LTE-A系统中比例公平调度算法的改进*

邵琪萍,葛万成

(同济大学中德学院,上海201804)

LTE-A系统中比例公平调度算法的改进*

邵琪萍,葛万成

(同济大学中德学院,上海201804)

在非连续载波聚合(高频+低频)场景下,载波衰减特性不同,聚合的载波有不同的覆盖范围,使得不同用户可调度的载波数量不同,若使用传统比例公平(PF)算法会导致小区不同位置用户资源配置的不公平性。本文提出了一种分组权重PF调度算法(GWPF),根据用户可调度的载波数量,将用户和载波分组,并引入加权因子对原比例公平算法进行加权处理,从而提高用户公平性。仿真结果表明GWPF较PF算法有着更好的用户公平性和边缘小区吞吐量。

非连续载波聚合 比例公平调度算法 分组权重比例公平调度算法

0 引 言

比例公平(PF)算法[1]通过考量用户的瞬时传输速率和平均传输速率,来确定用户数据调度使用成分载波(CC)资源的优先级,如式(1)所示:

式中Pi,j(t)表示t时刻用户i在资源块RBj上的比例系数,ri,j(t)表示时刻t用户i在RBj上的瞬时速率,Ri(t)表示用户i最近一个传输时间间隔(TTI)为止的平均数据传输速率。

然而在非连续载波聚合场景[2]中,假定蜂窝结构系统中有一个基站eNB,N个用户,L个CC,每个CC具有相同的带宽且每个CC采用平均功率部署方案,即所有的CC都有相同的传输功率。由于覆盖小区的CC分别来自不同频段,因此有CC的集合F={f1,f2,…,fL},且f1＞f2＞…＞fL。由于载波频率不同而传输功率PT相同,因此各个CC的信道衰落快慢程度也不同,即频率越高信号衰落越快。所以各个CC在小区内覆盖范围也就不同。由式(2)[3]可见,载波覆盖范围R与其频率成反比,频率越小覆盖范围越大,即

式中PLth为CC的路径损耗门限,可从eNB获得。

由于CC在小区中的覆盖范围不同导致不同位置的用户可使用的CC数量有着明显差异,即越靠近小区中心位置,可调度的CC数就越多。因此如果继续采用传统PF算法,小区不同位置的用户终端设备(UE)的公平性将无法保障,中心用户占据大量资源有较高的传输速率,边缘小区用户则可能出现“饥饿”现象。本文对PF算法做了改进,介绍改进后的分组权重比例公平GWPF(Group Weight Proportional Fair)调度算法。

2 GWPF调度算法

GWPF调度算法的核心思想是先根据用户可调度的载波数量,将用户和载波分组,并引入加权因子对原比例公平算法进行加权处理,从而提高用户公平性[4-5]。

(1)用户分组

根据覆盖需求,一个CC的最大路径损耗不能高于PLth的临界值。可以根据用户i在每个CC上的路径损耗来确定其分组,即用户i可以使用CC的集合

用Ni(Ni≤L)表示Ωi内元素的个数,即Ni为用户i可使用的CC数量。

Φk为载波k所服务的用户集合,如式5所示:

Mk(Mk＜n)为Φk内元素数量,即载波k服务的用户数量。

(2)权重因子

由于UE在小区内分布位置各不相同,其可调用的CC数量不同。为了保证各个用户(尤其是边缘用户)调度的公平性,本文基于用户分组,引入了权重因子对传统PF算法做了改进。

从用户调度公平性考虑,越远离小区中心的用户,由于其可用资源有限,因此越应该被优先调度。定义优先因子λ,用户i的优先因子,可见用户i可使用的CC数量Ni越少其优先因子就越大。

由于不同调度机制JUS,SRUS,HSLS的不同要求,用户能够调用的最大载波数量T不同,因此定义用户能够调用的最大载波数T为变量,根据系统或调度机的不同要求进行调整。

定义用户i在载波k上的权重因子,假设Rs-1＜di＜Rs,则权重因子为:1)s=1

3)L-T+1≤Vs≤L

(3)GWPF调度算法

由于非连续载波聚合场景下,小区内载波覆盖范围不同,将上面介绍的权重因子引入传统PF算法:

因此GWPF算法中,优先获得RB分配的用户可由式10得出:

在每个调度时刻t,GWPF调度算法的调度策略详细顺序如下:

step2:小区内每个用户由式(3)、(4)和(5)根据用户可调度CC数量,将用户和载波分组;

step3:初始化k=1;

step5:根据式(1)给出的调度策略将资源分配给符合GWPF调度策略的用户;

step6:如果用户得到服务,该用户的平均速率更新为:

如果用户没有得到服务,其平均速率更新为:

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其中Twindow表示观察窗口的长度。

step7:令k=k+1,如果K＞L则停止,否则转跳到step6。

3 仿真及结果分析

本文使用Matlab系统级仿真,来评估GWPF调度算法在LTE-A非连续载波聚合场景下的性能。首先给出相应的仿真参数配置及性能评估指标,最后给出仿真结果和相应的分析。

3.1 仿真配置及评估指标

通过仿真来分析GWPF算法的性能,对于LTE -A带外非连续载波聚合场景,用Matlab R2011b软件进行仿真。仿真中考虑三个CC聚合方案,其中f1=860MHz,f2=2300MHz,f3=3400MHz,每个CC的带宽均为20 MHz。此外,仿真观察窗口长度Twindow为100TTIs,用户可接入最大载波数T为2,其它参数设定见表1。

文中对PF算法的改进主要是为了改善在非连续CA场景下小区用户的公平性,公平性是判断资源调度算法的重要性能参数。公平性参数[5-6]可定义为

式中αg为侵略因子,表示用户带宽需求的满足情况,从式(13)中可以看出,F取0到1之间的连续值,当αg=αk(g≠k)时,F取最大值1,即所有的用户需求满足比例相同。可见F值越大用户间的公平性就越好。

表1 仿真参数配置Table 1 Simulation parameters Configuration

(1)GWPF算法与PF算法性能比较

为了研究GWPF算法与PF算法性能比较,假设小区内的用户均匀分布且都是静止的,即UE不移动。分别研究了GWPF和PF算法的吞吐量和公平性。

图1 GWPF算法和PF算法的小区吞吐量对比Fig.1 Cell throughput comparison betweenGWPF algorithm and PF algorithm

图2 不同用户数时GWPF算法和PF算法公平性比较Fig.2 Fairness comparison between GWPFalgorithm and PF algorithm in different amount of users

由图1可见,GWPF算法下小区整体吞吐量低于PF算法约4 Mbps,这是由于GWPF中引入加权因子使信道条件略差的用户比在传统PF算法下得到更多的资源,而距离小区中心较近的用户得到更少的资源。这样就导致了系统整体吞吐量的下降,即用吞吐量换来了用户间的公平性。通过GWPF算法可知,可调度载波越少的用户,即小区边缘用户,其加权系数就越大。因此相对于传统PF算法,小区边缘用户得到资源分配的优先级有了明显的升高,所以GWPF算法下边缘用户的整体吞吐量明显大于PF算法下小区边缘用户的吞吐量。同理,GWPF算法下小区中心用户吞吐量必然小于PF算法下中心用户的吞吐量。

如图2所示,GWPF算法下用户公平性明显大于PF算法,且随着小区用户数量的增加差距逐渐加大。当小区用户数在5个以内时,GWPF和PF算法的公平因子F都为1,这是因为由于用户数量较小,系统资源可以满足所有用户。随着用户数量的上升,尤其是当小区用户数超过15个时,两种算法公平性的差异明显加大,因为用户数量的不断增加,而系统的资源是固定有限的,PF算法将资源优先分配给信道条件较好,瞬时数据速率较大的用户,而小区边缘用户由于覆盖载波较少且信道条件恶劣,在PF算法中优先级较低,因此PF算法整体的公平性会随着用户数量的增大显著下降。在GWPF算法,由于加权因子的引入,使得边缘用户优先级不会像在PF算法中那么低,因此虽然GWPF算法的用户公平性也会随着小区用户数量的增加而降低,但是相比于PF算法,其还是有着明显的优势。

4 结 语

LTE-A系统中在“高频+低频”非连续载波聚合场景下,由于CC覆盖范围不同,使用传统PF算法会导致小区不同位置用户资源配置不公平的问题,为此论文提出了分组权重PF调度算法(GWPF),根据用户可调度的载波数量,将用户和载波分组,并引入加权因子对原比例公平算法进行加权处理,从而提高用户公平性,通过Matlab仿真,结果表明GWPF较PF算法有着良好的用户公平性和边缘小区吞吐量,验证了该算法的有效性。

[1] 王瑞文.一种新型的OFDMA系统调度算法[J].通信技术,2011,44(03):9-14.

WANG Rui-wen.A New Scheduling Algorithm for OFDMA System[J].Communications Technology,2011,44 (3):9-14.

[2] LIN Le-xiang,LIU Yuan-an,LIU Fang,et al.Resource Scheduling in Downlink LTE-Advanced System with Carrier Aggregation[J].The Journal of China U-niversities of Post and Telecommunication,2012,19 (01):44-49.

[3] 范文鹏,徐昌彪,鲜永菊.LTE-A系统载波聚合情况下改进的PF算法[J].计算机应用研究,2012,29 (03):1033-1027.

FAN Wen-peng,XU Chang-biao,XIAN Yong-ju.Improved Proportional Fair Algorithm for LTE-Advanced System with Carrier Aggregation[J].Application Research of Computers,2012,29(3):1033-1037.

[4] CHUNGYao-liang,JANG Lih-jong,TSAI Zsehong.An Efficient Downlink Packet Scheduling Algorithm in LTEAdvanced Systems with Carrier Aggregation[C]//IEEE CCNC,Las Vegas:IEEE Press,2011:632-636.

[5] SHI Song-sog,FENG Chun-yang,GUO Cai-li.A Resource Scheduling Algorithm based on User Grouping for LTE-Advanced System with Carrier Aggregation[C]// IEEE CNMT,Wuhan:IEEE Press,2009:1-4.

[6] CHENG Xiao-lin.Joint Carrier Aggregation and Packet Scheduling in LTE-Advanced Network[C]//IEEE SECON,New Orleans:IEEE Press,2013:469-477.

SHAO Qi-ping(1989-),female,graduate student,majoring in signal and information processing.

葛万成(1964—),男,博士,教授,主要研究方向为信号与信息处理。

GE Wan-cheng(1964-),male,Ph.D.,professor,majoring in signal and information processing.

Modified Proportional Fair Scheduling Algorithm in LTE-Advanced System

SHAO Qi-ping,GE Wan-cheng
(Chinese-German School of Tongji University,Shanghai 201804,China)

In the noncontiguous carrier aggregation(HF+LF)scene with different fading characteristics, CA has different coverage ranges,and the number of carriers the users can dispatch is also various.Thus the resource allocation fairness couldn't be achieved via applying the traditional PF(proportional fair) scheduling algorithm.In light of this,a GWPF(Grouping Weigh Proportional Fair)scheduling algorithm is proposed in this paper.According to the number of carriers the users can schedule,the users and carriers are divided into groups,meanwhile,the weighting factor is introduced into the original PF scheduling algorithm,thus to improve the user fairness.Simulation result shows that compared with PF algorithm, GWPF enjoys the priorities of better fairness among the users and the throughput of edge cells.

noncontiguous carrier aggregation;PF scheduling algorithm;grouping weight PF scheduling algorithm

TN92

A

1002-0802(2014)11-1300-04

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.11.012

邵琪萍(1989—),女,硕士研究生,主要研究方向为信号与信息处理;

2014-06-17;

2014-09-25 Received date：2014-06-17;Revised date：2014-09-25