基于高干扰指示的LTE上行干扰协调研究

王 辉，卢 清

(1.重庆信科设计有限公司，重庆 401121;2.重庆邮电大学通信新技术应用研究所，重庆 400065)

责任编辑:魏雨博

在多小区蜂窝网络系统中，资源利用率和同频干扰之间的协调是系统性能提升的关键。在LTE系统上行链路中，由于采用了SC－FDMA接入技术，所以不存在小区内部的干扰，只存在区间干扰。为了解决小区间干扰，在LTE提案文献中主要有两种方式来实现干扰协调:软频率复用(SFR)和部分功率控制(FPC)。其中，前者侧重于对资源调度的限制，而后者则是对发射功率的限制。目前3GPP LTE中已经有很多此类研究，其中比较有代表性的是华为提出的软频率复用方案。它将系统频率资源分为若干个集，并分配给特定的用户，同时可以采用功率控制的方法，如小区中心的用户可以采用较低的功率发射或接收，即使占用相同的频率集也不会造成太大的小区间干扰，可以分配在复用因子为1的集中;小区边缘的用户由于受到路径损耗等衰落的影响，需采用较高的功率发射或接收，分配在复用因子大于1的集中。此外，根据基站之间信息交互频率，可以将干扰协调分为两类:静态协调、半静态协调。静态干扰协调方式调整的频率较慢，不能应对小区边缘短期业务量的激增和用户分布过于集中小区边缘的突发情况。因此本文研究的重点是半静态干扰协调方式。

基于此，本文提出了一种基于高干扰指示的自适应软频率复用方案，该方案通过X2接口交互相邻eNodeB的高干扰指示信息(HII)［1］，当面对小区边缘业务量激增时可以将邻小区边缘用户不用的资源暂时“借”给服务小区的边缘用户使用，从而提高系统吞吐量。

1 SFR在LTE上行的性能研究

在文献［2］中，该文作者对软频率复用在LTE下行方向的小区间干扰协调性能进行了详细的研究。其结论是在全负载下的软频率复用方案的系统吞吐量低于具有最好CQI调度的全频率复用方案，以及在对软频率复用在不同负载下的边缘吞吐量和小区中心吞吐量性能研究时，观察到随着小区负载的增加，小区边缘吞吐量较优于全频率复用的边缘吞吐量性能，但小区中心用户的吞吐量渐渐开始下降并低于全频率复用下的中心用户吞吐量性能。因此使得软频率复用方案的系统吞吐量低于全频率复用的吞吐量。

本文的主要目标是研究LTE的上行干扰协调方案，与下行相邻基站对用户的干扰不同，上行干扰的产生主要是相邻小区中占用同频的用户之间的干扰［3］。所以软频率复用是否能在LTE上行保持较好的性能或者在上行方向上是否有什么限制，都需要进一步研究。

为了对软频率复用在LTE上行的性能进行仔细的研究，首先对软频率复用和全频率复用基于本文上行仿真平台进行了建模，并对软频率复用在上行方向的性能进行了仿真。

图1 为用户分类阈值［4］在5 dB，7 dB，9 dB 下的吞吐量性能比较，随着分类阈值的增大，小区边缘用户数增多，小区边缘吞吐量增大，小区中心吞吐量下降。当分类阈值从7～9 dB时，软频率复用方案的小区边缘吞吐量保持不变，而系统吞吐量却有所下降，说明了软频率复用方案不能适用于小区边缘短期业务量的激增情况以及用户分布过于集中小区边缘的情况。

图1 单小区撒入用户数24的三种分类阈值下吞吐量性能比较

为了解决软频率复用方案在小区边缘的限制，在保障小区系统吞吐量的前提下，进行一定的改进，使得软频率复用方案能够适用于小区边缘短期业务量的激增情况。基于此，本文提出一种基于高干扰指示的上行SFR方案。

2 基于HII的上行自适应SFR方案

2.1 方案总体描述

在LTE系统中，eNodeB调度器基于上行信道质量(由上行Sounding RS测得)，利用调度算法为用户分配连续的RB资源用于上行数据的传输［5］。为了降低小区间上行干扰，本方案将HII信令信息与软频率复用方案结合一起作为用户在频域资源分配的限制因素，在上行方向上动态地协调不同小区中用户的资源调度。由于是基于软频率复用技术，所以单小区用户数过低时，该算法可以按照软频率复用方案保证较好的信道质量;在单小区用户数过高时候，将会启用本方案的边缘用户和中心用户分配算法，这样可尽量保证每个用户都能分配到信道质量较高的资源，降低用户接入阻塞，最大化系统的吞吐量和用户吞吐量。其中高干扰指示信息(HII)可以通过X2接口进行相互传递，如图2所示。

根据以上论述，基于高干扰指示(HII)的自适应软频率复用方案的流程如图3，在图中该方案通过移动性管理，对边缘用户进行了信道资源的优先保证，然后扩大中心用户可调度的资源集合，最大地提高了小区内用户吞吐量。

具体流程描述如下:

Step0:初始化LTE系统网络参数配置。

Step1:UE通过切换测量(RSRP测量)向服务小区上报UE接收到的服务小区的RSRP与最强干扰邻小区的RSRP值之间的差值以及对应的最强干扰邻小区的ID。

Step2:eNodeB通过式(1)得到用户在小区中的地理位置

其中，RSRPserving表示用户接收到服务基站的RSRP值;RSRPmax－neighbour表示用户接收到的最强干扰邻小区的RSRP值。当式(1)成立时，则该用户被认为是小区边缘用户，否则为小区中心用户。并利用传统的软频率复用方案为用户分配资源。

Step3:判断是否还有边缘用户未被接入网络，同时中心带宽还有剩余RB资源未被分配或禁用。

Step4:若Step3判断为真，则进行小区边缘用户资源分配算法。

Step5:若Step3判断为假，则进入Step6。

Step6:此次资源调度分配结束，同时将资源分配信息映射为对应的HII信息:若用户被划分为边缘用户，并将该用户所分配的RB上的HII置为1;否则用户为小区中心用户，其所占资源所对应的HII置为0。在结束资源调度分配后，服务小区将HII=1的资源序号及占用该资源用户对应的最强干扰小区ID和本小区ID封装后通过X2接口发送给周围邻小区，进行移动性管理，更新用户在网络中位置或进行小区间切换，并跳回Step1。

2.2 边缘用户资源分配算法

为了进一步降低各个小区对相同资源在干扰敏感地理位置上调度的概率，同时最大程度地降低小区内服务用户的接入阻塞。本文提出了基于软频率复用的边缘用户资源分配改进算法，该算法在对未被剩余的边缘用户进行资源分配时需要兼顾两个方面:一个方面为邻小区为其与服务小区相邻的边缘用户分配的RB集合对服务小区边缘用户分配RB资源的限制;另一个方面为服务小区调度某一个用户到特定RB时会对离该用户最近的邻小区的干扰的限制。具体算法流程如图4所示。

图4 边缘用户资源分配算法流程

具体流程描述如下:

Step1:对在软频率复用方案下未分配到RB资源的小区边缘用户进行定位，查看收到的最新HII信息集合确定两种干扰限制集合:周围邻小区调度在该用户的服务小区边缘的高干扰指示信息集合，和该边缘用户接收到的最强干扰邻小区的全部HII信息集合。主要是因为边缘用户对干扰较为敏感，如果服务小区和邻小区的边缘在上行方向上同时使用相同的RB资源，由于服务小区内同频用户与邻小区内的同频用户到邻小区基站的信道增益相差较小，会导致邻小区内的同频边缘用户的SINR恶化，降低了该边缘用户的吞吐量性能。所以，为服务小区的边缘用户进行资源分配时，还需要考虑到该用户对其接收到的最强干扰邻小区的干扰状况。以7小区拓扑结构中的中心小区Cell 0为例，其边缘用户可以使用的RB集合可以表示为式(4)。

其中，Setue_m表示边缘用户m可用调度资源集合;Setservingcell表示服务小区总的资源集合;Setconstrain_m表示用户m的资源限制调度集合;Setcell_i表示邻小区i中边缘用户所使用资源集合;Setneighbour表示在邻小区中与服务小区相邻的边缘用户所使用资源集合;Setcelledge_j表示在邻小区j中与服务小区相邻的边缘用户使用的资源集合;Setalready表示服务小区用户已经使用的资源集合。为了方便描述算法，定义Setue_m集合为A集合，若集合A不为空，则小区边缘用户利用调度算法在资源集合A中进行调度;若集合A为空，边缘用户的资源调度集合由式(5)确定。

此时，定义Setue_m为集合B，此时边缘用户在进行调度时，只保证用户调度在该集合的资源上不会受邻小区太大干扰，但是会对该用户对应的最强干扰邻小区造成一定的干扰，因为本文将采用上行功率控制，可以避免更大的干扰，所以在此不进行降功率发送。

Step2:利用PF算法在资源集合A或B中进行资源选择。

Step3:将调度结束后的资源分配信息对应的高干扰指示(HII)信息周期性地发送给周围小区。

3 仿真及结果分析

3.1 仿真场景及参数配置

在本文第2部分对软频率复用在上行系统中的性能进行了研究，并仿真对比了软频率复用和全频率复用在中低负载和高负载下的上行性能。在第3部分中，提出了基于HII的上行软频率复用改进方案。在第4部分中，对其在小区吞吐量、小区边缘吞吐量，以及在不同小区边缘与小区中心分割比例下的性能进行了仿真对比，其中，仿真中场景的具体仿真参数配置如表1所示。

3.2 性能仿真分析

从图5和图6中，可以看出本文研究的基于HII的软频率复用改进方案在中低负载时，性能与软频率复用一致;高负载时，由于小区边缘用户数的增多，而软频率复用方案由于小区边缘带宽的限制，不能够接入更多的用户或分配更多的资源用于小区边缘业务量激增情况，因此方案的吞吐量受到了一定的限制。而本文研究的方案是在传统的SFR方案基础上，通过“借”用干扰不敏感的邻小区边缘带宽资源，因而也不会对其他用户产生较大干扰，因此相对于软频率复用方案，提高了边缘带宽频带利用率、系统吞吐量和小区边缘吞吐量。

表1 基于高干扰指示器的自适应软频率复用方案和软频率复用方案仿真场景

图5 用户分类阈值7 dB下的小区平均吞吐量对比

图7为单小区撒入用户数24的三种用户分类阈值吞吐量性能分析，从图中可以看出，本文所研究的方案，在小区边缘吞吐量和系统总吞吐量方面都能够取得增益。因此，相对于软频率复用方案，本文方案能够有效适应于边缘用户数增多或边缘业务量增大。

图6 用户分类阈值7 dB下的小区边缘吞吐量对比

图7 单小区撒入用户数24的三种用户分类阈值吞吐量性能

4 小结

本文结合了3GPP协议标准及相关文献，首先研究了软频率复用方案在上行方向上的性能，然后提出了基于HII的软频率复用改进方案，该方案通过小区间高干扰指示器来确定每个边缘用户的可用资源分配集合，使得相较于软频率复用技术得到了更多的资源分配而不产生过高干扰。本文对该方案进行了仿真，并将其与全频率复用和软频率复用方案进行对比分析，仿真结果验证了改进方案的可行性。

［1］沈嘉，索士强，全海洋，等.3GPP长期演进(LTE)技术原理与系统设计［M］.北京:人民邮电出版社，2008.

［2］崔亚楠.适用于LTE及后续演进系统的干扰控制方案的研究［D］.北京:北京邮电大学.2009.

［3］文凯，苏颖博，詹鹏.基于用户位置的TD－LTE上行功率控制研究［J］.电视技术，2012，36(2):71－73.

［4］郑毅.LTE上行干扰抑制技术的研究［D］.北京:北京邮电大学，2009.

［5］YU Y，DUTKIEWICZ E，HUANG X，et al.Performance analysis of soft frequency reuse for Inter－cell interference coordination in LTE networks［C］//Proc.Communications and Information Technologies，2010.［S.l.］:IEEE Press，2010:504－509.