LTE-Advanced系统载波聚合下无线资源分配算法

朱国晖， 周广谭， 薛 茜

(西安邮电大学 通信与信息工程学院， 陕西 西安 710121)

LTE-Advanced系统载波聚合下无线资源分配算法

朱国晖， 周广谭， 薛 茜

(西安邮电大学 通信与信息工程学院， 陕西 西安 710121)

为改善LTE-Advanced系统载波聚合场景下通信系统性能，针对比例公平调度算法加以改进，得出一种基于辅载波激活的分组资源分配算法。根据用户所在位置，将用户分为中心用户和边缘用户，通过限制某些成员载波上分配给边缘用户资源块数量，并结合载波聚合技术中引入辅小区激活/去激活机制，设计新的用户优先级权值公式。仿真结果显示，改进算法可提高边缘用户吞吐量，改善用户间公平性。

LTE-Advanced系统；载波聚合；无线资源分配；吞吐量；公平性

运用载波聚合(Carrier Aggregation，CA)技术的高级长期演进(Long Term Evolution - Advanced，LTE-Advanced)通信系统，须将无线资源(成员载波和资源块)合理地分配给用户，以满足用户的业务需求[1]。在载波聚合场景下设计一个理想的无线资源分配算法，需要同时考虑系统吞吐量和用户间公平性。基于用户服务质量的资源分配算法[2]，提高了系统吞吐量和用户间公平性，但并不能直接运用于载波聚合的场景。联合载波调度算法相对独立载波调度算法，系统性能有所改善，但具体操作性不强[3-4]。依据高低频成员载波衰落特性得出的用户分组方案[5-7]，可提高用户间公平性，但却牺牲了少量扇区吞吐量，且在通信负载较大时，边缘用户体验较差。边缘用户优先的比例公平(Proportional Fair，PF)算法[8]，也可提升用户间的公平性，但未能考虑辅小区(Secondary Cell，SCell)激活/去激活机制，扇区吞吐量也有所下降。

为改善通信系统性能，满足用户的业务需求，本文拟提出一种基于辅载波激活的分组资源分配(Secondary Carrier Activation Grouping Resource Allocation，SCAGRA)算法,先对用户进行分组，并限制分配给中心用户和边缘用户成员载波(Component Carrier，CC)和资源块(Resource Block，RB)的比例数目，再根据SCAGRA算法进行资源的分配。

1 系统模型

LTE-Advanced系统非连续载波聚合场景下的蜂窝结构如图1所示。

图1 LTE-Advanced系统非连续载波聚合场景

假设系统有1个基站(eNodeB)，M个用户(User Equipment，UE)，L个成员载波，并且每个成员载波都具有相同的带宽，即都具有N个资源块。假设1个基站在L个成员载波上为多个用户服务，并且成员载波的集合为

F={f1，f2，…，fL},

其中f1

在时隙s，用户i在第n个资源块上的信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)为[8]

(1)

其中Hi(n,s)和N0分别为用户i在第n个资源块上的信道增益和噪声功率，成员载波k中第n个资源块上的发射功率

其中PT为成员载波k的发射功率。

在时隙s，用户i在第n个资源块上的瞬时数据速率为[8]

ri(n,s)=Wlog[1+γi(n,s)],

(2)

其中W是资源块的带宽。

2 算法描述

2.1 比例公平调度算法

在载波聚合场景，联合载波调度算法相对独立载波调度算法系统性能都有不同程度的改善[3-4]，因此，可考虑采用联合载波调度的方式。

如果将调度时隙s，第j个成员载波上，用户i在第n个资源块上的瞬时速率记为ri,j(n,s)，计算第j个成员载波上，用户i在第n个资源块上以调度时隙s为终点且时长为T的的平均速率[3]

(3)

则由PF调度算法，可选取出用户[3]

(4)

为其分配资源块。

PF调度算法虽然可以让用户获得较好的公平性，但是并不适合于载波聚合场景。载波聚合系统中成员载波的覆盖范围不同，在载波聚合中引入辅小区激活/去激活机制后，就需要考虑对PF调度算法加以改进。

2.2 基于辅载波激活的分组资源分配方案

基于辅载波激活的分组资源分配方案分为三部分：第一部分采用用户分组的策略，将用户分为中心用户和边缘用户；第二部分通过功率的控制，调整分配给中心用户和边缘用户成员载波数目，并设计出动态因子p分配资源块数目；第三部分结合辅小区激活/去激活机制，运用改进后的新算法进行资源块的分配。

2.2.1 用户分组策略

在载波聚合场景，不同频率成员载波路径损耗不同，因此，不同频率成员载波的覆盖范围也存在差异。根据路径损耗将用户分为中心用户和边缘用户。用户i在成员载波f1上的路径损耗为[9]

Pi,1=58.83+37.61 lgdi+21 lgf1,

(5)

其中di为用户i到基站的距离。中心用户和边缘用户分界线处的路径损耗为

P1=58.83+37.61 lgr+ 21 lgf1,

(6)

其中r为中心用户的半径。当Pi，1>P1时,用户i为边缘用户，否则为中心用户。

如图 2所示，假设中心用户的半径为r，小区的半径为R，图中半径为r的圆外正六边形内的用户为边缘用户，假设用户随机均匀分布在小区中，边缘用户数目为x个，中心用户数目为M-x个，则

(7)

若记中心用户半径和小区半径之比ρ=r/R,则有

(8)

图2 中心用户和边缘用户的划分

2.2.2 成员载波的分配

有关成员载波覆盖范围的情形主要有两种：一是通过控制成员载波发射功率，所有成员载波覆盖整个小区；二是由于边缘用户数目有限，让某些成员载波覆盖整个小区，剩余成员载波只覆盖中心用户所在范围。从减少小区间干扰和节约能量的角度，在此仅考虑第二种情形。

至于成员载波的具体分配数目，须从公平性角度考虑。假设边缘用户可以调度的成员载波数目为X个，中心用户可以调度的成员载波数目或为L个，或为L-X个，由此可以得出

(9)

或者

(10)

所以，对于载波聚合系统中成员载波的分布情况，尽可能让比值X/L满足

对于同时服务于中心用户和边缘用户成员载波资源块的分配，采用动态因子p∈(0.5,1)调节分配给边缘用户资源块的数量。动态因子

(11)

将资源块分配给中心用户和边缘用户后，再使用所提新算法进行调度，比较在调度时隙s，各用户在资源块上的优先级大小，调度分配给用户。

2.2.3 SCell激活/去激活机制

由于载波聚合系统中引入了SCell激活/去激活机制[10]，当辅载波处于去激活状态时，用户不进行物理下行控制信道(Physical Downlink Control Channel, PDCCH)和 物理下行共享信道(Physical Downlink Shared Channel, PDSCH)的信息接收和信道质量指示(Channel quality indicator ,CQI)测量。对于小区边缘用户，由于信道条件较差，聚合成员载波大多数时间处于去激活状态，因此，在调度时隙s，可供用户调度资源块数目变小。为减小与中心用户的差距，提升边缘用户的吞吐量，改善用户间的公平性，在计算调度优先级权值和平均速率时，不计算处于去激活状态成员载波上的平均速率之和，以此提高边缘用户资源分配的优先级，优先分配资源。其优先级权值计算公式为

(12)

其中l为可调度的激活状态成员载波的数目,而

(13)

为用户i以调度时隙s为终点，时长为T的时间内，在第j个处于激活状态成员载波的平均速率。

2.3 算法流程

假设在每个调度时隙s，每个资源块只供一个用户被调度，SCAGRA算法的流程图如图3所示，具体执行步骤如下。

步骤1 对每个用户进行测量成员载波的信道质量，估算第1个成员载波CC1上的路径损耗Pi,1和资源块上的瞬时传输速率ri,j(n,s)。

步骤2 将用户分为中心用户和边缘用户。如果Pi,1>P1，则用户i为边缘用户，否则为中心用户。

步骤3 根据上述成员载波的分配方法和资源块的分配方法分配给中心用户和边缘用户。

步骤4 初始化j=1。

步骤5 针对中心用户，在每个调度时隙s，计算

根据Wi,n的信息分配资源块，利用公式(3)更新平均速率。

步骤6 针对边缘用户，在每个调度时隙s，首先测量SCell下行链路参考信号接收功率(Reference Signal Receiving Power，RSRP)值，如果RSRP高于10%的门限，保持一定的触发时间，即辅成员载波(Secondary Component Carrier，SCC)为激活状态，则计算

并根据Wi,n的信息分配资源块，利用公式(13)更新平均速率；否则SCC处于去激活状态，不进行Wi,n的计算。直到把所有成员载波上的资源块分配完为止。

图3 SCAGRA算法流程

3 仿真结果与分析

针对LTE-Advanced系统非连续载波聚合场景，仿真中采用3个成员载波覆盖小区的情况，其中2个成员载波覆盖整个小区，1个成员载波只覆盖中心小区。利用Matlab对算法进行仿真，通过与现有的算法，即最大载干比算法(Max Carrier to Interference, Max C/I)、PF算法、边缘用户优先比例公平算法(Cell edge user prior PF，CEPPF)相比较，来评价SCAGRA算法的性能。算法的性能指标为系统吞吐量和用户间公平性。

具体仿真参数配置如表1所示。

表1 仿真参数配置

不同算法边缘用户吞吐量、中心用户吞吐量和小区总吞吐量如图4所示，从中可见，Max C/I算法边缘用户吞吐量最低，甚至出现“饿死”现象，中心用户吞吐量和小区总吞吐量分别最高。该算法只考虑到信道情况，导致吞吐量达到各自极限。PF算法和CEPPF算法较Max C/I算法，边缘用户吞吐量有不同程度提升，但却牺牲了中心用户吞吐量，总吞吐量也有所下降。SCAGRA算法在PF算法基础上对资源分配的优先级做了优化，较CEPPF算法，三种吞吐量都有所提高，较PF算法总吞吐量差距在缩小。

图4 不同算法系统吞吐量对比

下行边缘用户吞吐量归一化累积分布函数(Cumulative Distribution Function，CDF)曲线如图5所示。根据CDF准则[11]，图中三种算法的边缘用户的吞吐量归一化CDF曲线均满足公平性要求。 当边缘用户归一化吞吐量小于1时，SCAGRA算法的CDF值曲线均低于其他算法。由于小区边缘用户信道条件相对较差，易引起SCell处于去激活状态，因此，三种算法的CDF值曲线逐渐趋于1。SCAGRA算法提升了处于去激活状态用户资源块分配的优先级，可改善边缘用户的吞吐量性能。

图5 下行边缘用户吞吐量归一化CDF曲线

整体下行用户吞吐量归一化CDF曲线如图6所示。图中Max C/I算法对应曲线位于CDF准则对应曲线左侧，故不满足公平性要求，但其他三种算法都能满足公平性要求。当归一化用户吞吐量小于1时，SCAGRA算法的CDF曲线略低于PF算法和CEPPF算法的CDF曲线，当归一化用户吞吐量超过1时，SCAGRA算法的CDF曲线略高于PF算法和CEPPF算法的CDF曲线，这是由于SCAGRA算法提升了小区边缘用户的吞吐量，缩小了与中心用户吞吐量的差异，使得系统整体的公平性得到提升。

图6 整体下行用户吞吐量归一化CDF曲线

4 结语

在PF算法的基础上给出的SCAGRA算法，考虑到聚合载波的覆盖特性，通过控制分配给边缘用户成员载波和资源块的数目，并结合载波聚合中引入的SCell激活/去激活机制，提高SCC处于去激活状态用户优先级指标，优先给其分配资源。相比Max C/I算法、PF算法、CEPPF算法，新算法可提高边缘用户的吞吐量，缩小与中心用户吞吐量的差异，同时还能改善用户间的公平性和系统的整体性能。

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[责任编辑:瑞金]

Wireless resource allocation algorithm for LTE-Advanced system with carrier aggregation

ZHU Guohui, ZHOU Guangtan, XUE Qian

(School of Communication and Information Engineering , Xi’an University of Posts and Telecommunications, Xi’an 710121, China)

In order to improve the performance of LTE-Advanced communication system under carrier aggregation scenarios, we present a modified proportional fair scheduling algorithm, a kind of grouping resource allocation algorithm based on secondary carrier activation is proposed. Users are divided into the cell center users and the cell edge users according to the position of users. By restricting certain number assigned to the cell edge users resource block on the component carrier, and in conjunction with the carrier aggregation technology introduced in secondary cell activation/deactivation mechanism, a new user priority weighting formula is designed. Simulation results indication that, this algorithm can improve the throughput of the cell edge users and increasing the fairness between users.

LTE-Advanced system, carrier aggregation, wireless resource allocation, throughput, fairness

2014-10-10

陕西省教育厅科学研究计划资助项目(07JK377)

朱国晖(1969-)，男，博士，副教授，从事移动互联网研究。E-mail: zhgh@xupt.edu.cn 周广谭(1987-)，男，硕士研究生，研究方向为移动互联网。E-mail: zhougt1029@163.com

10.13682/j.issn.2095-6533.2015.02.010

TN929.53

A

2095-6533(2015)02-0047-05