CN115622595B - 一种实现自适应大规模urllc的高能效组网方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法；该方法包括：构建通信系统模型，将可用信道按照用户具有URLLC需求和不具有URLLC需求的比例分配给对应的用户；对小尺度衰落建模并计算小尺度衰落增益；根据通信系统模型和小尺度衰落增益进行信道估计和多用户检测，得到用户的后验信噪比；根据用户的后验信噪比计算用户的时延超标概率上界；根据用户的时延超标概率上界调整发送功率和可用信道数以实现网络重组；本发明能够有效利用时域、频域、空域，实现海量用户的多路复用，能够同时提升系统的能效和可靠性，扩展了URLLC的设计可行域，能够实现大规模URLLC。

Description

一种实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法。

背景技术

第五代移动通信(The Fifth Generation，5G)场景复杂多样，其中小尺度衰落是无线信道的关键部分，在具有时延敏感型和6G低时延高可靠通信(Ultra-Reliable andLow Latency Communications，URLLC)服务质量要求的场景中，它对系统性能的影响不容忽视。同时，关于实际信道估计的分析取决于信道统计特性，而信道统计特性受所选信道模型的影响，仅基于传统模型简化假设的分析结果不具有普遍性。因此，在设计无线通信系统时，有必要利用可以通过调节参数刻画现今几乎所有经典衰落模型的统一衰落模型来准确地描述小尺度衰落。

大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)是目前5G的关键使能技术，去蜂窝大规模MIMO系统作为一种特殊的分布式大规模MIMO系统，大大缩短了传统蜂窝小区中用户到基站的距离，具有很强的抗衰落能力，极有潜力成为6G的关键技术之一。去蜂窝大规模MIMO系统包含大量随机分布的接入点(Access Points，APs)，以服务于大规模移动设备，相对于传统的蜂窝大规模MIMO网络，具有优越的宏分集和干扰抑制能力。

针对时延敏感型服务的大幅增长，经典的香农信息理论虽然指出了无误传输的容量界，但其基础是无限编码块长度假设和随机编码方案，常见的是通过短编码块信道编码后传输，此时香农信息理论难以适用。有限编码块长(Finite Blocklength，FBL)信息理论是实现URLLC的关键技术之一，已有学者针对短包传输采用FBL信息理论建模和分析错误概率。针对URLLC的设计应捕捉可靠性的尾部行为(即排队时延超标概率)和时延，而不是平均指标。由于时延和整体可靠性由多个部分组成，相应的性能指标应受到URLLC的时延边界和时延超标概率边界的约束。随机网络演算(Stochastic Network Calculus，SNC)分析工具适用于时延敏感型服务，将URLLC系统中点对点的通信模式扩展到了多用户组网的通信模式，能够刻画排队时延和时延超标概率上界，更加贴近URLLC的实际应用场景。然而，现有组网技术在满足URLLC需求时未考虑跨层的时延成本和可靠性，且能效较低，因此，亟需一种可实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提出了一种实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法，该方法包括：

S1：构建通信系统模型，将可用信道按照用户具有URLLC需求和不具有URLLC需求的比例分配给对应的用户；

S2：对小尺度衰落建模并计算小尺度衰落增益；

S3：根据通信系统模型和小尺度衰落增益进行信道估计和多用户检测，得到用户的后验信噪比；

S4：根据用户的后验信噪比计算用户的时延超标概率上界；

S5：根据用户的时延超标概率上界调整发送功率和可用信道数以实现网络重组。

优选的，计算小尺度衰落增益的公式为：

其中，|h_lk|²表示小尺度衰落增益，μ_lk表示波簇数量，表示第i个波簇的第一散射分量，/>表示第i个波簇的第二散射分量，p_lk,i表示第i个波簇的第一直射分量，q_lk,i表示第i个波簇的第二直射分量，ξ_lk表示成型参数为m的Nakagami-m随机变量。

优选的，进行信道估计和多用户检测的过程包括：

根据通信系统模型和小尺度衰落增益计算BBU池的总接收信号；

采用最小二乘法信道估计方法计算估计信道矩阵；

根据总接收信号和估计信道矩阵采用迫零检测得到用户的接收信号；

根据用户的接收信号计算用户的后验信噪比。

进一步的，BBU池的总接收信号为：

其中，Y^(p)(t)表示在时隙t时刻接收的导频信号，Y^(d)(t)表示在时隙t时刻接收的数据信号，p_u表示用户的平均发射功率，G(t)表示时隙t时刻所有个用户与所有AP之间的信道状态信息，X^(p)(t)表示所有用户在时隙t时刻发送的导频信号，X^(d)(t)表示所有用户在时隙t时刻发送的数据信号，Z^(p)(t)表示在时隙t时刻传输导频信号受到的噪声干扰，Z^(d)(t)表示在时隙t时刻传输数据信号受到噪声干扰。

进一步的，估计信道矩阵为：

其中，表示估计信道矩阵，Δ表示信道估计系数，G表示信道状态信息矩阵，/>表示估计误差矩阵。

进一步的，计算用户的后验信噪比的公式为：

其中，表示第k个用户的后验信噪比，p_u表示用户的平均发射功率，/>为/>中的元素，/>表示估计误差功率，/>表示迫零检测线性变换矩阵中的元素，L为/>中的元素数量，K表示用户数量。

优选的，用户的时延超标概率上界为：

其中，表示用户的时延超标概率上界，s表示第一中间参数，/>表示第二中间参数，/>表示第三中间参数，inf{}表示取下确界，s₀表示第一中间参数阈值，λ表示数据到达速率，/>表示编码错误概率，γ₀表示用户k最大可达数据速率为0的瞬时SNR界限。

优选的，调整发送功率和可用信道数的过程包括：对于具有URLLC需求的用户，如果用户满足时延超标概率上界用户按照当前发送功率/>和可用信道数/>继续发送信号，根据当前的发送功率和可用信道数实现组网；如果用户的时延超标概率上界/>区间外，用户调整可用信道数和发送功率向AP发送信号并根据调整的发送功率返回步骤S3。

进一步的，用户调整可用信道数和发送功率向AP发送信号的过程包括：若用户的时延超标概率上界分配/>的可用信道数和分配/>功率给用户，若/>分配/>功率和/>的可用信道数给用户，其中p₀＝0.5dBm， 表示不具有URLLC需求的用户分得的可用信道数。

本发明的有益效果为：本发明的组网方法通过对BBU池的接收信号进行分析，采用信道估计和多用户检测获取用户的接收信号，根据用户的接收信号计算用户的时延超标概率上界，根据用户的时延超标概率上界对发送端的发射功率和可用信道数进行调整，实现动态组网；本发明能够有效利用时域、频域、空域，实现海量用户的多路复用，能够同时提升系统的能效和可靠性，扩展了URLLC的设计可行域，并且本发明考虑了物理层和数据链路层跨层传输的端到端时延和可靠性，在保证URLLC需求满足的同时，能够实现大规模接入的高能效URLLC。

附图说明

图1为本发明中实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法流程图；

图2为本发明中通信系统模型示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提出了一种实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法，如图1所示，所述方法包括以下内容：

S1：构建通信系统模型，将可用信道按照用户具有URLLC需求和不具有URLLC需求的比例分配给对应的用户。

如图2所示，假设在去蜂窝大规模MIMO通信场景中，L个单天线的APs(接入点)在相同的时频资源中共同为K个随机分布在圆形区域里的单天线用户提供服务，其中L＞＞K，所有AP通过理想回程链路连接到基带处理单元(Base Band Unit，BBU)池上，通信过程采用时分双工(Time Division Duplexing，TDD)模式。

AP和用户之间传输信息，初始化用户的发送功率，优选的，用户最初的发送功率设定为p_max为用户最大发送功率；初始化分配可用信道CU，具体的，按照是否具有URLLC需求分组，系统中的用户分为两组，一组为具有URLLC需求的用户，另一组为不具有URLLC需求的用户。N个可用信道CU按照具有URLLC需求和不具有URLLC需求的用户比例分配给两组用户，两组用户分配到的可用信道数分别为N_URLLC和N_other。每组用户共享该组的所有CU，用于发送D bits的短数据包。其中，对于每一时隙，系统占用B Hz带宽和t_f s时延，三者间的关系可以表示为N＝Bt_f，N＝N_URLLC+N_other。

S2：对小尺度衰落建模并计算小尺度衰落增益。

利用κ-μ阴影衰落模型调整参数拟合经典衰落，包括，瑞利衰落(κ→0,μ＝1,m→∞)、莱斯衰落(κ＝κ,μ＝1,m→∞)、莱斯阴影衰落(κ＝κ,μ＝1,m＝m)以及其他衰落(κ＝κ,μ＝μ,m＝m，其中，κ、μ和m为非负实数。对去蜂窝大规模MIMO上行系统来说，第k个用户(k∈[1,K])到第l(l∈[1,L])个AP之间的小尺度衰落增益为|h_lk|²，表示为：

其中，小尺度衰落由μ_lk个波簇组成，假设每个波簇中均具有散射分量和直射分量，和/>为均值为0方差为σ²的高斯随机变量，表示波簇i的散射分量；p_lk,i和q_lk,i为实数表示波簇i的直射分量，ξ_lk是成型参数为m的Nakagami-m随机变量，其平方ξ_lk ²服从成型参数为m的Gamma分布，即ξ_lk ²～Γ(m,1/m)，其中m的大小表示直射分量受到阴影造成的波动程度，并且/>此外，|h_lk|²服从κ-μ阴影分布，其概率密度函数PDF可用Gamma分布近似表示，即/>这里/>Ω_lk为|h_lk|²的均值。

S3：根据通信系统模型和小尺度衰落增益进行信道估计和多用户检测，得到用户的后验信噪比。

对于具有URLLC需求的小组用户，在非精确信道状态信息下，根据通信系统模型建模信号模型，基于信号模型和小尺度衰落增益计算BBU池的总接收信号，BBU池的总接收信号为：

其中，分别为在时隙t时刻接受的导频信号和数据信号，n为导频长度，即导频信道占据的可用信道数，/>为数据信号的编码块长，即数据信号占据的可用信道数，/>p_u表示用户的平均发射功率；X^(p)(t),X^(d)(t)分别为K个用户在时隙t时刻发送的导频信号和数据信号， X^(p)(t)(X^(p)(t))^H＝nI_K。/>G(t)表示时隙t时刻所有个用户与所有AP之间的信道状态信息， β_lk(t)和h_lk(t)分别为在时隙t时刻第k个用户到第l个AP之间的大尺度衰落系数为和小尺度衰落系数，大尺度衰落系数为初始已知参数；Z^(p)(t)表示在时隙t时刻传输导频信号受到的噪声干扰，Z^(d)(t)表示在时隙t时刻传输数据信号受到噪声干扰，假设其均为加性高斯白噪声，并假设Z^(p)(t),Z^(d)(t)中的元素均为均值为0方差为1复高斯随机变量。

采用最小二乘法信道估计方法计算估计信道矩阵；具体的，建立相关信道估计模型为：

其中，估计信道矩阵Δ表示信道估计系数，Λ_k＝[Λ_1k,...,Λ_Lk]^T，/>G表示信道状态信息矩阵；/>为估计误差矩阵，其元素/>

根据总接收信号和估计信道矩阵采用迫零检测得到用户的接收信号；具体的，使用线性检测方法中的迫零检测(Zero-Forcing，ZF)进行多用户检测，迫零检测后得到的用户k的接收信号为：

其中[·]_k表示矩阵第k行。

根据用户的接收信号计算用户的后验信噪比；计算用户的后验信噪比的公式为：

其中，表示第k个用户的后验信噪比；p_u为根据BBU池反馈信息求得的用户平均发射功率，BBU池反馈信息包括反馈到发送端的时延超标概率上界值等信息；为了近似消除其他用户的干扰，/> 函数会返回集合/>中相同的值；/>是迫零检测线性变换矩阵/>中的元素，/>是/>中的元素。/>表示在集合/>中的用户k的信道状态信息；/>是信道增益，为与大尺度衰落和小尺度衰落有关的随机变量。考虑κ-μ阴影衰落模型和去蜂窝大规模MIMO通信场景，用户后验信噪比PPSNR的近似统计特性(概率密度函数、累积分布函数，矩母函数)渐进闭式表达式可由独立同分布的κ-μ阴影随机变量/>之和的统计特性引出，也就是可视为L_k(为/>中的AP个数)个独立不同分布的Gamma随机变量的和。用户后验信噪比/>的统计特性(概率密度函数、累积分布函数，矩母函数)可分别表示为：

其中，为κ-μ阴影分布的系数，Γ(·)为gamma函数，/>为Meijer-G函数。

S4：根据用户的后验信噪比计算用户的时延超标概率上界。

基于FBL信息理论，根据接收瞬时后验信噪比和编码错误概率，刻画传输过程，求出其最大的可达数据速率(bit/s)为：

其中，ε_d是编码错误概率，

考虑当低于阈值γ₀时，/>会小于零，显然不符合实际，则将其重新定义为/>具体表示为：

则最大的可达数据速率可更新为：

由于物理层中存在传输错误且数据速率动态变化，APs需要将其数据包保存在缓冲区中，直到传输完成，这会导致随机排队时延，因此需要建模排队模型。在比特域中，累积到达过程、累积服务过程、累积离开过程可以表示为：

其中，a_k(i)表示每一时隙bit的增加量，r_k(i)表示每一时隙服务的bit量即最大的可达数据速率，u_k(i)表示每一时隙离开的bit量。假设所有的队列都是工作保存队列，并且以先到达先服务的方式工作，τ表示时隙的编号，即第τ时隙，用户k在时隙t的排队时延则表示为：

w_k(t)＝inf{u≥0:A_k(0,t)≤U_k(0,t+u)}

其中，inf{·}表示取下确界。SNC分析工具可以根据到达和服务过程的梅林变换的统计特征来获得时延分布和时延超标概率上界。然而在实际场景中，随机到达和服务过程的统计信息仍然难以捕获。为了便于分析，需将到达、服务和离开过程从比特域通过指数转换为SNR域，具体转换方法如下：

引入Mellin变换(梅林变换)来辅助分析，累积到达过程和累积服务过程的梅林变换可以分别表示为：

其中，是参数/>的任何非负随机变量的梅林变换。当排队系统的队列稳定性条件/>成立时，稳态核可以定义为：

最终，用户k的效能评估准则即排队时延超标概率上界为：

其中，t_T为目标时延，s表示第一中间参数；s₀表示第一中间参数阈值，sup{·}表示取上确界。

排队时延超标概率上界取决于SNR域的到达过程和服务过程的Mellin变换，对上界的评估就可转变为对和φ_k的Mellin变换进行分析。在到达过程方面，考虑(δ(s),λ(s))包络为到达的业务类别，其到达过程在Mellin变换上的s＞0的SNR域的界限表征为

用户k任一时隙下服务过程(bit量)SNR域的梅林变换为：

其中，表示第二中间参数，/> 表示第三中间参数，/> 为编码错误概率，γ₀为用户k最大可达数据速率为0的瞬时SNR界限(上界)。

那么用户k的时延超标概率(近似)上界为

其中，inf{·}表示取下确界，λ表示恒定的数据到达速率；BBU池将两组用户的时延超标概率上界(此时的发送功率)，/>以及/>(此时两组用户分别占据的CU数)反馈到发送端。

S5：根据用户的时延超标概率上界调整发送功率和可用信道数以实现网络重组。

调整发送功率和可用信道数的过程包括：对于具有URLLC需求的用户，如果用户满足时延超标概率上界用户按照当前发送功率/>和可用信道数继续发送信号，根据当前发送功率和可用信道数实现组网；如果用户的时延超标概率上界/>区间外，用户调整可用信道数和发送功率向AP发送信号并返回步骤S3；具体的，若用户的时延超标概率上界/>分配/>的可用信道数和分配/>功率给用户，若/>分配/>功率和/>的可用信道数给用户，其中p₀＝0.5dBm，/> 表示不具有URLLC需求的用户分得的可用信道数。

对于不具有URLLC需求的用户，为保证满足URLLC用户需求，其所有通信资源虑并没有可靠性以及时延要求。

根据调整的发送功率返回步骤S3，不断调整用户的发送功率和分配给用户的可用信道数量，实现自适应大规模URLLC的高能效组网。

以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法，其特征在于，包括：

S1：构建通信系统模型，将可用信道按照用户具有URLLC需求和不具有URLLC需求的比例分配给对应的用户；

S2：对小尺度衰落建模并计算小尺度衰落增益；

S3：根据通信系统模型和小尺度衰落增益进行信道估计和多用户检测，得到用户的后验信噪比；进行信道估计和多用户检测的过程包括：

根据通信系统模型和小尺度衰落增益计算BBU池的总接收信号；BBU池的总接收信号为：

其中，Y^(p)(t)表示在时隙t时刻接收的导频信号，Y^(d)(t)表示在时隙t时刻接收的数据信号，p_u表示用户的平均发射功率，G(t)表示时隙t时刻所有个用户与所有AP之间的信道状态信息，X^(p)(t)表示所有用户在时隙t时刻发送的导频信号，X^(d)(t)表示所有用户在时隙t时刻发送的数据信号，Z^(p)(t)表示在时隙t时刻传输导频信号受到的噪声干扰，Z^(d)(t)表示在时隙t时刻传输数据信号受到噪声干扰；

采用最小二乘法信道估计方法计算估计信道矩阵；估计信道矩阵为：

其中，表示估计信道矩阵，Δ表示信道估计系数，G表示信道状态信息矩阵，/>表示估计误差矩阵；

根据总接收信号和估计信道矩阵采用迫零检测得到用户的接收信号；

根据用户的接收信号计算用户的后验信噪比；计算用户的后验信噪比的公式为：

其中，表示第k个用户的后验信噪比，p_u表示用户的平均发射功率，/>为/>中的元素，表示估计误差功率，/>表示迫零检测线性变换矩阵中的元素，L为/>中的元素数量，K表示用户数量；

S4：根据用户的后验信噪比计算用户的时延超标概率上界；用户的时延超标概率上界为：

其中，表示用户的时延超标概率上界，s表示第一中间参数，/>表示第二中间参数，/>表示第三中间参数，inf{·}表示取下确界，s₀表示第一中间参数阈值，λ表示数据到达速率，/>表示编码错误概率，γ₀表示用户k最大可达数据速率为0的瞬时SNR界限；

S5：对于具有URLLC需求的用户，如果用户满足时延超标概率上界用户按照当前发送功率/>和可用信道数/>继续向AP发送信号，根据当前的发送功率和可用信道数实现组网；如果用户的时延超标概率上界区间外，则用户调整可用信道数和发送功率向AP发送信号，并根据调整的发送功率返回步骤S3；

用户调整可用信道数和发送功率向AP发送信号的过程包括：若用户的时延超标概率上界分配可用信道数/>和发送功率/>给用户，若/>分配发送功率/>和可用信道数/>给用户，其中p₀＝0.5dBm，/> 表示不具有URLLC需求的用户分得的可用信道数。

2.根据权利要求1所述的一种实现自适应大规模URLLC的高能效组网方法，其特征在于，计算小尺度衰落增益的公式为：

其中，|h_lk|²表示小尺度衰落增益，μ_lk表示波簇数量，表示第i个波簇的第一散射分量，/>表示第i个波簇的第二散射分量，p_lk,i表示第i个波簇的第一直射分量，q_lk,i表示第i个波簇的第二直射分量，ξ_lk表示成型参数为m的Nakagami-m随机变量。