LTE與Wi-Fi共享頻譜中下行鏈路的CCA自適應(yīng)閾值調(diào)整算法*

汪高武

(江蘇自動化研究所，江蘇 連云港 222061)

LTE(Long Term Evolution)已經(jīng)引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。隨著手持設(shè)備的普及，包括視頻、語音等在內(nèi)的數(shù)據(jù)將在未來幾年內(nèi)呈指數(shù)級增長。為了滿足數(shù)據(jù)的巨大增長，LTE在其標(biāo)準(zhǔn)化過程中不斷自我更新。為了進(jìn)一步擴(kuò)大系統(tǒng)容量，LTE考慮使用5 GHz的未授權(quán)頻段，它被稱為授權(quán)頻譜輔助接入(LAA)。在3GPP第13版中對LAA (License Assisted Access)進(jìn)行了大量討論，并達(dá)成多項協(xié)議。

LAA技術(shù)在LTE標(biāo)準(zhǔn)化過程中被首次提出，并不斷發(fā)展，以適應(yīng)5 GHz未授權(quán)頻段。由于授權(quán)頻譜的短缺，運(yùn)營商自然而然地把眼光投向了非授權(quán)頻譜，尤其是未經(jīng)充分利用的5 GHz頻段。3GPP在R13版本中正式引入了LAA技術(shù)，以載波聚合或者雙連接為基礎(chǔ)，由授權(quán)載波輔助非授權(quán)載波接入，以實現(xiàn)LTE網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)承載的補(bǔ)充，并且引入了LBT(Listen Before Talk)等功能，可以和其他無線技術(shù)公平共存。歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會將LBT作為基本的信道訪問方案。LBT的意思是信道在傳輸之前被檢測到。如果信道被檢測為空閑，并且沒有任何其他傳輸，則可以利用該信道進(jìn)行傳輸。否則，不能將任何傳輸加載到該信道上。

LBT中的“Listen”步驟執(zhí)行信道評估，在文獻(xiàn)[4]中被稱為空閑信道評估(Clean Channel Assessment, CCA)?？臻e信道評估是在CCA槽中通過觀察信號強(qiáng)度實現(xiàn)的。如果觀察到的信號強(qiáng)度大于閾值，則認(rèn)為該信道是忙碌的。否則，認(rèn)定其為空閑。因此，閾值應(yīng)謹(jǐn)慎確定，以適應(yīng)不同信道條件。當(dāng)在LAA下行鏈路中的CCA閾值設(shè)置不當(dāng)時,基站將導(dǎo)致以下兩個問題。

1)當(dāng)基站在未經(jīng)授權(quán)頻譜中傳輸下行鏈路數(shù)據(jù)時，即使指定了一個空閑信道，過高的閾值也會導(dǎo)致很強(qiáng)的干擾。這屬于隱節(jié)點問題，將導(dǎo)致相當(dāng)數(shù)量的終端，特別是小區(qū)邊緣終端接收到的信號信噪比(SNR)非常低。

2)過低的閾值將大大減少基站在未授權(quán)信道中的傳輸機(jī)會，即使在較好信道條件下，也無法傳輸數(shù)據(jù)，從而降低系統(tǒng)吞吐量。這屬于暴露節(jié)點問題。

然而，在LAA下行鏈路的CCA中，信號強(qiáng)度檢測閾值的調(diào)整問題并沒有很好地解決。在最近的3GPP RAN1 83會議上，只對LAA下行鏈路中的基站 CCA的最大信號強(qiáng)度檢測閾值達(dá)成了一致，而沒有針對閾值調(diào)整給出具體的解決方案。如果將CCA閾值直接應(yīng)用于每個LAA基站，則CCA閾值與設(shè)備的最大傳輸功率之間的比例將是一個恒定值。此外，LAA的業(yè)務(wù)負(fù)載使問題進(jìn)一步復(fù)雜化。LAA的流量到達(dá)率由服從泊松分布的隨機(jī)變量描述。當(dāng)流量較大的基站的CCA信號強(qiáng)度檢測閾值設(shè)置為恒定值或調(diào)節(jié)不當(dāng)時，會出現(xiàn)嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)問題，甚至出現(xiàn)緩沖區(qū)溢出。此外，CCA閾值的降低或增加并不一定會導(dǎo)致吞吐量的提高。降低閾值將減少隱藏節(jié)點，同時減少CCA發(fā)現(xiàn)的傳輸機(jī)會數(shù)量。由于這種減少，吞吐量可能會嚴(yán)重下降。另一方面，增加暴露節(jié)點的CCA閾值，使得強(qiáng)干擾時發(fā)現(xiàn)的CCA傳輸機(jī)會數(shù)量相應(yīng)增加，也不能保證吞吐量得到有效提高。

因此，為了解決上述問題，本文提出了一種自適應(yīng)的CCA閾值調(diào)整算法，最大限度地發(fā)揮LAA下行鏈路中的未授權(quán)頻譜的整體吞吐量。首先，通過分析CCA發(fā)現(xiàn)的傳輸機(jī)會數(shù)量與系統(tǒng)性能之間的關(guān)系，將吞吐量與CAA閾值的依賴關(guān)系分為三種。然后，應(yīng)用排隊論對每個LAA 基站在未授權(quán)信道中的業(yè)務(wù)負(fù)載進(jìn)行建模，研究各LAA 基站的負(fù)載和傳輸機(jī)會，從而確定閾值調(diào)整的觸發(fā)條件。該算法通過尋找最佳閾值來實現(xiàn)。此外，本文分析了其算法復(fù)雜度，并通過系統(tǒng)級仿真，驗證了該算法在提高LAA和共存Wi-Fi吞吐量方面的有效性。

1 LAA介紹

1.1 基本概念

LAA的LBT機(jī)制由歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會提出，包含兩種方案，即基于幀結(jié)構(gòu)和基于負(fù)載的偵聽方式。 基于幀結(jié)構(gòu)的方式具有一個確定的周期與信道占用時間和空閑時間。信道占用時間為1 ms至10 ms，空閑時間至少為信道占用時間的5%。CCA需要至少20 μs。另一方面，基于負(fù)載的方式類似于Wi-Fi中的信道評估多址接入(CSMA)。 當(dāng)CCA檢測到未授權(quán)的信道處于空閑狀態(tài)時，使用一個計數(shù)器。當(dāng)計數(shù)器清零時，設(shè)備將占用該信道并開始傳輸。

1.2 系統(tǒng)模型

本文考慮了一個兩層蜂窩網(wǎng)絡(luò)的下行鏈路。宏小區(qū)(Macro Cell)負(fù)責(zé)許可頻譜中的覆蓋，而小小區(qū)(Small Cell)負(fù)責(zé)未許可頻譜中的本地流量。 它們分別是主服務(wù)小區(qū)(Primary Cell, Pcell)和輔服務(wù)小區(qū)(Secondary Cell, Scell)。對于小小區(qū)，假定其有理想的回傳鏈路至核心網(wǎng)。

流量模型在文獻(xiàn)[5]中有明確的定義。FTP流量模型描述文件大小為2 Mbyte，每個小區(qū)/用戶的文件到達(dá)率為。是文件到達(dá)間隔，遵循指數(shù)分布，如公式(1)所示,其中，是文件的平均讀取時間。

=-,>0

(1)

小小區(qū)不一定屬于同一運(yùn)營商。不失一般性，本文假定有兩個運(yùn)營商，一個使用LAA，另一個使用未許可頻譜中的Wi-Fi(802.11ac)。共存運(yùn)營商的其他情況將在稍后進(jìn)行測試。CCA采用信號強(qiáng)度檢測。為簡單起見，文獻(xiàn)[7]中基于場景3進(jìn)行仿真，且不考慮宏小區(qū)的流量。

2 LAA傳輸機(jī)會的數(shù)量與性能的平衡

CCA閾值會影響傳輸機(jī)會的數(shù)量與性能之間的平衡。例如，CCA閾值相當(dāng)小的情況下，只有非常低的信號強(qiáng)度才能超過CCA閾值，因此，所發(fā)現(xiàn)傳輸機(jī)會的噪聲加干擾水平也將非常低。這些傳輸機(jī)會的性能非常好。增大CCA閾值將增加所發(fā)現(xiàn)傳輸機(jī)會的數(shù)量,但這些傳輸機(jī)會的信號干擾強(qiáng)度將有很大可能處于較高水平，導(dǎo)致其傳輸性能將變差。當(dāng)CCA閾值非常小時，例如-90 dBm，隨著CCA閾值的增大至5 dBm，性能的惡化對LAA吞吐量的影響可以忽略不計，因為LAA的內(nèi)置糾錯代碼可以處理這種信道條件的輕微退化。同時，隨著閾值的增大，傳輸機(jī)會的數(shù)量也隨之增加，這將導(dǎo)致吞吐量的整體提高。因此，當(dāng)CCA閾值足夠小時，吞吐量隨著CCA閾值的增大而增加。

另一方面，當(dāng)閾值很大時，發(fā)現(xiàn)傳輸機(jī)會的數(shù)量也很大，但是性能很差。在這種情況下，按照上述相同思路可以得出類似的結(jié)論，即當(dāng)閾值很大時，吞吐量隨著CCA閾值的增大而降低。 因此，吞吐量和CCA閾值的關(guān)系如圖1的Case1曲線。隨著閾值的變化，應(yīng)該有一個最大的吞吐量點。

此外，在不同復(fù)雜信道條件下，CCA閾值與吞吐量的關(guān)系將發(fā)生變化，即圖1的Case1曲線遷移為Case2曲線和Case3曲線。對于Case2曲線和Case3曲線，當(dāng)CCA閾值在上限和下限之間時，吞吐量可能隨著邊界之間的CCA閾值單調(diào)增加或減少。由此，相應(yīng)調(diào)整CCA閾值可以最大限度地提高吞吐量。例如，Case1曲線情況下，應(yīng)選擇與最大吞吐量對應(yīng)的值作為CCA閾值; Case 2曲線情況下，應(yīng)選擇下限作為CCA閾值; Case 3曲線情況下，應(yīng)選擇上限作為CCA閾值。

圖1 隨著CCA閾值變化的吞吐量趨勢

3 閾值自適應(yīng)調(diào)整算法

3.1 觸發(fā)條件

為了避免緩沖區(qū)溢出，本文提供了CCA閾值調(diào)整的觸發(fā)條件。不適當(dāng)?shù)腃CA閾值會降低整體吞吐量，從而導(dǎo)致無法及時傳遞緩沖區(qū)中的流量。在這種情況下，這些基站的緩沖區(qū)可能溢出。閾值調(diào)整算法應(yīng)避免發(fā)生此問題。

(2)

式(2)是對信道占用的度量，表示信道訪問成功的概率。 設(shè)緩沖區(qū)中流量的服務(wù)速率為=1。

由于Wi-Fi流量遵循泊松分布，因此，發(fā)現(xiàn)的LAA傳輸機(jī)會也遵循泊松分布。當(dāng)僅考慮一個未經(jīng)授權(quán)信道時，可以將LAA的傳輸視為M/M/1隊列。緩沖區(qū)中隊列的平均長度應(yīng)小于緩沖區(qū)長度。

(-)

(3)

其中，(-) 是平均隊列長度，表示緩沖區(qū)大小。?是小區(qū)特定參數(shù)，可以由高層來設(shè)置，以平衡LAA基站之間的通信量。如果不等式(3)不成立，則啟動閾值調(diào)整。

設(shè)表示LAA下行鏈路中基站的CCA閾值。 其上限是和下限，分別來自文獻(xiàn)[8]和3GPP RAN1標(biāo)準(zhǔn)。 設(shè)=-55 dBm，而未達(dá)成一致。設(shè)置為-72 dBm，以便在此工作中進(jìn)行測試。

3.2 調(diào)整算法

4 計算復(fù)雜度分析

該算法由兩部分組成，即外循環(huán)和內(nèi)搜索。

CCA閾值的自適應(yīng)調(diào)整算法見圖2所示。

圖2 CCA閾值的自適應(yīng)調(diào)整算法

(4)

考慮外循環(huán)的工作時間比內(nèi)搜索的工作時間尺度要小得多，并且二分查找并不一定在每個內(nèi)搜索上運(yùn)行，實際的時間復(fù)雜度小于Ο(log) 。

5 仿真結(jié)果

本文首先提供仿真設(shè)置，然后給出用戶感知吞吐量(UPT)和延遲的仿真結(jié)果。

5.1 參數(shù)設(shè)置

本文測試了兩個運(yùn)營商共存的場景。1)兩家運(yùn)營商均在非授權(quán)頻譜使用Wi-Fi(步驟1); 2)一個運(yùn)營商使用LAA，另一個運(yùn)營商使用未授權(quán)頻譜的Wi-Fi(步驟2)。參數(shù)設(shè)置見表1、表2、表3。宏小區(qū)的流量沒有計算在內(nèi)。在一個宏小區(qū)的每個扇區(qū)中有一個運(yùn)營商，每個扇區(qū)中有4個小小區(qū)。本文比較了沒有閾值調(diào)整的場景與有閾值調(diào)整算法的場景。閾值調(diào)整間隔設(shè)置為100 ms，LAA基站中的 ?=0.6。

表1 常見仿真參數(shù)

表2 LAA的仿真參數(shù)

表3 WI-FI的仿真參數(shù)

5.2 UPT和延遲

表4～表7給出了基于室內(nèi)環(huán)境的仿真結(jié)果。在表4中，第二列顯示了兩個Wi-Fi運(yùn)營商在未授權(quán)頻段共存的結(jié)果，給出的結(jié)果是在兩個Wi- Fi運(yùn)營商上取的平均值。第三列和第四列是步驟2的仿真結(jié)果，其中共存的運(yùn)營商分別是Wi-Fi和LAA，并共享同一未授權(quán)頻段。這里沒有對LTE基站的LAA功能應(yīng)用閾值調(diào)整算法。最后一列則是將算法應(yīng)用到LTE基站的LAA功能。

表4為LAA在室內(nèi)場景下，基于幀結(jié)構(gòu)的偵聽機(jī)制(FBE)，參數(shù)=0.7，分別進(jìn)行有/無閾值自適應(yīng)調(diào)整的性能比較。

表4 閾值調(diào)整的性能比較1

表5為LAA在室內(nèi)場景下，基于幀結(jié)構(gòu)的偵聽機(jī)制(FBE)，參數(shù)=0.85，分別進(jìn)行有/無閾值自適應(yīng)調(diào)整的性能比較。

表5 閾值調(diào)整的性能比較2

表6為LAA在室內(nèi)場景下，基于負(fù)載的偵聽機(jī)制(FBE)，參數(shù)=0.7，分別進(jìn)行有/無閾值自適應(yīng)調(diào)整的性能比較。

表6 閾值調(diào)整的性能比較3

表7中LAA在室內(nèi)場景下，基于負(fù)載的偵聽機(jī)制(FBE)，參數(shù)=0.85，分別進(jìn)行有/無閾值自適應(yīng)調(diào)整的性能比較。

當(dāng)業(yè)務(wù)流量相對較低(=0.7, Wi-Fi類型節(jié)點基線的緩沖區(qū)占用率為24%)時，閾值調(diào)整算法在平均UPT方面沒有任何明顯的改善。然而，當(dāng)業(yè)務(wù)流量越來越重(=0.85，Wi-Fi類型節(jié)點基線的緩沖區(qū)占用率為38%)時，LAA的平均UPT增長了15.6%。共存Wi-Fi節(jié)點的平均UPT受益25.6%。當(dāng)通信量進(jìn)一步增大時，該算法具有更大的優(yōu)越性。其原因是在業(yè)務(wù)量小的情況下，LAA和Wi-Fi都有足夠的傳輸機(jī)會。閾值調(diào)整很少被觸發(fā)。當(dāng)流量較大時，LAA基站和Wi-Fi AP會更頻繁地爭奪未授權(quán)的頻譜。隨著競爭的加劇，緩沖區(qū)變得擁擠。因此，閾值調(diào)整經(jīng)常被觸發(fā)并發(fā)揮作用。仿真結(jié)果表明，該閾值調(diào)整算法是有效的。此外，與其他Wi-Fi節(jié)點共存相比，共存的LAA節(jié)點對Wi-Fi APs的影響并不大，滿足非授權(quán)頻譜的設(shè)計規(guī)則，分析表6和表7可以獲得類似的結(jié)果。圖3給出了對表7中UPT吞吐量的詳細(xì)分析比較。本文進(jìn)一步針對時延進(jìn)行分析，該算法在LAA基站與未授權(quán)頻譜的Wi-Fi節(jié)點共存的情況下，特別是在流量較大的情況下，可以減少延遲。

表7 閾值調(diào)整的性能比較4

圖3 各種共存場景的吞吐量比較

6 結(jié)束語

本文提出了一種針對CCA的自適應(yīng)閾值調(diào)整算法，該算法考慮了LAA 基站的負(fù)載和吞吐量，得到了吞吐量隨CCA閾值變化的單調(diào)性，為閾值調(diào)整提供了依據(jù)。根據(jù)系統(tǒng)級仿真，該算法僅適用于LAA 基站，尤其是在流量較大的情況下，對LAA 基站和共存Wi-Fi AP的吞吐量都有益處。當(dāng)流量在未來呈指數(shù)級增長時，本文所提出的方法給出了一種非常有意義的處理方案。