一种LTE_A系统下COMP下行用户调度算法

陈 玲

(南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003)

一种LTE_A系统下COMP下行用户调度算法

陈 玲

(南京邮电大学 通信与信息工程学院,江苏 南京 210003)

在LTE_A系统中，应用多种协调技术来减少小区间干扰，但对边缘用户性能提升有限。为此，需要应用关键技术COMP来解决边缘用户性能受限的问题。COMP下行用户调度算法已经成为当前的研究热点。基于系统研究，提出了一种改进的LTE_A系统下协作多点传输(COMP)的下行用户调度算法，亦即基于干扰最小的调度算法，根据剩余用户的调度因子来选择用户，确保被调度的用户之间干扰较小并且自身信道增益较高,能获得较大的吞吐量。该算法不仅将用户之间的相关性最小和吞吐量最大的特点相结合，而且避免了大量的计算。仿真结果表明，所提出的算法与PF调度算法相比较在吞吐量和相关性上得到了进一步的优化，系统性能更加优越。

协作多点传输；基于干扰最小调度；相干性；吞吐量

0 引 言

在LTE_A系统中，虽然使用干扰随机化、干扰消除和干扰协调技术来减少小区间干扰，但对边缘用户性能提升有限。因此，提出用关键技术COMP[1-3]来解决边缘用户性能受限的问题。COMP通过小区间协作来避开干扰信号或是将干扰信号变为有用信号来提高用户性能，而用户调度直接决定着系统性能，因此COMP中的用户调度算法[4-6]已成为研究热点之一。

在传统的LTE单小区中，通常一个资源块上最多只能调度2个用户，资源利用率低[7-8]。在COMP中，涉及到多个小区，为了有效利用频谱资源，可以在一个调度时隙上同时调度多个小区的多个用户[9]。因此，在COMP用户调度时，必须考虑多小区多用户间的干扰[10-12]。不同的调度算法[13-15]具有不同的算法复杂度、公平性和吞吐量，因此主要讨论COMP下行链路用户基于信道干扰方面调度算法的改进。

文献[16]研究了Co-SINR-BJ算法，该算法根据信道相关因子之和最小的准则来选择配对用户。算法计算复杂度高，在选择主用户时，要先计算所有用户的SINR，然后根据SINR最大化来选择。但是SINR的计算，不仅要考虑用户自身的信道情况，还得考虑其他用户对此用户的干扰，因此计算复杂度高。

文献[17]研究了基于弦距离的用户调度算法，该算法每调度一个新用户时，把用户之间的相关性作为新调度准则的一部分，弦距离选用待调度用户集中未被选中的单个用户与选中用户集信道的距离。尽可能将距离值相距最大的用户作为下一个被调度的用户。但是此算法每一次都要对已选用户集构成的联合信道矩阵的行进行施密特正交化的理，随着待处理用户数目的增多，施密特正交化操作的矩阵会越来越庞大，紧接着带来的影响便是运算复杂度的上升。

为此，提出了一种基于信道干扰最小的调度算法。根据剩余用户的调度因子选择用户，确保被调度的用户之间干扰较小和被选用户自身信道增益较高,能获得较大的吞吐量。该算法结合了用户之间的相关性最小和吞吐量最大的优点，而且避免了大量计算。仿真结果表明，算法在吞吐量和相关性上得到了进一步的优化，性能更加优越。

1 系统模型

COMP下行链路采用联合传输，如图1所示。

图1 下行COMP协作场景

在联合处理中若为非相干传输，UEk为小区k内的用户，UEk的接收信号为：

(1)

其中，Hik为小区i到用户UEk的信道增益；wi为信道预编码矩阵；si为小区i传输的信号；n为高斯白噪声。

UEk接收信号的信噪比为：

(2)

信道容量为：

(3)

2 基于信道干扰最小的调度算法

基于信道干扰最小的调度算法与COMP较有适用性的比例公平调度算法[16]相比较仿真部分。比例公平调度算法既考虑了系统吞吐量，又考虑了用户间的速率公平性。PF算法在时刻t对满足式(4)的用户进行调度。

(4)

Tx(t)=

(5)

其中,Rx(t)表示用户x在时刻t时的瞬时速率；Tx(t-1)表示用户x在时刻t之前的平均吞吐量；Tx(t)的更新如式(5)。

由式(4)可知，调度概率正比于用户的瞬时速率，反比于用户近段时间内接收的信息量。

不难发现,PF调度算法在每次选择新的调度用户时都需要重新计算干扰和吞吐量,计算量较大;当UE数量增加时,计算量骤增。

基于信道干扰最小的调度算法在用户集中选出吞吐量最大的用户作为主用户，根据备选用户在已调度用户投影矩阵上等效信道范数之和最大选为配对用户，直到已调度的用户集吞吐量不再增大停止。

下面首先对变量进行说明。

运用投影矩阵Yj将第j个UE到M个协作小区的信道映射到已被调度的UE集U信道的零空间上，Yj[18]定义如下：

(6)

其中，‖‖2表示向量2-范数。

由式(6)可得，第一个用户的投影矩阵为单位矩阵。

定义UEk的调度因子为：

(7)

其中，Tk表示用户k已获得的平均吞吐量；qk中的分子项‖HkYj‖为用户k的信道Hk在Yj上投影后的等效信道，‖HkYj‖越大，用户k和前面已加入用户集的j-1个用户的相关性越差，对其干扰越小，同时用户k自身的信道增益越大，期望的数据速率越高。

基于信道干扰最小的调度算法的调度因子为:

(8)

具体算法可以分为5个阶段，分别如下：

(1)用户向基站反馈其与所有协作小区间的CSI等信息，M个协作小区，用户集初始化，即Ω={1,2,…,K}，U=∅，∅表示空集。

调度拥有最大信道增益的用户加入调度用户集,逐步将与已调度用户空间相关性最低的用户加入用户集。具体说来,调度用户集是以具有最大信道增益的UE进行初始化,因为这样的用户在单用户情况下获得了最大的吞吐量。接下来在每轮调度中，在待选用户集合中将在己调度用户信道的零空间上有最大调度因子的用户加入调度用户集，即保证了与已调度用户的相干性最小和自身信道增益较高。由于不断加入的用户与已调度的用户的干扰较小并且自身信道增益较高,因而联合调度最后能获得较大的吞吐量，避免了大量的计算。

3 仿 真

为了评估测试改进算法的吞吐量、公平性等性能，采用Matlab系统级仿真平台进行模拟仿真。

3.1 系统级仿真概述

系统仿真采用3小区，每个小区内有3个扇区。具体的仿真参数如表1所示。

表1 仿真参数

3.2 算法仿真分析

仿真将提出的算法和PF调度算法相比较，采取变量控制方法，除了调度算法外，仿真参数都一样。

图2显示了两种调度算法的用户吞吐量。

图2 3小区协作集的用户吞吐量

由图2可知，相比PF调度算法，改进算法的吞吐量较大，曲线也较平缓，但公平性较差。采用基于信道干扰最小的调度算法的用户能获得较大的吞吐量。

图3比较了两种调度算法的平均频谱效率。

图3 两种算法平均频谱效率对比

由图3可知，不管累积分布函数的大小，基于信道干扰最小的调度算法平均频谱效率比PF调度算法大。两者之间的差距由小变大再变小。

图4比较了两种调度算法的SINR。

图4 两种算法的SINR对比

由图4可知，基于信道干扰最小的调度算法刚开始的信噪比比PF算法小，随着累计分布函数概率越高，改进算法的信噪比比PF算法大。

4 结束语

基于Co-SINR-BJ算法、基于弦距离的用户调度算法的计算量较大，用户之间的相关性无法达到最小。为了改进这些缺点，在LTE COMP下行系统中研究并提出了一种新型的基于干扰最小调度的方案。由仿真结果可见，此算法相比PF调度算法的优点在于用户之间有更小的相关性和更大的吞吐量，而且避免了大量计算，提高了系统整体性能。

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An Adaptive Algorithm for COMP Downlink User Scheduling in LTE_A System

CHEN Ling

(College of Telecommunications & Information Engineering，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210003，China)

In LTE_A system,a variety of techniques are used to reduce the coordination of inter-cell interference,but it’s limited in improvement of the edge of users’ performance.Therefore,it needs key technologies COMP to solve the problem mentioned above.COMP downlink user scheduling has become one of research hot spot.Based on systematic study,an improved scheduling algorithm of downlink users has been proposed under Coordinated Multi-Point (COMP) in the LTE_A system,which means that based on minimum interference scheduling algorithm,the users have been chosen in accordance with remaining user scheduling factor to ensure that interference between scheduled users is small and the self-channel gain is high,getting a larger throughput.This algorithm not only combines the user correlation minimum with maximum throughput,but also avoids a lot of calculations.The simulation results show that the correlation and the throughput of algorithm have been further optimized and that the performance of the system is more superior.

COMP;minimum interference scheduling based;coherence;throughput

2016-04-07

2016-08-16

时间：2017-02-17

国家自然科学基金资助项目(61372125，61401234)；江苏省科技支撑计划(工业)(BE2013019)；江苏高校优势学科建设工程(信息与通信工程)资助项目；南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室开放研究基金资助课题(NYKL201108)

陈 玲(1992-)，女，硕士研究生，研究方向为LTE_A下的协作多点传输。

http://www.cnki.net/kcms/detail/61.1450.TP.20170217.1623.014.html

TP301.6

A

1673-629X(2017)03-0189-04

10.3969/j.issn.1673-629X.2017.03.040