[发明专利]一种LTE系统中基于MMIB的链路性能预测方法及系统有效

专利信息
申请号: 201210412099.7 申请日: 2012-10-25
公开(公告)号: CN103780362B 公开(公告)日: 2017-06-13
发明(设计)人: 颜含;胡亚辉;慈松 申请(专利权)人: 中国科学院声学研究所
主分类号: H04L1/18 分类号: H04L1/18;H04L1/00
代理公司: 北京法思腾知识产权代理有限公司11318 代理人: 杨小蓉,杨青
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 lte 系统 基于 mmib 性能 预测 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及LTE中的链路性能预测技术,具体涉及一种LTE系统中基于MMIB的链路性能预测方法及系统。

背景技术

未来的宽带无线通信系统将满足从语音到多媒体的多种综合业务需求,要求在有限的频谱资源上实现内容的快速传输。多输入多输出(MIMO)技术充利用空间资源,利用多重天线实现多发多收,在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下,可以成倍地提高信道容量。正交频分复用(OFDM)是一种多载波窄带传输技术,其子载波之间相互正交,可以高效地利用频谱资源。二者的有效结合可以克服多径效应和频率选择性衰落带来的不良影响,提高频谱资源利用率、增加系统容量。为了进一步提高数据传输的可靠性,在无线通信系统的数据链路层采用混合自动请求重传(HARQ)技术。HARQ是前向纠错编码(FEC)和自动重传请求(ARQ)相结合的产物。FEC向待传输的分组数据中添加纠错冗余信息,可以在一定范围内保护数据传输的完整性和可靠性。但在分组数据出现的错误超出纠错码的保护范围时,则通过ARQ进行数据分组的重传。MIMO-OFDM与HARQ共同构成了下一代通信系统(LTE)的关键技术,因此,包含HARQ机制的MIMO-OFDM系统技术研究是当前研究的热点问题。

在LTE系统级仿真和跨层优化中,为了快速评估系统性能,需要对链路进行精确建模仿真,在当前的研究中,普遍采用链路性能预测(LEP)技术。链路性能预测技术是通过一个具有合理复杂度的算法,准确的预测链路的即时性能,这个性能指标通常为传输差错概率,如误包率(PER)等。在过去的研究工作中,几种链路性能预测算法被提了出来,如等效指数信噪比映射(EESM)、平均实时信道容量(MIC)、接收位信息率(RBIR)、平均比特互信息(MMIB)等。相比较其他的算法,MMIB算法具有较高的预测准确性,且不要求终端采用一致的调制和编码方式,使得该算法更适用LTE的自适应调制和编码过程。但是总结当前的研究工作,仍然存在以下不足。首先,当前的MMIB算法没有考虑自适应HARQ机制,因此,分析包含自适应HARQ机制后所带来的MMIB计算模型变化,成为了新的链路预测算法需要解决的问题;其次,LTE中速率匹配机制使得传输码块的重复或穿孔,进而使得接收端获得不同形式的解码增益,这在当前的链路感知算法中也没有得到充分的体现,本发明将针对这两点不足,提出一种基于MMIB的MIMO-OFDM HARQ系统链路预测方法,实现了较地复杂度和较高准确性的链路性能预测技术。

英文简写对应的中文全称如下:

AWGN:加性高斯白噪声;

MMIB:平均比特互信息;

MIMO:多输入多输出;

OFDM:正交频分复用;

HARQ:混合自动请求重传。

发明内容

本发明的目的在于,为克服上述问题,本发明提供了一种LTE系统中基于MMIB的链路性能预测方法及系统。

为了实现上述目的,本发明提供了一种LTE系统中基于MMIB的链路性能预测方法,该方法用于实时预测LTE系统发送端和接收端的数据链路层的链路状况,所述方法包含:

步骤101)发送端获得当前传输码块的原始码块及其重传码块的等效信噪比,该等效信噪比依据接收端反馈的当前传输码块的原始码块及其重传码块中各个符号的信噪比得到;

步骤102)发送端根据获得的上述各码块的等效信噪比及采用速率匹配策略时各码块中所有符号的平均重复次数映射得到各码块的平均比特互信息;

步骤103)发送端合并上步骤得到的原始码块和重传码块的平均比特互信息,最终获得当前传输码块的等效平均比特互信息;

步骤104)在加性高斯白噪声信道下依据当前传输码块的等效平均比特互信息映射得到误块率,完成对链路层链路状况的预测。

上述技术方案中,所述步骤101)进一步包含:

当传输码块第i次重传时调制编码的阶数为ni,符号个数为Li,符号的信噪比向量是则该传输码块的符号等效信噪比的公式如下:

其中In(γ)定义如下,

In(γ)=n-EY[Γ]

其中,n为调制编码的阶数,A为2n个符号集合;为i比特为b的符号集合,b取值0或1,Y~N(0,1),且N(0,1)表示正态分布函数。

上述技术方案中,所述步骤102)进一步包含:

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