JP2011155637A - 無線通信におけるリソーススケジューリング方法、およびリソーススケジューリング用の基地局 - Google Patents

無線通信におけるリソーススケジューリング方法、およびリソーススケジューリング用の基地局 Download PDF

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Abstract

【課題】無線通信において、全てのユーザのデータスループットの要求をできるだけ満足する前提で、システム平均スループットの最大化を図る、リソーススケジューリング方法、およびリソーススケジューリング用の基地局を提供する。
【解決手段】サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係を示す1つまたは複数のリソース割り当てパターンを決定し、各リソース割り当てパターンを符号化してから、1つの集合に加え(101)、リソーススケジューリングの適応度関数を決定し、前記集合における各リソース割り当てパターンの適応度関数の値を計算し、前記適応度関数の値によって、前記集合の中から、1つのリソース割り当てパターンを選択して(102)、リソーススケジューリングを行う、ことを含む。
【選択図】図1

Description

本発明は、無線通信分野に関し、特に、無線通信において、サービス品質(QoS)を保証するために提供される、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)に基づくリソーススケジューリング方法、およびリソーススケジューリング用の基地局に関する。
無線通信システムにおいて、広義のサービス品質(QoS:Quality of Service)とは、ネットワークの提供されるサービスクラスに対する承諾を指す。具体的に、サービス品質の定義は、例えば、優先度に基づく定義のような相対的な概念であってよく、例えば、ネットワークサービスに基づく具体的な性能パラメータのような絶対的な概念であってもよい。
本発明において、サービス品質とは、無線通信における各ユーザのデータスループットに対する要求を指す。相応に、無線通信システムにおける解決すべきサービス品質最適化の課題は、全てのユーザのデータスループットの要求をできるだけ満足する前提で、システム平均スループットの最大化を図る、ということである。該課題は、数式1の最適化目的と、数式2〜4の制約条件とを含む数式を用いて、下記の通りに表す。
最適化目的:
[数式1]
Figure 2011155637
制約条件:
[数式2]
Figure 2011155637
[数式3]
Figure 2011155637
[数式4]
Figure 2011155637
上記の数式1〜4において、rk,n[i]=r’k,n[i]・Fsignal・Fpayload・(1-BLER)である。
Nは、サブチャネル集合である。
Kは、ユーザ集合である。
Twは、スケジューリング・ウィンドウの大きさである。
rk,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの上位層(例えば、層3)等価データスループットである。
ak,n[i]は、ブール変数であり、サブチャネルnが第iのフレームでユーザkに割り当てられるかどうかを表す。
RQoS[k]は、ユーザkの平均スループットのQoS要求である。
r’k,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの物理層での実際のデータスループットである。
Fsignalは、システムにおけるデータパケットの比例係数であり、一般的に、70%である。
Fpayloadは、上位層データパケットにおけるペイロードの比例係数であり、一般的に、96%である。
BLERは、ユーザの平均ブロック誤り率である。
従来技術において、一般的に、例えば、改善されたプロポーショナルフェアネスアルゴリズム(Modified PF)、最大搬送波対干渉比とプロポーショナルフェアネスアルゴリズムとの組み合わせ(MAXCI+PF)、2次元の最大搬送波対干渉比アルゴリズムとトークン機構(2D MAXCI+Token)との組み合わせ、2次元のプロポーショナルフェアネスアルゴリズムとトークン機構(2D PF+Token)との組み合わせのようなスケジューリングアルゴリズムの最適化によって、上記の数式で表すものと同一又は類似のサービス品質最適化の課題を解決する。
改善されたプロポーショナルフェアネスアルゴリズムは、具体的に、あるユーザのサービス品質要求が満たされなかった場合、該ユーザの相対的な優先度を増加させ、該ユーザにより多くのリソースができるだけ早く割り当てられるように、該ユーザのプロポーショナルフェアネス因子に補正値を掛ける、ことである。該アルゴリズムの問題として、改善されたのがただ、ユーザ間の相対的な優先度にすぎないため、該アルゴリズムは、ただ相対値の保証にすぎず、絶対的なデータスループットの保証ではない。
最大搬送波対干渉比と、プロポーショナルフェアネスアルゴリズムとの組み合わせは、具体的に、ユーザの最良のサブチャネルでの伝送能力によって、ユーザに必要なリソースブロックの数(即ち、リソースブロックのクォータ)を予測し、あるサブチャネルで、少なくとも1つのユーザの得られたリソースブロックの数がクォータより小さい場合、クォータに達しなかったユーザが、プロポーショナルフェアネスアルゴリズムを採用して、該サブチャネルのリソースを得、全てのユーザがクォータに達した場合、最大搬送波対干渉比を採用して、該サブチャネルを割り当てる、ことである。該アルゴリズムの問題として、プロポーショナルフェアネスアルゴリズムは、ユーザの絶対的なスループットの満足に効率が比較的低いため、より大きい周波数選択性ゲインを得ることができない。
2次元の最大搬送波対干渉比/2次元のプロポーショナルフェアネスアルゴリズムとトークン機構との組み合わせは、具体的に下記の通りである。各ユーザは、必要なリソースに従って、自局のトークンを初期化し、リソースを得る場合、相応のトークン値を減少し、トークン値が負数になった場合、該ユーザにリソースが割り当てられなくなる。ここから分かるように、2次元の最大搬送波対干渉比/2次元のプロポーショナルフェアネスアルゴリズムでは、各サブチャネルのリソースを割り当てる前に、まず、最大搬送波対干渉比/プロポーショナルフェアネス原則に従って、サブチャネルを降順に並べ替え、次に、並べ替え後の順序に従って、サブチャネルを割り当てる。このようなアルゴリズムの問題として、サブチャネルの並べ替えが必ずしも最適な割り当て順序ではなく、貪欲法である本質によって、得られた割り当てパターンは、課題の最適解と比較すれば、まだある程度の差がある、ということが決定される。
つまり、上記の従来技術に使用されるアルゴリズムは、サービス品質を保証する面で、一般的に、性能が比較的に悪い。そのため、性能面でより大きく向上するリソーススケジューリング方法が必要になる。
上記に鑑みてなさて、本発明の主な目的は、性能が比較的よいリソーススケジューリング方法、およびリソーススケジューリング用の基地局を提供する、ということにある。
上記目的を達成するために、本発明は、下記のように実現される。
無線通信におけるリソーススケジューリング方法であって、サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係を示す1つまたは複数のリソース割り当てパターンを決定し、各リソース割り当てパターンを符号化してから、1つの集合に加えるステップAと、リソーススケジューリングの適応度関数を決定し、前記集合における各リソース割り当てパターンの適応度関数の値を計算するステップBと、前記適応度関数の値によって、前記集合の中から、1つのリソース割り当てパターンを選択して、リソーススケジューリングを行うステップCと、を含む。
ステップBは、適応度関数の値によって、前記集合の中から、リソース割り当てパターンを除去して、プロセスが終了するかどうかを判断し、プロセスが終了する場合、ステップCを実行し、プロセスが終了しない場合、ステップDを実行する、ことをさらに含み、ステップDで、ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得し、1つまたは複数の子リソース割り当てパターンを生成して、前記集合に加え、ステップBに戻る。
前記各リソース割り当てパターンを符号化することは、サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係によって、前記リソース割り当てパターンをベクトルまたはブール変数行列で表す、ことを含み、ここで、前記ベクトルにおいて、各要素の列番号は、サブチャネルの番号に対応し、各要素の値は、該要素に対応するサブチャネルに割り当てられたユーザの番号であり、前記ブール変数行列において、各要素の列番号は、サブチャネルの番号に対応し、各要素の行番号は、ユーザの番号に対応し、サブチャネルがユーザに割り当てられた位置に対応する要素の値が1に設定され、ほかの位置が0に設定される。
前記適応度関数F(x,y,z)は、
Figure 2011155637
であり、ここで、目的関数f(x)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれ、第1の制約関数g(z)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれ、第2の制約関数h(y)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれる。
前記適応度関数F(x,t)は、
Figure 2011155637
であり、ここで、目的関数f(x)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれ、第3の制約関数s(t)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれる。
前記適応度関数F(a)は、
Figure 2011155637
であり、ここで、Nはサブチャネル集合であり、Kはユーザ集合であり、Twはスケジューリング・ウィンドウの大きさであり、rk,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの上位層等価データスループットであり、ak,n[i]は、サブチャネルnが第iのフレームでユーザkに割り当てられるかどうかを表すブール変数であり、RQoS[k]は、ユーザkの平均スループットのQoS要求である。
前記適応度関数F(a)は、
Figure 2011155637
であり、ここで、Nはサブチャネル集合であり、Kはユーザ集合であり、Twはスケジューリング・ウィンドウの大きさであり、rk,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの上位層等価データスループットであり、ak,n[i]は、サブチャネルnが第iのフレームでユーザkに割り当てられるかどうかを表すブール変数であり、RQoS[k]は、ユーザkの平均スループットのQoS要求であり、Tsystem_thrは、システム閾値である。
前記適応度関数F(a)は、
Figure 2011155637
であり、ここで、Nはサブチャネル集合であり、Kはユーザ集合であり、Twはスケジューリング・ウィンドウの大きさであり、rk,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの上位層等価データスループットであり、ak,n[i]は、サブチャネルnが第iのフレームでユーザkに割り当てられるかどうかを表すブール変数であり、QoSRB[k]は、ユーザkのRB割り当て数の上限である。
ステップBにおける前記適応度関数の値によって、前記集合の中から、リソース割り当てパターンを除去することは、前記集合における全てのリソース割り当てパターンの適応度関数の値を並べ替え、関数の値が小さいリソース割り当てパターンを、集合の中から除去する、ことを含む。
ステップBにおける前記プロセスが終了するかどうかを判断することは、最大繰り返し回数に達するかどうかを判断し、あるいは、前記集合における適応度関数の値が最大となるリソース割り当てパターンが使用できるかどうかを判断する、ことを含む。
前記ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得し、1つまたは複数の子リソース割り当てパターンを生成して、前記集合に加えることは、集合の中から、2つの親リソース割り当てパターンに対応する第1のベクトルを取得し、前記第1のベクトルの要素の値によって、1つの子リソース割り当てパターンを表す第2のベクトルを生成し、2つの第1のベクトルにおいて、同じ列の要素の値が同じである場合、該値が第2のベクトルの対応する列における要素の値として設定され、2つの第1のベクトルにおいて、同じ列の要素の値が同じではない場合、スループットが大きい要素の値が、第2のベクトルの対応する列における要素の値として設定される。
前記集合の中から、2つの親リソース割り当てパターンを取得することは、適応度関数の値の並べ替えに従って、隣接する2つのリソース割り当てパターンを取得し、あるいは、適応度関数の値に従って、集合における全てのM個のリソース割り当てパターンを降順に並べ替えて、並べ替え順に従って、1からMまで番号を付け、番号の和がM+1である2つのリソース割り当てパターンを取得する、ことを含む。
ステップDにおける前記ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得することは、前記集合の中から、1つ以上のリソース割り当てパターンを親リソース割り当てパターンとして、ランダムに選択し、あるいは、前記集合の中から、適応度関数の値が大きいリソース割り当てパターンが選択される確率が高いように、1つ以上のリソース割り当てパターンを親リソース割り当てパターンとして選択する、ことを含む。
ステップCにおける前記1つのリソース割り当てパターンを選択して、リソーススケジューリングを行うことは、適応度関数の値が最大となるリソース割り当てパターンに示すサブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係によって、各サブチャネルを対応のユーザ用に割り当てる、ことを含む。
ステップDは、ステップBに戻る前に、前記集合における1つまたは複数のリソース割り当てパターンを、ランダムにまたは予めの設定により変更する、ことをさらに含む。
リソーススケジューリング用の基地局であって、サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係を示す1つまたは複数のリソース割り当てパターンを決定して、各リソース割り当てパターンを符号化してから、1つの集合に加える第1の手段と、リソーススケジューリングの適応度関数を決定し、前記集合における各リソース割り当てパターンの適応度関数の値を計算する第2の手段と、前記適応度関数の値によって、前記集合の中から、1つのリソース割り当てパターンを選択して、リソーススケジューリングを行う第3の手段と、を含む。
前記第2の手段は、さらに、適応度関数の値によって、前記集合の中から、リソース割り当てパターンを除去して、プロセスが終了するかどうかを判断し、プロセスが終了する場合、第3の手段の動作を起動し、プロセスが終了しない場合、第4の手段の動作を起動し、第4の手段は、ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得し、1つまたは複数の子リソース割り当てパターンを生成して、前記集合に加え、第2の手段の動作を起動する。
上述した解決手段からわかるように、本発明のリソーススケジューリング方法、およびリソーススケジューリング用の基地局は、全てのユーザのデータスループットの要求をできるだけ満足する前提で、システム平均スループットの最大化を図るため、比較的よい性能を有する。
本発明の1つの実施例におけるリソーススケジューリング方法のフローチャートである。 本発明の1つの実施例における交叉プロセスを示す図である。 本発明の1つの実施例における交叉プロセスを示す図である。 本発明の実施例と従来技術とのユーザ満足率の比較を示す図である。 本発明の実施例と従来技術との異なる各サービスクラスでのユーザ満足率の比較を示す図である。 本発明の実施例と従来技術とのシステム平均スループットの比較を示す図である。
本発明の目的、解決手段およびメリットをさらに明確にするために、以下、図面を参照して実施例を挙げながら、本発明をさらに詳しく説明する。
本発明の実施例では、遺伝的アルゴリズム(Genetic Algorithm)のフレームワークが無線通信に具体的に応用され、性能の比較的よいリソーススケジューリング方法が提供されている。
図1は、本発明の1つの実施例におけるリソーススケジューリング方法のプロセスを示し、下記のステップを含む。
ステップ101で、初期化される1つまたは複数のリソース割り当てパターンを決定し、サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係によって、各リソース割り当てパターンを符号化し、符号化されたリソース割り当てパターンを、リソース割り当て集合に記録する。
該ステップにおいて、各リソース割り当てパターンそれぞれは1つの個体であり、複数の個体の集合は個体群であり、個体群における初期個体数は、需要に応じて設定することができる。リソーススケジューリングにおける各個体は、ランダムに得られた割り当てパターンであってよく、例えば、従来技術に使用されるModified PF、MAXCI+PF、2D MAXCI+Token、2D PF+Tokenなどのようなほかの次善のアルゴリズムの1つの解であってもよい。
また、符号化の具体的な実現は、ベクトルまたは行列で1つのリソース割り当てパターンを表すことを含む。ベクトルで表す方式では、ベクトルにおける各要素の値(遺伝子と呼ばれる)は、対応のリソース(即ち、サブチャネル)が何番目のユーザに割り当てられるかを表す。行列で表す方式では、行列は、ブール変数からなり、ブール変数行列とも呼ばれ、「1」が、該位置に対応するリソースを対応のユーザに割り当てることを表し、「0」が、逆になる。相応に、集合に記録されたリソース割り当てパターンは、それに対応するベクトルまたは行列である。
例えば、下記の数式(5)に示すリソース割り当てパターンにおいて、あわせて5つのユーザと、5つのサブチャネルとがあり、行列における各値のいずれも、それに対応するユーザおよびサブチャネルがあり、ある値に丸印が付けられることは、該値に対応するユーザが、対応のサブチャネルに割り当られることを、表す。
[数式5]
Figure 2011155637
数式5のリソース割り当てパターンを符号化して得られたベクトルは、V=[1 2 4 2 3]であり、相応のブール変数行列は、
Figure 2011155637
である。
ステップ102で、リソーススケジューリングの適応度関数を決定して、適応度関数の値によって、個体淘汰を行う。
遺伝的アルゴリズムにおいて、適応度関数とは、一般的に、個体が環境に適応する程度を判断するための関数を指す。
具体的に、本発明の実施例において、下記の数式で表すいかなるQoS最適化課題、即ち、最適化目的がmax(f(x))であり(f(x)は値が正である関数)、制約条件がg(z)k≧h(y)であるいかなるQoS最適化課題に対しても、適応度関数F(x,y,z)は、数式6のような区分関数に設計することができる。
[数式6]
Figure 2011155637
ここで、目的関数f(x)は、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値などの1つまたは複数の組み合わせであってよい。同様に、第1の制約関数g(z)および第2の制約関数h(y)も、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値などの1つまたは複数の組み合わせであってよい。説明すべきものとして、目的関数f(x)、第1の制約関数g(z)、第2の制約関数h(y)はいずれも、例えばシステムスループットのような同一の物理量であっても、それらの時間および空間での値が異なってもよい。例えば、目的関数f(x)および第1の制約関数g(z)は、異なる時刻のシステムスループットを指したり、あるいは、第1の制約関数g(z)および第2の制約関数h(y)は、2つの異なるシステムのスループットを指したりする。勿論、上記は、例を挙げて説明するにすぎず、実際に運用する際に、目的関数f(x)、第1の制約関数g(z)、第2の制約関数h(y)の具体的な設定は、とても柔軟である。
また、上記の目的関数f(x)、第1の制約関数g(z)、第2の制約関数h(y)の値は、変調符号化方式(MCS)、チャネル品質インジケータ(CQI)で表すチャネル品質、ソース符号化方式、リソース割り当てパターンなどの要因のうちの1つまたは複数の組み合わせによる影響を受けることで、変化する。本発明では、主に、リソース割り当てパターンによる目的関数f(x)、第1の制約関数g(z)、第2の制約関数h(y)への影響によって、該リソース割り当てパターンの適応度関数F(x,y,z)の値が決定される。
勿論、適応度関数F(x,t)は、以下のように設定してもよい。
Figure 2011155637
ここで、目的関数f(x)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれる。第3の制約関数s(t)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値などのうちの少なくとも1つのパラメータが含まれる。
具体的に、下記の数式によって、無線リソースブロック割り当ての連続の程度の評価値を決定することができる。
Figure 2011155637
ここで、ユーザ1は、システムにおける複数のユーザのうちの1つであり、「RBをランダムに割り当てる」ということは、システムが、あるRBをあるユーザにランダムに割り当てることを指し、「連続RB」は、周波数領域で隣接する2つまたは複数のRBを指し、連続RBの長さの値は、RBの数を指す。
仮に、ある時間帯内のある周波数領域でのユーザ1の2つのRB割り当ては、下記の通りであるとする。oは、割り当てを表し、xは、未割り当てを表す。
Figure 2011155637
相応に、該時間帯内の連続の程度の評価値は、
Figure 2011155637
である。
ここから分かるように、連続の程度の評価値は、通常、1より大きい値であり、その値が大きいほど、RB割り当ての趨勢が連続に傾向することを表す。そのほか、不連続の程度の評価値は、連続の程度の評価値の逆数であってよい。また、バッファデータの滞留程度の評価値は、ユーザまたは基地局におけるバッファデータ量であってよい。
適応度関数が決定された後、個体群における各個体に対して、適応度関数の計算を行って、適応度関数の値および予め設計された淘汰原則によって、個体淘汰を行い、例えば、全ての個体の適応度関数の値を並べ替え、該関数の値が比較的小さい(即ち、適応度が比較的悪い)個体を個体群から除去する。ここで、個体淘汰の数は、需要に応じて設定することができる。例えば、個体淘汰の数を、初期個体数の半数に設定する。
ステップ103で、要求を達成するかどうかまたはプロセスが終了するかどうかを判断し、要求を達成しないまたはプロセスが終了しない場合、ステップ104を実行し、そうでない場合、適応度関数の値によって、個体群の中から、1つのリソース割り当てパターン(例えば、適応度関数の値が最大となるリソース割り当てパターン)を選択して、リソーススケジューリングを行って、プロセスを終了する。
具体的に、要求を達成するかどうかを判断することは、ステップ102で得られた最適なリソース割り当てパターン(即ち、値が最大となる個体)が使用できるかどうか(例えば、最適化目的との差が十分に小さいかどうか)を判断し、あるいは、繰り返し回数が要求を達成するかどうか、停止条件を達成するかどうかを判断する、ことを含む。1つの具体的な実現において、停止条件は、最大繰り返し回数(例えば、20回)に達することであってよい。
ステップ104で、ステップ102での淘汰を経た後、個体群における残りの個体の間で、予め設計されたペアリング原則に従って、交叉を行って、新たな個体を生成して該個体群に加え、ステップ102に戻る。
遺伝的アルゴリズムにおいて、交叉とは、単一または複数の個体を、ある機構を介して組み合わせて、単一または複数の新たな個体を生成するプロセスを指す。本発明の実施例では、n個の親個体(n≧2)を交叉させて、1つの子個体を生成する方式が採用されている。ここで、
1.親個体の選択
(1)2つの個体を交叉させて、3番目の個体を生成する場合、個体群における個体に対して、適応度の値に従って、降順に並べ替えを行って、図2aに示すような強いものと強いものとの組み合わせ方式、および、強いものと弱いものとの組み合わせ方式を採用して、各個体ごとに2回交叉させる。例えば、V1とV2との間、V3とV4との間、V5とV6との間の組み合わせは、強いものと強いものとの組み合わせ方式に属し、V1とV6との間、V2とV5との間、V3とV4との間の組み合わせは、強いものと弱いものとの組み合わせ方式に属する。
(2)並べ替えせずに、n個(n≧2)の個体をランダムに選択して交叉を行う。
(3)n個(n≧2)の個体を選択して交叉を行うが、適応度関数の値が比較的大きい個体が選択される確率は、より大きい。
2.交叉方式
n個の親個体におけるある位置(サブチャネルに対応する)に同じ遺伝子がある場合、子個体の相応の位置には、これらの遺伝子が継承される。親個体における同じ位置での異なる遺伝子に対して、子個体は、比較的大きいスループットに対応する1つの遺伝子を継承し、あるいは、一定の確率で、異なる遺伝子のうちの1つを保持し(例えば、対応するスループットが大きい遺伝子が保持される確率は、より大きい)、あるいは、遺伝子の出現回数によって、異なる遺伝子を保持する(例えば、同一のサブチャネルで出現回数が比較的多い遺伝子が保持される確率は、より大きい)。
図2bを例として、2つの親個体V1=[1 2 4 2 3]と、V2=[3 2 4 5 4]とを交叉させる。ここで、RB2およびRB3に対応する位置に同じ遺伝子があるため、子個体V3は、これらの遺伝子を保持する。ほかの位置における遺伝子が異なり、ここで、RB1に対応する位置において、V1のスループットがV2より大きいため、該位置において、V1の遺伝子がV3により継承される。最終的に、V3=[1 2 4 5 4]を得る。
さらに、ステップ104を実行した後、ステップ102に戻る前に、ステップ105を実行してもよい。
ステップ105で、個体に対して選択的変異を行う。
遺伝的アルゴリズムにおいて、変異とは、一般的に、1つの個体が、ほかのいかなる個体が参加しない場合で、自身の遺伝子を変更するプロセスを指す。このような変更は、ランダムなまたは予め設定されたものであってよい。具体的に実現する際に、一定の確率(通常は大きくない。例えば、1%である)によって、ある個体における遺伝子に対して、ランダムなまたは予め設定された変更を行うことができる。勿論、リソーススケジューリングの実際のプロセスにおいて、変異の確率が比較的低くて、変異によるゲインが明らかではないため、一般的に、変異機構を導入しなくてもよい。
さらに、ステップ102において、異なる最適化目的および制約条件に対して、異なる適応度関数を設計することができる。
1.下記の2つの特徴、即ち、(1)ユーザのQoS要求を満足しないリソース割り当てパターンについて、その適応度関数の値が、全てのユーザのQoS要求を満足するいかなるリソース割り当てパターンよりも低いこと、および(2)全てのユーザのQoS要求を満足するリソース割り当てパターンについて、システム平均スループットが高いリソース割り当てパターンが、その適応度関数の値も高いこと、を満足するよう要求される場合、本発明の1つの実施例における設計された適応度関数は、数式7を参照する。
[数式7]
Figure 2011155637
説明すべきものとして、数式7の意味は下記の通りである。即ち、全てのユーザのQoS要求が満たされた場合、該リソース割り当てパターンの適応度関数の値は、該リソース割り当てパターンのシステム平均スループットに等しく、非負の値である。少なくとも1つのユーザのQoS要求が満たされなかった場合、該リソース割り当てパターンの適応度関数の値は、全てのユーザの実際のスループットとそのQoS要求との差のうちの最小値であり、負の値である。
2.最適化目的は、システムにおいてQoS要求を満足するユーザが一番多く、即ち、条件
Figure 2011155637
を満足するユーザの数が最大となる、ことであって、制約条件は、システム平均スループットが、ある閾値Tsystem_thr以上であり、即ち、
Figure 2011155637
である場合、本発明のほかの1つの実施例における設計された適応度関数は、数式8を参照する。
[数式8]
Figure 2011155637
3.最適化目的は、システム平均スループットの最大化、即ち、
Figure 2011155637
であって、制約条件は、各ユーザの得られたRBの数量制限(電力制限)、即ち、
Figure 2011155637
(QoSRB[k]は、ユーザkのRB割り当て数の上限)である場合、本発明のほかの1つの実施例における設計された適応度関数は、数式9を参照する。
[数式9]
Figure 2011155637
図3は、本発明の実施例と従来技術とのユーザ満足率の比較を示す図であり、使用されるシステムシミュレーションパラメータは、表1を参照する。ここで、改善されたPFは、改善されたプロポーショナルフェアネスアルゴリズムであり、PF+MAXCIは、最大搬送波対干渉比とプロポーショナルフェアネスアルゴリズムとの組み合わせであり、2D PF+Tokenは、2次元の最大搬送波対干渉比アルゴリズムとトークン機構との組み合わせであり、2D MAXCI+Tokenは、2次元のプロポーショナルフェアネスアルゴリズムとトークン機構との組み合わせである。
Figure 2011155637
図3から分かるように、従来技術における複数の方式と比べて、本発明で提供された、遺伝的アルゴリズムに基づく方式は、ユーザ満足率を向上させる面で、特に、QoSを必要とするユーザ数が比較的多い場合、明らかな優位性がある。
図4は、本発明の実施例と従来技術(例えば、改善されたPF)との異なる各サービスクラスでのユーザ満足率の比較を示す図である。本発明の方式は、図3の結論に類似して、QoS要求が比較的高いユーザの満足率を向上させるには、ほかの方式よりも明らかな優位性がある。
図5は、本発明の実施例と従来技術とのシステム平均スループットの比較を示す図である。図5に示すように、本発明の方式は、システム平均スループットの面でも、特に、QoSを必要とするユーザ数が比較的多い場合、明らかな優位性がある。
図3〜5から分かるように、本発明では、遺伝的アルゴリズムのフレームワークの助けを借りて、リソーススケジューリングを行い、複雑なシステムの最適化処理時の遺伝的アルゴリズムのロバスト性を利用して、システムのユーザ満足率とスループットとを効率的に向上させる。
さらに、本発明では、リソーススケジューリング用の基地局が提供されている。該基地局には、下記の手段が設けられる。
第1の手段は、サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係を示す1つまたは複数のリソース割り当てパターンを決定して、各リソース割り当てパターンを符号化してから、1つの集合に加える。
第2の手段は、リソーススケジューリングの適応度関数を決定し、前記集合における各リソース割り当てパターンの適応度関数の値を計算する。
第3の手段は、前記適応度関数の値によって、前記集合の中から1つのリソース割り当てパターンを選択して、リソーススケジューリングを行う。
ここで、第2の手段は、さらに、適応度関数の値によって、前記集合の中から、リソース割り当てパターンを除去して、プロセスが終了するかどうかを判断し、プロセスが終了する場合、第3の手段の動作を起動し、プロセスが終了しない場合、第4の手段の動作を起動する。
第4の手段は、ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得し、1つまたは複数の子リソース割り当てパターンを生成して、前記集合に加え、第2の手段の動作を起動する。
上記は、本発明の好ましい実施例にすぎず、本発明の保護範囲を限定するものではない。本発明の精神と原則内で行われる種々の修正、均等置換え、改善などは全て本発明の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (17)

  1. 無線通信におけるリソーススケジューリング方法であって、
    サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係を示す1つまたは複数のリソース割り当てパターンを決定し、各リソース割り当てパターンを符号化してから、1つの集合に加えるステップAと、
    リソーススケジューリングの適応度関数を決定し、前記集合における各リソース割り当てパターンの適応度関数の値を計算するステップBと、
    前記適応度関数の値によって、前記集合の中から、1つのリソース割り当てパターンを選択して、リソーススケジューリングを行うステップCと、
    を含むことを特徴とする方法。
  2. ステップBは、適応度関数の値によって、前記集合の中から、リソース割り当てパターンを除去して、プロセスが終了するかどうかを判断し、プロセスが終了する場合、ステップCを実行し、プロセスが終了しない場合、ステップDを実行する、ことをさらに含み、
    ステップDで、ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得し、1つまたは複数の子リソース割り当てパターンを生成して、前記集合に加え、ステップBに戻る、
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記各リソース割り当てパターンを符号化することは、サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係によって、前記リソース割り当てパターンをベクトルまたはブール変数行列で表す、ことを含み、ここで、
    前記ベクトルにおいて、各要素の列番号は、サブチャネルの番号に対応し、各要素の値は、該要素に対応するサブチャネルに割り当てられたユーザの番号であり、
    前記ブール変数行列において、各要素の列番号は、サブチャネルの番号に対応し、各要素の行番号は、ユーザの番号に対応し、サブチャネルがユーザに割り当てられた位置に対応する要素の値が1に設定され、ほかの位置が0に設定される、
    ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
  4. 前記適応度関数F(x,y,z)は、
    Figure 2011155637
    であり、ここで、
    目的関数f(x)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれ、
    第1の制約関数g(z)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれ、
    第2の制約関数h(y)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれる、
    ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
  5. 前記適応度関数F(x,t)は、
    Figure 2011155637
    であり、ここで、
    目的関数f(x)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれ、
    第3の制約関数s(t)には、システムスループット、1つまたは複数のユーザの平均スループット、満足ユーザ数、無線リソースブロック割り当ての不連続の程度または連続の程度に対する評価値、無線リソースブロック割り当てによるユーザまたは基地局側のバッファデータの滞留程度に対する評価値のうちの少なくとも1つのパラメータが含まれる、
    ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
  6. 前記適応度関数F(a)は、
    Figure 2011155637
    であり、ここで、
    Nはサブチャネル集合であり、Kはユーザ集合であり、Twはスケジューリング・ウィンドウの大きさであり、
    rk,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの上位層等価データスループットであり、
    ak,n[i]は、サブチャネルnが第iのフレームでユーザkに割り当てられるかどうかを表すブール変数であり、
    RQoS[k]は、ユーザkの平均スループットのQoS要求である、
    ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
  7. 前記適応度関数F(a)は、
    Figure 2011155637
    であり、ここで、
    Nはサブチャネル集合であり、Kはユーザ集合であり、Twはスケジューリング・ウィンドウの大きさであり、
    rk,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの上位層等価データスループットであり、
    ak,n[i]は、サブチャネルnが第iのフレームでユーザkに割り当てられるかどうかを表すブール変数であり、
    RQoS[k]は、ユーザkの平均スループットのQoS要求であり、
    Tsystem_thrは、システム閾値である、
    ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
  8. 前記適応度関数F(a)は、
    Figure 2011155637
    であり、ここで、
    Nはサブチャネル集合であり、Kはユーザ集合であり、Twはスケジューリング・ウィンドウの大きさであり、
    rk,n[i]は、第iのフレームのサブチャネルnにおけるユーザkの上位層等価データスループットであり、
    ak,n[i]は、サブチャネルnが第iのフレームでユーザkに割り当てられるかどうかを表すブール変数であり、
    QoSRB[k]は、ユーザkのRB割り当て数の上限である、
    ことを特徴とする請求項3に記載の方法。
  9. ステップBにおける前記適応度関数の値によって、前記集合の中から、リソース割り当てパターンを除去することは、
    前記集合における全てのリソース割り当てパターンの適応度関数の値を並べ替え、関数の値が小さいリソース割り当てパターンを、集合の中から除去する、
    ことを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
  10. ステップBにおける前記プロセスが終了するかどうかを判断することは、
    最大繰り返し回数に達するかどうかを判断し、あるいは、前記集合における適応度関数の値が最大となるリソース割り当てパターンが使用できるかどうかを判断する、
    ことを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
  11. 前記ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得し、1つまたは複数の子リソース割り当てパターンを生成して、前記集合に加えることは、
    集合の中から、2つの親リソース割り当てパターンに対応する第1のベクトルを取得し、前記第1のベクトルの要素の値によって、1つの子リソース割り当てパターンを表す第2のベクトルを生成し、
    2つの第1のベクトルにおいて、同じ列の要素の値が同じである場合、該値が第2のベクトルの対応する列における要素の値として設定され、
    2つの第1のベクトルにおいて、同じ列の要素の値が同じではない場合、スループットが大きい要素の値が、第2のベクトルの対応する列における要素の値として設定される、
    ことを含むことを特徴とする請求項3に記載の方法。
  12. 前記集合の中から、2つの親リソース割り当てパターンを取得することは、
    適応度関数の値の並べ替えに従って、隣接する2つのリソース割り当てパターンを取得し、あるいは、適応度関数の値に従って、集合における全てのM個のリソース割り当てパターンを降順に並べ替えて、並べ替え順に従って、1からMまで番号を付け、番号の和がM+1である2つのリソース割り当てパターンを取得する、
    ことを含むことを特徴とする請求項11に記載の方法。
  13. ステップDにおける前記ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得することは、
    前記集合の中から、1つ以上のリソース割り当てパターンを親リソース割り当てパターンとして、ランダムに選択し、あるいは、
    前記集合の中から、適応度関数の値が大きいリソース割り当てパターンが選択される確率が高いように、1つ以上のリソース割り当てパターンを親リソース割り当てパターンとして選択する、
    ことを含むことを特徴とする請求項2に記載の方法。
  14. ステップCにおける前記1つのリソース割り当てパターンを選択して、リソーススケジューリングを行うことは、
    適応度関数の値が最大となるリソース割り当てパターンに示すサブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係によって、各サブチャネルを対応のユーザ用に割り当てる、
    ことを含むことを特徴とする請求項1〜13のいずれか1項に記載の方法。
  15. ステップDは、
    ステップBに戻る前に、前記集合における1つまたは複数のリソース割り当てパターンを、ランダムにまたは予めの設定により変更する、
    ことをさらに含むことを特徴とする請求項1〜13のいずれか1項に記載の方法。
  16. リソーススケジューリング用の基地局であって、
    サブチャネルとユーザとの割り当ての対応関係を示す1つまたは複数のリソース割り当てパターンを決定して、各リソース割り当てパターンを符号化してから、1つの集合に加える第1の手段と、
    リソーススケジューリングの適応度関数を決定し、前記集合における各リソース割り当てパターンの適応度関数の値を計算する第2の手段と、
    前記適応度関数の値によって、前記集合の中から、1つのリソース割り当てパターンを選択して、リソーススケジューリングを行う第3の手段と、
    を含むことを特徴とする基地局。
  17. 前記第2の手段は、さらに、適応度関数の値によって、前記集合の中から、リソース割り当てパターンを除去して、プロセスが終了するかどうかを判断し、プロセスが終了する場合、第3の手段の動作を起動し、プロセスが終了しない場合、第4の手段の動作を起動し、
    第4の手段は、ペアリング原則に従って、前記集合の中から、1つまたは複数の親リソース割り当てパターンを取得し、1つまたは複数の子リソース割り当てパターンを生成して、前記集合に加え、第2の手段の動作を起動する、
    ことを特徴とする請求項16に記載の基地局。
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