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⃝⃝可在www.sciencedirect.com在线ScienceDirectICT Express 4(2018)175www.elsevier.com/locate/icte用于小小区网络Een-Kee Honga,Jung-Yeon Baeka, Yue-Ok Janga,Jee-Hyeon Nab,Kyung-SookKimba庆熙大学电子工程系,韩国bETRI,大韩民国大田接收日期:2017年2月28日;接受日期:2017年11月30日2018年1月1日上线摘要提出了一种综合考虑小小区可用资源和业务负载的QoS保证调度算法。即使可用资源稀缺或要调度的流量过载,也应该支持VoIP和视频等保证比特率(GBR)流量该算法根据资源和业务负载的不同,灵活地分配GBR和Non-GBR业务的权重。此外,由于通过简单的QoS类标识符(QCI)来考虑QoS,所以实现了低复杂度仿真结果表明,该算法有效地提高了QoS,包括延迟和分组丢失率(PLR)的性能。c2018 韩 国 通 信 与 信 息 科 学 研 究 所 ( KICS ) 。 Elsevier B. V. 的 出 版 服 务 。 这 是 CC BY-NC-ND 许 可 证 下 的 开 放 获 取 文 章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。关键词:QoS;调度;业务负载;保证比特率;小小区1. 介绍近年来,随着智能设备和内容数量的增加存在一些解决方案来适应业务需求的持续增长其中,被称为小区密集化的小小区技术由于其各种部署方法和成本效率而被认为是最有前途的选择之一。这种将小小区定位在热点上或宏小区的覆盖空洞中的技术可以通过增加重叠的小小区基站(BS)的数量来增加网络容量并提高频谱效率。然而,在小小区网络中,宏小区可能严重干扰小小区,因为这些小区共享无线电资源。为了解决这个问题,使用称为资源划分的小区间干扰协调(ICIC)技术来分离宏小区和小小区之间的无线电资源[1,2]。*通讯作者。电子邮件地址:mmmmjy119@gmail.com(J.- Y. Baek)。同行评审由韩国通信和信息科学研究所(KICS)负责https://doi.org/10.1016/j.icte.2017.11.017资源划分主要有三种方法:同通道部署(CCD)、正交部署(OD)和部分共享部署(PSD).当资源块组(RBG)的总数是M时,宏小区BS和小小区BS同时使用所有可用的无线电资源(即,M RBG)。在OD中,小型小区BS使用K个RBG,并且宏BS使用M-K个RBG。由于它们各自使用专用的资源集合,因此在宏小区和小小区之间不存在干扰。相反,在PSD中,当M-K个RBG仅被分配给宏小区时,宏小区和小小区共享K个RBG,反之亦然。在这种方法中,可以通过共享资源来实现容量增益[3]。随着各种应用的出现,满足用户的QoS需求变得越来越重要。QoS表示以延迟、数据速率和分组丢失率表示的服务质量。在由3GPP根据业务类型、优先级、延迟预算和可接受的分组丢失率定义的QoS类标识符(QCI)表中已经识别了九类QoS [4]。此外,流量类型分为保证比特率(GBR)和非GBR。GBR流量(如VoIP(互联网协议语音)、视频和游戏)需要最低数据速率。非GBR流量对应于最佳2405-9595/c2018韩国通信和信息科学研究所(KICS)。出版社:Elsevier B.V.这是一篇基于CC BY-NC-ND许可证的开放获取文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。176E.- K. 洪,J. -Y. Baek,Y.-O. Jang等人/ICT Express 4(2018)175⎪⎨⎩努力服务(例如,FTP、HTTP、电子邮件),这可能不需要任何保证速率[4]。调度算法可以根据信道感知和QoS感知分为三组。首先,信道未知组的通用调度器是循环调度(RR)[5]。该调度算法在公平性方面提供了最佳性能,但它没有考虑信道条件、可用资源量以及以业务类型为特征的要求。考虑信道质量的调度算法的主要代表是最大吞吐量(MT)和比例公平性(PF)[6]。MT调度(称为贪婪调度)通过将资源分配给在传输时间间隔(TTI)中具有最佳信道质量的用户来最大化然而,在这种情况下,可能不分配具有差信道质量的一些用户PF调度包括MT度量中的平均吞吐量,以提供公平性[7]。然而,像MT调度一样,它不能保证QoS,并且不考虑诸如业务负载和用于小小区的资源量的网络条件[8]。一些决策者考虑信道质量或QoS。在[9,10]中引入的修改的最大加权延迟优先(M-LWDF)和指数/PF(EXP/PF)被设计为通过使用可接受的分组丢失概率和线路头(HOL)延迟来提供分组延迟保证、较低的分组丢失率和良好的公平性。在[11]中,提出了帧级调度(FLS),其中每个用户计算所需的数据速率以满足他们自己在上层的延迟预算,并且在下层的每个TTI处将资源分配给所选择的用户。直到所有实时流量在发送时,MT度量用于调度用户,然后剩余的资源通过PF度量分配。这些调度器考虑QoS要求或队列状态,但是它们不考虑网络条件,诸如分配给小小区的无线电资源的量或要调度的业务负载。由于调度器位于基站上,因此与基站相关的网络条件直接影响调度过程。例如,假设用户数量和这些用户产生的业务负载不变,不仅非GBR业务,而且GBR业务也将失去机会随着可用资源的减少而被调度。也就是说,GBR业务变得难以保证,因为可用资源随着所有可用网络资源的减少而减少。在宏和小之间的资源划分方案Fig. 1. 提出的调度算法流程图。高复杂度和调度器处理负担。在上行链路调度中,特别难以估计一些变量,例如HOL延迟[12在该算法中,QCI表中的优先级值被转换为调度度量,以实现低复杂度的QoS调度。2. 提出的QoS调度算法本文提出了一种有效的调度算法,反映了无线资源的数量和业务负载的小小区基站。即使资源稀缺或交通过载时,应支持要求最低数据速率和质量的GBR业务。该调度算法根据无线资源和业务负载的大小,为GBR业务提供灵活的调度权重图1示出了所提出的算法的流程图。针对第j个RBG的第i个UE的调度度量由下式表示:最大i,j,TraficloadA%ofcapacity(a)对于小小区,小小区BS中的调度器应当考虑分配给小小区的无线电资源的mi, j=Ri, j(百万)K(9−优先级i, j)βdi, j·(一)在本文中,我们提出了QoS调度算法,⎪、Ri, j在OD资源划分网络配置中的小小区,其中无线电资源和业务负载的量的理由:建筑由于分配给小小区的无线电资源是减少,GBR业务的优先级增加。此外,当与用于调度的业务负载相比,预期无线电资源是足够的时,常规PF度量用于小小区调度以实现低计算复杂度。此外,大多数QoS调度算法基于一些过程来测量诸如优先级和HOL延迟之类的变量,并使用这些变量来计算度量,这需要交通负荷≥容量的A%,(b)其中,di,j是第i个UE的可实现数据速率,Ri,j是第i个UE的可实现数据速率。超过第i个UE的平均吞吐量。此外,M是总资源块组的数量,K是用于小小区的资源块组的数量。优先级i, j是在QCI表中给出的整数值(优先级1,2,.. . ,9)[4]。β是取决于K和业务负载的当无线电资源足以支持用于调度的业务负载时,可以保证GBR业务的QoS,同时还提供高质量的非GBR业务。然而,在这方面,E.- K. 洪,J. -Y. Baek,Y.-O. Jang等人/ICT Express 4(2018)175177表1QCI表[4]。QCI资源类型优先级分组延迟预算分组错误丢失率GBR用户对资源分配的竞争随着业务负载的增加而增加,并且对于高业务负载,竞争变得更加激烈。在这种情况下,GBR业务的QoS保证变得更加困难。调度指标根据业务负载量和分配的无线电资源来改变,在所提出的算法中用在为网络容量的A%设置标准之后,如果业务负载大于A%,则应用包括用于GBR业务的较高权重的所提出的调度度量。否则,应用常规PF度量来实现调度的低计算复杂度。接下来,我们利用取决于业务负载和可用资源量的比例因子β来计算(1)(b)。在(1)(b)中,M是根据网络带宽确定的总RBG的数目,并且K指示小小区的可用RBG的数量。优先级值与表1中列出的值相同。如上所述,当用于小型小区的可用资源减少时,GBR和非GBR业务具有较少的因此,所提出的调度算法增加分配给具有高优先级的用户的加权因子,以保证GBR业务的资源减少。表1中的优先级的值通过用β的值缩放而被适当地转换成调度度量。通过系统级仿真,我们得到了一个β值,它显示了GBR业务的最小平均延迟。此外,β的值取决于流量负载,我们将其值分为几组。也就是说,业务负载的范围具有与β类似的值,其示出了在组的平均延迟方面的最佳性能。因此,使用该算法的GBR业务的QoS性能的改善所提出的调度算法使用由可用资源和业务负载的量确定的缩放参数β来PF、MLWDF)不考虑小小区的网络状况。此外,所提出的调度方法是有效的小小区网络,因为调度度量的值很容易计算,以减少调度负担。特别是在上行链路中,用于延迟估计的附加算法在诸如MLWDF和EXP/PF的其他QoS调度算法中是必不可少的[9,10]。该调度算法不需要额外的估计,因为它使用QCI表中的优先级值。3. 绩效评价在本节中,我们使用系统级仿真(SLS)分析了所提出的调度算法的性能,表2模拟参数。参数值系统带宽10 MHzRB数50 RB每个RBG的RB数3占用副载波数601副载波TTI(传输时间间隔)1 ms载波频率2 GHz速度3 km/h小区半径200米UE数量10UE/BS发射功率23 dBm/30 dBmBS天线增益5 dBi通过与PF和MLWDF调度算法的比较,证明了该算法的优越性在仿真中,随机分布在小小区上的用户共享无线电资源,并且由于OD划分网络配置,宏小区和小小区之间不存在干扰。无线资源由RBG单元分配给用户,并且在数据传输中支持自适应调制和编码(AMC)和混合ARQ。如果在传输之后计算的BLER高于目标BLER(10%),则将 包 括 分 配 的 RBG 索 引 、 接 收 时 间 、 调 制 编 码 方 案(MCS)级别和有效SINR(ESINR)的信息存储在用于HARQ 的 循 环 缓 冲 器 中 。 在 8 ms 的 HARQ 往 返 时 间(RTT)之后,重传保存在缓冲器中的数据[15]。每1ms进行一次调度,具体参数如表2所示。3.1. 下行链路性能结果首先,我们根据小小区的可用资源量K,在平均延迟方面评估所提出的调度算法。图图2和图3示出了平均延迟性能。随着可用资源的减少,无论流量类型如何,平均延迟都会增加。在GBR业务中,所提出的调度算法随着K的减小而改善在保证GBR业务QoS的前提下,采用该调度算法后,非GBR业务的时延得到了有效降低。其原因是,所提出的算法支持GBR业务比非GBR业务在有限的12100 ms 10−224150 ms 10−33350 ms 10−345300 ms 10−651100 ms 10−666300 ms 10−67非gbr7100 ms 10−388300 ms 10−699300 ms 10−6178E.- K. 洪,J. -Y. Baek,Y.-O. Jang等人/ICT Express 4(2018)175≤≤ ≤图二. GBR流量的平均延迟(下行链路)。资源限制,导致非GBR流量延迟。另一方面,在PF调度中,GBR和非GBR之间没有区别,因为PF调度器不考虑QoS保证。在图4中,非GBR业务的延迟性能示出了与PF的延迟性能类似的趋势,因为非GBR业务的优先级(1)(b)类似于PF(见图2)。5- 7和9)。很自然,分组丢失率(PLR)随着RBG的数量K的减少而增加。图4示出了所提出的调度算法改善了PLR,因为GBR业务可以利用比PF和MLWDF更多的无线电资源。当小小区利用全部资源的一部分(5K 15)时,所提出的调度算法对于GBR业务显示出最佳的PLR性能。当RGB的数量为16时,三种算法表现出相似的PLR性能,因为无线电资源是足够的。当资源稀缺时(K3),由于绝对无线资源不足,三种算法的PLR性能也相似.对于非GBR业务,当应用所提出的调度算法时,PLR性能有一定损失,代价是的QoS支持。PF调度器不区分GBR和非GBR业务。3.2. 上行链路性能结果当业务负载恒定时,随着K减小,预期平均传输时间PF调度器具有比MLWDF和所提出的调度器更长的延迟,因为它不考虑GBR业务的特性(例如,延迟,优先级)。另一方面,与仅考虑延迟的MLWDF调度器不同,所提出的调度器通过保证具有优先级的GBR业务和被设置为具有最小延迟的β来减少平均延迟时间。由于所提出的调度器通过增加权重为GBR业务提供了更高的QoS,因此即使非GBR业务的延迟性能下降,与MLWDF调度器相比,它在延迟方面也实现了更好的性能。图三. 非GBR业务的平均延迟(下行链路)。见图4。GBR业务的PLR性能(下行链路)。图五. 非GBR业务的PLR性能(下行链路)。E.- K. 洪,J. -Y. Baek,Y.-O. Jang等人/ICT Express 4(2018)175179见图6。GBR流量的平均延迟(上行链路)。见图7。非GBR业务(上行链路)的平均延迟。增加平均传输时间中的延迟导致分组递送时间将超过延迟预算的高概率,这降低了如在下行链路情况下所解释的,当可用资源的量减少时,延迟和PLR的性能恶化。然而,即使延迟和PLR降级,所提出的调度算法也为GBR业务提供比PF和MLWDF调度器更好的PLR性能,如图所示。 八、4. 结论在本文中,我们提出了一种新的QoS保证调度算法,调整调度度量GBR见图8。GBR业务(上行链路)的PLR性能。见图9。非GBR业务(上行链路)的PLR性能。根据小小区BS的可用资源量和业务负载来确定业务。当在异构网络中配置OD资源划分网络时,用于小小区的资源量是可变的。虽然资源减少,但GBR业务(例如,VoIP,视频,游戏)应该得到保证。业务负载被认为是以及可用的无线电资源。我们制定了一个调度指标,考虑可用资源,流量负载,并在QCI表中的服务的优先级。使用缩放因子β将优先级的值适当地转换为调度度量,选择缩放因子β以提供平均传输时间中的最小延迟通过系统级仿真,我们证明了该调度算法有效地改善了GBR业务的延迟和PLR性能。180E.- K. 洪,J. -Y. Baek,Y.-O. Jang等人/ICT Express 4(2018)175致谢这项工作得到了韩国政府(MSIT)资助的信息通信技术促进研究所(IITP)资助(编号2014-0-00282,用于超连接智能服务的5G移动通信技术的开发)的支持。利益冲突作者声明,本文中不存在利益冲突引用[1] A. Damnjanovic等人, 3GPP异构网络综述,IEEEWirel. Commun.18(3)(2011)10-21。[2] 马休斯角Nogueira等人,OFDMA下行链路上多用户的QoS感知器:最优和启发式,IEEE LATINCOM,11月。2016年,页1比6[3] D. 富 拉 迪 万 达 角 Rosenberg , Joint resource allocation and userassociationfor heterogeneous wireless cellular networks,IEEE Trans.无线通信12(1)(2013)248-257。[4] 3GPP TS 23.203 v13.0.0.,政策和收费控制架构,2014年6月。[5] S. Schwarz等人,LTE的低复杂度近似最大吞吐量调度,IEEEASILOMAR,Pacific Grove,CA,USA,2010年11月,pp. 1563-1569年。[6] F. Capozzi等人,LTE蜂窝网络中的下行链路分组调度:关键设计问题和调查,IEEE Commun。监视器家教15(2012)678-700。[7] P. Bender等人,CDMA/HDR:一种用于游牧用户的带宽高效的高速无线数据服务,IEEE Commun. Mag.38(2000)70-77。[8] Seungwan Ryu等人,基于时间效用和信道状态的OFDMA系统无线分组调度算法,ETRI J.27(6)(2005)777-787.[9] M. Andrews等人,在共享无线链路上提供服务质量,IEEE Commun.Mag.39(2)(2001)150-154.[10] R. Basukala等人, EXP/PF和M-LWDF在下行链路3GPP LTE系统中的性能分析,IEEE AH-ICI,尼泊尔加德满都,2009年11月3日至5日,pp. 1比5。[11] G. Piro等人,用于LTE网络中的实时多媒体服务的两级下行链路调度(Two Level Downlink Scheduling for Real-timeMultimedia Servicesin LTE Networks),IEEE Trans. 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