基于切换预测的位置信息辅助软切换算法
第40卷第4期吉林大学学报（工学版）
Vol.40No.42010年7月
Journal of Jilin University （Engineering and Technology Edition ）
July 2010
收稿日期：2009-05-08.基金项目：吉林省科学技术厅计划项目（20070526）.
作者简介：胡可刚（1963），女，副教授.研究方向：无线通信理论.E-
mail ：hukg@jlu.edu 基于切换预测的位置信息辅助软切换算法
胡可刚，王琳珠，周
利，唐
红
（吉林大学通信工程学院，长春130012）
摘
要：为了对WCDMA 网络中的软切换算法进行优化，提出了基于切换预测的位置信息辅助
软切换算法。该算法以UTRA 软切换算法为基础，根据移动台的不同位置信息进行软切换预
测，然后对切换门限进行动态调整，进而可以提高系统性能。采用具体的仿真模型进行了仿真实验。仿真结果表明，与UTRA 软切换算法相比，本文算法在MASN 和AUSR 性能指标上有较大的改善，
并且能够维持稳定，从而提高了系统的资源利用效率。关键词：通信技术；软切换算法优化；算法仿真；切换预测中图分类号：TN92
文献标志码：A
文章编号：1671-
5497（2010）04-1122-05Position assisted soft handover algorithm based on forecast of handover
HU Ke-gang ，WANG Lin-zhu ，ZHOU Li ，TANG Hong
（College of Communication Engineering ，Jilin University ，Changchun 130012，China ）
Abstract ：To optimize the soft handover algorithm for WCDMA network ，a new position assisted soft handover algorithm is proposed based on the forecast of handover.This algorithm is developed on the basis of the Universal Telecommunications Radio Access （UTRA ）soft handover algorithm.It forecasts the handover with different MS＇s position messages ，and then adjusts the handover thresholds dynamically to improve the system performance.This algorithm is tested by simulation and results show significant improvement over the UTRA soft handover algorithm in terms of Mean active set number （MASN ）and Active set update rate （ASUR ），which can be remained stable.Therefore ，the new algorithm can improve the system efficiency.
Key words ：communication ；soft handover algorithm optimization ；algorithm simulation ；handover forecast
移动通信系统切换发生时根据移动台与源和目标的不同，可分为硬切换、软切换和更软切换，其中软切换是CDMA 技术特有的切换类型。软切换通过合并从多个小区接收到的信号来改善接收质量，从而降低移动台发射功率，进一步降低移动台对系统的干扰，提高上行链路的容量和覆盖范围
［1-2］
。但是在下行链路，由于移动台与
多个同时进行通信，在保证通信质量、抑制QoS 恶化的同时也增加了系统中的小区内干扰和
小区间干扰，从而降低了下行链路容量
［3-4］
，并且
增加了无线资源、信令和码字等系统资源的开销，使系统变得更加复杂。因此，合理的软切换算法设计成为3G 网络规划的最主要挑战之一，它将影响着系统的性能和容量。在以前的研究工作中，文献［5-7］分别基于小区负载不均匀分布和热点小区提出了自适应门限的软切换算法，并进行了仿真研究。在文献［8-9］中，作者提出了根据移动台位置信息动态调整切换门限的软切换算法，
第4期胡可刚，等：基于切换预测的位置信息辅助软切换算法
并对算法性能进行了评估与比较。
在上述研究的基础上，本文主要是对WCDMA 网络中的UTRA （Universal telecommunications radio access ）软切换算法进行优化，根据移动台位置信息进行切换预测，然后根据预测结果动态调整切换门限，进而提高系统性能。
1移动台位置信息的获取
移动台的位置信息不单单用于定位，还可以
辅助移动中的软切换和资源管理，从而提高蜂窝系统的性能。估计移动台所在位置常用geo-location （根据地面已知高度固定辐射源定位）方
法来获得。常用的定位方法［10］
有TDOA （信号到达时间差）、
AOA （信号到达角度差）和FDOA （信号到达频率差）。
图1所示为用户位置模型图，根据定位方法
获取移动台在某一时刻的坐标（x 0，y 0），以及经过时间ΔT 后的位置坐标（x 1，y 1），设BS 0的
坐标为（0，
0）。图中θ为MS 的移动距离；d 1为BS 0与MS 以前位置之间的距离；d 2为BS 0与MS 现在位置之间的距离
。
图1用户位置模型
Fig.1
Userᶄs position model
移动台的运动方向可表示为
θ=cos
－1S 2+d 22－d 2
1
2Sd []
2
（1）
式中的d 1、
d 2和S 均可根据获取的坐标计算得到。设移动台在ΔT 时间内做匀速直线运动，则可以估计移动台的运动速度为
v =
S
ΔT
（2）
2UTRA 软切换算法
在UTRA 软切换算法中，定义了激活集AS
（Active set ）、监视集MS （Monitored set ）和相邻集
NS （Neighboring set ），处于软切换的用户与激活集中所有同时通信，并且根据增加门限T _
ADD 、删除门限T_DROP 和替换门限T_REP 以及触发时间ΔT 对激活集中进行调整。
在小区内，激活用户时刻监视着相邻的导频信道强度，根据软切换门限条件，将某小区加入激活集，或替换激活集中某，或从激活集中删除某，具体的算法分析见文献［11］。图2所示为UTRA 软切换算法，其中ΔT 表示触发时间，
并且设最大激活集数为2
。图2
UTRA 软切换算法Fig.2
UTRA soft handover algorithm
在图2中，按时间轴的推进，算法步骤为（1）小区1处于连接状态。
（2）小区2的信号强度逐渐增强，当小区2
的导频强度达到“［最好导频－T_ADD ］”并维持ΔT 时间，且此时激活集未满，小区2将被加入到
激活集中。
（3）小区3的信号强度逐渐增加并开始超过小区1的信号强度，在小区3的导频强度达到“［最弱导频+
T_REP （As_Rep_Hyst ）］”并维持
ΔT 时间，且此时激活集的数目已满，小区3（监测集中最强的信号）会替代小区1（激活集里最弱的信号）被加入到激活集里，小区1同时被移出激活集。
（4）接下去激活集中小区3的信号强度逐渐
减弱，当小区3的导频强度弱到“［最好导频－T_DROP ］”并维持ΔT 时间，小区3（激活集里最弱
的信号）被移出激活集。
3本文算法
根据移动台位置信息可知，当移动台与
间距离越大（处于小区边界），运动方向越远离当前，并且运动速度较快时，其接收的导频强度不稳定且变化较快，从而触发软切换的概率较大，可以根据该预测结论对切换门限进行动态调整。增加T_ADD （或减小T_DROP ），可使相邻更
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吉林大学学报（工学版）
第40卷
易加入AS 中，而AS 中最弱也更易从AS 中被删除；相反，减小T_ADD （或增加T_DROP ），相邻较难加入AS 中，而AS 中最弱也较难被删除。下面分别讨论三种位置信息下切换门限的变化量。
3.1移动台运动方向
图3所示为移动台的运动方向示意图
。
图3
移动台运动方向
Fig.3
Mobile stationᶄs moving direction
当移动台运动方向处于A 区域（0≤θ≤π/4或7π/4≤θ≤2π）时，认为它是向着小区方向运动，触发软切换的概率较低；当移动台运动方
向处于B 区域时（3π/4≤θ≤5π/4），认为其是远离小区，触发软切换的概率较高。定义k θ为与移动台运动方向有关的参数，TA θ和TD θ分
别为切换门限T_ADD 和T_DROP 的变化量，并且TD θ=－TA θ。
（1）移动台运动方向处于A 区域
在该种情况下，
可减小增加门限T_ADD （或增大删除门限T_DROP ）值。
当0≤θ≤
π
4
时，有TA θ=（θ－π/2）ˑk θ
（3）当7π/4≤θ<2π时，有
TA θ=（θ－2π）ˑk θ
（4）
（2）移动台运动方向处于B 区域在该种情况下，可增大增加门限T_ADD （或减小删除门限T_DROP ）值。
当3π/4≤θ≤π时，有
TA θ=（θ－π/2）ˑk θ
（5）当π<θ≤7π/4时，有
TA θ=（θ－π）ˑk θ
（6）
（3）移动台运动方向在A 、B 区域外
此时，软切换增加门限T_ADD 和删除门限T
_DROP 的取值与UTRA 软切换算法中一致。
3.2
移动台与间距离
设MS 为小区内一个处于激活状态的移动
台，
d 为移动台MS 与BS 0间的距离，R 表示小区半径，
R 0表示小区非软切换区域半径。当d 大于R 0时，触发软切换的概率较大，需增加T_ADD
（或减小T_DROP ）。而当d 小于R 0时，触发软切换的概率较小，可减小T _ADD （或增加T _DROP ）。
设k d 1、
k d 2为与门限设置有关的参数，TA d 和TD d 分别为切换门限T_ADD 和T_DROP 的变化量，并且TA d =－TD d 。则，
TA d =
（d －R 0）ˑk d 1，
（d －R 0）ˑk d 2{
，
R 0≤d ≤R 0≤d ≤R 0（7）
因为处于软切换区域的信道不稳定，MS 接收到的导频强度变化频繁，所以规定k d 1<k d 2，并且
取较小的k d 1值，以避免产生“乒乓效应”。3.3移动台运动速度
当移动台以较快速度运动时，其进入软切换区域或从软切换区域进入相邻小区的概率较大，并且由于移动台接收的导频强度不稳定且变化较快，导致通信质量的下降。可增大T_ADD 值，促使相邻加入激活集，而切换删除门限T _DROP 保持不变，以免通信质量下降或掉话概率的增加。
设TA s 为切换门限T_ADD 的变化量，则有
TA s =v /v ()max
n ，－v /v ()max n {
，v max /2≤v ≤v max
0≤v <v max /2
（8）
式中：n 为指数因子，可根据实际情况取不同值。
根据上述讨论，综合考虑移动台的运动方向，运动速度和移动台与间的距离，可得到切换门限的调整方法如式（9）所示。
T_ADD new =T_ADD +TA d +TA  +TA s
T_DROP
new
=T_DROP +TD d +TD {θ
（9）
式中：T_ADD 、
T_DROP 为UTRA 算法中的切换门限值，而本文算法中的替换门限T_REP 与UTRA 算法中保持一致。
4
仿真模型
（1）小区结构
小区布局结构如图4所示，所有的小区均为正六边形，每19个小区由一个中心小区、第一环小区和第二环小区组成。设小区半径为R ，位于小区的中央，每小区内负荷均匀分布。
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第4期胡可刚，等：
基于切换预测的位置信息辅助软切换算法
图4小区结构
Fig.4
Cellᶄs structure （2）无线信道传输模型
假定快衰落可以通过RAKE 接收得到有效
抑制，则传输损耗由路径损耗和阴影衰落组成。定义无线信道的传播损耗模型为
L （r ，ζ）=r μ10ζ
/10
（10）
μ为路径损耗指数，典型取值为4；ζ为阴影衰落，
是服从均值为0、方差为σ的高斯分布，与距离无关，
σ典型取值为8 10dB 。当损耗单位为dB 时，传播模型可以表示为
10log L （r ，ζ）=10μlog r +ζ（11）
（3）业务模型
设新呼叫到达过程是一个服从均值为6的泊
松过程，
其概率密度函数［12］
为P （i ）=e
－λ
λ
i
i ！
（12）
式中：λ=6；i =0，
1，2，…。新呼叫在小区内均匀到达，其持续时间服从
均值为120s 的指数分布。其概率密度函数为P （t ）=λe －λt
（13）
式中：t ≥0；λ=1/120。
（4）移动模型
设移动用户初始的运动速度v 是一个随机变量，它服从均值为6、方差为10的高斯分布，并且0≤v ≤16m /s 。假定移动用户每30s 以0.2的概率改变一次运动速度，并且新的速度与原来的运动速度相关。新的运动速度如下所示
v n =v n －1·ρ+v mean ·χ·1－ρ槡2（14）式中：v n －1为前一状态的运动速度；χ服从均值为1的瑞利分布；0<ρ<1，ρ越大，前后状态的运动速度相关性越强，当ρ=1时，运动速度不变，而ρ=0时，新的运动速度与原运动速度无关。当用户发起一个呼叫时，其初始的运动方向
也是一个随机变量，在［0，2π］内均匀分布，并且
每隔30s 以0.2的概率改变一次运动方向，每次
改变的运动方向都与前次的运动方向相关，并且服从以原方向值为均值、方差为π/6的高斯分布［13］。
5仿真结果及其分析
运用MATLAB 对算法进行仿真分析，设小区半径为500m ，仿真步长为500ms ，具体的仿真参数取值如表1所示。
表1仿真参数
Table 1
Parameters of simulation
长春分类信息仿真参数定
义
参数取值μ路径损耗因子4σ/dB 阴影衰落方差8k
小区业务负载50Erlang N_AS 最大激活集数2k θMS 移动方向参数  1.5n MS 移动速度参数0.5k d1（k d2）MS 与间距离参数1/R （2/R ）R 0小区内部半径0.86R ΔT /ms 切换时延800T_REP /dB 替换门换3T_DROP /dB
删除门限
4
在对算法进行仿真时使用到的性能指标为平均激活集数和激活集更新率。
平均激活集数MASN （Mean active set number ）：在某时刻与移动台同时通信的平均数目。
激活集更新率ASUR （Active set update rate ）：平均每秒内激活集变化次数。
MASN 和ASUR 是对系统资源利用效率的评估。
图5和图6所示为本文算法与UTRA 算法的性能比较图。在图5中，本文算法的MASN 大幅降低，
并且随着T_ADD 的增加，MASN 的增长幅度比UTRA 算法小。在T_ADD =3dB 时，本文算法的MASN 能降低12%左右。
如图6所示，与UTRA 算法相比，本文算法的激活集更新率降低，并且能够维持稳定，在T _ADD =3dB 时，本文算法的ASUR 能降低3%左右。可见，由于MASN 和ASUR 的改善，本文算法能提高系统资源利用效率。
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吉林大学学报（工学版）第40
卷
图5软切换算法的平均激活集数
Fig.5
MASN of soft handover
algorithm
图6软切换算法的激活集更新率
Fig.6
ASUR of soft handover algorithm
6结束语
提出了基于切换预测的位置信息辅助软切换
算法，
通过仿真与UTRA 软切换算法进行了性能比较。仿真结果表明，与UTRA 软切换算法相比，本文算法在MASN 和ASUR 指标上有较大的改善并且能够保持稳定，从而提高了系统的资源利用效率。由于定位是3G 网络中的基本功能之一，因此利用移动台位置信息的本文算法并不会增加系统的复杂程度，并且可以将本文算法运用到所有的3G 系统中。参考文献：
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