CN117714010A - 面向上行零星负载的概率重复编码接入方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及5G高可靠低时延通信技术，具体地说是面向上行零星负载的概率重复编码接入方法。本发明适用于由一个基站和若干用户设备构成的5G网络结构。本发明设计了一种基于概率连续重复编码的竞争接入策略，即产生零星负载的用户将同一数据包连续重传多次以提升数据可靠性，同时通过引入激活概率降低用户在传输过程中的冲突；通过建立可靠性解析模型，联合优化激活概率和重传次数，以最大化零星负载的传输可靠性。

Description

面向上行零星负载的概率重复编码接入方法

技术领域

本发明涉及5G高可靠低时延通信技术，具体地说是一种面向上行零星负载的概率重复编码接入方法。

背景技术

高可靠低时延通信(URLLC)作为5G的三大关键应用场景之一，为工厂自动化、远程控制、智能电网等关键任务场景奠定了基础。3GPP定义的URLLC的需求是在用户面时延为1ms的限制下，大小为32Byte数据包的传输可靠性至少为99.999％。4G蜂窝系统主要基于授权的接入，无法满足严格的时延要求。5G中的免授权(GF)接入已成为实现URLLC的一种很有前途的接入方法。GF接入主要包含两类方法，一种是半持久调度方法，主要用于传输周期性负载；另一种是基于竞争的GF接入方法，被广泛用于零星负载的传输。

基于竞争的GF接入方法不可避免地会导致传输冲突，同时信道的不稳定性也会导致数据包的丢失。因此，需要有效的重传机制保证传输的可靠性。传统的混合自动重传请求(HARQ)在接收到传输失败的反馈时会触发重传，但反馈信息势必会占用大量资源。因此，在URLLC严格的时延要求下，HARQ仅支持有限数量的重传。相反地，5G中广泛讨论的K-重复方案采用连续多次重传且不接收任何反馈，通过优化K的取值来实现较低的碰撞概率，在保证零星负载的可靠传输方面有很大优势。然而，当网络规模较大时，K-重复方案会导致用户间传输冲突加剧。因此，迫切需要一种更加灵活的K-重复方案。

为此，本发明首次提出一种面向上行零星负载的概率重复编码接入方法。该发明有效减少了随机到达数据包之间的传输冲突，提高了截止时间内的传输可靠性。

发明内容

本发明基于5G高可靠时延通信技术，设计了一种基于概率连续重复编码的竞争接入策略，通过引入激活概率降低了数据包之间的冲突，并通过建立可靠性解析模型联合优化了激活概率和重传次数。

本发明采用如下技术方案：面向上行零星负载的概率重复编码接入方法，对于由基站和N个用户设备构成的5G网络接入，采用基于概率连续重复编码的竞争接入策略，即通过建立可靠性解析模型并优化，得到激活概率q和重传次数K以实现网络接入。

所述由基站和N个用户设备构成的5G网络接入，每个用户设备UE的数据到达遵循泊松过程，并且不同用户设备UE的数据包到达过程相互独立；5G无线资源在时域和频域进行划分，用户设备UE立即将新到达的数据在分配好的资源上发送给基站BS。

所述5G无线资源在时域和频域进行划分，具体如下：

在时域上，D和T_d分别表示每个数据包的截止时间和截止时间内的传输间隔TTI数；

在频域上，可用的带宽W被划分为多个子信道，一个TTI和一个子信道的组合为最小的无线电资源，作为资源块RB。

所述基于概率连续重复编码的竞争接入策略，具体如下：

当一个用户设备UE有新的数据包到达时，该用户设备UE以激活概率q在紧随的K个连续的TTI中重传该数据包；每次激活的重复在M个可用资源单元RU中随机选择一个来发送数据包；

K为一个数据包的连续重传次数，1≤K≤T_d，为每次重传引入激活概率q，0<q≤1；R个资源块RB为一个数据包的传输的资源单元RU，M代表每个TTI中的RU数。

所述可靠性解析模型，具体如下：

其中，组合x、y分别表示代入变量；任意用户设备UE在K个连续TTI中有一组K个数据包到达的概率为P_a(λ,K)＝1-e^-Kλ，λ代表一个TTI中随机到达事件的平均数量；q表示激活概率，N为用户设备UE的数量，p为信道错误率，M代表每个TTI中的资源单元RU数，n＝0,1,...,N-1，h＝0,1,...,n。

所述优化，得到激活概率q和重传次数K，具体为：联合优化离散变量K和连续变量q，找到使R_q-CRCC(K,q)的值最大化的最优参数对(K^*,q^*)：

K^*,q^*分别表示最优的离散变量和连续变量。

本发明具有以下有益效果及优点：

1.本发明提出了一种基于概率连续重复编码的竞争接入策略(q-CRCC)，通过向每次重复引入激活概率q，使得免授权的连续重传更加灵活，有效地缓解数据包之间的冲突，从而提高零星负载的传输可靠性。

2.本发明给出了q-CRCC策略的可靠性解析模型，使得各个参数与传输可靠性的关系更加直观，便于系统配置和优化。

3.本发明设计了激活概率q和重复次数K的联合优化算法,使得q-CRCC策略的效果最大化。

附图说明

图1为上行网络接入场景示意图；

图2为5G无线资源分配示意图；

图3为q-CRCC策略原理示例图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述。

本发明主要包含网络系统模型，概率重复编码策略设计，可靠性解析模型以及参数联合优化四个部分。

1.网络系统模型

本发明所述的网络系统是由一个基站(BS)和N个用户设备(UE)构成的5G上行网络场景，且每个UE以单跳的方式向BS传输零星数据包，如图1所示。

UE的零星数据到达遵循泊松过程，即UE在一个传输时间间隔(TTI)内具有一个或多个随机到达的事件X的概率为P_a(λ,1)＝P(X>0)＝1-e^-λ。其中，λ代表一个TTI中随机到达事件的平均数量(也称为到达强度)，α表示数据包的平均到达时间，τ表示一个TTI的长度，则λ＝τ/α。不同UE的数据包到达是独立的，且UE立即将新到达的数据在分配好的5G无线资源上发送给BS。

5G无线资源在时域和频域进行了灵活的划分。在时域上，5G无线资源的帧结构由10个子帧组成，每个子帧的长度为1毫秒。每个子帧中的时隙数量根据参数μ(μ≥0)而变化。具体而言，每个子帧被划分为2μ个时隙，每个时隙包含14个OFDM符号。此外，5G中也支持迷你时隙，其长度可以是一个或多个OFDM符号。D和T_d分别表示每个数据包的截止时间和截止时间内的TTI数，则，(/>代表向下取整)。在频域上，可用的带宽W被划分为多个子信道，每个子信道的带宽ω＝12f_b，其中f_b＝2μ×15kHz被称为子载波间隔。一个TTI和一个子信道的组合是最小的无线电资源，称为资源块(RB)。此外，R个RB被定义为一个数据包的传输的资源单元(RU)。当数据包的大小是bbits，调制和编码方案的频谱效率是η，(/>代表向上取整)。M代表每个TTI中的RU数，则/>综上所述，截止时间内的无线资源如图2所示。

此外，数据包传输失败存在两种原因：1)当不同的UE同时访问同一个RU时将发生冲突，从而导致传输失败。2)信道的不稳定性可能导致丢包，且信道错误率为p。反之代表传输成功。

2.概率重复编码策略设计

q-CRCC定义K(1≤K≤T_d)为一个数据包的连续重复次数，并为每次重复引入激活概率q(0<q≤1)。当一个UE有新的数据包到达时，该UE将以激活概率q在紧随的K个连续的TTI中重传该数据包。每次激活的重复在M个可用RU中随机选择一个来发送数据包。图3展示了q-CRCC在有两个UE有数据包传输的一个示例(×代表数据包之间发生冲突)。可见，概率q的引入有效地减少了冲突次数。

3.可靠性解析模型

由于q-CRCC策略连续传输数据包K次，因此将K个连续TTI考虑为一个时间窗口，每个UE的数据包到达强度是Kλ，则一个UE在K个连续TTI中有一组K个数据包到达的概率为P_a(λ,K)＝P(X>0)＝1-e^-Kλ。给定N，M，λ和p，可靠性R_q-CRCC(K,q)可从一个UE的角度计算，具体如下：

A_i被定义为感兴趣的UE的第i次(1≤i≤K)重复成功的事件。显然，R_q-CRCC(K,p)＝P{A₁∪A₂…∪A_K}。由于UE之间的竞争强度在每个TTI中是相同的，因此有P(A₁)＝P(A₂)＝…＝P(A_K)，则

其中P{A₁∩A₂…∩A_l}是l(1≤l≤K)次重复都成功的概率，且P{A₁∩A₂…∩A_l}的计算需要考虑三个子事件：1)这l次重复全部被激活，

2)其他N-1个UE的传输不与这l次重复冲突，3)这l次重复不存在信道错误。

因此

P{A₁∩A₂…∩A_l}＝q^lP_nc(l)(1-p)^l

其中P_nc(l)表示其他N-1个UE不接入由感兴趣的UE占用的l个RU的概率，其计算如下：

设P_o(n)表示其他N-1个UE中有n个UE在K个连续TTI中发生数据包到达事件的概率，即

已知到达的数据包将在K个连续的TTI中重复发送，因此具有到达事件的n(n≤N-1)个UE中有h个UE在一个TTI内被激活的概率P_ac(h)为

考虑h＝0,1,...,n的所有情况，可以获得具有到达事件的n个UE在一个TTI内不接入感兴趣UE的RU的概率，即

根据P_nc(l)的定义，可得

综上，我们可以得到R_q-CRCC(K,q)的表达式为

4.参数联合优化

利用上述q-CRCC的可靠性解析模型，我们可以联合优化离散变量K(1≤K≤T_d)和连续变量q(0<q≤1)，找到使P_q-CRCC(K,q)最大化的最优参数对(K^*,q^*)，即

该问题的求解分为两个步骤：

1)分别求解K＝1,2,3,...,T_d-1,T_d情况下使R_q-CRCC(K,q)最大化的最优参数q，记为即解决子问题/>

2)通过对比K＝1,2,3,...,T_d-1,T_d情况下的找到使R_q-CRCC(K,q)最大化的最优参数对(K^*,q^*)，并定义最优可靠性为/>

Claims (6)

1.面向上行零星负载的概率重复编码接入方法，其特征在于，对于由基站和N个用户设备构成的5G网络接入，采用基于概率连续重复编码的竞争接入策略，即通过建立可靠性解析模型并优化，得到激活概率q和重传次数K以实现网络接入。

2.根据权利要求1所述的面向上行零星负载的概率重复编码接入方法，其特征在于，所述由基站和N个用户设备构成的5G网络接入，每个用户设备UE的数据到达遵循泊松过程，并且不同用户设备UE的数据包到达过程相互独立；5G无线资源在时域和频域进行划分，用户设备UE立即将新到达的数据在分配好的资源上发送给基站BS。

3.根据权利要求2所述的面向上行零星负载的概率重复编码接入方法，其特征在于，所述5G无线资源在时域和频域进行划分，具体如下：

在时域上，D和T_d分别表示每个数据包的截止时间和截止时间内的传输间隔TTI数；

在频域上，可用的带宽W被划分为多个子信道，一个TTI和一个子信道的组合为最小的无线电资源，作为资源块RB。

4.根据权利要求1所述的面向上行零星负载的概率重复编码接入方法，其特征在于，所述基于概率连续重复编码的竞争接入策略，具体如下：

当一个用户设备UE有新的数据包到达时，该用户设备UE以激活概率q在紧随的K个连续的TTI中重传该数据包；每次激活的重复在M个可用资源单元RU中随机选择一个来发送数据包；

K为一个数据包的连续重传次数，1≤K≤T_f，为每次重传引入激活概率q，0<q≤1；R个资源块RB为一个数据包的传输的资源单元RU，M代表每个TTI中的RU数。

5.根据权利要求1所述的面向上行零星负载的概率重复编码接入方法，其特征在于，所述可靠性解析模型，具体如下：

其中，组合x、y分别表示代入变量；任意用户设备UE在K个连续TTI中有一组K个数据包到达的概率为P_a(λ,K)＝1-e^-Kλ，λ代表一个TTI中随机到达事件的平均数量；q表示激活概率，N为用户设备UE的数量，p为信道错误率，M代表每个TTI中的资源单元RU数，n＝0,1,...,N-1，h＝0,1,...,n。

6.根据权利要求1所述的面向上行零星负载的概率重复编码接入方法，其特征在于，所述优化，得到激活概率q和重传次数K，具体为：联合优化离散变量K和连续变量q，找到使R_q-CRCC(K,q)的值最大化的最优参数对(K^*,q^*)：

K^*,q^*分别表示最优的离散变量和连续变量。