LTE網(wǎng)絡(luò)考慮機會調(diào)度與QoS保障的準(zhǔn)入控制算法

李知航 王 浩 蔣慧琳 潘志文 尤肖虎

(東南大學(xué)移動通信國家重點實驗室,南京 210096)

準(zhǔn)入控制(CAC)可為系統(tǒng)提供擁塞控制和服務(wù)質(zhì)量(QoS)保障[1].在長期演進(LTE)網(wǎng)絡(luò)中,用戶有不同的QoS需求,基站除了使用合適的調(diào)度策略來保障用戶的QoS需求,還要有效利用系統(tǒng)資源.文獻[2-4]通過在調(diào)度策略中為不同用戶設(shè)置不同權(quán)重來保障其QoS需求,但由于沒有考慮CAC算法的設(shè)計,均不能為用戶提供嚴(yán)格的QoS保障.文獻[5-11]將調(diào)度策略與CAC算法相結(jié)合,用于保障不同用戶的QoS需求.

CAC算法的性能與所采用調(diào)度策略的長期平均性能緊密相關(guān).文獻[12]對比了輪詢調(diào)度(round robin scheduling,RRS)、最大速率調(diào)度、比例公平調(diào)度[13]和基于累積分布函數(shù)的調(diào)度(CS)的性能,發(fā)現(xiàn)在滿負(fù)載場景下CS可對效率和公平性進行最好的折中,因此本文使用CS作為基本調(diào)度策略.文獻[14]證明了機會輪詢(ORR)[11]是計算任何調(diào)度策略性能下界的有效方法，因此本文采用ORR計算CS性能下界,并通過仿真驗證其正確性.然后聯(lián)合使用CS和ORR提出一個可保障不同QoS需求的CAC算法COCDQ(CS/ORR based CAC algorithm for different QoS requirements).最后通過系統(tǒng)級仿真驗證所提算法性能.結(jié)果表明，聯(lián)合考慮機會調(diào)度與QoS需求,COCDQ算法可有效降低新通話阻塞率,提供更好的QoS保障,其代價是僅總吞吐量略有降低.

1 鏈路模型

假設(shè)用戶接收的瞬時信號強度可通過導(dǎo)頻探測獲得,并且信道狀態(tài)信息可通過上行傳輸或周期報告送回至其服務(wù)增強型節(jié)點(enhanced nodeB,eNodeB).物理資源塊[15](physical resource block,PRB)是可分配給用戶的最小資源單元,其帶寬為180 kHz，持續(xù)時間為1 ms.本文考慮2種用戶服務(wù):最小速率需求(minimum rate requirement,MRR)服務(wù)和盡力而為(best effort,BE)服務(wù).簡便起見,分別將擁有MRR服務(wù)和BE服務(wù)的用戶稱為MRR用戶和BE用戶.令K,M,B分別代表所有用戶集合、MRR用戶集合和BE用戶集合,易知K=M∪B.

定義τ時刻用戶k在PRBw上接收的瞬時信號干擾噪聲比(SINR)為

(1)

(2)

2 CS及CS/ORR調(diào)度策略分析

本文采用CS作為基本調(diào)度策略.方便起見,在下文分析中忽略符號t.分別用Rk,fRk和FRk表示用戶k瞬時速率、瞬時速率概率分布函數(shù)和瞬時速率累積分布函數(shù).CS將在每個調(diào)度單元上比較所有用戶瞬時速率累積分布函數(shù),并調(diào)度具有最大瞬時速率累積分布函數(shù)的用戶k*,即

(3)

式中,Kc為用戶k的競爭用戶集合.

某調(diào)度策略的多用戶分集增益(multi-user diversity gain,MDG)定義為用戶采用該調(diào)度策略得到的吞吐量與采用RRS得到的吞吐量之比.它可表示調(diào)度策略的長期平均性能,并可用于估計用戶占用資源數(shù).根據(jù)文獻[12],假設(shè)用戶經(jīng)歷瑞利快衰落且用戶速率和其SINR有線性關(guān)系,則采用CS時用戶k的MDG可表示為

(4)

為了達到香農(nóng)速率,本文采用自適應(yīng)調(diào)制編碼,則用戶k的速率為

(5)

式中,sk為分配給用戶k的資源數(shù);Bw為一個PRB的帶寬.

(6)

圖1為實際調(diào)度與理論計算的MDG隨用戶數(shù)的變化情況.由圖可見，隨著用戶數(shù)增多,3條曲線的MDG都隨之增大.這是因為用戶越多,將更方便利用信道的動態(tài)變化,從而獲得更大吞吐量.同時發(fā)現(xiàn)CS理論計算的MDG與實際調(diào)度結(jié)果吻合,并驗證了利用CS/ORR理論計算的MDG確實是CS的MDG的性能下界.

圖1 實際調(diào)度與理論計算的MDG隨用戶數(shù)的變化情況

3 CAC算法設(shè)計

為了在不影響當(dāng)前已接入用戶QoS滿意度的情況下接入新用戶(新到達或切換的用戶),關(guān)鍵是判斷系統(tǒng)剩余資源能否滿足新接入用戶的QoS需求.由于不同用戶有不同平均SINR及QoS需求,各用戶所需資源數(shù)也不相同,因此不能直接將式(6)中適用于資源公平分配的MDG用于計算新接入用戶所需資源數(shù).本文對式(6)進行改進,提出一種保守的通過迭代計算新接入用戶所需資源數(shù)的方法.若新接入用戶可使用這個保守的理論值接入網(wǎng)絡(luò),則當(dāng)實際接入時該用戶將需要更少資源.對已存在用戶而言,接入新用戶將增大他們的MDG,為其利用信道的動態(tài)變化提供更多機會[14],可在滿足相同QoS需求的條件下減少其所需資源數(shù).因此只需判斷系統(tǒng)剩余資源能否滿足新接入用戶的QoS需求.

假設(shè)用戶k共在J輪中競爭資源,根據(jù)式(6),其平均MDG為

(7)

由于網(wǎng)絡(luò)會優(yōu)先保障高等級用戶的QoS需求,因此本文先為MRR用戶分配資源,再為BE用戶分配剩余資源.

(8)

(9)

式中,sM為所有MRR用戶可用資源數(shù);sm為用戶m所占資源數(shù).為了給BE用戶預(yù)留資源,設(shè)置sM=0.8s,其中s為所有用戶可用資源數(shù).

BE用戶可用資源數(shù)為

(10)

(11)

(12)

(13)

假設(shè)BE用戶足夠多,由于

(14)

與歐拉近似

(15)

則可推出

(16)

式中,e為自然對數(shù);γ=0.577 2為歐拉常數(shù).

將式(16)、(11)代入式(13),可得

(17)

4 仿真及其結(jié)果

4.1 仿真設(shè)置

設(shè)置系統(tǒng)帶寬為1 MHz.用戶到達服從到達率為λ的泊松過程,MRR用戶和BE用戶保持相同到達率,均按照0.05用戶/s的間隔從0.7用戶/s變化至1.1用戶/s.用戶保持時間服從均值為100 s的指數(shù)分布.系統(tǒng)平均用戶數(shù)由用戶到達率和保持時間共同決定.用戶SINR服從[1,10]dB間均勻分布,MRR用戶最小速率需求服從[40,80]kbit/s間均勻分布.快衰落服從瑞利分布.調(diào)度令牌大小與PRB大小一致.假設(shè)調(diào)度周期為1 s,一次仿真包含1 000個調(diào)度周期.在每個到達率下實現(xiàn)100次仿真，得到平均性能.采用新通話阻塞率、QoS不滿意率和總吞吐量作為檢驗所提算法的性能指標(biāo).NA,CS,COCDQ分別表示計算MRR用戶所占資源數(shù)時不用MDG,使用CS及所提算法得到的MDG.

4.2 仿真結(jié)果

新通話阻塞率隨λ的變化情況如圖2所示.由圖可見，3條曲線均隨λ增大而升高,這是因為當(dāng)用戶保持時間不變時,其占用資源數(shù)僅由用戶到達率決定.到達率越大，將有更多MRR用戶產(chǎn)生,但由于總資源數(shù)的限制將阻塞更多MRR用戶.由于式(4)和式(7)中計算MRR用戶所占資源時采用了相應(yīng)的MDG,因此CS和COCDQ的新通話阻塞率均小于NA的新通話阻塞率.又由于CS只考慮了競爭用戶數(shù)卻忽略了MRR用戶實際資源需求,因此采用CS可接入更多MRR用戶,從而獲得更低的新通話阻塞率.

圖2 新通話阻塞率隨λ的變化情況

QoS不滿意率隨λ的變化情況如圖3所示.一次QoS不滿意事件定義為在一個調(diào)度周期內(nèi),一個MRR用戶可得數(shù)據(jù)速率低于其最小速率需求.QoS不滿意率等于QoS不滿意事件總數(shù)與接受滿意服務(wù)用戶總數(shù)之比.由圖3可知,NA的QoS不滿意率在所有到達率下均為0,這是因為其CAC決策沒有考慮用戶MDG,只使用最保守的RRS的方法為MRR用戶計算其所需資源數(shù).COCDQ的QoS不滿意率同樣很低,即使在高到達率情況下也一樣,這與CAC算法設(shè)計目標(biāo)相吻合:在保障用戶最小速率需求前提下盡量服務(wù)更多用戶.而CS的QoS不滿意率最高,說明如果使用式(4)中的MDG做CAC決策將不能保障用戶服務(wù)質(zhì)量.

圖4表明3種算法的總吞吐量均隨著λ的增大而降低.這是因為到達率越大，將有更多MRR用戶產(chǎn)生,其占用更多資源,使BE用戶總可用資源變少.

圖3 QoS不滿意率隨λ的變化情況

圖4 總吞吐量隨λ的變化情況

5 結(jié)語

本文研究了LTE網(wǎng)絡(luò)中考慮機會調(diào)度并可提供不同QoS保障的CAC算法的設(shè)計.首先使用ORR計算CS性能下界,并通過仿真驗證此計算方法的正確性,然后為不同QoS需求的用戶提出一個基于CS/ORR的CAC算法(COCDQ),即使用CS/ORR的方法為新接入用戶保守估計其所需資源數(shù).最后通過仿真驗證了COCDQ算法的性能,結(jié)果表明COCDQ算法可有效降低新接入用戶阻塞率,提供更好的QoS保障，其代價是僅總吞吐量略有降低.

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