5G上行鏈路中基于預測的緊急資源分配方法研究

許方敏 伍麗嬌* 王 翔 趙成林

①(北京郵電大學信息與通信工程學院 北京 100876)

②(北京簡易科技有限公司 北京 100086)

1 引言

5G(5th Generation)技術相比于上一代的4G移動通信技術有了質的飛越，5G技術支持高連接、高可靠性和低延遲的特性也推動了其在垂直行業的廣泛應用。超可靠低延遲通信(ultra Reliable and Low Latency Communications, uRLLC)是5G的3大應用場景之一，也是對可靠性和時延要求最嚴格的一類應用服務(一般要求99.999%的傳輸可靠性和1 ms用戶面延遲[1])，它用于支持各類對時間敏感的任務關鍵型應用程序，如自動駕駛、工業自動化和配電[2]。

工業4.0推動著工業應用向自動化、智能化方向快速發展，作為uRLLC的重要用例，工業應用具有數據量小、端到端時延和可靠性要求嚴苛等特點[3]，這也是5G網絡支持工業用例所面臨的主要挑戰。在工業應用如煤礦采集現場的傳感器網絡[4]中，部分傳感器周期性地感知周圍環境數據如溫濕度、瓦斯濃度、煤塵濃度等，并將其傳送給控制器用以監測外界環境的變化；另一部分傳感器只在檢測到突發緊急情況時，如發生火災、瓦斯或煤塵濃度逼近閾值等，會傳送數據并請求快速解決問題，若無法在極短的延遲限制內完成緊急數據傳輸將導致嚴重的經濟損失甚至人身安全問題。針對這類場景中傳輸環境的復雜性、數據及其傳輸需求的多樣化問題，制定高效的無線資源調度機制以滿足各種數據共存時互不干擾、穩定可靠地傳輸，保障系統安全穩定的運行是一個很大的挑戰。同時緊急數據和周期數據在無線網絡中的協同傳輸是亟待解決的關鍵性問題，也是本文研究的重點。

為解決上述關鍵問題，前人做了很多相關的研究。目前基于優先級的搶占機制是一種重要的解決方案，Shen等人[5]提出的PriorityMAC協議允許高優先級流量占用低優先級流量的帶寬來快速接入信道，但其以接入等待時間體現不同的優先級會增加等待延遲；Farag等人[6]提出的SS-MAC協議允許緊急數據利用搶占周期性數據時隙的方式快速接入信道，但其每次傳輸前都要緊急需求收集和計算，會帶來很大的信令開銷；基于資源完全預留的方案也是有效的傳輸方案之一，文獻[7,8]為緊急資源完全保留傳輸資源以便緊急數據到來時的及時接入和提高緊急數據的QoS(Quality of Service)，但由于零星的緊急數據并非每個傳輸周期都會出現而導致資源利用率較低，會造成嚴重的資源浪費。基于穿孔的傳輸機制致力于解決資源浪費問題，文獻[9,10]基于穿孔的方法通過覆蓋或打孔的方式占用非緊急數據的資源以保證緊急數據的傳輸，但穿孔必然會導致其他流量性能受損以致無法滿足其QoS。而基于預測的方案傾向于利用節點間傳輸的相關性主動分配傳輸資源[11,12]，只對節點間有相關性的系統有較大增益，適用場景比較單一。

本文提出一種靈活高效的5G上行緊急業務資源預留和分配機制，利用基于預測的方式來計算和預留下一個時隙分配給緊急業務的資源，并利用基于競爭的多重復傳輸機制來傳輸數據量小的緊急數據，在滿足緊急數據的資源需求量的同時，最大化系統的資源利用率，減少對周期性數據服務質量的影響。與3GPP(3rd Generation Partnership Project)標準化中討論的上行指示周期用戶出讓資源的方案相比，本方案能避免因向基站傳輸信令和調度周期用戶資源所需的時間，大幅縮短了傳輸緊急數據的響應時間，滿足了緊急數據對于延遲的嚴苛要求。本文所做貢獻如下：

(1) 對于緊急數據與周期數據的共存問題，本文提出一種基于預測的資源分配方案。在沒有緊急數據到來的平穩狀態下，周期數據的傳輸采用免授權的方式，并預留小部分資源用于緊急數據的應急傳輸；在緊急數據到來時，觸發系統的預測算法并提前預留出下一個時隙分配給緊急數據的資源量。與傳統方案進行仿真比較，驗證了本文方案的有效性。

(2) 導出了緊急數據的傳輸資源量需求對周期數據資源量和傳輸的可靠性、緊急數據可靠性、系統資源利用率的影響公式，這些公式與仿真結果非常相符，同時優化了緊急數據的資源占用率，在滿足緊急數據的QoS的同時最小化緊急數據消耗的資源量。

2 基于預測的傳輸方案

2.1 系統模型

本文考慮采用星形網絡拓撲的系統集中控制模型，如圖1所示。該網絡模型由單個基站和一組傳感器節點組成，其中Np個節點用于傳輸周期性監測數據，Ns個節點用于傳輸緊急數據，并由基站直接為所有的傳感器節點分配無線資源。其中無線資源的分配分為時域和頻域兩個維度的資源分配，如圖2，時域維度基于每個傳輸時間間隔(Transmission Time Interval, TTI)分配資源，在頻域維度上，將總帶寬劃分為若干個等帶寬子信道，基于子信道分配資源。單個TTI與單個子信道組成的資源塊(Resource Block, RB)是設備進行數據傳輸的最小無線資源單元。本文考慮的數據傳輸場景中假設數據包在無線信道上傳輸失敗的概率為ρ，激活率定義為每個傳輸周期緊急設備產生數據包的概率，緊急數據激活的概率為λ。本文的資源分配方案包括平穩情況和緊急情況兩種場景的分配，其中平穩情況定義為系統中只有周期設備傳輸周期數據或存在緊急數據但其激活率很低；緊急情況定義為系統中有周期數據傳輸的同時還存在緊急數據的傳輸且當前預留資源無法滿足其QoS。具體的資源分配細節將在2.2節介紹。

圖1 系統結構圖

圖2 無線資源分配方式

2.2 平穩情況下的傳輸

在平穩情況下系統并沒有緊急數據傳輸或者緊急節點的激活率很低，此時主要探討周期數據的傳輸。給定系統的總資源帶寬為W，為避免緊急數據到來時無可用資源而造成緊急數據無法及時傳輸，會提前預留ηW(0<η<1)的資源，用于緊急數據在這個資源帶內基于競爭的傳輸，因此用于周期數據傳輸的資源數量為(1?η)W。對于周期性傳輸的數據，設備會在每一個傳輸周期內傳輸環境監測等采樣數據，因此資源分配必須滿足每個設備在每個傳輸周期都至少1次專用的傳輸機會；其次為保證其傳輸的可靠性，在時間條件允許的情況下保證周期節點設備能接收到至少1次ACK(ACKnowledge character)，并周期性地預留部分資源池用于丟失數據的重傳。周期數據的傳輸利用5G支持的免授權方式，由基站預先配置周期性資源，用戶無須每次傳輸都申請資源，省去了向基站發送調度請求、申請資源以及接收基站反饋的時間，也不會與其他傳輸系統產生干擾。

為便于計算和理解，假設緊急數據和周期數據數據包的大小相同為Bbit，在1個TTI (時間長度為τ)的時間內能傳輸的數據包的數量即1個TTI可以服務的周期節點數量為M(M

圖3 周期資源分配方案

2.3 緊急情況下的傳輸

當傳輸緊急數據的傳感器監測到網絡中出現緊急情況時，如突然發生的安全問題，會短時間內產生非周期的緊急數據，并要求在極低的延遲范圍內將數據傳送至目的地。當基站接收到緊急數據時，為保證分配給緊急節點的資源充足，執行2.3.1節的激活預測算法，預測下一個傳輸周期緊急節點的激活率，并根據激活率計算下一傳輸周期緊急節點所需的資源量，動態地給節點分配資源。具體資源分配流程如圖4所示。

2.3.1 緊急情況下的預測算法

由于緊急數據的傳輸要求非常嚴格，因此需要設計準確高效的預測算法才能進行合理的資源分配。常用的預測算法包括時間序列預測[13,14]、Markov預測[15]、神經網絡[16,17]等。ARMA預測模型融合了自回歸和時間序列預測，對于單變量的預測精度較高，因此本文利用ARMA模型來預測緊急節點的未來激活率。

用基于馬爾可夫調制的泊松過程來模擬數據的突發特征[18]，緊急數據的激活率隨著時間變化，當緊急事件處理完成或當前預留的緊急資源夠用，便重新恢復了系統的平穩狀態。基于ARMA模型，緊急數據在t時刻的激活率λt表示為

圖4 基于ARMA的上行資源調度流程

(1) 時間序列數據預處理，首先對緊急節點的歷史激活率序列進行平穩性檢驗，若序列不平穩則進行差分平穩化處理。完成平穩化處理后，需對序列進行白噪聲檢驗，以確定數據具有分析價值。

(2) 模型識別與定階，本文采用最小信息準則法進行模型定階。

(3) 模型的參數估計，該過程用于估計參數{φi|i=1,2,...,p},{θj|j=1,2,...,q}及噪聲方差σ2，本文采用最小二乘估計法進行參數估計。

(4) 模型的檢驗與預測，本文通過判定殘差序列是否為白噪聲序列來進行模型檢驗，采用最小均方誤差預測法，根據預測誤差的平方達到最小的原則實現預測。

2.3.2 緊急情況下的傳輸方案

由于總帶寬不變，當緊急數據的資源數量發生變化時，若當前預留的緊急資源無法滿足緊急數據的傳輸要求，就需要占用周期節點的部分資源，周期數據的帶寬會相應地發生變化。為了最大限度地保證周期數據的可靠性，并盡量減少系統的信令開銷，在一個時間長度為T的傳輸周期內動態地為周期數據分配傳輸資源；假設在第i個傳輸周期緊急數據的激活率為λi，緊急數據的資源占用比例為ηi，則具體計算討論如下。

對于周期數據，其可用的帶寬為(1?ηi)W，當周期數據的可用帶寬減少時，為最大限度地保證周期數據的QoS，必須重新為周期數據分配資源塊，而不是任由被占用資源的用戶傳輸失敗，采取的措施是在延遲范圍內縮短重傳資源池的大小，盡量減少緊急數據對周期數據的影響。針對周期數據的動態調度，依舊采用上行免授權的自由傳輸機制，當周期用戶的資源池變化時，基站向周期性用戶發送含有調度信息的DCI數據包，以指示當前周期每個用戶的傳輸資源分配情況。

則周期用戶傳輸失敗率表示如式(6)，其中公式的第1部分表示沒有資源可以傳輸導致的傳輸失敗，第2部分表示在傳輸過程中的失敗率

圖5 緊急情況下周期數據的傳輸方案

在此緊急狀態下，緊急數據和周期數據在爭相占用帶寬，因此當前帶寬利用率為：αurg=1。

3 仿真分析

為驗證本文提出的基于預測的上行資源分配策略的有效性，本文利用MATLAB工具進行仿真，并分別與基于優先級搶占機制[5]和始終預留資源機制[7]進行對比驗證。具體仿真參數如表1所示。

表1 仿真參數設置

本文利用基于馬爾可夫的泊松調制過程來模擬網絡流量的突發狀態被證明是有用的，并大量用于在具有突發性網絡數據的建模，首先將模擬產生的緊急設備節點的上行激活率輸入建立的ARMA模型中，預測結果如圖6所示，預測數據與歷史數據的走勢基本一致，以驗證該預測模型的有效性和準確性。在總資源量一定的條件下，依據時隙變化的激活率對緊急數據和周期數據的帶寬分配的影響如圖7所示，依據統計激活率變化對于緊急數據和周期數據的帶寬分配的影響如圖8所示。由圖可知，當激活率較小時，預留資源完全滿足緊急數據的傳輸要求，當激活率過大時，緊急數據會占用全部的資源，此時便需要調整資源總量，但這種情況一般不會出現。

圖6 預測結果

圖7 每傳輸周期資源占用率

圖8 不同激活率下的資源占用率

圖9 緊急數據的可靠性比較

圖10 周期數據可靠性比較

本文利用基于預測的激活率動態為緊急數據分配帶寬資源，零星的緊急業務并不是在每個傳輸周期都有數據需要傳送，因此持續性地為緊急數據預留資源便會造成極大的資源浪費，而本方案基于預測的預留緊急數據的資源，與始終預留的方案相比能在滿足緊急數據可靠性要求的同時減少帶寬浪費，提高資源利用率，如圖11所示。在不同的激活率條件下，同時滿足緊急數據和周期數據傳輸要求時，本方案與基于搶占和始終預留的方案對總資源的需求量如圖12所示，基于搶占的方案沒有預先預留用于緊急數據傳輸的資源，因此在緊急數據的激活率較低時消耗的資源較少，但也因此在緊急數據的激活率升高時，對周期數據QoS的影響較大。

圖11 緊急狀態資源利用率比較

圖12 資源消耗量比較

4 結束語

為解決工業應用中周期性數據與非周期性數據的協同傳輸問題，本文針對5G上行鏈路數據傳輸過程，提出一種基于預測的資源分配方案，對于沒有緊急數據傳輸平穩狀態，采用免授權的5G上行自由傳輸方案，大幅減少數據的端對端傳輸延遲，并能進一步提高傳輸的可靠性。對于需要傳輸緊急數據的緊急狀態，利用ARMA模型根據緊急數據的歷史傳輸周期的激活率預測下一傳輸周期的緊急數據激活率，根據預測激活率動態地為周期數據和緊急數據預留資源，并采用多重復的基于競爭的方案來完成緊急數據的傳輸，以在滿足緊急數據傳輸條件的前提下最小化對周期數據傳輸的影響。仿真實驗表明，本方案能在一定程度上減少緊急數據對周期數據的傳輸影響，并能提高物理資源利用率。但本方案只研究了上行鏈路的傳輸情況，未來的工作將致力于研究下行鏈路傳輸過程中周期數據與緊急數據的協同傳輸問題。