基于時延感知的5G通信鏈路映射算法

曹 軍，凌 云

（中通服咨詢設計研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

0 引 言

高質量通信體驗是通信技術在交流領域的追求，尤其是近幾年信息技術不斷發展，通信基礎設施的建立不斷完善，第五代通信技術時代（5G）到來。對5G通信技術的主要需求有4個方面：連續覆蓋性、熱點高容量性、低功耗連接性和低時延高可靠性。本文主要分析基于時延感知的5G通信技術。由于傳統算法時延性較高，數據傳輸質量不佳，針對此問題，提出線性預編碼方案，降低干擾和誤碼率；再依據5G通信技術過程中數據傳輸的特點，將碼字進行分層映射到各個數據流，結合預編碼聯合將數據傳送到端口；最后基于時延感知優化映射算法感知層，提升頻譜效率和峰值速率，提高用戶使用感受。通過實驗論證，本文提出的算法基本可以滿足移動通信的低時延高可靠的要求。

1 線性預編碼技術傳輸數據

預編碼技術首先將接收到的數據進行處理，降低在數據傳輸過程中產生干擾，達到提高數據質量，降低用戶時延感知過程的目的。其中線性預編碼作為更便捷的技術，應用更為廣泛。建立線性預編碼傳輸系統的過程如下：在多天線傳輸系統中，信號接收量是由信道向量、發送信號矩陣和噪聲向量組成；經線性預編碼技術調整后，形成數據矩陣，對該矩陣進行分解，得到一個共軛轉置矩陣，再由數據接收端進行處理，得到碼本[1]。由此可見，數據處理系統不再需要知道全部的信道向量，而只清楚碼本的數量即可。預編碼數據傳輸實際上就是在發射端對發射信號乘以共軛轉置矩陣，再對其進行奇異值分解處理，大大減少了接收端需要處理數據的復雜性，為提高傳輸時延提供了技術基礎，使得5G通信鏈路即使采用簡單的線性處理算法，也能獲得較好的性能。

2 設計5G通信鏈路的層映射模式

5G通信中的數據傳輸通過不同的時域、頻域和空間傳輸資源，基于時延感知的5G通信鏈路映射則把重點放在傳輸時間即時域這一層面上來。時域傳輸，即指上行的業務數據流進行信道向量編碼之后的數據。每一個不同的向量對應不同的數據流，只有這樣多個端口發送數據，才能保證時域傳輸。當時域數據流與接收端口數量不相同時，將會導致接收端口無法破譯碼本的結果。在當前的5G通信鏈路的應用技術中，接收端口與發送端口的數據流無法正常匹配，已經成為常見問題。因此需要制定層映射模式規則，保證發送端的信道向量與接收端口的數據流相對應，即通過層映射模式將信道向量重新映射到每一個數據層，每層都能與有效的數據流相對應。數據流進行層映射處理后，傳輸塊[x(0)(i)…x(v-1)(i)]根據以下算法映射到天線端口：

式中，i=0，1，...，Map-1，Map=Mlayer。

式（1）中算法制定了層映射與數據流的對應關系，數據進入端口后通過層映射模式，將每個數據的復值信息映射到各個數據層中。通過層映射模式將原本雜亂的信道向量規則地映射到接收端數據端口，完成數據傳輸。層映射和預編碼聯合完成碼字到天線端口數據流的處理。

3 基于時延感知優化映射算法感知層

在搭建算法過程中，基于時延感知理論，聯合流控制和調度算法，建立端對端時延隊列，以減少每個數據包從進入數據隊列到離開數據隊列的等待時間，降低端對端時延感知，優化映射算法感知層。在網絡架構方面，利用建立線性預編碼數據傳輸系統和開發層映射功能，搭建5G通信鏈路映射算法，提高接入網的整體性能，滿足5G復雜場景的需求。其具體算法如下：

式中，R=948/1024（取0.9258）為冗余數；a(j)為歸一化比例因子；v為發送的最大層數；Qm為峰值速率；f（j）為頻譜效率；NPRB為帶寬上調的最大RB數；NPRB12則為調度的最大子載波數；Ts為一個子幀內的OFDM符號的平均周期，OH（j）為相對于有效帶寬時間積包含的RE總數。在此算法中，設置統一的信噪比數據，數據傳輸開始之后，依次經過信息調整、重新編碼、冗余信道編碼之后，對數據進行預編碼生成數據流碼本，再由層映射將碼流映射到數層，其中層數是能夠獨立并行傳輸的數據流個數。之后將編碼矩陣傳輸到端口處，經過OFDM進行調制，最后經過信道和噪聲加擾之后到達接收端。此算法基于時延感知理論優化映射算法感知層，測定頻譜效率和單用戶傳輸峰值速率，以此為評價標準可以驗證基于時延感知搭建5G通信鏈路映射算法的可靠性。

4 實驗論證分析

4.1 頻譜效率實驗

為保證本文提出的基于時延感知的5G通信映射算法的有效性，進行實驗論證，實驗論證將本文提出算法設為實驗組，將傳統算法設為對比組，將信噪比作為變量，對兩組的頻譜效率進行統計，結果如表1。

表1 頻譜效率（bits/s/Hz）數據統計

由表1頻譜效率數據可知，相較于對比組，在信噪比為10 dB時，實驗組提高了0.67 bit/s/Hz；信噪比為20 dB時，實驗組提高了0.71 bit/s/Hz；信噪比為30 dB時，實驗組提高了0.61 bit/s/Hz；信噪比為40 dB時，實驗組提高了0.86 bit/s/Hz；信噪比為50 dB時，實驗組提高了1.11 bit/s/Hz。本文提出算法有更高的頻譜效率。

4.2 峰值速率實驗

峰值速率是驗證通信算法有效性的另一重要指標，將信噪比作為變量，對兩組的峰值速率進行統計，結果如表2。

表2 峰值速率（Mb/s）數據統計

由表2峰值速率數據可知，相較于對比組，在信噪比為10 dB時，實驗組提高了0.75 Mb/s；信噪比為20 dB時，實驗組提高了1.11 Mb/s；信噪比為30 dB時，實驗組提高了1.16 Mb/s；信噪比為40 dB時，實驗組提高了1.73 Mb/s；信噪比為50 dB時，實驗組提高了1.53 Mb/s；由此可見，本文提出算法有更大的峰值速率。綜合實驗結果表明，與傳統算法相比，總體傳輸效果提升了19.8%。本文提出的基于時延感知的5G通信映射算法能夠提高數據傳輸的頻譜效率和峰值效率，減少數據包流動等待時間，降低數據傳輸過程中的時延感知，具有更優越的通信性能表現。

5 結 論

本文對基于時延感知的5G通信鏈路映射算法進行分析，經實驗論證，取得了不錯的測試結果，驗證了所提出算法的優越性。但此次研究還存在一些不足之處，今后的研究工作中，可以將重點轉移到擴大最大峰值速率上來，通過現有的基于時延感知的5G通信算法，擴大數據的傳輸峰值，為5G通信技術提供更可靠的技術手段。