LTE-A系統中比例公平調度算法的改進*

邵琪萍,葛萬成

(同濟大學中德學院,上海201804)

LTE-A系統中比例公平調度算法的改進*

邵琪萍,葛萬成

(同濟大學中德學院,上海201804)

在非連續載波聚合(高頻+低頻)場景下,載波衰減特性不同,聚合的載波有不同的覆蓋范圍,使得不同用戶可調度的載波數量不同,若使用傳統比例公平(PF)算法會導致小區不同位置用戶資源配置的不公平性。本文提出了一種分組權重PF調度算法(GWPF),根據用戶可調度的載波數量,將用戶和載波分組,并引入加權因子對原比例公平算法進行加權處理,從而提高用戶公平性。仿真結果表明GWPF較PF算法有著更好的用戶公平性和邊緣小區吞吐量。

非連續載波聚合 比例公平調度算法 分組權重比例公平調度算法

0 引 言

比例公平(PF)算法[1]通過考量用戶的瞬時傳輸速率和平均傳輸速率,來確定用戶數據調度使用成分載波(CC)資源的優先級,如式(1)所示:

式中Pi,j(t)表示t時刻用戶i在資源塊RBj上的比例系數,ri,j(t)表示時刻t用戶i在RBj上的瞬時速率,Ri(t)表示用戶i最近一個傳輸時間間隔(TTI)為止的平均數據傳輸速率。

然而在非連續載波聚合場景[2]中,假定蜂窩結構系統中有一個基站eNB,N個用戶,L個CC,每個CC具有相同的帶寬且每個CC采用平均功率部署方案,即所有的CC都有相同的傳輸功率。由于覆蓋小區的CC分別來自不同頻段,因此有CC的集合F={f1,f2,…,fL},且f1＞f2＞…＞fL。由于載波頻率不同而傳輸功率PT相同,因此各個CC的信道衰落快慢程度也不同,即頻率越高信號衰落越快。所以各個CC在小區內覆蓋范圍也就不同。由式(2)[3]可見,載波覆蓋范圍R與其頻率成反比,頻率越小覆蓋范圍越大,即

式中PLth為CC的路徑損耗門限,可從eNB獲得。

由于CC在小區中的覆蓋范圍不同導致不同位置的用戶可使用的CC數量有著明顯差異,即越靠近小區中心位置,可調度的CC數就越多。因此如果繼續采用傳統PF算法,小區不同位置的用戶終端設備(UE)的公平性將無法保障,中心用戶占據大量資源有較高的傳輸速率,邊緣小區用戶則可能出現“饑餓”現象。本文對PF算法做了改進,介紹改進后的分組權重比例公平GWPF(Group Weight Proportional Fair)調度算法。

2 GWPF調度算法

GWPF調度算法的核心思想是先根據用戶可調度的載波數量,將用戶和載波分組,并引入加權因子對原比例公平算法進行加權處理,從而提高用戶公平性[4-5]。

(1)用戶分組

根據覆蓋需求,一個CC的最大路徑損耗不能高于PLth的臨界值。可以根據用戶i在每個CC上的路徑損耗來確定其分組,即用戶i可以使用CC的集合

用Ni(Ni≤L)表示Ωi內元素的個數,即Ni為用戶i可使用的CC數量。

Φk為載波k所服務的用戶集合,如式5所示:

Mk(Mk＜n)為Φk內元素數量,即載波k服務的用戶數量。

(2)權重因子

由于UE在小區內分布位置各不相同,其可調用的CC數量不同。為了保證各個用戶(尤其是邊緣用戶)調度的公平性,本文基于用戶分組,引入了權重因子對傳統PF算法做了改進。

從用戶調度公平性考慮,越遠離小區中心的用戶,由于其可用資源有限,因此越應該被優先調度。定義優先因子λ,用戶i的優先因子,可見用戶i可使用的CC數量Ni越少其優先因子就越大。

由于不同調度機制JUS,SRUS,HSLS的不同要求,用戶能夠調用的最大載波數量T不同,因此定義用戶能夠調用的最大載波數T為變量,根據系統或調度機的不同要求進行調整。

定義用戶i在載波k上的權重因子,假設Rs-1＜di＜Rs,則權重因子為:1)s=1

3)L-T+1≤Vs≤L

(3)GWPF調度算法

由于非連續載波聚合場景下,小區內載波覆蓋范圍不同,將上面介紹的權重因子引入傳統PF算法:

因此GWPF算法中,優先獲得RB分配的用戶可由式10得出:

在每個調度時刻t,GWPF調度算法的調度策略詳細順序如下:

step2:小區內每個用戶由式(3)、(4)和(5)根據用戶可調度CC數量,將用戶和載波分組;

step3:初始化k=1;

step5:根據式(1)給出的調度策略將資源分配給符合GWPF調度策略的用戶;

step6:如果用戶得到服務,該用戶的平均速率更新為:

如果用戶沒有得到服務,其平均速率更新為:

在課題實施開展期間，組織開設文獻閱讀討論課，鼓勵研究生在課題實驗中遇到問題時，能自己通過檢索閱讀文獻解決，并把這個過程進行匯報交流，有利于提高研究生的閱讀能力，消化檢索到的文獻內容，促進專業知識的增長；挖掘學術潛質，拓寬視野，激發靈感；提高學術交流能力和學術辨識能力等。

其中Twindow表示觀察窗口的長度。

step7:令k=k+1,如果K＞L則停止,否則轉跳到step6。

3 仿真及結果分析

本文使用Matlab系統級仿真,來評估GWPF調度算法在LTE-A非連續載波聚合場景下的性能。首先給出相應的仿真參數配置及性能評估指標,最后給出仿真結果和相應的分析。

3.1 仿真配置及評估指標

通過仿真來分析GWPF算法的性能,對于LTE -A帶外非連續載波聚合場景,用Matlab R2011b軟件進行仿真。仿真中考慮三個CC聚合方案,其中f1=860MHz,f2=2300MHz,f3=3400MHz,每個CC的帶寬均為20 MHz。此外,仿真觀察窗口長度Twindow為100TTIs,用戶可接入最大載波數T為2,其它參數設定見表1。

文中對PF算法的改進主要是為了改善在非連續CA場景下小區用戶的公平性,公平性是判斷資源調度算法的重要性能參數。公平性參數[5-6]可定義為

式中αg為侵略因子,表示用戶帶寬需求的滿足情況,從式(13)中可以看出,F取0到1之間的連續值,當αg=αk(g≠k)時,F取最大值1,即所有的用戶需求滿足比例相同。可見F值越大用戶間的公平性就越好。

表1 仿真參數配置Table 1 Simulation parameters Configuration

(1)GWPF算法與PF算法性能比較

為了研究GWPF算法與PF算法性能比較,假設小區內的用戶均勻分布且都是靜止的,即UE不移動。分別研究了GWPF和PF算法的吞吐量和公平性。

圖1 GWPF算法和PF算法的小區吞吐量對比Fig.1 Cell throughput comparison betweenGWPF algorithm and PF algorithm

圖2 不同用戶數時GWPF算法和PF算法公平性比較Fig.2 Fairness comparison between GWPFalgorithm and PF algorithm in different amount of users

由圖1可見,GWPF算法下小區整體吞吐量低于PF算法約4 Mbps,這是由于GWPF中引入加權因子使信道條件略差的用戶比在傳統PF算法下得到更多的資源,而距離小區中心較近的用戶得到更少的資源。這樣就導致了系統整體吞吐量的下降,即用吞吐量換來了用戶間的公平性。通過GWPF算法可知,可調度載波越少的用戶,即小區邊緣用戶,其加權系數就越大。因此相對于傳統PF算法,小區邊緣用戶得到資源分配的優先級有了明顯的升高,所以GWPF算法下邊緣用戶的整體吞吐量明顯大于PF算法下小區邊緣用戶的吞吐量。同理,GWPF算法下小區中心用戶吞吐量必然小于PF算法下中心用戶的吞吐量。

如圖2所示,GWPF算法下用戶公平性明顯大于PF算法,且隨著小區用戶數量的增加差距逐漸加大。當小區用戶數在5個以內時,GWPF和PF算法的公平因子F都為1,這是因為由于用戶數量較小,系統資源可以滿足所有用戶。隨著用戶數量的上升,尤其是當小區用戶數超過15個時,兩種算法公平性的差異明顯加大,因為用戶數量的不斷增加,而系統的資源是固定有限的,PF算法將資源優先分配給信道條件較好,瞬時數據速率較大的用戶,而小區邊緣用戶由于覆蓋載波較少且信道條件惡劣,在PF算法中優先級較低,因此PF算法整體的公平性會隨著用戶數量的增大顯著下降。在GWPF算法,由于加權因子的引入,使得邊緣用戶優先級不會像在PF算法中那么低,因此雖然GWPF算法的用戶公平性也會隨著小區用戶數量的增加而降低,但是相比于PF算法,其還是有著明顯的優勢。

4 結 語

LTE-A系統中在“高頻+低頻”非連續載波聚合場景下,由于CC覆蓋范圍不同,使用傳統PF算法會導致小區不同位置用戶資源配置不公平的問題,為此論文提出了分組權重PF調度算法(GWPF),根據用戶可調度的載波數量,將用戶和載波分組,并引入加權因子對原比例公平算法進行加權處理,從而提高用戶公平性,通過Matlab仿真,結果表明GWPF較PF算法有著良好的用戶公平性和邊緣小區吞吐量,驗證了該算法的有效性。

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SHAO Qi-ping(1989-),female,graduate student,majoring in signal and information processing.

葛萬成(1964—),男,博士,教授,主要研究方向為信號與信息處理。

GE Wan-cheng(1964-),male,Ph.D.,professor,majoring in signal and information processing.

Modified Proportional Fair Scheduling Algorithm in LTE-Advanced System

SHAO Qi-ping,GE Wan-cheng
(Chinese-German School of Tongji University,Shanghai 201804,China)

In the noncontiguous carrier aggregation(HF+LF)scene with different fading characteristics, CA has different coverage ranges,and the number of carriers the users can dispatch is also various.Thus the resource allocation fairness couldn't be achieved via applying the traditional PF(proportional fair) scheduling algorithm.In light of this,a GWPF(Grouping Weigh Proportional Fair)scheduling algorithm is proposed in this paper.According to the number of carriers the users can schedule,the users and carriers are divided into groups,meanwhile,the weighting factor is introduced into the original PF scheduling algorithm,thus to improve the user fairness.Simulation result shows that compared with PF algorithm, GWPF enjoys the priorities of better fairness among the users and the throughput of edge cells.

noncontiguous carrier aggregation;PF scheduling algorithm;grouping weight PF scheduling algorithm

TN92

A

1002-0802(2014)11-1300-04

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.11.012

邵琪萍(1989—),女,碩士研究生,主要研究方向為信號與信息處理;

2014-06-17;

2014-09-25 Received date：2014-06-17;Revised date：2014-09-25