m基于matlab的wcdma软切换算法的研究分析和仿真

简介: m基于matlab的wcdma软切换算法的研究分析和仿真

1.算法概述

    软切换是WCDMA系统的关键技术之一,软切换算法和相关参数的设置直接影响着系统的容量和服务质量。通过WCDMA系统的软切换技术可以提高小区覆盖率和系统容量。所以软切换技术是WCDMA系统中一个十分关键的技术。首先,在概述WCDMA系统的无线资源管理功能和切换技术的基础上,详细介绍了WCDMA系统中的软切换过程。通过Matlab对WCDMA进行系统级的仿真,并对传统的软切换技术进行仿真分析,提出了其存在的缺陷,然后在此基础上提出了改进的软切换算法,并对改进后的算法进行了性能分析。通过研究,WCDMA软切换对下行容量的影响与软切换比例密切相关,在相同的条件下,改进后的软切换算法较传统的软切换算法,具有更佳的软切换增益值。本文总结得到的仿真结果,可以作为WCDMA系统实际应用的参考和借鉴。

   软切换,指的是用户的移动设备在载波频率相同的小区之间进行信道的切换。在软切换的过程中,用户完全有可能同时和两个或更多的基站进行通信,在切换过程中,软切换不需要改变设备的频率,也不会出现信号中断的情况,通常情况下,软切换进一步能分为软切换和更软切换两种类型。软切换:在这种切换过程中,当移动台开始与一个新的基站联系时,并不立即中断与原来基站之间的通信,即“先连后断”。

1.png

   软切换过程和硬切换相似,就是在区域边界出会频繁的出现反复切换的现象,这也是所谓的乒乓效应。但由于软切换过程是先连后断进行,所以一般不会出现硬切换中频繁掉话的现象。而更软切换则是软切换的一种特殊情况。这种切换形式发生在同一基站的具有相同频率的不同扇区之间。软切换和更软切换的主要区别在于:软切换发生在两个Node-B之间,分集信号在RNC中合并处理;而更软切换则发生在同个Node-B内,分集信号在Node-B中做最大增益合并。这里,具体就不多做介绍了。

   通常,WCDMA系统中的软切换过程划分为以下三个步骤:无线测量、网络判决、系统执行。软切换执行的阶段示意图如下:

2.png

   其中,无线测量由UE和Node-B完成的;网络判决在RNC中进行;系统执行在UE、Node-B和RNC共同协作下完成。

  切换测量阶段,移动台要首先要测量下行链路的信号质量、所属的小区及临近小区的信号能量;测量结果被送到相关的RRC层。

  切换判决阶段。测量结果与预先设定的门限进行比较,以决定是否执行切换操作,同时要进行接纳控制,防止别的小区由于别的用户的加入,从而导致降低已有用户的通信质量。

   在执行阶段,移动台先进入软切换状态,RNC根据测量结果判决切换的目标,并通知移动台进行切换,一个新基站或小区被加入、释放或者替换。

2.仿真效果预览
matlab2022a仿真

3.png
4.png
5.png
6.png
7.png

3.MATLAB部分代码预览

for i = 0.1:0.001:0.6
f(index) = 1;
index = index + 1;
end
for i = 0.601:0.001:1
f(index) = 1.137-0.637*i^3;   
index = index + 1;
end
 
 
if select == 1
%将负载因子引入到参数选择中,
%边缘覆盖率算法对比
figure;
delta=10;
M    =0:1:40;
Y = 0.5 + 0.5*erf(M/(sqrt(2)*delta));
plot(Y,'b-o');title('边缘覆盖率与衰落余量');hold on;
 
delta= 10;
M    = 0:1:40;
pp   = 0.773;
k    = 1;
Y = 0.5 + 0.5*erf(M/(k*f(1000*pp)*sqrt(2)*delta));
plot(Y,'r-o');title('边缘覆盖率与衰落余量');
legend('传统算法','改进算法');
grid on;
 
xlabel('衰落余量M');
ylabel('边缘覆盖率');
end
 
 
 
 
if select == 2
%软切换增益
figure;
delta = 10;
a     = 0.7071;
b     = 0.7071;
M     = -20:2:10;
index = 1;
n     = 3;
for i = 1:length(M)
syms  x;    
i
v=0;
Q=0;
data3 = 0;
v=((M(i)+a*delta*x)/(b*delta));
Q = 1/(sqrt(2*pi))*int(exp(-x^2/2),x,v,100);
data3 = 1 - 1/(sqrt(2*pi))*int(exp(-x^2/2)*Q^n,x,-100,100);
value2(i) = double(data3);
index = index + 1;
end
 
plot(M,value2,'r-o');hold on
Y = 0.5 + 0.5*erf(M/(sqrt(2)*delta));
plot(M,Y,'b-o');title('采用三个软切换的仿真对比图');hold off
legend('软切换','未通过软切换');
save value2.mat value2
 
xlabel('衰落余量M');
ylabel('边缘覆盖率');
end
 
 
if select == 3
%软切换增益
figure;
delta = 10;
a     = 0.7071;
b     = 0.7071;
M     = -20:2:10;
pp    = 0.773;
k     = 1;
index = 1;
n = 3;
for i = 1:length(M)
syms  x;    
i
v=0;
Q=0;
data3 = 0;
v=((M(i)+a*delta*x)/(b*delta/(k*f(1000*pp))));
Q = 1/(sqrt(2*pi))*int(exp(-x^2/2),x,v,100);
data3 = 1 - 1/(sqrt(2*pi))*int(exp(-x^2/2)*Q^n,x,-100,100);
value3(i) = double(data3);
index = index + 1;
end
 
plot(M,value3,'r-o');hold on
Y = 0.5 + 0.5*erf(M/(sqrt(2)*delta));
plot(M,Y,'b-o');title('采用三个软切换的仿真对比图');hold off
legend('软切换','未通过软切换');
save value3.mat value3
xlabel('衰落余量M');
ylabel('边缘覆盖率');
end
 
if select ==4
    M = -20:2:10;
    load value2.mat
    load value3.mat
    
    plot(M,value2,'r-o');hold on
    plot(M,value3,'b-o');hold off
    legend('原算法','改进后算法');    
    xlabel('衰落余量M');
    ylabel('软切换增益');
end
 
if select == 5
    figure;
    load value2.mat
    load value3.mat    
    M=8:0.25:9;
    for i = 1:length(M)
    Ss_Sh1(i)=10^(M(i)/(40)); 
    Ss_Sh2(i)=10^((1+(value3(i)-value2(i)))*M(i)/(40)); 
    end
    plot(10*M,Ss_Sh2,'b-o');hold on;
    plot(10*M,Ss_Sh1,'r-o');hold on;
   
    
    legend('改进后的算法的小区面积扩大倍数','传统算法的小区面积扩大倍数');
    title('小区面积扩大倍数的分析仿真图');
    xlabel('边界覆盖率');
    ylabel('小区面积扩大倍数');    
end
 
 
 
 
 
if select == 6
    
   pp    = 0.603;
   k     = 1; 
    
   figure;
   Rh_R=0:0.1:0.9;
   for i=1:length(Rh_R)
      x(i) = (1 - 2*pi/(3*sqrt(3))*Rh_R(i)^2); 
   end
   subplot(121);
   plot(Rh_R,x,'r-*');title('软切换开销(比例)');
   xlabel('边界覆盖范围');
   ylabel('软切换开销'); 
   %由于计算公式是否复杂,以下数据是传统的方法得到的,根据数据计算得到改进后的数据
   XX   = [0   5    10   15    20   25   30   35    40    45  ];
   Ps1A = [10  12.5 12.8 10    7.75 9.25 7.25 12    16.25 9.75];
   Ps1S = [0.5 1.0  0.63 0.44  0.3  0.41 0.4  0.68  0.77  0.97];
   PSHO = [0.6 0.2  0.5  0.43  0.4  0.5  0.4  0.88  1.77  0.97];
   
   G=(Ps1A./(Ps1S + PSHO)) -1 ;
   subplot(122);
   plot(XX,G,'b-*');title('下行软切换增益');grid on;hold on;
   G=(Ps1A./(Ps1S + (k*f(1000*pp))*PSHO)) -1 ;
   plot(XX,G,'r-o');title('软切换增益');grid on;   
   legend('传统算法','改进后算法');
    xlabel('衰落余量M');
    ylabel('下行软切换增益');
end
 
01_032_m
相关文章
|
3天前
|
传感器 算法 vr&ar
六自由度Stewart控制系统matlab仿真,带GUI界面
六自由度Stewart平台控制系统是一种高精度、高稳定性的运动模拟装置,广泛应用于飞行模拟、汽车驾驶模拟、虚拟现实等领域。该系统通过六个独立的线性致动器连接固定基座与移动平台,实现对负载在三维空间内的六个自由度(三维平移X、Y、Z和三维旋转-roll、pitch、yaw)的精确控制。系统使用MATLAB2022a进行仿真和控制算法开发,核心程序包括滑块回调函数和创建函数,用于实时调整平台的位置和姿态。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
9天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
9天前
|
并行计算 算法 IDE
【灵码助力Cuda算法分析】分析共享内存的矩阵乘法优化
本文介绍了如何利用通义灵码在Visual Studio 2022中对基于CUDA的共享内存矩阵乘法优化代码进行深入分析。文章从整体程序结构入手,逐步深入到线程调度、矩阵分块、循环展开等关键细节,最后通过带入具体值的方式进一步解析复杂循环逻辑,展示了通义灵码在辅助理解和优化CUDA编程中的强大功能。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于Actor-Critic(A2C)强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统matlab仿真
基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统,通过构建策略网络和价值网络学习最优控制策略。MATLAB 2022a仿真结果显示,该方法在复杂环境中表现出色。核心代码包括加载训练好的模型、设置仿真参数、运行仿真并绘制结果图表。仿真操作步骤可参考配套视频。
12 0
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于GA-PSO-SVM算法的混沌背景下微弱信号检测matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a,展示了SVM、PSO、GA-PSO-SVM在混沌背景下微弱信号检测中的性能对比。核心程序包含详细中文注释和操作步骤视频。GA-PSO-SVM算法通过遗传算法和粒子群优化算法优化SVM参数,提高信号检测的准确性和鲁棒性,尤其适用于低信噪比环境。
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
170 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
120 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
3月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
86 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码