TD—LTE系统下行调度算法的性能分析

admin

本文摘自《移动通信》2013年4期。作者：刘辉 刘杰

【摘 要】针对TD-LTE系统中实时多媒体业务对系统的更高要求，研究了正比公平算法（PF）、改进的最大权重时延优先算法（M-LWDF）和指数比例公平算法（EXP/PF）在TD-LTE系统中包交换多媒体业务中的性能。基于系统性能（时延、公平性指数、丢包率、吞吐量、频谱效率）评估，以仿真的方式证明：在较低负载下，改进的M-LWDF算法提供了更好的系统性能；较高负载下，EXP/PF算法表现更优；PF算法则不适合实时业务。
　　【关键词】TD-LTE 正比公平算法 最大权重时延优先算法 指数比例公平算法
　　1 引言
　　TD-LTE在下行链路上使用正交频分多址（OFDMA）无线接入技术。OFDMA技术将可用带宽分成多个带宽很窄的子载波，可用子载波根据用户需求、当前负载以及系统配置分配给用户。通过提供更高的数据速率、支持多用户分集、以及根据信道状况选用不同的子载波来降低无线信道出现的频率选择性衰落，保证良好的系统性能。
　　TD-LTE无线网络体系结构仅包括eNBs，由eNBs来执行所有无线资源管理（RRM，Radio Resource Management）功能。无线资源管理就是对移动通信系统中有限的无线资源进行合理分配和有效管理，使系统性能和容量达到联合最佳状态。其基本出发点是在网络业务分布不均匀、信道特性因信道衰落和干扰而起伏变化等情况下，灵活分配和动态调整无线传输网络的可用资源，目标是在保证网络QoS的前提下，最大限度地提高频谱利用率和系统容量。
　　包交换式多媒体应用将成为未来无线通信的标准，所以需保证它们的QoS要求。如某些实时服务，或具有时延敏感性（如IP电话），或具有丢包敏感性（如视频流），或两者兼备（如视频会议）。本文采用实时视频流服为例，即为了满足实时视频流用户对QoS的要求，必须将丢包率限制在最低限度且应保持所需最低吞吐量。
　　本文的目的在于研究两种包调度算法EXP/PF和M-LWDF的性能并与经典PF调度算法进行比较，这两种算法是针对为TD-LTE系统下行提供多媒体服务的单载波无线系统而开发。本文将给出一种合适的包调度算法，应用于支持实时视频流服务的下行TD-LTE系统中。
　　2 系统模型
　　在下行TD-LTE系统中分配给用户的资源包括频域和时域，被称为一个资源块（RB）。一个RB，频域包括12个子载波（带宽为180kHz），时域由一个持续时间为0.5ms的时隙组成，一个时隙包括7/6个OFDM符号[1]。
　　将含有5MHz带宽（25RBs）和2GHz载波频率的单元进行模型化。将eNB固定在单元中心，让其控制所有可用的RB。单元内的这些RB由所有用户共享。每隔1ms（TTI，传输时间间隔）对系统执行一次调度。对于每个TTI，可将两个连续的RB分配给一位用户。TD-LTE下行系统参数见表1：
　　表1 TD-LTE下行系统参数
　　参数 数值
　　载波频率 2GHz
　　带宽 5MHz
　　子载波数 300
　　RB数目 25
　　每RB的子载波数 12
　　子载波间隔 15kHz
　　时隙持续时间 0.5ms
　　调度时间（TTI） 1ms
　　每个时隙内OFDM符号的数目 7
　　在每个TTI，用户将他们的瞬时下行信道状态（如信噪比，SNR）报告给服务eNB。每个用户收到的瞬时下行SNR值随子载波和TTI的不同而不同，原因分别在于多路径传播产生的频率选择性衰落和用户运动导致的时间选择性衰落[2]。瞬时下行SNR的报告值被用来确定下行数据速率，报告值指示出每个TTI内两个连续RB内的比特数。
　　采用文献[3]中的方法来计算在RBy（第y个RB）内，时间为t时，一个子载波上第x位用户的每个符号的比特数（nbitsx，y（t）/符号）。当时间为t时连续两个RB上可达到的用户数据速率由公式（1）决定：
　　（1）
　　公式（1）中nsymbols/slot表示每个时隙内的符号数，nslots/TTI表示每个TTI内的时隙数，nsc/RB表示每个RB包含的子载波数。下行SNR瞬时最小值以及采用的相关数据速率如表2所示：
　　表2 下行瞬时SNR与数据速率的映射表
　　下行瞬时SNR最小值
　　（dB） 调制与编码 数据速率
　　（kbps）
　　1.7 QPSK（1/2） 168
　　3.7 QPSK（2/3） 224
　　4.5 QPSK（3/4） 252
　　7.2 16QAM（1/2） 336
　　9.5 16QAM（2/3） 448
　　10.7 16QAM（3/4） 504
　　14.8 64QAM（2/3） 672
　　16.1 64QAM（3/4） 756
　　eNB为每位用户分配了一个缓冲区。到达缓冲区的数据包会被加上时间戳并根据先入先出（FIFO）原则进行排序并等待传递。对于在eNB缓冲区中排序中的每个数据包，可计算出队头数据包（HOL，即队列中首个被传输的数据包）的时延（当前时间与数据包到达时间的时间差）。如果HOL数据包的时延超过了指定的阀值，那么该包将被丢弃。
　　包调度器依据调度算法决定用户的优先级。在调度决策中这些算法考虑了某些调度条件（如信道情况、HOL数据包时延、缓冲区状态、服务类型等等）。一旦选定某个用户而开始传输，传输的比特数将依据用户上报的下行瞬时SNR值确定。在每个TTI，将根据采用的包调度算法为每一个用户分配一个或多个RB。
　　3 调度算法分析
　　TD-LTE调度功能可以分为如下几个子模块：物理资源相关选择的决策、资源分配策略以及进行必要的资源管理（功率或者被使用的特定资源块）。调度时需要考虑的因素包括业务的QoS需求、用户的无线信道质量、缓冲区状态、用户的功率限制和小区中的干扰[4]情况等，同时需要考虑为了进行小区间干扰协调等而对资源块或资源块集合分配过程引入的限制或优先级因素。

在TD-LTE系统中下行调度器通过动态资源分配的方式将物理层资源分配给UE，可分配的物理资源包括PRB（物理资源块）、MCS（调制编码方式）、天线端口等，然后在对应的下行子帧通过C-RNTI（小区无线网络临时标识）加扰的PDCCH（物理下行控制信道）发送下行调度信令给UE。在非DRX（不连续接收）状态下，UE一直监听PDCCH，通过C-RNTI识别是否有针对该UE的下行调度信令，如果UE检测有针对该UE的调度信令，则在调度信令指示的资源块位置上接收下行数据。
　　此外，对于数据块大小和到达周期都相对固定的业务，比如VoIP业务，下行调度器还可以为UE的HARQ进程的初始传输分配半持续下行资源，并通过半持续调度C-RNTI加扰的PDCCH向UE指示分配半持续资源，半持续资源的分配周期由RRC（无线资源控制）层配置。半持续调度只用于数据块的初始传输，重传的数据块采用动态调度进行资源分配。在分配了半持续资源的下行子帧中，如果UE没有检测到C-RNTI加扰的PDCCH，则默认为使用已分配的半持续资源进行下行数据传输；否则，PDCCH中指示的动态分配资源将会覆盖半持续分配的资源，此时UE将不对分配的半持续资源进行接收。
　　3.1 正比公平算法（PF）
　　正比公平算法是照顾系统吞吐量和用户之间公平性的一种折中算法，它采用时间滑窗的概念作为度量调度算法的参数[5]。
　　该调度算法通过考虑已用信道的质量和之前用户的吞吐量来分配无线资源。目标是将系统的全部吞吐量达到最大并保证信息流之间的公平性。对于这种调度器，指标ωi，j为瞬间可用数据速率（即ri，j）和之前的平均数据速率之间的比值。即对于第j个子信道上的第i个信息流，由公式（2）得到：
　　（2）
　　公式（2）中ri，j由AMC模块计算得出，期间要考虑CQI反馈信息，即UE托管的第i个信息流被传输到第j个子信道上；Ri指估算出的平均数据速率，其更新等式为公式（3）：
　　（3）
　　公式（3）中Ri（k）指在第k个TTI中第i个信息流取得的平均数据速率，Ri（k-1）是先前TTI内的估值。Tc为时间常数，表示时间滑窗的大小，本文中Tc设定为5。时间滑窗的大小反映了用户对接收不到的数据传输的忍受能力，较长的Tc将允许等待较长的时间直到该用户的信道质量变好，这有利于系统吞吐量的提高，但可能带来附加的时延。当采用正比公平算法时，用户的信道条件越好，其请求传输的速率ri，j越大，根据公式（1）可知，该用户的调度优先级也越高；如果一个用户因为信道条件较差，例如处于小区边缘，由于信噪比长时间较低而得不到传输的机会，导致其平均速率降低，此时该用户的调度优先级同样会提高，获得传输机会的概率增大[6]。
　　3.2 改进的最大权重时延优先算法（M-LWDF）
　　该调度算法支持对QoS有不同要求的多重数据用户（Multiple Data Users）[7]。对每个实时信息流，如果时延阀值为τi，则概率δi指队头数据包的时延DHOL，i超过时延阀值的最大概率。
　　为了让时延性要求最高的实时信息流优先成为队头数据包并获得最佳信道环境，指标定义如公式（4）所示：
　　（4）
　　其中
　　（5）
　　公式（4）中ri，j和Ri的意义与公式（2）中相同。
　　由公式（5）可知αi随δi的增大而减小，这保证了有较小概率δi的队头数据包能够获得更大的指标值ωi，j，在传输过程中获得更高的优先级。
　　在本次仿真使用的M-LWDF算法中，对于实时信息流的数据包，在它们的传输期限结束前没有被传输的将从MAC队列中删除，能有效防止带宽浪费。对于非实时信息流，M-LWDF算法退化为简单的PF算法。
　　3.3 指数比例公平算法（EXP/PF）
　　该调度算法的设计相对于非实时信息流而言，增加了实时信息流的优先权，在这种调度算法下实时信息流队头数据包的时延很接近时延阀值。对于实时数据流，其指标由公式（6）求得：
　　（6）
　　其中
　　（7）
　　公式（7）中Nrt为下行实时活跃信息流的数目。公式（6）中的ri，j和Ri、DHOL，i与公式（2）和公式（4）中相同。
　　使用EXP/PF算法，对于实时信息流的数据包，传输期限结束前没有被传输的将从MAC队列中删除。对于非实时信息流，EXP/PF算法退化为简单的PF算法。
　　在每个TTI，调度算法为每个可被调度的信息流计算出一个特定的指标ωi，j，其定义见公式（2）、（4）和（6）。调度算法将根据指标计算方式的不同而不同。
　　调度器的作用是将带有最高ωi，j的信息流分配给第j个子信道。调度过程如下：
　　（1）eNB创建出一些含有待发送数据包的下行数据流（即FlowsToSchedule），也就是在当前子帧中可被调度的一些列信息流。
　　（2）在此FlowsToSchedule列表中，储存了每个信息流的MAC队列长度和CQI反馈信息。
　　（3）根据调度策略，为FlowsToSchedule列表中的每个信息流计算选定的指标值。
　　（4）eNB将每个子信道分配给指标值最大的信息流。
　　（5）对于每个需调度的信息流，eNB计算其传输块大小，即在当前TTI中将要在MAC层上传输的数据量，eNB使用适当的MCS利用AMC（自适应调制和编码）模块来映射CQI反馈信息。然后，便能够从选定的MCS处取得TB（传输块）大小，即物理层上的二进制数据量。
　　4 仿真结果
　　对前述提到的三种调度算法从时延、公平性指数、丢包率、吞吐量和频谱效率五个方面进行性能仿真。在满足最低时延和较好公平性指数的情况下，丢包率的大小将明显影响实时业务的用户体验。因此，着重考察各调度算法下，随着用户数增大，其丢包率的变化情况，以找出支持更低丢包率的调度算法。

本文采用的方案：在1个半径为1km的正六边形蜂窝，将一定数目的UE均匀撒落到蜂窝中。UE根据随机游走移动模型（Random Direction model）在小区中以最高时速为3km/h的速度移动。每个用户会收到一个H.264视频流（在242kbps上编码，模拟实时多媒体业务）。
　　通过图1可知，随着用户数目的增多，使用PF调度算法有很大的时延，而M-LWDF和EXP/PF调度算法下的时延基本不随UE数目的增多而变化，这是因为为了保证QoS而设置了最大等待时间，超过最大等待时间的包将被丢弃而继续传输下一个包。
　　视频流的公平性指数由图2表示，可知在用户数较小（2～16）时，三种算法的公平性指数相差不大，随着用户数的增多，PF算法性能急剧恶化，而M-LWDF和EXP/PF算法的性能变化比较缓慢，保持在0.95左右，其中当用户数在20～28时M-LWDF算法的公平性指数大于EXP/PF算法的公平性指数。随着用户数的增多两者的公平性指数趋于相同。
　　图3表示了视频流的丢包率，在用户数较小时，三者的性能基本相同，随着用户数的增多，PF算法的丢包率迅速恶化，M-LWDF和EXP/PF算法的丢包率变化比较平缓，随着用户数的继续增多（15～19），EXP/PF算法的丢包率比M-LWDF算法平均小0.3605%，这主要是由于EXP/PF算法考虑到了非实时业务和实时业务的优先级，给予实时业务更高的优先级，但这是以损失一定的吞吐量换来的。
　　图4表示在三种算法下的系统吞吐量，在用户数较小（2～16）时，三种算法的系统吞吐量基本相同，随着用户数的逐渐增多，PF算法吞吐量迅速降低，这主要是因为PF算法为非实时调度算法，当用户数太多时，MAC层包排队时间过长，导致后续包不能发送，影响系统吞吐量。而M-LWDF和EXP/PF算法下的系统吞吐量则随用户数的增多逐渐增多并趋于稳定，其中用户数较大时EXP/PF算法吞吐量小于M-LWDF算法。
　　由图5可以得出三种算法的小区频谱效率性能，在用户数较小（2～16）时，三种算法的性能相似，小区频谱效率逐渐提高，这是因为在用户数较小时，不需要全部的频谱就能满足用户需求，因而频谱效率较低，随着用户的增多，频谱利用率也在增大，因此频谱效率逐渐提高。当用户数较大时（18～30），PF算法的频谱效率迅速恶化，M-LWDF和EXP/PF算法的频谱效率则逐渐增大并趋于稳定，并且M-LWDF算法的频谱效率高于EXP/PF算法的频谱效率。
　　5 结论
　　本文主要研究了TD-LTE系统下行中PF、EXP/PF和M/LWDF三种包调度算法的性能。根据仿真结果可知，在半径为1km的蜂窝中支持实时流媒体视频服务的TD-LTE系统下行中，当负载较小（用户数2～16）时，M/LWDF算法的性能要高于EXP/PF。但是随着负载的增加，时延和公平性指数上，M/LWDF和EXP/PF算法能够保持较好的水平，而PF算法表现较差；丢包率上，EXP/PF算法表现出其持久性能，较M/LWDF算法优，不过这是以牺牲系统的一部分吞吐量为代价的，因为在较高负载的情况下EXP/PF算法会将优先权赋予实时视频流。整体来说，在支持多媒体服务的TD-LTE系统下行中，推荐使用EXP/PF算法。
　　参考文献：
　　[1] 3GPP TS 36.211. Physical channels and modulation[S]. 3rd Generation Partnership Project， Technical Specification Group Radio Access Network， 2010.
　　[2] Khattab A K F， Elsayed K M F. Opportunistic Scheduling of Delay Sensitive Traffic in OFDMA-based Wireless Networks[C]. International Symposium on a World of Wireless， Mobile and Multimedia Networks， 2006： 10-288.
　　[3] Qiu X， Chawla K. On the Performance of Adaptive Modulation in Cellular Systems[J]. IEEE Transactions on Communications， 2009，47： 884-895.
　　[4] 孙延洲. LTE系统中资源调度机制的研究与实现[J]. 电子测试， 2010（5）： 6-10.
　　[5] Jin-Ghoo Choi， Saewoong Bahk. Cell-Throughput Analysis of the Proportional Fair Scheduler in the Single-Cell Environment[J]. IEEE Transactions On Vehicular Technology， 2007，56（2）： 766-778.
　　[6] 李校林，付澍，胡楠. 一种基于LTE业务特征的调度算法切换系统[J]. 电讯技术， 2011，51（3）： 93-97.
　　[7] Erik Dahlman， Stefan Parkvall. 3G： Evolution HSPA and LTE for Mobile Broadband[M]. Second edition. Typeset by Charon Tec Ltd.， A Macmillan Company， 2008. ★