异构网融合中基于RBIR的物理层抽象算法

孟 超 衡 伟 王汗青

(东南大学移动通信国家重点实验室，南京210096)

未来无线网络应该是目前各种成熟的无线接入技术的异构网络的融合，可以为用户提供不同的业务.移动蜂窝网络和无线局域网(wireless local area network，WLAN)之间的互联是一个很好的融合方案，两者具有很好的互补性.移动蜂窝网络可以提供广阔的覆盖和良好的移动性，而WLAN可以在热点区域内提供较高的数据速率，移动蜂窝网和WLAN的融合可以给用户提供更好的服务.

不同网络的空中接口技术存在明显的差异，空中接口紧耦合是异构网络融合的关键技术.对于异构网络融合而言，必须寻找一个或几个能够在不同网络中普遍适用的性能指标，以实现不同空中接口的紧耦合联合接入.针对异构网络融合的空中接口紧耦合联合接入技术的研究，必须考虑异构网络不同协议层之间信息的交互，即跨层设计与优化.无线通信跨层设计的难点在于准确预知复杂的链路性能，物理层抽象的目的就是以较低的计算复杂度准确地预知链路性能.

1 RBIR物理层抽象算法

1.1 物理层抽象算法

物理层抽象算法的目的是根据一个实时的信道状态信息得到相应的误块率.如果用一组信干噪比值(single to interference noise ratio，SINR)集合来查找误块率(block error rate，BLER)的值，那么链路的表格就太复杂.为解决这个问题，物理层抽象算法把多个OFDM子载波的SINR值先映射成一个有效的SINR值，然后再用这个有效的SINR值从一条基本的AWGN链路级性能曲线上找到误块率的估计值.设误块率BLER值用B表示，对于这种有效SINR映射方法，下面的近似等式成立:

式中，B({γk})为实时信道状态{γk}对应的真实信息块的错误概率;BAWGN(γeff)为等效 SINR下AWGN信道状态下的误块率.式(1)必须对所有类型的信道都成立，也就是说，所有信道条件下的SINR的集合经过有效SINR映射后，都可以只查找一条AWGN下的性能曲线，得到对应信道条件下误块率的估计值.物理层抽象算法就是要找到一个压缩函数把一组不同的SINR序列映射成一个单一的SINR值，然后通过这个值就能够查表得到真实的误块率值［1-2］.查找 AWGN参考曲线表的一种方式是采用拟合函数表示，设接收比特互信息率RBIR值用R表示，误块率B与接收比特互信息率R之间的映射关系用多元函数表示为

一般情况下物理层抽象算法可以描述为

式中，SINReff为有效的SINR;SINRi为第i个子载波的SINR;Nc为编码模块中的符号数目，或者是OFDM 系统中子载波数目;φ 为可逆函数;α1，α2为多元函数的参数.

一些常用的预测实时链路性能的物理层抽象算法包括指数等效信噪比映射(EESM)［3-5］和互信息有效信噪比映射(MI-ESM)［6-8］.其中互信息有效信噪比映射包括:接收比特互信息率(RBIR)算法和每比特平均互信息(MMIB)算法.RBIR算法在接收端软解调的输入端计算互信息量，而MMIB算法则在接收端软解调的输出端计算互信息量.RBIR算法不仅具有较高的准确性，而且具有较好的通用性，故本文选择RBIR算法作为WLAN与CDMA EVDO的物理层抽象算法.

1.2 RBIR 算法

定义接收信号y=Hx+i在Nt维符号星座中与星座点qk之间的距离为［9-10］

对于Nt维符号，星座中共有NNt个点，N表示采用的调制方式的星座点数目，‖·‖F表示矩阵的2-范数.发送的数据经过交织及随机化编码，可认为发射信号在星座上均匀等概率分布，发射符号是星座某一点qm的后验概率，可表示为

设n是均值为0、方差为0.5σ2的统计独立高斯白噪声.则有

所以每个子载波上符号的归一化平均互信息量为

另一方面，误块率BLER满足下式:

由式(9)和(10)可见，接收比特互信息率RBIR和误块率BLER存在一一对应的映射关系.图1给出了各种调制方式下的归一化互信息量.由图可以看出，在相同的信噪比下，调制阶数越低，每一个编码比特的互信息量就越大.

图1 归一化信息量与信噪比的关系

2 仿真与分析

2.1 802.11n

使用802.11n数据字段的数据进行仿真，其发射机框图如图2所示.

图2 802.11n发射机框图

802.11 n物理层使用 MIMO-OFDM 技术，使数据的吞吐量大大提高.所有20 MHz的调制编码方式(MCS)均使用单个编码器，部分40 MHz的MCS使用2个编码器，MCS的数据率大于300 Mbit/s时，使用2个编码器.空间流数目可能为1～4.当使用LDPC码时，不使用交织器.空间映射的数目为1～4［11］.本仿真使用的载波频率为5 GHz，带宽20 MHz，采样速率20 MHz，使用码率为1/2的卷积码，信道模型为TGN信道模型，终端移动速度为3 km/h.信道估计为理想的信道估计.天线的配置分别为1发1收和2发2收.接收端采用MMSE均衡接收.

表1为对802.11n进行仿真的调制编码方式，表2为在802.11n各种调制方式下拟合函数的参数.

表1 802.11n物理层调制编码方式

表2 802.11n拟合函数参数

2.2 CDMA EVDO

对CDMA EVDO前向业务信道进行仿真，其物理层模块发射端框图如图3所示.

图3 CDMA EVDO物理层模块发射端框图

CDMA EVDO前向业务信道物理层链路发送端主要包括:信道编码、信道交织、数字调制、符号重复和删除、串并转换、Walsh扩频等模块［12］.仿真使用的载波频率为900 MHz，终端移动速度为10 km/h，使用码率为1/3的Turbo码.信道模型采用3GPP2 C.R1002-B中规定的ITU Ped-B模型.

表3为对CDMA EVDO帧进行仿真的调制编码方式，表4为CDMA EVDO系统的拟合函数的参数.

表3 CDMA EVDO物理层调制编码方式

表4 CDMA EVDO拟合函数参数

2.3 仿真结果

图4(a)显示了802.11n收发天线都为1，调制编码方式为0～7下的BLER与RBIR关系曲线.图4(b)显示了802.11n收发天线数目都为2，调制编码方式为8～15下的BLER与RBIR关系曲线.

图4 802.11n接收比特互信息率和误块率曲线图

图5 CDMA EVDO接收比特互信息率和误块率曲线图

图5显示了CDMA EVDO在表3所示调制方式下的BLER与RBIR的关系曲线.符号的最大信息量理论上等于符号的调制阶数.在相同的调制阶数下，码率越大，符号的信息量也越大.在相同的信噪比下，低阶调制比高阶调制具有更低的误比特率，从而有更低的误块率.随着信噪比的增大，同一种调制方式的BLER值逐渐下降.而符号的信息量随信噪比的增加而增加.因此，BLER也随符号信息量的增大而下降，图4和图5验证了这种关系.从图4和图5还可以看出，随着调制阶数的变大，系统性能曲线在下降.从二进制符号传输的观点看，高阶调制可以被看作多状态信道，由于符号间干扰，RBIR算法无法再为高阶调制提供像BPSK调制那样准确的错误概率.通过仿真可知，802.11n和CDMA EVDO系统实际仿真得出的BLER与RBIR之间的关系(用离散点表示)能够较好地与拟合函数曲线匹配.因此，RBIR的物理层抽象算法能够较好地用于CDMA EVDO与WLAN之间的跨层设计.

3 结语

物理层抽象算法对于更高层的仿真具有重要的作用，如链路自适应、调度、ARQ等.本文介绍了物理层抽象的RBIR算法在基于CDMA EVDO和WLAN异构网融合中的应用.从仿真结果来看，RBIR算法能够较好描述BLER与RBIR之间的关系，具有较好的适用性.然而物理层抽象算法的理论是建立在较好的估计性能基础上的，在调制和编码速率较高的情况下，系统估计性能和实际性能还有一定的偏差，关于这方面的工作还有待于更进一步的研究.

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