2006年第1期基金项目论文FOUNDATIONSUPPORTEDPROJECT
文章编号：1001-893X（2006）01-0026-05
多载波通信系统仿真中的EESM和MI-ESM方法*
汪海明1，艾萨·图玛拉2（1.诺基亚（中国）研究中心，北京100871；2.诺基亚（芬兰）研究中心，赫尔辛基）摘 要：介绍了在OFDM系统仿真中链路级仿真和系统级仿真之间的映射方法，主要探讨了两种基于有效SINR映射的方法：指数有效SINR映射（EESM）和互信息有效SINR映射（MI-ESM）。着重阐述了这两种方法如何把多状态信道变成单状态信道以及为什么这种有效单SINR方法能够表示多个子载波SINR信道性能，同时也重点研究这两种方法的主要优缺点以及它们对RRM算法设计的影响。而且，也提及了如何去构建链路和系统级映射表（MCS，SINR，BLER）。关键词：多载波系统；OFDM；系统仿真；有效信噪比；EESM；MI-ESM中图分类号：TN915 文献标识码：A
EffectiveSINRApproachofLinktoSystemMappinginOFDM/Multi-CarrierMobileNetwork
WANGHai-ming1，EsaTuomaala2（1.Nokia（China）ResearchCenter，Beijing100871，China；2.Nokia（Helsinki）ResearchCenter，Helsinki，Finland）
Abstract：ThispaperpresentstheapproachesoflinktosystemmappingforOFDM/multi-carriermobilecommunicationsystembyanalysingsomematerials.Mainly，theeffectiveSINRmethodishighlighted，whichincludesEESMandMI-ESM.Itshowshowthemulti-statechannelsareintegratedintoasinglestateinsystemsimulatorwitheffectiveSINRapproachandwhytheeffectiveSINRcanrepresenttheper-formanceofmultiplesub-carrierSINR.ItalsodiscusseswhatthemainadvantagesanddisadvantagesforthemareandhowtheycaninfluenceontheRRMdesignofthesystems.Furthermore，indicationwillbe
givenofhowtoconstructalink-to-systemmappingtable（MCS，SINR，BLER）.
Keywords：multi-carriersystem；OFDM；systemsimulation；effectiveSINR；EESM；MI-ESM
1 引言各种移动速度环境下的高速率低延迟数据传输是未来移动通信系统的一个关键特征。由于OFDM（A）具有高频谱利用率和低符号间干扰（ISI）的优越特点，它一直被认为是下一代移动通信网络复用和多址的首选技术之一。众所周知，无线系统仿真器一般用于无线网络
性能的评估。然而，具有较高分辨率和较长仿真时间要求的系统仿真将导致沉重的系统计算负担，有时甚至是不可承受的。因此，分离的链路和系统级仿真器对于网络性能的评估是必需的。但是这样就必须定义两个仿真器之间的数据交互方法。在以前的文献中，链路级和系统级仿真器之间一般使用平均值接口和真实值接口（AVI）的方法［1］。但是由于这两种方法的不精确性和复杂性，如果把它们用于
·62·*收稿日期：2005-08-29；修回日期：2005-11-10 基金项目：诺基亚研究中心项目 2006年第1期基金项目论文FOUNDATIONSUPPORTEDPROJECT
基于OFDM技术的多载波通信系统评估不是很有效［2］。同时，文献［3］也讨论了基于特征值分布的映射方法，但是计算特征值却增加了计算的复杂度。文献［4］探讨了基于动态值映射的方法（DVI）。在这种方法中，链路级和系统级仿真器并行运行，系统根据系统级仿真器中定义的拓扑结构来计算信号功率，然后这个值被实时传递给链路级仿真器来决定传输的数据是否是正确的。然而，DVI方法的极度复杂性也限制了它的应用。在最近的3GPP提案和标准化工作中，几个基于有效SINR概念的链路和系统级映射方法已经被提出，这几种方法能够被有效地用于基于OFDM的多载波通信系统中。然而，目前对它们的介绍和研究在中英文文献中都没有看到。为了研究它们的原理、性能和特点，在这篇论文中，我们将主要探讨在目前和未来的多载波移动通信系统中两种主要的链路和系统级映射方法（L2S）：指数有效SINR映射（EESM）和互信息有效SINR映射（MI-ESM）。EE-SM是一种非常简单且易于实现的方法，当使用它的时候，一个终端的所有子载波都必须使用相同的调制和编码方式（MCS）。而MI-ESM是一种更高级的映射方法，它不会要求一个终端的所有子载波都使用相同的调制编码方式（MCS）。这两种方法的基本思想是统一的，都是要找到一个压缩函数把一组不同的SINR序列映射成一个单一的SINR值，然后通过这个值我们就能够查表得到真实的SINR值。本文将重点阐述在系统仿真器中如何把一个多状态信道转化为一个单状态信道，以及有效SINR方法如何反映多个子载波SINR的性能，同时也要讨论有效SINR映射方法的优缺点以及它们对系统RRM设计的影响（例如，EESM情况下的功率分配）。而且，同时我们也会提及如何去构建链路和系统级映射表（MCS，SINR，BLER）。2 有效SINR映射（ESM）的基本原理很明显，能够进行准确系统级仿真的关键之处是能够根据一个即时信道状态（例如OFDM系统每个子载波的SINR）得到相应的误块率（BLEP）。如果用一组SINR值的集合来查找BLER值，那么链路级表格就太复杂了。这样，为了解决这个问题，文献［5］和［6］就提出了用有效SINR映射（ESM）的方法把多个OFDM子载波的SINR值｛γk｝先映射成一个有效的SINR值γeff，然后再用这个有效的SINR值从一条基本的AWGN链路级性能曲线上查找到BLER的估计值。对于这种有效SINR映射方法（ESM），很明显下面的近似等式应该成立：BLEP（｛γk｝）≈BLEPAWGN（γeff）（1）这里BLEP（｛γk｝）是和即时信道状态｛γk｝对应的真实信息包的错误概率（误块率）；BLEPAWGN（γeff）是AWGN信道情况下的误块率。公式（1）必须对所有类型的信道都是成立的，也就是说，所有的信道条件下的SINR集合经过有效SINR映射之后，都可以只查找一条AWGN下的性能曲线。为了满足式（1），对于每种调制和编码方式
（MCS）都需要一个对应的尺度因子［7～9］。这里，我们用β来表示这个尺度因子。我们需要使用BLER预测方法来得到这个尺度因子，不同的BLER预测方法的有效性验证包括模型参数的优化和误差分析两方面。模型参数的优化操作是基于“最小平方匹配”的方法或者其它的方法，例如用参数β来最小化下面的代价函数：
fβ=ΣNsimi=1|BLERpred，p（β）-BLERmeas，p|2
=ΣNsimi=1|ΔBLERmeas，p|2（2）这里，BLERpred和BLERmeas分别表示预测的和测量的误块率；Nsim表示用于参数优化测试的数据块的数目。最后，一个经过最优化处理的β值被找到。另外，我们也可以用另外一种模型去做上述训练，一般称为叫做“最大最小适配准则”：假定有L种信道，而且每种信道每个子载波的SINR值是不同的。对
每种信道和N种不同的噪声功率，能够得到平均的BLER值。这样就能够确定对每种信道条件下为了得到满足3%目标BLER所要求的SINR值。这里用γl（β）来表示信道l=1，…，L下要求的SINR值（dB），参数β就能用下面的方式获得：^β=argminβmaxl∈｛1，…，L｝|γl（β）-γ
AWGN|（3）
这里γ
AWGN表示AWGN信道条件下为了满足目标
BLER所要求的SINR值（dB）。
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3 OFDM系统中的有效SINR映射方法从有效SINR值到相应的BLER值的映射或者用一种映射查找表的方式，或者用一种近似分析表达式的方式来处理，具体的过程示于图1。
图1 有效SINR映射方法 目前的有效SINR映射方法主要有2种，一种叫做“指数有效SINR映射（EESM）”，一种叫做互信息有效SINR映射（MI-ESM）。这两种方法的主要差别就是使用的信息测度函数不一样，方程（4）给
出了这两种方法的通用表达式，其中I（x）就是压缩函数，也叫信息测度函数，I-1（x）是I（x）的反函数。
SINReff=I-11PΣPp=1I（SINRp()）（4） 下面我们就基于这个表达式分别讨论EESM和MIESM的方法。3.1 EESM在EESM方法中［7～9］，使用下面的压缩函数I（x）：
I（x）=exp-x()β（5） I（x）的反函数就是：I-1（x）=-βln（x）（6）这样：SINReff=-βln1PΣPp=1exp-SINRp()[]β（7）这里，P是用户使用的子载波的数目；SINRp是第P个子载波的信号干扰噪声比；β是尺度因子，用于当预测BLER和真实的BLER不匹配时进行某种方式
的压缩函数的调节，β仅仅和载波所使用的调制和编码方式有关（MCS）。与EESM类似，我们同样也可以定义另外2种计算有效SINR的方法，一种叫容量有效SINR映射（CESM），另一种叫算数有效SINR映射（LESM）：
CESM：SINReff=β·21PΣPp=1log21+SINRp()β-()1（8）LESM：SINReff=10-βvar（log10SNRP）·101PΣ
P
p=1log10（SINRp）
（9） 这两种方法的参数定义和EESM是一样的。3.2 MI-ESMMI-ESM意思是互信息有效SINR映射［10］。
根据一些文献的定义，在MI-ESM方法中，有效SINR被定义为
SINReff=I-1mref1PuΣPp=1Imp（SINRp()）（10）这里，Imp（SINRp）是第p个数据符号使用大小为2mp的调制符号表时的容量函数；Pu是子载波的个数；I-1mef是Imp的反函数。根据文献［11］，信息测度可以写为