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基于臨界觸發(fā)的LTE負(fù)載均衡算法

2015-04-02 00:18肖清華
移動(dòng)通信 2014年24期
關(guān)鍵詞:吞吐量基站速率

1 引言

LTE[1]通過(guò)采用OFDM、SC-FDMA、MIMO等多種關(guān)鍵技術(shù)[2]可以顯著降低用戶平面和控制平面的時(shí)延,實(shí)現(xiàn)比目前2G/3G系統(tǒng)更快的數(shù)據(jù)速率、提供更高的小區(qū)吞吐量。因此,作為立體網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分,LTE勢(shì)必將承擔(dān)大量的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)。但是在蜂窩移動(dòng)通信中,用戶的到達(dá)率、傳輸業(yè)務(wù)類型都是隨機(jī)變化的,即不均衡的,這就導(dǎo)致了在熱點(diǎn)小區(qū)的業(yè)務(wù)請(qǐng)求遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于一個(gè)可接受的水平,而另一些小區(qū)則仍然具備可用資源來(lái)服務(wù)更多的用戶。這種采取負(fù)載轉(zhuǎn)移的方式把熱點(diǎn)小區(qū)中過(guò)多的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到業(yè)務(wù)量較輕的小區(qū)中被稱為L(zhǎng)B(Load Balancing,負(fù)載均衡)。

負(fù)載均衡能夠解決熱點(diǎn)小區(qū)的擁塞問(wèn)題,提高系統(tǒng)的資源利用率,為更多的用戶提供保證QoS(Quality of Sevice,服務(wù)質(zhì)量)的服務(wù)。因此,在數(shù)據(jù)為王的今天,關(guān)于LTE的負(fù)載均衡研究已經(jīng)掀起一股高潮。文獻(xiàn)[3]通過(guò)分析熱點(diǎn)小區(qū)的過(guò)載用戶,通過(guò)定位接收功率大的鄰區(qū)并加以轉(zhuǎn)移,來(lái)達(dá)到降低小區(qū)負(fù)載的目標(biāo)。這種方法比較簡(jiǎn)單,但欠缺對(duì)優(yōu)化后的小區(qū)在接收新的用戶后仍然存在負(fù)載升高的可能性分析。文獻(xiàn)[4]提出了一種負(fù)載分級(jí)的思想,采用3個(gè)離散值將小區(qū)負(fù)載狀態(tài)分為了4個(gè)等級(jí),進(jìn)而提出一種分布式負(fù)載均衡算法。該算法通過(guò)監(jiān)測(cè)本小區(qū)超載,從而觸發(fā)小區(qū)間的負(fù)載信息交互,這樣勢(shì)必會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。文獻(xiàn)[5]也給出了一種比較常見(jiàn)的LTE負(fù)載均衡算法,但側(cè)重于分析與負(fù)載均衡相關(guān)的數(shù)據(jù)模型及相關(guān)參數(shù)。

為此,本文提出一種新的基于臨界觸發(fā)(Critical Trigger)的LTE負(fù)載均衡算法CTLB(Critical Trigger Load Balancing for LTE),通過(guò)設(shè)定臨界觸發(fā)點(diǎn),將目標(biāo)小區(qū)的負(fù)載進(jìn)行針對(duì)性分析,與周邊的鄰區(qū)進(jìn)行負(fù)載轉(zhuǎn)移,進(jìn)而達(dá)到調(diào)整負(fù)載的目標(biāo)。

2 算法模型

觸發(fā)臨界點(diǎn)的思想源于:當(dāng)小區(qū)的負(fù)載不小于1時(shí),直接觸發(fā)轉(zhuǎn)移;而當(dāng)小區(qū)的負(fù)載小于1時(shí),由于小區(qū)覆蓋范圍內(nèi)用戶的分布不均勻而導(dǎo)致邊緣用戶的QoS得不到保證,邊緣速率低下而觸發(fā)負(fù)載轉(zhuǎn)移。

首先提出CTLB算法的相關(guān)模型。

2.1 觸發(fā)點(diǎn)

對(duì)于因小區(qū)過(guò)載導(dǎo)致的負(fù)載轉(zhuǎn)移,設(shè)定觸發(fā)點(diǎn)K1,滿足:

K1=1 (1)

對(duì)于小區(qū)i因用戶分布不均勻而導(dǎo)致的負(fù)載轉(zhuǎn)移,設(shè)定觸發(fā)點(diǎn)K2,i,滿足:

(2)

其中,Φi為小區(qū)i的負(fù)載;σi為小區(qū)i的邊緣用戶與中心用戶數(shù)量比。

式(2)的意義表示轉(zhuǎn)移觸發(fā)的容易程度與小區(qū)負(fù)載及用戶分布成反比,即小區(qū)負(fù)載越大、用戶分布在邊緣,就越容易觸發(fā)負(fù)載均衡。

2.2 用戶信噪比

對(duì)于LTE小區(qū)c內(nèi)每個(gè)用戶ui的信噪比SINR,定義如下:

(3)

其中,Px為小區(qū)x的發(fā)射功率;為用戶ui到小區(qū)x的路徑損耗;N為熱噪聲。

2.3 資源塊能力

根據(jù)香農(nóng)定理:

C=B*log2(1+SINR) (4)

由文獻(xiàn)[6]可知,每個(gè)用戶ui申請(qǐng)的業(yè)務(wù)速率可由下式計(jì)算:

(5)

其中,表示用戶ui占用的物理資源塊數(shù)量;BW表示每個(gè)物理資源塊的占用帶寬,即180kHz。

假設(shè)服務(wù)用戶ui的每個(gè)物理資源塊能力是一樣的,則資源塊能力計(jì)算如下:

(6)

2.4 LTE小區(qū)負(fù)載Φc

對(duì)于小區(qū)c,其負(fù)載Φc定義如下:

(7)

其中,PRBTot,c為小區(qū)c內(nèi)總的物理資源塊;為用戶ui申請(qǐng)的業(yè)務(wù)速率;為服務(wù)于用戶ui的每個(gè)資源塊可以提供的速率。

因此,根據(jù)式(6)可進(jìn)一步演算:

(8)

由此可計(jì)算出,當(dāng)小區(qū)c發(fā)生負(fù)載轉(zhuǎn)移時(shí)(包括移入和移出),其負(fù)載變化量如下:

(9)

此式表明只要核算出轉(zhuǎn)移的用戶占有物理資源塊數(shù)量,即可推算出小區(qū)的負(fù)載變化量。當(dāng)不同小區(qū)的物理資源塊數(shù)量相同時(shí),此式也適用于不同小區(qū)之間的負(fù)載變化量計(jì)算。

2.5 均衡因子β

定義小區(qū)負(fù)載均衡因子β如下:

β (10)

其中,N為待核算的LTE基站數(shù)量。當(dāng)β接近于1時(shí),各基站的負(fù)載均衡;當(dāng)β接近1/N時(shí),各基站的小區(qū)負(fù)載嚴(yán)重不均衡。

3 CTLB算法

為了簡(jiǎn)述方便,假設(shè)均衡區(qū)域共有N個(gè)LTE基站。

步驟1:首先選擇具備最大負(fù)載的基站eNBi,假設(shè)eNBi共有k個(gè)鄰區(qū),即{eNBm,eNBm+1,…,eNBm+k-1},找到其中具備最小負(fù)載的基站eNBj(j≠i)。

步驟2:觸發(fā)點(diǎn)核算。

若Φi>K1,則在eNBi和eNBj間進(jìn)行負(fù)載轉(zhuǎn)移,計(jì)算轉(zhuǎn)移量如下:

(11)

其中,abs(·)表示絕對(duì)值函數(shù)。

否則,計(jì)算{eNBm,eNBm+1,…,eNBm+k-1}的平均負(fù)載為:

(12)

根據(jù)式(2)計(jì)算,可得:

(13)

(14)

如果K2,i≤K2,k,不進(jìn)行任何負(fù)載轉(zhuǎn)移,否則計(jì)算轉(zhuǎn)移量:

(15)

步驟3:假設(shè)eNBi和eNBj重疊覆蓋區(qū)域內(nèi)的所有用戶為Uij={uij,1,uij,2,…,uij,h},根據(jù)式(9)計(jì)算將其全部轉(zhuǎn)往eNBj所產(chǎn)生的負(fù)載變化量:

(16)

計(jì)算實(shí)際真正產(chǎn)生的轉(zhuǎn)移負(fù)載變化量:

(17)

根據(jù)式(9)計(jì)算:

(18)endprint

其中,ceil為天花板函數(shù)。

步驟4:從eNBi中轉(zhuǎn)移滿足式(18)指定物理資源塊數(shù)量的用戶至目標(biāo)基站eNBj中,并根據(jù)式(7)更新所有小區(qū)的負(fù)載。

步驟5:根據(jù)式(10)計(jì)算均衡因子β,并計(jì)算以下條件是否滿足:

ε (19)

其中,β0表示可接受的均衡狀態(tài);ε表示收斂目標(biāo)值。

如是,則CTLB算法結(jié)束;否則,重復(fù)步驟1直到條件滿足為止。

4 仿真

4.1 仿真環(huán)境

本文采用MATLAB進(jìn)行仿真,共設(shè)有19個(gè)eNB,每個(gè)基站3扇區(qū),基站間距500m,傳播環(huán)境采用COST231-Hata模型,陰影衰落方差為9dB,熱噪聲密度為-174dBm/Hz,帶寬為20MHz。

在基站覆蓋區(qū)域內(nèi)隨機(jī)地撒下用戶,使得eNB小區(qū)負(fù)載存在不均衡,假設(shè)所有用戶的請(qǐng)求速率為512kbps。

4.2 仿真結(jié)果與分析

(1)均衡收斂

在CTLB算法的協(xié)作下,各小區(qū)負(fù)載向一致性收斂。設(shè)定β0=0.999,ε=0.01%,給出算法的收斂仿真結(jié)果如圖1所示。

算法經(jīng)歷15次迭代,很快達(dá)到預(yù)期的收斂結(jié)果,各小區(qū)負(fù)載達(dá)到均衡。

(2)過(guò)載用戶

過(guò)載用戶的計(jì)算方法參考文獻(xiàn)[3],即:

(20)

其中,Mc表示小區(qū)c中的所有用戶數(shù)。

過(guò)載用戶的仿真結(jié)果如圖2所示:

圖2 過(guò)載用戶仿真

在本次仿真中,存在負(fù)載大于1的過(guò)載小區(qū),并且最大負(fù)載與最小負(fù)載存在很大差異,因此經(jīng)過(guò)步驟2后直接進(jìn)行大量負(fù)載的轉(zhuǎn)移,導(dǎo)致過(guò)載用戶迅速削減為0。最大負(fù)載與最小負(fù)載小區(qū)的轉(zhuǎn)移過(guò)程分別如圖3和圖4所示:

圖3 最大負(fù)載小區(qū)均衡過(guò)程

圖4 最小負(fù)載小區(qū)均衡過(guò)程

(3)小區(qū)吞吐量

由于小區(qū)吞吐量與上下行時(shí)隙比例相關(guān),本仿真中以貼合實(shí)際組網(wǎng)的2:2為例[7]進(jìn)行說(shuō)明,挑選負(fù)載最大與最小的2個(gè)極端小區(qū)吞吐量,給出CTLB在收斂均衡過(guò)程中對(duì)小區(qū)上/下行吞吐量的影響,分別如圖5和圖6所示。

隨著迭代過(guò)程的進(jìn)行,負(fù)載大的小區(qū)吞吐量逐漸減小,負(fù)載小的小區(qū)吞吐量則逐漸增加。在小區(qū)負(fù)載穩(wěn)定過(guò)程中,由于仿真假設(shè)每用戶申請(qǐng)的速率是一致的,其SINR也保持不變,小區(qū)吞吐量出現(xiàn)臨時(shí)性的持平。

5 結(jié)束語(yǔ)

LTE的小區(qū)負(fù)載均衡能夠解決熱點(diǎn)小區(qū)的擁塞問(wèn)題,提高系統(tǒng)的資源利用率,盡可能地保持業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量。本文通過(guò)提出基于臨界觸發(fā)的小區(qū)間負(fù)載轉(zhuǎn)移的方法,來(lái)達(dá)到負(fù)載均衡的目的。LTE需要考慮多種移動(dòng)通信系統(tǒng)之間的用戶切換和互操作,但限于篇幅及復(fù)雜性,本文僅限于討論LTE系統(tǒng)內(nèi)部的小區(qū)均衡,系統(tǒng)間的負(fù)載均衡有待進(jìn)一步補(bǔ)充。

參考文獻(xiàn):

[1] 3GPP TS 26.211. 3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Radio Access Network; Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Physical Channels and Modulation[S]. 2008.

[2] 肖清華. TD-LTE系統(tǒng)能力分析[J]. 移動(dòng)通信, 2011(22): 58-64.

[3] 王志國(guó). 基于Matlab的LTE下行鏈路負(fù)載均衡仿真[EB/OL]. (2011-05-10). http://www.docin.com/p-200467289.html.

[4] Weihao Lv, Wenjing Li. Distributed Mobility Load Balancing with RRM in LTE[J]. IEEE, 2010: 457-461.

[5] Raymond Kwan, Rob Amott, et al. On Mobility Load Balancing for LTE Systems[J]. IEEE, 2010: 1-5.

[6] E Telatar. Capacity of Multi-Antenna Gaussian Channels[J]. European Transactions on Telecommunications, 1999: 585-595.

[7] 肖清華,朱東照,等. 基于AHP和業(yè)務(wù)需求的TD-LTE時(shí)隙配比法TCAS分析[A]. 第九屆中國(guó)通信學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C]. 2012: 22-25.endprint

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