多用户OFDM系统子载波分配算法研究

2013-04-01 05:21司钊
电信工程技术与标准化 2013年2期
关键词:多用户优先权资源分配

司钊

(中国移动通信集团设计院有限公司上海分公司,上海 200060)

多用户OFDM系统子载波分配算法研究

司钊

(中国移动通信集团设计院有限公司上海分公司,上海 200060)

采用改进的贪婪算法分配时隙的无线资源,根据用户业务的QoS和数据队列信息确定用户的优先权,并在获知信道状态信息条件下,按照传输比特消耗功率最小原则搜索所有子载波信道,为用户动态分配子载波和比特。仿真结果表明,在两种传输速率要求下,当接入用户数相同时,改进算法比传统贪婪算法减少功率消耗3.9622W;改进算法多消耗1.9858W功率却增加了2个接入用户,用户消耗平均功率比前者少2.2456W/用户。

多用户;正交频分复用;动态资源分配;贪婪算法

OFDM技术较好地解决了信道的频率选择性衰落,把频率选择性衰落信道分成多个平行的子信道,并通过在OFDM符号上加循环前缀消除了符号间干扰,使各子信道近似表现为平坦衰落特性,大大提升了频带利用率,是下一代移动通信系统的关键技术。根据3GPP组织2009年4月发布的LTE对于改进的全球无线陆地接入网(E-UTRAN) 3GPP TS 36.300 version 8.8.0 Release 8的技术规范,在E-UTRAN的eNB中,动态资源分配模块位于无线资源控制层(RRC)之上,因此,研究多用户OFDM系统的动态无线资源分配具有重要意义。

几种典型的动态资源分配方法在文献[1~4]中有介绍,文献[1]采用子载波二次分配的方法,初次分配不考虑用户服务的要求,再分配改善服务质量差的用户的子载波分配,实现频谱效率最大化;文献[2]在单用户系统利用贪婪算法,在多用户系统利用拉格朗日算法,实现系统功率最小化的目标,采用了自适应调制策略;文献[3]满足所有用户的服务要求,根据每个用户数据信号的平均信噪比确定分配带宽,再利用贪婪算法分配子载波;文献[4]研究了利用用户优先权动态分配子载波的方法,简化了多用户资源分配问题。

考虑到实际应用环境中对用户业务及服务质量有优先级区分,本文运用改进贪婪算法动态分配无线资源,通过用户优先权管理器确定用户分配资源顺序,依次利用贪婪算法为用户业务分配子载波和比特。

1 系统模型和优化目标

多用户OFDM系统下行链路信号收发模型如图1所示,在单蜂窝小区的多用户OFDM系统中,发端配置一根发射天线,有多个用户数据等待传输,用户优先权管理器根据用户的QoS信息和数据队列信息确定用户优先权大小,动态资源分配模块根据用户的传输数据率要求,利用接收端反馈的完整信道状态信息为发端用户数据分配逻辑子信道,并确定各子信道上承载的比特数,然后根据各子信道上承载的比特数进行自适应QAM映射,形成相互独立的多路信号,经过OFDM变换形成OFDM符号通过发射天线发送出去。OFDM调制所用的有效子载波总数为N,但每个子载波在一个资源分配周期内只能被一个用户占用,待下一个资源分配周期到来时,可重新被其他用户占用。收端的K个用户各配置一根接收天线,把接收到的符号进行OFDM反变换,然后根据控制信道发送的动态资源分配信息选择自己的子载波,经QAM反映射可以获得各用户的原始发送数据。假设接收端通过反馈信道把完整的信道状态信息传输到发端,且信道状态信息在一个符号周期内恒定。

由于在实际系统中,发端和收端的功率是有限的,本文选择的优化目标是:在总发射功率受限的情况下,提高无线资源的利用率,当不能满足所有用户的服务要求时,使更多用户得到满足QoS的服务,即

图1 多用户OFDM系统下行链路收发模型

2 动态子载波和比特分配

2.1 传统贪婪算法

单用户系统中,贪婪算法可以做出全局最优的选择。多用户系统中,按照用户随机接入顺序,利用贪婪算法为每个用户进行最优的资源分配;当一个子载波上传输一定数量的比特所需功率和分配在其它子载波上的比特数无关时,贪婪算法可以实现最优的子载波和比特分配[2],具体过程如下:

2.1.1 初始化阶段

2.1.2 迭代的比特分配阶段

2.2 改进算法

在DRA模块之前引入用户优先权管理器,实现多用户OFDM系统的无线资源分配的优化目标。用户优先权管理器根据用户对数据率和误码率的要求及实时和非实时业务的队列信息、延时要求,按照实时性业务高于非实时性业务的原则确定用户分配资源的优先权,DRA根据用户优先权信息依次用贪婪算法为用户分配子载波和比特。

2.2.1 用户优先权管理器

在多用户系统中,不同用户有不同的传输速率要求,如果按传统的贪婪算法分配子载波,当所有用户满足速率要求时,消耗的总功率很可能超出系统的总功率限制,使得到服务的用户数减少,后面的仿真结果证实了这点。在总发射功率有限且满足用户QoS的前提下,运用用户优先权管理器对不同业务用户设定资源分配优先级可以增加服务用户数量。从公式(4)可以看出,在相同信道条件下,数据传输率越高,消耗功率越大,而实时性业务对延时要求高对数据率要求低的特点,决定了实时性业务的功率消耗比较低,因此,在总功率有限情况下,优先权的设置可以增加系统服务用户数。

3GPP定义了4种基本业务类型,即会话类业务、流媒体业务、交互类业务和背景类业务,前两种属于实时性业务,后两种对延时的要求很低或没有要求。假设priork表示第k个用户的优先级,它根据实时业务高于非实时业务的原则确定,用户对数据率和延时的要求分别为Rk和Dk、媒质接入层不同业务缓冲器中的队列长度为Qk时,用户优先级可由priork=(Qk/ (Rk×Dk×BER))确定,在集合priork中,数值大的优先级高,小的优先级低。根据确定的用户优先级,依次利用贪婪算法分配子载波和比特。由于首先服务实时性要求高的用户,因此即使有少数非实时业务用户不能在一个OFDM符号周期分配到子载波,用户也感觉不到服务质量的影响。

2.2.2 DRA贪婪算法

利用传统贪婪算法为用户优先权管理器输出的每个用户进行子载波和比特分配,一个用户的子载波分配过程结束后,已经被占用的子载波的信道响应设置为0,然后用户优先权管理器按用户优先级将下一用户的数据送入DRA模块。当所有用户都已经满足服务要求、所有子载波都被分配完或达到总功率限制条件时,一个OFDM周期的资源分配过程结束。

3 仿真结果与分析

仿真中,各用户信道采用瑞利信道模型,用户可容忍的时延扩展为200 ns,保护间隔有效值取800 ns,选择OFDM符号周期为保护间隔的6倍,即4.8μs,子载波间隔250 kHz,并假设信道状态在一个OFDM符号周期内不变,系统带宽为3 MHz,总功率为25 W,单边噪声功率谱密度为1 W/Hz,系统的有效的子载波有12个,在后面4个子载波补零后,利用16点IFFT/ FFT进行调制和解调,用户数为6,用户的误码率要求都为10-4,队列长度和延时要求分别为Q=1 000×[2 5 4 3 1 2] bit,D=[40 100 80 60 20 40] ms,数据率要求分R1=[1 3 4 3 1 2]和R2= [1 5 4 3 1 2]两种情况做比较。

图2和图3给出了在用户数据速率要求R1=[1 3 4 3 1 2]时,采用两种算法得到满足服务要求的用户个数和所消耗的功率。通过对比看出,在总功率限制条件下,两种算法接入用户数相同,但前者消耗功率23.792 2 W,后者仅消耗19.830 0 W,比前者节省了3.962 2 W的功率。

图2 传统贪婪算法

图3 改进算法

图4和图5给出了在用户数据速率要求R2=[1 5 4 3 1 2]时,采用两种算法得到满足服务要求的用户个数和所消耗的功率。通过对比看出,在总功率限制条件下,前者仅接入3个用户,后者可以接入5个用户,明显增加了接入用户数;从总功率消耗看,前者消耗功率19.820 6 W,后者消耗21.806 4 W,比前者仅多消耗1.985 8 W,却增加了2个接入用户。从用户消耗的平均功率看,前者约6.606 9 W/用户,后者约4.361 3 W/用户,后者的用户消耗平均功率比前者少2.245 6 W/用户。

图4 传统贪婪算法

图5 改进算法

[1] Zhang Y J, Letaief K B. Multiuser adaptive subcarrier-andbit allocation with adaptive cell selection for OFDM systems. IEEE Transactions on Communications, 2004,3(5):1566- 1575.

[2] Wong C Y, Cheng R S, Letaief K B, Murch R D. Multiuser OFDM with adaptive subcarrier, bit, and power allocation[J]. IEEE.Selected Areas Comm, 1999,17(10):1747-1758.

[3] Kivanc D G, Li Q, Liu H. Computationally efficient bandwidth allocation and power control for OFDMA[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2003,2(6):1150-1158.

[4] Pei X B, Liu G, Zhu G X, Li L. Adaptive cross-layer scheduling and dynamic subcarrier allocation algorithm based on service-differentiation in multiuser OFDMA system[A]. Second International Conference on Communications and Networking in China, 2007. CHINACOM’07[C]. 22-24 Aug 2007, 1057-1061.

Improved algorithm for subcarrier allocation in multiuser OFDM system

SI Zhao
( China Mobile Group Design Institute Co.,Ltd. Shanghai Branch, Shanghai 200060, China)

In this paper, improved greedy algorithm was used to allocate radio resource at one slot based on limited radio resource. User’s priority was confirmed according to user’s quality of service and data queue information. Under the condition of knowing channel state information, subcarriers and bits were dynamically allocated to user according to priority, after searching all subcarrier channels on the basis of minimum transmitted power. Simulation results show that under the condition of two kinds of bit rate, when the same number of users were accessed in system, the proposed algorithm consumed power 3.9622W less than traditional greedy algorithm;the improved algorithm consumed power 1.9858W more than previous algorithm, but two more users were accessed. The average power that was consumed by users was 2.2456W/user less than former algorithm.

multiuser; OFDM; dynamic resource allocation; greedy algorithm

TN929.5

A

1008-5599(2013)02-0080-05

2013-01-06

猜你喜欢
多用户优先权资源分配
安泰科多用户报告订阅单
安泰科多用户报告订阅单
安泰科多用户报告订阅单
新研究揭示新冠疫情对资源分配的影响 精读
安泰科多用户报告订阅单
民法典中优先权制度构建研究
QoS驱动的电力通信网效用最大化资源分配机制①
基于动态规划理论的特种设备检验资源分配研究
基于动态规划理论的特种设备检验资源分配研究
云环境下公平性优化的资源分配方法