面向UDN小區(qū)邊緣用戶提升吞吐量的算法研究

代文麗，葛文萍，張雪婉，吳 雄

（新疆大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830046）

0 引 言

面向未來5G的研究已在全世界范圍內(nèi)展開，為滿足5G在保持低能耗的條件下大幅度地提升系統(tǒng)的吞吐量，一種有效的途徑是減小小區(qū)半徑。與4G相比，5G將采用更小的小區(qū)半徑，形成超密集網(wǎng)絡(luò)（Ultra Dense Network，UDN）。UDN是通過在4G蜂窩小區(qū)的內(nèi)部部署大量的低功率基站，從而達到改善系統(tǒng)容量和無縫覆蓋的目的。在UDN中會存在多種干擾類型，尤其是微小區(qū)之間的干擾，會嚴(yán)重影響小區(qū)邊緣用戶的通信質(zhì)量。因此尋求有效的方法降低小區(qū)間干擾極為重要[1]。區(qū)間干擾協(xié)調(diào)（Inter Cell Interference Coordination，ICIC）技術(shù)具有實現(xiàn)過程簡單和寬帶業(yè)務(wù)應(yīng)用范圍廣的特點，而且在各個小區(qū)間有良好的干擾抑制效果。ICIC技術(shù)中的軟頻率復(fù)用（Soft Frequency Reuse，SFR）技術(shù)在解決小區(qū)間干擾問題的同時可以保證較高的頻譜效率。已有學(xué)者提出一種動態(tài)軟頻率復(fù)用（Dynamic Soft Frequency Reuse，D-SFR）算法，可根據(jù)小區(qū)邊緣用戶數(shù)量給用戶進行動態(tài)資源分配[2]，不僅充分利用閑置資源，并且有效抑制小區(qū)間干擾，從而提升頻譜利用率。但是該方案在資源調(diào)度方面僅以最基本的輪詢調(diào)度算法進行處理，沒有考慮到小區(qū)用戶之間調(diào)度的公平性，對于鏈路條件較差的用戶，若用戶等待調(diào)度時延過長則會出現(xiàn)“餓死”狀態(tài)。為了滿足用戶低時延高可靠性的通信要求，合理的調(diào)度策略是不容忽視的。文獻[3]針對下行鏈路提出保障吞吐量的比例公平（Throughput Guaranteed Proportional Fair，TG-PF）調(diào)度算法[1]，該算法綜合考慮公平性和吞吐量兩個指標(biāo)，能在保證公平性的基礎(chǔ)上提升小區(qū)邊緣用戶吞吐量及系統(tǒng)頻譜利用率等性能。

為重復(fù)利用有限的頻譜資源，并且保證小區(qū)邊緣用戶通信質(zhì)量，本文提出一種綜合D-SFR資源分配算法和TG-PF調(diào)度算法的研究方案，采用D-SFR算法對小區(qū)中心用戶和邊緣用戶進行動態(tài)資源分配，以TG-PF算法對用戶調(diào)度進行數(shù)據(jù)傳輸。該方案充分結(jié)合D-SFR資源分配算法和TG-PF調(diào)度算法的優(yōu)勢，能有效抑制小區(qū)間干擾，保證系統(tǒng)頻譜利用率，并且在保證用戶調(diào)度公平性的前提下，最大化地提升邊緣用戶吞吐量。

1 動態(tài)軟頻率復(fù)用

軟頻率復(fù)用算法是一種基于功率控制的頻率復(fù)用算法，固定軟頻率算法（Soft Frequency Reuse，SFR）將資源固定分為主載波組和副載波組兩部分，不可動態(tài)調(diào)整資源分配對象；動態(tài)軟頻率復(fù)用將頻率資源分為主載波組、副載波組和動態(tài)載波組三部分。其中，主載波組主要分配給邊緣用戶使用，由于邊緣用戶的路徑損耗較大，則采用較高的發(fā)射功率；副載波組分配給中心用戶使用，中心用戶的路徑損耗較小，因此采用較低的發(fā)射功率；動態(tài)載波組根據(jù)中心用戶和邊緣用戶數(shù)量決定其分配對象，當(dāng)中心用戶較多時，動態(tài)載波組則分配給中心用戶使用，發(fā)射功率與副載波組發(fā)射功率一致；當(dāng)邊緣用戶較多時，則分配給邊緣用戶使用，發(fā)射功率與主載波組一致。相鄰3個小區(qū)主載波組中子載波相互正交，并且動態(tài)載波組也相互正交，每個小區(qū)的副載波組僅用于中心區(qū)域，相互之間干擾較小，可使用相同頻率，具體分配方式如圖1所示。

圖1 D-SFR算法資源分配圖Fig.1 Resource allocation diagrams of D-SFR algorithm

考慮到用戶分布具有隨機性，相鄰3個小區(qū)同時出現(xiàn)邊緣用戶較多的概率很小，同時將動態(tài)載波組分配給邊緣用戶的可能性低[2]。以相鄰小區(qū)1，2，3為例，若小區(qū)1的邊緣用戶多，動態(tài)載波組與主載波組分配給邊緣用戶使用，并且發(fā)射功率一致，這樣邊緣用戶可以使用50%的頻率資源；小區(qū)2的主載波組為S2，小區(qū)3的主載波組為S3，小區(qū)2，3的邊緣用戶使用總頻率資源的25%，并且相鄰的3個小區(qū)中每個主載波組相互正交，達到最小化干擾的目的?？芍?dāng)邊緣用戶數(shù)較多時，采用動態(tài)軟頻率算法可以隨用戶分布情況有效提高邊緣用戶的吞吐量，并且充分利用閑置的頻譜資源提高系統(tǒng)頻譜利用率。

2 TG-PF算法

TG-PF算法是一種能綜合考慮小區(qū)邊緣吞吐量以及中心和邊緣用戶之間調(diào)度公平性及系統(tǒng)吞吐量的調(diào)度算法[3]。該算法以PF調(diào)度規(guī)則和MAX C/I調(diào)度規(guī)則為基礎(chǔ)，引入影響用戶調(diào)度優(yōu)先級的公平性因子和吞吐量因子。

TG-PF算法中的公平性因子為：

式中：Ri(t)是用戶i在上一調(diào)度周期的平均傳輸速率；ri(t)是用戶i的實時傳輸速率。由式（1）可以看出，當(dāng)用戶的ri(t)越高、Ri(t)越低，則PFi的值越大，公平性因子對用戶的調(diào)度優(yōu)先級影響越大。

TG-PF算法中的吞吐量因子為：

采用MAX C/I調(diào)度規(guī)則的思想，通過計算用戶在上一調(diào)度周期結(jié)束時的實時傳輸速率表示吞吐量因子，ri(t)是用戶i在t時刻的實時傳輸速率。由式（2）可知，當(dāng)用戶i的實時傳輸速率越高，則吞吐量因子對用戶調(diào)度優(yōu)先級影響越大。

為保證用戶的公平性調(diào)度和吞吐量，綜合考慮公平性因子和吞吐量因子后，TG-PF調(diào)度算法的調(diào)度規(guī)則如下：

式（3）中包含公平性因子和吞吐量因子，兩個因子相互作用，共同影響用戶i的調(diào)度等級。

3 算法實現(xiàn)

3.1 用戶分類

在動態(tài)軟頻率復(fù)用中，根據(jù)小區(qū)用戶分布情況，對中心用戶和邊緣用戶分配不一樣的頻率資源，因此需要將中心用戶和邊緣用戶合理地區(qū)分開，方便在后續(xù)的調(diào)度中使用正確的資源完成調(diào)度工作。

式（4）是計算每個用戶的路損值，其中L是用戶到基站的距離。得到每個用戶的路損值后，與路損閾值a*進行比較；若用戶i的PL大于a*，則判定該用戶為邊緣用戶，若其PL值小于a*，則為中心用戶。

3.2 調(diào)度流程

在確定每個小區(qū)邊緣用戶和中心用戶的數(shù)量以后，為每個區(qū)域的用戶分配相應(yīng)的資源。根據(jù)動態(tài)軟頻率復(fù)用的原則，當(dāng)小區(qū)邊緣用戶數(shù)較多時，主載波組與動態(tài)載波組一同分配給邊緣用戶使用，且動態(tài)載波組發(fā)射功率與主載波組一致，副載波組則分配給中心用戶使用。用戶調(diào)度算法采用TG-PF算法，然后按照其大小順序進行調(diào)度。當(dāng)一個調(diào)度周期結(jié)束后，則下一周期更新平均傳輸比特速率：

式中：ri(t)是被調(diào)度用戶i的實時傳輸比特速率；T是一個調(diào)度周期的長度；Ri(t)是被調(diào)度用戶在本周期的平均傳輸比特速率。

本文從時域考慮資源分配，調(diào)度算法可分配的最小單位是資源塊（Resource Block，RB），1個RB的帶寬為180 kHz，此外要求小區(qū)用戶業(yè)務(wù)類型是滿負載類型。

具體調(diào)度流程如下：

1）每個小區(qū)產(chǎn)生一定數(shù)量的用戶，其位置坐標(biāo)隨機分布；測量每個用戶的路損值，根據(jù)路損值統(tǒng)計每個小區(qū)中心用戶和邊緣用戶的數(shù)量，確定主載波組、副載波組及動態(tài)載波組的分配對象。

2）每個用戶產(chǎn)生不同大小的數(shù)據(jù)包，采用TG-PF算法計算每個用戶的調(diào)度優(yōu)先級，根據(jù)優(yōu)先級的大小順序依次調(diào)度用戶。

3）被選擇調(diào)度的用戶根據(jù)數(shù)據(jù)包大小得出該用戶需要的資源塊數(shù)，并進行傳輸；更新該用戶的數(shù)據(jù)包大小，并重新計算優(yōu)先級。

4）判斷該區(qū)域?qū)?yīng)的資源是否有閑置資源塊。若有，則繼續(xù)調(diào)度下一優(yōu)先級用戶；若無閑置資源，下一優(yōu)先級用戶則不可被調(diào)度，維持等待狀態(tài)，直至有閑置資源塊可以被利用時進行調(diào)度傳輸。

5）判斷是否達到仿真時長上限，若已達上限則停止調(diào)度，若無則繼續(xù)根據(jù)用戶優(yōu)先級進行數(shù)據(jù)傳輸。

4 仿真與分析

4.1 場景部署

首先建立多小區(qū)通信模型，利用該通信環(huán)境對DSFR聯(lián)合TG-PF調(diào)度方案進行仿真與性能分析。在UDN場景下，會存在小小區(qū)與宏小區(qū)重疊部署，在雙層網(wǎng)絡(luò)中，主要存在層內(nèi)干擾和層間干擾。層內(nèi)干擾是處于同一層的小小區(qū)之間的干擾兩大類干擾。層間干擾是位于小小區(qū)與宏小區(qū)之間存在的干擾[4]。圖2顯示UDN中的各種干擾。本文僅研究小小區(qū)之間的干擾，也就是層內(nèi)干擾。圖3是7個小小區(qū)無縫隙銜接的場景部署圖，并為每個小區(qū)隨機部署50個用戶。

圖2 UDN中層內(nèi)與層間干擾示意圖Fig.2 Schematic diagram of intra-layer and inter-layer interferences in UDN

圖3 小小區(qū)無縫隙銜接的場景部署圖Fig.3 Deployment diagram for seamless connection of small cells

其余詳細的參數(shù)設(shè)置如表1和表2所示。

表1 系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置Table 1 Setting of system parameters

表2 資源參數(shù)設(shè)置Table 2 Setting of resource parameters

4.2 算法仿真與性能分析

本節(jié)根據(jù)場景部署和表1，表2的參數(shù)，建立通信平臺模型。從用戶的平均吞吐量、系統(tǒng)頻譜利用率對表3所示的聯(lián)合方案進行比較分析。每種方案分別采用不同的資源分配算法配合不同的調(diào)度算法，對小區(qū)邊緣用戶進行業(yè)務(wù)調(diào)度。

圖4是4種方案邊緣用戶平均吞吐量的對比圖。在小區(qū)邊緣用戶平均吞吐量方面，方案一和方案二明顯高于方案三和方案四，因為方案一和方案二采用動態(tài)軟頻率復(fù)用技術(shù)，可以根據(jù)不同區(qū)域用戶數(shù)的分布情況合理有效地分配閑置資源。當(dāng)邊緣用戶較多時，邊緣區(qū)域可使用的資源較多，所以方案一和方案二的吞吐量性能好于方案三和方案四。在4種方案中，采用TG-PF調(diào)度算法的方案二和方案四分別高于僅采用PF調(diào)度算法的方案一和方案三。這是因為在TG-PF調(diào)度規(guī)則中加入公平性因子和吞吐量因子，保證區(qū)域間公平性的同時，最大程度地提升吞吐量。隨著用戶數(shù)目的增加，在4種方案中，本文提出的D-SFR聯(lián)合TG-PF調(diào)度方案（即方案二）獲得最優(yōu)的平均吞吐量性能。該方案結(jié)合D-SFR和TG-PF優(yōu)勢，為邊緣用戶獲得最佳的服務(wù)質(zhì)量。

表3 四種聯(lián)合方案Table 3 Four joint schemes

圖4 四種方案邊緣用戶平均吞吐量對比圖Fig.4 Comparison of average throughput of edge users of four schemes

圖5是4種方案的系統(tǒng)頻譜利用率對比圖。方案一和方案二明顯高于方案三和方案四，這說明采用動態(tài)軟頻率技術(shù)能獲得較高的系統(tǒng)吞吐量。本文提出的方案二為邊緣用戶提升平均吞吐量的同時，也能提高系統(tǒng)吞吐量。因為系統(tǒng)吞吐量與頻譜利用率成正比關(guān)系，所以方案二也有效提升了系統(tǒng)頻譜利用率。

5 結(jié) 語

通過結(jié)合動態(tài)軟頻率復(fù)用技術(shù)和TG-PF算法的優(yōu)勢，本文針對超密集網(wǎng)絡(luò)小區(qū)邊緣用戶提出D-SFR聯(lián)合TG-PF調(diào)度方案。對新方案進行仿真驗證，仿真結(jié)果表明，針對UDN中小小區(qū)邊緣用戶，D-SFR聯(lián)合TG-PF調(diào)度方案可有效提升用戶平均吞吐量，保證用戶服務(wù)質(zhì)量，同時也提高了系統(tǒng)頻譜利用率，為頻譜資源日益緊張的局面提供了一條有效的解決途徑。

圖5 四種方案系統(tǒng)頻譜利用率對比圖Fig.5 Comparison of system spectrum utilization of four schemes