2. 西安邮电大学 通信与信息工程学院, 西安 710061
提出了随机化竞争调度算法.该算法属于协作调度算法的范畴, 适用于对相邻中继蜂窝小区边缘的用户进行联合调度.以此算法为基础, 提出了基于随机化竞争的中继蜂窝小区边缘协作调度策略.该策略通过在相邻小区边缘可能产生资源冲突的区域形成协作中继簇, 并在协作中继簇覆盖的区域内应用随机化竞争调度算法, 能够尽量避免相邻小区之间产生同频干扰, 从而提升小区边缘的传输性能.仿真结果表明, 所提出的协作调度策略有效地降低了相邻小区中继站对边缘用户的干扰, 提升了小区边缘的吞吐量, 并在一定程度上增强了小区中心和边缘区域之间的调度公平性.
2. The School of Telecommunication and Information Engineering, Xi'an University of Posts and Telecommunications, Xi'an 71006l, China
Random competition (RC) scheduling algorithm is proposed. This algorithm is applied to joint scheduling between cells edge users of different adjacent areas, which belongs to the category of collaborative scheduling algorithm. In addition, collaborative scheduling scheme based on random competition for the edge of relay-enhanced cell is proposed based on this algorithm. In order to avoid co-frequency interference and improve the transmission performance of the cell edge areas, we introduce the collaborative relay cluster in the edge of relay-enhanced cell where resource conflicts would appear and apply RC scheduling algorithm among collaborative relay cluster. Simulation results suggest that the proposed method can reduce the users' interference of the adjacent cells, and improve the cell edge throughput. Moreover, the scheduling fairness between cell center and edge can be enhanced.
在相邻小区之间，各小区的中继站对所属边缘用户进行下行传输时难免对相邻小区边缘的用户产生同频干扰.针对这一问题，对适用于中继蜂窝小区边缘的协作调度策略展开研究，提出了一种基于随机化竞争(RC，random competition)的协作调度策略.该策略通过在相邻小区边缘形成的中继协作区域内应用RC调度算法，能够尽量避免相邻小区之间产生同频干扰，提升小区边缘的吞吐量，满足小区边缘的性能要求.
1 研究背景中继蜂窝网络的构架模型如图 1所示，其主要的构成实体包括基站(eNB，evolved node B)和中继节点(RN，relay node).由基站eNB完成的调度称为高层调度，由中继站RN完成的调度称为低层调度.在中继蜂窝网络中，系统可以通过接入链路和回程链路间的隔离机制[1]以及各个RN所辖区域间的频率复用机制，实现单个小区内全频带的资源复用.因此，小区内部同频干扰较低.但是，在相邻小区之间，由于并未应用任何时域隔离或频率复用机制，所以各小区的RN在对中继用户(T-UE，two-hopsuser experience)进行下行传输时难免受到相邻小区内RN的同频干扰[2].
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图 1 中继蜂窝小区边缘同频干扰的产生 |
为了提升小区边缘的吞吐量，需要在中继蜂窝小区的低层调度中引入合理的协作调度机制，抑制同频干扰，解决小区边缘同频干扰的问题.其中RC调度算法作为一种合理的协作调度算法[3]，基于竞争的资源调度算法[2]的基本思想，通过应用竞争机制，使得同频资源块在某一子帧中只能被分配给1个T-UE进行下行数据传输.
目前，应用较多的竞争调度算法是基于信干噪比(SINR，signal to interference plus noise ratio)的竞争调度算法.该算法利用待服务T-UE在被竞争资源块的每个子载波上的信干噪比之和来表征竞争因子CF(k)，如式(1) 所示.
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(1) |
其中：sRB0(k)为T-UEk在被竞争资源块RB0上的SINR值，sSCi(k)为T-UEk在被竞争资源块RB0的第i个子载波上的SINR值.
参与竞争的T-UEk计算得到各自的竞争因子后，RN根据式(2) 所示的调度规则，选出在此次竞争中获胜的用户k(t)获得被竞争的资源块.
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(2) |
基于SINR的竞争调度算法可以获得较高的系统吞吐量.如果仅仅采用T-UE在被竞争资源块的SINR作为竞争因子，可能会导致在此次竞争中胜出的T-UE的竞争因子在随后的多个调度周期内一直是中继协作区域内的最大值，即该T-UE将不断地在资源竞争中胜出.这样，中继协作区域内的其他T-UE将很难得到该被竞争资源块，调度的公平性将受到影响.
为了提升协作调度算法的公平性，笔者引入了一个随机数ε作为修正因子，提出了基于随机化竞争的中继蜂窝小区边缘协作调度策略.首先介绍协作调度模型，并根据此模型分4步详细描述了协作中继簇的形成的过程.在此基础上，提出了随机化竞争调度算法.最后通过仿真实验，将该算法与传统方法进行对比，说明了所提策略有效地提升中继蜂窝小区边缘传输性能.
2 协作调度模型2.1 模型概述7个相邻小区构成了最基本的协作调度模型.对于处于中心位置的小区而言，处在它边缘由6个不同RN管辖的中继小区(R-Cell，relay cell)内的用户均有可能受到相邻小区内临近RN的同频干扰.相邻小区共顶点的3个R-Cell组成的区域，称为中继协作区域(CA，collaborative area).在每个中继协作区域内部，都可能会有如图 1所示的同频干扰现象发生.为了解决这一问题，在中继协作区域内，各个RN可以形成协作中继簇，簇内RN之间可以通过各自所属的eNB进行调度信息的交互和协作调度，降低相邻R-Cell接入RN对T-UE的同频干扰.
2.2 协作中继簇的形成为了降低中继协作区域内隶属于不同小区的T-UE之间由于争抢资源而造成同频干扰，需要在中继协作区域内形成协作中继簇[4-5](CRC，collaborative relay cluster).这样，簇内各RN就可以通过各自所属eNB交互调度信息，使得同频资源块在某一时隙只能由区域内的一个RN为其所属T-UE进行下行数据传输时使用，避免同频干扰现象的发生.
协作中继簇的形成分为以下步骤：
1) 当eNB需要对T-UE进行下行数据传输时，T-UE向所在中继锚小区的接入RN发出资源调度请求；
2) 当RN接收到来自T-UE的资源请求时，将向eNB发送协作处理请求，eNB收到请求后，与相邻小区的eNB进行信息交互，确定相邻的R-Cell，形成协作中继簇候选集C为
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(3) |
3) 协作中继簇候选集C形成后，发出资源调度请求的T-UE通过测量，对它到C中各个RN的参考信号接收功率(RSRP，reference signal receiving power)进行估计.以图 1中的T-UE1为例，RN1是T-UE1的中继锚小区R-Cell A的接入RN，将T-UE1到RN1的RSRP记作PA；RN2和RN3分别是T-UE1的中继干扰小区R-Cell B和R-Cell C的接入RN，将T-UE1到RN1、RN2的RSRP均可记作PI. eNB得到这些RSRP的值后，将PA和两个PI形成RSRP对(PA, PI)，判断它们是否满足式(4) 描述的成簇条件：
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(4) |
4) 若RSRP对满足式(4) 描述的成簇条件，则表明中继锚小区和这个中继干扰小区之间存在同频干扰，需要将该中继干扰小区的RN由协作候选集C加入协作中继簇集合C*中；反之，则表明该中继干扰小区的RNi对待服务T-UE干扰不大，将其从协作候选集中删去即可，最终形成的协作中继簇集合为
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(5) |
至此，协作中继簇C*正式形成.当簇内各RN对所属T-UE进行资源调度时，各个T-UE之间将通过竞争机制实现协作调度，确保小区边缘中继协作区域内不会产生资源冲突.
3 基于随机化竞争的协作调度策略3.1 随机化竞争调度算法为了提升协作调度算法的公平性，引入一个随机数ε作为修正因子，对第1节所述CF进行修正.修正后的竞争因子CF(k)如式(6) 所示.
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(6) |
其中：随机修正因子ε在区间[0, 1]上取值；α和β为CF的调整因子，满足α+β=1.一般情况下，α和β的值均取为0.5.
当T-UEk计算得到自己的竞争因子后，将CF(k)的值反馈给它的接入RN，RN根据式(7) 所示的调度规则，选出此次竞争中获胜的T-UE，由RN在指定的子帧上利用该被竞争资源块对其进行下行数据传输.其中，k*(t)为t时隙竞争获胜的用户.
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(7) |
通过随机数修正后，CF值的大小就有了一定的随机性.这样，竞争失败的T-UE获得被竞争资源块的概率有可能得到提升，避免了信干噪比最高的T-UE不断在对该资源块的竞争中胜出.与基于SINR的竞争调度算法相比，RC资源调度算法通过牺牲部分吞吐量性能，提升了调度公平性.
3.2 协作调度流程基于随机化竞争的中继蜂窝小区边缘协作调度策略主要由3个步骤组成，分别为协作中继簇的形成、资源冲突检测和基于RC的资源调度.策略的实现流程如图 2所示.
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图 2 协作调度流程 |
1) 当T-UE向所在R-Cell的接入RN发出资源调度请求时，系统根据2.2节设计的成簇策略，形成协作中继簇.
2) 协作中继簇内的RN向T-UE分配资源之前，RN计算各个T-UE在各个资源块上的SINR值，形成T-UE在各个资源块上的传输SINR矩阵TRB，如
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(8) |
其中sSCM(k)为T-UEk在资源块RBM上的SINR值.由于一个资源块包含12个子载波，故M=N/12.
3) RN取矩阵TRB中每一列中SINR最大值对应的T-UE，形成冲突检测向量D并反馈给所在宏小区的eNB，如
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(9) |
其中IRBM为RBM上SINR最大T-UE的索引值.
4) 参与竞争的T-UE所在小区的eNB对冲突检测向量进行比较和资源冲突检测.在同一下行子帧，如果中继协作区域内待服务用户T-UEk的中继干扰小区内有T-UE发出资源请求，且在各自接入RN的冲突检测向量中对应相同的资源块，那么当不同RN同时决定将这个资源块分配给这些T-UE并进行下行传输时，就会出现资源冲突，这种情况下，转至步骤5)；否则，无资源冲突产生，转至步骤8).
5) 若存在资源冲突，则系统对每个参与竞争的T-UE生成随机数ε对竞争因子进行修正，按照式(6) 计算出CF值.
6) 比较各个T-UE的CF值，选出最大者为竞争获胜的T-UE.
7) 判断竞争获胜的T-UE是否与其他T-UE存在资源冲突，若不存在，转至步骤8)；若存在，转至步骤5).
8) 竞争获胜的T-UE获得被竞争资源块，同时，系统为竞争失败的T-UE分配其他资源块.
9) 当中继协作区域内所有资源调度请求都得到了处理，竞争调度过程结束；否则，转至步骤4) 继续进行竞争调度过程.
4 仿真与性能分析笔者模拟城区环境中的中继蜂窝小区环境对所提出的基于随机化竞争的中继蜂窝小区边缘协作调度策略进行了仿真[6]，并以用户平均吞吐量、系统频谱利用率和区域公平性3个方面[7]与表 1中的调度策略进行了对比.其中，策略3为笔者所提调度策略.
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表 1 3种调度策略 |
1) 边缘用户平均吞吐量
图 3所示为3种调度策略下边缘用户平均吞吐量对比.与内外层均应用PF调度算法的策略1相比，策略2和策略3在边缘用户平均吞吐量性能上均有提升.由于策略2的外层调度应用了基于SINR的竞争调度算法，该算法通常选取接受SINR最大的用户为之提供服务，所以可以获得最佳的吞吐量性能.策略3外层应用的RC调度算法通过牺牲一部分吞吐量性能，换取了小区边缘公平性的提升.
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图 3 3种调度策略的边缘用户平均吞吐量对比 |
2) 系统频谱利用率
图 4为3种调度策略下系统频谱利用率对比. 图 4中，与未在小区边缘应用协作调度方案的策略1相比，策略2和策略3应用协作调度策略减少了中继协作区域内的资源冲突，降低了中继协作区域内接入不同RN的T-UE之间的同频干扰，从而提升了各个T-UE的平均吞吐量.也即，系统利用有限的带宽获得了更高的传输速率，提升了小区的频谱利用率.
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图 4 3种调度策略的系统频谱利用率对比 |
3) 区域公平性
图 5所示为3种调度策略下区域公平性对比.策略2和策略3的区域公平性均低于策略1.这是因为，策略2和策略3在外层调度中都应用了竞争调度算法，而竞争调度算法的公平性不如策略1外层调度中应用的PF算法.笔者在设计RC调度算法时，应用随机数对竞争因子进行了修正，使得策略3的区域公平性与策略2相比得到了提升.
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图 5 3种调度策略的区域公平性对比 |
为了解决中继站对用户进行数据传输时对相邻小区用户的同频干扰问题，提出了一种基于随机化竞争的中继蜂窝小区边缘协作调度策略.该策略通过在相邻小区边缘区域形成协作中继簇，并在协作中继簇覆盖的中继协作区域内应用提出的RC调度算法，尽可能地避免相邻小区边缘产生同频干扰，提升小区边缘的吞吐量.通过仿真实验，验证了所提协作调度策略在用户平均吞吐量、系统频谱利用率和调度公平性等方面的性能，与传统方法进行对比，说明了所提策略有效地提升了中继蜂窝小区边缘传输性能.
| [1] |
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