最大化调度用户集势的动态调度方法与装置

本发明涉及到满足特定速率需求通信场景中的通信资源分配问题，尤其涉及一种最大化调度用户集势的动态调度方法与装置。

背景技术：

近年来，随着互联网和物联网应用需求的爆发式增长，无线通信面临的有限频谱资源与持续增长的无线业务需求之间的矛盾日益凸显。为了支持更高速率的无线传输，第五代(5g)及后5g移动通信系统在利用较低频段资源的基础上将使用高频毫米波通信来满足以用户“体验质量(qualityofexperience,qoe)”为中心的无线通信需求。相较于第四代(4g)移动通信网络，5g移动通信网络除了进一步增加可实现速率(增强移动宽带(enhancemobilebroadband,embb))之外，还着力为海量机器类通信(massivemtc,mmtc)和超可靠低延迟通信(ultrareliable&lowlatencycommunication，urllc)提供无线数据传输服务。

mmtc和urllc作为第五代通信网络中的关键服务类型，主要面向物物互联的应用场景。其中，mmtc主要满足海量物联的通信需求，面向以传感和数据采集为目标的应用场景；urllc则基于其低时延和高可靠性的特点，主要面向垂直行业的特殊应用需求，如智能工厂、智能港口、智能车联网、远程医疗等。然而，这类新兴的通信场景兼具mmtc和urllc场景特点，所服务的通信终端数呈指数增加，同时在基站成本约束的条件下，通信节点指数增长使其面临基站数与通信终端数极不对称的窘境，进而产生以上行链路数据业务传输为主导的趋势。受通信终端节点数量指数增加的影响，不仅面临着常规mmtc和urllc场景中的微流量和超可靠低时延等问题，同时还面临着庞大传感器的接入控制问题，即所谓通信终端节点高并发问题。这意味着需要立足于满足大规模并发连接的需求，深入研究高效的高并发用户接入和用户配对技术，以最终实现增加系统吞吐量以及降低系统中通信终端节点能量消耗、降低传输时延及增强可靠性的多重目标。

解决高并发的基础是用户调度和空分复用(波束设计)。早期用户配对算法建立在信道系数已知的基础上，通过对信道增益的不同排序，设计不同算法，如随机用户配对(randompairingalgorithm，rpa)、均匀信道差(uniformchannelgaindifference,ucgd)配对等；也有从信道正交性出发进行配对方案设计，如正交用户配对、行列式用户配对(determinepairingalgorithm，dpa)等。一方面，这些方法主要基于传统香农理论开展用户调度与波束设计，没有考虑urllc场景的可靠性和低时延特点。在urllc场景中，为了最小化传输时延，通常采用有限块长数据(信道使用)发送，以致于传统香农公式假设条件(假设信道编码的码字长度和允许承载数据的块长度无限制地增长)无法满足。另一方面，注意到这些用户调度算法通常只考虑用户信道正交性或者使网络容量最大化，而没有特别地考虑不同用户的特定业务需求，如最小速率需求、可靠性需求等。如何把用户的特定业务需求和网络特性都考虑到用户调度机制的研究中是研究人员亟需深入探索与研究的关键科学与技术问题。

技术实现要素：

发明目的：本发明目的在于提供一种面向超密集网络的用户动态调度方法与装置，用于基站面对大规模用户终端时进行选择性调度的场景，该方法能够在满足用户的业务需求以及基站的总发射功率约束下，实现可调度用户数最大化和波束赋形优化双重目标。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明提供一种最大化调度用户集势的动态调度方法，主要包括预处理、前向用户调度、后向用户调度和调度结束判断四个步骤，具体如下：

(1)根据各用户的信干噪比判断是否满足业务需求，将满足业务需求的用户组合到一起，作为可行用户集，将可行用户集中信干噪比最大的一个用户加入已调度用户集；

(2)从可行用户集中筛选出未被调度的用户构成剩余可行用户集，依次将剩余可行用户集中的每个用户分别于已调度用户集进行组合构成临时用户集，筛选出满足集合中所有用户的业务需求且总发送功率最小的临时用户集，替换已调度用户集；重复此过程，直至剩余可行用户集为空集或者所有临时用户集均不满足要求；

(3)有放回的从已调度用户集中取出一个用户，剩余用户集合作为待优化用户集，筛选出一个满足所有用户的业务需求且总发送功率最小的待优化用户集，记录被筛选出的用户；

(4)如果步骤(2)中已调度用户集的最后加入的一个用户和步骤(3)筛选出的用户相同，则输出已调度用户集和对应的波束赋形向量；如果用户不同，则将步骤(3)选出的总发送功率最小的待优化用户集作为已调度用户集，继续执行步骤(2)。

进一步地，所述步骤(1)中采用最大比发送及单用户通信的方式计算出所有用户的信干噪比，将信干噪比大于最小信干噪比阈值的用户加入可行用户集。

进一步地，所述步骤(1)中将可行用户集的用户按照信干噪比由大到小排列。

进一步地，所述步骤(2)和(3)中，通过求解如下优化问题判断用户集中的用户业务需求是否均可满足：

其中，||·||2表示向量的2范数，表示临时用户集(或待优化用户集)中第l个用户，γl和wl分别表示第l个用户的信干噪比和波束赋形向量，γmin,l表示第l个用户的最小信噪比阈值，p表示基站最大发射功率。如果临时用户集(或待优化用户集)存在上述优化问题的解，则用户集中所有用户的业务需求均可满足，否则不满足。其中，第l个用户的信干噪比由式确定，表示第l个用户与基站之间的信道系数，σl表示第l个用户的高斯白噪声的标准方差，(·)^h表示向量的共轭转置，nt表示基站的天线数。

基于相同的发明构思，本发明提供一种最大化调度用户集势的动态调度装置，包括：

预处理模块，用于根据各用户的信干噪比判断是否满足业务需求，将满足业务需求的用户组合到一起，作为可行用户集，将可行用户集中信干噪比最大的一个用户加入已调度用户集；

前向用户调度模块，用于从可行用户集中筛选出未被调度的用户构成剩余可行用户集，依次将剩余可行用户集中的每个用户分别于已调度用户集进行组合构成临时用户集，筛选出满足集合中所有用户的业务需求且总发送功率最小的临时用户集，替换已调度用户集；重复此过程，直至剩余可行用户集为空集或者所有临时用户集均不满足要求；

后向用户调度模块，用于从已调度用户集中筛选出一个功耗大的用户，有放回的从已调度用户集中取出一个不同的用户，剩余用户集合作为待优化用户集，筛选出一个满足所有用户的业务需求且总发送功率最小的待优化用户集，记录被筛选出的用户；

调度结束判断模块，用于判断前向用户调度模块最后向已调度用户集加入的一个用户和后向用户调度模块筛选出的用户是否相同，如果相同，则输出已调度用户集和对应的波束赋形向量；如果用户不同，则将后向用户调度模块选出的总发送功率最小的待优化用户集作为已调度用户集，继续调用前向用户调度模块和后向用户调度模块，并进行调度结束判断。

基于相同的发明构思，本发明提供一种最大化调度用户集势的动态调度装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据所述的最大化调度用户集势的动态调度方法。

有益效果：本发明利用前向用户调度扩展已调度用户集，利用后向调度剔除功率消耗大的用户。通过交替执行前后向调度步骤，使得已调度用户集的势最大，同时已调度用户集中的用户均可满足最小通信需求且集合总功率不超过基站最大发射功率，能够有效保障基站调度的最大化和快速化。并在预处理阶段进行用户筛选和排序，在一定程度上提高了调度算法的效率。此外，设计了判断用户集是否所有用户的业务需求均可满足的方法，并对满足条件的用户集给出集合中所有用户的波束赋形向量。与现有技术相比，本发明提供的技术方案的优点在于：

1、本发明通过对通信场景中的用户信道条件进行分析，在满足用户终端最小通信需求和基站最大发射功率约束的情况下，同时进行用户集势的最大化调度和波束赋形优化；

2、本发明通过设计优化问题判断用户集是否满足集合中所有用户的业务需求，并对存在优化问题解的用户集给出集合内所有用户的波束赋形优化结果；

3、本发明相较于现有技术方案，其时间复杂更低，可同时调度的用户数更多，提高了用户的体验和基站的效率。

附图说明

图1为本发明实施例的方法总体流程图。

图2为本发明实施例的方法详细流程图。

图3为本发明示例性实施例的用户集预处理的示意图。

图4为本发明示例性实施例的前向用户调度的示意图。

图5为本发明示例性实施例的后向用户调度的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，本实施例公开的一种面向超密集网络的最大化调度用户集势的动态调度方法，包括如下步骤：s1.预处理。根据各用户的信干噪比判断是否满足业务需求，将满足业务需求的用户组合到一起，作为可行用户集。将可行用户集中信干噪比最大的一个用户加入已调度用户集。s2.前向用户调度。从可行集中筛选出未被调度的用户构成剩余可行用户集，依次将剩余可行用户集中的每个用户分别于已调度用户集进行组合构成临时用户集，筛选出满足集合中所有用户的业务需求且总发送功率最小的临时用户集，替换已调度用户集。重复此过程，直至剩余可行用户集为空集或者所有临时用户集均不满足集合中所有用户的业务需求，停止前向用户调度过程。s3.后向用户调度。有放回的从已调度用户集中取出一个不同的用户，剩余的用户集合作为待优化用户集。从多个待优化用户集中筛选出一个满足集合中所有用户的业务需求且总发送功率最小的待优化用户集，并记录被筛选出的用户id。s4.如果已调度用户集中的最后加入的一个用户的id与步骤s3中被筛选出的用户id相同，则调度结束，输出已调度用户集和对应的波束赋形向量。如果用户id不同，则将总发送功率最小的待优化用户集作为已调度用户集，并继续执行步骤s2。

具体地，在s1中可采用最大比发送及单用户通信的方式计算出每个用户的信干噪比，并判断用户信干噪比是否大于等于给定的最小信干噪比阈值，将满足条件的用户按照信干噪比大小顺序排列，从而得到可行用户集。如图2所示，上述步骤详细描述如下：

s1.预处理：定义总用户集为其中uk表示总用户集中的第k个用户，采用最大比发送(maximumratiotransmission，mrt)及单用户通信方式计算出用户uk的信干噪比(signal-to-interference-plus-noiseratio，sinr)。根据各用户的信干噪比判断是否满足业务需求，将满足业务需求的用户组合到一起，得到可行用户集其中mi表示第i个满足业务需求的用户，mi和uk的关系可以通过是否满足业务需求及排序函数确定。令表示已调度用户集，初值为其中用户m1为可行集中信干噪比最大的一个用户。

本步骤中，判断用户uk的信干噪比是否满足业务需求，具体包括：采用最大比发送(mrt)及单用户通信的方式，计算用户uk的信干噪比其中p表示基站最大发射功率，表示用户uk与基站之间的信道系数，σk表示用户uk的高斯白噪声的标准方差，(·)^h表示向量的共轭转置，nt表示基站的天线数。设置用户uk的最小信干噪比阈值为γmin,k，该阈值可以是设定值或者根据用户的最低传输时延及可靠性需求换算获得。如果用户uk的信干噪比大于等于阈值γmin,k，则将用户uk按信干噪比大小顺序加入可行用户集得到可行集为

s2.前向用户调度：剩余可行用户集定义为从可行用户集中移去已调度用户集中的用户后剩余用户所构成的集合。依次将剩余可行用户集中的每一个用户分别与已调度用户集构成个临时用户集其中从这个个临时用户集中选择一个满足临时用户集中所有用户的业务需求且总发送功率最小的临时用户集用其替换已调度用户集，即其中表示所有用户的业务需求均满足且总发送功率最小的临时用户集。重复执行此过程，直至剩余可行用户集为空集或者临时用户集均不满足集合中所有用户的业务需求时，其中停止前向用户调度，得到已调度用户集为以及对应的波束赋形向量其中为最后加入已调度用户集中的用户，波束赋形向量w由求解满足所有用户的业务需求均满足且总发送功率最小的临时用户集问题时得到，表示用户的波束赋形向量。

s3.后向用户调度：待优化用户集定义为从已调度用户集中取出一个用户nt后剩余用户构成的集合，其中从个待优化用户集中选择一个满足所有用户的业务需求且总发送功率最小的待优化用户集，记为被筛选出的用户用no表示。

s4.调度结束判断：如果用户no和相同，则调度结束，输出已调度用户集和对应的波束赋形向量如果用户no和不同，则将待优化用户集作为已调度用户集即并继续执行步骤s2。

在步骤s2和s3中，通过求解优化问题p1判断临时用户集(或待优化用户集)中的用户业务需求是否均可满足，其中临时用户集(或待优化用户集)是可行用户集的子集。优化问题p1通过如下公式表示：

其中，||·||2表示向量的2范数，表示中第l个用户，γl和wl分别表示第l个用户的信干噪比和波束赋形向量，γmin,l表示第l个用户的最小信噪比阈值。其中，第l个用户的信干噪比表示第l个用户与基站之间的信道系数，σl表示第l个用户的高斯白噪声的标准方差，(·)^h表示向量的共轭转置，nt表示基站的天线数。

由于波束赋形向量wl的相位变化并不会改变公式(1)的目标函数值和约束条件，因此可以通过改变wl的相位，使得定义优化问题p1可以简化为如下公式：

判断临时用户集(或待优化用户集)是否存在优化问题p1的解，需要满足两个约束条件：一是集合中用户l的信干噪比γl大于等于阈值γmin,l，其中二是集合中所有用户的功率之和小于等于基站最大发射功率p。优化问题p1是可以通过数学变化转换成二凸优化问题，可以通过matlab仿真软件提供的cvx凸优化工具箱求解。如果临时用户集(或待优化用户集)存在优化问题p1的解，则输出指示变量f＝1和波束赋形向量否则输出指示变量f＝0，表示临时用户集不存在优化问题p1的解。

下面结合一个具体场景示例，对本发明实施例的具体应用做进一步说明。在实施示例中详细仿真参数如表1所示，其中基站天线数nt＝32，总用户集的用户总数为即每个用户的信道系数分别为每个用户的最小信干噪比阈值都设为γmin。

表1实验仿真参数说明

本发明示例性实施例公开的一种最大化调度用户集势的动态调度方法，应用于基站覆盖区域内的移动终端调度与基站波束赋形优化。该方法具体包括如下步骤：

s1.预处理：对于总用户集中的每个用户uk，采用最大比发送及单用户通信的方式计算出用户uk的信干噪比如果用户uk的信干噪比满足关系则将用户uk按照信干噪比由大到小顺序加入可行用户序列，得到的用户序列为{u18,u1,u13,u2,u16,u3,u11,u5,u4,u20,u14,u6,u8,u12,u15,u7,u19}，如图3所示。这样，可行用户集其中mi表示中的第i个用户，i＝1,2,...,17。将可行用户集中信干噪比最大的一个用户加入已调度用户集即

s2.前向用户调度：剩余可行用户集定义为从可行用户集中移去已调度用户集中的用户后剩余用户所构成的集合，即

依次将剩余可行用户集中的每一个用户分别与已调度用户集构成个临时用户集其中得到临时用户集分别为{m1,m2}，{m1,m3}，{m1,m4}，{m1,m5}，{m1,m6}，{m1,m7}，{m1,m8}，{m1,m9}，{m1,m10}，{m1,m11}，{m1,m12}，{m1,m13}，{m1,m14}，{m1,m15}，{m1,m16}，{m1,m17}。依次对每个临时用户集判断集合中所有用户的业务需求是否均可满足，并从这个临时用户集中选择一个满足临时用户集中所有用户的业务需求且总发送功率最小的临时用户集计算得到更新已调度用户集即

第二次构建临时用户集现在分别为{m1,m2,m3},{m1,m2,m4},{m1,m2,m5}，{m1,m2,m6},{m1,m2,m7},{m1,m2,m8},{m1,m2,m9},{m1,m2,m10},{m1,m2,m11},{m1,m2,m12},{m1,m2,m13},{m1,m2,m14},{m1,m2,m15},{m1,m2,m16},{m1,m2,m17}，从这个临时用户集中找到满足所有用户的业务需求且总发送功率最小的临时用户集计算得到更新已调度用户集即

重复执行这一过程，直至剩余可行用户集为空集或者临时用户集均不满足集合中所有用户的业务需求时，停止前向用户调度，此时已调度用户集为令nk表示已调度用户集中的第k个用户，k＝1,2,...,12，则如图4所示。整个前向过程已调度用户集中有12个用户，其中为最后加入已调度用户集中的用户，用户对应的波束赋形向量为由求解满足所有用户的业务需求均满足且总发送功率最小的临时用户集问题得到。

s3.后向用户调度：待优化用户集定义为从已调度用户集中移去用户nt后剩余用户构成的集合，其中t＝1,2,...,12，得到12个待优化用户集分别为{n2,n3,n4,...,n12},{n1,n3,n4,...,n12},...,{n1,n2,n3,...,n11}，从中选择一个满足所有用户的业务需求且总发送功率最小的待优化用户集计算得到被筛选出的用户用no表示，这里no＝n11。

s4.调度结束判断：如图5所示，判断用户no和是否相同，如果相同则调度结束，否则继续执行步骤s2和s3。

这里，不相同，则将待优化调度集作为已调度用户集，继续执行步骤s2，得到已调度用户集为最后加入已调度用户集的用户

接着，继续执行步骤s3，得到待优化用户集除去的用户no＝n12。此时用户相同，调度结束，已调度用户集共12个用户，输出已调度用户集和对应的波束赋形向量w＝[w1,w2,...,w12]。

本示例中，总用户集中用户的信道系数生成方法如下：对于第k个用户uk的信道系数hk的生成公式为其中信道能量这里dk表示用户基站与用户uk之间的距离，d0表示参考距离，表示衰落系数，服从的独立同分布，假设所有用户的噪声方差相同具体仿真参数如表1所示。

基于相同的发明构思，本发明实施例提供的一种最大化调度用户集势的动态调度装置，包括：预处理模块，用于根据各用户的信干噪比判断是否满足业务需求，将满足业务需求的用户组合到一起，作为可行用户集，将可行用户集中信干噪比最大的一个用户加入已调度用户集；前向用户调度模块，用于从可行用户集中筛选出未被调度的用户构成剩余可行用户集，依次将剩余可行用户集中的每个用户分别于已调度用户集进行组合构成临时用户集，筛选出满足集合中所有用户的业务需求且总发送功率最小的临时用户集，替换已调度用户集；重复此过程，直至剩余可行用户集为空集或者所有临时用户集均不满足要求；后向用户调度模块，用于从已调度用户集中筛选出一个功耗大的用户，有放回的从已调度用户集中取出一个用户，剩余用户集合作为待优化用户集，筛选出一个满足所有用户的业务需求且总发送功率最小的待优化用户集，记录被筛选出的用户；调度结束判断模块，用于判断前向用户调度模块最后向已调度用户集加入的一个用户和后向用户调度模块筛选出的用户是否相同，如果相同，则输出已调度用户集和对应的波束赋形向量；如果用户不同，则将后向用户调度模块选出的总发送功率最小的待优化用户集作为已调度用户集，继续调用前向用户调度模块和后向用户调度模块，并进行调度结束判断。

基于相同的发明构思，本发明提供的一种最大化调度用户集势的动态调度装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据所述的最大化调度用户集势的动态调度方法。

本发明利用前向用户调度扩展已调度用户集，利用后向调度剔除功率消耗大的用户。通过交替执行前后向调度步骤，使得已调度用户集的势最大，同时已调度用户集中的用户均可满足最小通信需求且集合总功率不超过基站最大发射功率，能够有效保障基站调度的最大化和快速化。同时，该技术在预处理阶段，通过最大比及单用户通信的方式筛选出总用户集中满足业务需求的用户，并按照信道条件指标进行排序，在一定程度上提高了调度算法的效率。此外，设计了判断临时用户集是否所有用户的业务需求均可满足的方法，并对满足条件的临时用户集给出集合中所有用户的波束赋形向量，降低了基站进行用户调度的时延。该方案在考虑了用户最小通信需求和基站的最大发射功率的情况下，同时进行可服务用户的最大化调度和波束赋形优化，提高了用户的体验和基站的效率。