支持多业务QoS的多小区OFDMA资源分配算法

资源分配算法张颖莹北京邮电大学通信网络综合技术研究所，北京（100876）E-mail：mailto:[e-mail]摘要：提出了一种基于半静态干扰协调的支持多业务QoS的OFDMA资源分配算法PQSIC。算法按信道质量将用户分为中心和边缘用户，综合考虑业务的QoS要求和边缘用户的信道质量，在特定的频率资源规划方案基础上确定小区中心、边缘用户的可用频率资源，然后将其可用频率资源分别在小区中心和边缘用户中进行分配。仿真结果表明：PQSIC算法能合理分配频率资源，较好地保证多业务系统中用户的QoS。关键词：正交频分复用；半静态干扰协调；QoS中图分类号：TN929.51.引言下一代无线通信系统的发展方向是提供多种业务服务，由于无线信道的时变性和资源的稀缺性，如何利用有限的资源来满足用户不同的业务QoS成为未来无线通信系统研究的关键点。OFDM以良好的抗多径能力和更高的频谱利用率成为未来无线通信系统首选技术，在OFDMA蜂窝系统中小区间干扰成为主要干扰源[1]，影响了系统中用户（尤其是小区边缘用户）的通信质量，其QoS得不到保证。因此需要研究适用于OFDMA系统的保证用户业务QoS的多小区资源分配算法。当前研究的保证用户不同业务QoS的OFDMA资源分配算法大都针对单小区情况[2-5]。干扰协调思想的提出为多小区OFDMA系统中如何进行资源分配提供了全新的解决方法，文献[6-9]给出了基于干扰协调思想进行资源分配的静态、半静态协调算法，普遍存在的问题是这些算法都是针对Fullbuffer一种业务提出的，着眼于系统吞吐量的提高而没有考虑多业务QoS保证问题。本文提出了一种支持多业务QoS的OFDMA资源分配算法PQSIC（ProvideingQoSResourceAllocationAlgorithmBasedonSemi-staticInterferenceCoordination）。基于干扰协调思想，该算法首先确定出小区中心、边缘用户的可用频率资源，然后将其可用频率资源分别在小区中心和边缘用户中进行分配，在这两步中均综合考虑了用户的业务QoS和信道质量。仿真结果表明：PQSIC能根据用户业务的QoS要求合理分配频率资源，较好地满足多业务系统中用户的QoS要求。2.OFDMA系统模型及QoS要求2.1系统模型本算法的研究基于分布式蜂窝通信系统，共由C个小区构成，每个小区内用户数为K，采用OFDMA多址方式。系统带宽为B，总子载波数是N，文献[10-11]证明，相邻的子载波上的快衰落程度近似，因此将具有相似衰落特性的一组连续子载波看作一个子信道作为最小的调度单元进行资源分配，可以在性能不变的情况下减小控制信息的开销、降低算法的复杂度。将S个相邻子载波组成一个子信道，则子信道数量为SNM/=，),(mnk表示占用第n个小区第m个子信道的用户序号，将下行链路作为研究目标。对于一定的误比特率(BitErrorRate,BER)要求，用户k在子信道m上每个调度周期内可以传送的最大比特数为：γ⎢⎥⎛⎞=+⎢⎥⎜⎟Γ⎝⎠⎣⎦(1)其中，,kmγ为接收端检测到的信噪比(SignalNoiseRatio,SNR)，Γ为在一定BER要求下的常数，表示M-QAM调制信号和信道仙农容量的SNR差值，在AWGN信道下，5.1/)5(BERIn−=Γ，本文中系统的一个子帧中有七个时隙，因此公式中系数为7。根据用户的平均信道质量(低于一定门限的为边缘用户)，结合用户的业务QoS要求，由式(1)可以估算出为满足用户业务QoS所需的信道数。2.2多业务QoS要求系统中业务有三种类型，分别为时延敏感业务、速率敏感业务和尽力而为(BestEffort,BE)业务[12]，前两种为有QoS要求的业务，也是未来无线通信系统要着重考虑的业务，最后一种为后台类型业务，没有QoS要求。下面分别对时延敏感、速率敏感业务的QoS要求进行定义。（1）时延敏感业务时延敏感业务用户对服务质量的要求是大多数的包时延必须在一定的门限之下。然而在实际通信系统中，由于信道的时变性，难以实现对所有包给出一个确定的时延保证，但是可以给从统计的角度给出其QoS保证，文献[13]给出了一种时延敏感业务要求的定义方式，假设用户i有该业务，那么QoS要求可以用下式表达：iiiTWPδ≤}{(2)式(2)中，iW为该用户的包时延，iT和iδ分别为最大允许时延和最大超出iT概率。即用户i的包时延一旦超过iT，就将丢包，而用户可容忍的最大丢包率为iδ。（2）速率敏感业务速率敏感业务用户对服务质量的要求通常是该用户的数据平均传输速率大于一定的门限，假设用户i有该业务，那么QoS要求可以用下式表达：iirR≥(3)式(3)中，iR为用户得到的平均服务速率，ir为门限。3.PQSIC算法PQSIC算法的目的是：（1）保证时延敏感业务和速率敏感业务的QoS；（2）在上述前提下，通过更为合理的资源分配提升系统整体性能。以小区j为例，具体的算法步骤描述如下：①用户的QoS要求转换:：多业务通信系统中不同业务的QoS要求分别有不同的定义方式，为了下面进行频率资源分配时有统一的标准，将用户中实时业务（即时延敏感业务）用户的时延要求转换为平均传输速率要求，转换公式[14]如下：(),1,()()()iNnijijiijLennRnTDn==−∑(4)上式中，()iRn表示转换后的调度速率要求(bit/s)，()iNn表示当前队列i中的包个数，,()ijLenn表示队列i的第j个包的大小(bit)，iT表示队列i的包最大允许时延(s)，,()ijDn表示队列i的第j个包当前的时延。式(4)的物理意义是根据实时业务缓存区中每个包的大小和距离最大容忍时延还剩下的调度时间，计算出保证QoS即不丢包需要的平均传输速率。②计算小区边缘用户可用子信道数：经过转换后用户的业务QoS要求均为平均传输速率形式，即每个用户的QoS要求为速率要求jiR,。根据每个用户的信道质量指示(ChannelQualityIndicator,CQI)可计算出各个用户的平均信道质量iγ，由式(1)得到ib(平均每个子信道可传比特数)，假设小区j的中心、边缘用户集合分别为Ι和Ε，元素个数(中心、边缘用户数)是InnerjN和EdgejN，则要保证小区j中用户的QoS，中心、边缘用户需要的子信道数为：⎥⎥⎥⎤⎢⎢⎢⎡=∑Ι∈=InnerjNiiijiInnerbRM,1,(5)⎥⎥⎥⎤⎢⎢⎢⎡=∑Ε∈=EdgejNiiijiEdgebRM,1,(6)系统总子信道数为M，由式（7）可近似计算出小区j的边缘用户中实际可用的子信道数：⎥⎥⎥⎤⎢⎢⎢⎡+=InnerEdgeEdgeEdgejMMMMM*(7)而中心用户可用子信道数为EdgejInnerjMMM−=。③确定小区中心和边缘可用子信道集：根据上步由所有中心和边缘用户QoS要求得出的可用子信道数，确定具体的小区中心和边缘可用频率资源。为了减少小区间干扰，提升小区边缘用户性能，小区边缘用户以一个特定的频率资源规划方案为基础，并且考虑信道质量，优先选择EdgejM个子信道，然后将剩余InnerjM子信道分配给小区中心用户使用。小区可用频率资源的确定是在一个特定的频率资源规划方案基础上进行的，频率资源规划方案如图1所示，将整段频率资源共M(假设可被3整除)个子信道分为三个子信道集合：A{1,4,7,…M-2}、B{2,5,8,…M-1}、C{3,6,9,…M}，集合中的数字代表子信道序号，相邻的小区j、小区1+j和小区2+j分别在子信道组A、B、C上有着不同的优先级(优先级1到3表示由高到低)，各小区依据此优先级顺序选择边缘可用子信道，可以最大程度避免相邻小区边缘用户使用的子信道重叠，减小小区边缘的同频干扰。这里子信道集合A、B、C中离散的子信道分布可以进一步增加频率分集增益[15]。中边缘可用子信道集的确定具体过程为：首先，根据小区j中边缘用户的CQI反馈，确定最大信干比子信道集合V：小区j中每个用户都会反馈一个M×1的向量作为该用户的CQI报告。假设边缘用户i的CQI报告为ji,γ，则有对用户i来说质量最好的的子信道标号jiim,maxargγ=，则所有边缘用户的质量最好子信道的集合为：UΕ∈=iimV(假设按子信道标号从小到大排列)；然后将集合V与小区优先级最高的子信道集合(由图1，小区j的是A)进行交运算得出交集AVI=Ε，若Ε元素个数EdgejML≥，则按子信道标号由小到大选择EdgejM个子信道组成边缘可用子信道集，反之，则先将集合Ε中的子信道全部分配给边缘用户，接着按照频率规划方案的优先级再选LMEdgej−个子信道分配给边缘用户。在确定小区边缘用户可用子信道后，剩余的子信道为中心用户可用子信道。④资源分配：在考虑小区所有中心和边缘用户QoS要求确定了小区中心、边缘用户可用资源基础上，本步将小区中心、边缘的可用子信道分别在小区中心、边缘用户中独立进行分配。调度算法可根据系统实际情况和算法要达到的目标给出，本文中为了在小区中心和边缘内部为各个用户提供QoS保证，统一使用了MLWDF(ModifiedLargestweightedDelayFirst)调度。子信道分配完毕，进行功率分配。该算法每个小区可用完全部M个子信道，所以边缘用户所用子信道采用全功率发送，中心用户所用子信道以全功率的1/2减功率发送。4.算法性能及分析仿真平台中OFDMA蜂窝系统为19小区，每小区三扇区，传播模型为城市宏蜂窝模型，快衰落模型采用12径的修正JAKES模型。系统带宽为10MHz，600个子载波，每25个连续的子载波组成一个子信道，系统共有24个子信道。子帧长度即TTI(TransmitTimeInterval)为0.5ms，将一个TTI作为一个调度周期。基站发送总功率为20W。业务模型包括实时视频(时间敏感)业务、非实时视频(速率敏感)和Fullbuffer业务，带有QoS要求的业务最大容忍丢包率为1%，为了比较算法性能，将边缘用户业务指定为实时视频与非实时视频(有QoS要求)，用户数比例3:1。系统采用自适应编码调制，假设接收端的信道状态信息通过控制信道可以无差错无延时地反馈到发送端。假设发送的数据都可以正确接收，不考虑HARQ等机制。算法的性能。对比算法选取了没有干扰协调思想的资源分配算法(BASE)和文献[6]中基于静态干扰协调方案的资源分配算法（Static），在进行具体的资源调度时均采用MLWDF调度。101520253035400123456用户数(user/sector)丢包率/(%)BASEStaticPQSIC101520253035400123456用户数(user/sector)系统实时业务时延/(ms)BASEStaticPQSIC图2丢包率曲线图3系统实时业务时延图2给出了随用户数变化的系统丢包率曲线。带有干扰协调思想(Static、PQSIC)的资源分配算法由于更多的考虑了全部指定为有QoS要求业务的边缘用户，丢包率明显低于BASE。随着用户数增多，基于静态协调思想的资源分配算法显出了不够灵活、边缘频谱利用率不高的缺点，而边缘用户多为实时业务，导致丢包率急剧上升。PQSIC从用户QoS要求出发，灵活调整频率资源的分配，保证了丢包率在1%之下。图3、图4给出了三种算法的系统实时业务时延、非实时业务吞吐量曲线。BASE的性能要明显低于其他算法，这是由于BASE没有考虑边缘用户QoS。PQSIC在小区边缘负载较轻的时候（用户数小于20时），时延和