算法性能分析及车地间毫米波通信技术

1. 切换成功概率

高速场景下，移动终端快速穿越基站覆盖小区，频繁发生切换，硬切换失败将会产生通信延时，严重影响用户通信的质量[143]。移动终端测量的源eNB 和目标eNB 信号强度满足切换触发条件后，移动终端成功从源eNB 至目标eNB，则切换操作成功。因此切换成功率与切换触发率和切换执行成功率有密切关系。传统切换算法中，切换成功率可以表示为

将式（8.12）和式（8.14）代入式（8.15），可得传统硬切换算法切换成功率为

同理，优化切换算法切换成功率为

由式（8.16）和式（8.17）可以看出，当其他参数确定时，切换成功率与切换迟滞门限值有关。理论上，在同一位置时，移动终端接收目标eNB 通信信号不变，切换迟滞门限值减小，切换成功率相应提高；反之，当切换迟滞门限值增大时，切换成功率减小。传统切换算法中使用固定的切换迟滞门限值，当切换迟滞门限值设置较大时，切换触发率低，造成切换成功率较小。在优化切换算法中，将切换迟滞门限值与终端位置进行关联。终端越靠近目标 eNB，终端接收的信号强度越好，切换优化算法将切换迟滞门限值降低，提高切换触发率的同时提高切换成功率。

2. 乒乓切换触发概率

由于信道的剧烈波动，终端在穿越重叠带时常发生乒乓切换现象。所谓乒乓切换是指终端相邻两个基站之间来回进行切换，即终端成功切换至目标eNB 后，短时间内再次触发切换，然后切换回源eNB 的情况[144]。在硬切换方式下，切换会导致通信中断，发生乒乓切换会切换次数增加，不仅使通信中断增加，严重影响移动终端通信质量，而且会造成信令资源浪费。乒乓切换属于无效切换，对切换而言不利于性能提高，因此切换算法中要实现乒乓切换触发率最小化[145]。使用传统切换算法，移动终端通过切换操作，成功建立与目标eNB 链接后，在迟滞时间内移动终端测量到的信号强度满足式（8.18），乒乓切换就会被触发。

类比传统切换算法移动终端从源eNB 切换至目标eNB 的切换触发概率，乒乓切换触发率可以表示为

本节提出的基于位置信息的硬切换优化算法，其切换迟滞门限值根据位置动态调整。在移动终端切换至目标eNB 后，其乒乓切换被触发的条件是在迟滞时间内满足

类比传统切换算法乒乓切换触发概率，使用基于位置信息的硬切换优化算法时，乒乓切换触发率可以表示为

当终端位置x ＞ x0，基于位置信息的优化切换算法使用比传统切换算法大的切换迟滞门限值，即hys ＜f ( x )hys。比较式（8.19）和式（8.21），可以看出hys ＜f ( x )hys时，基于位置信息的优化切换算法乒乓切换触发率略低于传统切换算法。

通过以上分析，高速场景下，切换迟滞对切换成功率和乒乓切换触发率有很大的影响，合理设置切换条件可以提高切换成功率和降低乒乓切换触发率。本节在Matlab 平台进行仿真，仿真参数如表8.1 所示。

表8.1　仿真参数表

移动终端位于AC 段距离源eNB 较近时终端接收到源eNB 信号强度相对较好，使用较大的切换迟滞门限值可以降低切换触发概率，同时使切换后乒乓切换触发概率也较低；反之，当终端距离目标eNB 较近时，使用较大的切换迟滞门限值，可能造成终端驶离重叠带还未切换至目标eNB。另一方面，终端靠近目标eNB 时，接收到目标eNB 信号强度好，切换执行成功率高，因此终端位于CB 段时适合降低切换迟滞门限值，增加切换触发概率。通过前面理论分析，切换迟滞门限值与终端位置建立减函数关系时，可以满足提高切换成功率和降低乒乓切换率的要求。本节提出的基于位置信息的切换优化算法中，切换迟滞门限调整函数 f ( x)是位置x 的减函数，且 f ( x )应满足

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其中， xA、 xB分别为终端进入和离开重叠带的位置。

为了使仿真结果具有代表性，本章选取f ( xA)-f ( xB) =1，即令所提算法在重叠带内使用的最大的切换迟滞门限值与最小值的差不超过预设切换迟滞门限值。假设，存在某一位置 xc，使得f ( xc) =1，此时基于位置信息的硬切换优化算法的切换迟滞门限等于速度优化算法。仿真选取 3个满足上述条件的函数，即

列车速度为350 km/h 时，速度优化算法、传统A3 切换算法和基于位置信息的硬切换优化算法三种切换算法终端位置与切换迟滞门限值关系图如图 8.6 所示。速度优化算法根据终端速度不同选择切换迟滞门限值，本仿真中速度为350 km/h 时，选择的切换迟滞门限值为4 dB，如图中曲线1；传统A3 算法使用固定的切换迟滞门限值，本节仿真中使用的门限值为4 dB，如图中曲线2。曲线1 和曲线2 重合并与横坐标轴平行，速度优化算法和传统A3 切换算法的切换难度不会随终端移动而改变；曲线3、曲线4 和曲线5 为取不同cx 时，基于位置信息的硬切换优化算法的切换迟滞门限值与终端位置函数关系曲线。

图8.6　终端位置与切换迟滞门限值关系图

以曲线3 为例，对所提出的基于位置信息的优化算法切换迟滞门限值与另外两种算法的区别，进行说明。曲线3 切换迟滞门限调整函数为f1( x)=-2.5( x-1 300)/1 000 + 1，即当 xc=1 300时，f ( xc) =1，由图 8.6 可看出当x=1 300时，曲线1、曲线2 和曲线3 相交，此时三种切换算法的切换迟滞门限值大小相等；当x ＜1 300时，基于位置信息的硬切换优化算法为了降低乒乓切换触发率而增加切换难度，其迟滞门限值高于另外两种切换算法，即Hys1( x )＞hys；反之，当x ＞1 300时，基于位置信息的硬切换优化算法为防止发生过晚切换而降低切换难度，其迟滞门限值低于另外两种切换算法，即Hys1( x )＜hys。

基于A3 切换算法中切换条件：切换迟滞门限值、迟滞时间。不同的切换迟滞门限值和迟滞时间组合可以调整切换难度。所提出的硬切换优化算法的迟滞时间根据速度优化算法进行取值，取值大小可以保证终端可以在重叠带内完成两次切换操作。切换迟滞时间取值为

其中，速度v 单位为km/h，迟滞时间 tT单位为ms。

图8.7 为移动终端速度v=350km/h、迟滞时间为120 ms 时，不同切换算法下，移动终端在重叠带内的切换触发率。其中曲线1 和曲线2 分别为使用速度优化算法和传统A3 切换算法时的触发率，曲线3、曲线4和曲线5 是本节提出的基于位置信息的硬切换优化算法使用不同切换迟滞调节函数时的切换触发率。图8.7 中，横坐标数值变大，表示移动终端与源eNB 距离越来越大。随着移动终端远离源eNB，三种算法切换触发率均呈上升趋势。

以曲线3 为例，对所提出的基于位置信息的优化算法与另外两种算法的不同点进行说明。 曲线 3 的切换迟滞门限调整函数为f1( x)=-2.5( x-1 300)/1 000 + 1，即当 xc=1 300时，f ( xc) =1，曲线1、曲线2 和曲线3 相交，此时基于位置信息的硬切换优化的切换触发条件与速度优化算法相同。当x ＜1 300时，对应图8.6 可以看出基于位置信息的硬切换优化算法曲线3 的迟滞门限值高于另外两种切换算法，理论分析本节所提出的优化算法的切换触发率低于另外两种切换算法，由切换触发率仿真图 8.7 可以看出基于位置信息的硬切换算法切换触发率低于另外两种切换算法。当x ＞1 300时，所提出的优化切换算法的切换难度低于另外两种切换算法，在图8.7 中，其切换触发率高于传统切换算法和速度优化算法。

图8.7　切换触发率仿真图

图8.8 为移动终端以不同速度行驶时，三种切换算法的切换成功率仿真图，从图中可以看出，切换成功率随着移动终端速度加快而降低。传统A3 切换算法使用固定的切换迟滞门限值和迟滞时间，当终端速度较快时，曲线2 的切换成功率迅速降低。高速列车运行速度较快，采用传统A3 切换算法会使切换成功率降低，进而会严重影响移动终端的通信质量。速度优化算法是基于终端速度动态调整切换条件，有效改善了高速移动场景下用户的通信质量。速度优化算法使用的切换迟滞门限值固定，而迟滞时间随速度的加快而减小。

本节基于终端在不同位置触发切换时，由于接收到源 eNB 和目标eNB 信号的不同，从而导致切换成功率和乒乓切换触发率的不同，提出了基于位置信息动态调整切换迟滞门限值的切换优化算法。图8.8 中曲线3、曲线4 和曲线5 分别为使用不同切换迟滞调整函数时的切换成功率。由图 8.8 可以看出， 当使用切换迟滞门限调整函数f1( x)=-2.5( x-1 300)/1 000 + 1和 f2( x)=-2.5( x-1 365)/1 000 + 1来描述切换迟滞与终端位置时，终端切换成功率高于速度优化算法。结合图8.7 可以看出，基于位置信息的硬切换优化算法迟滞门限值曲线与速度优化算法切换迟滞门限曲线交点的横坐标越小，前者小于后者部分越多，说明所提出的基于位置信息的切换算法的切换难度低于速度优化算法的部分越多，切换成功率提高越多；反之，交点横坐标越大，基于位置信息的切换算法切换难度越大，切换成功率会低于速度优化算法，如图8.8 中曲线5 的切换成功率。

图8.8　切换成功率仿真图

图8.9 为速度优化算法、传统A3 切换算法和基于位置信息的硬切换优化算法乒乓切换触发率在不同运行速度下的仿真图。移动终端低速运动时，在重叠带内运行时间延长，过早切换至目标eNB 可能会触发乒乓切换，最后发生在相邻基站反复进行多次切换的情况。传统A3 切换算法使用固定的切换算法，考虑高速时的切换成功率，设置的切换难度低，则切换后乒乓切换触发率较高，如图8.9 中曲线2 所示。速度优化算法中基于速度选择切换参数，在终端低速移动时使用较大的切换参数，有效降低乒乓切换触发率，如图8.9 中的曲线1。结合仿真图8.9 和图8.7，可以看出当基于位置信息的硬切换优化算法切换迟滞门限值与速度优化算法迟滞门限值曲线交点越小，前者切换成功率比后者高的越多，乒乓切换触发概率也较高。

图8.9　乒乓切换触发率仿真图

结合图 8.9 和图 8.7 ， 当切换迟滞门限调整函数为f2( x)=-2.5( x-1 365)/1 000 + 1时，所提出的优化切换算法的切换成功率高于速度优化算法的同时，可以使乒乓切换触发率低于速度优化算法。当所提算法切换迟滞门限值进一步降低时，切换成功率升高，但是乒乓切换触发率会高于速度优化算法。