基于QoS驱动的OFDMA中继系统节能资源分配算法研究

唐　冬，陈　威，黄高飞，郑　晖，刘贵云，刘外喜

（广州大学机械与电气工程学院，广东广州　510006）

基于QoS驱动的OFDMA中继系统节能资源分配算法研究

唐冬，陈威，黄高飞，郑晖，刘贵云，刘外喜

（广州大学机械与电气工程学院，广东广州510006）

文章研究基于QoS驱动的OFDMA放大转发中继系统节能资源分配算法，目标是在满足各用户业务时延QoS要求的前提下，最小化OFDMA中继系统总功率.基于有效容量模型，首先把OFDMA放大转发中继系统资源分配问题形成为混合整数规划问题，然后通过整数约束连续松弛化，把问题转化为凸优化问题.通过求解该凸问题，推导得到了资源分配的迭代优化算法.仿真结果表明，与已有算法相比，对于各种类型时延QoS要求的无线业务，文章提出的资源分配优化算法均可明显降低系统消耗功率.

正交频分多址（OFDMA）；无线中继；服务质量（QoS）；子载波对分配与功率分配；有效容量；凸优化

TH 12

A

近年来，随着无线多媒体业务的日益普及，无线通信系统面临着越来越大的挑战.一方面，为满足无线多媒体业务较严格的时延QoS要求，无线通信系统往往需要消耗较多的能量.另一方面，无线通信系统中的结点大部分使用电池供电，其使用时间和寿命都很有限.因此，如何在为多媒体业务提供时延QoS保证的同时，有效地使用无线通信系统的能源，以延长系统寿命和实现绿色通信，是一个学界和业界都关注的重点课题.

另一方面，OFDM可以在无线多径信道中实现高速率数据传输，是下一代无线通信系统的核心技术.与此同时，无线中继技术可以低成本地扩大无线覆盖.因此，结合OFDM和无线中继技术，可以有望实现大面积的高速率覆盖.由此，OFDM中继系统成为了近年来学界的研究热点.本文针对多用户OFDMA中继系统，以最小化系统总功率为目标，研究基于QoS驱动的节能资源分配算法，以在为不同类型的多媒体业务提供时延QoS保证的同时，节省系统能源消耗，延长系统总体寿命.

此外，由于无线信道的高度时变性，在无线通信系统中为多媒体业务提供确定性的时延QoS保证非常困难［1］.因此，学者们引入了统计型时延QoS保证［2］的概念，即不再要求传输速率必须大于某个给定的阈值，而只需时延超限概率满足给定的要求.结合统计型时延QoS保证，学者们进一步提出了有效容量模型［1］的概念.与物理层的香农容量模型不同，有效容量模型是数据链路层的容量模型，其描述了满足业务统计型QoS要求时系统数据传输的最大可达速率.结合有效容量模型，学者们研究了包括单跳单载波［3］和多载波中继系统［4］、单载波中继系统［5］和单用户多载波中继系统［6］、认知无线电系统［7］、k－μ衰落信道系统［8］等多种无线通信系统具有时延QoS保证的资源分配算法.

本文基于有效容量模型，以最小化系统总功率为目标，研究OFDMA放大转发（AF，amplifyand-forward）中继系统基于QoS驱动的节能资源分配算法.首先，把相应的资源分配问题形成混合整数规划问题.然后，通过离散变量连续松弛化，把其转化为凸优化问题，并通过求解该凸优化问题，推导得到资源分配的迭代优化算法.仿真结果表明，在不同类型时延QoS要求的业务下，与已有算法相比，本文研究的资源分配算法可以明显降低系统消耗的总功率.

1　系统模型

本文研究的两跳OFDMA中继系统见图1.S为源端，R为中继，U1、U2、……、UK为系统的K个目标用户.中继工作于放大转发模式和半双工方式.数据传输以帧进行，帧时长为Tf.每一个传输的帧进一步被分为2个相等的时隙.在第一个时隙，源在各自的信道上发送信息给中继，中继和目标用户接收信息.在第二个时隙，中继放大接收到的信息并转发，目标用户接收中继转发的信息.目标用户把2个时隙接收的信息根据最大比合并进行解码.

图1　OFDMA中继系统模型Fig.1　The OFDMA system model

系统总带宽B分为N个正交的子信道.系统数据传输分为两跳传输，第一跳从源端至中继，第二跳从中继至用户.为方便研究，假设SR链路上的N个子载波与RD链路上的N个子载波进行一一配对，形成N个子载波对，而且SR链路的第n个子载波与RD链路的第n个子载波进行配对，形成的子载波对集合表示为S＝｛1，2，…，N｝.每个子载波对仅分配给一个用户使用.

根据文献［10］，源到目标用户k的等效归一化链路增益γkn为

假设不同的目标用户业务具有不同的时延QoS要求.根据统计型QoS保证的定义，令θk为表示用户Uk的业务时延QoS要求的QoS指数，θk的值越大，用户Uk的业务时延QoS越严格［2］.对用户Uk，其有效容量可表示为［2］

其中，BN＝B/N为一个子载波的带宽，Sk为用户Uk使用的子载波对集合，E［·］为数学期望运算函数，Rn，k表示子载波对n上用户Uk的最大可达传输速率.

2　子载波对与功率分配联合优化算法

2.1问题描述

根据香农公式，第k个用户在第n个子载波对上的发送功率为

在OFDMA中继系统中，资源分配包括子载波对分配和功率分配.基于有效容量模型，以最小化系统总功率的OFDMA中继系统子载波对分配和功率分配问题可以表示为

问题（8）是一个难以解决的混合整数规划问题.为解决此问题，引入一个分时因子tn，k∈［0，1］，其含义是子载波对n在用户Uk上分配使用时间比例因子.进一步地，定义An，k＝tn，kRn，k.由此，问题（8）可以转换为

可以证明，问题（9）为凸优化问题，因此存在着唯一的全局最优解［11］.

2.2子载波对分配和功率分配联合优化算法

由此，通过引入分时因子tkn，在给定的子载波对分配方案时，得到了最优功率分配方案.由于tkn只能取值0或1，Q*k应写为

综上，可得子载波对与功率分配联合优化迭代算法见图2.其中，上述迭代算法中的Δ是预设的一个很小的常数.

从式（15），（16），（19），（20）和（21）可见，最优功率分配和子载波对分配不仅取决于信道增益，还取决于各个用户的业务时延QoS要求，即QoS指数θk.因此，本文提出的资源分配算法是一种基于QoS驱动的资源分配算法.

3　仿真结果与分析

本文通过MATLAB编程和计算机仿真，验证本文提出的算法性能.仿真设置参数如下：假设信道为功率延时谱服从指数式衰减的多径信道，归一化均方根时延设置为1，多径数量为6，子载波个数为N＝128.帧时长Tf＝2ms，系统带宽B＝100kHz.各子载波信道的加性高斯白噪声方差设为1.系统用户数为2.源与用户之间的距离归一化为dSD＝1，大尺度路径衰落指数设为4.假设源与中继以及中继至终端用户的距离相等，即dSR＝dRD＝0.5，dSR为源与中继的距离，dRD为中继与目标的距离.

图2　OFDMA中继系统子载波对与功率分配联合优化算法Fig.2　Joint optimization algorithm of subcarrier pair andpower allocation for OFDMA relay systems

为验证本文提出的算法的性能，不失一般性，假设系统存在2个用户.进行比较的算法包括：①基于子载波最优配对的最优功率分配算法，即分别把两跳的子载波按信道增益大小进行排序，然后把两跳相同序号的子载波进行配对，并由此确定子载波对分配；②基于子载波最优配对的等功率分配算法，其子载波配对和子载波对分配方式与①相同，但各子载波分配功率相等，且满足时延QoS约束条件；③基于子载波对信道增益最优分配的最优功率分配算法，两跳的子载波按信道增益及大小顺序进行配对，并在此条件下进行最优功率分配；④基于子载波对信道增益最优分配的等功率分配算法，子载波配对和子载波对分配的方式与③相同，但各子载波分配功率相等，且满足时延QoS约束条件.

图3　同构网络中不同资源分配算法系统消耗总功率（θ1＝θ2＝900）Fig.3　The total consumed power of different resource allocation algorithm in homogeneous networks（θ1＝θ2，＝＝900）

图3比较了同构网络中用户业务时延QoS要求不同时不同资源分配算法得到的系统总功率.其中，用户1和用户2的时延值θ相同，θ1＝θ2，有效带宽相同，.由图2可见，随着时延QoS指数θ值的增大，即业务时延QoS要求变得更加严格，系统消耗的总功率将会增加.这是因为当时延QoS要求变得严格时，系统传输速率将会增加，从而使得系统消耗总功率增加.同时，从图3还可见，本文提出的算法对所有时延QoS指数θ值，都能取得最小的系统总功率.而且，图3的仿真结果也说明了与子载波配对和子载波对分配相比，对系统功率进行最优分配可更有效地降低系统总功率消耗.

图4进一步比较了异构网络中本文提出的算法与已有算法的性能.其中，用户1和用户2的时延值θ相同，θ1＝θ2，有效带宽不同，900.与同构网络的结果类似，从图3可见，随着业务时延QoS要求变得更严格，系统消耗的总功率将会增加，而且本文提出的算法对所有时延QoS指数θ值，都能取得比已有算法更小的系统总功率.同时，也进一步验证了与子载波配对和子载波对分配相比，对系统功率进行最优分配可更有效地降低系统总功率消耗.但与同构网络不同，在异构网络中，时延QoS变得更加严格将会使得系统消耗总功率快速增加.

图4　异构网络中不同资源分配算法系统消耗总功率（θ1＝θ2＝900）Fig.4　The total consumed power of different resource allocation algorithm in heterogeneous networks（θ1＝θ2，＝600，＝900）

进一步地，从图3和图4还可见，等功率分配算法在时延QoS要求宽松和严格时，系统消耗总功率较大，也即性能较差.这是因为其在分配功率时，既没考虑用户时延QoS要求，也没考虑用户的信道增益.同时，当采用最优功率分配时，基于子载波对信道增益最优分配的子载波对分配算法比基于子载波最优配对的子载波对分配算法性能更好.最后，当采用子载波对与最优功率分配联合优化算法时，虽然子载波配对不是最优，但仍可取得比其他已有算法更大的系统性能增益.

4　结　论

本文研究了OFDMA中继系统基于QoS驱动的节能资源分配优化算法，目标是在满足业务时延QoS要求的前提下，最小化系统的总功率，实现节能绿色通信.基于有效容量模型，把OFDMA中继系统的资源分配问题形成为混合整数规划问题，并通过连续松弛方法，把该问题转换为凸优化问题.通过求解此凸优化问题，提出了资源分配迭代优化算法.仿真结果表明，在不同类型时延QoS要求的业务下，与已有算法相比，本文提出的资源分配优化算法在节省系统功率消耗方面均可取得明显的性能增益.

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Study on QoS-driven energy-efficient resource allocation algorithm in OFDMA relay system s

TANG Dong，CHEN W ei，HUANG Gao-fei，ZHENG Hui，LIU Gui-yun，LIU W ai-xi

（School of Mechanical and Electrical Engineering，Guangzhou University 510006，China）

In the paper，the QoS-driven energy-efficient resource allocation algorithm for OFDMA amplify-andforward relay systems is investigated.The goal is tominimize the system total power while providing delay QoS guarantees for the services of the users in the system.Firstly，based on the effective capacity model，the resource allocation problem is formulated as a mixed integer programming problem.Then，the problem is transformed into a convex problem by continuous relaxation on integer constrains.By solving the convex problem，an alternative algorithm to optimize the resource allocation is developed.The derived analytical and simulation results show that compared with the existing algorithms，the developed resource allocation optimization algorithm can decreasemuch power consumption under various delay QoS constraints of transmission services.

Orthogonal Frequency Division Multiple Access（OFDMA）；wireless relay；quality of service（QoS）；subcarrier pair allocation and power allocation；effective capacity；convex optimization

1671-4229（2015）06-0060-05

2015－09－17；

2015－11－18

国家自然科学基金资助项目（61403089）；广东省科技计划资助项目（2013B010402018，2013B020200016）；广州市科技计划资助项目（2014J4100142，2014J4100233）；广州市教育局科技计划资助项目（2012A082）

唐 冬（1967－），教授，工学博士.E-mail：tangdong＠gzhu.edu.cn

【责任编辑：陈钢】