CN103929822A - 一种lte比例公平调度方法 - Google Patents

Abstract

一种LTE比例公平调度方法，在基站根据底层上报的信息得到用户业务的总信号功率比，并利用香农公式计算用户的瞬时频谱效率，根据业务类型计算用户QOS权重，根据平均吞吐量计算用户的吞吐量权重，最后得到用户的调度权重，根据用户的调度权重进行调度。本发明综合考虑调度时延、业务的服务质量要求及系统用户容量规模等因素，并且对各个因素在量级上进行统一，均衡调度权重。本发明所提供方法可提高LTE系统的调度效率，确保用户业务的服务质量。

Description

一种LTE比例公平调度方法

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其是涉及一种LTE比例公平调度方法。

背景技术

LTE(Long Term Evolution,长期演进)是3G系统的演进技术，采用MIMO(多输入多输出)和OFDM(正交频分复用)等关键技术使得系统性能显著提高。如何将有限的LTE系统无线资源高效合理地分配和使用以满足用户日益增长的需求，和确保用户业务的服务质量、系统规划的覆盖区域以及提高系统容量，这是LTE系统中调度方法所要解决的问题。

调度方法要考虑两个方面的内容：方法实现的复杂度和对系统性能指标的影响，如公平性、时延、业务的服务质量(QOS)等。目前有3种常用的调度方法:RR(轮询算法)、MAX C/I(最大载干比)调度算法和PF(比例公平)调度算法。RR算法不考虑任何参数，对系统中的用户依次调度，保证所有用户得到相同的调度机会。其优点是算法复杂度低，保证了用户调度机会的公平性；缺点是不考虑用户的无线信道条件，中心用户与边缘用户的调度机会相等，不利于提高系统的吞吐量。MAX C/I(最大载干比)调度算法保证系统中无线信道质量最高的用户获得最高的调度优先级，优先获得系统无线资源。其优点是算法复杂度低，系统的吞吐量高。缺点是不考虑用户之间的公平性，可能导致边缘用户长时间得不到调度。PF调度算法综合考虑用户的无线信道质量和用户速率因素计算用户的优先级，然后按照优先级分配系统无线信道资源。其优点是兼顾了用户的公平性和系统的吞吐量，使得系统性能更加稳定。缺点是算法的复杂度增加，没有考虑时延及业务的服务质量要求。目前LTE系统一般使用性能较好的PF算法。

发明内容

本发明针对现有技术的问题，克服经典PF算法不能区别不同等级业务的服务及吞吐量因子的权重随服务用户数的改变而随之变化的缺陷。

本发明的技术方案为一种LTE比例公平调度方法，在基站进行如下步骤，

步骤一，根据底层上报的信息得到用户业务的总信号功率比，并利用香农公式计算用户的瞬时频谱效率W_se；

步骤二，根据业务类型计算用户QOS权重W_qos，所述QOS为业务的服务质量；

步骤三，根据平均吞吐量计算用户的吞吐量权重W_th；

步骤四，根据上述步骤一、二和三所得结果计算用户的调度权重P_b，根据用户的调度权重P_b进行调度。

而且，步骤一中，利用香农公式计算用户的瞬时频谱效率W_se如下，

W_se＝min(log₂(1+sinr),6)

其中，sinr为用户业务的总信号功率比。

而且，步骤二中，所述业务类型为保证速率和不保证速率，

对业务类型为不保证速率的用户，计算用户QOS权重W_qos如下，

其中，e为数学常数，T_{Non-GBR_nosched}表示调度时延，为自调整因子，PDB表示与用户相关的时延要求；

对业务类型为保证速率的用户，计算用户QOS权重W_qos如下，

$W_{\mathrm{qos}}=e^{\mathrm{\λ}\frac{\mathrm{GAP}}{\mathrm{GBR}}}$

其中，e为数学常数，λ为自调整因子，GAP表示速率满意度因子，GBR表示保证速率。

而且，速率满意度因子GAP按下式获取，

GAP_n＝min(GAP_n-1+GBR×T_{sched_interval}-BW_n,η×GBR)

其中，GAP_n表示当前调度n的速率满意度因子，GAP_n-1表示上一次调度n-1的速率满意度因子；T_{sched_interval}表示当前调度n与上一次调度n-1的时间间隔，BW_n表示时间间隔T_{sched_interval}内已调度给相应用户的带宽，η表示对速率满意度因子最大值的限制因子。

而且，步骤三中，根据平均吞吐量计算用户的吞吐量权重W_th如下，

$W_{\mathrm{th},n}=e^{\mathrm{ave}{R}_n}\×N_n/{\mathrm{TH}}_{\mathrm{sys}\max }$

其中，N_n表示当前可调度的承载或者用户数量，TH_{sys_max}表示当前的系统带宽，aveR_n表示用户的平均吞吐量，计算公式如下，

aveR_n＝β×aveR_n-1+(1-β)R_n

公式中，β是平滑因子，aveR_n-1表示上一次调度n-1的平均吞吐量，R_n表示当前调度n的瞬时速率。

而且，步骤四中，根据业务类型计算用户的调度权重P_b，

对业务类型为保证速率的用户，计算用户的调度权重P_b如下，

$\begin{array}{c}{P}_n=\frac{W_{\mathrm{se}}}{W_{\mathrm{th}}}\×W_{\mathrm{qos}}\\ =\frac{\min ({\log }_2(1+\sin r),6)}{e^{(\mathrm{\β}\×{\mathrm{aveR}}_{n-1}+(1-\mathrm{\β})R_n)N_{\mathrm{ue}}/{\mathrm{TH}}_{\mathrm{sys}\_\max }}},e^{\mathrm{\λ}\frac{\min ({\mathrm{GAP}}_{n-1}+\mathrm{GBR}\×T_{\mathrm{sched}\_\mathrm{interval}}-{\mathrm{BW}}_n,\mathrm{\η}\×\mathrm{GBR})}{\mathrm{GBR}}}\end{array}$

对业务类型为不保证速率的用户，计算用户的调度权重P_b如下，

同现有技术相比，本发明所提供方法优点为：

1、该方法综合考虑了调度时延、服务类型(保证速率GBR、不保证速率Non-GBR)以及速率满意度因子对调度权重的影响，且不同的承载(Non-GBR承载和GBR的承载)和不同的用户(Non-GBR用户和GBR的用户)的QOS的权重方法采用不同的计算方法，因此可以区分不同等级的服务。

2、引入了候选调度用户数因子，解决吞吐量因子随系统容量变化而变化的问题。

3、对用户QOS权重和吞吐量权重分别取e的指数，使得这两种因子量级统一和调度权重随用户QOS权重及吞吐量权重因子的变化而快速响应，克服了原有调度方法中两种因子因量级不同导致的权重不均衡。

因此，使用本发明所提供的方法可以确保大规模用户的业务服务质量，提高LTE系统的性能。

附图说明

图1为本发明实施例的流程图。

图2是本发明实施例的方法与经典PF算法不同规模用户对比曲图，其中图2a为实施例的方法在40用户的曲图，图2b为实施例的方法在400用户的曲图，图2c为经典PF算法在40用户的曲图，图2d为经典PF算法在400用户的曲图。

具体实施方式

本文提出一种LTE系统比例公平方法，在考虑瞬时频谱效率和用户平均吞吐量的基础上增加用户QOS权重，并对用户平均吞吐量和用户QOS权重取e的指数统一量级，同时将调度候选用户数，调度时延、服务类型(GBR、Non-GBR)以及速率满意度因子等因素的影响纳入到调度权重的计算中，最终得出一个更贴合实际的用户调度权重，从而提升LTE系统的性能。

本发明提供的技术方案可采用软件方式在基站中实现自动运行。下面通过实施例的具体步骤结合图1对本发明作进一步详细说明。

步骤一、根据底层上报的信息得到用户业务的总信号功率比，计算用户瞬时频谱效率W_se，即频谱效率权值因子。

实施例根据香农公式和LTE系统最大调制阶数为6的限制，其计算公式如下：

W_se＝min(log₂(1+sinr),6)

其中，sinr为用户业务的总信号功率比。

步骤二、计算用户QOS权重W_qos，即用户QOS权值因子。本发明引入QOS权重W_qos，其根据不同的用户采取不同的计算方法：对于Non-GBR用户，其QOS根据调度时延值计算；对于GBR用户，其QOS根据保证速率与用户实际速率的差值计算。

实施例具体计算如下：

Non-GBR用户：

公式中，e为数学常数，T_{Non-GBR_nosched}表示Non-GBR用户在RLC(无线链路控制层协议)缓存中可用的数据没有被调度的时间统计，即调度时延。为自调整因子，具体实施时本领域技术人员可以设置为根据实际应用场景调整调度时延在调度算法中的权重，从而微调该用户的调度权重。PDB表示与该用户相关的时延要求，具体实施时该值可随各用户的优先级不同而进行不同的配置，同时起到对调度时延进行归一化的作用。

GBR用户：

$W_{\mathrm{qos}}=e^{\mathrm{\λ}\frac{\mathrm{GAP}}{\mathrm{GBR}}}$

公式中，e为数学常数，λ表示自调整因子，以此调整W_qos因子在调度权重公式中的权重；GAP表示速率满意度因子，即真实速率与GBR保证速率之间的差值，单位一般为kbit/s；GBR表示保证速率，单位一般为kbit/s。

GAP的计算如下公式所示：

GAP_n＝min(GAP_n-1+GBR×T_{sched_interval}-BW_n,η×GBR)

公式中，设当前调度记为第n次，设上一次调度记为第n-1次，GAP_n表示当前调度n的速率满意度因子，对GBR用户计算W_qos时采用当前的速率满意度因子；GAP_n-1表示上一次调度n-1的速率满意度因子；T_{sched_interval}表示当前调度n与上一次调度n-1的时间间隔，用于计算在此间隔内保证速率的累积值BW_n表示此间隔T_{sched_interval}内已调度给该用户的带宽；η表示对GAP最大值的限制因子。

GAP的计算原理如下：当上次速率不满足GBR保证速率时，增大GAP以增加W_qos，从而提高调度权重P_b；当上次速率满足GBR保证速率时，减小GAP以减小W_qos，从而降低调度权重P_b。最终实现对GBR用户的保证速率。

具体实施时，调度时延及速率满意度因子的权重大小可根据应用场景及客户要求进行调整，体现了方法的灵活性及普适性。

总的来说，W_qos的计算分为两步：

(1)分别对T_{Non-GBR_nosched}或者GAP进行归一化处理。对于Non-GBR用户，对T_{Non-GBR_nosched}进行归一化处理，当其越接近PDB，从上面的公式看出，W_qos就越大。在其他因子权重不变的前提下，该用户的调度权重就越大，从而尽可能优先得到调度，以满足用户特定的时延要求，参见表1和表2。另外，不同服务优先级用户所对应的PDB不一样，所以即使用户的时延相等，当PDB不同时计算得到的W_qos也可能不同，从而体现了不同用户对于时延的要求。对于GBR用户，当GAP越接近GBR，从上面的公式看出，W_qos就越大。在其他因子权重不变的前提下，该用户的调度权重就越大，从而尽可能优先得掉调度，以满足用户特定的速率要求，参见表3和表4。另外，不同GBR用户所对应的GBR配置不一样，即使在各用户的GBR速率满意度因子GAP相同，归一化处理之后，它们的W_qos也不一样，这就体现了不同用户对GBR的要求。

(2)对(1)中归一化处理的结果取e的指数。

表1仿真环境

表2本发明实施例的引入调度时延因子与经典PF算法的仿真对比

sinr	经典PF算法的平均时延	本发明改进后的方法平均时延
			-1.0000	74.625000	74.083333
1.0000	69.857143	74.000000
			3.0000	72.461538	74.000000
5.0000	74.000000	74.000000
			6.7500	76.363636	74.058824
8.7500	78.142857	74.166667
			10.7500	91.176471	78.571429
12.5000	99.692308	83.411765
			14.5000	104.642857	85.500000
16.2500	114.214286	90.642857
			18.0000	123.0714294	95.000000

表3仿真环境

表4本发明实施例的引入服务类型因子与经典PF算法的仿真对比

其中，TTI为传输时间间隔。

步骤三、计算用户的平均吞吐量权重W_th，即根据用户的平均吞吐量计算权重。引入当前可调度的用户数量因子，并对其取e的指数，则W_th计算公式如下：

$W_{\mathrm{th},n}=e^{\mathrm{ave}{R}_n}\×N_n/{\mathrm{TH}}_{\mathrm{sys}\_\max }$

公式中，N_n表示当前可调度的承载或者用户数量，TH_{sys_max}表示当前的系统带宽，aveR_n表示调度n时用户的平均吞吐量，其计算公式如下所示：

aveR_n＝β×aveR_n-1+(1-β)R_n

公式中，β是平滑因子，aveR_n-1表示上一次调度n-1的平均吞吐量，R_n表示当前调度n的瞬时速率。

引入当前可调度的用户数量，使得各用户的吞吐量权重W_th就都在同一个量级上，从而平均吞吐量权重W_th就不会随用户规模的增加而快速下降的问题。举例说明如下：在经典PF算法中假定该用户的瞬时频谱效率不变且20M带宽的下行吞吐量峰值为150M的情况下，近点10用户时，每个用户的平均吞吐量为15M，则平均吞吐量权重为15/150＝0.1；近点400用户时，每个用户的平均吞吐量为350k，则平均吞吐量权重为350/150000＝0.0023显然，当用户的数目大量增加时，用户吞吐量权重快速下降，相当于加大了吞吐量因子W_th的权重。

附图2给出了引入当前可调度用户数量因子之后的仿真结果，其中横坐标为CQI(信道质量指示，channel quality indication)，纵坐标为相应CQI对应的所有用户吞吐量在系统总吞吐量的比例(percentage of system througput)。从图2a、2b、2c、2d中可以看出，本方案在40用户和400用户场景下，每个CQI等级的用户吞吐量占系统吞吐量的比例变化较小。即在系统用户数差别很大的情况下，本发明提供调度算法能够保证每个CQI等级下的所有用户分得的系统带宽比例基本不变。而经典的比例公平算法在用户数不同的情况下，每个CQI等级的用户吞吐量占系统吞吐量的比例变化较大，从图中可以看出，当系统只要40个用户时，PF算法的调度结果已经趋近于RR算法。

另外，对W_qos和W_th进行了取e的指数操作。e的指数有两个作用：一是让因子在量级上得到统一；二是e的指数函数曲线的斜率随自变量增大而增大，体现了随着参数的增大，调度权重快速上升的趋势。

步骤四、计算用户的调度权重P_b，根据结果进行调度。根据前面几个步骤的因子的计算，得出调度权重的计算公式：

对于Non-GBR用户

对于GBR用户

$\begin{array}{c}{P}_n=\frac{W_{\mathrm{se}}}{W_{\mathrm{th}}}\×W_{\mathrm{qos}}\\ =\frac{\min ({\log }_2(1+\sin r),6)}{e^{(\mathrm{\β}\×{\mathrm{aveR}}_{n-1}+(1-\mathrm{\β})R_n)N_{\mathrm{ue}}/{\mathrm{TH}}_{\mathrm{sys}\_\max }}},e^{\mathrm{\λ}\frac{\min ({\mathrm{GAP}}_{n-1}+\mathrm{GBR}\×T_{\mathrm{sched}\_\mathrm{interval}}-{\mathrm{BW}}_n,\mathrm{\η}\×\mathrm{GBR})}{\mathrm{GBR}}}\end{array}$

通过本发明计算出用户的调度权重后，即可根据用户的调度权重值按从大到小的顺序排序，形成一个排序队列。接着根据该队列进行调度。调度权重越高的用户，获得的调度机会越大，获得的系统资源越多。反之，用户获取的系统资源越少。所以用户调度权重计算的准确度非常重要。本发明权重计算综合考虑了调度时延、业务的服务质量要求及系统用户容量规模等因素，使得调度权重更加符合用户自身的情况。在满足用户要求的前提下，避免系统资源浪费，提高系统资源的利用率和系统容量，提升系统性能。

本次调度完成后，可返回步骤一，重复执行流程，进行下一次调度。

以上内容是结合具体的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种LTE比例公平调度方法，其特征在于：在基站进行如下步骤，

步骤一，根据底层上报的信息得到用户业务的总信号功率比，并利用香农公式计算用户的瞬时频谱效率W_se；

步骤二，根据业务类型计算用户QOS权重W_qos，所述QOS为业务的服务质量；

步骤三，根据平均吞吐量计算用户的吞吐量权重W_th；

步骤四，根据上述步骤一、二和三所得结果计算用户的调度权重P_b，根据用户的调度权重P_b进行调度。

2.根据权利要求1所述LTE比例公平调度方法，其特征在于：步骤一中，利用香农公式计算用户的瞬时频谱效率W_se如下，

W_se＝min(log₂(1+sinr),6)

其中，sinr为用户业务的总信号功率比。

3.根据权利要求2所述LTE比例公平调度方法，其特征在于：步骤二中，所述业务类型为保证速率和不保证速率，

对业务类型为不保证速率的用户，计算用户QOS权重W_qos如下，

其中，e为数学常数，T_{Non-GBR_nosched}表示调度时延，为自调整因子，PDB表示与用户相关的时延要求；

对业务类型为保证速率的用户，计算用户QOS权重W_qos如下，

$W_{\mathrm{qos}}=e^{\mathrm{\λ}\frac{\mathrm{GAP}}{\mathrm{GBR}}}$

其中，e为数学常数，λ为自调整因子，GAP表示速率满意度因子，GBR表示保证速率。

4.根据权利要求3所述LTE比例公平调度方法，其特征在于：速率满意度因子GAP按下式获取，

GAP_n＝min(GAP_n-1+GBR×T_{sched_interval}-BW_n,η×GBR)

其中，GAP_n表示当前调度n的速率满意度因子，GAP_n-1表示上一次调度n-1的速率满意度因子；T_{sched_interval}表示当前调度n与上一次调度n-1的时间间隔，BW_n表示时间间隔T_{sched_interval}内已调度给相应用户的带宽，η表示对速率满意度因子最大值的限制因子。

5.根据权利要求4所述LTE比例公平调度方法，其特征在于：步骤三中，根据平均吞吐量计算用户的吞吐量权重W_th如下，

$W_{\mathrm{th},n}=e^{\mathrm{ave}{R}_n}\×N_n/{\mathrm{TH}}_{\mathrm{sys}\max }$

其中，N_n表示当前可调度的承载或者用户数量，TH_{sys_max}表示当前的系统带宽，aveR_n表示用户的平均吞吐量，计算公式如下，

aveR_n＝β×aveR_n-1+(1-β)R_n

公式中，β是平滑因子，aveR_n-1表示上一次调度n-1的平均吞吐量，R_n表示当前调度n的瞬时速率。

6.根据权利要求5所述LTE比例公平调度方法，其特征在于：步骤四中，根据业务类型计算用户的调度权重P_b，

对业务类型为保证速率的用户，计算用户的调度权重P_b如下，

$\begin{array}{c}{P}_n=\frac{W_{\mathrm{se}}}{W_{\mathrm{th}}}\×W_{\mathrm{qos}}\\ =\frac{\min ({\log }_2(1+\sin r),6)}{e^{(\mathrm{\β}\×{\mathrm{aveR}}_{n-1}+(1-\mathrm{\β})R_n)N_{\mathrm{ue}}/{\mathrm{TH}}_{\mathrm{sys}\_\max }}},e^{\mathrm{\λ}\frac{\min ({\mathrm{GAP}}_{n-1}+\mathrm{GBR}\×T_{\mathrm{sched}\_\mathrm{interval}}-{\mathrm{BW}}_n,\mathrm{\η}\×\mathrm{GBR})}{\mathrm{GBR}}}\end{array}$

对业务类型为不保证速率的用户，计算用户的调度权重P_b如下，