超密集網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)無線回程拓?fù)涔芾矸椒?/h1>
2023-05-05 03:01:20莊宏成羅澤宙何小祥
重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2023年2期
莊宏成,羅澤宙,李 云,何小祥
(1.中山大學(xué) 電子與通信工程學(xué)院,廣東 深圳 510331;2.廣東省新一代通信與網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新研究院 無線技術(shù)創(chuàng)新中心,廣東 深圳 510663;3.重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,重慶 400065;4.華為技術(shù)有限公司 華為終端,廣東 深圳 518219)
0 引 言
高密度大容量是5G及beyond無線網(wǎng)絡(luò)的重要場景之一[1-2],能為用戶提供數(shù)千倍于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)速率的用戶體驗,網(wǎng)絡(luò)密集化是實現(xiàn)這一目標(biāo)的重要方式?；?base station,BS)小型化和部署密集化是超密集網(wǎng)絡(luò)(ultra dense networks,UDN)[3-4]的主要特征,通過減少“最后一公里”和頻譜復(fù)用,將極大提升頻譜效率和接入網(wǎng)系統(tǒng)容量,從而為高速用戶體驗提供網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。一方面,由于基站數(shù)量巨大,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾砣找嬷匾猍5];另一方面,從布網(wǎng)成本和組網(wǎng)靈活性角度考慮,基站存在即插即用需求,為每個基站配置有線回程是不現(xiàn)實的。因此,無線回程網(wǎng)絡(luò)成為5G及后續(xù)移動通信系統(tǒng)的必備組網(wǎng)形式[6-7]。傳統(tǒng)的無線MESH網(wǎng)絡(luò)[8],網(wǎng)絡(luò)節(jié)點是對等的,更側(cè)重路由協(xié)議等的設(shè)計,但無線回程網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點,即基站,由于回程能力和服務(wù)用戶的需求不同,因此是不對等的。
為了充分使用無線資源,3GPP從R15開始,研究和標(biāo)準(zhǔn)化接入回程一體化(integrated access and backhaul,IAB)[9],學(xué)術(shù)界和工業(yè)界也對IAB的資源分配等問題進行了許多研究[10-13]。文獻[10]研究了UDN的資源管理問題,通過頻譜資源劃分和功率分配,聯(lián)合優(yōu)化接入和回程鏈路的資源分配;文獻[11]針對IAB部署,提出了集中調(diào)度的基站自回程(self-backhauling)資源分配算法;文獻[12]在自回程的框架下,引入了全雙工,在接入鏈路采用多點協(xié)作傳輸,在回程鏈路采用組播傳輸,通過優(yōu)化協(xié)作集和基站的波束賦形來最大化系統(tǒng)容量,但在這之前,需要先確定無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?或者說,IAB的資源分配等是針對靜態(tài)無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M行的;IAB的拓?fù)浼皟?yōu)化在文獻[13]中建模為無線回程網(wǎng)絡(luò)的最小容量最大化的優(yōu)化問題,但最小容量基于回程鏈路的信噪比,沒有考慮干擾,也沒有考慮回程業(yè)務(wù)需求的分布與變化。
用戶的移動性和業(yè)務(wù)的多樣性導(dǎo)致每個基站回程需求的動態(tài)性,網(wǎng)絡(luò)密集化下,回程需求具有更高的動態(tài)性。因此,如何動態(tài)管理無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?是一個亟須解決的問題。本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動態(tài)無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸椒?根據(jù)用戶業(yè)務(wù)需求分布和基站的有效回程能力,動態(tài)選擇合適的上游節(jié)點,在保證回程需求的基礎(chǔ)上,盡量減少每個基站所服務(wù)的下游基站數(shù),從而減少每個基站(作為上游基站)所使用信道數(shù)量,進而減少因信道沖突而帶來的相互干擾,最終提升無線回程網(wǎng)絡(luò)的容量并自適應(yīng)匹配用戶業(yè)務(wù)需求的動態(tài)分布。
1 系統(tǒng)模型
在無線回程網(wǎng)絡(luò)中,具有有線回程的基站和僅具有無線回程的基站構(gòu)成了新型的無線MESH網(wǎng)絡(luò),前者作為網(wǎng)關(guān)基站(BH-GW),回程能力較強并且變化較小,后者作為接入BS或中繼基站(BH-Relay),回程能力較弱并且隨著無線信道的變化和其他接入基站的加入或離開而動態(tài)變化?？紤]一個上述的無線回程網(wǎng)絡(luò),如圖1所示,其拓?fù)涔芾淼暮诵木褪墙o接入基站和中繼基站選擇上游節(jié)點,以使得無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)淠茏赃m應(yīng)保證回程需求,并充分利用無線資源。
圖1 無線回程網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Wireless backhaul network
每個接入BS通過其上游BH-Relay回傳其回程數(shù)據(jù)至BH-GW,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),可能選擇一個或者多個上游中繼基站,從而滿足業(yè)務(wù)需要。根據(jù)其上游BH-Relay的數(shù)量,BS回程路徑在每一跳具有“一對一”和“一對多”2種基本結(jié)構(gòu)。
2 動態(tài)無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸椒?/h2>2.1 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)
網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)定義為基站的有效回程能力和回程需求二元組,隨用戶業(yè)務(wù)需求和無線信道的變化而變化。
基站的有效回程能力包括所有表征無線傳輸能力的物理量,例如容量、鏈路可靠性、傳輸時延/跳數(shù)、射頻通道配置、載頻/帶寬配置等,有效回程能力也表征一個基站服務(wù)新增回程中繼業(yè)務(wù)的最大能力或保障能力。本文采用有效回程容量表征基站到網(wǎng)關(guān)的端到端能力,一個基站的有效回程容量,是其到網(wǎng)關(guān)的總?cè)萘勘划?dāng)前回程業(yè)務(wù)占用之后,所剩余的空閑容量。一個基站可能具有多條回程路徑,每條回程路徑由若干基站以及它們之間的點到點鏈路組成,路徑上的每個基站具有唯一上游基站和唯一下游基站,路徑的2個端點分別是當(dāng)前基站和一個網(wǎng)關(guān)。假設(shè)當(dāng)前基站i具有L條回程路徑,則該基站的有效回程容量定義為
(1)
(1)式中,BH_Capi,l為基站i的第l條路徑的有效容量,定義為基站i與其路徑l上的上游基站il之間的最大回程容量被基站i在該路徑上回程業(yè)務(wù)占用之后,所剩余的空閑容量,即
BH_Capi,l=bh_link_capi,il-loadi,l
(2)
(2)式中:loadi,l表示基站i在其路徑l上所占用的回程容量;bh_link_capi,il表示基站i與其路徑l上的上游基站il之間的最大回程容量,定義為
bh_link_capi,il=min(link_capi,il,BH_Capil,tot)
(3)
(3)式中:link_capi,il表示基站i與其路徑l上的上游基站il之間的無線鏈路容量,通常取決于信道狀態(tài)和發(fā)射功率;BH_Capil,tot表示基站il的有效回程容量。
2.2 拓?fù)涔芾硇?/h3>
拓?fù)涔芾淼男适侵竿負(fù)涔芾聿呗詭淼膶嶋H回程吞吐率滿足回程需求的程度,包括單個基站的回程滿意度和無線回程網(wǎng)絡(luò)的滿意度。
(4)
無線回程網(wǎng)絡(luò)的滿意度定義為無線回程網(wǎng)絡(luò)所有接入基站的實際回程速率總和與回程需求速率總和的比值,無線回程網(wǎng)絡(luò)的滿意度表示了無線回程網(wǎng)絡(luò)滿足區(qū)域內(nèi)回程總需求的程度,表示為
(5)
2.3 基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的拓?fù)涔芾矸椒?/h3>
根據(jù)當(dāng)前是否接入無線回程網(wǎng)絡(luò),接入基站分為已接入基站和待接入基站。對于已接入基站,其無線回程拓?fù)?路徑)管理的關(guān)鍵是判斷當(dāng)前的拓?fù)?路徑)所提供的回程能力是否能夠滿基站的回程業(yè)務(wù)需求,如果不能滿足,則需新增上游節(jié)點或重新選擇上游節(jié)點進行中繼回程,并根據(jù)回程業(yè)務(wù)需求和周圍鄰居基站的有效回程能力更新回程拓?fù)?路徑)。對于待接入基站,其無線回程拓?fù)?路徑)管理的關(guān)鍵是根據(jù)鄰居基站的有效回程能力,選擇合適的鄰居基站為其提供中繼無線回程服務(wù)。
因此,無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾淼暮诵氖侨绾未_定上游節(jié)點。該問題可建模為以下優(yōu)化問題
(6)
(6)式中:B為基站集合;aij為上游基站分配決策指示,取值1表示選擇基站j為基站i的上游基站,取值0表示不選擇基站j為基站i的上游基站;fij為基站j從基站i所獲得的回程容量;Dj為基站j的總回程需求;Ci為基站i的有效回程能力(容量)。
接入基站選擇多個上游節(jié)點,豐富了單個接入基站的回程傳輸?shù)目煽啃院腿萘?但可能導(dǎo)致一個上游節(jié)點需要服務(wù)多個接入基站,無線干擾問題比較嚴(yán)重,反而可能降低無線回程網(wǎng)絡(luò)的容量。根據(jù)上游節(jié)點的有效回程能力和接入基站的回程需求,即網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),選擇最少的上游節(jié)點,可大大減少無線回程網(wǎng)絡(luò)的干擾,這正是(6)式所示的上游節(jié)點確定策略。
要找到(6)式優(yōu)化問題的解,需要獲得所有基站的有效回程能力和回程需求,信令開銷較大,時延較大,在業(yè)務(wù)需求高動態(tài)下,集中式確定上游節(jié)點很難及時匹配需求變化。本文進一步提出分布式算法來獲取確定上游節(jié)點的拓?fù)涔芾矸桨?如圖2所示,每個節(jié)點只需獲取自己鄰居基站的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),各自確定其上游節(jié)點。
3 仿真分析
通過2.5D的網(wǎng)絡(luò)仿真器,仿真評估了基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的超密集網(wǎng)絡(luò)下的無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸椒ǖ男阅?主要包括2部分:動態(tài)業(yè)務(wù)分布下的拓?fù)渥赃m應(yīng)性能和拓?fù)涔芾硇?。無線回程鏈路的頻段為28 GHz,帶寬為1 GHz,信道模型采用大尺度衰減模型[14],無線回程網(wǎng)絡(luò)中的接入基站、中繼基站和回程網(wǎng)關(guān)(backhaul gateway,BH-GW)的天線尺寸為66 mm×66 mm,陣元數(shù)量144(12×12),最大增益為26 dBi,3 dB寬度為10.5°;發(fā)射功率為0 dBw,最大耦合衰減為53 dB。
圖2 基站選擇上游基站的分布式算法Fig.2 Distributed algorithm for selection of superior relay
3.1 拓?fù)渥赃m應(yīng)性能
仿真場景為德國慕尼黑市(Munich city)的某商用網(wǎng)絡(luò)部署的局部600 m×600 m的街區(qū),如圖3所示,紅色圓點為接入基站,白色五角星為BH-GW。接入基站共有64個,分散部署于街道沿線,天線高度約為5 m;2個BH-GW分別位于2棟建筑物樓頂,2棟建筑物均高約25 m,BH-GW天線于樓頂處豎高4 m。
為了驗證方法的自適應(yīng)性能,在仿真區(qū)域中設(shè)置一輛移動的巴士,巴士的移動路徑如圖3中的藍色線段所示,速度約為60 km/s,通過車內(nèi)群移動中繼設(shè)備匯聚巴士內(nèi)乘客用戶業(yè)務(wù),以高增益天線接入附近接入基站。仿真場景區(qū)域內(nèi)還存在隨機分布的步行用戶,區(qū)域用戶密度約為0.006 3 人/m2,采用3GPP移動模型,用戶業(yè)務(wù)模型采用Full Buffer。接入側(cè)采用與回程同頻段(28 GHz),假設(shè)接入鏈路和回程鏈路通過天線完全隔離。接入側(cè)多用戶調(diào)度管理使用比例公平(proportional fairness,PF) 策略。
圖3 慕尼黑城市密集街區(qū)場景Fig.3 Munich city ultra-dense block scenario
仿真的時間范圍為巴士從路徑一端移動到另一端的時間段,記錄每個接入基站的回程需求、由回程路徑?jīng)Q定的到BH-GW的回程容量以及實際的回程吞吐率,其中,每個接入基站的回程需求包括本站接入用戶的需求和中繼其他接入基站回程的需求。由于仿真區(qū)域中存在大量與巴士無關(guān)的接入基站,為了更清楚地顯示業(yè)務(wù)分布發(fā)生變化時無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔{(diào)整對回程吞吐率性能的影響,仿真結(jié)果只記錄巴士移動軌跡沿線的無線基站的動態(tài)回程吞吐率,這部分接入基站稱為熱點基站,是巴士在移動過程中,隨時間分別接入的接入基站。仿真過程中每10 ms記錄一次回程吞吐率,結(jié)果如圖4所示。
圖4a顯示了熱點基站的回程需求隨時間的變化,不同顏色的曲線代表不同熱點基站的回程需求。從圖4a可以看到,隨著巴士在移動過程中接入不同的熱點基站,相應(yīng)的接入基站的回程需求都會產(chǎn)生波峰,其最大波動范圍約為8 Gbit/s。
圖4b顯示了熱點基站的無線回程拓?fù)渌哂械目偦爻倘萘侩S時間的變化?？偦爻倘萘渴腔緦嶋H的回程(本站回程和其他站的中繼回程)吞吐率和該站回程路徑上的剩余回程容量之和,其產(chǎn)生波動的原因可能是回程拓?fù)涞淖兓?也可能是路徑上其他基站的回程負(fù)載的變化。由于該仿真場景拓?fù)浔容^復(fù)雜,不便于直接觀察無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓?因此,通過熱點基站所獲得的總回程容量的顯著變化,可以反映出相應(yīng)的熱點基站的回程拓?fù)渥兓?/p>
圖4c顯示了熱點基站的實際回程吞吐率隨時間的變化。對比圖4a和圖4c可以觀察到,熱點基站的實際回程吞吐率與相應(yīng)的回程需求是同步變化的。當(dāng)巴士接入相應(yīng)的熱點基站時,該熱點基站實際獲得的回程吞吐率也呈現(xiàn)顯著提升,這種回程吞吐率的顯著提升是通過回程路徑重建,或者增加更多回程路徑來實現(xiàn)的。
結(jié)合圖4a—圖4c中各個熱點基站的回程需求、總回程容量和實際回程吞吐率隨時間的變化,可得出的結(jié)論是,熱點基站的回程容量和實際回程吞吐率具有適應(yīng)回程需求動態(tài)變化的自適應(yīng)能力,這種自適應(yīng)能力是通過動態(tài)的回程拓?fù)涔芾慝@得的,通過獲取鄰居基站的有效無線回程能力信息,能夠靈活地調(diào)整無線回程路徑和拓?fù)淙テヅ浠爻绦枨蟮膭討B(tài)變化,是實現(xiàn)靈活部署和高效無線回程拓?fù)涔芾淼挠行緩健?/p>
3.2 拓?fù)涔芾硇?/h3>
為了進一步驗證方法的有效性,本文比較了以有效回程容量(以下簡稱proposed方案)和以回程鏈路路損(以下簡稱PL-based方案)分別作為有效回程能力的拓?fù)涔芾硇实男阅?。PL-based方案選擇與當(dāng)前基站具有最小路損的鄰居基站作為該基站的上游節(jié)點,類似于文獻[13]的基于信噪比的方法,不同之處在于,PL-based方案還考慮了回程業(yè)務(wù)需求。
仿真場景為歐盟FP METIS項目的Madrid city密集街區(qū)的室外覆蓋場景[15],街區(qū)范圍為850 m×850 m,如圖5所示。
圖5 馬德里城市密集街區(qū)場景Fig.5 Madrid city ultra-dense block scenario
街區(qū)及基站布局如下。水平方向和垂直方向均勻分布36棟建筑物;每棟建筑物占地120 m×120 m,高6層,每層高3.5 m;街道寬18 m;無線接入基站(圖中紅色圓點所示)位于每棟建筑東面及北面墻附近的燈柱,間隔約20 m,燈柱高10 m,共133個基站;BH-GW(圖5中白色圓點所示)分別位于4棟建筑樓頂,BH-GW天線位于樓頂豎高5 m,共4個BH-GW。
基站回程需求的均值為1～3.5 Gbit/s,步長為0.5 Gbit/s,對比2種無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸桨杆@得的基站回程滿意度和無線回程網(wǎng)絡(luò)滿意度性能,結(jié)果分別如圖6和圖7所示。
圖6 基站回程滿意度分布Fig.6 Base station backhaul satisfaction ratio complementary cumulative distribution
圖7 區(qū)域回程吞吐率及滿意度Fig.7 Network throughput and satisfaction ratio
從圖6可以觀察到,2種方案的平均基站回程滿意度之間的差距隨著接入基站回程需求的增加而減小,反映了總的回程需求逐漸趨于無線回程網(wǎng)絡(luò)的總?cè)萘繒r,無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化調(diào)整和性能提升的空間逐漸減小。
從圖6還可以看出,在所有不同回程需求中,proposed方案的性能曲線均高于PL-based方案,對于某個特定的基站回程滿意度,前者的基站數(shù)大于后者,即對于相同數(shù)量的基站,前者的基站回程滿意度高于后者。主要原因是,基于回程鏈路路損和回程業(yè)務(wù)需求的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),無法反映無線回程網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載變化情況,而基于有效回程容量和回程業(yè)務(wù)需求的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),則可以實現(xiàn)更為精細(xì)的拓?fù)涔芾怼?/p>
圖7進一步展示了無線回程網(wǎng)絡(luò)的整網(wǎng)性能,從圖7可以看出,2種基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的方案都可以自適應(yīng)回程需求的變化,但隨著回程需求的增大,整網(wǎng)回程滿意度下降。
從圖7還可以看出,proposed方案在不同的網(wǎng)絡(luò)回程需求水平下,均能獲得更加合理的整體回程拓?fù)?從而比PL-based方案具有更高的網(wǎng)絡(luò)回程吞吐率和網(wǎng)絡(luò)回程滿意度。
結(jié)合圖6和圖7,可以得出結(jié)論,通過獲取鄰居基站的可用無線回程能力信息,能夠建立更好的無線回程路徑和拓?fù)淙テヅ浠爻绦枨?是提高無線回程拓?fù)涔芾硇屎托阅艿挠行緩健?/p>
4 結(jié)束語
本文從提高無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涔芾硇屎途W(wǎng)絡(luò)性能角度出發(fā),研究了無線回程網(wǎng)絡(luò)的上游節(jié)點選擇問題?；诨镜挠行Щ爻棠芰突爻绦枨蠼M成的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),建模上游節(jié)點選擇問題為最小化所有基站的上游基站數(shù)總和的優(yōu)化問題,通過分布式算法確定業(yè)務(wù)所需的上游節(jié)點。仿真結(jié)果表明,本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動態(tài)無線回程拓?fù)涔芾矸椒?無論是基于有效回程容量的拓?fù)涔芾矸桨高€是基于回程鏈路路損的拓?fù)涔芾矸桨?都可以使得無線回程網(wǎng)絡(luò)的基站的回程容量和實際回程吞吐率自適應(yīng)回程需求的動態(tài)變化,并且基于有效回程容量的拓?fù)涔芾矸桨缚梢詫崿F(xiàn)更精細(xì)的拓?fù)涔芾?在回程滿意度上優(yōu)于基于回程鏈路路損的拓?fù)涔芾矸桨浮?/p>
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0 引 言
高密度大容量是5G及beyond無線網(wǎng)絡(luò)的重要場景之一[1-2],能為用戶提供數(shù)千倍于當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)速率的用戶體驗,網(wǎng)絡(luò)密集化是實現(xiàn)這一目標(biāo)的重要方式?；?base station,BS)小型化和部署密集化是超密集網(wǎng)絡(luò)(ultra dense networks,UDN)[3-4]的主要特征,通過減少“最后一公里”和頻譜復(fù)用,將極大提升頻譜效率和接入網(wǎng)系統(tǒng)容量,從而為高速用戶體驗提供網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)。一方面,由于基站數(shù)量巨大,網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾砣找嬷匾猍5];另一方面,從布網(wǎng)成本和組網(wǎng)靈活性角度考慮,基站存在即插即用需求,為每個基站配置有線回程是不現(xiàn)實的。因此,無線回程網(wǎng)絡(luò)成為5G及后續(xù)移動通信系統(tǒng)的必備組網(wǎng)形式[6-7]。傳統(tǒng)的無線MESH網(wǎng)絡(luò)[8],網(wǎng)絡(luò)節(jié)點是對等的,更側(cè)重路由協(xié)議等的設(shè)計,但無線回程網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點,即基站,由于回程能力和服務(wù)用戶的需求不同,因此是不對等的。
為了充分使用無線資源,3GPP從R15開始,研究和標(biāo)準(zhǔn)化接入回程一體化(integrated access and backhaul,IAB)[9],學(xué)術(shù)界和工業(yè)界也對IAB的資源分配等問題進行了許多研究[10-13]。文獻[10]研究了UDN的資源管理問題,通過頻譜資源劃分和功率分配,聯(lián)合優(yōu)化接入和回程鏈路的資源分配;文獻[11]針對IAB部署,提出了集中調(diào)度的基站自回程(self-backhauling)資源分配算法;文獻[12]在自回程的框架下,引入了全雙工,在接入鏈路采用多點協(xié)作傳輸,在回程鏈路采用組播傳輸,通過優(yōu)化協(xié)作集和基站的波束賦形來最大化系統(tǒng)容量,但在這之前,需要先確定無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?或者說,IAB的資源分配等是針對靜態(tài)無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥M行的;IAB的拓?fù)浼皟?yōu)化在文獻[13]中建模為無線回程網(wǎng)絡(luò)的最小容量最大化的優(yōu)化問題,但最小容量基于回程鏈路的信噪比,沒有考慮干擾,也沒有考慮回程業(yè)務(wù)需求的分布與變化。
用戶的移動性和業(yè)務(wù)的多樣性導(dǎo)致每個基站回程需求的動態(tài)性,網(wǎng)絡(luò)密集化下,回程需求具有更高的動態(tài)性。因此,如何動態(tài)管理無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)?是一個亟須解決的問題。本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動態(tài)無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸椒?根據(jù)用戶業(yè)務(wù)需求分布和基站的有效回程能力,動態(tài)選擇合適的上游節(jié)點,在保證回程需求的基礎(chǔ)上,盡量減少每個基站所服務(wù)的下游基站數(shù),從而減少每個基站(作為上游基站)所使用信道數(shù)量,進而減少因信道沖突而帶來的相互干擾,最終提升無線回程網(wǎng)絡(luò)的容量并自適應(yīng)匹配用戶業(yè)務(wù)需求的動態(tài)分布。
1 系統(tǒng)模型
在無線回程網(wǎng)絡(luò)中,具有有線回程的基站和僅具有無線回程的基站構(gòu)成了新型的無線MESH網(wǎng)絡(luò),前者作為網(wǎng)關(guān)基站(BH-GW),回程能力較強并且變化較小,后者作為接入BS或中繼基站(BH-Relay),回程能力較弱并且隨著無線信道的變化和其他接入基站的加入或離開而動態(tài)變化?？紤]一個上述的無線回程網(wǎng)絡(luò),如圖1所示,其拓?fù)涔芾淼暮诵木褪墙o接入基站和中繼基站選擇上游節(jié)點,以使得無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)淠茏赃m應(yīng)保證回程需求,并充分利用無線資源。
圖1 無線回程網(wǎng)絡(luò)Fig.1 Wireless backhaul network
每個接入BS通過其上游BH-Relay回傳其回程數(shù)據(jù)至BH-GW,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),可能選擇一個或者多個上游中繼基站,從而滿足業(yè)務(wù)需要。根據(jù)其上游BH-Relay的數(shù)量,BS回程路徑在每一跳具有“一對一”和“一對多”2種基本結(jié)構(gòu)。
2 動態(tài)無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸椒?/h2>2.1 網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)
網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)定義為基站的有效回程能力和回程需求二元組,隨用戶業(yè)務(wù)需求和無線信道的變化而變化。
基站的有效回程能力包括所有表征無線傳輸能力的物理量,例如容量、鏈路可靠性、傳輸時延/跳數(shù)、射頻通道配置、載頻/帶寬配置等,有效回程能力也表征一個基站服務(wù)新增回程中繼業(yè)務(wù)的最大能力或保障能力。本文采用有效回程容量表征基站到網(wǎng)關(guān)的端到端能力,一個基站的有效回程容量,是其到網(wǎng)關(guān)的總?cè)萘勘划?dāng)前回程業(yè)務(wù)占用之后,所剩余的空閑容量。一個基站可能具有多條回程路徑,每條回程路徑由若干基站以及它們之間的點到點鏈路組成,路徑上的每個基站具有唯一上游基站和唯一下游基站,路徑的2個端點分別是當(dāng)前基站和一個網(wǎng)關(guān)。假設(shè)當(dāng)前基站i具有L條回程路徑,則該基站的有效回程容量定義為
(1)
(1)式中,BH_Capi,l為基站i的第l條路徑的有效容量,定義為基站i與其路徑l上的上游基站il之間的最大回程容量被基站i在該路徑上回程業(yè)務(wù)占用之后,所剩余的空閑容量,即
BH_Capi,l=bh_link_capi,il-loadi,l
(2)
(2)式中:loadi,l表示基站i在其路徑l上所占用的回程容量;bh_link_capi,il表示基站i與其路徑l上的上游基站il之間的最大回程容量,定義為
bh_link_capi,il=min(link_capi,il,BH_Capil,tot)
(3)
(3)式中:link_capi,il表示基站i與其路徑l上的上游基站il之間的無線鏈路容量,通常取決于信道狀態(tài)和發(fā)射功率;BH_Capil,tot表示基站il的有效回程容量。
2.2 拓?fù)涔芾硇?/h3>
拓?fù)涔芾淼男适侵竿負(fù)涔芾聿呗詭淼膶嶋H回程吞吐率滿足回程需求的程度,包括單個基站的回程滿意度和無線回程網(wǎng)絡(luò)的滿意度。
(4)
無線回程網(wǎng)絡(luò)的滿意度定義為無線回程網(wǎng)絡(luò)所有接入基站的實際回程速率總和與回程需求速率總和的比值,無線回程網(wǎng)絡(luò)的滿意度表示了無線回程網(wǎng)絡(luò)滿足區(qū)域內(nèi)回程總需求的程度,表示為
(5)
2.3 基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的拓?fù)涔芾矸椒?/h3>
根據(jù)當(dāng)前是否接入無線回程網(wǎng)絡(luò),接入基站分為已接入基站和待接入基站。對于已接入基站,其無線回程拓?fù)?路徑)管理的關(guān)鍵是判斷當(dāng)前的拓?fù)?路徑)所提供的回程能力是否能夠滿基站的回程業(yè)務(wù)需求,如果不能滿足,則需新增上游節(jié)點或重新選擇上游節(jié)點進行中繼回程,并根據(jù)回程業(yè)務(wù)需求和周圍鄰居基站的有效回程能力更新回程拓?fù)?路徑)。對于待接入基站,其無線回程拓?fù)?路徑)管理的關(guān)鍵是根據(jù)鄰居基站的有效回程能力,選擇合適的鄰居基站為其提供中繼無線回程服務(wù)。
因此,無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾淼暮诵氖侨绾未_定上游節(jié)點。該問題可建模為以下優(yōu)化問題
(6)
(6)式中:B為基站集合;aij為上游基站分配決策指示,取值1表示選擇基站j為基站i的上游基站,取值0表示不選擇基站j為基站i的上游基站;fij為基站j從基站i所獲得的回程容量;Dj為基站j的總回程需求;Ci為基站i的有效回程能力(容量)。
接入基站選擇多個上游節(jié)點,豐富了單個接入基站的回程傳輸?shù)目煽啃院腿萘?但可能導(dǎo)致一個上游節(jié)點需要服務(wù)多個接入基站,無線干擾問題比較嚴(yán)重,反而可能降低無線回程網(wǎng)絡(luò)的容量。根據(jù)上游節(jié)點的有效回程能力和接入基站的回程需求,即網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),選擇最少的上游節(jié)點,可大大減少無線回程網(wǎng)絡(luò)的干擾,這正是(6)式所示的上游節(jié)點確定策略。
要找到(6)式優(yōu)化問題的解,需要獲得所有基站的有效回程能力和回程需求,信令開銷較大,時延較大,在業(yè)務(wù)需求高動態(tài)下,集中式確定上游節(jié)點很難及時匹配需求變化。本文進一步提出分布式算法來獲取確定上游節(jié)點的拓?fù)涔芾矸桨?如圖2所示,每個節(jié)點只需獲取自己鄰居基站的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),各自確定其上游節(jié)點。
3 仿真分析
通過2.5D的網(wǎng)絡(luò)仿真器,仿真評估了基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的超密集網(wǎng)絡(luò)下的無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸椒ǖ男阅?主要包括2部分:動態(tài)業(yè)務(wù)分布下的拓?fù)渥赃m應(yīng)性能和拓?fù)涔芾硇?。無線回程鏈路的頻段為28 GHz,帶寬為1 GHz,信道模型采用大尺度衰減模型[14],無線回程網(wǎng)絡(luò)中的接入基站、中繼基站和回程網(wǎng)關(guān)(backhaul gateway,BH-GW)的天線尺寸為66 mm×66 mm,陣元數(shù)量144(12×12),最大增益為26 dBi,3 dB寬度為10.5°;發(fā)射功率為0 dBw,最大耦合衰減為53 dB。
圖2 基站選擇上游基站的分布式算法Fig.2 Distributed algorithm for selection of superior relay
3.1 拓?fù)渥赃m應(yīng)性能
仿真場景為德國慕尼黑市(Munich city)的某商用網(wǎng)絡(luò)部署的局部600 m×600 m的街區(qū),如圖3所示,紅色圓點為接入基站,白色五角星為BH-GW。接入基站共有64個,分散部署于街道沿線,天線高度約為5 m;2個BH-GW分別位于2棟建筑物樓頂,2棟建筑物均高約25 m,BH-GW天線于樓頂處豎高4 m。
為了驗證方法的自適應(yīng)性能,在仿真區(qū)域中設(shè)置一輛移動的巴士,巴士的移動路徑如圖3中的藍色線段所示,速度約為60 km/s,通過車內(nèi)群移動中繼設(shè)備匯聚巴士內(nèi)乘客用戶業(yè)務(wù),以高增益天線接入附近接入基站。仿真場景區(qū)域內(nèi)還存在隨機分布的步行用戶,區(qū)域用戶密度約為0.006 3 人/m2,采用3GPP移動模型,用戶業(yè)務(wù)模型采用Full Buffer。接入側(cè)采用與回程同頻段(28 GHz),假設(shè)接入鏈路和回程鏈路通過天線完全隔離。接入側(cè)多用戶調(diào)度管理使用比例公平(proportional fairness,PF) 策略。
圖3 慕尼黑城市密集街區(qū)場景Fig.3 Munich city ultra-dense block scenario
仿真的時間范圍為巴士從路徑一端移動到另一端的時間段,記錄每個接入基站的回程需求、由回程路徑?jīng)Q定的到BH-GW的回程容量以及實際的回程吞吐率,其中,每個接入基站的回程需求包括本站接入用戶的需求和中繼其他接入基站回程的需求。由于仿真區(qū)域中存在大量與巴士無關(guān)的接入基站,為了更清楚地顯示業(yè)務(wù)分布發(fā)生變化時無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湔{(diào)整對回程吞吐率性能的影響,仿真結(jié)果只記錄巴士移動軌跡沿線的無線基站的動態(tài)回程吞吐率,這部分接入基站稱為熱點基站,是巴士在移動過程中,隨時間分別接入的接入基站。仿真過程中每10 ms記錄一次回程吞吐率,結(jié)果如圖4所示。
圖4a顯示了熱點基站的回程需求隨時間的變化,不同顏色的曲線代表不同熱點基站的回程需求。從圖4a可以看到,隨著巴士在移動過程中接入不同的熱點基站,相應(yīng)的接入基站的回程需求都會產(chǎn)生波峰,其最大波動范圍約為8 Gbit/s。
圖4b顯示了熱點基站的無線回程拓?fù)渌哂械目偦爻倘萘侩S時間的變化?？偦爻倘萘渴腔緦嶋H的回程(本站回程和其他站的中繼回程)吞吐率和該站回程路徑上的剩余回程容量之和,其產(chǎn)生波動的原因可能是回程拓?fù)涞淖兓?也可能是路徑上其他基站的回程負(fù)載的變化。由于該仿真場景拓?fù)浔容^復(fù)雜,不便于直接觀察無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓?因此,通過熱點基站所獲得的總回程容量的顯著變化,可以反映出相應(yīng)的熱點基站的回程拓?fù)渥兓?/p>
圖4c顯示了熱點基站的實際回程吞吐率隨時間的變化。對比圖4a和圖4c可以觀察到,熱點基站的實際回程吞吐率與相應(yīng)的回程需求是同步變化的。當(dāng)巴士接入相應(yīng)的熱點基站時,該熱點基站實際獲得的回程吞吐率也呈現(xiàn)顯著提升,這種回程吞吐率的顯著提升是通過回程路徑重建,或者增加更多回程路徑來實現(xiàn)的。
結(jié)合圖4a—圖4c中各個熱點基站的回程需求、總回程容量和實際回程吞吐率隨時間的變化,可得出的結(jié)論是,熱點基站的回程容量和實際回程吞吐率具有適應(yīng)回程需求動態(tài)變化的自適應(yīng)能力,這種自適應(yīng)能力是通過動態(tài)的回程拓?fù)涔芾慝@得的,通過獲取鄰居基站的有效無線回程能力信息,能夠靈活地調(diào)整無線回程路徑和拓?fù)淙テヅ浠爻绦枨蟮膭討B(tài)變化,是實現(xiàn)靈活部署和高效無線回程拓?fù)涔芾淼挠行緩健?/p>
3.2 拓?fù)涔芾硇?/h3>
為了進一步驗證方法的有效性,本文比較了以有效回程容量(以下簡稱proposed方案)和以回程鏈路路損(以下簡稱PL-based方案)分別作為有效回程能力的拓?fù)涔芾硇实男阅?。PL-based方案選擇與當(dāng)前基站具有最小路損的鄰居基站作為該基站的上游節(jié)點,類似于文獻[13]的基于信噪比的方法,不同之處在于,PL-based方案還考慮了回程業(yè)務(wù)需求。
仿真場景為歐盟FP METIS項目的Madrid city密集街區(qū)的室外覆蓋場景[15],街區(qū)范圍為850 m×850 m,如圖5所示。
圖5 馬德里城市密集街區(qū)場景Fig.5 Madrid city ultra-dense block scenario
街區(qū)及基站布局如下。水平方向和垂直方向均勻分布36棟建筑物;每棟建筑物占地120 m×120 m,高6層,每層高3.5 m;街道寬18 m;無線接入基站(圖中紅色圓點所示)位于每棟建筑東面及北面墻附近的燈柱,間隔約20 m,燈柱高10 m,共133個基站;BH-GW(圖5中白色圓點所示)分別位于4棟建筑樓頂,BH-GW天線位于樓頂豎高5 m,共4個BH-GW。
基站回程需求的均值為1～3.5 Gbit/s,步長為0.5 Gbit/s,對比2種無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔芾矸桨杆@得的基站回程滿意度和無線回程網(wǎng)絡(luò)滿意度性能,結(jié)果分別如圖6和圖7所示。
圖6 基站回程滿意度分布Fig.6 Base station backhaul satisfaction ratio complementary cumulative distribution
圖7 區(qū)域回程吞吐率及滿意度Fig.7 Network throughput and satisfaction ratio
從圖6可以觀察到,2種方案的平均基站回程滿意度之間的差距隨著接入基站回程需求的增加而減小,反映了總的回程需求逐漸趨于無線回程網(wǎng)絡(luò)的總?cè)萘繒r,無線回程網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化調(diào)整和性能提升的空間逐漸減小。
從圖6還可以看出,在所有不同回程需求中,proposed方案的性能曲線均高于PL-based方案,對于某個特定的基站回程滿意度,前者的基站數(shù)大于后者,即對于相同數(shù)量的基站,前者的基站回程滿意度高于后者。主要原因是,基于回程鏈路路損和回程業(yè)務(wù)需求的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),無法反映無線回程網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載變化情況,而基于有效回程容量和回程業(yè)務(wù)需求的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),則可以實現(xiàn)更為精細(xì)的拓?fù)涔芾怼?/p>
圖7進一步展示了無線回程網(wǎng)絡(luò)的整網(wǎng)性能,從圖7可以看出,2種基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的方案都可以自適應(yīng)回程需求的變化,但隨著回程需求的增大,整網(wǎng)回程滿意度下降。
從圖7還可以看出,proposed方案在不同的網(wǎng)絡(luò)回程需求水平下,均能獲得更加合理的整體回程拓?fù)?從而比PL-based方案具有更高的網(wǎng)絡(luò)回程吞吐率和網(wǎng)絡(luò)回程滿意度。
結(jié)合圖6和圖7,可以得出結(jié)論,通過獲取鄰居基站的可用無線回程能力信息,能夠建立更好的無線回程路徑和拓?fù)淙テヅ浠爻绦枨?是提高無線回程拓?fù)涔芾硇屎托阅艿挠行緩健?/p>
4 結(jié)束語
本文從提高無線回程網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涔芾硇屎途W(wǎng)絡(luò)性能角度出發(fā),研究了無線回程網(wǎng)絡(luò)的上游節(jié)點選擇問題?；诨镜挠行Щ爻棠芰突爻绦枨蠼M成的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),建模上游節(jié)點選擇問題為最小化所有基站的上游基站數(shù)總和的優(yōu)化問題,通過分布式算法確定業(yè)務(wù)所需的上游節(jié)點。仿真結(jié)果表明,本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的動態(tài)無線回程拓?fù)涔芾矸椒?無論是基于有效回程容量的拓?fù)涔芾矸桨高€是基于回程鏈路路損的拓?fù)涔芾矸桨?都可以使得無線回程網(wǎng)絡(luò)的基站的回程容量和實際回程吞吐率自適應(yīng)回程需求的動態(tài)變化,并且基于有效回程容量的拓?fù)涔芾矸桨缚梢詫崿F(xiàn)更精細(xì)的拓?fù)涔芾?在回程滿意度上優(yōu)于基于回程鏈路路損的拓?fù)涔芾矸桨浮?/p>
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