基于多描述编码的离散比分机资源分配算法

基于多描述编码的离散比分机资源分配算法

1多用户ofda性能管理未来的移动通信系统需要支持各种qos要求的多媒体业务，尤其是手机、视频、在线游戏和其他多媒体业务。近年来，它已成为人们关注的焦点。正交频率序列恢复（ifcd）技术可以有效比较频率的选择性，并具有良好的自适应特性，这被称为下一代主要无线通信系统的基本物理层技术，如wimax和tl。这两个系统特别考虑了对多段业务的支持：wimax引入了多段业务的连接，t2定义了特殊的多段物理通道。多段业务可以利用无线通道的自然特性来更有效地利用资源。然而，由于这仅限于多段组中最糟糕用户的性能，源分布在多段系统中尤为重要。文献对于多用户OFDM系统中的资源分配问题,针对不同优化目标进行了研究,但都是考虑单播业务的情况.对于多播业务的情况,目前的研究还比较少.文献针对多播OFDM系统,提出一种基于适宜度的子载波分配算法;文献在多播系统中引入多描述编码技术,给出最大化容量以及比例公平准则下的资源分配算法.两者均只考虑了单个多播组的情况,而实际系统中往往同时存在多个多播组.文献扩展到多个多播组的情况,在连续比特的假定下,通过自适应资源分配,最大化系统频谱效率.本文考虑具有多个多播组的离散比特OFDM系统,在给定功率约束和各多播业务误比特率要求下,通过自适应资源分配,最大化系统频谱效率.考虑到实际系统中调制阶数为离散值,首先对文献中连续比特资源分配算法(ResourceAllocationAlgorithmwithContinuousBits,RAA-CB)进行了扩展,提出一种离散比特资源分配算法(ResourceAllocationAlgorithmwithDiscreteBits,RAA-DB),并与连续比特情况下性能进行了比较.为提高系统性能,在应用层引入多描述编码,提出一种基于多描述编码的离散比特资源分配算法(MultipleDescriptionCodingbasedResourceAllocationAlgorithmwithDiscreteBits,MDC-RAA-DB).该算法首先在等功率假定下进行最优的子载波分配,然后利用修正的HH(Hughes-Hartogs)算法进行功率和比特分配.仿真结果表明,所提算法能利用多描述编码灵活的解码特性,更有效地分配资源,改善系统性能.2子等功率分配多播OFDM系统如图1所示,系统中有G个多播组,每个多播组对应一条多播业务流.多播业务流g的误比特率要求为BERg,对应用户数为Kg,系统中总用户数K=∑Kg.系统总带宽按子载波分为M个子带,基站根据当前信道信息和各多播组业务BER要求进行资源分配以及自适应调制,经IFFT变换并加循环前缀后发送;接收端去循环前缀并FFT变换后,根据估计的信道信息以及从控制信道传来的资源分配结果信息进行解调判决,得到用户k对应的多播业务流信息.系统中循环前缀的长度大于最大时延扩展,频率选择性衰落信道在每个子载波上转换为平坦衰落信道,多播组g中第k个用户在子载波m上可传送的比特数为:bg,k,m=log2(1+Ρm|Ηg,k,m|2Γgσ2)(1)其中Pm为子载波上的信号功率;Hg,k,m为多播组g中第k个用户在子载波m上的信道增益,服从均值为0,方差为1的复高斯分布;Γg=-log(5BERg)/1.5为信噪比差额;σ2为噪声方差.定义多播组g中第k个用户在子载波m上的等效增益αg,k,m=|Hg,k,m|2/(Γgσ2),假定可用的调制阶数集合为{c0,c1,…,cL},其中c0=0表示不进行数据传输,由式(1)可得实际可传送的离散比特数为:ˆbg,k,m=max{c|c∈{c0,c1,⋯,cL}andc≤log2(1+Ρmαg,k,m)}(2)考虑在给定功率约束和多播业务流BER要求下,通过自适应子载波、比特、功率分配,最大化系统的频谱效率.记子载波m上的功率为Pm,选择的调制阶数为ˆbm,子载波分配结果用布尔变量ρg,k,m进行指示:如果ρg,k,m=1,则表示子载波m分配给多播组g中的第k个用户.资源分配问题可描述为:maxΡm,ρg,k,m,ˆbmG∑g=1Κg∑k=1Μ∑m=11Μρg,k,mˆbms.t.ˆbm∈{c0,c1,⋯,cL}andρg,k,mˆbm≤log2(1+Ρmαg,k,m)(3)Μ∑m=1Ρm≤ΡΤandΡm≥0ρg,k,m⋅ρg′,k,m=0,∀g≠g′andρg,k,m∈{0,1}式(3)中第一个约束条件为离散比特限制和业务BER约束;第二个约束条件为系统的总功率约束;第三个约束条件表示一个子载波最多只能分配给一个多播组中的用户.3自适应资源分配算法3.1子载荷的最优分配算法本节介绍文献提出的具有近似最优性能的连续比特资源分配算法.考虑非多描述编码情况,子载波分配给某个多播组时,多播组中所有用户均在该子载波上进行接收,用布尔变量ωg,m指示子载波m是否分配给多播组g,有:Κg∑k=1ρg,k,m=ωg,mΚg(4)定义ˆαg,m=mink∈{1,⋯,Κg}{αg,k,m},由式(1)可知连续比特情况下,子载波m在多播组g上可传送的比特数为:bg,m=log2(1+Ρmˆαg,m)(5)基于式(4)和式(5),问题(3)在非多描述编码,且比特连续的情况下可等效表示为:maxΡm,ωg,mG∑g=1Μ∑m=1Κgωg,mlog2(1+Ρmˆαg,m)s.t.Μ∑m=1Ρm≤ΡΤandΡm≥0G∑g=1ωg,m≤1andωg,m∈{0,1}(6)对于问题(6),文献给出一种近似最优的两步分配算法,首先在等功率的假定下,将子载波分配给使系统频谱效率增加最多的多播组,即max1≤g≤G{Κglog2(1+Ρmˆαg,m)}取得最大值的多播组;然后在子载波分配的基础上利用注水算法求得功率分配.3.2子滤波器子特性的修正问题(6)中假定子载波上可传送的比特数为连续值,而实际系统中调制阶数均为离散值,离散值下注水功率分配算法已不再适用,因此有必要对离散比特的情况进行考虑.在离散比特情况下,式(5)表示的子载波m在多播组g上可传送的比特数变为:ˆbg,m=max{c|c∈{c0,c1,⋯,cL}andc≤log2(1+Ρmˆag,m)}(7)离散比特多播资源分配问题可描述为:maxΡm,ωg,mG∑g=1Μ∑m=11ΜΚgωg,mˆbb,ms.t.Μ∑m=1Ρm≤ΡΤandΡm≥0G∑g=1ωg,m≤1andωg,m∈{0,1}(8)离散比特资源分配算法第一步在等功率假定下进行子载波分配,分配准则为:ωg,m={1,ifg=argmax1≤g≤G{Κgˆbg,m}0,else(9)第二步进行功率和比特分配,由于注水功率分配算法只适用于连续比特的情形,我们采用修正的HH算法进行分配.假定子载波m在第一步中分配给多播组gm,相应加权因子Wm=Kgm,则子载波m上多传输1比特所需要增加的功率为:ΔΡm(cj)=f(cj+1)-f(cj)Wmˆαgm,m(cj+1-cj)(10)其中f(cj)=2cj-1,为使用调制阶数cj时所需的等效接收功率.与调制阶数为连续整数的经典HH算法相比,修改主要体现在式(10)中的加权因子Wm和调制阶数差(cj+1-cj),从而适用于任意加权因子和离散调制阶数的情况.采用修正的HH算法进行功率和比特分配的具体步骤可归纳如下:1.初始化:∀m,令jm=0,ˆbm=0,计算ΔPm(ˆbm):Pcur=0;2.选择m*=argminm{ΔΡm(ˆbm)}3.计算Ρcur=Ρcur+ΔΡm*(ˆbm*)Wm*(cjm*+1-cjm*),如果Pcur>PT,分配结束;否则跳转步骤4.4.更新ˆbm*=cjm*+1‚jm*=jm*+1,如果ˆbm*=cL,则ΔΡm*(ˆbm*)=∞;否则按式(10)有ΔΡm*(ˆbm*)=f(cjm*+1)-f(cjm*)Wm*ˆαgm*,m*(cjm*+1-cjm*)5.跳转步骤2继续执行,直至分配结束.尽管离散比特资源分配算法从子载波、比特和功率分配上均进行了优化,但受限于调制阶数只能为离散值,且实际系统中可选择的阶数较少,性能较连续比特资源分配算法有较大的损失.为提高系统系能,下面考虑在应用层引入多描述编码,提出一种基于多描述编码的离散比特资源分配算法.3.3基于多描述编码的离散最优资源分配多描述编码为贝尔实验室所提出的一种应用层信源编码技术.原始媒体流通过编码分割为多个描述,各描述具有相同的重要性,且都可以自解码恢复出原始媒体流信息.接收端收到的描述越多,恢复出的原始媒体流质量越高.利用多描述编码灵活的解码特性,子载波分配给某个多播组时,可以只分配给多播组内部分信道增益较高的用户,更有效地进行资源分配.定义ρg,k,m指示子载波m对于多播组g中第k个用户的分配情况,基于多描述编码的离散比特资源分配问题可通过式(3)进行描述.3.3.1多播组g用户最优子载荷分配第一步子载波的分配在等功率的假定下进行,使用多描述编码后,子载波并不一定分配给多播组中的所有用户,等功率下的最优子载波分配变得更为复杂,不能再简单根据多播组中最坏用户信道增益ˆαg,m计算出ˆbg,m,然后直接按式(9)进行分配.假定子载波m分配给多播组g,对应功率为Pm,调制阶数为c,在满足业务BER要求下,使频谱效率取得最大值时多播组g内部各用户的子载波分配为:ρcg,k,m={1,ifαg,k,m≥f(c)/Ρm0,else(11)考虑每一种可用调制阶数,易知子载波m分配给多播组g时,最优调制阶数c*g,m为:c*g,m=argmaxc∈{c0,c1,⋯,cL}{cΚg∑k=1ρcg,k,m}(12)对应ρc*g,mg,k,m即为多播组g内部的子载波分配,这时多播组g在子载波m上可最多传输的比特数Bg,m为:Bg,m=c*g,mΚg∑k=1ρc*g,mg,k,m(13)对于任意g∈{1,…,G},求得在子载波m上可传输的最大比特数Bg,m,将子载波m分配给使Bg,m取最大值的多播组g*m,ρc*g*m,mg*m,k,m即为对应的最优子载波分配.综上,等功率假定下,基于多描述编码的最优子载波分配具体可归纳为:1.按式(11)～式(13)计算子载波m在多播组g上可传输的最大比特数Bg,m和对应组内分配ρc*g,mg,k,m,∀g,m2.选择g*m=argmaxg∈{1,⋯,G}{Bg,m},∀m3.将子载波m分配给多播组g*m,即ρg,k,m={ρc*g*m,mg*m,k,m,ifg=g*m0,else∀m3.3.2子滤波器上的加权因子第二步功率和比特分配按3.2节中修正的HH算法进行.根据第一步子载波分配的结果,多描述编码情况下各子载波上的加权因子W′m和等价信道增益α′m为:W′m=∑k=1Κgm*ρgm*,k,m(14)α′m=min{αgm*,k,m}∀k∈{k|ρgm*,k,m=1}(15)分别用W′m和α′m替换式(10)中的Wm和α^gm,m,即可按修正的HH算法完成多描述编码下的功率和比特分配,这里不再赘述.4算法性能比较本节通过计算机仿真,对前述RAA-CB算法,RAA-DB算法,以及MDC-RAA-DB算法进行性能比较,并给出不同多播组数目和每组用户数下的性能分析.仿真中假定噪声方差σ2归一化为1;用户在各子载波上的信道服从均值为0,方差为1的复高斯分布;调制阶数集合按WiMAX和LTE系统中的配置,取{0,2,4,6},分别对应不发送、使用QPSK调制、16QAM调制和64QAM调制;各多播业务流的误比特率要求均为10-6,对应信噪比差额为8.1374;信噪比SNR定义为ΡΤΜσ2;频谱效率的定义参照文献,具体如式(3)中目标函数所示.图2给出了文献中的RAA-CB算法与所提RAA-DB和MDC-RAA-DB算法的性能比较.系统参数与文献中保持一致,子载波数为256,用户数为32,其中前16个用户为一个多播组,后16个用户各为一个多播组,共17个多播组.从图2可用看出,RAA-DB算法较连续比特下的RAA-CB算法在频谱效率上约有2～7比特每秒每赫兹的性能损失,主要是由于RAA-DB算法下调制阶数只能从集合{0,2,4,6}中选择,而RAA-CB算法下调制阶数可为任意非负实数.高信噪比下,MDC-RAA-DB算法具有最优的性能,较RAA-CB算法和RAA-DB算法都有明显提高,主要是由于RAA-CB算法和RAA-DB算法下系统性能受限于多播组中最坏用户的性能,高信噪比下,多播组中由于某个用户信道增益太差对整体性能的影响较低信噪比时更大,而MDC-RAA-DB算法中使用多描述编码后,可利用多描述编码灵活的解码特性,将子载波只分给多播组中部分信道增益高的用户,能较好地克服由于少数用户