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窄带物联网覆盖类别更新机制性能分析与优化

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资料介绍

以覆盖类别为状态变量建立了窄带物联网(NB-IoT,narrow-band internet of things)覆盖类别更新机制的马尔可夫链模型,给出了平均接入失败概率和平均功耗的优化模型及求解办法,分析了前导码重复次数、系统负载、全局最大传输次数对各覆盖类别最大传输次数最优取值的影响.数值分析表明:常规覆盖类别和扩展环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响较大,最大传输次数取值范围应分别控制在[1,5]和[1,7]之间;极端环境覆盖类别的最大传输次数对系统性能影响不大,可取[1,10]之间的任意值,建议取值为1;所提的引入覆盖类别回退机制的覆盖类别更新机制的平均功耗比协议模型低约95％.

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、，01．39 No．1l

第39卷第ll期

2018年11月

通信学

Jomal

Commullications

November 2018

窄物网覆盖

更新机制性能分析与化

鑫，刘芩，一笑，宋健，王芳，付澍，

衡

(重大学微子通信工程学院，重 400044)

intemet

量建立了窄物网(NB．IoT，narrow-band

摘

要：以覆盖

状

ofthings)覆盖

更新机制

重复次数、系

的影响。数分析表明：常覆盖

次数取控制在[1，5]和[1，7]之；极

性能影响不大，可取[1，10】之的任意，建

更新机制的平均功耗比模型低 95％。

网；随机接入；覆盖增；覆盖可夫

的

可夫模型，出了平均接入失概率和平均功耗的化模型及求解法，分析了前

、全局最大次数各覆盖最大次数最

境覆盖的最大次数性能影响大，最大

境覆盖的最大次数

回退机制的覆盖

：窄

取

和展

系

范

分

端

系

取

1；所提的引入覆

盖

关

物

；

中

分

号：TN929．5

：A

文献

doi：10．11959／jissn．1000— 436x．2018228

Perfbrmance

and

fbr

classes

analysis

meCcnhanliSsm

optimization

narr0oWw—．band

coVerage

nternet o0If

o0If

nn2g

thn

n2s

JIAN

Xin，LIU

Yixiao，SONG Jian，WANG

Shu，TAN

Fang，FU Xiaoheng

YUqin，WEI

of Microelectronics and Communication

College

Engineering，Chongqing Univcrsity，Chongqing 400044，China

Abstract：A MarkoV cham

with

classes as

state Variables was established to describe the

model

ofthe

dynamics

coVerage

classes

narrow．band intemet

mechanism of

model to minimize

which me e腩cts of

fomulated，with

coverage

updating

things(NB— IoT)．An optimization

access failure as well as

was

avemge probabil of

average power consumption

and

load

maximum transmission number

the

preamble repetition number，system

910bal

optimal con69uration

maximum transmission number of each

class was

results show that the maxim

coVerage

and extended

analyzed．Numerical analysis

have jnnuence on the and

system perfonllance

transmission number of no加al

coverage

coVerage

a伊eat

However，the maxim咖transmission number ofex—

within[1，5]and[1，7]respectively

their value

should be set

ranges

n．eme

has little innuence on the

value could be

one

in[1，1 0]but ^the

recommended

coverage

system perfomance，its

any

is 1．In

of the model that in仃oduced

value

classes’rollback mecha—

coverage

addition，the average power consumption

nism is about 95％lower than the model

3GPP．

proposed by

chain

words：NB· IoT，random

Key

access，coverage enhancement，coverage classes，Markov

3rd Generation

things)是3GPP(The

Pa】rnlership

引言

窄

Project) 智能表、

境

等以感和数据采

intemet

物

网(NB．IoT’narrow．band

集

目

的用景提出的一种低功耗广域覆盖

收稿日期：2017一12— 25；修回日期：2018— 07— 23

基金目：国家自然科学基金目(No．61501065，№．61571069，No．61601067，No．61701054)；重市基科学与前沿技研究

基金目(N0．c咖20l白咧AD021)；中央高校基本科研基金目(No．106112017CDJQJl68817，No．2018CDⅪ xo009，

助

No．2018CDYJSY0055)

Foundation Items：The N砒ional NatIJral Science Foundation

China(No．61501065，No．61571069，No．61601067，No．61701054)，

Research Funds

Frontier

Basic Research and

Research

Chongqing

Progr咖of

Tecllnology(No．cstc2016jcyjA0021)。Fund emal

for the Centml Universities fNo．106112017CDJQJl68817，No．2018CDXYTXO009，No．2018CDYJSY0055)

2018228．1

万方数据

第11期

· 71．

鑫等：窄

物

网覆盖

更新机制性能分析与

化

wide

(LPWA，10w power

area)技 "J，面海量

方案，以保

可靠性和提高NB— IoT系的吞

接、超低功耗、广域覆盖与深度覆盖、信令与数据

相互触等技【5。8J。足NB— IoT广域覆盖

(如10～30

吐量。上述研究工作因没有融入NB．IoT覆盖

更新程使得很有效地刻画NB．IoT覆盖增

挑

机

km覆盖半径)与深度覆盖(如20 dB穿透

制的

接入成功／失次数达到当前覆盖

，NB— IoT均需整其所属的覆盖

工作程。因当信道境生化或

耗)的需求，3GPP提出一种特殊的路自适

，即端根据所信道境确定其所属覆盖

技

定的次

。更

数

(CC，coverage classes)并

与之

的覆盖增

憾的是3GPP也没有明确出NB— IoT覆盖

的更新机制，即如何确定各覆盖

移条件。上述，本文首先将NB．IoT覆盖

enhancement)，如不同重复次数

切

的

机制(CE，coverage

和

射功率等一J。

覆盖

主要是考到当NB— IoT基站的覆盖半径大或

NB— IoT 端被部署在信道不理想的工作 (如

、地下室等)，所有端采取相同的覆盖策略

于不理想工作境中的端性能急

降，因此不同覆盖采取合适的覆盖策略有望

提高系接入成功概率、降低系功耗、提升系

是3GPP NB— IoT引入的新概念，

的更新程建立以覆盖

状

量的

的移概

科夫程模型，建立了不同覆盖

境

率矩，并求取了各状

的

概率；然后，以最

函数，开展了

小化接入失概率和功耗

目

将

致

下

NB— IoT覆盖

更新机制的最配置策略研究，建

立了一套具有践指

意

的NB．IoT覆盖

更

的

新机制。上述研究内容完善了NB— IoT覆盖

新机制的理分析程，可 NB．IoT蓄

商用化程提供有力的技支撑。

整体性能。根据最大耦合耗(MCL，maXimum

待

10ss)，NB— IoT定了如下3个覆盖

。

coupling

dB，与

1)常覆盖(nonTlal coverage)：MC三<144

NB．IoT上行随机接入程

GPRS 有覆盖范一致。21 展覆盖(extended

dB<砒r(Z<154

如

1所示，NB．IoT

端

在下行同步后确定

coverage)：144

radio

dB，在GPRS(general

packet

seⅣice) 有覆盖范的基上提升了

初始覆盖

，并在随机接入更新其所属覆盖

dB，

，一旦随机接入成功，后的数据

性的覆盖增。因此NB— IoT覆盖

即可

更新

行

程

dB。3)极端覆盖(ex仃eme coVem{{e)：^， >154

dⅣ10J。

在GPRS 有覆盖范的基上提升了20

NB— IoT覆盖增机制的基本思想是以更多的

的研究重点关注NB— IoT 端的随机接入程。

于大多数NB．IoT 的触周期且具有延

送功率取更高的接入成功概率，即

差信道境中的NB— IoT 端分配更多的

数以累更多的射功率。

于

次

不敏感性，NB— IoT 端目前只支持基于争的随机

接入，并采用与LTE 似的4个步，但每个步

目前，

NB．IoT的理研究才

起步，

均

NB— IoT

特性行了

化

，两者随机

有文献大多采用

或仿真的方式出NB— IoT

接入信道参数的主要区如表l所利23J。

表1 NB— IoT与ITE随机接入信道参数

的性能估，因景不

一

致

果差异很大，而

比

NB．IoT

化

方面的研究就更少了⋯ 。211。

NB．IoT覆盖增机制，有限的研究局限于基

于最大耦合路的静分析。文献[15．19]

部署的NB— IoT网的覆盖性能行了

出了网方式的建，其中文献[19] 出了前

运

商

并

地

重复次数的配置建；文献[20]将有商用LTE

(10ng te咖ev01ution)网升配置 u1E— M

(LTE— machine to

machine)和NB．IoT网

，

地

量了两种技

在村地区的覆盖性能和容量性能；

文献[21] 基于典型的城市信道播模型，仿真分

析了NB．IoT主要物理信道的覆盖性能；文献[22】

提出了一种具有确定

次数的上行路自适

201 8228．2

万方数据

通信学

第39卷

与LTE

相比，3GPP

定的NB— IoT

开机H

潞

随机接入程可概述【24】以下内容。

随机接入前 (Ms91)。端量下

初始覆盖

另Ⅱ判决

re．

行参考信号接收功率(RSRP，reference signal

ceiviIlg power)的平均并判决其初始覆盖

【25J，

工

与当前覆盖

匹配的NB．PRACH

覆盖

更新

随机接入

random access

(NB．physical

channel) 源(如子

重复次数与送功率等)，

送以音跳技 (sin91e．tone frequency

hopping)的全1序列作序列起随机接入。

2) 随机接入响 (Ms92)。端送前

后需要在特定的

波序号、前

数据

前

覆盖增机制的NB．IoT上行数据

程

表2

系参数及表示符号

窗内接收随机接入响

response)，RAR包含定

参数

明

符号

access

J立(RAR，random

第f个覆盖

的前

radio network

temporary

偏移量、C— RNTI(cell

第f个覆盖

前

次数数器

最大次数

次数

identmer)和Ms93 度信息等内容：如果端

在RAR响窗内没有接收到正确的RAR响，

的前

M。。

^，

的全局最大

前

全局

次数数器Ⅳ加1，新增的用于

端在当前覆盖

下的前

次数

表3

覆盖

更新模型参数及表示符号

transmission counter CE)

的

数器M(preamble

参数

最大

明

符号

M，

Ⅳs．。

尸“

也加1，当

下一覆盖

大覆盖

数器达到最大

端将切

至

第f个覆盖

的前

失

次数

送Ms91。如果当前已是最

成功次数

，

停留在当前覆盖

的前

全局

送

次数Ⅳf不能

次数数器Ⅳ

端在第f个覆盖

冲突概率

的

次接入失概率

Ms91。每个覆盖

前

超 Ⅳf。。，前

transmission

(preamble

counter)仍然作一个

小区内随机接入用数

月

的

数器用于判定整个随机接入程是否失

。

可用前

前

数

access

MAC(media

contr01)子

或

多次重复累功率后来的接入失概率减少量

重复次数

如

resource

RRC(radio

contr01)子消息(Ms93)。

前

R。

端接收到RAR消息，得上行

同步和上行

自己

端在第f个覆盖

接入成功后

第个／覆盖

作

。

砌

当前覆盖

的概率

源，但此并不能确定RAR消息是

送

第f个覆盖

的

概率

是

送

其他端，因此需向基站送Ms93

行RRC

接

求，

求包含待数据量和功

送Ms93后立即启

率量冗余等信息。

端

争解决定器，等待Ms94。

端在第f个覆盖

的接入失概率

4) 争解决(Ms94)。基站收到Ms93后需

系

平均接入失概率

只R

行

争解决并将

果

送

端。如果争解

次数数器Ⅳ加l

端

送一次前

所需的功耗

的功耗

决失，将

前

全局

端在第f个覆盖

平均功耗

并重新送Msgl。若争解决成功，端开始

日￡

行数据

。

3个覆盖

的前

最大

次数之和

上述程与LTE

在于覆盖及其整策略的引入，也即本文的重

点研究内容，如 1虚部分所示。文中的算式参

多，各参数明及表示符号如表2～表4所示。

随机接入程的主要区

第f

系

目

函数的

号

屹厶

，

端

行一次信道量所需功耗

厶

数

8228．3

201

万方数据

73·

第ll期

鑫等：窄

物

网覆盖

更新机制性能分析与化

之前的状无关，即

足

可夫性(无后效性)，

更新机制建立如

可夫程，其中G(f_1，2，3)代表3个覆

3覆盖

更新机制的建模

因此本文将NB— IoT覆盖

3．1

由3GPP

抽象的更新模型

所示的

盖

由第2 可知，NB— IoT

数达到帆，将切至下一覆盖

帆，次以内随机接入成功，可开始数据

端

接入失

次

，

箭

代表状

之

移的方向，P，，(f，

移概率，状移概

；若端在

，并

l，2，3) 覆盖

率矩可表示

的

在下一次起随机接入重新判初始覆盖

。然而NB— IoT 端在初始覆盖因信

道的化可能判，故初始覆盖可能

致

个覆盖

中的任意一个，且3个覆盖

的概率之和 1。若NB．IoT

成

端

初始覆盖

于最大覆盖

次数后可

，超当前覆盖

送前，此

的最大

无

接入是否成

。若已知

功，NB．IoT 端将停留在最大覆盖

端在某一刻死所覆盖

尸3．

，NB— IoT 端在

NB— IoT覆盖

更新程的

可夫模型

p％所覆盖

只与死刻有关，而与死

(1一群’1)屈，群’1+(，一盼)屈：

(1一硌1)屈，

P=[弓]=

(1一瑞’2)屈，

(1一碟’3)屈，

(1一嘴’2)屈：

(· 一磁’3)屈：

磁12+(1一磁’2)屈，

硌13+(1一磁。)屈，

其中，尸f’i=辟如=(卜e一)e嘲f

端在G的次接

』g· 2去(1一 ’3)(1一一磁”一3x+3璀12x+3)

一^，

入失概率：Pf=卜e一表示前

冲突概率，M

数；

或接收机接收灵敏度

多次重复累功率后来的接入失

{g：。去(1一碟‘3)(1一州一嘴1— 3x+3群。x+3)(2)

和，2分表示随机接入用数和可用前

尸fe堋f表示考

因前

3(1一群’。)(1一畿’2)x2一(4硝¨+2碟’2

捕

效

卜2il-6)x一《“+磁_磁一磁：+3

其中，

概率减少量，JR，

前

重复次数。Ⅳf．， Cf的

最大

失

次数，∥，，在Cl随机接入成功后

=3(1一磁’2)[2(1一群11)+(1一碟3)]x2+6(1一碟‘3)x

之l(3一碟3)(卜 ’)+(3— 2磁3)(1一嘴‘2)卜

“器3+群。磁’2+磁2 ⋯ 一磁。磁。3+9

G作覆盖

的概率，且∑ =l(f_l，2，3)。

，=1

得注意的是式(1)中的尸12、尸23、P33等于

Ⅳl、Ⅳ2、Ⅳ3次的概率与接入成功后

失

Cl、

概率可表示系

端比例，改影响g，的参数配置可

整。由式(2)可知，91、92随x增加而减小，

于

于各覆盖

C2、c3 初始覆盖

接入成功后

的概率之和，其余如等于

的概率，即

的

行

比

G作初始覆盖

例

模型完整描述了端根据信道

量

果重新

化分

93随x增加而增加；当z一1 ，式(1)描述的随机

初始覆盖起随机接入的程。

程将退化具有一个吸收 C3的

其状杰移概率矩

可夫程，

1一v

析，本文

屈f可，∥f，=与÷ 种情况，以z衡

1一群11

群。

量信道境的

性能，且

判

其他

的

(3)

1一磁’2磁’2

尸=[弓]=

概率相等。由式(1)可得各状

的

概率如式(2)

所示。

2018228．4

万方数据

通信学

第39卷

其中彩=只：只。+日：只：+墨：，。

的

概率 g】=92=0，93=1。一般情况

下，端在Cf随机接入成功后再次初始

覆盖的概率x 大，故系于C3的

端比例大，必然致系平均功耗大。分析

式(2)可知，在x 增加Ⅳff可以一定程度减小

，但随之来的功耗增加使得系平均功耗很

降低。本上是因未引入覆盖回退机制，

便很回退至低覆盖

式(5)明

关系。状 1的

概率P32和状 2到状 1的移概率P2l决定，即

其他状移到状 l的路径有“状 2_状 1”

和“状 3_状 2_状 1”。同理，状 2的

体

出状

移

律与

概率的

概率由状 3到状 2的

移

大

概率由P12和尸32决定，状 3的

和P23决定。上述状律和 2与式(3)描述

的覆盖更新机制完全符合。由式(5)可知，g，正

比于M．。。，但由于Pf'，小，随着帆。。的增加R(f

快速收于0，据此推可得：1)Ⅳ1．。。足

gl收于1， 93收于0，且收速度快；2)M，一

92收于1，91、93收于0，收速度

概率由JPl2

端一旦入高覆盖

。

移

3．2引入回退机制的更新模型

由3．1 的分析可知，

的目 NB— IoT覆盖

制是十分必要的。且当信道

了

NB— IoT低功耗

，

更新程引入回退机

大

境

定

，例如

气表、家等NB— IoT 端的位置期固定，

其信道境在内保持不，此

水

可

足

大

范

快；3)随着Ⅳ3，。。的增加，93增加而91、92降低，收

速度慢。上述第4 中的覆盖更新机制

每一次随机接入都行初始覆盖

外的功耗和信令开。因此本文建

判

会

象

来

NB．IoT

端每

化

及模型求解提供了理依据。

覆盖

更新机制引入一个寄存器，以

的覆盖

4覆盖

更新机制的化

一次随机接入成功／失

所

，下一次

作

随机接入

初始覆盖

端就以寄存器

行随机接入。

4．1覆盖

更新机制的化模型

NB— IoT 端投

NB— IoT随机接入程以增加前

和重复

入使用后只需要在首次起随机接入以量

RSI冲的方式取初始覆盖，而信道境的

次数的方式降低接入失概率，即以增加功耗和

延的方式取覆盖增。然而NB．IoT 端一般采用

化仍可通

多次随机接入成功与否来反。若

池供

，

了

池达10年寿命的目

端在G

接入成功Ⅳs．i次／失 Ⅳf’，次(f=l，2，3)，

，需要在足一定接入失概率的条件下尽可能

减小系功耗。因此，如何配置NB— IoT各覆盖

降低／升高覆盖

。限定覆盖

只能在相

覆

盖

移，上述程的移概率矩可表示

的前

最大

次数Ⅳs．，与Ⅳ￡，，使端的平均接

l一群。

群。

入失概率和平均功耗尽可能最小是本文关注的重

点

。考到NB— IoT 端低移性的特点，本文

出式(4)所述模型的化模型及求解法。

P=[弓]=I(1一卑，：)K2

1一(1一，：)K2一磁。

o学嵋

(1一异．，)M·

首先，确定各覆盖

全局最大

的接入失概率和功

次数，各覆盖

II叫㈣

耗。

Ⅳ 前

可以看出，式(4) 与Ⅳs』、Ⅳ￡i、Rr有关，覆盖

更新机制就是要出不同系参数下M．r与M'i的

的接入失概率只可表示

最佳配置策略。

化分析，本文

考

M，，=帆r=

概率

日=(鼻，，)扎一

昱=(足，：)Ⅳ2'一

M珊。的情况。此由式(4)可得各状

的

(6)

p— rp、Ⅳ一Ⅳ1．一一Ⅳ2．m“

』3一L1f，3

儡=三[· 一(· 一e一等)e- 厂4(· 一(，一e-等]e-恐]MⅢ=去弓，

吼=三((-一e-等]e一曷]M’“[· 一(-一e等)c一焉厂4=三尼男：

I巨=墨Ⅳ1．一昂

{易=RⅣ2。一毛

(7)

色=去[[，一o]c一焉]Ⅳl“((· 一e等)e- ]Ⅳ24=去兄圪

(5)

l毛=B(Ⅳ一Ⅳ1．一一Ⅳ2。～)

2018228．5

万方数据

第11期

鑫等：窄

物

网覆盖

更新机制性能分析与

化

接下来，利用各覆盖

的

概率加各覆

目

函数的主要特征后提出一种

合

束法和

搜索法的算法‘311，算法

高效且化果

盖

的接入失概率和功耗，可得NB— IoT

端

定。

随机接入程的平均接入失概率只和平均功耗

E，分表示

首先，察尸c和E Ⅳf。。的偏，因表达式

本文不列出，合第3 概率

化

律

(8)

￡=∑gfP

可知：1)Pc随着Ⅳf．m。的增加一直减小；2)E随着

f-l

Ⅳ1．一、Ⅳ2．一的增加先减小再增加，而随着M．一的

增加一直增加。以f=1、{尺。，恐，R)={1，2，4)、

(9)

E=∑g屈

f-l

Ⅳ=200 例，只和E M。。的一

偏数可表

最后，以Ⅳf．。。

量，尸。和E 第一

先

示

次的目函数，引入Ⅳ∑=∑Ⅳf，。。作第二

』L<』L<』L<o

州⋯ 眦一她一

(111

～

l_1

次的目函数，建立分多目

型

非性整数划模

“““

I害L<善<o<害L，o<Ⅳl⋯ ≤ 3

巩。。’

aⅣ2一州。。

Io<善<善<善‰。>3，㈦’2，3

一

烈⋯ 叭⋯

⋯ 一。““

(12)

lo<∑Ⅳf，一≤ Ⅳ

扛1

由式(11)和式(12)知：1)P。 Ⅳfm。的偏

数

均小于O，即R随Ⅳfm。增加一直减小且Ⅳ1m。

【Ⅳl，一整数，f∈{1，2，3)

增加尸c减小速度最快；2)Ⅳlm。=1 只：=足，，

其中，厶(f_l，2)是

先

次的号，由于M．。ax只能

意味着端在C1 起首次随机接入且接入失

取整数，Matlab 算精度的限制可能致最解不

唯一，因此使ⅣF最小可以保解的最性。在

条件下，先求第1 多目极小化的有效解集，然

后在第1 的有效解集上第2 行求

6|。由式(5)～式(10)可知，影响量Mm。取

，

端将直接切至C2，而在C2、c3 行

束

随机接入的功耗更大，因此平均功耗E 大；

Ⅳ1一。<3 ，随着Ⅳ1。。增加，P12呈指数减小，

故E减小；Ⅳlm、>3 ，(暑。)M'一逐

于0，E

解【2

^，

正比于Ⅳlm、；以此推，也可以看出E随Ⅳf脚。

的因素有系

f=竺，即用数与可用前

，z

(f．2，3)的

化

律。

数的比；前

次送功耗扇，其固定

一步出了当 1、俾l，R2，尺3)={1，2，4)、

3．56×10— 7

wh[23，27]；前

重复次数Rf和全局最大

由表1确定。

Ⅳ=200 Pc和E随Mm。的

化

律。合式(11)～

次数Ⅳ，两者取

范

式(12)可知，1)存在使R和E都高的M。。。配置

至此，本文已建立NB— IoT覆盖

更新机制

集合，集合元素具有以下特点：Ⅳ1．一=1，或

的性能分析模型与最参数配置方法，若增加

端

Ⅳl，。。=2且Ⅳ2棚。∈[1，20]，些配置是需要避免的，

不是最解需要考的范；2)式(10)第一不存

在使Pc和E两者都最小的最解，但存在两者之

次信道量的功耗厶，上述方法可推广至式(1)

所述的模型。

4．2 化模型的求解

的平衡点，即足R小于某个

得到E的解。

根据上述特点，本文采用束法和

求解式(10)所述分多目性整数划，求解

PIh的情况下

目

最

式(10)中第一

性整数划，也是求解的重点，第二

划。第一

复

度极高的多目

非

搜索法

的

性

化

，研究者

非

步

如下。

多采用

算法、模退火算法等智能化算法

求解‘28。301。然而智能化算法

比

复

、

1)第一，采用束法将Pc

得到新的性整数划模型，即式(13)。

2) 算可行解集D={M．。。。10≤ 尸。≤ P。h，

化

束条件，

化

果

初始

敏感，并不是解决本文最

。本文在剖析了式(10)第一

目

非

化模型的最佳

万方数据

第39卷

通信学

至此，本文已出式(10)所述分多目

性整数划的化求解法。

非

。

5数分析

祷

娶

督

水

一<

本

基于4．2

的

化算法，研究参数尺。、f

和Ⅳ

以及由3GPP

系

Ⅳl-一最

抽象的模型与引入回退机制的模

取

与

Pc和E的影响，

露

型的比。根据立信公司最新布的NB．IoT覆

盖性能

告，于极端室内境的NB．IoT

端在800 MHz

本文置

接入失概率

0．01，因此

次送功耗

前

晟大

次数Ⅳ，。。

|p。化曲

(a)M。。

日=0．01：前

=3．56×10一7Wh。

5．1皿与m。。最取及只和E关系

令f=1、Ⅳ=200，尺f。。尺j可取配置集的下

集合，本分析的JR，配置集从表1所示尺i

上

的8种配置中取3种分

作

尺i( 1，2，3)配置的所

的覆盖增效果需有

嘉

有

合，且考各覆盖

差异，Rf∽t每个

了R“。。中每个下

合

足Rl<尺2<尺3。 4(a)描述

合，如尺f。，=1

的

合

{尺1'尺2，尺3}={1，2，4}； 4(b)～ 4(c)

描述了尺f．s。。

和E。

化

的Ⅳlm。最配置及

的P。

前

最大

次数Ⅳ，⋯

(b)N⋯

化曲

由

4(b)可知：1)M。。。的最

随着尺fJ甜的

M。。

化

的Pc和E 化曲

增加而减小；2)

合 4(a)可知，R2=2 ，Ⅳ2．一

随着尺3的增加而增加；R2>2 ，Ⅳ2。。

的最

o≤ ∑Ⅳ，。≤ Ⅳ，Ⅳf，ma。整数}，其中量矩

的最

随着R的增加而减小，且JR2≥ 8 Ⅳ2．。。

l_l

取最小 1；3)Ⅳ3珊；的最

化的影响。

1，且不受尺f∞。

作

初

^{N，一=[Ⅳ1，}，^ma。令^，肛^Ⅳ20^，。^{一，Ⅳ3，ma。]，任取一个可行解m，。。(o’}

3) 算E(M ，(曲)，令min

由

4(c)可知：1)E随着R】的增加而增加，且

几乎不受尺2、R3 化的影响：2)只随着Rf∞。的增加

呈分段性化， 4(a)可知，尺1=1 Pc不受

E— ECⅣl，一‘妁)；

E+一

4)若E(^0，一( 1))≤ E(^0，。ax∞)， min

合

以M．nm。(n1))；

R2和尺3 化的影响； =2 ，P。增加 0．007，

是因 4．2 的算法先保 E最小，只≤ 0．01即可，

5)依次迭代直到遍 D，得到式(11)第1

的

有效解集，即minE

6)第2

的Ⅳf．。ax集合。

算M，。。集合元素的崦，得到最

此

牲部分接入失概率取了更低的功耗；R．>

，

，E最

增加，以E的增

重复作 NB— IoT覆盖增的有效手段

低的功耗得到

的接入成功概率。增加R，增加接入失概率减少量

Ps， 4和式(9)可知足 Pc和E的影响大，

取Pc降低。

的有效解即minⅣ∑

的m，。。。

土

minE=∑吼巨

前

之一，配合M．m。可以

以

高

仁I

束条件

(13)

合

0≤ 只≤ 瓦

尺2 Ⅳ2．一最取的影响大，因此Rf最佳的配

置 R1=1，R2≤ 4，R3>R2。

o<∑Ⅳ，，。。≤ Ⅳ

I=l

5．2

f与m珊；最

取及只和E关系

M。一整数，f∈{1，2，3)

令

1、俾l，R2，尺3}={l，2，4}、Ⅳ．200， 5描述

2018228．7

万方数据

第ll期

· 77·

鑫等：窄

物

网覆盖

更新机制性能分析与化

率Pf．i随f的增加呈指数增加，适当增加Ⅳi。max可以

增加E 代价

取低的平均接入失概率；f>6

，Rj 近于0，增加f几乎不影响Pc和E的最

，此只能采取其他方式降低R和E，如增加前

重复次数。

t。。

(a)R。。

的只取

5．3Ⅳ与Mm觚最取及B和E关系

令

l、{尺l，尺2， }={1，2，4}，因Ⅳ<7 式(11)

无解， 6描述了全局最大重次数Ⅳ在【7，200】之

，系的M．m。最 Pc和E的

律。由 6(a)可知：1)Ⅳ2．。随着Ⅳ的增加

段性增加；2)Ⅳ1．m射Ⅳ2，m默不受Ⅳ 化的影响。

化

取及

化

l蜊

而

(b)参数叫最似⋯ 配置的影响

由

6(b)可知：1)Ⅳ<12 Pc随Ⅳ的增加迅速

降低，而Ⅳ>12 降幅小；2)与Pc相反，E随Ⅳ

的增加而增加，且^》88 E的增幅逐于0。

以上象表明，在Ⅳ<12 ，增加Jv的可以E的

小增加代价迅速降低R，但^侈88 增加Ⅳ

Pc和E的影响很小。

一

(c)参数R 只和￡的影响

此外，由 4～ 6可知：1)Ⅳfm”Pc和E

4参数尼

最

Ⅳ『。。配置及

尸c和￡的影响

随着以上3个参数的

即参数在某一范

化

律呈

段定性，

内

化几乎不会尸c和E造成

喇

畦

影响；

象是因本文所取参数及Ⅳf．。。最

均

小

整数，当参数在某一范

，由于Matlab 算精度的限制使果呈

定性，当参数果的影响累到一定程

便出 “跳

内

果的影响很

茎

堪

出

段

度

”

象；2)由表l知

定

果

的Ⅳf舢。取

可将其最

范

[O，10】，根据本文的仿真

取

的范

小：①Ⅳl舢。∈【l，5】，

Ⅳ2舢。∈【1，7】；②Ⅳ3'ma。 Pc和E的影响很小，

一般Ⅳ3m。取最小 l。

— — 蘸笋

，

啊

(b)参数尉t和￡的影响

畦

5参数f

最

M．。，配置及

Pc和￡的影响

茎

唯

了系

f在【1，20】范

Pc和E的

内

化

，系的最

Ⅳ

M．m缸取

及

律。由 5(a)可

(a)参数Ⅳ

最 M⋯ 配置的影响

知：1)f≤ 3 Ⅳ1．。。最

随着f增加而增加，Ⅳ2．一

014

010

最

在f=2 大，而Ⅳ3．。。最

不

；2弦>3

M一最

定不

5(b)可知：1)f≤ 6 M．一最

Pc和E均随着f的增加而增加， 2 R最

。

《3

：饕吞

由

的

995

990

好等于尸矗，因 4．2 求解方法先保 E最小，

即以Pc的增加取更小的E；2)f>6 尸c和E

～

(b)参数Ⅳ Pc和￡的影响

Ⅳf。。配置及 Pc和E的影响

6参数．Ⅳ

最

于

定。合式(11)可知，f<6

次接入失概

万方数据

78·

第39卷

通信学

5．4两个模型的只和

比

关系，并出数据

段最大

次数的最

取

建

。

令{尺l，尺2，尺3}={l，2，4}、E 3．56×101、Ⅳh、厶=

O．5昂、Ⅳ=200、x=0．9，其中西咒

所需功耗， f在[1，10】之

式(4)所述模型的尸c和E最

7可知：1)3GPP

次信道

量

参考文献：

化

比

，式(1)和

果。由

Y’et a1．OVerview

RNrASUK

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而增加，E随着f的增加而减小，即以部分接入失

概率取更低功耗；2)改模型(引入了回退机

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M2M

的流量控制随

机接入

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L，FAN Z，HAO

L．Flow contml mndomaccess

for

protocOl

制)的R比

模型高 16％，但其E比

模

了第3、4 的模型分

更新机制可在保

“ent- ven machine· to-machine traffics in U'E

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比

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its

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applicationsⅢ．

Jo al of Electronics＆lnfomlation

1khnolo 2016，38(8)：

，

1894一1900．

(b)

模型和改模型的￡最

比

a1．A

3GPP nar-

prim on

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【8】WANGY

7两个模型的尸c和￡最

比

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本文旨在建立NB．IoT覆盖

更新机制及

a1．M2M massiVe

M，CENTENARo M，zANELLA A，et

【10】POLESE

其性能分析的理模型，并分析主要系参数

NB．IoT性能的影响。以3GPP提出的3个覆盖

access in LTE：I CH

eValuation in sman

Scen

cny

p而咖ance

_{io【C】／／20l}6 IEEE Intemational Conference

Communications．

2016：1．6．

状

量将NB．IoT随机接入程建模

可夫模型，本文提出了一套能完整刻画

NB．IoT随机接入程中覆盖化的覆

更新机制，并建立了以最小化平均接入失

概率和平均功耗化模型，出了

模型最解的求解法。本文所做工作完善了

aI．Da

R，MANGAIⅣEDHE N，KAIKKoNEN J，et

【lI】RATASuK

ch枷el

for LTE

n wband

des咖

pe响咖卸ce

IoT【c】，／2016

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a1．Na ow band Intemet

Y’L1 w’TIAN D，ct

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【12】MIA0

lation

盖

Intemet

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modelIing【J】．IEEE

目

的

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N，R觚ASUK R，GHOSH

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deployment

f．or 10w

wide area cellular

power

lEEE 27th An-

Mobile Radio

IoT【C】，，2016

study

nuaI Intemati al

Personal，Indoor’柚d

NB．IoT随机接入程覆盖增中覆盖

程的理分析，相关于NB．IoT系

署具有践指。下一步分析数据

次数效率(SE，spec．

更新

Symposi on

CO岫unicatiOns．2016：l-6．

【14】RATASuK R，VEJLGAARD B，MANGALVEDHE N，et

部

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意

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段的各

trum

最大

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2018228．9

万方数据

第ll期

鑫等：窄

物

网覆盖

更新机制性能分析与

化

· 79·

NB— IoT

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D，SONG

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larization

machine with correla-

0ptimization

pemlanent magnet

Electric Power _{Applications，}

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tion

20l

stratined

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perfo卜

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mance of the random access channel in

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Soft

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州

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衡(1976一)，男，重人，博士，重大学教授、博士

，主要研究方向下～代移通信、通信信号理等。

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2018228．10

万方数据

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