WO2013075321A1 - 一种多用户数据流的处理方法及系统 - Google Patents
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- H04W72/00—Local resource management
- H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
- H04W72/52—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on load
Definitions
- the present invention relates to the field of communications, and in particular, to a method and system for processing a multi-user data stream. Background technique
- LTE-A Enhanced Long Term Evolution
- ITU IMT-Advanced International Telecommunication Union - Advanced International Mobile Telecommunications
- LTE-A proposes a carrier aggregation technique, the basic principle of which is shown in Figure 1. The purpose is to aggregate multiple relatively narrow discrete frequency bands (component carriers 1, 2, ..., N) into a wider LTE.
- -A system band used together to serve user equipment (UE).
- the discrete frequency band may include component carriers (CC) 1 , 2, ..., N.
- the LTE-A system specifies that multi-carrier processing is independent as Layer 1 (L1) of the PHY (physical) layer, and different component carriers correspond to different hybrid automatic repeat requests.
- L1 Layer 1
- PHY physical
- the multiplexed data stream corresponding to the component carrier is allocated in the layer 2 (L2) as the MAC (Media Access) layer, and then enters the HARQ entity.
- L2 the layer 2
- MAC Media Access
- the inter-carrier scheduling method of the LTE-A system is shown in Figure 2, and multiple users are controlled by admission.
- each component carrier of the LTE-A system may only correspond to a 20 MHz bandwidth, including 110 radio resource blocks (RBs), and each RB is a minimum scheduling unit of resources.
- RBs radio resource blocks
- the main object of the present invention is to provide a method and system for processing a multi-user data stream, which can reasonably allocate data streams for multiple users and multiple component carriers, and minimize data processing complexity while ensuring high throughput. Delay.
- a method for processing a multi-user data stream comprising:
- the data stream allocation is performed according to the instantaneous throughput of the resource block of the user in the component carrier and the weighting factor.
- the method for determining the weighting factor is:
- the reciprocal of the sum of the respective past average throughputs corresponding to different component carriers is taken as the weighting factor in the multi-user scheduling.
- the method for performing data stream allocation according to the instantaneous throughput and the weighting factor is: performing data stream allocation according to a product of an instantaneous throughput of each resource block in each component carrier and the weighting factor.
- the method further includes:
- the soft buffer size of the hybrid automatic repeat request HARQ entity is set according to the past average throughput on each component carrier.
- a processing system for a multi-user data stream comprising a radio resource management RRM unit and a scheduling metric unit; wherein
- the RRM unit is configured to collect a historical average throughput of users on different component carriers, and determine a weighting factor for implementing data stream allocation according to the method;
- the scheduling metric unit is configured to perform data stream allocation according to the instantaneous throughput of the resource block of the user in the component carrier and the weighting factor determined by the RRM unit.
- the RRM unit is configured to: when determining the weighting factor:
- the reciprocal of the sum of the respective past average throughputs corresponding to different component carriers is taken as the weighting factor in the multi-user scheduling.
- the scheduling metric unit is configured to: when performing data flow allocation according to the instantaneous throughput and the weighting factor:
- the data stream allocation is performed based on the product of the instantaneous throughput of each resource block in each component carrier and the weighting factor.
- the RRM unit is further configured to:
- the soft buffer size of the HARQ entity is set according to the past average throughput on each component carrier.
- the scheduling metric unit is configured to independently schedule for each user on each component carrier when performing the data stream allocation.
- the RRM unit and the scheduling metric unit are disposed in the base station.
- the multi-user data stream processing technology of the present invention can implement the inter-carrier data stream allocation function in the LTE-A system with carrier aggregation, which not only ensures the high throughput of the carrier aggregation, but also enables the data flow between the carriers to be allocated reasonably; Since the scheduling of each component carrier can be performed independently, the scheduling complexity is low; further, the receiving end can set the soft buffer proportionally, which improves the utilization of the terminal resources and ensures low processing delay.
- FIG. 1 is a schematic diagram of a principle of a carrier aggregation technology of an LTE-A system
- FIG. 2 is a schematic diagram of the principle of inter-carrier scheduling in an LTE-A system
- RRM radio resource management
- FIG. 4 is a schematic diagram showing a proportional setting of a soft buffer size of a UE according to an embodiment of the present invention
- FIG. 5 is a schematic diagram of a processing flow of a multi-user data stream according to an embodiment of the present invention
- FIG. 6 is a diagram of a processing system of a multi-user data stream according to an embodiment of the present invention. detailed description
- the function of counting the average average throughput of different component carriers may be added to the RRM unit in the LTE-A system supporting carrier aggregation, and the RRM unit may compare the sum of the past average throughputs of the different component carriers.
- the reciprocal is used as a weighting factor in multi-user scheduling. Of course, you can also set the weighting factor to 1.
- the time-frequency domain information of each resource block can be exchanged in real time between different component carriers, and the reciprocal of the past average throughput of the entire frequency band and the selected time period is calculated as a uniform weighting factor.
- the data stream allocation can be based on the size of the product of the instantaneous throughput of each resource block in each component carrier and the weighting factor (which can be referred to as a scheduling metric). It should be noted that when the weighting factor is set to 1 as described above, the allocation of each data stream can be independently performed for the instantaneous throughput of each carrier data stream.
- the soft buffer size of the HARQ entity can also be set according to the past average throughput on each component carrier.
- FIG 3 shows the RRM principle proposed by the present invention. Specifically, access control may be first performed to obtain user information that can access the network; then load balancing and component carrier selection of L3 are performed to determine component carriers available to the user; and then scheduling preprocessing is performed for each Multiply the user by the reciprocal of the sum of the past average throughputs on each component carrier, taking the result as more
- each component carrier is independently scheduled, and the scheduling metric G , TM of the kth user on the mth resource block of the nth component carrier is expressed as: Wherein, ", " is the instantaneous throughput of the kth user on the mth resource block of the nth component carrier.
- the data flow allocation may be performed on each component carrier according to the size of each user scheduling metric, and the scheduling metric is relative The allocated data stream corresponding to the large component carrier has a higher priority, and vice versa.
- the data stream allocation result is sent to link adaptation, HARQ, and power control, and finally sent to the physical layer L1.
- the average throughput of each component carrier of each user before a certain time is counted in real time, and the weighting factor is continuously updated according to the data stream allocation for subsequent data. In this way, the high throughput of carrier aggregation is ensured, and the data flow between carriers is properly allocated.
- the UE may be based on historical average throughput on each component carrier 7 ⁇ configuration soft buffer size JV 7X.
- N where the total number of soft bits transmitted by the UE ⁇ It remains unchanged, but each component carrier n has a corresponding N mic, and the maximum number of HARQ processes per carrier can be allocated according to the large d example.
- the processing method of the multi-user data stream of the present invention may represent the process shown in FIG. 5, and the process includes the following steps:
- Step 510 Count the past average throughput of the users on different component carriers, and determine the weighting factor for implementing data stream allocation accordingly.
- Step 520 Perform data flow allocation according to the instantaneous throughput of the resource block of the user in the component carrier and the weighting factor.
- FIG. 6 is a system diagram of a multi-user data stream processing system according to an embodiment of the present invention.
- the system includes a connected RRM unit and a scheduling metric unit, and the two operating units can be disposed in a network side device such as a base station.
- the RRM unit can count the past average throughput of users on different component carriers, and accordingly determine the weighting factor used to implement data stream allocation.
- the scheduling metric unit is then capable of performing data stream allocation based on the instantaneous throughput of the resource blocks of the user in the component carrier and the weighting factors determined by the RRM unit.
- the RRM unit can also set the soft buffer size of the HARQ entity according to the past average throughput on each component carrier.
- the multi-user data stream processing technology of the present invention can implement the inter-carrier data stream allocation function in the LTE-A system with carrier aggregation, which ensures the high throughput of carrier aggregation, whether it is a method or a system.
- the inter-carrier data stream can be allocated reasonably; and, since the scheduling of each component carrier can be performed independently, the scheduling complexity is low; further, the receiving end can set the soft buffer proportionally, which improves the terminal resource utilization and ensures low Handling delays.
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Abstract
本发明公开了一种多用户数据流的处理方法及系统。该方法包括：统计用户在不同分量载波上的过往平均吞吐量，据此确定用于实现数据流分配的加权因子（510）；根据用户在分量载波中的资源块的瞬时吞吐量与所述加权因子，进行数据流分配（520）。本发明多用户数据流的处理技术可以实现带载波聚合的LTE-A系统中的载波间数据流分配功能，既保证了载波聚合的高吞吐量，又使载波间数据流得以合理分配；并且，由于各个分量载波的调度可以独立进行，因此调度复杂度低；另外，接收端可以按比例设置软缓存大小，提高了终端资源利用率并且保证了低处理时延。
Description
一种多用户数据流的处理方法及系统 技术领域
本发明涉及通信领域， 具体涉及一种多用户数据流的处理方法及系统。 背景技术
载波聚合是无线通信系统中实现百兆级带宽传输的关键技术之一， 也 是增强的长期演进（LTE-Advanced, LTE-A ) 系统的一个重要特性。 由于 国际电信联盟 -高级国际移动通信（ ITU IMT- Advanced )要求系统的最大带 宽不小于 40MHz。 考虑到现有的频谱分配方式和规划， 很难找到足以承载 IMT-Advanced系统带宽的整段频带。 因此， LTE-A提出了载波聚合技术， 其基本原理如图 1所示，目的是将多个相对窄的离散频带（分量载波 1 , 2 , ... , N )聚合成一个更宽的 LTE-A系统频带， 共同用来为用户设备（UE )服务。 所述离散频带可以包括分量载波（CC ) 1 , 2, ... , N。
为了支持载波聚合， LTE-A系统规定多载波处理作为 PHY (物理）层 的层 1 ( L1 ) 时是独立的， 不同的分量载波对应不同的混合自动重传请求
( HARQ ) 实体。 分量载波对应的多路数据流在作为 MAC (媒体接入）层 的层 2 ( L2 ) 中进行数据流分配， 然后进入 HARQ实体。
LTE-A 系统的跨载波间调度方法如图 2 所示， 多用户经过准入控制
( Admission control ) 和层 3 ( L3 ) 的分量载波选择 ( Component Carrier Selection )后， 进行各个分量载波的时或调度 ( Time Domain Scheduling ) 和频域调度 ( Frequency Domain Scheduling ), 不同分量载波间实时交换调 度信息以便联合处理达到整体最优， 然后进行链路自适应 （ Link Adaptation ), HARQ, 功率控制 （ Power Control )等以进行各个分量载波的 物理（PHY )层处理。
但是 LTE-A系统的每个分量载波可能只对应 20MHz带宽， 包括 110 个无线资源块（RB ), 每个 RB是资源的最小调度单元。 这样， 图 2中的多 载波联合处理的复杂度会很高， 载波间要交换的信令也很多， 必然造成较 大时延， 且功能上也不后向兼容 LTE, 因此在实际系统中 ^艮难得以应用。 发明内容
有鉴于此， 本发明的主要目的在于提供一种多用户数据流的处理方法 及系统， 针对多用户、 多个分量载波合理分配数据流， 在保证高吞吐量的 同时尽量降低数据处理复杂度及时延。
为达到上述目的， 本发明的技术方案是这样实现的：
一种多用户数据流的处理方法， 包括：
统计用户在不同分量载波上的过往平均吞吐量， 据此确定用于实现数 据流分配的加权因子；
根据用户在分量载波中的资源块的瞬时吞吐量与所述加权因子， 进行 数据流分配。
其中， 确定所述加权因子的方法为：
将对应不同分量载波的各个过往平均吞吐量之和的倒数作为多用户调 度中的加权因子。
其中， 根据所述瞬时吞吐量与加权因子进行数据流分配的方法为： 根据在每个分量载波中每个资源块的瞬时吞吐量与所述加权因子之积 的大小， 进行数据流分配。
其中， 该方法还包括：
针对作为接收端的用户设备 UE,根据在各个分量载波上的过往平均吞 吐量设置混合自动重传请求 HARQ实体的软緩存大小。
其中， 进行所述数据流分配时， 在每个分量载波上针对每个用户独立 调度。
一种多用户数据流的处理系统， 包括无线资源管理 RRM单元、调度度 量单元； 其中，
所述 RRM单元， 用于统计用户在不同分量载波上的过往平均吞吐量， 据此确定用于实现数据流分配的加权因子；
所述调度度量单元， 用于根据用户在分量载波中的资源块的瞬时吞吐 量以及 RRM单元所确定的所述加权因子， 进行数据流分配。
其中， 所述 RRM单元在确定所述加权因子时， 用于：
将对应不同分量载波的各个过往平均吞吐量之和的倒数作为多用户调 度中的加权因子。
其中， 所述调度度量单元在根据所述瞬时吞吐量与加权因子进行数据 流分配时， 用于：
根据在每个分量载波中每个资源块的瞬时吞吐量与所述加权因子之积 的大小， 进行数据流分配。
其中， 所述 RRM单元还用于：
针对作为接收端的 UE,根据在各个分量载波上的过往平均吞吐量设置 HARQ实体的软緩存大小。
其中， 所述调度度量单元在进行所述数据流分配时， 用于在每个分量 载波上针对每个用户独立调度。
其中， 所述 RRM单元、 调度度量单元设置于基站中。
本发明多用户数据流的处理技术可以实现带载波聚合的 LTE-A系统中 的载波间数据流分配功能， 既保证了载波聚合的高吞吐量， 又使载波间数 据流得以合理分配； 并且， 由于各个分量载波的调度可以独立进行， 因此 调度复杂度低； 再有， 接收端可以按比例设置软緩存， 提高了终端资源利 用率并且保证了低处理时延。
附图说明
图 1为 LTE-A系统的载波聚合技术的原理示意图；
图 2为 LTE-A系统的跨载波间调度的原理示意图；
图 3为本发明实施例的无线资源管理（RRM )原理示意图；
图 4为本发明实施例的 UE的软緩存大小按比例设置示意图； 图 5为本发明实施例的多用户数据流的处理流程简图；
图 6为本发明实施例的多用户数据流的处理系统图。 具体实施方式
在实际应用中， 可以在支持载波聚合的 LTE-A系统中的 RRM单元中 增加统计针对不同分量载波过往平均吞吐量的功能，并且 RRM单元可以将 对应不同分量载波的各个过往平均吞吐量之和的倒数作为多用户调度中的 加权因子。 当然， 也可以将加权因子设为 1。 另外， 还可以在不同分量载波 间实时交换每个资源块的时频域信息， 计算整个频带和所选时间段的过往 平均吞吐量的倒数以作为统一的加权因子。
之后， 可以根据在每个分量载波中每个资源块的瞬时吞吐量与所述加 权因子之积的大小 （可以称之为调度度量）进行数据流分配。 需要说明的 是， 当如上所述将加权因子设为 1 时， 可以针对各个载波数据流的瞬时吞 吐量独立地进行各数据流的分配。
加权后在每个分量载波上针对每个用户独立调度， 调度度量越大， 进 行数据流分配时的优先级越高。
另外， 针对作为接收端的 UE, 还可以根据在各个分量载波上的过往平 均吞吐量设置 HARQ实体的软緩存大小。
参见图 3 , 图 3所示是本发明提出的 RRM原理。 具体而言， 可以先进 行接入控制， 得到可接入网络的用户信息； 接着执行 L3的负载均衡和分量 载波选择， 以确定用户可用的分量载波； 接着进行调度的预处理， 针对各
个用户乘以各个分量载波上的过往平均吞吐量之和的倒数， 将结果作为多
I N
Wk = 1/∑7 « T 用户调度中的加权因子， 该加权因子表达式为： I ' , 其中 "为第 k个用户在第 n个分量载波上的过往平均吞吐量。
然后， 针对每个用户在每个分量载波上独立调度， 第 k个用户在第 n 个分量载波的第 m个资源块上的调度度量 G，™，《的表达式为：
其中， 《， "是第 k个用户在第 n个分量载波的第 m个资源块上的瞬时 吞吐量。 可以根据每个用户调度度量的大小在各个分量载波上进行数据流 分配， 调度度量相对大的分量载波所对应的分配数据流的优先级高， 反之 就小。
然后， 将数据流分配结果送入链路自适应， HARQ, 和功率控制， 最后 送入物理层 Ll。 在之后的数据流传送的过程中， 实时统计每个用户的每个 分量载波在某时刻之前的平均吞吐量， 据此不断更新所述加权因子， 用于 之后的数据流分配。 这样， 既保证了载波聚合的高吞吐量， 又使载波间数 据流得以合理分配。 采用上述操作的复杂度为 ^*^" + ) , 和 LTE系统中一个载波的复杂 度在同一个数量级上。 在接收端， UE 可以基于各个分量载波上的过往平均吞吐量7^配置软 緩存大小 JV7X。 如图 4所示， 对于7，"大的分量载波， 其对应的 HARQ进程 个数就多， 反之就少， 这样可以合理配置 UE资源， 减少 UE处理时延。 具 体而言， N, 其中， UE总传输软比特数^
维持不变， 但是每个分量载波 n都有对应的 N „, 可以按照 的大 d 例分配每个载波的最大 HARQ进程个数
是原 LTE系统定义的最大 HARQ进程个数）； 实际配置的 HARQ进程个数 DL HARQ < limit ; 其它参数^ ^。表示 MIMO的层数； .」表示向下取整。 对于 UE来说， 的总量维持不变， n=l时就是单载波的情况， 这样 可以在多载波情况下防止緩存溢出， 提高了资源利用效率； 同时由于^ 的 总量维持不变， 也保证多载波情况下的低处理时延。
结合以上描述可知， 本发明多用户数据流的处理思路可以表示如图 5 所示的流程， 该流程包括以下步驟：
步驟 510: 统计用户在不同分量载波上的过往平均吞吐量，据此确定用 于实现数据流分配的加权因子。
步驟 520:根据用户在分量载波中的资源块的瞬时吞吐量与所述加权因 子， 进行数据流分配。
为了保证以上描述以及所述处理思路能够顺利实现， 可以进行如图 6 所示的设置。参见图 6,图 6为本发明实施例的多用户数据流的处理系统图， 该系统包括相连的 RRM单元、调度度量单元， 这两个操作单元能够设置于 基站等网络侧设备中。
在实际应用时， RRM单元能够统计用户在不同分量载波上的过往平均 吞吐量， 据此确定用于实现数据流分配的加权因子。 调度度量单元则能够 根据用户在分量载波中的资源块的瞬时吞吐量以及 RRM单元所确定的所 述加权因子， 进行数据流分配。
当然， 针对作为接收端的 UE, RRM单元还可以根据在各个分量载波 上的过往平均吞吐量设置 HARQ实体的软緩存大小。
综上所述可见， 无论是方法还是系统， 本发明多用户数据流的处理技 术可以实现带载波聚合的 LTE-A系统中的载波间数据流分配功能， 既保证 了载波聚合的高吞吐量， 又使载波间数据流得以合理分配； 并且， 由于各 个分量载波的调度可以独立进行， 因此调度复杂度低； 再有， 接收端可以 按比例设置软緩存， 提高了终端资源利用率并且保证了低处理时延。
Claims
1、 一种多用户数据流的处理方法， 包括：
统计用户在不同分量载波上的过往平均吞吐量， 据此确定用于实现数 据流分配的加权因子；
根据用户在分量载波中的资源块的瞬时吞吐量与所述加权因子， 进行 数据流分配。
2、 根据权利要求 1所述的方法， 其中， 确定所述加权因子的方法为： 将对应不同分量载波的各个过往平均吞吐量之和的倒数作为多用户调 度中的加权因子。
3、 根据权利要求 1所述的方法， 其中， 根据所述瞬时吞吐量与加权因 子进行数据流分配的方法为：
根据在每个分量载波中每个资源块的瞬时吞吐量与所述加权因子之积 的大小， 进行数据流分配。
4、 根据权利要求 1至 3任一项所述的方法， 其中， 该方法还包括： 针对作为接收端的用户设备 UE,根据在各个分量载波上的过往平均吞 吐量设置混合自动重传请求 HARQ实体的软緩存大小。
5、 根据权利要求 1所述的方法， 其中， 进行所述数据流分配时， 在每 个分量载波上针对每个用户独立调度。
6、 一种多用户数据流的处理系统， 包括无线资源管理 RRM单元、 调 度度量单元； 其中，
所述 RRM单元， 用于统计用户在不同分量载波上的过往平均吞吐量， 据此确定用于实现数据流分配的加权因子；
所述调度度量单元， 用于根据用户在分量载波中的资源块的瞬时吞吐 量以及 RRM单元所确定的所述加权因子， 进行数据流分配。
7、 根据权利要求 6所述的系统， 其中， 所述 RRM单元在确定所述加 权因子时， 用于：
将对应不同分量载波的各个过往平均吞吐量之和的倒数作为多用户调 度中的加权因子。
8、 根据权利要求 6所述的系统， 其中， 所述调度度量单元在根据所述 瞬时吞吐量与加权因子进行数据流分配时， 用于：
根据在每个分量载波中每个资源块的瞬时吞吐量与所述加权因子之积 的大小， 进行数据流分配。
9、 根据权利要求 6至 8任一项所述的系统， 其中， 所述 RRM单元还 用于：
针对作为接收端的 UE,根据在各个分量载波上的过往平均吞吐量设置 HARQ实体的软緩存大小。
10、 根据权利要求 6所述的系统， 其中， 所述调度度量单元在进行所 述数据流分配时， 用于在每个分量载波上针对每个用户独立调度。
11、 根据权利要求 6所述的系统， 其中， 所述 RRM单元、 调度度量单 元设置于基站中。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2011/082903 WO2013075321A1 (zh) | 2011-11-24 | 2011-11-24 | 一种多用户数据流的处理方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2011/082903 WO2013075321A1 (zh) | 2011-11-24 | 2011-11-24 | 一种多用户数据流的处理方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2013075321A1 true WO2013075321A1 (zh) | 2013-05-30 |
Family
ID=48469019
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2011/082903 WO2013075321A1 (zh) | 2011-11-24 | 2011-11-24 | 一种多用户数据流的处理方法及系统 |
Country Status (1)
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| WO (1) | WO2013075321A1 (zh) |
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- 2011-11-24 WO PCT/CN2011/082903 patent/WO2013075321A1/zh active Application Filing
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| NENP | Non-entry into the national phase |
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Ref document number: 11876221 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |