凌啟東，陽 媛，王 博（.徐州工業(yè)職業(yè)技術學院，江蘇徐州440；.東南大學，江蘇南京89；.中國移動通信集團江蘇有限公司，江蘇徐州600）

0 引言

隨著物聯(lián)網技術的發(fā)展和通信數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，4G的時頻效率將難以滿足未來通信容量的需求，如何提高時頻資源調度算法的利用效率將是未來5G需要解決的首要問題［1］。據(jù)統(tǒng)計，80%以上的通信業(yè)務數(shù)據(jù)發(fā)生在室內環(huán)境，室內通信已成為通信網絡中最重要的接入環(huán)節(jié)［2］。在室內環(huán)境中，多個運營商的Wi-Fi信號、室分信號、室外宏站信號共存，信號間干擾嚴重，頻譜資源浪費較大，增加了室內無線通信網絡的復雜性，急需設計一種全新架構的家庭基站系統(tǒng)，融合多制式信號的接入，優(yōu)化無線資源的分配，滿足多用戶多業(yè)務數(shù)據(jù)高速增長下的QoS需求，提高用戶體驗。無線通信MAC層經典的調度算法有輪循（RR）調度算法、比例公平（PF）調度算法和最大載干比（Max C/I）調度算法，這些算法實現(xiàn)簡單，但沒有考慮到時延等QoS特點，已經不適合當前通信業(yè)務的多QoS需求。為此，文獻［3-8］研究了基于QoS參數(shù)的資源分配算法，在一定程度上提高了業(yè)務的服務質量。文獻［3］針對LTE系統(tǒng)提出了一種基于QoS的資源機會調度算法，在一定程度上保證了不同用戶業(yè)務的公平性，但是僅考量了業(yè)務數(shù)據(jù)速率指標，不能滿足不同種類業(yè)務的QoS要求［3］。文獻［4］提出了一種基于RB的metric值的調度算法，優(yōu)先將信道質量好的RB分配給優(yōu)先級高的業(yè)務，可以保證系統(tǒng)的吞吐量，但是易造成優(yōu)先級低的用戶丟包率惡化。文獻［5］研究了一種基于QoS的多業(yè)務資源調度算法，根據(jù)業(yè)務的實時性采用不同的調度策略，但是沒有考慮到業(yè)務塊的特點，易造成資源的浪費。文獻［6］研究了業(yè)務的QCI的差異性，提出了QMDS算法，動態(tài)調整業(yè)務優(yōu)先級，但是沒有考慮到無線資源的有限性，資源調度算法固定不變，很難在負荷動態(tài)變化較大的開放性環(huán)境中滿足多用戶、多業(yè)務的需求，在過載時業(yè)務的QoS沒有保證。文獻［7］針對5G的小數(shù)據(jù)提出了一種云化資源共享的模型，提升了時頻資源利用效率，但是沒有考慮到大數(shù)據(jù)業(yè)務的QoS需求。文獻［8］針對家庭基站的公平性提出了一種半合作博弈的資源分配方案，但是不能滿足多業(yè)務的QoS需求。

針對室內通信網絡特點，設計了一種全新架構的家庭基站系統(tǒng)，融合了室內無線網絡，滿足多運營商、多業(yè)務共存的需求。在此基礎上提出了一種基于QoS的自適應多業(yè)務融合分集調度算法（AD-MF——Adaptive Diversity Scheduling Algorithm for Multi-service Fusion），根據(jù)未來5G環(huán)境下家庭網絡中業(yè)務QoS特點對業(yè)務進行了分類，采用不同的資源調度策略為用戶提供各種差異化服務。當資源負荷狀態(tài)變化時，自適應調整資源的分配策略，平衡了數(shù)據(jù)吞吐率與業(yè)務QoS之間的矛盾，適應了日益增長的接入終端的業(yè)務多樣化和QoS差異化的趨勢，具有較強的理論意義和實用價值。

1 家庭基站系統(tǒng)

目前室內無線接入網主要有傳統(tǒng)的寬帶Wi-Fi網絡、宏站移動網絡和室分移動網絡，主要的用戶有傳統(tǒng)的電信終端、移動終端和各種物聯(lián)網終端，隨著服務質量要求的提高及物聯(lián)網技術的高速發(fā)展，家用無線接入用戶的種類和數(shù)量增長迅速，相應的業(yè)務也呈爆發(fā)式增長，高清視頻、實時游戲、數(shù)字電話、物聯(lián)網M2M（Machine-to-Machine）等業(yè)務日趨普及，而現(xiàn)有家庭無線網絡重疊干擾嚴重、頻帶占用混亂、帶寬瓶頸、可擴展性差等缺點，無法滿足多用戶、多業(yè)務高QoS的需求，室內無線網絡已成為運營商和網絡設備制造商關注的重點。為此，提出了一種基于多業(yè)務融合的綜合接入家庭基站系統(tǒng)，如圖1所示，融合多制式網絡，實現(xiàn)了室內多用戶的接入，系統(tǒng)主要包括多業(yè)務綜合接入設備和多業(yè)務融合中心設備。多業(yè)務綜合接入設備布置在室內，實現(xiàn)移動手機用戶、傳統(tǒng)電信用戶、物聯(lián)網終端用戶的無線接入，通過資源調度算法為無線接入用戶統(tǒng)一調配時頻資源，達到無線資源利用的最大化，在MAC層通過2級標簽T1、T2區(qū)分運營商和用戶類型，保障業(yè)務的QoS需求。多業(yè)務融合中心設備負責匯聚小區(qū)的綜合接入設備的數(shù)據(jù)，剝離相關的數(shù)據(jù)標簽，根據(jù)標簽T1分配不同的傳輸資源及傳輸優(yōu)先級，根據(jù)標簽T2轉發(fā)到對應的運營商城域網中，實現(xiàn)接入網和具體城域網的無縫連接。多業(yè)務融合家庭基站系統(tǒng)深度融合了無線接入方式，支持多樣化的應用場景，提高了頻譜利用率，大大降低了網絡建設的復雜度，向下兼容了業(yè)務實體，向上兼容了網絡運營商，使得下一代無線接入網絡能更好地滿足業(yè)務多樣性的需求。

圖1 多業(yè)務融合家庭基站系統(tǒng)結構

2 多業(yè)務融合的資源調度算法

2.1 家庭基站多業(yè)務模型

開放的家庭基站網絡中包含了傳統(tǒng)的電信業(yè)務和移動業(yè)務，同時接入了日益增長的物聯(lián)網業(yè)務，業(yè)務呈現(xiàn)類型多樣化、個性化、寬帶化等特點［9］，業(yè)務相應的時延、丟包率、吞吐率等QoS要求也相差較大，基于基本的業(yè)務類型［10］，結合基站家庭系統(tǒng)的新特點，將用戶業(yè)務分為4類（見表1）：固實時業(yè)務、流媒體業(yè)務、軟實時業(yè)務、后臺業(yè)務。固實時業(yè)務主要是速率恒定的實時通信業(yè)務，例如VoLTE、IP電話等，該類業(yè)務需要足夠穩(wěn)定的保證帶寬，對丟包和時延的變化很敏感，雙向數(shù)據(jù)流傳輸。流媒體業(yè)務主要是具有突發(fā)性和相關性的大數(shù)據(jù)塊業(yè)務，例如點播業(yè)務、IPTV等，該類業(yè)務需要較大的保證帶寬，可以允許一定的時延抖動和丟包率，單向數(shù)據(jù)流傳輸。軟實時業(yè)務主要是物聯(lián)網類控制業(yè)務，例如開關控制業(yè)務、報警業(yè)務等，該類業(yè)務需要帶寬較少，實時交互性較高，用戶體驗要求高，需要一定的時延要求。后臺業(yè)務是實時性要求不高的數(shù)據(jù)業(yè)務，例如FTP下載、Internet數(shù)據(jù)業(yè)務等，該類業(yè)務對時延、抖動及丟包相對不敏感，有一定的容忍度，交互性不高。接入系統(tǒng)需要根據(jù)業(yè)務的QoS特點設計資源調度算法，充分利用系統(tǒng)資源，在滿足系統(tǒng)中業(yè)務的服務質量要求的基礎上，提升系統(tǒng)的吞吐量。

表1 業(yè)務特點及類型

根據(jù)業(yè)務的不同類型和特點，將業(yè)務分為2個集合：固實時業(yè)務集和非實時業(yè)務集，其中非實時業(yè)務集包括流媒體業(yè)務、軟實時任務和后臺業(yè)務。

定義數(shù)據(jù)業(yè)務集：

對于每個數(shù)據(jù)業(yè)務T，屬性參數(shù)用四元組表示為：

式中：

CQI——業(yè)務的信道質量信息，用戶周期性上報下行信道質量信息［11］

A——業(yè)務的到達時間，對于非實時任務是不可預測的

r——該用戶業(yè)務預估的傳輸速率

D——業(yè)務的絕對截止期，即數(shù)據(jù)業(yè)務在這個時間點應該被分配資源完成傳輸，否則數(shù)據(jù)就無效

2.2 多業(yè)務分集調度算法

針對傳統(tǒng)調度算法在開放家庭環(huán)境下存在的不足，根據(jù)家庭基站環(huán)境中業(yè)務的特點，提出了AD-MF動態(tài)調度算法。AD-MF算法的總體思路是基于不同分集內業(yè)務的特點，設計了不同的優(yōu)先級計算公式和資源分配策略，為用戶提供差異化的QoS服務。在負荷發(fā)生變化時，動態(tài)調整業(yè)務分集優(yōu)先級和具體業(yè)務的隊列優(yōu)先級，在輕載時提升系統(tǒng)的整體吞吐量，在過載時滿足重要業(yè)務的QoS要求，同時盡力保證公平性。

具體地，在系統(tǒng)輕載時，多業(yè)務資源調度算法主要包括：

a）不同分集的業(yè)務采用不同的資源分配策略。每個集合內的業(yè)務數(shù)據(jù)分組按照各自的優(yōu)先級公式計算進行獨立排隊，固實時任務隊列優(yōu)先進行調度，保證實時任務的服務質量，當固實時業(yè)務調度完成后，再進行非實時業(yè)務的調度。固實時業(yè)務按照固定速率進行數(shù)據(jù)傳輸，因此在調度時采用半靜態(tài)調度（SPS）策略，減少控制信息的資源消耗，增加了系統(tǒng)容量；非實時任務基于每個調度周期采用動態(tài)的資源調度策略，根據(jù)優(yōu)先級順序重新分配資源。

b）基于分集內業(yè)務的特點設計獨立的先級計算公式。固實時業(yè)務對時延和抖動有嚴格的要求，因此在優(yōu)先級的設計中主要考慮時間因素，另外在信號質量較差的情況下，可能會提升數(shù)據(jù)的誤碼率，優(yōu)先級的設計傾向于信道質量較差和重傳的數(shù)據(jù)，保證環(huán)境較差地點數(shù)據(jù)的可靠傳輸。t時刻固實時業(yè)務的優(yōu)先級計算公式如式（3）所示。

式中：

fij（t）——用戶i業(yè)務j的時間函數(shù)

αnij——自動重傳系數(shù)

gij（t）——用戶速率函數(shù)

cqi——用來表征用戶下行信道質量指示因子，由于在室內環(huán)境中墻的阻隔對信號有很大的影響，為了保證信道質量差的業(yè)務的服務質量，調度器優(yōu)先調度CQI值低的用戶業(yè)務分組，用CQI值歸一化的數(shù)值來計算cq，如公式（4）所示

業(yè)務都有時間生命，需要保證在截止期之前傳輸。f（t）是用戶業(yè)務的時間函數(shù)，表征業(yè)務數(shù)據(jù)的緊迫性，具體計算公式如式（5）所示，業(yè)務分組數(shù)據(jù)排隊等候的時間越長，數(shù)據(jù)分組距離截止期越近，時間越緊迫，對應的優(yōu)先級權值f（t）越高，越容易被調度。當業(yè)務分組超過等待截止時間，即Dij-ΔDij≤0時，丟棄該用戶業(yè)務分組，避免資源的浪費。

式中：

Dij——業(yè)務絕對截止期

ΔDijt——t時刻業(yè)務已等待時間

信息在無線信道的傳輸過程中，由于干擾等因素，會造成部分分組數(shù)據(jù)的丟失或者非恢復性破壞，為了保持信息的完整性，這部分分組數(shù)據(jù)將執(zhí)行重傳機制，此時這類分組數(shù)據(jù)的時間尤其重要，因此在優(yōu)先級中設計了自動重傳系數(shù)αn來提升該類分組數(shù)據(jù)的優(yōu)先級，αn的計算公式如式（6）所示，其中N為預設的重傳次數(shù)門限，隨著自動重傳次數(shù)n的增加，αn逐漸增加，大大地提高了業(yè)務數(shù)據(jù)包優(yōu)先級，當自動重傳次數(shù)n大于預設值N時，自動丟棄該數(shù)據(jù)包。

非固實時業(yè)務優(yōu)先級的計算公式如式（3）所示，相對于固實時業(yè)務優(yōu)先級，增加了g（t）參數(shù)。g（t）主要用于調節(jié)系統(tǒng)的吞吐量與公平性的關系，在系統(tǒng)輕載環(huán)境下，g（t）函數(shù)表達式如式（7）所示，其中，rt表示該用戶業(yè)務預估的t時刻的傳輸速率，R（t-1）表示該用戶前一個調度周期內的速率，當該用戶第1次接入時，R（t-1）的計算是前一個調度周期所有用戶業(yè)務的平均速率，當用戶申請速率高于上一個調度周期的速率時，提高了該業(yè)務的優(yōu)先級，旨在提升整個系統(tǒng)吞吐量。

理論研究表明，負荷對系統(tǒng)資源的調度性能將產生很大的影響［12］。算法在每個調度周期進行負荷跟蹤，在系統(tǒng)負荷輕載時，基本都能滿足業(yè)務的截止期，算法設計的重點是提高系統(tǒng)的吞吐量；當過載發(fā)生時，系統(tǒng)不可能保證所有的業(yè)務都能夠滿足截止期，如果優(yōu)先級的計算仍然傾向于速率高的業(yè)務，容易造成低速率業(yè)務時延增大、分組丟失甚至服務中斷，導致系統(tǒng)性能惡化，此時算法設計的重點是保證重要業(yè)

務的QoS要求，同時提高公平性，避免業(yè)務的餓死，保持系統(tǒng)穩(wěn)定，提升用戶體驗。當系統(tǒng)資源過載時，優(yōu)先級計算如式（8）所示，其簡化了優(yōu)先級的計算，同時系統(tǒng)的負荷滿足式（9），確保了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。對于固實時業(yè)務，為了資源利用最優(yōu)化，減少因信道質量差而導致的誤碼和重傳占用過多的資源，精簡了自動重傳系數(shù)αn，對于重傳數(shù)據(jù)業(yè)務不進行優(yōu)先調度，無線信道資源的分配偏向于信道質量好的用戶和等待時間長的業(yè)務，分別通過cq和f（t）來實現(xiàn)。對于非固實時業(yè)務，調度的策略將偏向公平性，盡力滿足大部分業(yè)務，無線信道資源的分配偏向于信道質量好的用戶和速率小的用戶，cq'的計算公式如式（10）所示，與信道質量成正比關系。g'（t）函數(shù)表達式如式（11）所示，其中，Ri（t-1）表示用戶i在上個調度周期的速率，Ri（t-1）表示上個調度周期所有用戶的平均速率，ri表示用戶i在上個調度周期的平均速率，速率權值偏向申請資源少的業(yè)務和上個調度周期速率低的業(yè)務。

AD-MF算法考慮了不同分集內業(yè)務的QoS差異，在同一分集內部通過具體的QoS參數(shù)權值系數(shù)靈活調整優(yōu)先級，同時區(qū)分了重載和輕載時的優(yōu)先級調度策略，保證了業(yè)務QoS要求和系統(tǒng)吞吐量的最大化。算法控制流程如圖2所示，采用兩級隊列調度機制，如果是SPS業(yè)務，直接分配與上個SPS周期相同位置的時頻資源，如果是新業(yè)務，根據(jù)CQI、截止期、速率、重傳次數(shù)計算業(yè)務優(yōu)先級，按照排隊順序分配時頻資源。非實時業(yè)務根據(jù)負荷情況選擇不同的優(yōu)先級公式計算優(yōu)先級，按照優(yōu)先級的高低分配資源，直到資源不滿足負荷條件就結束分配。

3 仿真與分析

3.1 測試條件

為了評估AD-MF調度算法的性能，基于Visual Studio 2013和IT++4.3.1搭建系統(tǒng)級仿真平臺，模擬5G的家庭基站環(huán)境，采用華為提出的5G空口技術：濾波正交頻分復用（F-OFDM）和稀疏碼多址接入（SCMA）技術實現(xiàn)時頻資源的配置與復用［13-14］，檢測算法選用MPA［15］，通過星座操作設計了多維碼本，為多元化的業(yè)務需求提供靈活的支撐，其他仿真參數(shù)如表2所示。

圖2 多業(yè)務分集調度算法流程

表2 仿真參數(shù)

3.2 仿真結果分析

以RR算法、QMDS算法為比較基線［6］，選取系統(tǒng)吞吐量、公平性指數(shù)、丟包率作為評價指標，驗證ADMF算法的性能。針對家庭多業(yè)務場景，設置單用戶多業(yè)務任務，用戶位置隨機分布，選擇4種典型業(yè)務：VoLTE業(yè)務、IPTV業(yè)務、物聯(lián)網控制業(yè)務、FTP下載業(yè)務，對應的速率分別為34、242、47、512 kbit/s，時延截止期分別為100、300、150、500 ms，重傳次數(shù)門限N為5，每個用戶在線5個業(yè)務，比例為1∶1∶2∶1，用戶數(shù)目為5～65，實驗時以5個用戶為單位遞增，按照現(xiàn)網KPI指標，系統(tǒng)過載門限范圍為［0.85，0.95］。

圖3為3種算法的吞吐量隨著用戶數(shù)增加的對比結果，在負荷較輕時，3種算法的吞吐量隨著用戶數(shù)的增加而增加，由于在輕載時AD-MF算法傾向于調用網絡狀態(tài)好和速率高的業(yè)務，性能較QMDS算法略好。在過載時，AD-MF算法性能明顯優(yōu)于其他2種算法，AD-MF算法在過載時調度的策略將偏向公平性，且根據(jù)負荷門限設置了排隊業(yè)務的數(shù)量，避免了過多業(yè)務排隊導致的資源分配死鎖，吞吐量基本保持穩(wěn)定。

圖3 系統(tǒng)吞吐量

圖4 用戶公平性

算法的公平性仿真結果如圖4所示，在系統(tǒng)負荷輕載時，3種算法的公平性指數(shù)相差不大，3種算法在設計時都考慮到了業(yè)務的公平性，隨著負荷的增加，3種算法的公平性指數(shù)呈下降的趨勢，其中RR算法的公平性較好。當系統(tǒng)過載時，RR算法和QMDS算法性能下降較快，而由于AD-MF算法在過載時優(yōu)化了優(yōu)先級設置，偏重于每個用戶的小速率業(yè)務，因此用戶公平性性能最好。

圖5給出了3種算法的系統(tǒng)丟包率統(tǒng)計結果，在用戶數(shù)不大于25時，此時負荷小于65%，3種算法的性能很好，丟包率都小于5%，隨著用戶數(shù)的增加，算法的丟包率增加明顯，其中RR算法丟包率最高，QMDS算法和AD-MF算法在設計時基于業(yè)務的QoS特性進行調度，在負荷較輕時性能相對較好，但當系統(tǒng)過載后，QMDS算法性能惡化，丟包率大幅提升，MF-AD算法由于設置了過載負荷門限，系統(tǒng)能保持穩(wěn)定性運行，丟包率保持了一定的穩(wěn)定性。

圖5 系統(tǒng)丟包率

4 結論

家庭基站是未來5G網絡的一個重要組成部分，其系統(tǒng)結構和資源調度算法都是需要解決的關鍵技術。針對5G家庭網絡的應用環(huán)境，設計了一種基于多業(yè)務綜合接入的家庭基站系統(tǒng)結構，可以滿足多業(yè)務、多運營商的融合通信。根據(jù)家庭環(huán)境下業(yè)務的特點，提出了一種基于業(yè)務分集的資源調度策略，為用戶提供差異化的服務?；?G的空口技術對該算法進行了仿真分析，實驗結果表明該算法具有良好的性能，在過載情況下仍然能保持較高的穩(wěn)定性，對5G網絡中的資源分配算法的研究有著重要的意義。