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时间:2018-08-02
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1、一种LTE―A系统中基于载波聚合的调度算法 摘要:通过对R8以及LTE-A用户共存的情况分析调度算法,提出基于载波聚合的改进跨成员载波调度算法策略。设置影响用户调度优先级的权重因子比重,通过对比小区/边缘用户吞吐量、累积分布函数以及用户间的公平性验证改进方案有效提高系统性能。 关键词:LTE-A调度算法资源分配 1引言 在3GPPRelease10中,LTE-A系统使用载波聚合扩大了带宽,支持超高峰值速率,使用户得到更好的服务。但从LTE系统平滑演进到LTE-A系统的过程中,需要考虑调度算法的匹配。分组调度算法致
2、力于在满足用户对系统带宽、时延保障以及QoS等不同需求的基础上,通过eNodeB完成对上下行链路信道的资源调度[1],提高整个网络的总体吞吐量以及带宽利用率。 2结合载波聚合的调度算法 载波聚合技术将多成员载波聚合起来以满足IMT-A对系统带宽的要求,LTE-A用户可以使用所有的成员载波。相比于独立调度[2],使用多成员载波进行数据传输将从总体上提高资源分配的性能。 2.1跨成员载波的调度算法 传统的比例公平调度算法通过计算每个用户的优先级进行资源分配。在LTE-A系统中,不同的成员载波分配给R8用户以及LTE-
3、A用户,R8用户限制在一个成员载波上进行传输。理论上,如果LTE-A用户使用N个成员载波进行数据传输,那么它使用的资源是R8用户的N倍。跨成员载波的改进比例公平调度算法(CrossCCPF),考虑了用户在所有聚合成员上的历史吞吐量,与传统算法相比,能减少LTE系统的复杂度,在2.3节仿真结果中也将对该算法性能进行评估并与本文提出的改进算法比较。 2.2跨成员载波调度算法的改进方案 考虑到已有算法对边缘用户的考虑缺陷,本文采用的改进思想:设置中心、边缘用户判决门限以区分用户类型,使用不同调度算法进行资源调度;通过设置影
4、响中心/边缘用户的调度优先级权重因子,调整用户优先级,设置对比方案;最终根据不同的权重因子仿真结果确定提高小区边缘用户吞吐量的方案。 边缘用户优先比例公平调度算法(EPCCC)的具体方案如下: (a)考虑R8与LTE-A用户共存的情况,R8用户只能选择接入一个成员载波,随后计算R8用户的SINR,根据SINR门限值判断用户类型,对于中心用户,使用最大载干比调度算法;而对于边缘用户使用改进的比例公平算法进行调度。 PF_R8k,i(t)是针对R8用户改进调度优先级,Ri(s)代表历史平均传输速率,ri(n,s)是用户
5、当前在资源块RB上的瞬时速率。 (b)LTE-A用户通过类似的方法进行资源分配,而不同之处在于LTE-A用户可以进行跨成员载波的调度,所有成员载波的RB可以供其使用。 PF_LTE_Ak,i(t)是针对LTE-A用户改进的比例公平调度优先级,Ri(s)是所有成员载波上传输的平均速率,ri(s)是用户瞬时传输速率,PF_LTE_Ak,i(t)为用户优先级因子。增加影响优先级因子的边缘和中心用户权重因子?o,?\,通过对比不同的权重因子比例关系,以及比例公平调度算法与最大载干比调度算法的结合,提高小区边缘用户的吞吐量,改
6、善系统性能。 2.3改进算法仿真分析 通过权重因子的设置,边缘用户优先比例公平调度算法(EPCCC)明显提升了小区边缘用户的吞吐量。小区边缘信道质量差,通过降低中心用户的优先级,提升了对边缘用户的资源分配优先级,提高其吞吐量。在不同用户数量的情况下,改进算法明显提高了吞吐量,并在用户数为8的时候,达到峰值。 通过对比不同的权重因子配置参数,小区平均吞吐量从?o2=0.4的时候开始明显下降,而在?o2=0.285的时候小区边缘吞吐量接近峰值水平,此时小区平均吞吐量略有下降。?o2=0.3时,小区平均吞吐量、边缘及中心
7、用户吞吐量得到提高,边缘提升接近一倍。当?o2=0.2时,小区平均吞吐量明显下降,而此时边缘用户吞吐量已在?o2=0.29时达到最大。 考虑到系统服务的公平性,边缘用户与中心用户吞吐量的比例是另一个较为合理的衡量标准。从表2.1中可以看出,用户之间性能的Max/Min在使用EPCCC算法后比CrossCC算法减小了0.434dB,提高了用户之间服务的公平性。 3总结与展望 本文对跨成员载波调度算法进行了简要分析并提出改进方案,对比小区/边缘用户吞吐量、不同权重因子影响下的系统性能以及用户间的公平性等性能指标,通过仿
8、真验证改进方案有效提高小区边缘用户吞吐量,提升了中心用户和边缘用户间的公平性。 参考文献: [1]岳然.LTE-A系统中下行调度算法的研究.电信科学.2010.1.2010(1).69-72 [2]朱涛.TD-HSUPA无线资源分配策略研究[学位论文].重庆.重庆邮电大学.2011.6.34-37 作者简介:
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