CoMP系统低复杂度集中式调度算法研究*

刘琪琪,付 澍,吴 斌,冯 钢

(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,四川成都610054)

CoMP系统低复杂度集中式调度算法研究*

刘琪琪,付 澍,吴 斌,冯 钢

(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,四川成都610054)

在3GPP LTE-A网络中,可以使用CoMP(多点协作)技术来提高边缘用户的性能。为了最大化全网边缘用户的总吞吐量,关键是要确定在每个PRB(物理资源块)中同时被服务的用户集合、每个被调度用户所对应的协作基站、以及各基站的传输功率。基于每个边缘用户的RSRP(参考信号接收功率),提出一种低复杂度的集中式传输调度算法,针对每个PRB中被服务的边缘用户和相应的协作基站进行动态选择,并通过仿真实验验证算法的性能增益。

多点协作 集中式传输调度 调度

0 引 言

此3GPP LTE-A(Long Term Evolution-Advance)的目标是实现高容量和高频谱利用率的蜂窝移动通信,对未来宽带无线通信与应用形成有效支撑。在LTE-A网络中,同小区中不同用户可通过OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)技术来避免相互干扰,但边缘用户接收到的来自其关联基站的信号相对较弱。同中心用户相比,边缘用户受到相邻小区的干扰强度也更大。

3GPP LTE-A网络可以通过CoMP技术来提高边缘用户的性能。为了最大化边缘用户的总吞吐量,关键是要确定每个PRB(物理资源块)中同时被服务的用户集合、被调度用户的协作基站、以及各基站的传输功率。文中以最大化吞吐量为目标,根据每个边缘用户的RSRP(参考信号接收功率),提出一种低复杂度的集中式传输调度算法。为了经历较少时延,该算法在MAC层执行。根据调度结果,在每个基站的所有物理资源块上采用注水算法得到各基站的功率分配方案。仿真实验验证了文中所提出的算法的性能增益。

1 传输调度方法

传输调度的目标是合理调度CBSs(Cooperative Base Stations)和被服务的边缘用户。每个边缘用户周期性地接收其周边各个基站发射的参考信号,并通过参考信号强度RSRP来检测信道质量。文中提出的调度算法即是基于RSRP。

考虑一种集中式传输调度算法(CTS,Centralized Transmission Scheduling)。CTS是基于图论着色方法的一个迭代算法。假设每个基站知道当前已经确定的全局基站协作关系,其他的传输连接使用贪婪算法进行调度。CTS同时确定被服务的边缘用户及其相应的协作基站集合(CBS)。

现有的图论着色技术并没有考虑CoMP特性。定义基站和其所服务的边缘用户之间的无线传输连接为一条无线链路。在CoMP[1]场景中,如果某基站是一个边缘用户的CBS中的一个元素(即该基站是与边缘用户进行多点协作通信的基站之一),则相应的无线链路是信号链路。否则,基站到该边缘用户之间将存在一条干扰链路。因此,需要建立一种新的图形化方案,将上述的CoMP特性考虑在内。

考虑图1所示的图G=(V,E,C)。E是所有有向边的集合。V是所有顶点的集合,根据具体场景的不同可用于表示基站或者边缘用户。Vx→Vy表示从小区x中的基站x到小区y中被选择的边缘用户的一条无线链路。例如,图1中V1→V2表示从基站1到被选的小区2中的边缘用户(i表示第i个 PRB)的一条无线链路,其对应的RSRP值为2。又如,循环V2→V2表示从基站2到同一小区的另一个被选用户的一条无线链路,其对应的RSRP值为4。注意到每条边对应一个特定的被选中的边缘用户,因此,如果小区2中的边缘用户还没有在调度过程中被确定的话,和可能代表不同的边缘用户。实际上,在同一小区里的所有边缘用户都是调度过程中候选的边缘用户,但根据算法其中只有一个边缘用户将被调度。C是所有颜色的集合。最初,每个顶点选择不同的颜色,且所有的边不着色。令表示和Vy颜色相同的顶点集合。如果小区y中的一个边缘用户最终被调度,表示服务于这个边缘用户的CBS。

图1 基于CoMP的无线链路及RSRP图形示例Fig.1 CoMP-based wireless networks coupled with RSRP graph model

对于一条特定边Vx→Vy,首先研究如何寻找对应的被选边缘用户。考虑从基站x到小区y中任意边缘用户s之间所有可能的无线链路。在式(1)中计算权重,其中i是PRB索引号,且是该无线链路所对应的RSRP值。

对于边Vx→Vy,可以通过式(2)来选择边缘用户:

式中,Uy是小区y中所有边缘用户的集合。选出边缘用户后,边Vx→Vy的RSRP值即可被确定。

基于被选的边缘用户,考虑所有可能的无线链路,并以此为依据建立图G=(V,E,C)。此时,一个未调度顶点Vy有多个边缘用户可供选择,并且每条无线链路匹配与Vy相交的一条边。之后,一旦小区y中的某个边缘用户最终被调度,所有边的RSRP值将被更新。

第一步,构建一个N×N的矩阵W,其元素根据式(3)确定。

式中,表示CBS中的基站x服务于小区y中的边缘用户的权重。第二步,基于当前已经确定(被调度)的协作关系来寻找W中的最大值。该方法背后的物理含义是最大化边缘比率,用户的RSRP值与干扰加噪声功率之和的公式如式(1)所示。

当矩阵W中最大的元素被确定后,删除W中与基站x和y相关的行。如果x≠y,与小区x里的边缘用户相关的列也被删除。这意味着基站x和y被调度为协作基站,服务于小区y中的边缘用户。同时,如果x≠y,小区x中的边缘用户将不再被其他任何基站服务。另外,代表无线链路的图中,顶点Vx、Vy和边Vx→Vy、Vy→Vy的颜色采用Vy的颜色进行更新。小区y中所有其他被选的边缘用户{∀Vn∉,n≠x}被删除,并且图中相关的RSRP值更新为

在上述图着色[2-4]的基础上,CTS可以找出顶点未着色的被选边缘用户的新集合,更新W中的剩余行和列。然后重复第二步来调度其他无线链路。当所有的基站均已被调度、或者W=0时算法收敛。在后一种情况下,那些未着色的顶点(即基站)的PRB将被分配给中心用户进行无线传输。此时,已着色的图代表了最终的调度结果,其中每个颜色对应一个CBS。

作为一个简单的例子,图1所对应的初始W为

式中,σ2为噪声功率强度。假设σ2=1,则W23被挑选为最大的元素,意味着基站2和3协作来服务于边缘用户。当图和矩阵W被更新之后,W变为W=[1/(2+σ2)2/σ2]。因此,W12被确定为最大的元素。从而,三个基站形成一个CBS来服务于小区2中的边缘用户。

2 仿真分析

仿真在MATALB2010上进行。CoMP系统由19个小区组成,频率复用因子为1。所有的基站和边缘用户运行于单天线模式。小区半径为0.5 km,100个用户随机分散到每个小区里,用户的单小区信干噪比(SINR,Signal to Interference plus Noise Ratio)值按递减顺序排列,每个小区内SINR值排列最后5位的用户被视为边缘用户。系统带宽设定为B= 3 MHz,包含15个PRB。仿真中,CTS采用文中提出的动态CBS分集方式,与传统的3个相邻小区协作的静态CBS分集方式进行比较。不同PRB上的功率分配方案考虑功率均分(EPA)和注水算法(WF)[5]两种方式。

图2给出了不同边缘用户数量下的动态和静态CBS分集在不同的功率分配方案下的边缘用户吞吐量性能对比。可以看到,文中所提出的CTS算法产生的动态CBS分集比静态CBS分集[6-7]实现了更大的边缘用户吞吐量。

图2 不同算法的边缘用户吞吐量-边缘用户数性能比较图Fig.2 Comparison of edge-user throughput-number of edge user under different algorithms

3 结 语

针对LTE-A网络中的CoMP技术,这里提出一种低复杂度的集中式传输调度算法CTS,采用一个统一的循环调度过程,在划分协作基站集合的同时对所服务的边缘用户进行调度。与传统的固定分集方法不同,所提算法中协作基站集合是动态分集的,

不同数量的基站可以形成一个协作基站集合。仿真实验验证了所提算法在提高边缘用户吞吐量方面的优良性能。

[1]李彬,宋高俊,曹绍龙.LTE-Advanced CoMP中自适应动态小区选择方案[J].通信技术,2013,46(10): 95-99.

LI B.,SONG G.,CAO S L.Adaptive Dynamic Cell Selection Scheme in LTE-Advanced CoMP[J].Communication Technology,2013,2013,46(10):95-99.

[2]KARAMI E.Joint Optimization of Scheduling and Routing in Multicast Wireless and hoc Networks Using Soft Graph Coloring and Nonlinear Cubic Games[J].IEEE Trans.Vehicular Technology,2011,60(07):3350-3360.

[3]BAGCHI A.RASTANI K.A Graph-coloring Scheme for Scheduling Cell Transmissions and Its Photonic Implementation[J].IEEE Trans.Communications,1994,42 (234):2062-2070.

[4]HONG J.The Effect of Information on Scheduling Performance in Multi-hop Wireless Networks[J].IEEE Trans. Wireless Communications,2010,9(10):3238-3246.

[5]LING X,WU B,HO P H,et al.Fast Water-filling for Agile Power Allocation in Multi-channel Wireless Communications[J].IEEE Communications Letters,2012,16 (08):1212-1215.

[6]PAPADOGIANNIS A,GESBERT D,HARDOUIN E.A Dynamic Clustering Approach in Wireless Networks with Multi-cell Cooperative Processing[C]//IEEE ICC.Bei-Jing:IEEE Communications Society,2008:65-70.

[7]WEBER R,GARAVAGLIA A,SCHULIST M,et al.Self -organizing Adaptive Clustering for Cooperative Multipoint Transmission[C]//IEEE VTC.Budapest,Hungary:IEEE Vehicular Technology Society,2011:82-87.

刘琪琪(1989-),女,硕士研究生,主要研究方向为无线通信;

LIU Qi-qi(1989-),female,graduate student,majoring in wireless communication.

付 澍(1985-),男,博士研究生,主要研究方向为无线通信;

FU Shu(1985-),male,Ph.D.student,mainly working at wireless communication.

吴 斌(1972-),男,博士,教授,主要研究方向为无线通信与光通信。

WU Bin(1972-),male,Ph.D.,professor,mainly engaged in wireless communication and photo-communication.

冯 钢(1964-),男,博士,教授,主要研究方向为通信网络技术。

FENG Gang(1964-),male,Ph.D.,professor,principally working at communication network technology.

A Centralized Scheduling Algorithm for CoMP with Low Complexity

LIU Qi-qi,FU Shu,WU Bin,FENG Gang
(State Key Laboratory on Communications,UESTC,Chengdu Sichuan 610054,China)

In 3GPP LTE network,CoMP(Cooperative Multi-Point)is used to improve the performance of edge users.In order to maximize the total throughput of all-edge users in the network,it is critical to identify the set of edge user served at the same time in each PRB(Physical Resource Block)and the set of cooperative base-stations for each scheduled user,as well as the transmission power of each base-station. Based on the RSRP(Reference Signal Receiving Power)of each edge user,a centralized transmission scheduling algorithm with low complexity is proposed,thus to dynamically choose the edge users and cooperative base-stations in each PRB.Finally the simulation indicates the performance gain of the proposed algorithm.

CoMP;CTS;scheduling

TN91

A

1002-0802(2014)01-0046-04

10.3969/j.issn.1002-0802.2014.01.009

国家自然科学基金项目(No.61071100,No.61271172)、高等学校博士学科点专项科研基金(No.20120185110025, No.20120185110030)和四川省基础研究项目(No.2012JY0001)和四川省国际合作项目(No.2013HH0005)基金联合资助。

Foundation Item：Supported by National Natural Science Foundation of China(No.61071100,No.61271172),Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China(No.20120185110025,No.2012018511003),Sichuan Fundation Project (No.2012JY0001)and Sichuan International Project(No.2013HH0005)。