基于干擾協調的公平性與吞吐量均衡算法*

鄭智華

（深圳職業技術學院 電子與通信工程學院, 廣東 深圳 518055）

基于干擾協調的公平性與吞吐量均衡算法*

鄭智華

（深圳職業技術學院 電子與通信工程學院, 廣東 深圳 518055）

文章研究了下一代移動通信系統資源分配中的小區邊緣用戶數據流量與小區總吞吐量之間的折中均衡方案．采用干擾協調技術及功率控制算法，引入小區公平性因子來均衡頻譜利用率和系統公平性．仿真計算結果顯示，與傳統PF算法相比，改進算法（TFI-PF）可以有效改善系統性能，提高小區吞吐量水平并改善用戶公平性，在頻譜利用率和公平性之間進行良好的均衡折中．

干擾協調；吞吐量；公平性；資源分配

1 資源分配方案概述

下一代移動通信系統發展迅速，面臨的問題是頻譜資源日益緊張與用戶數據量不斷增長之間的矛盾．改善系統資源分配，優化系統網絡是當前最關鍵的技術之一. 下一代移動通信系統的OFDMA技術系統通常采用復用因子為1的復用方式．因此，干擾抑制技術在下一代移動通信系統中尤為關鍵，文獻[1-3]指出，經典的小區間干擾抑制技術包括小區間干擾隨機化、小區間干擾消除和干擾協調／回避技術．同時，在基站也會采用波束賦行天線技術來進行下行干擾抑制．干擾隨機化技術盡量使干擾信號呈現隨機化，不降低干擾水平，但可以讓干擾特性轉換為近似于“白噪聲”．因此，系統處理增益可以進行干擾抑制．對干擾信號進行一定程度的調制和解碼即干擾消除技術，然后用處理增益方式來消除干擾信號成分．小區間干擾協調方法是對無線資源分配方案進行設計，來協調相鄰多小區資源分配，降低小區間干擾．

資源分配及調度算法，主要考慮吞吐量和公平性，即頻譜利用率和系統容量之間矛盾．吞吐量是用戶在時間段內傳輸數據總量．一般利用信道時變特性，獲得分集增益，來提高系統吞吐量，同時也需要處理小區所有用戶數據傳輸的公平性．在理想設計方案中，讓所有小區用戶機會均等分配資源，同時使系統的吞吐量達到最佳值．但實際上，由于公平性和吞吐量之間矛盾的特性，在設計調度方案時，只能兼顧到用戶公平性和系統吞吐量一個方面．常用的算法有輪詢調度算法（RR）．最大載干比算法（Max C/I）和正比公平算法（PF）等[2，3]．其中，RR算法設計讓小區用戶具有相同的資源調度概率，循環調度小且無記憶，因此RR算法提供了算法公平性的上限．但缺點是信噪比很差的用戶，如邊緣用戶也獲得同等的調度機會，使得系統的吞吐量很低，因此系統頻譜利用率最差．而在Max C/I 算法中，每次都選擇載干比最高的即信道質量最好的用戶進行資源調度分配，系統一直為最好信道條件用戶服務，所以頻譜利用率達到最佳使用效果，但公平性最差．現有文獻中通常采用PF算法，在調度用戶時，綜合考慮用戶當前信道質量和曾被調度記錄，在用戶數據傳輸速率和系統公平性之間取得一定的折中．為了保證系統多業務服務質量（QoS），通常有自適應比例公平算法（APF）和修正最大權重時延優先算法（M-LWDF）．

2 上行干擾協調及功率控制方案

下一代移動通信系統采用OFDM多址方式，小區內各用戶頻譜完全正交，因此用戶間沒有干擾．但相鄰小區與小區內用戶頻譜不一定是正交，因此需要解決小區邊緣用戶受到相鄰小區干擾問題．如果提高頻率復用因子，就會浪費頻譜資源．通常采用小區間干擾協調技術（IClC）[4-6]來消除相鄰小區干擾，對多個相鄰小區間信道資源以及上行功率，進行協調管理來干擾，增加邊緣用戶吞吐量，提高系統公平性．

首先，對小區區域進行劃分，分成邊緣地帶和中心地帶．這樣按照用戶所在位置，可以分成邊緣用戶和中心用戶2類．同時將資源劃分主子載波和輔子載波二部分，所有小區的中心用戶分配主子載波資源．邊緣用戶由于離基站較遠，鏈路損耗大及信號質量差，并且受到相鄰小區干擾嚴重，因此根據邊緣用戶位置及數量來分配輔子載波資源，并進行動態調整．設定邊緣用戶數量為M，輔載波資源數量N，則N∝M.

由于邊緣用戶之間干擾信號較強，因此需要對上行鏈路進行功率控制，以降低邊緣用戶之間干擾信號．假設用戶發射功率為PT，則PT為：

其中，I0為用戶服務小區受到的干擾；SINRtarge為目標信噪比；Lcell為當前小區干擾程度．設定采用路損差補償功率控制算法，得到目標信噪比γtarget為：

其中，γmin是系統設定的最小信噪比；β為補償因子，β∈[0,1]；pLΔ為鄰近最強干擾小區路損值Lneighbor與當前服務小區路損值Lcell之差，即．

由公式（2）分析可得，當pLΔ變大，邊緣用戶相對干擾小區距離更遠，所以目標信噪比SINRtarget變大，可以提高發射功率．由于干擾小區路徑較遠，因此對鄰小區干擾不大．當pLΔ變小，也就是用戶距離鄰小區干擾基站較近，發射功率的提高有可能對鄰小區造成較大干擾．因此，采用路損差補償方式，根據邊緣用戶與當前基站及鄰近最強干擾基站距離來調整發射功率，降低干擾．將公式（2）代入公式（1）得到：

3 公平性和吞吐量均衡的改進調度算法

由比例公平算法得到資源分配的用戶優先級計算公式為：

其中，DCi(t)為當前時刻用戶i請求傳輸數據速率，取決當前用戶占用的信道干擾程度．Ri(t)為用戶i在時間段Tc內的平均速率，由以下公式（5）得出：

若上一時隙用戶i沒有分配調度上，則：

其中Tc為時間常數，反映時間窗口長度[7]，即用戶忍受延時數據傳輸水平，Tc變大表示用戶可以忍受較長時間等待直到信道質量變好，系統吞吐量提高，但會帶來附加時延．用戶瞬時傳輸速率由用戶當前信道質量決定，Ri(t)在每次調度后都進行更新，用戶優先級隨著用戶平均速率提高而降低，這樣處于小區邊緣，信道質量差的用戶也可以分配資源，保證了系統的公平性，同時也考慮利用多變信道狀況，維持小區較高吞吐量．

結合干擾協調和功率控制方案，通過分析公式（3）得到，當β=0時，忽略路損差補償，小區邊緣用戶增大發射功率，對相鄰小區有較大干擾，但數據傳輸速率提高．而中心用戶因為低信噪比而吞吐量降低．當β=1時，功率控制完全補償路損差，小區中心用戶相對于邊緣用戶信噪比高，則邊緣用戶數據傳輸速率降低．本文提出公平性及吞吐量均衡調度改進算法（TFI-PF），設定公平性因子為α，則得到用戶優先級公式為：

公平性因子α可以由公式（8）得到：

其中設定0＜β＜1，而Δδi為用戶吞吐量補償因子，，其中iT為用戶i的平均吞吐量，即：

Tp為系統的總吞吐量，即：

將公式（8）代入公式（7）得到：

當β增大時，根據功控方案，由于路損補償系數降低，小區邊緣用戶信噪比降低，但在資源調度中，由于公平性因子α降低，邊緣用戶優先級提高，隨著用戶i吞吐量提高時，相應iδΔ增大，就會抑制用戶傳輸速率．均衡調整的改進算法可以保證系統在吞吐量和公平性之間進行均衡折中．其中公平性定義為：

圖1 RR，PF及TFI-PF算法的系統公平性比較

圖2 RR，PF及TFI-PF算法的小區吞吐量比較

4 仿真計算

在本仿真模型中，設定系統帶寬5MHz，頻率2GHz，小區拓撲結構為7小區/3扇區，基站間距1km，移動臺到基站最小距離30m，傳播模型為28.6+35log10d，陰影衰落9dB，基站天線增益14dBi，用戶數目為M，20160M≤≤，圖1表示3種調度算法RR，PF及改進算法TFI-PF公平性比較．可以得到改進算法和經典PF算法相比公平性得以提高10%．圖2表示3種算法RR，PF及TFI-PF之間小區吞吐量比較，可以看到TFI-PF算法在保證公平性的同時，和PF算法相比，小區吞吐量有約5%改善提高，這是因為在TFI-PF算法中，通過小區協調技術，在采用補償路損功率控制算法的同時引入公平性補償因子，可以有效改善系統性能，提高頻譜利用率，在公平性和吞吐量之間良好地均衡折中．

[1] 付少忠，葛建華．OFDMA系統小區間干擾調度協調算法[J]．西安電子科技大學學報（自然科學版），2010，37（1）：8-12．

[2] 李中年，鄭毅，王亞峰，等．一種基于IoT控制的小區間功率控制方法[J]．電子與信息學報，2009，31（1）：2703-2707．

[3] LI Qian, HU Rose Qingyang, QIAN Yi, et al. Intracell Cooperation and Resource Allocation in a Heterogeneous Network With Relays [J]．IEEE TRANSACTIONS ON VEHICULAR TECHNOLOGY, 2013，62（4）：1770-1784．

[4] Oscar Delgado, Brigitte Jaumard. Joint Admission Control and Resource Allocation withGoS and QoS in LTE Uplink[C]//IEEE GLOBECOM 2010 Workshop on Broadband Wireless Access, 2010：829-833．

[5] Li Q, HU R Q, QIAN Yi, et al.A proportional fair radio resource allocation for heterogeneous cellular networks with relays[C]//IEEE GLOBECOM, Anaheim, CA, 2012：1-5．

[6] YU Y, HU R Q, CAI Z. Optimal load balancing and its heuristic implementation in a heterogeneous relay network[C]//IEEE GLOBECOM, Houston, TX, Dec 2011：1-6．

[7] 許國平．3G及其演進系統的無線資源管理技術分析[J]．移動通信，2012（9）：56-60．

Trade-Off Algorithm between Fairness and Throughput Based on Inter Cell Interference Coordination

ZHENG Zhihua

（School of Electronic and Communication Engineering, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen, Guangdong 518055, China）

In this paper, the trade-off algorithms between the cell throughput and the cell edge user data transmission rate are dealt with for radio resource allocation in the next generation mobile communication system. By adopting inter cell interference coordination and power control algorithms, fairness is also introduced to equalize the spectrum utilization and system fairness. Meanwhile, simulation results show that, compared with traditional PF algorithm, the renewed algorithm (TFI-PF) can effectively improve system performance, which increases the cell throughput and improves user fairness with a trade-off between the spectral efficiency and system fairness.

interference coordination; throughput; fairness; resource allocation

TN929.5

A

1672-0318（2015）01-0003-04

10.13899/j.cnki.szptxb.2015·01, 001

2014-11-30

*項目來源：深圳市戰略性新興產業發展專項資金資助項目（JCY20120617143714854）

鄭智華（1967-），男，浙江人，博士，教授，主要研究方向：移動通信系統優化設計及資源分配．