电缆支架安五分时时彩平台装施工方案
2019-09-30

  电缆支架安装施工方案_建筑/土木_工程科技_专业资料。. 一、工程概况 本作业项目为海湾大桥(北桥位)青岛端接线KV 电力土建工程二标段电缆隧道内电缆支架、桥架安装工程。全长 1.1KM,隧道内壁两侧采用 304 不锈钢电缆支架。电缆支架

  . 一、工程概况 本作业项目为海湾大桥(北桥位)青岛端接线KV 电力土建工程二标段电缆隧道内电缆支架、桥架安装工程。全长 1.1KM,隧道内壁两侧采用 304 不锈钢电缆支架。电缆支架共分为 四种型号,Ⅳ型、Ⅴ型、Ⅶ型、Ⅷ型电缆支架分别分布于电缆隧道不 同内径处。支架上的横撑分五种,Ⅱ型、Ⅲ型、Ⅳ型、Ⅴ型。 1.1 编制目的 为了规范电缆支架安装过程,提高施工工艺水平,保证安装质量, 特编制该施工方案。 1.2 适用范围 适用于海湾大桥接线KV 下地工程电缆隧道工程中电缆支 架、桥架项目的施工。 1.3 编制依据 《大桥接线KV 下地工程施工图》 《电力装置安装工程电缆线路施工及验收规范》(GB50169-92) 《电气装置安装工程质量检验及评定规程》(DL/T5161.5-2002) 《建筑电气工程施工质量验收规范》GB50303-2002 《电力建设安全作业规程》 《不锈钢和耐热钢牌号及化学成分》GB20878-2007 《不锈钢焊条》GB/T983-1995 二、施工安排 可编辑 wrod 范本 . 电缆隧道内电缆支架的焊接安装与隧道内防水施工需要穿插施 工,根据以往施工经验,先进行隧道内侧壁、顶板部分防水涂膜的施 工,然后进行电缆支架立铁的焊接,立铁焊接时先焊Ⅱ型立铁与 60*6 的通长扁钢,再焊Ⅷ型支架,后续安装Ⅲ型横撑,Ⅷ型支架与Ⅲ型横 撑安装后即进行电缆桥架的安装,桥架安装完成后进行底板防水涂膜 和砂浆保护层的施工。 三、施工进度计划 根据本工程的实际条件和业主要求编制施工进度计划,见附表。 四、施工准备与资源配置计划 4.1 技术准备 施工前组织相关单位和技术人员进行技术交底,各种原材料的检验检 测和供货商、施工单位的资质报审工作。 4.2 人员设置 项目经理兼安全组长:王光 项目总工兼安全副组长:许福伟 专职安全员:尹波 质检员:张秀德 施工员:于瑞亭、王继存 4.3 现场准备 4.3.1 支架安装前电缆隧道内应具备的条件: (1) 预埋件位置、数量及安装尺寸符合设计及规范要求且安置牢固。 (2)电缆隧道内墙面上的预埋铁件表面清理干净。 可编辑 wrod 范本 . (3)电缆隧道内排水、通风畅通,照明设施完善。 在电缆隧道外部沟槽(尤其是地下水量较大处)及内部集水坑处 设置排水泵,随时排除因外部积水或因雨导致隧道内积水,保证电缆 隧道内工作环境干燥、安全、舒适。 利用电缆隧道通风口全线m 临时设置一进风口和一台 1.5KW 轴流式排风机,保证隧道内空气流通,有效排除因焊接而产 生的有毒、有害气体。 电缆隧道内的照明使用安全电压(不高于 36V)和胶柄行灯,确 保灯体与手柄坚固、绝缘良好并耐热耐潮湿;灯头与灯体结合牢固, 灯头无开关;金属网、反光罩、悬吊拉钩固定在灯具的绝缘部位上, 保证用电安全。 4.4 资源配置计划: (1)材料准备:立铁,支架固定件、A302 电焊条、防锈漆、油漆 等备齐。 (2)工器具准备:暂定电焊机 6 台,面罩、焊把数套,水平仪 4 只, 扳手、鎯头、拉线若干。 五、施工方法及工艺要求 5.1 安装前准备工作 安装支架前,先根据设计图纸检查预埋铁件的位置、数量及其牢 固性。预埋铁件如有遗漏,在支架加工前通知厂家在支架上根据预埋 件位置打眼,然后在用不锈钢膨胀螺栓固定。清除预埋件周边水泥, 清除预埋板绣渣及污垢,便于焊接的质量。 可编辑 wrod 范本 . 电焊机及其他设备进入沟槽内施工现场时,严禁碰伤沟壁及地 面,沟槽内遇有水时应及时抽排沟槽,严禁涉水违章作业造成不测。 铺设施工电缆及施工中必须安全细心,接头牢固,用防水绝缘胶带裹 好,不得硬拖强拉电缆线,野蛮施工,配电箱必须装有漏电保护装置, 接电源线时应由专业人员监护到位,防止意外发生。 5.2 安装支架 将电缆隧道每一施工段合理划分为若干小施工段,区段长度以两 个伸缩缝之间长度为宜。根据设计要求在每个施工区段两端焊接一付 支架:先采用点焊,然后用水平尺找正支架,做到横平竖直后再焊接 牢固。用线绳在两付支架间拉上两道直线作为其他焊接支架的标高, 线绳要求绷直无下垂。按照所标记标高进行支架的焊接安装。以此方 式逐一进行下一步施工,确保支架在同一水平面内,高低偏差不大于 5mm。 5.3 焊接施工 5.3.1 焊接方法:本工程采用的焊接技术为焊条电弧焊,它是焊接奥 氏体系不锈钢常用的一种焊接方法。 5.3.2 焊接材料:由于本工程电缆支架采用 304 不锈钢材料,故焊条 的选择宜采用具有良好机械性能、耐热性及抗晶间腐蚀性能且操作工 艺性能优良,交直流两用的 A302 焊条。同时,该焊条具有不发红、 飞溅少、引弧容易等优点, 304 不锈钢与碳钢之间焊接采用 A302。 5.3.3 焊接的工艺参数: 可编辑 wrod 范本 . (1)电弧电压:首先选用交流电焊机进行固定然后在用直流电焊机 进行施工,其电压控制在 65V-85V 之间。 (2)焊接电流:不锈钢产品焊接的最大电流在 200A。 (3)焊接速度:在保证焊透的前提下快速焊接。 5.4 焊接工艺: 焊条电弧焊采用接触法引弧,其方法有两种,1、划擦法;2、撞 击法。本工程采用撞击法引弧焊,其优点是不会使焊件表面划伤,不 受焊件表面大小形状限制。但采用撞击法引弧时,不能用力过大,否 则会容易将引弧端药皮碰裂甚至脱落、影响焊接质量。 5.5 工艺质量要求 5.5.1 电缆支架制作 5.5.2 角钢应平直,无明显扭曲。下料误差应在范围内,切口无卷边、 毛刺。 5.5.3 支架焊接应牢固,无显著变形,各横撑间的垂直净距与设计偏 差不应大于设计要求。 5.5.4 电缆支架防腐应符合设计要求。 5.6 电缆支架安装 5.6.1 电缆支架层间距离符合设计规定。 5.6.2 电缆支架安装应牢固,横平竖直。各支架的同层横档应在同一 水平面上,其高低偏差应符合设计及规范要求,偏差不超过 5mm。 5.6.3 在管廊桥、预制箱

  中北大学学位论文 第1 章 绪论 无线通信发展历史和现状 无线通信是当今通信领域中最为活跃的研究热点之一。虽然从20 世纪60 年代起通 信已经成为研究的主题,但是最近十余年才是这一领域研究蓬勃发展的时期。这主要是 受到几个因素的综合影响。首先是对于无线连通性需求的迅猛增长,当前是受到蜂窝电 话的推动,但是很快会转而受到无线数据应用的推动。另外,超大规模集成电路技术的 飞速发展使得复杂的信号处理算法和编码技术小面积低功耗的实现成为可能。再次,第 二代(2G)、第三代(3G)数字无线标准的出台,为我们提供了源于通信理论的好想法 在实际应用中具有重大影响的具体说明。近 10 年的研究工作表明无线通信的关键技术 为通信在无线信道中的应用提供了丰富的新想法、新理念和新工具。 无线通信中的资源分配问题 近年来,随着高速多媒体数据业务的不断涌现,无线通信系统对于空中接口的速率 要求进一步提高,根据香农信息论我们知道,无线信道的容量的提高只能依靠增加系统 带宽和提高系统的频谱效率。系统的带宽资源虽然在不断的提高,但是频率资源毕竟是 有限的,而且优质的频谱资源少之又少,因此研究如何提高系统资源利用率,提高系统 的频谱利用效率有着重要的现实意义。 尽管目前无线通信领域出现了诸多新技术在很大程度上提高了无线频谱的利用率 而增加了信道容量,这也仅能在一定程度上缓解日益增长的带宽需求,无线通信的特性 依然在根本上限制无线多媒体业务的广泛应用。主要的原因是无线信道属于开放的媒质 共享信道,存在时变特性以及多种干扰和衰落。这种恶劣的环境使得无线通信信道只能 提供较小的容量而且容量随时间随机变化。这与有限通信的媒质独享性以及优良的信道 质量有巨大的差别。因此如何高效地分配与管理有限的无线资源,从而满足用户在日益 多媒体化情况下对服务质量的要求[1,2]。该问题涵盖了两个方面的内容,首先是如何在物 理约束下,取得尽可能大的信道或者系统容量,其次是在给定容量的情况下,如何有效 的在用户之间进行分配,从而实现服务质量的最大化。 无线资源管理是解决这个问题的关键技术。我们定义无线通信系统中的无线资源为 一切可控的与网络与用户性能密切相关的各种参数。在无线网络中,可以分配和调度的 资源包括:发射功率、传输速率、传输时隙、天线等等。无线资源分配问题就是在物理 1 中北大学学位论文 条件及用户服务质量要求的约束下,通过合理的分配无线资源来优化预先设定的目标, 最大化系统的资源利用效率。从数学方法上看,这是一个优化问题,我们需要针对无线 通信系统建立模型,针对无线资源的限制写出约束条件,并且根据需要满足的用户服务 质量要求写出优化目标。我们通过求解这样的数学模型来找到合适的资源分配方法,从 而优化无线系统的资源利用率。 概括来说,无线资源分配的目标就是保障用户的各种QoS 需求(包括最小传输速率, 最大分组延时,时延抖动);保证用户的公平性(依据不同的用户公平准则从而达到不 同的效果);利用信道本身衰落在时间、频率和空间上的选择性,以及分组的突发性, 尽可能提高系统的资源利用的效率。 下面介绍无线通信研究领域中涉及资源分配问题时几个重要的概念:无线信道特 性,多用户分集,用户服务质量,用户之间的公平性。 无线信道特性 无线通信之所以成为具有挑战性的研究领域,主要有两个原因。这两个原因也是区 别无线通信和有线通信的重要依据。首先是衰落现象:由于多径衰落的小尺度效应,以 及诸如由于距离衰减引起的路径损耗和障碍物引起的阴影等大尺度效应,导致信道的时 变特性。第二个原因是无线用户在空中进行通信,互相之间存在干扰,这些干扰来自于 同一小区或者不同小区内部的用户,可以存在于上行链路也可以存在于下行链路。如何 对抗衰落和干扰对于无线通信系统设计是至关重要的。 移动无线信道的主要特征是信道强度关于时间和频率的变化,这种变化大致可以分 为如下两种类型[3,4,5]: 大尺度衰落(Large-scale fading):它是由随距离而变化的信号路径损耗和由建筑物、 山脉等大型障碍物的阴影造成的,当移动台运动的距离与小区尺寸相当时,就会出现通 常与频率无关的大尺度衰落。 小尺度衰落(Small-scale fading):它是由发射机与接收机之间的多跳信号路径的相 长干扰(constructive interference)和相消干扰(destructive interference)造成的,当空 间尺度与载波波长相当时,会出现小尺度衰落,因此,小尺度衰落与频率有关。 多用户分集 多用户分集(multiuser diversity)是多用户系统中一种潜在的分集形式。多用户分 集的根源在于用户信道的统计独立性,这种统计独立性表现在时间、频率和空间三个方 面,通过有效的信道分配和多用户调度,就可以利用这种潜在的增益,有效提高系统传 输效率。 2 中北大学学位论文 在一个多用户的系统,在每一个时刻,调度都将系统资源分配给信道条件最好的用 户,系统资源可以得到最好的利用,从而提升系统的整体性能。可以看到,在相同的信 道增益下,信道的变化越剧烈,多用户分集的增益越明显;同时,随着系统中用户数目 的增加,挑选到较好用户信道的概率也随之增加,多用户分集的增益越大。 用户服务质量 无线资源分配的首要目的是为用户提供服务质量保障,与传统的通信系统相比,在 未来的无线通信系统中,数据多媒体业务所占的比重相当大,各种各样业务QoS 的含义 更加广泛,内容更加丰富,因此模型也更加复杂,从而给服务质量的保障带来一定的困 难。 另外用户服务质量的保障与通信系统采用的无线资源管理策略密切相关,在用户比 特级与数据包级的服务质量,需要设计有效的无线资源调度和功率分配策略,功率分配 策略可以保证用户的 BER 要求,无线资源调度策略通过调整各用户传输的时序保证他 们对延时、吞吐率、丢包率等的要求。 用户之间的公平性 在无线资源分配的研究中,对于公平性的考虑是非常重要的。由于无线网络的资源 是有限的,全部满足用户的需求几乎是不可能的,这就需要对于网络资源进行划分,将 资源公平地分配给网络中的用户。但是单纯的公平性原则显然会降低无线网络资源利用 的效率,因为在无线网络中用户的信道状况无论在时间上频率上还是空间上都存在很大 差异,如果在信道状况非常好的情况下用户没有获得充分的无线资源进行数据传输;与 此对应信道状况非常差的用户获得了过多的无线资源却无法充分利用,都会造成浪费。 因此在公平性和效率之间进行折衷,是研究无线资源分配问题中对于用户公平性讨论的 核心。这一小结中,将介绍三种常用的公平性准则[6,7]:最大-最小公平(max-min fairness)、 比例公平(proportional fairness)和时间公平(time average fairness)。 最大-最小公平(max-min fairness) 最大-最小公平准则(max-min fairness)的定义:对于用户集合S 的可行资源分配结 果,当满足以下条件时是最大-最小公平的。即对于每个用户 s, R R , R R , ≤ ∑ ≤ , s s s∈S s 在不减少 R 的情况下, s R 可以达到最大值。 s 基本原理:在所有可行资源分配策略中,寻找到使得性能最差的用户达到最高的传 输速率的方案。由于系统中某个用户的性能提升必然会导致另外用户的性能下降,这种 策略偏向于信道条件差的用户,因此会限制系统性能。 比例公平(proportional fairness) 3 中北大学学位论文 比例公平准则(proportional fairness)的定义:对于用户集合S 的可行资源分配结果, 当 R 满足以下条件时,此分配策略是比例公平的。即对于任何其他的可行分配结果R * , s s ∑ (R R )/ R 0. s s s s S ∈ * ? ≤ 时间公平(time average fairness) 发掘时间分集存在的潜在增益,时间平均公平准则保证用户可以获得相同的时间平 均性能。这种准则需要考虑用户对于延时的容忍程度。实现的机制是:如果用户的Qos 在当前时刻无法得到满足,那么在下一调度时刻请求更多的资源。 跨层设计 跨层设计的主要思想是网络各层共享与其他层的相关信息,对于无线网络进行整体 设计。传统的网络协议层需要彼此透明,以保持各层协议设计的独立性,也简化网络协 议开发和实现的难度。然而,在无线网络中,无线通信环境的不确定因素,导致无线信 道容量和误比特率等的时变特性,传统分层设计无法保证网络的最佳资源利用率和用户 业务的 QoS 需求。为了改善无线网络的性能,MAC、路由协议和传输协议需要与其下 的各层进行有效的信息交互,以适应其下层特性的变化,因此跨层设计[8]的思想应运而 生。 跨层设计的必要性体现在以下两个方面: 无线信道的动态特性 无线信道的物理特性(信道传播的开放性和信道参量的变化的时变性等),使无线信 道成为一种非常不稳定的媒介。无线信道这种动态特性增加了无线通信网络设计的难 度,而且为了保证可用性,按照信道性能最差情况和系统最低要求进行保守设计,在信 道质量较好的情况下造成频谱、功率等资源的浪费。 传统通信系统分层参考模型的弊端 传统的无线通信系统设计沿用严格分层的OSI 参考模型,单独对各层进行设计和优 化,这种设计的优点是简化了整体网络设计的复杂性,而且满足了软件设计的信息隐藏 原则,因而得到了广泛应用。 在无线通信网络中,物理层和MAC 层对信道估计、同步信息、误码率和信号强度 等信息的处理结果可以通过发送端到接收端的距离估计得来,另一方面节点位置信息和 网络拓扑信息可以被协议的其他层利用。因此传统的OSI 严格分层的参考模型不能对无 线网络资源进行整体管理,使得网络性能不能得到整体优化。 为此,跨层设计作为一种自适应技术和方法应运而生。跨层设计的主要原则和方法 包括: 4 中北大学学位论文 l 分析法:通过Lagrange 乘法、凸集优化等方法把问题近似、简化处理, 得到简洁的分析结果或快速收敛算法。 l 最优控制法:通过最优控制,可以将无线通信系统跨层优化问题转化为 约束优化类问题,如非线性优化、整数规划等。 l 博弈论方法:在多用户通信系统中,单个用户并不了解其他用户的状态, 因此无法通过协同共享网络资源,仅以分布式方式从自身利益最大化的角度出 发竞争网络资源,以提升自身性能。因此可以利用纳什均衡理论来解决满足单 用户性能需求与提升整体性能两者之间的矛盾,达到网络资源利用效率最大化 的目的。 l 动态规划方法:由于无线通信环境的时变性,可通过动态规划实时选择 最优策略,通过实时获取业务队列状态信息来动态调整调度策略,期望在充分 照顾各业务队列公平性的基础上,尽可能提升整体性能。 论文的主要内容和组织结构 本文从无线信道特性出发,围绕资源分配这个无线通信领域重要的研究课题展开。 涉及了 OFDMA 和 MIMO 两种典型的物理层关键技术背景下的资源分配问题,最后在 一个分布式无线通信系统的场景下讨论了基于分层的两步资源分配模式。 组织结构如下: 第一章介绍了移动通信技术的发展现状以及 OFDM 技术在第四代移动通信中占 有十分重要的地位,简要说明了 OFDM 技术的优势和不足。 第二章分析了无线通信系统的信道的基本特性,主要按照系统的相关时间和相关带 宽的概念对无线信道进行了划分。 第三章从介绍OFDM 的基本原理开始,将OFDM 扩展到了OFDMA 系统,分析了 OFDMA 系统物理层模型,介绍了基于OFDMA 的子载波分配机制,并给出了典型的资 源分配数学模型,最后在三种公平性准则下研究了三种不同的算法。 第四章分析了多用户 MIMO 系统的容量,给出了一种系统理论性能极限的解法; 总结了多用户 MIMO 系统资源调度的主要方法,给出了基于跨层的资源调度模型,并 且给出了一种用户选择算法;最后给出了基于效用函数的资源调度模型,并分析了计算 复杂度的问题。 第五章主要研究了基于OFDMA 的分布式无线通信系统的资源分配问题。把子载波 和功率联合分配问题分解为两个子问题,给出了一种分层解决的算法,将任务分别发配 给无线 中北大学学位论文 第六章是总结和对未来研究的展望。 6 中北大学学位论文 第2 章 无线通信系统的信道特性 对比有线通信信道,无线通信信道具有更加恶劣的通信环境,本章我们将简要介绍 有关无线通信信道的基本概念。 一般的无线通信系统中,信道对于接收信号的影响,可以分别按照大尺度效应 (Large-scale effects)和小尺度效应(Small-scale effects)的模型从统计特性上来进行建模分 析。大尺度模型一般用来描述接收机的平均场强,其主要影响包括视距(Line-of-sight)、 路径损耗、绕射、阴影等衰减效应,而小尺度效应则主要描述由于无线信号的多径传播 或者接收机的移动而造成的接收机信号在短时间内剧烈起伏的现象。本章第一节首先分 析了大尺度效应的概念及其模型。第二节分析了小尺度模型的概念及其用途。 大尺度衰落模型 发射机与接收机之间的距离在几百米或者几千米的长距离之间进行通信时,由 于信道存在各种阻挡物和反射平面,接收信号的平均值也会有几个数量级的变化, 大尺度效应主要研究的就是这个平均值随着接收发送机之间的距离变化而变化的 情况。 自由空间传播模型用于预测接收机和发射机之间是完全无阻挡的视距路径时 接收信号的场强。卫星通信系统和微波视距无线链路是典型的自由空间传播。自 由空间中距离发射机 d 处天线的接收功率由 Friis 公式给出: P (d) r PG G λ 2 = (1-1) t t r (4 d) π 2 其中 P 是接收到的信号功率,d 是发射机与接收机之间的距离, r P ,G ,G ,则 t t r 自由空间中的路径损耗为: 2 ? 4 ? ? ? π d c / f PL(d) 20 log (dB) = ? ? = ? ? ? c ? λ ? ? π ? 10 4 d (1-2) 路径损耗表示的是信道增益的均值,一般与发射机和接收机的距离有关,也 与无线传播的环境有关。上式给出的是自由空间的路径损耗公式,而对于一般的 路径损耗模型,都是通过现场测量得到的,常见的有带有阴影的对数距离路径损 耗、澳村-哈塔(Okumura-Hata)模型、Lee 路径损耗模型等等。 7 中北大学学位论文 小尺度衰落模型 多径时变信道模型 设多径传播信道中有N 个不同的散射题。利用二元组( ( ), ( )) α τ ,n =1, 2,L, N , n t n t 来表示其中的一条路径的特性,其中α ( )表示t 时刻由该散射体引起的幅度变化, ( ) n t n t τ 表示相关的传播时延。发射基带复信号x(t) ,设信号通过频率为 道,在没有噪声的情况下,信道输出端的接收函数为: f 的载波发射到无线信 c N = ∑ ? (1-3) α ? j f t τ 2 ( ) π τ r(t) (t)e x(t (t)) c n n n n =1 时变信道的特性可以等效的利用其基带冲激响应表示如下: ∞ r t h t x t x t τ h t τ dτ ( ) ( )* ( ) ( ) ( , ) = = ∫ ? (1-4) ?∞ 对比起上两式可得对于具有N 个不同散射体的无线时变信道而言,其信道冲击响应 为: N τ α ? j2 f (t)δ τ τ = ∑ ? (1-5) π τ c n n n n=1 令A (t) (t)e 2 ( ) = j f t 表示时变的不同路径的幅数增益, α ? π τ τ 表示的是的是不同路径 c n n n n 的时间延时,N 是总的路径数。信道的平均延时可以计算为: N ∑ A 2 τ n n τ = = n 1 N ∑ A 2 n n=1 (1-6) 而 τ 的均方值也可以表示为: n N ∑ A 2τ 2 n n τ 2 = =1 n N ∑ A 2 n n=1 (1-7) 则信道的时延均方根扩展(rms)可以表示为: 8 中北大学学位论文 τ = τ ?τ (1-8) 2 2 rms 相关带宽 信道的多径效应造成了信道的时延扩展,在上一节我们计算得到了信道均方根时延 扩展 τ ,我们在计算多径时延扩展时通常假设T =τ 。则信道相关带宽可以表示为: rms m rms 1 ( f ) ? ≈ (1-9) c T m 可以看出,多径时延扩展越大,信号相关带宽越小。在信号的相关带宽内,所有的 信号频率经历相关的干扰,否则就会产生非相关失真。设 衰落信道大致可以进行如下的分类: B 表示发射信号的带宽,那么 s l 当B = (?f ) 时,信道称为非频率选择性衰落信道或者平衰落信道,所引入 s c 的ISI 可以忽略; l 当B ≥ (?f ) 时,信道称为频率选择性衰落信道,会在信号中引入严重的ISI。 s c 在一般的城市环境中, τ 的测量值的范围从1.3us 到25us ,假设取值为10us ,则此 rms 时的相关带宽为100kHz ,对于窄带通信系统,如AMPS(Advanced Mobile Phone Service) 的带宽为30kHz,就能在该环境中正常工作,而对于宽带系统,该信道相当于一个频率选 择性信道,需要采用频域均衡或者OFDM 等技术来对抗多径衰落。 相关时间 对于无线传播信道,由于用户的移动加上多径效应的存在,会使发射信号中在频域 引入频移和频谱扩展,这种现象称为多普勒效应。由于可以在时域和频域等效的描述无 线信道,因此在频域中引入多普勒频移的信道就是等效在时域具有时变特性的信道,信 道时变的快慢可以用相关时间的大小来直观刻画,相关时间越小,信道变化越快。 最大多普勒频移的计算公式如下: f m vf = (1-10) c c 其中 f 为载波频率,c 为无线电波传播速度,v 为移动台移动速率。信道的相干时 c 间定义为信道能保持相对稳定的一段时间。相关时间的一个近似公式为: 9 中北大学学位论文 ( t) . ? ≈ (1-11) c f m 可以看出信道相关时间与最大多普勒频移成反比。根据信道相关时间( t) ? 和信号符 c 号间隔T 的关系,可以将信道作如下划分: s l 当T = (?t) 时,在一个或者几个符号周期内,信道可以近似看作不变化, s c 此时称为慢衰落信道。 l 当T ≥ (?t) 时,在一个符号周期内信道也发生快速变化,此时信道称为快 s c 衰落信道。 在一般OFDM 系统信道中,由于码片速率比较高(T 相对较小),在静止或者低速移 s 动的情况下可以将信道看作慢衰落信道;但如果在高速移动情况( t) T 具有可 ? 减小至和 c s 比性,此时的信道将变为一个快衰落的信道。 本章小结 本章分析了无线通信系统的信道的基本特性,主要按照系统的相关时间和相关带宽 的概念对无线信道进行了划分。 首先,本章第一节分析了大尺度效应的概念及其模型。并且自由空间的传播模型进 行了比较深入的分析与理论推导,同时也列举了几种常用的大尺度效应的模型。 其次,第二节分析了小尺度模型的概念及其用途。并且回顾了信道相关时间和相关 带宽的定义,并在此基础上给出了平衰落、频率选择性衰落以及快衰落、慢衰落信道的 概念。 10 中北大学学位论文 第 3 章 OFDMA 系统无线资源分配 引言 随着多媒体应用的发展,无线通信对于高速数据传输服务的需求日益增加。而 OFDM 作为一种高速数据传输技术越来越受到业界的关注,目前相当多的专家学者针对 OFDM 技术在无线通信技术上的应用从事研究工作,希望通过这种方法来解决高速信息 流在无线信道中的传输问题,从而可以满足带宽更好的多种多媒体业务和更快的网络浏 览速度。 OFDM 之所以备受瞩目是因为其具有一下技术优势[9,10,11]: 可以有效对抗由于多径造成的频率选择性衰落 把高速率数据流通过串并转换,使得每个子载波上的数据符号持续长度相对增加, 从而有效地减少无线信道由于多径所造成的 ISI,减小了接收机内均衡的复杂度,有时 候甚至可以不采用均衡器,仅通过插入循环前缀的方法消除ISI 的不理影响。 高频谱资源利用率 由于各个子载波之间存在正交性,允许子信道的频谱互相重叠,因此与常规的频分 复用系统相比,OFDM 系统可以最大限度的利用频谱资源。当子载波个数很大时,系统 的频谱利用率可以达到2Baud/Hz。 易于硬件实现 各个子信道的正交调制和解调可以通过采用离散傅里反叶变换和离线傅里叶变换 的方法来实现,在子载波数很大的系统中,可以通过采用快速傅里叶变换来实现。随着 大规模集成电路和DSP 技术的发展,快速傅里叶变换的实现非常简单。 灵活的资源分配机制 无线数据业务一般存在非对称性,下行链路数据传输量大于上行链路中的数据传输 量,这就要求物理层支持非对称高速率数据传输,OFDM 系统可以通过使用不同数量的 子信道,灵活地分配上行下行信道资源,实现上下行链路中不同的传输速率。 易于与多种接入方式结合 OFDM 易于和其他多种接入方式结合使用,构成OFDMA 系统,使得多个用户可以 同时利用OFDM 技术进行信息的传输。 当然由于 OFDM 系统存在多个正交的子载波,而且其输出信号是多个子信道的叠 加,因此与单载波系统相比,存在易受频率偏差的影响和较高的峰值平均功率比的缺点。 本章的主要内容是首先简要介绍 OFDM 技术的基本原理,之后给出 OFDMA 系统 11 中北大学学位论文 的参考模型,并根据此模型研究多用户情况下的子载波及功率分配问题,最后考虑资源 分配中的公平性问题,在不同公平性准则下研究基于OFDMA 的资源分配问题。 OFDM 的基本原理 OFDM 的思想早在20 世纪60 年代就已经提出,当时由于采用模拟滤波器实现,系 统复杂度非常高,一直没有得到广泛应用。在20 世纪70 年代,S.B. Weinstein 提出用离 散傅里叶变换实现多载波调制,为 OFDM 的实用化奠定了理论基础;在 80 年代, L.J.Cimini 首先分析了OFDM 在移动通信中应用的问题和解决方法,此后,OFDM 在移 动通信中的应用得到了迅猛的发展。 OFDM 基本原理是将较宽的频带分成多个窄带子信道,高速的数据流通过串并转 换,分配到传输速率相对低的多个子信道中进行传输。这样每个子信道中的符号周期都 会相对增加,因此可以减轻由无线信道的多径延时所产生的时间弥散性对系统造成的影 响。另外在 OFDM 符号之间插入保护间隔,使得保护间隔大于无线信道的最大延时扩 展,就可以最大限度的消除由于多径而带来的符号间串扰(ISI)。在系统中采用循环前 缀的方法,可以避免由于多径带来的信道间干扰(ICI)。 OFDM 可以利用 FFT/IFFT 来实现调制解调,易于 DSP 实现,典型的 OFDM 系统 收发机如图3.1 所示。在图中可以看到,在发送端,二进制数据流经过前向编码和交织, 映射为QAM 符号,这些符号中插入相应的导频后,串行数据被变换到一组并行的信道 上进行 IFFT 处理,把 IFFT 的结果串行输出并加入循环前缀,就形成了基本的 OFDM 符号,OFDM 符号由数字转换到模拟信号以后,可以通过射频电路发送出去;在接收端, 就是上述过程的逆过程,由于IFFT 操作与FFT 类似,因此发射接收机可以用同一硬件 实现[10,11]。 12 中北大学学位论文 RF TX DAC 编码 交织 数字 调制 插入 导频 串并 转换 并/串 插入循 环前缀 IFFT FFT 解码 解交织 数字 调制 信道 校正 串并 转换 串/并 去除循 环前缀 RF RX ADC 定时同 步和频 率同步 图 3.1 OFDM 收发机框图 基于 OFDMA 的资源分配 本节首先描述一个通用的OFDMA 系统的数学与物理模型,然后介绍OFDMA 中的 子载波分配方式和典型的资源分配机制。 OFDMA 的系统模型 OFDMA 系统将频带划分为相互正交的子载波,在这些子载波上调制数据并进行传 输。OFDM 在数字音视频(DAB/DVB-T)、无线、Hiper Lan/2)、 数字用户线(xDSL)等领域中,都得到了广泛的应用[12,13,14,15]。 考虑一个有N 个子载波的 OFDMA 系统,所有的子载波被分为M 个子信道,分别 提供给M 个同时工作的用户。设d (k,l) 表示用户m 第l 个IFFT 块的第k 个子载波,其 m 中, k ∈Ρ , m Ρ 是分配给用户m 的子载波的集合,m =1,...,M 。用户m 的 OFDMA 基 m 带等效信号可以写为 1 2π ? s (t) d (k,l)e Rect(t lT ) = ∑ ? ,?∞ t ∞, j f t k m m s N k∈Ρ m (3-1) ? ∞ l ∞ ? ≤ ≤ 1 0 t T Rect( ) t ? (3-2) = s ? 0 other 13 中北大学学位论文 其中, T = NT ,为OFDMA 的符号周期,T 为采样周期,f = k / NT 为各个子载波 s k 频率,这样,相邻子载波间的频带宽度为1/ NT 。根据奈奎斯特准则,各子信道上的频 谱相互交叠,但各子载波在一个OFDMA 符号周期内是完全相互正交的。OFDMA 子载 波结构示意如图3.2 所示。 考虑式(3-1),用户m 在 t = lT + nT 时刻的采样值为 s 2 π 1 s (lT nT) d (k,l)e N + = ∑ (3-3) j nk m s m N k∈Ρ m 与 ( , ), d k l k ∈Ρ ,其他频点为0 的离散傅立叶反变换形式完全相同。因此,用户m m m 的发送端,可先对分组的复信号补零后进行IFFT 变换得到OFDMA 波形;在接收端, 则对采样后的接收信号进行 FFT 变换,按照各用户子载波分配表Ρm 恢复各自的原始数 据。 图 3.2 OFDMA 子载波结构示意图 如果传输信道没有引入符号间干扰(ISI)和子载波间干扰(ICI),则子载波之间可 以一直保持正交,并可以在接收机端完全分离各个正交的子载波。但是,在实际系统中, 多径信道引起的线性失真以及各用户到达基站的延时都会产生时域相邻符号间的串扰。 为了克服ISI 的影响,目前常用的方法是使用循环扩展的保护间隔,即将各用户的OFDM 符号的最后一部分拷贝到该符号之前形成循环前缀(Cyclic Prefix,CP)。多径信道对发 射信号的作用可以表示为信道冲激响应与发射信号的线性卷积,而在使用CP 并适当选 择接收的OFDMA 符号起始位置之后,信道冲激响应与发射信号之间的线性卷积变成了 循环卷积,多径干扰成为在每个子载波上引入的相位和幅度的变化,这个变化可以通过 14 中北大学学位论文 接收机IFFT 之前的时域均衡或IFFT 之后的频域均衡进行校正,同时适当选择OFDMA 符号起始位置也消除了其他用户非同步到达基站所产生的影响。 图3.3 给出了基于FFT 实现的OFDMA 系统基带框图。 d l k 1( , ) s1(t) h τ t =∑h t δ t?τ 1( 1, ) 1i() ( 1i) i d2 (l,k) s2 (t) h τ t =∑h t δt?τ 2( 1, ) 2i() ( 2i)h τ t =∑h t δt?τ i w(t) ?(t) Θ 0 t d l k ( ) ( , ) M s (t) M h τ t =∑h t δ t?τ ( , ) () ( ) M 1 Mi Mi i 图 3.3 OFDMA 基带传输模型 其中,d (l,k) 为用户m 分组后的第l 组中的第k 个待发送数据符号。经过 IFFT 变 m 换并加入长度为 N 的循环前缀,构成长度为 g N = N + N 的 OFDM 符号。经 D/A 转换 s g (采样速率为1/T)和脉冲成形滤波g (t)(一般采用长度为 T = N T 的矩形脉冲)之后, T s s 得到OFDM 信号的时域基带传输表达式: 1 ∞ s (t) d (l,k) (t) = ∑ ∑ (3-4) ψ m m l,k T l=?∞ k∈Ρ u m 其中, 15 中北大学学位论文 k j 2π (t T lT ) ? ? (t) e g (t lT ) = T ? , g s T = NT (3-5) u l,k T s u h t = ∑h t ?δ τ ? 的多径衰落信道,其中,假定 上述信号通过冲激响应为 (τ, ) ( ) ( τ ) m mi mi i 各径统计不相关,满足WSS 模型。接收到的信号为 r t = s t ? h t τ + w t (3-6) ( ) ( ) ( , ) ( ) m m m 其中w(t) 为加性高斯白噪声(AWGN)。 以上推导很容易扩展到多用户接入的情况,可以得到接收的OFDMA 基带信号为 M r t s t h t τ w t ( ) ( ) ( , ) ( ) = ∑ ? + (3-7) m m m =1 经过下变频与匹配滤波器,假设理想采样的情况,基站接收的OFDMA 信号表示为 2π M j i ?ε r(i) e s (i) h (i) w(i) = ∑ ? + (3-8) N m m m m 1 = 这里, ε 是用户m 的归一化载波频偏,去除在定时和去除循环前缀后,对接收的 m 第l 个OFDM 符号进行FFT 解调。因此, lN +N s g c(k,l) d (k,l) H (k,l) e α( ) ICI(k,l) MAI(k,l) W (k,l) = ∑ ? ? ? + + + j2π ε N m ε m m m 1m 3 η ( , ) k l 0 ≤ k N (3-9) c k l 是第k 个子载波上的数据符号,包括:数据部分,η(k,l) ,用户自身的子载 ( , ) 波间干扰,ICI(k,l),其它用户的干扰,MAI(k,l),以及高斯噪声,W(k,l)。 OFDMA 中的子载波分配方式 OFDMA 是基于OFDM 技术的一种多用户接入方案。其多址接入可以看作一种频分 复用(FDMA)方式。但与传统FDMA 不同,OFDMA 通过为不同用户划分子载波来完成 多址接入,而不需要使用频域滤波器。因此,与传统FDMA 相比,OFDMA 技术可以提 高频谱利用率,同时增强频域划分的灵活性。 OFDMA 系统中通常包括三种类型的子载波[11],它们是: 16 中北大学学位论文 1)数据子载波,用来传输数据信息; 2)导频子载波,用来辅助系统的同步和信道估计; 3)空子载波,包括直流载波以及保护频段。 OFDMA 系统的子载波分配是按照子信道方式进行的,可以分为分组OFDMA(图 )与交织 OFDMA(图 3.5)两种主要类型。在分组载波分配方式下,每个子信道集 中了相邻的若干子载波,有利于进行自适应功率分配和调制,提高信息传输速率,但降 低了频率分集度。交织OFDMA 载波分配方式中,每个子信道的子载波扩展在整个频谱 上,因而可以提高频率分集程度,有利于抵抗信道多径衰落。 分组 OFDMA 子信道1的 子载波 子信道n的 子载波 . . . 频域子载波 保护间隔 保护间隔 图 3.4 分组 OFDMA 的子载波分配 分组OFDMA 分配方式主要用于高级调制和编码模式。在这种模式下,利用反馈信 道,系统可以为子信道选择合适的调制和编码方式。在连续式子载波分配方式下,所有 子载波首先被分为不同频带(band)。以便分配给不同的用户使用。在不同频带之间都会 有空子载波作为频率保护,减少用户间的相互干扰。连续子载波分配的情况下,每个用 户的数据载波可以采用不同的调制方式。同时接收机信道估计和均衡等可以单独进行处 理,具有更好的可实现性。 分组OFDMA 的最大优势在于可以利用用户之间的保护频带,有效地降低用户间干 扰。 17 中北大学学位论文 交织 OFDMA 子信道1的 子信道1的 子信道n的 子信道n的 导频载波 数据载波 导频载波 数据载波 频域子载波 保护间隔 保护间隔 图 3.5 交织 OFDMA 的子载波分配 分布式子载波分配也称为交织分配方式。在分布式子载波方式下,每个子信道的子 载波扩展在整个频域范围内,而不同子信道的子载波彼此相邻。因此,这种方式能够尽 量减少多径衰落对用户子载波的影响。 交织OFDMA 的载波分配方式中,每个子信道的子载波扩展在整个频谱上,因而可 以提高频率分集程度,有利于抵抗信道多径衰落。但是也正因为各用户之间的子载波是 互相交织的,系统频差会导致严重的用户间干扰。 OFDMA 的资源分配机制 在OFDMA 系统中,由于宽带的无线信道被分割成多个互相正交的子信道,经过恰 当的系统参数配置,每个子信道将经历平坦衰落,这样可以在每个子信道上进行资源调 度,如自适应编码调制(AMC),混合自动重传(HARQ),功率控制,子载波分配等。 在OFDMA 系统中,一个时隙的一个子信道是资源分配的最小单位。一个资源单位可以 分配给一个用户,每个用户可以分得多个资源,但是在同一个小区内的多个用户之间的 资源不能互相重叠,即同一个资源不能同时分配给多个用户。此外,根据用户的业务到 达情况,QoS 需求,调度器可以动态分配资源的数量。因此OFDMA 系统的资源分配自 由度比传统的TDMA 系统有了很大提高,同时复杂度也大大增加[13]。 用户信道状态 信息(CSI) 资源分配表 用户数据1 子载波1 用户数据2 OFDMA子载 波分配、比特 分配、功率分 配 子载波2 IFFT 加CP D/A 去CP A/D FFT 接收资源选择 (子载波时隙) 解码,解调 用户数据N 用户数据N 子载波K 图 3.6 OFDMA 系统资源分配机制 18 中北大学学位论文 图3.6 给出了多用户系统下行无线资源分配的模型。在基站端,每个用户都有一个 单独的分组队列缓存器,数据分组以先进先出方式进入队列。每个用户通过反馈信道把 各自的信道状态信息(CSI)上报给基站。基站的资源调度模块根据用户的队列状态信 息,用户的信道状态信息,以及用户的业务需求(QoS)信息,进行子载波、比特和功 率的联合分配,并将资源分配的结果通过广播信道告知各个用户。在终端,用户根据资 源分配信息在相应的子载波上进行解码,解调恢复出原始数据。OFDMA 系统资源分配 的目标是在保证用户 QoS 和一定公平性准则的前提下,最大限度的获取多用户分集增 益,提高系统的频谱效率。从数学优化理论可知,资源分配问题实际上是一个约束最优 化问题。 多用户 OFDMA 系统的子载波和功率分配问题 多用户OFDMA 系统中,用户经历的频率选择性衰落相互独立,在某个子载波上, 有的用户衰落比较小,有的用户衰落比较大。当用户数目足够多的时候,系统中每个子 载波上总可以找到一个对应信道衰落较小的用户,此时给这个用户在此子载波上分配资 源,可以提高整个系统的资源利用效率。与单用户的独占所有频带资源的分配方式相比, 多用户OFDMA 系统可以充分利用频率分集、时间分集和多用户分集,提高系统传输效 率。 在多用户OFDMA 系统资源分配中,主要是通过子载波分配,比特加载和功率分配 技术来优化系统性能。与单用户 OFDM 系统类似,多用户的系统性能优化准则可以包 括以下两类[14,15]:1.在总发射功率约束下,最大化系统的总吞吐量;2.在用户存在 QoS 约束的条件下,最小化系统的总发射功率。 假设在 OFDMA 系统中有 K 个用户,N 个子载波。基站通过上行的反馈链路获得 移动台发送的信道状态信息。基站负责完成每个用户的子载波分配,比特和功率分配。 用 r 和 k ,n p 分别表示分配给用户k 的第n 个子载波的比特数和发送功率。在给定误比特 k ,n 率(BER)的情况下,对于所有k 和n, r 和 k ,n p 有如下关系[16,17]: k ,n p k,n = f (r ) k k,n h k ,n 2 (3-10) 其中 f (r ) 为当信道增益为1 时每一个子载波能够可靠接收r 比特/符号所需要的 k k,n k ,n 接收功率。h 为第k 个用户在第n 个子载波上的信道增益。用 δ 表示子载波分配函数, k ,n k,n 当 , 1 , 0 δ = 时,表示子载波n 分配给用户k;否则用δ = 表示。注意同一个子载波只能 k n k n 在同一时隙内只能分配给同一个用户。即对于所有n 有: 19 中北大学学位论文 K ∑ (3-11) c 1 = k ,n k 1 = 在总发射功率约束下,最大化系统的总吞吐量,可以用以下优化问题来进行建模: max p δ r , , k ,n k ,n k ,n N K ∑∑ (3-12) δ r k,n k ,n n k =1 =1 约束条件: N K ∑∑ (3-13) δ ≤ p P k ,n k,n total n= k = 1 1 K ∑ (3-14) c 1, n = ? k ,n k =1 δ ∈ (3-15) k n , {0, 1} p ≥ r ≥ 且 k n k n k ,n , 0, , 0 r 为整数 (3-16) 其中3-12 式是传输速率最大化的优化目标,3-13 式为总传输功率的约束。 在用户存在QoS 约束的条件下,最小化系统的总发射功率。此数学模型可以用以下 优化方法来进行建模: min p ,δ ,r k ,n k ,n k ,n N K ∑∑ (3-17) δ p k,n k,n n= k= 1 1 约束条件: N ∑ (3-18) δ ≥ r R k ,n k,n k n=1 K ∑ (3-19) c 1, n = ? k ,n k =1 20 中北大学学位论文 δ ∈ (3-20) k n , {0, 1} p ≥ r ≥ 且 k n k n k ,n , 0, , 0 r 为整数 (3-21) 其中 3-17 式是总发射功率最小化的优化目标,3-18 式为满足用户最低传输速率的 约束。 可以看出以上两个问题都是非线],因为在模型中函数 f (r ) 是非线性 k k,n 函数。另外在约束3-16 和3-21 下优化问题具有整数约束,使得求解的复杂度随着变量 数目的增加指数增长。为了简化求解复杂度,可以采用启发式算法[19]寻求问题的次优解。 下一小节中将给出基于公平性准则的前提下,寻求此类优化问题次优解的算法。这种启 发式算法在极大减少运算复杂度的同时,可以寻找到优化问题的次优解甚至最优解,并 且可以在实际系统中得到应用。 基于公平性准则的 OFDMA 资源分配问题 在无线资源分配的研究中,单从提高系统资源利用效率和减少总发射功率的角度思 考是不够的,对于公平性的考虑是非常重要的。无线网络的资源是有限的,满足所有用 户的需求几乎是不可能的,这就需要对于网络资源进行划分,将资源在某种准则的基础 上公平地分配给网络中的用户。单纯的公平性原则会降低无线网络资源利用的效率,因 为在无线网络中用户的信道状况无论在时间上频率上还是空间上都存在很大差异,如果 在信道状况非常好的情况下用户没有获得充分的无线资源进行数据传输;与此对应信道 状况非常差的用户获得了过多的无线资源却无法充分利用,都会造成浪费。因此在公平 性和效率之间进行折衷,是研究无线资源分配问题中对于用户公平性讨论的核心。这一 小结中,将在OFDMA 系统模型下讨论三种常用公平性准则下的资源分配问题包括:最 大-最小公平(max-min fairness)、比例公平[20](proportional fairness)和时间公平(time average fairness)。 在OFDMA 系统中,利用香浓公式可以计算出每个子载波上的信道容量: E E C B log (1 ) B log (1 ) = + = + (3-22) p p 2 P 2 T N B N s 0 P 0 其中 B 是每个子载波带宽,E 是符号能量,T 是符号持续时间, p S N 是 AWGN 信道的 0 功率谱密度。根据 3-22 式可以将单位时间每个子载波的信道容量定义扩展到多个连续 子载波和多个时隙无线资源的定义。假设在一帧OFDMA 数据中包含 N 个OFDM 符号, s 21 中北大学学位论文 其中由N 个连续子载波组成一个子信道,由M 个连续OFDM 符号组成一个子时隙。那 么在瑞利衰落信道下,N × M 组成的单位时频资源(SLOT)可以表示为: C B log (1 ) = NgM + E = NgM + E α 2 SLOT p 2 N N s 0 (3-23) 其中,α 为在瑞利信道中 N 个相邻子载波,M 个相邻时隙内的平均衰落因子。考虑在 OFDMA 系统中有 K 个用户,在频域有 A 组N × M 组成的单位时频资源,在时域有 B 组N × M 组成的单位时频资源,总资源为A× B 个单位时频资源。因此可以给出用户 k 分配一个单位时频资源后所获得的信道容量表达: N M C B SNR , log2 (1 , ) = g + SLOT i k p i k N s (3-24) 这里, ( / ) SNR = E N α 表示用户k 在所分配频域资源下的有效信噪比。利用3-34 式 2 i,k 0 k i,k 可以计算出分配给用户k 的总的信道容量: A?1 B?1 C δ k ? X ? = ∑∑ (3-25) ( ) C k i, j SLOT i,k i=0 j=0 δ ? 是信道分配函数,当 (k X ) i, j X = k 时表示单位时频资源(i, j) 分配给了用户k。其中: i, j δ = (x) ? = 1 if x 0 ? ≠ ?0 if x 0 (3-26) 对于用户k,总资源的上限由3-27 式所给出: A?1 B?1 C C = ∑∑ (3-27) max,k SLOT i,k i=0 j=0 ∑ 最大的一组时频资源分配方式μX 。在考虑公平 K 系统优化目标即是找到使得 C k=1 k 性准则的条件下,优化目标有不同的表达方式。下面分别给出最大-最小公平(max-min fairness)、比例公平(proportional fairness)和时间公平(time average fairness)三种公 平性准则条件下的资源分配算法。 对于最大-最小公平,优化算法可以通过求解3-28 式得到: μ arg max(min ) X = C (3-28) k X k 算法描述如下,定义: 22 中北大学学位论文 s(i, j)表示在第j 个子时隙,第i 个子信道所对应的时频资源; S 表示剩余时频资源的集合; S 表示分配给用户k 的时频资源的集合; k R 表示用户k 分配到的信道容量。 k 1)初始化阶段 a) 0 R ← 循环k = 0,..., K ?1; k b) S ← ? 循环k = 0,..., K ?1; k c) S ←{s(i, j): i = 0,..., A?1, j = 0,..., B ?1}; 2)循环k = 0,..., K ?1 a) 找到一个时频资源s(i, j)∈S ,使得所对应的SNR ≥ SNR ,n 表示在存在集 i,k n,k 合S 中的所有子信道; b) { ( , )} S ← S U s i j ; k k c) S ← S ?{s(i, j)}; d) R ← R + C ; k k SLOT i,k 3)如果S ≠ ? ,继续在3)中循环 a) 找到用户k 使得对于每个u 都满足 R ≤ R ; k u b) 找到一个时频资源s(i, j)∈S ,使得所对应的 合S 中的所有子信道; SNR ≥ SNR ,n 表示在存在集 i,k n,k c) { ( , )} S ← S U s i j ; k k d) S ← S ?{s(i, j)}; e) R ← R + C . k k SLOT i,k 对于基于最大-最小公平的资源分配算法,在第一次循环中将资源分配给了当前信 道条件最好的用户,充分利用了信道资源,但是在以后的迭代中资源则优先分配给当前 传输速率最低(获取信道容量最少)的用户,从而达到最大最小公平性准则的要求。在 充分考虑公平性的约束下,系统的资源利用效率没有达到最高。为了解决个问题,提出 了第二种准则——比例公平准则。 比例公平准则的算法是将时频资源按比例分配给用户,即如3-29 式 C ? = ? (3-29) 0 :C1 :...:CK 1 Cmax,0 :Cmax,1 :...:Cmax,K 1 从而可以达到充分利用信道资源的目的。其算法描述如下: 1)初始化阶段 a) 根据3-27 计算 C 循环k = 0,...,K ?1 max,k 23 中北大学学位论文 b) 0 R ← 循环k = 0,..., K ?1; k c) S ← ? 循环k = 0,..., K ?1; k d) S ←{s(i, j): i = 0,..., A?1, j = 0,..., B ?1}; 2)循环k = 0,..., K ?1 a) 找到一个时频资源s(i, j)∈S ,使得所对应的SNR ≥ SNR ,n 表示在存在集 i,k n,k 合S 中的所有子信道; b) { ( , )} S ← S U s i j ; k k c) S ← S ?{s(i, j)}; d) R ← R + C ; k k SLOT i,k 3)如果S ≠ ? ,继续在3)中循环 a) 找到用户k 使得对于每个u 都满足 R C ≤ R C ; / / k max,k u max,u b) 找到一个时频资源s(i, j)∈S ,使得所对应的 合S 中的所有子信道; SNR ≥ SNR ,n 表示在存在集 i,k n,k c) { ( , )} S ← S U s i j ; k k d) S ← S ?{s(i, j)}; e) R ← R + C . k k SLOT i,k 两种算法的主要区别在于用户的选择,比例公平算法的用户选择是按照当前的瞬时 传输速率(瞬时信道容量)和最大可以获取信道容量的比值选取的,一方面考虑了公平 性对于瞬时传输速率低的用户分配资源,另一方面也保证了资源利用效率对于本身无法 获取最大信道容量的用户并未占用多余信道资源。 第三种公平性准则是时间公平,此准则保证用户可以获得相同的时间平均性能。首 先定义用户平均信道容量C 即: k 1 1 A B ?1 ?1 C C C = = ∑∑ (3-30) k max,k SLOT i,k K K i=0 j=0 优化算法可以通过求解3-31 式得到解决,即 μ arg max(min( )) arg max(min( )) X = G = R ?C (3-31) k k k X k X k 具体算法描述如下: 1)初始化阶段 a) 根据3-30 式计算C 循环k = 0,...,K ?1 k b) 0 R ← 循环k = 0,..., K ?1; k 24 中北大学学位论文 c) G ← ?C 循环k = 0,...,K ?1; k k c) S ← ? 循环k = 0,..., K ?1; k d) S ←{s(i, j): i = 0,..., A?1, j = 0,..., B ?1}; 2)如果S ≠ ? ,继续在2)中循环 a) 找到用户k 使得对于每个u 都满足 G ≤ G ; k u b) 找到一个时频资源s(i, j)∈S ,使得所对应的 合S 中的所有子信道; SNR ≥ SNR ,n 表示在存在集 i,k n,k c) { ( , )} S ← S U s i j ; k k d) S ← S ?{s(i, j)}; e) R ← R + C ? k k SLOT i,k f) G ← R ?C 循环k = 0,..., K ?1; k k k 时间公平算法可以使得用户所分配的资源达到系统的平均性能。这种算法可以充分 挖掘时间分集存在的潜在增益。 通过系统仿真可以对比这三种算法和固定分配算法在不同信噪比环境下的性能差 别。表3-1 给出基站在下行链路调度算法的仿真参数: 参数 取值 带宽B 10MHz FFT 1024 可用子载波数目M×Nc 600 子载波带宽Bp 15kHz 子信道数目M 50 子帧长度Tsf 1ms OFDM 帧长Tf 10ms 子帧中的时隙数目N 2 时隙长度Ts 0.5ms 一个时隙中的OFDM 符号数Ns 7 用户数目K 8-32 图3-7 给出了三种公平性准则下的系统平均性能的仿真结果,和固定分配相比由于 三种算法都利用了多用户分集的手段因此获得了在频域,时域的分集增益。 25 中北大学学位论文 图3.7 在不同用户数下三种公平性准则的系统平均传输速率的仿线 的情况下,用户资源分配的比例直方图,从图中可以看 出,比例公平算法可以根据用户的最大传输速率比例分配资源,达到在公平性和系统性 能之间进行折衷的目的。 图3.8 用户资源分配的比例直方图 本章小结 本章从介绍 OFDM 的基本原理开始,将 OFDM 扩展到了 OFDMA 系统,分析了 OFDMA 系统物理层模型,介绍了基于OFDMA 的子载波分配机制,并给出了典型的资 源分配数学模型,最后在三种公平性准则下研究了三种不同的算法,通过仿真比较了不 同算法的性能,得出比例公平算法可以作为公平性和系统性能折衷的解决方案。 26 中北大学学位论文 第4 章 多用户MIMO 系统资源调度 引言 在多用户 MIMO 系统中,由于无线链路配置了多根天线,使得无线资源调度在空 间上增加了一个维度,在结合原有的频率时间和用户的维度,使得资源调度算法设计有 了更大的自由度。同时算法的复杂度也大幅提升。目前对于多用户 MIMO 系统的无线 资源调度的研究主要集中在物理层,大多以最大化系统容量为优化目标,研究特定传输 技术下的天线选择、用户选择,波束成型和功率分配技术。这一章首先分析了多用户 MIMO 系统的容量;之后简要介绍多用户 MIMO 的资源调度算法,在此基础上给出一 种多用户跨层资源调度优化模型,并给出相应的资源分配算法。 多用户MIMO 的系统容量 分析多用户MIMO 的系统容量对于计算多用户MIMO 系统的性能极限,对设计具 体的链路调度方案和资源分配策略有重要的指导意义。 与传统的点对点的MIMO 系统不同,多用户MIMO 系统不仅关注系统的总容量而 且关注系统的容量域,即多个用户同时达到的容量边界。首先介绍 MIMO 多址接入信 道的容量域。文献[21]给出在恒定信道下,在发射端和接收端都已知信道状态信息的条件 下,MIMO 多址接入信道的容量为: C R1...R (P?H ) ( ) H = U MAC k Q ≥ Tr Q ≤ P 0, ( ) i i i 1 ∑ ∑ R log I H Q H ≤ + H i∈S i i∈S i i i 2 ? ? S {1, 2,...K} (4-1) 其中 R 和Q 分别是用户i 的传输速率和发送协方差矩阵。MIMO 多址接入信道的容 i i 量域上的每个边界点对应着用户的一组最优协方差矩阵{Q LQ }。由于多址接入信道 i k 的容量域是凸的,根据凸优化理论可以得到,MIMO 多址接入的容量域边界可以通过求 解如下的优化函数得到: max μ + μ + μ R R L R 1 1 2 2 K K K s.t. 0, 1 μ μ ≥ ∑ = i i i=1 (4-2) 27 中北大学学位论文 其中{ } μ Lμ 表示用户的权重因子。MIMO 多址接入信道容量域的边界点是对应 i K 着多面体的顶点,每个顶点对应着用户的协方差矩阵,而且达到这些顶点的前提是系统 按照用户权重因子的顺序进行解码,对于权重大的用户最后进行解码,消除干扰的影响。 因此,在求解 MIMO 多址接入信道的边界点问题是,可以先对用户的权重因子进行降 序排列,然后求解优化问题: K ∑ max log I H Q H μ + H k l l l Q LQ i K l 1 = + K ?1 i ∑ ∑ ( ) log I H Q H μ ? μ + H i i+ 1 l l l i =1 = 1 l s.t. Q 0,Tr(Q ) P ≥ ≤ i i i (4-3) 上述优化问题的最优解就是最优信道协方差矩阵,由于此优化问题是一个凸优化问 题,因此存在有效的数值计算方法。当 μ = μ L= μ 时,文献[22]给出了一种简单的寻 1 2 K 找最优协方差矩阵的方法——迭代功率注水。这种方法将其他用户的干扰功率之和看作 是加性高斯白噪声,对于每个用户进行一种特殊的功率迭代注水,从而获得和速率最大 的协方差矩阵。 多用户 MIMO 资源调度算法 天线选择 利用用户信道状态信息,从发送端(或者接收端)的N 根天线中选出L 根“最好” 的天线,在选择的天线下进行数据发送(或者接收)。这里“最好”的含义是指最大化 天线选择后所得到的系统容量。文献[23]给出了一种天线选择算法,可以在降低系统复杂 度的条件下获得最大的系统容量。在此基础上,[24]基于轮询的方式给出了一种多用户 MIMO 天线的分配方案。 多用户分集 多用户MIMO 是一种空分多址(Spatial Division Multiple Access, SDMA)系统,通 过多天线处理信号,在空间上把多个用户隔离开来,从而支持多用户同时进行传输。在 多用户 MIMO 系统中,多个用户位置彼此独立,它们的衰落在空间上是不相关的,所 以和OFDMA 系统的频域多用户分集一样,通过资源调度算法可以获得空间多用户分集 增益。另一方面,MIMO 系统中的多天线给系统带来了空间分集增益。对于空间分集和 多用户分集之间的关系有如下结论[25]: 28 中北大学学位论文 随着发射和接收天线的增加,多用户分集带来的增益会减少,这是因为信道衰落 随着天线数目的增加而降低; 多用户分集的系统若各个用户业务对服务质量的要求和信道统计特性相同,那么 接收分集带来的增益将减小,而发射分集会给系统容量带来一定的下降。 从理论上看,用户信道变化越剧烈(频率和幅度),系统中可以获得的潜在的多用 户分集增益越大。在信道波动较小的环境可以采用机会波束成型的方法加剧信道变化从 而提供更多的多用户分集增益。文献[26]中提出了一种基于 TDMA 系统的机会波束成型 调度算法。其中采用了比例公平算法保证用户对于QoS 和公平性的要求,同时获得多用 户分集增益。假设第k 个用户的接收信号为: y H z (4-4) k = k xk + k 其中H ,x ,z 和y 分别是用户k 的信道矩阵,发送信号,加性高斯白噪声和接收信 k k k k ∑ 保证总功率不变,可以的到 θ n α N 号。对于每根天线都乘以一个复数 n e α ,其中 = = j i 1 n n 1 接收信号为: N y ( H ) z (4-5) = ∑i x + α e θ j n k n nk k k n =1 其中 α 表示第 n 根发射天线) ,θ 代表天线的相移,随机 n n 取值在(0, 2π ) 。这样即使原始信道的 的波动,从而获得多用户分集增益。 H 的波动不是很大,也可以在合成信道引入较大 nk 波束成型和功率分配 在多用户 MIMO 传输中,主要采用一种技术是发端预编码技术,基站端经过多天 线联合信号处理,形成向用户方向的波束,因此发射与编码技术也称作波束成型技术。 在实际系统中,考虑到用户物理层的传输要求,波束成型技术是和功率分配技术紧密相 关的。因此波束成型和功率分配的联合优化也成为了多用户 MIMO 系统资源调度算法 的研究重点。 对于多用户 MIMO 的上行链路,用户波束成型向量的设计可以等价为多用户接收 机的设计。对于给定的功率分配,最优上行波束成型向量的求解可以转化为独立的特征 值分解问题[27]。在下行链路中,由于用户之间存在干扰,接收端的SINR 受功率和波束 成型向量的影响,因此必须进行多用户的联合优化。 29 中北大学学位论文 多用户 MIMO 跨层调度算法 在实际系统中,资源调度不仅需要考虑物理层的性能约束,还需要考虑来自于MAC 层的用户接入和QoS 需求,公平性因素等。这就需要对资源调度算法进行跨层设计,即 根据动态跟踪用户的业务需求和信道状态变化情况,在满足用户QoS 要求和保证公平性 的前提下,尽可能提高系统的频谱效率。多用户 MIMO 系统的资源调度问题可以归结 为在一定约束下的,时间、频率、空间和多用户的多维联合优化问题。下面给出一个下 行多用户MIMO 系统跨层调度优化模型。 如图 4.1 所示,在一个下行多用户 MIMO 系统中,有 K 个用户,每个用户的数据 缓存在一个队列中,基站的天线数目为N,i 用户的天线数目为 N ,每个用户通过反馈 i 信道发送信道状态信息给基站,用户的信道矩阵为 H 。调度器通过用户的业务对延时、 i 延时抖动、丢包率和吞吐量等QoS 要求,以及信道状态信息和队列状态信息,选择一组 用户进行传输,最后,在基站端进行物理层映射。 图 4.1 下行多用户 MIMO 系统结构图 在下行多用户 MIMO 的算法中都会对与发送和接收天线数目具有一定的约束,要 求用户之间的敢让矩阵具有零空间,即发射和接收天线数目之间的约束满足: K n n , k ∑ ? (4-6) T i= i≠k i 1, 在实际系统中小区支持的用户数较多,而发射天线数一般是受限的,当发射天线 的约束时,就需要选择出一组用户进行传输,从而保证实际系统的应用。 对于多用户 MIMO 系统的资源调度首要问题就是多用户选择问题。在下行系统中,用 户选择的结果会直接影响系统的性能。 下面给出一种以最大化系统容量为目标的用户选择算法,算法描述步骤如下: 1)初始化阶段: T = K i = S = ?; 1 {1, ..., }, 1, 0 2)对于每个用户 k ∈T ,计算 g ,g 为h 正交于{g ,...,g }张成的子空间的元。其 i 1 1 k k k i? 中有: 30 中北大学学位论文 * * i 1 i 1 ? ? h g g g g h g h I (4-7) = ? ∑ ∑ = ? ( ) k j j j k k 2 j k 2 g g j=1 j=1 j j 当i =1时 g h (4-8) k = k 3)按照一下准则选择第i 个用户: a) (i) arg max π = g ; k k T ∈ i b) 0 0 { (i)} S ← S U π ; c) h h ( ) ,gi g ( ) 。 i = π i = π i i = π i = π i 4)若 S M ,计算 T+ (与 g 准正交的集合) 0 i 1 i h g * T = k ∈T k ≠ π i α { , ( ), } k j i i h g k j (4-9) i = i + (4-10) 1 其中α 是一个正常数,如果T ≠ ? 且 i S M ,重返步骤2,都则算法终止。 0 针对多用户 MIMO 系统资源调度在用户选择和资源分配两个方面的问题,引入效 用函数的概念,资源调度的目标是最大化系统的效用函数。每个用户的效用函数的具体 形式和业务类型以及公平性准则相关。这种方法可以反映用户的满意度和系统的收益, 系统的效用函数可以定义为所有用户效用函数的总和。假设用户k 的传输速率为 r ,效 k 用函数定义为传输速率的函数U (r ),资源调度的任务就是选取一组用户,通过一定的 k k 资源分配使得系统的效用函数达到最大,数学表达式如下: ? = ∑ (G,r) arg max U (r ) k k G?K,r ∈ k G (4-11) 其中,G 是选出的待传输用户,r {r ,...,r }是用户的速率分配矢量,K 表示全体用户, = 1 k ? r 为最优调度策略。在实际系统中,4-11 式的传输速率与系统采用的物理层传输 (G, ) 方案和功率分配的策略有关。 从优化模型的描述可以看出,对于特定的多用户 MIMO 传输技术,在业务和用户 效用函数确定后,可以通过穷举法搜索,找到最优的用户组合,但是这样的方法计算复 杂度相当高,不适合实际的系统,未来的研究中还需要通过寻找启发式算法在降低算法 复杂度的同时,保证系统频谱利用的效率。 31 中北大学学位论文 本章小结 本章首先分析了多用户MIMO 系统的容量,给出了一种系统理论性能极限的解法, 在多用户传输策略的介绍中,总结了多用户 MIMO 系统资源调度的主要方法,给出了 基于跨层的资源调度模型,并且给出了一种用户选择算法。最后给出了基于效用函数的 资源调度模型,并分析了计算复杂度的问题。 32 中北大学学位论文 第 5 章 OFDMA 分布式无线通信系统资源分配 引言 分布式无线通信系统是一种新型无线通信系统。该系统基于分布式天线,以虚拟小 区和虚拟基站取代传统的小区和基站,较传统的集中式多天线系统,可以大幅提升系统 容量。目前大部分的研究工作是基于码分多址(CDMA)的系统,未来无线通信系统的 主要接入技术是正交频分多址技术(OFDMA)。针对OFDMA 系统的分布式无线资源分 配的研究工作还处于起步阶段。这一章中,将对分布式无线通信系统的基本体系结构和 主要特点进行介绍;之后引入基于OFDMA 的分布式无线通信系统模型,给出所需要解 决问题的思路和方法;最后提出一种基于分层的无线资源分配方式,并对这种新方法进 行建模。 分布式无线e(Mobile WiMax)[28]到LTE,可以看到网络结构的扁平化正在成为趋势, 这是由于业务的需求对于系统处理延时要求越来越苛刻,迫切需要对网络处理结构进行 优化,并提高系统信令的处理效率。这种扁平趋势使得无线网络的发展越来越接近于 Internet 的网状结构,Mesh、Relay 等分布式无线通信技术逐渐成为未来分布式无线通信 系统的重要支撑技术。随着分布式无线网络的不断发展,Mesh、Relay 等概念不再局限 于传统的全分布式无线多跳通信网络中,它们既可以是分布式的,也可以与集中控制相 结合。因而面向下一代移动通信系统的分布式无线网络将是一种具有部分基础设施网络 支撑的分布式无线网络技术。一方面可以利用分布式无线通信技术的优势,另一方面可 以为运营商提供一个可以管理、可运营的通信系统。 分布式无线通信系统的类型 分布式无线通信网络根据其网络拓扑结构特点,主要可以分为无基础设施的分布式 无线通信系统和具有基础设施的分布式无线通信系统。 无基础设施的分布式无线通信系统 无基础设施的分布式无线通信系统主要以Ad hoc 和Mesh 为代表。Ad hoc 是一种 全分布式的无线网路拓扑,而Mesh 则是Ad hoc 的一种演进,在网络结构上与Ad hoc 有一定区别。 33 中北大学学位论文 Ad hoc 的全分布式是一种物理上和逻辑上的分布式,即网络的通信和管理能力在物 理上和逻辑上都是分布式的。这是通过节点间的对等关系来实现的,网络中的所有节点 在能力方面都是对等的,具有通信能力,也具有转发能力。一个主要的特点就是节点需 要通过竞争方式共享信道。由于竞争的随机性,决定了这种方式在QoS 保障和信道利用 率方面都不能达到宽带无线接入的要求。 Mesh 技术[29,30]是在 Ad hoc 技术基础上由军用转向民用的一个产物。它与 Ad hoc 的区别在于,节点间的对等性发生了改变,一类专用节点分离出来,专门承担路由转发 以及外网连接的职责,其他客户端的节点功能相对弱化。这些专用节点实际为客户端提 供了一个相对稳定的骨干网。 具有基础设施的分布式无线通信系统 具有基础设施的分布式无线通信系统根据节点间的连接方式,可以分为有线分布式 和无线分布式两种。 有线分布式以采用RoF 的分布式天线为代表,如清华的DWCS、北邮的Group Cell 以及东南大学的 DRS 都属于这一类系统[31]。这类系统的特点在于利用大量的分布式天 线单元在整个系统内提供高质量的、无缝的无线电信号覆盖。一方面通过合理地选择天 线单元为不同的用户提供覆盖,并获得空间分集,提高用户的通信质量。另一方面通过 灵活的切换方式,为移动用户提供可靠的高质量的通信链路。小区不再完全以某个地理 位置为中心,而是以用户为中心,以业务为中心。 无线分布式目前主要以Relay 增强蜂窝系统为主要代表。与基于分布式天线技术的 系统类似,Relay 网络同样是利用造价相对较低的专用节点(Relay Station)来改善覆盖 质量,避免增加基站的费用。区别在于对于控制中心Base Station(BS)而言,RS 是一 个特殊的MS。BS 可以与MS 直接通信,也可以通过RS 转发的方式通信。在无线资源 调度方面,RS 需要服从BS 或上一跳RS 的控制,同时RS 也具备二次调度的能力。 分布式通信技术的应用 目前分布式无线通信系统的关键技术主要集中在Mesh、Relay 和Home Cell 等几个 方面。在Mesh 的研究领域中,由于其具有巨大的潜力,新出现的很多无线网络协议都 开始支持Mesh 组网,目标是通过Mesh 机制的引入,打破传统WLAN AP 布设必须要 有的有线骨干网的支撑限制,同时实现终端之间真正意义上的 Ad hoc 通信。通过对于 接入控制协议的改进,实现对于多业务类型的QoS 保障。利用合理的拥塞控制机制,有 效地实现负载均衡。Relay 是一项改善网络覆盖性能的有效手。