基于数据分类和最小时延的LWA网络流量控制算法
2021-03-11闫伟,徐浪,申滨
闫 伟,徐 浪,申 滨
(重庆邮电大学 移动通信技术重庆市重点实验室,重庆 40065)
0 引 言
伴随着互联网产业和移动通信产业的不断迭代更新,越来越多的用户终端接入移动通信网络,因此,移动数据业务量将呈现爆发式增长,现有的网络所提供的系统容量以及速率已经很难满足新兴产业和巨大流量的需求。研究表明,在未来几年内,移动业务量将增长近1 000倍[1]。为满足大容量和高速率的需求,大量新技术与解决方案被提出来,如毫米波、大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)、密集异构蜂窝网等[2-6]。目前,有效减轻长期演进(long term evolution, LTE)网络负载、增加系统容量和提高网络传输速率对运营商来说至关重要。将LTE网络同IEEE 802.11无线局域网(wireless local area network, WLAN) 融合,已经成为一种比较合理的方案。WLAN网络不仅拥有低成本大量部署的接入点而且还有大量空闲的频谱,有利于减轻LTE网络负载,增加系统容量和提高频谱利用率。融合WLAN网络和LTE网络组成LWA(LTE WLAN aggregation)网络,且WLAN网络的基站必须为运营商所部署的基站,其目的是将部分LTE网络数据通过WLAN网络传输到UE,以达到减轻eNB负载与增加系统容量的目的[7]。与非授权频道LTE(LTE in unlicensed spectrum, LTE-U)系统不同的是,LWA利用与WLAN网络不同的技术体制和用户接入点选择方案,所以并不需要担心强占资源所带来的一系列问题。目前,LWA被认为是解决系统容量与移动数据速率有效的技术之一[8]。
LWA网络技术的出现带来巨大的优势,同时也引入了一些问题与技术挑战,例如网络接入点选择、流量控制等。LWA网络中流量控制主要指eNB的PDCP层数据包的分配,数据包被封装成PDCP协议数据单元(protocol data unit, PDU),具体分配过程如图1[9-10]。例如将PDCP层的数据包分割为8个PDU,其中PDU序列为1,2,5,7通过eNB传输UE,序列为3,4,6,8的PDU通过AP传输到UE,最后在UE的PDCP层进行排序重组。在LWA网络中,需要被分配的PDU数量随时间变化而变化。当LTE网络负载较大时,需要分配资源的数量较大,说明请求业务的UE数目越多,则可能会出现PDU分配不公平现象。若一直将PDU分配给LTE或者WLAN网络,则会给网络带来巨大的负载,难以为UE提供可靠的服务质量(quality of service,QoS)需求,同时还可能带来业务阻塞、能耗增加等问题[11]。
图1 LWA网络中PDCP层PDU分配Fig.1 PDCP layer PDU allocation in LWA network
针对LWA网络流量控制,为了保证UE 的QoS需求,文献[12]提出了一种基于LTE网络与WLAN网络链路聚合方案。以保证UE速率为标准,设计不同的流量控制方案,如将在LTE网络中服务速率未达到要求的UE转移到WLAN小区、将服务速率未达到要求的UE转移到LWA小区、将服务速率达到要求的UE转移到LWA小区、将服务速率未达到要求的UE和服务速率达到要求的UE都转移到LWA小区、转移在WLAN信道占用率最小的UE到WLAN小区等方案。通过性能的对比,总是选择一个性能最好的方案进行流量控制。将服务速率未达到要求的UE和服务速率达到要求的UE转移到不同小区中,可有效地减少速率未达到要求的用户数目,提升系统的性能并增加吞吐量。但存在吞吐量提升不明显且时延较大的问题。文献[13]提出一种基于网络最小时延的流量控制算法,以时延作为标准,通过评判2种不同网络的时延,总是选择时延较小的网络进行数据包的传输,可有效地提高系统吞吐量并且减少传输时延,但是提升效果一般且公平性较差。为了得到更好的公平性,文献[14]提出一种基于模式选择和承载调度机制的算法。首先根据是否使用承载将小区的UE分为3种情况,即无承载可用、承载只供LWA网络使用、承载可供LTE网络和WLAN网络使用,以此达到系统最大化吞吐量的目的。在流量控制时,对LWA网络中不同网络进行时延评估,总是选择时延较小的网络传输PDU。此方案可以很好地协调流量控制问题,提高了流量控制公平性和系统的吞吐量,但复杂度较高。以上都是基于PDCP层的融合流量控制方案,文献[15]创新性提出了基于无线链路层控制协议(radio link control, RLC)层融合流量控制方案,其先决条件为eNB和访问接入点(access point, AP)需要集成在一个终端。通过在RLC层附近设置虚拟调度器来协调WLAN网络的资源传输,考虑信道质量指示(channel quality indicator, CQI)和负载2个因素,其主要方案为最小CQI优先传输方案、最大CQI优先传输方案、在RLC层缓冲区缓存最大优先传输方案、在RLC层缓冲区缓存最大且具有最大CQI传输方案、在RLC缓冲区缓存最大且具有最小CQI传输方案5种流量控制方案。由于采取了独特的RLC层融合设计,此方案不仅在吞吐量而且在时延、公平性方面都能够取得很好的性能,但实现难度高。
本文针对当前LWA网络流量控制方案主要存在系统吞吐量不足、单一性选择某个网络传输数据包造成的数据传输时延过大以及PDU分配不公平问题,提出一种基于数据分类和最小时延(data classification and minimum delay, DCMD)的LWA网络流量控制算法。所提算法通过评估网络的时延值,可快速有效地选择不同网络传输PDU。首先,根据数据对时延敏感程度对数据包进行分类;其次,利用时延评估机制对不同接入点的网络进行时延评估;最后,对比LTE和WLAN网络的时延值,总是选择时延最小的网络来传输对时延敏感的业务,时延较大的网络传输时延不敏感业务。仿真表明,所提算法可以有效提高LWA网络的吞吐量,降低数据传输完成时延,增加PDU分配的公平性并提高用户能量效率。
1.系统模型
1.1 网络模型
考虑一个需要进行PDU分配的LWA网络中,设置SL={b1,b2,…,bN}表示LTE网络eNBs集合,满足:‖SL‖0=N,其中‖*‖0表示向量0范数;SW={a1,a2,…,aM}表示WLAN网络中APs待选集,满足:‖SW‖0=M;U={u1,u2,…,uK}表示LWA网络中UE集合且满足:‖U‖0=K。设置bi表示LTE网络基站eNBbi,且bi∈SL;aj表示WLAN网络基站APaj,且aj∈SW;uk表示第k个UE,且k∈U。
由此建立系统吞吐量优化目标
(1)
(1)式中:Csum表示系统内所有UE的吞吐量的总和;ci,j,k表示在LWA网络中uk同时连接eNBbi和APaj所获得的吞吐量,其中,θi,j,k表示指示函数,表示uk与eNBbi和APaj同时连接,θi,j,k∈{0,1},1表示uk同时与eNBbi和APaj连接,0表示uk只与eNBbi或者APaj连接。
由于使用不同网络的无线接入技术,由此可将优化目标分解为
(2)
(2)式中:ci,k表示uk在与LTE网络eNBbi相连接所获得的吞吐量;θi,k表示uk与eNBbi相连接且θi,k∈{0,1},1表示uk与eNBbi相连接,0表示uk与eNBbi未连接。cj,k表示uk在与WLAN网络APaj相连接所获得的吞吐量,θj,k表示uk与APaj相连接且θj,k∈{0,1},1表示uk与APaj相连接,0表示uk与APaj未连接。
对于uk接入LTE网络时,其吞吐量ci,k为
ci,k=BLlb(1+γbi,uk)
(3)
(3)式中:BL代表uk所占用的LTE网络信道带宽;γbi,uk为uk所选择LTE网络的SINR值
(4)
(4)式中:Pbi表eNBbi发射功率;Gbi,uk表示为eNBbi与UEuk之间的信道增益,包括路径损耗和阴影衰落等;N0表示噪声功率谱密度。
对于UEk使用WLAN网络技术时,用户以竞争方式传输数据,但此方式容易发生碰撞。WLAN网络采用载波侦听多址/冲突避免(carrier sense multiple access with collision avoidance, CSMA/CA)机制可以很好处理各站点传输碰撞。当UEk与APaj相连接时,其平均传输时长可以表示为[16-17]
E[Tst]=PrtrPrs(1-Prf)Ts+Prtr(1-Prs)Tc+
PrtrPrsPrfTe+(1-Prtr)Tδ
(5)
(5)式中:Ts,Tc,Te,Tδ分别表示传输成功、发生碰撞、传输错位和空闲时隙的平均时长;Prf表示为传输失败的概率;Prtr表示站点处于传输状态的概率;Prs表示站点传输成功的概率,可表示为
Prtr=1-(1-τ)M
(6)
Prs=Mτ(1-τ)M-1/Prtr
(7)
(6)—(7)式中,τ表示一个AP站点发生一次数据包传输的概率。
通过分析,当WLAN网络传输一个E[L]bit长度的数据包时,可以得出UEk使用WLAN网络进行数据传输时,其吞吐量cj,k为
(8)
在通信系统中,公平性通常反映UE获得吞吐量的公平程度,用Jain公平指数来评估当前网络的公平性,根据式(1)可将Jain公平指数定义为
(9)
1.2 问题公式化
LWA的核心目标为减轻LTE网络基站的负载同时增加整个系统的吞吐量。由此可以将此问题视为优化问题,转化为效用函数,求其最值即可,由此可建模
(10)
C3:θi,j,k∈{0,1}
C4:θi,k∈{0,1}
C5:θj,k∈{0,1}
(10)式中:C1—C2表示用户分别连接于LTE和WLAN网络的吞吐量限制;CLTE和CWLAN分别表示LTE网络和WLAN网络的容量限制,这里指所能承载的最大负载数。C3—C5表示用户与LTE和WLAN都连接、只与LTE网络连接以及只与WLAN网络连接的指示函数。ci,j,k为LWA网络中UEk与eNBbi和APaj都连接所获得的吞吐量,U(·)表示关于UE吞吐量的效用函数。利用α公平效用函数,定义其为
(11)
根据文献[18—19],UE使用LTE网络能耗分为基本的固定功耗PLf,k、传输功耗PLt,k和接收功耗PLr,k,则单个UE使用LTE网络时的总功耗为
PL,k=PLf,k+PLt,k+PLr,k
(12)
与LTE网络不同,UE使用WLAN网络传输数据之前,需要对信道进行检测,采用载波监听多直接入/碰撞避免(CSMA/CA)技术,所以使用WLAN网络技术对应的能耗除了基本的固定功耗PWf,k、传输功耗PWt,k和接收功耗PWr,k,以及监听功耗PWm,k。因此,LWA网络中APbj总功耗PW,k为
PW,k=PWf,k+PWt,k+PWr,k+PWm,k
(13)
基于上述分析,为了在降低系统能耗的同时提高系统的能效,可以将LWA网络中系统吞吐量与UE总能耗的比值定义为用户能效函数η为
(14)
s.t.C1—C5
该能效最大化问题可以转化为求解用户最大吞吐量问题,即通过选择合适的方案来控制PDU的传输使得用户获得最大能效。
2 基于DCMD的LWA流量控制算法
2.1 数据分类
每个UE的业务种类存在区别,并且不同的业务类型对QoS有不同的需求。在计算机网络中,QoS主要的衡量标准有:延迟、数据速率、抖动、误码率、比特率、响应时间、带宽。延迟主要指:发送端发送数据包到接收端接收到这个数据包之间的时间间隔。根据目前业务对时延的要求,对业务分为四大类,其主要为会话类、流类、交互类和背景类[20],如表1。
表1 基于时延的网络业务分类
1)第1类业务。会话类,主要指无线通信网络中实时交流信息的业务,其特征为实时性,端到端的时延小。因此,对网络传输时延有着严格限制的要求,主要有语音、手游、IP电话、视频电话等。
2)第2类业务。流类,主要指视频流与音频流等流媒体业务,其特征为单向传输,且不需要与服务器进行交互,实时性比会话类弱。因此,对网络传输时延有限制的要求,主要指音乐与视频。
(3)第3类业务。即交互类,主要指用户与服务器之间业务的请求与响应,其主要特征为请求响应模式。因此对网络传输时延要求比较宽松,主要有地图导航、web浏览、数据库检索、机器之间的交互、电子商务等。
4)第4类业务。背景类,主要指后台的email接收,文件下载,协议传输等业务。其特征为用户对传输时延没有特别的要求,其主要的业务有协议、电子邮件、手机下载、传真等。
根据文献[21]对用户行为的数据调查,在下行传输中,交互类业务占主导地位,大部分下行传输流量都属于交互类业务。为了顺利地传输数据PDU数据包,需要对分类后数据进行分割,用D1,i表示第1类业务第i个数据包的包长;D2,i表示第2类业务第i个数据包的包长;D3,i表示第3类业务第i个数据包的包长;D4,i表示第4类业务第i个数据包的包长。为了评估不同网络时延的准确性,这里需要将PDU的大小进行处理,考虑公平性,在评估时延过程中,定义PDU平均包长为
(15)
同时为了增加后续过程中业务时延的可靠性,并增加预测数据包,取最大数据包值,定义为
D*=MAX{D1,i,D2,i,D3,i,D4,i}
(16)
2.2 网络时延评估
为了减少PDCP层PDU传输到UE的时间,选择时延最小流量控制的准则。所提算法首先需要针对不同网络链路,评估PDU从eNB分离到达到UE的时延值(称为链路延迟);其次选择时延值最小的网络链路进行转发。对于一个PDU从eNB到UE所需要的时间,可以使用利特尔法则进行评估[22]。此时延主要取决于网络链路的容量和延迟,包括链路上排队数量和外部因素(如LTE网络与WLAN网络连接通道的Xw所带来的时延值)。根据利特尔法则,在任意一个稳定的排队系统中,其时延δ可以计算为:δ=B/R,其中,B在系统中平均排队比特数,R表示系统平均速率。
2.2.1LTE网络时延
根据上面的思想,当选择LTE链路时,LTE网络中平均排队比特数应由3部分组成:PDUsize即数据包平均大小、EL即LTE缓冲区排队比特数、D*即预测数据包大小。传输单个PDU所用时延值由下面3部分组成。
(17)
(17)式中,RL表示LTE所能提供的速率。对于LTE网络初始速率,可以通过发送ACK数据包进行测量,其定义为
(18)
(18)式中:DACKL表示ACK数据包的包长;ΔTL表示传输ACK数据包所消耗的时间。
2.2.2WLAN网络时延
同上,当选择WLAN链路时,WLAN网络中平均排队比特数应有3部分组成:PDUsize即数据包平均大小、EW即W2.2LAN缓冲区排队比特数、D*即预测数据包大小。传输单个PDU所用时延值构成同样由下面3部分组成。
(19)
(19)式中,RW表示WLAN网络提供的速率。由于eNB和AP之间链路存在Xw通道,其同样会带来时延即dXw,所以在第二部分时延值中,选择Xw通道时延与缓冲区带来时延的最大值。对于WLAN网络初始速率,可以通过发送ACK数据包进行测量,其定义为
(20)
(20)式中,DACKW表示ACK数据包的包长;ΔTw表示传输ACK数据包消耗的时间。
2.3 基于DCMD的流量控制算法
假设在传输PDCP层PDU之前,各网络的速率值已经测量并保存至网络端。在网络活动过程中,eNB与AP需要周期性地向网络端上报自身的网络负载。若LTE网络负载大于某个限定值,则开启LWA网络进行相关的操作;若低于该值则不采取LWA相关操作,具体地上报信息反馈时序如图2。
图2 开启LWA网络时序图Fig.2 Open LWA network timing diagram
根据上述分析,基于时延分类及最小时延的流量控制方案的具体步骤如下。
(21)
(22)
bi∈SL;aj∈SW
(23)
算法1:基于负载信息上报的LWA初始化算法
Fori=1:1:N
Else
Forj=1:1:M
Else
End If
End For
End If
End For
Step2利用算法1对LWA网络中新增加的数据流进行分类,并根据分类的原则,用D1,i表示第1类业务第i个数据包的包长,D2,i表示第2类业务第i个数据包的包长,D3,i表示第3类业务第i个数据包的包长,D4,i表示第4类业务第i个数据包的包长。
(24)
(25)
Step4利用(26)式来比较LTE网络时延和WLAN网络时延,并得到时延最小值网络。
(26)
Step5基于步骤4,利用(26)式进行流量控制的判决。具体算法流程如算法2。
算法2:基于DCMD的流量控制算法
Forz=1: 1:Z
D*=MAX{D1,i,D2,i,D3,i,D4,i};
利用(17)式和(19)式得到dL;dW;
利用(24)式,(25)式选择各网络中时延最小的点;
EL=EL+D1,i+D2,i;EW=EW+D3,i+D4,i;
Else
EL=EL+D3,i+D4,i;EW=EW+D1,i+D2,i;
End If
End for
3 仿真验证与分析
3.1 仿真参数设置
为了便于分析,假设4种类型的数据包大小分别服从[100,1 000]、[500,1 500]、[200,1 000]和[1 000,1 500]Byte的均匀分布。
考虑LTE网络与WLAN网络融合的一个异构网络,假设该LWA网络中包含3个LTE网络小区,每个小区中都有50个WLAN网络小区且一个AP代表一个WLAN网络小区。为了保持网络的覆盖,设定eNBs和APs都一直处于开启状态,网络中的APs位置服从泊松分布,UE位置服从均匀分布。宏小区与WLAN网络小区的路径损耗模型分别为[23]
PL1=22.7+36.7lg(R)+26lg(fc)
(27)
PL2=11.5+43.3lg(R)+20lg(fc)
(28)
(27)—(28)式中:R为UE与eNB或者AP之间的距离,单位为km;fc为载波中心频率,单位为GHz。具体仿真参数如表2。
表2 仿真参数设置表
3.2 对比方案设置
为便于仿真结果对比与分析说明,对各方案作如下说明。
方案1:无LWA网络机制。网络中一直采用LTE传输;
方案2:基于比例公平(proportional fairness,PF)流量控制。在eNB负载过重时,不需要考虑时延的问题,随机选择相邻的AP进行资源的分配;
方案3:基于最小时延(minimum delay, MD)流量控制方案[12];
方案4(本文方案):基于DCMD的流量控制方案。
3.3 仿真结果分析
图3为系统吞吐量与UE数目的关系图。从图3中可看出,方案2、方案3和方案4在吞吐量上较方案1中LTE网络单独传输数据所获得的吞吐量有明显提升,其主要原因是LWA网络中WLAN网络将承担一部分PDU数据包的传输,为整个网络吞吐量带来明显收益。方案3利用最小时延的网络链路传输对数据所得到的吞吐量较方案2有明显的提升。而所提方案比方案3在系统吞吐量上表现更为优异。这是由于对时延敏感的数据一般都为较小的数据包,利用时延最小的网络去传输这些数据,可以有效地在短时间内传输更多的数据,提升整个系统的吞吐量。
图3 系统吞吐量与UE数目的关系Fig.3 Relationship between system throughput and number of Ues
图4为边缘UE总吞吐量与UE数目(整个小区)的关系图。可以看出,随着整个系统的UE数目增加,采用LWA网络的方案其边缘UE的总吞吐量比方案1有明显的提升,方案4边缘UE总吞吐量较方案2和方案3都有所提升。综合图2与图3可知,所提方案不仅可以增加整个系统的吞吐量,还可以增加边缘UE总吞吐量。
图4 边缘UE总吞吐量与UE数目(整个小区)的关系Fig.4 Relationship between the total throughput of edge UEs and the number of UEs (the entire cell)
图5为UE吞吐量大小概率累积分布图。图5中有3种相同数字的线,每个数字分别代表宏小区1、宏小区2和宏小区3。同时设置在每个宏小区内,UE数目为300。从图5中可以明显看出,方案4明显优于方案1、方案2和方案3,即所提方案可有效提高单个UE的吞吐量。
图5 UE吞吐量概率累积分布Fig.5 Cumulative distribution of UE throughput
图6为传输PDU时延值概率累积分布图。图6中有3种相同数字的线,每个数字分别代表宏小区1、宏小区2和宏小区3。同时设置在每个宏小区内UE数目为300。从图6中可看出,采用LWA网络方案的时延值较方案1中LTE网络单独传输数据所消耗的时延值均明显减小,这主要是归功于LWA网络中WLAN网络与LTE同时传输PDU。而采用MD的方案即利用最小时延的网络传输数据,其时延值较方案2也有明显的缩短。主要原因为利用2个网络中时延最小的网络传输数据。所提方案比方案3的时延值更小,主要原因为方案3只是单一性选择时延最小网络传输数据从而造成另外一个网络资源被浪费,而所提方案对数据进行分类后,利用时延最小的网络去传输对时延敏感的数据,而时延较大网络传输对时延不敏感的数据,综合图4与图5可知,所提方案不仅可以增加单个UE的吞吐量,还可以减少时延值。
图6 传输PDU时延值概率累积分布Fig.6 Cumulative distribution of transmission PDU delay
图7为Jain公平性指数图。通过利用Jain函数来计算公平性[24]从图7中可以明显看出,方案2较方案1和方案3的公平性更好,而基于DCMD的流量控制方案比方案2更好。随着UE数目的增加,LWA网络中流量控制的公平性缓慢地增加。对比可以看出,所提方案可以有效的提高流量控制的公平性。
图7 Jain公平性指数Fig.7 Jain fairness index
图8为UE能量效率值概率累积分布。从图8中可知,能量效率最高的方案为方案四,较其他方案能有效地提高LWA网络中UE能量效率。方案2、方案3和方案4的UE能量效率值比方案1更高,主要原因为LWA网络中UE使用WLAN网络增加了能耗,但吞吐量的提升更加明显,使得UE能量效率值远高于方案1。结合图5和图8可以看出,所提方案不仅在UE吞吐量取得优势,而且有利用能量效率提升。对比可以看出,所提方案可以有效提高流量控制的能量效率。
图8 UE能量效率值概率累积分布Fig.8 Probability cumulative distribution of UE energy efficiency
4 总 结
针对由于大量用户接入而带来的LTE网络eNB负载过大,导致LTE网络并不能保证用户QoS需求,且流量控制存在不公平性现象,提出一种基于DCMD的LWA网络流量控制算法。相比于以往方案只是单一性将流量控制某个性能更好的网络,从而造成浪费另一网络资源现象,所提方案通过利用对数据进行分类,并让2个网络同时传输数据的方式的流量控制方案,其更加有利于数据快速地传输。仿真表明,本文算法不但能有效地提升LWA网络的吞吐量和边缘地区UE吞吐量,而且还能有效地减少数据传输完成的时间并增加了流量控制的公平性。相比于无LWA网络的LTE网络方案和在LWA网络中比例公平分配资源的方案,所提算方法能够提高LWA网络的频谱利用率,保证UE的QoS需求,减轻eNB的负载,提高用户的能量效率。