室内Li-Fi和RF混合网络中接入节点分配方法

王旭东 张思雨 李卓龙 吴楠

摘   要：针对室内可见光无线通信（Li-Fi）与射频（RF）无线通信混合网络切换即接入节点（AP）分配问题，基于用户位置和用户数量随机改变的动态应用场景，引入依据转换阈值为用户确定服务AP的思想，在考虑交接负载的条件下，提出了动态转换阈值和最小数据率约束两种改进的AP分配方法. 仿真实验表明，在相同应用场景下，相比固定阈值的AP分配方法，提出的两种方法在中断概率性能方面分别改善4.66%和8.50%;并且其1%中断数据率分别提高3.21 Mb/s和9.09 Mb/s. 此外，仿真分析表明数据率要求和随机生成用户数量上限能够显著地影响系统的中断概率性能.

关键词：Li-Fi;混合网络;接入节点;中断概率

中图分类号：TN929.1                         文献标志码：A

Access Point Assignment Method for Indoor Li-Fi and RF Hybrid Networks

WANG Xudong，ZHANG Siyu，LI Zhuolong，WU Nan？覮

（Information Science and Technology College，Dalian Maritime University，Dalian  116026，China）

Abstract：Access point assignment for indoor Li-Fi and Radio Frequency （RF） hybrid networks is studied. Based on the dynamic application scenario with the movement of users and the changes in the number of users， a conversion threshold is introduced to determine the allocation of APs. Two improved methods of AP allocations， dynamic threshold and minimum data rate constraint， are proposed under the condition of considering the handover overhead. The experimental results show that in the same application scenario， the proposed AP allocation methods improve the outage probability performance by 4.66% and 8.50%， respectively， and improve 1% outage data rate by 3.21 Mb/s and 9.09 Mb/s， respectively， when compared with the AP allocation method with fixed threshold. In addition， the simulation analysis shows that the data rate requirements and the maximum number of randomly generated users can significantly affect the outage probability performance.

Key words：Li-Fi;hybrid networks;Access Point（AP）;outage probability

近年来射频（Radio Frequency，RF）通信网络面临着不断增长的技术需求，现有技术难以满足高速率和大容量的技术需要，解决这个问题需要寻求新兴技术. 可见光通信（Visible Light Communications，VLC）具有传输数据率高、频谱资源丰富、绿色安全等优点，得到了越来越多的关注[1-2]. 近年来，VLC网络通信则成为VLC技术领域的研究热点之一[3-4]. 在一个室内场景中，利用现有的LED照明设施可以构建微小覆盖区域的蜂窝，每个照明光源可以作为蜂窝的接入节点（Access Point，AP）服务覆盖区域内的多个用户，这种类型的网络被称为Li-Fi网络[5]. 虽然Li-Fi网络能够提供较高的数据率性能，但是由于网络中光线容易被遮挡，会造成中断概率较高的情况. 而RF网络能够以较低的数据率在较大的空间进行通信. 将Li-Fi网络和RF网络结合，可以充分利用各自特性实施互补，显著地提高用户的数据率性能和中断概率性能，实现全方位无缝覆盖[6-8].

针对Li-Fi与RF网络融合的组网方案已有学者进行了研究. 文献[9]提出了在VLC网络下引入RF网络，获得了VLC网络数据率性能的显著提高，但是文中假设VLC的系统资源是固定的，在系统运行过程中，用户位置保持不变，大大简化了实际应用情况. 文献[10]针对室内VLC-WiFi异构网络的特点，提出了一种基于切换间隔和运动趋势的动态驻留时间算法，在不增加乒乓效应的前提下提高了系统的命中率. 文献[11]提出了一种混合Li-Fi和RF室内网络的动态负载平衡方案，主要研究了AP选择的问题并提出了一个转换阈值的概念，用户连接到Li-Fi网络中的数据率高于转换阈值则被分配到Li-Fi AP上，反之，就分配到RF网络中去. 文献中尽管考虑了用户位置是随机移动的，但却假设用户的数量保持不变，而在實际的商场等室内场景里，用户的数量也是不断变化的.

1.3   无线RF信道模型

将无线RF系统应用于室内通信场景的毫微微蜂窝系统建模为WINNER Ⅱ信道模型，典型的路径损耗模型为[15]：

PL = Alog10（d） + B + Clog10（■） + X      （4）

式中：d为发送端到接收端的距离，单位m;fc为载波频率，单位GHz;A、B和C均为常量，其数值取决于通信模型. 本文建模的室内场景中不考虑墙壁的间隔，RF信道只考虑视距传输的情况，因此，选取A = 18.7，B = 46.8，C = 20;同时，在室内环境中受办公家具、仪器设备、人员流动等因素的影响，其在阴影效应中体现出来，设定X是阴影效应损耗，其为零均值标准差σ = 3 dB的高斯分布随机变量. 由于RF和Li-Fi信道之间不存在干扰，且只部署一个RF AP，则用户接收RF AP信号的信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）为：

SNR = ■   （5）

式中：PR为RF AP的发送功率;Gdes为路径增益，表达式为Gdes = 10-PL/10;Pn = kBTBR为噪声功率，kB为玻尔兹曼常数，kB = 1.38 × 10-23 J/K，T为周围环境的温度，BR为RF网络的通信带宽.

假设为每个子载波平等分配电功率，为每个用户平等分配载波资源进行信号传输. 在状态n时刻用户u和RF 第a个AP间链路的数据率为[16]：

Γ（n）u，a = Bu log2（1 + SNR（n）u，a）     （6）

式中：Bu为RF系统中分配给用户u的带宽. 使用比例公平的调度算法，由RF AP提供服务的用户共享平等的带宽资源.

2   动态负载平衡方案

2.1   动态负载平衡算法思想

在一个动态系统中，用户在两个相邻的状态由两个不同的AP提供服务，会产生一次交接，在这个交接过程中，用户将无法接收到有效的数据信息，这就造成了频谱效率的损耗. 考虑交接造成的频谱效率损耗更具有实际意义，交接分为3种情况：从RF到Li-Fi AP、从Li-Fi到RF、从Li-Fi到Li-Fi.

室内网络中由交接产生的负载是毫秒级的[11]，这个损耗远小于两个状态之间的间隔时间Tp. 可引入泊松分布来建模描述，即定义tij为从APi转换到APj的交接负载，则其满足λ = E[tij]的泊松分布. 由于交接导致了AP和用户之间吞吐率的损耗，引入了两个状态之间的转换效率，表达式为：

ηij = 1 - ■，i≠j1，i = j  i，j∈CL ∪CR     （7）

式中：CL为Li-Fi的AP集合;CR为RF的AP集合. 交接负载的数据率为转换效率与通信链路数据率的乘积.

当系统正常工作时，在每个状态下，每个用户都会被分配到一个Li-Fi或者RF AP上. 由于用户是随机移动的，房间中活跃用户的数量是随机的，分配给用户的AP会随着用户的位置和数量而改变. 中心单元计算每个状态用户的AP分配结果.

文献[11]提出了一种基于用户位置随机改变的动态负载平衡算法，该算法的核心是依据固定转换阈值进行AP分配（Fixed Threshold，称为方法FT）. 本文在此基础上，考虑系统中用户数量的随机改变. 由于混合网络资源的高效利用，关键在于确定用户的服务AP，为此，本文提出动态转换阈值（Dynamic Threshold，称为DT方法）和最小数据率约束（Minimum Data Rate Constraint，称为MDRC方法）等两种改进的AP分配方法.

Li-Fi网络和RF网络中能为用户提供频带和功率等系统资源是固定的，因此两种网络中能够同时服务用户的数量是有限的，混合网络的重点是平衡两个网络中用户的数量. 当网络中转换阈值为固定值时，如果阈值设定较低，则超过阈值的用户全部转换到RF网络，会造成RF网络过载;若阈值设定较高，则大部分用户都被分配在Li-Fi网络中，会造成Li-Fi网络过载. 因此，在一个用户数量不断变化的系统中，固定阈值不能保证系统性能.

本文提出的DT方法是根据用户数量动态确定最优阈值，可避免Li-Fi或RF网络严重过载. 本文提出的MDRC方法中，在用户较少时，能保证Li-Fi网络中数据率小于系统数据率要求值的用户全部转换到RF网络中;在用户较多时，可将Li-Fi网络中数据率性能较差的用户转换到RF网络中，并限制RF网络中服务的用户数量不超过某确定数值. 因此，本文提出的两种方法均能够更好地平衡Li-Fi和RF網络中用户的数量，为用户更合理地分配AP.

2.2   AP分配算法

设用户全集为U，由Li-Fi提供服务的用户集合为UL，由RF提供服务的用户集合为UR. NL为集合UL中用户的数量，NR为集合UR中用户的数量，s为随机生成的用户数量，a′u代表在n-1状态时为用户u分配的AP. 中心单元能够根据用户u与Li-Fi和RF AP之间的信道状态信息计算Rn   u，a和Γn   u，a. 在每个状态下，为了充分利用Li-Fi网络较高的频谱资源，用户被优先分配到Li-Fi AP上. 因此，状态初始值为：UL = U，UR = {？覫}，NL = s，NR = 0.

考虑交接负载的情况下，设使得用户u能够获得最高通信链路数据率的Li-Fi AP其标号为wL，u：

wL，u = arg ■η■Ru，j       （8）

4.         根据式（9）计算用户潜在的Li-Fi数据率Ωu;

5.         转换阈值γ等于数据率要求值？撰;

6.         当NL > 0时，进入循环loop：

7.         找到Li-Fi潜在数据率最小的用户记为用户

μ，μ = arg ■Ωu .

8.         如果Ωu ≥ γ或NR > 10：

9.                  跳出loop循环.

10.       否则：

11.                用戶μ由RF AP提供服务;

12.                UL = UL - {u}，UR = UR∪{u}.

13.                NL = NL - 1，NR = NR + 1.

14.       重新计算Li-Fi网络中剩余用户u的潜在数

据率Ωu.

15. 结束Loop循环.

2.3   系统中断概率

根据AP分配方法，状态n下为用户提供服务的AP可以被确定下来，则用户u可获得的数据

率为：

r（n）u = η■■，a ∈CLη■■，a ∈CR     （13）

式中：N■为由Li-Fi AP au提供服务的用户数量;NR为由RF AP提供服务的用户数量. 给定混合系统中的数据率要求？撰，系统的中断概率定义为系统中用户未达到数据率要求的状态占总工作状态的百分比，表示为：

Z = Pr（r（n）u  < ？撰），1 ≤ n ≤ Ns         （14）

本文提出的模型中，数据率要求和随机生成用户数量上限均可以显著地影响中断概率.

3   仿真结果和性能分析

本节利用蒙特卡洛仿真实验分析采用上述不同方法时混合网络中用户中断概率和数据率的性能.

3.1   系统设置

假设仿真场景为24 m × 24 m × 3 m的空间，室内覆盖了16个Li-Fi AP和一个RF AP. 图2为仿真实验场景.图2中实线部分为一个实现中随机生成用户在20个状态下的运动轨迹，如不特殊说明，默认随机生成用户数量上限为30. 用户符合均匀分布，以随机的速度在系统中移动，移动速度符合0 ～ 2 m/s的均匀分布;每个用户的移动方向每5个状态随机改变一次，移动方向的角度符合0 ～ 2π的均匀分布. 当用户移动到房间边缘，用户会将移动方向更改为朝向房间中心区域，每20个状态就随机增加或减少不定数量的用户，仍保持用户的数量在0 ～ 30个. 交接负载符合泊松独立同分布，交接负载的均值为25 ms. 混合网络中用户的数据率要求记为？撰，如不特殊说明，数据率要求？撰为30 Mb/s. 方法FT中转换阈值设定为20 Mb/s，其他仿真参数列在表1中. 在仿真实验中，中断概率由动态系统中运行

5 000次计算得到.

■

长/m

图2   仿真实验场景

Fig.2   Simulation scenario

表1   仿真参数

Tab.1   Parameters for the simulation

■

3.2   性能评估

对于混合网络资源配置算法对系统性能的影响可以通过以下实验进行评估.

实验1   转换阈值对中断概率的影响分析. 当系统模型中用户数量保持固定不变时，不同的转换阈值对系统的中断概率有较大的影响. 图3给出了不同用户数量的系统中，转换阈值对中断概率性能的影响. 数据率要求？撰为30 Mb/s. 不同用户数量的系统均存在一个最优的转换阈值，当阈值设定大于这个最优转换阈值时，由于Li-Fi网络过载会导致中断概率增加;当阈值设定小于最优转换阈值时，由于RF网络过载也会导致中断概率增加. 此外，最优的转换阈值要小于数据率要求？撰. 这是由于Li-Fi系统中数据率较低的用户转换到RF网络中后，由于Li-Fi中用户数量的减少，每个Li-Fi用户可分得的时间资源增加，那么用户所获得的数据率就远高于转换阈值.

根据转换阈值对中断概率性能影响的分析，可得到不同用户数量下的最优转换阈值，对应结果如表2所示. 对于DT方法，可以根据不同用户数量，选取对应的最优转换阈值作为转换阈值.

■

阈值/（Mb·s-1）

图3   转换阈值对中断概率性能的影响

Fig.3   Outage probability against conversion thresholds

表2   不同用户数量对应的最优转换阈值

Tab.2   Optical conversion thresholds against user numbers

■

实验2   数据率要求对中断概率的影响分析. 当系统模型中用户数量随机变化时，选择一个固定的转化阈值无法使系统得到最优的性能. 本文提出的两种AP分配的方法，相比于固定转换阈值的AP分配方法均改进了系统性能. 此外，将不引入RF网络的独立Li-Fi网络作为性能分析的参照系统，记为NRF. 图4给出了不同方法下中断概率与数据率要求之间的关系. 随机生成用户数量上限为30. 随着数据率要求的增加，中断概率也随之增加. 同一数据率要求下，NRF、FT、DT和MDRC方法的中断概率值越来越低，中断概率性能越来越好，说明提出的DT和MDRC方法均能够更好的平衡Li-Fi和RF网络的负载. MDRC方法在每次将Li-Fi网络中数据率最低的用户划分到RF网络后，重新更新Li-Fi网络中用户的潜在数据率，若仍有用户低于数据率要求值，则继续将用户划分到RF网络，并限制转换到RF网络中的用户数量. 因此，MDRC方法的性能要好于DT方法.

■

数据率要求/（Mb·s-1）

图4   中断概率与数据率要求之间的关系

Fig.4   Outage probability against data rate requirements

实验3   用户数量对中断概率的影响分析. 图5给出了中断概率与随机生成用户数量上限的关系. 数据率要求？撰为30 Mb/s. 随着随机生成用户数量上限的增加，用户分得的带宽和时间资源的减少，使用4种方法的系统中断概率均随之上升. 当随机生成用户数量的上限为30时，MDRC方法的中断概率为0.69%. 因此，当用户数量上限小于30时，MDRC方法能足够满足30 Mb/s的数据率要求.

实验4   用户数据率的累积分布情况分析. 图6给出了用户数据率的累积分布情况. 随机生成用户数量上限为30，数据率要求 为30 Mb/s. NRF、FT、DT和MDRC 4种方法的中断概率分别为34.89%、9.19%、4.53% 、0.69%，即相比FTAP分配方法，DT和MDRC两种方法中断概率分别改善4.66%和8.50%. 结果表明，本文提出的两种AP分配方法能够显著提高系统的中断概率性能.

实验5   中断数据率估计. 当系统中工作数据率低于指定数据率的用户数占比总用户数为x时，则称该指定数据率为x中断数据率. 图7给出了使用不同AP分配方法得到的x中断数据率. 随机生成用户数量上限为30，数据率要求？撰为30 Mb/s. 相比于FT方法，DT和MDRC方法的1%中断数据率分别提高了3.21 Mb/s和9.09 Mb/s，50%中断数据率分别提高了1.62 Mb/s和2.64 Mb/s. 可见本文提出的两种方法均在一定程度上提高了低数据率用户的数据率性能.

■

随机生成用户数量上限

圖5   中断概率与随机生成用户数量上限的关系

Fig.5   Outage probability against maximum

randomly generated user numbers

■

用户数据率/（Mb·s-1）

图6   用户数据率的累积分布函数

Fig.6   Cumulative Distribution Function （CDF） of user data rate

■

x/%

图7   不同AP分配方法下的x中断数据率

Fig.7   Outage date rate with x for various

methods of AP allocation

4   结   论

本文设计了一种Li-Fi和RF混合网络模型，适用于用户位置和用户数量随机改变的动态应用场景，引入了依据转换阈值来决定为用户提供服务AP的思想，在考虑交接负载的条件下，提出了动态转换阈值和最小数据率约束等两种改进的AP分配方法. 仿真实验表明，相比固定阈值的AP分配方法，本文提出的两种方法能显著提高混合系统的中断概率性能和用户数据率性能.

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