基于最優(yōu)加權(quán)多屬性決策的LWA網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法

申 濱，徐 浪，周曉勇，閆 偉

(重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院 重慶 南岸區(qū) 400065)

近年來(lái)，移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量伴隨著物聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)，業(yè)界提出了諸如大規(guī)模MIMO、毫米波通信、密集異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)等新技術(shù)，力求提升網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)容量和數(shù)據(jù)傳輸速率[1-3]。目前，LTE 網(wǎng)絡(luò)負(fù)載劇增，IEEE 802.11 無(wú)線局域網(wǎng)(WLAN)成為補(bǔ)充LTE 網(wǎng)絡(luò)的有效解決方案。LWA 網(wǎng)絡(luò)通過(guò)利用WLAN 網(wǎng)絡(luò)中大量部署的AP來(lái)傳輸LTE 網(wǎng)絡(luò)的部分?jǐn)?shù)據(jù)，以達(dá)到減輕eNB 負(fù)載的目的[4]。LWA 被認(rèn)為是提高系統(tǒng)容量與用戶體驗(yàn)移動(dòng)數(shù)據(jù)速率有效的技術(shù)之一[5-6]。

LWA 網(wǎng)絡(luò)在帶來(lái)技術(shù)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，也迎來(lái)了一系列的問(wèn)題與挑戰(zhàn)[7]。當(dāng)LWA 網(wǎng)絡(luò)中需要服務(wù)的UE 較多時(shí)，這些UE 并不一定都能獲得由eNB 提供的可靠的服務(wù)質(zhì)量(quality of service, QoS)。此時(shí)，若UE 仍然保持蜂窩連接通信，則會(huì)給eNB造成嚴(yán)重負(fù)擔(dān)，使得UE 可能分配不到足夠的資源，造成通信質(zhì)量下降。為此，LWA 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇技術(shù)可以選擇性能更佳的潛在接入點(diǎn)進(jìn)行業(yè)務(wù)連接，從而有效地減輕eNB 的負(fù)載，為UE 提供理想的QoS[8-9]。

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇技術(shù)，文獻(xiàn)[10]提出一種將LTE 與WLAN 網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)吞吐量歸一化的方法，該方法根據(jù)帶寬比值建立了KKT(Karush Kuhn Tucker)條件，UE 可根據(jù)KKT 值對(duì)LTE 與WiFi技術(shù)做出排他性選擇。用戶體驗(yàn)質(zhì)量(quality of experience, QoE)從微觀方面能較好地體現(xiàn)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性能。為了讓UE 獲得較好的QoE，文獻(xiàn)[11]提出一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下基于QoE 的接入點(diǎn)選擇算法，該算法利用層次分析法(analytic hierarchy process, AHP)計(jì)算出事先收集的用戶偏好屬性的主觀權(quán)重，將歸一化的屬性向量與權(quán)重向量結(jié)合，經(jīng)過(guò)加權(quán)迭代計(jì)算出UE 對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中所有接入點(diǎn)的滿意度，并與滿意度最高的接入點(diǎn)連接。然而該算法只將與用戶QoE 有關(guān)的性能指標(biāo)納入了考量范圍，沒(méi)有考慮系統(tǒng)吞吐量。文獻(xiàn)[12]提出了一種同時(shí)兼顧用戶QoE 與系統(tǒng)吞吐量的接入點(diǎn)選擇算法。該算法構(gòu)建了用來(lái)衡量各個(gè)接入點(diǎn)性能的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)值越大代表選擇對(duì)應(yīng)接入點(diǎn)所帶來(lái)的系統(tǒng)性能越好。雖然此方法帶來(lái)了系統(tǒng)性能的提升，滿足了用戶一定程度的需求，卻沒(méi)有考慮小區(qū)邊緣用戶的吞吐量及QoE。文獻(xiàn)[13]提出了一種考慮小區(qū)邊緣用戶的基于聚合小區(qū)的接入點(diǎn)選擇算法。該算法應(yīng)用層次分析法進(jìn)行多屬性決策的建模，綜合考量接入點(diǎn)的用戶偏好值與信號(hào)質(zhì)量，最后選擇性能最佳的網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)進(jìn)行連接。該方案雖然能夠提高包含邊緣用戶在內(nèi)的整個(gè)系統(tǒng)的吞吐量以及用戶的QoE，但可能面臨大量用戶接入相同的接入點(diǎn)，增加eNB 負(fù)載的問(wèn)題。

綜上所述，本文提出一種基于最優(yōu)加權(quán)多屬性決策(OWMAD)的LWA 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法，以期解決網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇技術(shù)目前面臨的一些問(wèn)題。設(shè)計(jì)了針對(duì)決策屬性的最優(yōu)權(quán)重的計(jì)算方法，通過(guò)計(jì)算接入點(diǎn)的所有歸一化屬性的總加權(quán)值，UE 選擇加權(quán)值最小即性能最優(yōu)的接入點(diǎn)進(jìn)行連接。由于LWA 網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)接入點(diǎn)的容量各不相同、參考信號(hào)接收功率(reference signal received power, RSRP)的強(qiáng)度大小不一、時(shí)延不穩(wěn)定且有長(zhǎng)有短，這些因素會(huì)使接入點(diǎn)性能產(chǎn)生差異，進(jìn)而影響到LWA 網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)吞吐量以及用戶的QoS。因此，為了達(dá)到系統(tǒng)吞吐量與用戶QoS 的綜合提升，本文所提方案選取容量、RSRP、時(shí)延3 個(gè)性能指標(biāo)構(gòu)成決策方案的屬性集。首先，每個(gè)接入點(diǎn)對(duì)應(yīng)屬性集的屬性值信息由網(wǎng)絡(luò)端事先從eNB 和AP 收集并保存下來(lái)，并生成包含所有待選接入點(diǎn)及其屬性值的決策矩陣；其次，對(duì)接入點(diǎn)選擇方案的決策矩陣進(jìn)行規(guī)范化處理，設(shè)計(jì)并求解針對(duì)決策屬性的最優(yōu)權(quán)重；最后，獲取每個(gè)eNB 和AP 屬性加權(quán)后的總加權(quán)值，并選擇出擁有最小加權(quán)值的eNB 和AP，同時(shí)使UE 與這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)執(zhí)行連接策略。仿真結(jié)果表明，本文所提的LWA 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法不僅能對(duì)傳統(tǒng)LTE 網(wǎng)絡(luò)的eNB 負(fù)載進(jìn)行有效分流，并且能顯著提升包含邊緣UE 吞吐量在內(nèi)的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)吞吐量，同時(shí)不會(huì)增大系統(tǒng)的平均時(shí)延，將其維持在一個(gè)較低的水平。

1 系統(tǒng)模型

1.1 網(wǎng)絡(luò)模型

圖1 為L(zhǎng)WA 網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景示意圖。圖中外圍實(shí)線所圍區(qū)域代表網(wǎng)絡(luò)中eNB 的覆蓋范圍，虛線所圍區(qū)域代表AP 能夠覆蓋的范圍。正如圖中eNB與AP 之間的連接線所示，LWA 網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的eNB、AP、UE 之間的連接模式為特有的雙連接相互連接模式，即一個(gè)eNB 能夠連接多個(gè)AP，一個(gè)AP 也能夠連接多個(gè)eNB，UE 可以選擇與某一個(gè)eNB 或者AP 單獨(dú)連接，也可以選擇同時(shí)與eNB、AP 保持連接。eNB 和AP 連接采用被3GPP 定義為Xw 的只適用于此兩者相連的接口。

圖1 網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景圖

根據(jù)3GPP 和WLAN 的無(wú)線互操作標(biāo)準(zhǔn)，在LWA 網(wǎng)絡(luò)下eNB 和AP 的部署與管理需要由相同的服務(wù)提供商(service provider, SP)提供，而蜂窩網(wǎng)絡(luò)與WLAN 網(wǎng)絡(luò)也要采用對(duì)應(yīng)的LTE 標(biāo)準(zhǔn)和IEEE 802.11n 標(biāo)準(zhǔn)。由于LTE 網(wǎng)絡(luò)與WLAN 網(wǎng)絡(luò)工作的載波頻率相差較大，且兩者采用的協(xié)議技術(shù)存在不同，因此本文忽略異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾問(wèn)題，主要考慮LTE 小區(qū)之間的同頻干擾。

針對(duì)LWA 網(wǎng)絡(luò)下UE 與eNB、AP 之間雙連接模式的特點(diǎn)，本文具體設(shè)計(jì)選擇eNB 與AP 兩種連接模式下的接入點(diǎn)選擇方案。假設(shè)eNB 總數(shù)為

為了更好地表示LWA 網(wǎng)絡(luò)中UE、eNB 和AP 的 相 連 關(guān) 系， ci,j,k表 示 UEk同 時(shí) 與 bi和 ej連 接 所獲得的吞吐量，Csum表示系統(tǒng)內(nèi)所有UE 的吞吐量總和。建立優(yōu)化目標(biāo)如下：

由于使用不同網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線接入技術(shù)，由此可對(duì)優(yōu)化目標(biāo)分解為：

式中， ci,k表 示 UEk與LWA 網(wǎng)絡(luò)中的 bi連接所獲吞吐量； cj,k表示 UEk與WLAN 網(wǎng)絡(luò)中的 ej連接所獲吞吐量。

UEk與 bi連接所獲吞吐量為：

式中， BL代 表 UEk占用的LTE 網(wǎng)絡(luò)信道帶寬；Υbi,k為 U Ek選擇LTE 網(wǎng)絡(luò)的SINR 值：

式中， Pbi表示LTE 網(wǎng)絡(luò)中 bi的 發(fā)射功率；Gbi,k表示bi與 UEk之間的信道增益，此信道增益包含陰影衰落與路徑損耗； N0表示噪聲功率譜密度。

WLAN 網(wǎng)絡(luò)下，UE 使用IEEE 802.11 協(xié)議規(guī)定的競(jìng)爭(zhēng)方式傳輸數(shù)據(jù)，導(dǎo)致彼此間易發(fā)生碰撞，因此采用分布式點(diǎn)協(xié)調(diào)功能機(jī)制來(lái)應(yīng)對(duì)。 UEk與ej連接所耗的平均傳輸時(shí)長(zhǎng)為[13-14]：

式中， Ts、 Tc、 Te、 Tδ分別表示傳輸成功、發(fā)生碰撞、傳輸錯(cuò)位和空閑時(shí)隙的平均時(shí)長(zhǎng)； Prtr表示站點(diǎn)正在傳輸?shù)母怕剩?Prs表示站點(diǎn)傳輸成功的概率：

式中， τ表示一個(gè)站點(diǎn)發(fā)生一次的概率。

UEk在WLAN 網(wǎng)絡(luò)下獲取的吞吐量表示為：

1.2 問(wèn)題公式化

對(duì)于LWA 網(wǎng)絡(luò)下接入點(diǎn)選擇的多屬性決策方案必須考慮幾個(gè)方面：1) 具體應(yīng)由LTE 還是WLAN網(wǎng)絡(luò)來(lái)做出中心化選擇決策是未知的；2) 根據(jù)方案特點(diǎn)需要在LTE 網(wǎng)絡(luò)的eNB 一側(cè)設(shè)置網(wǎng)絡(luò)端即網(wǎng)絡(luò)中心選擇器；3) 網(wǎng)絡(luò)端與接入點(diǎn)信息交互產(chǎn)生的額外時(shí)延不能忽略。

為了達(dá)到系統(tǒng)吞吐量與用戶QoS 的綜合提升，本文選取了容量、RSRP、時(shí)延作為決策屬性，設(shè)計(jì)了一種基于最優(yōu)加權(quán)多屬性決策(OWMAD)的LWA 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法，并設(shè)計(jì)了關(guān)于系統(tǒng)吞吐量的總體效用函數(shù)，表示如下：

式中， Ci,j,k表示LWA 網(wǎng)絡(luò)中 UEk與 bi和 ej相連接所獲得的總吞吐量； U(·)表示與總吞吐量相關(guān)的效用函數(shù)。

式中， ci,k表示 UEk與 bi連 接獲取的吞吐量； cj,k表示UEk與 ej連 接獲取的吞吐量； Wi,k表示LWA 網(wǎng)絡(luò)下UEk與 bi連 接 對(duì) 應(yīng) 的 增 益 系 數(shù)； Wi,k表 示 UEk與 ej連接對(duì)應(yīng)的增益系數(shù)。

2 基于OWMAD 接入點(diǎn)選擇算法

2.1 多屬性決策及屬性集

多屬性決策是現(xiàn)代決策科學(xué)的一個(gè)重要組成部分，其實(shí)質(zhì)是通過(guò)一定方式，利用獲取的決策信息對(duì)有限的待選方案進(jìn)行排序或擇優(yōu)。每個(gè)決策問(wèn)題主要包含5 個(gè)重要因素：決策方案、決策者、決策屬性的屬性值、屬性權(quán)重、決策矩陣。決策屬性的選取與方案最終目的有直接關(guān)系，對(duì)于LWA 網(wǎng)絡(luò)下的接入點(diǎn)選擇方案來(lái)說(shuō)，接入點(diǎn)性能是影響屬性集的直接因素。因此，為了達(dá)到系統(tǒng)吞吐量與用戶QoS 的綜合提升，本文所提方案選取容量、RSRP、時(shí)延此3 個(gè)決策屬性構(gòu)建接入點(diǎn)選擇方案的屬性集。

2.2 決策矩陣及其規(guī)范化

LWA 網(wǎng)絡(luò)包含LTE 網(wǎng)絡(luò)與WLAN 網(wǎng)絡(luò)，兩種網(wǎng)絡(luò)下的接入點(diǎn)選擇帶來(lái)的綜合性能存在差異，因此，本方案分別針對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)構(gòu)造決策矩陣。假設(shè)LTE 網(wǎng)絡(luò)下eNB 的屬性集包含 ML個(gè)屬性，WLAN 網(wǎng)絡(luò)下AP 的屬性集包含 MW個(gè)屬性。所有eNB 及其屬性值對(duì)應(yīng)的決策矩陣表示為ANL×ML，所有AP 及其屬性值對(duì)應(yīng)的決策矩陣表示為ANW×MW。有：

式中，針對(duì)LTE 網(wǎng)絡(luò)的規(guī)范化決策矩陣 RNL×ML中的元素 ril為 bi的 屬性l得到規(guī)范化處理后的值；針對(duì)WLAN 網(wǎng)絡(luò)的規(guī)范化決策矩陣 RNW×MW中的元素rjp為 ej的屬性 p得到規(guī)范化處理后的值。

2.3 最優(yōu)權(quán)重確定

式中， ωl表 示eNB 的第 l個(gè) 屬性的權(quán)重； ωp表示

2.4 最優(yōu)方案

為了有效選出性能最佳的接入點(diǎn)，定義UEk可選擇的各個(gè)接入點(diǎn)的最優(yōu)方案加權(quán)性能值，如下式：

2.5 基于OWMAD 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法

圖2 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇時(shí)序圖

3 仿真驗(yàn)證與分析

3.1 仿真參數(shù)設(shè)置

表1 仿真參數(shù)設(shè)置

3.2 對(duì)比方案設(shè)置

本文設(shè)置3 種方案進(jìn)行仿真對(duì)比分析。方案一：無(wú)LWA 機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)中僅有LTE 網(wǎng)絡(luò)eNB 可接入的方案；方案二：有LWA 機(jī)制，UE 隨機(jī)選擇eNB 和AP 進(jìn)行連接的接入方案；方案三：有LWA 機(jī)制，UE 采用本文所提基于OWMAD 的網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法選擇eNB 和AP 進(jìn)行連接的方案。

3.3 仿真結(jié)果分析

圖3 為宏小區(qū)總吞吐量與UE 數(shù)目的關(guān)系圖。在不同UE 數(shù)目的情況下，方案二與方案三的系統(tǒng)總吞吐量均高于方案一。其原因在于LWA 機(jī)制引入了WLAN 網(wǎng)絡(luò)從而增加了系統(tǒng)吞吐量。此外，隨著UE 數(shù)目的增大，網(wǎng)絡(luò)中需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)增多，3 個(gè)方案的系統(tǒng)吞吐量呈總體上升趨勢(shì)，且方案三的系統(tǒng)吞吐量的增量明顯優(yōu)于其他兩個(gè)方案，這表明所提的OWMAD 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法能有效提升系統(tǒng)吞吐量。

圖3 總吞吐量與UE 數(shù)目的關(guān)系

圖4 為單個(gè)UE 的吞吐量概率累積分布圖。由圖可見(jiàn)，在任意宏小區(qū)內(nèi)，不同UE 數(shù)目情況下，方案三的單個(gè)UE 總吞吐量均高于另外兩個(gè)方案。此外，當(dāng)概率分布為0.7～0.76 時(shí)，方案二中單個(gè)UE 的吞吐量?jī)?yōu)于方案一，方案三中單個(gè)UE 的吞吐量?jī)?yōu)于方案二，表明所提OWMAD 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法能有效提升單個(gè)UE 的吞吐量。

圖4 單個(gè)UE 的吞吐量概率累積分布

圖5 為宏小區(qū)內(nèi)單個(gè)UE 平均傳輸時(shí)延與UE數(shù)目關(guān)系圖。由圖可見(jiàn)，不同UE 數(shù)目的情況下，方案二與方案三的平均傳輸時(shí)延均低于方案一。其原因在于LWA 網(wǎng)絡(luò)的下行傳輸中，一部分資源可以由AP 傳輸?shù)経E，且eNB 和AP 能夠同時(shí)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)経E。此外，方案三中UE 的平均傳輸時(shí)延低于方案二，這表明所提OWMAD 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法能有效減少宏小區(qū)內(nèi)UE 的平均傳輸時(shí)延。

圖5 平均傳輸時(shí)延與UE 數(shù)目的關(guān)系

圖6 為單個(gè)UE 的時(shí)延概率分布圖。由圖可見(jiàn)，任意宏小區(qū)內(nèi)，不同UE 數(shù)目的情況下，方案三單個(gè)UE 的時(shí)延值均低于另外兩個(gè)方案。當(dāng)概率分布為0.5～0.55 時(shí)，方案二中單個(gè)UE 的時(shí)延值較方案一減少明顯，方案三中單個(gè)UE 的時(shí)延值較方案二減少明顯，這表明所提OWMAD 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法能有效降低單個(gè)UE 的時(shí)延。在概率分布在0.7～0.85 時(shí)，方案二與方案三的對(duì)應(yīng)曲線發(fā)生了鈍化現(xiàn)象，其原因在于，當(dāng)UE 數(shù)目較多時(shí)，對(duì)于LWA 網(wǎng)絡(luò)下的個(gè)別部分區(qū)域的UE 來(lái)說(shuō)，由于其所處部分區(qū)域內(nèi)不存在更合適的可供選擇的AP 和eNB 接入點(diǎn)，其只能選擇LWA 網(wǎng)絡(luò)整體覆蓋范圍內(nèi)距其更遠(yuǎn)的接入點(diǎn)進(jìn)行接入。此鈍化現(xiàn)象亦能反映出LWA 技術(shù)能夠?qū)NB 的負(fù)載進(jìn)行分流，有降低時(shí)延的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

圖7 為邊緣用戶的總吞吐量與UE 數(shù)目(宏小區(qū)UE 數(shù)目)的關(guān)系圖。由圖可見(jiàn)，不同UE 數(shù)目的情況下，方案三與方案二的邊緣UE 總吞吐量均高于方案一。其根本原因在于，在LTE 覆蓋網(wǎng)絡(luò)的小區(qū)邊緣，若附近存在WLAN 網(wǎng)絡(luò)，WLAN 網(wǎng)絡(luò)信號(hào)強(qiáng)度要明顯優(yōu)于LTE 網(wǎng)絡(luò)，而LWA 網(wǎng)絡(luò)下對(duì)WLAN 網(wǎng)絡(luò)機(jī)制的引入使得邊緣地區(qū)的UE 可以選擇更利于數(shù)據(jù)傳輸?shù)腤LAN 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)而不是相對(duì)更遠(yuǎn)的eNB，從而大大提升邊緣地區(qū)UE 的吞吐量，并且不會(huì)犧牲非邊緣用戶的性能。此外，隨著UE 數(shù)目及邊緣地區(qū)UE 數(shù)目的增加，邊緣地區(qū)UE 的吞吐量也隨之增加。在UE 數(shù)目較大的情況下，方案三的邊緣地區(qū)UE 吞吐量的增量明顯優(yōu)于方案一與方案二，這表明所提OWMAD 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇算法能有效提升邊緣地區(qū)的UE 吞吐量。

圖6 單個(gè)UE 的時(shí)延概率累積分布

圖7 邊緣總吞吐量與宏小區(qū)內(nèi)UE 數(shù)目的關(guān)系

4 結(jié) 束 語(yǔ)

在LTE 網(wǎng)絡(luò)與WLAN 網(wǎng)絡(luò)相融合的LWA 網(wǎng)絡(luò)下，本文提出的基于OWMAD 的LWA 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇方法選取了容量、RSRP、時(shí)延3 個(gè)決策屬性構(gòu)建了接入點(diǎn)選擇方案的屬性集，針對(duì)eNB與AP 設(shè)計(jì)了具體的接入點(diǎn)選擇方案。本文所提算法達(dá)到了系統(tǒng)吞吐量特別是邊緣地區(qū)UE 吞吐量與用戶QoS 的綜合提升。相比于傳統(tǒng)的LTE 網(wǎng)絡(luò)接入點(diǎn)選擇方案以及LWA 網(wǎng)絡(luò)中隨機(jī)選擇接入點(diǎn)進(jìn)行連接的方案，本文所提方案能夠提高LWA 網(wǎng)絡(luò)的頻譜利用率，減輕eNB 的負(fù)載，保證UE 的QoS需求。仿真結(jié)果驗(yàn)證了本文方案的有效性。