CN1741412B - 无线网络中子信道分配的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种多用户MIMO-OFDM环境中的子信道调度方法，对按比例公平调度机制进行修改，在保证多媒体用户所需的最小数据速率的条件下，使系统的吞吐量达到最大。无线网络中接纳有多个用户，基站具有N_T个发射天线，设某个用户i具有N_R个接收天线，将由N_T个发射天线和K个子频带决定的网络容量分成K个子信道传输将由N_T个发射天线决定的网络带宽分成K个子信道，其特征在于，基站根据各个子信道对各用户支持的数据速率与在规定时间内每个用户的平均吞吐量的比值，并根据每个用户所要求的服务质量，依次对多个用户进行信道的分配。

Description

无线网络中子信道分配的方法

技术领域

本发明涉及网络技术，特别涉及无线网络中子信道分配的方法。

背景技术

随着因特网和蜂窝网络技术的发展，不可避免的就会产生这样的需求：即无所不在地支持多媒体业务的网络连接。多媒体业务与传统的语音、数据业务不同，具有多种业务特征和QoS需求。服务质量(Quality of Services，QoS)保证对多媒体应用至关重要。目前，在有线网络中，支持多媒体业务和提供QoS保证已经有些困难了，而要在无线网络中支持多媒体业务和提供QoS保证将更加困难。

下一代无线网络与目前网络相比，它要求以更高的谱效率来传输更高的数据速率。随着对无线接入因特网需求的增加，下行链路(从基站到用户)必须能够传输大量业务数据。近几年，两项重要的物理层技术：多入多出(Multi-Input Multi-Output，MIMO)天线和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术被应用到宽带无线传输中，以提高系统容量和可靠性。从无线资源管理的角度来看，使用MIMO、OFDM技术后，在MAC层和网络层中适用的无线资源便可以扩展到所有的维数中：时间、功率、频率、空间等等，我们称之为多维无线资源。因此，多维无线资源管理比传统的无线资源管理会更灵活、更有效。如图1所示。

在多用户无线网络中，基站如何对多用户进行信道的分配是一个重要的课题。首先来考虑在单信道多用户无线网络中传统的调度机制。通常，用户信道的统计特性是不同的，如果调度机制总是将信道分配给小区中最好的用户，虽然这样可以提高系统的吞吐量，但是这对那些深衰落的用户是不公平的。为了克服这个弱点，人们提出了按比例公平调度机制，它将分集增益、公平性和系统的吞吐量进行了折衷。该按比例公平调度机制可以参考2002年6月的《IEEE TransationOn Information Theory》杂志第48卷的1277-1294页中由P.Viswaanath、David N.Tse和R.Laroia撰写的“Opportunisticbeamforming using dumb antennas”一文。假设从每一个用户到基站有一条无差错反馈信道。令R₁(n)，R₂(n)，...，R_N(n)是目前N个用户的信道所能支持的速率，T₁(n)，T₂(n)，...，T_N(n)是时刻n时在t_c时隙滑动窗口中的平均吞吐量。在按比例公平调度机制下，基站向具有最大比值

$\frac{R_k\left(n\right)}{T_k\left(n\right)}---\left(1\right)$

的用户发送数据。

其中，比值

与前向链路支持的数据速率和信道增益成正比，与平均吞吐量成反比。因此，当用户瞬时信道质量与在时隙t_c中的平均信道条件的比很大时，调度机制便选择该用户进行传输。用户对资源即信道的竞争不是直接基于它们所支持的数据速率，而是基于利用它们各自平均吞吐量进行归一化后的比值。

但是，传统的按比例公平调度在MIMO和OFDM网络中实现多媒体业务存在两个缺点。

1.MIMO、OFDM、MIMO-OFDM系统中，都具有多个子信道，这些子信道同时且独立的发送数据。因此，在这样的环境中，用户调度和子信道分配必须同时进行考虑。然而，传统的按比例公平调度机制仅仅考虑了在单发射信道中用户的调度。

2.对于多媒体业务，不同用户需求的QoS是可变的。调度机制应当以高资源利用率向多媒体用户提供QoS支持。然而，传统的按比例公平调度机制仅仅考虑了一种类型业务的公平性，它没有考虑多媒体用户的不同QoS需求，例如每个用户所要求的最小可容忍数据率。

发明内容

为了解决上述存在的问题，本发明提出了一种多用户MIMO-OFDM环境中的子信道调度方法，对按比例公平调度机制进行修改，并将其应用于广义处理器共享(Generalized ProcessorSharing，GPS)调度机制中，在保证多媒体用户所需的最小数据速率的条件下，使系统的吞吐量达到最大。

为了实现本发明的目的，本发明采用了以下的技术方案。

本发明提供一种无线网络中子信道的分配方法，其中，无线网络中接纳有多个用户，基站具有N_T个发射天线，设某个用户i具有N_R个接收天线，将由N_T个发射天线和K个子频带决定的网络容量分成K个子信道传输将由N_T个发射天线决定的网络带宽分成K个子信道，其特征在于，基站根据各个子信道对各用户支持的数据速率与在规定时间内每个用户的平均吞吐量的比值，并根据每个用户所要求的服务质量，依次对多个用户进行信道的分配。

所述每个用户所要求的服务质量是用户的最小可容忍数据率。

所述子信道分配方法包括以下步骤：

(a)所述基站在每个规定时隙l内，根据系统中接纳的每个用户的最小可容忍数据率φ_i，计算各用户之间相对的权重；

(b)根据当前第c个子信道对用户i所支持的数据速率SDR_c ⁽ⁱ⁾，和在规定的过去的长度为t_c的窗口内每个用户的平均吞吐量T_i，对整个系统的所有用户计算

(c)选择具有最大值的用户i，将子信道c分配给用户i；

(d)对所有信道进行上述(a)～(c)的步骤。

上述用户的权重φ_i由基站计算并保存，并作为调度的加权因子。

在上述步骤(b)中，对于每个子信道，基站利用自适应调制与编码(AMC)模式表中模式ID与上述SDR_c ⁽ⁱ⁾的对应关系，根据每个用户反馈的模式ID，来确定上述SDR_c ⁽ⁱ⁾。

上述自适应调制与编码(AMC)模式表由基站和用户双方保持。

在每个规定的时隙l后，更新平均吞吐量T_i，直到所有的子信道都

分配完毕。

所述平均吞吐量T_i的更新按照下面的公式来进行。

$T_i^{\left(l\right)}=(1-\frac{1}{t_c})T_i^{(l-1)}+\frac{1}{t_c}\underset{c=1}{\overset{N_{T}K}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{SD}{R}_c^{\left(i\right)}{\mathrm{\ρ}}_i\left(c\right)$

其中ρ_i(c)表示子信道c是否被用户i占用。

当网络中用户的数量为M时，所有子信道对用户i所支持的数据速率SDR_c ⁽ⁱ⁾构成下面的矩阵，

其中，Γ中第i行元素对应信道1至信道N_TK对用户i的可支持数据率，

在上述步骤(b)中，对于Γ中的每一个元素，计算

在上述步骤(c)中，选择最大的将Γ中相应列号的子信道分配给Γ中相应行号的用户，并删除Γ中相应的列，

在上述步骤(d)中，返回上述选择步骤(c)，直到Γ中所有的列都被删除。

用户根据接收的信噪比SNR来决定自适应调制与编码(AMC)模式，并将选择的AMC模式ID反馈给基站。

用户只反馈AMC的模式ID，作为信道状态信息。

该无线网络是无线蜂窝网络。

该无线网络采用了正交频分复用(OFDM)和多入多出(MIMO)技术。

附图说明

图1表示在MIMO和OFDM网络结构中对QoS业务的无线资源管理的示意图

图2表示本发明的综合MIMO-OFDM系统结构和自适应调制与编码AMC的调度器

图3表示本发明的接收分集和MIMO信道的子信道评估的示意图

图4表示带有ZF接收机的系统平均吞吐量与用户数量的关系

图5表示带有MIMSE接收机的系统平均吞吐量与用户数量的关系

图6表示本发明的各种情况下吞吐量分配的比较。

具体实施方式

首先给出本发明的应用环境。考虑一个带有N_T×N_R个MIMO天线和L个OFDM子载波的单小区下行环境。在基站处进行资源调度。如果我们想降低调度复杂度，我们可以将L个子载波分成K个子频带，每个子频带有相邻的L/K个子载波组成，子频带是分配的最小的资源单元。这在实际中是可行的，因为相邻子载波的衰落基本上是相同的。假设基站同时与M个用户进行通信，且第i个用户保证QoS要求的最小容忍数据速率是R_i。

我们利用多天线来复用独立的数据流，即空间复用，该方式可以利用G.J.Foschini提出的BLAST技术来实现，该技术可参考1996年《Bell Labs Technical Journal》第1卷第2期41-59页的“Layeredspace-time architecture for wireless communication in a fadingenvironment when using multi-element antennas”一文。为了恢复空间复用，N_T和N_R应当满足N_T≤N_R。这样，N_T个发射天线和K个OFDM子频带通过复用N_TK个独立数据流便构成了发射符号向量。假设发射功率平均的分配到每个发射天线的每个子载波上，且归一化为1。

令N_TK维的列向量s(t)表示在时隙t时发射的符号。由用户i接收的相应的接收符号为：

x⁽ⁱ⁾(t)＝H⁽ⁱ⁾(t)s(t)+n⁽ⁱ⁾(t)                              (2)

其中n⁽ⁱ⁾(t)是加性噪声向量，H⁽ⁱ⁾(t)是用户i的发射天线阵列到接收天线阵列的信道矩阵，它是一个N_RK×N_TK的矩阵，可以写作：

其中每个D_pq ⁽ⁱ⁾(t)都是一个K×K块矩阵，它表示用户i从发射天线q到接收天线p带有K个OFDM子频带的信道矩阵。例如D_pq ⁽ⁱ⁾(t)中的元素d_lm ^(i)(p，q)(t)表示从发射天线q发射子频带m到接收天线p接收子频带l的信道系数(p＝1，2，...，N_R，q＝1，2，...，N_T，l，m＝1，2，...，K)。如果在OFDM中使用理想的循环前缀，那么便不会产生载波间干扰。D_pq ⁽ⁱ⁾(t)就变成了一个对角矩阵。在后面的讨论中我们一直遵循该假设并且将D_pq ⁽ⁱ⁾(t)的对角元素表示为d_k ^(i)(p，q)(t)(k＝1，2，...，K)。

如果每个子频带的带宽小于信道的相干带宽，那么它将服从平坦衰落。因此d_k ^(i)(p，q)(t)可以被认为是服从独立同分布的复高斯随机变量。

无线资源调度方法在每个调度时隙的开始来执行。调度时隙长度的选择要保证在一个调度时隙中信道是恒定的，而在不同的调度时隙中信道是可以变化的。由于调度方法是针对特定的时隙进行的，因此在下面的分析中可以省略掉时间标注t。

在OFDM系统中，宽带信号被分成几个部分并调制到多个窄带子载波上。频域上的衰落会使得某些子载波的SNR恶化，但是通过改善那些其SNR超过平均SNR的子载波，比如对那些具有高SNR的子载波进行高阶调制和编码，即自适应调制与编码(AdaptiveModulation and Coding，AMC)，便可以将由衰落的子载波所引起的吞吐量的潜在的损失降低。自适应调制与编码AMC可以根据反馈回来的信道状态信息(Channel State Information，CSI)应用在OFDM的每个子载波上。图2为具有自适应调制与编码AMC调度器的综合MIMO-OFDM系统结构图。

在信道分配中，用户必须估计信道状态并将估计信息反馈给发射机。MIMO信道和OFDM信道的一个明显的不同就是在MIMO信道中不同天线之间的串音总是存在，而在OFDM子载波中没有串音现象。

在MIMO系统中，N_R个接收天线同时接收来自一个发射天线的N_R个复制信号，这是MIMO系统固有的优点，我们称之为接收分集，它可以大大改善MIMO系统的性能，然而，在OFDM系统中，这样的串音被子载波之间的正交性和循环前缀所消除，因此，从接收机的角度来看，通过信道矩阵H⁽ⁱ⁾来估计N_TK个并行子信道的信道增益是不够的，这是因为它仅仅定义了用户i中在第k个子频带上从第n_T个发射天线到第n_R个接收天线之间的信道增益。由于用户只关心可用发射子信道的信道状态，所以在定义用户i在第k个子频带上第n_T个发射天线的信道增益时，一定要把接收分集合并考虑进去。因此，我们使用接收机的后处理SNR来描述信道增益特性。

下面对其进行数学描述。在实际系统中，接收机通过使用导频符号来跟踪CSI。为了简化表示，在计算联合空频信道增益时，我们用下标k来表示子频带索引号，以推出在特定子频带k上的计算。S_k为基站在子频带k上发送的N_T维导频信号列向量，令N_R×N_T的信道矩阵H_k ⁽ⁱ⁾来表示用户i在子频带k上的信道矩阵。H_k ⁽ⁱ⁾中的(p，q)元素为(3)式中的d_k ^(i)(p，q)。于是(2)式可以写作：

$x_k^{\left(i\right)}=H_k^{\left(i\right)}{s}_k+n_k^{\left(i\right)}---\left(4\right)$

其中x_k ⁽ⁱ⁾，n_k ⁽ⁱ⁾是N_R维列向量，n_k ⁽ⁱ⁾为加性信道噪声，其元素为独立同分布的复高斯随机变量，其均值为0方差为N₀。

为了恢复发射符号，接收机使用一个N_TK×N_RK的接收加权矩阵G_k ⁽ⁱ⁾与接收信号相乘。矩阵G_k ⁽ⁱ⁾的设置与接收机的形式有关，如果在接收机采用迫零(Zero Forcing，ZF)检测方法来恢复空间信号，则相应的接收加权矩阵G_k ⁽ⁱ⁾为：

$G_k^{\left(i\right)}=H_k^{{\left(i\right)}^H}{\left(H_k^{\left(i\right)}{H}_k^{{\left(i\right)}^H}\right)}^{-1}---\left(14\right)$

其中(·)^H表示共轭转置。对于最小均方误差(MinimumMean-Square Error，MMSE)接收机，相应的接收加权矩阵G_k ⁽ⁱ⁾为：

$G_k^{\left(i\right)}=H_k^{{\left(i\right)}^H}{(H_k^{\left(i\right)}{H}_k^{{\left(i\right)}^H}+N_0/E_s{I}_{N_R})}^{-1}---\left(15\right)$

其中N₀和E_s分别是全部噪声功率和全部信号功率。恢复信号形式如下：

$y_k^{\left(i\right)}=G_k^{\left(i\right)}{x}_k^{\left(i\right)}=G_k^{\left(i\right)}{H}_k^{\left(i\right)}{s}_k+G_k^{\left(i\right)}{n}_k^{\left(i\right)}---\left(5\right)$

于是复用流的后处理SNR为：

${\mathrm{SNR}}_{k,n_T}^{\left(i\right)}=\frac{{\left|g_{k,n_T}^{*\left(i\right)}{h}_{k,n_T}^{\left(i\right)}\right|}^2}{N_0{\left|\right|g_{k,n_T}^{*\left(i\right)}\left|\right|}^2+{\∑}_{j\≠n_T}{\left|g_{k,n_T}^{*\left(i\right)}{h}_{k,j}^{\left(i\right)}\right|}^2}---\left(6\right)$

其中，n_T是发射天线索引号，g_k，nT ^*(i)表示G_k ⁽ⁱ⁾的第n_T行，h_k，nT ⁽ⁱ⁾表示H_k ⁽ⁱ⁾的第n_T列。

根据2002年9月《IEEE Communication Letters》第6卷370-372页中，由A.F.Molisch、M.Z.Win和J.H.Winters撰写的“Space-time-frequency(STF)coding for MIMO-OFDM system”一文，在多维资源调度中，我们把N_TK个独立的数据流看作是N_TK个并行传输子信道。我们从接收机的角度利用后处理SNR来评估这些子信道。出于直观上理解，我们即可以把天线看作是附加的子频带也可以将子频带看作是附加的天线而不管它们是否被不同的子频带或者不同的天线所区分，从而可以得到上面的等价关系。我们还可以将第k个子频带和第n_T个发射天线上的信道表示为带有一般索引号c的子信道。用户i利用SNR_c ⁽ⁱ⁾来评估这N_TK个发射子信道。图3给出了对整个过程更加直观的解释。

当根据信道状态信息CSI，在每个子信道上都使用自适应调制与编码AMC时，我们将相应SNR的容量值表示为可支持的数据速率SDR。在这样的环境下，在基站的发射机和用户的接收机上，都维护一张自适应调制与编码AMC机制表。接收机根据接收的SNR来决定自适应调制与编码AMC模式，然后它将选择的自适应调制与编码AMC模式ID反馈给基站的发射机。

如上所述，作为对信道状态的评估，我们只需要反馈自适应调制与编码AMC的模式ID既可，而不需要将带有复高斯变量的整个CSI矩阵反馈给发射机。由此，可以减少系统的计算量，并降低通信的开销。表I给出了一个信道带宽为100k的AMC机制表的例子。

模式ID	SNR(dB)	调制	码率	容量(bps/Hz)	SDR(kbps)
						1	-3.4	BPSK	1/4	0.25	25
2	-0.4	BPSK	1/2	0.5	50
						3	2.2	QPSK	1/2	1	100
4	5.2	QPSK	3/4	1.5	150
						5	7.6	8PSK	2/3	2	200
6	10.9	16QAM	3/4	3	300
						7	14.5	64QAM	2/3	4	400

表I  自适应调制与编码AMC机制表(信道频段带宽100kHz)

根据上面的系统模型，本发明提出了在MIMO-OFDM无线网络中子信道分配的方法。本发明的要点在于：第一，支持多媒体用户的QoS需求；第二，在MIMO-OFDM网络中有效地利用无线资源。

考虑到无线信道的特征和多维无线资源的可用性，为了以较高的资源利用率向多媒体用户提供QoS支持，本发明主要集中在以下3个方面：

第一，必须考虑每个用户在每个子信道上的信道状态。对于每一个子信道，具有最高信道增益的用户将被选择来传输数据。因此，空间分集、频率分集以及多用户分集将可能被使用。

第二，对于每个用户区分不同的业务必须体现在不同的QoS参数上，不管该用户的信道状态，必须保证具有相同QoS参数的用户之间的公平性，不同的业务应该以不同的QoS参数提供给用户。

第三，该方法必须易于实现。该问题的关键是要利用最少的但是最有用的反馈回来的信道状态信息来减小计算量和通信的开销。

基于上面的分析，我们将描述一种基于广义处理共享(Generalized Processor Sharing，GPS)的可用于频谱和空间资源联合管理的方法。GPS是一种基于流的理想公平调度方法。它假设多个用户可以根据预先建立的权重同时得到服务。目前有很多关于GPS和对它的分组进行仿真研究的文章，其中包括1996年3月IEEEINFOCOM会议第1卷120-128页由J.C.R.Bennett、H.Zhang撰写的“WF2Q：worst-case fair weighted fair queuing”一文。

GPS的并行特性非常适合利用不同空间和频率子信道而使多个用户同时得到服务的MIMO-OFDM系统。这也正是本发明在MIMO-OFDM系统中研究GPS型调度方法的原因。

为了应用GPS调度，首先假设子频带的数目K足够大，从而可以在任意小的频带内进行子信道的分配。这样子信道的分布可以定义为连续函数。令ρ_i(s)为第s个子信道的时间共享因子，它是一个二进制数，用它来表示用户i是否占用第s个子信道，s∈[0，N_TW)，其中W是每个OFDM调制块的总带宽，因此整个系统的可用带宽为N_TW。ρ_i(s)可以写为：

一个子信道在一个时间内只能分配给一个用户，在同一时间内不同用户共享一个子信道是不允许的，也就是说：

$\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_i\left(s\right)=1,\∀s\∈[0,N_{T}W)---\left(8\right)$

在一个GPS节点，呼叫接入控制(Call Admission Control，CAC)将第i个用户的需要的最小容忍数据速率R_i解释为相应的权重φ_i。我们的目标是在预定权重的约束下使整个系统的吞吐量C最大。最优的资源管理可以描述为：

$\left\{\begin{array}{cc}{\underset{{\mathrm{\ρ}}_1\left(s\right)}{\max C}=\underset{{\mathrm{\ρ}}_1\left(s\right)}{\max }\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\∫}_0^{N_{T}W}\mathrm{SDR}}_s^{\left(i\right)}{\mathrm{\ρ}}_i\left(s\right)\mathrm{ds}& \\ \mathrm{subject}& \mathrm{to}:\\ \frac{{{\∫}_0^{N_{T}W}\mathrm{SDR}}_s^{\left(i\right)}{\mathrm{\ρ}}_i\left(s\right)\mathrm{ds}}{{\mathrm{\φ}}_i}=\frac{{{\∫}_0^{N_{T}W}\mathrm{SDR}}_s^{\left(j\right)}{\mathrm{\ρ}}_j\left(s\right)\mathrm{ds}}{{\mathrm{\φ}}_j}& i,j\∈B\\ {\underset{i\∈B}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\ρ}}_i\left(s\right)=1& \∀s\∈[0,N_{T}W)\end{array}\right.---\left(9\right)$

该优化是一个理想的GPS调度。尽管MIMO-OFDM的并行传输特性非常适合理想的GPS调度，但是实际的MIMO-OFDM系统仍然是以实体的形式来发射符号。因此整个带宽和发射符号都不是无限可分的。在下面，本发明将根据实际的MIMO-OFDM系统，提出一种适合并行信道调度环境的修改的按比例公平调度方法。

本发明提出了一种加权比例公平(Weighted Proportional Fair，WPF)子信道分配调度方法。根据GPS调度方法，首先把系统中接纳的每个用户的最小可容忍数据率解释为用户之间相对的权重，标记为φ_i，比如将最小可容忍数据率为1Mbps的用户权重标记为1，将最小可容忍数据率为2Mbps的用户权重标记为2，以此类推。在每个子信道中，基站的发射机基于每个用户的反馈的自适应调制与编码AMC模式ID，来检验当前第c个子信道对用户i所支持的数据速率SDR_c ⁽ⁱ⁾。调度器还跟踪在过去的长度为t_c的窗口内每个用户的平均吞吐量T_i。当调度器准备传输下一个数据包时，它在整个系统的所有激活用户中选择具有最大值

$\frac{{\mathrm{\φ}}_i\mathrm{SD}{R}_c^{\left(i\right)}}{T_i}---\left(10\right)$

的用户进行传输。然后将子信道c分配给用户i。

与传统按比例公平调度方法不同的是，本发明包括了用户的权重φ_i，也就是说，用户得到的服务量不但与该用户前向链路支持的数据速率即信道增益成正比，而且还与该用户要求的数据率成正比，同时与平均吞吐量成反比。这就是我们称该方法为加权比例公平调度方法的原因。

在每个调度间隔l后，可以通过指数加权低通滤波器，按照下面的公式来更新平均吞吐量T_i，直到所有的子信道都已分配完毕。

传统的比例公平调度方法在一个调度时隙内只调度一个用户，然而本发明的调度机制与之不同，在一个并行传输系统中，在每个调度时隙中多个子信道需要一个一个的进行分配。因此在一个调度时隙中多个用户将被服务，而且一个用户可能获得多条子信道。

在这种情况下，对于每一个用户可以有两种方式来更新平均吞吐量T_i。一种方式是在一个调度时隙中，首先所有的用户都竞争一条子信道，接着在进行下一个子信道竞争前迅速更新吞吐量T_i，直到所有的子信道都已分配完毕。另一种方式是在一个调度时隙中用户使用恒定的平均吞吐量T_i，直到所有的子信道都已分配完毕后才进行更新。

很明显，第一种方式在保证公平性上考虑的比较周到，但是它的代价是具有较高的计算复杂度。然而，仿真的结果表明在资源分配粒度较粗的的前提下，第一种方式的性能与第二种方式几乎没有差别，而且在实际系统中为计算复杂度考虑，资源分配粒度不会太细。因此第二种方式是一种比较好的选择。

下面给出本发明的方法的详细描述。在每一个调度时隙，调度器

步骤1：基站在每一条信道上根据用户反馈回来的自适应调制与编码AMC模式ID，通过查询自适应调制与编码AMC模式表，对每个用户进行SDR_c ⁽ⁱ⁾检验，并把将它们组成下面的矩阵。Γ中的第一行元素对应于用户1对信道1、信道2直到信道N_TK的可支持数据率，以此类推，直到Γ中的最后一行元素对应于用户M对信道1、信道2直到信道N_TK的可支持数据率。

步骤2：对于Γ中的每一个元素，计算其中φ_i是用户i的权重，T_i是用户it_c时隙滑动窗口中的平均吞吐量的平均吞吐量。

步骤3：选择最大的接着将Γ中相应列号的子信道分配给Γ中相应行号的用户。

步骤4：删除Γ中相应的列。

步骤5：返回步骤3，直到Γ中所有的列都被删除。

步骤6：利用下式对每个用户进行T_i更新：

$T_i^{\left(l\right)}=(1-\frac{1}{t_c})T_i^{(l-1)}+\frac{1}{t_c}\underset{c=1}{\overset{N_{T}K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{SDR}}_c^{\left(i\right)}{\mathrm{\ρ}}_i\left(c\right)---\left(13\right)$

其中ρ_i(c)表示子信道c是否被用户i占用。

为了更直观地说明算法的工作步骤，我们给出一个简单的实例。在2×2MIMO系统中，将OFDM子载波分为4个子频带，每个子频带频段带宽为100kHz，因此系统共有N_TK＝2×4＝8个独立传输数据流构成的子信道，每个子信道的传输带宽为100kHz。系统中接纳有4个多媒体用户，他们所要求的最低可容忍数据率分别为100kbps，200kbps，300kbps，400kbps，因此他们的权重分别被解释为φ₁＝1，φ₂＝2，φ₃＝3，φ₄＝4。

用户1通过导频信号监听到的信道1到信道8上的SNR分别11.63，8.61，14.96，10.56，14.49，5.53，8.54，9.81。为了我们表示方便，我们把4个用户监听到的各个信道上的SNR放在一个SNR矩阵中，如下：

$\mathrm{SNR}=\left[\begin{array}{cccccccc}11.63& 8.61& 10.56& 5.53& 9.81& 0.71& 7.64& -2.47\\ 8.59& 3.60& 7.36& 3.09& 2.88& 10.03& 2.61& 13.35\\ 10.81& 6.99& 10.59& 6.74& 9.52& 14.55& 8.11& 6.76\\ 11.67& 6.40& 10.05& 2.31& -0.42& 5.03& 9.92& -1.42\end{array}\right]---\left(e1\right)$

SNR矩阵中的第i行第j列的元素对应第i个用户在第j个信道上监听到的SNR。

每个用户根据它们保存的ACM机制表(如表I所示，为方便起见我们重新列在下面)把它们监听到的SNR对应为ACM模式ID，并反馈到基站。仍然我们为方便起见将反馈信息也列在矩阵CSI中：

$\mathrm{CSI}=\left[\begin{array}{cccccccc}6& 5& 5& 4& 5& 2& 5& 1\\ 5& 3& 4& 3& 3& 5& 3& 6\\ 5& 4& 5& 4& 5& 7& 5& 4\\ 6& 4& 5& 3& 1& 3& 5& 1\end{array}\right]---\left(e2\right)$

CSI矩阵中的第i行第j列的元素对应第i个用户反馈的第j个信道上可采用的AMC模式ID。

基站得到每个用户的反馈信息CSI后通过查询表I，得到关于每个用户对于每个信道的可支持数据率SDR，并把它们放在矩阵Γ中：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cccccccc}300& 200& 200& 150& 200& 50& 200& 25\\ 200& 100& 150& 100& 100& 200& 100& 300\\ 200& 150& 200& 150& 200& 400& 200& 150\\ 300& 150& 200& 100& 25& 100& 200& 25\end{array}\right]---\left(e3\right)$

设每个用户初始T_i ⁽⁰⁾＝100，基站对矩阵Γ中的每一元素计算

得到如下结果：

$\left[\begin{array}{cccccccc}\frac{1\×300}{100}& \frac{1\×200}{100}& \frac{1\×200}{100}& \frac{1\×150}{100}& \frac{1\×200}{100}& \frac{1\×50}{100}& \frac{1\×200}{100}& \frac{125}{100}\\ \frac{2\×200}{100}& \frac{2\×100}{100}& \frac{2\×150}{100}& \frac{2\×100}{100}& \frac{2\×100}{100}& \frac{2\×200}{100}& \frac{2\×100}{100}& \frac{2\×300}{100}\\ \frac{3\×200}{100}& \frac{3\×150}{100}& \frac{3\×200}{100}& \frac{3\×150}{100}& \frac{3\×200}{100}& \frac{3\×400}{100}& \frac{3\×200}{100}& \frac{3\×150}{100}\\ \frac{4\×300}{100}& \frac{4\×150}{100}& \frac{4\×200}{100}& \frac{4\×100}{100}& \frac{4\×25}{100}& \frac{4\×100}{100}& \frac{4\×200}{100}& \frac{4\×25}{100}\end{array}\right]$

$=\left[\begin{array}{cccccccc}3& 2& 2& 1.5& 2& 0.5& 2& 0.25\\ 4& 2& 3& 2& 2& 4& 2& 6\\ 6& 4.5& 6& 4.5& 6& 12& 6& 4.5\\ 12& 6& 8& 4& 1& 4& 8& 1\end{array}\right]---\left(e4\right)$

搜索(4)式中每一列的最大值。第一列最大值元素为12，对应第4个用户，即把第一个信道分配给第4个用户。同理，第二列最大值元素为6，对应第4个用户，把第二个信道分配给第4个用户。以此类推，最后信道的分配结果为：

第1个用户：

第2个用户：信道8

第3个用户：信道4、信道5、信道6

第4个用户：信道1、信道2、信道3、信道7

更新T_i(这里取t_c＝200)，

$T_1^{\left(1\right)}=(1-\frac{1}{200})T_1^{\left(0\right)}=99.5$

$T_2^{\left(1\right)}=(1-\frac{1}{200})T_2^{\left(0\right)}+\frac{1}{200}\×300=101$

$T_3^{\left(1\right)}=(1-\frac{1}{200})T_3^{\left(0\right)}+\frac{1}{200}\×(150+200+400)=103.25$

$T_4^{\left(1\right)}=(1-\frac{1}{200})T_4^{\left(0\right)}+\frac{1}{200}\×(300+150+200+200)=103.75---\left(e5\right)$

至此第0个时隙的调度过程完成。然后用户根据下一个调度单元的导频信号监听每一信道的SNR，继续式(1)的工作，直至完成下一个时隙的调度。

4.本发明的效果

本发明通过计算机仿真来评估提出的WPF调度方法的性能。在仿真中，我们将OFDM系统的子载波分成16个子频带，在MIMO系统中使用4根发射天线4根接收天线。仿真中分别采用了ZF和MMSE接收机。我们通过后处理SNR值来应用表1中的自适应调制与编码AMC机制。

图4和图5绘出了在所有的用户具有相同的加权值且平均接收SNR为10dB条件下，被系统带宽归一化的系统总平均吞吐量是用户数目从2到24的函数的曲线图。在图4中使用的是ZF接收机，而在图5中使用的是MMSE接收机。另外还对具有固定子信道分配的系统容量和不考虑公平性具有最优多用户分集的系统容量进行了比较。这些图表明对于WPF方法系统吞吐量随着用户数目的增加而增加，而对于固定分配子信道方法它的系统吞吐量不随着用户数目的增加而增加。与具有最优多用户分集的分配方法比较，本发明的方法由于公平性的约束而使得系统吞吐量有稍微的减少。我们还对O.S.Shin和K.Lee在2003年3月《IEEE Communication Letters》的第7卷109-111页上在“Antenna-assisted round robin scheduling for MIMOcellular systems”中提出的天线辅助的Round Robin(AA-RRS)调度方法进行了仿真比较，结果发现在用户的数据达到5后，采用AA-RRS方法的系统吞吐量的增加不再很明显。在本发明的方法中，性能的改善说明了采用联合空频调度与仅仅使用空间调度相比，前者可以产生频率增益。对于两种接收机而言，WPF方法立即更新和稍后更新几乎具有相同的性能。这些图形验证了上面的结论。

图6是公平性的比较，它根据每个用户在一个调度时隙中的吞吐量来说明了具有稍后更新WPF方法的公平性。令4个等待调度的用户的权重分别是φ₁＝φ₂＝1，φ₃＝φ₄＝2。计算出了在过去的窗口长度为t_c的调度时隙中，每一个用户的平均吞吐量(此处令t_c为200)。如图所示，除了由于信道状态的波动所引起的小的变化外，基本上，每个用户的吞吐量与它的权重成正比。因此本发明的方法就像GPS调度一样，可以获得公平的性能。

发明效果

本发明提出了一种加权比例公平调度方法，该方法根据有限的CSI反馈，能使多用户MIMO-OFDM系统下行传输的系统吞吐量最大。本发明的要点列举如下：

●在MIMO-OFDM无线网络中应用了一种GPS类型的调度机制来分配整个子信道。提出的调度机制可以保证多媒体用户需要的最小数据速率，同时通过使用联合空频分集和多用户分集可以有效的利用无线资源。

●根据理想的GPS调度方法，提出了一种改进的传统比例公平调度方法。本发明的方法适合并行的传输子信道且可以同时支持多个具有不同权重的用户。该方法可以达到几乎与理想GPS机制相同的公平性。

●作为信道状态信息进行反馈的是自适应调制编码模式ID，而不是带有复高斯变量的整个CSI矩阵，这样可以大大的减小通信的开销。

Claims (11)

1.一种无线网络中子信道的分配方法，其中，无线网络中接纳有多个用户，基站具有N_T个发射天线，设某个用户i具有N_R个接收天线，将由N_T个发射天线和K个子频带决定的网络容量分成K个子信道传输，将由N_T个发射天线决定的网络带宽分成K个子信道，其特征在于，基站根据各个子信道对各用户支持的数据速率与在规定时间内每个用户的平均吞吐量的比值，并根据每个用户所要求的服务质量，依次对多个用户进行信道的分配，

所述每个用户所要求的服务质量是用户的最小可容忍数据率，

所述子信道分配方法包括以下步骤：

(a)所述基站在每个规定时隙l内，根据系统中接纳的每个用户的最小可容忍数据率，计算各用户之间相对的权重；

(b)根据当前第c个子信道对用户i所支持的数据速率

和在规定的过去的长度为t_c的窗口内每个用户的平均吞吐量T_i，对整个系统的所有用户计算其中，φ_i是指用户i的权重；

(c)对整个系统的所有用户计算选择其中的具有最大值的用户i，将子信道c分配给用户i；

(d)对所有子信道进行上述(a)～(c)的步骤。

2.根据权利要求1所述的子信道分配方法，其特征在于，上述用户的权重φ_i由基站计算并保存，并作为调度的加权因子。

3.根据权利要求1所述的子信道分配方法，其特征在于，

在上述步骤(b)中，对于每个子信道，基站利用自适应调制与编码(AMC)模式表中模式ID与上述

的对应关系，根据每个用户反馈的模式ID，来确定上述

4.根据权利要求1所述的子信道分配方法，其特征在于，上述自适应调制与编码(AMC)模式表由基站和用户双方保持。

5.根据权利要求1所述的子信道分配方法，其特征在于，在每个规定的时隙l后，进行平均吞吐量T_i的更新，直到所有的子信道都分配完毕。

6.根据权利要求4所述的子信道分配方法，其特征在于，所述平均吞吐量T_i的更新按照下面的公式来进行，

$T_i^{\left(l\right)}=(1-\frac{1}{t_c})T_i^{(l-1)}+\frac{1}{t_c}\underset{c=1}{\overset{N_{T}K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{SDR}}_c^{\left(i\right)}{\mathrm{\ρ}}_i\left(c\right)$

其中ρ_i(c)表示子信道c是否被用户i占用，子信道c被用户i占有时ρ_i(c)的值为1、子信道c未被用户i占有时ρ_i(c)的值为0。

7.根据权利要求1所述的子信道分配方法，其特征在于，当网络中用户的数量为M时，所有子信道对用户i所支持的数据速率

构成下面的矩阵，

其中，Γ中第i行元素对应信道1至信道N_TK对用户i的可支持数据率，

在步骤(b)中，对于Γ中的每一个元素，计算

在步骤(c)中，选择最大的将Γ中相应列号的子信道分配给Γ中相应行号的用户，并删除Γ中相应的列，

在步骤(d)中，返回上述选择步骤(c)，直到Γ中所有的列都被删除。

8.根据权利要求3所述的子信道分配方法，其特征在于，用户根据接收的信噪比SNR来决定自适应调制与编码(AMC)模式，并将选择的AMC模式ID反馈给基站。

9.根据权利要求3所述的子信道分配方法，其特征在于，用户只反馈AMC的模式ID，作为信道状态信息。

10.根据权利要求1所述的子信道分配方法，其特征在于，该无线网络是无线蜂窝网络。

11.根据权利要求1所述的子信道分配方法，其特征在于，该无线网络采用了正交频分复用(OFDM)和多入多出(MIMO)技术。

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