基于噴泉碼的機會多播調度算法研究

摘要：為了滿足移動蜂窩網絡中用戶對高速率數據業務和服務質量（QoS）的要求，提出一種基于噴泉碼的機會調度算法。在基站無法獲取瞬時CSI（信道狀態信息）情況下，利用信道分布統計規律并使用吞吐量估計矩陣，自適應調整選擇用戶數，減少了調度算法的計算復雜度，在一定程度上提高了系統吞吐量。對固定數據量自適應機會調度算法FEMOS與固定數據量吞吐量估計機會調度算法進行了仿真比較，仿真結果表明，基于噴泉碼的機會調度算法能夠獲得更高的吞吐量，可以高效地利用有限的頻帶資源并降低計算量。

關鍵詞：多播系統；機會調度；噴泉碼；吞吐量

DOIDOI：10.11907/rjdk.161513

中圖分類號：TP312

文獻標識碼：A文章編號文章編號：16727800（2016）009003105

基金項目基金項目：

作者簡介作者簡介：劉陽（1989-），男，黑龍江齊齊哈爾人，江蘇大學計算機科學與通信工程學院碩士研究生，研究方向為通信系統與多播技術。

0引言

廣播/多播服務（MBMS）被定義為點對多點（PTMP）服務，如IPTV、視頻會議、數據分發業務，這種業務在移動蜂窩網絡可通過多個用戶共享相同的無線資源來提高系統效率，獲得系統的多播增益。傳統組播調度算法（CMS）中，為保證所有用戶的正確接收，基站（BS）選擇最差的用戶信道增益確定傳輸速率，系統吞吐量基于最差用戶的信道條件。

在這種情況下，可用資源不能被充分利用。Gopala、Gamal[12]提出了一種多播機會調度傳輸方案MedianOMS，主要目標是提高網絡吞吐率。在該傳輸方案中，區別于CMS每次傳輸均針對所有用戶，BS在每個TTI時隙中選擇一半信道狀態好的用戶傳輸數據，提高了系統發送速率。相比傳統的調度算法CMS，MedianOMS能夠提供了更好的性能，但是以中間為閾值來提取用戶的子集進行傳輸的方案并不總是能夠使系統的吞吐量最大，即這種方案中的用戶比例并不是最佳的。隨后TzePing Low對用戶比例的選擇進行研究使多播系統吞吐量最大化，得出的結論是，該用戶比例并不是一個固定的值，它隨著平均信噪比（SNR）的變化而變化[3]。

機會多播調度（OMS）的提出，平衡了多用戶增益和多播增益的權衡。主要思想是，在每個傳輸時間間隔（TTI），BS只傳送給信道條件高于閾值的用戶。結果顯示，其相比CMS吞吐量顯著提高。OMS的方法是基于MDC[4]，在MDC中，最初的多播數據編碼為多個獨立的流。使用這種方法，BS只需要設置傳輸速率來最大化吞吐量而不用考慮每個用戶是否可以接收到所有數據。另一個OMS的方法是定義閾值的組播調度（MS）[5]。在這種情況下，在每個TTI中BS從K個總用戶中選擇最佳的T個信道用戶接收數據，數據一直重傳直到所有用戶都能接收到。

隨后噴泉碼被提出，數字噴泉碼的發送端對一組源數據進行編碼后可以生成任意數量的編碼數據包，而接收端只需要接收到足夠數目的編碼數據包，就可以通過譯碼正確恢復源數據，并且編碼數據包的接收順序不影響譯碼[6]。噴泉碼的這個優點對機會多播調度很有利，如果用戶在某時隙沒有接收編碼數據包，基站在下一時隙不用為該用戶重傳相同的數據包，可以繼續發送其它編碼數據包。

Wen Huang，KwanL Yeung[78]利用其性質，提出了新的調度算法，不用考慮數據接收的時間段，只要收到足夠多的數據量就可成功解碼。因此，在發送端就可以充分利用用戶的瞬時信道狀態，計算出每個用戶的信道速率，看哪個速率對應的吞吐量最大，從而選擇傳輸速率并與那些用戶實現數據接收。

文獻[9]提出優化的機會多播調度（OOMS），優化了用戶選擇，進一步形成了對OOMS系統的吞吐量的平均表達[10]。盡管與MedianOMS相比，OOMS具有良好性能，但文獻[910]中的方法仍有缺點：①已經收到數據的用戶可能會多次選擇，這將降低系統的吞吐量；②文獻[9]方法中每時隙被選擇用戶的個數是常數，然而，沒有收到數據的用戶數量會逐漸減少，這對所有傳輸不是最優的。為了解決第2個問題，文獻[10]提出OMS，在每個TTI中BS選擇最優組。然而，該選擇是基于用戶的瞬時信道狀態信息（CSI），這就增加了計算的復雜性。比例公平的OMS[11]也有類似問題。

為了克服這些問題，進一步提高吞吐量，本文結合噴泉碼的接收端只要接收的數據達到足夠數量就能夠成功解碼的特點，提出了基于自適應用戶選擇的機會多播調度算法（FAOS）。吞吐量的增強是通過自適應選擇最優用戶，而不是使用一個固定值。由于需要遍歷所有目標多播用戶可支持的傳輸速率，并計算每個可支持的傳輸速率對應的吞吐量，再比較吞吐量的大小后才能夠確定用戶數量，因而計算量非常大。鑒于此，本文進一步提出了固定數據量吞吐量估計機會調度FEMOS算法，摸清基站在有限反饋下可以獲取的平均信噪比以及無線信道的分布統計規律，構造系統吞吐量估計矩陣。在每個時隙前，利用吞吐量估計矩陣來確定選擇用戶的數量，降低了計算復雜度。

5結語

本文研究了移動無線蜂窩網絡系統模型下的機會多播調度問題，提出了一種結合噴泉編碼特性的自適應多用戶選擇的機會調用算法FEMOS。與傳統CMS算法不同，FEMOS的用戶選擇不是固定值，而是利用系統吞吐量估計矩陣確定用戶個數，同時本算法的時間復雜度小于FOAS算法。

從不同信噪比的角度對基于噴泉碼的FEMOS算法進行了仿真。結論如下：當信噪比很大（即信道條件最差用戶可支持的傳輸速率大于所要傳輸的數據量N位）時，采用算法CMS；在信噪比較小情況下，提出的算法性能最優。在現實情況下，信道的信噪比較小，而傳輸的數據量很大。

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責任編輯（責任編輯：孫娟）