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    多天線有限反饋機(jī)會多播調(diào)度

    2012-09-21 08:31:32隋成良王曉湘
    關(guān)鍵詞:碼本多播信道

    隋成良, 王曉湘

    (北京郵電大學(xué)泛網(wǎng)無線通信教育部重點實驗室,北京 100876)

    0 引言

    在下一代無線寬帶多媒體網(wǎng)絡(luò)中,多播組播通信通過一對多的傳輸方式實現(xiàn)了空中接口共享,提高了無線網(wǎng)絡(luò)資源的利用率。多播組播不僅能實現(xiàn)低速率的消息語音類廣播組播,還能實現(xiàn)高速率的視頻影視類廣播組播,提供豐富的視頻、音頻和多媒體組合業(yè)務(wù),這無疑符合未來移動數(shù)據(jù)高速通信的發(fā)展趨勢。但多播組播通信中各個用戶的信道條件差異很大,特別是在大部分用戶信道很好,只有少部分離基站很遠(yuǎn)的信道條件特別差的用戶,在傳輸中如果只考慮公平性,那么信道最差的那個用戶將成為傳輸瓶頸,導(dǎo)致資源利用率過低[1]。這時,一個支持這些服務(wù)的高效的調(diào)度機(jī)制就變得尤為重要。

    現(xiàn)有多種調(diào)度機(jī)制都提高了系統(tǒng)整體容量,文獻(xiàn)[1-3]研究了機(jī)會多播調(diào)度OMS算法,這些算法包括了不同種類蜂窩網(wǎng)絡(luò)的理想用戶選擇。利用極限值理論,提出了最小化多播時延的理想用戶選擇比例的分析理論。文獻(xiàn)[4]分析了i.i.d信道和non-i.i.d信道下的用戶的吞吐量。在 N個用戶中選擇L個進(jìn)行傳輸,然后求解最優(yōu)化問題,選擇合適的L最大化最小用戶的吞吐量。文獻(xiàn)[5]給出了同構(gòu)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多天線機(jī)會多播調(diào)度方案,文中通過統(tǒng)計信道變化,理論推導(dǎo)出最大化整個系統(tǒng)容量的最佳用戶選擇比 L/N。Quang Le-Dang在文獻(xiàn)[6]提出了一個基于信噪比閾值的用戶選擇方式,接收信噪比大于這個閾值的用戶可以正確接受,接收信噪比小于這個閾值的用戶不能正確接收數(shù)據(jù)。

    以上的文獻(xiàn)都假定發(fā)送端已知接收端的情況,沒有考慮多播中用戶的反饋量,實際系統(tǒng)中,隨著用戶數(shù)的增加,系統(tǒng)的反饋量也線性增加。文獻(xiàn)[7-8]探索了機(jī)會多播調(diào)度方案中降低反饋量的算法。但半靜態(tài)的信道變化需求在現(xiàn)實中是難以滿足的。

    鑒于以上分析存在的問題,文中研究了有限反饋條件下多天線機(jī)會多播調(diào)度方案,提出了一種半動態(tài)機(jī)會多播調(diào)度算法,該算法將多天線基于碼本的碼字選擇方案應(yīng)用于機(jī)會多播,有效解決了現(xiàn)有方案中碼字選擇的NP-hard問題,通過半動態(tài)調(diào)度算法可以提高系統(tǒng)的整體容量。另外針對現(xiàn)有機(jī)會多播調(diào)度方案中反饋量巨大的問題,提出了降低反饋量的次優(yōu)方案,該方案避免了多次反饋引起的重復(fù)反饋,從而大大降低了系統(tǒng)平均反饋量。

    1 信道模型

    文中考慮一個下行TDD-MIMO系統(tǒng),該系統(tǒng)有一個 M根天線的基站,N個只有一根天線的用戶。假設(shè)用戶與基站間的信道服從靜態(tài)獨立同分布(i.i.d)的瑞利衰落,且每個發(fā)送時隙信道增益保持不變,不同時隙信道增益可以不同?;驹诿總€時隙發(fā)送一個公共消息給所有用戶,用戶k第n次傳輸接收到的信號為:

    hnHk是hnk的轉(zhuǎn)置矩陣,hnk∈CM表示基站第k次傳輸時,與用戶 n之間的瞬時信道增益,hnk服從分布CN(0,1),znk是均值為0,方差為N0的復(fù)循環(huán)對稱高斯白噪聲,服從分布CN(0,N0)。

    在多播場景下,每個時隙的傳輸速率被當(dāng)前時刻信道條件最差的用戶限制。不考慮實際接收機(jī)的設(shè)計,歸一化發(fā)送信號矢量s/P可以取任意協(xié)方差矩陣Q(tr(Q)=1)。單次傳輸多播系統(tǒng)容量為:

    上式中ρ=P/N0

    為了降低系統(tǒng)復(fù)雜度,采用基于碼本的傳輸分集方案,傳輸信號矢量 s=wx,式中 x是輸入信號滿足E[|x|2]=P,w=[w1,…,wM]T為傳輸分集矢量,單次多播系統(tǒng)容量可以表示為:

    由于單次多播傳輸速率受最差用戶限制[1],因此采用機(jī)會多播調(diào)度,每個時隙選擇所有用戶的子集進(jìn)行傳輸以此來提高平均系統(tǒng)容量。

    2 半動態(tài)機(jī)會多播調(diào)度

    2.1 問題描述

    在多天線機(jī)會多播調(diào)度中[5],基站會選擇一個合適的速率C給所有用戶發(fā)送相同的消息,但只有信道條件最好的 L個用戶會正確解碼,由于用戶與基站間的信道服從獨立同分布的瑞利衰落,因此多次發(fā)送后每個用戶都有均等的機(jī)會接收到消息。多次多播的平均系統(tǒng)容量為:

    求出最優(yōu)解 L的目標(biāo)函數(shù)為:

    由式(4)文獻(xiàn)[5]推導(dǎo)出了MIMO場景下傳輸分集方案的機(jī)會多播調(diào)度的目標(biāo)函數(shù):

    上述公式中,由式(9)可以求出式(8),式(8)、(7)代入式(6)就可以推導(dǎo)出平均系統(tǒng)容量與用戶選擇比率的關(guān)系式,對該關(guān)系式求極值就可以求出最優(yōu)解L。

    文獻(xiàn)[5]中的靜態(tài)機(jī)會多播調(diào)度方案:通過上述求解方法獲得最優(yōu)解 L后,每次發(fā)送都從 N個用戶中選擇發(fā)送速率C(L)(發(fā)送速率排序第L的用戶信道容量)進(jìn)行發(fā)送,如此只有信道容量最好的L個用戶會接收成功,多次發(fā)送后,所有用戶都會接收成功。

    在上述靜態(tài)機(jī)會多播調(diào)度方案中,存在3個缺陷:

    (i)每次發(fā)送都需要全部信道狀態(tài)信息,反饋量無限大;

    (ii)預(yù)編碼碼字的選擇會遇到NP-hard問題,只有借助極限值理論的次優(yōu)方案進(jìn)行選擇求解;

    (iii)每次選擇的L個用戶,特別是第 L個用戶有可能會重復(fù)發(fā)送,浪費反饋量。

    針對以上3點提出半動態(tài)機(jī)會多播調(diào)度算法,該算法采用了基于碼本的碼字選擇方案來避免無限大的反饋量,同時解決了預(yù)編碼求取中的NP-hard問題。

    2.2 碼字選擇方案

    文獻(xiàn)[8]提出了一種基于碼本的反饋下行信道信息的方案,接收端根據(jù)式(10)選出最佳信道增益矩陣,用B bits把信道增益矩陣在碼本中對應(yīng)的編號以及量化的信道增益‖hni‖反饋給發(fā)送端。

    式中:hni為實際信道增益矢量,hni為從碼本W(wǎng)中選出的信道矢量。

    多天線傳輸分集方案下的單用戶碼字選擇公式:

    由上式可知,wnk也屬于碼本W(wǎng)。

    Qk為之前未接收數(shù)據(jù)用戶數(shù)。

    2.3 算法流程

    文獻(xiàn)[5]推導(dǎo)出的最優(yōu)解只是靜態(tài)統(tǒng)計意義上的最優(yōu)解,文中提出的半動態(tài)調(diào)度算法通過動態(tài)調(diào)度可以進(jìn)一步優(yōu)化平均系統(tǒng)容量,算法流程如下:

    (i)基站發(fā)送導(dǎo)頻信號獲取各個用戶反饋的信道增益矩陣H0(h01,h02,…,h0N∈H0),從碼本 W中任意選擇碼字w,由式(3)計算各個用戶的信道容量。

    (ii)由式(6)求解出統(tǒng)計意義上的最優(yōu)解(最佳發(fā)送用戶數(shù)L),以速率CL發(fā)送公共數(shù)據(jù)。

    3 降低反饋量方案

    在半動態(tài)機(jī)會多播調(diào)度算法中,每一次傳輸都要反饋用戶的信道信息,由式(3)來計算信道容量集 C,選擇用戶比例。實際上已經(jīng)接收成功的用戶無需反饋信道信息,反饋的目的只是為了計算信道容量集C。文中提出的降低反饋量方案避免了接收成功的用戶繼續(xù)反饋信道信息。

    注意到當(dāng)接收用戶數(shù) N非常大時,所有用戶的信道容量集:C(C(1),C(2)…C(L)…C(N)∈C)中的值將趨于穩(wěn)定,即容量集中的第 L個最佳用戶信道容量的值將趨于不變。

    基于以上理論改進(jìn)了上述方案(iii)中發(fā)送速率的選擇方案:

    只有接收未成功的用戶反饋信道增益矩陣;

    以速率C(u)發(fā)送公共消息;

    當(dāng)沒有用戶反饋信息時發(fā)送完畢。

    通過以上改動,已發(fā)送成功的用戶將不再反饋信道信息,降低了系統(tǒng)反饋量。

    4 仿真分析

    仿真環(huán)境采用大小為16的格拉斯曼碼本,對 M=4,N=100的場景進(jìn)行仿真,比較的方案有傳統(tǒng)多播方案,中位選擇方案(用戶選擇比率為50%),半動態(tài)完全反饋方案(即理想信道條件下對靜態(tài)最佳用戶選擇比方案[5]的完善)及文中提出的半動態(tài)有限反饋方案和降低反饋量方案。

    圖1 不同方案平均系統(tǒng)容量比較

    表1 不同方案平均系統(tǒng)反饋量比較

    從仿真圖1中可以看出,信噪比較低時,中位選擇方案要好于傳統(tǒng)多播方案,這主要是由于低信噪比時信道條件比較差,傳統(tǒng)多播方案系統(tǒng)容量受信道條件最差的用戶約束。半動態(tài)用戶選擇方案要好于中位選擇方案,主要是因為半動態(tài)方案每次發(fā)送選擇的是最優(yōu)用戶選擇比的發(fā)送速率,而最優(yōu)用戶選擇比的確定以最大化系統(tǒng)容量為目標(biāo)函數(shù)。當(dāng)信噪比較高時,最差用戶約束不再存在,傳統(tǒng)多播方案優(yōu)于中位選擇方案,且隨著信噪比升高,傳統(tǒng)多播方案會逐漸接近半動態(tài)完全反饋方案,這說明當(dāng)信道條件好到一定程度時,傳統(tǒng)多播方案就是最優(yōu)方案,即半動態(tài)多播方案也將選擇所有用戶中最差用戶速率一次性發(fā)送完公共消息。

    圖1和表1的綜合比較,可以看到文中提出的半動態(tài)有限反饋方案非常接近于完全反饋方案,且其有限的反饋量使其在實際應(yīng)用中更易于實現(xiàn);降低反饋量的方案雖然次于有限反饋方案,但其平均系統(tǒng)反饋量少于有限反饋方案的一半??偟恼f,降低反饋量的方案是降低反饋量與提高系統(tǒng)容量的折中,可以針對不同的應(yīng)用場景實施不同的方案。

    5 結(jié)束語

    多播機(jī)會調(diào)度的核心思想是求解出一個最佳的用戶選擇比來提高平均系統(tǒng)容量,但多次發(fā)送必然帶來一個可以動態(tài)選擇用戶選擇比的問題,利用這一特點提出了半動態(tài)機(jī)會多播調(diào)度算法,完善了原來的靜態(tài)用戶選擇比算法,進(jìn)一步提高了平均系統(tǒng)容量。另一方面從統(tǒng)計意義上發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)反饋的作用與特點,提出了降低反饋量方案,這一折中方案對于未來降低系統(tǒng)反饋量的動態(tài)調(diào)度算法都具有借鑒意義。

    [1] T-P Low.Optimized opportunistic multicast scheduling over cellular networks[J].IEEE GlobeCOM November,2008.

    [2] T-P Low.Optimized Opportunistic Multicast Scheduling(OMS)Over Heterogeneous Cellular Networks[J].Proc.of IEEE ICASSP Sept,2009.

    [3] T-P Low.Optimized opportunistic multicast scheduling(OMS)over wireless cellular networks[J].IEEE Trans.Wireless Commun.Feb,2010.

    [4] Ulas C.Kozat“On the Throughput Capacity of Opportunistic Multicasting with Erasure Codes”[J].Proc.of IEEE Infocom April,2008.

    [5] T-P Low.Multi-Antenna Multicasting with Opportunistic Multicast Scheduling and Space-Time Transmission[J].IEEE Trans.Wireless Commun,2010.

    [6] Q L-Dang.Opportunistic Multicast Scheduling with Erasure-Correction Coding over Wireless Channel[J].Proc.of IEEE ICC May,2010.

    [7] S-M Huang.Reducing Feedback Load of Opportunistic Multicast Scheduling over Wireless System[J].IEEE Communication Letter Dec,2010.

    [8] Eddy Chiu.Precoding Design for Multi-Antenna Multicast Broadcast Services with Limited Feedback[J].IEEE SYSTEMS JOURNAL,2010,4(4).

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