面向未來超密集Small Cell網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)級(jí)仿真實(shí)現(xiàn)

李 偉，李輝宇，李冰琪

(國(guó)家無(wú)線電監(jiān)測(cè)中心/國(guó)家無(wú)線電頻譜管理中心，北京100037)

隨著移動(dòng)通信技術(shù)的進(jìn)步，智能終端的普及，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展，移動(dòng)終端數(shù)量和移動(dòng)數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)出爆炸式的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。我國(guó)IMT－2020(5G)推進(jìn)組預(yù)計(jì)，到2020 年全球移動(dòng)終端(不含物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備)數(shù)量將超過100 億，全球物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量將接近70 億［1］。思科在2015 年2 月發(fā)布的視覺化網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)報(bào)告中預(yù)測(cè)，到2019 年全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量較2014 年增長(zhǎng)近10 倍［2］。移動(dòng)數(shù)據(jù)流量的快速增長(zhǎng)，接入終端數(shù)目的迅速增加以及移動(dòng)業(yè)務(wù)類型的不斷豐富給移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)帶來了巨大的挑戰(zhàn)，單純依靠現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)很難滿足未來移動(dòng)通信發(fā)展的需要［3－5］。從2014 年起，第5 代移動(dòng)通信系統(tǒng)(5G)已經(jīng)成為了信息通信領(lǐng)域關(guān)注度最高的研究課題之一。

5G 是面向2020 年之后的新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)，在網(wǎng)絡(luò)容量、峰值速率、頻譜效率、端到端時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)綜合能效等方面將有巨大的提升［6］。目前，有關(guān)5G 的發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)等一系列問題尚未達(dá)成統(tǒng)一共識(shí)，技術(shù)發(fā)展整體上尚處于探索階段。但毫無(wú)疑問的是，超密集網(wǎng)絡(luò)(Ultra Dense Network，UDN)技術(shù)由于在提升網(wǎng)絡(luò)容量、增強(qiáng)室內(nèi)覆蓋以及補(bǔ)盲補(bǔ)熱場(chǎng)景上優(yōu)勢(shì)顯著，已成為5G 的一項(xiàng)重要候選技術(shù)［7］。超密集網(wǎng)絡(luò)是指在宏蜂窩小區(qū)(Macrocell)基站和微微蜂窩小區(qū)(Picocell)基站、毫微微蜂窩小區(qū)(Femtocell)基站等低功率小基站(Small Cell)組成的多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(Heterogeneous Network，HetNet)基礎(chǔ)上，進(jìn)一步增加低功率小基站的部署密度，實(shí)現(xiàn)小基站的超密集部署，最大程度提升全網(wǎng)的容量［8］。具體來說，在超密集網(wǎng)絡(luò)中，宏小區(qū)覆蓋范圍內(nèi)各類小基站部署密度達(dá)到現(xiàn)有站點(diǎn)部署密度10 倍以上，每平方公里支持用戶數(shù)高達(dá)25 000 個(gè)［9］。

Small Cell 的大量部署尤其適合高樓林立，用戶集中的中國(guó)城市環(huán)境。運(yùn)營(yíng)商通過部署Small Cell 可以增強(qiáng)頻譜資源的復(fù)用能力，提升用戶服務(wù)質(zhì)量。為了提高移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的投資效率和組網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的可靠性，Small Cell 在大規(guī)模部署前需要進(jìn)行充分的技術(shù)性能分析和全網(wǎng)綜合能力評(píng)估。此外，種類繁多、數(shù)量龐大的Small Cell 還將使超密集網(wǎng)絡(luò)的小區(qū)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，干擾多變。因此，干擾管理與抑制、小區(qū)虛擬化等技術(shù)評(píng)估工作顯得尤為必要，建立面向超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

本文在充分理解無(wú)線通信系統(tǒng)級(jí)仿真理論的基礎(chǔ)之上，深入分析Small Cell 三維模型構(gòu)建方法，以及Small Cell 的系列關(guān)鍵技術(shù)，利用模塊化的設(shè)計(jì)思想，在Visual Studio 2010 環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了面向未來超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)級(jí)仿真，為評(píng)估無(wú)線資源/移動(dòng)性管理技術(shù)(包括信道/功率分配、資源調(diào)度等)及相關(guān)算法提供了有效的技術(shù)手段，為加快超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)商用化打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

1 面向未來超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)級(jí)仿真建模

1.1 蜂窩網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/h3>

不失一般性，宏小區(qū)采用正六邊形蜂窩結(jié)構(gòu)。宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)由19 個(gè)小區(qū)構(gòu)成，每小區(qū)再劃分為3 個(gè)120°的扇區(qū)，小區(qū)拓?fù)浜蜕葏^(qū)劃分示意如圖1 所示。為了模擬每個(gè)小區(qū)受外圍兩層小區(qū)的同頻干擾，仿真平臺(tái)使用了Wrap－round 技術(shù)［10］。圖2 中0～18 小區(qū)虛擬出了外圍兩層干擾小區(qū)。其中，實(shí)線畫出的0～18 號(hào)小區(qū)表示平臺(tái)中的仿真對(duì)象，虛線畫出的19～60號(hào)小區(qū)表示使用Wrap－round 技術(shù)虛擬得到的1～18 號(hào)小區(qū)外圍兩層干擾小區(qū)。使用Wrap－round 技術(shù)能夠更加真實(shí)地反映實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中小區(qū)間干擾。

圖1 小區(qū)拓?fù)浼吧葏^(qū)劃分示意圖

2 使用Wrap－around 技術(shù)后的小區(qū)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

1.2 Small Cell 三維雙帶模型和用戶撒點(diǎn)

Small Cell 一般部署在樓宇比較密集的商業(yè)辦公或住宅區(qū)，為了更實(shí)際地分析網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，Small Cell 網(wǎng)絡(luò)層引用了雙帶模型，其水平面截面如圖3 所示。在該模型中，每個(gè)扇區(qū)部署一個(gè)Block 塊，每個(gè)Block 塊由并排的兩棟樓組成，樓宇高6 層，每棟樓每層都有20 個(gè)房間，每個(gè)Block 中共有240 個(gè)房間。仿真過程中，在每個(gè)扇區(qū)撒播一個(gè)Block，利用隨機(jī)函數(shù)逐個(gè)生成Block 坐標(biāo)位置。按照一定的規(guī)則將Block 部署完畢后，接下來在每個(gè)Block 中對(duì)Small Cell 進(jìn)行撒點(diǎn)。首先根據(jù)Small Cell 的部署概率在每個(gè)Block 中隨機(jī)選擇房間部署Small Cell，比如Small Cell 的部署概率為0.5，則在每個(gè)Block中隨機(jī)選擇120 個(gè)房間部署Small Cell。然后根據(jù)Small Cell的激活概率隨機(jī)選擇Small Cell 進(jìn)行激活，然后在激活的Small Cell 房間中隨機(jī)均勻撒播Small Cell 用戶。Small Cell和其用戶的位置坐標(biāo)利用隨機(jī)函數(shù)逐個(gè)生成。

圖3 Small Cell 雙帶模型的水平截面示意圖

宏用戶在每扇區(qū)以固定用戶數(shù)目撒點(diǎn)。根據(jù)宏用戶在戶內(nèi)/戶外的概率均勻隨機(jī)在扇區(qū)Block 內(nèi)和Block 外利用隨機(jī)函數(shù)逐個(gè)生成用戶坐標(biāo)。根據(jù)宏用戶在戶內(nèi)的概率，生成隨機(jī)數(shù)判斷當(dāng)前用戶在戶內(nèi)還是戶外，若在戶內(nèi)，隨機(jī)選擇當(dāng)前用戶所在扇區(qū)block 內(nèi)的房間進(jìn)行撒播。隨即判斷該宏用戶是否在其連接宏基站35 m 之外，如果不是，重新撒播。滿足條件再遍歷所有Small Cell，查找是否有和當(dāng)前宏用戶在同一個(gè)房間內(nèi)的Small Cell，若有，判斷當(dāng)前宏用戶和在同一個(gè)房間內(nèi)的Small Cell 的距離是否大于3 m，如果不是，重新撒播。兩個(gè)距離條件都滿足，則可認(rèn)為該宏用戶撒播成功。若宏用戶在戶外，隨機(jī)在扇區(qū)的小六邊形的等效長(zhǎng)方形內(nèi)撒播，判斷宏用戶是否在其連接宏基站35 m 之外，并判斷是否撒在Block 外，若都滿足，撒播成功，否則，重新撒播。

1.3 信道衰落計(jì)算模塊

在實(shí)際的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶和基站之間的通信都要經(jīng)過無(wú)線信道，信道模型對(duì)平臺(tái)仿真結(jié)果的正確性影響較大，因此需要選擇合適的信道模型，仿真平臺(tái)采用SCME 信道模型。主要考慮了傳播路徑損耗，陰影衰落以及天線增益。其中，傳播路損主要根據(jù)TR 36.814 中給出的路徑損耗計(jì)算方法，分為視距和非視距兩類，根據(jù)視距的概率公式隨機(jī)判斷是視距還是非視距，分別計(jì)算出宏用戶到宏基站、Small Cell 用戶以及Small Cell 基站到宏基站、Small Cell 用戶到Small Cell基站的路損。陰影衰落根據(jù)協(xié)議要求不同小區(qū)之間相關(guān)性為0.5，同一小區(qū)內(nèi)不同扇區(qū)間相關(guān)性為1。

1.4 天線增益

超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)初始化階段隨機(jī)撒點(diǎn)的用戶坐標(biāo)可以計(jì)算得到用戶與宏基站天線之間的夾角，根據(jù)夾角可以計(jì)算出天線增益，具體的宏基站天線增益計(jì)算式如

式中:φ3dB=70°，Am=20 dB，φ 是用戶與宏基站天線的夾角，取值范圍為 ( － 180°，180°)。從式(1)可知，隨著天線指向與視軸方向的偏離，天線增益逐漸減小，最大衰減可達(dá)到20 dB。由于用戶到Small Cell 基站的距離很近，平臺(tái)中用戶到Small Cell 的天線增益固定為5 dB。

1.5 干擾計(jì)算模塊

在超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)中，干擾計(jì)算模塊的功能是得到宏用戶和Small Cell 用戶的信干噪比(SINR)。該模塊根據(jù)SINR 值、占用資源塊數(shù)和包長(zhǎng)判斷該包傳輸是否成功，并反饋ACK/NACK，如果傳輸不成功，在接收端合并，同時(shí)反饋CQI 的計(jì)算。

1.5.1 CQI 計(jì)算

利用用戶發(fā)送的實(shí)際數(shù)據(jù)代替導(dǎo)頻測(cè)量信息，測(cè)量信道狀況。測(cè)量過程和CQI 計(jì)算過程在用戶側(cè)進(jìn)行，通過CQI 計(jì)算得到所有宏用戶和Small Cell 用戶在每個(gè)子載波上的信干噪比。假設(shè)宏用戶i 被宏基站m 服務(wù)，那么宏用戶i 接收來自宏基站m 的下行鏈路功率

宏用戶i 受到的干擾不僅來自于外兩層宏基站，還有附近Small Cell 基站的干擾。接收的同頻干擾總功率為，=，因此宏用戶i 的信干噪比為同理可得Small Cell 用戶j 的信干噪比為

1.5.2 ACK 計(jì)算模塊

結(jié)合資源塊采用的編碼調(diào)制方式和宏用戶和Small Cell用戶的SINR，查詢鏈路級(jí)仿真得到的各種調(diào)制編碼方案下誤碼率－信噪比曲線上該等效信號(hào)SINR 所對(duì)應(yīng)的誤碼率，根據(jù)誤碼率值完成ACK 和NACK 的判決，并將判決結(jié)果反饋給發(fā)送端。

1.6 調(diào)度模塊

調(diào)度模塊根據(jù)業(yè)務(wù)的QoS 等級(jí)及帶寬要求合理分配資源，保證用戶的公平性，網(wǎng)絡(luò)的吞吐量和頻譜利用率。平臺(tái)采用3 種經(jīng)典調(diào)度算法。

1.6.1 輪詢調(diào)度算法

在輪詢調(diào)度算法中，只進(jìn)行時(shí)域調(diào)度，用戶i 的優(yōu)先級(jí)表達(dá)式為

式中:ηi為(0，1)間均勻分布的隨機(jī)變量;λi( )n 表示第n 個(gè)TTI 中用戶i 的優(yōu)先級(jí)。輪詢算法能夠保證用戶間的絕對(duì)公平，但并沒考慮用戶間無(wú)線信道的差異，系統(tǒng)吞吐量和資源利用率都很低。

1.6.2 最大載干比調(diào)度算法

在最大載干比算法中，通過用戶側(cè)對(duì)信道質(zhì)量的反饋，將資源塊分配給無(wú)線信道質(zhì)量最好的用戶，其優(yōu)先級(jí)的表達(dá)式為

1.6.3 比例公平性調(diào)度算法

在比例公平性調(diào)度算法中，第n 個(gè)TTI 中第i 個(gè)用戶在第k 個(gè)資源塊上的優(yōu)先級(jí)( n )表示為

1.7 功率控制模塊

超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)中干擾異常復(fù)雜，主要存在同層干擾和跨層干擾。同層干擾是指Small Cell 層內(nèi)Small Cell 間的相互干擾，或者傳統(tǒng)宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)宏基站間的相互干擾?？鐚痈蓴_是指不同網(wǎng)絡(luò)層間的相互干擾。這些干擾是制約超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)容量成倍提升的關(guān)鍵性因素［11］。功率控制技術(shù)被認(rèn)為是能很好地抑制各類型基站之間干擾的解決方案。通過功率控制(Power Control，PC)技術(shù)可以有效地協(xié)調(diào)各類型基站的發(fā)射功率，減小基站對(duì)相鄰基站服務(wù)用戶的干擾，從而滿足用戶通信服務(wù)質(zhì)量需求。因此，本仿真平臺(tái)引入了3GPP提出的3 種功率控制方案，動(dòng)態(tài)調(diào)整基站的發(fā)射功率。

1.7.1 基于測(cè)量宏基站信號(hào)強(qiáng)度的功率控制方案

基于測(cè)量宏基站信號(hào)強(qiáng)度的功率控制方案，簡(jiǎn)稱為PC1。PC1 的基本思想是:Small Cell 測(cè)量鄰近宏基站發(fā)射信號(hào)的功率強(qiáng)度，根據(jù)接收得到的最強(qiáng)的宏基站信號(hào)強(qiáng)度來調(diào)整自身的發(fā)射功率。當(dāng)接收到的最強(qiáng)宏基站信號(hào)功率強(qiáng)度比較小時(shí)，表示該Small Cell 及其周圍的宏用戶均處在宏基站信號(hào)覆蓋的邊緣區(qū)域。為了減小Small Cell 基站對(duì)宏用戶的下行干擾，Small Cell 基站可將發(fā)射功率調(diào)整為一個(gè)較小的值。

設(shè)Small Cell 測(cè)量來自鄰近宏基站的最強(qiáng)信號(hào)功率強(qiáng)度為P_m，Small Cell 通過下式調(diào)整自身的發(fā)射功率

式中:參數(shù)P_max和P_min分別是Small Cell 設(shè)置的最大和最小發(fā)射功率;α 是線性功率控制參數(shù)，是一個(gè)0 ～1 之間的常數(shù)，可以調(diào)整功率控制后Small Cell 發(fā)射功率曲線的趨勢(shì)(斜率)。β 是一個(gè)dB 值，用來調(diào)整功率控制后Small Cell 發(fā)射功率的動(dòng)態(tài)變化范圍。

1.7.2 基于測(cè)量Small Cell 與周圍宏用戶路徑損耗的功率控制方案

基于測(cè)量宏基站信號(hào)強(qiáng)度的功率控制方案，僅僅只依據(jù)接收到最強(qiáng)的宏基站信號(hào)強(qiáng)度調(diào)整自身發(fā)射功率。而基于測(cè)量Small Cell 與周圍宏用戶路徑損耗的功率控制方案(簡(jiǎn)稱為PC2)，不僅需測(cè)量得到最強(qiáng)宏基站的信號(hào)功率強(qiáng)度，還需測(cè)量得到Small Cell 與鄰近宏用戶之間的路損信息。Small Cell 根據(jù)這兩方面信息調(diào)整發(fā)射功率，在保證Small Cell 用戶服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，盡量降低對(duì)周圍宏用戶的跨層干擾?？紤]到Small Cell 基站發(fā)射功率與參考信號(hào)功率是成比例對(duì)應(yīng)的，因此對(duì)參考信號(hào)進(jìn)行功率控制等價(jià)于對(duì)總發(fā)射功率的控制。Small Cell 設(shè)定其參考信號(hào)發(fā)送功率為

式中:P_m為接收來自最強(qiáng)宏基站的參考信號(hào)功率值，P_max和P_min分別為參考信號(hào)接收功率的上下限值，P_offset為Small Cell基站和宏用戶之間路徑損耗的估計(jì)值，路徑損耗包括室內(nèi)自由空間路徑損耗和外墻穿透損耗。

P_offset的計(jì)算公式為

式中:P_offset_o(dB)為預(yù)先定義的對(duì)應(yīng)于室內(nèi)路徑損耗的補(bǔ)償值，典型取值為50 ～100 dB，可以由測(cè)量的平均值決定。K 為可調(diào)整的正數(shù)因子，當(dāng)K 值較大時(shí)對(duì)應(yīng)的Small Cell 的發(fā)射功率較大，當(dāng)K 值較小時(shí)，便會(huì)把Small Cell 的發(fā)射功率調(diào)整為一個(gè)較小值，LE 對(duì)應(yīng)于穿透損耗值，典型的取值為10～30 dB，P_offset_max，P_offset_min為P_offset可設(shè)置的最大/最小值，避免估計(jì)的P_offset值過大或過小。

由上可知，基于測(cè)量Small Cell 與周圍宏用戶路徑損耗的功率控制方案從兩方面實(shí)現(xiàn)了對(duì)Small Cell 發(fā)射功率的管理。一方面Small Cell 監(jiān)聽鄰近宏基站的最大發(fā)射功率P_m;另一方面測(cè)量Small Cell 與鄰近宏用戶的路損。所以，理論上基于測(cè)量Small Cell 與周圍宏用戶路徑損耗的功率控制方案可以在保證自身覆蓋的基礎(chǔ)上，能很好地實(shí)現(xiàn)對(duì)近鄰宏用戶的干擾管理。

1.7.3 基于測(cè)量宏用戶SINR 的功率控制方案

基于測(cè)量宏用戶SINR 的功率控制方案，簡(jiǎn)稱為PC3。在PC3 中，Small Cell 通過測(cè)量附近宏用戶的信干噪比(SINR)來調(diào)整發(fā)射功率P_tx，即

式中:P_max，P_min分別是Small Cell 設(shè)置的最大和最小發(fā)送功率;α 和β 的含義與PC1 方案相同;P_SINR是距離Small Cell 最近的宏用戶SINR，該值表示為宏用戶下行接收功率與所有Small Cell 對(duì)宏用戶下行干擾功率之和的比值。宏用戶先將P_SINR信息反饋給宏基站，宏基站再將該信息發(fā)送給Small Cell，Small Cell 根據(jù)距離自己最近宏用戶的P_SINR調(diào)整發(fā)射功率，保證小區(qū)有效覆蓋的同時(shí)也能保護(hù)宏用戶通信服務(wù)質(zhì)量。

由上可知，當(dāng)檢測(cè)到宏用戶SINR 較小時(shí)，Small Cell 應(yīng)該降低發(fā)射功率，以減小對(duì)宏用戶的干擾;當(dāng)檢測(cè)到宏用戶SINR 較大時(shí)，Small Cell 可以適當(dāng)增大發(fā)射功率，最優(yōu)化Small Cell 用戶的性能。

1.8 結(jié)果輸出模塊

輸出的仿真結(jié)果包括宏用戶和Small Cell 用戶的SINR，下行鏈路宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)層的吞吐量，Small Cell 網(wǎng)絡(luò)層的吞吐量，超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)總的吞吐量，基站的發(fā)射功率控制結(jié)果，用戶調(diào)度情況以及用戶邊緣/中心標(biāo)識(shí)等。平臺(tái)使用者結(jié)合自身需求，直接調(diào)用相關(guān)函數(shù)，或修改/添加相關(guān)算法，或增加部分功能模塊，實(shí)現(xiàn)5G 候選技術(shù)評(píng)估，及相關(guān)算法性能與復(fù)雜度分析。

2 面向未來超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)級(jí)仿真實(shí)現(xiàn)及流程

2.1 仿真流程介紹

在Visual Studio 2010 環(huán)境中搭建了面向未來的超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)，該仿真平臺(tái)根據(jù)蒙特卡洛方法完成，每一次采樣稱為一次“Drop”。平臺(tái)使用Full Buffer 業(yè)務(wù)模型，每個(gè)用戶維護(hù)一個(gè)用戶數(shù)據(jù)隊(duì)列，模塊向隊(duì)列中填充數(shù)據(jù)。仿真平臺(tái)主程序建模為兩個(gè)獨(dú)立的模塊，即:程序初始化部分和程序循環(huán)部分。在初始化部分中，先根據(jù)輸入的參數(shù)初始化小區(qū)拓?fù)洌缓筮M(jìn)入Drop 循環(huán)和TTI 循環(huán)，具體過程如圖4 所示。

圖4 仿真流程圖

2.2 仿真參數(shù)和結(jié)果評(píng)估

基于本仿真系統(tǒng)，可對(duì)未來超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)中無(wú)線資源管理/移動(dòng)性管理等技術(shù)進(jìn)行仿真評(píng)估與算法分析。根據(jù)上述介紹的超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)方法，本文對(duì)3GPP 給出的3 種功率控制方案進(jìn)行了仿真評(píng)估，采用的仿真參數(shù)如表1 所示。

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

仿真結(jié)果如圖5 和圖6 所示。圖5 給出了Small Cell 的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，小網(wǎng)格表示扇區(qū)中的一個(gè)Block，圓圈代表部署的Small Cell 基站。從圖可知，與前文描述的完全吻合，充分說明仿真平臺(tái)的Small Cell 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的正確性。

圖5 Small Cell 雙帶模型仿真結(jié)果(圓圈表示部署的Small Cell 基站)

圖6 宏用戶和Small Cell 用戶SINR 的CDF 曲線

圖6 統(tǒng)計(jì)分析了3 種功率控制方案和不采用功率控制方案下宏用戶和Small Cell 用戶SINR 的累計(jì)分布(CDF)曲線。從整體來看，相比于不采用功率控制方案，3 種功率控制方案宏用戶性能雖略有降低(最差的方案不到5%)，但Small Cell用戶在SINR 門限為0 dB 時(shí)的性能提升19%。功率控制方案能在Small Cell 用戶和宏用戶的性能之間找到一個(gè)平衡，通過犧牲Small Cell 用戶一定的性能來極大提升宏用戶性能。

從局部來看，PC2 方案中Small Cell 基站發(fā)射功率的調(diào)整不僅考慮了PC1 方案中最強(qiáng)宏基站接收功率，還兼顧考慮了Small Cell 基站與最近宏用戶之間路損。相比于PC1 和PC3方案，PC2 方案中宏用戶和Small Cell 用戶性能折中效果最為理想。仿真結(jié)果和理論分析基本一致，從而驗(yàn)證了本文給出的Small Cell 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)思路的正確性。

3 結(jié)論

本文在深入分析Small Cell 網(wǎng)絡(luò)仿真建模的基礎(chǔ)上，使用Visual Studio 2010 設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了面向未來超密集Small Cell網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)，該平臺(tái)包括Small Cell 雙帶模型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹rap－around、干擾計(jì)算、HARQ、分組調(diào)度、功率控制等模塊。重點(diǎn)對(duì)3GPP 提出的3 種功率控制方案進(jìn)行了仿真對(duì)比分析，3 種方案的仿真結(jié)果與理論分析一致，證實(shí)該平臺(tái)達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的相關(guān)要求，基于測(cè)量Small Cell 與周圍宏用戶路徑損耗的功率控制方案性能最優(yōu)。此外，利用該平臺(tái)可以評(píng)估超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)的整體性能，這對(duì)未來超密集Small Cell 網(wǎng)絡(luò)的研究、部署和優(yōu)化具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。

［1］IMT－2020(5G)Promotion Group. White paper on 5G vision and requirements_V1.0［R］. Beijing:IMT－2020(5G)PG，2014.

［2］Cisco.Cisco visual networking index:global mobile data traffic forecast update［R］.California:Cisco，2015.

［3］Future Mobile Communication Forum.5G:rethink mobile communications for 2020+［R］.Beijing:Future Mobile Communication Forum，2014.

［4］BANGERTER B，TALWAR S，AREFI R，et al. Networks and devices for the 5G Era［J］.IEEE Communications Magazine，2014，52(2):90－96.

［5］周濤，張慧杰，李莉.小小區(qū)場(chǎng)景基于目標(biāo)函數(shù)的上行功率控制算法［J］.電視技術(shù)，2015，39(5):83－86.

［6］ANDREWS J G，BUZZI S，WAN C，et al. What will 5G be［J］.IEEE Journal Selected Areas in Communications，2014，32(6):1065－1082.

［7］ITU－R M.2320－0，F(xiàn)uture technology trends of terrestrial IMT systems［R］.Geneva:ITU，2015.

［8］JUNGNICKEL V，MANOLAKIS K，ZIRWASET W，et al.The role of small cells，coordinated multipoint，and massive MIMO in 5G［J］.IEEE Communications Magazine，2014，52(5):44－51.

［9］尤肖虎，潘志文，高西奇，等.5G 移動(dòng)通信發(fā)展趨勢(shì)與若干關(guān)鍵技術(shù)［J］.中國(guó)科學(xué):信息科學(xué)，2014，44(5):551－563.

［10］李忻，聶在平.MIMO 信道中衰落信號(hào)的空域相關(guān)性評(píng)估［J］.電子學(xué)報(bào)，2004，32(12):14－18.

［11］BHUSHAN N，JUNYI L，MALLADI D，et al.Network densification:the dominant theme for wireless evolution into 5G［J］.IEEE Communications Magazine，2014，52(2):82－89.