移动通信系统中的无线资源管理技术

移动通信系统中的无线资源管理技术

随着人们对高速移动下各种业务的需求的快速增长，下一代移动通信系统的数据速度和频率应该更加高。在下一代B3G/4G的宽带技术研究中,逐渐形成了以MIMO(Multi-inputMulti-output)、OFDM(OrthogonalFrequencyDevisionMultiplexing)以及MIMO-OFDM为技术平台的多天线多载波技术。OFDM系统中的无线资源管理技术主要分为两大类:一类是在链路级改善频谱效率的技术,主要包括无线资源分配和分组调度;另一类是在系统级提高容量的技术,主要包括呼叫接纳控制、拥塞控制和切换管理。目前对OFDM系统无线资源管理的研究多集中在第一类,现主要介绍OFDM系统无线资源管理中的无线资源分配和分组调度技术的研究及其趋势。OFDM技术有两个显著的特征:在频域上,频带分成若干子载波,子载波间呈正交性设计;在时域上,通过并行处理延长了符号的时长。OFDM技术的特点使无线资源的管理更加灵活,如果把OFDM调制技术与多址接入技术相结合,将会构成不同的多用户移动通信系统:OFDM-TDMA,OFDM-CDMA,OFDMA。多用户OFDM系统里涉及到的通信资源如表1所示。在众多的研究中,主要集中在功率、子载波、比特的联合分配和分组调度。从图1中可以看到OFDM资源分配是建立在反馈信道信息基础上的,也就是说,要有正确的信道信息才能更好地进行资源的分配。当然,也有部分信道信息条件下资源分配的研究。1n容量及分配最公平一般来讲,无线资源的分配或调度问题可以归结为优化问题,优化目标可以分为以下几个方面:①总功率最小化:使系统中所有用户、所有子信道上的发射功率之和最小。min∑n=1N∑k=1Kpk,nmin∑n=1Ν∑k=1Κpk,n②容量最大化:使系统中所有用户、所有子信道上的数据速率之和最大。max∑n=1N∑k=1KRk,nmax∑n=1Ν∑k=1ΚRk,n③分配最公平:使系统中每个用户获得公平的数据速率。常用的公平性准则有:正比公平准则:使用户平均速率的对数和最大。P=argmaxS∑k∈UlogRSk(t)Ρ=argmaxS∑k∈UlogRkS(t)Maxmin准则:使容量最小的用户的速率最大。maxmink∑n=1NRk,nmaxmink∑n=1ΝRk,n其中N为系统的OFDM子载波数,K为系统内用户数,R为用户在某子载波上的预测可以获得的发送速率,S为选中的用户集合。2最优化理论在ofda无线资源分配问题就是如何使通信系统中各种资源在一个竞争的环境下得到最优的分配,可用的理论有:最优化理论(Optimization)、遗传算法(GeneticAlgorithm)、博弈论(GameTheory)、互斥问题(MutualExclusionproblem)、图论(GraphTheory)等。最常用到的理论是最优化理论、遗传算法、博弈论。其中最优化理论、遗传算法用于最大化和最小化目标,博弈论主要是用于公平性目标的优化。最优化理论在OFDM系统进行资源分配中的应用主要考虑实际的通信系统中有着各种各样的约束,因此在资源分配里使用的是约束极值问题的最优性条件。将此最优性条件应用于OFDM系统中,以下行链路为例,可如下表述:其中约束条件(2)表示子载波的分配,每个子载波只能由一个用户使用,(3)表示某子载波应该使用的调制方式,而(4)和(5)分别表示每个用户的速率要求及发射功率受限。利用上面的最优性条件求解问题时,一般需要解非线性方程组,这又是一个非常困难的问题,即使采取数值计算的方法,在实际的OFDM通信系统中,由于约束条件很多,数值求解的算法也会很复杂。针对这个问题,大量的文献进行了深入的研究,来设计更好的算法来取得性能和复杂度之间的折衷。博弈论在OFDM系统的资源分配中常用的是NBS(NashBargainingSolution),其效用函数在OFDM系统里可表示溪:argmax∏i=1KRi−Rimin(6)∏i=1ΚRi-Rmini(6)将上式取对数后与正比公平准则相比较,可以发现,正比公平算法是一个简单博弈问题(最低速率要求为0)的纳什解。3多小区子带宽分配算法目前已有许多文献对OFDM系统的无线资源分配和分组调度技术作了深入的研究,研究涉及各种多址方式、优化目标、蜂窝系统、结合MIMO技术、基站缓存长度,信道信息是否完全。对于单小区的OFDMA系统,资源分配的研究主要集中在功率、子载波及比特的联合分配上,C.Y.Wong以最小化发送功率为目标,使用迭代的方法确定每个用户的子载波分配,进而得到最优的比特和功率分配,该算法的系统性能远远好于OFDM-TDMA系统和传统的OFDM-FDMA系统。YingJunZhang进一步将简单QoS加入资源分配中,其算法通过子载波交换,使用户速率得到满足并能使优化最大系统吞吐量。在多小区的OFDMA系统中,频率复用和同频干扰使资源分配策略更加复杂。PietrzykS将复杂的联合优化分配分解为三步进行:小区选择、子载波分配、比特及功率分配,简化了分配算法,同时保持较高的资源利用率。ZhuHan提出了一种基于非合作博弈的分布式算法,联合分配功率和子载波,但该文仅考虑了每个小区只有一个干扰用户的情况。LiGuoqing研究提出了一种半分布式的分配算法,网络控制器(RNC)利用超帧的信息为每个小区分配子信道,获得干扰分集,然后基站(BTS)利用短帧独立地进行小区内的分配,获得多用户分集和突发业务分集。在MIMO-OFDM中,可分配的资源又增加了空间的维数,使分配算法进一步的复杂。Z.Hu研究了基于特征值波束成形的系统,在每个子载波上调度特征值最大的用户,从而有效地提高接收信噪比;而S.Xiao研究了VBLAST系统中的调度准则,在每个子载波上调度能够优化最小特征值的用户,其目的也是尽可能地提高接收信噪比;YingJunZhang基于JoonsukKim和JohnM.Cioffi提出的MU-SVD空间多址方法,提出的自适应资源分配方案,利用用户的空间相关性,使多个用户可以同时使用同一个子载波,有效地提高了系统的频谱利用率。以上研究均是在理想情况下获得的结果,并没有考虑实际通信系统的诸多限制,如基站中缓存队列的限制,反馈信道的安全性,信道的多径效应和时变性的影响等。LiGuoqing研究了缓冲区受约束时的带宽分配;HuZ.P,ZhuG.X和ReyF.,LamarcaM.则对部分信道状态信息的资源分配进行了探讨。4通过的自适应技术来提供服务目前的文献中所研究的OFDM蜂窝系统中的自适应资源分配方法,一般是根据对信道变化情况的测量、估计或预测,选择需要改变的系统参数,如自适应天线选择、功率、子载波和比特分配等。但从用户对蜂窝网络所提供的服务的满意程度来讲,蜂窝网络中的各种自适应技术,应从用户的业务特点和接入方式来分析,根据用户的需求,结合网络的变化情况来动态地为用户分配所需要的资源。在实际的MIMO-OFDM蜂窝系统中,如何针对MIMO系统中