优化单用户MIMO LTE上行链路比例公平调度算法减小干扰

本文主要探讨了在LTE上行链路中，针对单用户多输入多输出（Single-User MIMO）传输条件下，如何改进比例公平（Proportional Fair, PF）调度算法以提高系统性能。LTE上行链路中的单载波频分多址（Single Carrier Frequency Division Multiple Access, SC-FDMA）系统特性对调度决策产生了显著影响，特别是由于控制信令不可避免的延迟，这直接影响了小区间干扰（Inter-Cell Interference, ICI）的变化，从而对自适应调制编码（Adaptive Modulation and Coding, AMC）性能造成波动。 传统的比例公平调度旨在平衡用户之间的公平性和效率，但在SC-FDMA环境中，动态变化的ICI对这种公平性产生了挑战。作者们针对频率域包调度（Frequency Domain Packet Scheduling, FDPS）问题进行了深入研究，着重分析了ICI变化的负面影响。他们发现，如果不对调度策略进行优化，可能在某些情况下导致某些用户的吞吐量受到不公平对待，特别是在多小区环境下的协同通信处理不足时。 为了克服这些问题，文中提出了一种改进的Proportional Fair（IPF）调度算法。该算法考虑了ICI的动态特性，并可能引入了实时的测量数据和邻区协作来减小干扰的影响。通过调整资源分配权重，IPF算法旨在确保在面对不断变化的网络条件时，仍然能够维持用户间的相对公平性，同时最大化整体系统效率，包括支持不同MIMO配置下的用户性能提升。 IPF算法可能包含以下关键步骤： 1. 实时测量：收集用户信道状态信息（Channel State Information, CSI），包括每个用户的MIMO信道质量。 2. 干扰评估：基于这些测量值，实时计算各用户间的干扰水平，预测其对AMC性能的影响。 3. 算法优化：通过调整用户优先级或资源分配权重，使得系统内每个用户的服务质量（Quality of Service, QoS）在考虑到公平性和效率的基础上达到最优。 4. 协调机制：可能采用协调机制，如干扰协调或多小区调度，来进一步降低ICI，尤其是在边缘用户之间。 5. 动态更新：根据网络状态的快速变化，IPF算法能及时调整其决策，以应对新出现的负载分布和干扰情况。 通过这样的改进，本文的工作有望为LTE上行链路中的单用户MIMO系统提供一种更加有效的比例公平调度策略，从而提升整个系统的性能和用户体验。