CN110505029B - 基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法及管理系统 - Google Patents

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Abstract

基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，包括：S1、设定若干种信号调制编码方案；S2、根据发射机和接收机的位置，获取局部降雨强度预测值；S3、根据降雨强度预测值计算电磁波信号衰减；S4、根据电磁波信号衰减计算实时接收信噪比；S5、根据实时接收信噪比计算每种信号调制编码方案的实时吞吐量；S6、根据实时吞吐量选择调制编码方案；S7、发射机执行选定信号调制编码方案。本发明提供一种基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法及管理系统，能够有效提升链路的吞吐量。

Description

基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法及管理系统
技术领域
本发明涉及链路控制技术领域，具体的说是一种基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法及管理系统。
背景技术
毫米波频段将用于商用通讯的传输，由于毫米波频率丰富的频谱资源，基站到设备端的传输链路以及基站与基站之间的回程链路将能够支持比现有蜂窝网络大得多的容量。
商用通讯网络的回程通信链路通常采用2-6GHz频段，但看全世界发展，18GHz、22GHz、28GHz、33GHz、38-40GHz、42GHz、50GHz和60GHz频段的各越来越流行,并被不同国家定为免牌照和需要申请牌照的频段。最近，E频段包括71-76GHz、81-86GHz和92-95GHz的已经变得流行。
在最新的2019年世界无线电通信大会(WRC-19)发布的报告中提到，WRC-19将考虑24-86GHz波段作为5G传输频段。
毫米波技术面临的一个主要问题是它对传播环境的敏感性。其中一个限制因素是降雨引起的衰减影响在10GHz以上的信号通讯性能。虽然毫米波电波传播测量在各地进行，但很少有测量和文献在毫米波信道建模涉及大气参数。
发明内容
为了解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法及管理系统，能够有效提升链路的吞吐量。
为了实现上述目的，本发明采用的具体方案为：基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，包括如下步骤：
S1、设定若干种信号调制编码方案，指定其中一种信号调制编码方案为基础方案，其余所有信号调制编码方案为备选方案；
S2、根据发射机和接收机的位置，获取局部降雨强度预测值；
S3、根据降雨强度预测值计算电磁波信号衰减；
S4、根据电磁波信号衰减计算实时接收信噪比；
S5、根据实时接收信噪比计算每种信号调制编码方案的实时吞吐量；
S6、若所有备选方案的实施吞吐量均小于基础方案的实施吞吐量，则将基础方案设定为选定信号调制编码方案，若存在备选方案的实时吞吐量大于基础方案的实施吞吐量，则将实施吞吐量最大的一个备选方案设定为选定信号调制编码方案；
S7、发射机执行选定信号调制编码方案。
作为一种优选方案，S1中，将若干种信号调制编码方案按照比特率从低到高进行排序，选择第一个信号调制编码方案为基础方案。
作为一种优选方案，S2中，获取局部降雨强度预测值的方法为：
Z＝URV，式中R为局部降雨强度预测值，Z为雷达反射率，U和V为区域降雨强度常数。
作为一种优选方案，S3中，计算电磁波信号衰减的方法为：
Ar＝aRb(d/1000)，式中a和b为幂律系数，d为毫米波链路长度。
作为一种优选方案，S4中，计算实时信噪比的方法为：
Figure BDA0002151153120000021
式中，N0为噪声功率密度，B为给定带宽，N为噪声功率，PR为接收机的接收功率。
作为一种优选方案，S5中，计算实施吞吐量的方法为：
Tm＝Rm(1-BLERm)；
式中，Rm为第m个信号调制编码方案的数据速率，BLERm为第m个信号调制编码方案的数据块传输差错率。
作为一种优选方案，S6中，选定信号调制编码方案满足如下条件：
BLERm≤BLERtarget；
SNR＝γm；
PR＞Rs；
式中，BLERtarget为目标数据块传输差错率，γm为第m个信号编码调制方案的最大可实现信噪比，Rs为接收机灵敏度。
基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法的管理系统，包括：
降雨监测模块，用于获取局部降雨强度预测值；
处理模块，与降雨监测模块相连接，用于计算电磁波信号衰减、实时接收信噪比和实施吞吐量以及设定选定信号调制编码方案；
通信模块，与处理模块、发射机和接收机相连接，用于将选定信号编码调制方案发送给发射机；
存储模块，与处理模块相连接，用于存储选定信号编码调制方案。
作为一种优选方案，所述降雨监测模块包括雷达。
有益效果：本发明的方法基于对降雨强度的预测，使系统在信号传输链路受到降雨的影响时，通过估算降雨对信号衰减、接收功率以及信噪比的影响，来选择合适的调制与编码方案，从而实现在保证高数据率的同时满足链路的稳定性。而且不需要反馈信道状态信息，具有复杂度低、传输时延小和能耗低的优点。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是不同降雨强度下不同频率电磁波的降雨衰减情况曲线图；
图3是具体实施方式中仿真模型的输出结果示意图；
图4是具体实施方式中验证试验的接收信号强度衰减受降雨影响的曲线图；
图5是具体实施方式中验证试验的试验链路附近的雨滴谱仪测量的降雨强度；
图6是具体实施方式中验证试验的链路吞吐量对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，一种基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，包括S1至S7。
S1、设定若干种信号调制编码方案，指定其中一种信号调制编码方案为基础方案，其余所有信号调制编码方案为备选方案。S1中，将若干种信号调制编码方案按照比特率从低到高进行排序，选择第一个信号调制编码方案为基础方案。
S2、根据发射机和接收机的位置，获取局部降雨强度预测值。
S2中，获取局部降雨强度预测值的方法为：Z＝URV，式中R为局部降雨强度预测值，Z为雷达反射率，U和V为区域降雨强度常数，U和V可以根据实际应用的区域基于历史降雨情况来确定，例如对于北京地区，对多年的1650份雨滴谱仪测量资料进行分析后，得到Z＝237R1.57。
S3、根据降雨强度预测值计算电磁波信号衰减。S3中，计算电磁波信号衰减的方法为：Ar＝aRb(d/1000)，式中a和b为幂律系数，d为毫米波链路长度。幂律关系式和幂律系数是可以参考国际电联发布的文档ITU-R P.838-3。a和b与频率、雨温、雨滴粒径分布以及雨衰减模型的极化相关。有几种可用于计算降雨衰减的雨滴粒径分布模型，如Joss、Thamas和Waldvogel以及Best分布，为了计算衰减，假定雨滴在这些模型中具有球形，幂律系数不受链路极化影响。不同降雨强度下不同频率电磁波的降雨衰减情况如图2所示。
S4、根据电磁波信号衰减计算实时接收信噪比。S4中，计算实时信噪比的方法为：
Figure BDA0002151153120000041
式中，N0为噪声功率密度，B为给定带宽，N为噪声功率，PR为接收机的接收功率。
S5、根据实时接收信噪比计算每种信号调制编码方案的实时吞吐量。S5中，计算实施吞吐量的方法为：
Tm＝Rm(1-BLERm)；
式中，Rm为第m个信号调制编码方案的数据速率，BLERm为第m个信号调制编码方案的数据块传输差错率。
S6、若所有备选方案的实施吞吐量均小于基础方案的实施吞吐量，则将基础方案设定为选定信号调制编码方案，若存在备选方案的实时吞吐量大于基础方案的实施吞吐量，则将实施吞吐量最大的一个备选方案设定为选定信号调制编码方案。S6中，选定信号调制编码方案满足如下条件：
BLERm≤BLERtarget；
SNR＝γm；
PR＞Rs；
式中，BLERtarget为目标数据块传输差错率，γm为第m个信号编码调制方案的最大可实现信噪比，Rs为接收机灵敏度。
S7、发射机执行选定信号调制编码方案。
需要说明的是，γm可以基于5G毫米波下行传输的OFDM(正交频分复用)的Matlab仿真模型来获得。在本实施例中，采用Matlab公司的LTE System Toolbox 5G library(ByMathWorks Communications System Toolbox)模型。具体使用的参数如表1所示。
表1仿真参数设置
Figure BDA0002151153120000042
Figure BDA0002151153120000051
调制和编码方案(MCS)选择来自于3GPP TR 38.802V14.2.0文档表格A.1.6-2中列举的有代表性的样本，具体如表2所示。每一个调制和编码方案的有效数据速率是R＝(每个符号的数据子载波数×编码率×每个子载波的编码比特数×每个时隙的OFDM符号数)/时隙持续时间。同时，使用3GPP TR 38.901中定义视线传输的城市微传播模型，结合集群延迟线D模型(clustered delay line D model)来共同进行仿真。最终输出结果如图3所示，对于每一个调制和编码方案的组合，通过运行仿真软件，可以得到SNR与BLER的关系，根据BLERtarget的要求，例如1％，计算出γm的数值。
表2调制和解码方案
Figure BDA0002151153120000052
本发明的方法基于对降雨强度的预测，使系统在信号传输链路受到降雨的影响时，通过估算降雨对信号衰减、接收功率以及信噪比的影响，来选择合适的调制与编码方案，从而实现在提高链路吞吐量的同时满足链路的稳定性。而且不需要反馈信道状态信息，具有复杂度低、传输时延小和能耗低的优点。
为了对本发明进行验证，选取某地某日进行试验，并且以多种不同的调制和编码方案作为对比，从图4至6可以看出，本发明能够有效提高链路的吞吐量。
基于上述方法，本发明还提供一种基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法的管理系统，包括降雨监测模块、处理模块、通信模块和存储模块。
降雨监测模块，用于获取局部降雨强度预测值。在本实施例中，降雨监测模块包括雷达。
处理模块，与降雨监测模块相连接，用于计算电磁波信号衰减、实时接收信噪比和实施吞吐量以及设定选定信号调制编码方案。
通信模块，与处理模块、发射机和接收机相连接，用于将选定信号编码调制方案发送给发射机。
存储模块，与处理模块相连接，用于存储选定信号编码调制方案。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (7)

1.基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、设定若干种信号调制编码方案，指定其中一种信号调制编码方案为基础方案，其余所有信号调制编码方案为备选方案；
S2、根据发射机和接收机的位置，获取局部降雨强度预测值；
S3、根据降雨强度预测值计算电磁波信号衰减；
S4、根据电磁波信号衰减计算实时接收信噪比；
S5、根据实时接收信噪比计算每种信号调制编码方案的实时吞吐量；S5中，计算实施吞吐量的方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
；
式中，R m 为第m个信号调制编码方案的数据速率，BLER m 为第m个信号调制编码方案的数据块传输差错率；
S6、若所有备选方案的实施吞吐量均小于基础方案的实施吞吐量，则将基础方案设定为选定信号调制编码方案，若存在备选方案的实时吞吐量大于基础方案的实施吞吐量，则将实施吞吐量最大的一个备选方案设定为选定信号调制编码方案；S6中，选定信号调制编码方案满足如下条件：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
；
Figure DEST_PATH_IMAGE006
；
Figure DEST_PATH_IMAGE008
； 式中，BLER target 为目标数据块传输差错率，γ m 为第m个信号编码调制方案的最大可实现信噪比，R s 为接收机灵敏度；
S7、发射机执行选定信号调制编码方案。
2.如权利要求1所述的基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，其特征在于：S1中，将若干种信号调制编码方案按照比特率从低到高进行排序，选择第一个信号调制编码方案为基础方案。
3.如权利要求1所述的基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，其特征在于：S2中，获取局部降雨强度预测值的方法为：
Z=UR V ，式中R为局部降雨强度预测值，Z为雷达反射率，U和V为区域降雨强度常数。
4.如权利要求3所述的基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，其特征在于：S3中，计算电磁波信号衰减的方法为：
A r =aR b (d/1000)，式中a和b为幂律系数，d为毫米波链路长度。
5.如权利要求4所述的基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，其特征在于：S4中，计算实时信噪比的方法为：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
；
式中，N 0 为噪声功率密度，B为给定带宽，N为噪声功率，P R 为接收机的接收功率。
6.一种基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法的管理系统，应用于权利要求1所述的基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法，其特征在于：包括：降雨监测模块，用于获取局部降雨强度预测值；
处理模块，与降雨监测模块相连接，用于计算电磁波信号衰减、实时接收信噪比和实施吞吐量以及设定选定信号调制编码方案；
通信模块，与处理模块、发射机和接收机相连接，用于将选定信号编码调制方案发送给发射机；
存储模块，与处理模块相连接，用于存储选定信号编码调制方案。
7.如权利要求6所述的一种基于降雨强度的毫米波段动态链路自适应方法的管理系统，其特征在于：所述降雨监测模块包括雷达。
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