CN1219369C - 一种宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种WCDMA系统混合业务的系统容量的计算方法。所述方法针对混合业务在无线网络控制器(RNC)中，根据基站(Node B)测量到的负荷功率值和给定的呼叫业务的QoS，计算业务接入时或业务改变速率以及业务QoS改变时系统当前容量的变化量，再通过接纳控制策略或负荷控制策略进行判决。本发明采用了目标函数和多维空间速降方法，解决了当Eb/N₀不同时和业务发生降速时其他方法无法计算系统容量的问题，能够实时准确地处理业务的呼叫和用户速率变化请求。

Description

一种宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法

技术领域

本发明属于宽带码分多址(WCDMA)领域，具体的说涉及宽带码分多址系统混合业务情况下的系统容量计算方法。

背景技术

随着通信技术的迅猛发展，尤其是Internet技术的广泛应用，人们对随时随地高质量通信的渴望越来越高。第三代移动通信的发展正是符合了人们的这种需求，因此备受人们瞩目。WCDMA技术是第三代移动通信技术的一种，该技术支持不同速率的数据业务和话音业务。

在WCDMA系统中，对系统容量的计算可以基于功率，吞吐量或负荷因子等不同的描述方法，但是归根结底系统容量受限制的原因是干扰。当系统中的用户增加，系统的接收总功率，吞吐量和负荷因子都会增加，同时干扰也会增加。各用户就通过提高自身的发射功率来平衡干扰，达到期望的服务质量指标(QoS)。但在各个用户提高自身发射功率的同时又形成了对其他用户新的干扰。这就是所谓的功率攀升现象。正是由于功率攀升现象，系统的吞吐量和系统总的接收功率之间的关系是非线性的。现有的传统遍历法是非常耗时的，无法满足系统实时运行的要求。中国专利01105518.9名称为“一种宽带码分多址系统混合业务的接纳控制方法”中的曲线剪接法具有较好的时间特性，但是它是一种间接方法，对于一种业务不同的每比特能量比噪声谱密度(E_b/N_O)都需要一组不同的曲线拟合公式，这很难实现。还有当系统在运行中业务速率发生改变时，相应的处理增益发生变化，该方法便彻底无法使用。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于提出了一种宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法，实现简单，满足系统实时运行要求。

本发明以系统小区上行接收功率测量值为基础，按照多维空间速降寻优法计算出的系统容量变化进行接纳控制和负荷控制，包括以下步骤：

步骤1：从新用户或业务类型改变用户的服务质量(QoS)中提取业务信源速率R、所需信噪比(Eb/No)值和背景噪声(BK)；从数据库中获取当前小区业务种类，每种业务种类的用户数量和每种业务的每个用户上行接收功率；

步骤2：构造新用户接入或用户业务改变后的系统平衡时，n中业务中的任一种业务的上行接收功率P_j，均需满足以下公式：

$P_j=10\log 10({10}^{(\mathrm{BK}/10)}+1.55*(\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j))-({\mathrm{PG}}_j-E_{\mathrm{bj}}/N_0)$

PG_j为处理增益由式PG_j＝3840/R获得，R指信源速率，E_bj/N₀指信躁比，BK指背景噪声，Mj指第j种业务的用户数，Mi指第i种业务的用户数，Pi指第i种业务的单个用户上行接收功率，且i不等于j；上面公式左边Pj为Pj_left，右边为Pj_right；

步骤3：构造目标函数：

$J=\sqrt{\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{i\; left}}-P_{\mathrm{i\; right}})}^2}{n}}$

当目标函数J小于预先设定的某门限时，系统平衡；寻求目标函数J的极小值；当求得J的极小值时，对应的Pj值为系统平衡时任一种，种业务上行接收功率；

步骤4：根据任一种业务的上行接收功率Pj的较佳值计算出系统达到平衡后的上行接收总功率；

步骤5：根据上行接收总功率与预设门限比较判断是否接纳新用户或改变新业务。；

上述宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法中，所述的步骤2公式中任一种业务类型的用户在小区内的用户数为M_j个，每个用户在基站端受到的干扰如下：

本小区产生的干扰为：

$\begin{array}{c}{10}^{(\mathrm{BK}/10)}+\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j\\ 0.55*(\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j)\end{array}$

其他小区产生干扰为：

用户在基站端受到的总的干扰为本小区产生的干扰和其他小区产生干扰的和，所以总的干扰为：

${10}^{(\mathrm{BK}/10)}+1.55*(\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j)$

其中其他小区对本小区的干扰为本小区干扰第二和第三部分之和的55％；公式中的处理增益(PG)和信躁比(Eb/NO)均由步骤1获得。

上述宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法中，所述的步骤3中步骤3中的目标函数J的极小值通过以下步骤求得：：

a)确定寻优的起点

b)在确定了n维寻优空间的起点后，在n维空间的n个方向上分别增加一个步长；

c)然后计算出这n个新位置的目标函数，从中挑出最小的目标函数；

d)以最小的目标函数对应的位置为新的起点，返回步骤b)，直到目标函数的值小于了给定的门限。

上述宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法中，所述的确定寻优的起点进一步包括如下过程：

首先：当有用户接入且不是新业务，并已知接入前各种业务的上行接收功率，寻优的起点是前面记录的各种业务的上行接收功率；

其次：当有用户接入且是新业务，并已知接入前各种业务的上行接收功率，寻优的起点是前面记录的各种业务的上行接收功率，新业务的寻优起点是：BK-(PG_m-E_b/N_O)，PG_m为新业务处理增益；

最后：当不知道接入前各种业务的上行接收功率或业务降速的时候寻优的起点是：BK-(PGm-E_b/N_O)，m为自然数。

上述宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法中，所述的步骤4中通过步骤3求得的各种业务的上行接收功率，计算Node B小区(基站)的上行接收总功率，计算公式如下：

$P_{\mathrm{total}}=10*\log (10^(\mathrm{BK}/10)+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(M_i*10^(P_i/10)))\mathrm{dBm}.$

本发明通过自创的多维空间速降寻优法求解该目标函数，从而预先计算出接入新用户接入或用户业务类型改变后系统容量变化的混合业务容量，该方法实现简单，满足系统实时运行要求。

下面结合附图对本发明作进一步的说明：

附图说明

图1是本发明方法的流程图；

图2是单一业务的每个用户上行接收功率与P_right-P_left关系曲线图；

图3是两种业务的每个用户上行接收功率与目标函数的关系图；

图4是两种业务情况下的2维空间寻优的路线图；

图5是三种业务情况下的3维空间寻优的路线图；

图6是三种业务情况下的3维空间寻优的路线局部图(最后76步)；

图7是两种业务情况下的仿真结果图；

图8是三种业务情况下的仿真结果图；

图9是四种业务情况下的仿真结果图；

图10是五种业务情况下的仿真结果图。

具体实施方式

图1是本发明方法的流程图。在本发明中，采用接收功率作为干扰的衡量指标。当系统中有混合业务时，因为不同种业务的业务速率和Eb/N_O不同，它们到达基站的上行接收功率和受到的干扰各不相同。如果此时的系统容量没有超过极限，各种业务将会在功率控制的调整下，逐步达到平衡状态。

本发明的原理是首先从呼叫业务QoS参数映射表中得到新用户或降速用户速率R和Eb/No要求。然后从数据库中取得小区当前业务种类，每种业务的用户数量和每个用户的上行接收功率。得到系统平衡后要满足的N个公式。再构造满足多种业务的目标函数，并通过自创的多维空间速降寻优法求解该目标函数，获得系统平衡后各种业务的上行接收功率和上行接收总功率。从而预先计算出接入新用户接入或用户业务类型改变后系统容量的变化。再经接纳控制策略或负荷控制策略判断是否接纳或允许业务类型发生改变，如将计算出的系统容量和设定门限进行比较，来判断是否接纳。如果接纳或接收业务的改变，就启动码资源分配子进程。与其他的方法相比，这是一种直接的计算系统容量的方法，可以满足同种业务不同E_b/N_O的要求和业务速率发生改变时的要求。本发明首次提出同时满足多种业务的目标函数，通过独有的多维空间速降寻优方法求解，最后根据上行总接收功率判断是否进行接纳。该方法与传统遍历法相比至少提高两个数量级的计算时间，而且随着业务种类的增多，将会更加节省时间。与前面提到的发明专利“一种宽带码分多址系统混合业务的接纳控制方法”的曲线剪接法相比，这种方法是一种直接方法，有更高的精度，解决了曲线剪接法无法获得单个UE的上行接收功率的问题。最重要的是，解决了当业务相同而Eb/N_O不同时和业务发生降速时其他方法无法计算系统容量的问题。

图2是单一业务的每个用户上行接收功率与P_right-P_left关系曲线图，图2中的8K业务为98个，12.2K为65个，64K为20个，144K为9个，384K为4个用户。从图2中可以看出，每一种曲线都是单调下降的，并总有一点使(P_right-P_left)为零，这为在多维空间中利用速降法寻求系统的容量提供了依据。当系统有n种不同的业务时，当其中n-1种业务已经找到平衡后的接收功率，即固定这n-1维上行接收功率的值，最后一种业务一定能够找到平衡后的接收功率值，因为曲线是单调下降的。

图3是两种业务的每个用户的上行接收功率与目标函数的关系图，在这个图中8K业务是20个，144K业务是4个，从图3中可以明确看出，在两种业务的空间中，目标函数只有一个极小值，只要寻优空间定义得合理，并选用恰当的步长，多维空间速降寻优法就会找到极小值。这个值对应的两种业务的功率，就是平衡后相应业务的上行接收功率。

图4是两种业务情况下的2维空间寻优的路线图。

在这个图中8K业务是20个，144K业务是4个。图4中给出了多维空间速降寻优法搜寻最优目标函数点的轨迹，可以看到，在解决该问题时，该方法是非常有效的，经过开始的寻找后，寻优路线几乎是以笔直的轨迹找到了最优点。并且该点对应于图3中的目标函数极小值点。

图5和图6分别是三种业务情况下的3维空间寻优的路线图的全部和局部。在这个两图中8K业务是30个，144K业务是4个，64K业务是3个，从图5可以看出，该方法在3维空间仍然非常有效。图6给出寻找到平衡后功率点前76步的寻优路线，可以看到，搜索路径根据目标函数在不停地调整方向。并在找到极小值后便停止了搜索。

图7是2种业务情况下的仿真结果，与多维空间速降寻优法及曲线剪接法的比较的结果如下表，2种业务分别是8K的41个用户，144K的4个用户。值得注意的是，这里的时间统计只是具有相对意义的。可以看到时间上多维空间速降法比传统的遍历搜索法有很大的提高，比曲线剪接法略慢。但它解决了不同曲线剪接法无法解决的不同Eb/N_O问题和发生降速时的系统容量估算问题。还可以看到的是多维空间寻优法有很好的精度，与仿真的结果相比较误差非常小，完全在测量的误差之内。

方法	寻优时间(秒)
		多维空间速降a)	2.123
多维空间速降c)	0.10
		曲线剪接法	0.02
传统的遍历方法	244.7

方法	8K上行接收功率(dBm)	144K上行接收功率(dBm)	上行总接收功率(dBm)
				多维空间速降a)	-114.59	-104.46	-95.44
多维空间速降c)	-114.59	-104.46	-95.44
				仿真	-114.59	-104.47	-95.44

注：

多维空间速降a)：寻优空间起点为本发明实现步骤4).a-1)

多维空间速降c)：寻优空间起点为本发明实现步骤4).a-3)

图8是3种业务情况下的仿真结果，与多维空间速降寻优法及曲线剪接法的比较的结果如下表，3种业务分别是8K的20个用户，144K的4个用户，64K的2个用户。值得注意的是，这里的时间统计只是具有相对意义的。可以看到时间上多维空间速降法比传统的遍历搜索法有很大的提高，比曲线剪接法略慢。但它解决了不同曲线剪接法无法解决的不同Eb/N_O问题和发生降速时的系统容量估算问题。还可以看到的是多维空间寻优法有很好的精度，与仿真的结果相比较误差非常小，完全在测量的误差之内。

方法	寻优时间
		多维空间速降a)	4.677秒
多维空间速降c)	0.07秒
		曲线剪接法	0.02秒
传统的遍历方法	约58.3小时

方法	8K上行接收功率(dBm)	144K上行接收功率(dBm)	64K上行接收功率(dBm)	上行总接收功率(dBm)
					多维空间速降a)	-116.58	-106.47	-109.72	-98.08
多维空间速降c)	-116.72	-106.61	-109.87	-98.22
					仿真	-116.58	-106.48	-109.75	-98.08

注：

多维空间速降a)：寻优空间起点为发明实现步骤4).a-1)

多维空间速降c)：寻优空间起点为发明实现步骤4).a-3)

图9是4种业务情况下的仿真结果，与多维空间速降寻优法及曲线剪接法的比较的结果如下表，3种业务分别是8K的20个用户，144K的1个用户，64K的3个用户，12.2K20个用户。值得注意的是，这里的时间统计只是具有相对意义的。可以看到时间上多维空间速降法比传统的遍历搜索法有很大的提高，比曲线剪接法略慢。但它解决了不同曲线剪接法无法解决的不同Eb/N_O问题和发生降速时的系统容量估算问题。还可以看到的是多维空间寻优法有很好的精度，与仿真的结果相比较误差非常小，完全在测量的误差之内。

方法	寻优时间
		多维空间速降a)	15.7秒
多维空间速降c)	0.06秒
		曲线剪接法	0.04秒
传统的遍历方法	约3.1年

方法	8K上行接收功率(dBm)	144K上行接收功率(dBm)	64K上行接收功率(dBm)	12.2K上行接收功率(dBm)	上行总接收功率(dBm)
						多维空间速降a)	-115.86	-105.74	-10898	-114.06	-97.39
多维空间速降c)	-116.65	-106.53	-109.80	-114.86	-98.18
						仿真	-115.84	-105.76	-109.04	-114.07	-97.40

注：

多维空间速降a)：寻优空间起点为发明实现步骤4).a-1)

多维空间速降c)：寻优空间起点为发明实现步骤4).a-3)

图10是5种业务情况下的仿真结果，与多维空间速降寻优法及曲线剪接法的比较的结果如下表，5种业务分别是8K的10个用户，144K的1个用户，64K的2个用户，12.2K10个用户，384K的1个用户。值得注意的是，这里的时间统计只是具有相对意义的。可以看到时间上多维空间速降法比传统的遍历搜索法有很大的提高，比曲线剪接法略慢。但它解决了不同曲线剪接法无法解决的不同Eb/N_O问题和发生降速时的系统容量估算问题。还可以看到的是多维空间寻优法有很好的精度，与仿真的结果相比较误差非常小，完全在测量的误差之内。

方法	寻优时间
		多维空间速降a)	22.22秒

多维空间速降c)	0.32秒
		曲线剪接法	0.05秒
传统的遍历方法	若干百年(已经无意义)

方法	8K上行接收功率(dBm)	144K上行接收功率(dBm)	64K上行接收功率(dBm)	12.2K上行接收功率(dBm)	384K上行接收功率(dBm)	上行总接收功率(dBm)
							多维空间速降a)	-116.92	-106.80	-110.06	-115.11	-103.24	-92.47
多维空间速降c)	-116.92	-106.80	-110.06	-115.10	-103.23	-92.47
							仿真	-116.97	-106.80	-110.10	-115.05	-103.30	-92.5

注：

多维空间速降a)：寻优空间起点为发明实现步骤4).a-1)

多维空间速降c)：寻优空间起点为发明实现步骤4).a-3)

本发明提出了一种混合业务情况下基于功率测量量的系统容量估算方法。当系统中的混合业务有不同的业务速率和Eb/N_O，各种业务将会在功率控制的调整下，逐步达到平衡状态。本发明提出了一个同时满足多种业务的目标函数，并通过自创的多维空间速降寻优法求解该目标函数，获得系统平衡后各种业务的上行接收功率和上行接收总功率。从而预先计算出接入新用户接入或用户业务类型改变后系统容量的变化，为接纳控制和负荷控制提供了依据。本发明能够实时准确地处理业务的呼叫和用户速率变化请求，在保证系统稳定运行的前提下接入或改变多种速率的业务请求。本发明的范围是混合业务接入情况下基于功率测量的容量计算方法，以及在目标函数和多维空间速降寻优法，应用范围包含第三代移动通信系统所有的领域。

Claims (5)

1、一种宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1：从新用户或业务类型改变用户的服务质量参数映射表中提取业务信源速率、所需信噪比值和背景噪声；从数据库中获取当前小区业务种类，每种业务种类的用户数量和每种业务的每个用户上行接收功率；

步骤2：构造新用户接入或用户业务改变后的系统平衡时，n中业务中的任一种业务的上行接收功率P_j，均需满足以下公式：

$P_j=10\log 10({10}^{(\mathrm{BK}/10)}+1.55*(\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j))-({\mathrm{PG}}_j-E_{\mathrm{bj}}/N_0)$

PG_j为处理增益由式PG_j＝3840/R获得，R指信源速率，E_bj/N₀指信躁比，BK指背景噪声，Mj指第j种业务的用户数，Mi指第i种业务的用户数，Pi指第i种业务的单个用户上行接收功率，且i不等于j；上面公式左边Pj为Pj_left，右边为Pj_right；

步骤3：构造目标函数：

$J=\sqrt{\frac{\underset{j=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(P_{\mathrm{j\; left}}-P_{\mathrm{j\; right}})}^2}{n}}$

当目标函数J小于预先设定某门限时，系统平衡；寻求目标函数J的极小值；当求得J的极小值时，对应Pj值为系统平衡时任一种业务上行接收功率的较佳值；

步骤4：根据任一种业务的上行接收功率Pj的较佳值计算出系统达到平衡后的上行接收总功率；

步骤5：根据上行接收总功率与预设门限比较判断是否接纳新用户或改变新业务。

2、根据权利要求1所述的宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法，其特征在于：所述的步骤2中公式中任一种业务类型的用户在小区内的用户数为M_j个，每个用户在基站端受到的干扰如下：

本小区产生的干扰为：

${10}^{(\mathrm{BK}/10)}+\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j$

其他小区产生干扰为：

$0.55*(\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j)$

用户在基站端受到的总的干扰为本小区产生的干扰和其他小区产生干扰的和，所以总的干扰为：

${10}^{(\mathrm{BK}/10)}+1.55*(\underset{i=1,\≠j}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{M}_i*P_i+(M_j-1)P_j)$

其中其他小区对本小区的干扰为本小区干扰第二和第三部分之和的55％；公式中的处理增益PG和信躁比Eb/N0均由步骤1获得。

3、根据权利要求1所述的宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法，其特征在于：所述的步骤3中的目标函数J的极小值通过以下步骤求得：

(1)确定寻优的起点；

(2)在确定了n维寻优空间的起点后，在n维空间的n个方向上分别增加一个步长；

(3)计算出这n个新位置的目标函数，从中挑出最小的目标函数；

(4)以最小的目标函数对应的位置为新的起点，返回步骤(2)，直到目标函数的值小于了给定的门限。

4、根据权利要求3所述的宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法，其特征在于：所述的确定寻优的起点进一步包括如下过程：

首先：当有用户接入且不是新业务，并已知接入前各种业务的上行接收功率，寻优的起点是前面记录的各种业务的上行接收功率；

其次：当有用户接入且是新业务，并已知接入前各种业务的上行接收功率，寻优的起点是前面记录的各种业务的上行接收功率，新业务的寻优起点是：BK-(PG_m-E_b/N₀)PG_m为新业务处理增益；

最后：当不知道接入前各种业务的上行接收功率或业务降速的时候，寻优的起点是：BK-(PGm-E_b/N₀)，m为自然数。

5、根据权利要求1所述的宽带码分多址系统混合业务容量的计算方法，其特征在于：所述的步骤4中通过步骤3求得的各种业务的上行接收功率，计算小区的上行接收总功率，计算公式如下：

$P_{\mathrm{total}}=10*\log (10^(\mathrm{BK}/10)+\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(M_i*10^(P_i/10)))\mathrm{dBm}$

Images