分组调度算法在lte 中应用研究

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1、分组调度算法在LTE中应用研究　　摘要：在多业务传输的场景中，基于不同业务的不同QoS需求的调度策略研究不多。针对此问题，通过将不同QoS等级和要求加入到调度策略的影响因素中，提出了一种应用于LTE的多目标协同分组调度算法，综合利用信道质量、队列状态以及每种业务的QoS参应用于数要求等信息，在有限的频率资源下尽力使每种业务的QoS要求都得到满足。为了实现这一目标，本文将业务的QoS参数要求有目的性地加入到算法的优先级公式中，且设计了用户满意度函数来衡量算法的综合性能。仿真结果表明，该算法能根据不同QoS要求来动态分配资源，使每种业务的QoS要求都尽量得

2、到满足，且提高了整体用户满意度。　　关键词：调度；QoS；用户满意度；LTE　　中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）17-0258-02　　分组调度是实现资源分配的重要环节，而调度算法是调度要遵守的资源分配规则，一个好的调度算法对网络性能的提升发挥着巨大的作用。在QoS感知调度算法中，无论是针对一个具体业务还是一种类型的业务，首先需要分析研究业务的QoS要求，根据具体要求设计调度算法。保证所关注的业务QoS的基础上，尽可能的兼顾到其他业务的调度性能，提高系统公平性。6　　大多数研究和相关文献存在一个共同的问题，即

3、只关注一种业务或者一类业务的QoS要求，而忽略了其他业务的质量要求，容易导致整体用户满意度的下降。因此对多业务调度算法的研究是有其必要性和研究意义的。文献[33-34]中只是关注多业务中的一个具体的业务，算法设计的思想是优先保证研究业务的QoS实现，其他业务不再具体细分，他们的QoS是否得到保证没有得到仿真验证；文献[1]中明确指出四种业务的不同QoS要求，算法设计过程中使用了KKT条件，寻求不等式约束下的最优解，但算法复杂度较高。　　调度器根据不同业务流的QoS要求，在尽量保证用户公平以及吞吐量要求的前提下，动态地为用户分配相应的无线资源并通过调度信

4、令发送给UE。调度算法的研究自开展以来，由于其重要性，专注于各方面的研究层出不穷，例如吞吐量最大化，最大化公平性，业务QoS要求保证等等。为了取得吞吐量和公平性之间的平衡，Jalali等人提出了比例公平（PF）算法[10]，其优先级公式如下：　　其中，[rk（t）]是用户k的瞬时数据速率，[Rk（t）]是用户k在时间窗口（[tc]）内的平均数据速率。PF算法实现了系统吞吐量和用户公平性之间的良好的折中。面向具体业务、场景或业务QoS要求，以提高用户感知。常用方法是在PF算法上改进，改进方式是将业务QoS参数放入PF算法的优先级公式。　　1系统模型　　下

5、行分组调度的一般模型如图1所示。　　一般要预先设置小区、小区用户、RB、以及用户得到的RB集合等系统模型，具体定义如下：6　　?小区，[M={1，2，3，…，M}]，M是小区总数；小区用[I={1，2，3，…，K}][I={1，2，3，…，K}]，K是用户总数；可用RB集合，[H={1，2，3，…，C}]，C是RB总数；用户k分得的RB集合，[Ik，k=1，2，3，…，K].每个子载波可达到的传输速率使用香农公式得到[37]：　　[ck，n（t）=Blog2（1+1.5-ln（5BER）υk，n），k∈I，n∈N]（3）　　其中N是子载波集合，B是子载

6、波带宽为15KHz，BER是目标误比特率，[υk，n]是瞬时SNIR值，公式如下：　　[υk，n=βk，nPkhk，n2NkB]（4）　　其中[Pk]是用户k的发射功率，[βk，n]是分配给子载波n的功率比，[hk，n]代表信道质量，[Nk]则是高斯白噪声。所以用户k在RBc上的传输速率由最小的[ck，n（t）]决定，表示为：　　[ηk，c（t）=12minυk，n（t），c∈H]（5）　　子载波n属于RBc，每个RB包含12个子载波，C是可用RB总数。在每个TTI，用户k的传输速率为：　　[rk（t）=c=1Cηk，c（t）χk，c（t）]（6）　　

7、其中[χk，c（t）=1]表示RBc分配给用户k，否则其值为0，且满足限制条件：[k=1Kχk，c（t）=1]，表示每个RB只分配给一个用户。　　2调度算法　　2.1基于最小速率目标的调度算法　　对于GBR业务而言，其QoS特征是对传输速率的要求，每TTI内的平均传输速率需要满足下式：　　[E{rk（t）}≥Tk，?k∈I]（7）6　　其中，[E{rk（t）}]在这里可以是PF算法中的平均传输速率[Rk（t）]，[Tk]是用户k的最小传输速率要求。令non-GBR业务的[Tk=0]。[Rk（t）]更新公式为：　　[Rk（t+1）=（1-1tc）Rk（t

8、）+1tcrk（t+1）]（8）　　欲使得每种GBR业务在每TTI都能满足（5），调度优先级函