LTE-Advanced系统中的MIMO技术性能评估

为了对先进的长期演进技术(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)系统中的多输入多输出(multipleinput and multiple output,MIMO)技术的性能进行评估,简单回顾了LTE-Advanced系统中的2种MIMO技术,即空间复用和空间分集,并介绍了一种适合LTE-Advanced系统评估的信道模型-IMT-Advanced(international mobile tele-communications-advanced)信道模型。基于该信道模型,通过系统仿真对以上2种关键MIMO技术进行了性能评估。仿真结果表明,不同的MIMO技术、调制方式、码本、复用率及接收方案都对性能有极大的影响。

LTE-Advanced传输安全研究

作为ITU于2010年10月通过的4G标准之一,LTE-Advanced是3GPP长期演进标准的增强版,该文给出了3GPPLTE-Advanced标准化时间表和关键性能,分析了LTE-Advanced的功能平面,归纳了LTE-Advanced的传输安全架构,即X2星形和X2网状安全架构。

LTE-advanced系统级仿真方法与实现

先进的长期演进技术(long term evolution advanced,LTE-advanced)是新一代无线移动通信系统核心技术,如何有效评估这一技术系统性能是当前研究重点之一。在充分理解无线通信系统级仿真基本理论和LTE-advanced系统级仿真若干规范基础上,梳理LTE-advanced系统级仿真涉及的组织结构,采用模块化设计方法,以此结构为框架搭建系统级仿真平台,实现对LTE-advanced进行系统级仿真。进一步以LTE-advanced系统重要性能参数平均吞吐量为考察指标,重点分析对比了轮询、最大载干比、比例公平这3种调度算法对LTE-advanced网络整体性能的影响。

LTE-A系统软解调算法仿真及DSP实现

针对3GPP最新发布的LTE-A Relaease10标准,通过对两种软解调算法的仿真比较,权衡时间复杂度和算法性能,选择了一种最适合TD-LTE无线综合测试仪表的软解调算法,并通过TMS32064xDSP实现。提出了一些具体的软件优化策略和技巧,对max-log-map算法进行了大量化简。基于集成化开发环境CCS3.3,编程实现LTE-A软解调算法,运行结果验证了max-log-map算法的可行性、高效性。

LTE-A超远覆盖中的随机接入前导码设计与性能

针对移动通信先进长期演进系统在超远覆盖下基站与用户通信距离大、传播时延长导致的上行失步问题,提出一种随机接入前导码的设计方法.该方法将两个不同的Zadoff-Chu根序列级联形成新的前导序列,并通过扩展循环前缀和保护间隔,构造出支持超远覆盖的随机接入前导码.在此基础上,推导了所设计前导序列的自相关性和互相关性,并分析了随机接入前导码的覆盖性能.理论分析与仿真表明,所设计的前导序列仅仅在时延为零时周期自相关出现高峰值,且构造的随机接入前导码能够大大提高覆盖范围.

LTE-A系统中改进的信道估计算法的研究及实现

先进的长期演进(LTE-A)系统接收端需要对多径信道进行动态估计和跟踪,以满足相干解调的目的,准确而有效的信道估计方法可以提高数据传输速率。针对线性最小均方误差(LMMSE)信道估计矩阵求逆运算复杂度大的问题,提出一种基于GaussSeidel算法的低复杂度的LMMSE算法。通过对基于导频的几种常用的信道估计算法进行对比分析和研究,得到的LMMSE算法具有较低的误比特率和算法复杂度。最后基于Gauss-Seidel算法,分别设计了低复杂度LMMSE算法的各个子模块的DSP实现方案。

LTE-A系统中的eICIC技术

eICIC作为LTE-Advanced系统关键技术之一,能有效地解决异构网下不同类型基站之间的干扰问题,能够显著提升LTE-A系统的吞吐量和性能。本文首先介绍了异构网的组成,并简要地探讨了eICIC技术原理,对eICIC技术的实现做了重点阐述,最后对eICIC技术的现状做了总结。

LTE-A系统Turbo内交织算法研究及DSP实现

针对3GPP最新发布的LTE-A Release10标准,通过对两种常用内交织算法的研究分析,权衡时间复杂度和存储量,选择了一种最适合TD-LTE无线综合测试仪表的内交织算法,并通过TMS32064xDSP实现。基于集成化开发环境CCS3.3,编程实现LTE-A Turbo内交织计算,运行结果验证了查表生成法的可行性、高效性。

LTE-A系统中基于小区参考信号的信道估计算法

增强型长期演进(LTE-A)系统中,通常利用插值算法估计出所有数据位置的信道频率响应值。针对传统的线性最小均方误差(LMMSE)算法需要预先获取信道统计特性,矩阵实时求逆运算量大的问题,提出了一种改进的频域LMMSE信道估计插值算法。首先通过导频插值来增加虚拟导频,以此提升算法性能;然后借助时域内的信道能量比较集中的优势,给出了自相关矩阵和信噪比的近似估计方法;最后采用滑动窗方法进一步简化算法复杂度,从而完成频域LMMSE插值。仿真结果表明,所提算法总体性能优于线性插值以及基于离散傅里叶变换(DFT)的插值方法,且与传统LMMSE插值算法具有相近的误码率(BER)和均方误差(MSE);但与传统算法相比,运算次数降低了98.67%,实现了算法性能与复杂度的较好折中,适用于实际的工程应用。

LTE-A空口监测分析仪中载波聚合的设计与实现

针对载波聚合等关键技术的引入造成通信网络测试及优化困难,长期演进(LTE)网络空口测试仪表国内市场短缺的问题,提出一种支持3GPP R10/11协议标准,LTE演进(LTE-A)载波聚合等关键技术的空口监测分析仪的设计方案。首先,介绍空口监测分析仪整体物理架构及逻辑架构及两者之间的关系,及架构中各模块在监测仪中的功能;然后,设计一种监测仪中载波聚合技术的实现方案,以及一种仪表在多载波多小区情况下对多用户的支持方案,以满足新技术下用户及基站设备测试的需要。方案的应用,可加快载波聚合在网络中的商用进展,加速LTE-A网络部署进程,缩短网络建设周期,并将在网络运行维护中起到不可或缺的作用。

LTE-A空口监测分析仪中PDSCH解资源映射的设计与实现

针对增强型长期演进(LTE-A)物理层传统解资源映射方法中重复计算资源映射位置造成的计算量冗余问题,提出一种新型架构的物理下行共享信道(PDSCH)解资源映射方法,为LTE-A空口监测分析仪相关物理层处理提供支持。首先,在物理层下行信号和信道解资源映射之前,产生单天线端口0模式、发射分集模式、单流波束赋形以及双流波束赋形下各个信号和信道的资源索引;然后,在物理层解资源映射时根据资源索引直接定位各信号和信道资源的时频位置;最后,把PDSCH信道解资源映射模块放在整个LTE-A链路级仿真平台中,给出四种传输模式下的仿真,得出不同传输模式下的误码率以及吞吐量的对比图,为最终的硬件实现提供理论参考。同时通过与传统架构下的解资源映射模块进行对比表明,该新型架构下的解资源映射模块比传统架构下的解资源映射仿真所花费的时间减少了33. 33%,降低了解资源映射时的运算量和设备资源消耗。

LTE-A网络中基于动态组的有效的身份认证和密钥协商方案

机器类通信(MTC)作为未来移动通信中的通信方法之一,在物联网(Io T)中是一种重要的移动通信方法。当大量MTC设备同时想要访问网络时,每个MTC设备需要执行独立的身份认证,而这会导致网络拥塞。为了解决MTC设备在认证时的网络拥塞问题并提高其密钥协商的安全性,在LTE-A网络中提出了一种基于动态组的有效身份认证和密钥协商方案。该方案基于对称二次多项式,可以同时认证大量的MTC设备,并使这些设备分别与网络建立独立的会话密钥。该方案支持多次组认证,并且提供访问策略的更新。带宽分析表明,相较于基于线性多项式的方案,所提方案传输时的带宽消耗得到了优化:在家庭网络(HN)中的MTC设备与服务网络(SN)之间每次组认证传输带宽减少了132 bit,在HN内MTC设备之间的认证传输带宽减少了18.2%。安全性分析和实验结果表明,该方案在实际的身份认证和会话密钥建立中是安全的,能够有效避免网络中的信令拥塞。

LTE-A系统中基于扩展CP的Rank 3-4解调参考信号设计

为了支持先进的长期演进（LTE-A）中更高阶多输入多输出（MIMO）技术，为物理下行链路共享信道（PDSCH）定义了新的解调参考信号（DMRS）。先提出了基于扩展循环前缀（CP）的参考信号设计原则，根据已确定的基于常规CP的参考信号设计方案，提出了4种基于扩展CP的Rank 3，4参考信号设计方案。为了验证设计方案的优劣，通过仿真比较了不同参考信号设计方案估计的信道和理想信道的均方误差（MSE）和相应的误块率（BLER），最终确定最佳的扩展CP的Rank 3，4参考信号设计方案。

LTE-A空口监测仪下行基带板的可行性分析

针对国内研制出的多类仪器仪表中基带板的设计仅限于通过实现来验证其可行性的问题,提出在基带板设计之前对可行性进行分析,防止在实现时芯片资源不足而导致人力和时间等资源的浪费,同时为增强型长期演进空口监测仪中基带板的设计提供参考。根据增强型长期演进特性以及监测仪需求确定核心处理器的选型;重点对基带板上存储器的存储能力和总线能力进行分析,确保所选的元器件有足够的能力并留有一定的余量;最终通过在基带板上的测试证明该可行性分析的正确性,也为其他的硬件芯片选型提供参考。

LTE-A系统中物理随机接入信道信号检测的仿真与实现

根据多普勒频移对物理随机接入信道(PRACH)信号检测产生的影响进行分析,划分出了中速、高速、超高速三种模式,并提出相应改进的信号检测算法。对中速模式,提出了基于频偏校正的前导检测算法;对高速模式,提出了多重滑窗峰值检测算法;对超高速模式,提出了基于整数倍子载波的频偏补偿前导检测算法。仿真结果表明,不同场景下PRACH信号通过加性高斯白噪声(AWGN)信道传输,接收端虚警率性能至少改善了3.8 d B;通过扩展典型城市信道模型(ETU)信道传输,虚警率性能至少提升了1 d B。与频域相关检测算法相比,所提算法提高了前导信号成功检测概率,减少了接入时延。

基于RE的LTE-A异构多层网络移动负载均衡算法研究

以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝(Macro-Pico)异构多层网络为例,以范围扩展(Range Extension,RE)技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确的调整超载小区和轻负载小区的覆盖范围,最终将超载小区的多余用户切换到其轻负载的邻小区,并结合数据流量业务对算法进行了仿真,分析了在该算法的协作下,小区的负载均衡因子、负载转移率及用户满意率,验证了该算法的可行性。

TCP TRAFFIC PERFORMANCE IMPROVING IN LTE-A NETWORKS

This paper presents a novel way to improve Transmission Control Protocol (TCP) performance of the users at the edge areas of the macro cells in Long Term Evolution Advanced (LTE-A) systems. Previous works on improving wireless TCP performance are reviewed and current considerations on TCP in LTE-A are explained. However, those solutions are neither too complex nor limited to some presuppositions which are too restricting for the deployment of LTE-A networks. In this paper a substituted TCP acknowledgement transmission scheme based on Automatic Repeat reQuest (ARQ) information in layer 2 is proposed. The simulation result shows that the proposed method can reduce the delay and improve the throughput of the edging users of the cell, as well as reducing radio resources in LTE-A macro cells.

宽带移动通信发展的方向——LTE-Advanced

2008年6月确定了LTE-Advanced的需求,此后3GPP RAN工作组就一直致力于开发和评估它。LTE-Advanced初步研究工作在2010年3月结束,LTE Release 10工作组项目已经开始启动研究。主要总结了最近对LTE-Advanced标准化、性能和网络部署情况,最后还介绍了LTE与WiMax的关系,指引了宽带移动通信的发展方向。

优化PDCCH盲检测的功率检测法的实现

物理下行控制信道(PDCCH)是系统资源分配和调度的核心,正确盲检测得到下行控制信息(DCI)是保证通信正常运行的关键。针对DCI格式以及其资源映射的多样性,提出功率检测算法,以优化PDCCH盲检过程。首先计算每个聚合等级中各候选序号的功率,排序得到最大功率值及相应的候选并记录起始位置;进而找到承载DCI的聚合等级和CCE集合。与现有的相关检测法相比,该算法在TMS320C6455DSP的实现中,明显减少了运行周期数,精简了计算量,系统实时性更高。

基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法

针对机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信在加强的长期演进(long term evolution-advanced,LTE-A)网络上行链路能量效率问题,文章提出了一种基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法。首先建立M2M通信能量效率模型,并将其重构为二维背包问题;然后使用强化学习的方法,引进并训练指针网络模型;最后通过主动搜索的策略解决该背包问题。仿真结果表明,相比于经典算法,当设备规模很大时,该算法性能更优,保证设备服务质量(quality of service,QoS)需求和公平性的同时,优化系统能效并降低数据的丢包率。