铁路车站通信信道资源智能分配的研究
θ)处的移动台的上行中断概率可以表示为:

其中rth为信噪比门限,r=max{r0,r1,…,rN }表示经过信噪比最大的天线接收后接收端输出的信噪比的最大值,这就使得选中天线的信噪比最大。
位于(ρ,θ)处移动台的中断概率为:

式中tn和Hn分别是Np阶Hermite多项式的权值,ui (ρ,θ)=ωi (ρ,θ)+10 lg(E/N0 ),ωi(ρ,θ)(单位dB)和σi(单位dB)分别为10lgΩi的均值和标准差。上式表示单个移动台在小区中的中断概率。由上式可以看出单个移动台在小区中的中断概率只与移动台的位置(ρ,θ)有关。根据该公式可以先计算出系统中移动台的中断概率,将其与事先设置的门限值比较,可判断出该移动台能否正常通信。若小于门限值,则中断该移动台的通信;若不小于门限值,则准许该移动台通信,继续为该移动台分配信道。这样可以避免所有移动台同时占用信道而降低信道利用率。
3 基于中断概率的信道智能分配算法
基于中断概率的信道智能分配算法(Channel Intelligent Allocation Algorithm based on Outage Probability,CIAAOP)首先需判断移动台能否正常通信,即根据移动台的中断概率公式计算出移动台的中断概率,将其与设定门限值比较,若不大于门限值则表示该移动台可以被分配信道;接下来只需在所有天线(天线总数量用Ntotal表示)中选择移动台周围信噪比最大的天线,运用动态信道分配算法分配合适信道。基于中断概率的信道智能分配算法流程图如图3所示。 该算法会定期检测每个分布天线中所有可选信道的平均干扰量,并将平均共信道干扰量(Co-Channel Interference, CCI)存储在每个天线相对的共信道干扰表中,当有信道请求时,所有空闲信道中共信道干扰量最低的信道将会被分配。在分布式天线系统中运用动态信道分配算法,使得在一个蜂窝小区内同一条信道能够重复利用,相对于传统的蜂窝系统,该算法能显著提高频谱的利用效率。

本文中采用频分多址技术,可用信道数量用S_ch表示,假设第m(m=0~Ntotal-1)个分布天线被选中了,接下来我们将对共信道干扰表的更新和信道智能分配过程进行详细的分析。
3.1 CCI表更新
动态信道分配算法对每个天线的所有可用信道的平均CCI能量进行检测,并不断更新[5]。设第一阶滤波是对平均CCI能量的测量。在t时刻第m个分布天线的第k条信道的CCI量即平均共信道干扰量
的表达式如下:

In,k (t)和β(0≤β<1)分别是t时刻瞬时共信道干扰量和过滤遗忘因子。传输过程中瞬时CCI量在不断改变。其中β取值应适中,若太小,则会导致CCI的检测区间变小,这就会使信道分配不稳定。
3.2 信道智能分配算法
假设第m条天线被选中了,图3为信道分配流程图,当t时刻向信道发送请求,信道分配算法就会更新该天线所对应的CCI量,并分配该天线所有空闲信道中平均CCI量最低的信道Kn进行通信,其中Kn表达式为:

令An (t)表示t时刻第n条天线的空闲信道条数,如果没有信道是空闲的,此次信道分配就会失败,并且发出信道请求的移动台也不会得到任何数据。利用该算法使得在一个小区中的同一个信道能重复利用,相对于蜂窝网络,这能提高频谱利用率。

4 系统仿真与结果分析
针对以上理论分析,本节将运用计算机仿真,验证基于中断概率的信道智能分配算法在信道利用率上的优势。不失一般性地,假设测试小区是一个半径为R的圆形区域。在该区域中,分布式天线均匀分布在半径为R/2的圆上,基站位于小区中央。设天线总数为Ntotal,移动台均匀分布在小区内,系统允许的信道衰落门限值为145,移动用户的最大发射功率为22dBmw。

实验过程中在选择一定中断概率门限值的情况下,通过选择运用和不运用基于中断概率的信道智能分配算法,对实验小区的吞吐量进行模拟仿真,得出如图5所示仿真结果。从图5可以看出,未使用该智能分配算法时,在5-9S区间产生较大幅度抖动,系统性能不稳定,吞吐量小;在使用了本文所使用的基于中断概率的信道智能分配算法后,系统性能获得了提高,稳定性得到了增强。

5 结语
本文主要介绍了一种铁路车站通信信道资源智能分配策略。首先介绍了该分布式天线系统的系统模型,在此基础上,根据分布式天线系统的特点,重点分析了系统中移动台的中断概率,并得出计算公式;接下来在移动台中断概率的基础上,结合动态信道分配算法,设计出在分布式天线系统中的基于中断概率的动态信道分配算法流程图,不仅可以降低移动台的发送功率,减少切换次数,还能提高信道的利用率,提高小区的吞吐量,能有效改善车站特殊通信环境的通信质量。
参考文献:
[1] 刘珍妮,北京站节前客流超22万警方将加强周边旅馆检查力度[EB
- 一种基于TCRA的低轨星座通信系统的强占预留信道策略(05-13)
- 10W高线性802.11n功率放大芯片设计(03-28)
- 基于Docker的私有云系统的设计(03-28)
- 基于Zigbee技术家用无线网络的构架(12-14)
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