上行CDM-OFDMA系统小区间干扰的研究

上行CDM-OFDMA系统小区间干扰的研究
李刚，王文博
北京邮电大学电信工程学院，北京（100876）
E-mail：ligangcool@
摘要：在CDM-OFDMA上行链路中，由于小区复用因子为1，邻小区用户会对本小区用户带来小区间用户的干扰。

在以往的研究中，这种干扰被简化地认为是一种高斯白噪。

本文从链路级进行多小区建模，研究并分析了这种小区间干扰的特性。

通过大量的仿真，对比了在不同情况下这种小区间干扰与高斯白噪的差异，最后对仿真结果进行分析并给出了相应的总结。

关键词：CDM-OFDMA，小区间干扰，G因子
中图分类号：TN929.53
1．引言
在无线通信系统中，为了利用有限的无线资源为更多的移动用户提供服务的需求，引入了无线蜂窝系统的概念。

蜂窝通信系统的基本概念就是将覆盖区分成一个个小区，这样就可以使得通信媒体资源得到重复利用。

蜂窝系统的主要特征为：
1．通过控制发射功率使得频率资源在一个大区中的不同小区间重复利用。

这就引入了频率复用因子的概念；
2．通过将小区分裂成更小的小区的方法（小区分裂）来增大系统的容量。

在早期的蜂窝系统中，采用FDMA为接入方式(例如美国的AMPS系统)的时候，一个蜂窝区域内使用的频率只能在远到使得载干比大于18dB的距离外的另一个蜂窝区域再用。

而考虑到无线通信环境下载波功率的衰减与发射机到接收机距离的四次方成正比[3][2]那么这种蜂窝系统就得采用七个小区簇，也就隐含了频率复用因子为7。

这样的话，在有限的带宽条件下的最终容量将非常的有限，这也是早期的蜂窝系统的系统容量较少的原因之一。

后来出现了基于CDMA接入技术的第二代数字蜂窝通信系统——IS-95，它是基于CDMA接入方式的数字蜂窝系统，这种系统的最大的特点就是通过给每个用户分配一套正交码，在接受端通过码的正交性使得用户彼此区分，这样就可以使得用户可同时间同频率工作。

而不同的小区也是通过不同的正交码加以区分，那么在频率复用因子可以达到1。

这样的话，就能够在有限的无线资源当中充分利用码的正交性来提高整个系统的容量。

但是，由于整个系统是工作在相同的频段内，并且小区频率复用因子为1的情况下，就需要考虑小区间干扰的问题了，虽然说在这种情况下大多数的干扰是来自同一小区内的移动用户，但是由于CDMA复用因子为1，来自邻近小区的干扰还是需要考虑进来的，比如在IS-95中，通过模拟试验表明，来自别的小区的干扰为基站收到的本小区内部干扰的35%[4]。

B3G系统从目前的发展情况来看，正交频分复用（OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术作为主流技术[1][2]最受人瞩目。

而CDM-OFDMA由于其优秀的频域分集增益以及OFDMA本来的特点被业界普遍认为是未来移动通信的上行链路组网方式备选方案。

同样，CDM-OFDMA上行系统由于小区复用因子为1，邻小区其他用户会对本小区用户带来干扰。

本文首先介绍了上行CDM-OFDMA系统以及其多小区模型，然后描述了一种链路级小区间干扰的建模方法，然后根据建立的模型进行了仿真分析，最后给出结论。

2．系统模型
图 1 CDM-OFDMA 多址接入方式
CDM-OFDMA 是一种结合了MC-CDMA 和OFDMA 的多址方式。

是由Stefan Kaiser 首先提出的，他称之为SS-MC-MA （Spread Spectrum Multi-Carrier Multiple Access ）[5]。

它用子频带来区分用户，用码分复用来获得频域增益。

各个用户数据的分布如
图 1所示，在频域上，每个用户占据各自的子频带，子频带的子载波可以是不相邻的；在码域上，一个数据符号被扩散到Nsf 个码片上，一个用户同时使用几个扩频码，这样既可以获得频域分集增益又不会降低频谱效率。

假设某个用户使用M 个扩频码来传输数据，设第m 个数据符号为m d ，这一用户使用的子载波集合为Θ，则发射信号和接收信号可以表示为：
10()()0
M m m i m i C i d k X k k −=⎧∈Θ⎪=⎨⎪∉Θ⎩∑ (1) ()()()()Y k H k X k W k =+ (2) 其中k 为子载波序号，W(k)为加性高斯白噪声，X(k)为发射符号，Y(k)为接收符号，()m C i 是第i 个扩频码的第k 个码片。

H(k)是多径信道在频域上的响应。

整个链路框图如 CDM-OFDMA 物理层链路框图所示。

图 2 CDM-OFDMA 物理层链路框图
CDM-OFDMA 最基本的思想就是利用频域扩频技术带来的分集增益和交织技术来避免一个小区内的多址接入干扰[5]。

每个用户的数据经过频域扩频被映射在一个分配给这个用户的子载波集上，由于在频域上采用了扩频技术，CDM-OFDMA 能获得很好的频率分集增益，而且由于是频分用户，各个用户的数据被分配在相互正交的载波集上，CDM-OFDMA 很好的解决了MAI ，但同时也引入了自干扰（intra-cell interference ），但是由于在接收端已知用户所使用的扩频码，通过采用MLSE 和PIC 技术这种自干扰能有效地被解决。

3．多小区建模
对于上行，在基站接收端，接收来自有用用户和其他小区干扰用户信号的叠加。

其他干扰用户信号影响系统性能的因素有很多，包括同步、扰码、负载、功率等。

同步分为时域同步和频域同步，时域同步是指各个用户与基站接收端在时间轴上的操作没有偏差，而频域同步指的是两者在频率域上保持一致。

但在实际系统中，由于定时的不准或者是位置的远近，有用用户信号和其他干扰用户信号到达本小区基站时域上肯定存在偏差，而在频域上，由于各个用户终端晶振的不同以及它们经过不同瑞利信道造成的频率偏移不同，肯定也存在着频偏。

而这两种不同步都将对小区间干扰产生影响。

对于频率复用因子为1的多小区系统，利用不同的扰码对不同小区用户的信息进行数据加扰来减少小区间的干扰，但随着加扰的方式以及扰码选择的不同，干扰对系统性能的影响也将不同。

一般在研究小区间干扰时，系统的负载都是一个要讨论的问题。

特别是对于上行CDM-OFDMA 来说，系统负载的增加势必带来自干扰，系统的性能也将下降，而在这种情况下，小区间干扰又对系统会带来多大的影响。

3.1 小区模型
对于上行多小区系统，我们知道在频率复用因子为1的情况下周围小区的同频用户势必对本小区造成干扰，我们在仿真中考虑周围六个相邻小区内有用户对本小区产生干扰[6],而其他在相邻六个小区之外的干扰小区我们认为此时它们到达本小区基站的能量很小，产生的干扰也很小。

所以我们在本小区周围六个小区分布不同的干扰用户。

如下图所示：
图 3 上行邻小区用户对本小区用户的干扰
对于周围六个干扰小区，只有在相同频点上才可能出现干扰用户，我们在仿真中可以假设不同的干扰用户数的存在的场景，既周围六个小区有可能都存在干扰用户也有可能只存在一个，从而研究上述不同假设对系统的所带来的影响。

3.2 G因子控制干扰
在3G 性能分析的时候中，特别是在评估多小区下的物理层的性能时，引入了Geometry factor(G-factor)的概念。

它的目的是为了简单的比较各种物理性信道性能，而可以独立于绝对路径损耗和小区分布[7]。

其实简而言之，就是给出一个接收到来自干扰小区信号的能量与接收到的所属小区信号能量的比例关系。

本论文所有仿真都是对比在不同G因子下干扰对系统性能影响。

通过G因子和大尺度衰落来控制其它干扰源的信号强度。

图4邻小区信号对本小区信号的干扰
如
图 4所示，各个小区用户信号经过频域扩频，
，数据加扰，OFDM 调制后经过独立的瑞利信道，到达本小区基站，不同的信号乘以各自的信号强度后进行加和，接收端经过相反操作获取本小区用户的有用信息。

其中^
or I 表示接收来自所属小区用户的所有能量，,oc l I 表示接收来自第l 个干扰小区用户的能量。

3.2.1 G －Factor
G 因子的定义式如下： ,ˆor oc l
I G I = (3) 式中，^
or I 表示接收来自所属小区用户的所有能量，,oc l I 表示接收来自第l 个干扰小区用户的能量。

根据上式可以得到全局G-factor 的定义： ,,2ˆˆB or or N oc oc l
oc b l I I G I I I ∧===+∑ (4)
式中， oc I 表示接收来自干扰小区的能量，包含两部分，,oc b I 表示除考虑的干扰小区（2－B N ）外其他还存在干扰的小区产生的干扰和背景噪声，我们可以把这部分就看成是
AWGN 。

为了仿真不同的无线传播环境，特别是路径损耗部分，根据经典的路径损耗公式
p l L d αβ−= (5)
式中，l d 表示UE 和BS l 之间的距离，β表示路径的归一化系数，α表示指数传播因子，和传播环境有关。

它们都是独立于BS 和UE 之间多径引起的快衰信道。

3.2.2 上行G 因子的计算
根据式(5)就能计算出各个用户到达不同基站的干扰信号：
αβ−=ij i ij d I I ˆ (6)
式中，ˆij I 表示归属第i 个小区的用户的信号到达第j 个基站的能量。

i
I 表示归属第i 个小区的用户的信号的发射能量，ij d 表示第归属第i 个小区的用户离第j 个基站的距离。

对于上行我们考虑功率控制因素，既各个用户信号到达他们各自归属小区的能量相等：
ˆii i ii I I d P αβ−== (7) 带入(6)有：
0ˆij ij i ij
ii d I I d P d α
αβ−−⎛⎞==⎜⎟⎝⎠ (8) 由式(4)中可以有：
11,1,,22ˆˆˆB B or or N N oc oc l
i oc b oc b l i I I I G I I I I I ∧∧=====++∑∑ (9)
其中设第一个小区为主小区，其他小区（2－B N ）为干扰小区。

则：
001
111112211ˆˆB B N N i i N N i i ii I d G G G d I α−−−−−==⎡⎤⎡⎤⎛⎞⎛⎞⎢⎥=+=+⎢⎥⎜⎟⎜⎟⎢⎥⎢⎥⎝⎠⎝⎠⎣⎦⎣⎦∑∑ (10) 从式中我们可以发现，这个因子独立于基站的接收功率0P 和β以及本小区用户的位置，而仅仅是依靠干扰用户的位置和指数传播因子α以及因子b G 。

得到因子G 的表达式就能对不同干扰情况进行仿真对比了。

在干扰完全可视为AWGN
时这时可认为G ＝SNR 。

而在只考虑小区间干扰时，112B N i i ii d G d α−−=⎡⎤
⎛⎞⎢⎥=⎜⎟⎢⎥⎝⎠⎣⎦
∑。

这时我们选定好相邻干扰小区的数目B N ，仿真在特定G 值下系统的性能，首先我们对每个干扰小区内那个
特定的干扰用户在它所属的小区内进行随机撒点，从而得到它到本小区基站的距离1i d ，假
定每个小区接收到的功率0P ＝1。

则根据ˆij i ij I I d αβ−=和0
ˆii i ii I I d P αβ−==以及()1
12B N i i G d α−−=⎡⎤=⎢⎥⎣⎦∑这三个公式推导出1012ˆB N i i P I G G −===∑，而随机撒点使得1i d 不同从而改变1ˆi I ，但在特定的G 值下12ˆB
N i i I =∑是一个定值，所以这无异于随机分配1
ˆi I 的在它们加权和中所占的比例，但使它们的和不变。

这样就可以得到各个干扰用户的信号功率1
ˆi I ，从而得到不
4. 仿真结果及其分析
那么采用了G-factor 以后，怎么来评价或者说通过这个怎么来分析小区间干扰的问题呢？根据式(4)，作为分母的oc I 可以分成两部分：可以认为是AWGN 的部分和非AWGN 的部分，在仿真的时候，我们通常就是假设小区间的干扰是AWGN 的，但是实际上并非如此。

正如在文献[7]中对WCDMA 系统的链路级的仿真结果可以得到这样的结论：如果认为小区间干扰是AWGN 的时候，性能将是最好的，特别是在低速的情况下。

所以仿真的目的就是在真实情况下与假设为AWGN 将有多大的系统增益[8][9]，这为了系统级仿真时需要这个折算关系。

另外也可以仿真不同的移动台速度下对性能的影响。

在以后的链路级和系统级联合仿真的时候，在需要分析SIR 值的时候，即快速功率控制的时候也是可以利用G-factor 来简化仿真。

最后，还有一点需要说明的是对小区间干扰的特性，也可以考虑得到它的分布特性，即使服从何种分布的。

4.1 仿真参数
仿真中使用多径信道的功率密度谱服从欧洲IST MATRICE项目定义的信道C(CHANNEL C)。

对应的移动速度为100公里/小时。

假设系统工作在准静止信道环境中，即信道特性在1个OFDM符号间隔内保持不变。

具体的仿真参数请见表1。

表1系统仿真参数
阴影衰落No
带宽(MHz)@载频(GHz) 60@5.8
子载波数1024
虚子载波128+128
保护间隔(sample/us) 160/2.0
符号数32
扩频码
扰码 PN码，1024
扩频码Walsh-Hadamard(64)
调制方式QPSK
信道编码R=1/2/Max-Log-MAP/ 8
信道模型Channel C
合并方式MRC
信道估计Ideal
扩频方式离散扩频
扩频因子64
移动台速度（km/h）100
小区半径 (m) 500
其他假设：
1.考虑功率控制，即用户终端信号到达其归属小区基站的功率相等。

2.考虑小区间的干扰特性，对于本小区内用户间的干扰（intra-cell interference）我们
认为在频域上用户数据完全正交，不予于考虑。

3.由于快衰信道是保持归一的，那么信号在通过这样的一个信道的时候信号的平均能
量是保持恒定的。

所以在仿真的时候直接在发送端根据G-factor 来控制最后基站接受到有用和干扰的能量。

4.不存在由于引入了多小区而产生的载波间干扰问题（即使存在，根据大数定律，这
种由于大的频偏引起的子载波间的干扰是可以被认为是AWGN 的）。

4.2 仿真结果及其分析
依据影响上行小区间干扰的不同因素，分成不同情况。

<1> 主小区单码道，干扰小区使用不同码道数：
1E-41E-3
0.010.1
B E R
G-factor[db]
AW GN interference Inter-channel interference (1 interference code)
图 5 在存在一个干扰用户下，邻小区用户造成的有色噪声（虚线）随着其负载的增加对系统的影响和白噪
声（实线）的对比
1E-41E-3
0.01
B E R
G-factor[db]
AWGN interference
图 6 在存在六个干扰用户下，邻小区用户造成的有色噪声（虚线）随着其负载的增加对系统的影响和白噪
声（实线）的对比
对于上行系统而言，当频率复用因子为1的情况下，各个小区内的不同用户利用本小区内相同频段的不同的子载波集来传输信息，势必在相同载波集上对其他小区的用户造成干扰。

而这种小区间的干扰特性和我们平常提到的高斯白噪到底有什么区别，我们是否能把这种干扰看作是背景噪声，在哪些情况下能把两者等同。

而如果不能，到底这种干扰与背景噪声相差多大。

由图中我们可以看出,由于邻小区用户的信号进行了数据加扰,使得这种小区间的干扰更
趋于高斯白噪化，但是由于扰码的不完全正交性，以及信号经过多径衰落后扰码和扩频码正交性的破坏,使得这种干扰并不能视为白噪声，我们可以把它看成是一种有色噪声。

从图中我们可以看出,在低SNR 或SIR 的情况下，这种有色噪声和白噪声给上行系统带来的影响大致相同。

也就是说在相邻小区信号干扰比较严重的情况下,这种干扰可以视为背景噪声。

而在高SIR 的情况下，相邻小区的干扰用户信号比较弱的时候，这种干扰就不能完全看成是背景噪声了。

但是，我们可以发现随着干扰小区的负载的增加，这种干扰越来越趋于白噪化。

我们可以这样来分析这个问题，随着邻小区码道数的增加，对于本小区用户信号在特定频率的特定码字，由于扰码和瑞利信道的衰落，将有更多的相邻小区干扰码字与这个特定码字发生碰撞（不完全正交），而也将使得这种碰撞更为随机化。

尽管这种碰撞随着使用码道数的增加而增加，但由于功率分配到每个码道的能量的下降，也将使碰撞的程度减轻。

<2> 主小区和干扰小区都使用单码道，而干扰用户数不同：
1E-4
1E-3
0.01
0.1
AW GN interference
Inter-channel interference ( 1 interference user )
B E R G-factor[db]
图 7在所有小区都使用单码的情况下，邻小区用户造成的有色噪声（虚线）随着干扰用户数的增加对系统
的影响和白噪声（实线）的对比
由图中我们看到，随着干扰用户数的增加，既随着临小区使用相同频率载波集的干扰用户数的增加，小区间的干扰越趋于白噪化。

这种现象也许可以这样解释：在特定的G 值下，我们对比BER 的性能时，干扰的能量是一定的。

当增加相邻小区干扰用户时，干扰功率将分配给更多的物理信道，由于扰码和瑞利信道的作用，将导致这种使用同频同码字造成的相关干扰更为随机化，这样干扰信号也将更为白噪化。

尽管更多用户带来的干扰碰撞增加，但是由于功率分配到每条物理信道时能量的减小也将使这种干扰程度下降。

所以总体来说，这种干扰更为随机化。

<3> 主小区和干扰小区使用相同码道数，改变这个码道数的值：
B E R G-factor[db] AWGN interference ( load = 1/64 )
图 8在六个干扰用户，所有小区都使用相同码道（负载相同）的情况下，邻小区用户造成的有色噪声（虚
线）和白噪声（实线）随着负载的增加对系统的影响的对比
从上图我们可以看出随着本小区和邻小区负载（使用码道数）的增加，小区间干扰越接近高斯白噪特性。

其实这种现象不难从<1>和<2>的结果综合来推断。

本小区使用的码道数增加了，使得其他干扰码道和有用码道的碰撞面增加了，根据大数定理，这种由于信道破坏扩频码正交性而导致的碰撞将更趋于高斯分布。

而根据<1>，其他小区负载的增加也将使得干扰白噪化。

所以总体来说，随着本小区和邻小区的负载增加，小区间干扰趋于高斯白噪。

<4>不同步：时域偏移
AWGN interference
Inter-channel interference (T-synchronization)
B E R
G-factor [db]
图 9 在六个干扰用户，本小区单码，邻小区半负荷（32/64）的情况下，邻小区干扰用户以及其时偏造成
的有色噪声（虚线）对系统的影响和白噪声（实线）的对比
在实际系统中，用户终端要和基站接收端保持同步，通常在接收端，接收机经过同步算法与用户端保持同步。

而对于其他小区的的干扰用户信号，本小区基站必将与这些干扰用户存在时域上的不同步，而这种实际中的不同步对上行系统小区间干扰特性又带来何种影响呢？
从上图我们可以看出，对于本小区用户有用信号和其他小区干扰用户信号同时与本小区基站保持同步时来讲，不同步的情况更接近于高斯白噪。

这是由于干扰在时域上的偏移导致频域内的随机化，而使得碰撞的有色性也有所减小。

<5> 不同步：频域偏移
-17-16-15-14-13-12-11
1E-41E-30.01 AWGN interference
Inter-channel interference (F-synchronization)
B E R
G-factor[db]
图 10在六个干扰用户，本小区单码，邻小区半负荷（32/64）的情况下，邻小区干扰用户以及其频偏造成
的有色噪声（虚线）对系统的影响和白噪声（实线）的对比
对于上行系统，由于发射端的晶振的频率偏移和多径信道的多普勒频移会造成信号的频率偏移，接收端通过同步算法对发射端的信号进行频率矫正，但对于干扰用户信号，它们和有用用户通过独立的多径信道并拥有自己不同的终端晶振偏移，所以通过频率矫正后它们会与有用用户的频率偏移存在着一个差值。

在实际中的这种频率偏移将给系统带来怎样的影响呢？
通过上图我们可以看到，和时域偏移一样，频域偏移也使小区间的干扰更趋白噪化了。

也就是讲，对于不同步情况来讲，小区间干扰特性更趋于白噪化，从图中可以看出，在同等情况下，不同步情况的干扰要比同步情况下的干扰要小，而根据<1>，随着干扰小区负荷的增加，干扰特性更趋于白噪化。

所以在实际系统重负载情况下，我们其实可以认为这种干扰近似为背景噪声了。

5．总结
本文对上行CDM-OFDMA系统小区间干扰特性进行分析，从链路级分析出发建立了合理的小区模型，并搭建了仿真平台。

得出在随着邻小区负载和干扰用户数的增加，小区间的干扰越趋于白噪化。

而在实际系统中的干扰用户间不同步导致频率和时域的偏移也将导致这种干扰白噪化，所以我们可以认为在实际系统重负载情况下，系统小区间的干扰可视为背景噪声。

参考文献
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[4]Gilhousen, K. S.,I.M.Jacobs, R.Padovani, A.J.Viterbi, L.A.Weaver,Jr., and C. E. Wheatley III, “On the
Capacity of a Cellular CDMA System,” IEEE Trans. On Vebicular Technology, Vol. 40, pp. 303-312, May 1991.
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Multi-Media Applitions” 1997,IEEE
[6]Hui Won Je ,Kyung Min Kim.etc“A Novel Multiple Access Scheme for Uplink Cellular Systems”, 2004 IEEE
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[8]Huawei, .Link-level OFDM performances under realistic inter-cell interference.,3GPP TSG RAN WG1, Tdoc
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[9]Huawei, .New results on realistic OFDM interference., 3GPP TSG RAN WG1,Tdoc R1-040189, meeting #36,
Malaga, Spain, February 16-20, 2004.
Uplink Inter-cell Interference Analysis for cellular
CDM-OFDMA System
Li Gang，Wang Wenbo
School of Telecommunication Engineering，Beijing University of Posts and Telecommunications，
Beijing (100876)
Abstract
In CDM-OFDMA uplink cellular system, due to frequency reuse factor is 1, neighbor users would influence the desired user in local cell. In past researches, this kind of inter-cell interference (ICI) is regarded as AWGN simply but not exactly. In this paper, we research this kind of issues and build corresponding model form physical layer of view. Then we compare the ICI distribute with AWGN based on this model with different conditions. At last we give the conclusion from the various simulation results.
Keywords：CDM-OFDMA，Inter-cell Interference，G-factor。