其他相關研究

近年來 LTE-A 載波聚合的相關研究迅速增加，越來越多人發現載波聚 合技術對整個 LTE-A 系統的重要性，便開始有許多學者提新穎的資源塊分 配與設計(Resource allocation)、傳輸功率控制(Power Control)、頻帶的干擾 分析(inter-band and intra-band interference)、分量載波選擇方案(Carrier Scheduling)…等，而大部分的論文都專注在大型蜂巢式基地台的傳輸情境 下，而較少探討在毫微微蜂巢式基地台的情境下的載波聚合技術應用，我 們認為毫微微蜂巢式基地台網路是解決未來在人口稠密都會區提升傳輸 速率與覆蓋率的方案之一，搭配載波聚合技術必定能夠有效地滿足用戶們 對高速網路的需求。

文獻[1]-[3]概述了 3GPP LTE-Advanced 載波聚合的發展跟技術，說明 載波聚合的部署環境、設計的準則、向後相容性問題，而後又說明在不同 層之間設計上的概念，進一步探討上下行鏈路控制設計和各訊號的功用，

統合整個系統的知識並提供未來在這些架構中可以值得探討與改善的地 方。

文獻[4]中主要分析了在多載波的系統中的載波負載平衡和封包排程 的情形，利用簡單的 Round Robin (RR)和 Mobile Hashing (MH)兩種方法模 擬分析，並且提出了在 Layer 2 的跨分量載波的封包排程方法，改善效能

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與資源分配的公平性，雖為早期的研究，但提供了很多相當詳細的作法與 探討。

在文獻[5]中，研究了載波聚合技術在 LTE-A 系統上行鏈路的效能表現，

提出了他們的分量載波分配方案，將 LTE-A 的 UE 分為有功率限制 (Power-limited)或沒有功率限制(non-Power-limited)兩種，而使用多載波傳 輸時會造成 PAPR 的上升，為了要減緩 PAPR 過高的問題提出了功率回退 (Power back-off)機制，分析使用不同的功率回退參數觀察效能表現，模擬 結果表現，此方案能夠顯著的提升細胞中央跟平均的效能表現。

文獻[6]提出另一種分量載波選擇方案，基於路徑損耗門檻(Pathloss threshold)決定用戶的是否有功率限制，分析門檻值設定的高低對於整體系 統吞吐量的影響，結果顯示門檻值設定過高造成原本沒有功率限制的用戶 無法獲得好的效能表現，設定過低則會讓有功率限制的用戶會拖低整體的 吞吐量，而提出的方法會比盲目的分配載波給所有的 LTE-A UE 得到較好 吞吐量表現，不論在細胞中央、邊緣和平均都有著顯著的提升。

文獻[7]分析了不同載波分配演算法在 LTE-A 系統中的效能表現。文獻 中提到了兩個直觀的載波分配方案，共同用戶排程方案(Joint User

Scheduling, JUS)與分散隨機用戶排程方案(Separated Random User

Scheduling, SRUS)，共同用戶排程方案能擁有最佳的效能表現同時伴隨很 高的複雜度，相反地分散隨機用戶排程方案會獲得差的效能表現同時在設 計上也能得到低複雜度。作者提出了一個綜合兩者的方案，分散突發等級 排程(Separated Burst-Level Scheduling, SBLS)，增加可接受複雜度並有效提 升效能的表現，結果顯示 SBLS 整體的效能比隨機分配的 SRUS 方案提升

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了許多。

文獻[8]-[10]研究 Femtocell 網路下的自治式載波聚合選擇(Autonomous Component Carrier Selection, ACCS)以及對 Femtocell 環境下原有的舊問題 提出新的看法。內文指出 HeNB 被期待在未來能夠被用戶大量地設置在居 家環境中，而這樣的設置有利於動態頻寬的重新使用，也就是所謂的自治 式載波選擇，而 HeNB 能夠動態地選擇在這個區塊內的可用的載波，使用 的數量最少可使用一個到最多可以使用這個區域內可用載波的最大數量。

HeNB 會自治地選擇分量載波，藉由偵測與相鄰基地台之間的干擾情形或 是目前流量情況。作者提出了一個分配的方案，基於背景干擾矩陣

(Background interference matrices, BIMs)的自治式載波聚合選擇演算法。模 擬結果提出來的方案能夠有效地允許每個 HeNB 去選擇最有吸引力的頻段，

改善了用戶們的平均能力以及促進基地台邊緣的效能。

文獻[11]中提出了兩個干擾緩和策略，藉由調整 Femtocell 用戶的最大 功率去抑制 Marcocell 對 Femtocell 的跨階層干擾(Cross-tier interference)。內 文提到功率控制分成兩種模式，開迴路(Open-loop)和閉迴路(Close-loop)控 制兩種，藉由這兩種控制方式去抑制跨階層的干擾同時小於一個固定門檻 值和自適應的門檻值，而這個門檻值會基於 Marcocell BS 所提供的雜訊和 干擾值(Noise and interference, NI)。

文獻[12]研究在小型蜂巢式網路環境下支援 256QAM 的通道品質指標 (Channel quality indicator, CQI)列表的設計，藉由所收到通道品質指標動態 地決定調變與編碼方案(Modulation and coding scheme, MCS)，原本的通道 品質指標列表只設計到 QPSK、16QAM 到 64QAM，而在小型蜂巢式網路

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下較能夠獲得較高的 SINR 使用更好的調變方式，為了要使在這樣的環境 下獲得更好的吞吐量，作者提出了新的演算法將原本的 CQI Table 擴展為包 含 256QAM 的 CQI Table，能夠有效地提升 95%與平均用戶的吞吐量。

文獻[13]提出對 Shannon capacity bound 的一個修改之後的形式，而這 樣的修正是為了要更精確地使用在 LTE 系統中。這個方法被普遍應用在無 線通訊系統中，同時在這篇文獻裡也使用了 LTE 的 air-interface 的技術。被 調整過的 shannon capacity 方程式內考量頻譜效率和 SNR 效率，不過為了 要區分不同問題，則簡化了參數的選取。結果顯示使用調整後的 shannon capacity 方程式並結合 G-factor 分布，使用在 marco cell 與 micro cell 的情 境下，LTE cell 的頻譜使用率(Spectral efficiency, SE)在預期和模擬結果得到 的數值，只有 5-10%的誤差。

回顧過往的研究，我們發現大多數的載波選擇演算法都是研究在大型 蜂巢式網路底下的情境，我們認為載波聚合技術使用在毫微微型蜂巢式網 路下能夠更有效地發揮載波聚合的能力，但隨之而來的便是大量部署後所 產生的干擾問題，容易使得用戶受到其他基地台的干擾，如何避開干擾源 使接收到的 SINR 提高，使用戶在室內中能夠使用更多的載波達到吞吐量 提升則為我們考量的要點。

本論文提出的使用載波聚合的室內位置推薦演算法用於 LTE-A 系統網 路下，於滿足各用戶不同 QoS 需求下，藉由使用室內位置演算法提升效能 表現，執行結果分為兩個階段，第一步必須滿足用戶最低使用 SCC 的 SINR 需求，挑選較沒有受到干擾的頻段傳輸資料，其次為若用戶所在位置無法 提供好的 SINR 傳輸資料，便推薦用戶前往區域中較好的位置，使用戶能

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夠獲得較好的訊號進行傳輸。