基于 QoS 保证的 MBMS 资源分配方案.doc
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1、精品论文基于 QoS 保证的 MBMS 资源分配方案刘志国 ,王北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 1008765摘要:在移动通信系统中,MBMS(Multimedia Broadcast Multicast Service)多媒体广播组 播技术采用“点到多点”的传输模式,提高了无线通信系统中的频率利用率,成为移动通信领域的研究热点。但是由于无线信道具有频率选择性衰落的特性,MBMS 系统的吞吐量受10限于业务组中信道质量最差的用户。为了对抗这种信道选择性衰落,研究中一般采用资源分 配的方法。本文改进了现有的资源分配算法得到了基于 Qos 保证的资源分配算法。首先根据多播组内用户的服务质量的
2、优先级进行子载波分配,保证所有用户的服务质量;然后对剩 余的子载波按照“最大化吞吐量的准则”进行分配;最后采用贪婪算法进行比特加载,进一步提高系统的吞吐量。通过仿真验证,这种资源分配算法在有效地保证组内所有用户的服务15质量的同时,可以尽可能大地提高系统的吞吐量。 关键词:通信技术;MBMS;用户服务质量;资源分配 中图分类号:TN929.53A Resource Allocation Scheme for MBMS with QoS20GuaranteesLiu Zhiguo , Wang YulongSchool of Information and Communication,Beiji
3、ng University of Posts andTelecommunications,Beijing 100876;25Abstract:MBMS(MultimediaBroadcastMulticastService)usespoint-to-multipoint transmission mode which can effectively improve the frequency utilization efficiency of the mobile communication system and becomes a hot research field of mobile c
4、ommunication. However, as the frequency selectivity of the wirless channel, the throughout of the MBMS system30is always limited by the user with the worst channel quality. In order to overcome the frequency selective fading, resource allocation methods is widely studied in the research. In this pap
5、er, the improved resource allocation algorithm based on user Qos is proposed. Firstly, the subcarriers are allocated according the users urgency degree guaranteeing the Qos of all users; Secondly, theremained the subcarriers are allocated by the maxmizing-throughout rule; Lastly, the system35through
6、out is further improved by the bit loading step with greedy algorithm. Simulation result shows that the proposed resource allocation scheme can not effectively guarantee the Qos of all users in the group, but also can improve the system throughtout as much as possible.Key words: Wireless communicati
7、on; MBMS; Qos; Resource Allocation400引言MBMS 可以有效地将相同的业务数据传输给同一个业务组内的多个接收者,这样相对 于单播来说,就可以节省大量宝贵的频率资源,提高了系统的容量。但是由于无线信道的频 率选择性衰落,MBMS 系统容量往往受限于信道质量最差的用户。为了提高 MBMS 系统的 性能,很多研究者已经不同的角度对其进行了研究。这些研究者主要从物理层和 MAC 层(介45质访问层)对 MBMS 技术进行了研究。在物理层方面主要有分层调制技术12、多级耦合调通信联系人:王,教授,E-mail: 作者简介:刘志国(1986-),男,硕士研究生,宽带移动
8、通信与网络融合- 13 -制技术3、发射分集技术45以及分层编码技术678等技术。在 MAC 层方面,主要集中在 资源分配技术的研究。目前基于多播的资源分配算法主要从最优化吞吐量911、以及用户公平性12等方面进行了研究。为了对抗信道衰落从而提高系统的吞吐量,可以采用子载波和 功率分配算法。文献11提出的子载波和功率分配算法可以最大化多播组中所有用户的吞吐50量,但是这种算法的缺点是不能保证信道质量差的用户的最基本的服务质量;文献910 研究了基于部分优先级最高的用户的资源分配算法,但是这种算法只能保证部分优先级最高 的 用 户 的 服 务 质 量 ; 另 外 还 有 人 研 究 了 最 低
9、信 道 增 益 算 法 (the lowest channel gain(LCG)method),在这种算法中,所有的用户共享所有的子载波,比特分配是采用改进的Levin-Campello 算法,这种 LCG 算法保证了用户的服务质量,但是却限制了多播系统的吞55吐量。针对于以上几种算法的不足,本论文采用了一种次优化资源分配算法,1)首先假设 每个子载波分配的功率相同,进行子载波分配,保证多播组中所有用户最基本的服务质量;2)采用贪婪算法将剩余的子载波进行分配,最大化剩余子载波所承载的吞吐量;3)通过迭 代,对每个子载波分配比特,提高多播系统的吞吐量。本文得到的最优化和次优化算法在保 证最基本
10、的用户服务质量,即保证组内所有用户可以接收到多播服务,同时可以尽可能最大60化多播系统的吞吐量,保证了用户间的公平性。1系统场景及建模论文中,基于 Qos 保证的资源分配方案的仿真场景是假设 MBMS 系统中的一个小区中, 在这个小区中有一个基站和一个多播业务组,在这个多播业务组中会有多个用户。如图 1 所示,无线信道基站业务组蜂窝小区移动用户65图 1 系统场景图Fig.1 The scene of the system在这个 MBMS 系统中,假设有 N 个子载波,K 个用户,这 K 个用户可以接受同一种不 同服务质量的服务。在每一个子载波分配周期中,基站将每个子载波分配给多播用户组里的7
11、0多个用户,基站与用户之间的信道为瑞利块衰落信道。 在论文中,首先假设原始的多播数据通过编码后生成基本层和一些增强层,其中基本层k是用来满足用户的最基本的服务质量的,而增强层是用来提高用户的服务质量,用户接收到 的增强层的数量越多,那么用户的服务质量就越好。因此,要想保证用户的最基本的服务质 量,每个用户必须能够达到基本层所需要的数据传输速率用 r min 来表示。在每个子载波分配75周期中,子载波分配算法必须要保证每个用户可以接收到基本层数据,达到最小的传输速率。 为了描述资源优化过程,我们用公式(1)来描述,每个用户的数据传输速率:NR k = cn rk ,nn=1(1)其中 k=1,2
12、,3,K,表示第 k 个用户,n=1,2,3,N 表示第 n 个子载波。R k 表示第 k 个用户的数据传输速率,cn 0,1,M 表示每个子载波承载的比特数或者符号数,其中 M80表示每个子载波承载的最大符号数或者比特数。r k ,n 表示第 k 个用户是否使用第 n 个子载波 来传输数据,当 r k ,n =1 时,表示第 k 个用户使用第 n 个子载波;当 r k ,n =0 时表示第 k 个用 户不使用第 n 个子载波。分配给第 n 个子载波的发射功率可以表示为,P = max P f (c )r = maxnk ,n(2)nkk ,n k2ak ,n85其中f (cn ) 表示当信道
13、增益为 1 时,第 n 个子载波传输 cn 个比特且能够被可靠接收所需要的最小接收功率。a 2表示第 n 个在载波到第 k 个用户的信道增益。因为在 MBMS 系k ,n 统中,子载波可能被多个用户共享,那么子载波的最大发射功率应该在共享这个在载波的用 户之间选取。论文中改进了现有的资源分配算法,采用分层传输方案,把原始的数据经过编码分割90成基本层数据和不同的增强层数据,对于信道质量差的用户,保证信道质量差的用户能够接 收到基本层数据,保障最基本的 Qos;对于信道质量好的用户,让其尽可能多地接收增强层 的数据,获得尽可能好的 Qos。假设总的发射功率为 PT ,资源分配的优化过程可以用下列
14、 目标函数表达式来描述:c ,rT c rK N n k ,nmax R= max c r(3)95限制条件为:n k ,nn k ,nNk =1 n=1 n k ,n kc rn=1 r mink=(1,2,K)(3a)1r= maxk ,n cnkck ,nn=(1,2,N)(3b)K1 rk ,n Kk =1n=(1,2,N)(3c)N f (cn ) rk ,n ka 2Tmax P(3d)n=1k ,n100限制 条件(3a)保证了每个用户达到的最小传输速率,保证了每个用户的基本 Qos, 限制条件(3d)为功率限制条件,保证了总功率小于基站发射功率。这个优化问题是一个非线性优化问题
15、,因为函数 f (c ) 和函数 max 都是非线性的。比如当调制方式是 M-QAM 的时候, f (c ) 可以表示为:2 f (c ) = N0 Q-1 pe (2c -1)(4)3 4 105其中 pe 表示误比特率, N0 /2 表示高斯白噪声的方差,同时 Q 函数为:1 - t 2Q( x) =e 2 dt(5)2资源分配算法2p x110在这部分首先讨论问题公式(3)的最优化算法来保证用户的基本的 Qos 的同时尽可能 大地提高系统的吞吐量,然后我们提出了一种改进的次优化资源分配算法来降低最优化算法 的计算复杂度。2.1 最优化资源分配算法为了将公式(3)转化为典型的 IP(整数)
16、问题, cn 只取有限的整数值。另外限制条 件公式(3b)中的 max 函数应该转化为线性的和限制条件公式(3d)转化为线性的。 具体 方法如下:115假设我们采用的是 M-QAM 调制方法,那么 c 0,1,M ,则公式(4)中的 f (c ) 的取值可以表示为 f (c) 0, f (1), f (2), f (M ) ;为了将公式(4-3c)转化为线性问题,我 们可以将所有可能的 ck ,n 都枚举出来,如下所示:r r rc .1,n 1, c .2,n 1,c .k ,n 1, n = 1, 2,N(3b/)k ,n n c1, n n c2, n n c另外,由于在实际系统中每个子
17、载波的数据传输速率受限于子载波承载的比特数,即120c 0,1,M ,我们还需要用一个新的标志g k,n,c 来代替 cn 和 r k ,n ,表示如下:rk ,n , cn = cg =(6)k ,n,c 0, cn c那么利用这个新的变量,限制条件(3c)可以表示为: K K 1 g k ,n,1 K ,g k ,n,c 或k =1c1 k =1 K K 1 g k ,n,2 K ,g k ,n,c 或k =1c2 k =1 125(3c/) K K 1 g k ,n,M K , g k ,n,c n=(1,2,N)k =1cM k =1 同时根据公式(6)定义的g k ,n ,c , c
18、n rk ,n 和 f (cn )rk ,n 可以表示为Mcn rk ,n = cg k ,n ,cc=1130Mf (cn ) rk ,n = f (c)g k ,n ,cc=1利用公式(7),限制条件(3d)可以表示为:(7)N M f (c)g1,n,c a 2 PTn=1 c=1 1,nN -1 Mf (c)ga 2M1,n,c + f (c)ga 2T2,N ,c P ,n=1 c=11,nc=11,2N Man=1 c=1f (c)g K ,n,c2K ,n (3d/) PT135因此,通过将限制条件中的“max”函数用一系列的线性等式来代替,目标优化函数公 式(3)可以转换为一个
19、可以用 IP 解决的最优化问题。尤其限制条件(3d)转化为限制条件(3d/),包括 K/个线性条件。通过以上分析,我们可以将最优化问题转为一个 IP 问题,如 下公式(8)和其相应的限制条件所示:c ,rTgK N Mmin k ,n ,cmax R= maxcg(8)140限制条件为:n k ,n k ,n ,cN Mk =1 n=1 c=1n=1cn cgc=1k ,n ,c rk ,k=(1,2,K)r r rc .1,n 1, c .2,n 1,c .k ,n 1, n = 1, 2,Nk ,n n c1, n n c2, n n c K K 1 g k ,n,1 K ,g k ,n,
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