《电子技术应用》
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基于摩尔状态机的LTE-R系统自适应调制编码方法
2018年电子技术应用第6期
陈梦嘉,赵宜升,黄锦锦,董志翔,陈忠辉
福州大学 物理与信息工程学院,福建 福州350108
摘要: 针对铁路长期演进(LTE-R)通信系统,开展自适应调制编码(AMC)研究。通过引入摩尔状态机(MSM)模型,提出一种AMC策略。根据LTE-R系统采用的调制和编码方式(MCS),设计MSM的有限状态集。针对不同调制方式,得到误码率(BER)与信噪比(SNR)的关系曲线。通过给定目标BER,获得不同调制方式对应的SNR阈值。在这些阈值基础上,通过加减一定的SNR常数,得到不同MCS对应的SNR阈值。同时,为了减少MCS在SNR阈值附近发生频繁切换,对SNR阈值设置上下界,得到MSM的状态转换SNR阈值区间。基于得到的SNR阈值上下界,设计MSM,实现MCS的动态调整。仿真结果显示,所提出的AMC方法比传统的基于分段函数的AMC方法具有更加稳定的频谱效率和吞吐量。此外,相比固定调制方式策略,提出的AMC方法具有更好的BER性能。
中图分类号: TN911
文献标识码: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.173810
中文引用格式: 陈梦嘉,赵宜升,黄锦锦,等. 基于摩尔状态机的LTE-R系统自适应调制编码方法[J].电子技术应用,2018,
44(6):85-89.
英文引用格式: Chen Mengjia,Zhao Yisheng,Huang Jinjin,et al. Adaptive modulation and coding method based on Moore state machine in LTE-R system[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(6):85-89.
Adaptive modulation and coding method based on Moore state machine in LTE-R system
Chen Mengjia,Zhao Yisheng,Huang Jinjin,Dong Zhixiang,Chen Zhonghui
College of Physics and Information Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China
Abstract: In this paper, the problem of Adaptive Modulation and Coding(AMC) is investigated in the Long-Term Evolution for Railway(LTE-R) communication system. An AMC strategy is proposed by introducing the Moore State Machine(MSM) model. According to the Modulation and Coding Schemes(MCS) adopted in the LTE-R system, the finite state set of the MSM is designed. Aiming at different modulation modes, the relationship between Bit Error Rate(BER) and Signal-to-Noise Ratio(SNR) is obtained. The SNR threshold of different modulation modes are derived by a given target BER. On the basis of these thresholds, the SNR thresholds corresponding to different MCS are achieved by plus and minus certain SNR constants. In order to overcome the frequent switching of the MCS in the vicinity of SNR threshold, the SNR threshold range of state transition is obtained by setting upper and lower bounds of SNR threshold. Based on SNR threshold bounds, the MSM is designed to dynamically adjust the MCS. The simulation results show that the AMC method presented in this paper has more stable spectrum efficiency and throughput than the traditional AMC method based on piecewise function. In addition, compared with the fixed modulation method, the proposed AMC method has better BER performance.
Key words : adaptive modulation and coding; high-speed railway communication; Moore state machine

0 引言

    根据国际铁路联盟的规划,未来铁路移动通信将采用铁路长期演进(Long-Term Evolution for Railway,LTE-R)系统[1]。高速列车的移动速度可达350 km/h,铁路沿线的地形复杂多变,使得无线信道状态呈现动态变化特点。自适应调制编码(Adaptive Modulation and Coding,AMC)技术可以根据实时信道状态信息,对调制和编码方案(Modulation and Coding Schemes,MCS)进行动态调整,能够显著改善系统性能。因此,为了更好地为LTE-R系统用户提供高质量通信服务,开展AMC研究具有重要意义。

    AMC问题已经引起了广泛关注。针对车载通信环境,文献[2]提出一种基于分段函数的AMC(AMC-Piecewise Function,AMC-PF)方法,可根据信道状态信息及时调整MCS。文献[3]、[4]提出基于马尔科夫模型的AMC策略,可以得到每种MCS状态的稳态概率。通过结合混合自动重传请求(Hybrid Automatic Repeat Request,HARQ)协议,文献[5]、[6]提出的AMC方案能够保证系统具有良好的传输准确性。文献[7]提出了一种基于功率控制和HARQ最佳组合的AMC方案,可以显著降低平均发射功率。文献[8]提出一种基于摩尔状态机(Moore State Machine,MSM)的AMC机制,将帧错误率与信道衰减因子作为不同MCS状态的转换参数。在文献[8]基础上,文献[9]提出一种改进的AMC策略,将实时信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)作为MSM状态转换参数,并设置SNR阈值上下界,可以避免频繁切换MCS。

    然而,AMC-PF方法会造成MCS在分段区间交界处发生频繁转换;马尔科夫模型虽然可以得到不同状态的稳态概率,但存在不能及时追踪实时信道状态的不足;结合HARQ的AMC方法存在一定时延。MSM是一种具有有限个状态并且可以在这些状态之间进行转移的模型,具有灵活动态特性,是分析动态变化问题的有力工具。因此,受文献[8]、[9]的启发,本文将采用MSM对LTE-R系统中的AMC问题进行研究。与文献[9]不同的是,文献[9]通过参考文献[1]获得SNR阈值,本文将通过仿真得到更加合理的SNR阈值。此外,还对系统误码率和吞吐量进行性能评估。

    针对LTE-R通信系统,本文提出一种改进的基于MSM的AMC方法。根据LTE-R系统中使用的调制和编码方法,设计了MSM的有限状态集。根据不同调制方式获得误码率(Bit Error Rate,BER)与SNR之间关系曲线,给定目标BER获得不同调制方式对应的基础阈值。基于这些阈值,通过增加和减少一定SNR常数来获得对应于不同MCS的SNR阈值。同时,为了减少SNR阈值附近MCS的频繁切换,通过设置SNR阈值的上限和下限来获得状态转换的SNR阈值范围。根据得到的SNR阈值上下限,设计MSM,实现MCS的动态改变。最后,通过仿真对提出的基于MSM的AMC方法在频谱效率、误码率和吞吐量方面进行性能评估。

1 系统模型

    LTE-R通信系统网络结构如图1所示。采用分布式基站解决高速铁路通信系统的网络覆盖问题[10]。分布式基站将拉远天线单元(Remote Antenna Unit,RAU)与基带单元(Base Band Unit,BBU)相分离,BBU和RAU分别用于处理基带信号和射频信号[11]。将BBU与核心网、无线网络控制设备集中在机房内,可在铁路沿线灵活设置RAU,多个RAU通过光纤连接到BBU,可以避免射频信号的长距离传输,降低传输损耗,扩大网络覆盖。

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    此外,考虑到无线电信号在穿透列车车厢间传播时具有严重的穿透损耗,需要在列车顶部安装车载台(Vehicular Station,VS)。为了保证RAU与列车之间的可靠通信,一般安装两台VS,分别安装在第一节和最后一节车厢的顶部,二者可以根据具体情况独立工作或协同工作。同时,在每节车厢安装一个中继器(Repeater,R)。不同的用户设备(User Equipment,UE)通过中继器访问网络。

2 基于摩尔状态机的自适应调制编码方法

    本节针对LTE-R通信系统,提出一种改进的基于MSM的AMC方法。首先,设置MSM的有限状态集合;其次,设定MSM的SNR阈值;最后,设计具体的MSM。

2.1 摩尔状态机有限状态集设置

    针对LTE-R系统的快速时变特性,考虑正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)、十六进制正交幅度调制(16-ary Quadrature Amplitude Modulation,16QAM)和六十四进制正交幅度调制(64-ary Quadrature Amplitude Modulation,64QAM)3种调制方式。与{1/2,2/3,3/4}3种编码效率进行适当组合,得到MSM的有限状态集合,用符号S表示,集合S的元素如式(1)所示:

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每个状态对应一个SNR阈值,MSM会根据实时SNR进行状态转换,及时调整MCS,适应当前信道环境。对于状态集中的“Stop”状态,它表示当实时SNR低于某个很小的SNR阈值时,系统将停止发送数据。

2.2 摩尔状态机信噪比阈值设定

    在无线通信系统中,不同调制方式具有不同的BER性能。在瑞利衰落信道下,通过仿真,得到QPSK、16QAM和64QAM 3种调制方式的BER性能曲线,如图2所示。假设以作为目标BER,可以得到3种调制方式对应的SNR阈值,分别为7.31 dB、11.55 dB和16.28 dB。将此阈值定义为调制方式对应的SNR基础阈值。

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    在调制方式基础上,考虑编码效率,设定SNR阈值。随着SNR的增加,意味着信道条件良好,信道编码能支持更高的编码效率。如果SNR逐渐减小,说明信道条件较差,需要降低编码效率。基于这个想法,在调制方式基础上,通过加减一定的SNR常数,将编码效率考虑进来,设定MSM状态对应的SNR阈值。在QPSK调制方式下,由7.31 dB加减1.5 dB得到编码效率为1/2和3/4情况下的SNR阈值,分别为5.81 dB和8.81 dB。同样,16QAM对应的SNR基础阈值为11.55 dB,将其加减1.5 dB,分别得到编码效率为1/2和3/4时的SNR阈值,为10.05 dB和13.05 dB。对于64QAM,将SNR基础阈值16.28 dB加减1.5 dB,得到编码效率为2/3和3/4情况下的SNR阈值,分别是14.78 dB和17.78 dB。对于“Stop”状态,此时信道条件极差,信道衰落非常严重,系统将不发送数据,假定对应的SNR阈值为0 dB。

    对于LTE-R通信系统,当实时SNR在阈值附近小范围波动时,会导致系统频繁转换MCS。如果实时SNR比阈值略微低一点或高一点,对当前采用的MCS影响并不大,可以不用立即改变。只有当SNR变化较大时,才需要及时改变MCS。此外,在实际的高速铁路通信系统中,改变MCS,需要一定的处理时间。如果不是必须,尽量避免频繁改变系统参数。因此,如果在每个SNR阈值处,设定一个合理的阈值上下限,形成一个SNR阈值缓冲区,就可以在很大程度上避免MCS的频繁切换。针对MSM的7种状态,设定如下的SNR阈值上下限:

    tx2-gs2.gif

其中,tx2-gs2-x1.gif分别表示第i个状态对应的SNR阈值下限和上限,αi表示第i个状态对应的SNR阈值,Δi表示第i个状态对应的SNR阈值变化量。具体设置的MSM状态转换SNR阈值如表1所示。

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2.3 摩尔状态机设计

    LTE-R通信系统中的SNR呈现动态变化特点,根据实时SNR,MSM在7个状态之间进行动态转换。为了更清楚地显示7个状态之间的转换关系,将MSM的设计分为SNR增加和减小两种情况。对于SNR增加情况,只有当实时SNR增加到如表1所设置的SNR阈值上限时,MSM才进行状态转换。具体的MSM如图3所示,图中的α表示实时SNR。对于SNR减小情况,只有当实时SNR减小到如表1所设置的SNR阈值下限时,MSM才进行状态转换。具体的MSM如图4所示。

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    在实际应用时,需要将以上两种MSM进行联合。在初始时刻,根据实时SNR,MSM会处于某个状态。然后,在下一时刻,根据实时SNR,MSM从当前状态转移到其他状态。如果实时SNR比前一时刻的SNR增加了,就采用图3所示的MSM进行状态转换。如果实时SNR比前一时刻的SNR减少了,就采用图4所示的MSM进行状态转换。

3 仿真结果和分析

    本节通过仿真对提出的基于MSM的AMC方法进行性能评估。相关仿真参数设置如下:MSM的7个状态对应的SNR阈值上限值和下限值如表1所示;对于实时SNR,假设在20个时隙内,SNR在α3=8.81 dB和α5=13.05 dB附小范围波动。在前10个时隙,SNR在[7.0 dB,9.5 dB]区间取均匀分布的随机数,在后10个时隙,SNR在[12.0 dB,14.0 dB]区间取均匀分布的随机数。具体的实时SNR变化情况如图5所示。

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    对频谱效率的波动性进行评估。频谱效率可以通过以下公式计算得到:

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其中,SE为频谱效率,单位是bit/s/Hz。SNR表示实时信噪比。将表1中除“Stop”状态以外的SNR阈值换算成非dB形式,分别为:[3.81,7.60,10.12,20.18,30.06,59.98]。再代入式(3),可以得到MSM的后6个状态对应的频谱效率,分别是:[2.26,3.10,3.47,4.40,4.96,5.93],单位为bit/s/Hz。对于“Stop”状态,由于系统不发送任何数据,其频谱效率为0 bit/s/Hz。

    图6对比了AMC-PF方法和基于MSM的AMC(AMC-MSM)方法的频谱效率波动性。从图中可以看出,相比AMC-PF方法,AMC-MSM方法的频谱效率波动得到大幅度减小,具有更稳定的频谱效率。原因是AMC-MSM方法设置了SNR阈值上下限,可以在很大程度上减少MCS的频繁转换。

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    图7为AMC-MSM方法和一般调制方式的BER对比结果。对比QPSK调制方式,在SNR较低的情况下,AMC-MSM的BER性能与其一致,但随着SNR的增加,会带来BER的增加。这是因为,AMC-MSM方法会根据SNR的增加选择高阶调制和编码方式,使得BER相应上升。比较16QAM与64QAM的BER曲线,可以发现在低SNR情形下,AMC-MSM的BER性能更优。原因是AMC-MSM方法可根据SNR选择合适的调制和编码方式,带来性能提升。

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    此外,对吞吐量性能进行评估。吞吐量可以通过以下公式计算得到:

    tx2-gs4.gif

其中,T为吞吐量;B表示系统带宽,假定为5 MHz。

    图8对比了AMC-MSM方法与AMC-PF方法的系统吞吐量。可以看到,随着SNR的增加,两种方法的系统吞吐量都呈现上升的情况。这正是之前的BER曲线的补充,虽然高阶调制方式会带来BER的增加,但是不能由于BER的增加就不采用高阶调制方式,这是一个需要平衡的过程。另外,AMC-MSM的吞吐量曲线比AMC-PF的略低。这是因为,AMC-MSM方法考虑避免频繁转换MCS,设置了SNR阈值缓冲区。

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4 结论

    本文针对LTE-R系统,提出了一种改进的基于MSM的AMC策略。通过仿真,得到更加合理的SNR阈值,并设置SNR阈值缓冲区,设计在一定程度上可以克服MCS频繁切换的MSM。仿真结果显示,提出的AMC-MSM方法比传统的AMC-PF方法具有更稳定的频谱效率和吞吐量,同时比高阶调制方式具有更好的BER性能。由于本文的MSM状态只考虑调制方式与编码效率,下一步将结合数据封包帧长因素,设计更加有效的AMC方法。

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作者信息:

陈梦嘉,赵宜升,黄锦锦,董志翔,陈忠辉

(福州大学 物理与信息工程学院,福建 福州350108)