一种面向服务质量的无线分层组播传输资源分配方法与流程

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing)分层传输系统

背景技术：

近些年来，移动通信技术飞速发展，为人类通讯提供了越来越高的速率。由于3G系统的核心网还没有完全脱离第二代移动通信系统的核心网结构，所以普遍认为3G系统仅仅是从窄带向未来宽带移动通信系统的过渡。因此，人们把目光越来越多的投向3G以后的移动通信系统，目前LTE移动通信中系统的速度可以达到l00Mbps。未来移动通信系统将提供更大的频宽，把无线通信和互联网、多媒体通信相结合，把移动通信业务从话音扩展到数据、图像、视频等多媒体业务。无线通信与互联网、多媒体通信相结合必定是大势所趋。

随着无线网络技术的突破以及互联网业务的飞速发展，人们希望无线网络能够承载多样化的宽带多媒体业务。OFDM技术由于其特有的抗频率选择性衰落、抗符号间干扰的能力，能够有效提高系统的频谱利用率，实现高速率传输，已成为下一代无线网络的核心技术之一。考虑到组播业务在无线网络中的重要性，在下一代基于OFDM技术的网络中,如何通过有效的无线资源管理，同时为不同需求的用户提供QoS(Quality of Service，服务质量)的支持,是一个迫切需要研究的问题。本资源分配算法针对不同用户对QoS的要求，实现了一种OFDM系统中的组播联合资源分配方案。

目前LTE系统已商用，人们对高速数据传输的需求也与日俱增，而目前的无线资源是无法完全满足所有用户要求的。因此，根据用户所处的信道情况结合其QoS需求，将传输数据分层将有效的提高用户体验。在分层组播中， 发送者将数据源用分层编码的方式编码成多个数据流，分为基本层和增强层，将不同层的数据流放在多个组播组中传输。接收者根据自己的接收能力选择接收从基本层到增强层的不同层数的数据，就能接收到不同速率的数据流。

针对基本层与增强层传输的不同QoS要求，将资源分配问题建模为在保证基本层传输所要求的最小速率的条件下，最大化增强层和速率的分配问题。本发明使用的低复杂度算法，其基本思想是首先通过最少的子载波分配满足基本层的最小速率要求，进而将剩余未分配的子载波赋予信道增益较强(即增强层)的用户(也可能是多个用户)，最后调整功率以提高增强层的和速率。

技术实现要素：

考虑到实际应用中的复杂度要求，本发明实现一种基于贪婪方法的低复杂度资源分配算法(下称类贪婪算法)，该算法采用与传统两步法相同的分配次序，首先通过子载波分配满足基本层组播业务的最小速率要求，进而在所有子载波之间调整多余功率分给增强层业务，以提高增强层组播业务的和速率，从而有效降低了算法复杂度。

贪婪算法的原理是每次都试图找到离目标尽可能近的最好选择，然后解决选择做出后所带来的子问题，这个选择依赖于目前的选择，而不是将来的选择或子问题的解决，其实是局部最优的选择，希望这个选择可以导向全局最优的解，如果算法结束时，局部最优解恰好等于全局最优解，该方法最优，否则，得到次优解。在进行最优搜索时，贪婪算法更倾向于顺着一条选择的路径搜索下去，直到实现优化目标，当该选择路径无法到达优化目标时会退回；也可能会顺着一条无限路径搜索下去，而不会退回尝试其它路径，因此，该算法不能保证每次都得到最优解，也不是完备的。

如果有一个好的启发函数，该算法的复杂度有明显降低，下降的幅度取决于具体的问题和启发函数的质量。

算法首先基本层组播业务分配子载波，将分配过程分为多步，每一步分配一个子载波。为了以尽可能少的子载波满足基本层的最小速率要求，每一步的子载波分配准则为：选择能够将基本层组播速率提高得最多的子载波，直到基本层组播业务获得足够多的子载波，能够满足其最小速率要求。在确定了基本层的子载波分配后，为了提高优化目标增强层组播业务的和速率，系统中的剩余子载波分配给信道最好的用户。

有益效果

针对当前主要研究OFDM组播资源分配并且未采用数据分层实现不同用户QoS要求的情况，本发明研究了在OFDM组播无线资源分层传输的联合分配方案，即动态的子载波和发射功率的联合分配方案。最后根据实现的算法，进行了仿真，在基本层和增强层都得到了比较好的系统性能。

本发明考虑到实际应用中组播用户间对QoS的不同要求，采用分层组播，将数据源分为基本层和增强层，针对基本层与增强层传输的不同QoS要求，将资源分配问题建模为在保证基本层传输所要求的最小速率的条件下，最大化增强层和速率的分配问题。由于不同层采用不同的资源分配算法，首要满足系统的最小速率要求，并尽可能的多分配子载波给增强层业务，使其和速率最大。

附图说明

图1是分层组播传输场景图；

图2是本发明的算法实施流程图；

图3是基本层最小速率与最小速率要求R₀关系曲线；

图4是增强层和速率与最小速率要求R₀关系曲线。

具体实施方式

本发明实施案例结合附图做详细说明。

考虑到实际应用中的复杂度要求，本发明实现一种基于贪婪方法的低复杂度资源分配算法(下称类贪婪算法)，该算法采用与传统两步法相同的分 配次序，首先通过子载波分配满足基本层组播业务的最小速率要求，进而在所有子载波之间调整多余功率分给增强层业务，以提高增强层组播业务的和速率，在分配过程中采用了基于贪婪方法的分配方式，从而有效降低了算法复杂度。

附图1是实例应用的系统架构和场景，本发明所研究的OFDM系统由一个基站和K个用户终端组成，系统的子载波总数为N。基站与用户之间的下行链路是慢衰落频率选择性信道。假设基站通过用户反馈，可以获得用户k在子载波n上信道增益H_k,n，则用户k在子载波n上的信道容量为

其中，为子载波n上的噪声功率，p_n是在子载波n上分配的功率。

为了确保系统中的所有用户都能够可靠接收组播数据，基站按所有用户能够可靠接收组播业务速率中的最小值发送组播数据，即组播速率为

在实际应用中，为了保证QoS，组播业务具有一定的最小速率要求，即:

R^(m)≥R₀ (3)

其中R₀为组播业务所要求的速率下限。

对于系统中的增强层组播业务，增强层用户k在分配到的子载波上的速率为

其中为增强层组播业务的子载波分配系数，表示将子载波n分配给用户k传输组播业务使用，反之则

综上所述，在同时考虑基本层和增强层组播业务时，本文所研究的OFDM系统资源分配的优化目标是在满足总功率约束以及基本层组播业务最小速率要求的条件下，使所有增强层用户组播业务的和速率最大，即目标函数为：

约束条件：

其中，式(6)为组播业务的最小速率要求，式(7)为系统的功率约束，P_T为总功率；式(8)为子载波分配的约束条件，即任意子载波只能用于传输基本层组播业务或传输增强层的组播业务。

图2是本发明的算法实施流程图。算法首先基本层组播业务分配子载波，将分配过程分为多步，每一步分配一个子载波。为了以尽可能少的子载波满足基本层的最小速率要求，每一步的子载波分配准则为：选择能够将基本层组播速率提高得最多的子载波，直到基本层组播业务获得足够多的子载波，能够满足其最小速率要求。在确定了基本层的子载波分配后，为了提高优化目标增强层组播业务的和速率，系统中的剩余子载波分配给信道最好的用户。

子载波分配算法的具体步骤如下。

S200，置所有子载波分配系数ρ_n＝0。

S210，遍历所有满足ρ_n＝0的待分配子载波，对于其中任意子载波n，计算若将该子载波分配给基本层，所能获得的组播速率为

从所有待分配子载波n中，选择对应的组播速率R_n，最大的子载波

n^*＝arg_nmaxR_n,n∈{ρ_n＝0}, (10)

将n^*分配给组播业务，置

S220，若R_n≤R₀，返回步骤2，继续选择分配给基本层的子载波；反之，执行S230。

S230，将所有满足ρ_n＝0的子载波分配给增强层组播业务，子载波n分配给在该子载波上信道条件最好的一个用户或多个用户。将各用户的速率降序排列为c_1,n,c_2，n...,c_k,n，如果分配给最好的用户，则k＝1,R_n＝c_1,n。如果分配给最好的两个用户，则k＝1,2，R_n＝2*c_2,n，以此类推。

{k^*}＝arg_{k}maxR_n,n∈{ρ_n＝0}, (11)

置算法结束。

在确定了子载波分配的基础上，通过在子载波之间调整功率，可以在满足基本层最小速率要求的同时，进一步提高增强层的和速率。功率的调整分为两步，首先在保证基本层组播业务基本速率的前提下，降低分配给基本层组播业务的子载波上的功率；然后将这部分功率分配给增强层组播业务，根据注水原理重新调整分配给增强层子载波上的功率分配。在调整分配给基本层组播业务的子载波上的功率时，考虑每一次调整的功率为一微小量

其中，N为子载波数，M为任意正整数，决定了功率调整量的颗粒度大小，为分配给组播业务的子载波上的总功率，其初始值为

S240，减小基本层组播业务的功率，在所有分配给基本层的子载波中，选择减小功率后相应组播速率最大的方案，即选择子载波

n^*＝arg_nmaxR_n,n∈{ρ_n＝1}, (14)

在该子载波上减少功率Δp：

重复该步骤，在分配给基本层的子载波集合中减少功率，使基本层组播速率在满足R_n>R₀的同时，不断减小直到接近(或等于)最小速率要求。与原有的等功率分配相比，调整基本层组播业务的功率分配后节省下的功率为

将该部分功率分配给增强层组播业务，考虑到子载波初始等功率分配，则增强层部分的总功率为

对于增强层的用户采用追求最大和速率最佳功率分配算法，同时兼顾增强层用户间的比例公平性。

图3比较了当组播业务的最小速率要求R₀逐渐增加时，相应归一化基本层组播速率的变化。为了便于判断对约束条件的满足程度，仿真结果中给出的基本层速率根据所要求的最小速率做了归一化，是基本层速率与最小速率R₀的比值。图3中，信噪比SNR＝5dB，总用户数K＝16，最小速率要求从50kbps增加到170kbps。对于固定比例分配算法来说，由于资源分配的比例是预先给定的，组播最小速率要求的变化对组播速率不会产生任何影响，其组播速率是不变的，因此图3中归一化组播速率随着最小速率要求的增加而单调下降。对于类贪婪算法，当最小速率要求较小时，算法能够通过子载波分配和功率分配满足要求，使图3中归一化组播速率保持在1附近；而当最小速率增加到系统资源不足以满足该要求(图3的x轴上：最小速率要求>120kbps)时，算法无法为基本层分配满足其要求的资源，使得归一化组播速率降至1以下。

图4比较了当中组播业务的最小速率要求R₀逐渐增加时，相应增强层组播和速率的变化。其中，对于固定比例分配算法来说，由于资源分配的比例是预先给定的，组播最小速率要求的变化对组播速率不会产生任何影响，因此其增强层的和速率是固定不变的。综上所述，类贪婪算法在保证基本层业 务的基础上，尽可能多的分配子载波资源给增强层业务，为求其和容量的最大化；在基本层业务最小速率需求都不能满足的情况下，就会放弃增强层的业务。而固定比例算法只能预先分析数据流以及信道情况设定分配比例系数，虽然算法简单，却不能自适应基本层与增强层不同的QoS需求。