基于QoS保證的負載均衡頻譜決策算法

趙智濤,董 旭,王 霞,江 汀,魏勝群

(1.解放軍理工大學通信工程學院,江蘇南京210007;2.中國電子系統設備工程公司,北京100141;3.西安通信學院,陜西西安710106;4.中國人民解放軍61855部隊,北京100088;5.中國衛星海上測控部,江蘇江陰214400)

0 引言

頻譜資源的固定分配模式和利用率低下制約著無線通信的發展,1999年Mitola博士提出的“認知無線電(Cognitive Radio,CR)”[1]為解決這個問題提供了新的機遇。認知無線電可以通過頻譜感知,使終端動態的接入頻譜空洞,從而提高頻譜效率。另一方面,有著不同空中接口的多種無線接入網并存的局面,使得無線資源在各個無線接入網間不能得到動態有效的配置和利用。針對這個問題,IEEE 1900.4標準化組利用認知無線電技術提出了“異構無線網絡環境下分布式無線資源利用率優化的決策架構”[2]。該架構為多無線接入網之間的融合提供了依據,也為頻譜資源的有效利用提供了基礎。

在IEEE 1900.4架構的基礎上,通過設計快速有效的頻譜決策算法可以實現異構無線網絡間的頻譜資源的有效利用,進而提高網絡整體性能。下面首先對IEEE 1900.4標準進行簡要介紹,然后針對IEEE 1900.4標準中的分布式無線資源利用率優化場景,設計基于QoS保證的負載均衡算法,最后通過仿真驗證算法對網絡性能的提升。

1 IEEE 1900.4標準

IEEE 1900.4標準旨在異構無線網絡環境下,通過定義適當的體系結構和協議以及網絡—終端間的交互信息,實現分布式無線資源利用率的優化,以改善無線系統的全局性能和QoS。為此該標準定義了其系統的組成,包括網絡資源管理、終端資源管理和系統模塊間的交互信息,用以實現網絡—終端間的協作和分布式決策,其系統架構如圖1所示。

圖1 系統架構

其中運營商頻譜管理(Operator Spectrum Manager,OSM)、網絡重構管理(Network Reconfiguration Manager,NRM)、接入網重構控制(RAN Reconfiguration Controller,RRC)和接入網測量收集(RAN Measurement Collector,RMC)為網絡資源管理實體。OSM負責控制NRM動態制定頻譜分配決策。RMC負責收集無線接入網(Radio Wireless Network,RAN)的上下文信息并提供給NRM。NRM負責管理網絡和終端進行分布式頻譜利用率的優化。RRC負責根據NRM的重構請求控制RAN重構。

終端重構管理(Terminal Reconfiguration Manager,TRM)、終端重構控制(Terminal Reconfiguration Controller,TRC)和終端測量收集(Terminal Measurement Collector,TMC)為終端資源管理實體。TMC負責收集終端的上下文信息并提供給TRM。TRM負責根據NRM的決策、用戶喜好和相應上下文信息管理終端進行分布式頻譜利用率優化。TRC負責根據TRM的重構請求控制終端重構。

無線使能器(Radio Enabler,RE)是NRM和TRM之間的邏輯信道。RE可能是映射到1個或多個進行數據傳輸的RAN的帶內信道,或是1個或多個專屬RAN的帶外信道。

此外,IEEE 1900.4標準還詳細定義了其功能需求和功能結構,信息模型以及基本協議流程,并描述了其應用場景和部署案例,用以幫助系統架構實現分布式頻譜資源利用率的優化。

2 負載均衡算法

IEEE 1900.4標準對異構無線網絡環境下的分布式頻譜決策框架進行了詳細定義,此外,很多學者也對頻譜決策的框架進行了研究[3,4],但都沒有涉及具體的頻譜決策算法。

實際在多種無線接入技術并存的系統中,主要問題是頻譜利用率的不均衡,垂直切換就是解決這個問題的重要途徑[5]。而認知無線電技術則改變了垂直切換中終端被動響應的局面,使得終端可以動態選擇接入的網絡。無論垂直切換還是動態頻譜接入最終的目的都是達到多無線接入網間的負載均衡,從而提高網絡整體性能。因此負載均衡算法[6]應是解決異構無線網絡中分布式頻譜決策的有效方法。

2.1 系統模型

系統模型將由異構無線網絡和具有認知能力的終端所構成。異構無線網絡包含多個無線接入點,這些無線接入點可能分屬于不同的無線接入網絡,并使用不同的空中接口。分步式無線資源利用率優化場景示意圖如圖2所示。

圖2 分布式無線資源利用率優化場景

NRM為多個RAN所共享,NRM為IP核心網內的網絡實體。RAN將各自的上下文信息發送給NRM,NRM再將各個RAN的上下文信息通過RE的下行鏈路發送給終端,供終端進行接入決策。每個終端包含一個TRM,TRM將終端的上下文信息通過RE的上行鏈路發送給NRM。NRM根據RAN和終端的上下文信息,制定無線資源選擇政策。最后終端根據自身需求和無線資源選擇政策進行重構。

從系統模型中可以看到,各個RAN被分配不同的頻率資源,但其資源的利用情況有著很大的差別,有的RAN頻譜利用率很高,有的卻很低。終端可以動態進行頻譜的選擇和接入,從而使得各個RAN的無線資源得到合理的利用,并最終提升網絡的整體性能。

2.2 算法設計

為了實現分布式無線資源利用率的優化,算法設計也必不可少。NRM會利用一些算法分析RAN和終端的上下文信息并對無線資源進行合理分配和調度,從而產生分布式無線資源選擇政策。

基于QoS保證的負載均衡算法是分布式無線資源利用率優化的主要方法之一。其主要特點是可以根據用戶需求和網絡負載情況使終端動態的接入不同RAN,達到負載的均衡,同時保證QoS需求。下面將詳細介紹基于QoS保證的負載均衡算法。

根據上述的系統模型,假設異構無線網絡環境包含I個無線接入點,這些接入點分屬于不同的無線接入網絡并使用不同的空中接口技術。每個接入點的無線資源是有限的(Smax(i)),這與幀間隔(d(i))等的限制有關。網絡將對J個認知終端提供接入服務。每個認知終端有K種無線接入模式,接入模式的選擇將根據終端所要接入的接入點所采用的空中接口技術。每個終端有其QoS需求。該算法將只考慮一個QoS參數,即最小平均數據速率(Rmin(j))。該場景中將使用自適應調制編碼方式。根據不同終端和RAN之間的信道狀況SNR(ρ(i,j))采用不同的調制編碼模式,可以實現不同的數據速率(R(ρ(i,j)))。

該算法將使用吞吐量為目標函數。其中網絡吞吐量是基于QoS保證,即用戶吞吐量等于用戶的平均數據速率情況下的網絡吞吐量。那么該算法的數學模型可以表示為如下的吞吐量優化問題。

式中,

約束條件:

Ω為網絡吞吐量;s(i,j)為無線接入點i分配給終端j一幀中的無線資源;δ(i,j)為此為1表示終端 j接入無線接入點i的上行鏈路,否則為0;式(3)描述無線資源的限制;式(4)滿足QoS需求。

終端選擇接入的無線接入點是根據終端移動、鏈路質量和網絡性能動態變化的。每次接入的切換對于一個終端來說只能選擇一個接入點,即 δ(i,j)對于j只能有一個值等于1,其余值均為0。同時終端對接入網選擇還要受限于其接入模式的數量K。

利用基于QoS保證的負載均衡算法解決上述條件優化問題。首先定義無線接入點的負載如下:

該算法實際上就是在保證QoS的基礎上對優化參數δ(i,j)和s(i,j)的選擇,選擇的方法就是最小化最大負載,從而達到負載均衡,算法如圖3所示。

圖3 負載均衡算法

在初始化過程中,根據每個接入網和終端之間的信道狀態,可以估計每個終端最大的數據速率R(ρ(i,j))(通過選擇不同的調制編碼模式和預測誤碼率)并按大小進行排序。根據式(4)計算可以滿足QoS需求的各個終端所需的無線資源s(i,j),并計算每個接入網的負載情況,判斷是否達到負載均衡狀態。如果網絡沒有達到均衡狀態,那么就從最大負載的網絡中減少一個負載最大的用戶,并將其分配到負載最小的網絡中,直到最大負載不能再減小了,即最小化最大負載。此時確定的一組參數δ(i,j)和s(i,j)就是網絡的優化參數,NRM將根據優化參數制定無線資源選擇政策。

3 仿真及分析

仿真中將設置3個無線接入節點,每個無線接入節點分配不同的頻率,因此不考慮不同無線接入節點之間的干擾。終端的移動以及鏈路質量的變化通過信噪比的隨機變化體現,并假設在一幀內不同終端和無線接入點之間的信噪比不會變化。系統采用頻分雙工(FDD)的模式,上下鏈路彼此獨立,因此可以只考慮下行鏈路,并假設每個終端到無線接入點之間只有一條下行鏈路。采用自適應調制編碼模式,可根據不同的信噪比使用不同調制編碼模式以滿足傳輸速率需求。信道模型為AWGN信道。

圖4和圖5分別仿真了采用負載均衡方法得到的網絡吞吐量隨時間和用戶數量變化的曲線。作為負載均衡方法的比較,同時仿真了基于SNR選擇無線接入點的方法,2種方法都采用了QoS保證機制。

圖4 網絡吞吐量隨時間變化曲線

圖5 網絡吞吐量隨用戶數量變化曲線

當用戶采用基于SNR的方法接入時,如果超出接入節點無線資源的限制,用戶將不能再接入網絡,即使其他節點可能還有空閑的資源。而使用負載均衡方法接入時,網絡可以根據負載均衡算法主動將空余的資源分配給需要的用戶,只要用戶數沒有達到整個網絡的容量,都可以接入網絡。因此負載均衡較之傳統的基于SNR的方法有著明顯的優勢,通過圖4和圖5的比較也可以看出,負載均衡方法比基于SNR的方法有著較大的增益。

4 結束語

通過分析異構網絡環境下頻譜資源利用率不均衡的問題,在IEEE 1900.4標準的框架下,提出了基于QoS保證的負載均衡頻譜決策算法用于無線接入網的選擇。從仿真結果可以看出,通過負載均衡,無線資源的利用率得到了均衡,從而大幅提高了網絡的吞吐量。另外,異構無線網絡由于空中接口技術的不同,其無線資源的統一表示與建模問題是設計頻譜決策算法的難點問題,也是今后要研究的重點。

[1]MITOLA JⅢ.Cognitive Radio:Making Software Radios More Personal[J].IEEE Personal Communications,1999,6(4):13-18.

[2]IEEE Std 1900.4TM-2009.IEEE Standard for Architectural Building Blocks Enabling Network-device Distributed Decision Making for Optimized Radio Resource Usage in Heterogeneous WirelessAccess Networks[S],2009.

[3]AKYILDIZ IF.A Surveyon Spectrum Management in Cognitive Radio Networks[J].IEEE Communications Magazine,2008,46(4):40-48.

[4]LEE W Y,AKYILDIZ I F.A Spectrum DecisionFramework for Cognitive Radio Networks[J].IEEE Transactions on Mobile Computing,2011,10(2):161-174.

[5]XIAO Y.WiMAX/MobileFi:Advanced Research and Technology[M].New York:Auerbach Publications,2008:320-321.

[6]FILIN S H,HAR ADA M,HASEGAWA,et al.QoS:QoSGuaranteed Load-Balancing Dynamic Spectrum Access Algorithm[C].Proceeding2008 IEEE 19st International Symposium on PIMRC Workshops,2008:1-6.