MATLAB代做第一章WCDMA软切换算法的仿真分析与改进Word文件下载.docx
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通常使用的衰落模型有以下几种：
室内：
（3.1）
室内衰落的最大特点是信号的发射功率比较低，用户位于室内。
那么其中的路径损耗包括墙壁、地板以及各类室内物品的散射。
此外这些衰落也和室内各种物品的材料有关系。
户外步行：
（3.2）
户外的主要特点是基站位于室外，且移动天线不高，周围高楼不多。
车载环境：
（3.3）
车载环境的主要特征为：
基站发射功率高，车辆运行速度快，通常在收发天线之间没有视距分量。
自由空间：
（3.4）
在后面的仿真中，将涉及到仿真模型的调用，这里不具体介绍。
各个衰落的波形如下所示：
图3.1信道衰落仿真图
从图3.1仿真结果可知，系统的路经损耗随着距离的增加而变大。
3.1.2系统模型
本系统采用的拓扑结构是蜂窝的拓扑结构，系统分为37个小区，即
，每个小区是形状相同的正六边形，而每个小区半径是2000米，那么在MATLAB中，本文采用如下的算法实现小区的模拟实现。
（3.5）
3.2传统软切换算法
3.2.1传统算法的理论介绍
在WCDMA系统中，通常使用的传统软切换算法UTRA软切换算法。
该算法的主要过程是：
首先对测量结果进行平滑处理，然后报告事件1A、事件1B和事件1C，从而判决是否触发软切换操作。
从上面的描述可以看出，UTRA软切换算法的激活需要一些参数。
其算法的基本过程为：
>
当一个小区的信号强度由弱变强的时候，且小区的导频信号强度
达到最强程度的导频值的时候，且维持
时间，且此时软切换操作未被激活，那么该小区将被加入到待激活的集合中，这个过程就是无线链路的增加过程。
当第三个小区的信号强度逐渐增加并开始超过第一个小区的信号强度的时候，那么第三个小区的
值达到最弱导频值并维持
时间的时候，而且此时的激活集合已经满，那么第三个小区中的最强信号会替换掉第一个小区的最弱的信号，且被加入到激活集合中。
当被加入了激活集合的小区中的第三个小区的信号强度由强变弱，那么第三个小区的
值变为最佳导频，并维持
时间的时候，那么第三个小区中的最弱的信号将从激活集合中移除，这个过程就是无线链路的释放过程。
上述过程，用通俗的语句来讲就是：
事件1A:
：
1个P-CPICH进入了测量范围，切入新的测量小区。
事件1B:
1个P-CPICH离开了测量范围，原测量小区切出。
事件1C：
1个非激活集的P-CPICH好于激活集中的某个P-CPICH，原小区被新加入小区替换。
3.2.2传统算法的数学模型
事件1A
当一个导频信道加入激活集合的时候，要满足式3.6。
（3.6即“测量、滤波后的报告值”大于等于“激活集中最佳测量小区的测量值”+“宏分集门限滞后数”。
这里的几个参数的含义为：
表3.1事件1A的参数说明
参数
参数含义
报告范围内小区的测量值
激活集中的测量值
目前激活集中的小区数
载干比最大的小区测量值
无线网络控制器发送给用户设备的加权值
Event-1A中由无线网络控制器发送给用户设备的常数
Event-1A的时间滞后参数
导频添加的门限
事件1B
一个导频信道退出激活集。
那么要满足如下的式子：
（3.7）
即“测量、滤波后的报告值”小于等于“激活集中最佳测量小区的测量值”-“宏分集门限滞后数”；
表3.2事件1B的参数说明
退出激活集小区的测量结果
激活集的测量结果
从无线网络控制器发送的报告范围常量
事件1B的滞后参数
导频删除门限
事件1C
一个没有被激活的导频信道来代替已经被激活的集合中的一条导频信道的时候。
当激活集中小区数已经满的时候，待选集中的一条首要导频信道的载干比需要满足式3.8：
（3.8）
即“监测集中最佳测量小区的测量值”大于等于“激活集中最差测量小区的测量值”+“替换滞后数”。
表3.3事件1C的参数说明
是候选集中链路最好的结果
激活集中恶化链路的结果
事件1C的替换门限
3.2.3传统算法的参数选取对软切换增益的影响
在本系统，本文主要通过在系统级上，以系统的软切换增益为指标，分析传统的软切换算法和改进后的软切换算法之间的对比。
由于传统的算法，在取值上已经非常的成熟，因此，对于传统的算法，可以直接参考相关的数据资料，然后根据改进算法的公式，仿真改进算法的结果。
针对最大激活数N，则有如下的关系图：
图3.2传统算法的参数值（红色线为加入导频门限与软切换增益的关系）
从目前的资料中可知，软切换的几个主要参数的取值为：
最大激活集数：
3；
删除导频门限：
3.5db；
加入导频门限：
2.5db；
替换门限：
2db；
权值：
0.5.
加入导频门限值是控制进入激活集的导频信号。
对于加入导频门限值，如果门限值越大，那么导频信号就越容易进入到激活集，这将使的处于软切换的用户移动设备数量变多，那么软切换比例就会变高。
删除导频门限是控制了退出有效集的导频信号。
删除导频门限越大，导频信号越难离开激活集，处于软切换状态的移动台数量就越少，软切换比例就会越小。
替换门限是将候选集合中的导频信号放入到有效集的控制判决门限，如果替换门限的取值越高，那么候选集中的导频信号就越不容易被替换进入激活集。
权值这个参数则反应了目前的激活集中的最佳导频和所有导频对进入和离开激活集导频的关系。
3.3改进后软切换算法
3.3.1改进算法的理论介绍
上面本文讨论了传统的WCDMA算法，传统的算法有明显的缺陷，因为其主要是基于公共导频信号的信噪比，因此没有完全考虑网络的负载值。
因此，在实际的软切换算法过程中，本文必须要考虑到这个因素。
常用的负载功率因子满足以下式子：
（3.9）
当引入了负载因数之后，事件1A，事件1B，事件1C就满足如下的关系式：
（3.10）
（3.11）
（3.12）
通过改进，更能真实的反映实际的网络环境。
3.3.2改进算法的MATLAB仿真分析
针对负载因子，在实际中，通常取其三个常数为：
那么负载因子的变化曲线如下所示：
图3.3负载因子仿真
从式3.10与3.11可知，加入负载因子之后，会影响到加入导频门限值、删除导频门限值和权值。
由于负载因子的考虑，通常情况下，以上参数会增大，因此，针对改进的算法，这几个参数的取值为：
最大激活级数为3，加入导频门限3.5db，删除导频门限为5.5db，权值w取0.8左右，替换导频取2db。
下面，本文将根据传统算法和改进后的算法的不同参数选择，进行系统级的仿真。
主要考虑不同算法对软切换增益的影响。
3.4系统的仿真与对比分析
以上，本文介绍了传统算法与改进后算法的理论知识，下面本文将从多个方面对两种算法进行仿真与验证分析。
3.4.1边界覆盖效率和衰落余量
覆盖是指一个区域内，提供可以接受的服务等级所需要的基站数目或蜂窝数目。
上行链路的覆盖范围主要是由边界覆盖效率、基站接收机灵敏度、干扰余量、处理增益等因素决定的。
在实际网络规划中，需要根据这些因素来确定移动台和基站间的最大允许路径损耗。
然后再根据传播模型来确定最大路径损耗对应的小区半径；
最后得到规划区所需的基站数目。
软切换技术可以减少衰落余量，进而影响小区的覆盖范围。
所以，边界覆盖效率决定覆盖质量的一个重要指标，是指在小区覆盖区域边缘上接收到的信号功率大于接收机灵敏度的概率。
这里假设小区边界A处的一个移动台和基站进行通信，小区的半径为R，移动台的发送功率为PT，那么基站接收信号的功率满足如下的式子：
那么边界覆盖率为：
（3.13）
当考虑负载因子的时候，3.13可变为：
（3.14）
这里对
取10db，
取0.773其仿真结果如下所示：
图3.4传统算法与改进算法的边缘覆盖率仿真图
随着边界覆盖效率要求的提高，需要的上行链路衰落余量逐渐增大，这就增加了系统的要求，通过改进后的算法，在相同的衰落余量下，可以获得更大的边界覆盖率。
3.4.2上行链路软切换增益
软切换增益是在多个小区边界处通过软切换操作而得到的增益大小，此外软切换增益值与边界覆盖率值有着直接的联系，因此首先需要获得多路软切换的边界覆盖率的计算公式：
根据式3.13可以得到多路软切换的计算值：
（3.15）
（3.16）
……………………
（3.17）
分别对n=3，a=b=0.7071的情况进行仿真，可以看到如下的结果：
图3.5三路软切换仿真效果
从上面的仿真可以看到，系统通过软切换后可以减小上行链路的衰落余量。
如果要求同
样的边界覆盖效率，那么三路软切换状态下需要的衰落余量最小，那么上行链路衰落余量的减少量就是所谓的软切换增益。
其仿真结果如下所示：
图3.6改进算法后三路软切换仿真效果
将两种算法的仿真曲线进行比对，发现改进后的算法有明显的优势，即改进后的算法在相同的M值上能获得更大的软切换增益。
图3.7就是原算法和改进后的算法之间的对比仿真图，从图3.7可以看到，改进后的算法在上行链路上，其增益具有较大的优势。
图3.7仿真算法对比
从图3.7的仿真结果可知，引入了负载因子后的系统，其软切换增益值优于传统算法的软切换增益值。
3.4.3软切换对小区覆盖面积的关系
假定位于小区边界的移动台发射功率恒定，且无软切换时的整个小区的半径为
、小区覆盖范围为
，软切换时的小区半径为
，小区覆盖范围为
。
根据上面的讨论结果，本文可以得到：
（3.18）
这里的
取值4，
为软切换的增益值。
图3.8软切换对小区覆盖率的仿真图
从上面的仿真可以看到，随着边界覆盖效率的增加，小区覆盖面积的扩展是缓慢增加的。
通过以上几个仿真结果表明：
软切换技术可以减小上行链路的衰落余量，即增加软切换增益值，改进以后的算法，其能够获得更加的效果，反映到实际中，就可以降低网络建设的成本。
3.4.4软切换对下行链路的影响
从现有的资料可知，下行链路与上行链路的特性有很大的差别，上面几节，本文都是基于上行链路来讨论软切换的特点的，本节本文将针对下行链路进行仿真分析。
上行与下行的差别主要来自于以下几个方面：
一方面，通过最大比合并来接收多个小区的信号，通过RAKE接收机的方式将来自不同激活集基站的信号作为来处理。
另一方面，激活集中每个基站需要额外的下行专用物理信道资源和基站的功率资源。
所以，软切换对系统下行通道会造成干扰。
针对下行链路，软切换带来的下行链路容量增益为：
（3.19）
此外，软切换的开销采用如下的式子表示：
（3.20）
再根据软切换容量和功率的关系式，可以得到3.19的具体求解公式：
（3.21）
通过仿真，可以看到如下的仿真波形（这里的软切换开销等价于软切换比例）：
图3.9软切换比例（软切换开销）与增益仿真图
改进后的软切换算法对下行增益较传统算法的软切换增益值有了明显的改善。
其衰落值M为15的时候，软切换的增益值最大，这个时候改进后的算法的软切换增益值明显大于原始算法的软切换增益值。
3.5本章总结
本章，本文主要从两种算法的角度考虑软切换的性能问题，通过以上几个仿真结果表明：
所以，引入负载因子函数的软切换算法较传统的软切换算法具有更好的性能。
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