CN1208977C - 用于移动通信系统的外环功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于移动通信系统的外环功率控制方法，该方法利用反映通信链路环境变化趋势的通信链路信号质量预测值而不是直接利用其测量值来计算目标SIR，因此能够克服外环功率控制因为测量通信链路信号质量需要较长统计时间而滞后的缺点并降低外环功率控制对选择合适调整周期的要求。

Description

用于移动通信系统的外环功率控制方法

发明领域

本发明涉及用于移动通信系统的功率控制方法，尤其涉及用于移动通信系统的基于信号干扰比(signal to interference，以下简称SIR)测量的外环功率控制方法。

背景技术

CDMA技术用于商用无线通信的一个主要原因是它能够提供大的系统容量。与FDMA和TDMA系统不同，CDMA系统的容量受干扰限制，因此降低干扰可以直接增加系统的通信容量。在CDMA移动通信系统中，由于频率重复利用，会形成小区间的干扰，位于小区边缘处的移动台(MS)将受到较大的干扰，这种现象被称为“边缘问题”；由于无线信道的衰落和移动台与基站(BS)间距离的不同，基站接收到的强功率信号用户对弱功率信号用户造成很大的干扰，使弱功率用户的性能下降，这被称为“远近效用”。功率控制技术是CDMA移动通信系统中用于克服“边缘效应”和“远近效应”，从而提供系统容量的有效方法。此外，CDMA移动通信系统中通信链路的建立和用户所需的QoS的维护在很大程度上也依赖于功率控制技术。因此功率控制技术是CDMA移动系统中的核心技术之一。

移动通信系统的功率控制方法一般分为开环功率控制、闭环功率控制和外环功率控制三种类型。开环功率控制是指接收机通过测量接收到的专用给定信道的信号功率大小和相关信息来调整自己的发射功率。开环功率控制的主要特点是不需要反馈信息，因此主要用于确定用户的初始发射功率或用户接收功率突变时的发射功率调节。但是由于开环功率控制未考虑到上行与下行链路使用频率不同时传播损耗的不对称性，不能用于克服非对称的多径衰落，因此精确性难以得到保证，需要在其基础上采用闭环功率控制来修正开环设定的发射功率以克服非对称的多径衰落。

以下以反向链路(移动台至基站)为例，借助图1描述闭环功率控制和外环功率控制的工作原理。如图1所示，基站BS接收端通过测量，得到反向通信链路的信号干扰比(signal to interference，以下简称SIR)的估计值，将此估计值与目标SIR进行比较，产生功率控制命令，该命令通过无线信道传送到移动台MS，移动台的发射端根据此功率控制命令在开环发射功率控制设定的功率值基础上上升或下降某一功率值，上述过程即典型的闭环功率控制过程。

目标SIR由外环功率控制根据通信链路信号质量的测量值与目标值之差来确定，而移动台MS至基站BS的通信链路信号质量可由基站接收信号的误块率(Block Error Rate，以下简称为BLER)、误码率(Bit Error Rate，以下简称为BER)和误帧率(Fame Error Rate，以下简称为FER)之一或者它们的任意组合表征，在下文，通信链路信号质量包含但不限于BLER、BER和FER之一或者它们的任意组合。以下借助图2描述根据信号质量来确定目标SIR的基本过程。外环功率控制开始时，基站BS首先将通信链路上测量得到的移动台至基站的通信链路信号质量值与预先确定的通信链路信号质量目标值进行比较以得到目标通信链路信号质量差值，随后根据该目标通信链路信号质量差值与目标SIR的对应关系确定下一目标SIR或者目标SIR的改变量并完成目标SIR的修正，接着根据修正后的目标SIR进行闭环功率控制即根据修正后的目标SIR产生功率控制命令并发送给移动台MS，而移动台MS根据接收到的功率控制命令调整其发送功率并以该发送功率向基站BS发送信息。随后在基站BS处又开始下一轮的如上所述的外环功率控制过程。如果确定目标SIR无需修正，则结束外环控制功率过程并继续监测通信链路信号质量的变化以确定是否启动外环功率控制过程。

在上述基于SIR测量的功率控制过程中，目标通信链路信号质量差值与目标SIR之间的对应关系就定性而言，如果测量到的通信链路信号质量高于其目标值，即目标通信链路信号质量差值小于零，则相应地降低目标SIR，反之则提高目标SIR。但是对应关系就定量而言，可以有多种具体形式，例如可根据以BLER为例的下列方程式(1)从目标通信链路信号质量差值和当前目标SIR计算得到下一目标SIR：

SIR_target(n+1)＝SIR_target(n)+(BLER_measuring-BLER_target)×SP  (1)这里SIR_target(n)和SIR_target(n+1)分别为当前目标SIR和下一目标SIR，BLER_measuring和BLER_target分别为测量得到的测量值和预先确定的目标值，SP为大于0的数值，称为步长因子，可根据通信系统的实际情况，通过仿真得到。

上述外环功率控制过程存在控制滞后的缺点，具体而言，由于外环功率控制在测量通信链路信号质量时需要较长的统计周期，因此往往导致目标SIR要么超过目标通信链路信号质量所需的目标SIR，从而造成内环发射功率的浪费，要么由于目标SIR小于目标通信链路信号质量所需的目标SIR而无法及时跟踪变化，总之，当控制误差很小时将引起不必要的波动而在系统出现深度衰落时却无法及时补偿。此外，在外环功率控制方法中选取合适的调整周期(即上次调整目标SIR到下次调整目标SIR之间的时间间隔)也是令人头痛问题，这是因为，调整周期不能太长，否则当通信链路情况变得恶劣时，过长的调整周期将导致目标SIR的调整速度较为缓慢从而无法及时跟踪信道的变化，但是观测时间也不能太短，否则当通信链路情况良好时，过短的调整周期将导致目标SIR频繁改变从而造成发射功率不必要的波动并且对系统的处理能力也提出了更高的要求。

发明内容

因此本发明的目的是提供一种用于移动通信系统的外环功率控制方法，它能够克服外环功率控制因为测量通信链路信号质量需要较长统计时间而滞后的缺点并降低外环功率控制对选择合适调整周期的要求。

按照本发明的用于移动通信系统的外环功率控制方法，所述移动通信系统包含第一站点和第二站点并在它们之间建立有双向通信链路，所述第一站点向所述第二站点发送功率控制命令而所述第二站点接收所述功率控制命令并据此控制其发射功率，该方法包含以下步骤：

(a)所述第一站点得到所述第二站点至所述第一站点的通信链路的目标通信链路信号质量差值；

(b)所述第一站点根据预先确定的目标通信链路信号质量差值与目标信号干扰比SIR之间的对应关系确定下一目标SIR；

(c)如果所述下一目标SIR与当前目标SIR不同，则所述第一站点将根据所述下一目标SIR生成的所述功率控制命令发送至所述第二站点，并且重复上述步骤(a)和(b)，

其特征在于，上述步骤(a)包括以下步骤：

(a1)所述第一站点测量和存储当前测得的所述第二站点至所述第一站点的通信链路上的通信链路信号质量测量值；

(a2)所述第一站点根据所述通信链路信号质量测量值和存储的先前测得的通信链路信号质量测量值获得通信链路信号质量预测值；以及

(a3)所述第一站点将所述通信链路信号质量预测值与通信链路信号质量目标值相减以获得所述目标通信链路信号质量差值。

本发明的外环功率控制方法利用通信链路信号质量预测值而不是直接利用其测量值来计算目标SIR，因此得到的目标SIR能够加快发射功率的调整，使其更快地逼近通信链路信号质量目标值所需的功率值。与此同时，由于利用的是反映通信链路环境变化趋势的通信链路信号质量预测值，所以能及时跟踪通信链路环境的变化。

附图说明

通过以下结合附图对本发明具体实施例的描述，可以进一步理解本发明的目标、优点和特征，其中：

图1为CDMA移动通信系统反向链路闭环和外环功率控制原理图；

图2示出了外环功率控制的基本过程；以及

图3示出了按照本发明的外环功率控制的基本过程。

具体实施方式

以下借助图3描述本发明的具体实施例。

首先参见图3，它与图2代表的现有技术本方法的区别在于，用移动站至基站或者基站至移动站的通信链路信号质量预测值代替通信链路信号质量测量值获得目标通信链路信号质量差值，其中预测值根据存储的以前测量得到的通信链路信号质量测量值和当前测得的通信链路信号质量测量值获得。用于获得通信链路信号质量预测值的通信链路信号质量测量值的个数视所采用的预测方法而定并且存储的以前测量得到的通信链路信号质量测量值是不断更新的，其更新方式可以是用最新测得的测量值替换存储的测量值中最先测得的。

以下以接收信号的BLER为例描述获得BLER预测值的具体方式，在下列方法中涉及灰数据处理技术，这是一种基于灰色微分方程的数据处理技术，适于研究灰色系统，可在看似没规律的数据之间建立起一定的关系。

用于获得BLER预测值的接收信号的BLER测量值可视为一个数值序列，假设BLER的初始序列BLER⁽⁰⁾取值为

BLER⁽⁰⁾＝(BLER⁽⁰⁾(1)，BLER⁽⁰⁾(2)，……，BLER⁽⁰⁾(N))

       ＝{11.863，12.133，13.049，14.070，15.080，15.809，16.899}

这里的BLER⁽⁰⁾(1)、BLER⁽⁰⁾(2)和BLER⁽⁰⁾(N)表示不同时刻测量得到的BLER测量值，N为正整数，表示用于获得BLER预测值的BLER测量值的个数，在本实例中为7。另外，其中的数值单位均为千分之一，但为书写计算方便而省略，这对本发明并无实质性影响。

接着对上述初始序列进行生成处理，得到生成序列BLER⁽¹⁾

BLER⁽¹⁾＝(BLER⁽¹⁾(1)，BLER⁽¹⁾(2)，……，BLER⁽¹⁾(N))

       ＝{11.863，23.996，37.045，51.115，66.195，82.004，98.903}，

其中

${\mathrm{BLER}}^{\left(1\right)}\left(K\right)=\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{BLER}}^{\left(0\right)}\left(i\right),K=\mathrm{1,2},......N---\left(2\right)$

根据生成序列BLER⁽¹⁾，可根据下列方程式(3)生成其紧邻均值的生成序列Z⁽¹⁾＝(Z⁽¹⁾(2)，Z⁽¹⁾(3)，……Z⁽¹⁾(N))，其中

Z⁽¹⁾(K)＝0.5×BLER⁽¹⁾(K)+0.5×BLER⁽¹⁾(K-1)，K＝2，3……，N  (3)

生成序列BLER⁽¹⁾的下列灰色微分方程为：

            BLER⁽⁰⁾(K)+a×Z⁽¹⁾(K)＝b  (4)

a和b为灰色微分方程(4)的最小二乘估计参数列，满足如下的关系

            c＝(a，b)^T＝(B^TB)-¹B^TY(5)

这里上标T和-1表示矩阵倒置和逆矩阵，并且

$Y=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{BLER}}^{\left(0\right)}\left(2\right)\\ {\mathrm{BLER}}^{\left(0\right)}\left(3\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ {\mathrm{BLER}}^{\left(0\right)}\left(7\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}12.133\\ 13.094\\ \·\\ \·\\ \·\\ 16.899\end{array}\right]$

$B=\left[\begin{array}{cc}-Z^{\left(1\right)}\left(2\right)& 1\\ -Z^{\left(1\right)}\left(3\right)& 1\\ \·& \·\\ \·& \·\\ \·& \·\\ -Z^{\left(1\right)}\left(7\right)& 1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}-17.903& 1\\ -30.521& 1\\ \·& \·\\ \·& \·\\ \·& \·\\ -91.454& 1\end{array}\right]$

因此在本实例中，c＝(a，b)^T＝(-0.06503，11.08438)^T。

上述灰色微分方程的响应序列为：

BLER⁽¹⁾＝{ BLER⁽¹⁾(1)， BLER⁽¹⁾(2)，...， BLER⁽¹⁾(N)}

其中

${\stackrel{\‾}{\mathrm{BLER}}}^{\left(1\right)}(K+1)=({\mathrm{BLER}}^{\left(0\right)}\left(1\right)-\frac{b}{a})e^{-\mathrm{aK}}+\frac{b}{a}---\left(6\right)$

这里K＝1，2，……，N。在本实例中，

BLER⁽¹⁾(K+1)＝182.3027e^0.06503K-170.4397

上述灰色微分方程的还原值序列，也即BLER预测值序列为：

BLER⁽⁰⁾＝{ BLEK⁽⁰⁾(1)， BLEK⁽⁰⁾(2)，...， BLEK⁽⁰⁾(N)}

其中 BLER⁽⁰⁾(K+1)＝BLER⁽⁰⁾(K+1)-BLER⁽¹⁾(K)  (7)

这里K＝1，2，……，N。

为检验上述利用灰色数据处理技术算法的有效性，利用下列方程式(8)计算残差：

$\mathrm{\η}\left(K\right)=\frac{{\mathrm{BLER}}^{\left(0\right)}\left(K\right)-{\stackrel{\‾}{\mathrm{BLER}}}^{\left(0\right)}\left(K\right)}{{\mathrm{BLER}}^{\left(0\right)}\left(K\right)}\×100\%---\left(8\right)$

计算结果示于表1。

表1

序号K	预测值BLER(0)(K)	测量值BLER(0)(K)	残差
				2	12.2499	12.133	-0.963％
3	13.0730	13.049	-0.184％
				4	13.9515	14.070	0.842％
5	14.8890	15.080	1.267％
				6	15.8894	15.809	-0.508％
7	16.9572	16.899	-0.344％

由表1可见，BLER的预测值与测量值非常接近，因此利用基于灰色微分方程模型获得的预测值来代替测量值是可行的。值得指出的是，虽然在上述实例中是利用灰数据处理技术得到预测值的，但是这仅仅是示意性质的。对于本领域内技术人员来说，如何在看似缺乏规律的数据之间建立起一定的关系的数据处理技术都是公知的，因此本发明并不局限于利用灰数据处理技术得到预测值这样一种方式。

在计算得到预测值后，即可得到目标信号链路质量差值并根据其与目标SIR之间的对应关系确定下一目标SIR。如上所述，就定量而言，对应关系可以有多种具体形式，例如可根据以BLER为例的下列方程式(9)从目标通信链路信号质量差值和当前目标SIR计算得到下一目标SIR：

SIR_target(n+1)＝SIR_target(n)+(1-r)×(BLER_predicting-BLER_target)×SP  (9)

这里SIR_target(n)和SIR_target(n+1)分别为当前目标SIR和下一目标SIR，r为r为调整因子，是一个大于或等于0并且小于或等于1的数值，BLER_predicting和BLER_target分别为预测值和预先确定的目标值，SP为大于0的数值，称为步长因子。在实际应用中，调整因子r和步长因子SP的取值由各个通信设备制造商根据自身系统的特点，通过仿真优化确定。

对于本领域内技术人员说，计算BER和FER预测值的方法与上述计算BLER预测值的方法是相同或类似的，因此不再赘述。此外，在实际应用中，各个制造商可根据自身系统的特点，采用BLER、BER和FER预测值之一或它们的任意组合或者表征通信链路信号质量的其它参数来确定下一目标SIR。

值得指出的是，本发明的外环功率控制方法可同样应用于正向链路和反向链路。另外，虽然在说明书中以CDMA移动通信系统为例描述了本发明的原理和具体实施例，但是应该理解的是，本发明的原理和上述实施方式同样可应用于其它类型的移动通信系统。

Claims (10)

1.一种用于移动通信系统的外环功率控制方法，所述移动通信系统包含第一站点和第二站点并在它们之间建立有双向通信链路，所述第一站点向所述第二站点发送功率控制命令而所述第二站点接收所述功率控制命令并据此控制其发射功率，所述方法包含以下步骤：

(a)所述第一站点得到所述第二站点至所述第一站点的通信链路的目标通信链路信号质量差值；

(b)所述第一站点根据预先确定的目标通信链路信号质量差值与目标信号干扰比SIR之间的对应关系确定下一目标SIR；

(c)如果所述下一目标SIR与当前目标SIR不同，则所述第一站点将根据所述下一目标SIR生成的所述功率控制命令发送至所述第二站点，并且重复上述步骤(a)和(b)，

其特征在于，上述步骤(a)包括以下步骤：

(a1)所述第一站点测量和存储当前测得的所述第二站点至所述第一站点的通信链路上的通信链路信号质量测量值；

(a2)所述第一站点根据所述通信链路信号质量测量值和存储的先前测得的通信链路信号质量测量值获得通信链路信号质量预测值；以及

(a3)所述第一站点将所述通信链路信号质量预测值与通信链路信号质量目标值相减以获得所述目标通信链路信号质量差值。

2.如权利要求1所述的外环功率控制方法，其特征在于所述第一站点为基站而所述第二站点为移动台。

3.如权利要求1所述的外环功率控制方法，其特征在于所述第一站点为移动台而所述第二站点为基站。

4.如权利要求1-3中任意一项所述的外环功率控制方法，其特征在于所述通信链路信号质量由所述第二站点接收信号的误块率BLER、误码率BER和误帧率FER之一或者它们的任意组合表征。

5.如权利要求1-3中任意一项所述的外环功率控制方法，其特征在于所述步骤(a2)中所述通信链路信号质量预测值采用基于灰色微分方程的灰数据处理技术获得。

6.如权利要求4所述的外环功率控制方法，其特征在于所述步骤(a2)中所述通信链路信号质量预测值采用基于灰色微分方程的灰数据处理技术获得。

7.如权利要求1、2、3中任意一项所述的外环功率控制方法，其特征在于所述目标通信链路信号质量差值与目标SIR之间的对应关系符合下列方程式：

        SIR_target(n+1)＝SIR_target(n)+(1-r)×Δ×SP

这里SIR_target(n)和SIR_target(n+1)分别为当前目标SIR和下一目标SIR，r为一个大于或等于0并且小于或等于1的数值，Δ为所述目标通信链路信号质量差值，SP为大于零的数值。

8.如权利要求4所述的外环功率控制方法，其特征在于所述目标通信链路信号质量差值与目标SIR之间的对应关系符合下列方程式：

      SIR_target(n+1)＝SIR_target(n)+(1-r)×Δ×SP

这里SIR_target(n)和SIR_target(n+1)分别为当前目标SIR和下一目标SIR，r为一个大于或等于0并且小于或等于1的数值，Δ为所述目标通信链路信号质量差值，SP为大于零的数值。

9.如权利要求5所述的外环功率控制方法，其特征在于所述目标通信链路信号质量差值与目标SIR之间的对应关系符合下列方程式：

       SIR_target(n+1)＝SIR_target(n)+(1-r)×Δ×SP

这里SIR_target(n)和SIR_target(n+1)分别为当前目标SIR和下一目标SIR，r为一个大于或等于0并且小于或等于1的数值，Δ为所述目标通信链路信号质量差值，SP为大于零的数值。

10.如权利要求6所述的外环功率控制方法，其特征在于所述目标通信链路信号质量差值与目标SIR之间的对应关系符合下列方程式：

    SIR_target(n+1)＝SIR_target(n)+(1-r)×Δ×SP

这里SIR_target(n)和SIR_target(n+1)分别为当前目标SIR和下一目标SIR，r为一个大于或等于0并且小于或等于1的数值，Δ为所述目标通信链路信号质量差值，SP为大于零的数值。

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