新型多用戶MIMO-OFDM跨層資源分配算法

劉 剛, 周秀秀, 鄧建勛, 郭 漪, 楊世勇

(西安電子科技大學 a. 通信工程學院； b. 計算機學院, 西安 710071)

0 引 言

隨著無線通信的迅速發(fā)展, 人們對無線寬帶服務需求呈指數(shù)型增長, 因此, 在無線頻譜資源有限的情況下, 需更先進的技術實現(xiàn)更高的系統(tǒng)頻譜效率。多用戶多輸入多輸出-正交頻分復用(MIMO-OFDM: Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系統(tǒng), 將MIMO技術與OFDM技術相結合, 即能有效對抗頻率選擇性衰落, 又能提高系統(tǒng)容量和頻譜效率, 為未來移動通信系統(tǒng)實現(xiàn)提供了技術保證。然而這一結合導致了系統(tǒng)資源調(diào)度和分配的難度增加, 因此, 多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)中資源分配和調(diào)度技術的研究對未來無線通信的發(fā)展意義重大, 是近幾年的研究熱點問題之一。

文獻[1,2]通過設計最優(yōu)能源效率函數(shù)進行比特和功率分配, 增大了系統(tǒng)容量、 降低了發(fā)射功率。文獻[3-7]基于多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)下行鏈路, 在用戶速率滿足比例公平約束的條件下, 動態(tài)地進行功率和載波的分配。在上述資源分配算法中, 都只著重考慮了用戶的信道狀態(tài)信息, 卻忽略了對用戶媒體接入控制(MAC: Media Access Control)層隊列狀態(tài)信息的考慮, 如果用戶MAC層待傳送的數(shù)據(jù)不足, 會造成系統(tǒng)資源的浪費。文獻[8]針對多用戶OFDM系統(tǒng), 實現(xiàn)了對MAC層和物理層的跨層設計。文獻[9]將跨層設計運用到多用戶 MIMO-OFDM系統(tǒng)中, 綜合考慮物理層和MAC層的信息, 在滿足不同用戶不同業(yè)務服務質(zhì)量(QoS: Quality of Service)要求前提下, 進行跨層的資源分配, 整個資源分配過程是載波和功率分開分配, 雖然算法實現(xiàn)復雜度降低, 但同時也損失了一部分的吞吐量。文獻[10,11]針對多用戶OFDM系統(tǒng), 提出了載波和功率的聯(lián)合分配算法, 雖實現(xiàn)復雜度較高, 但系統(tǒng)吞吐量得到大幅度提高。

筆者針對多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng), 提出一種基于最低速率約束的跨層資源分配算法, 該算法首先對用戶MAC層的緩存隊列建模成有限狀態(tài)馬爾科夫鏈, 并利用其穩(wěn)態(tài)分布將用戶QoS要求即最大分組損耗要求轉(zhuǎn)換為物理層最低速率約束, 在滿足最低速率約束和總功率一定的前提下, 以系統(tǒng)吞吐量最大化為目標, 進行物理層子載波和功率的聯(lián)合分配。與其他方案相比, 筆者的方案既能滿足用戶的QoS要求, 又兼顧了系統(tǒng)公平性, 同時達到了較高的系統(tǒng)吞吐量。

1 系統(tǒng)模型

圖1給出了多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)模型, 假設系統(tǒng)有一個基站, 基站端有Nt根發(fā)射天線, 有K個用戶均勻分布在小區(qū)中, 每個用戶終端有Nr根接收天線, OFDM子載波總數(shù)為N個。這里假設一個子載波只能分配給一個用戶。假設發(fā)射端可完全獲得所有用戶的信道狀態(tài)信息(CSI: Channel State Information), 發(fā)射端通過利用綜合了物理層信道情況、 系統(tǒng)中所有用戶MAC層隊列情況、 系統(tǒng)中所有用戶QoS要求3方面信息的調(diào)度與資源分配算法, 對各用戶進行調(diào)度及給用戶合理有效地分配資源。資源分配完成后,K個用戶的數(shù)據(jù)信息加載到其已分配到的載波上并進行自適應調(diào)制, 然后將每個子信道上的信號乘以波束成形矢量再送到Nt根發(fā)射天線上發(fā)射。信號發(fā)送完成后, 接收端先將Nr根接收天線接收到的信號乘以相應的接收權重矢量, 然后基于一定的準則對信號進行疊加合并成每個載波上的接收數(shù)據(jù), 然后進行相應的自適應解調(diào), 最后提取恢復出第K個用戶的數(shù)據(jù)流。

圖1 多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)模型Fig.1 Multiuser MIMO-OFDM system model

2 最低速率約束下的跨層資源分配算法

2.1 用戶MAC層隊列狀態(tài)和QoS分析

假設系統(tǒng)中所有用戶的隊列按照先進先出(FIFO: First Input First Output)的方式傳輸數(shù)據(jù), 并且在一幀的持續(xù)時間內(nèi)隊列狀態(tài)保持不變。以某一特定的用戶k為例, 假設它的最大隊長為Bk, 第t幀的到達分組數(shù)為Ak(t), 且服從泊松分布, 隊列狀態(tài)為Qk(t), 接收服務的速率為Rk(t)。文獻[7]通過對MAC層的隊列進行馬爾可夫狀態(tài)分析, 得到當t→∞時丟包率

(1)

2.2 載波和功率聯(lián)合分配算法

給出物理層載波和載波上功率聯(lián)合分配問題的數(shù)學模型

hk,n=(β1/(β1+β2+…+βM))ρk,n,1+…+(βM/(β1+β2+…+βM))ρk,n,M(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

綜上所述, 算法具體步驟如下。

第1步

初始化。令A={1,2,…,N}表示子載波編號集,B={1,2,…K}表示用戶集,Ωk表示用戶k獲得的子載波集合,k=1,2,…,K, 初始化Ωk=?,B*=B。

第2步

分配首子載波。當B*≠φ時, 循環(huán)執(zhí)行：

第3步

剩余子載波分配。

上述步驟完成后, 可知用戶獲得的子載波及為實現(xiàn)最低速率約束各載波上分配的功率?？偘l(fā)射功率去掉實現(xiàn)最低速率約束所消耗總功率后剩余的功率要用來最大化吞吐量, 基于此, 對載波上的功率進行再分配, 2)轉(zhuǎn)化為一個連續(xù)優(yōu)化問題

(8)

上述問題滿足凸優(yōu)化條件, 拉格朗日函數(shù)為

(9)

物理層各載波和各載波上功率分配完畢后, 給出各載波的等效子信道上的功率分配問題的數(shù)學模型

(10)

其中λ,μ分別是對應C1,C2兩個約束條件的拉格朗日因子。由KKT條件可得用戶k在載波n的第m個等效子信道上分配到的功率

pk,n,m=max(Bn,m/μ*ln 2-1/Hk,n,m,0)(11)

3 仿真與分析

系統(tǒng)仿真參數(shù)的設置如表1所示。系統(tǒng)基站端有Nt根發(fā)射天線, 接收端有K個用戶, 每個用戶有Nr根接收天線, 可用傳輸總功率為PT。系統(tǒng)總帶寬1 MHz, 分為64個子載波, 采用6徑獨立的瑞利衰落信道。

表1 系統(tǒng)仿真參數(shù)

圖2 分組損耗與傳輸速率關系圖Fig.2 Relationship between packet loss and transmission rate

圖3為Nt=4,Nr=4,K=4,PT=1 W時, 3種方案所得到的各用戶最終速率的比較圖。從圖3中可知： 文獻[5]、 文獻[6]的算法與筆者算法得到的每個用戶的速率都達到了各自所要求的最低速率約束, 依據(jù)2.1節(jié)的分析, 已知用戶的最低速率約束是由用戶的QoS要求(最大分組損耗)轉(zhuǎn)化而來的, 因此也就是滿足了各用戶的QoS要求。且相比文獻[5]和文獻[6]中的算法, 筆者算法還使系統(tǒng)中每個用戶的最終速率有了很大程度的提升。

圖4為用戶數(shù)K=4時, 在發(fā)射、 接收天線的數(shù)目不同的情況下, 系統(tǒng)的總傳輸速率與總傳輸功率的關系圖, 得到如下結論。

1) 文獻[5]、 文獻[6]以及筆者算法在Nt=4,Nr=4情況下得到的系統(tǒng)總傳輸速率都比Nt=2,Nr=2的情況下得到的系統(tǒng)總傳輸速率要高, 即隨天線數(shù)的增加系統(tǒng)的吞吐量也隨之增加。

2) 不論Nt=2,Nr=2的情況, 還是Nt=4,Nr=4的情況, 文獻[5]、 文獻[6]以及筆者算法得到的系統(tǒng)總傳輸速率都是隨總傳輸功率的增大而增大, 但文獻[5]的總傳輸速率增大的幅度不大, 文獻[6]和筆者算法的總傳輸速率增大的幅度比較大； 并且筆者算法得到的系統(tǒng)的總傳輸速率比文獻[6]有很大程度的提升。通過上面的分析, 可知筆者算法明顯優(yōu)于文獻[5]和文獻[6]。

圖3 PT=1 W時, 各用戶最終速率的比較圖 圖4 不同天線數(shù)下系統(tǒng)總傳輸速率與總 傳輸功率的關系圖 Fig.3 Comparison of final rate ofeach user when PT=1 W Fig.4 The relationship between the total transmission rate and the total transmission power of the system under different antenna numbers

4 結 語

在多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)中, 筆者以最大化系統(tǒng)的吞吐量為目標, 在系統(tǒng)發(fā)射總功率一定的條件下, 提出了一種基于最低速率約束的跨層資源分配算法。既兼顧了用戶的QoS要求和公平性, 又避免了由于分層設計信息不完整造成的資源分配不合理, 同時還提高系統(tǒng)吞吐量。仿真結果及理論分析表明, 相比傳統(tǒng)方案, 筆者提出跨層資源分配算法可以明顯提高系統(tǒng)的吞吐量。