发给老师的毕设材料设计相关周一帆小

1、基于MOS 公平和频谱效益的LTE 跨层调度算法作者：专业：通信工程指导：指导：通信与信息摘要：本文提出了在 LTE 中基于应用层用户 MOS 公平和无线频谱利用效率的跨层资源调度算法，并构建了包含频谱和用户 MOS 公平两大部分的效用函数。在效用函数中加入了体现应用层业务价格参数和调整频谱和 MOS 公平关系的调节系数，使得调度算法可以灵活的调整 MOS 公平和频谱效率之间的关系，并且运营商也可以调整业务价格参数更加主动的对调度进行影响。调度算法使用贪心算法的思想，逐步调整分配，提高系统性能。本设计在按照 LTE 标准的平台进行，效用函数中的系数能有效调整频谱和用户 MOS 公平的权重，与参

2、考算法相比，本算法能有效兼顾系统频谱效率和应用层用户 MOS 公平，应用层业务价格参数对业务的调度产生一定影响。：LTE；MOS 公平；跨层调度；频谱效率；贪婪算法一、绪论人们对于无线多业务需求日益增加，在 LTE 网络中获得有效的无线分配和提供大量用户高质量的优质用户体验变得尤为重要，并且在 LTE 系统中，调度方法是未被标准化的。因此为了保障应用层的用户体验和兼顾有限频谱要一种 LTE 跨层调度算法来实现上述功能。效率，需二、系统建模Network-level QoSCarrier SchedulerRB.RBRB.RBRB.RBData Flow 3Data Flow 3Data Flo

3、w 1Application Setting 1Application Setting 2Application Setting 3Application- level QoSVoIPIPTVFD图 2.1系统模型图系统模型如图 2.1。我们有 N 个用户 UE，每个 UE 表示为 n，1nN，每个 UE对应一种业务，其 QoE 计算模型为： MOS =（R , z (i)），其中 Rn 是分配给用户 n 的nnnApplication-levelUsersNetwork-levelQoEUE.UEUE.UEUE .UE(i )，它会影响平均传输速率和传输时延， zn是应用层参数，i 表示其应

4、用层参数的个数。总带宽表示为 B=Lw，w 是最小块，L 是块总个数，R 表示总集合，即 R* = R，R ，.R ;的块，R*表示对每个 UE分配的分配12N效用函数为：LNU (R*) = a åSINR* P + b ål MOS(i ) )(R , Z(2-1)(i,in )innnnni=1n=1的，右半部分是应用层用户 MOS 公平，a和b 系数用于调节左半部分是频谱和用户 MOS 公平之间的权衡点。Pin 表示第 i 个块对应的用户 n 的应用层内容价格。ln 是公平性因子，其表式(2-2)：l= MaxMOST , n = 1 N(2-2)nT(1/(T -

5、1)åT -1T -1åT -1 1 åMaxMOST = T - 1 max(MOS1t，.， MOS Nt )(2-3)t =1t=1三、各业务 MOS 计算模型，MOS模型和源模型3.1VoIP3.1.1VoIP MOS 计算模型中有定义 VoIP QoE 的模型9，其 MOS 值是传输评价因子 RITU 的 E-m的函数，表示为：R = R0 - IS - ID - Ie-eff + A(3-1)其中 R0 是信噪比，IS 是总的传输损耗，ID 是表示语音延迟的损耗参数，A 是与场景有有利因子。在理想环境中，我们可以设置=0，Is=0。为了配合 VoIP

6、的 IP 源模型参数，给 VoIP 的 MOS 有适合的上限 4.5，令 A=16。Id 是绝对时延 Ta 的函数， Ta = 2t = 2(tc +t r ) ，t c 是中。网的时延，t r 是无线网络时延。Ie-eff的值在表 3.1表 3.1语音传输标准和参数标准比特率(kbps)帧间隔 Ts(ms)设备损耗 Ie-effG.71164.0200G.72916.0307G.7298.02010G.723.15.33019此外一式中的 ID 是与时延相函数，其表0：Ta < 100ìï11I (T ) = 25(1 + X ) - 31 + ( X / 3) +

7、 2 100 £ Ta £ 2(t + T )66(3-2)í66DacsïTa > 2(t + T )¥îcs其中 X = log2 (Ta /100) ，Ts 是固定包间隔，由语音传输标准决定。VoIP 的 MOS 值根据传输损耗因子 R 计算得：ìR < 00 £ R £ 100R > 1001.0= ï1 + 0.035R + 7R(R - 60)(100 - R)MOS(3-3)íïîVoIP1064.5MOS 与传输因子参数的函数关系如

8、图 3.1 所示。9图 3.1 传输评价因子 R 到 MOS 的3.1.2VoIP IP 源模型VoIP 的 IP 源据 ON/OFF过程中是根据 G.729 标准产生 VoIP 语音数据包。语音业务流根链建模，在 ON 周期服从均值为 3 的指数分布，OFF 周期服从上限为 6.9，均值为 3 的截尾指数分布11。在 ON 期间，每 20 毫秒产生 20 字节大小的数据包，即数据速率是 8kbps。而在 OFF 周期数据速率为零。其 VoIP 业务模型示意图如图 3.2 所示。ONOFFONOFFONOFFON图 3.2VoIP 业务模型示意图3.1.3VoIP MOS模型在 VoIP 计算

9、模型中，我们需要的输入参数是时延，IP 包的平均速率为 8kbps，单个 IP 包的大小为 20 字节，因此获得了块对用户的信噪比之后便可以用过香农公式来时延，进而来得到的 VoIP 业务的 MOS 值。先通过信噪比来计算出单个快的最大比特传输率：C = B * log2 (1 + SINR)快的最大比特传输率为：(3-4)分配得多个RnRnCtotal = åCRnii=1得到的是最小的传输时延：= åB * log2 (1 + SINR( Rni ,n ) )i=1(3-5)t = IPPacketSize =20*8(3-6)RnCtotalåB * log

10、2 (1 + SINR( Rni ,n ) )i=1VoIP 业务在分配Rn将的时延带入公式(2-5)(2-6)中后的MOS。3.2.IPTV 模型3.2.1 IPTV MOS 计算模型模型10，包括应用层 QoS 参数：帧速率 FR，跨层QoE比特率 SBR和非应用层参数包错率 PER。其 MOS 函数为：ìa1 + a2FR + a3 ln(SBR) üMOS= maxí1.0, 1 + a(3-7)ýIPTVPER + a (PER)2îþ45我们假设其是快速移动的，其中a1 a5 是参数，分别为 -0.0228，-0.0065

11、，0.6582， 10.0437 和 0.6865。在这里是通过计数传输包时延超过帧间隔的帧数来计算 PER。3.2.2 IPTV IP 源模型在 IPTV IP 源根据 H.264 标准的频流模拟，表 3.2 给出了速率为 128kbits 的数据包，根据文献12给出的数据进行视业务流部分建模数据。每隔 40ms 发下一帧，每次的 IP小即为帧大小，以此循环，此外还调整了 MOS 上限。表 3.2业务建模数据表3.2.3 IPTV MOS模型H.264 的标准中已经使得 SBR 和 FR 为定值，SBR=128kbps，FR=25fps，因此预测模型需要的是错帧率 PER，PER 的计算是通

12、过计数传输包时延超过帧间隔的帧数来计算。本设计通过计算块对用户信干噪比 SINR 来计算最大传输比特率，然后将 H.264 中每一帧的数据量在此最大传输比特率下进行传输，计算得到的传输时延与 H.264 标准的帧间隔，即 40ms 来比较，若时延大于 40ms，即为错帧。在 LTE 仿真平台中，本设计IPTV 过去 50 帧的错帧情况，IPTV MOS 值的计算是根据这50 帧计算得来的 PER，和定值参数 FR,SBR 来计算得到。3.3 FD 模型3.3.1 FD MOS 计算模型对于文件服务，用户满意程度仅与有效的数据传输速率有关，传输时延与传输速率成比例关系，并且没有可调节的应用层参数

13、，因此文件v < 8kbps的 QoE 模型为：ì1.0MOS= ï 1og (b v)8kbps £ v < 315kbps b(3-8)íFD1102ïî315kbps £ v5.0其中 b1 和 b2 参数的值为 2.5037 和 0.3136。3.3.2 FD IP 源模型文件的 IP 源模型就设计得比较简单：RLC SDU 队列缓存小一定产生一个 IP 包，就是 Endless 模式，始终有源。小时，3.3.3 FD MOS模型序号帧类型数据产生时刻帧大小1I021622P408453P802024P1

14、202435P1601986P2004747P2401828P2801679P320125FD 的 MOS 值计算模型的输入参数文件的模型比较简单，因为文件仅与传输速率有关，所以 FD 的 MOS 值能提供的传输速上限为：即是平均传输速率。单个块的VFDmaxC = B * log2 (1+ SINR)(3-9)分配 Rn后的 FD MOS 值为：RnRnVtotal = Ctotal = åCRnii=1= åB * log2 (1 + SINR( Rni ,n ) )i=1(3-10)四、调度算法本文需要设计的是基于用户 MOS 值公平和频谱利用效率的调度器策略。对于用

15、户 n，在同一时刻，本系统中该用户有一个应用服务。总的系统带宽为W = Lw ，其中w 是最小调度块(SU)，每个 SU 占有 180kHz 的带宽，即一个块 RB13。设计的算法如下，其中 t 表示本调度时刻，t-1 表示上一次调度时刻。Rt 表示 t 时刻的资源分配。Algorithm: Proposed Greedy AlgorithmStep1 Initiation:total number of UEs is N, each UEs application type,total number of RBs is L, get parameter a and b in formular

16、(2-1), application serviceprice of each user P=P1，P2，.，PN, randomly allocate Rtotal to N usersStep2 Inputeach users allocated resource at last time Rnt-1 , n=1.N current SINR Table SINRL*Nt , n=1.Neach users MOS history MOStn , n=1.NStep3 Scheduling Decisionuse scheduling results QoS parameters to c

17、alculate Ut-1(Rnt-1) calculate MOS fairness coefficients n ,n=1.NLet R*=Rnt-1,U*t=Ut-1(Rnt-1),U*t-1=0; While(U*t-U*t-1> D )calculate each users MOS using R* sort users by MOSFor user i from MOSmin user to MOSmax user For each Ri in R & RiÏRnCalculate U(RiUEn)If U(RiUEn)>U*tremove Ri f

18、rom original UEassign Ri to UEnU*t-1=U*k,U*t=U(R*，RiUEn) R*=new(R*，RiUEn)EndIfEndForEndFor End while Step4 Outputoutput resource allocation vector Rt=R*其中 U 函数即为效用函数，由于用户数和其业务种类已经确定，所以 MOS 值的输分配，R*和,U*t 用来存放迭代过程中的最优入参数简化成了对应的分配和对应的效用函数值。迭代的跳出条件是效用函数的增量不大于一定值的时候， 在实际代码编写中将该值设置成原先效用函数值的微小百分比，可以设置为 0.5

19、%或者其他，该数值的选择会影响迭代次数与收敛速度。五、与分析5.1参数中，我们考虑上午 8 点到 12 点之间无线网络系统中的业务流情况，其中在的用户数据是根据现实变化情况和本设计中平台的参数来进行设计的，如图 5.1。表 5.1 中则说明了具体平台中的各种参数，包括站间距离、载波频率、带宽、资源块个数和信道模型/快衰等。图 5.1 上午时间段各业务平均用户数表 5.1参数坐标：(0,0)坐标：(500, 0)、(250, 433)、(-250, 433)(-250, -433) 、(250, -433)；目标其他、(-500, 0)UE 初始坐标：(100, 0)；UE 移动模型：单向移动；

20、移动方向：x 轴正方向；流量模型：VoIP G.729 模型，IPTV H.264 模型 ，Endless 模式； 时间：60s 。5.2结果与分析5.2.1 调整系数与用户公平系数权重系数a 和表示用户MOS 公平权图5.2 给出的是调整效用函数中表示重系数 b 的结果。当a = 0，b = 1时，彻底地保证各个用户的 MOS 值是公平。当a = 1，b = 0 时，最大的系统吞吐量。图 5.2不同a和b 系数下各业务的 MOS 值系统参数值说明站间距离500m载波频率2GHz带宽 W18MHz100 个 RB块个数100信道模型/快衰ITU-Pedestrian，ITU- Vehicula

21、rIMT 2000 中指定的模型移动速度30km/h子载波平均SINR 模型EESMUplink 时延2ms天线1*1SISO43dBm路损128.1+37.6log10(Rkm)在图 5.3 中能够看到不同a与b 的系数组合对整个系统的吞吐量的影响。图 5.3 不同a和b 系数下系统吞吐量5.2.2 设计算法在不同用户数下的分析a和b 都设置为 0.5。结果如图 5.4 和 5.5 所示。结果中可以看出在使用应用总人数最多的 10 点左右，三个应用的平均 MOS 是略低于其他时刻的。此外，所有业务中 VoIP 的 MOS 值是最高，而 IPTV 的 MOS 相比来说是最低的。在用户较多的情况

22、下，吞吐量也会比较大，IPTV 和 FD 的影响较大。设计算法在不同用户数下各业务 MOS 值变化( a = b = 0.5 )图 5.4图 5.5 设计算法在不同用户数下的吞吐量情况( a = b = 0.5 )5.2.3 设计的算法与参考算法比较各应用层价格都等于 1，系数a，b 都设置为 0.5。比较了本设计算法与MTP(izing the throughput)调度算法和 Proportional Fairness(PF)两种参考算法的比较。本设计算法与 MTP 调度算法的结果如图 5-6 所示，可以看出，本设计算法下，VoIP 的 MOS 是略低于 MTP 算法下的 MOS，但是 I

23、PTV 和 FD 这两个应用的MOS 是有显著提升的，相比于 MTP 调度算法而言，对于用户 MOS 公平是有较大提升的。图 5.6 本设计算法与MTP 调度算法MOS 比较设计算法与比例公平(PF)调度算法的结果如图 5.7 所示，可以看出，设计算法在不同用户数情况下，各业务的 MOS 值几乎都优于比例公平调度算法的结果。唯有 VoIP 的 MOS，略低于比例 PF 算法的结果。图 5.7 设计算法与比例公平 PF 算法 MOS 比较图 5.8 中是设计算法与 PF，MTP 调度算法吞吐量的比较，可以看出，设计算法的吞吐量几乎与比例公平(PF)算法相同，略低于 MTP 调度算法的吞吐量，之前

24、的结果，设计算法在吞吐量上与 PF 算法结果没有确定的大小关系，但是从在各业务 MOS 分析，总体上略高于 PF 调度算法的 MOS 结果。图 5.860s 不同算法的吞吐量比较5.2.4 应用层价格参数的影响图 5-9 的结果是在a = 0.5，b = 0.5 的情况下的。总的来说，价格参数对于各个应用的 MOS 和系统吞吐量是有影响的，由于某个应用的价格参数发生变化，会影响该应用在效用函数中的影响权重，或者从某种意义上可以理解成优先级，影响设计的调度算法根据效用函数分配给该应用的总吞吐量产生影响。数量，从而对各业务 MOS 和系统图 5.9 应用层业务价格参数对吞吐量和 MOS 的影响六、

25、结束语本设计在按照 LTE 标准的平台进行，效用函数中的系数能有效调整基站频谱和用户 MOS 公平的权重，与参考算法相比，本算法能有效兼顾系统频谱效率和应用层用户 MOS 公平，应用层业务价格参数对的调度产生一定影响。在比较效用函数中的a和b 系数时，中仅仅对其不同情况搭配进行了，如果能从理论上进行推导证明，甚至求解其最优解是可以继续的工作，比如另b = 1 - a ，这样参数仅有a 一个。并且在最初的理论建模分析时，本设计尝试将用户MOS 公平与之间进行博弈，但是由于对博弈论吃得不透，理论上的证明和求解都遇到了问题。在调度算法上使用贪婪算法的思想，其收敛速度很大程度上收到迭代终止条件的影响，

26、若迭代终止条件比较苛刻，那么在过程中等待时间比较长。总的来说，还有很多工作可以有进一步改进。七、文献1D. McQueen, “The momentum behind LTE adoption,” IEEE Commun.Mag, vol. 47, no. 2, pp. 4445, Feb. 2009.S. Khirman and P. Henriksen, “Relationship between quality-of-Service and quality-of-Experie nce for public internet service,” in Proc.Passive and A

27、ctive Measurement PAM, Fort Collins, CO, Mar. 2002.S. Na and S. Yoo, “Allowable propagation delay for VoIP calls of acceptable quality,” in Pr oc. 1st Int. Workshop Advanced Internet Services and Applications, Springer-Verlag, London, U.K., 2002, pp.4756.E. Dahlmanet al.,3G Evolution: HSPA and LTE f

28、or Mobile Broadband, 2nd ed., Academic Press, 2008.23453GPP TS36.300, “Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA) and Evolved Univer sal Terrestrial RadioAccess Network (E-UTRAN): Overall Description.”Ali S, Zeeshan M. A utility based resource allocation scheme with delay scheduler for LTE service-class supportC/Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2012 IEEE. IEEE, 2012: 1450-1455.Khan S, Duhovnikov S, Steinbach E, et al. MOS-based multiuser multiapplication cross-layeroptimization for mobile multimedia communicationJ