HSDPA中支持实时业务的调度算法在吞吐量方面的仿真分析

李彬,邓华阳

摘 要：随着移动通信技术的飞速发展, 未来的移动通信系统将以数据业务为主，所以无线分组调度算法将成为影响系统性能和保证用户服务质量的关键所在。在HSDPA系统中无线资源管理是通过分组调度算法来实现的。理想的调度算法应满足各类业务的QoS要求和用户之间的公平性，使系统资源利用率达到最大。主要介绍了EXP算法和M-LWDF算法，并对两种算法在吞吐量方面进行了仿真分析，说明了M-LWDF算法具有更高的吞吐量。

关键词：HSDPA; M-LWDF算法; EXP算法; 吞吐量

中图分类号：TN911-34

文献标识码：A

文章编号：1004-373X(2011)09-0042-03

Throughput Simulation of Real-time Service Scheduling Algorithm in HSDPA

LI Bin, DENG Hua-yang

(Chongqing Chongyou Information Technology Design Co. Ltd., Chongqing University of Posts and Telecommunications,

Chongqing 400065, China)

Abstract： With the rapid development of the mobile communication technology, the mobile communication system will be based on data services in the future. Therefore, the wireless packet scheduling algorithm is the key of improving system performance and quality of customer service. In the HSDPA system, radio resource management is achieved through packet scheduling algorithm. An ideal scheduling algorithm should meet QoS requirements of various business and fairness among users to maximize utilization of system resources. The EXP algorithm and M-LWDF algorithm are introduced in this paper. In the aspect of throughput, the simulation analysis of both algorithms was conducted. It shows that M-LWDF algorithm has higher throughput.

Keywords： HSDPA; M-LWDF algorithm; EXP algorithm; throughput

0 引 言

随着移动通信技术的飞速发展，移动用户急剧增加，通信系统容量不断加大，所支持的业务类型除了传统的语音业务外，还包括低/高速数据、图像等数据业务。不同的业务具有不同的服务质量(QoS)要求，如对分组时延、丢包率、数据速率的要求都各不相同。无线网络设计有三大目标:一是保证各类业务的QoS要求;二是保证用户之间的公平性;三是使系统的资源利用率达到最大。这都需要借助于无线资源管理来完成。未来的移动通信系统以数据业务为主，所以无线分组调度算法将成为影响系统性能和保证用户服务质量的关键。

1 实时业务调度算法的基本要求

HSDPA中实时数据业务的QoS可以采用两种方式定义［1-3］。

一种是对传输时延进行限制。传输时延参数用来保证流业务分组的时间波动，为了限制最大时间波动，3GPP规定了传输时延要求，也就是所有分组时延的一定比例要小于传输时延要求，用公式表示如下：

Pr{Wi＞Ti}≤ξi

(1)

即用户所接收分组的时延Wi大于门限Ti的概率应小于门限ξi。在UE侧存在去抖动缓冲器，其用来弥补端到端的时延抖动。由于用户希望较短的时间流业务的连续播放以及缓冲器存储空间大小的限制，去抖动缓冲器中出现断续，影响用户感受。因此除了用去抖动缓冲器来弥补时延，还要求Node B尽量降低用户的时延抖动，在Node B侧尽量降低用户的时延抖动，这就需要通过分组调度来实现。因此，HSDPA实时调度算法的基本要求之一就是保证用户的传输时延要求。这是在统计意义上对分组时延进行限制。

另一种QoS定义方式是对保证比特速率进行限制。保证比特速率是用来保证流业务的传输速率的波动。同样3GPP也规定了保证比特速率要求，用公式表示如下：

Ri≥GBRi

(2)

式中:Ri表示第i个用户的比特速率;GBRi表示第i个用户的保证比特速率，这两个速率都是应用层的。这意味着应用层的速率要大于应用层的保证速率，但不一定要过大，过多超过保证比特速率是没有必要的。 实时业务的传输速率保证也要在Node B调度执行，因此，HSDPA实时业务调度算法的另一个基本要求就是保证用户的传输速率。这是在统计意义上对传输速率进行限制。

假设在给定小区内，有一组流业务用户集{i},i=1,2,…,N。对每一个用户i，其相关的数据流为由远端服务器传来的M个分组流{p琲j},j=1,2,…,M，随后这些分组流将被送到终端进行解码。在经过无线接入网时，分组{p琲j}在网络中会经历延时。因此HSDPA的大部分功能在基站实现。分组流经过Iub流量控制功能实体由无线网络控制器传到基站后进入基站的一系列{Qj}队列中。为了限制分组{p琲j}的最大队列长度，每个分组从到达基站开始就会被设置一个时间标签，当分组等待时间超过时间标签设置的时间期限后，分组被丢掉。分组在基站的队列中等待，之后或者通过HS-DSCH信道成功地传送出去，或者等待时间超过时间标签设置的时间期限则被丢弃。分组的丢弃条件为：

d琲j≥Ti

(3)

式中:d琲j表示在队列中的等待时间；Ti代表用户i的丢弃时间期限。对于不同的业务类型，分组被丢的时间期限不同。通常，实时业务的丢弃时间会较短，而非实时业务的丢弃时间会很长。

在HSDPA中，分组调度功能包括每个小区中用户的无线资源的分配。因此，调度器不仅对小区性能有直接影响，而且对终端用户也有影响，如传输时延和接收比特率，这两个参数最终决定了终端用户接收到的QoS水平。

假设用户集{i}的时变信道的瞬时特性服从统计规律：

{Ri[n]},i=1,2,…,N

(4)

假设式(4)中没有码字复用，即在一个TTI内所有的功率和资源全部分给了一个用户。

在上述假设条件下，HSDPA中分组调度器的任务就简化为在每一个TTI选择被服务的用户。给定小区的用户集i=1,2,…,N，定义分组调度器的目标是最大化小区吞吐量，同时满足用户的QoS要求。

HSDPA系统中针对实时业务无线分组调度算法，提出了EXP算法和M-LWDF算法。这两个调度算法的基本要求就是要满足两个QoS要求：传输时延和保证比特速率。因此，理论上基于QoS的HSDPA调度算法可以用于流业务。

2 支持实时业务的调度算法

2.1 M-LWDF算法

M-LWDF(Modified Largest Weighted Delay First)［4-6］是针对高速业务流而提出的。主要思想是将分组数据包的时延和如何利用信道信息平衡考虑，其用户优先级的计算不仅和用户当前的信道质量有关，还和包的队列延时有关。M-LWDF算法的用户优先级定义为：

Pi[n]=-log(δi)•Ri[n]λi[n]•Di[n]Ti

(5)

式中:Pi[n]代表用户i在第n个TTI的优先级；Ri是每个TTI所支持的最大用户数据速率;λi是用户平均吞吐量的估计，仿真中按照式(5)计算，时间窗口长度为1000 TTI;Di代表用户i的HOL分组延时；Di[n]定义为第n个TTI队列的HOL分组的队列延时;Ti是用户i在队列中等待的时延限制;δi是QoS参数，用来区别不同QoS优先级的用户。

可以这样理解式(5)，用户的优先级首先是与它的QoS参数有关，不同类型的业务对应不同的传输等级，对应不同的QoS参数。QoS要求越高，传输优先级就越高。Ri反映了用户瞬时信道状况，信道条件越好，所支持的最大传输数据速率就越高；基于小区吞吐量最大化的原则，信道条件越好，其传输优先级就越高。λi作为用户平均吞吐量的估计，与传输优先级成反比，考虑用户的公平性，当信道条件总是很好时，一些用户就有可能连续得到服务，使得其他信道条件差的用户会出现“饿死现象”，为了照顾其他用户的服务要求，就必须要降低该用户的传输优先级，使得其他用户可以得到服务。同时该算法还考虑到了队列时延，分组在队列中等待的时间越久，其传输优先级就越高，这也是考虑到了有的用户可能会一直得不到服务，其分组在队列中的等待时间就会很长，而一旦超过了时延门限，该分组就会被丢弃。所以，考虑分组等待时间不超过时延门限，就必须增大等待时间久的分组的优先级。Ti为用户分组在队列中的时延限制，当分组等待时间超过该时延限制，就会在基站队列中被丢弃。因此，时延限制越大，被丢弃的概率就越小，其传输优先级就越小。

2.2 EXP算法

在M-LWDF算法之后，朗讯实验室又提出了EXP算法，该算法是基于公平比调度和指数加权的时延平衡机制的，其调度优先级公式如下：

j=maxi aiμi(t)μi(t)exp

aiWi(t)-aW1+aW

(6)

aW=1N∑Ni=1aiWi(t)

(7)

式中:μi(t)代表用户i在时刻t信道所支持的瞬时数据传输速率;μi(t)为信道支持的平均数据速率;Wi(t)是用户i在基站缓冲队列HOL分组延时;ai>0,i=1,2,…,N，代表QoS级别，ai=-log(δi)/Ti，Ti 代表用户i时延门限，δi 是时延得不到满足的最大概率。

EXP算法和M-LWDF算法本质上相似，都利用了实时业务的时延约束和多用户分集增益来优化系统容量。不同的是，EXP算法对基站缓冲队列的HOL分组延时做了指数处理，当所有用户的HOL分组延时比较接近时，指数系数接近于1，此时的EXP算法近似于M-LWDF算法；当有一个用户的HOL分组延时变得很大时，指数项将不顾信道相关参数，而提升用户的优先级。相比较于M-LWDF算法，EXP算法提升了HOL分组延时在优先级中的比例，HOL分组延时比较大的用户其优先级会迅速升高。由于涉及到指数计算,算法复杂度较高。

3 支持实时业务调度算法仿真分析

3.1 仿真平台架构

仿真中终端的无线呼叫通过HSDPA网络最终到达服务器节点，服务器节点按照业务模型产生数据包并送到核心网，核心网把拆分为RLC层的数据包发送到RNC，RNC将RLC数据包发送到目的终端用户所在的节点B，节点B负责将RLC数据包组装成无线传输的MAC包并通过HSDPA采用的新技术传输给目的用户终端，用户终端将接收到的MAC包拆分成RLC层数据包，再将RLC层数据包组装成高层协议使用的数据包。

本文采用的仿真框架图如图1所示。其中，AMC根据信道的C/I测量报告，查询速率预测表找到对应且合适的编码速率和调制格式，并将当前信道所支持的最大传输速率、数据包大小传递给分组调度器。分组调度器和资源分配模块根据用户的数据信息、AMC以及HARQ反馈信息进行信道资源的分配。HARQ进行重传数据的合并，在接收端把接收的数据包与原数据进行对比，计算得出的BLER与链路级仿真提供的参考BLER相比判断数据包是否需要重传，并记录重传次数，当达到最大重传次数则丢弃数据包。对于超过时延限制的数据包则丢弃，而总是优先传输重传数据包。

3.2 仿真结果及分析

以下给出了M_LWDF和EXP算法在吞吐量方面的仿真结果，并把M_LWDF,EXP算法相比较，且给出分析结论。吞吐量的仿真结果如图2，图3所示。

图1 分组调度模型

图2 平均扇区吞吐量

图3 每扇区10用户的吞吐量比较

从图2,图3可以看出，M_LWDF比EXP算法吞吐量要高，当扇区用户数为10的时候，M-LWDF算法的吞吐量为323 Kb/s,而EXP算法的吞吐量为321 Kb/s。由此可以判断在条件相同的情况下，M_LWDF算法比EXP算法具有更高的吞吐量。

4 结 语

本文重点分析了支持实时业务调度算法的基本要求，并对M-LWDF和EXP算法进行了详细分析，在此基础上对两种算法在吞吐量方面进行了仿真分析比较。从吞吐量仿真曲线看出，在条件相同的情况下，M_LWDF算法比EXP算法具有更高的吞吐量。

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