摘要:為了滿足移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶對高速率數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和服務(wù)質(zhì)量(QoS)的要求,提出一種基于噴泉碼的機會調(diào)度算法。在基站無法獲取瞬時CSI(信道狀態(tài)信息)情況下,利用信道分布統(tǒng)計規(guī)律并使用吞吐量估計矩陣,自適應(yīng)調(diào)整選擇用戶數(shù),減少了調(diào)度算法的計算復(fù)雜度,在一定程度上提高了系統(tǒng)吞吐量。對固定數(shù)據(jù)量自適應(yīng)機會調(diào)度算法FEMOS與固定數(shù)據(jù)量吞吐量估計機會調(diào)度算法進行了仿真比較,仿真結(jié)果表明,基于噴泉碼的機會調(diào)度算法能夠獲得更高的吞吐量,可以高效地利用有限的頻帶資源并降低計算量。
關(guān)鍵詞:多播系統(tǒng);機會調(diào)度;噴泉碼;吞吐量
DOIDOI:10.11907/rjdk.161513
中圖分類號:TP312
文獻標(biāo)識碼:A文章編號文章編號:16727800(2016)009003105
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作者簡介作者簡介:劉陽(1989-),男,黑龍江齊齊哈爾人,江蘇大學(xué)計算機科學(xué)與通信工程學(xué)院碩士研究生,研究方向為通信系統(tǒng)與多播技術(shù)。
0引言
廣播/多播服務(wù)(MBMS)被定義為點對多點(PTMP)服務(wù),如IPTV、視頻會議、數(shù)據(jù)分發(fā)業(yè)務(wù),這種業(yè)務(wù)在移動蜂窩網(wǎng)絡(luò)可通過多個用戶共享相同的無線資源來提高系統(tǒng)效率,獲得系統(tǒng)的多播增益。傳統(tǒng)組播調(diào)度算法(CMS)中,為保證所有用戶的正確接收,基站(BS)選擇最差的用戶信道增益確定傳輸速率,系統(tǒng)吞吐量基于最差用戶的信道條件。
在這種情況下,可用資源不能被充分利用。Gopala、Gamal[12]提出了一種多播機會調(diào)度傳輸方案MedianOMS,主要目標(biāo)是提高網(wǎng)絡(luò)吞吐率。在該傳輸方案中,區(qū)別于CMS每次傳輸均針對所有用戶,BS在每個TTI時隙中選擇一半信道狀態(tài)好的用戶傳輸數(shù)據(jù),提高了系統(tǒng)發(fā)送速率。相比傳統(tǒng)的調(diào)度算法CMS,MedianOMS能夠提供了更好的性能,但是以中間為閾值來提取用戶的子集進行傳輸?shù)姆桨覆⒉豢偸悄軌蚴瓜到y(tǒng)的吞吐量最大,即這種方案中的用戶比例并不是最佳的。隨后TzePing Low對用戶比例的選擇進行研究使多播系統(tǒng)吞吐量最大化,得出的結(jié)論是,該用戶比例并不是一個固定的值,它隨著平均信噪比(SNR)的變化而變化[3]。
機會多播調(diào)度(OMS)的提出,平衡了多用戶增益和多播增益的權(quán)衡。主要思想是,在每個傳輸時間間隔(TTI),BS只傳送給信道條件高于閾值的用戶。結(jié)果顯示,其相比CMS吞吐量顯著提高。OMS的方法是基于MDC[4],在MDC中,最初的多播數(shù)據(jù)編碼為多個獨立的流。使用這種方法,BS只需要設(shè)置傳輸速率來最大化吞吐量而不用考慮每個用戶是否可以接收到所有數(shù)據(jù)。另一個OMS的方法是定義閾值的組播調(diào)度(MS)[5]。在這種情況下,在每個TTI中BS從K個總用戶中選擇最佳的T個信道用戶接收數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)一直重傳直到所有用戶都能接收到。
隨后噴泉碼被提出,數(shù)字噴泉碼的發(fā)送端對一組源數(shù)據(jù)進行編碼后可以生成任意數(shù)量的編碼數(shù)據(jù)包,而接收端只需要接收到足夠數(shù)目的編碼數(shù)據(jù)包,就可以通過譯碼正確恢復(fù)源數(shù)據(jù),并且編碼數(shù)據(jù)包的接收順序不影響譯碼[6]。噴泉碼的這個優(yōu)點對機會多播調(diào)度很有利,如果用戶在某時隙沒有接收編碼數(shù)據(jù)包,基站在下一時隙不用為該用戶重傳相同的數(shù)據(jù)包,可以繼續(xù)發(fā)送其它編碼數(shù)據(jù)包。
Wen Huang,KwanL Yeung[78]利用其性質(zhì),提出了新的調(diào)度算法,不用考慮數(shù)據(jù)接收的時間段,只要收到足夠多的數(shù)據(jù)量就可成功解碼。因此,在發(fā)送端就可以充分利用用戶的瞬時信道狀態(tài),計算出每個用戶的信道速率,看哪個速率對應(yīng)的吞吐量最大,從而選擇傳輸速率并與那些用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)接收。
文獻[9]提出優(yōu)化的機會多播調(diào)度(OOMS),優(yōu)化了用戶選擇,進一步形成了對OOMS系統(tǒng)的吞吐量的平均表達[10]。盡管與MedianOMS相比,OOMS具有良好性能,但文獻[910]中的方法仍有缺點:①已經(jīng)收到數(shù)據(jù)的用戶可能會多次選擇,這將降低系統(tǒng)的吞吐量;②文獻[9]方法中每時隙被選擇用戶的個數(shù)是常數(shù),然而,沒有收到數(shù)據(jù)的用戶數(shù)量會逐漸減少,這對所有傳輸不是最優(yōu)的。為了解決第2個問題,文獻[10]提出OMS,在每個TTI中BS選擇最優(yōu)組。然而,該選擇是基于用戶的瞬時信道狀態(tài)信息(CSI),這就增加了計算的復(fù)雜性。比例公平的OMS[11]也有類似問題。
為了克服這些問題,進一步提高吞吐量,本文結(jié)合噴泉碼的接收端只要接收的數(shù)據(jù)達到足夠數(shù)量就能夠成功解碼的特點,提出了基于自適應(yīng)用戶選擇的機會多播調(diào)度算法(FAOS)。吞吐量的增強是通過自適應(yīng)選擇最優(yōu)用戶,而不是使用一個固定值。由于需要遍歷所有目標(biāo)多播用戶可支持的傳輸速率,并計算每個可支持的傳輸速率對應(yīng)的吞吐量,再比較吞吐量的大小后才能夠確定用戶數(shù)量,因而計算量非常大。鑒于此,本文進一步提出了固定數(shù)據(jù)量吞吐量估計機會調(diào)度FEMOS算法,摸清基站在有限反饋下可以獲取的平均信噪比以及無線信道的分布統(tǒng)計規(guī)律,構(gòu)造系統(tǒng)吞吐量估計矩陣。在每個時隙前,利用吞吐量估計矩陣來確定選擇用戶的數(shù)量,降低了計算復(fù)雜度。
5結(jié)語
本文研究了移動無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型下的機會多播調(diào)度問題,提出了一種結(jié)合噴泉編碼特性的自適應(yīng)多用戶選擇的機會調(diào)用算法FEMOS。與傳統(tǒng)CMS算法不同,F(xiàn)EMOS的用戶選擇不是固定值,而是利用系統(tǒng)吞吐量估計矩陣確定用戶個數(shù),同時本算法的時間復(fù)雜度小于FOAS算法。
從不同信噪比的角度對基于噴泉碼的FEMOS算法進行了仿真。結(jié)論如下:當(dāng)信噪比很大(即信道條件最差用戶可支持的傳輸速率大于所要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量N位)時,采用算法CMS;在信噪比較小情況下,提出的算法性能最優(yōu)。在現(xiàn)實情況下,信道的信噪比較小,而傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量很大。
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責(zé)任編輯(責(zé)任編輯:孫娟)