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      針對(duì)靜態(tài)和低速用戶的一種基站新型分組調(diào)度算法

      2015-09-01 16:01:49劉勇謝映海
      科技視界 2015年25期

      劉勇 謝映海

      【摘 要】分組調(diào)度作為基站通信系統(tǒng)的一個(gè)核心技術(shù),如何在吞吐量極大化和公平服務(wù)之間實(shí)現(xiàn)較好的折中一直是研究熱點(diǎn)?;谟脩舻男诺罓顟B(tài)統(tǒng)計(jì)信息,利用靜態(tài)或低速移動(dòng)的用戶的信道狀態(tài)時(shí)變但統(tǒng)計(jì)特征保持穩(wěn)定的特性,提出了一種新型的分組調(diào)度算法。該算法對(duì)多用戶的聯(lián)合信道狀態(tài)概率空間進(jìn)行巧妙的事件域切割,并計(jì)算出其發(fā)生的具體概率值,據(jù)此對(duì)這些用戶進(jìn)行可量化的合理調(diào)度,實(shí)現(xiàn)對(duì)公共無(wú)線信道的高效和公平利用。理論分析和仿真結(jié)果表明,該算法可以在系統(tǒng)總吞吐量極大化的同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶分配速率的趨同,為化解吞吐量極大化和公平服務(wù)之間矛盾提供了一種新的方法。

      【關(guān)鍵詞】分組調(diào)度算法;聯(lián)合信道狀態(tài)概率空間;吞吐量極大化;服務(wù)公平性

      0 引言

      作為基站通信系統(tǒng)的核心技術(shù)之一,分組調(diào)度應(yīng)該以怎樣的方式來(lái)更加合理有效地分配和利用無(wú)線資源成為了一個(gè)重要的研究課題[1-4]。而如何在系統(tǒng)吞吐量極大化和公平服務(wù)之間實(shí)現(xiàn)較好的折中一直是該技術(shù)的研究熱點(diǎn),但至今也沒(méi)有完美的解決方案?,F(xiàn)有的一些常用算法包括最大信噪比算法、輪詢算法、比例公平算法[5-9]、M-LWDF算法[10]等。

      其中最大信噪比算法一直把信道分配給信道狀態(tài)最好的用戶,可實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)吞吐量極大化,但該算法沒(méi)有考慮任何公平性,很容易導(dǎo)致信道條件較差的用戶發(fā)生‘餓死現(xiàn)象;比例公平算法則充分考慮了各個(gè)用戶的實(shí)時(shí)信道狀態(tài)和用戶業(yè)務(wù)的公平服務(wù),是單載波的CDMA-HDR中采用的信道分配機(jī)制;M-LWDF算法則進(jìn)一步考慮了業(yè)務(wù)的時(shí)延因素。但這些資源動(dòng)態(tài)分配算法都僅僅考慮各個(gè)用戶的實(shí)時(shí)信道狀態(tài),因此無(wú)法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)調(diào)度性能的最優(yōu)化。

      無(wú)線信道的時(shí)變性一般是大尺度衰落和小尺度衰落共同作用的結(jié)果。大尺度衰落是由距離產(chǎn)生的信號(hào)路徑損耗以及由各種大型障礙物的陰影造成的,小尺度衰落主要是由于多條信號(hào)路徑的相長(zhǎng)干擾和相消干擾造成的。當(dāng)發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的距離沒(méi)有大幅改變時(shí),一般來(lái)說(shuō)大尺度衰落不隨時(shí)間發(fā)生較大變化,而小尺度衰落隨時(shí)間的變化可能會(huì)很劇烈,但這種變化一般是滿足一定概率分布的。

      設(shè)基站正在為M個(gè)用戶進(jìn)行不同的下行業(yè)務(wù)傳輸,為簡(jiǎn)化問(wèn)題,這里認(rèn)為基站可以理想獲得每個(gè)用戶在業(yè)務(wù)信道上的信道信息,且基站的發(fā)射功率保持恒定。另外為了保證用戶信道狀態(tài)保持統(tǒng)計(jì)意義上的穩(wěn)定,默認(rèn)系統(tǒng)這些用戶在整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程中都是處于靜止或低速移動(dòng)狀態(tài),使得下行信道雖然是時(shí)變的,但相鄰的兩段時(shí)間內(nèi)的信道狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較接近。

      本文利用上述特性,對(duì)上述用戶的聯(lián)合信道狀態(tài)概率空間進(jìn)行巧妙的事件域無(wú)縫切割,并利用過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的用戶信道狀態(tài)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算切割后每個(gè)事件域的發(fā)生概率的預(yù)期值,以此來(lái)制定下一段時(shí)間內(nèi)的分組調(diào)度策略,首次實(shí)現(xiàn)了可量化的調(diào)度過(guò)程。理論分析和仿真結(jié)果表明,新型算法充分考慮到了用戶的遠(yuǎn)近因素,實(shí)現(xiàn)了相對(duì)理想的調(diào)度效果,可以在用戶業(yè)務(wù)總吞吐量極大化的同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶平均調(diào)度速率的趨同,一定程度上摒棄了無(wú)線資源管理領(lǐng)域中系統(tǒng)吞吐量極大化和公平服務(wù)之間互為矛盾的傳統(tǒng)觀點(diǎn),具有較強(qiáng)的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

      1 用戶聯(lián)合信道狀態(tài)概率空間的事件域切割及發(fā)生概率計(jì)算

      本節(jié)主要給出對(duì)M個(gè)用戶的聯(lián)合信道狀態(tài)概率空間如何進(jìn)行事件域切割,以及切割后對(duì)每個(gè)事件域的發(fā)生概率大小的計(jì)算過(guò)程。

      設(shè)一個(gè)基站需要同時(shí)支持M個(gè)均勻分布在小區(qū)內(nèi)的用戶不同的下行業(yè)務(wù)需求,且基站可以實(shí)時(shí)獲得這些用戶的下行信道狀態(tài)信息(共L種),且采用自適應(yīng)調(diào)制編碼技術(shù)在共享信道上來(lái)獲得最大的傳輸效率。在整個(gè)業(yè)務(wù)過(guò)程中,所有用戶都處于靜止或低速移動(dòng)狀態(tài),使得它們的信道雖然是時(shí)變的,但相鄰的兩段時(shí)間內(nèi)的信道狀態(tài)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)比較接近。

      根據(jù)上述調(diào)度過(guò)程可知,上述調(diào)度算法充分利用了靜態(tài)或低速移動(dòng)用戶的信道狀態(tài)時(shí)變但統(tǒng)計(jì)特征保持穩(wěn)定的特性,利用前一段時(shí)間用戶的信道狀態(tài)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)估后一段時(shí)間的調(diào)度速率,從而以可量化的方式來(lái)靈活調(diào)整用戶的信道分配,在保證信道使用權(quán)盡可能歸屬于某個(gè)信道最好的用戶的同時(shí),使得信道條件較差的用戶獲得一定的優(yōu)先權(quán),另外讓那些預(yù)估調(diào)度速率過(guò)大的用戶讓出適量的調(diào)度機(jī)會(huì)給那些預(yù)估調(diào)度速率過(guò)小的用戶,從而盡可能實(shí)現(xiàn)所有用戶的調(diào)度速率的趨同。

      3 仿真及結(jié)果

      為驗(yàn)證上述調(diào)度算法的分配效果,下面給出相關(guān)的仿真結(jié)果。設(shè)一個(gè)單載波基站系統(tǒng)需要同時(shí)支持8個(gè)均勻分布在小區(qū)內(nèi)的用戶的下行業(yè)務(wù)需求。系統(tǒng)在每個(gè)調(diào)度時(shí)隙上都可以根據(jù)用戶的理想反饋采用表1中方案來(lái)獲得最大的傳輸速率。

      對(duì)信道帶寬和符號(hào)時(shí)間進(jìn)行歸一化后,基站在每個(gè)調(diào)度時(shí)隙里采用這7個(gè)調(diào)制編碼方案的下行吞吐量依次定義為1/4、1/2、1、3/2、2、3和4。

      這里綜合考慮大尺度衰落和小尺度衰落方面的影響,在整個(gè)調(diào)度過(guò)程,用戶都處于低速和靜止?fàn)顟B(tài),即大尺度衰落因子變化速率較慢,且不同調(diào)度時(shí)隙上的信道情況保持相互獨(dú)立?;鞠滦邪l(fā)射功率為48dB,初始化時(shí)8個(gè)用戶的大尺度衰落系數(shù)依次為[-34.8, -33.1, -35.2, -31.2, -32, -32, -30.6, -30.2] dB,調(diào)度區(qū)的調(diào)度窗口包含K=1000個(gè)調(diào)度時(shí)隙,且每個(gè)用戶在相鄰兩個(gè)調(diào)度區(qū)的大尺度衰落系數(shù)變化值從區(qū)間[-0.2,0.2]dB上隨機(jī)抽取來(lái)模擬用戶的低速移動(dòng),而在含100個(gè)調(diào)度區(qū),總共含105個(gè)調(diào)度時(shí)隙的調(diào)度過(guò)程中小尺度衰落系數(shù)均為滿足均值為1的瑞利衰落分布。

      圖2給出了在整個(gè)調(diào)度過(guò)程中基站在每個(gè)調(diào)度區(qū)內(nèi)的每個(gè)時(shí)隙的平均下行吞吐量;而圖3(a)和圖3(b)分別依次給出了在整個(gè)調(diào)度過(guò)程中第1至4個(gè)用戶,第5至第8個(gè)用戶在每個(gè)調(diào)度區(qū)內(nèi)的每個(gè)時(shí)隙所獲得平均速率值。從圖2可以看出,基站下行吞吐量在3.96至3.99之間,基本上逼近了基站的下行容量值,實(shí)現(xiàn)了下行吞吐量的極大化;而圖3(a)和圖3(b)則表明,8個(gè)用戶獲得的實(shí)際調(diào)度速率相差不大,已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)趨同。

      總而言之,仿真結(jié)果表明,本文提供的調(diào)度算法可以在極大化系統(tǒng)吞吐量的同時(shí),使得每個(gè)用戶獲得非常接近的調(diào)度速率,使系統(tǒng)的無(wú)線信道資源獲得了合理和高效的利用。

      4 結(jié)束語(yǔ)

      本文針對(duì)單載波基站系統(tǒng)的處于靜態(tài)或低速移動(dòng)的下行用戶,利用用戶信道時(shí)變,但信道狀態(tài)統(tǒng)計(jì)特征在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)都保持穩(wěn)定的特性,首次對(duì)用戶信道狀態(tài)離散概率空間進(jìn)行了事件域切割,并在此基礎(chǔ)上提出了一種新型預(yù)測(cè)性調(diào)度算法,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)下行信道的合理使用。理論分析和仿真結(jié)果表明,該算法可以在系統(tǒng)總吞吐量極大化的同時(shí)實(shí)現(xiàn)用戶平均速率的趨同,給出了一種能夠很好解決無(wú)線資源管理領(lǐng)域中系統(tǒng)吞吐量極大化和公平服務(wù)之間的矛盾的方法。

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      [責(zé)任編輯:鄧麗麗]

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