LTE网络考虑机会调度与QoS保障的准入控制算法

李知航 王 浩 蒋慧琳 潘志文 尤肖虎

(东南大学移动通信国家重点实验室,南京 210096)

准入控制(CAC)可为系统提供拥塞控制和服务质量(QoS)保障[1].在长期演进(LTE)网络中,用户有不同的QoS需求,基站除了使用合适的调度策略来保障用户的QoS需求,还要有效利用系统资源.文献[2-4]通过在调度策略中为不同用户设置不同权重来保障其QoS需求,但由于没有考虑CAC算法的设计,均不能为用户提供严格的QoS保障.文献[5-11]将调度策略与CAC算法相结合,用于保障不同用户的QoS需求.

CAC算法的性能与所采用调度策略的长期平均性能紧密相关.文献[12]对比了轮询调度(round robin scheduling,RRS)、最大速率调度、比例公平调度[13]和基于累积分布函数的调度(CS)的性能,发现在满负载场景下CS可对效率和公平性进行最好的折中,因此本文使用CS作为基本调度策略.文献[14]证明了机会轮询(ORR)[11]是计算任何调度策略性能下界的有效方法，因此本文采用ORR计算CS性能下界,并通过仿真验证其正确性.然后联合使用CS和ORR提出一个可保障不同QoS需求的CAC算法COCDQ(CS/ORR based CAC algorithm for different QoS requirements).最后通过系统级仿真验证所提算法性能.结果表明，联合考虑机会调度与QoS需求,COCDQ算法可有效降低新通话阻塞率,提供更好的QoS保障,其代价是仅总吞吐量略有降低.

1 链路模型

假设用户接收的瞬时信号强度可通过导频探测获得,并且信道状态信息可通过上行传输或周期报告送回至其服务增强型节点(enhanced nodeB,eNodeB).物理资源块[15](physical resource block,PRB)是可分配给用户的最小资源单元,其带宽为180 kHz，持续时间为1 ms.本文考虑2种用户服务:最小速率需求(minimum rate requirement,MRR)服务和尽力而为(best effort,BE)服务.简便起见,分别将拥有MRR服务和BE服务的用户称为MRR用户和BE用户.令K,M,B分别代表所有用户集合、MRR用户集合和BE用户集合,易知K=M∪B.

定义τ时刻用户k在PRBw上接收的瞬时信号干扰噪声比(SINR)为

(1)

(2)

2 CS及CS/ORR调度策略分析

本文采用CS作为基本调度策略.方便起见,在下文分析中忽略符号t.分别用Rk,fRk和FRk表示用户k瞬时速率、瞬时速率概率分布函数和瞬时速率累积分布函数.CS将在每个调度单元上比较所有用户瞬时速率累积分布函数,并调度具有最大瞬时速率累积分布函数的用户k*,即

(3)

式中,Kc为用户k的竞争用户集合.

某调度策略的多用户分集增益(multi-user diversity gain,MDG)定义为用户采用该调度策略得到的吞吐量与采用RRS得到的吞吐量之比.它可表示调度策略的长期平均性能,并可用于估计用户占用资源数.根据文献[12],假设用户经历瑞利快衰落且用户速率和其SINR有线性关系,则采用CS时用户k的MDG可表示为

(4)

为了达到香农速率,本文采用自适应调制编码,则用户k的速率为

(5)

式中,sk为分配给用户k的资源数;Bw为一个PRB的带宽.

(6)

图1为实际调度与理论计算的MDG随用户数的变化情况.由图可见，随着用户数增多,3条曲线的MDG都随之增大.这是因为用户越多,将更方便利用信道的动态变化,从而获得更大吞吐量.同时发现CS理论计算的MDG与实际调度结果吻合,并验证了利用CS/ORR理论计算的MDG确实是CS的MDG的性能下界.

图1 实际调度与理论计算的MDG随用户数的变化情况

3 CAC算法设计

为了在不影响当前已接入用户QoS满意度的情况下接入新用户(新到达或切换的用户),关键是判断系统剩余资源能否满足新接入用户的QoS需求.由于不同用户有不同平均SINR及QoS需求,各用户所需资源数也不相同,因此不能直接将式(6)中适用于资源公平分配的MDG用于计算新接入用户所需资源数.本文对式(6)进行改进,提出一种保守的通过迭代计算新接入用户所需资源数的方法.若新接入用户可使用这个保守的理论值接入网络,则当实际接入时该用户将需要更少资源.对已存在用户而言,接入新用户将增大他们的MDG,为其利用信道的动态变化提供更多机会[14],可在满足相同QoS需求的条件下减少其所需资源数.因此只需判断系统剩余资源能否满足新接入用户的QoS需求.

假设用户k共在J轮中竞争资源,根据式(6),其平均MDG为

(7)

由于网络会优先保障高等级用户的QoS需求,因此本文先为MRR用户分配资源,再为BE用户分配剩余资源.

(8)

(9)

式中,sM为所有MRR用户可用资源数;sm为用户m所占资源数.为了给BE用户预留资源,设置sM=0.8s,其中s为所有用户可用资源数.

BE用户可用资源数为

(10)

(11)

(12)

(13)

假设BE用户足够多,由于

(14)

与欧拉近似

(15)

则可推出

(16)

式中,e为自然对数;γ=0.577 2为欧拉常数.

将式(16)、(11)代入式(13),可得

(17)

4 仿真及其结果

4.1 仿真设置

设置系统带宽为1 MHz.用户到达服从到达率为λ的泊松过程,MRR用户和BE用户保持相同到达率,均按照0.05用户/s的间隔从0.7用户/s变化至1.1用户/s.用户保持时间服从均值为100 s的指数分布.系统平均用户数由用户到达率和保持时间共同决定.用户SINR服从[1,10]dB间均匀分布,MRR用户最小速率需求服从[40,80]kbit/s间均匀分布.快衰落服从瑞利分布.调度令牌大小与PRB大小一致.假设调度周期为1 s,一次仿真包含1 000个调度周期.在每个到达率下实现100次仿真，得到平均性能.采用新通话阻塞率、QoS不满意率和总吞吐量作为检验所提算法的性能指标.NA,CS,COCDQ分别表示计算MRR用户所占资源数时不用MDG,使用CS及所提算法得到的MDG.

4.2 仿真结果

新通话阻塞率随λ的变化情况如图2所示.由图可见，3条曲线均随λ增大而升高,这是因为当用户保持时间不变时,其占用资源数仅由用户到达率决定.到达率越大，将有更多MRR用户产生,但由于总资源数的限制将阻塞更多MRR用户.由于式(4)和式(7)中计算MRR用户所占资源时采用了相应的MDG,因此CS和COCDQ的新通话阻塞率均小于NA的新通话阻塞率.又由于CS只考虑了竞争用户数却忽略了MRR用户实际资源需求,因此采用CS可接入更多MRR用户,从而获得更低的新通话阻塞率.

图2 新通话阻塞率随λ的变化情况

QoS不满意率随λ的变化情况如图3所示.一次QoS不满意事件定义为在一个调度周期内,一个MRR用户可得数据速率低于其最小速率需求.QoS不满意率等于QoS不满意事件总数与接受满意服务用户总数之比.由图3可知,NA的QoS不满意率在所有到达率下均为0,这是因为其CAC决策没有考虑用户MDG,只使用最保守的RRS的方法为MRR用户计算其所需资源数.COCDQ的QoS不满意率同样很低,即使在高到达率情况下也一样,这与CAC算法设计目标相吻合:在保障用户最小速率需求前提下尽量服务更多用户.而CS的QoS不满意率最高,说明如果使用式(4)中的MDG做CAC决策将不能保障用户服务质量.

图4表明3种算法的总吞吐量均随着λ的增大而降低.这是因为到达率越大，将有更多MRR用户产生,其占用更多资源,使BE用户总可用资源变少.

图3 QoS不满意率随λ的变化情况

图4 总吞吐量随λ的变化情况

5 结语

本文研究了LTE网络中考虑机会调度并可提供不同QoS保障的CAC算法的设计.首先使用ORR计算CS性能下界,并通过仿真验证此计算方法的正确性,然后为不同QoS需求的用户提出一个基于CS/ORR的CAC算法(COCDQ),即使用CS/ORR的方法为新接入用户保守估计其所需资源数.最后通过仿真验证了COCDQ算法的性能,结果表明COCDQ算法可有效降低新接入用户阻塞率,提供更好的QoS保障，其代价是仅总吞吐量略有降低.

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