若要采用时域调度，需要ETUR支持各Node B之间的同步机制。在此前提下，RNC将不同的时隙分配给各Node B，供其与小区边缘用户通信使用。
LGE提出的抑制干扰方案也属于准静态干扰协调。第一种方法是将总的可用带宽分为若干个块，相邻小区相同区域使用相同的频率块(同一小区不同区域使用不同的频率块)，从而减小Node B间发生同频干扰的概率，这种方案比较容易实现。在用户分布均匀时，可以很好地抑制干扰，提高系统性能。但当用户不均匀分布，存在一些频率块不够用，而另一些频率块没有被使用，严重导致系统性能恶化。LGE的第二种方法是基于优先级的资源分配。在相邻小区中，对于不同的频率块赋予不同的优先级，如图1软频率复用为了在3个相邻小区内抑制小区间干扰，整个带宽被分为3个频带块来抑制小区间干扰，如图2所示。
Qualcomm从图论中着色集合复用的角度来考虑干扰抑制问题，通过使用着色可以尽可能降低各个小区间的同频干扰，从而获得最大的容量和小区边缘速率的提升。对于每个UE，系统分配给他一个频率复用策略，且每种策略对应一个频率复用集合，频率复用集合是由对当前小区干扰最严重的若干小区组成的集合。为了实现通过动态调整频率复用来减小小区间干扰，可以使用不断改变UE的频率复用集合来表示。若发现来自某个小区某些频点的干扰很大则将其加入频率复用集合并相应调整所分配的频点。
2.2 动态干扰协调
动态干扰协调主要通过Node B的实时调度，在相邻小区间协涮无线资源的使用，以达到干扰抑制的作用。由于OFDM技术的使用，资源凋度可以分别在时域和频域两个维度上实现。
Nortel的方案通过时频分配来抑制小区间干扰，其基本的时频资源单位为{1符号×1子信道}。实现过程为首先将一个时隙中的所有符号进行分割，某些符号作为LICI(低干扰区域)，某些符号作为NICI(普通干扰区域)，根据小区编号为每小区选择资源分配模式，而用户根据其路径损耗的大小米划分到这两种区域，并继续进行该区域内的(符号×子信道)分配。该方案在小区的层面上将时隙划分以下两种十扰域：
(1) LICI(低干扰区域)：在时域中定义，频率复用因子<1，TTI中的第一个符号默认为LICI，以进行导频信令的传输；
(2) NTCI(一般干扰区域)：在时域中定义，频率复用因子=1。
LICI和NICI可以根据系统的需求灵活地进行调整，在时域中可以为动态映射，即可动态地进行LICI和NICI数目的调整，在期域中可以为在LICI干扰域使用不同的复用比例进行部分频率复用。用户被分配到LICI或是NICI干扰域，完全是根据两干扰域的可用资源数目、用户的路径损耗以及速率要求。若用户在两个干扰域中都有数据传输时，则用户在不同的干扰域中可有不同的资源分布，即可以采用不同的频率资源进行传输。
Lucent公司的干扰抑制方案采用了分布式的时域调度方法。在分布式干扰抑制中基站问在相同的资源调度准则下独立地进行子载波分配，基站间的信令交互少，同时达到一定的干扰抑制。在该方案中将小区中处于不同地理位置的用户划分到不同时隙进行调度，调度距离小区中心近的用户时可以占用大部分或全部子载波，调度距离小区中心远的用户时只占用部分子载波，各个相邻扇区的每个子帧都采用相同的用户划分规则，采用不同的子载波调度优先级规则，在相同的时隙内，相邻扇区同时服务距离小区近的用户或距离小区远的用户，不同扇区内地理位置相似的用户被同时调度。这样就将距离小区远近不同的用户在时间上和频率上区分开，降低同频干扰。
3 仿真研究
我们对上述干扰协调方案做了系统级仿真和分析。假设业务的BLER要求为10-2，根据文献[9]的附录A中4.5的BLER曲线，得出的链路级参数如表1所示，用于系统级仿真当中。仿真中使用的系统参数取自LTE的建议。设置27个小区，区域边缘采用wraparound。每个小区25个用户，在初始化阶段均匀分布在仿真区域中，在主循环阶段，用户以设定的移动速度在仿真区域内随机移动。
为了公平比较各方案的性能，我们采取下述的简化业务模型：数据源以恒定的速率产生数据，基站缓存无限大，未传完的数据可以存放在缓存中，在后续的时隙继续发送。业务源的速率分别取值为：200 kb／s，400 kb／s，600 kb／s，800 kb／s，1 000 kb／s。一个子帧内的一组子载波(8个子载波)构成一个基本资源单位，基本资源单位只为一个用户提供服务。根据接收信干比(SIR)确定调制编码方式，同组内的子载波使用同样的调制编码方式。用户调度采取比例公平(PF)调度算法。仿真中每隔100帧(0.5 s)计算并记录用户在其间获得的平均数据传输速率。我们根据路径损耗将一个小区分为两部分：小区边缘和小区中心(或称内部)。小区中心的半径为小区半径的0.8倍，中心以外的部分为小区边缘，中心用户速率和边缘用户速率分别统计。以此评价干扰抑制方案对小区边缘用户性能的影响。
我们对下行传输的性能做了仿真研究。系统在不同负载时的吞吐量可以作为衡量系统性能的重要参数。图3给出了系统吞吐量随着小区负载变化的曲线。
从图3可以看到，在吞吐量上，Nortel和LGE 2最高，LGE 1居中，华为和Qualcomm较差。这是由于华为和Qualcomm方案都是部分频率复用，在中等负载和高负载时可用资源较少，因此吞吐量较低。而其他几种在高负载时可以复用资源，尽管吞吐量很高，但其中大部分是离基站较近的用户在传输数据，边缘用户的性能仍然很差，这可以从后面的结果中看到。
下面给出平均用户速率的性能。图4为中心用户的平均速率，图5为边缘用户的平均速率。由图可见，尽管华为和Qualcomm方案的平均用户速率较低，中心用户数据速率也较低，但边缘用户可保持相对较高的速率，中心和边缘用户的平均速率基本相等(350～400 kb／s)。Nortel的方案在提供与Qualcomm相近的边缘速率的同时，可以获得较高的中心用户速率，LGE 1的性能则很差。
最后给出不同负载下，小区边缘用户的速率CDF曲线，见图6～图8。该曲线可以反映数据用户的QoS性能。从CDF曲线可以看出，在5％以下边缘用户速率分布均低于200 kb／s。尽管当系统负载高于15 Mb／s时某些方案具有较大的吞吐量和较高的中心速率，但是边缘用户速率始终在200 kb／s以下。因此，比较业务速率为200 kb／s，即系统负载为5 Mb／s时的系统性能是有意义的。在200 kb／s对应的系统负载5 Mb／s处，各方案的吞吐量性能和边缘用户性能相差不大。回顾图3～图5，Nortel和Qualcomm的性能较好，LGE 2的吞吐量比华为的高，但边缘用户性能则比华为差。
通过上述仿真结果分析，我们可以从两个方面评价各方案的优劣。LGE1的各项性能都很差，因此下面用LGE代表LGE 2方案。
3.1 资源利用率
资源利用率主要反映在系统的吞吐量上。吞吐量越高，说明有更多的无线资源被用于数据传输。在适当的系统负载时(5～10 Mb／s之间)，LGE、Qualcomm和Nortel的资源利用率基本相同。华为的资源利用率较差。但Nortel和LGE可以提供比Qualcomm更多的资源供数据用户使用。
3.2 边缘用户性能
边缘用户性能主要体现在边缘用户的平均速率和CDF分布上。在适当的系统负载时(5～10 Mb／s)，LGE，Qualcomm和Nortel具有基本相同的资源利用率，但边缘用户的性能则Qualcomm略优于Nortel，而LGE较差。资源利用率较低的华为方案，其边缘用户性能和Nortel基本相同。Qualcomm和华为的方案可以使中心用户和边缘用户的性能相近，但负载高时中心用户虽然信道条件较好但仍得不到更高的传输速率。
通过比较，可以看到各方案在达到干扰抑制目的的同时，都有自身优势和特点。
4 结 语
本文介绍了目前3GPP LTE研究中的一个热点问题——小区间干扰的协调和躲避方式。对目前比较主流的方案做了总结和比较，并对各方案进行了系统级动态仿真研究，比较了他们对小区边缘用户的性能的影响。可以看到，干扰协调／躲避是一个新的概念和技术，目前还不成熟，需要改进。
