超密集组网下的邻区间干扰协调技术研究_包其齐.pdf

2022年第46卷第10期142通 信 电 声ommunication ElectroacousticsC文献引用格式：包其齐，裴俊莹.超密集组网下的邻区间干扰协调技术研究 J.电声技术，2022，46（10）：142-144，148.BAO Q Q，PEI J Y.Research on adjacent interference coordination technology in ultra-dense network J.Audio Engineering，2022，46（10）：142-144，148.中图分类号：TN929.5 文献标识码：A DOI：10.16311/j.audioe.2022.10.040超密集组网下的邻区间干扰协调技术研究包其齐1，裴俊莹2（1.中电科普天科技股份有限公司，广东 广州 510310；2.重庆邮电大学，重庆 400000）摘要：超密集组网是 5G 的关键技术，通过在单位区域中大量布置基站，提升网络容量，满足用户在各个场景下的多元化需求。然而，基站部署的不规律性和异构网络的不兼容性，使超密集组网中的干扰问题愈加突出，对无线通信质量造成了很大影响，若不加以管理，会适得其反。为此，重点结合干扰协调技术，对如何降低甚至消除干扰进行研究。关键词：超密集组网；邻区干扰；干扰协调技术Research on Adjacent Interference Coordination Technology in Ultra-Dense NetworkBAO Qiqi1,PEI Junying2(1.CLP Science and Technology Co.,Ltd.,Guangzhou 510000,China;2.Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400000,China)Abstract:Ultra-dense networking is a key technology in 5G.A large number of base stations are arranged in a unit area to improve network capacity and meet the diversified needs of users in various scenarios.However,the irregular deployment of base stations and the incompatibility of heterogeneous networks make the interference problem in ultra-dense networking more prominent,which has a great impact on the quality of wireless communication.If not managed,it will backfire.This paper focuses on how to reduce or even eliminate interference with interference coordination technology.Keywords:ultra-dense networking;adjacent area interference;interference coordination technology0 引 言截至 2022 年 9 月，我国约建成 5G 移动基站225 万个，占移动基站总数的 20.9%，与 2021 年相比增长 6.6%。大量不规则的基站建设增加了无线环境的复杂性，带来的干扰问题也更加复杂。如何有效降低甚至消除 5G 超密集组网环境下的干扰，是运营商面临的重大问题。1 超密集组网技术1.1 超密集组网的背景及特征5G 无线业务种类呈爆炸式增长，业务运行产生的海量数据对网络的承载能力提出更高要求。网络承载能力不足会导致数据延迟，甚至网络瘫痪，且 5G 的超高速率、低延迟以及高可靠性等都离不开网络容量的支撑 1。因此，超密集组网技术应运而生。超密集组网技术采取大量低功率小基站部署在宏基站覆盖区域的部分地区，部署大功率宏基站来扩大基础网络覆盖范围，以弥补未部署微基站区域覆盖的方案。该方案通过低功率的小基站给网络覆盖弱的地区予以补给以及消除信号盲点，协助宏基站为高热点地区分担流量。这种密集部署使基站与用户之间的距离缩短，用户服务质量也大大提升。超密集组网有以下几个特征。（1）支持基站关断。在某些场景下，可以关断负载较少的基站，既能优化能耗，又减少对相邻小区的干扰。（2）支持蜂窝技术、WiFi、蓝牙等多种无线连接方式，这样就不必在宏、微基站之间进行严格的同步。（3）微基站之间、宏基站和微基站之间采用无线回传技术实现数据传输，降低数据损失，提升端2022年第46卷第10期143Communication ElectroacousticS通 信 电 声到端的传输效率。相比于有线传输技术，采用超密集组网后期维护更方便，只需要排查数据传输模块的数据即可。1.2 超密集组网的应用场景并不是任何场景都需要超密集组网技术。超密集组网主要应用于流量需求比较大、业务种类要求高的人口密集区域，如大型集会、体育赛事、密集办公区、住宅区及校园等，超密集组网技术的应用可以满足这些场景所需的性能指标要求。1.3 超密集组网面临的挑战在超密集网络中，基站与用户之间的传输距离缩短，且用户周围存在多个微基站，这将导致用户在传输数据时产生小区间切换，因此需要采取能减少用户传送中断的交换机制 2。无线技术在有限的频谱资源中进行组网时会尽可能采用频分复用技术，这会导致使用同一频段的不同小区在接收信号时会产生同频干扰，尤其对于小区边缘用户，接收到来自相邻小区的干扰会降低系统性能，反而会减小有效的网络覆盖范围。2 干扰类型无线通信的干扰种类很多，如温湿度，信号的折射、散射，以及基站的发射功率、用户的无序分布等等，使得小区内干扰情况比较复杂。所有的干扰类型中，同频干扰占据很大一部分。根据干扰来源的不同，主要分为以下两种。（1）同小区内干扰。由于同小区内共享一段频带，信道彼此正交，用户占用不同频率的信道，故小区内的干扰影响比较小。且由于信道间的相位偏差，造成的干扰可忽略不计，因此可利用现代无线信号处理算法在物理层加以解决。（2）小区间干扰。不同小区微基站之间是同频部署，小区边缘用户在接收有用信号时会收到相邻小区的同频带，有用信号和干扰信号的强度差不多，影响用户的使用体验。如图 1 所示，基站 A 向用户 A 发送信息时会受到来自相邻小区基站 B 的干扰。同样地，小区用户在向基站发送上行信息时，也会收到来自相邻小区信号强度相同的干扰信号，这使得信号的信噪比变得非常差，导致基站无法准确接收。由于小区中心用户与基站间的距离较近，利用香农公式可有效消除相邻区域间的干扰。为此，本论文主要针对超密集组网中边缘使用者的干扰管理问题进行研究。基站B用户B用户A基站A图 1 区间干扰3 邻区间干扰协调技术3.1 部分频率复用技术部 分 频 率 复 用 技 术（Fractional Frequency Reuse，FFR）主要从频率和功率方面来考虑干扰问题。将频段分成两个部分，将比例比较小的正交子频段分配给边缘用户，频率复用因子大于 1；将剩下的子频段分配给中心用户，频率复用因子等于1。如此使各小区所占频带不同，从而极大减少同频干扰。以 13 的复用方式为例，将基站的一个频段分配给其覆盖下的三个小区 A，B，C 使用，根据 FFR 资源分配方式，A，B，C 三个小区的中心用户共用一个固定频段，而不同小区边缘用户则分配剩下的不同频段资源，如图 2 所示。小区A小区B禁用频段边缘用户中心用户小区C频率频率频率图 2 频率复用技术方案由于小区内用户不规律分布及中心用户数不断增加，造成了中心频段资源短缺及边缘资源的浪费，使 FFR 技术呈现局限性。因此，华为公司在此基础上提出软频率复用（Soft Frequency Reuse，SFR）技术。相比于 FFR 技术，SFR 可根据中心用户和边缘用户的功率比灵活地分配频带资源，可明显提高频率资源利用率。软频率复用技术将频带分成主载波和副载波两部分，主载波可以提供给所有用户调用，而副载波只由中心用户调用 3。即通过将 SFR 和功率控制结合，将频率资源分成若干个复用集合，副载波分配给小区中心用户，采用较低2022年第46卷第10期144通 信 电 声ommunication ElectroacousticsC的接收或者发射功率，中心用户离基站近，路损小，低发射功率也不会影响通信质量；小区边缘用户距离基站远，路损较大，将主载波分配给小区边缘用户，采用较高的发射或接收功率。这样，不同小区的用户设备即使是同时占用相同的频率，也不会造成较强的小区间干扰。SFR 技 术 根 据 用 户 的 信 噪 比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）值对中心或者边缘用户进行判断，然后通过调整主、副载波功率门限比值，动态地为终端用户分配频率资源，进一步提高频谱效率。但 SFR 能力有限，需牺牲全频率复用为代价换取部分性能的优化，不能有效解决小区边缘用户频谱效率的问题 4。3.2 CoMP 技术CoMP 技术即协作多点传输技术。多点指地理上相互分离的不同发射点之间的协同合作。当用户位于边缘小区时，用户可以同时从多个相邻小区接收信号。类似地，用户自己发送的信息也可以被多个参与单元同时接收。在 CoMP 中，各个联合小区必须共享信道状态信息以及传输数据的状态信息，通过基站协作，有效地将干扰信号转换为有用信号，完成小区之间转换，降低干扰，提高边缘用户的有效输出。CoMP 技术的实现主要依赖联合处理技术（JT）和协同调度、波束成形（CSCB）等技术 5。联合处理技术是网络端根据调度结果和业务需求，选择用户端所在小区集合中的全部或部分小区，令协作小区在同一时刻发送相同数据包到用户端，通过编码技术将原来系统中不同小区之间的干扰信号转换成有用信号，提高用户接收信号的质量以及边缘用户的吞吐量。而协同调度、协同波束赋形技术是利用基站对信号进行合理的预编码，实现信号的空间分离，即通过控制中心的计算，对发射信号的方向进行控制和调整，规避干扰信号。相比于联合处理技术，CSCB只需要将用户小区的CSI（信道状态信息）与相邻基站共享，开销要小很多。CoMP 技术是利用多个相邻基站协同合作为单个用户服务，相邻基站之间链路连接时会因为延时产生影响，同时各个基站之间要共享信息，所以CoMP 技术要求基站能够更快地处理信息，小区之间的信息传输容量也要足够大。3.3 eICIC 技术eICIC 技术主要应用于异构网中，来提高用户关联基站的灵活性，减少宏基站和微基站之间的干扰问题。用户在关联小区时，通常参考最大信号接收功率，而宏基站发射功率高于微基站，小区优先级也更高，故导致用户容易关联上错误的基站，使得大多数用户还是由宏基站来承担业务，违背了异构网的初衷。另外，宏基站和微基站占用相同的频谱资源，基站在向各自用户传输数据时会互相干扰。eICIC 技术包括几乎空白子帧技术（Almost Blank Subframe，ABS）和小区用户扩展技术（Cell Range Expansion，CRE）。小区用户扩展技术主要是针对宏小区用户，不适用于解决邻区间的小区干扰问题。而几乎空白子帧技术是指在 LTE 网络中对无线帧调度，即每 1 ms 在每个子帧上进行一次资源分配。期间，干扰基站把一部分子帧构造成空白子帧，使干扰小区处于沉默状态不传输数据，仅发送控制信号，由此使被干扰小区在整个帧长上交替传输控制信号和数据信号，以规避来自干扰小区的干扰，如图 3 所示。干扰小区服务小区ABS子帧正常子帧图 3 几乎空白子帧技术ABS 技术虽然能够有效地减少被干扰小区的强烈干扰，但是干扰小区自身用户通信质量也被降低了。故在此基础上提出了低功率 ABS 子帧（LP-ABS）。该技术将原来构造的空白子帧修改为低功率发射状态，令小区中心用户在 LP-ABS 子帧上传信息，既提高了资源利用率，也不会降低用户自身的通信质量。具体如图 4 所示。干扰小区服务小区LP-ABS子帧正常子帧图 4 LP-ABS 技术4 结 语5G 超密集组网环境和干扰情况都较复杂。本（下转第 148 页）2022年第46卷第10期148通 信 电 声ommunication ElectroacousticsC不断提高应对突发事件的处置能力。应急移动指挥平台作为突发事件现场处突的指挥平台，将在现场应急通信保障、指挥调度中发挥越来越重要的作用。参考文献：1 李宏，吴晓蕾.应急指挥通讯系统初步设计探讨 J.智能建筑电气技术，2018（12）：94-96.2 杨志伟.应急通信保障指挥调度系统的设计与应用 J.数字通信世界，2010（5）：60-63.3 丘奕林.移动应急指挥系统在佛山供电局的应用探讨 J.广东科技，2012（19）：204-205.4 李中勤.移动指挥车系统的设计与应用 J.电讯技术，2006（2）：129-132.5 王英石，赵景成，陈效昌.可视指挥调度系统在应急防汛中的应用 J.山东水利，2017（6）：56-57.编辑：郭芳园卫星电离层4G/5G公网突发事件现场移动指挥平台有线专网固定指挥中心图 2 应急通信保障示意图文针对邻区间干扰协调技术进行分析，FFR 技术根据划分中心用户和边缘用户将频域内不同频段资源分配给用户，但会造成频谱资源的浪费；而 SFR 技术虽然能够动态地分配频段资源，但是也不能有效解决频谱效率的问题；CoMP 技术利用空间信道的特性实现信号的传输，在空间域上进行干扰协调，通过预编码技术来消除干扰，但对小区的传输信道容量提出很高的要求；几乎空白子帧技术是在时域上尽量最优化分配资源来提供良好的干扰抑制性能，不过也使得干扰小区自身的性能大大下降。不同干扰协调技术都有其优势与不足，不能完全解决邻区间的干扰问题，故必须针对现实条件，包括场景特点以及功能需求，对主要干扰源进行分析，综合采用上述技术，最大限度地降低或消除对相邻区域的干扰，提高系统的性能，保证用户在各种环境都能获得较好的网络使用 体验。参考文献：1 秦奇.5G 超密集组网环境下干扰管理技术分析 J.中国新通信，2022，24（3）：51-53.2 罗凤琳，赵军辉，张青苗.硬核点过程随机蜂窝网络能量效率优化研究 J.重庆邮电大学学报（自然科学版），2021，33（4）：546-553.3 陶润乐.干扰管理方法及其在 5G 超密集组网中的应用 D.南京：南京邮电大学，2021.4 申振涛.D2D 资源分配及干扰管理策略研究 D.北京：华北电力大学，2017.5 范迪，蔡明辉.CoMP 技术介绍 J.中国无线电，2018（7）：32-34.编辑：郭芳园（上接第 144 页）