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圖 3-8:模擬系統架構示意圖
系統環境如上圖所示，一共有 12 個基地台，基地台間距(Inter-Site Distance ,ISD) 為 500 公尺，其中中間 3 個橘色的基地台參與合作式傳輸，進行功率控制演算法 以及波束形成參數或是天線參數調整。一共有三個使用者，分別隨機分佈在紅色 區域中三個扇形區塊當中。箭頭表示基地台的天線方向，當有需要的時候可以做 改變，並且設定了可以改變的波束寬度和傳輸方向。每個基地台傳送功率初始設 定為 40 瓦，因此三個基地台總功率定為 120 瓦。訊號功率跟干擾功率加雜訊功率 的比值目標訂為 8dB，也就是 6.3 倍。當訊號功率跟干擾功率加雜訊功率的比值為 8dB 時，利用一根天線傳送，兩個天線接收的 SIMO (Single Input Multiple Output ) 系統可以達到 10-2的錯誤率(Bit Error Rate)。詳細系統參數設定如下表：
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3.6 模擬數據以及結果
3.6.1 調整波束寬度以及發送角度
下圖是當中央三個扇形區塊當中，每個扇形區塊都有一個使用者，基地台同 時改變波束寬度以及發送的角度的系統整體乘載率。橫座標是波束寬度，縱座標 是乘載率。由圖上可以看出當波束寬度愈小的時候，使用者收到的干擾愈少，所 以整體乘載率愈好。
另外還可以看出當使用愈窄的波束寬度，理論上應該會得到非常好的結果，
但是因為波束寬度太窄因此傳送方向有些誤差就會造成很大的衰減，所以結果大 略是指數衰減。
圖 3-9: 調整傳送方向與波束寬度的乘載率結果圖
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3.6.2 結合傳送功率調整以及天線參數調整
下圖是當中央三個扇形區塊當中，每個扇形區塊都有一個使用者，基地台同 時改變波束寬度以及發送的角度，並且執行傳輸功率控制演算法後的系統整體乘 載率。橫座標是波束寬度，縱座標是乘載率，藍色曲線代表未進行傳輸功率控制 演算法，紅色曲線代表的是進行傳統型傳輸功率控制演算法，綠色曲線代表的是 進行乘載率取向傳輸功率控制演算法。由圖上可以看出當波束寬度愈小的時候，
傳輸功率控制演算法的結果愈接近，因為當波束愈窄的時候，需要進行傳輸功率 控制演算法的情況愈少，大多數情況都不需要進行傳輸功率控制便可以達到服務 所有使用者，兩者皆大於沒有做任何傳輸功率控制演算法的情況。調整天線角度 以及波束寬度後進行傳輸功率控制，可以大幅提升系統乘載率，效果十分卓越。
圖 3-10:結合乘載率取向傳送功率控制演算法並 調整傳送方向以及波束寬度的乘載率結果圖
3.7 結論
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從模擬上顯示，波束形成做得好可以從根本上解決干擾的問題，系統乘載率 獲得改善的結果是本論文中其他的演算法所做不到的。只要使用者位置不要太近、
或是擠在一起，甚至不太需要搭配其他演算法就能服務所有的使用者。
結合了傳輸功率控制演算法可以讓原本就十分良好的表現獲得更進一步的改 善，在各種情況底下都大約有 20%左右的增益。另外我們測試過降低目標訊號功 率與干擾功率加雜訊功率的比值為 4dB 時，不作任何演算法就可以服務約 85~90%
的使用者，系統乘載率非常優秀。
理論上來說，波束寬度愈窄愈好，模擬上也顯示，使用愈窄的波束寬度，效 果愈好，而且成效非常顯著。但是要製作波束寬度很窄的天線，成本十分驚人，
愈窄愈高。也因此在現實上十分少用到波束寬度很窄的天線。換言之，使用很窄 的波束雖然有利於使用者，但是其增益幅度目前卻不足以支撐廠商的付出，所以 如何降低窄波束寬度的天線製作成本乃是現在很重要的問題。
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