一种链路自适应方法及装置.pdf

本发明提供了一种链路自适应方法及装置，通过对无线信道进行分类，设置链路自适应模式，根据所述无线信道的类型选择对应的链路自适应模式。通过采用本发明的技术，根据无线信道的不同分类有针对性的选择有效的链路自适应处理模式，能够保证在不同的衰落信道下实现系统的吞吐量最大化，保持稳定可靠的链路质量。

1.  一种链路自适应方法，其特征在于，对无线信道进行分类，设置链路自适应模式集合，根据所述无线信道的类型选择对应的链路自适应模式。

2.  根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类是根据无线信道的时变特性进行分类的。

3.  根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将无线信道分类为：平坦信道、慢衰落信道和快衰落信道，或分类为慢衰落信道和快衰落信道，或分类为慢衰落信道、快衰落信道和突变信道。

4.  根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述链路自适应模式集合包括：及时值预测模式、历史值预测模式、统计分位数预测模式、突变处理模式。

5.  根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过分析无线信道的历史测量信息，判断得出当前无线信道的类型，根据所述类型从所述链路自适应模式集合中选择对应的模式。

6.  根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述无线信道类型和对应的链路自适应模式，得出待调度时刻的信道预测信息，获得与之匹配的链路速率。

7.  一种链路自适应装置，其特征在于，包括：
分类模块，用于对无线信道进行分类；
设置模块，用于设置链路自适应模式集合；
模式选择模块，用于根据所述分类的无线信道类型从设置模块中选择对应的链路自适应模式。

8.  根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
信道学习模块，用于分析处理无线信道的历史测量信息，得出当前无线信道的类型；
链路速率确定模块，用于根据所述无线信道类型和对应的链路自适应模式，得出待调度时刻的信道预测信息，获得与之匹配的链路速率。

一种链路自适应方法及装置
技术领域
本发明涉及无线通信系统，尤其涉及一种链路自适应的技术。
背景技术
在无线通信系统中，由于无线信道复杂多变，且无固定的变化规律可循；为了实现无线通信系统的吞吐量最大化，就希望无线通信系统能够根据信道条件变化自动调整传输速率，即链路自适应技术。常规的链路自适应做法就是将最新的信道质量的测量结果作为未来链路速率选择的依据。
这样做存在以下问题：
信道质量测量结果总会包含测量误差和随机干扰影响，即测量结果并不能准确反映现实信道条件；
无线信道条件总是随着时间的变化而随机变化，也就是说过去的测量结果并不能完全反映未来的信道条件。
发明内容
鉴于此，本发明要解决的技术问题是根据无线信道的分类来进行链路的自适应。
为了解决以上技术问题，本发明一方面提供了一种链路自适应的方法，对无线信道进行分类，设置链路自适应模式集合，根据所述无线信道的类型选择对应的链路自适应模式。
进一步地，所述分类是根据无线信道的时变特性进行分类的。
进一步地，将无线信道分类为：平坦信道、慢衰落信道和快衰落信道，或分类为慢衰落信道和快衰落信道，或分类为慢衰落信道、快衰落信道和突变信道。
进一步地，所述链路自适应模式集合包括：及时值预测模式、历史值预测模式、统计分位数预测模式、突变处理模式。
进一步地，通过分析无线信道的历史测量信息，判断得出当前无线信道的类型，根据所述类型从所述链路自适应模式集合中选择对应的模式。
进一步地，结合所述无线信道类型和对应的链路自适应模式，得出待调度时刻的信道预测信息，选择与之匹配的链路速率。
本发明另一方面还提供了一种链路自适应装置，包括：分类模块，用于对无线信道进行分类；设置模块，用于设置链路自适应模式集合；模式选择模块，用于根据所述分类的无线信道类型从设置模块中选择对应的链路自适应模式。
进一步地，还包括：信道学习模块，用于分析处理无线信道的历史测量信息，得出当前无线信道的类型；链路速率确定模块，用于根据所述无线信道类型和对应的链路自适应模式，得出待调度时刻的信道预测信息，选择与之匹配的链路速率。
通过采用本发明的技术，根据无线信道的不同分类有针对性的选择有效的链路自适应处理模式，能够保证在不同的衰落信道下实现系统的吞吐量最大化，保持稳定可靠的链路质量。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明方法流程图。
图2为本发明方法实施例的流程图。
图3为无线信道的一种分类示意图。
图4为本发明链路自适应的装置框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式做详细说明。
本发明的基本思想原理如图1所示：通过对无线信道进行分类，根据所述无线信道的类型来选择对应的链路自适应模式。
实施例1
如图2所示，本实施例包括以下步骤：
步骤201，对无线信道进行分类，并设置相应的链路自适应模式集合。
具体地，本实施例中，根据无线信道的时变特性将无线信道类型分为三种，如图3所示为：平坦信道、慢衰落信道和快衰落信道；进而根据信道衰落分类，设置与之相应的链路自适应模式集合；
相应的链路自适应模式集合为：及时值预测模式、历史值预测模式和统计分位数估计模式。
及时值预测模式指，以最新的信道测量结果作为信道待调度时刻的链路速率选择依据。
历史值预测模式指，根据信道的历史测量结果，采用曲线拟合的方式预测待调度时刻的信道条件用于链路速率的选择。
统计分位数预测模式指，采用历史测量结果的累积分布函数的某个分位数作为待调度时刻的链路速率选择依据。
(1)平坦信道：及时值预测模式下，可预测的；
设：
t时刻的信道测量结果记为SINR(t)，当前时刻记为t0，待调度时刻为t0+n，其中n为系统处理时延与空口传输时延总和；当前时刻获得的最新测量结果为SINR(tx)，tx≤t0，则：及时值预测结果为SINR_estimate(t0+n)＝SINR(tx)，t时刻的估计误差记为Err(t)，则：
Err(t)＝|SINR_estimate(t)-SINR(t)|
可预测可以公式表达为：
概率函数P(Err(t)≤Error_threhold |t＝t0-w+1，t0-w+2，…，t0)≥P1，0≤P1≤1，w≥0，其中Error_threhold为估计误差的门限，当Err(t)≤Error_threhold表示t时刻估计正确，否则估计错误，Error_threhold越小估计精度要求越高，反之则估计精度越低、P1表示估计正确的概率门限，即正确估计的概率为P1，我们就可认为该信道是可估计的。其中，w表示统计时间窗长，w越低，信道模式之间的切换就越慢，统计结果就越准确，发展模式切换就越快，判断精确性会下降。
(2)慢衰落信道：历史值预测模式下，可预测的，即预测误差在可接收的范围内。
可预测的概念同上，此处不赘述；
历史值预测模式是指，利用历史的信道测量结果SINR(t0-w’+1)，SINR(t0-w’+2)，…，SINR(t0)，采用选取基函数f(t)，对SINR(t)，t＝t0-w’+1，t0-w’+2，…，t0做曲线拟合，求出f(t)的数学表达式，使得f(t)＝SINR(t)，t＝t0-w’+1，t0-w’+2。SINR_estimate(t)＝f(t)。其中w’表示历史测量结果的个数；f(t)可以取任何基函数，例如三角函数、幂函数、对数函数、以及多项式函数等。
(3)快衰落信道：其它情况，即，不可以预测；
对于以上两种方法均不可预测的，则判定为快衰落信道，与之对应的链路自适应模式为统计分位数估计模式；
统计分位数预测模式，即采用概率分布函数的模式：
P(x)＝P(SINR(t)＜x|t＝t＝t0-w”+1，t0-w”+2，…，t0)，取P(x)的alpha点分位数，作为SINR_estimate(t)，即，SINR_estimate(t)＝P-1(alpha)，P-1(x)为P(x)的反函数；0≤alpha≤1，alpha越大速率越高可靠性越差，反正速率越低可靠性越高；
步骤202，根据对无线信道的历史测量信息的分析获得无线信道的衰落类型，即通过信道学习来获得无线信道的衰落类型。
具体为：
202.1，对历史测量结果进行去噪处理，采用一般的去噪方式，及滤波方式和滑动窗口平均方式；
202.2，观察历史的N次测量结果，如果是在及时值预测模式下可预测的，则该信道为平坦信道；如果是在历史值预测模式下可预测的，则该信道为慢衰落信道；否则为快衰落信道。
步骤203，根据步骤202中获取的无线信道衰落类型，在链路自适应模式集合中选择链路自适应模式；
如果信道为平坦信道，则选取及时值预测模式；如果信道为慢衰落信道，则选取历史值预测模式；如果信道为快衰落信道，则选取统计分位数估计模式。
步骤204，根据无线信道的分类和链路自适应模式，给出待调度时刻的信道条件预测信息；
此处的信道条件预测信息可以包括：信干噪比(Signal InterferenceNoise Ratio，SINR)、误块率(Block Error Rate，BLER)等；
设，最新近的测量历史值为SINR(t)，待调度时刻为SINR_estimate(tx)；
信道分类结果对应的信道条件预测信息如下：
平坦信道下：SINR_estimate(tx)＝SINR(t)
慢衰落信道下：SINR_estimate(tx)＝f(tx)；
快衰落信道下：SINR_estimate(tx)＝P-1(tx)。
步骤205，根据步骤204得到的信道条件预测信息，获得与之相匹配的链路速率；
设：信道的信干噪比(Signal Interference Noise Ratio，即SINR)预测结果为SINR1，业务的误块率(Block Error Rate，即BLER)要求是BLER1；在SINR＝SINR1，BELR＝BLER1的条件下链路所能达到的最大速率为调制编码方式1(Modulation Code Scheme，即MCS1)，则本步骤输出结果为MCS1。
步骤206，链路自适应过程完成。
实施例2
另，本发明还可以根据无线信道的时变特性将无线信道分为两种：即慢衰落信道和快衰落信道。处理方式如实施例1，此处不赘述。
实施例3
另，本发明还可以根据无线信道的时变特征将无线信道分为：快衰落信道、慢衰落信道和突变信道。
其中快衰落信道和慢衰落信道的处理方式如实施例1，此处不赘述。
突变信道，及信道突然变好或变坏，对应的链路自适应模式为突变处理模式。
对于突变信道，采用突变处理模式，突变处理模式是指：清除历史信息，采用初始默认的信道预测方法，初始默认预测方法可采用历史值预测模式或及时值预测模式中的任意一种，具体选择适数据可靠性要求而定。
实施例4
基于同一发明构思，本发明实施例中还提供了一种用于链路自适应的装置，由于该装置解决问题的原理与链路自适应的方法相似，因此该装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
图4示出了本发明链路自适应的装置结构示意图，如图4所示，包括分类模块、设置模块和模式选择模块。其中分类模块，用于对无线信道进行分类；设置模块，用于设置链路自适应模式集合；模式选择模块，用于根据所述分类的无线信道类型从设置模块中选择对应的链路自适应模式。
本发明的链路自适应装置还包括信道学习模块和链路速率确定模块，其中信道学习模块，用于分析处理无线信道的历史测量信息，得出当前无线信道的类型；链路速率确定模块，用于根据所述无线信道类型和对应的链路自适应模式，得出待调度时刻的信道预测信息，选择与之匹配的链路速率。
以上详细说明了本发明的原理，但这只是为了便于理解而举的一些实施例，并不构成对本发明保护范围的限定。在不背离本发明精神及实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都属于本发明所付的权利要求的保护范围。