OFDMA中继网络(精选三篇)
OFDMA中继网络 篇1
关键词:OFDMA中继网络,两跳速率匹配,两跳子载波配对,对偶理论
LTE引入OFDMA技术后进一步提升了系统性能,但是小区边缘用户由于信道条件较差,性能很难得到保证,LTE-A作为LTE的后续演进,引入中继技术来保证边缘用户性能。随着中继技术引入,相当于在传统的OFDMA网络中增加了新的通信链路,因此中继技术与OFDMA技术的结合,对传统OFDMA资源分配提出了新的要求,如何合理地分配系统资源,以优化系统性能,是当前研究的热点。
对于带有中继节点的OFDMA小区,中继的引入导致网络中的发送节点增加,使得小区资源分配变得更加复杂,因为它涉及到中继的选择、子载波分配以及功率分配等多个方面。文献[1]在用户公平的约束条件下最大化系统吞吐量,基站和中继节点受限于独立的功率,分别在基站和中继上进行最优的功率分配,并相互迭代直到收敛,但是没有考虑中继网络的两跳特性。文献[2]在子信道分配和功率分配阶段都采用贪婪策略,完全牺牲了边缘用户的公平性,而且没有考虑中继网络的两跳性。文献[3]提出了一系列迭代注水算法,分别适应不同的条件,但基站和中继之间没有协作,各自独立地做出决策,忽略了中继网络的整体性。以上算法把载波分配和功率分配过程分开进行,很难获得较优的系统性能。
文献[4]提出了中继网络资源分配通用的联合优化方法,但是没有考虑到用户的公平性。文献[5]提出了一种在总功率约束下的联合子载波和功率分配的算法,但它只针对系统只有一个中继、一个用户和一个基站的情况。文献[6]假设基站和中继共享功率,但实际上它们是两个分离的实体,很难做到共享功率。文献[7]则忽略了基站的功率限制。文献[8]提出的联合优化方法中,每个中继可以使用的子载波数目是预先分配好的,该算法忽略子载波配对的灵活性。文献[9]假设用户在选择要接入的中继时,固定选择平均信道增益最好的中继,这样在联合优化之前已经确定了中继选择,很难达到较好的系统性能。文献[10]研究了OFDMA多用户多中继网络联合资源分配问题,考虑两跳使用相同子载波,没有考虑中继网络的两跳特性由两跳的瞬时信道状态对两跳子载波配对分配,而是单纯考虑两跳固定配对,载波资源难以充分利用。
针对上述分析,本文基于两跳速率匹配对OFDMA中继网络联合资源分配算法进行了研究,首先根据中继网络的两跳特性,建立两跳等效模型,利用对偶分解理论,将子载波分配、中继选择与功率分配联合优化,同时基于中继网络两跳性在联合优化子载波分配的子过程中考虑两跳子载波配对。为了保证公平性,引入子载波分配因子约束以保证系统的公平性。本文给出具体的算法流程与仿真分析。仿真结果从系统吞吐量及各用户频谱效率等方面验证了算法的有效性。
1 系统模型
考虑一个OFDMA单小区下行链路中继网络模型,如图1所示,基站( BS) 位于小区中心,负责整个小区内所有用户的资源调度。系统可用子载波总数为M,在一个调度子时隙内,同一个子载波只能被一个用户使用,以避免小区内干扰。小区边缘均匀地分布着6个中继节点( RN) 记为r,中继为带内中继,即接入域与中继域共享频率资源。小区内均匀地分布K个用户,边缘用户无法与基站直接通信,必须通过基站协作转发,记为UR,考虑系统中所有用户均为中继用户。中继的传输模式为半双工解码转发,中继用户与基站通信是通过两跳实现的,在下行场景中将一个调度周期分成两个等长时隙来考虑: 第一个调度子时隙中,基站通过回程链路s - r发送第一跳信息到中继( 第一跳) ; 第二调度子时隙中,中继通过接入链路r - k与所选择接入的边缘用户k进行通信( 第二跳) 。由于中继网络的两跳性,在实际的网络中,中继用户的速率往往是由速率较小的那一跳所决定,即CUR= min( Cs - r,Cr - k) ,当两跳速率相等时达到最大速率,此时Cs - r= Cr - k,为了简化问题,考虑建立两跳速率匹配模型。
假设系统中所有发射节点均为单天线,源节点( BS) 可以获得完全的信道状态信息。其中基站到中继r在第m个子载波上的发射功率为psm,r,中继节点r到所接入用户k在第m个子载波上的发射功率为prm,k,则系统在第m个子载波上总的发射功率为Ptm,k= psm,r+ prm,k; 同时假设基站到中继r的接入链路信道增益为Hsm,r= hsm,r2,中继节点r对应的目的节点用户k的回程链路信道增益为Hrm,k= hrm,k2; 回程链路相应的高斯白噪声为 σs2,r,接入链路相应的高斯白噪声为 σr2,k。由此可推知
由Cs - r= Cr - k可推得
式中: αkm,eq= αsm,rαrm,k/ ( αsm,r+ αrm,k) ,即表示为该两跳速率匹配模型对应的等效信道增益。
上述两跳速率匹配模型考虑的是接入链路与回程链路均分配到同一子载波m的特殊情况,但是在实际的资源分配过程中,两跳不一定恰好分配到同一子载波,考虑两跳使用相同子载波并不完全符合实际情况。本文根据中继网络的两跳性,考虑两跳子载波配对问题,以获得更优的系统性能。对于两跳子载波配对问题,考虑一个中继选择与子载波配对联合因子 ρkn,r,其中n为相应的两跳子载波配对标识,N = ( m1,m2) ,m1∈M,m2∈M,ρkn,r∈{ 0,1} 。当 ρkn,r= 1表示用户k选择中继r接入所在基站,其中m1为第1跳接入链路所分配的子载波,m2为第2跳回程链路所分配的子载波,则子载波m1与m2构成一对配对子载波。另外系统还要考虑以下限制条件: 系统中的任一用户至多只能选择一个中继节点进行协作,但是一个中继可以被多个用户选择; 同时为了避免小区内干扰,每一个子载波对只能被一个用户使用,但是一个用户可以使用多个子载波对。
2 问题建模与分析
本文优化目标是在系统的约束条件下最大化系统的吞吐量,首先根据式( 4) 可推知用户k在子载波对n上所达单位瞬时速率为
由于中继用户是通过两个时隙完成通信过程,故乘上系数1 /2,其中ptn,k为基站到用户k在子载波对n上的等效发射功率,akn,eq表示基站通过中继r转发信息到用户k在子载波对n上的等效的信道增益。由此可进一步推知用户k可达单位瞬时速率为
由式( 6) 可得系统总吞吐量为由于系统中的一对子载波对只能被一个用户使用以避免产生小区内干扰,同时一个用户只能选择一个中继,因此首先可推出子载波配对与中继选择联合因子必须满足
根据两跳速率匹配模型,由式( 5) 可得系统在子载波对n上的发射功率ptn,k由两部分组成,即ptn,k= psm,1r+ prm,2k,其中psm,1r代表基站在子载波对n上对应第一跳子载波m1上的发射功率,prm,2k代表中继r在子载波对n上对应第二跳子载波m2上的发射功率,为了降低复杂度使用两跳等效功率约束条件,可推知系统的总功率受限表示为
为了进一步保证算法的公平性,考虑子载波分配约束,即系统必须保证每个用户至少分配到一对子载波对,由此可推知
综上分析对系统子载波配对与中继选择联合资源分配进行最优化建模,得到系统的最优化问题可表示为
式中: c1,c2表示子载波配对与中继选择联合因子约束条件; c3表示系统中任意用户必须保证分配到至少一对子载波对以保证公平性; c4,c5为基于两跳速率匹配模型的等效功率的约束条件。
3 问题分析
联合式( 9) 和式( 10) 可知,本文所提优化问题是一个混合整型非线性规划问题,对于此类问题,考虑使用对偶分解理论进行求解,根据式( 9) 和( 10) 得到系统优化目标的拉格朗日函数为
式中: u表示功率分配对偶因子; λ 表示一个向量,λ =[λ1,λ2,…,λk]表示系统中各用户子载波分配约束对偶因子。
基于对偶分解理论对该主问题进行分析,由于系统存在N对子载波对的配对情况,因此可以将主问题分解为N个并列的单独子问题
此时每一个子载波对n对应一个单独的子问题,则该对偶子问题n,其拉格朗日函数表示为
松弛约束条件c1,c2,即假设对于任意一个两跳的子载波对n分配给用户k与中继r,则 ρkn,r= 1。
3. 1功率分配
根据之前假设,在最优的子载波对n分配给用户k及其所选中继r的前提下,子问题n转化为
此时要最大化吞吐量,就要进行合理的功率分配,因此对子问题n的功率分配考虑多平面注水算法以逼近最大吞吐量。首先根据式( 14) 使用多平面注水法对其求导,令由此可推导出功率分配更新公式
3. 2子载波配对与中继选择联合分配
为了保证系统中每个用户至少分到一个子载波对,考虑约束条件来保证所有用户至少分配到一个子载波对,要得到子载波对与中继选择联合分配结果,首先对式 ( 14) 求偏导,得到系统的子载波配对与中继选择联合效用为
具体分配算法如下:
1) 根据式( 15 ) 可推知系统所有可能子载波对的功率分配情况,将式( 15) 带入式( 16) 中,可得系统的子载波配对与中继选择联合效用矩阵为H1= [Ckn,r+ λk( t) ],n∈M × M,其中H1为M × M × K × R的矩阵。
2) 由于系统子载波配对与中继选择联合效用矩阵H1为M × M × K × R的矩阵,因此任意第一跳子载波m1对应一个M × K × R的子矩阵,该子矩阵表示对于第一跳子载波m1,必定存在M种可能与之配对的第二跳子载波。同时该子矩阵由M个K × R矩阵组成,表示与子载波m1所配对的子载波所组成的M个子载波对在所有用户与所选中继对上的增益,分别找出该M个K × R矩阵的最大值,得到含有M个元素的向量来表示与第一跳子载波m1配对的各第二跳子载波所组成的子载波对,在各自最优选择的用户及中继上的等效增益。由于联合效用矩阵H1有M个M × K × R的子矩阵组成,对于系统中其他M - 1个第一跳子载波mi的配对矩阵作相同处理,可得一个M × M的联合分配指示矩阵H2。
3) 根据步骤2) 的方法,由子载波配对与中继选择联合效用矩阵H1推出的联合分配指示矩阵H2,按式( 17) 对子载波对进行分配
即将指示矩阵H2中增益最大的子载波对分配给带来最大增益相应的用户及其所选的中继,其中H2的行和列分别表示第一跳子载波与以之配对的第二跳子载波,同时该增益值在H1 m1,m2中对应的行号与列号即分别为该子载波对所分配的最优用户及所选中继,并将该子载波对在该指示矩阵H2中相应行值与列值均置为0,表示从系统资源池中将该子载波对删除以防止重复分配,并重复步骤3) ,直到系统所有子载波对分配完成。
3. 3对偶因子更新
根据式( 18) 更新对偶因子u和 λ
其中 μ( t) 与 υ( t) 均表示最小的迭代步长。
具体算法流程如下:
1) t = 0时,初始化对偶因子u( 0) ,λ( 0) ;
2) 考虑一个极小值来初始化迭代步长 μ( t) ,υ( t) ;
3) 将主问题分解后根据公式 ( 12 ) 代入对偶因子计算出系统所有可能的功率分配情况ptn,k( t) ;
4) 将ptn,k( t) 带入式( 15) ,计算出系统的子载波配对与中继选择联合效用H1=[Ckn,r+ λk( t) ];
5) 由系统的子载波配对与中继选择联合效用矩阵H1,按照上文中步骤推导出相应的联合分配指示矩阵H2;
6) 由式( 17) 对第一跳与第二跳子载波进行配对分配,并更新两跳载波资源池,直到子载波对分配完成;
7) 根据分配结果,由式( 18) 分别更新对偶因子u,λ;
8) 当满足条件 λ( t + 1) - λ( t) < ε,其中 ε 为一个极小值,则算法收敛分配完成,否则继续令t = t + 1,返回步骤3) 。
4 仿真及分析
4. 1仿真场景
为了验证所提算法的性能,本文将所提的考虑子载波分配约束的两跳子载波配对联合分配算法( 两跳子载波配对 + 子载波约束) ,与文献[10]中没有考虑两跳子载波配对的固定联合分配算法( 固定子载波配对 + 子载波约束) 以及基于贪婪机制的两跳子载波配对联合分配算法( 两跳子载波配对 + 贪婪) 进行仿真比较。本文中仿真的相关参数设置如表1所示。
4. 2仿真结果分析
图2给出了在用户数与子载波数均确定的情况下,随着系统总功率变化,系统吞吐量的变化曲线,由图2可知,在用户数为5,子载波均为10的前提下,随着系统总功率增大,系统吞吐量逐渐提升,但相对于没有考虑两跳子载波配对的固定联合分配算法,本文所提两跳子载波配对算法能够进一步提升系统吞吐量。
图3给出了在用户数与发射功率均确定的情况下,随着系统子载波数的变化,系统吞吐量的变化曲线。由图可知,在用户数为5,系统最大发射功率为10 W的前提下,随着系统子载波数增大,系统吞吐量逐渐提升,同时采用贪婪机制的两跳子载波配对联合分配算法能够获得最优性能。相比于没有考虑两跳子载波配对的固定配对算法,由于考虑了两跳子载波配对,系统功率分配更加合理,功率资源得到充分利用,从而系统吞吐量有一定地提升。同时随着子载波数的增加,所提算法相对于固定子载波配对的联合分配算法性能提升更加明显,从而验证了算法的有效性。
图4给出了系统在5个用户与10个子载波情况下,各用户频谱效率的对比。由图4可知,基于贪婪机制的两跳子载波配对算法由于未考虑子载波约束,信道条件较好的用户往往会分配到较多的子载波对,从而获得较高的频谱效率,如图4中的2号,4号用户,而信道条件较差的用户可能会分不到子载波对,如图中3号与5号用户,而本文所提带子载波约束的两跳子载波配对联合分配算法,由于考虑了子载波分配约束,对于信道条件较优的用户相对的惩罚越大,从而保证每个用户至少分配到一个子载波对,一定程度上保证了算法的公平性。
5 小结
配置帧中继交换机网络知识 篇2
第2步:配置星型的帧中继环境
配置星型的帧中继环境的DLCI值分配如8-2所示,这里给出的是从1点(S1所连设备)到2点(S2和S3所连设备)的案例。
在此,我们给出完整的配置,见配置清单8-2。
配置清单8-2配置从1点到2点的星型帧中继环境
第1段:配置从1点到2点的帧中继环境
version 12.1
service timestamps debug uptime
service timestamps log uptime
no service password-encryption
!
hostname FR_Switch
ip subnet-zero
no ip domain-lookup
frame-relay switching
!
interface Serial0
no ip address
shutdown
!
interface Serial 1
no ip address
encapsiilation frame-relay
clockrate 64000
frame-relay lmi-type cisco
frame-relay intf-type dee
frame-relay route 102 interface Serial2 201
frame-relay route 103 interface SeriaB 301
!
interface Serial2
no ip address
encapsulation frame-relay
clockrate 64000
frame-relay lmi-type cisco
frame-relay intf-type dee
frame-relay route 201 interface Seriall 102
!
interface Serial3
no ip address
encapsulation frame-relay
clockrate 64000
frame-relay Imi-type cisco
frame-relay intf-type dee
frame-relay route 301 interface Seriall 103
!
line con 0
line aux 0
transport input all
line vty 04
login
!
end
第2段:查看有关信息
fR_Switch#sh fr route
Input Intf Input Dici Output Intf Output Dici Status
Serial1102Serial2 201 inactive
Serial1103Serial2 301 inactive
Serial2201Serial1 102 inactive
Serial3301Serial1 103 inactive
(1)在配置清单中,比第1步增加的内容有2项:
在S1接口的配置中加入了一条语句,即
frame-relay route 103 interface Serial3 301
使S1接口增加了1个DLCI值103,此DLCE与S3接口上的值为301的DLCI形成一个虚电路 (VC);
在S3接口上的配置与S2接口上类似,它定义了到S1接口DLCE 103的虚电路,
(2)show frame-relay route命令的执行结果表明配置是成功的。
(3)其他show命令的结果与第2步中的类似,不再重复列出。
(4)第2步实现了从S1接口所连设备到S2和S3接口所连设备的1点到2点(多点)的星型连接,这是帧中继的包交换特性之一。
第3步:配置全网状的帧中继环境
所谓全网状的帧中继环境,是指在这个帧中继拓扑中,任何两个节点间都存在一条虚电路,如果把各节点用直线两两一组连接起来,会形成一张网。对于有3个节点的全网状结构来说,连接起来形成的是一个三角形。
全网状拓扑的帧中继环境如图8-3所示,这是一个有3个节点的全网状拓扑环境。图中标出了每个接口上的DLCI值。
配置清单8-3是作为帧中继交换机的路由器配置中串行接口部分的配置,其余部分的配置与第2步相同,不再重复列出。
配置清单8-5 配置全网状的帧中继环境
第1段:配置全网状帧中继环境的配置清单节选
interface Serial0
no ip address
shutdown
!
interface Serial 1
no ip address
encapsulation frame-relay
dockrate 64000
frame-relay lmi-type cisco
frame-relay intf-type dee
frame-relay route 102 Interface Serial2 201
frame-relay route 103 interface SerialS 301
!
interface Serial2
no ip address
encapsulation frame-relay
clockrate 64000
frame-relay lmi-type cisco
frame-relay intf-type dee
frame-relay route 201 interface SeriaS1 102
frame-relay route 203 interface Serial3 302
!
interface Serial3
no ip address
encapsulation frame-relay
clockrate 64000
frame-relay Imi-type cisco
frame-relay intf-type dee
frame-relay route 301 interface Serial1 103
frame-relay route 302 interface Serial2 203
第2段:查看有关信息
FR_Switch#sh fr route
Input Intf Input Dici Output Intf Output Dici Status
Serial1102 Serial2 201 inactive
Serial1103 Serial3 301 inactive
Serial2201 Serial1 102 inactive
Serial2203 Serial3 302 inactive
SeriaS3301 Serial1 103 inactive
Serial3302 Serial2 203 inactive
FR_Switch#
(1)在配置帧中继全网状拓扑环境时,需要注意的是用Frame-relay route语句把所有可能的虚电路都进行设置,如清单中的S1到S2和S3。S2到S1和S3、S3到S1和S2共3个PVC,需6条语句来配置。
(2)show fr route命令列出的清单表明配置是成功的。
OFDMA中继网络 篇3
中继技术由于具有扩大小区覆盖范围和提高系统信道容量的优点, 在无线通信系统中得到广泛应用[1]。中继节点 (R) 根据对接收信号处理方式的不同分为:放大, 转发 (Amplify and Forward, AF) 和解码.转发 (Decode and Forward, DF) 方式。AF方式, 中继节点对接收信号放大后向目的节点 (D) 转发, 存在噪声传递的缺点。DF方式, 中继节点对接收信号解码并重新编码后向目的节点转发。
正交频分多址 (OFDMA:Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 将传输带宽划分成正交的互不重叠的一系列子载波集, 将不同的子载波集分配给不同的用户实现多址。近年来, 多用户正交频分多址 (OFDMA) 系统中的子载波调度, 功率自适应分配得到广泛的研究[2,3];并且随着MIMO技术的广泛应用, 多天线下的OFDMA (OFDMA-MIMO) 资源分配算法也得到广泛研究[4,5,6]。由于内在对抗频率选择性衰落的鲁棒性和能够达到较高的频谱利用率, OFDMA技术和MIMO技术已成为4G系统中的关键技术。
如果采用传统的小区结构, 增加系统容量或是提高小区的覆盖率就必须部署大量的基站, 这将带来非常昂贵的代价。但中继站的引入就能够解决增加系统容量或提高小区覆盖率与巨大花费之间的问题。采用中继系统能够利用较低的花销达到较高的速率和小区的覆盖率, 但出现的问题是如何有效地分配系统的资源, 因此这个已越来越多地引起了人们的关注[7].而且将无线中继技术和OFDMA技术相结合是增加系统容量和提高小区覆盖率非常有效的一项技术, 通过MIMO更能抑制多径的影响, 达到更高的传输速率。关于中继技术下OFDMA资源分配技术的研究已出现在很多文献中[8,9], 但无线中继技术结合OFDMA-MIMO的资源分配研究还相对较少。
本文研究了基于半双工模式下的中继OFDMA-MIMO下行资源分配算法。首先介绍中继技术下的小区帧结构, 基于该结构分别介绍了轮询调度算法和贪婪分配算法, 然后提出了本文的考虑用户速率需求的比例公平资源分配算法, 包括子载波分配和功率分配。通过大量的仿真验证了本文所提出算法的性能。
本文的第2节提出了系统的模型和采用的无线帧结构, 第3节分析了系统的容量和描述了需要解决的问题, 第4节提出了本文所采用的算法, 第5节通过仿真验证了本文的算法性能, 第6节对本文作了最后的总结。
2 系统模型
2.1 系统的网络结构
本文考虑了基于中继增加小区的OFDMA-MIMO半双式模式, 即在通信的过程中无线中继站不能同时接收和转发来自基站的数据, 必须分两个时隙时行。每个小区的中央安置1个基站 (BS) , 6个中继站 (RS) 分别位于距离对应基站2/3个小区半径 (R) 的地方, 中继站成六边形方式部署。在下行通信的过程中, RS在第一个时隙接收来自基站的信息, 在第二个时隙将信息转发给用户 (User) , 上行过程也是如此分两个时隙进行通信。每个用户 (User) 可以直接和基站进行通信也可以通过中继站和基站进行通信, 直接和基站通信的用户称为直传用户, 通过中继站和基站进行通信的用户称为中继用户。基站和用户之间的链路称为基站—用户链路, 基站和中继之间的链路称为基站—中继链路, 中继和用户之间的链路称为中继—用户链路。在一次调度中一个时频资源单元只能被分配于一条传输链路, 所以在小区内部不存在相同频率间的干扰。信道状态指示信息 (CSI) 通过相应信道准确地传到基站, 基站则根据调度算法集中分配可用资源给连接的链路。小区模型如图1所示。
2.2 帧结构
在传统的无中继网络模型中, 基站和用户之间直接通信;但在中继模型中, 数据经路由选择由基站传到中继站, 中继站将数据译码并进行重新编码后再传到用户 (本文所采用的中继协议译码转发——DF) , 因此网络的帧结构也发生了变化。图2为下行中继系统时隙结构图, 其传输过程平均分为两个子时隙sub-slot1和sub-slot2, 每两个子时隙间插入一个保护间隔, 保证传输模式的转换。系统调度的最小资源单元为如图所示的时频单元, 每个时频单元包含若干个连续的OFDM符号和若干个连续的子载波。在第一个时隙, 基站以广播形式发送数据, 如果存在直传用户, 则中继站和直传用户同时接收数据, 否则只有中继站接收数据;在第二个时隙, 中继站将接收到来自基站的数据按照一定的协作协议向中继用户发送, 这时基站也向直传用户发送数据。
3 问题描述
考虑一个单小区, 包含一个基站, K个无线中继, M个用户终端。系统最大链路数为L=K+M, 假设基站有Nt根天线, 每个中继站分别有Nr根天线, 每个用户终端有一根天线。假设总的系统带宽为B MHz, 包含N个时频资源单元, 因此每个资源单元带宽为B/N。如图2所示, 一个时隙为一个调度周期。假设链路l (0≤l≤L) 上的资源单元n (0≤n≤N) 在时隙t的第τ个子时隙上的信道增益为Ht (l, n, τ) , Ht (l, n, τ) 为Nr×Nt阶矩阵;噪声的功率谱密度为0n。则链路l (0≤l≤L) 上的资源单元n (0≤n≤N) 在时隙t的第τ个子时隙上的容量为:
式中Pn为资源单元n上的发送功率, σ2=Γn0 B/N, Γ≈-ln (5⋅BER) /1.6为目标误码率下的信噪比差距。
用来表示资源单元的分配状况, 时表示资源单元n在时隙t的第τ个子时隙分配在链路l上, 如则表示时隙t的第τ个子时隙分配在链路l上不分配资源单元。并且在一个调度周期一个资源单元只能分配到一条链路上, 即=1.因此链路l在第t个时隙上的容量为:
在中继增强网络小区中, 同一中继的第一跳容量被该中继站的所有第二跳链路按容量大小成比例地共享。中继用户的实际速率是由该用户两跳链路中较小的一跳决定的, 如下:
式中Rt (s (m) ) 是中继用户m第二跳链路的速率, Rt (f (m) ) 是中继用户所属中继站在第一跳时的速率, U (k) 是通过中继k接入的用户个数。
对于单跳用户, 其传输速率表示为:
式中d (m) 表示用户m的直跳链路。
用户m在时间T内的平均吞吐量为
为系统的速率指标, 本文的目标是在保证系统公平性及满足用户最小速率的前提下使R达到最大化。
4 资源分配算法
本文提出的算法是在时域和频域联合调度的比例公平算法。该算法在满足用户最小速率的前提下保证了系统的公平性。
本文所提出的时频二维比例公平调度算法 (MIMO-TPF) 首先在前面介绍的子时隙2分配资源单元, 当子时隙2中的资源单元分配完毕后再对子时隙1分配相应的资源单元。
资源单元n在第τ个子时隙上的资源调度优先级度量参数设置为:
式中a (m, τ) 对于中继用户来说, , 对于直传用户来说, 为用户m的平均速率, 计算如下:
Tc表示时间窗长度。
具体的资源分配算法如下:
(1) 初始化,
(2) 对每个用户的第二个子时隙分资源单元, 对于第一个资源单元, 找出最大的φm, 2 (n) , 将该资源单元分配给这个φm, 2 (n) 对应的用户m.
(3) 计算速率, 如果步骤2中的用户m是中继用户, 则R (s (m) ) =R (s (m) ) +c (s (m) , n, 2) , 如果是直传用户, 则R (d (m) ) =R (d (m) ) +c (d (m) , n, 2)
(4) N=N-{n}, 判断N个资源单元是否已全部分配完毕即是否N=0, 如还有剩余的资源单元则转到步骤2, 如没有剩余的资源单元则转到步骤5.
(5) 计算每一个中继站在第二跳的总容量
(6) 对每个中继的第一跳分配资源单元, 从第一个资源单元开始找出第一跳和第二跳容量比值Rk, 1/Rk, 2最小的中继站中k。如果Rk, 1/Rk, 2≤1, 则找出使中继k在第一个子时隙中容量c (k, n, 1) 最大的资源单元, 将其分配给中继站k, 并计算Rk=, 1Rk, 1+c (k, n, 1) ;如果Rk, 1/Rk, 2>1, 则找出mφ, 1 (n) 最大的直传用户将该资源单元n分给该用户m, 并更新该用户在第一子时隙的速率
(7) 更新资源单元集合, N=N-{n}, 如N>0则转到步骤6, 否则转到步骤8.
(8) 分别根据公式 (3) 、 (4) 和公式 (9) 更新
5 仿真结果及分析
5.1 仿真环境
本文采用频率选择性衰落信道, 不同的信道历经不同的衰落。假设各条链跳相互独立, 信道损耗包括路径损耗, 阴影损耗和快衰落。基站与用户间的路损模型为PL=103.4+24.2log10 (R) , 基站与中继间的路损为PL=100.7+23.5log10 (R) , 中继与用户间的路损为PL=103.8+20.9log10 (R) .式中的R为两者间的距离。系统采用的仿真参数如表1。
5.2 仿真结果分析
本文仿真显示了不同算法下的吞吐量如图3。在轮询调度算法 (ERR) 下, 系统的吞吐量最小, 并且随着用户数量的增多没有明显地增加;贪婪调度算法 (GP) 下的吞吐量最大, 并且随着用户数量的增多吞吐量会有所增加, 本文所提出的二维时频调度算法在吞吐量上介于贪婪算法和轮询算法之间, 随着用户的增多吞吐量逐渐增加。
如图4所示, 不同的用户分布其平均吞吐量是不同的, 仿真的图形结果显示当用户处于离基站或是中继站较近的时候贪婪算法和二维调度算法有较好的特性, 其中二维时频调度算法有较好的公平性, 但当用户处于小区边缘的时候信道条件变差, 轮询算法有较好的特性, 结果显示轮询算法的公平性最好。综合吞吐量与公平性考虑, 本文所提出的算法有着较好的资源分配特性, 是一种比较实用的资源分配算法。
6 结束语
本文提出了多用户MIMO下的无线中继系统的基于比例公平的资源分配算法, 并对该算法进行了仿真。仿真结果表明该算法能够较好地满足比例公平的速率需求, 提高系统的性能。无线中继用于多种通信标准之中, 本文提出的资源分配算法能为各种标准的发展提供进一步的参考。
参考文献
[1] Kramer G, Gastpar M, Gupta P.Cooperative strategiesand capacity theorems for relay networks[J].IEEE TransInf Theory, 2005, 51 (9) :3037.3063.
[2] Jouko Leinonen, Jyri H m l inen, Markku Juntti.Perfor-mance Analysis of Downlink OFDMA Resource Allocationwith Limited Feedback.IEEE TRANSACTIONS ON WIRE-LESS COMMUNICATIONS, VOL.8, NO.6, JUNE 2009.
[3] Ian C.Wong, Brian L.Evans.Optimal Downlink OFDMAResource Allocation With Linear Complexity to MaximizeErgodic Rates.IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESSCOMMUNICATIONS, VOL.7, NO.3, MARCH 2008
[4] Bin Da, C.C.Ko and Yanfen Liang.An Enhanced Capacityand Fairness Scheme for MIMO-OFDMA Downlink Re-source Allocation.2007 International Symposium on Com-munications and Information Technologies
[5] Y.H.Pan, K.B.Letaief, and Z.G.Cao, “Dynamic resourceallocation with adaptive beamforming for MIMO/OFDMsystems under perfect and imperfect CSI”IEEE WCNC, Mar.2004.
[6] Z.P.Hu, G.X.Zhu, Y.Xia, and G.Liu, “Multiuser subcarrierand bit allocation for MIMO-OFDM systems with perfectand partial channel information”, IEEE WCNC, Mar.2004.
[7] R.Pabst et al.Relay-Based Deployment Concept forWireless and Mobile Broadband Radio.IEEE wirelesscomm.Mag., pp.80-89, September 2004.
[8] Viswanathan H., Mukherjee S.Performance of cellularnetworks with relays and centralized scheduling.IEEETransact on onwireless communication, 2005, 4 (5) :2318-2328.