干扰是按照每次实际使用的RB数来计算的；

b)如果满足要求，根据小区的调度方法，选择相应的评估值，评估值包括：轮循算法：没有被服务的时间；MAX-C/I：PDSCH SINR；正比公平：SINR支持的最大速率/该用户的平均速率并计算，根据评估值对该小区的用户进行排序，选择评估值最大的用户进行调度，然后结合该小区在一个TTI的最大调度能力M，分别调度M个用户；

c)分配上下行的RB块，上下行是单独分配的，不一定是同一个UE，分配原则：平均分配或根据频谱效率分配，上行的RB块根据需要进行调整；

d)上行开环功控，调整上行RB块，并分配功率，根据下行的RB占用分配功率，将总功率均分给每个RE；

e)上行闭环功控；

f)计算用户A的PUSCH和PDSCH的SINR，载波级的干扰是白化的干扰，RB级的干扰是根据实际RB的位置计算的；

g)根据SINR映射MCS并计算吞吐量；

h)重复第三步，直到满足迭代时间，或满足最大迭代次数后退出该模块，返回结果；

在步骤c中，RB分配考虑：平均分配、根据频谱效率分布分配、根据正比公平值分配；其中，平均分配为：在某TTI，小区的所有能使用的RB资源，平均分配给参与该TTI调度的用户；根据频谱效率分布分配为：参考SINR测量，根据SINR计算对应的频谱谱效率，根据不同的频谱效率分配RB，基本原则：SINR好的情况下多分配一些RB，本次RB分配，参考的上次调度时所接入MCS获得的频谱效率；根据正比公平值分配：计算每个UE的正比公平值，然后分配UE上下行的SINR分别是预测1个re上的PUSCH SINR和PDSCH SINR，此外考虑：上行分配RB时有最大RB数的限制，当SINR正好在MCS的等级上时，频谱效率＝codebit*coderate，其他的都需要线性差值，然后根据频谱效率的比例计算RB数。

调度算法有三种，分别为：正比公平、轮循算法和最大载干比算法，其中，下行调度UE的判决，参考下行RS SINR值，对于正比公平、轮循算法、MAX C/I这种调度算法，在调度时没有被调度的用户，永远排在最前面，如果调度时下行RS SINR值大于最大速率则当前TTI不调度，如调度时下行RS SINR值小于最小速率则当前TTI优先调度，在满足最低速率的情况下，按照优先级来调度。

正比公平算法给小区内每个用户分配一个相应的优先级，小区中优先级最大的用户接受服务。该算法的优先级定义如下：P＝(RS SINR)/(Mean Rate)，其中，P：优先级值的大小，数值越大则优先调度；RS SINR：是上一个TTI时的RS SINR值；Mean Rate：计算的是该TTI之前的所有TTI上平均速率，对于没有调度过的用户，直接赋一个很大的优先级，这些没有调度过的用户随机接入，调度时，上行和下行分开，并分别受到上行、下行最大速率和最小速率的限制，如果大于最大速率则当前TTI不调度，如小于最小速率则当前TTI优先调度，在满足最低速率的情况下，按照优先级来调度。

轮循算法是保证小区内的用户按照某种确定的顺序循环占用等时间的无线资源来进行通信，每个用户对应一个队列以存放待传数据，在调度时非空的队列以轮循的方式接受服务以传送数据，NeST TD-LTE中，轮循算法找到最长时间没有被服务的UE，作为下次调用的用户，已经被服务的UE，调用的秩序就向后排，同时，调度时受到上行和下行的最小保证速率，以及上行和下行最大速率的限制，轮循算法的评价函数为：没有被小区服务的时间，其中，UE没有被服务的时间越长，优先级越高。

MaxC/I调度算法是利用多用户分集效果，来实现最大化系统容量的调度算法，对所有待服务移动台依据其接收信号C/I预测值进行排序，并按照从大到小的顺序进行发送，Max C/I调度为上行按照PUSCH SINR做为调度的评价值，下行以RS SINR做为调度的评价值，同时，调度时受到上行和下行的最小保证速率，以及上行和下行最大速率的限制，用户刚接入时，参考RS SINR值进行排UE的优先级，调度中，没有进入调度的UE，被放到下一个时序中调度和调整。

对于VoIP用户，调度时，采用半动态的方式调度，每20ms调度一次，不考虑最小速率和最大速率的限制，独立于RR,PF,MAX-C/I的调度方式。

本发明采用了实际现有网络的MR数据来生成话务的位置。话务的误差相对比较小，比较接近真实网络的用户位置的分布。因为话务位置不是网络规划和网络优化工具的假设条件，MR本身是真实的话务分布，因此可以克服现有技术中的分布误差，极大程度的减少了最终误差。采用MR数据作为系统仿真的输入，来评估无线网络的性能和参数之间的对比，采用MR信息生成网络规划和网络优化的仿真工具评价系统性能时误差比较小，解决了话务分布这一资源的准确性，而且传统网络规划和网络优化工具在不使用MR信息评价网络性能时无法预测网络性能的改善程度，而本发明则通过MR信息作为系统仿真的信道信息输入实现、解决了该技术难点。

[附图说明]

图1是本发明实施例中MR数据的时段处理方法逻辑示意图；

图2是本发明实施例中MR数据的商务忙时段处理方法逻辑示意图；

图3是本发明实施例中MR数据的下午忙时段处理方法逻辑示意图；

图4是本发明实施例中MR数据的某类指标差的时间段处理方法逻辑示意图；

图5是本发明实施例中围绕MR位置的用户位置分布方法示意图；

图6是本发明实施例中上午忙时段MR位置示意图；

图7是本发明实施例中下午忙时段MR位置示意图；

图8是本发明实施例中某类指标差的时段MR位置示意图；

图9是本发明实施例中MR数据与系统仿真的关系示意图；

图10是本发明实施例中的线性差值举例示意图；

图中包括：用户1，用户2，用户A1，用户A2，用户B1，用户B2，用户C1，用户C2，用户B2，用户C4；

指定图9为本发明的摘要附图。

[具体实施方式]

下面结合附图对本发明作进一步说明，这种装置的结构和原理对本专业的人来说是非常清楚的。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明为一种根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，适合LTE,WCDMA,TD-SCDMA,CDMA2000，GSM无线系统，用于评估无线网络性能和方案预期和实施前性能的比较。其根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置。先根据周围小区的工程参数信息，以及接收的这些小区的电平强度和时间因素，计算出某个MR的地理位置。由于MR数据比较多，会出现位置接近甚至完全相同的情况，因此在这些位置范围内做叠加的处理技术。为了使用系统仿真方法准确预测现有方案和优化方案的差异，要使用MR的时段属性。提取连续几天的上午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度，提取连续几天的下午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度。合并上午和下午的话务请求强度，如果是在某个范围内，需要同位置叠加的技术处理。如果再合并其他时间的MR信息，也采用相同的话务叠加处理技术。根据小区的话务总量，参考生成的MR位置话务请求强度值，等比例的计算这些位置的信道数。系统仿真工具可以输入这些具有位置信息的用户分布，逻辑图如图1～图4所示。

为了能使用MR数据准确评估网络性能，需要进行校准，在足够MR信息和网络工程参数比较准确的前提下，仍然存在着仿真结果与现实网络之间的不同和差异。如果差异比较小，说明误差范围符合要求。使用仿真系统和MR数据，评估其他需要实施的方案和参数优化建议，得到一个新的网络性能结果。如果这个新的结果，优于现实的网络同一参数设置，可以考虑接受这些参数建议。如果这个新的结果，没有好于现实的网络同一参数设置，则考虑需要重新寻找更好的参数设置。

系统仿真的步骤如下：

第一步：

在指定区域撒入通过MR方法产生的用户N个；洒UE，建立话务图，洒入话务。初始化公共信道，计算UE的初始状态，RS(参考信号)的RSRP(接收强度)和SINR(质量)，并判断是否满足门限要求；如满足进入下一步，如不满足，UE被拒绝。注：数据RB计算初始状态的SINR时，其干扰是按照RB的用户输入准入比例来计算的，以后个TTI结束后都会再算一次SINR，作为下一个TTI的干扰，此时的干扰是按照每次实际使用的RB数来计算的。

第二步：

如果满足要求，根据小区的调度方法，选择相应的评估值[RR：没有被服务的时间；MAX-C/I：PDSCH SINR；PF：SINR支持的最大速率/该用户的平均速率]并计算，根据评估值对该小区的用户进行排序，选择评估值最大的用户进行调度；结合该小区在一个TTI的最大调度能力M参数，分别调度M个用户。

第三步：

分配上下行的RB块。上下行是单独分配的，不一定是同一个UE。分配原则：平均分配或根据频谱效率分配上行的RB块有可能需要调整。

第四步：

上行开环功控，调整上行RB块，并分配功率。根据下行的RB占用分配功率，将总功率均分给每个RE。

第五步：

上行闭环功控。

第六步：

计算用户A的PUSCH和PDSCH的SINR；载波级的干扰是白化的干扰RB级的干扰是根据实际RB的位置计算的

第七步：

根据SINR映射MCS并计算吞吐量；

第八步：

重复第三步，直到满足迭代时间(最大迭代次数)退出该模块，返回结果。

其中上述概念中的时间轴是由于PDSCH和PUSCH是多用户在时间TTI上的共享型信道，因此建立时间轴能够描述和管理每个用户在哪个TTI被服务，哪个TTI没有被服务，这样能够计算每个UE的TTI速率，在整体时间轴的平均速率；小区在具体TTI上的吞吐率，在整体时间上的平均吞吐率。

比如：输入500ms的时间长度，代表系统仿真500个TTI。其中，每次Monte-Carlo仿真都包含500个TTI调度，对于PDF统计出的PDSCH/PUSCH peak Throughput是统计每次“记录时间窗口大小”中的结果，其中包含调度和没被调度的用户速率都被统计在内。载波级系统仿真和RB级系统仿真都支持时间轴，根本区别是否能够知道分配给UE的具体RB位置。

调度算法为：无论载波级还是RB级的系统仿真，使用的调度算法有三种，分别为：正比公平(PF)、轮循算法(RR)和最大载干比算法(MAX C/I)。其中，下行调度UE的判决，参考下行RS SINR值。调度时，没有被调度的用户，永远排在最前面。如2、2、如果大于最大速率则当前TTI不调度，如小于最小速率则当前TTI优先调度。原则：在满足最低速率的情况下，按照优先级来调度。

正比公平算法(Proportional Fair,简称PF)为；PF算法给小区内每个用户分配一个相应的优先级，小区中优先级最大的用户接受服务。该算法的优先级定义为：P＝(RSSINR)/(Mean Rate)，其中，P：优先级值的大小，数值越大则优先调度；RS SINR：是上一个TTI时的RS SINR值；Mean Rate：计算的是该TTI之前的所有TTI上平均速率。对于没有调度过的用户，直接赋一个很大的优先级，这些没有调度过的用户随机接入。调度时，上行和下行分开，并分别受到上行、下行最大速率和最小速率的限制。如果大于最大速率则当前TTI不调度，如小于最小速率则当前TTI优先调度。原则：在满足最低速率的情况下，按照优先级来调度。

轮循算法(Round Robin，简称RR)为：RR算法的基本思想是保证小区内的用户按照某种确定的顺序循环占用等时间的无线资源来进行通信。每个用户对应一个队列以存放待传数据，在调度时非空的队列以轮循的方式接受服务以传送数据。NeST TD-LTE中，RR算法找到最长时间没有被服务的UE，作为下次调用的用户。已经被服务的UE，调用的秩序就向后排。同时，调度时受到上行和下行的最小保证速率，以及上行和下行最大速率的限制。其中，RR调度算法的评价函数为：没有被小区服务的时间。其中，UE没有被服务的时间越长，优先级越高。

最大载干比算法(Maximum Carrier to Interference，简称Max C/I)为：MaxC/I调度算法是一种典型的利用“多用户分集效果”来实现最大化系统容量的调度算法。它的基本思想是对所有待服务移动台依据其接收信号C/I预测值进行排序，并按照从大到小的顺序进行发送。Max C/I调度：上行按照PUSCH SINR做为调度的评价值；下行以RS SINR做为调度的评价值。同时，调度时受到上行和下行的最小保证速率，以及上行和下行最大速率的限制。用户刚接入时，参考RS SINR值进行排UE的优先级。调度中，没有进入调度的UE，被放到下一个时序中调度和调整。

VoIP用户的调度：对于VoIP用户，调度时，采用半动态的方式调度，每20ms调度一次。不考虑最小速率和最大速率的限制；独立于RR,PF,MAX-C/I的调度方式。

RB个数分配：目前RB分配考虑：平均分配、根据频谱效率分布分配、根据PF值分配。

平均分配：在某TTI，小区的所有能使用的RB资源，平均分配给参与该TTI调度的用户。

根据频谱效率分布分配：参考SINR测量，根据SINR计算对应的频谱谱效率，根据不同的频谱效率分配RB。基本原则：SINR好的情况下多分配一些RB。本次RB分配，参考的上次调度时所接入MCS，所获得的频谱效率。根据PF值分配：计算每个UE的PF值，然后分配UE上下行的SINR分别是预测1个re上的PUSCH SINR和PDSCH SINR。此外考虑：上行分配RB时有最大RB数的限制。当SINR正好在MCS的等级上时，频谱效率＝codebit*coderate，其他的都需要线性差值，然后根据频谱效率的比例计算RB数。

线性差值举例如图10所示，假设：

MCS1：SINR门限为4，codebi＝2，coderate＝1/3，其频谱效率＝2*(1/3)＝2/3

MCS2：SINR门限为6，codebi＝2，coderate＝1/2，其频谱效率＝2*(1/2)＝1

则当ue的SINR为5时，其频谱效率为5/6(线性差值的函数为y＝ax+b，先求出a和b)

系统仿真的统计，除了吞吐量是在观察窗口的长时间统计平均，其他的都是以最后一个TTI，被调度的用户的仿真结果，作为CDF/PDF的统计对象。

●Downlink RS RSRP

UE级参数，即最后一个时刻，UE接收到主小区的导频功率。

●Downlink RS SINR

UE级参数，即最后一个时刻，UE接收到主小区的导频信噪比。

●UE Geometry

UE级参数，即最后一个时刻，UE接收到主小区的Geometry。

●UE PDSCH IOT

UE级参数，即UE接收数据信道的噪声抬升,为参与仿真的所有TTI的平均值。

●Cell IOT

小区级参数，即上行每个小区的噪声抬升，为参与仿真的所有TTI的噪声上升大于0的平均值。

●PDSCH MCS Index

UE级参数，即最后一个时刻，UE下行业务承载列表中搜索符合条件的承载索引。

●PUSCH MCS Index

UE级参数，即最后一个时刻，UE行业务承载列表中搜索符合条件的承载索引。

●PUSCH DateRate(kbps)

UE级参数，累计仿真所有上行TTI,UE获得的上行速率的平均值。

●PDSCH DateRate(kbps)

UE级参数，累计仿真所有下行TTI,UE获得的下行速率的平均值。

●PUSCH Service Time(ms)

UE级参数，即累计在所有仿真TTI中，ue上行获得服务的时间。

●PDSCH Service Time(ms)

UE级参数，即累计在所有仿真TTI中，ue下行获得服务的时间。

●Cell UL Throughput(kbps)

小区上行总吞吐量

●Cell DL Throughput(kbps)

小区下行总吞吐量。

●Cell UL Mean UE(kbps)

小区上行平均每个UE的吞吐量。

●Cell DL Mean UE(kbps)

小区下行平均每个Ue的吞吐量。

●Cell DL RB Load

小区下行RB负载

＝(每个ue下行使用的RB和+PDCCH信道开销占用的RB)/下行总的可用RB。

●Cell UL RB Load

小区上行RB负载

＝(每个ue上行使用的RB和+PUCCH信道开销占用的RB)/上行总的可用RB

小区级参数，即整个仿真过程中，小区所有上行TTI的平均RB负载。

Claims (9)

1.一种根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于：先根据周围小区的工程参数信息，以及接收的这些小区的电平强度和时间因素，计算出若干个MR的地理位置，并在这些位置范围内针对MR数据比较多、MR数据出现位置的距离接近或相同的情况做叠加的处理技术；

使用MR的时段属性，提取连续若干天的上午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度，提取所述的连续若干天下午同时段的MR数据，生成相应的话务请求强度，合并上午和下午的话务请求强度，如果是在设定的位置范围内，对同位置的话务请求强度进行叠加的技术处理；

根据小区的话务总量，参考生成的MR位置话务请求强度值，等比例的计算这些位置的信道数，即按照每个不同的MR地理位置的强度值比例，来计算分配给每个MR位置的信道数；

将MR位置、MR位置的话务请求强度值和MR位置的信道数作为用户分布信息，并在系统仿真工具内输入这些具有位置信息的用户分布信息以进行系统仿真。

2.如权利要求1所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于对MR数据进行校准以使MR数据能够准确评估网络性能，该校准方法为：在MR信息和网络工程参数准确的前提下，仍然存在着仿真结果与现实网络之间的不同和差异，如果差异小于设定值，说明误差范围符合要求，使用仿真系统和MR数据，评估其他需要实施的方案和参数优化建议，得到一个新的网络性能结果，如果这个新的结果，优于现实的网络同一参数设置，则接受这些参数建议，如果这个新的结果，没有好于现实的网络同一参数设置，则需要重新寻找更好的参数设置。

3.如权利要求1所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于所述的系统仿真具体步骤如下：

a)首先撒UE，在指定区域撒入通过MR方法产生的用户N个，然后建立话务图，撒入话务，再初始化公共信道，计算UE的初始状态，RS的RSRP和SINR，并判断是否满足门限要求，如满足则进入下一步，如不满足则UE被拒绝，根据RB计算初始状态的质量时，其干扰是按照RB的用户输入准入比例来计算的，以后各TTI结束后都会再算一次质量，作为下一个TTI的干扰，此时的干扰是按照每次实际使用的RB数来计算的；

b)如果满足要求，根据小区的调度方法，选择并计算相应的评估值，采用轮循算法为调度方法时的评估值包括：没有被服务的时间；采用最大载干比算法为调度方法时的评估值包括：PDSCH SINR；采用正比公平方法为调度方法时的评估值包括：SINR支持的最大速率/该用户的平均速率，根据评估值对该小区的用户进行排序，选择评估值最大的用户进行调度，然后结合该小区在一个TTI的最大调度能力M，分别调度M个用户；

c)分配上下行的RB块，上下行是单独分配的，分配原则：平均分配或根据频谱效率分配；

d)对于上行功控：上行开环功控，根据需要调整上行RB块，并分配功率；对于下行功控：根据下行的RB占用分配功率，将总功率均分给每个RE；

e)上行闭环功控；

f)计算用户A的PUSCH和PDSCH的SINR，载波级的干扰是白化的干扰，RB级的干扰是根据实际RB的位置计算的；

g)根据SINR映射MCS并计算吞吐量；

h)重复步骤c，直到满足迭代时间，或满足最大迭代次数后结束系统仿真，返回系统仿真结果；

所述的RB块为资源块，所述的RS为参考信号，所述的RE为资源单元，所述的撒入是指在指定的区域里进行均匀的分布。

4.如权利要求3所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于在步骤c中，对RB的分配原则包括：平均分配、根据频谱效率分布分配、根据正比公平值分配，任选一种分配原则即可；其中，平均分配为：在某TTI，小区的所有能使用的RB资源，平均分配给参与该TTI调度的用户；根据频谱效率分布分配为：参考SINR测量，根据SINR计算对应的频谱效率，根据不同的频谱效率分配RB，基本原则： SINR好的情况下多分配一些RB，本次RB分配，参考的上次调度时所接入MCS获得的频谱效率；根据正比公平值分配：计算每个UE的正比公平值，然后分配UE上下行的SINR分别是预测1个RE上的PUSCH SINR和PDSCHSINR，此外，由于上行分配RB时有最大RB数的限制，当SINR正好在MCS的等级上时，频谱效率=codebit*coderate，式中Codebit为每比特的编码效率，Coderate为编码率，其他的都需要线性差值，然后根据频谱效率的比例计算RB数。

5.如权利要求3所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于所述的调度方法有三种，分别为：正比公平、轮循算法和最大载干比算法，其中，下行调度UE的判决，参考下行RS SINR值，对于正比公平、轮循算法、MAX C/I这种调度方法，在调度时没有被调度的用户，永远排在最前面，如果调度时下行RS SINR值大于最大速率则当前TTI不调度，如调度时下行RS SINR值小于最小速率则当前TTI优先调度，在满足最低速率的情况下，按照优先级来调度。

6.如权利要求5所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于所述的正比公平算法给小区内每个用户分配一个相应的优先级，小区中优先级最大的用户接受服务，该算法的优先级定义如下：P=(RS SINR)/(Mean Rate)，其中，P：优先级值的大小，数值越大则优先调度；RS SINR：是上一个TTI时的RS SINR值；Mean Rate：计算的是该TTI之前的所有TTI上平均速率，对于没有调度过的用户，直接赋一个很大的优先级，这些没有调度过的用户随机接入，调度时，上行和下行分开，并分别受到上行、下行最大速率和最小速率的限制，如果大于最大速率则当前TTI不调度，如小于最小速率则当前TTI优先调度，在满足最低速率的情况下，按照优先级来调度。

7.如权利要求5所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于所述的轮循算法是保证小区内的用户按照某种确定的顺序循环占用时间的无线资源来进行通信，每个用户对应一个队列以存放待传数据，在调度时非空的队列以轮循的方式接受服务以传送数据，NeST TD-LTE中，轮循算法找到最长时间没有被服务的UE，作为下次调用的用户，已经被服务的UE，调用的秩序就向后排，同时，调度时受到上行和下行的最小保证速率，以及上行和下行最大速率的限制，轮循算法的评价函数为：没有被小区服务的时间，其中，UE没有被服务的时间越长，优先级越高。

8.如权利要求5所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于所述的MAX C/I调度方法是利用多用户分集效果，来实现最大化系统容量的调度方法，对所有待服务移动台依据其接收信号C/I预测值进行排序，并按照从大到小的顺序进行发送，MAX C/I调度为上行按照PUSCH SINR做为调度的评价值，下行以RS SINR做为调度的评价值，同时，调度时受到上行和下行的最小保证速率，以及上行和下行最大速率的限制，用户刚接入时，参考RS SINR值进行排UE的优先级，调度中，没有进入调度的UE，被放到下一个时序中调度和调整。

9.如权利要求5所述的根据MR信息生成系统仿真使用的话务信道位置的方法，其特征在于对于VoIP用户，调度时，采用半动态的方式调度，每20ms调度一次，不考虑最小速率和最大速率的限制，独立于RR,PF,MAX-C/I的调度方式。