论TD-LTE系统组网测试中下行流量的测试

Q软比特缓冲器输出的比特流进行二次交织后，与控制信息复用，然后再映射到物理信道上。

图1-2传输信道DL-SCH在MAC层的处理流程

　　图1-3是物理信道PDSCH上两个码字的处理流程 [3]。首先，将传输信道DL-SCH上的码字进行加扰，然后再进行调制。PDSCH的调制方式可以是QPSK、16QAM或64QAM。经过调制后的码字是复值的调制符号，这些符号又会映射在一个或者多个的空间层上。在LTE系统中，空间复用可以有1、2、3或4层。每一层的复值信号经过预编码后映射在为这个PDSCH分配的资源单元上，然后再经过OFDM调制，被发送到天线端口上。

　　下行流量的潜在影响因素

　　用户面数据的处理流程描述了物理层和MAC层对用户数据的处理过程。物理层的配置决定了系统最终能够为用户提供的物理承载能力，而这些物理承载中映射的用户信息比特数是由MAC层所采用的编码率、调制方式以及是否有数据重传等因素决定的。所以，下面分别从物理层和MAC层分析影响下行流量的因素。

　　D-LTE系统物理层的用户传输能力

　　图2-1是TD-LTE的帧结构 [3]。一个无线帧的长度是10ms，由两个结构一样的半帧组成，每个半帧中有五个子帧。子帧1是特殊时隙，用来传输DwPTS、GP和UpPTS。子帧0和子帧 2分别固定用作下行和上行。子帧 3和子帧4可以用作上行或者下行。

图2-1 TD-LTE帧结构

　　下行物理信道有物理下行共享信道（PDSCH），物理广播信道（PBCH），物理控制格式指示信道（PCFICH），物理下行控制信道（PDCCH），物理HARQ指示信道（PHICH）。每一个下行物理信道都是一系列的资源粒子RE的集合。除此之外，物理层上还有一些资源单元不对应物理信道，只是传输下行物理信号，其中包括参考信号和同步信号。在这些所有的物理资源上，只有PDSCH是用来传输用户数据的。表2-1举例说明了物理信道PDSCH在特定系统配置下能够提供的最大资源单元 (RE)。

表2-1 物理信道PDSCH基于特定系统配置下可用的资源单元

　　物理信道PDSCH可用的资源单元的数量直接影响了用户的下行流量。所以，物理层对下行流量的影响是在于不同的系统配置。这些配置因素包括带宽、多天线技术、上下行时隙比、下行控制信道的OFDM符号数(CFI)和特殊时隙的配置。表2-2是这些影响因素的常用配置。

表2-2 物理层对下行流量的影响因素及常用配置

 　　MAC层影响下行流量的因素分析

　　MAC层的数据传输是通过HARQ的多个进程来实现。每个HARQ进程就是一个输入数据比特的缓冲器。输入的数据流经过速率匹配后，与PDSCH上能够传输的比特数匹配。系统会根据UE反馈的ACK/NACK后，决定发送新的数据还是重传旧的数据。对于每次重传，使用不同的信道冗余版本，这些冗余版本是预先定义好的。所以，HARQ进程数，最大重传次数和冗余版本的设置直接影响了下行数据的传输速率。

　　MAC层还有对用户面数据处理的控制功能，即链路自适应功能。MAC层根据UE反馈的信道质量指示，RI的指示和ACK/NACK的上报，决定为该用户分配的传输块大小、编码率和调制方式。信道编码率是下行信息比特数与PDSCH物理信道比特数的比值 [4]。

　　Coderate = Nsys / NRM

　　Coderate是信道编码率。Nsys 是在一个TTI内用户信息的比特数。NRM是经过速率匹配后映射到物理信道PDSCH上的比特数。NRM 用 RM (Nphy) 表示。Nphy 是物理信道PDSCH能够传输的比特数。

　　Nphy = NRE * RI * Nmod

　　NRE是物理信道PDSCH所占的资源单元数。RI是数据传输在空间的级数，可以取1或者2。当天线采用发射分集的方式时，RI等于1。当天线采用空分复用的方式时，RI等于2。Nmod是一个调制符号所代表的比特数。Nmod可以取2，4或者6，分别对应的是 QPSK，16QAM或者是64QAM的调制方式。

　　所以，Nsys = coderate * RM (NRE * RI * Nmod)。其中NRE与系统的基本配置相关。RI、Nmod和coderate的取值和链路自适应的功能相关。

　　基于以上分析，MAC层对单用户下行流量的影响体现在特定系统配置和不同的信道环境下，链路自适应功能和HARQ功能的实现，如图2-2所示。

图2-2 MAC层对下行流量的影响因素和常用配置

　　下行流量在组网测试中的测试案例选择

在测试学的理论中，覆盖测试常用的测试模型有：block coverage、branch coverage、C-use coverage、P-use coverage、DUD-chains和DU-pairs。图3-1表示的是不同的覆盖测试模型下 [5]，覆盖率和检测出的缺陷数之间的关系。从图中可以看出，即便是在效率最高的blocks coverage模型下，覆盖率在达到85%左右后，检测出的缺陷数基本保持不变。所以，测试不是追求100%覆盖，而是要在一定的时间和成本下，寻找到一套有效的测试方法来保证产品的质量。这种测