異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)RRC協(xié)議仿真平臺設(shè)計與實現(xiàn)

陳前斌，劉 偉，唐 倫，郝 昊

(重慶郵電大學(xué) 移動通信技術(shù)重點實驗室，重慶 400065)

異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)RRC協(xié)議仿真平臺設(shè)計與實現(xiàn)

陳前斌，劉 偉，唐 倫，郝 昊

(重慶郵電大學(xué) 移動通信技術(shù)重點實驗室，重慶 400065)

異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)(hetergeneous network,HetNets)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)需要高效的無線資源控制(radio resource control，RRC)算法進(jìn)行無線資源管理，基于3GPP標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計并實現(xiàn)一種RRC協(xié)議仿真平臺，用于評估RRC相關(guān)性能指標(biāo)。仿真平臺采用C++語言實現(xiàn)，采用離散事件驅(qū)動的動態(tài)仿真機(jī)制。通過建立平臺底層支撐環(huán)境，包括信道傳播模型、物理層模型和媒體接入控制 (media access control，MAC)層分組調(diào)度器，根據(jù)3GPP的控制面協(xié)議進(jìn)行了詳細(xì)的RRC協(xié)議棧建模，實現(xiàn)了RRC測量配置與觸發(fā)上報、RRC連接控制與狀態(tài)轉(zhuǎn)移，以及異頻組網(wǎng)中所需的RRC功能等。對仿真平臺進(jìn)行了校準(zhǔn)測試，測試結(jié)果說明了平臺RRC協(xié)議棧功能的正確性。

異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò);無線資源管理；無線資源控制(RRC)協(xié)議；系統(tǒng)級仿真

0 引 言

在移動通信演進(jìn)過程中，無線資源控制協(xié)議即高層協(xié)議對網(wǎng)絡(luò)性能的提升發(fā)揮著越來越重要的作用。異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中更為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)場景，需要更高效的無線資源控制(radio resource control，RRC)算法進(jìn)行無線資源管理，通過有限的網(wǎng)絡(luò)資源獲取最大化的頻譜效率以及移動魯棒性。3GPP最近關(guān)于異構(gòu)小蜂窩增強(qiáng)以及移動性管理的相關(guān)技術(shù)報告對高層協(xié)議算法給網(wǎng)絡(luò)帶來的影響進(jìn)行了重點研究。5G演進(jìn)過程中各大研究組織也將無線資源控制協(xié)議算法作為5G網(wǎng)絡(luò)性能提升的重要來源之一。

為了評估無線資源控制算法和方案能否滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)組織提出的要求，研究者需要借助仿真工具對這些算法和方案進(jìn)行評估。傳統(tǒng)的仿真工具或無線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃工具通常采用蒙特卡洛靜態(tài)仿真，基于統(tǒng)計采樣進(jìn)行數(shù)值計算，進(jìn)而得到網(wǎng)絡(luò)整體覆蓋、容量等指標(biāo)。該類仿真的不足是只能分析一些相對獨立的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，而且未對控制面協(xié)議中定義的過程進(jìn)行詳細(xì)建模，無法模擬通信過程中控制面相關(guān)的系統(tǒng)動態(tài)變化過程，例如用戶移動、小區(qū)搜索、切換、連接重建等[1]。因此，一些高級的控制面算法(例如移動性增強(qiáng))無法借助該類仿真工具進(jìn)行評估。

本文研究并設(shè)計實現(xiàn)一種針對無線資源控制協(xié)議的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)仿真平臺，在基于事件驅(qū)動的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)動態(tài)系統(tǒng)級仿真平臺基礎(chǔ)上，參照3GPP最新層三協(xié)議對RRC協(xié)議棧進(jìn)行詳細(xì)建模，實現(xiàn)RRC協(xié)議棧基本功能，包括測量配置與報告、連接控制、移動性管理、網(wǎng)元間信令交互等[2]。該仿真平臺能夠為各類RRC算法提供評估環(huán)境，評估結(jié)果可作為算法設(shè)計與優(yōu)化的依據(jù)。仿真平臺在Visual Studio2010環(huán)境下用C++語言開發(fā)實現(xiàn)。

1 仿真平臺底層支撐環(huán)境

1.1 離散事件驅(qū)動仿真機(jī)制

RRC協(xié)議仿真涉及較為復(fù)雜的控制面流程，因此需要建立在動態(tài)仿真的基礎(chǔ)上。本平臺通過離散事件驅(qū)動的仿真機(jī)制來實現(xiàn)系統(tǒng)行為的動態(tài)建模。事件驅(qū)動仿真機(jī)制和時間驅(qū)動的靜態(tài)仿真機(jī)制不同，沒有固定的時間采樣頻率，充分考慮各事件的隨機(jī)性，建立一個事件鏈表根據(jù)一定的概率模型靈活地在其中插入各個事件。因此，與蒙特卡洛仿真相比，該類仿真機(jī)制更加動態(tài)。該仿真機(jī)制仍具有計時模塊，但只有當(dāng)下一個事件發(fā)生時，時間才會進(jìn)行步進(jìn)，因此，時間采樣間隔取決于2個離散事件之間的間隔時間，沒有事件發(fā)生的時間點會被略過，節(jié)省仿真執(zhí)行時所需計算資源。

離散事件調(diào)度過程如下。

1)按時間戳升序插入新的事件，新時間戳標(biāo)記為EventsStamp=time+m_currentTs；

2)事件序列號m_currentUIDs++，未安排的事件數(shù)目m_unscheduledEvents++；

3)執(zhí)行Simulator::run() 開始仿真；

4)按照時間戳升序執(zhí)行事件，并根據(jù)時間戳間隔更新系統(tǒng)時間，事件序列號m_CurrentUID--，事件數(shù)目m_unscheduledEvents—；

5)若事件列表為空或仿真時長已到，結(jié)束仿真。

1.2 信道傳播模型

信道傳播模型是異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)RRC仿真平臺的最底層，是上層協(xié)議算法仿真評估結(jié)果正確的基礎(chǔ)。本平臺中的信道傳播模型根據(jù)3GPP TR36.873中最新提出的3D 多輸入多輸出(3D multiple input multiple output，3D MIMO)信道設(shè)計并實現(xiàn)。該3D信道模型摒棄現(xiàn)有模型2D空間傳播的假設(shè)，還原信號的真實傳播機(jī)制，完成了3D傳播機(jī)制的建模[3]。

仿真平臺中的信道模型模擬信號在真實信道環(huán)境中的衰減。衰減包括路徑損失、陰影衰落、穿透損失以及多徑衰落(也稱快衰落)。信道模型根據(jù)計算得到的衰減值求出每一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的具體接收功率，作為物理層模型的輸入?yún)?shù)。在仿真過程中，4種傳播損失模型的作用對象是分布在各個資源塊上的發(fā)送功率。計算得到的傳播損失會疊加到發(fā)送信號功率譜上，最終得到接收功率。接收功率用于信干噪比(signal interference noise ratio，SINR)或接收信號 (reference signal，RS)的計算。

由于本仿真平臺側(cè)重高層協(xié)議，快速衰落模型復(fù)雜度對結(jié)果準(zhǔn)確性無較大影響，因此，快速衰落信道模型采用基于JAKES模型的標(biāo)量信道[4]。慢衰落即陰影衰落采用基于地圖數(shù)據(jù)(map based)陰影模型，同時考慮了陰影衰落地理位置上的自相關(guān)性和不同基站到同一位置陰影衰落值的互相關(guān)性[5]。仿真時根據(jù)用戶設(shè)備(user equipment，UE)的地理坐標(biāo)直接從預(yù)先生成的shadowing map中取出對應(yīng)的衰落值，無需實時計算，可提升仿真運行速度。

1.3 物理層

仿真平臺物理層模塊根據(jù)最新的物理層標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了功能實現(xiàn)，基本功能包括鏈路到系統(tǒng)級映射，自適應(yīng)編碼調(diào)制，信道質(zhì)量指示(channel quality indicator，CQI)反饋等。編碼調(diào)制功能最高支持到256QAM，與空分復(fù)用傳輸根據(jù)3GPP 36.213支持到4層[6]?；臼盏経E的CQI上報結(jié)果，根據(jù)CQI數(shù)值選擇對該UE具體使用的編碼調(diào)制方案、傳輸塊大小(transport block size，TBS)索引號Itbs。然后根據(jù)UE分配到的資源塊數(shù)(nphysical resource block，nPRB)、空分復(fù)用層數(shù)與TBS索引號，選擇對該UE下發(fā)的下行傳輸塊大小TBS。基站到用戶的數(shù)據(jù)傳輸通過系統(tǒng)到鏈路映射接口進(jìn)行物理層傳輸差錯模擬。

1.4 MAC層

仿真平臺媒體接入控制 (media access control，MAC)層主要實現(xiàn)分組調(diào)度功能，可在分組調(diào)度模塊將每個小區(qū)所有可用的頻譜資源按照一定的規(guī)律分配給小區(qū)中的所有用戶。調(diào)度時將每個用戶的信道質(zhì)量反饋與服務(wù)質(zhì)量作為參數(shù)，并考慮公平性等因素[7]。仿真開始前，網(wǎng)絡(luò)管理器為每個用戶創(chuàng)建需要被調(diào)度的數(shù)據(jù)流，調(diào)度器在每個時隙為這些數(shù)據(jù)流計算一個調(diào)度優(yōu)先級權(quán)值，權(quán)值高的數(shù)據(jù)流優(yōu)先被調(diào)度。平臺配置基本的比例公平算法。若要增添調(diào)度算法，需對調(diào)度器基類進(jìn)行派生，為其添加相應(yīng)的調(diào)度優(yōu)先級權(quán)值計算函數(shù)。

2 RRC協(xié)議棧模塊實現(xiàn)

2.1 RRC協(xié)議棧功能介紹

根據(jù)3GPP協(xié)議內(nèi)容，RRC層協(xié)議棧隸屬于控制面，負(fù)責(zé)連接控制與測量等相關(guān)功能[2]。RRC位于基站側(cè)，處理RAN相關(guān)流程如下。

1)對保證移動終端與小區(qū)能夠進(jìn)行通信的必需系統(tǒng)信息進(jìn)行廣播；

2)連接控制，包括建立無線承載，配置終端與無線接入網(wǎng)進(jìn)行通信所必需的參數(shù)，建立RRC上下文環(huán)境，連接重配置、重建等；

3)移動性功能，如小區(qū)選擇和重選，基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)以及基于負(fù)載情況的切換等；

4)測量配置和報告；

5)控制UE能力級別，由于終端可能無法支持協(xié)議中規(guī)定的所有功能，因此，建立連接時終端會向RRC通知自身的能力級別。

在仿真平臺中，RRC協(xié)議棧模塊的一個重要功能是模擬真實RRC協(xié)議的連接控制，包括連接建立、重配置、重建等。平臺RRC協(xié)議流程基本都圍繞幾種連接控制方式展開。

2.2 仿真平臺RRC模塊功能架構(gòu)

仿真平臺中的RRC模塊架構(gòu)如圖1所示。RRC測量管理器和消息管理器是其中最重要的2個組件，實現(xiàn)仿真平臺RRC測量配置、下發(fā)、處理和消息處理等功能。RRC模塊的另一個作用是存放并管理仿真過程中的RRC相關(guān)信息如用戶信息、承載信息、鄰區(qū)信息等。

圖1 RRC模塊功能結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of RRC module

2.3 測 量

仿真平臺UE側(cè)RRC實體據(jù)TS36.331中定義的UE測量過程實現(xiàn)測量功能。RRC層的UE測量過程可分為4個主要部分：測量配置、測量執(zhí)行、測量報告觸發(fā)和測量報告[2]。

仿真平臺在執(zhí)行RRC測量過程時，基站側(cè)RRC實體向UE側(cè)RRC實體發(fā)送配置參數(shù)，配置UE側(cè)RRC測量過程。配置參數(shù)位于MeasConfig信息單元中，隨RRC ConnectionReconfiguration消息一起傳送。測量過程中需對結(jié)果進(jìn)行層一(layer1,L1)和層三(layer3,L3)過濾。在測量報告觸發(fā)階段，UE檢查是否有測量配置滿足測量報告觸發(fā)條件。若滿足，則初始化測量報告流程。測量報告分2種：周期性報告和事件觸發(fā)報告。事件即TS36.331協(xié)議規(guī)定的A1-A5事件。

2.3.1 測量配置

當(dāng)UE接入到新的小區(qū)后，演進(jìn)型基站(evolved NodeB， ENodeB)向UE發(fā)送RRC重配消息，啟動UE測量配置過程。仿真平臺中的測量配置過程如圖2所示。測量配置信息位于RRC重配消息的MeasConfig信息單元中，測量配置過程具體由UeMeasurementManager::ApplyMeasConfig()函數(shù)實現(xiàn)。

2.3.2 測量結(jié)果過濾

仿真過程中，UE測量結(jié)果過濾分為L1過濾和L3過濾2部分。L1過濾是為了降低UE上報頻率， L3過濾的目的在于降低偶爾出現(xiàn)的異常測量值的影響，同時又能及時反映最近測量值的變化[2]。

圖2 測量配置過程Fig.2 Measurement configuration process

UE 物理層每10 ms 測量參考信號強(qiáng)度 (reference signal received power，RSRP)或參考信號質(zhì)量 (reference signal received quality，RSRQ) 的值，對每20個測量樣本進(jìn)行算術(shù)平均計算，以200 ms 的測量周期上報給高層。物理層過濾機(jī)制如圖3所示。

圖3 物理層過濾Fig.3 Physical filtering

收到物理層周性的測量結(jié)果后，當(dāng)把測量結(jié)果用于評估報告準(zhǔn)則或觸發(fā)測量報告之前，UE 需要進(jìn)行層三過濾。對于每個從物理層上報來的測量值，UE應(yīng)當(dāng)在使用上報標(biāo)準(zhǔn)評估或測量上報之前，按照3GPP TS36.331 5.5.3.2節(jié)中定義的公式過濾測量的結(jié)果[2]。

Fn=(1-a)·Fn-1+a·Mn

(1)

(1)式中：Mn是從物理層收到的最新測量結(jié)果；Fn是最新的過濾結(jié)果，用于評估報告準(zhǔn)則或測量報告；Fn-1是之前的過濾測量結(jié)果，從物理層第一次接收到測量結(jié)果時，F(xiàn)0設(shè)置為M1；a=1/2(k/4)，其中，k是從接收到的測量量配置中獲得的過濾系數(shù)，k=0,1,2,3,4,…,19，缺省值可以取4。

仿真平臺層三過濾偽代碼如下。

1.輸入:小區(qū)識別號CellID，待過濾值OldMeasValue；

2.從接收信號測量結(jié)果列表中查找CellID所對應(yīng)的條目；

3.if該條目存在，即查找成功；

4. 從VarMeasConfig中獲取參數(shù)a的值；

如圖2所示，在銑床上裝夾夾具的定位方式完全同銑床夾具。此工序需在夾具體和壓蓋上鉆φ20的孔。滿足以下要求：緊固螺桿3必須穿過壓蓋2和工件4到底座1的位置。工件材料為Q235A鋼，產(chǎn)量N=1件，需設(shè)計孔為15-φ5的專用夾具。

5. 計算過濾測量值NewMeasValue=(1-a)*OldMeasValue+a*OldMeasValue；

6.else；

7. 增加新的測量值成員val：

m_storedMeasValues.insert(val)；

8.end if。

2.3.3 測量觸發(fā)和上報

在測量報告上報之前，首先需要判決UE是否滿足事件準(zhǔn)則[2]。以A3事件為例，A3 事件的進(jìn)入條件需滿足不等式

Mn+Ofn+Ocn-Hys>Mp+Ofp+Ocp+Off

(2)

離開條件需滿足不等式

Mn+Ofn+Ocn+Hys

(3)

測量事件判決條件需要持續(xù)觸發(fā)時間(time to trigger，TTT)后，UE才能觸發(fā)測量報告上報。仿真平臺中的TTT觸發(fā)時間機(jī)制由數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)PendingTriggerList、函數(shù)MeasurementTriggering()、VarMeasReportListAdd()等協(xié)同實現(xiàn)。測量觸發(fā)函數(shù)MeasurementTriggering()中進(jìn)行事件不等式判斷。某時刻，若UE的某個鄰小區(qū)滿足上報事件觸發(fā)進(jìn)入條件，則利用離散事件調(diào)度器在TTT時間之后安排一個上報條目增加事件，并且將該小區(qū)ID存放進(jìn)與TTT后時刻對應(yīng)的PengdingTrigger結(jié)構(gòu)體中。若TTT時間段內(nèi)觸發(fā)該小區(qū)不再滿足觸發(fā)條件，則將該小區(qū)ID從PendingTrigger中刪除。若觸發(fā)小區(qū)列表變?yōu)榭?，說明所有小區(qū)都無需被上報，此時，直接將上報條目上報刪除，并從事件調(diào)度列表中取消上報事件。這樣可以保證，當(dāng)實際仿真時間步進(jìn)至TTT之后，上報條目中的所有小區(qū)都是在TTT內(nèi)持續(xù)滿足觸發(fā)條件的小區(qū)。

事件離開機(jī)制與事件進(jìn)入類似。

仿真平臺中觸發(fā)時間TTT機(jī)制的實現(xiàn)如圖4所示。

2.4 切 換

切換算法管理模塊作為RRC模塊的一部分組合聚合于基站RRC實體。在仿真開始之前，需要對每一個基站配置特定的切換算法。切換算法中包括了某種特定的測量配置，之后基站對其所屬的UE下發(fā)的測量配置都根據(jù)切換算法的需求來決定。仿真開始后，UE啟動測量過程，若滿足切換觸發(fā)條件，則向基站發(fā)送測量報告，基站側(cè)的算法模塊根據(jù)測量報告內(nèi)容判斷切換至哪一個目標(biāo)基站。仿真平臺用戶可根據(jù)具體需求對HO-Algorithm進(jìn)行派生，定制自己需要的切換算法并最終評估性能指標(biāo)。仿真平臺中的切換流程序列如圖6所示。為統(tǒng)計切換過程中的移動性指標(biāo)，需要根據(jù)TR36.839給出的定義進(jìn)行鏈路失敗(radio link failure，RLF)和切換失敗 (handover failure，HOF)建模，具體定義見參考文獻(xiàn)[8]中的5.2.1.2節(jié)。

圖4 觸發(fā)時間TTT機(jī)制Fig.4 Time to trigger mechanism

觸發(fā)過程完成后執(zhí)行測量上報函數(shù)SendMeasurementReport()，流程如圖5所示。

圖5 測量上報流程Fig.5 Measurement report process

2.5 RRC連接重建

仿真過程中，UE發(fā)生RLF或HOF后進(jìn)入鏈路重建過程[2]。仿真過程中出現(xiàn)RLF或HOF后，則啟動用于重建立的T311定時器。T311定時器啟動后，重新進(jìn)行小區(qū)選擇；如果T311定時器超時，則UE進(jìn)入Idle狀態(tài)，UE發(fā)生掉話。如果選擇到一個合適的小區(qū)，則停止T311定時器，發(fā)送重建立請求消息，并啟動T301定時器。如果在T301定時器超時前收到RRC重建立消息，則發(fā)送重建立完成消息；如果收到重建立拒絕消息，則進(jìn)入IDLE狀態(tài)，統(tǒng)計一次UE掉話。如果T301超時，UE也會統(tǒng)計一次掉話。

圖6 切換流程序列圖Fig.6 Handover process

2.6 仿真平臺RRC狀態(tài)機(jī)

UE的RRC狀態(tài)分為連接態(tài)CONNECTED與空閑態(tài)IDLE，如圖7所示?？紤]到仿真平臺中的RRC協(xié)議流程，為支持切換功能，將UE的連接態(tài)分為4個子狀態(tài)：RRC_CONNECTED_HO_STATE1；RRC_CONNECTED_HO_STATE2_TTT；RRC_CONNECTED_HO_STATE2_PREP；RRC_CONNECTED_HO_STATE3。分別對應(yīng)切換過程中的3個狀態(tài)，其中，又將狀態(tài)2分為TTT子狀態(tài)與PERP子狀態(tài)。各個狀態(tài)間的轉(zhuǎn)移條件如圖7所示。對狀態(tài)機(jī)進(jìn)行建模之后，可根據(jù)3GPP技術(shù)報告TR36.839中定義判定不同狀態(tài)下的鏈路與切換失敗，并分別進(jìn)行統(tǒng)計。

將空閑態(tài)分為RRC_IDLE_NORMAL與RRC_IDLE_DROP 2個子狀態(tài)。RRC_IDLE_NORMAL為UE在于某個具體基站建立RRC連接之前，或在HOF，RLF之后，T311定時器超時之前所處的狀態(tài)；若T311定時器超時UE都未能成功選擇小區(qū)，則UE發(fā)生掉話，這時UE進(jìn)入RRC_IDLE_DROP狀態(tài)。若T311超時前UE成功選擇了小區(qū)，則UE會進(jìn)入RRC連接重建階段，重建成功后成功進(jìn)入連接狀態(tài)1。當(dāng)UE處于RRC連接狀態(tài)時，HOF與RLF會導(dǎo)致UE進(jìn)入掉話前的空閑狀態(tài)。

圖7 仿真平臺RRC狀態(tài)機(jī)Fig.7 RRC state machine

2.7 異頻組網(wǎng)中的RRC過程實現(xiàn)

愈發(fā)密集的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)部署帶來了更為嚴(yán)重的同頻干擾問題，解決該問題的一種有效途徑是采用異頻組網(wǎng)部署方案。通過SmallCell與MacroCell的異頻部署，可以顯著降低干擾問題[9]。異頻組網(wǎng)場景涉及一些特殊的RRC過程如異頻測量事件下發(fā)、測量GAP等，因此，有必要在RRC仿真平臺中實現(xiàn)異頻相關(guān)過程[10]。

仿真平臺中，配置A2事件用于異頻測量過程的啟動，A1事件用于異頻測量過程的終止。UE與基站建立初始連接后，從服務(wù)基站接受到的測量配置為A1和A2。若基站接收到UE上報的A2報告，說明該UE的RSRP低于預(yù)設(shè)的門限值，需要啟動異頻測量，為UE下發(fā)測量GAP與A1測量事件。異頻測量啟動過程如圖8所示。

在HoAlgorithm基類上派生InterFreqHoAlgorithm類，該異頻測量算法類聚合于EnbRrc，包含UE初始化連接時為其下發(fā)的測量配置。

UE初始化連接后，服務(wù)基站為其下發(fā)A2與A3測量事件。A2測量上報觸發(fā)之前，只對同頻鄰區(qū)進(jìn)行A3條件判斷，同時，根據(jù)A2是否觸發(fā)來決定是否啟動異頻測量。如果基站收到UE上報的A2事件報告，則說明應(yīng)對此UE啟動異頻測量。基站對該UE發(fā)送RRC重配消息，該消息中包含A1，A3上報配置，與測量GAP配置信息。

UE收到RRC重配消息后，執(zhí)行自身的測量配置過程，啟動異頻測量。每個測量GAP周期內(nèi)，UE將調(diào)度狀態(tài)設(shè)置為IDLE并持續(xù)6 ms，同時測量異頻頻點的RSRP。該6 ms時間內(nèi)UE切換至其他頻點，因此，不被服務(wù)基站調(diào)度資源，無法發(fā)送和接收該時間段內(nèi)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。以GAP0(40 ms)為例，仿真平臺中測量GAP的工作原理如圖9所示。

圖9 仿真平臺測量GAP機(jī)制Fig.9 Measurement GAP mechanism

3 平臺校準(zhǔn)與測試

為保證仿真平臺輸出結(jié)果的有效性和真實性，在仿真平臺搭建完成后必須對各項輸出指標(biāo)進(jìn)行校準(zhǔn)和測試[11]。校準(zhǔn)過程中需要仿真若干類和平臺基本功能相關(guān)的基礎(chǔ)指標(biāo)，如果平臺輸出的基礎(chǔ)指標(biāo)真實可靠，則證實平臺的準(zhǔn)確性，可以在該平臺上進(jìn)行進(jìn)一步的算法方案驗證評估。基本功能測試所采用的仿真參數(shù)配置如表1所示。

3.1 RRC測量報告觸發(fā)測試

根據(jù)3GPP TS36.331協(xié)議，測量報告由幾類事件觸發(fā)。以基本的A1，A2和A3實踐為例，各類觸發(fā)事件所對應(yīng)的測試結(jié)果如圖10—圖12所示。

圖10 A1事件測量上報示意圖Fig.10 A1-event-triggered measurement report

圖11 A2事件測量上報示意圖Fig.11 A2-event-triggered measurement report

圖12 A3事件測量上報示意圖Fig.12 A3-event-triggered measurement report

A1事件定義服務(wù)小區(qū)接收信號高于某門限值，A2事件為服務(wù)小區(qū)接收信號低于某門限值。圖10為A1事件測試結(jié)果，原理與A2類似。從圖11可以看出，當(dāng)服務(wù)小區(qū)的接收信號持續(xù)下降至低于設(shè)定的門限值，并持續(xù)保持該狀態(tài)一段時間(即觸發(fā)時間TTT)后，在豎直虛線對應(yīng)時刻的A2事件被觸發(fā)，UE向基站上報A2測量報告。

對于A3事件，如圖12所示,豎直線條指示觸發(fā)時刻，灰色文本框為該時刻的測量報告內(nèi)容。當(dāng)鄰區(qū)質(zhì)量強(qiáng)于服務(wù)小區(qū)時，UE側(cè)觸發(fā)測量結(jié)果周期上報過程，并同時向基站側(cè)上報符合出發(fā)上報進(jìn)入條件的小區(qū)。第1次觸發(fā)時，有3個小區(qū)0，2，4號的信號質(zhì)量強(qiáng)于服務(wù)小區(qū)。對于圖線所對應(yīng)的服務(wù)小區(qū)，UE將這幾個滿足觸發(fā)條件的小區(qū)包含至測量報告中并上報至基站側(cè)；第2次觸發(fā)時，測量報告中包含0，2，3，4這4個小區(qū)；第3次觸發(fā)時有5個小區(qū)滿足觸發(fā)條件。根據(jù)圖12可以看出，仿真平臺測量報告內(nèi)容與信道環(huán)境測量結(jié)果相符合，證明平臺RRC測量功能運行正確。

3.2 RRC重建與UE掉話率測試

根據(jù)3GPP協(xié)議，RRC重建成功率與小區(qū)選擇門限Qlevmin(單位：dBm)有關(guān)[2]。本節(jié)通過Qlevmin變化對相關(guān)指標(biāo)的影響說明平臺正確性。統(tǒng)計指標(biāo)包括統(tǒng)計不同小區(qū)選擇門限設(shè)置下，一定時間內(nèi)總體切換成功次數(shù)、切換失敗次數(shù)；掉話次數(shù)、RRC重建次數(shù)；計算切換失敗百分比、掉話百分比。掉話次數(shù)、重建成功次數(shù)與小區(qū)選擇門限Qlevmin的關(guān)系如圖13所示。

圖13 掉話次數(shù)、重建成功次數(shù)與小區(qū)選擇門限Qlevmin的關(guān)系示意圖Fig.13 Call drop and RRC reestablishment versus

從圖13可以看出，隨著小區(qū)選擇門限Qlevmin的遞增，掉話次數(shù)增加，RRC重建成功次數(shù)降低。這是由于T311啟動后UE進(jìn)行小區(qū)選擇，若Qlevmin的值越高，則鏈路重建成功的難度越高，也就越容易發(fā)生掉話、重建失敗。

不同Qlevmin設(shè)置下的切換失敗率對比如圖14所示，可看出，Qlevmin對于切換失敗率無明顯影響。

仿真過程中統(tǒng)計的HOF引起的掉話次數(shù)與總HOF次數(shù)的比值如圖15所示。

從圖15可以看出，Qlevmin越高，小區(qū)選擇成功，也即RRC重建難度越大，導(dǎo)致HOF后發(fā)生掉話的可能性增大。當(dāng)門限增至-120 dBm以上后，每次HOF之后都會發(fā)生掉話，RRC重建失敗。

圖14 HOF/totalHoAttempt比率Fig.14 HOF rate versus Qlevmin

圖15 CallDropfromHOF/totalHOF比率Fig.15 Call drop caused by HOF versus Qlevmin

仿真結(jié)果基本符合對于UE掉話、鏈路重建次數(shù)與比率的預(yù)期，證明仿真平臺對于UE IDLE狀態(tài)、RRC重建過程建模正確。

3.3 異頻測量測試結(jié)果

1)異頻組網(wǎng)SINR測試?；?GPP場景部署，進(jìn)行雙頻段異頻組網(wǎng)測試。仿真場景中采用2.6 GHz和3.5 GHz頻段混合組網(wǎng)。用戶采用室外分布，同時考慮視距傳播(line of sight，LOS)與非視距傳播(non line of sight，NLOS)情形。仿真區(qū)域共設(shè)置19個城市微型(urban micro，UMI)小區(qū)，配置用戶在中心7小區(qū)范圍內(nèi)移動，測量此過程中的接收端寬帶信干噪比(WidebandSINR)如圖16所示，其中，縱坐標(biāo)F(x)為累積概率。

從圖16可以看出，異頻組網(wǎng)情況下，WidebandSINR的整體更高。相比同頻切換的SINR得到改善，理論上可降低切換時的鏈路失敗和切換失敗。

2)異頻組網(wǎng)時延測試。仿真時業(yè)務(wù)類型采用恒定比特速率業(yè)務(wù) (constant bit ratio，CBR)，每次發(fā)送的數(shù)據(jù)包大小PacketSize設(shè)置為10，50，200 Byte，發(fā)送間隔Interval配置為0.001 s，即每毫秒發(fā)送一個數(shù)據(jù)包，測試極端情況下的時延指標(biāo)[10]，如圖17所示。

圖16 異頻組網(wǎng)WidebandSINR測試結(jié)果Fig.16 WidebandSINR in inter-freq network

圖17 不同業(yè)務(wù)速率下同頻異頻組網(wǎng)時延對比/sFig.17 Delay of intra & inter-freq network under different data rate

進(jìn)行異頻測量時，UE每隔34 ms就會進(jìn)入6 ms的GAP，期間業(yè)務(wù)層數(shù)據(jù)無法被接收。理論上，測量GAP會增加傳輸時延。但仿真結(jié)果(見圖17)表明，異頻組網(wǎng)下的平均時延低于同頻情況，并且隨著業(yè)務(wù)碼率的提高，異頻帶來的平均時延降低越明顯。這是由于異頻組網(wǎng)中的干擾更小，UE的接收SINR整體提升，帶來更高的數(shù)據(jù)傳輸速率與更低的誤塊率、更少的重傳次數(shù)，因此，造成的時延降低高于測量GAP增加的時延。

可以看出，本文所設(shè)計的RRC協(xié)議仿真平臺下得到的測試結(jié)果和變化趨勢基本符合對RRC相關(guān)指標(biāo)的預(yù)期，平臺RRC測量觸發(fā)上報、連接控制以及異頻測量和切換3種重要的控制面功能經(jīng)測試與協(xié)議中的規(guī)定一致，可以證明平臺實現(xiàn)的正確性和合理性。

4 結(jié) 論

本文在3GPP協(xié)議框架下設(shè)計并實現(xiàn)了一種無線資源控制協(xié)議仿真平臺，為異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中各類RRC層相關(guān)算法和方案提供客觀有效的驗證評估環(huán)境，滿足當(dāng)前移動通信技術(shù)中服務(wù)技術(shù)與資源管理的發(fā)展需要，可以作為移動通信網(wǎng)絡(luò)輔助設(shè)計工具或新技術(shù)研究平臺，具有廣闊的應(yīng)用前景。仿真平臺使用C++語言在VisualStudio環(huán)境下開發(fā)，對無線信道、物理層、各層協(xié)議棧，尤其是RRC協(xié)議棧進(jìn)行了建模實現(xiàn)。最后的校正測試結(jié)果表明，該RRC協(xié)議仿真平臺各模塊運行正確，輸出結(jié)果真實可靠。

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陳前斌 (1967-)，男，四川營山人，男，教授，博士生導(dǎo)師，博士，重慶郵電大學(xué)副校長，主要研究方向為新一代移動通信系統(tǒng)、未來網(wǎng)絡(luò)、LTE-Advanced 異構(gòu)小蜂窩網(wǎng)絡(luò)等。 E-mail: chenqb@cqupt.edu.cn。

劉 偉(1990-)，男，湖北仙桃人，碩士研究生，主要研究方向為4G/5G無線通信容量及覆蓋研究，系統(tǒng)級仿真。E-mail：1206382583@qq.com。

唐 倫(1973-)，男，重慶合川人，教授，博士，主要研究方向為新一代無線通信網(wǎng)絡(luò)資源管理、車載組織網(wǎng)絡(luò)等。E-mail: tangl@cqupt.edu.cn。

郝 昊(1990-)，男，山西太原人，碩士研究生，主要研究方向為異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)高層協(xié)議仿真、異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)自優(yōu)化等。E-mail：834709677@qq.com。

(編輯：王敏琦)

Design and implementation of HetNets RRC protocol simulation platform

CHEN Qianbin, LIU Wei, TANG Lun, HAO Hao

(Key Lab of Mobile Communication Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, P.R.China)

High efficient RRC algorithm is needed to manage radio resources due to the complicated network structure of the heterogeneous network. This paper designs and implements a RRC protocol simulation platform based on 3GPP standards, providing evaluations of a series of RRC related performance. Written in C++, this platform is a discrete-event-driven simulation platform. The basement of the platform is constructed first, including the channel propagation model, the physical layer model and the MAC packets scheduler. Then, a RRC protocol model with high complexity is elaborately implemented according to the control plane protocol of 3GPP. The RRC functionalities include RRC measurement, RRC connection controlling, RRC state machine, etc. Finally, some calibration results are shown as examples for the validity of this RRC simulation platform.

hetergeneous network; radio resource management；radio resource control(RRC) protocol；system level simulation； measurement

10.3979/j.issn.1673-825X.2016.06.001

2015-12-18

2016-06-06

郝 昊 834709677@qq.com

國家科技重大專項(2014ZX03003010-004);國家高科技研究發(fā)展計劃(“863”)(2014AA01A701);國家自然科學(xué)基金(61571073)

Foundation Items：The Major Projects of National Science and Technology(2014ZX03003010-004); The National High Technology Research and Development Program of China(“863” program)(2014AA01A701) ; The National Natural Science Foundation of China(61571073)

TN929.53

A

1673-825X(2016)06-0749-09