协作通信网络中基于协作概率的负载均衡机制

刘占军，彭 霞，何俞璟，陈前斌

(重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065)

协作通信网络中基于协作概率的负载均衡机制

刘占军，彭 霞，何俞璟，陈前斌

(重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室，重庆 400065)

在协作通信存在的网络中，针对已有的负载均衡技术没有考虑用户切换后协作概率的不足，在已有的负载均衡技术基础上，利用目标小区负载状况得到切换后的协作概率，与小区信号强度和负载状况相结合，设计出应用于协作通信网络中具有负载均衡功能的切换判决函数，提高切换判决的精度。仿真表明该机制在均衡网络负载的同时，提高了系统容量和公平性。

用户协作；协作概率；切换；负载均衡；公平性

0 引 言

在无线通信中，由于终端分布随机性会造成网络负载不均衡，从而使得网络性能下降，在未来通信网络中这一问题会更加严重。随着电子技术发展，未来无线通信网络的特点是通信用户密集分布，业务种类越来越多，并且移动用户和业务的分布带有随机性，可导致一些小区过载，而另外一些小区的无线资源得不到充分利用，因此需要负载均衡[1-2]。

协作通信网络中，通信终端利用邻近设备提供接收分集增加接收端的信噪比以提高通信质量和网络资源利用率，正是由于协作通信的这些优点，其被LTE-Advanced和802.16 m所广泛采用[3-5]。因此协作通信网络中的负载均衡就成为无线接入网络不可避免的问题之一。

目前针对无线通信网中负载均衡的研究成果有很多，文献[6]通过“切换参数调整”实现负载均衡；文献[7]采用“小区重选”方式均衡网络负载；文献[8-9]则基于博弈论来动态调整参数实现网络负载均衡；文献[10-11]将网络负载均衡问题转化为最优化模型求解，从而提高网络性能。但上述的成果都没有考虑到协作对网络中负载均衡的影响。文献[12]是针对协作通信场景下的负载均衡技术，但该技术的前提假设是终端在切换后必定会有协作发生，而实际网络并不能保证协作必定发生。如何建立更加符合实际场景协作通信网络负载均衡机制就成为一个有意义的课题。

本文正是以此为研究目标，根据协作概率，联合终端的接收信号强度和基站负载设计切换判决函数，从而更好地实现在协作无线通信网络中的负载均衡。

1 切换判决函数设计

基于切换的负载均衡是通过设计合理的切换判决函数来实现网络负载均衡，而在协作通信存在的无线网络中，影响切换主要有3个因素：①基站给终端的接收信号强度；②基站负载；③用户协作概率。

定义协作概率是指用户接入某基站存在协作伙伴的概率。

假定基站的覆盖半径相同为r，每个用户发起呼叫的概率为p，每个接收到协作请求的用户愿意帮忙协作的概率为β，根据以上信息可以预测得到用户切换后在目标基站实现协作的概率。

实现协作需满足2个条件：①终端需要协作；②有终端提供协作。令：A表示事件{终端需要协作}，即A⟺{RSSI|RSSI

P(C)=P(A)·P(B)

(1)

(2)

P(B)=P(B1∩B2)

(3)

假设网络中的终端在地理位置上服从均匀分布，则

(4)

(4)式中：Sarea表示协作区域面积；Sb表示小区面积。令α=Sarea/Sb。根据欲切换终端到目标基站距离d的不同，α可分为以下2种情况

则有

P(B1)=1-(1-α)N

(5)

(5)式中，N表示基站中的终端数。用n表示小区中正在通话终端数量，假定每个通话终端所占用的资源为re，而小区资源总量为RE，故小区资源占有率ρ=n·re/RE。可得

n=ρ·RE/re

(6)

又因

(7)

(7)式中，Di表示事件{小区中终端总数为Ni，通话终端数为n}。若令j表示N个终端中落入协作区域的终端数，则根据(5)式和(7)式可得

(8)

P(B2)=[1-(1-β)j]

(9)

将(8)式和(9)式带入(3)式得

(10)

(10)式与(2)式联立带入(1)式可得

(11)

从(11)式可以看出，根据用户的接收信号强度和基站负载，可以得到目标小区的协作概率。根据文献[13]中提出的负载均衡机制的权值函数，这里命名为IRL(integration of RSSI and load)函数，可进一步修正为

IRLC(RSSI,ρ)=k1RSSI·exp(k2ρ)+k3P(C)

(12)

2 基于协作概率的负载均衡机制

基于协作概率的负载均衡机制IRLC(integration of RSSI，load and cooperative probability)的流程如图1所示，具体步骤如下。

Step 1 基站周期性地广播同步信号，在同步信号中包含了基站的负载信息。

Step 2 用户根据接收信号强度、负载信息以及协作概率，计算切换判决函数值，并以此作为切换判决依据。

Step 3 用户选出判决函数值最大的基站，与服务基站所对应的判决函数值比较是否超过阈值。

Step 4 如果没有达到阈值则等待下一个负载均衡周期。

Step 5 如果达到阈值则将此基站作为目标基站并向发送切换请求。

Step 6 基站收到切换请求后，给此用户预留资源并给用户设备发送同步信号。

Step 7 用户设备断开与源基站的连接，建立与目标基站的连接，切换完成。

图1 IRLC流程图Fig.1 IRLC flow chart

3 数据仿真及分析

为验证IRLC负载均衡的性能，在MATLAB上搭建平台进行仿真分析。仿真场景设置为7个基站，移动终端在网络中的位置随机均匀分布，系统仿真配置参数详见表1。

表1 系统仿真配置参数

在用户协作通信网络中，针对不进行负载均衡、文献[16]中IRL负载均衡和本文的IRLC负载均衡得到的不满意用户数、公平性、信噪比以及容量这几个方面进行分析。

图2所示为不满意用户终端数，横坐标是网络中的终端总数量，纵坐标是不满意终端数量，不满意用户终端数量是指所有过载基站的用户终端数量之和。从图2中可以看出，随着网络中终端总数的增加，不满意用户数增加。在终端总数在140个和160个的时候不满意用户数量快速增加，这是因为网络中终端达到一定的数目后，由于存在涨落原因而导致有基站过载，其所服务的终端服务得不到满足。而IRLC和IRL的性能会保持一致，表明IRLC保留了IRL中对信号和负载综合考虑的优点。

图2 不满意用户终端数Fig.2 Number of unsatisfied user

图3所示为系统容量性能，系统容量是指网络中所有基站和移动终端之间的信道容量之和。从图3中可以看出，采用负载均衡机制之后的系统容量要大于不采用负载均衡的系统容量，这是因为采用负载均衡之后将重负载小区的边缘用户切换到轻负载小区，而轻负载小区资源充分，能够通过给切换用户分配更多的资源来补偿切换后用户接收信号强度的下降，从而导致系统容量的增加。

图3 系统容量Fig.3 System capacity

图4所示为两种算法的容量之差。从图4中可以看出，采用IRLC比采用IRL得到的容量略有提高，分析得到提高0.07%～0.21%，这是因为IRLC对资源开销的预测更准确，从而导致IRLC所选择的切换目标基站提供充足信道资源的概率优于IRL算法。

图4 两种算法的容量之差Fig.4 Capacity difference between two algorithms

图5所示为不采用负载均衡，采用IRL以及采用IRLC下的网络Jain氏公平指数。从图5中可以看出，在公平性上IRLC和IRL要优于不采用负载均衡，而采用IRLC的公平性最好，比IRL提高0.56%～3.26%，比不采用负载均衡提高了5.21%～22.32%。这是因为在切换判决中考虑用户切换之后获得协作的概率，从而对能否获得足够资源的判断就更加准确，导致公平性更高。

图5 网络公平性Fig.5 Network fairness

4 结束语

在协作通信存在的无线网络中的负载均衡技术是在假设切换后有节点提供协作，或者是假设切换后没有协作的基础上来实现的，而实际网络中切换到新小区协作是以一定概率发生的，这就造成负载均衡中进行切换判决时与实际不相符，从而造成切换结果不能很好地提高网络性能。针对这个问题，在对协作通信网络中的协作概率分析的基础上，研究了协作网络中目标小区提供协作的概率计算方法，从而对切换后是否协作做出一定的预测，为用户切换后所能得到的服务质量做出较准确的预测，并据此在已有的IRL负载均衡的切换判决函数的基础上提出改进，将小区负载、信号强度和协作概率联合，使得协作通信网络中负载均衡的切换判决函数中增加了协作概率因子，来实现具有协作通信功能的无线网络中的负载均衡。仿真结果表明，随着网络中移动终端数量增加，IRLC 机制在用户的满意度上没有比IRL下降，但网络容量提高了0.07%～0.21%，而网络公平性比使用IRL提高了0.56%～3.26%。

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刘占军(1975-)，男，河北人，副教授，主要研究方向为无线通信。E-mail:liuzj@cqupt.edu.cn。

彭 霞(1991-)，女，重庆人，在读研究生，主要研究方向为无线通信。E-mail:454660432@qq.com。 何俞璟(1992-)，女，重庆人，在读研究生，主要研究方向为无线通信。E-mail：530832796@qq.com。 陈前斌(1967-)，男，教授，博士生导师，主要研究领域为新一代无线通信系统关键技术。E-mail: chenqb@cqupt.edu.cn。

(编辑：田海江)

Load balancing mechanism based on cooperation probability in cooperative communication network

LIU Zhanjun, PENG Xia, HE Yujing, CHEN Qianbin

(Key Lab of Mobile Communication Technology,Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, P. R. China)

In cooperative communication networks, in order to overcome the shortcoming of existing load balancing technologies that they don’t take the cooperation probability of user after handover into consideration, the handover decision function which makes a combination of the received signal strength, the load of BS (base station) and the cooperation probability calculated by the load of BS is designed to improve the accuracy of handover decision and balance the load based on the existing load balancing technology. The simulation results show that the mechanism can improve the system capacity and network fairness while balancing the network load.

user cooperation; cooperation probability; handover; load balancing; fairness

10.3979/j.issn.1673-825X.2016.06.002

2015-08-31

2016-03-12

刘占军 liuzj@cqupt.edu.cn

国家863高技术研究发展计划项目基金(2014AA01A701)

Foundation Item：The National High Technology Research and Development Program of China (2014AA01A701)

TN914.53

A

1673-825X(2016)06-0758-05