第３２卷第７期２０１０年７月
电子与信息学报
Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ
Ｖｂｌ．３２Ｎｏ．７Ｊｕｌ．２０１０
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＴＤ．ＳＣＤＭＡ中基于连续型模糊控制的外环功率控制算法
孙毅
李芹
唐良瑞
（华北电力大学电气与电子工程学院北京１０２２０６）
摘要：该文提出一种基于连续型模糊控制的外环功率控制算法，它对误块率的变化量进行模糊化处理，通过模糊控制规则和解模糊化处理得到输出值，作为内环功率控制的信干比目标值调整步长。该算法能精确给出最佳调整步长，在很大程度上避免了已有的外环功率控制方法的过调现象。并能随着网络及无线环境的变化，使实际系统的平均误块率快速收敛于满足服务质量所需的误块率目标值。实验结果验证了该算法的优良特性。关键词：无线通信；ＴＤ．ＳＣＤＭＡ；模糊控制：外环功率控制；误块率中图分类号：ＴＮ９２
文献标识码：
Ａ
文章编号：１００９－５８９６（２０１０）０７－１７６ｍ０５
ＤＯＩ：１０．３７２４／ＳＰ．Ｊ．１１４６．２００９．００９９４
ＴｈｅＯｕｔｅｒＬｏｏｐＰｏｗｅｒＣｏｎｔｒｏｌＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄ
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ｌｏｏｐｐｏｗｅｒｃｏｎｔｒｏｌ；ＢＬＥＲ
１引言
ＴＤ．ＳＣＤＭＡ作为我国自主开发的移动通信技术，以其特有的优越性在国内受到广泛的关注。在干扰受限的ＴＤ—ＳＣＤＭＡ系统中，功率控制必不可少，它分为开环功率控制和闭环功率控制，闭环由
道质晕较好时不能精确调整ＳＩＲｔａｒ。基于模糊逻辑ｆ５＇６ｌ的外环功率控制在实时性和灵敏性上有了很大
改进，但文献［５］在输出量计算时对论域进行了分段
离散化处理，既浪费存储单元又没有将模糊控制应用于外环功率控制的优良特性发挥出来，并且，ＴＤ．ＳＣＤＭＡ中采用三角形隶属度函数更能使步长自适应化和精确化。
本文针对外环功率控制的特殊性和模糊控制的特点，提出了一种采用连续型模糊控制的外环功率控制算法，它可以缩短响应时间，能够根据测量信号质量的变化，动态调整ＳＩＲｔａｒ，从而保证接收信号的质量。实验结果表明，与目前已有的经典算法相比，本文算法控制精度高，收敛速度快，具备优良的特性。
内环和外环共同完成吼外环功率控制以当前外环周
期内得到的平均误块率ｆＢＬＥＲ）为指标，将闭环功率控制的信干比目标值（ＳＩＲｔａｒ１调整到恰好能保证接收信号质量的水平，这样既能保证接收信号的质量，又可以最大限度地提高系统的容量【２＇３１。外环功率控制性能的好坏直接影响着系统的服务质量，在功率控制中发挥着至关重要的作用。
目前，已有的外环功率控制算法有固定步长、自适应步长和基于模糊逻辑的控制方法，固定步长算法中步长的取值存在着控制精度与响应速度的矛盾【４】。自适应步长算法在调整步长的设定方面有一定的局限性，导致平均ＢＬＥＲ收敛速度不够快，在信
２００９－０７－１０收到，２００９－１１．２５改回
通信作者：唐良瑞ｔａｎｇｌｉａｎｇｒｕｉ＠１６３．ｃｏｍ
２基于模糊控制的外环功率控制设计
ＴＤ—ＳＣＤＭＡ中平均ＢＬＥＲ的统计有一定的不完全精确性，并由于权重因子的存在，使其平均ＢＬＥＲ有一定的模糊性。模糊控制是处理推理系统和控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法，
第７期孙毅等：ＴＤ．ＳＣＤＭＡ巾基于连续型模糊控制的外环功率控制算法
１７６１
能很好地应用于外环功率控制中，以进行精确的控制。
采用模糊控制的外环功率控制算法以平均ＢＬＥＲ与ＢＬＥＲ目标值（ＢＬＥＲｔａｒ）的偏离程度、相邻周期的平均ＢＬＥＲ改变量为基础，采用模糊控制
调整ＳＩＲｔａｒ。
２．１外环功率控制
外环功率控制包括上行外环功率控制和下行外环功率控制（７，Ｓｌ，其工作原理是相似的。以上行外环功率控制为例，发射端以从ＭＡＣ层传下来的传输块为单位加循环冗余校验（ＣＲＣ），在接收端利用该ＣＲＣ信息判断此传输块是否有误［９１。在一个长度为ＮＴ的统计窗内，假设其中有表示错误的ＣＲＣ个数为Ｎｅ，通过算术平均的方法计算第佗个周期的平均
ＢＬＥＲ：
ＢＬＥＲ（ｎ）＝Ｎｅ／ＮＴ
（１）
在外环功率控制周期Ｔ内，对每次测量的
ＢＬＥＲ（ｎ）进行迭代平均：
ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ）＝ｐＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ一１）
＋（１一ｐ）ＢＬＥＲ（ｎ）
（２）
其中ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ）为平均之后的结果。ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ一１）是上一次平均的结果，ＢＬＥＲ（ｎ）为根据式（１）得出的最近一次的统计结果。Ｐ为权重因子，取值为０到１２＿间。
ＲＮＣ（无线网络控制器）根据上行链路收到的报
告信息平均ＢＬＥＲ，比较ＢＬＥＲａｖｇ（ｎ）与ＢＬＥＲｔａｒ，根据比较结果，对内环ＳＩＲｔａｒ作如下调整：
ＳＩＲｔａｒ（ｎ＋１）＝ＳＩＲｔａｒ（ｎ）＋Ｓｔｅｐ—ｕｐ，ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ）≥ＢＬＥＲｔａｒ
ＳＩＲｔａｒ（ｎ＋１）＝ＳＩＲｔａｒ（ｎ）一Ｓｔｅｐ—ｄｏｗｎ，
ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ）＜ＢＬＥＲｔａｘ
其中ＳｌＲｔａｒ（ｎ）是第ｎ个外环功率控制周期输出的ＳＩＲｔａｒ，Ｓｔｅｐ—ｕｐ和Ｓｔｅｐ—ｄｏｗｎ分别是上调和下调步长。
２．２用于外环功率控制的模糊控制器设计
本文对用户第ｎ＋１次的ＳＩＲｔａｒ（ｎ＋１）按照式（４）
调整：
ＳＩＲｔａｒ（ｎ＋１）＝ＳＩＲｔａｒ（ｎ）＋Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），△Ｂ（ｎ））
（４）
式中Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（耳佗），ａＢ（ｎ））是联系于输入变量Ｂ（佗）和ＡＢ（ｎ）的模糊控制器的输出。Ｂ（ｎ）和ＡＢ（ｎ）表达式为
Ｂ（ｎ）＝ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ）一ＢＬＥＲｔａｒ
（５）
ＡＢ（ｎ）＝ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ）一ＢＬＥＲ—ａｖｇ（ｎ一１）（６）
其中ＢＬＥＲａｖｇ（ｎ）∈ｆ０，１１，ＢＬＥＲｔａｒ∈【０，１１。
（１）变量的模糊化算法以Ｂ（ｎ）和ＡＢ（ｎ）为输入，以Ｓｔｅｐ
ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））为输出。本文以语音
业务为例，满足语音业务质量（ＱｏＳ）要求的ＢＬＥＲｔａｒ为０．Ｏｌ［１０，ｎ】，由于ＴＤ．ＳＣＤＭＡ中外环功率控制的调整步长为－０．５到０．５，由式（５），式（６）有
Ｂ（几）∈【－－０．０１，１】ＡＢ（ｎ）∈［－１，１］
Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））∈【－０．５，０．５】
在实际系统中，当平均ＢＬＥＲ大于一定的值，会导致通信的中断，在不影响算法性能的前提下，本文算法考虑了模糊控制器设计的融合性，对控制规则作如下处理：
当Ｂ（佗）＞／０．０１时，Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））取最大值０．５，根据经验值，对Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ）和ＳｔｅｐＳＩＲ
（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））三者的讨论范围设定如下：
Ｂ（ｎ）∈［－０．０１，０．０１】
ＡＢ（ｎ）∈［－０．０２，０．０２】
Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），△Ｂ（竹））∈［－－０．５，０．５］
对Ｂ（ｎ）、ＡＢ（ｎ）和ＳｔｅｐＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））进行模糊化处理，确定各变量的模糊语言取值及相应的
隶属度函数。模糊语言值选取７个（ＮＢ，ＮＭ，ＮＳ，
ＺＥ，ＰＳ，ＰＭ和ＰＢｌ，然后对所选取的模糊集定义其隶属度函数，本文算法根据需要选取三角形隶属度函数，以增加步长的灵活性。
（２）建立模糊控制规则模糊控制通过控制规则表进行，该模糊规则根据功率控制的需要和模糊原理，制定如表１所示，通过查表可直接由Ｂ（佗）和ＡＢ（ｎ）得到相对应的外环功率控制的调整步长Ｓｔｅｐ
ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））的模糊语言值，该控制规则严格按照信号传输质量设定。
（３）解模糊化得出确切的调整步长解模糊化方法采用面积中心法，将模糊量转化为精确量，作为功率控制的调整值：
‰＝端
否上Ｍ（剪）ｄ∥
式（９）为解模糊化方法，由输入Ｂ（ｎ）和ＡＢ（ｎ）通过表
ｌ确定输入输出的语言值，根据模糊规则映射，得到输出的面积范围。式中，可为输出语言值面积范
围的横轴取值，Ｍ（可）为第ｆ个区间的隶属度取值的
集合，ｍ＝７，Ｙｏｕ。即为Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））的解
１７６２
电子与信息学报第３２卷
模糊化输出值，作为外环功率控制的调整步长值。
仿真中根据外环功率控制的需要，对Ｓ（ｎ）、ＡＢ（ｎ）和Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ））的模糊控制论域
费，对其它用户产生不必要的干扰。
自适应步长相对于固定步长算法已经有了很大的改进，图６为自适应步长算法与本文算法的平均ＢＬＥＲ仿真比较图。随着外环功率控制的进行，在信道质量较好时，例如第５０周期以后，自适应步长算法的平均ＢＬＥＲ最大也只到０．０３，并且不会像固定步长那样出现持续接近Ｏ的情况，而是围绕ＢＬＥＲｔａｒ上下波动。它可以在满足质量要求的条件下降低内环ＳＩＲｔａｒ，减小内环发射功率，提高系统容量。可是，由于其部分步长设置的不完全合理，使其在出现较多误块和信道状态特别好（持续无误块）的情况下不能根据实际情况设定最佳步长，例如在第２０周期到２５周期附近，而误块较多时又不能快速收敛于ＢＬＥＲｔａｒ。同时，还是会出现误块率为０的情况，其步长的设定不完全是最优的。由图可见，与本文算法相比，自适应步长算法的平均ＢＬＥＲ在ＢＬＥＲｔ缸上下仍存在相对较大的波动，当平均ＢＬＥＲ较高时不能较快地达到要求的ＢＬＥＲｔａｒ。
模糊逻辑算法综合考虑了相邻周期平均ＢＬＥＲ的改变量和当前周期内的平均ＢＬＥＲ与目标值的偏离程度，在平均ＢＬＥＲ小于ＢＬＥＲｔａｒ时，能较为精确地根据信道状态，给出最佳调整步长，相对于自适应步长，平均ＢＬＥＲ几乎为０的情况较少，或者几乎没有。然而，这种模糊逻辑算法在平均ＢＬＥＲ高于ＢＬＥＲｔａｒ时，模糊化区间的不对称性所具有的劣势就表现出来。由图７可以看出，例如在第６５周期附近，平均ＢＬＥＲ出现过大的情况，这会导致ＱｏＳ的持续恶化，很有可能会导致掉话和业务中断。文
划分如图１～图３所示，它们的取值范围满足式（８）。３仿真结果分析
为了验证算法的性能，本文对基于该算法的上行外环功率控制过程进行了仿真，同时还仿真了固
定步长、自适应步长和文献［５】提出的基于模糊逻辑
的控制算法，以进行分析比较。本文算法模型如图４
所示，各模块完成文献ｆ１１描述的功能。
仿真模型中，小区数为１９，小区用户数为８，扩频系数为１６，每个数据帧由两个子帧组成。功率控制模块中，内环功率控制每子帧（５ｍｓ）进行一次，采用自适应调整步长，外环功率控制每１００子帧进行一次。语音业务数据速率为１２．２ｋｂｐｓ，码片速率为
１．２８
Ｍｃｈｉｐ／ｓ，扩频带宽为１．６ＭＨｚ，计算平均误块
率的权重因子取为０．１。以语音业务为例，ＢＬＥＲｔａｒ为０．０１，开始设定的ＳＩＲｔａｒ为６ｄＢ。对用户发射功率设定一定的延迟，以使各发射功率到达基站时各不相同。仿真周期数为１００，即外环功率控制进行１００次。实验结果给出了其中一个用户的性能仿真图。
图５是本文算法与固定步长算法的平均ＢＬＥＲ
仿真比较图，根据文献ｆ４１，固定步长算法上调步长
取为０．４ｄＢ，下调步长取为０．０５ｘ０．４ｄＢ。可以看出，固定步长算法由于上调步长过高，在业务恶化时（例如第３０周期附近）能较快提高ＳＩＲｔａｒ，不至于让业务持续恶化。但下调步长过小，在第６０周期以后由于信道质量变好，固定步长的平均ＢＬＥＲ出现持续接近于０的情况，这会造成内环发射功率的浪
献【５］的模糊逻辑算法步长的设定虽然在平均ＢＬＥＲ
图１
Ｂ（ｎ）的隶属度函数
图２
ＡＢ（ｎ）的隶属度函数图３
Ｓｔｅｐ—ＳＩＲ（Ｂ（ｎ），ＡＢ（ｎ）的隶属度函数
第７期孙毅等：ＴＤ—ＳＣＤＭＡ中基于连续型模糊控制的外环功率控制算法
１７６３
糌盎：裂霞睁
图４本文算法模型图５与固定步长算法的平均ＢＬＥＲ比较图图６与自适应步长算法的平均ＢＬＥＲ比较图
较小时能跟踪信道的变化情况，使平均ＢＬＥＲ不会出现过小的情况，提高了系统的容量。但由于其对模糊逻辑的输入和输出作了离散化处理，既使调整步长只局限在几个有限的步长上，又浪费内存。另外，这种模糊逻辑方法用于ＴＤ．ＳＣＤＭＡ中，在平均ＢＬＥＲ较大时，并没有使外环功率控制的性能有所改善，反而恶化了业务质量。
同时，由图８，图９可见，本文算法的ＳＩＲｔａｒ在
５．４－６．４
ＳＩＲｔａｒ，使业务中断的可能性降到最低，由图可见，其平均ＢＬＥＲ最大也只是接近０．０２；当业务质量很好时，平均ＢＬＥＲ最小也在０．００５附近，有利于提高系统容量，并且不会出现平均ＢＬＥＲ突然增大和突然减小的情况。相对已有的算法而言，本文算法能使平均ＢＬＥＲ较好地逼近ＢＬＥＲｔａｒ，它能实时跟踪信道质量和业务需求情况，设定最佳的内环ＳＩＲｔａｒ调整步长。实验结果突显了该算法的良好特性。
ｄＢ变化，而自适应和模糊逻辑算法ＳＩＲｔａｒ
有时低于５ｄＢ，有时又高于７ｄＢ，这都是由于算法的步长设定不是最优所引起的。ＳＩＲｔａｒ过高和过低都会影响系统性能，ＳＩＲｔａｒ过高会增加对其它用户的干扰，而过低会使接收方检测不到信号，使平均ＢＬＥＲ升高，达不到所需的ＱｏＳ。
已有的３种算法都存在当业务质量优良时，平均ＢＬＥＲ较低（模糊逻辑算法）或出现连续接近于
４结论
本文针对ＴＤ—ＳＣＤＭＡ功率控制技术中的外环功率控制，提出了一种基于模糊控制的自适应外环功率控制算法，它是一种连续型控制方法，步长的设定和信道环境状态紧密相关，能实现较优的控制。本文对该算法进行了仿真验证并与各经典算法作了对比分析，实验结果表明该算法在外环功率控制中能表现出良好的鲁棒性和实时性，能灵敏地根据系统状态调整内环所需ＳＩＲｔａｒ，使平均ＢＬＥＲ迅速收敛于ＢＬＥＲｔａｒ，保证系统的稳定性，满足系统所需的ＱｏＳ，提高系统容量。
７５７
０（固定步长算法和自适应步长算法）的情况。由图５一
图７可见，与已有的３种算法相比，本文算法相对于ＢＬＥＲｔａｒ变化较平缓，平均ＢＬＥＲ在目标值上下波动的幅度较小，且在业务质量恶化时能较快调整
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外环功率控制蒯期外环功率控制周期
图７与模糊逻辑算法的平均ＢＬＥＲ比较图图８与自适应步长算法的ＳＩＲｔａｒ比较圈
图９与模糊逻辑算法的ＳＩＲｔａｒ比较图
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