摘要：文章針對(duì)動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)量，提出了一種動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)量感知的重配置方案（DTR），在保證系統(tǒng)性能的情況下，最大化系統(tǒng)平均能量效率。DTR根據(jù)當(dāng)前業(yè)務(wù)量，通過(guò)排隊(duì)論系統(tǒng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的中斷概率，根據(jù)一定準(zhǔn)則，將系統(tǒng)配置為最大化系統(tǒng)頻譜效率（SE）、最大化系統(tǒng)能量效率（EE）或者是混合SE-EE系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞：蜂窩網(wǎng)絡(luò)；頻譜效率；能量效率；業(yè)務(wù)感知；重配置；排隊(duì)論

Abstract：In this paper， we propose a dynamic traffic-aware reconfiguration （DTR） scheme that can maximize average system energy efficiency （EE） and guarantee system performance. The system can be configured to achieve maximum spectral efficiency （SE）， EE， or hybrid SE-EE according to the DTR traffic load. The key criterion for reconfiguring the system is the queuing model.

Key words：cellular networks； spectral efficiency； energy efficiency； traffic-aware reconfiguration； queuing model

在過(guò)去10年中，蜂窩網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)急劇增加，用戶(hù)對(duì)系統(tǒng)速率的要求也越來(lái)越高，這就要求移動(dòng)通信系統(tǒng)具有較高的頻譜效率。近年來(lái)，3GPP LTE提出了4G移動(dòng)通信系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用正交頻分復(fù)用（OFDM）和多輸入多輸出（MIMO）來(lái)提高系統(tǒng)的頻譜效率。由于4G移動(dòng)通信系統(tǒng)的能量消耗相比其他移動(dòng)通信系統(tǒng)急劇增加，因此，怎樣提高移動(dòng)通信系統(tǒng)的能量效率成為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的亟需解決的問(wèn)題。在本篇論文中，傳統(tǒng)的以最大化系統(tǒng)頻譜效率為目標(biāo)的無(wú)線移動(dòng)通信系統(tǒng)被稱(chēng)為頻譜效率（SE）系統(tǒng)，而以最大化系統(tǒng)能量效率為目標(biāo)的新型系統(tǒng)，則被稱(chēng)為能量效率（EE）系統(tǒng)。由于SE系統(tǒng)最大化系統(tǒng)頻譜效率，其能量效率可能會(huì)很低；而EE系統(tǒng)最大化系統(tǒng)能量效率，其頻譜效率可能無(wú)法滿(mǎn)足系統(tǒng)需求。文獻(xiàn)[1]中提出了一種在頻率選擇性信道中最大化能量效率的方法。文獻(xiàn)[2]提出了OFDM系統(tǒng)中上行能效最大化設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[3]提出了一種低復(fù)雜度的算法，用于最大化每焦耳能量傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)（bits-per-Joule）。其他相關(guān)工作[4-5]要集中在基站的睡眠模式，在業(yè)務(wù)量較小的時(shí)候，關(guān)掉部分基站來(lái)節(jié)省能量。文獻(xiàn)[6]中的研究分析了在給定中斷概率情況下，怎樣節(jié)省蜂窩網(wǎng)絡(luò)的能量消耗。文獻(xiàn)[7]中研究了自適應(yīng)調(diào)制和編碼系統(tǒng)的排隊(duì)現(xiàn)象，并將其應(yīng)用到睡眠模式中。

在實(shí)際系統(tǒng)中，業(yè)務(wù)量可能會(huì)急劇地變化，導(dǎo)致單純的最大化頻譜效率或者能量效率的系統(tǒng)無(wú)法滿(mǎn)足系統(tǒng)性能要求。因?yàn)镾E系統(tǒng)在業(yè)務(wù)量低的時(shí)候可能會(huì)浪費(fèi)過(guò)多能量，而EE系統(tǒng)則可能在業(yè)務(wù)量高的時(shí)候?qū)е赂咧袛嗦?。蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和用戶(hù)的業(yè)務(wù)請(qǐng)求可以看作一個(gè)排隊(duì)模型。根據(jù)該排隊(duì)模型預(yù)測(cè)出的系統(tǒng)中斷概率，基于上述考慮，本文提出了一種動(dòng)態(tài)的業(yè)務(wù)感知重配置方案，該方案根據(jù)業(yè)務(wù)量強(qiáng)度和干擾水平，采用排隊(duì)論模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)的中斷概率，并根據(jù)中斷概率來(lái)動(dòng)態(tài)的選擇SE、EE或者是混合SE-EE系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)模型

蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)流量具有一定的特點(diǎn)[8]。在（0，t 0）和（t 1，t 2）時(shí)間段期間，業(yè)務(wù)量密度分別為λmin和λmax。在（t 0，t 1）和（t 2，T ）期間，系統(tǒng)業(yè)務(wù)量線性遞增或是線性遞減，如圖1所示。假設(shè)系統(tǒng)中有C個(gè)子信道，被調(diào)度到的用戶(hù)可以根據(jù)其業(yè)務(wù)需求和網(wǎng)絡(luò)中資源情況分配到至少一個(gè)子信道。用戶(hù)產(chǎn)生業(yè)務(wù)請(qǐng)求服從均值為λ泊松分布，系統(tǒng)對(duì)每個(gè)用戶(hù)的服務(wù)時(shí)間服從均值為1/μ的指數(shù)分布。我們可以采用M/M/N/K隊(duì)列模擬系統(tǒng)的中斷概率[9]。系統(tǒng)中有j個(gè)用戶(hù)的中斷概率為：

其中ρ=λ/μ并且K = arg{T d =Δt }，T d 為用戶(hù)的平均等待時(shí)間。則系統(tǒng)中用戶(hù)無(wú)法接入至少一個(gè)子信道的

2 頻譜效率和能量效率

頻譜效率ηSE定義為每赫茲帶寬每秒傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)，ηSE =R /B，其中B為達(dá)到數(shù)據(jù)速率為R的帶寬。而能量效率定義為每焦耳能量每秒所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)比特。

P T （R ）為數(shù)據(jù)速率為R時(shí)的傳輸功率，假設(shè)各子信道上的數(shù)據(jù)速率分別為r i，則R =（r 1，r 2…r n）表示系統(tǒng)的數(shù)據(jù)速率向量。能量效率與頻譜效率之間的關(guān)系如圖2所示。當(dāng)干擾強(qiáng)度過(guò)高時(shí)，系統(tǒng)的數(shù)據(jù)速率會(huì)降低，系統(tǒng)的最大頻譜效率ηSE可能會(huì)低于

η*SE，即ηaSE <η*SE，假設(shè)為ηaSE 。在這種情況下，SE系統(tǒng)和EE系統(tǒng)之間的折中點(diǎn)在η*SE的左邊，即a點(diǎn)。此時(shí)能量效率隨后則頻譜效率遞增，同時(shí)最大能量效率為ηaSE ，對(duì)應(yīng)的頻譜效率為ηaSE 。另一方面，當(dāng)系統(tǒng)最小頻譜效率ηbSE 大于η*SE，即ηbSE>η*SE。此時(shí)，SE系統(tǒng)與EE系統(tǒng)間的折中點(diǎn)在η*SE的右邊，即b點(diǎn)，此時(shí)能量效率隨著頻譜效率單調(diào)遞減。則系統(tǒng)最大可達(dá)能量效率為ηbEE，對(duì)應(yīng)的頻譜效率為ηbSE，小于η*SE。當(dāng)系統(tǒng)要求的最小頻譜效率為ηaSE時(shí)，且最大頻譜效率為ηbSE時(shí)，則SE和EE系統(tǒng)的折中點(diǎn)為η*SE，系統(tǒng)可達(dá)的最大能量效率為全局最大能量效率。由此我們可以總結(jié)得出系統(tǒng)可達(dá)的最大能量效率不一定是全局最大能量效率η*SE，因?yàn)椴煌母蓴_強(qiáng)度和不同的要求頻譜效率可能會(huì)變化，導(dǎo)致SE和EE系統(tǒng)的折中點(diǎn)可能不會(huì)包含η*SE點(diǎn)。

3 動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)感知重配置

我們仔細(xì)分析了SE和EE系統(tǒng)所能達(dá)到的不同頻譜效率和數(shù)據(jù)速率。當(dāng)業(yè)務(wù)量隨著時(shí)間不斷變化時(shí)，EE系統(tǒng)無(wú)法隨時(shí)保障系統(tǒng)所要求的頻譜效率，導(dǎo)致無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)所要求的服務(wù)質(zhì)量。本文提出一種動(dòng)態(tài)的重配置方案來(lái)適應(yīng)業(yè)務(wù)的變化。

3.1 動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)感知網(wǎng)絡(luò)重配置方案

概述

動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)感知重配置方案的主要思想如圖3所示。動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)感知網(wǎng)絡(luò)重配置方案（DTR）包含3個(gè)主要部分。第一部分是RE，即速率預(yù)測(cè)，用于預(yù)測(cè)EE和SE系統(tǒng)速率。第二部分是OPE，即中斷概率預(yù)測(cè)模塊。該模塊的輸入是第一部分RE所預(yù)測(cè)出的SE和EE系統(tǒng)的系統(tǒng)速率RSE，REE和當(dāng)前業(yè)務(wù)強(qiáng)度λ，輸出是預(yù)測(cè)的SE和EE系統(tǒng)的中斷概率 和 。第三部分則是系統(tǒng)重配置（SR），即是根據(jù)不同情況將系統(tǒng)重配置為SE，EE和混合SE-EE系統(tǒng)。

3.2 優(yōu)化目標(biāo)

假設(shè)系統(tǒng)中有C個(gè)子信道，每個(gè)子信道的帶寬為W。被調(diào)度到的用戶(hù)一次可以分配到一個(gè)或者多個(gè)子信道。在實(shí)際系統(tǒng)中，業(yè)務(wù)量可能是動(dòng)態(tài)的，一個(gè)用戶(hù)在以下情況可能會(huì)中斷：

（1）用戶(hù)接收端檢測(cè)到的信號(hào)與干擾噪聲比（SINR）小于門(mén)限值γ：SINR <γ，即pout1 = p [SINR <γ]。

（2）用戶(hù)在規(guī)定時(shí)延內(nèi)T d =Δt，其中T d 是兩次調(diào)度之間的時(shí)間間隔，Δt為預(yù)先定義好的時(shí)延門(mén)限。這種類(lèi)型的中斷概率有p out 2表示，則系統(tǒng)的總中斷概率為p out = 1-（1-p out1）（1-p out 2）。為了簡(jiǎn)化模型，本文假設(shè)所有在基站覆蓋范圍內(nèi)的用戶(hù)都滿(mǎn)足SINR≥γ，即pout1 = P [SINR ≤γ]=0，此時(shí)系統(tǒng)的中斷概率為p out =p out 2。一旦用戶(hù)被調(diào)度到，直到其傳輸完自己的數(shù)據(jù)比特，才會(huì)釋放資源。即意味著系統(tǒng)中斷概率為用戶(hù)在規(guī)定時(shí)延Δt無(wú)法接入系統(tǒng)的概率。

在純SE系統(tǒng)中，優(yōu)化目標(biāo)為最大化系統(tǒng)的頻譜效率。系統(tǒng)中各個(gè)子信道傳輸功率小于基站總發(fā)射功率。SE系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)如下：

在一個(gè)純EE系統(tǒng)中，優(yōu)化目標(biāo)為最大化系統(tǒng)的能量效率。各個(gè)子信道上發(fā)射功率之和必須小于某個(gè)動(dòng)態(tài)的值PEE。EE系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)如下：

混合SE-EE系統(tǒng)主要用于當(dāng)系統(tǒng)中業(yè)務(wù)量適中的時(shí)候。在這種情況下，EE系統(tǒng)的中斷概率高于目標(biāo)中斷概率而SE系統(tǒng)的中斷概率小于目標(biāo)中斷概率，即（pEEout >p 0， pSEout

由于混合SE-EE系統(tǒng)的中斷概率總是保持為p 0，因此我們可以推出相應(yīng)的數(shù)據(jù)速率R 0，p 0 =g （R 0，λ）?

R 0 = g -1（ p 0，λ），其中，

是與速率、業(yè)務(wù)強(qiáng)度和數(shù)據(jù)比特D相關(guān)的中斷函數(shù)表達(dá)式，且g -1（）是g （）的反函數(shù)。具體功率分配方案如圖4所示，即速率注水算法。

3.3 動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)感知網(wǎng)絡(luò)重配置算法

由于優(yōu)化目標(biāo)不同，我們可以得到SE、EE和混合SE-EE系統(tǒng)的不同的功率分配算法。具體的，當(dāng)DTR將系統(tǒng)重配置為SE、EE或者混合SE-EE系統(tǒng)時(shí)，分別采用經(jīng)典的注水算法，能量效率注水算法和速率注水算法。根據(jù)圖3所示的DTR工作框架，第一步為預(yù)測(cè)SE和EE系統(tǒng)的速率R SE和R EE。假設(shè)R *為能量效率最大時(shí)候的數(shù)據(jù)速率，R r為要求數(shù)據(jù)速率。系統(tǒng)最大和最小數(shù)據(jù)速率為R min和R max。方案細(xì)節(jié)由如圖5所示。通過(guò)排隊(duì)論模型預(yù)測(cè)SE和EE系統(tǒng)的中斷概率pSEout = g （RSE，λ），pEEout =g （REE，λ），DTR進(jìn)行系統(tǒng)重配置。詳細(xì)過(guò)程如圖6所示。

4 仿真結(jié)果

仿真平臺(tái)為L(zhǎng)TE系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)[10]，由于系統(tǒng)帶寬被分為若干個(gè)180 kHz的資源塊，每個(gè)資源塊視為一個(gè)子信道。表1是仿真參數(shù)設(shè)置。本文對(duì)單小區(qū)場(chǎng)景進(jìn)行了仿真。圖7（a）顯示了單小區(qū)場(chǎng)景下純SE、EE和DTR的中斷概率對(duì)比。我們可以看到EE系統(tǒng)的中斷概率隨著用戶(hù)的個(gè)數(shù)N的增加而增加，且當(dāng)N =32時(shí)，中斷概率大于目標(biāo)中斷概率p 0 = 0.1。而SE系統(tǒng)的中斷概率隨著N的增大緩慢增加，直到N大于125時(shí)，系統(tǒng)的中斷概率等于目標(biāo)中斷概率。對(duì)比純SE和純EE系統(tǒng)，DTR的中斷概率在用戶(hù)少的時(shí)候，即業(yè)務(wù)量低的時(shí)候，與EE系統(tǒng)基本保持一致。圖7（b）所示為單小區(qū)場(chǎng)景下純SE，純EE和DTR的能量效率。當(dāng)業(yè)務(wù)量強(qiáng)度增加，EE系統(tǒng)總是可以達(dá)到最大的能量效率。但是SE系統(tǒng)的能量效率總是3者最低的。DTR在業(yè)務(wù)量輕的時(shí)候能量效率與EE系統(tǒng)相同，而業(yè)務(wù)量高的時(shí)候趨向于與SE系統(tǒng)相同。圖7（c）比較了純SE、EE系統(tǒng)和DTR的吞吐量。當(dāng)業(yè)務(wù)量很低的時(shí)候，3種系統(tǒng)的吞吐量一樣。當(dāng)業(yè)務(wù)量很高的時(shí)候，SE系統(tǒng)和DTR的吞吐量明顯高于EE系統(tǒng)。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文介紹了一種動(dòng)態(tài)業(yè)務(wù)感知網(wǎng)絡(luò)重配置方案（DTR），其主要目標(biāo)為最大化系統(tǒng)的平均能量效率同時(shí)滿(mǎn)足給定的中斷概率要求。方案根據(jù)業(yè)務(wù)量的不同，引入排隊(duì)模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)的中斷概率，并根據(jù)該中斷概率對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行重配置，使系統(tǒng)切換到SE、EE或者混合SE-EE系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)

[1] MIAO Guowang， HIMAYAT N， LI G Y. Energy-efficient link adaptation in frequency-selective channels [J]. IEEE Transactions on Communications， 2010，58（2）：545-554.

[2] MIAO Guowang， HIMAYAT N， LI Ye， et al. Energy efficient design in wireless OFDMA [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Communications（ICC’08）， May 19-23，2008， Beijing， China. Piscataway， NJ，USA： IEEE， 2008：3307-3312.

[3] MIAO Guowang， HIMAYAT N， Li G Y， et al. Low-complexity energy-efficient OFDMA [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Communications （ICC’09）， Jun 14-18，2009， Dresden， Germany. Piscataway， NJ，USA： IEEE， 2009： 5p.

[4] XIONG Cong， LI G Y， ZHANG Shunqing， et al. Energy- and spectral-efficiency tradeoff in downlink OFDMA networks [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Communications（ICC’11），Jun 5-9，2011， Kyoto， Japan. Piscataway， NJ，USA： IEEE， 2011：5p.

[5] WENG Xiangnan， CAO Dongxu， NIU Zhisheng. Energy-efficient cellular network planning under insufficient cell zooming [C]//Proceedings of the 73rd Vehicular Technology Conference （VTC-Spring’11）， May 15-18， 2011， Budapest， Hungary. Piscataway， NJ，USA： IEEE， 2011： 5p.

[6] GONG Jie， ZHOU Sheng， NIU Zhisheng. Queuing on energy-efficient wireless transmissions with adaptive modulation and coding [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Communications（ICC’11）， Jun 5-9，2011， Kyoto， Japan. Piscataway， NJ，USA： IEEE， 2011：5p.

[7] GOLDSMITH A J， CHUA S G. Variable-rate variable-power MQAM for fading channels [J]. IEEE Transactions on Communications， 1997，45（10）：1218-1230.

[8] MARSAN M A， CHIARAVIGLIO L， CIULLO D， et al. Optimal energy savings in cellular access networks [C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Communications （ICC’09）， Jun 14-18，2009， Dresden， Germany. Piscataway， NJ，USA： IEEE， 2009： 5p.

[9] KLEINROCK L. Queueing systems， Volume I： Theory [J]. IEEE Transactions on Communications， 1977，25（1）：178-179.

[10] Institute of Communications and Radio-Frequency Engineering， Vienna University of Technology.LTE_system_Level_1.2_r300 [EB/OL]. [2012-08-12]. http：//www.nt.tuwien.ac.at/ltesimulator.

收稿日期：2012-11-05

作者簡(jiǎn)介

周旋，電子科技大學(xué)通信與信息工程學(xué)院本科畢業(yè)，電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在讀碩士研究生；主要研究方向?yàn)橐苿?dòng)通信網(wǎng)絡(luò)。

馮鋼，電子科技大學(xué)無(wú)線電技術(shù)系學(xué)士及碩士畢業(yè)，香港中文大學(xué)信息工程系博士畢業(yè)；電子科技大學(xué)通信抗干擾國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室教授、博士生導(dǎo)師；已發(fā)表學(xué)術(shù)論文140余篇，其中SCI論文40余篇，EI論文60余篇。

秦爽，電子科技大學(xué)博士畢業(yè)；電子科技大學(xué)通信抗干擾技術(shù)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室講師；主要研究領(lǐng)域?yàn)闊o(wú)線網(wǎng)絡(luò)；已參基金項(xiàng)目近10項(xiàng)；已發(fā)表論文8篇，其中SCI/EI收錄7篇。