基于用戶QoE的室內(nèi)可見光通信系統(tǒng)接入策略

李永慧， 鮑 煦， 李 鵑， 夏 景， 宋鐵成

(1. 江蘇大學(xué) 計算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院， 江蘇 鎮(zhèn)江 212013； 2. 東南大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院， 江蘇 南京 210096)

可見光通信(visible light communication, VLC)是近十年來迅速發(fā)展的一種新型無線通信方式[1-3]，通過在照明設(shè)施上增加數(shù)據(jù)傳輸功能將通信與照明功能相結(jié)合，從而構(gòu)建室內(nèi)可見光無線通信網(wǎng)絡(luò).VLC使用成本較低的發(fā)光二極管(light emitting diode, LED)來照明和發(fā)射信號，使用光敏二極管(photo-diodes, PDs)或雪崩光電二極管(avalanche photo-diodes, APDs)作為接收端.VLC利用可見光進(jìn)行通信，因此可利用的光譜范圍為380～780 nm，傳輸帶寬高達(dá)350 THz，為解決無線通信頻譜資源日益短缺的問題提供了一個重要且可行的解決方案[4].與射頻技術(shù)相比，VLC的優(yōu)勢體現(xiàn)在無電磁輻射、更大的帶寬、更低的成本和更高的安全性等[5].因此，VLC可以安全地用于如飛機(jī)和醫(yī)院等敏感環(huán)境.基于以上優(yōu)點，各國積極關(guān)注VLC的發(fā)展，雖然之前試驗狀態(tài)下VLC信號傳輸獲得了較大的成功[6]，但仍有許多問題尚待解決，如可見光易受遮擋導(dǎo)致通信盲區(qū)、覆蓋范圍有限等.為了確保室內(nèi)可見光通信網(wǎng)的容量，如何在有限范圍內(nèi)接入盡可能多的用戶設(shè)備(user equipment, UE)并保證UE的用戶體驗質(zhì)量(quality of experience,QoE)成為亟需解決的問題.而研究高效的多UE接入策略是解決該問題的關(guān)鍵.

尚韜等[7]針對可見光的通信距離較短和帶寬有限的特點，提出一種多終端組網(wǎng)的可見光網(wǎng)絡(luò)模型，針對多UE接入碰撞問題，提出基于載波偵聽多路訪問/沖突避免的多UE接入方法來減小碰撞概率且增加系統(tǒng)吞吐量.H. TABASSUM等[8]通過使未充分利用的基站休眠的方式來提高整體網(wǎng)絡(luò)的能效，其中休眠小區(qū)的UE以最大平均信道接入概率與基站相關(guān)聯(lián)；提出了一種信道接入感知UE關(guān)聯(lián)方案，該方案根據(jù)活動基站的業(yè)務(wù)負(fù)載和UE調(diào)度標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行調(diào)整，顯著增強(qiáng)了負(fù)載能力，并提升了系統(tǒng)性能.SHEN C.等[9]基于LED的VLC系統(tǒng)獨特的照明約束，為達(dá)到UE關(guān)聯(lián)的目的建立了一個效用最大化的框架，運用貪婪啟發(fā)式算法提升系統(tǒng)有效性.也有文獻(xiàn)[10]研究了各種VLC小區(qū)形成方案和由WLAN提供全頻段覆蓋，以VLC網(wǎng)絡(luò)的頻譜資源為支撐的混合下行鏈路，通過集中式和分布式資源分配算法實現(xiàn)協(xié)同負(fù)載均衡和比例公平，得出VLC網(wǎng)絡(luò)能夠提供更高的平均帶寬效率，而混合系統(tǒng)可以在不失公平性的基礎(chǔ)上達(dá)到更高的平均吞吐量的結(jié)論.

與上述方案不同的是，ZHANG R.等[11]將以UE為中心的概念引入VLC異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，考慮信號覆蓋質(zhì)量、系統(tǒng)控制和服務(wù)提供，有望促進(jìn)解決頻譜資源問題和提高可實現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)完整性.LI X.等[12]為提高以UE為中心的集群形成設(shè)計的性能，在構(gòu)建以UE為中心的集群時考慮了用服務(wù)質(zhì)量來度量的靜態(tài)延遲需求，在最大化系統(tǒng)總效用的基礎(chǔ)上提出貪婪算法來解決UE關(guān)聯(lián)問題.M. OBEED等[13]基于以UE為中心的設(shè)計，提出一種用于VLC通信網(wǎng)絡(luò)中的接入點關(guān)聯(lián)和功率分配算法在服務(wù)質(zhì)量的約束下分配功率，決定阻止哪些接入點參與通信，從而最大化通信網(wǎng)絡(luò)中的能量效率.

盡管上述文獻(xiàn)提出各種關(guān)聯(lián)策略有效改善了系統(tǒng)性能，但都沒有在接入策略的實現(xiàn)過程中保證系統(tǒng)接入UE數(shù)量和接入UE能達(dá)到滿意的QoE.因此，文中提出基于用戶QoE優(yōu)化的貪婪接入算法.

文中以UE為中心，引入QoE作為評價指標(biāo)，并基于QoE概率覆蓋模型提出一種貪婪算法作為接入策略，從而提升UE體驗質(zhì)量和系統(tǒng)魯棒性.文中的主要貢獻(xiàn)總結(jié)如下： ① 非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)允許多個用戶同時利用全部可用的頻率和時間資源，使得系統(tǒng)頻譜效率大幅提升[14].由于LED和光電探測器(photo detector, PD)之間距離較短以及視線(line of sight, LOS)傳輸，VLC鏈路信噪比較高，而功率域NOMA在高信噪比的情況下表現(xiàn)更好，且VLC的信道較為穩(wěn)定，利于NOMA的功率分配[15].因此提出NOMA下的QoE概率覆蓋模型，并以此為基礎(chǔ)、以UE為中心考慮網(wǎng)絡(luò)的整體性能，優(yōu)化VLC系統(tǒng)中UE的接入方式.② 提出基于用戶QoE優(yōu)化的貪婪接入(QoE-optimized greedy access, QGA)算法，與以距離為唯一優(yōu)先級的就近接入方法(proximity access, PA)進(jìn)行仿真對比.

1 系統(tǒng)模型

1.1 信道模型

圖1給出了VLC下行鏈路系統(tǒng)模型圖.

圖1 VLC室內(nèi)系統(tǒng)模型圖

上行鏈路使用WiFi傳輸.文中考慮的室內(nèi)場景包括安裝在天花板上的NL個LED燈泡和均勻分布在室內(nèi)的NU個UE.假設(shè)UE持有的VLC接收器與天花板平行.LED發(fā)射機(jī)與接收器之間的垂直距離為L.發(fā)射機(jī)模型采用朗伯光源，無論觀測者的視角如何，觀測者的亮度都相同[16].UE采用PD作為接收器來接收VLC信號.VLC控制中心負(fù)責(zé)控制室內(nèi)所有LED燈的照明及通信功能.一個典型的室內(nèi)環(huán)境通常由多個相鄰的LED組成，它們形成相鄰或重疊的VLC小區(qū).文中同一小區(qū)使用NOMA，相鄰小區(qū)使用正交多址接入方式避免了小區(qū)間干擾.由于反射或折射光路損耗比LOS傳輸?shù)墓饴窊p耗大110～120 dB，所以文中只考慮LED與接收機(jī)之間的LOS信道直流(direct current, DC)增益[17].

第i個UE的直流信道增益公式[18]為

(1)

(2)

所以可見光信道增益hi可以寫為

(3)

其中Γ=ELm+1,E計算式為

(4)

式中：A為PD的接收面積；Ts(ψi)為可見光濾波器的增益；g(ψi)為聚光器的增益系數(shù)[19]，表達(dá)式為

(5)

式中：n為折射率，在可見光的應(yīng)用中，n取值在1和2之間.

1.2 可見光NOMA

在可見光小區(qū)中，LED使用不同的功率同時發(fā)送多個UE的數(shù)據(jù)，UE使用連續(xù)干擾消除(successive interference cancellation, SIC)技術(shù)接收信號.

LED上傳輸?shù)男盘朳19]為

(6)

(7)

因此，第i個UE使用SIC接收后可實現(xiàn)的速率為

(8)

式中：ρ為發(fā)射信噪比，ρ=Pelec/(N0B).

1.3 用戶體驗質(zhì)量

用戶體驗質(zhì)量是一種以UE認(rèn)可程度為標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)評價方法.QoE從UE角度描述網(wǎng)絡(luò)的整體性能，直接反映了UE對服務(wù)的認(rèn)可程度.高服務(wù)質(zhì)量(quality of service, QoS)不能總是保證高QoE；對于語音業(yè)務(wù)而言，UEQoE對時延較為敏感，而提高傳輸帶寬并不會大幅增加QoE；而對數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)而言，UEQoE只對某一范圍的傳輸速率變化較為敏感，與QoS相比，QoE可以更好地衡量UE滿意度.目前廣泛使用的QoE量化是平均意見得分(mean opinion score, MOS)[20].QoE可以由真實UE的主觀評分來決定，也可以由對所獲服務(wù)的客觀測量來預(yù)測.如表1所示，根據(jù)UE滿意度將QoE的主觀感受分為5個級別，以MOS表示.

考慮QoE的數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務(wù)，其表達(dá)式[21]為

Q(R)=b1lg(b2R)，

(9)

式中：b1和b2由所需的最大和最小吞吐量確定.在本文中，假設(shè)式(7)中的服務(wù)類型所需的最大和最小吞吐量為70和20 Mb·s-1，分別對應(yīng)MOS值為5和1.通過計算，將參數(shù)設(shè)置為b1= 0.647 6和b2=0.750 3.

2 NOMA下的多小區(qū)多用戶接入策略

2.1 NOMA下的QoE概率覆蓋模型

文中以QoE作為系統(tǒng)性能評價指標(biāo).基于NOMA下LED的QoE概率覆蓋半徑會隨接入UE的數(shù)量變化而變化的特性，提出單個小區(qū)的QoE概率覆蓋模型.

處于小區(qū)某個位置UE的覆蓋概率定義為其QoE值大于等于閾值Qt的概率.基于式(9)，第i個UE的覆蓋概率可表示為

(10)

式中：Pr[·]為事件的概率；QoEi為當(dāng)前位置的第i個UE的QoE值；Qt為UE需要滿足的最小QoE值，是基于UE自身接入QoE值需求設(shè)定的.

根據(jù)式(3)、(8)、(10)，QoE覆蓋概率可寫為

(11)

式中：ξ=21/(Bb2)10Qt/b1-1；ai和aj覆蓋分別為第i、j個UE的功率分配因子.

(12)

(13)

式中：U代表UE集合.

在給定網(wǎng)絡(luò)覆蓋概率的情況下，QoE概率覆蓋半徑為

(14)

由式(14)可見，QoE概率覆蓋半徑只與小區(qū)內(nèi)接入的UE數(shù)量有關(guān).因此QoE概率覆蓋范圍會隨著小區(qū)內(nèi)接入UE數(shù)量增加而縮小，而當(dāng)接入UE數(shù)量減少時，QoE概率覆蓋范圍又會擴(kuò)大.該性質(zhì)使得下文分析LED-UE接入算法時考慮LED概率覆蓋范圍隨接入UE數(shù)的變化.式(14)所求得的QoE概率覆蓋半徑也成為后續(xù)提出的QGA中判斷UE是否在某個LED概率覆蓋范圍下的依據(jù).

NOMA下LED的QoE概率覆蓋半徑的變化還會導(dǎo)致不穩(wěn)定區(qū)域的產(chǎn)生.處于不穩(wěn)定區(qū)域的UE在未接入該LED時處于其QoE概率覆蓋范圍內(nèi)，但當(dāng)接入后該LED的QoE概率覆蓋范圍縮小，該UE又不處于覆蓋范圍內(nèi)，如圖2中用戶2所示.若UE處于LED的不穩(wěn)定區(qū)域則無法保證其接入質(zhì)量.

圖2 不穩(wěn)定區(qū)域

上述概率覆蓋模型有效考慮了NOMA下LED的QoE概率覆蓋半徑的變化問題，使得下文QGA的提出更為嚴(yán)謹(jǐn)準(zhǔn)確.

2.2 優(yōu)化目標(biāo)

對于給定的UEj若接入LEDi，二者之間距離為

(15)

式中：xi、yi、xj、yj分別為LEDi和UEj的橫縱坐標(biāo).二者之間的用戶體驗質(zhì)量為

Qi,j=b1lg(b2Ri,j)，

(16)

式中：Ri,j為LEDi與UEj連接后的數(shù)據(jù)速率.

本文的主要目標(biāo)是找到LED-UE的最佳連接，從而最大化所有接入UE的體驗質(zhì)量.所有接入UE的QoE之和為

(17)

式中：ki,j為引入的二進(jìn)制變量，用來指示UEj是否接入LEDi，若連接ki,j=1，否則ki,j=0；νU和νL分別表示所有UE和LED的集合.

文中的目標(biāo)函數(shù)為

(18)

式中：Na為每個LED最多能接入的UE數(shù)量.由于NOMA同時允許多個UE在相同的時間、頻率接入，同信道干擾在NOMA系統(tǒng)中會很強(qiáng).由此可見，UE數(shù)量對NOMA系統(tǒng)的性能影響較大，因而文中將每個LED最多能接入的UE數(shù)量設(shè)為5個[15，22].

將最大化所有UE的QoE之和，轉(zhuǎn)化為最大化每個接入UE的QoE值.由式(3)、(8)、(9)可看出當(dāng)UE與LED之間距離越小(即r值越小)時，其QoE值越大.因此將文中優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為最小化接入UE與LED之間的距離.

所有接入UE與LED之間的距離之和為

(19)

文中的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為

(20)

2.3 基于QoE的貪婪接入算法

文中提出了一種貪婪接入算法來實現(xiàn)多小區(qū)多UE時的接入策略.VLC系統(tǒng)中有NL個位置固定的LED，有NU個UE均勻分布于室內(nèi)，如圖3所示.

圖3 仿真場景圖

di,j代表LEDi和UEj之間的距離，其中i=1,2,…,NL，j=1,2,…,NU，下面舉例詳細(xì)介紹QGA的過程及原理.例中房間長、寬、高分別為12，12，3 m，4個位置固定的LED坐標(biāo)分別為(3,9)、(9,9)、(3,3)、(9,3)，每個LED總傳輸功率設(shè)為0.25 W.6個UE位置服從均勻分布，Pcov=100%.

基于用戶QoE優(yōu)化的貪婪接入算法過程如下：

步驟1：生成這4個LED與6個UE彼此之間的距離矩陣D，行對應(yīng)LED1、LED2、LED3、LED4，列對應(yīng)UE1、UE2、UE3、UE4、UE5、UE6，即

(21)

步驟2：依據(jù)式(14)生成這4個LED當(dāng)前QoE=Qt時的概率覆蓋半徑列矩陣R，即

(22)

矩陣R的行對應(yīng)LED1、LED2、LED3、LED4的QoE概率覆蓋半徑.該半徑會隨小區(qū)內(nèi)接入UE數(shù)的變化而變化.w∈{0,1}，對于某個待接入的UE而言，w=0表示該UE未接入當(dāng)前LED，w=1表示該UE接入當(dāng)前LED.當(dāng)完成一次連接判斷后，w值更新為0.

步驟3：記錄每個LED當(dāng)前已接入的UE數(shù)，初始值為0個.生成列矩陣A，行分別是每個LED的當(dāng)前已接入UE數(shù)，即

(23)

步驟4：生成指示矩陣K，初始為零矩陣，指示LED和UE之間的連接情況，若確有連接則ki,j=1，否則ki,j=0.矩陣K每列只能有1個1，每行最多有5個1.

步驟5：在矩陣D中選取非零的最小值，所選值用紅色標(biāo)記，即

(24)

(25)

(26)

步驟6：當(dāng)滿足上述條件后，建立LED2與UE3的連接，由于一個UE只能與一個LED連接，因此將矩陣D中第3列置零，即

(27)

至此完成第1次LED-UE的連接判斷.

步驟7：更新R、A和K，即

(28)

(29)

(30)

步驟8：在更新后的矩陣D中重新選取非零最小值，所選值用紅色標(biāo)記，即

(31)

(32)

(33)

步驟9：LED4與UE5滿足所有判斷條件，建立連接，將矩陣D中第5列置零，即

(34)

至此完成第2次LED-UE的連接判斷.

步驟10：更新R、A和K，即

(35)

(36)

(37)

步驟11：重復(fù)步驟5到步驟10，直到矩陣D變?yōu)榱憔仃?

圖4總結(jié)了上述接入算法的流程.

圖4 算法流程圖

由圖4可見，接入算法可概括如下：

1) 已知LED和UE數(shù)量以及各自在室內(nèi)的位置，測算每個LED與每個UE之間的距離，形成NL×NU的距離矩陣D，D中每一個元素都代表對應(yīng)LED與UE的連接.依據(jù)QoE概率覆蓋模型公式(14)估計每個LED在QoE為給定閾值Qt時的半徑，形成NL×1的半徑列矩陣R，并記錄當(dāng)前每個LED已接入的UE數(shù)，形成NL×1的列矩陣A，并生成NL×NU的指示矩陣K.

2) 在D不是零矩陣時，選取D中非零的最小值，判斷該值與R中對應(yīng)行值的大小，若D中元素值較大則無法接入，將D中該值變?yōu)?；若D中元素值較小則判斷對應(yīng)LED的已接入UE數(shù).若已接入UE數(shù)≥5則無法接入，將D中該值變?yōu)?；若已接入UE數(shù)<5，則驗證該UE是否在該LED當(dāng)前的不穩(wěn)定區(qū)域內(nèi).若在，則無法接入，將D中該值變?yōu)?；若不在，則建立該值對應(yīng)的UE和LED連接，并將D中已建立連接的UE列變?yōu)?列，更新距離矩陣D.

3) 測算UE接入后LED的QoE概率覆蓋范圍縮小后的新覆蓋半徑，更新半徑列矩陣R，并更新矩陣A和矩陣K.

4) 重復(fù)步驟2)和3)，直到D變?yōu)榱憔仃?

3 仿真結(jié)果

本節(jié)旨在闡明影響VLC 系統(tǒng)接入策略性能的因素，如UE數(shù)量、覆蓋概率、QoE閾值、FOV度數(shù)等.將QGA與不考慮QoE、以距離為唯一優(yōu)先級的PA進(jìn)行多方面比較.

假設(shè)在覆蓋區(qū)域中存在NU個UE，使用NOMA接入LED.如果沒有特別說明，Qt默認(rèn)值為4.具體仿真參數(shù)如表2所示.

表2 仿真參數(shù)

當(dāng)室內(nèi)VLC系統(tǒng)中UE數(shù)量變化時，UE平均QoE的變化如圖5a所示.

圖5 UE數(shù)量對UE平均QoE的影響及其仿真對比

在QGA中，隨著UE數(shù)量的增加，每個小區(qū)接入UE數(shù)量都會有不同程度的增加，導(dǎo)致每個小區(qū)的功率資源會分配給更多的UE，每個接入UE分配到的資源減少，數(shù)據(jù)速率下降，從而導(dǎo)致其QoE值略有下降，總體平均QoE值也呈下降趨勢.但每個新發(fā)出接入請求的UE都會經(jīng)由控制中心判斷是否能夠接入系統(tǒng)，有些不滿足接入條件的UE即使發(fā)送了請求也不能接入，這使得QGA的平均QoE值下降幅度較為平緩，不超過0.4.而PA由于限制條件較少，UE只要位于LED數(shù)據(jù)傳輸范圍內(nèi)都能夠接入，隨著UE數(shù)量的增加，每個小區(qū)接入的UE數(shù)量逐漸增加，每個UE得到的功率資源更少，則接入UE的QoE值都較小，平均QoE值相對QGA而言也較小，均小于4.而在PA中每個在覆蓋范圍下發(fā)送請求的UE都能夠接入系統(tǒng)，這使得平均QoE的值下降幅度略大，達(dá)到0.6.這說明QGA的穩(wěn)定性較優(yōu)，且接入UE的體驗質(zhì)量更好.

圖5b為蒙特卡羅仿真與理論分析仿真的對比，可見實際情況與文中的理論分析相符.

當(dāng)室內(nèi)VLC系統(tǒng)中UE數(shù)量和接入閾值發(fā)生變化時，系統(tǒng)接入UE比例的變化如圖6所示.此處將為PA設(shè)置的對比判斷標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一視為閾值.

圖6 UE數(shù)量(QoE≥3)和接入閾值對系統(tǒng)接入UE數(shù)量比例的影響

隨著UE數(shù)量的增加，處于覆蓋范圍內(nèi)的UE數(shù)量增加，每個UE得到的功率資源更少，滿足閾值為3的接入UE比例則會逐漸下降，且在UE數(shù)量較小或閾值較小時，兩種方法接入比例都較高.PA雖然總體接入UE的數(shù)量較多，但隨著UE數(shù)量越來越多，功率資源的過度分散致使接入效果不佳，體現(xiàn)為滿足閾值的UE比例下降較快.而QGA則是有選擇性地接入，在保證接入質(zhì)量的同時接入比例也較高.

隨著接入閾值的增加，對系統(tǒng)接入質(zhì)量的要求越來越高，高接入質(zhì)量意味著更多的功率資源分配，在總資源一定的情況下，能滿足要求的UE也只會越來越少，因此接入比例均呈下降趨勢.而QGA的選擇性接入以保證接入UE的質(zhì)量為前提，盡可能多地接入UE，這使得QGA的曲線下降幅度較小，即使在閾值達(dá)到4時，接入比例仍有近80%.反觀PA，不限制UE的接入，使得功率資源過于分散，導(dǎo)致接入UE的QoE值下降幅度很大，當(dāng)閾值到達(dá)4時，接入比例甚至下降到0%.

為了分析被調(diào)度UEQoE的公平性，文中引入服務(wù)公平指標(biāo)(service fairness indicator,SFI)[21]，其表達(dá)式為

(38)

式中：maxQi-minQj為調(diào)度UEQoE的最大差值.SFI越小，表明UE間公平性越好.通過仿真計算，得到UE數(shù)量和不同接入方法對SFI的影響，如圖7所示.

圖7 UE數(shù)量對服務(wù)公平性的影響

與PA相比，QGA在建立LED-UE鏈路時就已考慮了UE公平性.在QGA的選擇中，無論UE優(yōu)先級多高，每個UE至多被選擇一次，這為其他UE提供了更大的接入機(jī)會，避免一個UE分配過多的資源.隨著UE個數(shù)的增多，調(diào)度UE數(shù)也會增多，因此SFI值一直處于下降趨勢.之前從圖6已經(jīng)看出QGA系統(tǒng)較為穩(wěn)定，QoE的差值也較為穩(wěn)定，即使調(diào)度UE數(shù)量有所增加，SFI值也能始終保持在較低水平.而PA中調(diào)度UE數(shù)的增加對系統(tǒng)影響較大，致使QoE的差值變化較大，因此SFI值的變化幅度也較大.這說明QGA有著比PA更好的公平性.

當(dāng)室內(nèi)VLC系統(tǒng)中FOV度數(shù)變化時，UE平均QoE和系統(tǒng)接入UE數(shù)量比例(QoE≥3)的變化如圖8所示.

圖8 FOV度數(shù)對UE平均QoE和系統(tǒng)接入UE數(shù)量比例(QoE≥3)的影響

由于文中不考慮小區(qū)間干擾，所以當(dāng)UE FOV度數(shù)增大時，UE接收到的信號隨之增多，接入UE所能達(dá)到的數(shù)據(jù)速率也更高，因而接入UE的QoE值更大，UE平均QoE也隨之呈上升趨勢，同時系統(tǒng)接入UE數(shù)量比例也會增加.當(dāng)為PA設(shè)置接入UE的QoE值需達(dá)到3的判斷標(biāo)準(zhǔn)時，F(xiàn)OV度數(shù)較小的情況下接入UE中能滿足閾值的比例大約只有50%.隨著FOV度數(shù)增大，PA能接入的UE數(shù)量更多，UE接收信號總體增加更多，有更多接入UE的QoE值增加，所以滿足標(biāo)準(zhǔn)的UE比例增加幅度較大.當(dāng)FOV度數(shù)達(dá)到110°后，QGA系統(tǒng)接入UE比例基本接近100%，不再增加，而此時接入UE的QoE仍然在增加，因而每個UE平均QoE增加幅度會更大.

由式(14)看出，網(wǎng)絡(luò)覆蓋概率Pcov值越大，LED的QoE概率覆蓋半徑越大，覆蓋性能越好，可接入的UE數(shù)量就越多.但式(14)也反應(yīng)出Pcov值對覆蓋半徑的數(shù)值影響有限，上述仿真圖也可看出在實際情況下對UE接入狀況的影響也相對較小，因此QGA在不同覆蓋概率下的性能曲線反應(yīng)在圖5-8中都較為靠近，這也說明系統(tǒng)魯棒性較強(qiáng).

4 結(jié) 論

文中提出了基于用戶QoE優(yōu)化的貪婪接入算法，分析了UE數(shù)量、覆蓋概率、接入閾值、接收視角等因素對網(wǎng)絡(luò)性能的影響.仿真結(jié)果表明，與就近接入方法相比，基于用戶QoE優(yōu)化的貪婪接入算法能夠提供更高的平均UE體驗，在不同的接入閾值和接收視角下都能保證更多的接入UE比例以及具有良好的公平性.同時，對于不同網(wǎng)絡(luò)覆蓋概率的比較也體現(xiàn)了該算法的魯棒性.