LAA系統在非授權頻段上的動態子幀配置策略

姜煒 ，劉是梟 ，胡恒 ，張晨璐

（1.重慶郵電大學通信與信息工程學院，重慶 400065；2.宇龍計算機通信科技有限公司，廣東 深圳 518057）

LAA系統在非授權頻段上的動態子幀配置策略

姜煒1,2，劉是梟1,2，胡恒1,2，張晨璐2

（1.重慶郵電大學通信與信息工程學院，重慶 400065；2.宇龍計算機通信科技有限公司，廣東 深圳 518057）

異構網絡中動態TDD技術的應用可以有效提高系統吞吐量，改善系統性能。由于受到信令控制等問題的限制，授權頻段上往往只是實現傳統的7種固定子幀配比之間的動態切換。而非授權頻段作為工作在授權頻段上LTE系統的一個補充，不用考慮信令控制等問題，可以實現更加靈活的完全動態子幀配置。提出了兩種非授權頻段上的動態子幀配置算法，并與傳統的靜態子幀配置進行比較，通過LAA系統級仿真平臺驗證動態子幀配置算法對系統性能的影響。仿真表明，提出的兩種動態子幀配置算法可以有效提升資源利用率，提高系統整體吞吐量。

動態子幀配置；LAA；非授權頻段；系統級仿真

1 引言

隨著移動通信技術的快速發展和通信業務量的急劇增加，授權頻譜資源已經非常擁擠，越來越不能滿足更高網絡容量的需求。為了進一步提高頻譜資源的利用率，滿足用戶對更高的數據速率、更好的覆蓋性能、更高的可靠性的需求，3GPP （the 3rd Generation Partnership Project）提出了 LAA（licensed-assisted access）的概念，借助 LTE授權頻譜的幫助來使用未授權頻譜[1]。

LTE系統根據上下行業務復用方式的不同，可以分為TDD （time division duplexing，時分復用）系統和 FDD（frequency division duplexing，頻分復用）系統。TDD 和 FDD系統有著各自的優缺點。相比FDD系統來說，TDD系統上下行傳輸信號在同一頻帶內，通過將信號調度到不同時間段，采用非連續方式發送，并設置一定的時間間隔方式以避免上下行信號干擾。TDD系統對系統資源的利用效率更高，而且可以根據上下行業務量的不同，在基站間使用不同的上下行子幀比例的無線幀結構。這里就涉及上下行子幀配置的問題，傳統的TD-LTE（time division long term evolution，分時長期演進）系統往往采用集中式、半靜態的小區上下行子幀配置。進入4G移動通信時代后，由于非授權頻段、多載波技術的引入以及異構網絡[2]節點的大量部署等，無線環境變得更為復雜。同時，隨著智能終端的廣泛普及、各種新業務的不斷涌現，上下行業務很難保持一個穩定的比例。在這種情況下，現有的集中式、半靜態的小區子幀配置方式顯然不能很好地發揮TDD系統的特點，也不能很好地利用非授權頻段帶來的頻譜效率提高、覆蓋性能提升等優勢。

現階段大部分研究都是針對授權頻段異構網絡的動態TDD技術。參考文獻[3]詳細介紹了室外pico部署動態TDD場景的性能評估及仿真方法，提及了一種簡單的考慮系統業務量和信道性能的動態配置調整算法。參考文獻[4]介紹了異構網絡中的動態TDD技術，分析動態TDD技術在異構網中的性能，重點關注動態TDD不同子幀重配周期（10 ms和40 ms）對系統吞吐量的影響。以上兩篇參考文獻介紹的動態TDD技術都是在授權頻段上實現的7種固定子幀配比之間的動態切換，并沒有實現每個子幀都可以動態變化為上行或下行子幀。而參考文獻[5]則介紹了一種5G系統中根據上下行緩存區大小門限值和隊頭時延門限值來靈活配置每個上下行子幀的算法，并仿真驗證了這種上下行子幀選擇算法的優越性。參考文獻[5]這種完全動態配置每個子幀傳輸方向的算法，相比于傳統7種固定子幀配比之間動態切換的算法，更能反映當前信道的上下行業務量情況，也更加適用于存在突發性業務的通信情況。

未來網絡中無線數據業務量將會大大增加，上下行業務變化也更加頻繁、快速。因此本文提出了兩種TDD動態子幀配置算法?；舅枷攵际峭ㄟ^對業務類型及業務量的測量和反饋，在非授權頻段上實現不同小區上下行子幀的靈活、動態自適應配置，從而達到提高無線通信資源利用率的目的。兩種算法最大的不同就是子幀重配周期和子幀配置窗口大小，算法 1中每個 TTI（transmission time interval）時刻都會對之后的子幀進行重配且每次只配置一個子幀，而算法2則以10TTI時長為周期配置子幀，且每次配置10個子幀。本文對兩種動態子幀配置方式進行了對比分析，并通過MATLAB仿真對兩種動態子幀配置方式進行了評估。

2 系統模型

TD-LTE物理層幀結構如圖1所示。10 ms的無線幀包含兩個半幀，長度各為5 ms。每個半幀包含5個子幀，長度為1 ms[6]。

圖1 TD-LTE物理層幀結構

TD-LTE支持兩類時隙比例配置，周期分別為5 ms和10 ms。具體配置參見表1，TD-LTE共支持7種上下行子幀配置格式（用0～6表示），其中，D代表下行子幀，U代表上行子幀，S為特殊子幀，由DwPTS、GP和UpPTS 3個特殊時隙組成[7]。

非授權頻段上TDD子幀的動態配置定義為系統中各LAA基站綜合考慮小區內上下行業務量及上下行信道質量情況，靈活、動態自適應地配置小區子幀類型。為了更加靈活，不設置S子幀，每個子幀都可以動態變化為D或U子幀。轉換時的保護間隔可放在D子幀的最后面或者U子幀的最前面。

本文采用的信道檢測機制是基于負載的信道檢測（load based equipment，LBE）機制[8,9]。LBE 機制可以分為兩部分：觸發初始CCA（initial CCA）檢測和擴展信道空閑評估（extended clear channel assessment，ECCA）。當信道處于空閑狀態，并且有數據要傳輸時，會進入初始CCA階段，在初始CCA階段檢測到信道連續34 μs空閑，則可占用信道，并生成一個信道占用時長T；當信道處于忙碌狀態但有數據需要傳輸時或者初始CCA檢測信道為忙碌時，則進入ECCA階段。進入ECCA階段首先會生成一個隨機數——信道檢測退避次數N，N在(1:q)(q值由設備預先配置)之間取值。若退避期間檢測到信道狀態為忙碌，則進入推遲周期（defer period）信道檢測，在推遲周期內檢測到信道連續34 μs空閑之后再繼續進行 ECCA過程，每次ECCA檢測信道為空閑狀態，則N值減1，直到N次ECCA檢測信道狀態都為空閑才可以占用信道，占用信道時長為T。LBE機制的結構設計如圖2所示。

3 動態子幀配置策略

隨著移動通信技術的高速發展，業務量在一段時間內可能出現爆發式增長，上下行業務量的變化也更加頻繁?，F有的集中式、半靜態的小區上下行子幀配置方式不能很好地適應這種突發性業務帶來的變化，造成資源浪費、頻譜效率下降。針對本文的研究場景，在非授權頻段上部署不同運營商的LAA網絡的TDD子幀配置也存在這個問題。為了解決這種業務的突發性帶來的問題，本文針對非授權頻段以TDD的方式被LTE使用的情況，設計了兩種小區間靈活、自適應的上下行子幀配置算法。

3.1 連續子幀動態配置算法

連續子幀動態配置算法在每個TTI時刻都會進行子幀動態配置且每次只配置一個子幀，即子幀重配周期和子幀配置窗口都為1TTI?；舅枷胧鞘紫仍撍惴〞跏蓟疍L幀為默認子幀，之后在每個子幀的起始時刻，LAA基站根據當前時刻上下行業務量比例M與對比參數m的大小關系對上下行子幀進行重新配置。對于對比參數m的取值，可以取上下行泊松過程的λ的比值，即λ_ul/λ_dl。λ_ul為上行泊松過程中的λ值，λ_dl為下行泊松過程中的λ值。上下行業務量比例M計算式為：

其中，∑BUL為上行緩存中待傳總比特數，∑BDL為下行緩存中待傳總比特數。

表1 TD-LTE上下行子幀比例配置

圖2 LBE機制的結構設計

算法的具體過程如下：在TTI=1時刻，初始化DL幀為默認子幀。之后從每個TTI的起始時刻，分別統計各LAA基站下所有附著的UE在上下行緩存中的待傳總比特數，得到上下行業務量比例M，然后和對比參數m進行比較，若M≥m，則將4個TTI之后的子幀設置為 UL幀；若M＜m，則4個TTI之后的子幀保持不變，仍為DL幀。流程如圖3所示。

圖3 連續子幀動態配置算法流程

3.2 周期性子幀動態配置算法

周期性子幀動態配置算法以10TTI時長為周期配置子幀且每次配置10個子幀。為此，根據當前時刻上下行業務量比例M設計了總共11種動態子幀窗口配比 情 況 ， 分 別 為 [DDDDDDDDDD]、[DDDDDDDDDU]、[DDDDDDDDUU]、 [DDDDDDDUUU]、 [DDDDDDUUUU]、[DDDDDUUUUU]、 [DDDDUUUUUU]、 [DDDUUUUUUU]、[DDUUUUUUUU]、[DUUUUUUUUU]、[UUUUUUUUUU]。具體過程如下。在TTI=1時刻，初始化DL幀為默認子幀。之后每隔10個TTI時刻分別統計各LAA基站下所有附著的UE在上下行緩存中的待傳總比特數，得到上下行業務量比例M，然后從11種動態子幀窗口配比中選擇上下行子幀比例最接近M的子幀窗口配比來配置4個TTI之后的10個子幀（例如：當前TTI=2時的上下行待傳比特數比值為2/3，則將第 6～15個子幀配置為[DDDDDDUUUU]，之后在12TTI時刻根據當前的上下行總比特數比值配置第16～25個子幀，依次類推）。流程如圖4所示。11種新的子幀選擇配置過程如下所述。

圖4 周期性子幀動態配置算法流程

算法1 子幀選擇配置算法

輸入 LAA基站數目N，上行待傳業務占比M

輸出 LAA基站的子幀配置

for i=1:N

獲得基站LAA(i)的上行待傳業務量占比M(i)；

if M(i)大于或等于0并且小于或等于1/20

基站LAA(i)的子幀配置為配置一

[DDDDDDDDDD]；

else if M(i)大于或等于1/20并且小于或等于3/20

基站LAA(i)的子幀配置為配置二

[DDDDDDDDDU]；

else if M(i)大于或等于3/20并且小于或等于5/20

基站LAA(i)的子幀配置為配置三

[DDDDDDDDUU]；

…

else if M(i)大于或等于17/20并且小于或等于19/20

基站LAA(i)的子幀配置為配置十

[DUUUUUUUUU]；

else

基站LAA(i)的子幀配置為配置十一

[UUUUUUUUUU]；

end if

end for

兩種動態子幀配置算法的最大不同點是兩者的子幀重配周期和子幀配置窗口大小，連續子幀動態配置算法中每個TTI時刻都會對之后的子幀進行重配且每次只配置一個子幀，而周期性子幀動態配置算法以10TTI時長為周期配置子幀且每次配置10個子幀。相比于連續子幀動態配置算法，周期性子幀動態配置算法可以有效減少數據傳輸過程中連續UL幀或連續DL幀的情況。與傳統的靜態子幀配置相比，這兩種動態子幀配置算法的子幀配置更加靈活，更加匹配當前信道的上下行業務量情況，但是因為子幀配置變化頻繁，導致信令開銷增大，而且對于新的子幀配置，需要對HARQ時序進行重新設計。而靜態子幀配置在很長一段時間內子幀配置都保持不變，信令開銷小，但是不能適應多變的上下行業務量情況。

4 仿真分析

根據3GPP研究報告 TR36.889中的仿真要求和參數[10]，搭建了一個基于MATLAB平臺的不同運營商在非授權頻段以LAA方式共存的系統級仿真平臺。仿真平臺的模塊包括參數初始化、網絡生成、信道初始化、路徑損耗 計 算[11]、小區選擇、業務生成、信道檢測、CQI（channel quality indicator，信道質量指示）反饋、調度、數據發送與接收和仿真結果輸出等。平臺采用時間驅動的動態仿真機制，按照固定的時隙工作，更新用戶的信道衰落、干擾水平，對用戶進行實時調度。給出了針對非授權頻譜下TDD動態子幀配置模型的仿真參數和仿真方法，并仿真評估兩種動態子幀配置算法的性能。

4.1 仿真場景

由于仿真場景macro（宏）小區與LAA小區是異頻組網，可以不用考慮宏小區對LAA系統的影響，因此本文生成的7個宏小區只是為了固定LAA基站的位置。所有的LAA基站只在中心的宏小區的每個扇區中以簇的形式生成，每個扇區中有一個簇，每個簇中有8個LAA基站（4個屬于運營商 1，4個屬于運營商2），如圖 5所示，允許LAA小區的覆蓋范圍出現部分重合，但是必須保證LAA基站之間的最小距離不小于50 m，用戶設備（UE）在簇內均勻分布，每個簇內有60個UE。具體的仿真參數參照第4.2節。

圖5 仿真場景說明

表2 仿真參數配置

4.2 仿真假設

給出了部分仿真假設，見表2。

采用比例公平調度算法[13]，基本思想是在選擇用戶時考慮瞬時速率和長期平均速率的比值，同時利用權重值對不同用戶進行調整，達到同時兼顧系統性能和用戶體驗的目的。比例公平算法的數學表達式可以參考式（2），其中，k是被調度用戶，Ri(t)為用戶i在 t時刻請求的速率，Ti(t)為用戶i在t時刻的累積平均速率。

4.3 仿真結果

在仿真中，根據采用靜態子幀配置還是動態子幀配置策略，設計以下3種仿真方案。

方案一：基礎方案（baseline），靜態 TDD，所有的 LAA小區均采用靜態子幀配置，選擇7種傳統靜態子幀配置中的配置4作為基準配置。

方案二：動態TDD1，采用連續子幀動態配置算法來實現動態TDD技術，子幀重配周期為1 ms。

方案三：動態TDD2，采用周期性子幀動態配置算法來實現動態TDD技術，子幀重配周期為10 ms。

圖6是用戶的平均上下行吞吐量柱狀圖。圖7是高負載情況下用戶的上下行時延CDF曲線。由圖6容易發現，采用動態子幀配置方式相對于傳統的靜態子幀配置方式確實可以帶來一定的吞吐量增益，特別是對于上行用戶吞吐量有很大的提升?？傮w來說，在低負載的情況下，動態子幀配置方式對上下行的用戶吞吐量都有很大的提升；但是在高負載的條件下，動態子幀配置方式下用戶吞吐量的大小與靜態子幀配置基本相等，甚至動態子幀配置方式下的用戶下行平均吞吐量小于靜態子幀配置條件下的用戶下行平均吞吐量。觀察圖6，可以發現，無論上行信道還是下行信道，隨著負載量的增加，3種子幀配置方式的用戶平均吞吐量依次下降，但是動態子幀配置方式的用戶平均吞吐量下降的趨勢更加明顯。如果繼續提高負載量，動態子幀配置的用戶上下行總吞吐量必會低于傳統的靜態子幀配置方式，這很可能是由于動態子幀配置產生的交叉子幀干擾造成的。當低負載時，處于激活狀態的基站較少，產生的交叉子幀干擾也不是很大；當高負載時，處于激活狀態的基站明顯增多，就會有嚴重的交叉子幀干擾，完全抵消了動態子幀配置算法帶來的吞吐量增益。比較圖7的用戶上下行時延CDF曲線，動態子幀配置算法的時延比靜態子幀配置時更大，這可能是由于動態子幀配置情況下連續DL或連續UL現象造成的，而動態TDD2的時延比動態TDD1的時延小，但是仍然比靜態子幀配置條件下的時延大，這說明周期性子幀動態配置算法相比于連續子幀配置算法，可以有效減少數據傳輸過程中的連續DL幀或連續UL幀的情況，與預期相符。

圖6 用戶上下行平均吞吐量

圖7 高負載時上下行時延

5 結束語

本文提出了兩種非授權頻段上LAA基站的動態子幀配置算法。兩種算法可以根據當前信道的瞬時業務量情況來動態配置上下行子幀，與傳統的靜態子幀配置相比較，可以有效提升系統性能。仿真結果顯示，動態子幀配置策略對上行吞吐量有明顯增益，在低負載的情況下，對上下行的總吞吐量也有明顯增益，但是在高負載的情況下，嚴重的交叉子幀干擾完全抵消了動態子幀配置算法帶來的吞吐量增益。所以接下來非授權頻段上動態TDD技術的研究重點會放在減小高負載條件下交叉子幀干擾對LAA系統的影響上。

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LAA system dynamic sub-frame configuration strategy in unlicensed bands

JIANG Wei1,2,LIU Shixiao1,2,HU Heng1,2,ZHANG Chenlu2
1.School of Communication and Information Engineering,Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China
2.Yulong Computer Communication Technology Co.,Ltd.,Shenzhen 518057,China

The use of dynamic TDD technology in heterogeneous network can effectively increase the system throughput and improve the performance of the system.Due to the limitation of signaling control and other issues,there is usually a dynamic switching between the traditional seven fixed sub-frame ratios in the licensed bands.But as a complement to the LTE system worked in the licensed bands,the unlicensed bands can achieve a more flexible and complete dynamic sub-frame configuration without considering signaling control and other issues.Two new dynamic sub-frame configuration algorithms in unlicensed bands were proposed and compared with traditional static sub-frame configuration,then the impact of dynamic sub-frame allocation algorithms on system performance was verified by LAA system level simulation platform.The results show that the proposed dynamic sub-frame configuration strategies can effectively improve the resource utilization and the overall system throughput.

dynamic sub-frame configuration,licensed-assisted access,unlicensed band,system level simulation

TN929.5

A

10.11959/j.issn.1000-0801.2016193

2016-04-19；

2016-07-10

姜 煒 （1992-），男 ，重 慶 郵 電 大 學 通 信 與 信息工程學院碩士生，主要研究方向為LTE-Advanced pro(4.5G)/5G LAA技術、干擾協調技術。

劉是梟（1992-），男，重慶郵電大學通信與信息工程學院碩士生，主要研究方向為LTE-Advanced pro(4.5G)/5G LAA技術、HARQ技術。

胡恒（1992-），男，重慶郵電大學通信與信息工程學院碩士生，主要研究方向為5G移動通信技術中的V2X技術、D2D技術。

張晨璐（1982-），男，宇龍計算機通信科技（深圳）有限公司高級工程師，主要研究方向為LTE-Advanced pro(4.5G)/5G標準化研究、車聯網技術、D2D技術等。