CN102905225A - 一种mbms系统的自适应调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MBMS系统的自适应调度方法。本发明采用单速率传输多播模式，基站在每个TTI时刻，首先根据以下方法设定各多播组的数据速率：判断多播组中是否存在上一TTI时刻的平均丢包率大于一预设阈值的用户，如是，则以组内数据速率最小的用户的数据速率作为该多播组的数据速率；如否，则以使得组的瞬时数据速率最大的那个用户的数据速率作为该多播组的数据速率，用户在上一TTI时刻的平均丢包率是指在初始TTI至上一TTI的时段中，该用户累计未能正确接收的数据包数与基站累计发送给该用户的数据包总数的比值；然后利用比例公平算法进行多播组间的资源调度。本发明在保证用户满意度的基础上，提高了系统吞吐量，实现了多用户分集和多播增益的平衡。

Description

一种MBMS系统的自适应调度方法

技术领域

本发明涉及一种MBMS（Multimedia Broadcast Multicast Service，多媒体广播多播业务）系统的调度方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

近年来，数据业务的爆发式增长和不同用户的多种服务质量要求，使得移动无线通信系统有了突飞猛进的发展。并且随着更多的军事应用和商业服务的扩展，这种需求在将来会更加紧迫。为了满足上述需求，各大标准组织相继提出了各自未来的技术研发方向，其中一种有效的方案是将一些应用传送给选择的一组用户，也就是通过多路广播来传送一些应用。例如，交通状况报告，本地新闻，天气预报，股市行情等地理位置信息的更新以及移动终端上更加丰富的多媒体消息、视频音乐的点播下载和移动电视等业务都可以通过多播技术实现。

然而，多播面对诸多难题，比如多变的无线信道，高速的用户移动以及有限的系统资源。为了解决这些难题，将正交频分多址接入（Orthogonal Frequency Division MultipleAccess，OFDMA），多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）天线模式，调度以及动态无线资源分配（Dynamic radio resource allocation，DRA）等技术与多播结合，经验证这是一种最大化频谱利用率，最小化基站（Base Station，BS）的传输功率损耗并为网络中的用户提供更好的用户体验的有效技术。目前，这些技术已经广泛的被多个移动通信标准诸如IEEE802.16（固定及移动WiMAX），3GPP长期演进（Long TermEvolution，LTE）作为多媒体广播多播服务（Multimedia Broadcast Multicast Service，MBMS）采用，用以适应高速移动性并为漫游和移动用户提供高速数据传输。

3GPP标准R6中定义多媒体广播多播服务（MBMS）为：MBMS是一种由一个数据源同时向多个用户发送信息的点到多点的业务，为具有相同业务需求的用户同时提供服务，从而使网络资源得到共享。这些资源不仅包括移动核心网和接入网的资源，还包括更为紧张的空中接口资源。MBMS使数据在被称为MBMS会话的连续传输时间段中能有效率地传输。因此，MBMS与单播承载业务相比，减少了网络内的数据量，并且充分利用了资源。

MBMS系统中的多播调度和资源分配基于两种多播传输模式：多速率传输和单速率传输。在多播传输模式下，对属于同一个多播组的用户，基站将根据用户的信道状况为不同用户采用不同的传输速率。这种模式需要考虑计算复杂度，编码，同步等问题，因而复杂性较高，不过可以提高系统的频谱利用率。在单速率传输模式下，不考虑多播组中各个用户因信道状况不同而导致的可接受数据速率不同，对属于同一多播组的所有用户，基站采用相同的传送速率。这种模式容易实现并且复杂性较低，因此在当今MBMS系统中应用广泛。

MBMS系统在单速率传输模式下，多播服务信息的传输速率应该均衡多用户分集和多播增益的要求。具体来说，多用户分集就是满足多播组中最差用户的接收要求，多播增益是指要最大限度的使用系统资源。因此，单速率传输模式的多播系统的首要难题是选择合适的多播组传输速率，使得较差信道状况的用户可以接收服务，同时较好信道状况的用户不会因为一直受限而不能享受更高质量的服务。因此，单速率模式的多播系统调度分为两大步骤，第一步每个多播组选择合适的数据速率，第二步多个多播组之间进行组间调度。简而言之，单速率的多播传输需要均衡考虑多播增益和多用户分集。

现有的单速率多播传输方案有很多，例如：

最小最大算法：多播组的速率选择适合组内最差用户的数据速率，然后每个资源块为在它上面瞬时数据速率最大的那个多播组传输数据。

去掉差用户算法：将每个多播组中信道状况低于一定速率的用户去掉，然后多播组的数据速率选择现有用户中最差用户的数据速率，之后使用比例公平调度算法进行组间调度。

最小公平算法（Minimise Intra-group and Propotional Fairness Inter-group，MIN）：多播组的速率选择适合组内最差用户的数据速率，然后对多播组使用比例公平调度算法，每个资源块为在它上面调度优先级最高的多播组传输数据。

最大公平算法（Maximize Intra-group and Propotional Fairness Inter-group，MAX）：多播组的速率选择使得该多播组瞬时数据速率最大的那个用户的数据速率；然后对多播组使用比例公平调度算法，每个资源块为在它上面调度优先级最高的多播组传输数据。

但上述方案均存在存在一定的缺陷，具体如下：

最小最大算法：选择多播组数据速率时考虑到了信道差的用户但又同时被他们限制，而且资源块选择多播组的方案没有考虑多播组间的公平性。

去掉差用户的算法：将多播组中信道状况很差的用户去掉，可以避免多播组速率选择受其限制，从而使多播组传输数据速率提高，提高系统吞吐量。但是，这将会使一直处于差信道状况的用户无法接收服务。

MIN算法：组在每个资源块上的MCS（Modulation and Coding scheme，调制编码方式），选择适合组内最差用户信道状况的方式，组内用户均采用他所属于组的MCS，因而组内用户在组所分得的资源块上均可以传输数据，所以系统丢包率低。但是，组的吞吐量被最差的用户限制，使得系统的吞吐量较低。这种算法是牺牲系统吞吐量来最大限度的保证组内用户和组间的公平调度。

MAX算法：在选择多播组的数据速率时，选择使多播组吞吐量最大的那个用户对应的数据速率，这样选择提高了系统吞吐量，但是这将导致一些信道状况低于所选择组数据速率的用户接收不到服务。因此，这种算法是牺牲组内用户满意度来获得较高的系统吞吐量。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于克服现有单速率多播传输调度方法的不足，提供一种MBMS系统的自适应调度方法，综合考虑了系统吞吐量和组内用户公平性，保证所有用户的丢包情况在用户可接受范围内前提下尽可能地提高多播组传输数据速率。

具体而言，本发明采用以下技术方案解决上述技术问题：

一种MBMS系统的自适应调度方法，采用单速率传输多播模式，基站在每一个TTI时刻，首先根据以下方法设定各多播组的数据速率：判断多播组中是否存在上一TTI时刻的平均丢包率大于一预设阈值的用户，如是，则以组内数据速率最小的用户的数据速率作为该多播组的数据速率；如否，则以使得组的瞬时数据速率最大的那个用户的数据速率作为该多播组的数据速率，所述用户在上一TTI时刻的平均丢包率是指在初始TTI至上一TTI的时段中，该用户累计未能正确接收的数据包数与基站累计发送给该用户的数据包总数的比值；然后利用比例公平算法进行多播组间的资源调度。

本发明依据组内用户平均丢包率情况，将MAX和MIN两种传统算法有机结合，自适应的选择多播组的数据速率，克服了这两种算法的不足，在保证用户满意度的基础上，尽可能的提高了系统吞吐量，实现了多用户分集和多播增益的平衡。

附图说明

图1是本发明的APF算法流程图；

图2是步骤5中采用MIN算法的子步骤流程图；

图3是步骤6中采用MAX算法的子步骤流程图；

图4a是本发明实施例中第t个TTI时刻每个用户在每个资源块上的CQI值；

图4b是本发明实施例中第t个TTI时刻每个用户在每个资源块上对应的数据速率；

图4c是本发明实施例中，运用MIN算法算得的多播组g1、g2在每个资源块上选择的传送数据速率；

图4d是本发明实施例中，运用MIN算法算得的多播组g1、g2在每个资源块上的瞬时数据速率；

图4e是本发明实施例中，多播组在各个资源块上的调度优先级值；

图5a是本发明实施例中，运用MAX算法算得的多播组g1、g2在每个资源块上选择的传送数据速率；

图5b是本发明实施例中，运用MAX算法算得的多播组g1、g2在每个资源块上的瞬时数据速率；

图6a是仿真实验的参数设置；

图6b是仿真实验所用仿真系统的初始化流程；

图6c是仿真实验所用仿真系统的主循环流程；

图6d、图6e分别为仿真实验得到的系统总吞吐量、系统平均丢包率的结果。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方案进行详细说明：

本发明的思路是综合考虑系统吞吐量和组内用户的公平性，通过设置平均丢包率的阈值，将MAX与MIN算法相结合，提出一种自适应调度（Adaptive intra-group andpropotional fairness inter-group，简称APF）算法。

为便于公众理解，下面先对现有的MAX算法和MIN算法进行简要介绍。

首先对算法中所涉及的一些变量定义如下：

n_g：g组中的用户数；

V_rig(t)：属于g组的i用户在资源块r上第t个传输时间间隔(TTI,Transmission TimeInterval)的数据速率；

V_rg(t)：g组在资源块r上第t个TTI时刻选择的数据速率；

R_rg(V_rg(t))：g组在资源块r上第t个TTI时刻的瞬时数据速率；

R_rg(V_rg(t))＝V_rg(t)*N：{N＝V_rig(t)＞V_rg(t)的用户个数，i∈{1，2...n_g}}；

T_g(t-1)：g组t-1时刻的平均吞吐量；

其中，T_ig(t-1)表示g组的i用户第t-1个TTI时刻的平均吞吐量；

LP_ig(t-1)：属于g组的i用户在第t-1个TTI时刻的平均丢包率；

${\mathrm{LP}}_{\mathrm{ig}}(t-1)=\frac{\underset{n=1}{\overset{t-1}{\mathrm{\Σ}}}{N}_{{\mathrm{ACK}}_{\mathrm{ig}}}\left(n\right)}{\underset{n=1}{\overset{t-1}{\mathrm{\Σ}}}{N}_{{\mathrm{ACK}}_{\mathrm{ig}}}\left(n\right)+\underset{n=1}{\overset{t-1}{\mathrm{\Σ}}}{N}_{{\mathrm{NACK}}_{\mathrm{ig}}}\left(n\right)}$

其中，表示第n个TTI时刻g组i用户的接收数据包数，

表示第n个TTI时刻g组i用户的丢失数据包数；

P_rg(t)：g组在资源块r上第t个TTI时刻的调度优先级值，

P_rg(t)越大g组在资源块r上被调度的优先级越高。

MIN算法的思想是：组的数据速率选择组内所有用户中数据速率最小的用户的，这样就保证了组内用户的公平性，尽可能的使得所有用户都可以传输数据，但是整个组的瞬时数据速率就被这个最小用户限制了，从而使得系统的吞吐量较低；然后对组之间采用公平调度，保证组间的公平性。MIN算法的公式表达如下：

$V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\min V_{\mathrm{rig}}{\left(t\right)}_{i\∈\{\mathrm{1,2}...n_g\}}$

$P_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\frac{R_{\mathrm{rg}}\left(V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)\right)}{T_g(t-1)}$

MAX算法的思想是：组的数据速率选择的是使得组的瞬时数据速率最大的那个用户的数据速率，即尽可能的保证组的瞬时数据速率最大，从而使得系统的吞吐量尽可能大，不考虑组内用户的公平性；然后组间调度采用公平调度，保证组问的公平性。MAX算法的公式表达如下：

$V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\arg {\left(\max R_{\mathrm{rg}}\left(V_{\mathrm{rig}}\left(t\right)\right)\right)}_{i\∈\{\mathrm{1,2}...n_g\}}$

$P_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\frac{R_{\mathrm{rg}}\left(V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)\right)}{T_g(t-1)}$

本发明APF算法的思想是：提出用户平均丢包率的概念，并通过与预设平均丢包率阈值比较，判断多播组内是否有没达到满意度要求的用户，然后依据组内用户平均丢包率情况，将MAX和MIN两种传统算法结合，自适应的选择多播组的数据速率。APF选择多播组数据速率的具体方案是：如果组内没有用户的平均丢包率超过预设阈值，则采用MAX算法选择组的数据速率，此时系统吞吐量高，但是MAX算法用户丢包率较高；如果组内有用户的平均丢包率大于预设阈值，采用MIN调度算法，此时系统吞吐量降低，但是组内所有用户都可以收到数据包，用户丢包率降低，保证所有用户的满意度。选择完多播组的数据速率后，采用比例公平算法进行多播组间调度，将资源块分配给调度优先级值最大的多播组，保证多播组间的公平调度。因此，APF算法克服了传统MAX和MIN算法的缺陷，在保证了用户满意度的基础上，尽可能的提高了系统吞吐量，实现了多用户分集和多播增益的平衡。APF算法的公式表达如下：

$V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}\arg \left(\max R_{\mathrm{rg}}\left(V_{\mathrm{rig}}\left(t\right)\right)\right),\mathrm{ifnone}{\mathrm{LP}}_{\mathrm{ig}}(t-1)>t\arg \mathrm{et}\_\mathrm{LP}\\ \min V_{\mathrm{rig}}\left(t\right),\mathrm{else}\end{array}\right.:i\∈\{\mathrm{1,2}...n_g\}$

$P_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\frac{R_{\mathrm{rg}}\left(V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)\right)}{T_g(t-1)}$

式中，LP_ig(t-1)表示属于g组的i用户在第t-1个TTI时刻的平均丢包率，target_LP为预设的平均丢包率阈值。

本发明的APF算法的流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：每个用户计算第t个TTI时刻在每个资源块上的有效信干燥比（Signal-to-Interference and Noise Ratio，SINR_eff）并转化为信道质量指示（ChannelQuality Indicator，CQI）反馈给基站；

步骤2：根据链路级仿真提供的误块率曲线，每种CQI对应着相应的调制编码方式（Modulation and Coding scheme，MCS），不同调制编码方式对应不同的数据速率，即可以得到V_rig(t)；不同调制编码方式所对应的数据速率如下表1所示：

表1

步骤3：计算每个用户第t-1个TTI时刻的平均丢包率LP_ig(t-1)：基站根据接收用户反馈的ACK/NACK信息，计算每个用户在第t-1个TTI的平均丢包率；用户第t-1个TTI时刻的平均丢包率＝用户在初始TTI至第t-1个TTI时段累计未能正确接收数据包数/基站在初始TTI至第t-1个TTI时段累计发给该用户数据包数；

步骤4：判断多播组g是否有用户的平均丢包率大于预设的平均丢包率阈值，本发明将阈值设置为0.1，可以达到用户满意度要求；如是，则转步骤5；如否则转步骤6；

步骤5、选用MIN算法选择多播组g的数据速率，并使用比例公平算法进行多播组间的调度，具体如图2所示，包括以下子步骤：

步骤501、多播组g选择组内在资源块r上数据速率最小的用户的V_rig(t)，并用这个数据速率标记为该组在这个资源块上的第t个TTI时刻的数据速率 $V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\min V_{\mathrm{rig}}{\left(t\right)}_{i\∈\{\mathrm{1,2},...n_g\}};$

步骤502、计算第t个TTI时刻多播组g在资源块r上的瞬时数据速率R_rg(V_rg(t))＝V_rg(t)*n_g；

步骤503、计算多播组g在第t-1个TTI时刻的平均吞吐量T_g(t-1)；

步骤504、计算多播组g在每个资源块r上的调度优先级值P_rg(t)：调度优先级值＝组的瞬时吞吐量/组的平均吞吐量；

步骤505、用比例公平算法对多播组进行组间调度，在第t个TTI时刻将资源块r分配给在它上面优先级值最大的那个组；

步骤6、选用MAX算法选择多播组g的数据速率，并使用比例公平算法进行多播组间的调度，具体如图3所示，包括以下子步骤：

步骤601、根据步骤2中得到的V_rig(t)，计算g组内每个用户的V_rig(t)在资源块r上第t个TTI时刻对应的瞬时数据速率：R_rg(V_rig(t))＝V_rig(t)*N：{N＝V_rig(t)≥V_rjg(t)的用户个数，i，j∈{1，2...n_g}}，多播组g在第t个TTI时刻资源块r上的数据速率选择使得多播组g瞬时数据速率最大的那个用户的V_rig(t)，即 $V_{\mathrm{rg}}\left(t\right)=\arg {\left(\max R_{\mathrm{rg}}\left(V_{\mathrm{rig}}\left(t\right)\right)\right)}_{i\∈\{\mathrm{1,2}...n_g\}},$ 此时多播组g的瞬时数据速率R_rg(V_rg(t))即为max(R_rg(V_rig(t)))；

步骤602、计算多播组g在第t-1个TTI时刻的平均吞吐量T_g(t-1)；

步骤603、计算多播组g在每个资源块r上第t个TTI时刻的调度优先级值P_rg(t)：调度优先级值＝组的瞬时吞吐量/组的平均吞吐量；

步骤604、用比例公平算法对多播组进行组间调度，在第t个TTI时刻将资源块r分配给在它上面优先级值最大的那个组。

其中步骤602、603、604与步骤503、504、505完全相同。

下面以一个具体实例来更详细地说明本发明的技术方案。

本实施例中，设定系统中一共7个用户a，b，c，d，e，f，g。分为了2个组g1和g2，其中g1包括用户a，b，c；g2包括用户d，e，f，g。系统带宽为4个资源块。在第t个TTI时刻每个用户向基站反馈CQI值如图4a所示。

APF算法在这个实例中的运行情况具体如下：

步骤1：将图4a中所示的CQI值反馈给基站。

步骤2：通过查询表1，得到每个用户在资源块上对应的数据速率，如图4b所示。

步骤3：计算每个用户在第t-1个TTI时刻的平均丢包率；

步骤4：判断多播组内是否有用户的平均丢包率大于于0.1，如是，则转步骤5；如否则转步骤6；

步骤5、采用MIN算法选择第t个TTI时刻多播组g1、g2在每个资源块上的数据速率，并使用比例公平算法进行多播组间的调度，包括以下子步骤：

步骤501、多播组g1和g2选择组内在资源块r上数据速率最小的用户的V_rig(t)，并用这个数据速率标记为该组在这个资源块上的第t个TTI时刻的数据速率，选择结果如图4c所示；

步骤502，选定好组的数据速率后，计算多播组g1、g2在每个资源块上的瞬时数据速率，即用选择的多播组的速率乘以大于该速率的用户个数，得到的结果如图4d所示；步骤503、计算多播组g1和g2在第t-1个TTI时刻的平均吞吐量，假定多播组g1的平均吞吐量为10000，g2为10000；

步骤504、计算出多播组g1和g2在各个资源块上的调度优先级值，即用瞬时数据速率/平均吞吐量，得到的优先级结果如图4e所示；

步骤505、用比例公平算法对多播组进行组间调度，在第t个TTI时刻将每个资源块分配给在它上面优先级值最大的那个组；第t个TTI时刻系统吞吐量为2796，被调度组的组内所有用户在每个资源块上均可接受数据；

步骤6：选用MAX算法选择多播组g的数据速率，并使用比例公平算法进行多播组间的调度，具体包括以下子步骤：

步骤601、计算各多播组内每个用户在每个资源块上的瞬时数据速率，计算结果如图5a所示；然后选择最大瞬时数据速率对应用户的数据速率作为其所在多播组的数据速率；多播组g1和g2在各资源块上的瞬时速率如图5b所示；

之后的步骤602、603、604与步骤503、504、505相同，此处不再赘述。可算得经过MAX算法后，系统第t个TTI时刻吞吐量为5277，但是被调度组的组内信道较差的用户d接收不到RB1、RB2、RB3、RB4上的数据，用户e收不到RB3上的数据，因此用户d，e的平均丢包率会升高。

之后进入下一个TTI，继续根据APF算法进行资源调度。由上可知，通过设置平均丢包率阈值，APF算法自适应的选择不同的算法，使得在达到用户满意度的情况下提高系统吞吐量。

为了验证本发明方法的效果，利用仿真实验对MIN算法、MAX算法以及本发明的APF算法进行了对比。仿真实验基于LTE系统级仿真的Matlab平台。仿真参数设置如图6a所示。仿真系统的初始化流程如图6b所示。初始化之后进入主循环，系统主循环流程如图6c所示。然后，将一个扇区中的30个用户分成不同数量的多播组，进行多次仿真验证。

图6d、图6e分别为仿真实验得到的系统总吞吐量、系统平均丢包率的结果。从仿真结果可以看出：当小区为单播模式时，MAX、APF和MIN效果一样，因为此时一组中只有一个用户；在多播模式下，MAX算法系统吞吐量为最大，但丢包率较高，MIN的丢包率最小，但吞吐量最低。APF算法的吞吐量比MIN大，丢包率比MAX低，因此要优于这两种算法。

Claims (2)

1.一种MBMS系统的自适应调度方法，采用单速率传输多播模式，其特征在于，基站在每一个TTI时刻，首先根据以下方法设定各多播组的数据速率：判断多播组中是否存在上一TTI时刻的平均丢包率大于一预设阈值的用户，如是，则以组内数据速率最小的用户的数据速率作为该多播组的数据速率；如否，则以使得组的瞬时数据速率最大的那个用户的数据速率作为该多播组的数据速率，所述用户在上一TTI时刻的平均丢包率是指在初始TTI至上一TTI的时段中，该用户累计未能正确接收的数据包数与基站累计发送给该用户的数据包总数的比值；然后利用比例公平算法进行多播组间的资源调度。

2.如权利要求1所述MBMS系统的自适应调度方法，其特征在于，所述阈值的取值为0.1。

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