基于TD-HSDPA系統的新型調度算法

崔杰，常永宇，劉淑慧，楊大成

（北京郵電大學 信息與通信工程學院，北京 100876）

1 引言

隨著對無線通信需求的不斷增長（主要是下行），原有的Rel-4 TD-SCDMA系統已無法滿足高速率、高QoS要求的多媒體業務的廣泛應用，因此，3GPP在下行鏈路中引入了HSDPA（高速下行分組接入）技術作為一種 B3G的解決方案。在TD-HSDPA中，系統利用 HS-DSCH（高速下行共享信道）作為業務信道來傳輸不同用戶的數據流，并采用HS-SCCH（高速共享控制信道）和HS-SICH（高速共享信息信道）進行信令交互，以獲得準確而快速的調度性能[1]。由于AMC（自適應調制編碼）和HARQ（混合自動重傳請求）等增強技術的應用，TD-HSDPA系統的容量和對業務的 QoS保證都比Rel-4系統更加優異。

在 3GPP的 Rel-5協議中[2]詳細描述了TD-HSDPA中不同信令交互的定時關系，其中反饋信息（例如HS-SICH上傳輸的CQI）在常規的調度策略模式下傳輸往往會有很大的時延，特別是當系統負載較大時，Node B所接收到的反饋CQI已經無法準確體現用戶當前的信道情況。因為AMC和HARQ等關鍵技術都是根據反饋的信道質量和干擾情況來自適應地選擇MCS（調制編碼方案）和重傳類型等，所以反饋的準確性直接關系到關鍵技術的執行效率和系統的穩定性。針對上述問題，本文提出了一種基于反饋時延控制的調度策略，能有效地改善TD-HSDPA系統中信令交互的延遲特性，提高反饋的實時性和有效性，從而提升通信系統性能。

2 AMC和HARQ算法

AMC是TD-HSDPA系統采用的一種鏈路自適應技術，能夠根據反饋的信道信息自適應地選擇MCS等級進行數據傳輸。當用戶信道環境較好時，Node B選擇高等級的MCS，以獲得最大的系統吞吐量；而當用戶信道環境惡化時，Node B則采用低等級的 MCS來保證分組傳輸的正確性。顯然，AMC的缺點就是對CQI的反饋差錯和時延非常敏感。錯誤或非實時的CQI都會導致Node B對于MCS等級的錯誤選擇[3]，從而浪費大量的系統資源或降低系統的有效性。此外，TD-HSDPA所采用的傳輸塊種類及調制方式在文獻[4]中有詳細的定義，為簡單起見，本文的AMC算法只考慮其中的8種MCS等級，如表1所示。

表1 MCS等級

一般來說，AMC算法根據不同的MCS判斷方式分為固定閾值AMC和動態閾值AMC。由于前者在信道質量突變或用戶接收能力變化時的性能并不理想[5]，所以TD-HSDPA中使用了動態閾值AMC算法來對抗無線信道的不穩定性，以保證系統的目標PER(誤包率)[6]；其實現算法中上調步長（UpΔ）與下調步長（DownΔ）的關系如下：

在數據傳輸中，若Node B接收到ACK（確認應答），所有的 MCS閾值將會下調一個步長（DownΔ）；若基站接收到NAK（否認應答），所有的MCS閾值都會上調一個步長（UpΔ）。這樣做的好處是：根據信道的統計特性（根據應答信令），更準確地選擇合適的MCS等級進行數據傳輸。

根據 HARQ中前向糾錯編碼在接收端合并的方式，TD-HSDPA中HARQ可分為3類：TypeⅠ、TypeⅡ和Type Ⅲ；考慮到實現的復雜度和有效性，采用Chase合并HARQ算法（Type Ⅲ中的一種）進行仿真實現。Chase合并中HARQ的發送端每次重傳使用相同的FEC編碼數據分組，而錯誤的分組被存儲在接收端，接收端的解碼器根據接收到的SINR加權組合這些發送分組的拷貝，獲得了時間分集增益[7]。其仿真實現的基本原則是：如果發生了重傳，則重傳接收到的SINR應該迭加到同一個HARQ進程的SINR上，然后進行誤幀判斷；換言之，HARQ算法通過簡單的累加系統級仿真中接收到的SINR獲得了重傳增益[8]，如式(2)所示。

其中， S INRInst是當前TTI（傳輸時間間隔）的信干噪比瞬時值。另外，在Chase合并的HARQ中，無論 Node B接收到何種 CQI反饋，重傳所采用的MCS等級均與前一次傳輸一致。

3 TD-HSDPA中的反饋時延

TD-HSDPA系統引入了 3種新增信道（HS-DSCH、HS-SCCH、HS-SICH）來支持高速的數據傳輸；其中，HS-DSCH可以進行最高擴頻因子為16的多碼道傳輸，也就是說，在TD-HSDPA的一個業務時隙（TS）內最多可以有 16個碼道或16個資源單元（RU）。HS-SCCH負責傳輸對HS-DSCH信道解碼所必需的控制信息，而HS-SICH是TD-HSDPA中特有的上行控制信道，用于反饋相應的上行信息，主要是對分組傳輸的應答和下行鏈路質量的反饋。對于某個接收服務的用戶而言，這3種信道的定時關系如圖1所示。

圖1 TD-HSDPA 3種新增信道的定時關系

采用AMC與寬管道調度（fat-pipe scheduling）技術相結合的策略，在5ms TTI內只調度一個用戶，并將所有可用的下行資源為其服務。如圖1所示，每個TD-HSDPA子幀中，最多可以有5個時隙為下行業務所使用；HS-SCCH和對應的HS-DSCH之間至少有 2個時隙的間隔，HS-SICH與對應的HS-DSCH之間至少有8個時隙的間隔，因此，對于某個用戶的一整套傳輸流程（包括HS-SCCH通知、HS-DSCH傳輸和HS-SICH反饋3部分）而言，至少需要15個時隙的時間間隔[2]。一般來說，每個參與調度的用戶都需要一對上下行的伴隨DPCH提供相應的功控和定時信息，然后Node B會依次計算這些用戶（已有上下行伴隨DPCH）的優先級來選擇調度。綜上，結合AMC與寬管道調度等技術，可以得到一種有效的TD-HSDPA資源分配方案，如表2所示。

表2 TD-HSDPA系統信道分配方案

由表2可知，TD-HSDPA為下行業務分配了5個時隙（TS），每個時隙含有 16個碼道/資源單元（RU），總共80個RU；由于HS-SCCH、伴隨DPCH等相關下行信令信道占用3個RU，所以實際作為業務資源的最多有77個RU。為了便于分析，按照用戶所處的狀態將其分為以下4種類別。

1) 已接納用戶：已被Node B接納（建立上下行伴隨DPCH連接），等待調度的用戶；

2) 被監測用戶：Node B監測的已授權用戶（含有監測信道），詳見本文第4節；

3) 已調度用戶：已被Node B調度的用戶，具有HS-DSCH、HS-SCCH、HS-SICH；

4) 等待用戶：未被 Node B接納（沒有伴隨DPCH）的用戶，無法反饋自身CQI。

也就是說，當用戶進入目標小區，只有先被Node B接納為已接納用戶，才能分配上下行伴隨DPCH，然后Node B根據所有用戶的CQI進行調度優先級計算，確定已調度用戶，并為其分配HS-DSCH、HS-SCCH和HS-SICH。下面詳細分析傳統調度算法中CQI列表更新周期。

TD-HSDPA采用基于Node B的快速調度策略，因此每個Node B都含有一個記錄本小區用戶CQI的列表，用于調度時的優先級計算。HS-SICH上的CQI信息指示了其對應HS-DSCH傳輸時的信道質量，假設在不出現調度誤差的情況下，至少需要將每個用戶都調度一次，Node B的CQI的列表才能更新一遍。若采用輪詢（RR）算法，則 CQI列表的更新周期（TTI數）等于小區內用戶的數目，但如果采用比較“貪婪”的算法（最大C/I等），調度將集中在幾個用戶上，因此其他用戶根本無法反饋當前的 CQI來獲得的新優先級。式(3)給出了 CQI列表最小更新周期。

其中，SlotNum是一個TD-HSDPA TTI的時隙數目。當x＞0時f(x)=1，且f(0)=0，VUE[?]是用戶上行伴隨DPCH功率的向量。如果第i個用戶沒有被目標Node B接納，則 VUE( i)=0；如果用戶被Node B接納，則其上行伴隨DPCH信道功率是一個正值，n是目標小區總的用戶數。

為了解釋式(3)，以4個用戶為例進行分析。當Node B連續依次調度本小區內的用戶時，可以得到更新CQI列表所需的最小周期。從圖2可以看出，用戶 i(1≤i≤4)分別在子幀 i中被通知調度（通過HS-SCCH），在子幀i+1接收數據（建立HS-DSCH），在子幀i+3反饋CQI（通過HS-SICH），所以1號用戶的CQI在4號子幀時反饋，而4號用戶的CQI在7號子幀時才能反饋，則最小的CQI更新周期（時延）等于4個子幀（28個時隙），與式（3）所得一致。系統用戶數增加時，導致CQI列表的更新時延成倍增加，導致CQI準確性嚴重惡化，調度器基本無法調度上正確的用戶。

圖2 傳統調度算法的定時關系

4 基于時延控制的新型調度算法

一個小區中最多支持4條HS-SCCH[1,2]，因此最多可以有4條HS-SICH進行反饋；又由于采用寬管道結合AMC技術，基站在每個TTI只調度一個用戶，所以傳統算法只為已調度用戶分配了 1條HS-SCCH、1條HS-SICH和1條HS-DSCH。雖然此調度過程比較簡單，但是完全更新CQI列表需要很長的周期，從而降低了調度的有效性。下面將詳細闡述一種基于時延控制的新型調度算法。

首先，將引入虛擬 HS-DSCH的概念：虛擬HS-DSCH類似于普通的HS-DSCH，但是并不傳輸任何業務信息，只傳輸相關的測試信息，只占用一個碼道，其所采用的編碼和調制方式為固定的QPSK和 1/3Turbo編碼，用戶會根據虛擬的HS-DSCH上的信道狀況在相應的 HS-SICH進行CQI反饋。

其次，定義具有虛擬HS-DSCH的用戶為“被監測用戶”：此類用戶雖然沒有業務HS-DSCH的傳輸，卻含有虛擬 HS-DSCH，可以將本身所處的信道環境（虛擬 HS-DSCH的接收 SINR）通過相應HS-SICH反饋，從而更新Node B端的CQI列表。

綜上所述，新算法中，Node B在每個TTI內調度一個用戶進行業務傳輸，并同時監測3個其他用戶，對于已調度用戶和被監測用戶均通過相應的HS-SCCH來通知，對于業務HS-DSCH和虛擬HS-DSCH的CQI也均由相應HS-SICH來反饋，因此在一個調度周期內，Node B需要分配 4對HS-SCCH和HS-SICH，并且需要根據新型的調度算法確定一個已調度用戶和3個被監測用戶。通過這種方案，調度器在每個TTI內都可以接收到4組CQI信息，這樣就能夠同時更新CQI列表中的4個值。因此，CQI列表的最小更新周期由下式可得：

其中，setschL-是每個TTI含有的最大HS-SCCH數目，x是對x向上取整。為了解釋式(4)，仍以4個用戶為例進行分析，假設用戶1是已調度用戶，用戶2、3、4是被監測用戶。如圖3所示，4個用戶全部更新CQI的最小間隔只需要一個子幀（7個時隙），與式(4)所得一致。使得CQI的更新周期對于系統負載增長不敏感，可以有效保證CQI反饋的準確性，提高系統容量。

圖3 新型調度算法的定時關系

為了使用新的調度策略，對于調度優先級和調度流程也需要作相應的改進，如圖4所示。

1) 調度優先級和監測優先級計算

圖4 基于時延控制的調度算法流程

這是由本文新的調度算法提出的，在一個TTI中調度器根據用戶更新 CQI列表的時間間隔來挑選3個用戶進行監測。在每一個TTI內，Node B首先根據調度優先級來決定已調度用戶，然后遍歷根據監測優先級計算來確定被監測用戶集。為了更好地發揮新策略的優勢，Node B使用基于速率預測的調度優先級計算方法，如式(5)所示。

其中， )(tDRCk是用戶k申請的最大傳輸速率， )(tTk

是該用戶在以 t為結尾的時間窗口中的平均數據速率。每個調度周期更新平均速率函數如式(6)所示。

（如果在上一周期用戶k沒有被調度上） (6)

（如果在上一周期用戶k調度上） (7)其中，Tc為時間窗口長度，實際上反映了一個用戶對接收不到數據的容忍承受能力，較長的時間窗口將允許等待較長的時間直到該用戶信道質量變好。對于新策略中，被監測用戶集P的確定方式如式(8)所示。

其中，U為小區內所有用戶的集合， TCurrent為當前的時間點，而 TLast(i )為用戶i上一次反饋CQI的時間點；S為任意的用戶集合（最多可容納3個用戶）。

2) 新型調度算法流程

如圖4所示，基于時延控制的新型調度算法由以下4步完成。

第1步：根據式（5），調度器計算所有的用戶調度優先級，然后選擇一個優先級最高的用戶嘗試調度。

第2步：對于此嘗試調度的用戶，Node B判斷HS-SCCH和HS-SICH所需的碼道和功率資源是否足夠。如果碼道不夠或者發射功率不足，跳回第 1步。若Node B遍歷完所有用戶，且未調度成功任一用戶，則調度過程失敗；反之，如果調度成功，則在下一個TTI為已調度用戶分配HS-DSCH。

第3步：根據式（8），Node B遍歷所有用戶（除已調度用戶外），并初步確定被監測用戶集，并嘗試對其進行監測。

第4步：依次對監測集內的用戶進行嘗試分配資源（監測集用戶列表已按照式（5）和（8）排序），Node B判斷HS-SCCH和HS-SICH所需的碼道和功率資源是否足夠。如果碼道不夠或者發射功率不足，跳回第3步；反之，如果確定被監測用戶集且資源足夠，則進程結束，并在下一個TTI內向被監測用戶分配虛擬HS-DSCH。

5 仿真參數設置及結果分析

利用 TD-HSDPA的系統級動態仿真平臺對本文提出的新型算法進行評估。仿真模型描述如表3所示。

根據表3參數設置，通過系統級的TD-HSDPA動態仿真，可以評估新算法帶來的性能增益，為了便于比較和分析，還仿真了傳統和理想的正比公平等算法，其中理想的正比公平算法指的是假設沒有任何反饋時延的算法（在代碼中直接取用戶端的測量SINR值即可）。

如圖5所示，若采用傳統的正比公平算法，由于受到CQI反饋時延的影響，用戶的分集增益被大大抵消了，導致隨著用戶數增加系統的吞吐量增加不明顯。而理想的正比公平算法由于不考慮時延的影響，隨著用戶分集增益的增加，系統吞吐量不斷提升。本文提出的基于時延控制的算法，通過被監測用戶反饋CQI的策略，提高了CQI反饋的頻率，使時延影響最小化，性能接近于理想情況。圖 6表示平均用戶的吞吐量，隨著服務小區內用戶數的增加，每個用戶的平均吞吐量有明顯的下降，但新算法仍比傳統正比公平有很大改善。

圖5 小區平均吞吐量性能曲線

圖6 用戶平均吞吐量性能曲線

圖7 表明了分組延時性能，由于假設理想的正比公平沒有反饋時延，因此分組延時性能要比其余2種算法優異。與傳統正比公平算法相比，新算法在系統負載不是很大情況下，幾乎能夠與理想算法性能相媲美，并且在系統負載增加的情況下，也遠優于傳統算法。圖8為調度算法的公平性性能，為了直觀起見，加入了最大C/I和輪詢算法的公平性性能。可以看出，雖然傳統正比公平算法兼顧了公平性與吞吐量，但隨著CQI反饋時延的增加，其公平性、吞吐量性能均有很大程度的下降，而新算法在保證吞吐量條件下，也改善了公平性性能曲線，使之接近于理想的正比公平算法。如果考慮無線環境變化很小，也就是系統對 CQI反饋不敏感條件下，采用傳統的調度方式可以使用完全的RU資源，而不需要為新算法中信令交互預留多余的資源，也能夠達到系統性能的最大化。

圖7 平均分組時延性能曲線

圖8 系統公平性能曲線

6 結束語

本文研究了TD-HSDPA中的關鍵技術及性能，并且分析了系統信令時延與反饋準確性之間的聯系。針對TD-HSDPA中業務傳輸與反饋過程存在的時延特性，提出了一種基于時延控制的有效調度算法，改進了傳統的調度流程，并予以仿真驗證。因為在實際網路中反饋延時是不可避免的，所以改進調度算法通過盡力縮小 CQI的反饋時延保持了系統的吞吐量和包時延性能。新算法的思想是用較小的資源損失（分配給指定的 HS-SCCH，HS-SICH和虛擬 HS-DSCH）換取了較大的系統性能增益，對于信道變化較大的環境具有很好的補償效果。本文考慮的是CQI反饋的時延問題，下一步的工作可以結合反饋差錯和反饋信息丟失等情況來進行研究，進一步改進調度算法使之更適用于現實的無線環境。

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