OFDM系统中的子载波分配策略

郭 凯,张 碧,陈培彬,陈 卫

(解放军炮兵学院,合肥安徽230031)

0 引言

未来移动通信系统要求高速率和高频谱利用率的传输并且能够服务同时具有多个业务的多个用户。因为无线资源是有限的,所以自适应的资源分配策略变得越来越重要。此外,为了改善系统的性能,在自适应资源分配过程中,必须考虑不同用户的服务质量需求(QoS)。

OFDM技术用在室内室外的无线通信中,已被使用在数字视频广播(DVB)和数字音频广播(DAB)中。此外OFDM技术已经成为了许多标准的基础。OFDM的基本原理是将高速的串行数据流变成并行的低速数据流,让它们同时在多个子载波上传输。

在无线衰落信道下,由于信道的时变特性,不同位置用户需求的子载波经历的衰落也不相同。本文研究了根据不同的衰落幅度分配满足用户需求的子载波并根据用户间不同业务服务质量(QoS)调整借用子载波避免用户间冲突的算法来增加系统用户容量和提高系统性能。仿真分析的结果表明,本文建议的算法能在很大程度上改善系统的性能。

1 系统模型和算法描述

1.1 系统模型

在多用户OFDM系统中,对处于不同位置的用户A和B,假设信道的衰落是独立的,即使某一子载波对于A用户是遭受深度衰落不可用的,但其对于B来说很可能仍是可用的。事实上,在用户数较多时,几乎没有子载波对于每个用户来说都是深衰落而不可用的。鉴于此,本文的动态分配算法让所有的用户使用所有的时隙,基站根据瞬时的信道信息动态地分配子载波给用户,这样系统的整体性能也就很大程度上取决于子载波分配算法的好坏。

多业务间子载波借调资源分配方法如图1所示。假设系统内有N个子载波,可以容纳3类不同业务的M个用户,基站可以得知所有用户在所有子载波上的瞬时信道衰落状况。在基站内,M个用户的数据被送到子载波分配模块内,根据子载波借调资源分配算法为不同业务QoS的用户分配子载波。

图1 多业务间子载波资源分配方法

1.2 算法描述

为了分析和比较,在此给出了3种不同分配算法的描述。为了描述问题方便,假定系统共有8个可用子载波,有按优先级排列的3个用户,分别请求分配2,3,3个可用的子载波。

1.2.1 固定分配算法(算法1)

在多用户OFDM系统中,传统的固定分配算法主要有2种:①将固定时隙内所有子载波分配给某一用户;②在用户在每一时隙分得固定的子载波。对于后一种固定分配算法,假设系统中有8个子载波,用户1、2、3可用的子载波按接收信噪比大小排序为 1、2、3、4、5、6、7,1、7、5、6、3,和 2、4、8、1,优先级排列次序为用户1＞用户2＞用户3,基站预先设定分别给用户1分配1,2号子载波,用户2分配3,4,5号子载波,用户3分配6,7,8号子载波。由于用户2和用户3可用的子载波不满足基站预先设定的分配,所以对这2个用户的分配失败。

1.2.2 最佳子载波的动态分配算法(算法2)

如前所述,基站处有每一用户当前可用子载波增益的排序列表,考虑到瞬时的信道条件,各用户请求的最佳子载波即为对应列表最前面的子载波,这正是本算法的出发点。下面举一个简单的例子对此分配算法加以描述,假设各用户对应的可用子载波根据增益由大到小排列。用户1、用户2和用户3分别有 7 个(1、2、3、4、5、6、7)、5 个(1、7、5、6、3)和 4 个(2、4、8、1)可用的子载波,请求的最佳子载波分配号分别为(1,2)、(1,7,5)、(2,4,8),用户 1优先级最高,分得1,2号子载波,用户2和3请求的最佳子载波分别有1号和2号子载波与用户1冲突,故分配失败(要求分到全部请求的子载波才算分配成功)。由上例可见,这种分配算法虽然根据信道状况在每个时隙动态更新,但只限制于最优的子载波,没有充分利用所有可用的子载波,动态范围有限。

1.2.3 自适应子载波重分配算法(算法3)

由于优先级较高的用户(如话音用户)往往有较多的可用子载波,若在优先级较低的用户在自身范围内调整后仍然分配不成功时,考虑从优先级较高的用户借用与其相冲突的子载波,让优先级较高的用户使用其他不冲突的空闲子载波(由于其可用子载波较多,一般存在这样的空闲子载波),这样将可更大程度地利用所有可用子载波,从整体上提高系统性能。当然,为了保证优先级高的用户业务不被中断,在子载波借用时,也只是当其还存在不冲突的备用子载波时,才答应将冲突的子载波借出,否则并不借出子载波,让优先级低的用户考虑从其他优先级高的用户借用子载波,若其他高优先级用户均没有子载波可供借出,低优先级的用户只好宣布分配失败,等待下一时隙再竞争。即当优先级低的用户选择的子载波与高优先级用户相同时,高优先级用户重新选择其他的不冲突的子载波,这个过程一直持续到在满足预先设定的业务QoS条件下用户间的子载波无冲突发生为止。用户1、用户2和用户3可用子载波与算法2中相同,此分配算法先在自身可用范围内调整后,用户1分得子载波1,2,用户2分得子载波7,5,6,用户3由于其可用子载波2和1均已被用户1分得而与之冲突,在自身范围内调整最多只能分得4和8两个子载波而达不到请求的3个子载波要求,于是考虑借用用户1的子载波,2号子载波首先冲突,先考虑从用户1将其借用过来,而用户1恰好还有3号子载波可用且与其他用户没有冲突,于是用户1将2号子载波借用给用户3,自己选择稍差些的可用子载波3,从而使所有用户都分配成功。可见带子载波借用的动态分配算法分配的灵活性更大,在保证各业务QoS的同时从整体上提高系统性能,不过其复杂度也比前面的算法要大。

1.3 各种分配算法的比较

算法1最简单,复杂度最小,不必知道用户的信道信息,系统开销小,在用户数较少,业务固定时比较合适。不过由于分配不随信道的变化而变化,分配效果往往很差,尤其是在业务具有突发性的多用户移动通信系统中。算法2利用瞬时的信道信息,较固定分配有改进之处,但其要求分配限制在各用户请求的最佳子载波范围内,调整的灵活性太小,较固定分配改进不大。算法3尽可能地利用了所有用户的可用子载波,分配的灵活性最大。当前面优先级高的用户较多,而每个用户都有较多可用子载波时,分配到后面优先级低的用户时,子载波借用的空间已非常小,较算法2改进很小,而分配时的计算复杂度将增加很多。

1.4 自适应调制的应用

在给定功率和业务的BER要求下,在子载波分配的基础上利用自适应调制,根据瞬时的信道增益选择合适的调制方式,从而提高系统的吞吐量。根据信道条件选取不同的调制方式时,均应保证满足对应业务的QoS要求,这也就成为了自适应调制中门限选取的基本依据,即满足不同业务QoS要求的BER。当在传输过程中使用M-ary正交幅度调制(MQAM)时,误比特率可以表示为[1]:

对MQAM 调制,保持Pb≤Pmin的最小SNR为:

仿真了平坦瑞利衰落下系统中用到的各种调制方式(BPSK,QPSK,8QAM,16QAM)的误比特性能,根据仿真结果确定了选择各种调制方式的具体门限值,考虑到不同业务所要求的误比特率不同,考虑实际中一般语音业务为10-3,流媒体业务为10-4,web类数据业务为5×10-6,据此,对于上述3种不同类型的业务,可根据其误比特要求相应地确定其选则不同调制方式时的门限值,具体如表1所示,由上到下分别是BPSK、QPSK、8 QAM、16 QAM 调制时的门限值。值得说明的是,上述门限值是指没有加编码,交织和分集情况下的接收信噪比,而实际中应将上述给定的发射端信躁比、信道编码、交织和分集的增益减掉后,才能真正得到实际系统中对各子载波上增益要求的合理门限,仿真参数中各业务调制方式的门限值的确定正是据此得来的。

表1 不同业务的自适应调制门限选取

2 系统仿真及结果分析

2.1 业务模型

本文假定仿真系统中有3种可用的业务:语音业务[3,4]、流媒体业务[5]和数据业务[6]。优先级的排列从高到低分别为语音、流媒体和数据。仿真中定义一个分组包的长度为时隙的长度。

2.2 仿真参数

仿真针对多径衰落下多用户OFDM系统进行,具体的参数如表2所示。假设总子载波数位128个,时隙长度为2 ms,总仿真时长为106个时隙。话音、流媒体和数据业务的门限值分别为-18 dB、-8 dB和8 dB,上述各业务的信道增益门限即为能选用BPSK调制时各业务要求的子载波上的最小增益,假定发射机增益为25 dB左右,编码和交织增益为14 dB左右,分集对应增益为3 dB左右,将表1中BPSK对应项减去总计的增益42 dB即得到上述门限,若用自适应调制,选用其他各调制方式的子信道增益门限同样由表1中的对应项减去总增益42 dB即可。

表2 主要仿真参数

2.3 仿真结果分析

由仿真结果可知算法3的性能要好于算法1和算法2的性能。采用算法3,话音和流的丢包率远远低于其他2种算法的丢包率。对于算法1,在用户数少的情况下,用户基本上都能分配到满足需求的固定子载波,性能稍好于算法2。但随着用户数的增加,算法1能分配到满足需求子载波的用户数比例越来越少,而算法2每个用户被分配给信噪比增益最大的子载波,这样可以使用更高阶的调制,因此算法的性能要好于算法1。在3种算法情况下,话音的丢包率都好于流媒体,因为话音的误比特率要求较低,优先级高,能满足的子载波更多。算法3成功传输的包数大于其他2种算法成功传输的包数。算法2与算法3的性能接近是因为算法2总是使用最高阶的调制,如果分配成功,单位时间内传输的包数更多,算法2总共产生的包数和丢弃的包数都要大于算法3。web业务在3种算法下变化不明显是因为web业务的误比特率要求较高,加上优先级最低且对时延不敏感,所以在3种情况下满足可分配或借调的子载波都差不多。

3 结束语

本文提出了适用于OFDM系统的多业务间子载波自适应资源分配机制,该方法综合考虑了信道的衰落情况、业务的BER要求和QoS要求不同,在不同业务间调整和借用子载波进行分配来最大化系统的容量和性能。仿真结果表明,本文提出的资源分配机制改善了系统的性能。本文提出的机制在子载波数和用户数大的情况下,系统的复杂度很大,下一步的工作将考虑如何改进算法,取得性能和复杂度合理的折衷。

[1]GOLDSMITH A J,CHUA S G.Variable-rate Variable-power Mqam for Fading Channels[J].IEEE Trans.Commun.,1997,45(10):1218-1230.

[2]RAPPAPORT T S,FUNG V.SimulationofBitError Performance of FSK,BPSK,and DQPSK in Flat Fading Indoor Radio Channels Using a Measurement-based Channel Model[J].IEEE Trans.Veh.Technol.,1991,40(4):731-739.

[3]GOODMAN D J,WEI S X.Efficiency of Packet Reservation Multiple Access[J].IEEE Trans.Veh.Technol.,1991,40(1):170-176.

[4]NANDA S,GOODMAN D J,TIMOR U.Perfor-mance of PRMA:A Packet Voice Protocol for Cel-lular Systems[J].IEEE Trans.Veh.Technol.,1991,40(3):584-598.

[5]AKYILDIZ I F,LEVINE D A,JOE I.A Slotted CDMA Protocol with BER Scheduling for Wireless Multimedia Networks[J].IEEE Trans.Networking.,1999,7(2):146-158.

[6]PAXON V,FLOYD S.Wide Area Traffic:The Failure of PoissonModeling[J].IEEE Trans.Networking,1995,3(3):226-244.