matlab仿真在通信与电子工程中的应用 基于MATLAB的LTE系统仿真研究

小编 2024-10-06 电子应用 23 0

基于MATLAB的LTE系统仿真研究

摘 要 : 根据LTE系统的原理和模块构成,分析并建立了一个基于MATLAB的系统级仿真平台。针对LTE系统中被广泛认可的轮询、比例公平和最大载干比三种经典调度算法,利用仿真平台产生的数据对三者的性能进行比较和评估。此外,针对用户不同的运动模式进行多次仿真后,得到在高速和低速场景中LTE系统平均吞吐量的变化情况并加以分析。

0 引言

在当前移动通信宽带化的趋势下,第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project,3GPP)为了对抗其他移动宽带无线接入技术而提出了从3G向4G过渡的长期演进(Long Term Evolution,LTE)技术。LTE采用了频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)、多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)和自适应技术作为关键技术,增强了3G的空中接口,并有效提高了峰值速度,实现了灵活的频谱带宽配置。但系统性能得到大幅度提升的同时,实现的复杂度大大提高,所以需要LTE系统级仿真器对其进行性能和关键技术的分析与验证。

本文根据3GPP协议TR 25.814[1]的参数要求,建立了一个基于MATLAB的系统级仿真平台。该平台采用混合编程技术,部分模块采用C语言编写,大大加快了仿真速度。仿真结果采用图形用户界面(Graphical User Interface,GUI)编程技术直观地表示出来,可以方便查看任一基站任一扇区任一用户的吞吐量曲线。利用该仿真平台,本文对目前较为成熟的轮询、比例公平和最大载干比三种调度算法进行比较分析。并且模拟出几个不同的场景,研究用户终端的移动速度对系统性能的影响。

1 LTE系统仿真模块简介

1.1 LTE系统仿真框架

本文从系统整体层面[2]对LTE进行动态仿真,仿真器包括小区和信道模型的建立、链路级映射、RRC模块和调度算法等几个关键部分,仿真平台的系统构成框架如图1所示。

1.2 信道模型

信道模型主要是将测试所获得的数据通过几何统计的方法进行数学建模,然后根据不同场景和参数的设定,对无线通信系统的空间信道环境进行有效的描述,从而在其基础上进行系统的仿真研究。参照3GPP的技术规范[3],本文设置了Free Space、COST231、TS36942和TS25814四种信道模型,其中包含了大城市、小城市、大郊区、普通城市和普通郊区等不同的场景,根据不同的实际情况的需要灵活地选择最适合的场景。

1.3 小区模型及Wrap-around技术

小区模型是由多天线多扇区构成的拓扑结构模型。本系统模拟了一个由7个小区构成的宏小区,每个小区的基站位于蜂窝的中心。基站的天线采用120°间隔又将小区分为3个扇区。为了保证测试时的数据可靠性,系统中所有的用户被随机地均匀分布在各个小区内。同时为了理论更加贴近实际,必须考虑各相邻小区之间的干扰。所以在7个小区的基础上,使用了Wrap-around[4]技术,如图2所示,在仿真中实际建立的宏小区周围平移复制出6个虚拟的宏小区,以确保仿真中测试的小区都有来自外部两层小区的干扰。

1.4 调度算法

移动通信系统中需要根据用户所处的位置来分配相应的信号传输信道。LTE系统通过动态资源调度的方式,最大程度地保证系统中各个用户的数据吞吐量。目前最普遍的分组调度算法有轮询(Round Robin,RR)、比例公平(Proportional Fair,PF)和最大载干比(best CQI)。

轮询算法的原理是假设系统中所有用户的优先级是相等的,然后按照从头到尾的顺序平均地把资源分配给每一个用户。此算法看似十分公平,但是没有考虑各个用户的实际信道条件,这就造成了资源的浪费。而最大载干比算法则不同,它的原理是给信道条件较好的用户分配较高的优先级,这样可以得到最大的系统吞吐量。通常一个小区内离基站越近的用户信道条件越好,这样就会导致小区边缘用户得不到资源分配而大大降低该算法的公平性。为了克服上述两种算法的缺点,比例公平算法应运而生。它根据以下规则来分配用户的优先级[5]:

其中,Ri表示当前调度时刻用户i的瞬时传输速率,表示用户i在当前时刻之前的平均传输速率。由式(1)分析可知,该算法实现的就是让系统各个用户的优先级与信道质量成反比,即信道条件越差的用户,优先级越高。这样就在吞吐量和公平性之间取得了尽量的平衡。

1.5 链路-系统接口映射

LTE系统中的链路具有相当的复杂性,为了降低仿真的难度和时间消耗,需要将链路和系统仿真分开独立进行,然后通过一种接口将两者的数据联通。目前较为常用的接口算法有两种[6]:指数有效信噪比映射(Exponential Effective SINR Mapping,EESM)和互信息有效信噪比映射(Mutual Information Effective SINR Mapping,MIESM),它们的核心思想都是通过压缩函数把一组不同的SINR值映射成为单一的SINR值,然后查表获得真实的SINR值。不同的是,EESM要求每个用户的子载波必须使用相同的调制编码方式,而且它假设用户的信道环境在一个子帧里是恒定的,所以该种算法适用于低速/中速多普勒信道衰落环境。为了克服这种局限性,出现了MIESM算法,它较好地解决了上述EESM的缺陷。

2 系统方案设计与运行流程

本文建立的LTE系统的主程序建模分为三个独立的模块,分别是程序初始化、数据处理和结果输出三部分。

程序的运行框图如图3所示。初始化部分主要是对发射功率、仿真时间、信道模型、路径损耗和阴影衰落模型以及天线模型等系统参数进行配置。数据处理部分主要由无线传播环境、链路自适应和链路-系统级接口等几个部分组成,是整个系统级仿真的核心部分,负责仿真数据的计算和统计。结果输出部分主要是对数据处理部分得到的相关数据进行分析,并通过GUI的形式将误码率、吞吐量等系统性能指标直观地反映出来。

3 系统仿真与研究

3.1 分组调度算法的分析与比较

LTE作为3G向4G过渡的无线蜂窝通信系统,其在多址接入方面进行了较大改进,上行和下行信道分别采用了正交频分多址(OFDMA)和单载波频分多址(SC-FDMA)。因此,LTE系统的资源调度方式与采用CDMA的3G系统有本质的不同。作为LTE系统的关键技术之一,OFDMA/SC-FDMA可以进行码域、时域和频域资源的灵活分配和调度。其灵活的动态资源调度带来的一个重要变化是不再为特定用户长时间预留固定的无线资源,而是将用户数据实行分块化处理,然后根据调度算法的规则将来自多个用户的数据块,复用在一个共享信道中传输。也正是由于此调度机制的实现流程,该系统能否发挥优异的数据传输性能,很大程度上依赖于调度算法的灵活性和高效性。所以本文对目前应用较为广泛的三种调度算法进行了研究与比较。

首先对设定拓扑结构的小区进行建模,再在其基础上实现各个算法的仿真。仿真参数见表1。

分组调度的主要功能有两个:

(1)在用户之间分配可用的无线资源,尽量确保系统中每个用户的服务质量。

(2)监视网络负载,通过调节数据传输速率来对网络负载进行匹配。

一个调度系统的性能好坏主要取决于调度算法的优劣,下面将从吞吐量和公平性两个指标入手,对上述三种调度算法进行性能比较与评估。通过调度算法的仿真,本文将测试所获得的数据进行整理和分析后,得到了如图4、图5所示的对比图。

对比上述两图可以发现,现有的蜂窝通信系统在小区中心和小区边缘的数据传输速率有着较大的差异,整个小区的用户平均吞吐量明显高于各边缘用户的平均吞吐量,这使得用户在小区的不同位置得到的通信服务质量会出现不同程度的波动。因此,有必要选择一种较为合适的资源调度算法以尽量确保每个用户都能得到相应的资源分配。

如图4和图5所示,在相同条件下,三种调度算法得到的系统平均吞吐量从高到低依次为最大载干比、比例公平和轮询算法,而在小区边缘区域,用户的平均吞吐量由高到低依次为比例公平、轮询和最大载干比。这是因为最大载干比算法尽可能地为小区中信道质量较好的用户提供资源,而完全忽略了小区边缘信道质量较差的用户,所以公平性也是最差的。轮询算法则不同,它对所有的用户一视同仁,所以是最公平的,但是它完全不考虑用户实际的信道情况,平均分配资源的后果就是系统的效率较低。鉴于前两种算法存在的缺陷,比例公平算法进行了一个折中处理,它兼顾了吞吐量和公平性,所以应用较为广泛。

3.2 用户终端的移动速度对系统吞吐量的影响

在现今交通快速发展的时代,全国各地的高速公路、高速铁路不断建成。那么,当用户处于高速运动时,经常会出现手机接收数据的速度明显变慢的情况。针对此种现象,本文利用LTE系统仿真进行了高速移动环境下通信系统的分析与研究。根据上文中运行的LTE系统模拟出两个场景:第一个场景假设系统中所有用户都是步行移动,速度设为5 km/h;第二个场景假设系统中所有用户都在高速移动的汽车或火车上,速度设为100 km/h。对系统进行多次仿真,将得到的数据整理和分析后得到图6所示对比图。

由上图可知,相对于低速场景,在高速场景中的系统吞吐量明显降低,系统的性能大大减弱。这是因为当移动终端处于高速运动时,信号的收发会产生难以克服的多普勒效应,信道质量指示(Channel Quality Indicator,CQI)的反馈跟不上信道的切换速度。再加上车体穿透损耗大,导致了信号质量差,从而导致频谱利用率和系统吞吐量降低的现象。

4 结论

目前,LTE系统作为从3G向4G过渡的一个阶段性标准,在国内外均已被广泛地投入商用。但无论性能多么优良的系统都需要一个成熟的仿真平台进行不断的更新与优化。本文分析并阐述了该系统的功能框架和工作流程,然后基于MATLAB建立了一个LTE系统级仿真平台。利用该平台进行了三种经典的资源调度算法的性能比较并加以分析。此外,本文模拟出两个场景,分析了在用户终端移动速度改变的情况下LTE系统性能的变化,为该系统的进一步发展提供了理论参考。

参考文献

[1] 3GPP TR25.814 V9.0.0.Physical layer aspects for evolved universal terrestrial radio access(UTRA)[S]. 2010:83-86.

[2] 何金薇,丁璐,刘志敏.LTE系统级仿真建模实现及其优化[J].计算机工程与应用,2012,48(22):104-108.

[3] 3GPP TR 25.996 V.6.1.0.Spatial channel model for multiple input multiple output(MIMO)simulations[S]. 2009.

[4] 刘伟.LTE系统高速场景下切换机制优化研究[D].长春:吉林大学,2014.

[5] 徐兵,谢志军.LTE系统级仿真的关键技术与研究[J].无线电通信技术,2014,40(5):9-12.

[6] 易睿得.LTE系统原理与应用[M].北京:电子工业出版社,2012.

基于线性网络编码重传算法的MATLAB仿真分析

薛琰1, 孟利民2

(1. 浙江工业大学 信息工程学院,浙江 杭州 3100232. 浙江省通信网技术应用研究重点实验室,浙江 杭州 310023)

摘要 :近年来,网络编码技术理论飞速发展,为提高无线网络传输的吞吐率和可靠性提供了新的启发点。首先介绍了网络编码理论的发展现状和线性网络编码理论,然后构建了无线网络重传模型,对原有的网络编码无线广播重传(NCWBR)算法和改进型网络编码无线广播重传(ENCWBR)算法进行了MATLAB仿真,证明了ENCWBR算法在高丢包率的条件下确实可以很好地控制重传次数。

0引言

广播是无线网络通信的一种常见模式,但是由于无线信道较有线信道更为恶劣,重传是必要的。传统的重传方式比较浪费网络资源,比如自动重发请求(Automatic Repeat Request ,ARQ)模式,对于每一个丢失的包都要一一重传。所以有必要探索新的重传方式。

在2000年,AHLSWEDE R等人[1]首次提出了网络编码的概念,由此改变了人们对于网络传输中中间节点的观念,即中间节点不仅可以扮演存储转发的角色,还可以对数据包进行计算和编码[2]。网络编码是通信领域的重大突破,核心观点是中间节点集成路由和编码的功能。使用网络编码可以有效地改善无线网络的吞吐率,并实现最大流传输[3]。

KOETTER R讨论了一种网络编码的代数方法[4];吕玉萍等人[5]说明了运用网络编码在无线网络中优化传输效率的方法;陈娟等人[6]提出一种有效减少重传次数的改进ARQ技术;王练等人[7]总结了无线网络重传方案的多种方法;KATTI S等人[8]通过使用完全机会编码来构建无线Mesh网络减小重传次数; 肖潇等人[9]提出NCWBR算法使用XOR方法来组合丢失的数据包,并通过中心节点向接收节点广播组合包,但是当同一个节点在组合包中有多于一个的丢失包时,将会造成解码速率的降低。本文根据Yao Xukun等人提出的网络编码高效率多播解码(Efficient Multipacket Decoding Network Coding, EMDNC)方法改进了原有NCWBR方法[10],经过MATLAB仿真表明,这种方法确实会减少重传次数,在对实时性要求不高的场景下,会有很好的应用。

1无线网络模型和问题描述

图1展示了缓冲矩阵的一个例子,通过接收节点的ACK和NAK反馈而创建。在这个矩阵当中,0代表接收节点成图1无线网络的NCWBR例子

功收到数据包,而1代表接收节点接收数据包失败。通过构建缓冲矩阵可以完全反映这一次传输的情况,传输模型中包括5个接收节点和10个传送包,构成一个批次。

NCWBR的步骤如下:中心节点从缓冲矩阵中依次搜索每一行中的第一个1,并把这些包放入编码包序列来编码,在编码完毕后广播第一个批次的编码包1⊕2⊕3⊕4⊕5,广播的编码包就可以在节点R1、R2、R3、R4、R5与原来存储的编码包异或分别解码。

但如果丢失数据包6和8,当R2接收编码包6⊕7⊕8⊕9⊕10时,节点R2不能恢复这些丢失包。每当这个情况发生时,网络需要更多的重传次数,这样就会降低网络的性能。考虑到这种情况,本文提出了一种新的算法,利用每个节点的存储能力,增加解码效率。

2ENCWBR方法

(1)依次寻找缓存矩阵每一行中首个为1的数据包。

(2)将数据包放入编码序列,把相应的位置重置为0。

(3)使用网络编码异或在编码序列中的数据包,然后广播编码包,依次发送第一个批次的编码包、第二个批次的编码包,直到缓冲矩阵更新为0。

(4)接收节点接收到所有的编码包以后,利用所有的编码包进行解码,如果不能解码,则反馈给中心节点,中心节点重新更新缓冲矩阵,跳到步骤(1)。

图2展示了使用NCWBR的例子。中间节点广播编码包的组合1⊕2⊕3⊕4⊕5、1⊕6⊕7、3⊕8⊕9⊕10、4⊕11,然后单独传输数据包9。总共需要传输5次。

图3展示了ENCWBR的例子,中心节点广播第一个编码组合包1⊕2⊕3⊕4⊕5,这个编码组合包不能在节点R1进行解码,R1将这个编码包放入缓存当中。然后R1收到第二个编码包3⊕6⊕7,依然把它放入缓存当中,再接收第三个编码4⊕8⊕9⊕10放入缓存中,最后重传编码包9⊕11,把4个编码包联立起来构成一个异或方程组,就可以解每个数据包,所以总共需要4次重传。实际上ENCWBR利用了缓冲节点的存储能力,通过后续到达的包进行解码。使用ENCWBR方法时,不管接收节点是否成功解码相应的数据包,都不需要给中心节点传送NAK,所以ENCWBR方法减少了整个网络的开销。

3ENCWBR方法的仿真分析

对于一般重传方法、NCWBR方法和ENCWBR方法,分别使用MATLAB进行建模分析。先构建概率矩阵,设数据包的丢失概率为p=0.2,由此代表缓冲矩阵,再通过编码包逐步把矩阵变为0矩阵,代表矩阵解码成功。通过计算发送编码包的次数来代表重传的次数。为简化仿真,不考虑编码包的丢失。

采用NCWBR方法,MATLAB仿真流程图如图4所示。首先寻找每一行的第一个1,寻找完以后放入编码包进行异或编码处理,并广播编码包,广播完编码包以后重传次数retram就加1,如果不能解码就重新把缓存矩阵相应位置重置为1,进行迭代,直到矩阵变为0矩阵。

ENCWBR的MATLAB仿真图如图5所示。在ENCWBR方法中一次性发送全部的编码包,等接收点接收全部编码包以后再判定是否可以解码。然后反馈解码情况,更新缓冲矩阵以后,再次编码并发送编码包,直到数据包全被解码完毕。如图5所示,先输入缓冲矩阵,寻找编码包,找到每一行的第一个1,放入编码包,并把相应地位置置0,相应地重传计数值retram加1,如此构建多个编码包,当全部发送且接收节点接收全部编码包以后判定是否可以解码。给出相应的反馈,更新缓冲矩阵,进行迭代,直到矩阵变为0。

4结论

分别将数据包丢失概率p设置为0.02和0.2。如图6所示,在数据包丢失概率p=0.02的情况下,由于丢失的数据包比较分散,ARQ对每一个数据包都要重传,因此重传次数较大,而NCWBR和ENCWBR能够对数据包进行编码,所以降低了重传次数,且当数据包丢失概率较小时,NCWBR和ENCWBR都能解码成功,两者差别不大。而当数据包丢失概率p=0.2的情况下,如图7所示,当节点较少时,NCWBR可以很好地控制重传次数,要优于传统的一般ARQ,但当节点数目增多时,由于NCWBR中不能解码的节点的数量增多,造成编码机会的浪费,其重传次数甚至大于一般ARQ,而ENCWBR方法可以很好地控制重传的次数,提高了解码效率,在多节点的情况下依旧可以很好地控制重传次数。

参考文献

[1] AHISWEDE R, Cai Ning, LI S Y R, et al. Network Information Flow[C]. IEEE Transactions on Information Theory, 2000,46(4):12041216.

[2] Zhang Zhenyu, Li Ming, Lou Wenjing.Rcode:network codingbased reliable broadcast in wireless mesh networks[J]. Ad Hoc Networks, 2011, 9(5):788–798.

[3] 胡平. 一种网络编码构造算法研究[J]. 微型机与应用, 2010,29(5):3334.

[4] KOETTER R, DARD M. An algebraic approach to network coding[C]. IEEE/ACM Transactions on Networking, 2003:782795.

[5] 吕玉萍. 基于网络编码的无线网络重传方法研究[D]. 成都:西南交通大学, 2014.

[6] 陈娟, 张玉明, 郑学强. 一种有效降低重传次数的SARQ技术[C]. 2006年全国无线电应用与管理学术会议, 2006.

[7]王练, 雷芳. 基于网络编码的无线网络重传方案综述[J].重庆邮电大学学报(自然科学版), 2012,24(5):664668.

[8] KATTI S, RAHUL H, HU W, et al. XORs in the air: practical wireless network coding[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking , 2008, 16(3):497  510.

[9] 肖潇, 王伟平, 杨路明,等. 基于网络编码的无线网络广播重传方法[J]. 通信学报, 2009, 30(9):6975.

[10] Yao Yukun, Wen Yadi, Ren Zhi, et al. High efficient multipacket decoding approach for network coding in wireless networks[J]. 中国邮电高校学报(英文版), 2013, 20(1):95100.

相关问答

matlab 通信 的意义?

SIMULINK是MATLAB软件的扩展,它是实现动态系统建模和仿真的一个软件包,它与MATLAB语言的主要区别在于,其与用户交互接口是基于Windows的模型化图形输入,其结...

Matlab应用 ?

MATLAB主要用于数值分析、数值和符号计算、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、数字图像处理、数字信号处理、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程,是一款...

求一个 与通信 原理有关,能用 MATLAB仿真的 毕业设计课题?

hdb3编译码仿真mpsk调制仿真不瞒你说,这两个是我的毕业设计hdb3编译码仿真mpsk调制仿真不瞒你说,这两个是我的毕业设计

对于电气或者 电子 通信 专业的学生来说,把 matlab 学好有什么好处?

MATLAB是各种工程计算和仿真。现在四旋翼飞行器的仿真都已经进入官方教程了。我认为所有的工科类都应该学习MATLAB。MATLAB是各种工程计算和仿真。现在四旋翼...

wcdma室内覆盖分析 matlab仿真 程序

[回答]高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,簡稱GMM)是單一高斯機率密度函數的延伸,由於GMM能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈,因此近年來常被用在語音...

如何使用 MATLAB 进行 仿真 实验?

1、首先双击MATLAB桌面图标,进入MATLAB软件,界面如下图所示,可以根据跟人需要来调整工作区域分布。2、我们在主界面的上方菜单上,找到如下图红色矩形框圈出...1...

Matlab在 金融领域有什么具体 应用 吗- 汇财吧专业问答

[回答]固定收益债券计算。我不会思考“咦MATLAB会做什么呀。再加入一点金融知识就可以知道。当然身为一个工科生,MATLAB可以用在序列数据分析,百度google...

simulink的功能及主要特点?

Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具,是一种基于MATLAB的框图设计环境,是实现动态系统建模、仿真和分析的一个软件包,被广泛应用于线性系统、非线性系统...

电气 工程 有哪些 应用 ?

1、绘图软件1.AutoCAD比较常用的制图软件。主要用于机械制图和电气制图。电气一般作为系统工程制图,是比较通用的绘图软件。2.Protel是专业的电子电气制图...

想学习 电子 电路,请问各位大神们哪里有模拟软件学习呢?

我这里使用过很多电子模拟软件。至于选择哪一个,这个要看你对这个软件的期望了。说一下我使用过的电子模拟软件:Proteus、multisim、Tina和iCircuit。接下...