CN102946643B - 一种利用跨层反馈信息的ofdma资源调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于通信技术领域，具体为一种利用高层反馈信息进行跨层OFDMA的资源调度方法。本发明中所依赖的信息包括上一时刻调度用户反馈回来的ACK/NAK信息和所有用户周期反馈回来的全频带的信噪比信息。该调度问题可以抽象成为一个部分马尔科夫决策过程问题。本发明提出了一种近似的算法，利用ACK/NAK提供的信道间接信息去更新信道的后验分布，同时利用粒子滤波去降低算法的复杂度；为了得到更多的多用户增益，本发明还利用反馈回来的SNR信息去纠正由于单纯依靠ACK/NAK信息进行后验分布预测所带来的误差。本发明方法能够有效的提升系统性能，尤其是多用户增益的性能。

Description

一种利用跨层反馈信息的OFDMA资源调度方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体为一种利用高层反馈信息来进行跨层的OFDMA资源调度方法。

背景技术

多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)是一种新的高速数据传输技术。MIMO技术通过采用多个发射天线和接收天线可以显著提高无线通信系统的信道容量，增强数据传输的可靠性。OFDM技术可以把频率选择性衰落的信道转化成一组正交的平坦衰落的信道，因此可将OFDM技术应用在MIMO系统中来克服多径衰落的影响。MIMO-OFDM技术被业界认为是第四代移动通信系统的主要物理层技术。

正交频分多址接入（OFDMA（OrthogonalFrequencyDivisionMultipleAccess)）已经被很多新的无线通信系统所采用。OFDMA是OFDM数字调制方案的多用户版本。多址是通过将不同的子载波分配给不同的用户而实现的。同时，由于不同的用户在相同的子载波上具有不同的信噪比（SignaltoNoiseRatio：SNR），所以利用自适应的资源和功率分配可以得到很高的多用户增益。

现在，许多类似于自适应多用户资源分配、自适应预编码等技术用到OFDMA系统，可以提高系统性能。但是对这些技术来说要获得比较好的性能，关键问题是基站获得比较准确的信道状态信息（ChannelStateInformation：CSI）。在无线通信系统中要获得比较准确的信道状态信息是比较具有挑战性的。无线信道存在着衰变特性，信道不仅在频域是选择性衰落，在时域也呈现快速衰落的特性。由于电波传播的主要方式是空间波、折射波、散射波以及它们的合成波，再加上移动台本身的运动，使得移动台与基站间的无线信道多变且难以控制。无线系统的时变性，使得在实际通信传输系统中，得到的CSI不及时。在频分复用（FDD）中，只能在接收端估计出CSI，然后反馈给发射端。所以，处理延时，反馈延时，系统开销，系统参数切换速率等等都是实际中要考虑的问题。由于反馈开销很大，因此跨层的资源调度就显的尤为重要。

对于资源调度的算法已经研究的很深入，大多数算法可以分为二类：

（1）已知准确的CSI，该类算法假设基站（BaseStation：BS）端已知准确的信道信息。在这类算法中最大化系统容量可以通过将每一个子载波分配给具有最优信道的用户。但是在实际系统中，得到准确的CSI是不可实现的。因为，实际的系统中，无论是TDD，还是FDD，都无法避免的存在信道估计和预测的误差。

（2）已知部分CSI信息，为了得到部分的CSI信息，很多实际的无线通信系统都采用了有限反馈的方式，例如，在LTE系统中的量化反馈。为了降低系统的反馈开销，很多文献提出了自己的方案。但是，系统的性能很依赖于反馈的准确性，所以反馈开销和系统性能的折中尤其重要。同时，很多文献也在研究跨层的资源调度方案。如利用高层的反馈信息ACK/NAK（ACK：确认字符，NAK：否认字符，(Acknowledgement/NegativeAcknowledge)）。ACK/NAK虽然不能提供信道状态的直接信息，但是可以提供间接但是很有用的信息。当NAK反馈给BS时，这意味着调度者对信道的估计过于乐观，因此此时需要调度者改变调度的策略。在文献[1]中作者假设信道模型是离散的，利用反馈回来的ACK/NAK信息和不完全准确的信道增益信息，作者提出了一种用户/速率调度和功率分配的近似调度算法。但是，该算法仅仅在信道模型是离散的时候才是有效的。但是，文献[1]中的不完全准确的信道增益信息是在TDD模式下，假设信道互异性的情况下，通过对上行链路的估计得到的，因此文献[1]的方法无法直接推广至FDD。同时，文献[2]为了完全的避免任何的系统反馈开销，作者仅仅利用ACK/NAK信息去做资源调度。但是，随着用户数的增加，系统的多用户增益将非常不明显。

从上面的分析可以看出，系统反馈开销和系统性能的折中是很关键的。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种新的联合考虑ACK/NAK和用户反馈SNR的跨层资源调度方法。

本发明利用ACK/NAK信息去更新信道的后验分布。但是，随着用户数的增加，有些用户可能会在较长的一段时间内得不到任何的资源，此时，这些未调度的用户将无法反馈任何的信息给BS端，那么BS端就无法对信道的变化作出正确的判断。因此，为了提高系统的多用户增益，本发明利用用户周期反馈的全频带的SNR去调整上一时刻对信道的估计，以便于更接近真实的信道情况。本发明最后面跟几种方法进行了对比，仿真可以得出，本发明方法可以有效增加多用户增益，同时可以加快算法的收敛速度。

本发明提出的联合考虑ACK/NAK和用户反馈SNR的跨层资源调度方法，其基本内容为：

在OFDMA场景下，利用跨层的观测值，包括ACK/NAK和SNR来进行资源调度。其中，信道采用一阶马尔科夫链的形式进行变化；

调度用户反馈ACK/NAK给基站，基站利用ACK/NAK反馈来计算信道的后验分布；

所有用户都会周期反馈SNR给基站，基站利用SNR的反馈来更新信道的后验分布；

在调度初始化阶段利用周期反馈的SNR来加快算法的收敛速度；

根据系统中活跃用户的多少，自适应的调节反馈类型：当用户数较少时，只反馈ACK/NAK，在用户数较多时，需要ACK/NAK的反馈和SNR的周期反馈。

将原问题转化成POMDP问题，并利用粒子滤波的方式进行数值积分的计算。

一、系统模型

本发明的应用场景是一个具有K个活跃用户和N个子载波的系统。本发明假设信道在一个数据包的时间段内是不变的，但是在不同的数据包之间是按照Markov模型进行变化的。其Markov模型可以表示为，其中表示单位方差的高斯噪声，表示衰减速率，表示t时刻的信道系数。调度的目的是为了选择调度用户，以及从M中备选调制编码方式（MCS）（用作为索引）中选择相应的MCS和为每个子载波分配的功率值。

本发明定义误报率为[2]，其中为传输功率，为子载波增益，同时根据[3]可知为常数。同时本发明还定义了一个指示变量，当表示用户k将在子载波n上以MCSm的方式进行数据传输；如果则相反。本发明假设在任意一个时刻任何子载波只能分配给一个用户，因此需要满足约束。同时，根据实际系统的要求，本发明还考虑了BS端的总功率约束。其中表示在时刻t分配给组合（n,k,m)）的功率。

本发明的调度目标是最大化长期期望的系统吞吐量，该准则可以通过公式计算得到[2]，其中表示时刻t组合（n,k,m)）的误报率，表示MCSm对应的传输码率。为了将该准则转化成其他准则（如，公平性，QoS等），本发明将引入一个效用函数。具有二阶可导、非递减、有界和凹的性质。因此可以设计不同的效用函数来满足不同的需求。例如，为了最大化系统容量，可以简单的选择。为了得到更好的公平性，可以选择，其中是独立的用户系数。因此，本发明的准则可以支持不同的系统模型。

本发明中，假设每个调度的用户在每个时刻都会反馈ACK/NAK给BS，用表示，其中1表示ACK，0表示NAK，表示在时刻t子载波n没有分配给用户k。同时，所有的用户都会周期的反馈SNR给BS，用表示，其中正数表示用户k在子载波n上的量化SNR，表示没有SNR的反馈。

二、最优的调度和资源分配

在文献[4]中，该最优化问题被建模成一个POMDP问题。为了描述该最优化问题，需要一些额外的定义：

：表示调度变量的集合；

：表示功率分配的集合；

：表示ACK/NAK反馈的集合；

：表示周期性反馈SNR的集合。

在时刻t调度时，本发明可以得到如下信息：

(1)

利用这些信息，本发明可以通过求解如下问题得到最优的调度：

(2)

其中：，

原问题（2）的求解是及其复杂的。参考文献[2]将原问题简化成问题（3），同时作者证明这种简化不会明显影响系统的性能。

(3)

参考文献[2]的作者提出了两种算法：Brute-Force和PG。Brute-Force算法通过假设将问题（3）转化成一个码率自适应的问题，而码率自适应的问题已经在文献[5]中得到了很好的解决。但是Brute-Force算法的复杂度是相当高的，其复杂度随着N的指数上升。PG算法首先将松弛为，然后利用拉格朗日方法进行求解。

但是上述算法有两个重大缺陷。首先，该算法在开始阶段都需要大量的数据包去跟踪信道的变化，所以上述算法不适合那些只有间歇数据的用户。其次，随着活跃用户数量的增加，在调度时刻t，只有一部分用户得到调度。那么，未得到调度的用户将不能返回ACK/NAK信息。在这段时间内，BS端就无法继续跟踪信道的变化，由此导致多用户增益明显下降。为了克服这些问题，本发明提出了一种新的信道跟踪的方法。

三、根据反馈更新后验分布

假设信道是按照一阶Markov链进行变化的，本发明为了解决该最优调度问题，提出了一种迭代的方式去求解p.d.f.。用户k在时刻t的信道可以写成离散信道冲击响应的形式：。因此，其频域形式可以写成，其中表示N-DFT矩阵的前L行。如果加性高斯白噪声的方差为单位方差，那么用户k的n个子载波的增益可以写成。当用户反馈SNR给BS的时候，算法可以根据SNR去估计信道在时刻t的增益，同时利用反馈回来的SNR和ACK/NAK去更新信道的后验分布。如果没有SNR反馈，算法只能依靠ACK/NAK反馈去估计信道增益和更新信道的后验分布。所以，后验分布可以由公式（4）给出：

(4)

其中，是单位矩阵的第n ^th 行。

利用Markov性质和Bayes理论[2]:

(5)

(6)

再次利用Markov性质：

(7)

由于ACK/NAK反馈在子载波之间是相互独立的，因此：

(8)

本发明还可以计算如下结果：

(9)

如果ACK/NAK总是可以得到的，那么本发明可以根据公式(6)-(9)迭代的计算器后验分布，但是如果，那么BS将无法从MAC层得到任何有用的信息，此时本发明将利用PHY层的SNR反馈去更新后验分布。假设非理想的信道信息和采用MMSE做信道预测，那么根据参考文献[3]可以得到如下公式：

其中表示预测误差和周围噪声误差的比例，表示0阶的第一类修正贝塞尔函数。

当非调度用户缺乏ACK/NAK反馈的情况下，估计得到的后验分布将与真实分布相差甚远。因此本发明利用SNR反馈去更新后验分布。本发明将公式替换为，由此得到如下公式：

(10)

但是，SNR反馈仅仅包含信道的幅度信息。因此，本发明将利用幅度部分的后验分布去取代真实的后验分布。公式（10）可以改写成为：

(11)

在计算过程中，本发明利用粒子滤波的方式去计算很复杂的积分过程，如（4），（5）。

假设调度的起始时刻是。

为了加快收敛的速率，每一个用户在时刻都会反馈他们的SNR。

当用户数量很小的时候，算法可以很好的跟踪信道的变化。在这种情况下，本发明不需要额外的SNR反馈。但是，当用户数量很大时，本发明需要周期性的SNR反馈去增加多用户的增益。本发明取用户数量阈值为N，在本发明仿真中采用的是N=10。

基于上述的讨论，我们提出了两种算法。其基本算法步骤如下：

算法一：

步骤1，对任意的时刻，初始化根据得到的关于的后验分布；

步骤2，如果，每个用户反馈SNR给BS，否则，得到新的观测和；

步骤3，用公式（7）计算，

用公式(8)和(9)计算；

步骤4，如果，用公式（6）计算，否则，用公式(6)和(11)计算；

用公式（5）计算；

步骤5，对于，

用公式（4）计算；

根据计算；

步骤6，利用参考文献[2]提出的PG算法进行调度。

算法二：

步骤1，步骤1，对任意的时刻，初始化根据得到的关于的后验分布；

步骤2，如果，每个用户反馈SNR给BS，否则，

如果If，得到新的观测和；得否则得到新的观测和；

步骤3，用公式（7）计算，

用公式(8)和(9)计算；

步骤4，如果，用公式（6）计算，否则，用公式(6)和(11)计算；

用公式（5）计算；

步骤5，对于，

用公式（4）计算；

根据计算；

步骤6，利用参考文献[2]提出的PG算法进行调度。

本发明方法的优点：

本发明利用ACK/NAK提供的信道间接信息去更新信道的后验分布，这样可以降低系统的反馈开销，同时利用粒子滤波去降低算法的复杂度；为了得到更多的多用户增益，本发明还利用反馈回来的SNR信息去纠正由于单纯依靠ACK/NAK信息进行后验分布预测所带来的误差。仿真结果显示本发明方法能够有效的提升系统性能，尤其是多用户增益的性能。

附图说明

图1：跨层资源调度的整体框架图。

图2：POMDP模型图。

图3：本发明方法CLFS与参考算法PG的收敛性对比。

图4：本发明方法CLFS、参考算法PG与UpperBound的性能比较。

具体实施方式

实施例：

设实施例的参数

仿真环境：MATLAB

信道模型：参考文献

发送天线数：1

接收天线数：1

衰落因子：

子载波数：30

径条数：7

采样间隔：1ms

对于算法1其具体步骤如下：

对于算法2，其具体实施步骤如下所示：

仿真结果：

通过仿真可以看出参考算法PG需要大量的数据包进行信道变化的跟踪。但是本发明提出的算法可以很好的解决该问题。本发明提出的算法从初始化阶段就可以很好的跟踪信道的变化。在算法的起始阶段，利用SNR的反馈进行信道的初步估计的想法是很成功的。

在用户数量增加的过程中，所有的算法都可以增加系统的吞吐量。但是当活跃用户的数量大于阈值时，参考算法PG与性能上界的差值是很大的。而本发明提出的算法则能很好的解决该问题。与性能的提升相比，增加少量的反馈开销是可以接受的。

本发明提出了一个新的基于跨层观测的近似方法。本发明同时将ACK/NAK和SNR看做是信道状态的一个指示。对于一个调度者来说，利用跨层信息去减小反馈开销是十分有意义的。本发明将调度的问题转化成一个POMDP问题，该问题的计算复杂度严重依赖于动作空间的维度。在很多情况下，对于一个离散的集合，最优的选择是十分困难的。

参考文献：

[1]R.WangandV.K.N.Lau,“Robustoptimalcross-layerdesignsforTDD_OFDMAsystemswithimperfectCSITandunknowninterferencestate-spaceapproachbasedon1-bitACK/NAKfeedback,”IEEE.Trans.Commun.,vol.56,pp.754-761,May2008

[2]R.Aggarwal,C.E.Koksal,andP.Schniter,“JointSchedulingandResourceAllocationinOFDMADownlinkSystemsViaACK/NAKFeedback”,IEEE.Trans.SignalProcessing,vol.60,no.6,pp.3217-3227June2012

[3]I.C.WongandB.L.Evans,“OptimalresourceallocationintheOFDMAdownlinkwithimperfectchannelknowledge,”IEEETrans.Commun.,vol.57,pp.232–241,Jan.2009

[4]G.E.Monahan,“AsurveyofpartiallyobservableMarkovdecisionprocesses:Theory,models,andalgorithms,”Manag.Sci.,vol.28,pp.1–16,Jan.1982.

[5]R.Aggarwal,M.Assaad,C.E.Koksal,andP.Schniter,“JointschedulingandresourceallocationintheOFDMAdownlink:Utilitymaximizationunderimperfectchannel-stateinformation,”IEEETrans.SignalProcess.,vol.59,pp.5589–5604,Nov.2011。

Claims (2)

1.一种利用跨层反馈信息的OFDMA资源调度方法，其特征在于具体步骤为：

步骤1，对任意的时刻，初始化根据得到的关于的后验分布；

步骤2，如果，每个用户反馈SNR给BS，否则，得到新的观测和；

步骤3，用公式（7）计算：

(7)

用公式(8)和(9)计算：

(8)

(9)步骤4，如果，用公式（6）计算，否则，用公式(6)和(11)计算；

(6)

（11）

用公式（5）计算：

(5)

步骤5，对于，

用公式（4）计算：

(4)

其中，是单位矩阵的第n ^th 行；

根据计算；

步骤6，利用PG算法进行调度；

其中，OFDMA为正交频分多址，ACK/NAK为用户反馈给基站的确认信号或者非确认信号，BS为基站，SNR为信噪比，为ACK/NAK，，其中1表示ACK，0表示NAK，表示在时刻t子载波n没有分配给用户k；为SNR，，其中正数表示用户k在子载波n上的量化SNR，表示没有SNR的反馈；表示t-d时刻用户k的信道系数；：表示调度变量的集合；：表示功率分配的集合；：表示ACK/NAK反馈的集合；：表示周期性反馈SNR的集合；表示调度变量的集合；表示功率分配的集合；表示ACK/NAK反馈的集合；表示周期性反馈SNR的集合；表示根据得到的关于的后验分布。

2.根据权利要求1所述的利用跨层反馈信息的OFDMA资源调度方法，其特征在于具体

步骤为：

步骤1，对任意的时刻，初始化根据得到的关于的后验分布；

步骤2，如果，每个用户反馈SNR给BS，否则，

如果，得到新的观测和；否则，得到新的观测和；

步骤3，用公式（7）计算：

(7)

用公式(8)和(9)计算：

(8)

(9)

步骤4，如果，用公式（6）计算，否则，用公式(6)和(11)计算；

(6)

（11）

用公式（5）计算：

(5)

步骤5，对于，

用公式（4）计算：

(4)

其中，是单位矩阵的第n ^th 行；

根据计算；

步骤6，利用PG算法进行调度；

其中，OFDMA为正交频分多址，ACK/NAK为用户反馈给基站的确认信号或者非确认信号，BS为基站，SNR为信噪比，为ACK/NAK，，其中1表示ACK，0表示NAK，表示在时刻t子载波n没有分配给用户k；为SNR，，其中正数表示用户k在子载波n上的量化SNR，表示没有SNR的反馈；表示t-d时刻用户k的信道系数；：表示调度变量的集合；：表示功率分配的集合；：表示ACK/NAK反馈的集合；：表示周期性反馈SNR的集合；表示调度变量的集合；表示功率分配的集合；表示ACK/NAK反馈的集合；表示周期性反馈SNR的集合；表示根据得到的关于的后验分布。