基于BF-THPF负反馈调度算法研究

丁晓贵,胡丁丁

(1.安庆师范大学 计算机与信息学院，安徽 安庆 246133；2.安徽移动通信有限责任公司，安徽 合肥 230012)

1 引言

在HSDPA(High-Speed Downlink Packet Access)系统中，通常基站和用户之间会安排中继，系统模型如图1所示。基站可以通过直传链路到用户，也可以通过中继回路链路到中继，再通过中继接入链路到用户。常见的调度算法有无中继PF调度算法(W/O relay)，两跳比例公平算法(THPF)等。

图1 中继系统模型

1.1 无中继PF调度算法(W/O relay)

在没有中继的场景下，仿真中采用PF调度算法，其调度优先级

ω

(

t

)计算如下：

(1)

式中，

C

(

t

),

R

(

t

)分别表示用户

j

在时刻

t

的瞬时吞吐率和平均吞吐率，该算法优点是简单，能够做到调度的公平性，缺点是吞吐率非常低。

1.2 两跳比例公平算法(THPF)

两跳比例公平算法(THPF)基站用户调度算法如式(1)所示，中继用户调度算法如式(2)所示。

(2)

两跳比例公平算法(THPF)分别对直传用户和中继下用户调度进行了研究，优点是保证了各自调度的公平性，缺点是很难做到二者之间公平。在THPF调度算法的基础上，从中继端入手，通过增加负反馈，利用过往的数据来修正调度优先级系数，从而提升用户平均吞吐率、公平性因子、边缘用户吞吐率等性能指标。

2 BF-THPF调度算法

要想做到全局公平性，基站用户和中继下用户平均吞尽率尽可能相等，有

(3)

实际中，受到干扰等原因影响，式(3)难以成立。为此，引入一个参数

Δ

记录等号两边差值，即

(4)

2.1 调度优先级计算

按照图1所示模型，基站直传用户个数用

N

表示，瞬时吞吐率用

C

,(

t

)表示，过往

T

时间周期内平均吞吐率用

R

,(

t

)表示，下同。则对于基站直传用户

j

的优先级

ω

,(

t

)如式(5)所示。

(5)

同样，中继节点

i

下的用户

j

的优先级

ω

,(

t

)如式(6)所示。

(6)

为了尽量做到全局公平，利用负反馈对中继节点

i

优先级进行修正。用

ε

,(

t

)表示中继节点

i

优先级修正因子；

β

为更新步长，是一个较小的正值。修正因子改变受直传用户和基站平均吞吐率差值影响如式(7)所示。

(7)

带有修正因子的中继节点调度优先级计算

ω

,如式(8)所示。

(8)

2.2 调度原则

按照式(5)、式(6)、式(7)、式(8)计算结果，对优先级从大到小进行排序，对优先级高的用户增加调度概率，做到全局公平。

(1)用户信道质量差的用户，需要增加调度概率。由于干扰或通信距离较长等因素，过往

T

时间周期平均吞吐率小，即调度优先级计算公式分母变小，导致其优先级变大。

(2)长时间没有被调度到的用户或瞬时吞吐率变大的用户，需要增加调度概率。某个用户的信道质量瞬间变得很好时，即分子变大，导致其优先级变大。

3 BF-THPF算法实现

根据图1所示，BF-THPF算法分为基站端和中继端，且基站端受载波1和载波2方式影响，介绍如下。

3.1 基站端调度算法实现

(1)初始化。分别设置载波1和载波2上的调度用户集合

C

={ }和

C

={ }；(2)载波1上的分组调度。①计算载波1上基站直传用户的调度优先级，如式(5)所示；②将载波1上基站直传用户的调度优先级从大到小进行排序，设排序的结果为

j

=1,2,…,

N

；③当

j

≤

N

，并且基站载波1剩余码资源够用户

j

调度使用时，执行如下循环：

C

=

C

∪{

j

},

j

=

j

+1;④当基站载波1剩余码资源不够用户

j

调度使用或

j

>

N

时，上述循环结束。(3)载波2上的分组调度。①计算载波2上基站直传用户和中继节点的调度优先级，如式(5)和式(6)所示；②将载波2上基站直传用户的调度优先级和中继节点的调度优先级一起从大到小进行排序，设排序的结果为

k

=1,2,…,

N

+

k

；③当

k

≤

N

+

K

且基站载波2剩余码资源够节点

k

调度使用时，执行如下循环：

C

=

C

∪{

k

},

k

=

k

+1;④当基站载波1剩余码资源不够节点

k

调度使用或

k

>

N

+

K

时，上述循环结束。

(4)更新基站用户和中继的平均吞吐率，同时更新中继优先级修正因子。

3.2 中继端调度算法实现过程

(1)初始化。设调度用户集合

C

={}。(2)中继

i

上的分组调度。①计算中继

i

到该中继下用户

j

的调度优先级如式(6)所示；②将该调度优先级集合从大到小进行排序，设排序的结果为

k

=1,2,…,

N

；③当

k

≤

N

且中继

i

上剩余码资源够中继用户

k

调度使用时，执行如下循环：

C

=

C

∪{

k

},

k

=

k

+1;④当中继

i

上剩余码资源不够用户

k

调度使用或

k

>

N

时，上述循环结束。(3)更新中继端中继用户平均吞吐率

R

,(

t

)。BF-THPF算法中继端调度过程结束。

4 仿真及其结果分析

利用MATLAB搭建了仿真平台，按照图1所示调度非实时业务。将研究所提出的算法与W/O relay、THPF进行了比较，具体仿真参数如下：

小区半径(ISD)：500m；载频：2GHz；NodeB-UE路径损耗：L=128.1+37.6log10(R)；NodeB-RN有直射径时路径损耗：L=100.7+23.5log10(R)；RN-UE有直射径时路径损耗：L=103.8+20.9log10(R)；接收机类型：Type 3i LMMSE；基站发射功率：46dBm；业务模型：Full Buffer。

4.1 吞吐率

三种算法吞吐率变化曲线如图2所示。由图2可知，横坐标为中继到扇区中心距离，为了方便比较，研究采用对小区半径归一化的形式。纵坐标为用户平均吞吐率(Kbps)。无中继场景下用户平均吞吐率在470 Kbps左右，较低；THPF其次；BF-THPF调度算法达到540 Kbps以上，最优。另外，当中继到扇区中心距离为0.5左右时，吞吐率最高。原因是受到中继节点的回程链路性能和边缘用户覆盖率的影响，这涉及到中继位置优化的问题。

5%用户(边缘用户)平均吞吐率如图3所示。从图3仿真结果可以看出，BF-THPF算法能成倍提高边缘用户吞吐率。

图2 用户平均吞吐率随中继位置变化曲线 图3 5%用户平均吞吐率

三种场景下用户平均吞吐率如图4所示。由图4可知，无中继的场景下，所有用户都为基站用户，无中继用户，故只有两条曲线，其平均吞吐率都较低。中继的引入可以带来性能的提升。重点观察THPF和BF-THPF算法，THPF算法基站用户平均吞吐率达到770 Kbps，而中继用户则只有520 Kbps左右。由于BF-THPF算法引入了负反馈，所有用户平均吞吐率都在700 Kbps上下，公平性更优。

4.2 公平性

公平性因子实验结果如图5所示。由图5可知，无中继场景调度算法简单，公平性一定较好。THPF调度算法公平性较差，这也是研究BF-THPF调度算法的理由。BF-THPF算法和无中继场景调度算法公平性因子相近，说明BF-THPF调度算法不以牺牲公平性为代价来换取用户吞吐率。

图4 用户平均吞吐率 图5 系统公平性因子

5 结束语

在密集小区中，对于非实时业务调度方案，既要保证用户吞吐率，又要兼顾公平性。BF-THPF通过对瞬时吞吐率、过往平均吞吐率等指标记录，合理利用它们设置调度优先级因子。特别是在中继节点对优先级因子引入修正系数，改变中继节点调度概率，保证直传用户和中继下用户公平。设计仿真平台，对上述吞吐率和公平性性能进行了验证，仿真结果表明BF-THPF算法公平性较好，吞吐率较高，切实可行。