CN103259587B - 一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：1)基站通过天线接收若干用户端的无线业务信息，并根据无线业务信息将无线业务分为三类；2)通过QoE计算模块分别计算三类待激活的无线业务的QoE；3)选择最大的QoE最大的无线业务所对应的用户端，存入激活用户集合中；4)判断激活用户集合中的激活用户数是否等于基站的天线数，若为是，则用户调度结束，计算平均QoE并输出；若为否，重新执行步骤1)。与现有技术相比，本发明可以有效提高MIMO通信系统的用户平均满意度。

Description

一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其是涉及一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法。

背景技术

多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)技术通过在发射端与接收端的多天线配置，提供丰富的空间复用增益和空间分集增益，能够在不增加系统带宽的条件下极大的提高无线通信系统的容量和可靠性，被认为是未来移动通信中的关键技术之一。

在单用户MIMO(Single-userMIMO，SU-MIMO)系统中，若通信一方由于某些因素的限制，无法配置多天线，则整个系统所能获得的容量增益就会大大降低。而多用户MIMO可以在不附加时隙和频谱资源的情况下同时接入多个用户进行通信，从而达到更大的容量。假设发射端能够获得完整或部分信道状态信息(CSI)，则可以通过预编码(Precoding)和用户调度(Userscheduling)技术来对抗同信道干扰。传统的MU-MIMO用户调度往往只考虑以最大化系统吞吐率为目标，或者只考虑可测量的客观QoS。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法，包括以下步骤：

1)基站通过天线接收若干用户端的无线业务信息，并根据无线业务信息将无线业务分为三类；

2)通过QoE计算模块分别计算三类待激活的无线业务的QoE；

3)选择最大的QoE最大的无线业务所对应的用户端，存入激活用户集合中；

4)判断激活用户集合中的激活用户数是否等于基站的天线数，若为是，则用户调度结束，计算平均QoE并输出；若为否，重新执行步骤1)。

三类无线业务根据该无线业务对时延和传输速率要求的门限值进行分类，分别为：时延要求严格类，时延要求中等类和时延要求较低类。

步骤2)中用户端的QoE根据如下公式计算得到：

U_k＝S_accuracy×S_timely

其中，S_accuracy为传输带宽满意度，S_timely为时延满意度。

所述的时延满意度所述的传输带宽满意度在时延要求严格类中为 $S_{\mathrm{accuracy}}=\left\{\begin{array}{cc}1& R_k>R_{\max }\\ 0& R_k<R_{\max }\end{array}\right.,$ 在时延要求中等类中为在时延要求较低类为

其中T_max为不影响业务满意度的最大时延，T为业务实际响应时延，R为业务传输速率R_max为业务满意门限值，k，k₁，k₂为业务计算参数。

步骤4)中平均QoE通过如下公式计算：

$S=\frac{\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{K_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{U}_{k,i}}{\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\&Sigma;}}}{K}_i}$

式中，I表示系统中存在的业务种类，K_i表示第i种业务用户的个数，U_k，i为第i种业务第k个用户的满意度。

与现有技术相比，本发明通过基于QoE的选择调度，有效提高了MIMO通信系统的用户平均满意度。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明中MIMO系统的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

实施例

一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法，其调度流程如图1所示，包括以下步骤：

步骤一，基站通过天线接收若干用户端的无线业务信息，并根据无线业务信息将无线业务分为三类，其分类标准根据业务中对用户体验影响最严重的时延和传输速率进行分类，分别为时延要求严格类，时延要求中等类和时延要求较低类。

时延要求严格类需要严格保证端到端的速率要求与时延要求，若达不到要求，用户满意度QoE则急降为零，此类代表业务有audio/videophone，videoconferenceandtelemedicine等。时时延要求中等类指的是那些对网络性能要求(速率以及时延)要求稍低的业务，这类业务会有一个最低速率门限，低于该门限则满意度为零，此类代表业务有：interactivemultimediaservices，videoondemandandonlinegames等。时延要求较低类则对时延要求不严格，能够容忍较大的时延，有一定的数据速率就会得到较好的用户满意度，代表业务有：filetransfer，e-mail，remotelogin等。

所采用的MIMO系统如图2所示，包括一个基站2和K个用户端1，基站带有M根天线，每个用户端只有一根接收天线，采用零均值圆对称复高斯(ZMCSCG)随机变量信道这样一个简单的信道模式来描述用户从天线的信道增益，用户k的接收信号为：

y_k＝h_kx+z_k，k＝1，2，...，k

其中是基站天线发射的信号，代表第k个用户的信道增益矢量，z_k为第k个用户的加性高斯白噪声，y_k则是第k个用户接收到的信号，基站最大发送功率为P，并能够获得CSI反馈。

步骤二，通过QoE计算模块分别计算三类待激活的无线业务的QoE，根据每个用户的信道状态，我们可以得到K个用户的信道状态矩阵并根据ZFBF算法可知预编码矩阵W＝[w₁...w_k]，U_k的计算需要知道业务类别，业务种类，以及发送速率和时延。业务类别以及业务种类直接在用户端进行反馈，基站通过反馈信息即可获知，时延则是以业务响应时间减去业务发起时间来进行计算的，S_accuracy必须获得该业务可能获得的传输速率R_k，再根据业务对应的效应函数进行计算，假设所有的K个用户同时调度，则W＝[w₁...w_k]＝H*(S)(H(S)H*(S))^-1。由于每次基站最大只能同时发送M组数据，我们假设基站功率为根据灌水算法计算出所有K个用户对应的近似功率P_K′，然后根据传输速率的计算公式{R：R_k≤1g(1+P_k)}计算出传输速率P_K，代入该业务对应的效应函数，即可计算出S_accuracy，然后结合S_timely求出该用户对应的满意度U_k。

具体根据如下公式：U_k＝S_accuracy×S_timely

其中，S_accuracy为传输带宽满意度，S_timely为时延满意度。

所述的时延满意度所述的传输带宽满意度在时延要求严格类中为 $S_{\mathrm{accuracy}}=\left\{\begin{array}{cc}1& R>R_{\max }\\ 0& R<R_{\max }\end{array}\right.,$ 在时延要求中等类中为在时延要求较低类为

其中T_max为不影响业务满意度的最大时延，T为业务实际响应时延，R为业务传输速率R_max为业务满意门限值，k，k₁，k₂为业务计算参数。

步骤三，选择最大的QoE最大的无线业务所对应的用户端，存入激活用户集合中，假设初始用户集合为Г₀＝{1，2，...，K}，迭代索引j＝1。激活用户集合π的选择依据为U_k即单个用户满意度权系数，2ⁱ为业务权系数，不同种业务对应不同的权值，i的取值为1-4。然后根据以下准则，将用户集合中不符合准正交条件的用户从集合中删除。

${\mathrm{\&Gamma;}}_j=\{1\&le;k\&le;K:|h_k{h}_{\mathrm{\&pi;}\left(g\right)}^{*}|\&le;\mathrm{\&alpha;},1\&le;g\&le;j\}$

步骤四，判断激活用户集合中的激活用户数是否等于基站的天线数，若为是，则用户调度结束，计算平均QoE并输出；若为否，重新执行步骤1。

α的最优值是随着用户数K的增长而降低，K从10到1000时，对应α的最优值从0.5到0.3，本实施例中设α值为0.35，利用步骤S102提出的系统平均满意度公式计算出系统的平均QoE，并转换为MOS分，并根据下面的映射关系表判断出系统的用户满意度状况，平均QoE通过如下公式计算：

$S=\frac{\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k=1}{\overset{K_i}{\mathrm{\&Sigma;}}}{U}_{k,i}}{\underset{i=1}{\overset{I}{\mathrm{\&Sigma;}}}{K}_i}$

式中，I表示系统中存在的业务种类，K_i表示第i种业务用户的个数，U_k，i为第i种业务第k个用户的满意度。

系统平均满意度大小与MOS分和系统用户满意度状况映射关系表

系统平均QoE	0～0.2	0.2～0.4	0.4～0.6	0.6～0.8	0.8～1
						MOS分值	1	2	3	4	5
用户满意度状况	无法忍受	较差	一般	较满意	非常满意

Claims (3)

1.一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)基站通过天线接收若干用户端的无线业务信息，并根据无线业务信息将无线业务分为三类，三类无线业务根据该无线业务对时延和传输速率要求的门限值进行分类，分别为：时延要求严格类，时延要求中等类和时延要求较低类；

2)通过QoE计算模块分别计算三类待激活的无线业务的QoE，用户端的QoE根据如下公式计算得到：

U_k＝S_accuracy×S_timely

其中，S_accuracy为传输带宽满意度，S_timely为时延满意度；

3)选择QoE最大的无线业务所对应的用户端，存入激活用户集合中；

4)判断激活用户集合中的激活用户数是否等于基站的天线数，若为是，则用户调度结束，计算平均QoE并输出；若为否，重新执行步骤1)。

2.根据权利要求1所述的一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法，其特征在于，所述的时延满意度所述的传输带宽满意度在时延要求严格类中为 $S_{accuracy}=\left\{\begin{array}{cc}1& R>R_{\max }\\ 0& R<R_{\max }\end{array}\right.,$ 在时延要求中等类中为 $S_{accuracy}=1-e^{-\frac{k_1{R}^2}{k_2+R}},$ 在时延要求较低类为 $S_{accuracy}=1-e^{-\frac{kR}{R_{\max }}};$

其中T_max为不影响业务满意度的最大时延，T为业务实际响应时延，R为业务传输速率，R_max为业务满意门限值，k,k₁,k₂为业务计算参数。

3.根据权利要求1所述的一种用于MIMO通信系统的平均QoE最大化调度方法，其特征在于，步骤4)中平均QoE通过如下公式计算：

$S=\frac{\underset{i=1}{\overset{I}{\&Sigma;}}\underset{k=1}{\overset{K_i}{\&Sigma;}}{U}_{k,i}}{\underset{i=1}{\overset{I}{\&Sigma;}}{K}_i}$

式中，I表示系统中存在的业务种类，K_i表示第i种业务用户的个数，U_k,i为第i种业务第k个用户的满意度。