CN1540956A - 使用用户层性能的分析建模对无线数据网络进行规划的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明描述了规划无线网络的技术和系统。根据本发明一方面的系统接收描述无线网络的业务统计信息的输入，并计算网络规范。该系统使用业务统计信息和网络规划作为用于计算无线网络的用户层性能参数的计算上易处理的模型的输入。所述模型可以是处理器共享队列模型。在已知输入的特性和条件，以及预期网络布局特性的情况下，规范系统采用的模型得到所需用户层参数的分析解答。一旦计算了一组用户层性能参数，则检查参数的值，确定它们是否满足预定要求，重复上述过程，直到已得到产生满足要求的参数的一组规范为止。

Description

使用用户层性能的分析建模对 无线数据网络进行规划的方法和设备

技术领域

本发明涉及规划无线数据传输系统的改进系统和方法。更具体地说，本发明涉及建立用户层性能的模型，以便获得构建无线数据网络中要考虑的参数的有利技术。

背景技术

目前，无线系统提供对各种高速数据应用的支持。为了获得用户赞同和满意，支持这些应用的系统必须以可接受的价格向用户提供适当质量的服务体验。对于非常宝贵的无线带宽来说，通信工程和网络规划在满足这些需要方面起着关键的作用。网际协议(IP)分组(有线网络中数据通信的最广泛使用模式之一)的使用极大地受益于调度协议和策略的应用，所述调度协议和策略有助于克服在多数无线环境的变化极大的信道条件下，调度分组传输的问题。利用数据的延迟容限的信道知晓和通信量知晓调度是无线数据网络的性能提高的关键原因。

数据网络的特殊特征包括高层的流控制，数据用户的存在，以及支持各种服务质量要求的需要，和语音用户相比，所述数据用户通信行为更多样，不太能够预测，并且所述数据用户趋向于用脉冲串传送数据，而不是用连续流传送数据。这些因素会使数据网络中，数据性能的控制和预测明显更复杂。从而，和规划常规的语音网络相比，数据网络的最佳规划相当复杂，要求特别注意，以便优化相关因素。

无线数据网络的规划要求进行各种计算和考虑，以便设计网络的各种部件，确定网络的各种部件的方向和布置网络的各种部件。规划包括通过调整网络中采用的基站的各种参数，优化网络的相关特性，以使网络的覆盖范围和容量达到最大，服从必须向用户提供的服务质量的要求。要调整的参数包括天线方位角和下倾角，以及分区功率水平。

就确定无线网络的设计来说，重要的是理解网络使用的传输技术，以及用户体验的它们对网络性能的影响。当无线网络的每个用户从一个位置移动到另一位置时，以及当发生其它事件时，例如要服务的用户的数目增加和减少时，用户会感受到信道状况的改变。另外，不同的用户会经历不同的信道状况。例如，一个用户可能处于有利位置，从而体验有利的信道状况，而另一用户可能处于不太有利的位置，从而体验不太有利的信道状况。另外，数据用户表现出相当程度的延迟容忍性。数据用户通常不需要用连续流接收数据，如果延迟不太严重，则用户不会注意到数据传输方面的延迟。数据网络通常采用各种调度策略，所述各种调度策略利用个体用户方面的这种延迟容忍性，以便获得更大的整体吞吐量。相对于用户的传输速率部分取决于用户体验的信道的质量。就无线网络中通常使用的典型调度策略来说，基站更频繁地向体验有利信道状况的用户传输，不太频繁地向体验不利信道状况的用户传输。

一种常用的调度技术是比例公平调度。在这种技术的使用中，在不将其它用户的吞吐量缩减更大的总百分率的情况下，不能提高单个用户的吞吐量。这种方法被称为比例公平。可利用各种参数，例如增益，吞吐量，阻塞概率等描述采用比例公平调度技术的网络中的用户体验。网络的规划最好考虑到将在该网络中采用的具体调度策略。

规划无线网络的一种有利技术涉及产生一个模型，所述模型产生表示用户体验的服务质量的各种参数，并确定布局和其它相关性质，例如天线功率和方向，从而由所述模型产生的参数表示的用户体验的服务质量满足预定要求。可按照迭代方式进行优化，其中反复调整网络部件的性质，并重新计算模型参数，直到获得最佳的一组参数为止。理论上能够通过模拟网络操作，获得模拟产生的参数，调整网络部件性质并重复该过程，直到获得最佳结果为止，确定指示用户层服务质量的参数的数值。但是，特别是在诸如无线数据系统之类复杂系统的情况下，模拟需要很大的处理资源，通过模拟的优化会造成很大的计算负担，尤其是在经常遵循如上所述的迭代过程进行优化的情况下更是如此。

于是，需要一种在保持较高准确度的同时，利用提供快速执行的技术，产生网络部件的布局所需的参数(包括天线的方向和功率)的无线网络规划用系统。

发明内容

根据本发明一个方面的网络规划系统接收无线网络的业务统计信息，并使用程控分析模型计算无线网络的用户层性能的参数。业务统计信息可包括信噪比(SNR)和传输速率之间的相关性，最好采取表示多个信噪比(SNR)值中每个信噪比值的最大可维持速率的表格的形式。其它业务统计信息可包括文件传送的平均文件大小，web浏览会话的平均页面大小，以及每个会话的文件传送请求的平均数和页数请求。

规划系统产生预期网络的布局，并形成预期网络的一组网络规范。所述规范包括传播参数，包括每个基站和该基站服务的小区内的每个点之间的平均路径损耗。

规划系统利用指定的网络布局和特性，以及网络将工作的通信环境，计算会产生的用户层性能参数。规划系统采用比例公平调度策略，计算网络的用户层参数。规划系统使用描述网络将在其中被使用的环境的业务统计量，以及根据网络规范确定的传播参数，计算描述具有要求特性的网络的用户层性能的用户层性能参数。计算的参数可包括预期传送延迟，阻塞概率和吞吐量。在已知输入的特性和条件，以及预期网络布局特性的情况下，规划系统采用的计算技术提供所需用户层参数的分析解答，而不必进行模拟来确定用户层参数的值。可利用处理器共享队列模型进行计算。这种模型提供计算易控制性，并且适合于许多不同的调度策略。例如，处理器共享模型可用于计算使用比例公平调度策略的网络的参数，但是也可和诸如循环之类的处理器共享的其它实现一起使用。

一旦计算了一组用户层性能参数的值，则检查参数的值，确定它们是否满足预定要求。如果不满足要求，则调整预期网络布局，并通过将调整后的特性和条件作为模型的输入，计算新的一组用户层性能参数。一般来说，网络的布局和规范达到覆盖较大的区域及大量的用户，和向这些用户提供可接受的服务质量之间的平衡。根据本发明的规划系统使计算顺序确定网络规范，以便达到这样的平均，并利用计算上易处理的模型计算用户层性能。

附图说明

根据下述详细说明和附图，本发明的更完整理解以及本发明的其它特征和优点将变得显而易见。

图1图解说明了利用本发明的技术有利设计的无线网络；

图2图解说明了根据本发明一个方面的网络规划系统；

图3图解说明了根据本发明一个方面的优化应用的细节；

图4图解说明了根据本发明一个方面的网络规划过程的步骤；

图5-7图解说明了实际用户层参数和由根据本发明的教导采用的模型产生的用户层参数的预测之间的比较。

具体实施方式

下面参考附图更详细地说明本发明，其中表示了本发明的几个优选实施例。但是，本发明可体现成不同的形式，本发明不应被理解成局限于这里陈述的实施例。相反，提供这些实施例只是为了使本公开更彻底和完整，并向本领域的技术人员充分传达本发明的范围。

图1图解说明了根据本发明的教导构成的无线数据传输系统100。系统100包括若干基站102A...102N和许多移动单元104A...104N。每个基站102A...102N采用对应的天线106A...106N。每个基站102A...102N在服务区内广播，并相对于其服务区内的一个或多个移动单元104A...104N传送和接收信号。

每个基站102A...102N分别由基站控制器106A...106N控制。每个基站控制器106A...106N可以是数据处理组合体，包括处理器和存储器。存储器存储处理器执行的指令，以便控制基站的操作。存储器还存储基站操作中产生的数据，以及在处理器操作中，处理器使用的数据。例如，基站可从移动单元接收指示该移动单元体验的信号质量的信息，并可存储所述信息，以便确定是否调度给所述移动单元的传输，或者所述移动单元产生的传输。

每个基站控制器106A...106N接待对应的调度模块108A...108N，调度模块108A...108N最好被实现成存储于存储器中，并由处理器执行的软件。每个调度模块108A...108N控制基站102A...102N中的对应于个基站和在其服务区内的远程单元之间的通信。虽然每个调度模块108A...108N被表示成实现于对应一个基站102A...102N中，但是要认识到其它实现也是可能的。例如，单个服务器可支持部分或全部基站102A...102N，服务器接待的单个调度模块可指导服务器支持的全部基站的操作。

网络100支持文件传送和web浏览应用程序。每个移动单元104A...104N可启动与基站102A...102N之一的会话，与其进行会话的特定基站取决于启动会话的移动单元的位置。在会话过程中，移动单元104A...104N可从一个服务区移动到另一服务区，从而在不同的会话过程中，移动单元可由不同的基站服务，并且在同一会话过程中，也可由不同的基站服务。

文件传送会话通常包括单一请求，接下来是连续的数据传输，直到整个文件被传送为止。Web浏览会话和传送会话的不同在于单一web浏览会话包括许多页面传送，当用户检查或以其它方式使用下载页面中的信息时，传送之间的间隔不定。每种数据交换对网络100提出不同的要求，正确设计的网络向每种数据交换提供可接受的服务质量。诸如网络100之类无线网络对用户体验的信道状况特别敏感，并使用选择的传输策略，以便通过使相对于特定用户的网络的行为适应用户体验的信道状况，保持所需的通过效率。

每个调度模块108A...108N根据调度程序，控制何时其基站允许特定移动单元的通信，从而定义若干时隙，并且指定的移动单元被给予在特定时隙内通信的独占权。将允许哪个移动单元进行通信的选择可基于预定的标准，通常包括移动单元体验的通信信道的质量，自上次允许所考虑的移动单元通信以来过去的时间，所考虑的移动单元是否正在经历较差的信道状况，以致传输尝试徒劳，以及其它适当的标准。

通信管理的一种通用策略被称为比例公平调度策略。例如在CDMA 1xEV-DO或高数据速率(HDR)系统中使用这种策略。首字母CDMA代表码分多址访问。可按照时隙方式进行比例公平调度，例证的时隙持续时间为1.67毫秒，对应于每秒600时隙。

在每个时隙中，基站向如下选择的单个用户传送。假定存在由基站服务的n个移动单元，在所考虑的特定时间n是固定的。假定数据速率控制值DRC_i(t)是第t个时隙中第i移动单元的可行传输速率。DRC_i(t)的值是移动单元向基站报告的在预定误差概率下可支持的传输速率的估计值。按照正比公平策略，调度模块将第t个时隙分配给 比值具有最大值的移动单元i。W_i(t)代表在第t个时隙开始时，移动单元i体验的平滑吞吐量。从而该时隙不必分配给具有最高绝对传输速率的移动单元，而是分配给相对于其平均接收吞吐量，其吞吐量具有最高值的移动单元。按照公式W_i(t+1)＝αW_i(t)+(1-α)X_i(t)DRC_i(t)，在每个时隙中更新的值，这里X_i(t)取值0或1，以指示第i个用户是否在第t个时隙中被服务，α是平滑系数。时间常数1/α的值可被粗略解释成求吞吐量平均值的时间间隔的长度。可选择的时间常数1/α的恰当值为1000时隙，对应于1.67秒。

诸如系统100之类系统的设计最好寻求优化移动单元104A...104N体验的用户层性能。为了确定移动单元的性能，最好构成在移动单元104A...104N的层次体验的系统100的性能的模型。这种模型可被用于计算相关参数的数值，可选择系统的设计的要素，以便优化该模型产生的值。这里图解说明的例证网络100采用比例公平调度策略，但是要认识到也可设计采用其它策略的其它网络，本发明的教导适合于采用许多不同调度策略的各种网络。

图2图解说明根据本发明一个方面的网络配置规划系统200。系统200可被实现成程控处理系统，例如个人计算机，工作站，服务器等，并且可包括输入接口201。输入接口201可包括一个或多个组件，例如键盘202，触摸屏203，数据阅读器204等，允许输入所需网络的通信条件，以及定义网络部件的本质和布局的信息。系统200还包括以输入的形式接收参数和条件，并确定所需网络的最佳网络性质的处理模块205。处理模块204可包括处理器206、存储器208和长期存储器210。处理模块204可接待网络建模和优化应用程序212，所述应用程序212以输入的形式接收网络通信信息和用户层性能要求，并产生具有在规定网络通信环境下，满足用户层性能要求的性质的网络的规范。优化应用程序212最好采取驻留于存储器208中，并由处理器206执行的软件的形式。系统200还包括输出接口214，输出接口214包括诸如打印机216、显示器218、数据写入器220之类的部件，允许通过打印输出或显示，表现已形成的规范，或者格式化并将适当的指令存储在文件中，以便稍后取回。

优化应用程序212通过调整各种基站参数，例如天线方位角和下倾角，以及分区功率水平，以使网络的覆盖范围和容量达到最大，服从所需的服务质量约束，解决最优化问题。优化应用程序212将一个或多个恰当的通信模型用于文件传送协议(ftp)传输，超文本置标语言页面浏览(也称为web浏览)，以及其它常见数据应用，并使用分析模型计算指示用户层性能的参数。优化应用程序212接收定义关于网络的要求的输入，并产生定义用户体验的服务质量的输出。输入包括定义业务统计量的数据，即数据的平均到达率和要传送的数据的平均数量。这些统计量包括作为信噪比的函数获得的传输速率，最好表现成使各种传输速率和各种信噪比值相关的表格。和网络通信要求相关的其它信息包括文件传送协议(ftp)的平均文件大小，web浏览的平均页面大小，以及每个会话的文件请求和页面请求的平均数。

优化应用程序212的其它输入包括网络特性，包括基站的数目和位置，以及基站的相关特征的描述，例如发射功率和接收范围。许多情况下，诸如网络100之类的网络被部署在室外，由于诸如获得安置权的便利性和地形的有利性之类考虑因素，基站的位置相当受限。但是在一些情况下，可选择理想的基站位置，这些选择可由本领域已知的帮助选择基站位置的技术指导。另外，有时希望将诸如网络100之类的无线网络部署在室内。基站的布置通常较自由，取决于诸如会阻挡或允许信号传输的各种建筑组件的位置，以及在特定建筑位置布置基站的便利性之类的因素。同样可利用本领域中已知的技术确定这种情况下基站的预期布局。但是一旦确定了基站的规划部署，则相关的基站信息作为输入被提供给优化应用程序212。

一旦确定了基站布局，则优化应用程序212选择每个基站的天线配置。可任意选择该配置，以便为网络设计的优化提供起点。一旦确定了基站布局和天线配置，则优化应用程序212进行计算，以便确定每个基站的服务区内的信道传播。该数据包括平均路径损耗，即和用户发射的功率相比，基站所接收的功率的减少。

应用程序212确定具有一组规定性质，并且经受由提交的参数表示的负载和要求的预期网络的规范。应用程序212随后计算定义预期网络的用户层服务质量的参数。一旦计算了服务质量参数，则应用程序212对照预定要求比较服务质量参数。如果要求未被满足，则应用程序212调整网络规范，并计算一组新的服务质量参数，如下更详细所述。重复该过程，直到确定了一组满足所需覆盖范围和服务质量要求的性质为止。通常利用预期的传送延迟，阻塞和吞吐量定义服务质量。

图3图解说服了优化应用程序212的其它细节，表示了数据输入和输出以及用于优化网络的数据的处理。优化应用程序212包括输入数据模块302，网络规范模块304和用户层性能模块312。输出数据模块302接收并存储利用输入模块201输入的网络业务统计量。网络规范模块304根据用户选择和基于用户选择计算的信息，构造预期网络的设计。

网络规范模块304包括网络布局和方向模块306，模块306构成基站的初始布局，以及基站的初始天线配置。网络布局和方向模块306利用地形和传播环境信息，基站的数目和类型的说明，基站位置和网络覆盖的范围的每个基本位置内的通信密度比例，构成初始布局。传播环境信息是和环境的允许或阻碍信号传输的倾向相关的信息，可根据环境内障碍物的存在与否和障碍物的数目来确定。

地形和传播环境信息以及基站的数目及类型的说明可被接收成用户输入。基站位置也可被接收成用户输入，或者可根据地形和传播信息及覆盖范围要求来计算，并可采用优选位置和禁止位置的列表，以便引导位置的选择。

网络规范模块304还包括传播值模块310。传播值产生模块310计算与网络布局和方向模块306产生的预期网络的操作对应的一组传播值。该组传播值至少可部分以与每个基站相关的天线的方向以及向所述天线提供的功率为基础，并且根据从天线到每个基站所服务区域中的用户位置的预期覆盖范围布局的信号传播来计算。

网络布局和方向模块306产生的初始网络布局以覆盖范围和服务质量之间的任意均衡为基础。为了根据网络布局和方向模块306产生的网络规范产生传播值，传播值产生模块310采用无线通信的标准模型，并通过利用累积分布函数，使用这些模型和网络业务统计量产生网络传播值。传播值产生模块310以网格的形式，即平面图的形式建立网络通信量的模型。平面图的每个顶点代表无线用户的可能位置，顶点的分布代表无线通信量的分布。至于该表示法中的其它灵活性，用代表位于其位置的用户的通信负载的估计值的数值注释每个顶点。这些数值可用Erlang值来测量。Erlang值是通信能力的标准量度。

另外，对于每个位置和每个分区，计算从所述位置到所述分区的路径损耗。为了确定指定位置对分区负载的贡献，网络规范模块304使用阴影消失的简单模型。该阴影消失模型和路径损耗估计值及分区功率水平一起暗示对于每个分区，在指定位置该分区具有最大信噪比，从而将服务于关于该位置的通信的概率。这些概率和关于每个位置和扇区对的SNR估计值，以及每个位置的Erlang值一起构成计算用于无线网络的建模的关键传播值所需的累积分布函数。

一旦计算了传播值，则将它们提供给用户层性能模块312，用户层性能模块312计算指定网络的用户层性能参数。用户层性能模块312包括网络数据模块314，用于存储和组装通信和传播数据，网络模型选择和性能值计算模块316，用于根据预期的网络用法选择适当的计算，并利用通信和传播数据作为输入进行选择的计算，以便计算指示用户层性能的参数。网络模型选择和性能值计算模块316可采用从适当的模型库选择的两种不同模型，一种模型代表文件传送协议会话，一种模型代表web浏览会话。但是应认识到根据网络的预期用户的性能特征，也可使用单一模型，或者两个以上的模型。在利用模型计算性能值的过程中，模块316可根据诸如文件传送协议和web浏览会话的数目，对不同模型产生的结果加权。模块316可组合加权结果，以便计算用户性能特征。用户层性能模块312还包括组装和存储用户层参数的结果输出模块318。

一旦计算了用户层参数，则将这些参数提供给评估模块320，评估模块320对照预定的要求，比较用户层参数，并确定用户层参数是否令人满意。评估模块320随后将评估信息提供给网络规范模块304，网络规范模块304根据评估信息，调整网络性质，从而网络将产生改进的用户层参数。具体地说，传播值产生模块310调整传播值，网络布局和部件方向模块306产生网络布局，所述网络布局将产生改进的传播值。根据新的规范和传播值，计算新的用户层参数，评估所述参数等等，直到产生的网络规范产生可接受的参数为止。如果需要，则网络布局和部件方向模块306不必在每次迭代产生新的规范。相反，可在每次迭代调整传播值，随后当计算了产生满意的用户层性能参数的一组传播值时，可产生一个网络布局，所述网络布局提供产生所述满意的用户层参数的传播值。

用户层性能模块306将网络传播值和网络通信值用作用于计算参数的模型的输入，所述参数表示用户层服务质量。预期的这些参数是传送延迟、阻塞概率和吞吐量。预期的传送延迟和阻塞概率分别由变量E{S}和L表示。根据关于网络规划系统200所做的选择，可关于ftp文件传送，web浏览或这两者的组合，产生吞吐量的值。对于ftp文件传送来说，吞吐量是到达速率，1减阻塞概率(上面表示成(1-L))和平均文件大小的乘积。对于web浏览来说，吞吐量是到达速率，1减阻塞概率和平均超文本置标语言页面大小的乘积。用符号来表示，如果到达速率为λ，平均文件大小为F，则ftp数据传送的吞吐量为λ*F*(1-L)。如果到达速率为λ，平均页面大小为W，则web浏览的吞吐量为λ*W*(1-L)。根据预期的条件(规划的网络将在该条件下工作)，用户层性能模块306可被恰当编程，以便考虑到数据请求是web浏览请求还是文件传送请求的估计概率，模拟ftp数据传送、web浏览或ftp和web浏览的组合。

用户层性能模块306最好采用处理器共享队列模型。这种模型适合于描述使用比例公平调度策略的系统的性能，并按照分析方式计算定义用户服务质量的参数，而不需要进行模拟以产生所述参数。在捕捉比例公平调度策略的基本特征的同时，该模型提供多个有利特征，包括分析易处理性，计算简单性和描述通信及信道统计值的参数的鲁棒性。该模型使用业务统计值和传播信息作为输入，并在直接分析计算中计算用户层性能参数，即预期延迟、阻塞概率和吞吐量。下面给出了该模型的形成细节。要认识到虽然这里描述的实现目的在于使用比例公平调度策略的网络的参数的计算，但是处理器共享模型也可用于计算采用被处理器共享包含的其它策略的其它网络的参数。处理器共享模型可被用于的备选调度策略的一个具体例子是循环调度，存在各种其它备选方案。

下面描述的模型提供用于确定网络用户感受的网络服务质量的性能量度的估计值。这些量度可被用于确定特定的网络配置是否提供可接受的服务质量，以及比较不同配置所提供的服务质量，以便获得最佳配置。用系统参数，包括文件到达速率λ，平均文件大小τ，反馈概率p，转化因子κ和增益函数G(n)表示各个公式。概念上，这些参数可被分成两类。第一类是描述通信特性的一组参数。这些参数是λ，τ和p，并被提供为用户输入。第二类是表征速率统计值的一组参数。这些参数是κ和G(n)，并且取决于传播环境。只要用户具有独立的瑞利衰减信道，就可计算参数κ和G(n)。

除了绝对平均传送延迟之外，多数所考虑的性能量度都通过参数ξ：＝λτ/(1-p)只取决于通信描述符，参数ξ：＝λτ/(1-p)以位为单位表示提供的通信的总量。从而，对于多数性能量度，量化提供的数据通信的总量就够了，而不必规定所有单独的通信描述符。

在许多无线系统中，根据某一阈函数，依据瞬时信噪比确定瞬时数据速率控制(DRC)值。即，如果信噪比等于或高于规定的阈值，则能够维持特定的DRC值，同时等于或高于较高阈值的信噪比能够维持较高的DRC值。下面给出了对于常用的系统，CDMA 1xEV-DO系统，使信噪比和DRC值相关的表格。该表中的数值可被用于下面讨论中的例子。

SNR阈值(dB)-12.5-9.5-8.5   -6.5-5.7   -4   -1   1.3    37.2    9.5

速率(kbps)38.4 76.8 102.6 153.6 204.8 307.2 614.4 921.6 1228.81843.2 2457.6

假定x₁，...x₁₁和y₁...y₁₁是上表中所示的SNR估计值和DRC值的条目。由于用户具有瑞利衰减信道，则具有用dB表示的平均SNRγ的用户的瞬时SNR超过某一值x的概率为 $P\left\{\mathrm{SNR}\left(\mathrm{\&gamma;}\right)\right\}=e^{-10(x_{\mathrm{\&tau;}}-\mathrm{\&gamma;})/10}.$ 从而，具有平均SNRγ的用户的瞬时DRC值等于y_τ的概率为 $p_{\mathrm{\&tau;}}\left(\mathrm{\&gamma;}\right):=P\{\mathrm{DRC}\left(\mathrm{\&gamma;}\right)=y_{\mathrm{\&tau;}}\}=P\{x_{\mathrm{\&tau;}}<\mathrm{SNR}\left(\mathrm{\&gamma;}\right)<x_{\mathrm{\&tau;}+1}\}=e^{-10(x_{\mathrm{\&tau;}}-\mathrm{\&gamma;})/10}-e^{-10(x_{\mathrm{\&tau;}+1}-\mathrm{\&gamma;})/10},$ 依据惯例x₁₂＝∞。具有平均SNRγ的用户的时间平均传输速率可被确定为期望值：

$R\left(\mathrm{\&gamma;}\right):=E\left\{\mathrm{DRC}\left(\mathrm{\&gamma;}\right)\right\}=\underset{\mathrm{\&tau;}=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{\mathrm{\&tau;}}{p}_{\mathrm{\&tau;}}\left(\mathrm{\&gamma;}\right)--\left(1\right)$

假定所有用户具有相同的平均SNRγ。这种情况下，对于所有用户，时间平均传输速率也相同，从而转化因子κ＝1/R(γ)。从而增益因子G(n，γ)可表示成：

$G(n,\mathrm{\&gamma;})=E\left\{\max \right\{\mathrm{DR}{C}_1\left(\mathrm{\&gamma;}\right)/R\left(\mathrm{\&gamma;}\right),...\mathrm{DR}{C}_n\left(\mathrm{\&gamma;}\right)/R\left(\mathrm{\&gamma;}\right)\left\}\right\}$

$=\frac{1}{R\left(\mathrm{\&gamma;}\right)}E\{\mathrm{DR}{C}_1\left(\mathrm{\&gamma;}\right)/R\left(\mathrm{\&gamma;}\right),...\mathrm{DR}{C}_n\left(\mathrm{\&gamma;}\right)/R\left(\mathrm{\&gamma;}\right)\}--\left(2\right)$

$=\frac{1}{R\left(\mathrm{\&gamma;}\right)}\underset{\mathrm{\&tau;}=1}{\overset{11}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{\mathrm{\&tau;}}(q_{\mathrm{\&tau;}-1}{\left(\mathrm{\&gamma;}\right)}^n-q_{\mathrm{\&tau;}}{\left(\mathrm{\&gamma;}\right)}^n)$

这里q_τ(γ)：＝P{DRC(γ)≤y_τ}＝p₁(γ)+...p_τ(γ)。

可假定平均SNRF按照某一通用分布函数P(γ)＝P{Г＜γ}在用户间变化。这种情况下，可相对于P(·)计算1/R(γ)的期望值，确定转化因子，得到结果：

$\mathrm{\&kappa;}={\&Integral;}_{\mathrm{\&gamma;}=-\&infin;}^{\&infin;}\frac{1}{R\left(\mathrm{\&gamma;}\right)}\mathrm{dp}\left(\mathrm{\&gamma;}\right)--\left(3\right)$

在SNR的不同平均值的情况下，对于所有用户，相对速率波动不再统计相同。由于DRC值的切断和凹性，对于体验较高SNR的用户来说，相对速率波动会较小。这种现象建议对于高SNR用户来说，增益因子也会较低。由于速率波动不再统计相同，因此通常并不是以其时间平均传输速率的相同百分率服务于每个用户。这种情况下，如前定义的增益因子的概念不再严格有效。为了继续将分析公式用于处理器共享模型，可采用近似增益因子。该近似增益因子可计算为在对于所有用户，具有相同的平均SNR的情况下获得的增益因子，这里所述平均SNR为相对于P(·)，所有用户间的平均值。该近似增益因子表示成：

$G\left(n\right)={\&Integral;}_{\mathrm{\&gamma;}=-\&infin;}^{\&infin;}G(n,\mathrm{\&gamma;})\mathrm{dP}\left(\mathrm{\&gamma;}\right)---\left(4\right)$

通过考虑到在典型情况下，和评估用户层性能所关心的时标相比，系统内的基站采用的时隙持续时间较短的事实，可恰当模拟采用比例公平调度策略的系统，例如系统100的用户层性能。于是，恰当的模型可以是基于较慢的时标得出的连续时间模型，其中同时以不同但是恒定的速率服务于所有移动单元。当存在n个有效移动单元时，每个移动单元被假定为以时间平均传输速率R_i的百分率F(n)接受服务，所述平均传输速率R_i是如果该移动单元是系统中的唯一移动单元，它所接收的传输速率。利用具有处理器共享规定的队列模型，最好地模拟这种假定。

就围绕相应的时间平均值，其相对速率波动在统计上相同的固定一群无限积压(backlogged)用户来说，可严格地证明以其时间平均传输速率的相同百分率服务于每个用户的假定是正确的。恰当的假定是无限积压用户的存在，同时(DRC₁...DRC_n)是其分布为瞬时可行速率的平稳分布的随机矢量。假定等式 ${\mathrm{DRC}}_i\stackrel{d}{=}{R}_i{Y}_{i}Z,$ 这里R_i是移动单元i的时间平均传输速率，Y₁...，Y_n是独立并且相等分布的副本，Z代表具有单位均值的可能相关分量。假定(W₁，...W_n)是其分布是比例公平策略维持的指数平滑吞吐量的平稳分布的随机矢量，注意比例公平策略向具有比例

的最大瞬时值的移动单元分配一个时隙。从而，当选择时，选择的移动单元i的预期速率为：

$E\left\{{\mathrm{DRC}}_i\right|\frac{{\mathrm{DRC}}_i}{W_i}=\underset{j=1,...,n}{\max }\frac{{\mathrm{DRC}}_j}{W_j}\}--\left(5\right)$

在如上所述，相对速率波动统计相同的情况下，瞬时速率DRC_i和指数平滑吞吐量W_i都与时间平均速率R_i线性按比例缩放。从而，时隙的分配只取决于相对速率波动，而不取决于各个移动单元的时间平均速率。从而每个移动单元接收时隙的1/n。，上面的等式可被求解，得到等式 $W_i\stackrel{d}{=}{R}_i{V}_i,$ 这里随机变量V₁...，V_n随机分布但是并不独立。另外，当指数平滑中的时间常数1/α较大时，指数平滑吞吐量不会表现出任何明显变化。即对于某一常数V，V₁...，V_n≈V。将 ${\mathrm{DRC}}_i\stackrel{d}{=}{R}_i{Y}_{i}Z$ 和W_i≈R_i代入上面的等式(3)，得到当选择时，移动单元i的预期速率的表达式。该表达式如下所示：

$E\left\{R_i{Y}_{i}Z\right|Y_i=\underset{j=1,...,n}{\max }{Y}_j\}=R_{i}E\{\underset{j=1,...,n}{\max }{Y}_j\}=R_{i}G\left(n\right)--\left(6\right)$

这里

$G\left(n\right)=E\left\{\underset{j=1,...,n}{\max }{Y}_j\right\}--\left(7\right)$

当相对速率波动在统计上相同，并且指数平滑中的时间常数1/α不太小时，比例公平调度策略向每个移动单元i提供其时间平均传输速率R_i的相同百分率F(n)＝G(n)/n。增益因子G(n)反映比例公平调度策略从随着移动单元数目的增大而增大的速率波动中提取的调度增益。

当移动单元具有瑞利衰减信道，并且可行速率近似和信噪比成正比时，相对速率波动在统计上相同的假定基本正确。当信噪比不太高时，后一近似相当准确。Doppler频率不必相同，因为当指数平滑中的时间常数足够大时，瞬时速率分布不会影响长期平均吞吐量。Doppler频率对瞬时吞吐量行为意义重大，另外还影响预测可行速率的能力。另外，可在一定程度上放宽假定 ${\mathrm{DRC}}_i\stackrel{d}{=}{R}_i{Y}_{i}Z.$ 例如，稍微宽松的条件会是在排列π(1)，...，π(n)下，P{(DRC_i/R₁，...DRC_n/R_n)≤t_π(1)，...t_π(n)}不变。

前述讨论适合于固定的一群无限积压用户的情况。在实际应用中，可预期无线数据网络会经历数目不断变化的用户，同时根据用户的需要，间隔任意时间间隔提交文件传送请求。但是，如果积压周期相当长，即，和比例公平调度策略工作的时标相比，如果有效用户的数目变化相当缓慢，则上述观察仍然近似正确，采取以速率H(n)/n(bps)连续服务每个用户的时标的分离似乎是合理的。即，每当存在n个有效用户时，以其时间平均速率的百分率G(n)/n服务每个用户。

用户性能模块306可将某一模型用于文件传送协议(ftp)会话，web浏览会话或者这两种会话的组合，同时根据每种会话带来的总通信负载的比例的估计值，每种会话被赋予概率加权。对每种会话采用不同的模型，下面说明每种会话的模型。下面说明的模型是其中对用户总数施加约束条件，并且采用通用增益函数的简化模型。

用户性能模块306最好分别将对用户总数施加约束条件的某一模型用于每种会话。每种模型产生定义用户体验的服务质量的参数。这些参数是预期传送延迟E{S}，阻塞概率L和吞吐量。对于ftp会话，吞吐量是到达速率、平均文件大小和1减阻塞概率(1-L)的乘积。对于web浏览会话，吞吐量是到达速率、平均页面大小、页面平均数和(1-L)的乘积。

用户性能模块306最好将有限容量模型用于每种会话。具体地说，用户性能模块306最好使用下面的等式(12)计算ftp会话的阻塞概率L，最好使用下面的等式(14)计算ftp会话的预期用户延迟E{S}。用户性能模块306最好使用下面的等式(26)计算web浏览会话的阻塞概率L，最好使用下面的等式(28)计算web浏览会话的预定用户延迟E{S}。下面讨论这些模型及各种相关模型的细节。

为了模拟ftp会话，可假定文件传送请求是速率λ的Poisson过程。文件大小T遵循某一通用分布，平均值τ小于无穷大。任意用户的时间平均传输速率(如果该用户是系统中的唯一用户)可被指定为R。这种情况下，用传输时间的秒数，而不是用位量度的，关于任意传送请求的有效服务要求为B＝T/R，平均值β＝τ*κ，这里κ：＝E{1/R}可被解释成从位到秒的转换的转换因子。有效服务要求是如果用户是系统中的唯一用户，则完成文件传送要占用的时间量。

通信强度可由ρ：＝λ*β定义。假定N是任意时刻的有效用户的数目，即正在进行的文件传送的数目。假定S是任意用户招致的传送延迟。

要考虑的第一种情况是其中G(n)＝G＝1的简化情况，它对应于静态循环调度，并忽略了由比例公平调度策略获得的调度增益。这种情况下，

P{N＝n}＝(1-ρ)ρⁿ，这里n＝0，1，2，...，

从而

$E\left\{N\right\}=\frac{\mathrm{\&rho;}}{1-\mathrm{\&rho;}}$

应用Little定律，得到预期传送延迟的下述值：

$E\left\{S\right\}=\frac{\mathrm{\&beta;}}{1-\mathrm{\&rho;}}--\left(8\right)$

上面的等式反映处理器共享规定的不灵敏性，通过其平均值，处理器共享规定表明平均传送延迟只取决于服务要求分布。事实上，可证明条件预期传送延迟如下所示：

$E\left\{S\right|B\}=\frac{b}{1-\mathrm{\&rho;}}--\left(9\right)$

从而，用户招致的预期传送延迟正比于服务要求，比例因子为

$D=\frac{1}{1-\mathrm{\&rho;}}--\left(10\right)$

该性质体现了一定的公平原理，该公平意味着具有较高服务要求的用户会经历较长的传送延迟。

下面要考虑的是上述模型的有限容量变形，这里只允许最多K个用户同时进入系统。当已存在正在进行的K个传送时，拒绝提交请求的用户访问。这种情况下，在任意时刻，有效用户的数目的分布由下式给出：

$P\{N=n\}=\frac{(1-\mathrm{\&rho;}){\mathrm{\&rho;}}^n}{1-{\mathrm{\&rho;}}^{K+1}}--\left(11\right)$

n＝0，1，...K。

特别地，阻塞概率为

$L=P\{N=K\}=\frac{(1-\mathrm{\&rho;}){\mathrm{\&rho;}}^n}{1-{\mathrm{\&rho;}}^{K+1}}--\left(12\right)$

并且在任意时刻，正在进行的文件传送的平均数为

$E\left\{N\right\}=\frac{1}{1-\mathrm{\&rho;}}-\frac{(K+1){\mathrm{\&rho;}}^{K+1}}{1-{\mathrm{\&rho;}}^{K+1}}$

$=\frac{1}{1-\mathrm{\&rho;}}-(1-\frac{(K+1)(1-\mathrm{\&rho;}){\mathrm{\&rho;}}^{K1}}{1-{\mathrm{\&rho;}}^{K+1}})--\left(13\right)$

利用Little定律，任意用户招致的平均传送延迟为：

$E\left\{S\right\}=\frac{\mathrm{\&beta;}}{1-\mathrm{\&rho;}}-(1-\frac{K(1-\mathrm{\&rho;}){\mathrm{\&rho;}}^K}{1-{\mathrm{\&rho;}}^K})--\left(14\right)$

如前，可证明条件预期传送延迟为：

$E\left\{S\right|B=b\}=\frac{b}{1-\mathrm{\&rho;}}-1-\frac{K(1-\mathrm{\&rho;}){\mathrm{\&rho;}}^K}{1-{\mathrm{\&rho;}}^K})--\left(15\right)$

从而，用户招致的预期传送延迟正比于服务要求，比例因子如下所示：

$D\left(K\right)=\frac{1}{1-\mathrm{\&rho;}}-1-\frac{K(1-\mathrm{\&rho;}){\mathrm{\&rho;}}^K}{1-{\mathrm{\&rho;}}^K})--\left(16\right)$

有限容量系统的模型更复杂，但是保持了不灵敏性和比例性。易于核实因子D(K)随着许可阈值K的增大而增大，当K＝1时，比例因子等于1，当K接近无穷大时，比例因子逼近

相反，当K增大时，阻塞概率减小。这种性质反映允许加入系统的用户体验的服务质量和用许可用户的比例来表示的系统容量之间的通常折衷。网络的设计寻求到达这两个目标之间的理想均衡。

要考虑的下一变形是通用增益函数G(n)的情况。在这种情况下，

$P\{N=n\}=H{\left(K\right)}^{-1}\frac{{\mathrm{\&rho;}}^n}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(17\right)$

n＝0，1，...K，并且 $\mathrm{\&phi;}\left(n\right):=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Pi;}}}G\left(i\right),$ 采用空积等于1的惯例，并且

归一化常数 $H\left(K\right):=\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&rho;}}^n}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}.$

阻塞概率L由下述表达式给出：

$L=P\{N=K\}=H{\left(K\right)}^{-1}:=\frac{{\mathrm{\&rho;}}^K}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(18\right)$

$E\left\{N\right\}=H{\left(K\right)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{n{\mathrm{\&rho;}}^n}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(19\right)$

利用Little定律，产生E{S}的下述表达式：

$E\left\{S\right\}=\frac{E\left\{N\right\}}{\mathrm{\&lambda;}{(1-L)}^{-1}}=\mathrm{\&beta;H}{\left(K\right)}^{-1}{(1-L)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{n{\mathrm{\&rho;}}^{n-1}}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(20\right)$

如前，可证明

$E\left\{S\right|B\}=\frac{b}{\mathrm{\&beta;}}E\{S\}=\mathrm{bH}{\left(K\right)}^{-1}{(1-L)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{n{\mathrm{\&rho;}}^{n-1}}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(21\right)$

从而，用户体验的预期传送延迟正比于服务要求，比例因子为

$D\left(K\right)=\frac{E\left\{S\right\}}{\mathrm{\&beta;}}=H{\left(K\right)}^{-1}{(1-L)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{n{\mathrm{\&rho;}}^{n-1}}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(22\right)$

Web浏览会话和文件传送会话的不同在于单一web浏览会话包括许多页面传送，同时当用户检查或以其它方式使用载入页面中的信息时，传送之间的时间间隔不定。web浏览会话的模型具有许多和上述ftp文件传送模型相同的特性，但是包括修改，以便考虑到文件传送会话和web浏览会话之间的差异。

可如下形成web浏览模型。一旦完成传送，则用户启动后续请求，概率p＜1。在产生下一请求之前的时间遵守具有平均数α的普通分布。用户留开系统的概率为1-p。从而，以参数p几何分布用户产生的传送请求的总数。用户的连续请求的文件大小T被假定为是独立的。但是，用户的时间平均传输速率R被假定为在整个请求序列的持续时间内是恒定的。上述系统被模拟成一个两节点队列网络，具有代表连续请求之间的时段的一个单服务器处理器共享节点和in infinite-服务器节点。定义 $\mathrm{\&sigma;}:=\frac{\mathrm{\&rho;}}{1-\mathrm{\&rho;}}.$ 如前，假定N为任意时刻的有效用户的数目。本例中，有效用户的数目是实际正在进行的传送的数目。假定S为任意传送的延迟。要描述的第一种情况是G(n)＝G＝1的简化情况，该简化情况实际上对应于静态循环调度，忽略了通过采用速率变化，比例公平调度策略提取的吞吐量增益。

这种情况下，P{N＝n}＝(1-σ)σⁿ，这里n＝0，1，2，...，

从而 $E\left\{N\right\}=\frac{\mathrm{\&sigma;}}{1-\mathrm{\&sigma;}}$

应用Little定律，产生预期传送延迟的下述值：

$E\left\{S\right\}=\frac{\mathrm{\&beta;}}{1-\mathrm{\&sigma;}}--\left(23\right)$

该关系反映了处理器共享规定的不灵敏性，通过其平均值，表明平均传送延迟只取决于服务要求分布。事实上，可证明条件预期传送延迟如下所示：

$E\left\{S\right|B\}\frac{b}{1-\mathrm{\&sigma;}}--\left(24\right)$

如前，要考虑的下一模型是上述模型的有限容量变形，在有限容量变形中，最多只允许K个用户同时加入系统。当已存在正在进行的K个传送时，提交请求的用户将被拒绝访问，但是继续产生更多的请求，好像该传送已完成一样。在任意时刻，传送的数目的分布由下示给出：

$P\{N=n\}=\frac{(1-\mathrm{\&sigma;}){\mathrm{\&sigma;}}^n}{1-{\mathrm{\&sigma;}}^{K+1}},n=\mathrm{0,1},...K--\left(25\right)$

特别地，阻塞概率为

$L=P\{N=K\}=\frac{(1-\mathrm{\&sigma;}){\mathrm{\&sigma;}}^K}{1-{\mathrm{\&sigma;}}^{K+1}}--\left(26\right)$

任意时刻有效用户的平均数为 $E\left\{N\right\}=\frac{\mathrm{\&sigma;}}{1-\mathrm{\&sigma;}}-\frac{(K+1){\mathrm{\&sigma;}}^{K+1}}{1-{\mathrm{\&sigma;}}^{K+1}},$ 它等同于

$E\left\{N\right\}=\frac{\mathrm{\&sigma;}}{1-\mathrm{\&sigma;}}-1-\frac{(K+1)(1-\mathrm{\&sigma;}){\mathrm{\&sigma;}}^K}{1-{\mathrm{\&sigma;}}^{K+1}}--\left(27\right)$

利用Little定律，任意传送的平均延迟被表示成如下所示：

$E\left\{S\right\}=\frac{\mathrm{\&beta;}}{1-\mathrm{\&sigma;}}-1-\frac{K(1-\mathrm{\&sigma;}){\mathrm{\&sigma;}}^K}{1-{\mathrm{\&sigma;}}^K}--\left(28\right)$

如前，条件预期传送延迟为

$E\left\{S\right|B=b\}=\frac{b}{1-\mathrm{\&sigma;}}-1-\frac{K(1-\mathrm{\&sigma;}){\mathrm{\&sigma;}}^K}{1-{\mathrm{\&sigma;}}^K}--\left(29\right)$

要考虑的下一情况是通用增益函数G(n)的情况。在这种情况下，

$P\{N=n\}=H{\left(K\right)}^{-1}\frac{{\mathrm{\&sigma;}}^n}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(30\right)$

n＝0，1，...K，并且 $\mathrm{\&phi;}\left(n\right):=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Pi;}}}G\left(i\right),$ 采用空积等于1的惯例，并且

归一化常数

阻塞概率由下示给出

$L=P\{N=K\}=H{\left(K\right)}^{-1}:=\frac{{\mathrm{\&sigma;}}^K}{\mathrm{\&phi;}\left(K\right)}--\left(31\right)$

任意时刻用户的主数目(main number)为

$E\left\{N\right\}=H{\left(K\right)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{n\&sigma;}}^n}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(32\right)$

利用Little定律，产生E{S}的下述表达式：

$E\left\{S\right\}=\frac{E\left\{N\right\}}{\mathrm{\&lambda;}{(1-L)}^{-1}}=\mathrm{\&beta;H}{\left(K\right)}^{-1}{(1-L)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{n\&sigma;}}^{n-1}}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(33\right)$

如前，可证明

$E\left\{S\right|B\}=\frac{b}{\mathrm{\&beta;}}E\{S\}=\mathrm{bH}{\left(K\right)}^{-1}{(1-L)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{n\&sigma;}}^{n-1}}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(34\right)$

从而，用户体验的预期传送延迟正比于服务要求，比例因子为

${D\left(K\right)=\frac{E\left\{S\right\}}{\mathrm{\&beta;}}=H\left(K\right)}^{-1}{(1-L)}^{-1}\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{n\&sigma;}}^{n-1}}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)}--\left(35\right)$

要认识到除了用σ代替ρ之外，关于通用增益函数的上述公式在结构上和关于ftp文件传送的等效公式类似。

产生web浏览的参数的一种备选模型是上面给出的模型的封闭形式。该模型假定系统中固定的一群K个有效用户。一旦完成传送，则在平均值α的普通分布的周期之后，用户提交下一请求。这种假想的操作可被模拟成具有固定的一群K个用户的两节点队列网络，一个单服务器处理器共享节点和一个无限服务器节点。在名为机器修理模型或计算机终端模型的文献详尽地研究了后一模型。

形成该模型的第一步是为了便于表达，定义变量υ。υ的值由ν：＝α/β给出。从而

$P\{N=n\}=H{\left(K\right)}^{-1}\frac{{\mathrm{\&nu;}}^{K-n}}{(K-n)!}--\left(36\right)$

归一化常数 $H\left(K\right)=\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&nu;}}^n}{n!}.$

通过将到达定理用于闭合队列网络，产生E{S}的表达式

$E\left\{S\right\}=\mathrm{K\&beta;}-\mathrm{\&alpha;}\frac{H(K-2)}{H(K-1)}--\left(37\right)$

和

$E\left\{S\right|B\}=\mathrm{K\&beta;}-(K-\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\mathrm{\&beta;}}\frac{H(K-2)}{H(K-1)}b--\left(38\right)$

最后，可结合通用增益函数G(n)考虑上述闭合模型。该变形产生下述表达式：

$P\{N=n\}=H{\left(K\right)}^{-1}\frac{{\mathrm{\&nu;}}^{K-n}}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)(K-n)!}--\left(39\right)$

$\mathrm{\&phi;}\left(n\right):=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Pi;}}}G\left(i\right),$ 并且归一化常数 $H\left(K\right)=\underset{n=0}{\overset{K}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&nu;}}^n}{\mathrm{\&phi;}\left(n\right)(K-n)!}.$

通过将到达定理用于闭合队列网络，得到

$E\left\{S\right\}=\mathrm{K\&beta;}-\frac{\mathrm{\&alpha;}}{H(K-1)}\underset{n=0}{\overset{K-2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&nu;}}^n}{\mathrm{\&phi;}(n+1)n!}--\left(40\right)$

和

$E\left\{S\right|B=b\}=E\{S\}=[K-\frac{\mathrm{\&alpha;}}{\mathrm{\&beta;H}(K-1)}\underset{n=0}{\overset{K-2}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&nu;}}^n}{\mathrm{\&phi;}(n+1)n!}]b--\left(41\right)$

为了计算用户层性能参数，用户层性能模块306采用用户输入λ、τ和P，表示信噪比和传输速率之间的相关性的表格，以及其它相关数据，计算κ和G(n)的值。利用上述等式1-4进行这些计算，等式3和4得到κ和G(n)的值。随后，根据用户层性能模块306的具体设计及关于其所做的选择，计算预期延迟E{S}，阻塞概率L和吞吐量的恰当数值。如果需要，优化应用程序212可被这样设计，以致接收指示预期用法的用户输入。例如，web浏览和文件传送的预期比例可被接收成输入。这种情况下，用户层性能模块306可通过计算用于代表一部分预期通信的各个模型的值，并计算代表各个模型产生的值的加权平均值的复合值，计算E{S}、L和吞吐量的值。

图4图解说明了根据本发明的一个方面的网络设计过程400的步骤。在步骤402，当输入用户业务参数时，构造预期网络的设计，并产生该网络的规范。在步骤404，计算预期网络的信道传播参数。在步骤406，用户业务参数和信道传播参数被用作模型的输入，以便分析计算预期网络的用户层性能参数。可利用处理器共享模型计算参数。这些用户层性能参数包括预期用户延迟、阻塞概率和吞吐量。在步骤408，对照预定标准，比较用户层性能参数。如果用户层性能参数不满足预定标准，则过程进入步骤410，调整预期的网络规范。过程随后返回步骤404。如果用户层性能参数满足预定的标准，则过程进入步骤450，以输出的形式提供网络规范，以便用于构建符号所述规范的网络。过程随后终止于步骤452。

图5-7表示了实际网络性能的模拟和在根据本发明的系统和方法中采用的模型产生的理论结果之间的比较。图5-7中呈现的结果设想用户以速率λ的Poisson过程的形式，提交文件传送请求的情形。文件大小被假定为呈指数分布。每个到达用户被假定为产生单一文件。比例公平调度策略的指数平滑系数被设置成α＝0.001。用户被假定为具有利用Jakes模型模拟的独立瑞利衰减信道。所有模拟都进行1000000个时隙，即大约1670秒的实际时间，热身时间为100000个时隙。

图5是图形500，表示了关于λ＝1.0文件/秒的到达速率和τ＝12.5千字节的平均文件大小的模拟迹线。许可阈值被设置成K＝5，所有用户的平均信噪比，或者说SNR为-8dB，Doppler频率被假定为6Hz。

应注意比例公平策略向具有DRC_i/W_i的最大瞬时值的用户分配一个时隙。多数时间W_i的值表现出显著差异的事实意味着比例公平策略不必选择具有最大DRC值。特别地，比例公平调度策略将向其权重被初始化为0的到达用户分配一个时隙，而几乎不考虑DRC值。从而，不会最大程度地使用速率波动，用户接收的实际吞吐量将小于在处理器共享模型中设想的吞吐量。从而，可预期上面给出的分析公式不会太乐观，并且会低估平均传送延迟和阻塞概率。

该分析由图6和7中给出的结果证实。图6表示了图形600，图形600表示了在SRN值为-8dB，-3dB和0dB，许可阈值K＝5，文件大小为12.5千字节的情况下，模拟结果和理论结果的多组曲线。曲线602、604和606使用-8dB的信噪比，分别表示平衡状态，模块结果和理论结果的到达速率和逗留时间之间的关系。表示平衡状态的曲线602代表其中用理想的平衡值替换分配时隙中使用的平滑吞吐量W_i的模拟，曲线604表示其中不进行这种替换的模拟。曲线608、610和612使用-3dB的信噪比，分别表示平衡状态，模块结果和理论结果的到达速率和逗留时间之间的关系。曲线614、616和618使用-0dB的信噪比，分别表示平衡状态，模块结果和理论结果的到达速率和逗留时间之间的关系。

图7表示了图形700，图形700表示SNR值为-8Db、-3dB和0dB的模拟和理论结果的多组曲线。曲线702、704和706使用-8dB的信噪比，并分别表示平衡状态，模拟结果和理论结果的到达速率和阻塞概率之间的关系。曲线708、710和712使用-3dB的信噪比，并分别表示平衡状态，模拟结果和理论结果的到达速率和阻塞概率之间的关系。曲线714、716和718使用-0dB的信噪比，并分别表示平衡状态，模拟结果和理论结果的到达速率和阻塞概率之间的关系。

图6和7中给出的结果表示尽管和准确值存在一定偏差，但是理论结果较好地找准了模拟的定性行为。预期延迟和阻塞概率随着到达速率而增大，开始陡增，但是稍后当由于许可控制(由许可控制值K＝5量化)的缘故，系统饱和时，开始趋缓。从而，平均传送延迟逼近值τ/R(γ)G(20，γ)。

其中在模拟中使用理想平衡值的曲线602、608和614，以及曲线702、708和714中列举的值比其中在不存在理想平衡值的替换的情况下，进行模拟的曲线604、610和616，以及曲线704、710和716列举的值，更接近于曲线606、612和618，以及曲线706、712和718列举的值。这些结果表明使用根据本发明采用的模型产生的结果之间的差异的主要来源在于由于用户动态特性的缘故，平滑吞吐量明显不同于理想的平衡值。这些结果还表明通过初始化分配时隙中使用的权重，以使它们更接近于理想的平衡值，利用比例公平调度策略，能够提高系统的性能。

虽然在优选实施例的环境中公开了本发明，不过要认识到本领域的技术人员可采用与上述讨论和下述权利要求一致的各种实现。

Claims (10)

1、一种用于确定无线网络的规范的网络规划系统，包括：

接收所述无线网络的业务统计信息的输入模块；

接收所述业务统计信息并产生所述网络的规范的处理模块，所述处理模块构造预期网络的设计，并产生所述预期网络的规范，所述处理模块利用处理器共享队列模型，计算所述预期网络的用户层性能参数，所述处理模块根据所述业务统计信息和所述网络规范，直接计算所述用户层性能参数，所述处理模块还将所述用户层性能参数与预定要求相比较，并重复调整所述网络规范，计算新的用户层性能参数，将所述用户层性能参数与所述预定要求相比较，直到产生得到满足要求的用户层性能参数的一组网络规范为止；和

提供所述处理模块产生的网络规范的输出模块。

2、按照权利要求1所述的系统，其中由以所述处理模块执行的软件的形式存在的优化应用程序执行所述网络规范的产生。

3、按照权利要求2所述的系统，其中所述优化应用程序包括产生初始的和调节后的网络规范的网络规范模块，以及根据所述网络规范和所述业务统计信息计算所述用户层性能参数的用户层性能模块。

4、按照权利要求3所述的系统，其中所述网络规范模块根据网络规范计算传播参数，并将传播参数提供给所述用户层性能模块，用以计算所述用户层性能参数。

5、按照权利要求4所述的系统，其中所述用户层性能模块根据业务统计信息和所述网络规范，计算预期延迟、阻塞概率和吞吐量。

6、一种用于确定无线网络的用户层性能参数的用户层性能模块，包括：

接收并组装用以计算所述用户层性能参数的网络信息的网络规范模块；

使用所述网络信息计算用户层参数的模型选择和处理模块，所述模型选择和处理模块选择并采用一个或多个分析模型计算所述用户层参数，所述模型包含处理器共享队列模型；和

组装并存储模型选择和处理模块产生的结果的结果输出模块。

7、按照权利要求6所述的用户层性能模块，其中所述网络信息包括网络业务和传播信息。

8、按照权利要求7所述的用户层性能模块，其中所述用户层参数包括预期传送延迟、阻塞概率和吞吐量。

9、一种无线网络规划方法，包括下述步骤：

(a)接收用于指示网络的网络业务条件的通信信息；

(b)构造预期网络的设计；

(c)产生所述预期网络的网络规范；

(d)利用一种或多种处理器共享队列模型，计算所述预期网络的一组用户层参数；

(e)将预定条件和所述用户层参数相比较；

(f)如果所述用户层参数不满足所述预定要求，则调整所述预期网络的设计，并返回步骤(c)；和

(g)提供网络规范，以允许根据所述规范构建网络。

10、按照权利要求9所述的方法，其中所述产生网络规范的步骤包括计算所述网络的传播参数。

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