5G 低时延高可靠场景传输可靠性性能评估

陈 锋，谭 津，王 洁，马晓冬

（1.中国人民解放军63896 部队，河南 洛阳 471000；2.中国电子信息产业集团有限公司第六研究所，北京 100083）

0 引言

5G 应用划分为三大场景，分别为增强型移动宽带（Enhanced Mobile Broadband，eMBB）、超高可靠低时延通信（Ultra-Reliable and Low-Latency Communications，URLLC）、海量机器类通信（Massive Machine Type Communications，mMTC)[1]。其中URLLC 被业界广泛认为其可以应用于工业控制、工厂自动化、智能电网、车联网通信、远程手术等领域，期待典型业务需求是低时延和高可靠性[2-4]。第三代合作伙伴计划（3rd Generation Partnership Project，3GPP）提供了多种URLLC 业务以及需求，触觉交互业务和自动化控制业务需实现空口传输时延低于0.5 ms 和1 ms，数据传输可靠性要达到10-5或者10-6的误码率[5]。5G 系统复杂，各类参数选择和设计对系统性能影响较大，参数配置不合理将进一步影响各类业务的性能和用户感知，因此预先仿真评估对于通信系统的设计、规划和应用意义重大。

针对超可靠低时延目标的实现，目前主要研究集中在物理层优化和跨层分析两方面。文献[6]研究了可达速率和误码率的关系，通过带宽、功率和单用户不同时隙来分配URLLC 资源；文献[7]提出基于调频重传方式，利用多用户分集提高可靠性增益；文献[8]利用接口分集技术提升URLLC 可靠性，通过多种通信技术传输数据获得分级增益。

本文针对URLLC 场景的可靠性进行评估，首先通过链路仿真探索几类系统参数和配置对可靠性的影响，选取较优的参数配。其次，通过系统仿真方法评估URLLC 业务在不同参数配置下能否满足高可靠性的要求。仿真结果可帮助优化资源分配策略，验证和比较不同技术方案在实际场景中的效果，有效指导URLLC 在实际应用中的参数配置。

1 URLLC 可靠性影响因素

URLLC 可靠性是一个关键的性能指标，3GPP 对于URLLC 的性能要求和相关参数的指导根据差异化应用场景而有所不同[9-12]。表1 为影响URLLC 可靠性的通用参数和分析。

表1 URLLC 可靠性影响因素

（1）重传（重复）次数：重传是一种纠错机制，与可靠性直接相关，增加重传次数通常会增加传输时延[13]。因此，重传次数的选择涉及时延和可靠性之间的权衡。在URLLC 中，时延要求非常低，需要精确地确定适当的重传次数，以在时延和可靠性之间找到平衡。

（2）接收天线配置：多天线系统可以减小多径干扰，增加信号的多样性，从而提高接收的可靠性[14-15]。天线配置还可以影响通信系统的覆盖范围和抗干扰能力，不同的配置可以在不同场景中实现更好的可靠性性能。

（3）码本选择：码本选择涉及所使用的编码和调制方案。不同的编码方案具有不同的纠错能力，可有效纠正传输中的错误，从而提高可靠性[16-17]。调制方案决定了信号的灵敏度，即在不同信道条件下的性能。选择适当的调制方案可以使通信系统更具鲁棒性，从而提高可靠性。

重传次数、接收天线配置和码本选择3 种参数直接影响通信系统中的纠错、信号多样性、抗干扰能力以及编码和调制方案的选择，这些因素对于实现URLLC 通信的高可靠性至关重要。在研究中，通过优化和调整这些因素，可以有效地提高URLLC 通信的可靠性，同时满足低时延要求。

2 可靠性评估方法

URLLC 可靠性评估采用系统级与链路级仿真协同的方法，综合考虑大尺度和小尺度衰落。通过在系统级仿真中获得大尺度衰落的信息，进行资源分配的初步优化。然后，将这些信息传递到链路级仿真中，精细调整参数以满足URLLC 可靠性要求。

由于系统级仿真中考虑大尺度衰落，而在链路级仿真中考虑小尺度衰落，因此评估中，首先通过链路仿真探索重传（重复）次数、接收天线配置、码本选择3 种参数配置对可靠性的影响，选取相对较优的参数配置方案，然后通过系统级仿真的信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio,SINR）分布曲线，选出5% SINR点作为小区边缘，将此SINR 点输入链路级仿真平台，根据选取最优参数配置，验证小尺度衰落的情况下小区边缘用户是否可以满足URLLC 的可靠性要求，即小于10-5，若满足则可以保证整个小区的用户都满足可靠性要求。URLLC 可靠性评估方法如图1 所示。

图1 URLLC 可靠性评估流程图

这种协同的方法可以帮助优化系统性能，确保在考虑了大尺度衰落和小尺度衰落的情况下，小区边缘用户的可靠性要求得到满足，有助于提高整个小区的用户体验和可靠性，更全面、准确地评估URLLC 通信的可靠性。

3 URLLC 仿真模型构建

本小节构建链路级仿真模型和系统级仿真模型。链路级仿真模型用于深入分析单个通信链路的性能，设计和优化参数配置。系统级仿真模型用于评估整个通信系统的性能，决策系统级参数和资源分配。

由于多边矩阵剖面框架和复杂系统数据的取值大小没有关系，多边矩阵剖面广义交叉乘法的运算可以反映研究人员收集数据进行数据分析一般方法，根据相应的剖面的矩阵表示，可以模拟证明相应的分析方法和数据分析人员的各种操作是否基本没有关系, 如果模拟分析其数据分析方法具有再现性的特点，那么相应的数据分析方法是可以采用的数据挖掘方法。所以多边矩阵的剖面广义交叉乘法是值得推荐的方法。

3.1 链路级仿真模型构建

构建5G URLLC 物理上行共享信道（Physical Uplink Shared Channel,PUSCH）链路级仿真模型。链路级主要参数配置见表2。

表2 URLLC 链路级仿真参数表

为保证最小时延，仿真基本参数传输时间间隔（Transmission Time Interval,TTI）设置为4-symbol minislot，子载波间隔设置为30 kHz 或60 kHz，带宽为80 MHz。使用抽头延迟线-相关模型（Tap Delay Line -Correlated,TDL-C）宽带信道模型，有效模拟多径效应。数据包（Transport Block Size,TBS）大小为32 B，采用QPSK调制，调制编码方案（Modulation and Coding Scheme,MCS）为1/6，并添加相应的纠错码，生成传输数据。URLLC 可靠性的3 种主要影响因素中，重传次数设置为1、2 或4 次重传，收发天线数可以选择2×2、2×4 或2×8 等不同的配置，码本选择指定码本和自选码本两种不同配置。

针对影响URLLC 可靠性的三类主要参数进行多种参数组合的评估，探索较优组合。

3.2 系统级仿真模型构建

5G URLLC PUSCH 系统级仿真模型采用准动态仿真方法。首先，基于snapshot 静态仿真方法[18]建立广泛应用的城市宏小区（Urban Micro,UMa）场景；其次，构建发射设备、信道和接收设备模型，在TTI 循环内动态调用不同设备，完成用户调度、资源分配和数据收发等功能，不断触发更新snapshot，并获得仿真参数。

根据3GPP TR 38.900/TR 38.901 中对系统机仿真要求，主要参数配置如表3 所示。

表3 URLLC 系统级仿真参数表

4 影响URLLC 可靠性参数选取

本节针对不同参数下URLLC 可靠性开展链路级仿真，从拟定的重传次数、不同接收天线数、不同码本的参数配置中择优选取。

4.1 重传次数参数分析

对比1、2、4 不同重传次数下误块率（Block Error Rare,BLER）与信噪比（Signal to Noise Ratio,SINR）的关系，如图2 所示，可以看出在经过衰落信道之后，重传2 次相对于重传1 次带来的增益约为2.3 dB，重传4 次相对于重传2 次带来的增益约为2 dB。因此重传次数越多，传输可靠性越高，但传输时延也相对越大。因此需要在满足可靠性要求的情况下，尽可能减少重传次数。

图2 不同天线数在指定码本与自选码本时的性能对比

4.2 接收天线数参数分析

对比2×2、2×4、2×8 不同接收天线数配置下的BLER。如图3 所示，可以看出在过衰落信道自选码本的情况下，2×8 天线和2×4 天线之间的增益约为2.5 dB，2×4 天线相对于2×2 天线增益约为4 dB。因此在信道质量较差时，选择多天线配置，可通过多天线的分集增益和阵列增益，有效抵抗信道的多径衰落作影响。同时，采用多天线也会提升发射端和接收端的计算复杂度。因此，需要根据具体的信道模型选择合适的天线配置，实现性能与复杂度的折中。

图3 不同天线数下的性能对比

4.3 码本参数分析

（1）不同码本对重复增益的影响

指定码本与自选码本不同重复次数下的性能对比如图4 所示，可以看出在重复4 次和重复2 次时，自选码本和指定码本的性能差异较小；在重复1 次时，自选码本相对于指定码本，随着信道质量的变好，自选码本的BLER 下降更快，性能更优。

图4 指定码本与自选码本不同重复次数下的性能对比

（2）不同码本对天线增益的影响

分别选取2×2、2×4 和2×8 天线配置，重复1 次，非理想信道估计，比较自选码本和指定码本为的情况下的性能。

指定码本与自选码本在不同天线数配置下的BLER对比如图5 所示，可以看出对于同样的收发天线数，信道质量越好，自选码本带来的增益越明显，在2×2 天线时，自选码本相对于指定码本带来的增益约为2 dB。

图5 不同天线数在指定码本与自选码本时的性能对比

5 URLLC 可靠性评估

5.1 SINR 选取

基于系统级仿真，明确小区边缘用户所需的SINR，系统级仿真PUSCH 的输出SINR 累积分布函数（Cumulative Distribution Function,CDF）曲线如图6 所示。选取为5%时对应的SINR 为小区边缘用户，确保在通信网络的边缘区域，用户仍然能够获得高质量连接，以保证URLLC 场景的性能需求。从图中可以看出，5%对应的目标SINR 为-7 dB。

图6 SINR CDF 曲线

5.2 可靠性评估

根据系统级仿真曲线，小区边缘用户的SINR 为-7 dB。在链路级仿真中，选取较优的仿真配置参数，验证2×8 天线和2×4 天线下，重复次数为1 次和4 次，指定码本与自选码本时候的小区边缘用户可靠性是否满足要求。

URLLC 场景下可靠性评估结果如表4 所示。可以看出，自选码本与指定码本对URLLC 可靠性影响差异较小，天线和重复次数对URLLC 可靠性影响较大。2×8天线在重复1 次和4 次时，都可以满足可靠性10-5要求，而2×4 天线在重复4 次时可以满足可靠性要求，但在重复1 次时可靠性为10-3，不满足可靠性要求。

表4 5% SINR 点可靠性评估结果

6 结论

本文评估了不同重传次数、不同收发天线数和不同码本选择三类情况下对传输可靠性的影响，从结果可以看出，重传次数越多，收发天线数和码本配置合理，可以获得较大的增益；进一步评估了URLLC 场景下的可靠性，证明了可以通过上述合理参数配置，满足URLLC 场景的可靠性需求。本文仿真验证和结论可以为URLLC的实际应用和部署提供参考和参数配置经验。