基于高速鐵路的LTE無線資源調度算法研究

徐 巖， 李 露

(蘭州交通大學 電子與信息工程學院， 甘肅 蘭州 730070)

新一代移動通信系統LTE在網絡結構，網絡性能上較2G和3G系統都有較大的改善，能夠獲得高的數據速率支持更多的實時多媒體業務[1]。LTE采用OFDM和MIMO等先進的無線傳輸技術，有效的擴大了無線資源，提高了頻譜利用率，其無線接入網采用只有單1節點eNodeB的扁平化架構，直接和LTE用戶終端進行數據信息的交互，主要負責1個或多個小區的無線資源管理。分組調度是無線資源管理的主要功能之一，當多個用戶競爭無線資源時，確定用戶服務順序，盡量保障用戶公平性，使系統資源得到有效利用是分組調度的主要工作。調度算法是無線資源分組調度的關鍵所在，調度器[2]根據用戶信道質量反饋信息，以調度算法為承載，決定調度哪個用戶，分配給它們哪些子載波，從而得到多用戶分集，提高無線資源的利用率。

1 LTE的資源調度

在LTE系統中，采用通用的動態調度方法，對每一個無線資源調度的基本單位，調度器都根據用戶設備資源請求分配資源[3]，它是完成資源調度的功能實體，其模型見圖1，具體功能為

(1) 調度器需要知道每條鏈路的信道狀態信息 CSI。在單發天線或是發射分級的情形下，調度器需知曉CSI功率部分SINR參數。在多發射天線的情形下，調度器還需要知道CSI中的相位信息，以便利用空間維度增加系統的容量。

(2) 物理層提供動態調度信令，用來授權終端占用某些資源進行傳輸接收數據，調度器需權衡調度信令的開銷和業務信道容量。

(3) 對于系統的上行鏈路，網絡需要知道終端發送緩沖器的狀態，功率提升是否還有余量，是否需要調度來運行數據發送等信息，以便eNodeB有效的調度上行資源。

2 LTE調度算法

經典的LTE無線資源調度算法有輪詢(RR)算法、最大載干比(MAX C/I)算法和比例公平算法 (PF)[4]。RR算法是按照次序給網絡內所有用戶分配資源，保證了網絡內所有用戶的服務機會均等，是調度算法的公平性上界。MAX C/I算法是根據網絡內所有用戶的載干比決定哪個用戶可以被服務，將所有用戶按照載干比的大小進行排序，在每個時間間隔內總是選擇載干比最大的用戶進行資源分配，從而很好地提高了系統的吞吐量。PF算法則是依據終端反饋的信息，按照相應的比例關系，給用戶分配1個相應的優先級，同時兼顧了用戶當前的信道質量和公平性。

3種經典調度算法的特點總結見表1[5]，從表中分析可以看出3種基本調度算法中性能最好的是PF算法，達到了RR算法和MAX C/I算法性能的折中，既有較高的吞吐量也有較好的公平性，是1種具有代表性的調度算法。

表1 不同算法性能比較

3 高鐵環境下LTE調度算法

鐵路沿線一般采用線狀的覆蓋方式，但在市區內或是鐵路沿線相隔較近的地帶，會有公網的面狀覆蓋[6]。當列車行駛至鐵路沿線的蜂窩小區時，普通用戶隨機分布在小區內，與列車用戶共同享用無線資源。列車高速運行引起的多普勒頻移、信道環境惡劣等問題使列車用戶的通信環境變差，影響資源競爭的公平性[7]。另外，采用車載中繼解決車體穿透損耗并未考慮當列車穿過蜂窩小區，列車用戶與普通用戶參與資源競爭時，被eNodeB當作單個獨立用戶進行調度并分配資源的問題，而實際上列車內有多個用戶，分配到的資源被分割，這樣列車內的每個用戶得到的無線資源更少，無線信號傳輸成功率更低，從而進一步影響列車用戶競爭資源的公平性[8]。

由于經典的LTE資源調度算法均沒有考慮高速鐵路的特殊性，無法使列車用戶和普通用戶之間公平的競爭無線資源。本文基于此提出了旨在提高列車用戶公平性的改進比例公平算法(p-PF)。該算法的核心是加入了列車用戶數目提高列車用戶優先級，從而改善列車用戶的公平性，其表達式為

( 1 )

式中:m表示列車用戶;n表示普通用戶；指數參數u和v調節用戶瞬時速率和平均吞吐量的比重。本文不考慮這兩個參量變化對算法性能的影響，因此設定u=v=1。在每個調度時隙將資源分配給優先級最大的用戶kmaxk∈m∪n，可表示為

( 2 )

式中:平均吞吐量Tk(t),k∈(m∪n))的更新規則為

( 3 )

p-PF算法流程見圖2，具體步驟為

Step1首先eNodeB判斷是否有可利用的資源以及需要調度的用戶集U1,2,…,k；

Step2若無，在這一時隙就不需要調度，任何1個沒有數據傳送的用戶在這次計算中都會被忽略；若有，eNodeB發送小區特定參考信號給UE，UE估計CQI上報給eNodeB，并計算UE的瞬時速率；

Step3eNodeB統計車載中繼上報的列車用戶數目Um并進行周期性的上報；

Step4根據改進算法的度量值計算式，對所有用戶計算優先級；

Step5將用戶優先級從大到小排序，在每個調度時隙調度優先級最高的用戶kmax；

Step6eNodeB分配資源并通知UE，并且將在哪個時隙哪個載波上傳輸數據的具體信息告訴UE；

Step7依次調度每個用戶，并根據更新公式更新每個用戶的平均吞吐量。

4 仿真及結果分析

仿真參數配置見表2。

表2 仿真參數配置表

4.1 基于不同速度下的仿真

列車沿直線在鐵軌上行駛，普通用戶隨機分布在小區內與列車用戶共同搶占資源，對4種調度算法進行公平性和吞吐量的仿真，結果見圖3、圖4。

在圖4中可見不同速度下獲得最高平均吞吐量的是MAX C/I算法，最小的是RR算法，與預期結果一致。但綜合圖3中用戶的公平性，p-PF算法的優勢就凸顯出來，在4種算法中既有較好的吞吐量也有較高的公平性，性能是最好的。這是因為p-PF算法考慮了場景的特殊性，增加了列車用戶數目這個參數，使列車上的用戶數與優先級成正比，提高了列車上用戶的公平性，獲得了較好的吞吐量。

表3給出了用戶數為30時，不同速度不同算法下平均吞吐量數值。從表3中數值可以看出，用戶平均吞吐量隨著列車速度的不斷提高而降低，這是因為速度的不斷提高使列車用戶的信道質量變差，誤碼率增大，數據傳輸成功率降低。

表3 用戶數為30時平均吞吐量的比較 Mbit/s

4.2 基于不同業務下的仿真

在實際應用中，移動通信系統的業務類型很多，基本上可以分為實時性業務和非實時性業務。本文選取較為典型的FTP業務和Video業務，并對公平性和吞吐量進行仿真，其典型參數為FTP業務平均時延為300 ms，Video業務平均時延為100 ms。

(1) 公平性

圖5給出了不同業務下兩種算法的公平性比較。可見，當用戶數相同時，兩種業務下采用p-PF算法列車用戶的公平性均得到提高，達到了理論分析的結果。另外隨著用戶數目的增加公平性指數均呈下降趨勢，但p-PF算法下的公平性指數仍然比PF算法高，保障了調度的公平性。

(2) 吞吐量

圖6給出了用戶平均吞吐量與列車用戶數目的變化曲線。可見在不同業務承載方式下，采用p-PF算法的用戶平均吞吐量高于PF算法。p-PF算法提高了列車用戶的優先級，使其可以得到優先服務，數據優先得到傳輸，有效的增加了列車用戶的服務數量，提升了列車用戶的吞吐量。

表4、表5列出了兩種業務下用戶平均吞吐量數值。從表中可見，用戶數為36時，FTP業務承載下采用p-PF算法的用戶平均吞吐量增加了約0.5 Mbit/s，比PF算法吞吐量提高了約32%。Video業務承載下采用p-PF算法的用戶平均吞吐量增加了約0.068 Mbit/s，比PF算法吞吐量提高了約25%。

表4 FTP業務中兩種算法不同用戶數下平均吞吐量比較 Mbit/s

表5 Video業務中兩種算法不同用戶數下平均吞吐量比較 Mbit/s

5 結論

高鐵環境的復雜性使列車用戶的通信環境更加惡劣，對列車用戶業務的實現有很大的挑戰性。本文重點研究了高速鐵路環境下的資源調度算法，設立了當列車穿過蜂窩小區時，普通用戶和列車用戶同時存在的場景，并提出了適合此場景下的改進比例公平(p-PF)算法。通過仿真分析可知p-PF算法在保證列車用戶吞吐量的同時有效提高了列車用戶的公平性，能夠更好的適應高鐵環境；另外為了進一步驗證p-PF算法的性能，本文選取了兩種典型的業務：FTP業務和Video業務，仿真結果表明在不同的業務負載下，p-PF算法均能有效改善列車用戶的公平性。

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