臺灣博碩士論文加值系統

WCDMA行動通訊系統基地台下行鏈路容量中，有兩個重要的參數，下行鏈路平均正交因子 及下行鏈路平均干擾比 ，這兩個參數會隨基地台天線架設的地點、高度及實際傳輸環境而有所變動。本論文的研究主要可分成四大主題，包含實際傳輸環境的無線通道響應、WCDMA行動通訊系統下行鏈路的正交因子估算、實際傳輸環境的電磁波傳播路徑損失及WCDMA行動通訊系統下行鏈路的容量。
在本論文中，使用無線通訊網路訊號量測平台，量測WCDMA行動通訊系統下行鏈路訊號，統計所有量測點的訊號延遲時間分佈，計算出標準差後，可利用訊號延遲時間標準差及指數分佈函數，建立實際環境的無線傳輸通道響應模型，並將此模型與COST259無線傳輸通道響應模型進行分析及比較。
以往WCDMA系統下行鏈路正交因子有兩種計算方式，第一種方式利用多重路徑損失因子與正交因子的關係式來計算下行鏈路的正交因子，但是此方式未考慮WCDMA系統下行鏈路中，其它相關技術對正交因子的影響。而第二種正交因子的計算方式，則是使用理論分析的方法，由WCDMA下行鏈路訊雜比的公式，推導出正交因子的計算公式，但是此公式所計算出的結果為正交因子長時間的平均值，因此使用此計算方式所得結果，無法描述展頻因子 對下行鏈路正交因子的影響。
因此在本文中提出兩種新的正交因子計算方式，第一種方式依照正交因子的定義，由實際WCDMA行動通訊系統實體層相關技術的訊號處理過程推導出正交因子的數學表示式，但是使用此方式計算正交因子時，所需的運算量極為龐大，因此無法快速獲得計算結果，所以在本論文中提出第二種正交因子的計算方式，利用WCDMA系統實體層所使用通道碼及擾亂碼之特性，推導出新的正交因子計算方式。
在進行WCDMA行動通訊系統下行鏈路正交因子估算時，使用蒙地卡羅方法，使模擬程式所使用的運算參數產生隨機的變化，最後將多次的模擬結果，使用統計平均的方法，計算出正交因子的平均值。最後再使用最小均方差估算方法，計算出正交因子線性模型及對數模型。
在本文中使用修正COST231電磁波路徑傳播損失經驗模型的方法，利用無線通訊網路訊號量測平台，量測WCDMA行動通訊系統下行鏈路的訊號，使用量測所得資料配合實際WCDMA系統基地台的佈建資料，計算出修正過後的電磁波傳播路徑損失經驗模型，再利用通訊系統模擬分析平台，計算出WCDMA行動通訊系統下行鏈路的平均干擾比 。
在WCDMA行動通訊系統中，依照不同服務終端的需求，定義了四種不同的QoS服務類型，分別是會話傳輸服務、串流傳輸服務、互動傳輸服務及背景傳輸服務，四種服務類型的區分，在於傳輸時可允許的最長延遲時間及資料位元傳輸率。會話傳輸服務包含AMR語音服務及視訊電話服務。隨著傳輸服務類型的不同，能提供使用者不同的資料位元傳輸率。不同資料位元傳輸率，在傳送時所需的數位訊雜比 也有所不同，因此在不同服務類型下，WCDMA系統下行鏈路的容量也會有所改變，將正交因子模型、經驗平均干擾比與WCDMA系統下行鏈路容量公式合併後，可得WCDMA系統下鏈QoS容量經驗模型。
為驗証WCDMA系統下鏈QoS容量經驗模型的正確性，必須與實際WCDMA系統基地台下行鏈路的極限容量進行比較。將板橋地區下行鏈路訊號的經驗平均干擾比 及正交因子模型參數，代入WCDMA系統下行鏈路QoS容量公式後，可得板橋地區WCDMA系統下行鏈路QoS容量經驗模型並與實際量測的結果進行比較，可得到相當吻合的結果。

Downlink orthogonality factor and downlink interference ratio are important parameters in downlink capacity estimating of WCDMA radio network. Both they are impacted on height, location and transmitting environment of WCDMA Base-stations.
Four topics will be discussed in this thesis, the impulse response of multipath propagation environment, evaluation of WCDMA Downlink orthogonality factor, path loss modelling and estimation of the downlink QoS capacity.
Lots of measurements have been made on live WCDMA base-stations by wireless communication network signal measuring platform. We calculate time dispersion statistics of measured data, and construct the impulse response of actuality multipath propagation environment in exponential power profile. The channel model was analyzed and compared with COST259 model as well.
In literature, there are two metheds to calaculate WCDMA downlink Orthogonality factor. One is calculating orthogonality factor from the multiple path-loss factor without considering the effects of other issues in WCDMA communication system. The other is to derive exact equations from the downlink signal to interference ratio, but the correlation is long-term average over a data frame that the relationship between orthogonality factor and spreading factor can not be revealed in short term.
Therefore, we propose new method to calculate downlink othogonality factor. The othogonality formula is derived from signal processing, but the compound signal processing cause the complex and lengthy calculation. So that we propose another method to evaluate downlink othogonality factor by correlation of connectative channelized and scrambled codes that used in actual WCDMA communication system.
Multipath propagation channel is simulated by Monte Carlo method. A new algorithm is used, in calculating correlations of connectative channelized and scrambled codes signal, to evaluate the downlink othogonality factor. Averaging results from hundreds run time simulations are achieved by MMSE method.
The adaptive path loss model was established by using the dual least-square approach on existing 3G radio network. Calculating the downlink interference ratio, , can be achieved by using cell planning and optimization plateform.
There are four types of quality of services for different requirements, that including conversational calss, streaming class, interactive class and background class. The quality of service, , required time delay and data rates are different in services. Thereforce, the downlink QoS capacity will not be the same as well. The estimation of WCDMA downlink QoS capacity can be established according to the orthogonality empirical model and downlink interference evaluation.
We compare the on-site measuring WCDMA downlink capacity in Panchiao area with the estimation by the empirical model. The results show excellent consistence in several test cases and sites.

第1章 研究動機與背景 1
第2章 WCDMA通訊系統訊號量測及模擬分析平台 5
2.1 E6474A無線通訊網路訊號量測平台 5
2.2 TEMS Investigation無線通訊系統訊號量測平台 7
2.3 Enterprise通訊系統模擬分析平台 8
第3章 WCDMA下行鏈路 9
3.1 WCDMA下行鏈路架構 9
3.2 WCDMA下行鏈路容量 14
第4章 無線通道響應模型 15
4.1 多重路徑效應 15
4.2 COST259無線傳輸通道模型 18
4.3 板橋地區無線傳輸通道量測模型 33
4.4 無線通道模型比較 38
第5章 WCDMA下行鏈路正交因子 43
5.1 正交因子計算方式 44
5.1.1 多重路徑損失因子 45
5.1.2 理論分析推導 47
5.1.3 由正交因子定義推導數學表示模型 51
5.1.4 編碼特性與正交因子的關係 55
5.2 WCDMA行動通訊系統下行鏈路的正交因子估算 58
5.2.1 蒙地卡羅模擬 58
5.2.2 正交因子估算模擬一 60
5.2.3 正交因子估算模擬二 62
5.2.4 正交因子估算模擬三 67
5.2.5 正交因子估算模擬四 72
5.2.6 正交因子估算模擬五 77
5.2.7 正交因子估算模擬六 82
5.2.8 正交因子估算模擬七 84
5.2.9 正交因子估算模擬八 86
5.2.10 正交因子估算模擬九 88
5.3 正交因子估算結果分析及模型 90
第6章 下行鏈路訊號干擾比i 93
6.1 電磁波路徑傳播損失模型 93
6.2 板橋地區下鏈訊號干擾比 104
第7章 WCDMA系統之下行鏈路QoS經驗容量與驗証 106
7.1 板橋地區下行鏈路的QoS經驗容量公式 106
7.2 實際量測WCDMA系統基地台下行鏈路容量 110
7.2.1 基地台極限容量實驗一 111
7.2.2 基地台極限容量實驗二 113
第8章 結論 115
參考文獻 118

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