TWI698111B - 功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統 - Google Patents

功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統 Download PDF

Info

Publication number
TWI698111B
TWI698111B TW107141380A TW107141380A TWI698111B TW I698111 B TWI698111 B TW I698111B TW 107141380 A TW107141380 A TW 107141380A TW 107141380 A TW107141380 A TW 107141380A TW I698111 B TWI698111 B TW I698111B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
data
queue
access control
allocation
queues
Prior art date
Application number
TW107141380A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202021299A (zh
Inventor
方凱田
黃惇平
李培榮
方俊皓
Original Assignee
國立交通大學
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 國立交通大學 filed Critical 國立交通大學
Priority to TW107141380A priority Critical patent/TWI698111B/zh
Priority to US16/259,279 priority patent/US10764959B2/en
Publication of TW202021299A publication Critical patent/TW202021299A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI698111B publication Critical patent/TWI698111B/zh

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0617—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal for beam forming
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558—Hypervisor-specific management and integration aspects
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/022—Site diversity; Macro-diversity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W28/00—Network traffic management; Network resource management
    • H04W28/02—Traffic management, e.g. flow control or congestion control
    • H04W28/0268—Traffic management, e.g. flow control or congestion control using specific QoS parameters for wireless networks, e.g. QoS class identifier [QCI] or guaranteed bit rate [GBR]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
    • H04W72/0446—Resources in time domain, e.g. slots or frames
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/04—Wireless resource allocation
    • H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
    • H04W72/046—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource the resource being in the space domain, e.g. beams
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/455—Emulation; Interpretation; Software simulation, e.g. virtualisation or emulation of application or operating system execution engines
    • G06F9/45533—Hypervisors; Virtual machine monitors
    • G06F9/45558—Hypervisor-specific management and integration aspects
    • G06F2009/45595—Network integration; Enabling network access in virtual machine instances
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W80/00—Wireless network protocols or protocol adaptations to wireless operation
    • H04W80/02—Data link layer protocols
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W80/00—Wireless network protocols or protocol adaptations to wireless operation
    • H04W80/08—Upper layer protocols

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

在C-RAN的架構中，由於過度的集中導致缺乏彈性及造成前端網路大量的流量負擔，本發明提出了適用於兩種不同功能分割之無線前端網路架構的兩種演算法，根據演算法實行位置的不同，分別為源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(CU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,CU-BAACA)及源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(DU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,DU-BAACA)。演算法藉由調整來自應用層(Application Layer)的資料封包進入佇列(Queue)的資料存取率(Capacity)以及分配CU與DU之間無線前端(Wireless Fronthaul)中屬於物理層(Physical Layer)的波束以最大化DU之品質體驗(Quality of Experience,QoE)，此外也確保佇列的長度以及資料封包進入佇列所感受的佇列延遲(Delay)能維持在一個穩定的狀態，最後的模擬比較了此兩種功能分割架構之演算法效能，並辨別不同功能分割架構適用的場景，讓演算法能更符合實際系統需求與應用。

Description

功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制 與波束分配之通訊系統
本發明係關於一種行動通訊系統，特別係關於一種用於第五代行動通訊技術之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配系統。
近年由於第五代行動通訊技術(5G)的開發，係依據4G系統後的延伸，並在2018年6月13日，聖地牙哥3GPP會議訂下第一個國際5G標準，其中此行動通訊標準包含：以10Gbps的資料傳輸速率支援萬位用戶、以1Gbps的資料傳輸速率同時提供給在同一空間的使用者、支援數十萬的行動裝置並發連接以用於支援大規模傳感器網路的部署、頻譜效率應當相比4G被顯著增強、覆蓋率比4G有所提高、信號效率較4G強、延遲應顯著低於LTE等優勢，且在下一代行動網路聯盟認為，5G行動通訊技術應會在約2020年左右於全球推出，以滿足企業和消費者的需求，除了簡單的提供比4G更快的傳播速度，5G網路還能滿足新的使用案例需求，如物聯網(網路裝置建築物或Web存取的車輛)、廣播類服務，以及在發生自然災害時的生命線通訊。
由於5G行動通訊技術將可能使用的頻譜是28GHz及60GHz，屬極高頻(EHF)，比一般電信業現行使用的頻譜(如2.6GHz)高出許多，雖然5G能提供極快的傳輸速度，能達到4G網路的40倍，而且時延很低，但訊號的繞射能力(即繞過移動或非移動障礙物的能力)十分有限，且傳送距離，這便需要增建更多基地站以增加覆蓋。
且現實人文社會及物理狀況下資料量每年呈指數倍增，因此利用毫米波(Millimeter Wave,mmWave)傳輸已然成為趨勢，將毫米波大頻寬之優點用在網路前端(Fronthaul)為較優勢的處理方式，相較傳統之有線前端(Wired Fronthaul)，無線前端(Wireless Fronthaul)擁有較大資料傳輸率(Data Rate)之優點，搭配波束成形(Beamforming)技術，不僅可減緩資料量爆炸性成長的問題，目前電信營運商已經實際採納雲端無線存取網路(Cloud Radio Access Network,C-RAN)的技術，若能將雲端無線存取網路之前端網路變為無線則更能提高佈建的方便性及降低佈建成本。
因應5G行動通訊技術對於巨大資訊量之需求，故從傳統的分散式網路架構逐漸轉變為集中式的網路架構以滿足大量的系統吞吐量(Throughput)及雲端無線存取網路(Cloud Radio Access Network,C-RAN)之架構可分為中央單元(Central Unit,CU)及分散單元(Distributed Unit,DU)，中央單元CU及分散單元DU中間是由前端網路(Fronthaul)進行最佳連接運作。其中，中央單元CU係一種邏輯節點，包括5G基地站(gNB)功能，如用戶數據傳輸、移動控制、無線接入網絡共享、定位、會話管理等，除了那些專門分配給DU的功能，CU通過前線(Fs)接口控制DU的操作。分散單元DU係一種邏輯節點包括5G基地站(gNB)功能的子集，具體上取決於功能分割選項其操作由CU控制。也就是說，5G基地站(gNB)功能等於中央單元加上分散單元，而中央單元CU及分散單元DU之功能分割方式選擇可參考第1圖。
第1圖係說明5G通訊技術下中央單元CU及分散單元DU的功能分割方式示意圖。其中5G通訊架構共可分為九個協定層，亦即無線資源控制(RRC)、分類資料彙距協定(PDCP)、高無線電鏈路控制(High RLC)、低無線電鏈路控制(Low RLC)、高媒體存取控制(High MAC)、低媒體存取控制(Low MAC)、高物理層(High PHY)、低物理層(Low PHY)、射頻(RF)。而中央單元CU及分散單元DU可在這九層之間共分為8種的功能分割方式(選項)。選項1係將RRC/PCDP拆分、選項2係將PDCP/RLC拆分、選項3係將高RLC/低RLC分離(內部RLC分割)、選項4係將RLC-MAC拆分、選項5係將高MAC/低MAC分離(內部MAC拆分)、選項6係將MAC-PHY拆分、選項7係將高MAC/低MAC分離PHY拆分、選項8係將PHY-RF分離。
目前有許多雲端無線存取網路資源分配等最佳化系統效能之方法，但由於傳統之雲端無線存取網路過度集中於中央單元CU，導致缺乏彈性及造成前端網路大量的流量負擔，增加電信商在營運之成本，在討論無線前端的同時，藉由網路架構之功能分割(Functional Splits)將一部分中央單元CU的功能移至分散單元DU進行，以減輕中央單元CU之流量負擔。另外因通訊系統中佇列緩衝器(Queueing Buffer)可容忍之資料量是有限的，並在探討無線前端之資源分配及功能分割的同時，需要確保系統中的資料量是可以負荷的，因此本發明更考慮了系統中資料之存取控制(Admission Control)藉以平衡調整中央單元CU及分散單元DU的流量負擔。
基於上述目的，本發明提供一種功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，適用於雲端無線存取網 路，其包含：中央單元係具有雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之一部分；以及複數個分散單元係與中央單元形成無線通訊，並具有雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之另一部分，其中中央單元具有：存取控制器係接收複數個資料源之數據，虛擬機器連接於存取控制器複虛擬機器係將複數個資料源之數據排列為複數個資料佇列，波束分配器連接於虛擬機器，係管理複數個波束資源，以傳送複數個資料佇列之數據至複數個分散單元；以及處理器，連接於存取控制器、虛擬機器及波束分配器，並接收來自各複數個分散單元之通道資訊、來自複數個資料源之數據到達量、來自虛擬機器之複數個資料佇列之佇列資訊，處理器進一步運行源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(CU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,CU-BAACA)，以根據通道資訊、數據到達量、佇列資訊計算複數個波束資源之資料傳輸率，以及系統所能容忍之資料處理量，進而控制波束分配器分配複數個波束資源，以及控制存取控制器管控進入複數個資料佇列之數據。
較佳地，源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法中，該佇列資訊之動態方程式係表示為：Q k (t+1)=[Q k (t)-R k (t)T]++C k (t)T其中Q k (t)為在第t個時段要傳給第k個分散單元之資料佇列長度，R k (t)為時段分配給第k個分散單元之資料傳輸率，C k (t)為在第t個時段的資料處理量，T則為單一個時段之時間長度，[x]+表示max(x,0)，其中複數個資料佇列中第k個佇列之時間平均之佇列延遲
Figure 107141380-A0305-02-0006-105
係表示為：
Figure 107141380-A0305-02-0007-1
 其中，M為系統總時段數，其中，複數個分散單元之整體時間平均體驗質量，係表示為：QoE k =log2(C k (t)T)；其中，源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法，係解決最佳化問題如下：
Figure 107141380-A0305-02-0007-176
 且下列限制式成立C1：
Figure 107141380-A0305-02-0007-177
C2：
Figure 107141380-A0305-02-0007-182
C3：
Figure 107141380-A0305-02-0007-179
C4：0
Figure 107141380-A0305-02-0007-126
C k (t)
Figure 107141380-A0305-02-0007-127
A k (t)
C5：Queues Q k (t)are mean rate stable其中C(t)為所有C k (t)之集合，限制式C1表示每個波束資源只能分配給一個分散單元，限制式C2表示
Figure 107141380-A0305-02-0007-98
為一個波束資源分配給分散單元之指標，限制式C3為佇列延遲之限制，限制式C4為資料存取控制之限制，A k (t)代表數據到達量，A k (t)：表數據到達速率，亦即未經過資料存取控制(Admission Control)前，資料來的速率。 限制式C5表示系統中所有之資料佇列必須為平均速率穩定以維持其穩定性。C k (t)則為系統實際能夠容忍資料量，亦為實際進入系統佇列之資料處理量(Capacity)。為經資料存取控制後實際進入系統佇列之資料進入速率。
較佳地，限制式C3之佇列延遲限制係轉為虛擬佇列：
Figure 107141380-A0305-02-0008-7
其中，Z k (t)為在第t個時段的虛擬佇列，假設佇列Q k (t)及Z k (t)在每個時段為已知，則該最佳化問題係轉換為：
Figure 107141380-A0305-02-0008-183
且該限制式C1、該限制式C2、該限制式C4皆成立。
較佳地，資料處理量之最佳化係解為：
Figure 107141380-A0305-02-0008-9
Ak(t)代表數據到達量，Ak(t)：表數據到達速率，亦即未經過資料存取控制(Admission Control)前，資料來的速率。
Ck(t)則為系統實際能夠容忍資料量，亦為實際進入系統佇列之資料處理量(Capacity)。
較佳地，複數個波束資源之分配，係就下列方程式最佳化：
Figure 107141380-A0305-02-0008-174
且限制式C1、限制式C2皆成立。
較佳地，處理器運行該源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法，係於每一個時段執行下列步驟：步驟1.取得佇列資訊以及通道資訊， 並產生實際佇列及虛擬佇列；步驟2.以存取控制器進行複數個資料源數據之資料存取控制得到C(t)={C k (t)}；步驟3.以該波束分配器進行複數個波束資源之波束資源分配，得到R(t)={R k (t)}；以及步驟4.根據佇列動態方程式更新實際佇列及虛擬佇列。
基於上述目的，本發明提供另一種功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，適用於雲端無線存取網路，其包含：中央單元係具有該雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之一部分；以及複數個分散單元係與中央單元形成無線通訊，並具有雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之另一部分；其中，中央單元具有：存取控制器係接收複數個資料源之數據；循環器係確認複數個分散單元能輪流執行；虛擬機器連接於存取控制器，複虛擬機器係將複數個資料源之數據排列為複數個資料佇列；以及波束分配器，連接於虛擬機器係管理複數個波束資源，以傳送複數個資料佇列之數據至複數個分散單元，複數個分散單元受循環器之控制而輪替執行源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(DU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,DU-BAACA)，各分散單元具有：處理器，係確認該分散單元與該中央單元之通道資訊，並取得來自該複數個資料源之數據到達量、來自該虛擬機器之該複數個資料佇列之佇列資訊，處理器進一步運行源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法，以根據通道資訊、數據到達量、佇列資訊計算複數個波束資源之資料傳輸率，以及系統所能容忍之資料處理量，進而控制波束分配器分配複數個波束資源，以及控制存取控制器管控進入複數個資料佇列之數據。
較佳地，源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法中，佇列資訊之動態方程式係表示為：Q k (t+1)=[Q k (t)-R k (t)T]++C k (t)T
其中Q k (t)為在第t個時段要傳給第k個分散單元之資料佇列長R k (t)為時段 分配給第k個分散單元之資料傳輸率，C k (t)為在第t個時段的資料處理量，T則為單一個時段之時間長度，[x]+表示max(x,0)；其中，複數個資料佇列中第k個佇列之時間平均之佇列延遲
Figure 107141380-A0305-02-0010-106
係表示為：
Figure 107141380-A0305-02-0010-11
其中M為系統總時段數，其中複數個分散單元之整體時間平均體驗質量，係表示為：QoE k =log2(C k (t)T)；其中，源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法，係解決最佳化問題如下：
Figure 107141380-A0305-02-0010-171
且下列限制式成立 C1’：
Figure 107141380-A0305-02-0010-208
C2’：
Figure 107141380-A0305-02-0010-181
C3’：0
Figure 107141380-A0305-02-0010-131
C k (t)
Figure 107141380-A0305-02-0010-130
A k (t)
C4’：Queues Q k (t)are mean rate stable其中C(t)為所有C k (t)之集合，限制式C1’表示
Figure 107141380-A0305-02-0010-99
為一個波束資源分配給分散單元之指標，限制式C2’為佇列延遲之限制，限制式C3’為資料存取控制之限制，限制式C4’表示系統中所有之資料佇列必須為平均速率穩定以維持其穩定性。
較佳地，限制式C2’之佇列延遲限制係轉為虛擬佇列：
Figure 107141380-A0305-02-0010-15
其中，Z k (t)為在第t個時段的虛擬佇列；假設佇列Q k (t)及Z k (t)在每個時段為已知，則最佳化問題係轉換為：
Figure 107141380-A0305-02-0011-169
且該限制式C1’、該限制式C3’皆成立。
較佳地，資料處理量之最佳化係解為：
Figure 107141380-A0305-02-0011-18
較佳地，複數個波束資源之分配，係就下列方程式最佳化：max R k (t)
且該限制式C1’成立。
較佳地，處理器運行該源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演法，係於每一個時段執行下列步驟：步驟1.取得該佇列資訊以及該通道資訊，並產生該實際佇列及該虛擬佇列；步驟2.以該存取控制器進行該複數個資料源數據之資料存取控制，得到C(t)={C k (t)}；步驟3.以該波束分配器進行該複數個波束資源之波束資源分配，得到R(t)={R k (t)}；以及步驟4.根據該佇列動態方程式更新該實際佇列及該虛擬佇列；以及步驟5.，k←((k-1)mod K)+1其中mod為取餘數，以進行該複數個分散單 元之輪替。
201:CU端
202:源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法
203:資料存取控制
204:DU端
205:虛擬主機
206:通道資訊
207:佇列資訊
208:傳輸速率
209:容忍資料量
210:數據到達量
211:資料量
212:無線前端
301:實際佇列
302:虛擬佇列
303:延遲時間參數
304:佇列資料
305:佇列
306:DU資料傳輸率
401:CU端
402:循環
404:DU端
405:源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法
第1圖係說明5G通訊技術下中央單元CU及分散單元DU的功能分割方式示意圖。
第2圖係為本發明第一實施例之系統架構圖。
第3圖係實際佇列與虛擬佇列之對應圖。
第4圖係為本發明第二實施例之系統架構圖。
第5圖係控制參數α大小對單位時段單一DU平均佇列長度對應圖。
第6圖係控制參數α大小對單一DU平均QoE影響圖。
第7圖係有效資料傳輸率隨DU數量變化圖。
第8圖係有效資料傳輸率隨DU數量局部變化放大圖。
本發明之優點、特徵以及達到之技術方法將參照例示性實施例及所附圖式進行更詳細地描述而更容易理解，且本發明可以不同形式來實現，故不應被理解僅限於此處所陳述的實施例，相反地，對所屬技術領域具有通常知識者而言，所提供的實施例將使本揭露更加透徹與全面且完整地傳達本發明的範疇，且本發明將僅為所附加的申請專利範圍所定義。
本發明所設計之演算法將藉由調整來自應用層(Application Layer)的資料封包進入佇列(Queue)的速率或稱資料存取率(Capacity)以及分配中央單元CU與分散單元DU之間無線前端(Wireless Fronthaul)中屬於物理層(Physical Layer)的波束以最大化分散單元DU之品質體驗(Quality of Experience, QoE)，此外也確保佇列的長度以及資料封包進入佇列所感受的佇列延遲(Delay)能維持在一個穩定的狀態。
本發明提出兩種實施例，分別設計了在兩種不同功能分割情況下的系統架構，此兩種功能分割所造成的最大不同點在於做最佳化演算法(Optimization Algorithm)的位置。第一種是將High-MAC層分在CU端(目前選擇MAC-PHY Split的位置)，另一種則為將High-MAC層分在DU端(目前選擇RLC-MAC Split之位置)，由於High-MAC主要功能為做排程的安排(Scheduling)及干擾之協調(Interference Coordination)，因此其所在位置會決定最佳化演算法是由CU或是DU來做。也就是說，根據演算法實行位置的不同，在本發明之兩個實施例中提出兩種演算法，分別為1)源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(CU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,CU-BAACA)及2)源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(DU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,DU-BAACA)。
第一實施例：基於源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(CU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,CU-BAACA)之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配系統
第2圖為本發明第一實施例之系統架構圖。如第2圖所示，其係由CU執行演算法之系統架構。此架構考慮的是將High-MAC層分到CU端201的情況，由於整體架構為較集中式之模型，CU端201有High-MAC層而可以統一執行排程、干擾協調管理以及資料存取控制203(Data Admission Control)。由於演算法之執行位置位於CU，因此DU端204需要將通道資訊206(Channel State Information,CSI)單向指向傳到CU端201以利演算法之運作，而運作在分割式無線前端212，流程係先將目前的數據到達量210(Data Arrival)A、系統中所有佇列資訊207(Queue State Information,QSI)以及從DU端204得到的CSI當作輸入傳進 源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法202(CU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,CU-BAACA)內，最後由CU-BAACA算出適合當下的資料傳輸率208(Data Rate)R及系統所能容忍之資料處理量209(Capacity)C，告訴CU該時段下最佳之解決機制。其中，由存取控制器所丟掉的資料量211符合資料量211=數據到達量210-容忍資料量209之式子。
因此演算法的問題界定(Problem Formulation)會依據波束資源及通道資訊進行，因此本發明假設在環境中有一個CU，CU擁有N個波束資源(Beam Resource)索引為n,
Figure 107141380-A0305-02-0014-107
n：1
Figure 107141380-A0305-02-0014-108
n
Figure 107141380-A0305-02-0014-109
N，該CU服務K個DU，索引為k,
Figure 107141380-A0305-02-0014-110
k：1
Figure 107141380-A0305-02-0014-111
k
Figure 107141380-A0305-02-0014-112
K，則第n個波束對第k個DU之波束形成增益(Beamforming Gain)可寫為
Figure 107141380-A0305-02-0014-19
其中x為相對於波束瞄準方向(Boresight Angle)之徑度，N t 為天線數，此增益方程式適用於接收端及傳送端之天線。由CU執行演算法CU-BAACA的情況下，因為CU可以集中式管理所有DU的干擾，其單位時間內第k個DU收到第n個波束之訊號與干擾和雜訊比(Signal-to-Interference-and-Noise-Ratio,SINR)可寫為：
Figure 107141380-A0305-02-0014-20
其中p n,k 為第n個波束對第k個DU的傳輸功率(Transmit Power)，
Figure 107141380-A0305-02-0014-185
為一個指標，用來表示第n個波束是否有對第k個DU做傳輸，
Figure 107141380-A0305-02-0014-113
、
Figure 107141380-A0305-02-0014-114
、
Figure 107141380-A0305-02-0014-115
分別代表傳送天線波束增益、通道增益及接收天線波束增益，N 0 為雜訊之功率譜密度(Noise Power Spectral Density)，B則代表頻寬。
根據向農通道容量(Shannon Capacity)，DU k 單位時間可達到之資料傳輸速率208(Data Rate)皆可表示為：
Figure 107141380-A0305-02-0014-22
且須同時響應資料存取控制203(Admission Control)，資料存取控制203的部分須符合以下式子：A k (t)=D k (t)+C k (t)............................................式四
其中，A k (t)代表數據到達量210，D k (t)代表需要被丟掉資料量211，C k (t)則為系統實際能夠容忍資料量209亦為實際進入系統佇列之資料處理量(Capacity)。若數據到達量201 A k (t)為隨機變數且呈帕松分佈(Poisson Distribution)，其期望值須符合以下式子：
Figure 107141380-A0305-02-0015-167
而系統中佇列之動態方程式(Queue Dynamics)可表為以下方程式：Q k (t+1)=[Q k (t)-R k (t)T]++C k (t)T.....................式六
其中，Q k (t)為在第t個時段(Time Slot)要傳給第k個DU之資料佇列長度，單位為bits。R k (t)為該時段分配給DU k 之資料傳輸率，單位bits/sec。C k (t)，為前面提到之Capacity，單位為bits/sec，T則為一個時段之時間長度(Duration)，單位為sec，[x]+表示max(x,0)。
第k個佇列之時間平均之佇列延遲(Time-Averaged Queueing Delay)，因根據等候理論且符合本發明係用於一個穩定的、依序式的通訊系統且限制條件式僅是這個系統必須是長期穩定，固可用利特爾法則(Little’s Law)近似為：
Figure 107141380-A0305-02-0015-87
其中M為系統總時段數，
Figure 107141380-A0305-02-0015-135
之單位為秒(sec)。
由CU執行演算法之最佳化問題描述，本最佳化問題之目標為最大化整體DU之時間平均體驗質量(Quality of Experience,QoE)，我們這邊定義QoE可表達為以下式子：QoE k =log2(C k (t)T)........................................式八
其物理意義為當佇列k可以處理越多之資料時QoE即愈高，其中在可處理資料較少時，資料量上升一點DU k 即可得到很大的滿足，但當可處理資料量已經很多時，資料量再上升DU k 所獲得的滿足度也趨近於飽和了(漸趨平緩)，如此，最佳化問題可定義為以下(P1)：
Figure 107141380-A0305-02-0016-25
s.t. C1：
Figure 107141380-A0305-02-0016-209
C2：
Figure 107141380-A0305-02-0016-186
C3：
Figure 107141380-A0305-02-0016-189
C4：0
Figure 107141380-A0305-02-0016-137
C k (t)
Figure 107141380-A0305-02-0016-138
A k (t)
C5：Queues Q k (t)are mean rate stable
其中C(t)為所有C k (t)之集合，限制條件式如下：限制條件式C1表示每個波束只能分配給一個DU；限制條件式C2表示
Figure 107141380-A0305-02-0016-100
為一個波束分配給DU之方向指標；限制條件式C3為通訊延遲之限制；限制條件式C4為資料存取控制之限制；以及限制條件式C5表示所有系統中之佇列必須為平均速率穩定(mean rate stable)以維持系統之穩定性。
由於以上問題為時間平均之問題，本發明使用李亞普諾夫最佳化(Lyapunov Optimization)的方式來解決P1之問題，我們可以先將C3之通訊延遲限制式轉為一個虛擬佇列如下：
Figure 107141380-A0305-02-0017-30
以上通訊延遲之虛擬佇列為平均速率穩定(mean rate stable)的話，C3限制條件式即會成立，實際佇列與虛擬佇列之對應可參考下第3圖。
第3圖係說明實際佇列與虛擬佇列之對應圖，係說明在虛擬主機205(Virtual machines)當中的佇列分配。假設佇列305之Q(t)={Q k (t)}為包含所有實際佇列301之集合，Z(t)={Z k (t)}為所有虛擬佇列302之集合，則用Π(t)=[Q(t),Z(t)]表系統中所有佇列之向量，我們可以定義以下李亞普諾夫(Lyapunov)函數：
Figure 107141380-A0305-02-0017-31
並且定義李亞普諾夫漂移(Lyapunov drift)如下：
Figure 107141380-A0305-02-0017-32
因從控制理論中，針對動態系統及控制輸入的李亞普諾夫函數，最初李亞普諾夫函數是要判斷動力系統是否趨近於穩定，故當系統若啟始條件是在某一區域D中的狀態x不等於0時，可持續的維持在區域D內。若要判斷趨近於穩定，則要判斷系統最後是否會回到x=0，因此若李亞普諾夫漂移可以被最小化，則表示系統中的佇列能維持平均速率穩定，將其減掉一個倍數的
Figure 107141380-A0305-02-0017-191
的期望值之後，我們可以得到漂移加上損失項(Drift-Plus-Penalty term)：
Figure 107141380-A0305-02-0017-33
其中α係為一個非負數之控制參數，可調整損失項△(Π(t))及損失
Figure 107141380-A0305-02-0018-194
間之權衡(trade off)，透過移項推導之後，可以得到一個損失項之上界如下：
Figure 107141380-A0305-02-0018-35
其中：δ
Figure 107141380-A0305-02-0018-101
Figure 107141380-A0305-02-0018-193
當作一個正常數，因此我們將最佳化問題P1轉換為最小化損失項之上界，由於δ為一個正的常數，且假設佇列Q k (t)及Z k (t)在每個time slot為已知，因此P1即可轉換為以下問題(P1’)：
Figure 107141380-A0305-02-0018-36
因C k (t)及R k (t)相關項沒有互相耦合(Coupled)方程式之關聯性，因此可將上述問題拆成兩個子問題如下：第一個為資料存取控制(Admission Control,AC)子問題是為了尋找最佳實際進入到系統佇列資料(Capacity)304C k (t)，其問題可寫成：
Figure 107141380-A0305-02-0018-37
本問題為一個非線性之最佳化問題(Non-linear Convex Optimization Problem)，因此根據卡羅需-庫恩-塔克條件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions,KKT Conditions)，可解得最佳之AC解)，資料存取控制封閉解如下：
Figure 107141380-A0305-02-0018-210
 ..........................................................................................式十七
第二個為波束資源分配(Beam Allocation,BA)子問題是為了找出最佳之波束分配方式
Figure 107141380-A0305-02-0019-102
，並算出服務每個DU資料傳輸率306(data rate)R k (t)，可將子問題表示如下：
Figure 107141380-A0305-02-0019-39
由於波束增益須考慮波束之方向性，且
Figure 107141380-A0305-02-0019-103
為整數，此問題為複雜之最佳化問題，因此這邊使用基因演算法(Genetic Algorithm,GA)來解決。
因此CU-BAACA方程式解之演算步驟如下：在每個time slot t重複執行以下：步驟1.觀察佇列長度Q (t)、Z (t)以及通道資訊CSI；步驟2.根據資料存取控制(AC)得到C (t)={C k (t)}；步驟3.根據波束資源分配(RC)得到R (t)={R k (t)}；以及步驟4.根據佇列動態方程式更新實際佇列及虛擬佇列。
第二實施例：基於源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法(DU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,DU-BAACA)之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配系統。
第4圖係為本發明第二實施例之系統架構圖，如第4圖所示其係由DU執行演算法之系統架構，此架構之High-MAC層位在DU端404，因此執行演算法的位置亦是位於DU端404。由DU執行演算法DU-BARCA的情況下，與CU-BARCA最大的不同在於DU無法知道其他DU的干擾，因此其干擾先用一個未知數I代替(後面會再詳細陳述如何解決)，其單位時間內之SINR可寫為：
Figure 107141380-A0305-02-0019-41
另外，由於此架構之演算法是由各個DU分別來執行，且每個時段只由其中一個DU來執行演算法，為維持DU間的公平性，本發明採用循環402(Round Robin,RR)的方式來使DU能輪流執行。另外由於本發明考慮的是下行通道的分配度，實際資料的傳輸仍由CU來執行，因此在DU執行完演算法之後，須將適當的方程式解輸出傳回給CU(C、R)，使CU知道該時段下最佳之解決機制。如第4圖所示從t 1 所要表達的是在第一個時段是由DU 1 來執行源於DU之波束資源分配暨資料存取控制演算法404(DU-Based Beam Allocation and Admission Control Algorithm,DU-BAACA)，下個時段(t 2 )換為DU 2 依序完成演算。
因此除了由DU執行演算法之最佳化問題描述最佳化問題，類似CU執行演算法之最佳化問題(P1)因此不再此多做重複性敘述僅強調差別性，而唯一之差別在於實行演算法之該DU只知道自己的通道資訊206，且不知道其他DU之波束資源是如何分配的，因此不能考慮P1-C1限制條件式，問題可以定義如下(P2)：
Figure 107141380-A0305-02-0020-88
s.t. C1’：
Figure 107141380-A0305-02-0020-196
C2’：
Figure 107141380-A0305-02-0020-118
C3’：0
Figure 107141380-A0305-02-0020-140
C k (t)
Figure 107141380-A0305-02-0020-141
A k (t)
C4’：Queues Q k (t)are mean rate stable
其中C(t)為所有C k (t)之集合，限制條件式如下：限制條件式C1’表示表示
Figure 107141380-A0305-02-0020-119
為一個波束分配給DU之方向指標；限制條件式C2’為通訊延遲之限制；限制條件式C3’為資料存取控制之限制；以及限制條件式C4’表示所有系統中之佇列必須為平均速率穩定(mean rate stable)以維持系統之穩定性。
這邊一樣可以同上方法解出損失項之上界，並將P2轉換為以下(P2’)：
Figure 107141380-A0305-02-0021-44
因同上CU-BAACA方程式解，可將此問題拆為兩個子問題：資料存取控制203(Admission Control,AC)、同CU-BAACA方程式解之解法，而波束資源分配(Beam Allocation,BA)係由於在DU自己做資源分配的情況下，DU只知道自己的通道資訊206及分配方式，所以問題即變為：max R k (t)s.t. C1’..........................................式二十二
可看出C1’表示每個波束只能分配給一個DU，並在此問題下，DU k 會趨向於主要的波束都可以打向可以獲取最大之資料傳輸率的方向，但結果不一定會是全部的波束打向同一個DU，因為不同波束之間也會有波束間的干擾問題，如此一來會使得資料傳輸率幾乎都分配給執行演算法之DU而造成資源分配不均。因此本發明採用循環402(Round Robin,RR)的方式，每隔一段時間就換一個DU執行演算法。另外由於執行演算法之DU並不知道其他DU之通道資訊206，這邊採用干擾度最大的情況(Worst Case)來估計，也就是在計算干擾時假設所有其他DU都在與執行演算法之DU同一個位置以獲取最大的干擾。
可以將DU-BAACA方程式解之步驟整理如下，並將初始DU之索引k=1後在每個time slot t重複執行以下步驟；步驟1.觀察佇列長度Q (t),Z (t)以及通道資訊CSI；步驟2.根據資料存取控制(AC)得到C (t)={C k (t)}；步驟3.根據波束資源分配(RC)得到R (t)={R k (t)}；步驟4.根據佇列動態方程式更新實際佇列及虛擬佇列；以及步驟5. k←((k-1)mod K)+1其中mod為取餘數，以進行DU之輪替。
以下為第一實施例及第二實施例之模擬實驗之比較。模擬結果係使用之基本參數為頻寬200MHz、發射功率30dBm、時段耗時(time slot duration)為1ms、載波頻率(Carrier Frequency)為28GHz並運用矩陣實驗室(Matlab)進行，而矩陣實驗室(Matlab)是一種用於將演算法開發、資料視覺化、資料分析以及數值計算的進階技術計算語言和回饋式模擬環境。除了矩陣運算、繪製函數/資料圖像等常用功能外，矩陣實驗室(Matlab)還可以用來建立使用者介面及與呼叫其它語言(包括C、C++、Java、Python和FORTRAN)編寫的程式。
第5圖及第6圖以CU-BAACA方程式解討論控制參數α大小對單位時段單一DU平均佇列長度對應圖及控制參數大小對單一DU平均品質體驗影響圖，如第5圖所示係為平均佇列長度隨控制參數變化，其橫軸為控制參數之數值而相對的縱軸為平均佇列長度之數值，而因愈大之控制參數α使得最佳化趨向於最大化目標函數，使得放了較少注意力在最小化李亞普諾夫漂移，使得平均佇列長度也因此增加。
如第6圖所示係說明平均QoE隨α變化圖，其橫軸為控制參數之數值而相對的縱軸為品質體驗之數值，在源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法之下可看出當控制參數值愈大時，更趨向於最大化最佳化問題中之目標函數也就是時間平均之品質體驗，因此品質體驗的值隨控制參數變大。因此可參考第5圖及第6圖兩張圖看出，藉由調整參數達到佇列長度與品質體驗兩者之間取捨的平衡，若單位時段(1ms)單一DU之佇列長度希望在8bits以下，則可將控制參數設在低於15的地方；若可以接受單一DU之佇列長度希望在9bits以上，則可將控制參數設在高於20的地方。若希望單一DU之品質體驗高於3.31，則可將α設在大於60的地方；若可以接受單一DU之品質體驗低於3.25，則可以將控制參數設在小於30的地方。
第7圖及第8圖係探討了以上第一實施例及第二實施例的兩種演算法，在資料傳輸率上的表現的有效資料傳輸率隨DU數量變化圖及有效資料傳輸率隨DU數量局部變化放大圖，其橫軸皆為分散單元(DU)的數量而相對之縱軸皆為有效資料傳輸率，因此由於集中式管理之功能分割及較分散之功能分割具有吞吐量(Throughput)之服務質量(Quality of Service,QoS)的差距，我們定義了有效傳輸率(Effective Data Rate)，為資料傳輸率減掉QoS之後的實際值。其中由CU及DU執行演算法之QoS值，我們分別假設為900Mbits/sec及30Mbits/sec。圖中之橫軸為場景中DU數量，可看出在DU數量較少時CU-BAACA方程式解之有效資料傳輸率較高，這是因為在DU數量少時，干擾大部分來自波束間之干擾(Inter-beam Interference)，此時CU-BAACA方程式解會將資料傳輸率分散給不同的DU。而DU-BAACA方程式解則集中在某個DU，因此導致波束間干擾較大，進而造成有效之資料傳輸率較低，由第7圖係有效資料傳輸率隨DU數量變化圖可看出當DU數量較高時，波束間干擾的影響降低許多，DU間之干擾影響逐漸大於波束間干擾，因CU-BAACA方程式解會將有效資料傳輸率分給不同DU，係，導致DU間干擾較大，進而使得有效資料傳輸率較低。
第8圖係第7圖的有效資料傳輸率隨DU數量變化局部放大圖，其橫軸為分散單元(DU)的數量而相對之縱軸為有效資料傳輸率，當需求之QoS較低且DU數量介於35個到45個時，可使用DU-BAACA方程式解之架構，當DU數量少於35個時可使用CU-BAACA方程式解之架構提升有效資料傳輸率。
綜合以上把發明找出在5G行動通訊技術的架構下之中央單元CU及分散單元DU的最佳分配解法，並透過封閉解(close form)進行收斂並運用矩陣實驗室(Matlab)進行對本發明的兩種演算法及限制條件式進行模擬過後，得出準確的最佳化解法。
進一步考慮5G行動通訊技術的架構下無線前端波束分配能有效解決有線前端頻寬不足及佈建不方便的問題；本發明所設計之演算法能適用於不同功能分割架構並進行效能比較，進而辨別出不同功能分割架構適用的場景，本發明所考慮佇列穩定與佇列延遲之特性，能使得系統根據不同的資料流量調整資源分配策略並提高資源使用效率，並讓演算法更符合實際系統需求與應用。
以上所述僅為舉例性，而非為限制性者。任何未脫離本創作之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應包含於後附之申請專利範圍中。
201:CU端
202:源於CU之波束資源分配暨資料存取控制演算法
203:資料存取控制
204:DU端
205:虛擬主機
206:通道資訊
207:佇列資訊
208:傳輸速率
209:容忍資料量
210:數據到達量
211:資料量
212:無線前端

Claims (8)

  1. 一種功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，適用於一雲端無線存取網路，其包含：一中央單元，係具有該雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之一部分；以及複數個分散單元，係與該中央單元形成無線通訊，並具有該雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之另一部分；其中，該中央單元具有：一存取控制器，係接收複數個資料源之數據；一虛擬機器，連接於該存取控制器，該複虛擬機器係將該複數個資料源之數據排列為複數個資料佇列；一波束分配器，連接於該虛擬機器，係管理複數個波束資源，以傳送該複數個資料佇列之數據至該複數個分散單元；以及一處理器，連接於該存取控制器、該虛擬機器及該波束分配器，並接收來自各該複數個分散單元之一通道資訊、來自該複數個資料源之一數據到達量、來自該虛擬機器之該複數個資料佇列之一佇列資訊，該處理器進一步運行一源於中央單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法，以根據該通道資訊、該數據到達量、該佇列資訊計算該複數個波束資源之一資料傳輸率，以及該系統所能容忍之一資料處理量，其中，分別進行源於CU之資料存取控制，該資料處理量之最佳化係解為：
    Figure 107141380-A0305-02-0026-46
     ；以及源於DU系統之資料存取控制，該資料處理量之最佳化係解為：
    Figure 107141380-A0305-02-0027-47
     ，其中，Ak(t)代表數據到達量，Ak(t)：表數據到達速率，亦即未經過資料存取控制(Admission Control)前，資料來的速率；Ck(t)則為系統實際能夠容忍資料量，亦為實際進入系統佇列之資料處理量(Capacity)；進而控制該波束分配器分配該複數個波束資源，以及控制該存取控制器管控進入該複數個資料佇列之數據，其中，源於CU之系統根據複數個波束資源之分配，係就下列方程式最佳化：
    Figure 107141380-A0305-02-0027-161
     且限制式C1、限制式C2皆成立，最佳化問題結果進行波束分配；源於DU之系統根據複數個波束資源之分配，係就下列方程式最佳化：max Rk(t)且該限制式C1’成立，最佳化問題結果進行波束分配，其中，C1：
    Figure 107141380-A0305-02-0027-197
    C2：
    Figure 107141380-A0305-02-0027-198
    C1’：
    Figure 107141380-A0305-02-0027-200
    ，限制式C1表示每個該波束資源只能分配給一個該分散單元，限制式C2表示
    Figure 107141380-A0305-02-0027-120
    為一個該波束資源分配給該分散單元之指標，限制 式C1’表示
    Figure 107141380-A0305-02-0028-104
    為一個該波束資源分配給該分散單元之指標。
  2. 如請求項1所述之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，其中於該源於中央單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法中，該佇列資訊之一動態方程式係表示為：Q k (t+1)=[Q k (t)-R k (t)T]++C k (t)T其中Q k (t)為在第t個時段要傳給第k個該分散單元之資料佇列長度，R k (t)為該時段分配給第k個該分散單元之資料傳輸率，C k (t)為在第t個時段的資料處理量，T則為單一個時段之時間長度，[x]+表示max(x,0)；其中，該複數個資料佇列中第k個佇列之時間平均之佇列延遲d k 係表示為：
    Figure 107141380-A0305-02-0028-50
     其中，M為系統總時段數；其中，該複數個分散單元之整體時間平均體驗質量，係表示為：QoE k =log2(C k (t)T)；其中，該源於中央單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法，係解決一最佳化問題如下：
    Figure 107141380-A0305-02-0028-157
     且下列限制式成立C1：
    Figure 107141380-A0305-02-0028-201
    C2：
    Figure 107141380-A0305-02-0029-202
    C3：
    Figure 107141380-A0305-02-0029-203
    C4：0
    Figure 107141380-A0305-02-0029-146
    C k (t)
    Figure 107141380-A0305-02-0029-147
    A k (t) C5：Queues Q k (t)are mean rate stable其中C(t)為所有C k (t)之集合，限制式C3為佇列延遲之限制，限制式C4為資料存取控制之限制，限制式C5表示系統中所有之該資料佇列必須為平均速率穩定以維持其穩定性。
  3. 如請求項2所述之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，其中該限制式C3之佇列延遲限制係轉為一虛擬佇列：
    Figure 107141380-A0305-02-0029-55
     其中，Z k (t)為在第t個時段的虛擬佇列；假設佇列Q k (t)及Z k (t)在每個時段為已知，則該最佳化問題係轉換為：
    Figure 107141380-A0305-02-0029-212
     且該限制式C1、該限制式C2、該限制式C4皆成立。
  4. 如請求項2所述之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，其中該處理器運行該源於中央單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法，係於每一個時段執行下列步驟：步驟1.取得該佇列資訊以及該通道資訊，並產生一實際佇列及該虛擬佇列； 步驟2.以該存取控制器進行該複數個資料源數據之資料存取控制，得到C(t)={C k (t)}；步驟3.以該波束分配器進行該複數個波束資源之波束資源分配，得到R(t)={R k (t)}；以及步驟4.根據該佇列動態方程式更新該實際佇列及該虛擬佇列。
  5. 一種功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，適用於一雲端無線存取網路，其包含：一中央單元，係具有該雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之一部分；以及複數個分散單元，係與該中央單元形成無線通訊，並具有該雲端無線存取網路基於功能分割之複數個協定層之另一部分；其中，該中央單元具有：一存取控制器，係接收複數個資料源之數據；一循環器，係確認複數個分散單元能輪流執行；一虛擬機器，連接於該存取控制器，該複虛擬機器係將該複數個資料源之數據排列為複數個資料佇列；以及一波束分配器，連接於該虛擬機器，係管理複數個波束資源，以傳送該複數個資料佇列之數據至該複數個分散單元；其中，該複數個分散單元受該循環器之控制而輪替執行一源於分散單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法，各該分散單元具有：一處理器，係確認該分散單元與該中央單元之一通道資訊，並取得來自該複數個資料源之一數據到達量、來自該虛擬機器之該複數個資料佇列之一佇列資訊，該處理器進一步運行該源於 分散單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法，以根據該通道資訊、該數據到達量、該佇列資訊計算該複數個波束資源之一資料傳輸率，以及該系統所能容忍之一資料處理量，其中，分別進行源於CU之資料存取控制，該資料處理量之最佳化係解為：
    Figure 107141380-A0305-02-0031-58
     ；以及源於DU系統之資料存取控制，該資料處理量之最佳化係解為：
    Figure 107141380-A0305-02-0031-60
     ，其中，Ak(t)代表數據到達量，Ak(t)：表數據到達速率，亦即未經過資料存取控制(Admission Control)前，資料來的速率；Ck(t)則為系統實際能夠容忍資料量，亦為實際進入系統佇列之資料處理量(Capacity)；進而控制該波束分配器分配該複數個波束資源，以及控制該存取控制器管控進入該複數個資料佇列之數據，其中，源於CU之系統根據複數個波束資源之分配，係就下列方程式最佳化：
    Figure 107141380-A0305-02-0031-154
     且限制式C1、限制式C2皆成立，最佳化問題結果進行波束分配；源於DU之系統根據複數個波束資源之分配，係就下列方程式最佳化：max Rk(t) 且該限制式C1’成立，最佳化問題結果進行波束分配，其中，C1：
    Figure 107141380-A0305-02-0032-153
    C2：
    Figure 107141380-A0305-02-0032-204
    C1’：
    Figure 107141380-A0305-02-0032-205
    ，限制式C1表示每個該波束資源只能分配給一個該分散單元，限制式C2表示
    Figure 107141380-A0305-02-0032-121
    為一個該波束資源分配給該分散單元之指標，限制式C1’表示
    Figure 107141380-A0305-02-0032-122
    為一個該波束資源分配給該分散單元之指標。
  6. 如請求項5所述之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，其中於該源於分散單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法中，該佇列資訊之一動態方程式係表示為：Q k (t+1)=[Q k (t)-R k (t)T]++C k (t)T其中Q k (t)為在第t個時段要傳給第k個該分散單元之資料佇列長度，R k (t)為該時段分配給第k個該分散單元之資料傳輸率，C k (t)為在第t個時段的資料處理量，T則為單一個時段之時間長度，[x]+表示max(x,0)；其中，該複數個資料佇列中第k個佇列之時間平均之佇列延遲
    Figure 107141380-A0305-02-0032-123
    係表示為：
    Figure 107141380-A0305-02-0032-66
     其中，M為系統總時段數；其中，該複數個分散單元之整體時間平均體驗質量，係表示為：QoE k =log2(C k (t)T)； 其中，該源於分散單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法，係解決一最佳化問題如下：
    Figure 107141380-A0305-02-0033-178
    且下列限制式成立C1’：
    Figure 107141380-A0305-02-0033-206
    C2’：
    Figure 107141380-A0305-02-0033-207
    C3’：0
    Figure 107141380-A0305-02-0033-151
    C k (t)
    Figure 107141380-A0305-02-0033-152
    A k (t) C4’：Queues Q k (t)are mean rate stable其中C(t)為所有C k (t)之集合，限制式C2’為佇列延遲之限制，限制式C3’為資料存取控制之限制，限制式C4’表示系統中所有之該資料佇列必須為平均速率穩定以維持其穩定性。
  7. 如請求項6所述之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，其中該限制式C2’之佇列延遲限制係轉為一虛擬佇列：
    Figure 107141380-A0305-02-0033-68
     其中，Z k (t)為在第t個時段的虛擬佇列；假設佇列Q k (t)及Z k (t)在每個時段為已知，則該最佳化問題係轉換為：
    Figure 107141380-A0305-02-0033-70
     且該限制式C1’、該限制式C3’皆成立。
  8. 如請求項7所述之功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統，其中該處理器運行該源於分散單元之波束資源分配暨資料存取控制演算法，係於每一個時段執行下列步驟：步驟1.取得該佇列資訊以及該通道資訊，並產生一實際佇列及該虛擬 佇列；步驟2.以該存取控制器進行該複數個資料源數據之資料存取控制，得到C(t)={C k (t)}；步驟3.以該波束分配器進行該複數個波束資源之波束資源分配，得到R(t)={R k (t)}；以及步驟4.根據該佇列動態方程式更新該實際佇列及該虛擬佇列；以及步驟5. k←((k-1)mod K)+1，其中mod為取餘數，以進行該複數個分散單元之輪替。
TW107141380A 2018-11-21 2018-11-21 功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統 TWI698111B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW107141380A TWI698111B (zh) 2018-11-21 2018-11-21 功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統
US16/259,279 US10764959B2 (en) 2018-11-21 2019-01-28 Communication system of quality of experience oriented cross-layer admission control and beam allocation for functional-split wireless fronthaul communications

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW107141380A TWI698111B (zh) 2018-11-21 2018-11-21 功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW202021299A TW202021299A (zh) 2020-06-01
TWI698111B true TWI698111B (zh) 2020-07-01

Family

ID=70726954

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW107141380A TWI698111B (zh) 2018-11-21 2018-11-21 功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10764959B2 (zh)
TW (1) TWI698111B (zh)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI755891B (zh) * 2020-10-15 2022-02-21 國立陽明交通大學 通訊系統、方法及其電腦程式產品
CN113064665B (zh) * 2021-03-18 2022-08-30 四川大学 一种基于李雅普诺夫优化的多服务器计算卸载方法
CN113709883B (zh) * 2021-08-30 2023-12-05 北京邮电大学 一种多无人机辅助工业场景下的动态资源分配方法及装置
CN114585101B (zh) * 2022-04-26 2022-10-28 阿里巴巴（中国）有限公司 网络功能划分方法、无线接入网、设备和存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201526686A (zh) * 2013-11-05 2015-07-01 Alcatel Lucent 用於集中式資源協調的方法與裝置
TW201822484A (zh) * 2016-12-13 2018-06-16 華碩電腦股份有限公司 無線通訊系統中用於波束管理的方法和設備
US20180213579A1 (en) * 2015-05-15 2018-07-26 Kt Corporation Method for configuring wireless connection of terminal and apparatus therefor
CN108605265A (zh) * 2016-02-10 2018-09-28 高通股份有限公司 针对基于上行链路和下行链路的移动性的波束选择
TW201836412A (zh) * 2017-03-24 2018-10-01 大陸商廣東歐珀移動通信有限公司 傳輸訊息的方法、終端設備和網路設備
TWI637608B (zh) * 2017-07-04 2018-10-01 中華電信股份有限公司 Beam resource management method applied to millimeter wave large-scale antenna array system
CN108616933A (zh) * 2017-01-24 2018-10-02 电信科学技术研究院 一种中央单元-分布式单元架构下的通信处理方法及装置
WO2018196520A1 (zh) * 2017-04-28 2018-11-01 华为技术有限公司 一种波束管理方法及终端设备、网络设备

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101995266B1 (ko) * 2012-08-17 2019-07-02 삼성전자 주식회사 빔포밍을 이용한 시스템에서 시스템 액세스 방법 및 장치
US10143002B2 (en) * 2016-01-12 2018-11-27 Cisco Technology, Inc. System and method to facilitate centralized radio resource management in a split radio access network environment

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201526686A (zh) * 2013-11-05 2015-07-01 Alcatel Lucent 用於集中式資源協調的方法與裝置
US20180213579A1 (en) * 2015-05-15 2018-07-26 Kt Corporation Method for configuring wireless connection of terminal and apparatus therefor
CN108605265A (zh) * 2016-02-10 2018-09-28 高通股份有限公司 针对基于上行链路和下行链路的移动性的波束选择
TW201822484A (zh) * 2016-12-13 2018-06-16 華碩電腦股份有限公司 無線通訊系統中用於波束管理的方法和設備
CN108616933A (zh) * 2017-01-24 2018-10-02 电信科学技术研究院 一种中央单元-分布式单元架构下的通信处理方法及装置
TW201836412A (zh) * 2017-03-24 2018-10-01 大陸商廣東歐珀移動通信有限公司 傳輸訊息的方法、終端設備和網路設備
WO2018196520A1 (zh) * 2017-04-28 2018-11-01 华为技术有限公司 一种波束管理方法及终端设备、网络设备
TWI637608B (zh) * 2017-07-04 2018-10-01 中華電信股份有限公司 Beam resource management method applied to millimeter wave large-scale antenna array system

Also Published As

Publication number Publication date
US10764959B2 (en) 2020-09-01
US20200163153A1 (en) 2020-05-21
TW202021299A (zh) 2020-06-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11438800B2 (en) Apparatus, system and method for traffic data management in wireless communications
TWI698111B (zh) 功能分割無線前端通訊下品質體驗導向的跨層資料存取控制與波束分配之通訊系統
Zhong et al. Traffic matching in 5G ultra-dense networks
Lei et al. Multiuser resource control with deep reinforcement learning in IoT edge computing
Sun et al. Resource slicing and customization in RAN with dueling deep Q-network
US11122461B2 (en) Flexible buffer management for optimizing congestion control using radio access network intelligent controller for 5G or other next generation wireless network
Papa et al. Optimizing dynamic RAN slicing in programmable 5G networks
Song et al. Dynamic virtual resource allocation for 5G and beyond network slicing
CN109041193B (zh) 一种基于noma的网络切片动态联合用户关联和功率分配方法
Dao et al. SGCO: Stabilized green crosshaul orchestration for dense IoT offloading services
US20180210765A1 (en) System and Method for Fair Resource Allocation
Ebrahimzadeh et al. Cooperative computation offloading in FiWi enhanced 4G HetNets using self-organizing MEC
US10123326B2 (en) Method and apparatus for resource allocation and for scheduling cellular and coordinated multipoint transmissions in heterogeneous wireless networks
Yang et al. How should I orchestrate resources of my slices for bursty URLLC service provision?
Fajardo et al. Radio-aware service-level scheduling to minimize downlink traffic delay through mobile edge computing
He et al. Virtual service placement for edge computing under finite memory and bandwidth
Shi et al. Dynamic resource allocation for LTE-based vehicle-to-infrastructure networks
Zhu et al. Client selection for asynchronous federated learning with fairness consideration
Cai et al. Mobile edge computing network control: Tradeoff between delay and cost
Tang et al. Queue stability-based virtual resource allocation for virtualized wireless networks with self-backhauls
Mamode et al. Survey of scheduling schemes in 5G mobile communication systems
Koutsopoulos The impact of baseband functional splits on resource allocation in 5G radio access networks
Moosavi et al. Delay aware resource allocation with radio remote head cooperation in user-centric C-RAN
Lei et al. Mode selection and resource allocation in device-to-device communications with user arrivals and departures
Khoramnejad et al. AI-enabled energy-aware carrier aggregation in 5G new radio with dual connectivity