CN106455102A - 全局公平的自适应比例公平调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种全局公平的自适应比例公平调度方法，解决了比例公平调度不能保证短期公平的问题。包括以下步骤：基站获取用户反馈的信道质量信息，基站计算对应用户调度优先级，并调度优先级最大的一个或多个用户与之进行通信，计算所有用户调度优先级方差，确定遗忘因子，用遗忘因子更新用户平均信道质量，用于下一次数据传输前的用户调度优先级计算。本发明根据全体用户调度优先级的离散程度，动态调整比例公平调度中遗忘因子，进而影响各用户调度优先级，兼顾长期和短期公平性以及系统和速率，保证良好的时延性。不需要针对每个用户单独维护遗忘因子，复杂度低。用于蜂窝通信系统中的多用户调度。

Description

全局公平的自适应比例公平调度方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及蜂窝通信系统中的比例公平调度，具体是一种全局公平的自适应比例公平调度方法，可用于实时与非实时业务并存的蜂窝通信系统中的多用户调度。

背景技术

随着移动通信设备数量的急剧增长和多媒体业务的快速发展，人们对数据速率和服务质量的要求不断提高，应当选取适当的调度方法将有限的通信资源动态分配给用户、满足用户的通信需求并使资源得到高效的利用。比例公平(PF)调度选择调度优先级(由用户的瞬时信道质量与其平均信道质量的比值决定)高的用户，在系统吞吐量和用户间公平性之间取得折中，实际中得到广泛应用。

PF调度能够获得长期的公平性，即在一段较长的观测区间内保证各个用户的调度概率接近。但是，当观测区间较短时，PF算法无法保证良好的(短期)公平性。此外，由于无线通信系统的动态特征，对于那些进入系统时间较短或短暂进入系统的用户，PF算法无法保证其公平性。另一方面，实时性要求高的用户有更严格的时延需求，PF调度在追求长期公平性的同时，缺乏对业务时延的保证，可能造成用户数据堆存和连接中断。

针对公平性的改进有以下几种。KOLDING T E.Link and System PerformanceAspects of Proportional Fair Scheduling in WCDMA/HSDPA[C]//IEEE VehicularTechnology Conference(VTC).Florida:IEEE,2003:1717-1722，提出一种自适应PF调度算法，按照用户的调度优先级与预设控制系数的乘积进行用户选择，当用户的调度优先级与所有用户调度优先级的平均值的差值高于某一门限时，控制系数减去一常量，否则增加该常量，以此更好地保证非实时业务的公平性。但难以选取合适的常量值。

REBEKKA B,SUDHEEP S,MALARKODI B.An Optimal and Priority Based RateGuaranteed Radio Resource Allocation Scheme for LTE Downlink[J].WirelessPersonal Communications,2015,83(3):1643-1661，通过提高信道质量差的用户的优先级，降低信道质量好的用户的优先级，增加信道质量差的用户的调度机会，改善公平性，但在计算用户优先级时引入指数运算，导致复杂度的增加。

针对用户时延的改进有以下几种。ANDREWS M,KUMARAN K,RAMANAN K,etal.Providing Quality of Service over a Shared Wireless Link[J].IEEECommunications Magazine,2001,39(2):150-154，对用户的信道质量和时延要求综合考虑，通过在PF算法的优先级计算公式中加入对队列分组等待时延的考虑，使优先级随时延线性增长，但忽略了实时业务的时延约束，因此，当用户的等待时间接近其可容忍的上限时，该方法无法及时增大用户的调度优先级，导致用户数据包因超时而被丢弃。

OUYANG W,MURUGESAN S,ERYILMAZ A,et al.Exploiting Channel Memory forJoint Estimation and Scheduling in Downlink Networks—A Whittle’sIndexability Analysis[J].IEEE Transactions on Information Theory,2015,61(4):1702-1719，对队首分组等待时间进行指数处理，当用户的分组延时接近时延门限时，该用户优先级呈指数增长，及时得到调度，避免丢弃数据包，但复杂度较高。

上述算法缺少对系统的长期和短期公平性以及用户时延的综合考虑。此外，针对用户时延改进的算法，需要系统针对每个用户单独维护控制参数，复杂度高且开销较大，实际中控制参数的取值也难以确定。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的不足，提出一种既能保证用户的短期公平性又能满足用户时延且计算复杂度低的全局公平自适应比例公平调度算法。

本发明是一种全局公平的自适应比例公平调度方法，其特征在于，在任意时隙t中的实现步骤如下：

步骤1，基站获取用户反馈的信道质量信息，

(1a)基站向小区中的所有用户广播包含训练序列的信号，用户通过接收训练序列估计其与基站之间的信道矩阵H_k，H_k为N_R×N_T的向量，N_R是接收天线数，N_T是发射天线数；

(1b)用户k对信道矩阵H_k进行奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)，其中表示1×(N_T-1)零向量，和分别由与H_k的非零奇异值λ_k,1和零奇异值对应的右奇异向量构成，用户将λ_k,1作为信道质量信息(Channel quality information,CQI)q_k(t)，通过一个低速无差错链路反馈给基站，基站获得q_k(t)；

步骤2，基站计算用户调度优先级，

基站根据用户k反馈的信道质量计算出该用户的调度优先级是用户k的平均信道质量，初始值为较小的正数；

步骤3，基站调度用户进行数据发送，

基站选择调度优先级ρ_k(t)最大的前K个用户组成调度用户集S，对其进行数据发送；

步骤4，基站确定所有用户优先级方差的阶数，

为了获得用户优先级的离散程度，本发明中基站计算所有用户调度优先级的方差σ(t)，并确定σ(t)的阶数N(t)＝g[σ(t)]＝σ(t)+τ，其中τ是一个接近0的正数，用于保证N(t)≠0；

步骤5，基站计算所有用户优先级的遗忘因子，

基站计算遗忘因子α(t)＝max{2α_ref-2α_ref{1+[σ(t)]^N(t)}^-1,ε}，ε是一个较小的正数，用于保证α(t)≠0；

步骤6，基站更新所有用户的平均信道质量，

按照下式更新全体用户的平均信道质量：

步骤7，更新时隙标识t＝t+1，重复步骤1～步骤7，实现全局公平的自适应比例公平调度。

本发明的设计思路是在每个传输时隙，基站根据系统中全体用户的调度优先级的离散程度，动态自适应地调整PF算法中的遗忘因子，进而影响用户的调度优先级，实现长期和短期公平性以及系统和速率的兼顾，并为实时业务用户提供良好的时延保证。

本发明与现有技术对比，具有以下特点：

1、本发明在兼顾公平性和系统和速率的现有技术基础上，在任意时隙t，通过计算所有用户优先级的方差σ(t)，获得所有用户优先级的离散程度，σ(t)较大时，设置较大的遗忘因子α(t)，使所有用户优先级接近，优先级低的用户尽快获得调度，保证用户的短期公平性；反之设置较小的遗忘因子α(t)，保证系统和速率。通过动态自适应地调整遗忘遗忘因子α(t)，保证长短期公平性，并为具有实时业务的用户提供良好的时延保证；

2、本发明中因为通过基站调整遗忘因子α(t)影响所有用户的调度优先级，不需要针对每个用户单独维护该因子，所以相对于现有的比例公平调度方法，复杂度低，开销小。

附图说明

图1是本发明使用的单小区多用户MIMO系统模型示意图；

图2是本发明全局公平的自适应比例公平调度方法流程图；

图3是本发明用户总数L＝10，基站发射天线数N_T＝4时几种不同阶数时的系统和速率仿真曲线图；

图4是本发明用户总数L＝10，基站发射天线数N_T＝4时几种不同阶数时的公平性指数仿真曲线图；

图5是本发明基站发射天线数N_T＝4时几种不同阶数系统平均等待时延仿真曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明详细说明，

随着用户的通信需求与有限通信资源之间的矛盾日渐突出，选取适当的调度方法分配资源更加重要。传统的PF调度能够获得长期的公平性，但当观测区间较短时，PF算法无法保证良好的短期公平性和时延需求。针对上述问题，本发明提出一种既能保证用户的短期公平性和用户时延且计算复杂度低的全局公平自适应比例公平调度算法。

实施例1

本发明是一种全局公平的自适应比例公平调度方法，本发明是在单小区多用户MIMO系统上实现，参见图1，系统包括一个配置了N_T根天线的基站与L个配置了N_R根天线的用户(L>N_T)，基站与用户k之间的信道矩阵用H_k表示。

在进行全局公平的自适应比例公平调度方法时需要进行初始化，参见图2，初始化候选用户集合A＝{1,2,3,…,L}，调度用户集合和调度时隙t＝t₀。初始化完成后，基站开始调度用户。

在任意时隙t中的实现步骤如下：

步骤1，基站获取用户反馈的信道质量信息，

(1a)基站向小区中的所有用户广播包含训练序列的信号，用户通过接收训练序列估计其与基站之间的信道矩阵H_k，H_k为N_R×N_T的向量，N_R是接收天线数，N_T是发射天线数，本例中N_R＝1，N_T＝4；

(1b)用户k对信道矩阵H_k进行奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)，其中表示1×(N_T-1)零向量，和分别由与H_k的非零奇异值λ_k,1和零奇异值对应的右奇异向量构成，用户将λ_k,1作为信道质量信息(Channel quality information,CQI)q_k(t)，通过一个低速无差错链路反馈给基站，基站获得q_k(t)；

步骤2，基站计算用户调度优先级，

基站根据用户k反馈的信道质量计算出该用户的调度优先级是用户k的平均信道质量，初始值

步骤3，基站调度用户进行数据发送，

基站选择调度优先级ρ_k(t)最大的前K个用户组成调度用户集S，对其进行数据发送；

步骤4，基站确定所有用户优先级方差的阶数，

为了获得用户优先级的离散程度，本发明中基站计算所有用户调度优先级的方差σ(t)，由σ(t)确定σ(t)的阶数N(t)＝g[σ(t)]＝σ(t)+τ，其中τ是一个接近0的正数，保证N(t)≠0，本例中τ＝0.1；

步骤5，基站计算所有用户优先级的遗忘因子，

基站计算遗忘因子α(t)＝max{2α_ref-2α_ref{1+[σ(t)]^N(t)}^-1,ε}，其中ε是一个较小的正数，保证α(t)≠0，本例中ε＝0.002；

步骤6，基站更新所有用户的平均信道质量，

按照下式更新全体用户的平均信道质量：

步骤7，更新时隙标识t＝t+1，重复步骤1～步骤7，实现全局公平的自适应比例公平调度。

本发明在兼顾公平性和系统和速率的现有技术基础上，在任意时隙t，通过计算所有用户优先级的方差σ(t)，获得所有用户优先级的离散程度，σ(t)较大时，设置较大的遗忘因子α(t)，使所有用户优先级接近，优先级低的用户尽快获得调度，保证用户的短期公平性；反之设置较小的遗忘因子α(t)，保证系统和速率。通过动态自适应地调整遗忘遗忘因子α(t)，保证长短期公平性，并为具有实时业务的用户提供良好的时延保证。

实施例2

全局公平的自适应比例公平调度方法同实施例1，其中，步骤(4)中计算所有用户调度优先级ρ_k(t)的方差σ(t)计算σ(t)的阶数N(t)＝g[σ(t)]＝σ(t)+τ，为了防止σ(t)→0时N(t)→0，设置τ＝0.1。

通过计算所有用户调度优先级方差σ(t)，基站获知所有用户优先级的离散程度，σ(t)对应离散程度的大小，σ(t)较大时设置较大的阶数N(t)，加快所有用户优先级接近的速度，保证短期公平性。本发明综合考虑长期和短期公平，可用于实时与非实时业务并存的蜂窝通信系统中的多用户调度。

实施例3

全局公平的自适应比例公平调度方法同实施例1-2，其中，步骤(5)中计算遗忘因子α(t)＝max{2α_ref-2α_ref{1+[σ(t)]^N(t)}^-1,ε}，为防止当σ(t)→0时α(t)＝0，从而导致各个用户的平均信道质量不再变化，取ε＝0.002。

遗忘因子α(t)是所有用户优先级方差σ(t)的单调递增函数，α(t)随σ(t)自适应变化，σ(t)较大时，α(t)较大，加快所有用户优先级接近的速度，保证短期公平性，反之设置较小的α(t)，在保证公平性的前提下保证系统和速率。

实施例4

全局公平的自适应比例公平调度方法同实施例1-3，其中，步骤(5)中按照下式更新用户平均信道质量：

其中，平均信道质量的初始值可设置为较小的正数。

因为遗忘因子α(t)随所有用户优先级方差σ(t)单调递增变化，σ(t)较大时，α(t)较大，通过上式更新平均信道质量，使所有用户优先级接近。

下面给出一个完整的例子。

实施例5

全局公平的自适应比例公平调度方法同实施例1-4，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

参照图1，本发明使用的系统模型是单小区多用户MIMO下行广播信道，包括一个基站(Base station,BS)与多个移动台(Mobile station,MS)，基站的总发射功率为P_T。BS与MS分别配置N_T和N_R根天线，小区内包含L个用户且L>N_T，基站采用波束成形(Beamforming,BF)的方式向每个用户发送1路数据且时隙同步。受发射端天线数的限制，基站能够同时发送的空域上可分离的数据流个数不超过N_T。在一个传输周期内，基站调度K(K≤N_T)个用户与之通信，候选用户集用A表示，候选用户集由所有用户组成，card(A)＝L，已选用户集用S表示，card(S)＝K，card(·)表示集合中元素的个数。简单起见，以下讨论取接收天线数N_R＝1，发射天线数N_T＝4，但本发明适用于N_R>1的情况。

参照图2，在任意一个时隙t内，本发明的实现步骤包括有：

步骤1，基站获取用户反馈的信道质量信息。

(1a)基站向小区中的所有用户广播包含训练序列的信号，用户通过接收训练序列估计其与基站之间的信道矩阵H_k，H_k为N_R×N_T的向量，N_R是接受天线数，N_T是发射天线数。

(1b)用户k对信道矩阵H_k进行奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)，其中表示1×(N_T-1)零向量，和分别由与H_k的非零奇异值λ_k,1和零奇异值对应的右奇异向量构成，用户将λ_k,1作为信道质量信息(Channel quality information,CQI)q_k(t)，通过一个低速无差错链路反馈给基站，基站获得q_k(t)。

步骤2，基站根据用户k反馈的信道质量计算出该用户的调度优先级是用户k的平均信道质量，初始化

步骤3，基站选择调度优先级ρ_k(t)最大的前K个用户组成调度用户集S，对其进行数据发送；基站与用户集S中的用户进行通信。

步骤4，基站计算所有用户调度优先级的方差σ(t)，并确定σ(t)的阶数N(t)＝g[σ(t)]＝σ(t)+τ，τ是一个接近0的整数，初始化常数τ，本例中取τ＝0.1，保证σ(t)的阶数N(t)≠0。

步骤5，基站计算遗忘因子α(t)＝max{2α_ref-2α_ref{1+[σ(t)]^N(t)}^-1,ε}，ε是一个较小的正数，初始化常数ε，本例中取ε＝0.002，保证遗忘因子α(t)≠0。

步骤6，按照下式更新全体用户的平均信道质量：

步骤7，更新时隙标识t＝t+1，重复步骤1～步骤7。

本发明解决了传统的PF调度无法保证用户的短期公平性，以及用户的时延需求难以满足的问题。

本发明的应用效果通过以下的仿真实验做进一步说明：

实施例6

全局公平的自适应比例公平调度方法同实施例1-5，

一、仿真条件：

仿真对象：现有的PF调度算法，本发明的APF调度算法。

仿真参数：多用户MIMO系统中用户数L＝10，基站天线数N_T＝4，用户天线数N_R＝1，每个时隙调度的用户数目K＝4，基站发射功率为46dBm，噪声功率为-103dBm。采用基于SVD的数据传输方式，基站采用波束成形(Beamforming,BF)的方式向每个调度用户发送1路数据并为各个调度用户分配相同的功率。APF采用τ＝0.1，ε＝0.002。设置仿真时长为100个时隙，初始化用户平均信道质量q_k(t)＝0.5，用户信道采用Dent仿真模型生成，其中最大多普勒频移取7Hz，合成路径数为32。

二、仿真内容

仿真1，在上述仿真条件下，比较不同阶数的APF和传统PF的系统和速率，由SVD分解和香农公式，系统和速率为R_sum＝∑_k∈SR_k，R_k＝log₂(1+γ_k)，其中是用户k的接收信干噪比，χ_k表示用户k受到的共道干扰，为噪声功率，仿真结果如图3所示。

如图3所示，对于传统的PF调度，即N(t)＝0时，α(t)＝α_ref＝0.01，对于传统的和本发明的调度方法，随着时间的增加，系统和速率下降，这是大趋势。但是采用本发明的调度方法，即N(t)＝g[σ(t)]的APF，从图3的曲线可见，在仿真起始阶段N(t)较大，通过牺牲一部分系统和速率获得更好的短期公平，经过约40个时隙后，随着各个用户的调度优先级逐渐接近，N(t)的取值减小，系统和速率得到改善，优于传统的PF调度。

实施例7

全局公平的自适应比例公平调度方法同实施例1-5，仿真的条件和内容同实施例6。

比较不同阶数的APF与传统PF算法的公平性，选取衡量公平性的参数为Jain’s公平性指数，r_k表示用户k被调度的次数，用户总数L＝10，每次调度K＝4个用户，则不同算法的公平性指数起始值为0.4。

如图4所示，当N(t)较大时，经过较短的时间系统便能够获得较好公平性(如公平性指数达到0.5)。在起始阶段(约20时隙)，相比于传统PF调度(α＝0.01)，APF可以获得好的短期公平性；经过一段时间后(约40时隙)，APF的公平性劣于α＝0.01的PF调度，即APF牺牲一定的公平性以换取系统和速率的改善。

由于无线通信系统的动态特征，对于那些进入系统时间较短或短暂进入系统的用户，PF算法无法保证其公平性。另一方面，实时性要求高的用户有更严格的时延需求，PF调度在追求长期公平性的同时，缺乏对业务时延的保证，可能造成用户数据堆存和连接中断。因此，对于无线通信系统而言，用户的短期公平性与长期公平性同等重要，本发明在获得全局(长期和短期)公平性的同时还保证良好的系统吞吐量与时延特性。

实施例8

全局公平的自适应比例公平调度方法同实施例1-5，仿真的条件和内容同实施例6。

比较不同算法在不同的系统用户数L下的时延性能。用户k在时隙t的等待时延，即该用户距离上一次调度的等待时间w_k(t)为：

若用户k被调度，即k属于调度集合S，w_k(t)计为0；否则w_k(t)增加一个时隙。可以得到系统的平均等待时延L代表总用户数，T表示统计时长。

如图5所示，随着系统用户数L的增加，网络负载加重，系统平均等待时延随之增加。PF算法的系统平均等待时延Γ_PF随L的增加而线性增大，当L较小时，APF的时延Γ_APF与PF的时延Γ_PF接近；当L较大时，Γ_APF小于Γ_PF。综上，APF能够在用户数较多时有效改善系统平均等待时延。

以上仿真结果表明，本发明提出的全局公平的自适应比例公平算法，不仅可以可以实现长期公平，在此基础上还能保证短期公平性，同时兼顾系统和速率，并为实时业务用户提供良好的时延保证。

简而言之，本发明公开的一种全局公平的自适应比例公平(AdaptiveProportional Fair,APF)调度方法，包括以下步骤：基站获取用户反馈的信道质量信息，基站由用户信道质量计算出对应用户的调度优先级，并调度优先级最大的一个或多个用户与之进行通信，基站根据所有用户的调度优先级计算其方差，确定遗忘因子，利用该遗忘因子更新用户的平均信道质量，用于下一次数据传输前的用户调度优先级计算。本发明根据系统中全体用户调度优先级的离散程度，动态调整比例公平(Proportional Fair,PF)调度中的遗忘因子，进而影响各个用户的调度优先级，能够兼顾长期和短期公平性以及系统和速率，并且为用户业务保证良好的时延性能。不需要针对每个用户单独维护该因子，复杂度低。应用于实时与非实时业务并存的蜂窝通信系统中的多用户调度。

Claims (4)

1.一种全局公平的自适应比例公平调度方法，其特征在于，在任意时隙t中的实现步骤如下：

步骤1，基站获取用户反馈的信道质量信息，

(1a)基站向小区中的所有用户广播包含训练序列的信号，用户通过接收训练序列估计其与基站之间的信道矩阵H_k，H_k为N_R×N_T的向量，N_R是接收天线数，N_T是发射天线数；

(1b)用户k对信道矩阵H_k进行奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)，其中表示1×(N_T-1)零向量，和分别由与H_k的非零奇异值λ_k,1和零奇异值对应的右奇异向量构成，用户将λ_k,1作为信道质量信息(Channel quality information,CQI)q_k(t)，通过一个低速无差错链路反馈给基站，基站获得用户的信道质量q_k(t)；

步骤2，基站计算用户调度优先级，

基站根据用户k反馈的信道质量计算出该用户的调度优先级 是用户k的平均信道质量，初始值为较小的正数；

步骤3，基站调度用户进行数据发送，

基站选择调度优先级ρ_k(t)最大的前K个用户组成调度用户集S，对用户集S中的用户进行数据发送；

步骤4，基站确定所有用户优先级方差的阶数，

基站计算所有用户调度优先级的方差σ(t)，并确定阶数N(t)＝g[σ(t)]＝σ(t)+τ，其中τ是一个接近0的正数，用于保证N(t)≠0；

步骤5，基站计算所有用户优先级的遗忘因子，

基站计算遗忘因子α(t)＝max{2α_ref-2α_ref{1+[σ(t)]^N(t)}^-1,ε}，ε是一个较小的正数，用于保证α(t)≠0；

步骤6，基站更新所有用户的平均信道质量，

按照下式更新全体用户的平均信道质量：

${\stackrel{\‾}{q}}_k(t+1)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\α}\left(t\right)q_k\left(t\right)+\[1-\mathrm{\α}\left(t\right)\]{\stackrel{\‾}{q}}_k\left(t\right),& k\∈S\\ \[1-\mathrm{\α}\left(t\right)\]{\stackrel{\‾}{q}}_k\left(t\right),& k\∉S\end{array}\right.$

步骤7，更新时隙标识t＝t+1，重复步骤1～步骤7，实现全局公平的自适应比例公平调度。

基站首先从所有用户中选取用户优先级最大的前K个用户组成调度用户集S，与S中的用户进行通信，通信完成后更新所有用户的平均信道质量，进行下一次调度，反复此过程，实现全局公平的自适应比例公平调度。

2.如权利要求1所述的全局公平的自适应比例公平调度方法，其中，步骤(4)中计算所有用户调度优先级ρ_k(t)的方差σ(t)，并由σ(t)计算阶数N(t)＝g[σ(t)]＝σ(t)+τ，为了防止σ(t)→0时N(t)→0，设置τ为接近0的正数。

3.如权利要求1所述的全局公平的自适应比例公平调度方法，其中，步骤(5)中计算遗忘因子为防止当σ(t)→0时α(t)＝0，从而导致各个用户的平均信道质量不再变化，取ε为一个较小的正数。

4.如权利要求1所述的全局公平的自适应比例公平调度方法，其中，步骤(5)中按照下式更新用户平均信道质量：

${\stackrel{\‾}{q}}_k(t+1)=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\α}\left(t\right)q_k\left(t\right)+\[1-\mathrm{\α}\left(t\right)\]{\stackrel{\‾}{q}}_k\left(t\right),& k\∈S\\ \[1-\mathrm{\α}\left(t\right)\]{\stackrel{\‾}{q}}_k\left(t\right),& k\∉S\end{array}\right.$

其中，平均信道质量的初始值可设置为较小的正数。