室內Li-Fi和RF混合網絡中接入節點分配方法

王旭東 張思雨 李卓龍 吳楠

摘 ? 要：針對室內可見光無線通信（Li-Fi）與射頻（RF）無線通信混合網絡切換即接入節點（AP）分配問題，基于用戶位置和用戶數量隨機改變的動態應用場景，引入依據轉換閾值為用戶確定服務AP的思想，在考慮交接負載的條件下，提出了動態轉換閾值和最小數據率約束兩種改進的AP分配方法. 仿真實驗表明，在相同應用場景下，相比固定閾值的AP分配方法，提出的兩種方法在中斷概率性能方面分別改善4.66%和8.50%;并且其1%中斷數據率分別提高3.21 Mb/s和9.09 Mb/s. 此外，仿真分析表明數據率要求和隨機生成用戶數量上限能夠顯著地影響系統的中斷概率性能.

關鍵詞：Li-Fi;混合網絡;接入節點;中斷概率

中圖分類號：TN929.1 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼：A

Access Point Assignment Method for Indoor Li-Fi and RF Hybrid Networks

WANG Xudong，ZHANG Siyu，LI Zhuolong，WU Nan？覮

（Information Science and Technology College，Dalian Maritime University，Dalian ?116026，China）

Abstract：Access point assignment for indoor Li-Fi and Radio Frequency （RF） hybrid networks is studied. Based on the dynamic application scenario with the movement of users and the changes in the number of users， a conversion threshold is introduced to determine the allocation of APs. Two improved methods of AP allocations， dynamic threshold and minimum data rate constraint， are proposed under the condition of considering the handover overhead. The experimental results show that in the same application scenario， the proposed AP allocation methods improve the outage probability performance by 4.66% and 8.50%， respectively， and improve 1% outage data rate by 3.21 Mb/s and 9.09 Mb/s， respectively， when compared with the AP allocation method with fixed threshold. In addition， the simulation analysis shows that the data rate requirements and the maximum number of randomly generated users can significantly affect the outage probability performance.

Key words：Li-Fi;hybrid networks;Access Point（AP）;outage probability

近年來射頻（Radio Frequency，RF）通信網絡面臨著不斷增長的技術需求，現有技術難以滿足高速率和大容量的技術需要，解決這個問題需要尋求新興技術. 可見光通信（Visible Light Communications，VLC）具有傳輸數據率高、頻譜資源豐富、綠色安全等優點，得到了越來越多的關注[1-2]. 近年來，VLC網絡通信則成為VLC技術領域的研究熱點之一[3-4]. 在一個室內場景中，利用現有的LED照明設施可以構建微小覆蓋區域的蜂窩，每個照明光源可以作為蜂窩的接入節點（Access Point，AP）服務覆蓋區域內的多個用戶，這種類型的網絡被稱為Li-Fi網絡[5]. 雖然Li-Fi網絡能夠提供較高的數據率性能，但是由于網絡中光線容易被遮擋，會造成中斷概率較高的情況. 而RF網絡能夠以較低的數據率在較大的空間進行通信. 將Li-Fi網絡和RF網絡結合，可以充分利用各自特性實施互補，顯著地提高用戶的數據率性能和中斷概率性能，實現全方位無縫覆蓋[6-8].

針對Li-Fi與RF網絡融合的組網方案已有學者進行了研究. 文獻[9]提出了在VLC網絡下引入RF網絡，獲得了VLC網絡數據率性能的顯著提高，但是文中假設VLC的系統資源是固定的，在系統運行過程中，用戶位置保持不變，大大簡化了實際應用情況. 文獻[10]針對室內VLC-WiFi異構網絡的特點，提出了一種基于切換間隔和運動趨勢的動態駐留時間算法，在不增加乒乓效應的前提下提高了系統的命中率. 文獻[11]提出了一種混合Li-Fi和RF室內網絡的動態負載平衡方案，主要研究了AP選擇的問題并提出了一個轉換閾值的概念，用戶連接到Li-Fi網絡中的數據率高于轉換閾值則被分配到Li-Fi AP上，反之，就分配到RF網絡中去. 文獻中盡管考慮了用戶位置是隨機移動的，但卻假設用戶的數量保持不變，而在實際的商場等室內場景里，用戶的數量也是不斷變化的.

1.3 ? 無線RF信道模型

將無線RF系統應用于室內通信場景的毫微微蜂窩系統建模為WINNER Ⅱ信道模型，典型的路徑損耗模型為[15]：

PL = Alog10（d） + B + Clog10（■） + X ? ? ?（4）

式中：d為發送端到接收端的距離，單位m;fc為載波頻率，單位GHz;A、B和C均為常量，其數值取決于通信模型. 本文建模的室內場景中不考慮墻壁的間隔，RF信道只考慮視距傳輸的情況，因此，選取A = 18.7，B = 46.8，C = 20;同時，在室內環境中受辦公家具、儀器設備、人員流動等因素的影響，其在陰影效應中體現出來，設定X是陰影效應損耗，其為零均值標準差σ = 3 dB的高斯分布隨機變量. 由于RF和Li-Fi信道之間不存在干擾，且只部署一個RF AP，則用戶接收RF AP信號的信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）為：

SNR = ■ ? （5）

式中：PR為RF AP的發送功率;Gdes為路徑增益，表達式為Gdes = 10-PL/10;Pn = kBTBR為噪聲功率，kB為玻爾茲曼常數，kB = 1.38 × 10-23 J/K，T為周圍環境的溫度，BR為RF網絡的通信帶寬.

假設為每個子載波平等分配電功率，為每個用戶平等分配載波資源進行信號傳輸. 在狀態n時刻用戶u和RF 第a個AP間鏈路的數據率為[16]：

Γ（n）u，a = Bu log2（1 + SNR（n）u，a） ? ? （6）

式中：Bu為RF系統中分配給用戶u的帶寬. 使用比例公平的調度算法，由RF AP提供服務的用戶共享平等的帶寬資源.

2 ? 動態負載平衡方案

2.1 ? 動態負載平衡算法思想

在一個動態系統中，用戶在兩個相鄰的狀態由兩個不同的AP提供服務，會產生一次交接，在這個交接過程中，用戶將無法接收到有效的數據信息，這就造成了頻譜效率的損耗. 考慮交接造成的頻譜效率損耗更具有實際意義，交接分為3種情況：從RF到Li-Fi AP、從Li-Fi到RF、從Li-Fi到Li-Fi.

室內網絡中由交接產生的負載是毫秒級的[11]，這個損耗遠小于兩個狀態之間的間隔時間Tp. 可引入泊松分布來建模描述，即定義tij為從APi轉換到APj的交接負載，則其滿足λ = E[tij]的泊松分布. 由于交接導致了AP和用戶之間吞吐率的損耗，引入了兩個狀態之間的轉換效率，表達式為：

ηij = 1 - ■，i≠j1，i = j ?i，j∈CL ∪CR ? ? （7）

式中：CL為Li-Fi的AP集合;CR為RF的AP集合. 交接負載的數據率為轉換效率與通信鏈路數據率的乘積.

當系統正常工作時，在每個狀態下，每個用戶都會被分配到一個Li-Fi或者RF AP上. 由于用戶是隨機移動的，房間中活躍用戶的數量是隨機的，分配給用戶的AP會隨著用戶的位置和數量而改變. 中心單元計算每個狀態用戶的AP分配結果.

文獻[11]提出了一種基于用戶位置隨機改變的動態負載平衡算法，該算法的核心是依據固定轉換閾值進行AP分配（Fixed Threshold，稱為方法FT）. 本文在此基礎上，考慮系統中用戶數量的隨機改變. 由于混合網絡資源的高效利用，關鍵在于確定用戶的服務AP，為此，本文提出動態轉換閾值（Dynamic Threshold，稱為DT方法）和最小數據率約束（Minimum Data Rate Constraint，稱為MDRC方法）等兩種改進的AP分配方法.

Li-Fi網絡和RF網絡中能為用戶提供頻帶和功率等系統資源是固定的，因此兩種網絡中能夠同時服務用戶的數量是有限的，混合網絡的重點是平衡兩個網絡中用戶的數量. 當網絡中轉換閾值為固定值時，如果閾值設定較低，則超過閾值的用戶全部轉換到RF網絡，會造成RF網絡過載;若閾值設定較高，則大部分用戶都被分配在Li-Fi網絡中，會造成Li-Fi網絡過載. 因此，在一個用戶數量不斷變化的系統中，固定閾值不能保證系統性能.

本文提出的DT方法是根據用戶數量動態確定最優閾值，可避免Li-Fi或RF網絡嚴重過載. 本文提出的MDRC方法中，在用戶較少時，能保證Li-Fi網絡中數據率小于系統數據率要求值的用戶全部轉換到RF網絡中;在用戶較多時，可將Li-Fi網絡中數據率性能較差的用戶轉換到RF網絡中，并限制RF網絡中服務的用戶數量不超過某確定數值. 因此，本文提出的兩種方法均能夠更好地平衡Li-Fi和RF網絡中用戶的數量，為用戶更合理地分配AP.

2.2 ? AP分配算法

設用戶全集為U，由Li-Fi提供服務的用戶集合為UL，由RF提供服務的用戶集合為UR. NL為集合UL中用戶的數量，NR為集合UR中用戶的數量，s為隨機生成的用戶數量，a′u代表在n-1狀態時為用戶u分配的AP. 中心單元能夠根據用戶u與Li-Fi和RF AP之間的信道狀態信息計算Rn ? u，a和Γn ? u，a. 在每個狀態下，為了充分利用Li-Fi網絡較高的頻譜資源，用戶被優先分配到Li-Fi AP上. 因此，狀態初始值為：UL = U，UR = {？覫}，NL = s，NR = 0.

考慮交接負載的情況下，設使得用戶u能夠獲得最高通信鏈路數據率的Li-Fi AP其標號為wL，u：

wL，u = arg ■η■Ru，j ? ? ? （8）

4. ? ? ? ? 根據式（9）計算用戶潛在的Li-Fi數據率Ωu;

5. ? ? ? ? 轉換閾值γ等于數據率要求值？撰;

6. ? ? ? ? 當NL > 0時，進入循環loop：

7. ? ? ? ? 找到Li-Fi潛在數據率最小的用戶記為用戶

μ，μ = arg ■Ωu .

8. ? ? ? ? 如果Ωu ≥ γ或NR > 10：

9. ? ? ? ? ? ? ? ? ?跳出loop循環.

10. ? ? ? 否則：

11. ? ? ? ? ? ? ? ?用戶μ由RF AP提供服務;

12. ? ? ? ? ? ? ? ?UL = UL - {u}，UR = UR∪{u}.

13. ? ? ? ? ? ? ? ?NL = NL - 1，NR = NR + 1.

14. ? ? ? 重新計算Li-Fi網絡中剩余用戶u的潛在數

據率Ωu.

15. 結束Loop循環.

2.3 ? 系統中斷概率

根據AP分配方法，狀態n下為用戶提供服務的AP可以被確定下來，則用戶u可獲得的數據

率為：

r（n）u = η■■，a ∈CLη■■，a ∈CR ? ? （13）

式中：N■為由Li-Fi AP au提供服務的用戶數量;NR為由RF AP提供服務的用戶數量. 給定混合系統中的數據率要求？撰，系統的中斷概率定義為系統中用戶未達到數據率要求的狀態占總工作狀態的百分比，表示為：

Z = Pr（r（n）u ?< ？撰），1 ≤ n ≤ Ns ? ? ? ? （14）

本文提出的模型中，數據率要求和隨機生成用戶數量上限均可以顯著地影響中斷概率.

3 ? 仿真結果和性能分析

本節利用蒙特卡洛仿真實驗分析采用上述不同方法時混合網絡中用戶中斷概率和數據率的性能.

3.1 ? 系統設置

假設仿真場景為24 m × 24 m × 3 m的空間，室內覆蓋了16個Li-Fi AP和一個RF AP. 圖2為仿真實驗場景.圖2中實線部分為一個實現中隨機生成用戶在20個狀態下的運動軌跡，如不特殊說明，默認隨機生成用戶數量上限為30. 用戶符合均勻分布，以隨機的速度在系統中移動，移動速度符合0 ～ 2 m/s的均勻分布;每個用戶的移動方向每5個狀態隨機改變一次，移動方向的角度符合0 ～ 2π的均勻分布. 當用戶移動到房間邊緣，用戶會將移動方向更改為朝向房間中心區域，每20個狀態就隨機增加或減少不定數量的用戶，仍保持用戶的數量在0 ～ 30個. 交接負載符合泊松獨立同分布，交接負載的均值為25 ms. 混合網絡中用戶的數據率要求記為？撰，如不特殊說明，數據率要求？撰為30 Mb/s. 方法FT中轉換閾值設定為20 Mb/s，其他仿真參數列在表1中. 在仿真實驗中，中斷概率由動態系統中運行

5 000次計算得到.

■

長/m

圖2 ? 仿真實驗場景

Fig.2 ? Simulation scenario

表1 ? 仿真參數

Tab.1 ? Parameters for the simulation

■

3.2 ? 性能評估

對于混合網絡資源配置算法對系統性能的影響可以通過以下實驗進行評估.

實驗1 ? 轉換閾值對中斷概率的影響分析. 當系統模型中用戶數量保持固定不變時，不同的轉換閾值對系統的中斷概率有較大的影響. 圖3給出了不同用戶數量的系統中，轉換閾值對中斷概率性能的影響. 數據率要求？撰為30 Mb/s. 不同用戶數量的系統均存在一個最優的轉換閾值，當閾值設定大于這個最優轉換閾值時，由于Li-Fi網絡過載會導致中斷概率增加;當閾值設定小于最優轉換閾值時，由于RF網絡過載也會導致中斷概率增加. 此外，最優的轉換閾值要小于數據率要求？撰. 這是由于Li-Fi系統中數據率較低的用戶轉換到RF網絡中后，由于Li-Fi中用戶數量的減少，每個Li-Fi用戶可分得的時間資源增加，那么用戶所獲得的數據率就遠高于轉換閾值.

根據轉換閾值對中斷概率性能影響的分析，可得到不同用戶數量下的最優轉換閾值，對應結果如表2所示. 對于DT方法，可以根據不同用戶數量，選取對應的最優轉換閾值作為轉換閾值.

■

閾值/（Mb·s-1）

圖3 ? 轉換閾值對中斷概率性能的影響

Fig.3 ? Outage probability against conversion thresholds

表2 ? 不同用戶數量對應的最優轉換閾值

Tab.2 ? Optical conversion thresholds against user numbers

■

實驗2 ? 數據率要求對中斷概率的影響分析. 當系統模型中用戶數量隨機變化時，選擇一個固定的轉化閾值無法使系統得到最優的性能. 本文提出的兩種AP分配的方法，相比于固定轉換閾值的AP分配方法均改進了系統性能. 此外，將不引入RF網絡的獨立Li-Fi網絡作為性能分析的參照系統，記為NRF. 圖4給出了不同方法下中斷概率與數據率要求之間的關系. 隨機生成用戶數量上限為30. 隨著數據率要求的增加，中斷概率也隨之增加. 同一數據率要求下，NRF、FT、DT和MDRC方法的中斷概率值越來越低，中斷概率性能越來越好，說明提出的DT和MDRC方法均能夠更好的平衡Li-Fi和RF網絡的負載. MDRC方法在每次將Li-Fi網絡中數據率最低的用戶劃分到RF網絡后，重新更新Li-Fi網絡中用戶的潛在數據率，若仍有用戶低于數據率要求值，則繼續將用戶劃分到RF網絡，并限制轉換到RF網絡中的用戶數量. 因此，MDRC方法的性能要好于DT方法.

■

數據率要求/（Mb·s-1）

圖4 ? 中斷概率與數據率要求之間的關系

Fig.4 ? Outage probability against data rate requirements

實驗3 ? 用戶數量對中斷概率的影響分析. 圖5給出了中斷概率與隨機生成用戶數量上限的關系. 數據率要求？撰為30 Mb/s. 隨著隨機生成用戶數量上限的增加，用戶分得的帶寬和時間資源的減少，使用4種方法的系統中斷概率均隨之上升. 當隨機生成用戶數量的上限為30時，MDRC方法的中斷概率為0.69%. 因此，當用戶數量上限小于30時，MDRC方法能足夠滿足30 Mb/s的數據率要求.

實驗4 ? 用戶數據率的累積分布情況分析. 圖6給出了用戶數據率的累積分布情況. 隨機生成用戶數量上限為30，數據率要求 為30 Mb/s. NRF、FT、DT和MDRC 4種方法的中斷概率分別為34.89%、9.19%、4.53% 、0.69%，即相比FTAP分配方法，DT和MDRC兩種方法中斷概率分別改善4.66%和8.50%. 結果表明，本文提出的兩種AP分配方法能夠顯著提高系統的中斷概率性能.

實驗5 ? 中斷數據率估計. 當系統中工作數據率低于指定數據率的用戶數占比總用戶數為x時，則稱該指定數據率為x中斷數據率. 圖7給出了使用不同AP分配方法得到的x中斷數據率. 隨機生成用戶數量上限為30，數據率要求？撰為30 Mb/s. 相比于FT方法，DT和MDRC方法的1%中斷數據率分別提高了3.21 Mb/s和9.09 Mb/s，50%中斷數據率分別提高了1.62 Mb/s和2.64 Mb/s. 可見本文提出的兩種方法均在一定程度上提高了低數據率用戶的數據率性能.

■

隨機生成用戶數量上限

圖5 ? 中斷概率與隨機生成用戶數量上限的關系

Fig.5 ? Outage probability against maximum

randomly generated user numbers

■

用戶數據率/（Mb·s-1）

圖6 ? 用戶數據率的累積分布函數

Fig.6 ? Cumulative Distribution Function （CDF） of user data rate

■

x/%

圖7 ? 不同AP分配方法下的x中斷數據率

Fig.7 ? Outage date rate with x for various

methods of AP allocation

4 ? 結 ? 論

本文設計了一種Li-Fi和RF混合網絡模型，適用于用戶位置和用戶數量隨機改變的動態應用場景，引入了依據轉換閾值來決定為用戶提供服務AP的思想，在考慮交接負載的條件下，提出了動態轉換閾值和最小數據率約束等兩種改進的AP分配方法. 仿真實驗表明，相比固定閾值的AP分配方法，本文提出的兩種方法能顯著提高混合系統的中斷概率性能和用戶數據率性能.

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