[论文解读] Block Error Rate and UE Throughput Performance Evaluation using LLS and SLS in 3GPP LTE Downlink

Ishtiaq Ahmad, Zeeshan Kaleem+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2018

Advanced Wireless Network Optimization参考文献 7被引用 7

一句话总结

该论文通过链路级仿真（LLS）和系统级仿真（SLS）评估了3GPP LTE下行链路中的块误码率（BLER）和用户设备（UE）吞吐量。基于SISO AWGN信道下的LLS BLER曲线，建立了信噪比（SNR）到信道质量指示（CQI）的映射关系，并将其应用于SLS中，对比了比例公平（PF）、轮询（RR）和最佳CQI调度算法，结果表明PF在公平性和平均吞吐量方面表现最优，而最佳CQI在高SINR条件下表现更佳。

ABSTRACT

This paper provides a link and system level study of the downlink using OFDMA techniques based on LTE systems. At the link level, the Block Error Rate (BLER) performance curves are generated and 10 % points of BLER curves, calculated under SISO AWGN channel, are considered as reference to generate the SNR-to-CQI mapping. These mapping results are used in system level simulator (SLS) via MIESM link to system interface. Then the UE throughput is evaluated by considering proportional fair (PF), round robin (RR), and best CQI schedulers at different values of UE throughput CDF. In this paper we analyze that the PF scheduler outperforms other schedulers in fairness and average throughput, while the best CQI scheduler performs good under high SINR region. The RR is the best choice when resource allocation is to be done without considering any kind of channel condition.

研究动机与目标

• 分析不同调度算法在不同信道条件下的LTE下行链路性能。
• 基于SISO AWGN信道下的LLS BLER性能，建立可靠的SNR-to-CQI映射关系。
• 利用MIESM接口进行系统级仿真（SLS），评估UE吞吐量，并在公平性和频谱效率指标下对比不同调度算法的性能。
• 根据吞吐量与公平性的权衡，确定不同部署场景下的最优调度算法。

提出的方法

• 进行链路级仿真（LLS），在SISO AWGN衰落信道下生成BLER性能曲线。
• 从LLS曲线中选取10% BLER点，推导出用于信道质量指示的SNR-to-CQI映射关系。
• 通过MIESM链路-系统接口，将SNR-to-CQI映射关系集成至系统级仿真（SLS）中。
• 在不同累积分布函数（CDF）值下，使用三种调度算法（比例公平（PF）、轮询（RR）、最佳CQI）仿真UE吞吐量。
• 基于不同SINR区域的平均吞吐量和公平性指标评估性能表现。
• 在不同UE吞吐量累积分布函数（CDF）值下对比调度算法性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 从LLS BLER曲线中推导出的SNR-to-CQI映射关系，如何影响系统级吞吐量评估？
• RQ2 在LTE下行链路中，哪种调度算法——比例公平（PF）、轮询（RR）还是最佳CQI——在公平性和平均吞吐量方面表现最优？
• RQ3 在高SINR条件下，调度算法性能如何变化，特别是在UE吞吐量方面？
• RQ4 在SLS中使用不同调度算法时，公平性与频谱效率之间的权衡关系如何？

主要发现

• 比例公平（PF）调度算法在所有测试场景下均实现了公平性与平均用户吞吐量的最佳平衡。
• 最佳CQI调度算法在高SINR区域表现更优，能最大化强信道条件用户的数据吞吐量。
• 当不考虑信道状态信息时，轮询（RR）调度性能最佳，确保所有用户获得相等的资源分配。
• 从LLS中10% BLER点推导出的SNR-to-CQI映射关系，为系统级仿真提供了可靠基础。
• 系统级仿真结果表明，调度算法的选择显著影响吞吐量分布与公平性，尤其在低至中等SINR水平下更为明显。