CN110121212B - 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法 - Google Patents

一种面向周期类urllc业务的上行传输方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110121212B
CN110121212B CN201811216043.8A CN201811216043A CN110121212B CN 110121212 B CN110121212 B CN 110121212B CN 201811216043 A CN201811216043 A CN 201811216043A CN 110121212 B CN110121212 B CN 110121212B
Authority
CN
China
Prior art keywords
uplink transmission
transmission
subchannel
channel
urllc service
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811216043.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110121212A (zh
Inventor
任品毅
谢云聪
王熠晨
王璋楠
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN201811216043.8A priority Critical patent/CN110121212B/zh
Priority to PCT/CN2018/120585 priority patent/WO2020077777A1/zh
Publication of CN110121212A publication Critical patent/CN110121212A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110121212B publication Critical patent/CN110121212B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
    • H04W72/0473—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource the resource being transmission power
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/20—Control channels or signalling for resource management
    • H04W72/21—Control channels or signalling for resource management in the uplink direction of a wireless link, i.e. towards the network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本发明公开了一种面向周期类URLLC业务的上行传输方法，包括以下步骤：1)构建URLLC上行传输模型；2)基于有限编码长度理论构建URLLC类业务上行传输QoS保障机制；3)通过制订合理的子信道‑功率联合分配策略，在保障系统中所有设备上行传输QoS的同时，使得所需总发射功率最小化，以构建边缘自适应优化问题；4)通过基于带权二分图理论的Kuhn‑Munkres算法或基于贪婪选择的低复杂度算法分别求得步骤3)中的边缘自适应优化问题，得最优子信道‑功率分配策略，然后根据子信道‑功率分配策略完成周期类URLLC业务的上行传输，该方法能够适用于周期类URLLC业务的上行传输。

Description

一种面向周期类URLLC业务的上行传输方法
技术领域
本发明属于超可靠低时延通信中的上行传输技术领域，涉及一种面向周期类URLLC业务的上行传输方法。
背景技术
作为5G三大场景之一，超可靠低时延通信(Ultra-Reliable Low-LatencyCommunication,URLLC)对应以自动驾驶、工业控制、远程医疗以及触感网络(TactileInternet)为代表的实时关键控制类业务。URLLC的性能指标主要包括两个部分：时延和可靠性。其中时延指的是用户平面端到端时延，即数据包从生成到被成功接收并正确解码所经历的总时延；3GPP对URLLC的时延指标作出了明确规定：用户平面端到端时延不得超过1ms。可靠性，即在特定时延内将一个大小为X字节的数据包成功传输并正确接收的概率，3GPP对于URLLC传输可靠性方面的要求为：将一个大小为32字节的数据包在1ms内以1-10-5的可靠性进行传输。很遗憾，目前LTE网络中采用的相关标准无法实现低至1ms的端到端时延。因此，在5G新空口架构中，多种技术被用于降低时延以及提高传输可靠性，例如：灵活配置物理层参数集和迷你时隙(mini-slot)结构，上行免授权(Grant-free)传输方案，设备与设备(D2D)通信以及移动边缘计算，以上技术被用于保障超低端到端时延；而多连接、分集以及中继节点传输等技术则被用于提升传输可靠性。在URLLC上行传输中，由于URLLC极其苛刻的性能要求(1ms的端到端时延，99.999％的传输可靠性)以及上行传输资源(时间、带宽、发射功率)受限等原因，使得传统的基于基站上行授权的传输方案无法保证URLLC类业务的正常运行；尤其是在时延方面，基站与设备间过多的控制信令交互使得1ms端到端时延成为不可能事件。因此，设计一种适用于URLLC业务的上行传输方案对于具有十分重要的现实意义。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种面向周期类URLLC业务的上行传输方法，该方法能够适用于URLLC业务的上行传输。
为达到上述目的，本发明所述的面向周期类URLLC业务的上行传输方法包括以下步骤：
1)构建URLLC上行传输模型；
2)基于有限编码长度理论构建URLLC类业务上行传输QoS保障机制；
3)通过制订合理的子信道-功率联合分配策略，在保障系统中所有设备上行传输QoS的同时，使得所需总发射功率最小化，以构建边缘自适应优化问题；
4)通过基于带权二分图理论的Kuhn-Munkres算法或基于贪婪选择的低复杂度算法求解步骤3)中的边缘自适应优化问题，得最优子信道-功率分配策略，然后根据最优子信道-功率分配策略完成周期类URLLC业务的上行传输。
步骤1)的具体操作为：在单小区场景中，假设一个拥有Mr根接收天线的多天线基站位于小区正中央，K个承载周期类URLLC业务的单天线设备均匀分布于小区之中，在每个数据传输周期内，所有设备同时向基站上传一个大小为L比特的数据包，每个设备的最大发射功率为pmax，同时，采用SC-FDMA作为上行链路的多址接入方式；
基于比例公平子载波分配的原则，将相同数量的一簇子载波划为一个子信道，并规定为每个设备只分配一个子信道，假设系统总带宽Btotal被均等划分为N个子信道，其中每个子信道的带宽均为B＝Btotal/N，将设备集与子信道集分别记为
Figure BDA0001833571470000031
和
Figure BDA0001833571470000032
为保障每个设备的传输可靠性，规定每个子信道不能同时为多个设备所使用，且子信道数量不得少于设备数量，即K≤N。
步骤2)中构建的URLLC类业务上行传输QoS保障机制为：
假设任一设备k在任一子信道n上的瞬时信道增益和路径损耗系数分别为gk,n、μk，保障设备k传输QoS指标的对应信道增益阈值为
Figure BDA0001833571470000033
则当
Figure BDA0001833571470000034
时，说明设备k在子信道n上能够在指定时延内以
Figure BDA0001833571470000035
的概率成功完成数据传输及接收，因此，任意设备k对应的上行传输QoS保障发射功率pk为：
Figure BDA0001833571470000036
其中，
Figure BDA0001833571470000037
为传输错误概率，τ为单位TTI长度；
当
Figure BDA0001833571470000038
时，则说明当设备k在子信道n上进行数据传输时，设备k的上行传输QoS无法得到保障，此时基站指示设备主动放弃本次数据传输。
步骤3)中构建的边缘自适应优化问题为：
Figure BDA0001833571470000041
Figure BDA0001833571470000042
Figure BDA0001833571470000043
Figure BDA0001833571470000044
Figure BDA0001833571470000045
Figure BDA0001833571470000046
Figure BDA0001833571470000047
Figure BDA0001833571470000048
其中，
Figure BDA0001833571470000049
为功率控制矩阵，ak,n∈{0,1}为子信道分配指示符，ak,n＝1代表子信道n被分配给设备k进行数据传输，pk,n∈[0,pmax]代表设备k在子信道n上的发射功率，pk,n为设备k在子信道n上的发射功率。
步骤4)中基于带权二分图理论的Kuhn-Munkres算法求解步骤3)中的边缘自适应优化问题，得保障所有设备传输QoS所需的最小总发射功率ptotal为：
Figure BDA00018335714700000410
贪婪选择的低复杂度算法为BCCG算法或SSG-LDF算法。
基于BCCG算法求解步骤3)中的边缘自适应优化问题，得保障所有设备传输QoS所需的最小总发射功率ptotal为：
Figure BDA00018335714700000411
基于SSG-LDF算法求解步骤3)中的边缘自适应优化问题，得保障所有设备传输QoS所需的最小总发射功率ptotal为：
Figure BDA0001833571470000051
本发明具有以下有益效果：
本发明所述的面向周期类URLLC业务的上行传输方法在具体操作时，首先在保障系统中所有设备的上行QoS的前提下，以所需总发射功率最小化为优化目标建立边缘自适应优化问题；然后使用基于带权二分图理论的Kuhn-Munkres算法或基于贪婪选择的低复杂度算法求解边缘自适应优化问题，得最优子信道-功率分配策略；最后根据最优子信道-功率分配策略完成周期类URLLC业务的上行传输，操作简单、方便。
附图说明
图1为仿真实验中不同基站端接收天线数量下实现可靠传输所允许的最大传输错误率与设备-基站间距离的关系图；
图2为仿真实验中不同基站端接收天线数量下基于不同设备排序策略的SSG算法与传统贪婪算法的性能比较图；
图3为仿真实验中不同基站端接收天线数量下不同算法的性能比较图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
本发明所述的面向周期类URLLC业务的上行传输方法包括以下步骤：
1)建立系统模型
在单小区场景中，假设一个拥有Mr根接收天线的多天线基站位于小区正中央，K个承载周期类URLLC业务的单天线设备均匀分布于小区之中。在每个数据传输周期内，所有设备同时向基站上传一个大小为L比特的数据包，每个设备的最大发射功率为pmax。在本系统模型中，采用SC-FDMA作为上行链路的多址接入方式；由于所有设备都拥有相同的时延及可靠性要求，因此基于比例公平子载波分配的原则，将相同数量的一簇子载波划为一个子信道，并规定为每个设备只分配一个子信道。假设系统总带宽Btotal被均等划分为N个子信道，其中每个子信道的带宽均为B＝Btotal/N。在这里，将设备集与子信道集分别记为
Figure BDA0001833571470000061
Figure BDA0001833571470000062
和
Figure BDA0001833571470000063
为保障每个设备的传输可靠性以及避免设备间干扰，规定每个子信道不能同时为多个设备所使用，且子信道数量不得少于设备数量，即K≤N。
2)构建URLLC业务上行传输QoS保障机制
URLLC类业务的QoS由端到端时延Dmax以及对应的全局丢包率Φmax组成，在上行链路中，端到端时延包括上行传输时延Dt、处理时延Dp(基站端与设备端之和)以及传播时延Dr。在工业控制场景中，由于通信距离相对较短，故传播时延Dr可忽略不计。要保证端到端时延不超过1ms，传输时延与处理时延都需要大幅度地降低。现有技术对1ms超低时延的具体实现进行了深入讨论，在其提出的技术框架下，只有当传输时延不超过单位TTI长度τ时，才有可能实现低至1ms的上行端到端时延。即重传对于本场景来说是不允许的，因此URLLC类业务的端到端时延性能要求服从以下表达式：
Dt+Dp+Dr≤Dmax→Dt≤τ (1)
全局丢包率Φmax用于衡量传输可靠性，对于某一设备k，其全局丢包率Φmax由传输错误率
Figure BDA0001833571470000071
和主动丢包率
Figure BDA0001833571470000072
组成，具体为：
Figure BDA0001833571470000073
假设信道服从块衰落，即在每个周期内的算法执行以及数据传输期间，信道增益服从平坦瑞利衰落，各信道相互独立且服从相同分布。设设备k在每个子信道上的小尺度衰落gk,n以及大尺度衰落μk均已知，根据香农容量公式，设备k在单位TTI内能成功发送的最大比特数
Figure BDA0001833571470000074
为：
Figure BDA0001833571470000075
由于URLLC的离散小数据包传输特性，其编码块长度非常短，此时式(3)实际上过高地估计了信道容量。因此，使用有效编码长度理论对URLLC业务的容量进行分析：当传输错误率与发射功率给定，且假设子信道n被分配给设备k用于数据传输，则设备k在单位TTI内能成功发送的最大比特数bk(设备k的传输速率)为：
Figure BDA0001833571470000076
其中，N0为单边高斯白噪声谱密度，Vk,n的表达式为：
Figure BDA0001833571470000077
由于数据传输要求极高的可靠性，因此认为只有当信噪比较高时才能满足传输可靠性要求，即Vk,n≈1；则式(4)可以近似为：
Figure BDA0001833571470000078
将pk,n＝pmax及bk＝L代入式(5)中，得保障设备k传输QoS指标的信道增益阈值为：
Figure BDA0001833571470000081
因此，主动丢包率
Figure BDA0001833571470000082
为：
Figure BDA0001833571470000083
在SIMO系统中，瑞利衰落信道的信道增益服从Wishart分布，瑞利衰落信道的信道增益fg(x)的表达式为：
Figure BDA0001833571470000084
因此式(2)可以改写为：
Figure BDA0001833571470000085
则构建URLLC类业务上行传输QoS保障机制为：
当
Figure BDA0001833571470000086
时，说明设备k在子信道n上能够在指定时延内以
Figure BDA0001833571470000087
的概率成功完成数据传输及接收，因此能够保障设备k的传输QoS，对应的QoS保障发射功率pk为：
Figure BDA0001833571470000088
当
Figure BDA0001833571470000089
时，则说明当设备k在子信道n上进行数据传输时，则无法保障设备k的QoS，故主动放弃本次数据传输。
3)构建优化问题
在每个周期内，基站根据各信道当前状态以及各设备的QoS，通过执行预设算法决定子信道分配矩阵
Figure BDA0001833571470000091
以及功率控制矩阵
Figure BDA0001833571470000092
来完成子信道-功率联合分配，其中，子信道分配矩阵
Figure BDA0001833571470000093
为：
Figure BDA0001833571470000094
其中，ak,n∈{0,1}为子信道分配指示符，ak,n＝1代表子信道n被分配给设备k进行数据传输；
功率控制矩阵
Figure BDA0001833571470000095
为：
Figure BDA0001833571470000096
其中，pk,n∈[0,pmax]代表设备k在子信道n上的发射功率，根据URLLC类业务上行传输QoS保障机制的基本原理，设备k在子信道n上的发射功率pk,n pk,n服从的表达式为：
Figure BDA0001833571470000097
基于上述理论推导，将子信道-功率联合分配问题转换为一个边缘自适应优化问题，通过寻找最优的子信道组合以及根据式(14)确定的对应传输功率，使得保障所有设备QoS所需的总发射功率最小，以构建优化问题为：
Figure BDA0001833571470000101
Figure BDA0001833571470000102
Figure BDA0001833571470000103
Figure BDA0001833571470000104
Figure BDA0001833571470000105
Figure BDA0001833571470000106
Figure BDA0001833571470000107
Figure BDA0001833571470000108
其中，式(15a)～式(15c)代表子信道分配的相关限制条件：式(15b)说明子信道不能被多个设备同时占用，式(15c)说明每个设备在每次数据传输中只能使用一个子信道；式(15d)及式(15e)代表设备发射功率的相关限制条件；式(15f)及式(15g)代表保障设备QoS对应的传输速率要求。
4)优化问题的求解
基于带权二分图理论的Kuhn-Munkres算法求解优化问题
由式(6)及式(11)可知，优化问题(15)可等效为一个设备传输功率恒定前提下的传输总速率最大化问题。基于Kuhn-Munkres算法进行上行资源分配，首先需要将子信道-功率联合分配问题转化为一个带权二分图理论下的最大权值匹配问题，即建立一个图
Figure BDA0001833571470000109
Figure BDA00018335714700001013
与
Figure BDA00018335714700001010
为两个互不相交的顶点集，其中，
Figure BDA00018335714700001011
代表需要发送数据包的K个设备；
Figure BDA00018335714700001012
代表待分配的N个子信道，互不相交的顶点集之间任意两个顶点之间都存在一条边，即e＝(k,n)，所有e的集合称为边集ε。在带权二分图中，每一条边e＝(k,n)都对应一个特定的权值wk,n，在这里，wk,n的值为发射功率为pmax时设备k在子信道n上的传输速率：
Figure BDA0001833571470000111
引入二分图匹配理论中的基本概念：
a)二分图匹配：给定一个二分图
Figure BDA0001833571470000112
其中，
Figure BDA0001833571470000113
为
Figure BDA0001833571470000114
的一个子图，若
Figure BDA0001833571470000115
的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称
Figure BDA0001833571470000116
是一个匹配，即二分图
Figure BDA0001833571470000117
中的匹配是
Figure BDA0001833571470000118
中两两之间无公共顶点的边的集合。
b)二分图最大匹配：给定一个二分图
Figure BDA0001833571470000119
其最大匹配为所有匹配中包含边数最大的匹配。
c)二分图完备匹配：给定一个二分图
Figure BDA00018335714700001110
若
Figure BDA00018335714700001111
与
Figure BDA00018335714700001112
中包含的顶点数相等，即K＝N，若此时存在一个匹配同时包含
Figure BDA00018335714700001113
与
Figure BDA00018335714700001114
中的所有顶点，即若该匹配使得
Figure BDA00018335714700001115
中的每一个顶点都与
Figure BDA00018335714700001116
中的一个顶点匹配，并且
Figure BDA00018335714700001117
中的每一个顶点也与
Figure BDA00018335714700001118
中的一个顶点匹配，则称匹配为二分图
Figure BDA00018335714700001119
的完备匹配。
d)二分图最佳匹配：在带权二分图中，权值之和最大的完备匹配称为最佳匹配。由于K＝N，因此最佳匹配为最大权值匹配，故求取最大权值匹配问题，即从包含所有匹配可能性的集合Φ中找出一个
Figure BDA00018335714700001120
使得其满足以下表达式：
Figure BDA00018335714700001121
Kuhn-Munkres算法是一种寻找二分图最佳匹配的算法，使用Kuhn-Munkres算法寻找到的最佳匹配即为最大权值匹配，Kuhn-Munkres算法的具体执行步骤如下：
11)初始化可行顶标：具体的，为所有顶点
Figure BDA00018335714700001122
设置一个初始可行顶标：
Figure BDA0001833571470000121
其中，对于边集ε中的任意边e＝(k,n)，可行顶标始终应满足
Figure BDA0001833571470000122
12)使用增广路径定理为每个顶点寻找匹配：具体的，将包含图
Figure BDA0001833571470000123
中各顶点可行顶标的相等子图记为
Figure BDA0001833571470000124
对于
Figure BDA0001833571470000125
中的每个顶点，首先需要利用Hungarian算法为其在
Figure BDA0001833571470000126
中寻找一条增广路径；当未能找到某一顶点的增广路径，则修改该顶点的可行顶标，更新相等子图
Figure BDA0001833571470000127
后继续找增广路径；当每个顶点均已找到增广路径时，此时说明每个顶点都已在匹配中，此时输出该完备匹配作为二分图的最佳匹配。
对增广路径相关概念进行说明：e)增广路径：设
Figure BDA0001833571470000128
为二分图
Figure BDA0001833571470000129
已匹配边的集合，若P是图
Figure BDA00018335714700001210
中一条连通两个未匹配顶点的路径(P的起点在
Figure BDA00018335714700001211
上，终点在
Figure BDA00018335714700001212
上；反之亦可)，并且属于
Figure BDA00018335714700001213
的边和不属于
Figure BDA00018335714700001214
的边在P上交替出现，则称P为相对于
Figure BDA00018335714700001215
的一条增广路径。f)增广路径定理：若当前可以找到一条增广路径P，通过对该增广路径P进行取反操作，即将增广路径P上的匹配边与未匹配边互换，可以使得匹配
Figure BDA00018335714700001216
中的边数加一；否则，当前匹配就是最大匹配，即任意一个匹配是最大匹配的充分必要条件是不存在增广路径。
Hungarian算法的具体执行步骤为：
111)置
Figure BDA00018335714700001217
为空，并将
Figure BDA00018335714700001218
中未被匹配的顶点集记为
Figure BDA00018335714700001219
显然当前
Figure BDA00018335714700001220
112)
Figure BDA00018335714700001221
为空集，则将目前的匹配输出为最大匹配，即
Figure BDA00018335714700001222
否则令
Figure BDA00018335714700001223
V＝{φ}，并转至113)；
113)令
Figure BDA0001833571470000131
为U的相邻集，当
Figure BDA0001833571470000132
说明不存在以k为起点的增广路径，即k为已匹配顶点，此时令
Figure BDA0001833571470000133
并返回112)；当
Figure BDA0001833571470000134
则取n∈N(U)\V，并转至步骤114)；
114)若存在
Figure BDA0001833571470000135
满足
Figure BDA0001833571470000136
则令U＝U∪{k},V＝V∪{n}，并转至113)中；否则说明存在一条始于k、终于n的增广路径P，此时需要对匹配M进行取反操作以增加其包含的边数，即令
Figure BDA0001833571470000137
并转至步骤112)；
13)当通过步骤2)获得的最大匹配并非完备匹配，则对未匹配顶点的可行顶标值进行修改，设可行顶标值偏移量θl为：
Figure BDA0001833571470000138
并对未匹配顶点v进行如式(20)所示的可行顶标值修改操作：
Figure BDA0001833571470000139
14)更新可行顶标修改后的相等子图
Figure BDA00018335714700001310
并重复步骤12)及13)，直至所有顶点均有对应匹配，即找到最佳匹配
Figure BDA00018335714700001311
为止；
15)针对
Figure BDA00018335714700001312
中的每一对设备-子信道匹配对，通过比较当前信道增益与QoS保障信道增益阈值的大小，确定各设备在相应子信道上的发射功率：
Figure BDA00018335714700001313
16)得所需的最优发射总功率为：
Figure BDA0001833571470000141
基于贪婪选择的低复杂度算法求解优化问题
Kuhn-Munkres算法的时间复杂度非常高，因此本发明提出通过贪婪选择的低复杂度算法求解次优解，具体为：
基于BCCG算法求解优化问题的具体过程为：
21)初始化信道分配矩阵
Figure BDA0001833571470000142
与功率控制矩阵
Figure BDA0001833571470000143
为K×N维的零矩阵，对于
Figure BDA0001833571470000144
设
Figure BDA0001833571470000145
为该信道的候选服务设备集，在这里将所有
Figure BDA0001833571470000146
初始化为空集，其中，
Figure BDA0001833571470000147
为
Figure BDA0001833571470000148
的模长，即该集合中所包含的设备数量；设
Figure BDA0001833571470000149
为主动丢弃数据包，即放弃本次传输的设备集，初始化
Figure BDA00018335714700001410
为空集；
22)对于
Figure BDA00018335714700001411
分别为其选取一个最佳信道
Figure BDA00018335714700001412
并将设备k在子信道n*上的信道增益
Figure BDA00018335714700001425
与设备k的QoS保障信道增益
Figure BDA00018335714700001413
进行比较，当
Figure BDA00018335714700001414
则将设备k纳入信道n*的候选服务设备集中，即
Figure BDA00018335714700001415
否则，则指示设备k放弃本次传输，即
Figure BDA00018335714700001416
23)对于
Figure BDA00018335714700001417
当
Figure BDA00018335714700001418
且
Figure BDA00018335714700001419
则不做任何操作；当
Figure BDA00018335714700001420
则需要对
Figure BDA00018335714700001421
中多余的设备进行转移，直到
Figure BDA00018335714700001422
为止，具体操作为：
231)计算设备
Figure BDA00018335714700001423
在各信道n上为保障其QoS所需发射功率pk,n：
Figure BDA00018335714700001424
232)根据式(24)分别找出目标转移信道m*及其对应的目标转移设备k*：
Figure BDA0001833571470000151
234)当目标转移信道m*及其对应的目标转移设备k*被找到后，则执行设备转移操作，即将设备k*从
Figure BDA0001833571470000152
中剔除，并将设备k*纳入
Figure BDA0001833571470000153
中，即
Figure BDA0001833571470000154
235)重复步骤231)至步骤234)，直到
Figure BDA0001833571470000155
为止。
24)经步骤23)后，对于
Figure BDA0001833571470000156
均满足：
Figure BDA0001833571470000157
当对于
Figure BDA0001833571470000158
其满足
Figure BDA0001833571470000159
且
Figure BDA00018335714700001510
时，则对其执行QoS保障机制，即将设备k在子信道n上的信道增益gk,n与设备k的QoS保障信道增益
Figure BDA00018335714700001511
进行比较：若
Figure BDA00018335714700001512
时，则最终确定设备k将使用信道n进行数据包传输，即令ak,n＝1；否则，最终确定设备k将放弃本次传输，即
Figure BDA00018335714700001513
25)最终传输方案确定计算所需的最优发射总功率ptotal为：
Figure BDA00018335714700001514
基于SSG-LDF算法求解优化问题
为体现SSG-LDF算法的合理性，设置几组对照设备排序策略，分别为1)LDL(largstdistance last)策略及WCF(worst CSI first，其中CSI指channel state information)策略，其中，SSG-LDL(largst distance last)策略与SSG-LDF策略相反，即离基站最近的设备最先接入；SSG-WCF策略是根据设备的平均信道增益
Figure BDA0001833571470000161
对设备进行升序排序并依次安排设备进行接入，即信道质量最差的设备最先进行接入。
基于SSG-LDF算法求解优化问题的具体过程为：
31)初始化信道分配矩阵
Figure BDA0001833571470000162
与功率控制矩阵
Figure BDA0001833571470000163
为K×N维的零矩阵，对于
Figure BDA0001833571470000164
记
Figure BDA0001833571470000165
为信道n的候选服务设备集，将所有
Figure BDA0001833571470000166
初始化为空集，其中，
Figure BDA0001833571470000167
为
Figure BDA0001833571470000168
的模长，即该集合中所包含的设备数量；设
Figure BDA0001833571470000169
为主动丢弃数据包，即放弃本次传输的设备集，将
Figure BDA00018335714700001610
初始化为空集；
32)根据设备与基站间的距离对设备进行降序排序，记降序排序后的设备序号集为
Figure BDA00018335714700001611
Figure BDA00018335714700001612
的表达式为：
Figure BDA00018335714700001613
其中，k’表示设备k对应的排列序号，f为k’到k的映射，dk为设备k与基站间的距离。
33)按照
Figure BDA00018335714700001614
中的设备序号k’依次为对应的设备k分配当前最好的空闲信道，即
Figure BDA00018335714700001615
并将设备k在信道n*上的信道增益
Figure BDA00018335714700001621
与设备k的QoS保障信道增益
Figure BDA00018335714700001616
进行比较，当
Figure BDA00018335714700001617
时，则将设备k纳入信道n*的候选服务设备集中，即
Figure BDA00018335714700001618
并令ak,n＝1；否则，则指示设备k放弃本次传输，即
Figure BDA00018335714700001619
34)按照最终传输方案计算所需的最优发射总功率ptotal为：
Figure BDA00018335714700001620
仿真实验
选取中等尺寸的厂房作为参考场景：在100*100m2的厂房中均匀地分布着100个URLLC类设备，在每个工作周期内，所有设备同时向基站上传一个32bytes的数据包，路径损耗模型表达式为：
-10lg(μk)＝21.75lgdk+47.08 (29)
其他仿真参数如表1所示：
表1
系统总带宽 10MHz
信道数量 100
信道带宽 100kHz
单个设备的最大上行发射功率 23dBm
单边噪声谱密度 －174dBm/Hz
TTI长度 0.143ms
URLLC业务端到端时延要求 1ms
URLLC业务传输可靠性要求 99.999％
通过Monte-Carlo仿真对本发明中三类算法的性能与复杂度进行评估Monte-Carlo仿真的总时间为105个工作周期。
首先从理论上分析三类算法的时间复杂度，如表2所示，其中，K、N分别为设备数和子信道数：
表2
Figure BDA0001833571470000171
Figure BDA0001833571470000181
参考图1，考虑单用户场景，即K＝N＝1，子信道带宽B＝100kHz，由于基站位于厂房中央，因此基站-设备间距离最大为
Figure BDA0001833571470000182
需要说明的是，由于
Figure BDA0001833571470000183
的值应该大于0，所以在图1中当
Figure BDA0001833571470000184
时，说明式(10)无解，即在当前系统参数下无法实现可靠性为99.999％的超可靠传输。从图1中不难看出：当接收天线数量一定时，
Figure BDA0001833571470000185
的值随着设备-基站间距离的增大而减小，并且要使得厂房中不同位置的设备均能实现可靠传输，即位于厂房边缘
Figure BDA0001833571470000186
处的设备亦有对应的
Figure BDA0001833571470000187
解，接收天线数Mr必须不小于4。同理，将该结论拓展至多用户场景中，当可用带宽Btotal＝10MHz，设备数与信道数相等，即K＝N＝100，假设设备均匀地分布于厂房之中；对应子信道带宽B＝100kHz时，要想实现系统假设下的可靠传输，即在10MHz带宽上实现100个设备的并行可靠传输，接收天线数Mr必须不小于4。
参考图2，可用带宽Btotal＝10MHz，设备数与信道数均为100，即K＝N＝100，子信道带宽B＝100kHz，假设设备均匀地分布于厂房之中，从图2可知，当基站端接收天线数量Mr不断增大时，由于多天线技术对信道衰落的有效抑制，使得所需的发射总功率不断减小；另外，不同设备排序策略下的SSG算法性能优劣依次为：SSG-WCF>SSG-LDF>ConventionalGreedy>SSG-LDL，由于SSG-WCF与SSG-LDF的性能相差较小(仅为1％左右)，但SSG-WCF排序的时间复杂度却比SSG-LDF高，因此通过综合考虑，认为SSG-LDF在以上四种策略中是最为有效的。
参考图3，可用带宽Btotal＝10MHz，设备数与信道数均为100，即K＝N＝100，子信道带宽B＝100kHz，假设设备均匀地分布于厂房之中，从图3可知，各算法性能优劣依次为：Kuhn-Munkres>BCCG>SSG-LDF>Conventional Greedy；另外，BCCG及SSG-LDF的性能只是略逊于Kuhn-Munkres算法，并且随着基站端接收天线数的增加，三类算法之间的性能差距开始逐渐缩小。
以上内容是对本发明的详细说明，不能认定本发明的仅限于此，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的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定专利保护范围。

Claims (5)

1.一种面向周期类URLLC业务的上行传输方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)构建URLLC上行传输模型；
2)基于有限编码长度理论构建URLLC类业务上行传输QoS保障机制；
3)通过制订合理的子信道-功率联合分配策略，在保障系统中所有设备上行传输QoS的同时，使得所需总发射功率最小化，以构建边缘自适应优化问题；
4)通过基于带权二分图理论的Kuhn-Munkres算法或基于贪婪选择的低复杂度算法求解步骤3)中的边缘自适应优化问题，得最优子信道-功率分配策略，然后根据最优子信道-功率分配策略完成周期类URLLC业务的上行传输；
步骤1)的具体操作为：在单小区场景中，假设一个拥有Mr根接收天线的多天线基站位于小区正中央，K个承载周期类URLLC业务的单天线设备均匀分布于小区之中，在每个数据传输周期内，所有设备同时向基站上传一个大小为L比特的数据包，每个设备的最大发射功率为pmax，同时，采用SC-FDMA作为上行链路的多址接入方式；
基于比例公平子载波分配的原则，将相同数量的一簇子载波划为一个子信道，并规定为每个设备只分配一个子信道，假设系统总带宽Btotal被均等划分为N个子信道，其中每个子信道的带宽均为B＝Btotal/N，将设备集与子信道集分别记为
Figure FDA0003268562930000011
和
Figure FDA0003268562930000012
为保障每个设备的传输可靠性，规定每个子信道不能同时为多个设备所使用，且子信道数量不得少于设备数量，即K≤N；
步骤2)中构建的URLLC类业务上行传输QoS保障机制为：
假设任一设备k在任一子信道n上的瞬时信道增益和路径损耗系数分别为gk,n、μk，保障设备k传输QoS指标的对应信道增益阈值为
Figure FDA0003268562930000021
则当
Figure FDA0003268562930000022
时，说明设备k在子信道n上能够在指定时延内以
Figure FDA0003268562930000023
的概率成功完成数据传输及接收，因此，任意设备k对应的上行传输QoS保障发射功率pk为：
Figure FDA0003268562930000024
其中，
Figure FDA0003268562930000025
为传输错误概率，τ为单位TTI长度；
当
Figure FDA0003268562930000026
时，则说明当设备k在子信道n上进行数据传输时，设备k的上行传输QoS无法得到保障，此时基站指示设备主动放弃本次数据传输；
步骤3)中构建的边缘自适应优化问题为：
Figure FDA0003268562930000027
Figure FDA0003268562930000028
Figure FDA0003268562930000029
Figure FDA00032685629300000210
Figure FDA00032685629300000211
Figure FDA00032685629300000212
Figure FDA00032685629300000213
Figure FDA00032685629300000214
其中，
Figure FDA00032685629300000215
为功率控制矩阵，ak,n∈{0,1}为子信道分配指示符，ak,n＝1代表子信道n被分配给设备k进行数据传输，pk,n∈[0,pmax]代表设备k在子信道n上的发射功率，pk,n为设备k在子信道n上的发射功率，bk，n代表设备k在无线信道n上的最大可达速率。
2.根据权利要求1所述的面向周期类URLLC业务的上行传输方法，其特征在于，步骤4)中基于带权二分图理论的Kuhn-Munkres算法求解步骤3)中的边缘自适应优化问题，得保障所有设备传输QoS所需的最小总发射功率ptotal为：
Figure FDA0003268562930000031
3.根据权利要求1所述的面向周期类URLLC业务的上行传输方法，其特征在于，贪婪选择的低复杂度算法为BCCG算法或SSG-LDF算法。
4.根据权利要求3所述的面向周期类URLLC业务的上行传输方法，其特征在于，基于BCCG算法求解骤3)中的边缘自适应优化问题，得保障所有设备传输QoS所需的最小总发射功率ptotal为：
Figure FDA0003268562930000032
5.根据权利要求3所述的面向周期类URLLC业务的上行传输方法，其特征在于，基于SSG-LDF算法求解骤3)中的边缘自适应优化问题，得保障所有设备传输QoS所需的最小总发射功率ptotal为：
Figure FDA0003268562930000033
CN201811216043.8A 2018-10-18 2018-10-18 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法 Active CN110121212B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811216043.8A CN110121212B (zh) 2018-10-18 2018-10-18 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法
PCT/CN2018/120585 WO2020077777A1 (zh) 2018-10-18 2018-12-12 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811216043.8A CN110121212B (zh) 2018-10-18 2018-10-18 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110121212A CN110121212A (zh) 2019-08-13
CN110121212B true CN110121212B (zh) 2022-02-22

Family

ID=67520189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811216043.8A Active CN110121212B (zh) 2018-10-18 2018-10-18 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN110121212B (zh)
WO (1) WO2020077777A1 (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110856262B (zh) * 2019-09-25 2022-03-01 西安交通大学 一种基于联合时频分集的免授权上行传输方法
CN111935842B (zh) * 2020-07-23 2023-06-20 常熟理工学院 一种面向非正交多址接入的多用户分簇调度方法
CN113612853B (zh) * 2021-08-16 2022-05-10 燕山大学 一种联合边缘计算的网络资源调度方法
CN114554512A (zh) * 2022-03-18 2022-05-27 东南大学 一种智能电网系统中中继辅助urllc服务资源配置的方法
CN114928757B (zh) * 2022-07-21 2022-12-30 中国科学技术大学 基于毫米波的360°vr视频数据传输方法、装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013086128A1 (en) * 2011-12-06 2013-06-13 T-Mobile Usa, Inc. Quality of service application controller and user equipment application profiler
CN103607368A (zh) * 2013-11-20 2014-02-26 电子科技大学 基于能效的ofdma子载波分配方法
WO2018029913A1 (ja) * 2016-08-09 2018-02-15 日本電信電話株式会社 リソース割当装置及びリソース割当方法
CN108347760A (zh) * 2017-01-22 2018-07-31 华为技术有限公司 一种上行信道的功率分配方法及装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170325174A1 (en) * 2016-05-09 2017-11-09 Ofinno Technologies, Llc Uplink transmission power control in a wireless device and wireless network
CN107197423B (zh) * 2017-05-26 2021-05-25 国网江苏省电力公司南京供电公司 一种面向容量的d2d多播资源分配方法
CN107613555B (zh) * 2017-09-04 2020-12-11 西安电子科技大学 非正交多址接入蜂窝和终端直通密集网络资源管控方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013086128A1 (en) * 2011-12-06 2013-06-13 T-Mobile Usa, Inc. Quality of service application controller and user equipment application profiler
CN103607368A (zh) * 2013-11-20 2014-02-26 电子科技大学 基于能效的ofdma子载波分配方法
WO2018029913A1 (ja) * 2016-08-09 2018-02-15 日本電信電話株式会社 リソース割当装置及びリソース割当方法
CN108347760A (zh) * 2017-01-22 2018-07-31 华为技术有限公司 一种上行信道的功率分配方法及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Energy-Efficient Resource Allocation for Ultra-Reliable and Low-Latency Communications;Chengjian Sun et al.;《GLOBECOM 2017 - 2017 IEEE Global Communications Conference》;20180115;第1-6页 *
QoS-constrained Area Spectral Efficiency in Ultra-reliable and Low-latency Industrial Wireless Networks;Bo Chang;《2017 23rd Asia-Pacific Conference on Communications (APCC)》;20180301;第1-4页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN110121212A (zh) 2019-08-13
WO2020077777A1 (zh) 2020-04-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110121212B (zh) 一种面向周期类urllc业务的上行传输方法
CN109413724B (zh) 一种基于mec的任务卸载和资源分配方案
US11006461B2 (en) Orthogonal frequency division multiple access communication apparatus and communication method
CN110392079B (zh) 面向雾计算的节点计算任务调度方法及其设备
CN111884696B (zh) 一种基于多载波的中继协作移动边缘计算方法
CN111769918B (zh) Dmrs端口的指示方法及装置
US11387965B2 (en) Method for replying with acknowledgement frame, apparatus, and data transmission system
CN108631816A (zh) 发送数据的方法和装置，以及接收数据的方法和装置
CN114867030A (zh) 双时间尺度智能无线接入网切片方法
JP2023145777A (ja) 集積回路
Yuan et al. Latency-critical downlink multiple access: A hybrid approach and reliability maximization
CN112235387B (zh) 一种基于能量消耗最小化的多节点协作计算卸载方法
CN111682915B (zh) 一种频谱资源自分配方法
Valentin et al. Integrating multiuser dynamic ofdma into ieee 802.11 wlans-llc/mac extensions and system performance
CN102457350B (zh) 一种数据传输方法及系统
CN110798285B (zh) 一种基于频率分集的大规模网络中urllc的重传方法
WO2024021652A1 (zh) 一种无线通信方法及设备、存储介质
GB2482878A (en) Spectral resources allocation based upon the user who will use it with the greatest energy efficiency
CN108064070B (zh) 一种用于大规模mimo多小区网络的用户接入方法
Chen et al. Joint resource block reuse and power control for multi-sharing device-to-device communication
Lin et al. Fast spectrum reuse and power control for device-to-device communication
WO2014067158A1 (zh) 调度方法、装置和基站
Zhong et al. A game theory scheme combined with the interference region in cellular D2D heterogeneous networks
Liu et al. Joint power and subcarrier allocation for SWIPT in cognitive relay system
Shang et al. Computation offloading management in vehicular edge network under imperfect CSI

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant