基于公平因子的宽带电力线OFDM系统跨层资源分配

段瑞超，翟 峰，陆 俊，龚钢军

(1．华北电力大学电气与电子工程学院，北京 102206；2．中国电力科学研究院，北京 100192)

基于公平因子的宽带电力线OFDM系统跨层资源分配

段瑞超1，翟 峰2，陆 俊1，龚钢军1

(1．华北电力大学电气与电子工程学院，北京 102206；2．中国电力科学研究院，北京 100192)

针对宽带电力线通信OFDM系统的资源优化分配问题，在分析低压宽带电力线通信系统网络结构的基础上，建立资源不足且存在多种实际约束下多业务多用户在多子载波上的资源分配模型，提出一种基于公平因子及用户紧急度的跨层资源分配算法，在保证RT用户最小速率及NRT用户间公平性的同时最大化系统吞吐量。典型电力线信道环境下的仿真结果表明，算法在满足资源分配模型优化目标下性能更优。

宽带电力线通信；OFDM；跨层；资源分配；公平性

0 引 言

因具有分布广、无需重新布线、通信能源一体化等优势，宽带电力线通信(broadband power line communication,BPLC)已成为宽带接入的可选技术之一[1]。但电力线信道具有噪声大、阻抗变化大、多径衰落明显等特点[2]，不适合承载高速可靠的数据通信。正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术具有抗干扰能力强、频谱利用率高等优势[3]，可构建宽带电力线通信OFDM系统，有效改善频率选择性衰落及多径效应对高速电力线通信的影响，提高用户服务质量(quality of service,QoS)。

随着用户需求的日益增长，如何高效地利用有限的系统资源成为热点话题。目前，国内外专家学者提出了多种多用户资源分配算法。文献[4]提出了一种功率谱限制下的比特交换算法，但仅考虑了物理信道资源的优化分配，而未关注业务QoS需求、实时信道状态。文献[5]提出的最大载干比(Max C/I)算法是一种速率自适应算法，将子载波分配给信道条件最好的用户来最大化系统吞吐量，其在无约束下是最优的。但没有考虑业务的最小速率要求及用户间公平性。文献[6]提出了一种基于效用最大最小(utility max-min,UMM)公平性的资源分配算法，兼顾了带宽利用率和效用公平性，但未考虑混合业务、多子载波下的优化分配。

本文针对宽带电力线通信OFDM系统混合业务下多用户的快速公平接入问题，在分析低压配电网BPLC系统网络结构的基础上，建立资源不足且存在多种实际约束下的跨层资源分配模型，提出一种基于公平因子和用户紧急度的跨层资源分配算法。仿真结果表明本文算法能够满足资源优化分配的目标要求，提高了资源利用效率且系统性能较优。

1 BPLC系统资源分配模型

1.1 低压BPLC系统的网络结构

图1所示为低压配电网BPLC系统的网络结构[7]。图中，局端交换中心向上通过WAN接入点与Internet相连，向下通过电力线在低压侧与各PLC网关相连，PLC网关连接各PLC设备。在系统中传输的业务数据流通过耦合电路加载到低压电力线上。同一PLC网关下各PLC设备间的通信需要经过共享的网关来实现，不同网关下各PLC设备间的通信需要经过共享的基站或局端交换中心来实现。

图1 低压BPLC系统的网络结构示意图

BPLC系统的网络规划存在资源分配问题[1]，包括同一局端交换中心下各PLC网关间的资源优化分配及同一PLC网关内各PLC设备间的资源优化分配。资源分配时，充分利用电力线信道的时变特性及衰落变化特性，可避免深度衰落对高速数据通信的影响，有效提高系统的吞吐量及资源利用率。

1.2 跨层资源分配模型

对于资源受限的宽带电力线通信OFDM系统而言，其资源分配是在多种实际约束下，多业务的多用户在多个子载波上的自适应优化分配。

本文提出的跨层资源分配算法以最大化系统总吞吐量为优化目标，在系统总资源不足且存在多种实际约束下，每时隙内优先满足各RT用户的最小速率要求；在保证用户间公平性的基础上将系统剩余资源分配给NRT用户，充分挖掘多用户分集增益，使其总比特数尽可能地增大。资源分配模型如下：

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

上述模型中，式(1)为本文算法的优化目标，即系统总吞吐量最大；式(2)～式(9)为多种实际约束条件。其中，式(2)为系统总功率限制；式(3)为用户独享子载波约束[9]，为减小用户间干扰、提高效率，本文规定每个子载波最多只能分配给一个用户；式(4)为子载波功率上限约束；式(5)为子载波可加载比特上限约束；式(6)为比特数在一定范围内取整约束，即各子载波分配的比特数应取[0，rmax]范围内的非负整数[10]；式(7)为系统总资源不足约束，即系统的最大吞吐量小于所有用户业务QoS要求的最小速率之和；式(8)为RT用户最小传输速率约束，即资源分配后各RT用户需达到业务QoS要求的最小传输速率；式(9)为NRT用户间公平约束，即在为NRT用户分配系统剩余资源的过程中尽量保证用户间公平性，使资源分配后各用户的传输速率近似相等，从而避免个别用户占用大量系统资源的情况。本文算法优化了NRT业务数据分组的公平性调度，保证了系统资源不足下的用户间公平性。

2 基于公平性的跨层资源分配算法

式(1)～(9)所描述的跨层资源分配模型是一个多目标混合整数非线性规划问题，其特点使得在目标寻优过程中的计算复杂度较大。针对上述问题，本文提出了一种优化的跨层资源分配算法，其通过引入公平因子并结合用户紧急度来实现系统资源的优化分配。跨层资源分配算法步骤如下：

Step1：定义用户的公平因子

定义用户k的公平因子F为其当前速率Rk与业务QoS需求速率Rk，QoS的比值，即

(10)

Step2：确定各用户的紧急度

当用户k的速率不满足业务QoS需求时，其F小于1，故应以除的方式将公平因子引入用户紧急度函数中，以使该用户的紧急度增大。

首先，判断到来数据分组的业务类型。若为RT业务，则其紧急度函数定义为

(11)

式中：Dk,max为用户k业务QoS要求的时延上限，Dk,Cur为用户k队列数据包已等待时间。

若为NRT业务，则其紧急度函数定义为

(12)

式中：Qmax为用户队列最大缓冲数据包数；Qk为用户k当前队列中缓冲的数据包数；β为协调因子(0<β<1)。

将某时刻用户k的时延、队列长度及公平因子的值带入相应紧急度函数中，即可得到用户k的紧急度ηk。

Step3：确定各用户的调度顺序

设定合适的阈值，通过式(13)由紧急度判断用户业务数据包的紧急性，并将用户调度优先级划分为高优先级和普通两个等级[11]。

(13)

式中：ηk为用户k的紧急度，ηc为划分等级阈值，其可依据用户业务QoS要求(如用户吞吐量或公平性期望值)加以设定。

再根据调度优先级与用户紧急度最终确定各用户的调度顺序。其原则为：不同调度优先级间的用户，其调度顺序由优先级高低确定，优先调度优先级高的用户；相同调度优先级下，优先调度紧急度较大的用户。

上述调度原则的实质为始终调度紧急度高的用户，其好处在于有效避免了个别用户占用大量系统资源，保证了用户间的公平性调度。

Step4：QoS满足程度判决

定义QoS满意度因子gama来表征某业务下用户k的速率满足业务QoS需求的程度，如下式所示：

gama=1-F

(14)

式中：F为用户k的公平因子。gama>0说明该用户的传输速率未满足业务QoS要求，转Step5继续完成MAC层调度操作。gama≤0说明该用户的传输速率已达到或超过了业务QoS需求速率，转Step6进行PHY层信道资源分配。

Step5：确定用户需要发送的数据分组数

为了达到业务QoS需求速率，用户k仍需要发送的数据分组数Nk如下式所示：

Nk=Rk，QoS×gama

(15)

式中：Rk，QoS为用户k业务QoS需求速率。

值得说明的是，Step1～Step5属于MAC层调度操作，其最终确定了各用户的调度顺序及需要发送的数据分组数。

Step6：根据MAC层调度结果进行PHY层信道资源的优化分配

由于在信噪比较高的情况下采用等功率资源分配方法可降低功率损失及计算复杂度。因此，本文算法在PHY层采用等功率资源分配方法，结合MAC层调度结果对子载波、功率等物理信道资源进行优化分配，使达到资源分配模型所述目标要求。

3 算法仿真与分析

3.1 仿真环境

在典型电力线信道环境下，应用Matlab软件对文章提出的跨层资源分配算法进行仿真分析。仿真参数设置如表1所示。

表1 仿真参数

3.2 系统性能仿真分析

3.2.1 系统整体性能对比分析

由表2可以看出，本文算法的总吞吐量最大，且使用的总功率最小，可见本文算法在整体性能上要优于对比算法。而且，本文算法下，发送1bit数据使用的功率仅为6.39mW，是3种算法中最小的，充分体现了本文提出的跨层资源分配算法有效地提高了资源受限系统的资源利用效率。

表2 各算法资源分配结果对比

3.2.2 吞吐量性能对比分析

图2表示了不同算法下各用户的平均吞吐量。可见，对比算法1中个别用户的吞吐量较高，而其他用户的吞吐量却严重不满足业务QoS要求。这是由于其将信道质量较优的子载波分配给了个别用户(如用户1、3)，造成了资源的浪费。上述现象在对比算法2中更加明显，RT用户的吞吐量均较业务QoS要求速率大很多，而NRT用户的吞吐量却极低，说明对比算法未关注用户间公平性，且资源利用率较低。本文算法下，RT用户的吞吐量均为96kbit/s，满足RT业务最小速率要求，NRT用户的吞吐量分别为[30.62, 29.96]kbit/s，与其业务QoS需求速率的比值分别为0.638和0.624，相差很小且高于对比算法，说明本文算法有效地保证了用户间公平性，达到了系统资源优化分配的目的。

图2 用户平均吞吐量对比

3.2.3 延迟性能对比分析

图3表示了不同算法下各用户的平均延迟。可见，各算法下RT用户的平均延迟均较低，且满足RT业务延迟小于2ms的要求。而对比算法中，个别用户(如用户1及对比算法1中的用户3)由于得到了大量优秀的系统资源，故其延迟较本文算法低，但其他用户(尤其是NRT用户)的延迟却很高，其是由缺乏有效的系统资源、用户业务数据包长时间在队列中等待调度导致的，进一步说明了对比算法未能保证用户间公平性及业务QoS。而本文算法下，由于系统剩余资源不足，NRT用户的平均延迟有小幅度增加，分别为[1.667, 2.056]ms。可见，本文算法下，虽然用户1的延迟较大，但整体延迟性能较优。

图3 用户平均延迟对比

3.2.4 NRT用户公平因子对比分析

图4表示了本文算法下NRT用户30～60ms内公平因子的值。可见，若在某时刻，用户3的公平因子较大，则在下一时刻减小，而用户4的公平因子增加，二者交替增减，说明本文算法考虑了NRT用户间公平性。而且，用户3、4的公平因子均在一定范围内波动，且均值近似相等，分别为0.608与0.629，充分表明本文算法保证了用户(尤其是NRT用户)间公平性，有效避免了个别用户占用大量优秀的系统资源而其他用户却完全得不到调度的情况。

图4 本文算法下NRT用户公平因子对比

3.2.5 计算复杂度对比分析

本文算法综合考虑了用户传输速率、时延、使用功率等多方面因素，在此基础上增加了公平因子F的计算并引入用户紧急度函数中，同时增加了QoS满足程度判决，提出了一种优化的跨层资源分配调度策略，保证了有限系统资源的公平性分配。故本文算法的计算复杂度较高于对比算法，但仿真结果表明系统各方面性能均较优，且考虑了用户间公平性，达到了资源优化分配的目标要求。

综上所述，本文算法在优先满足RT业务最小速率要求下，尽量提高NRT用户吞吐量并保证用户间公平性，系统总吞吐量较高，使用功率较少，且系统延迟性能较优。可见，文章通过采用优化的调度策略，有效地提高了资源利用效率。

4 结束语

文章首先分析了低压配电网BPLC系统的网络结构，建立了资源不足且存在多种实际约束条件下多业务的多用户在多子载波上的跨层资源分配模型；提出了一种基于公平因子和用户紧急度的跨层资源分配算法，仿真结果表明算法高效地利用了有限的系统资源。

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(责任编辑：杨秋霞)

Cross-layer Resource Allocation for Broadband Power LineOFDM System Based on Fairness Factor

DUAN Ruichao1，ZHAI Feng2，LU Jun1，GONG Gangjun1

(1.School of Electrical and Electronic Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China; 2.China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)

For the optimal resources allocation of broadband power line communication OFDM system, the network structure of low-voltage broadband power line communication system is analyzed in this paper, based on which the resources allocation model of multiple sub-carriers for multi-users and multi-services is built under such cases as lack resources and many application constraints, and a cross-layer resource allocation algorithm based on fairness factor and user emergency is proposed to maximize system throughput by both meeting the minimum rate demand of RT business and ensuring fairness among NRT users. The simulation is implemented in a typical power line channel environment, and results show that proposed algorithm has better performance with the target of satisfying resource allocation model.

broadband power line communication, OFDM, cross-layer, resource allocation, fairness

1007-2322(2015)04-0079-06

A

TM734

2014-09-15

段瑞超(1989—)，男，硕士研究生，研究方向为电力系统通信及其资源分配，E-mail:duanrc501@163.com；

翟 峰(1979—)，男，工程师，研究方向为电力系统通信与电力计量，E-mail:zhaifeng@epri.sgcc.com.cn；

陆 俊(1976—)，男，副教授，研究方向为电力系统通信与资源分配，E-mail:lujun@ncepu.edu.cn；

龚钢军(1974—)，男，副教授，研究方向为电力系统通信与资源分配，E-mail：gonggangjun@126.com。