朱福榮，楊立偉，劉鑫來，王恩宇，廖丹怡，黃若曦

（中國農業(yè)大學，北京 100083）

0 引 言

可見光通信（Visible Light Communication，VLC）技術是一種利用發(fā)光二極管（Light-Emitting Diode，LED）的快速響應特性實現(xiàn)無線高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男滦途G色信息技術[1]。VLC中作為現(xiàn)有無線通信技術的補充，頻譜豐富，頻率高，傳輸速率快，是解決傳統(tǒng)無線頻譜資源嚴重不足的一種途徑[2]。但同時VLC技術也一定的缺點，它的鏈路比較脆弱，外界環(huán)境的變化是其主要的干擾因素，單獨的一個VLC接入點的覆蓋范圍不及WiFi的大，其次在上行鏈路通信也具有一定的難以解決的問題[3]。

隨著人們對通信質量和通信過程的要求不斷增加，異構網絡的出現(xiàn)就是順應了時代的潮流，針對于VLC與WiFi異構網絡聯(lián)合資源分配，重點是研究在WiFi資源區(qū)和VLC資源區(qū)如何進行資源的調度。2016年，李淑貞等人設計了一種基于Stackelberg模型博弈理論的算法來調度異構網絡資源，該算法通過通信網絡給予用戶的服務以及用戶獲得的收益設計網絡和用戶相應的效用函數(shù)，然后根據(jù)兩者之間的Stackelberg博弈模型，得到了最優(yōu)的選擇接入策略，并且獲得了子博弈完美納什平衡[4]。

由于傳統(tǒng)的非中繼通信傳輸技術如非中繼蜂窩網技術不能完全保證邊緣用戶的服務質量和需求，因此通過中繼站的輔助協(xié)調，使得邊緣用戶得到一定的服務，因此這種中繼技術被廣泛應用于現(xiàn)代通信中。針對中繼異構網絡中如何優(yōu)化資源傳輸速率的問題，2017年有學者提出了另一種資源分配算法，該算法通過對傳輸功率的限制以及平衡分配子載波，將兩者結合，并通過考慮用戶的服務質量，獲得了較高的通信容量。

由于電磁場環(huán)境會受到外界諸多因素的影響，因此無線通信傳輸過程中會出現(xiàn)許多不確定性。大部分算法是基于完美的信道傳輸狀態(tài)而設計的，但是這樣設計出來的資源分配算法在實際中可能會使得系統(tǒng)的通信性能降低。因此如何降低系統(tǒng)的魯棒性以及如何減少系統(tǒng)中的干擾，需要考慮系統(tǒng)的不確定性，減少干擾以保證用戶通信質量[5-6]。

目前異構無線網絡的資源分配算法研究現(xiàn)狀如前所示，與傳統(tǒng)的網絡結構不同，異構網絡中含有不同網絡重疊的部分，這就需要靈活分配異構網絡的資源，合理分配網絡系統(tǒng)功率?，F(xiàn)階段對于異構網絡資源分配算法研究主要在于無線異構網絡的資源分配，對于VLC與WiFi異構網絡的資源分配算法的研究還較少，因此需要進一步研究。本文通過研究新的調度函數(shù)來衡量用戶在WiFi資源區(qū)和VLC資源區(qū)獲得資源塊的能力，在VLC與WiFi融合組網的異構網絡的環(huán)境下動態(tài)地、高效地分配資源塊給訪問網絡的用戶[7]。

1 VLC與WiFi融合系統(tǒng)模型

近年來大多是在室內安裝WiFi熱點提供給多用戶網絡資源，但是這樣存在以下兩個問題：WiFi技術的頻譜資源是有限度的；安裝多個WiFi熱點會造成一些難以處理的問題，比如同頻干擾等。因此，將WiFi技術與VLC技術融合在一起，形成一個異構融合網絡，這樣既能解決VLC存在的問題，發(fā)揮VLC的優(yōu)勢，又能夠在享受WiFi資源的同時，極大地提高用戶的上網體驗和上網速度，使系統(tǒng)吞吐量有一個較為直觀的改進。

VLC與WiFi的異構網絡模型如圖1所示。該異構網絡采用可見光進行下行鏈路的傳輸，WiFi作為VLC的補充技術則進行上、下行鏈路的傳輸，并提供比較高速的下行傳輸速率。如果下行的可見光傳輸中斷，就可以使用WiFi繼續(xù)進行傳輸。

2 資源分配算法

調度算法主要是在終端用戶進行網絡資源進行調度請求時，通過一定的算法合理地調度用戶所在區(qū)域內的資源給用戶。一般來講，衡量一個調度算法好壞的指標主要是依據(jù)公平性指數(shù)和吞吐量兩個方面。本文針對傳統(tǒng)的比例公平算法（Proportional Fair，PF）進行了改進，并將改進后的PF算法與最大載干比算法（MAX Carrier to Interference，Max C/I）的公平性指數(shù)和吞吐量進行對比研究。

傳統(tǒng)PF算法的優(yōu)先級表達式為

式中：Ri(t)為用戶i在t時刻的瞬時傳輸速率；Ti(t)為終端用戶i在t時刻的吞吐量。

傳統(tǒng)PF算法的調度優(yōu)先級由用戶的瞬時傳輸速率和平均傳送速率共同決定。該算法具有一定的長期公平性，通常信道的通信條件較好的話，系統(tǒng)會根據(jù)PF算法將資源調度給該用戶，所以條件相對比較好的終端在一定時間內獲得系統(tǒng)分配資源的概率會更高，但是這樣就不能保證用戶的短期公平性。從式（1）可以看出，用戶的吞吐量大小影響用戶優(yōu)先級的大小，當新的用戶加入小區(qū)進行資源管理分配時，由于新加入的用戶的吞吐量很小，導致該用戶的優(yōu)先級在一段時間內無限大，該用戶得到連續(xù)的調度，當其他用戶又受到訪問時延的限制時，這在很大程度上給其他用戶造成短期不公平。

而Max C/I算法旨在追求通信系統(tǒng)性能最優(yōu)化，卻沒有考慮用戶之間的公平性，總是一味地追求高質量信道，這樣就造成某些存在于小區(qū)邊緣的用戶由于信道質量較差而長時間得不到資源分配調度，而被“餓死”的不公平現(xiàn)象發(fā)生。

傳統(tǒng)PF算法沒有考慮到用戶的短期公平性，對于存在訪問時延限制的用戶沒有給予調度時間，使得該類用戶的需求得不到滿足。為了提高算法的短期公平性，決定在傳統(tǒng)PF算法優(yōu)先級中加入短期服務質量保證，使得訪問時延比較大的用戶的優(yōu)先級增大。改進PF算法優(yōu)先級表達式為：

式中：λc為用戶訪問的最大時延；λi(t)為用戶i在t時刻的分組時延。分組時延的公式為：

I(t)和λi(t)初始值設置為0；之后λi(t)增加，I(t)設置為1。用戶λi(t)增大的時候，其優(yōu)先級也會隨著增高；當用戶的分組時延到達最大時延值時，用戶的優(yōu)先級無窮大。當用戶的λi(t)較小時，優(yōu)先級就會較小，這時就會影響信道狀態(tài)不太好的用戶的資源調度，使得它們的吞吐量比較低。改進PF算法的大致工作過程如圖2所示。

3 實驗研究

假設將通信系統(tǒng)覆蓋的區(qū)域一分為二，A區(qū)域的用戶僅僅享有WiFi資源，而B區(qū)域既享有WiFi資源又享有VLC資源，所以A區(qū)和B區(qū)在資源分配上存在著不公平。為了減少這種不公，本文引入一個調整因子，讓系統(tǒng)在資源分配的時候，用戶較少時優(yōu)先分配VLC資源，而當用戶較多VLC資源不夠用時再分配WiFi資源，引入的調整因子為：

假設M為20，通過MATLAB的仿真可以得到圖3?？梢钥吹?，當VLC用戶較少時該區(qū)域內的用戶首先使用VLC資源的概率更大，這樣就不會浪費VLC資源而節(jié)省了WiFi資源。調整因子與異構網絡內人數(shù)的關系仿真結果圖如圖3所示。

所以系統(tǒng)在進行調度時新的優(yōu)先級計算公式為：

用對改進PF算法與傳統(tǒng)的PF算法公平性指數(shù)進行比較，結果如圖4所示。

從圖4可以看出改進PF算法在前期具有較好的公平性，能夠滿足公平性需求，使系統(tǒng)的性能也得到了保證，具有更平穩(wěn)更好的公平性。

模擬在用戶數(shù)為10的情況下，對改進PF算法與Max C/I算法分配資源所獲得吞吐量進行比較。仿真結果如圖5所示。

從圖5中可以看出，Max C/I 算法雖然保證了一定吞吐量，但是用戶的公平性并未得到保證，出現(xiàn)了過于極端的資源分配情況。改進的PF算法經過引入分組時延參數(shù)，使得用戶在分配資源時獲得了較好的公平性，不過由于改進PF算法在區(qū)域內用戶人數(shù)較少時前期會受到時延影響，系統(tǒng)性能略低于Max C/I 算法，但是隨著用戶人數(shù)的增加時延的增大，系統(tǒng)性能逐漸高于Max C/I算法，獲得了較好的吞吐量。

另外，在不同情況下，由于改進的PF算法引進了用戶的分組時延，系統(tǒng)的訪問時延概率（Access Delay Probability，ADP）在時延為一定值時就趨近于零，而傳統(tǒng)PF算法則在時延達到最大時才趨于0，因此改進的PF算法能夠降低通信用戶的訪問時延，進而保證了用戶在通信過程中的短期服務質量。

4 結 語

本文在VLC與WiFi融合組網的環(huán)境下，對異構網絡進行了深入的研究和探討，主要研究如何分配VLC與WiFi聯(lián)合資源。因為傳統(tǒng)的PF算法容易受到用戶訪問時延的限制，不能保證通信用戶的短期公平性，所以本文引入了用戶的分組時延和最大時延來滿足用戶的短期保證。設計仿真得出的數(shù)據(jù)表明了本文改進后的PF算法相比其他資源調度算法有著更好的公平性和系統(tǒng)性能，并且與傳統(tǒng)的PF算法相比，降低了用戶的訪問時延，在追求公平的前提上更好地滿足用戶的服務質量要求。但是在時延的影響下，系統(tǒng)在前期會受到一定的影響，導致資源分配時性能有一定的降低，如何改善還需要繼續(xù)深入研究。