摘要：為了滿(mǎn)足移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)對(duì)高速率數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)和服務(wù)質(zhì)量（QoS）的要求，提出一種基于噴泉碼的機(jī)會(huì)調(diào)度算法。在基站無(wú)法獲取瞬時(shí)CSI（信道狀態(tài)信息）情況下，利用信道分布統(tǒng)計(jì)規(guī)律并使用吞吐量估計(jì)矩陣，自適應(yīng)調(diào)整選擇用戶(hù)數(shù)，減少了調(diào)度算法的計(jì)算復(fù)雜度，在一定程度上提高了系統(tǒng)吞吐量。對(duì)固定數(shù)據(jù)量自適應(yīng)機(jī)會(huì)調(diào)度算法FEMOS與固定數(shù)據(jù)量吞吐量估計(jì)機(jī)會(huì)調(diào)度算法進(jìn)行了仿真比較，仿真結(jié)果表明，基于噴泉碼的機(jī)會(huì)調(diào)度算法能夠獲得更高的吞吐量，可以高效地利用有限的頻帶資源并降低計(jì)算量。

關(guān)鍵詞：多播系統(tǒng)；機(jī)會(huì)調(diào)度；噴泉碼；吞吐量

DOIDOI：10.11907/rjdk.161513

中圖分類(lèi)號(hào)：TP312

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)文章編號(hào)：16727800（2016）009003105

基金項(xiàng)目基金項(xiàng)目：

作者簡(jiǎn)介作者簡(jiǎn)介：劉陽(yáng)（1989-），男，黑龍江齊齊哈爾人，江蘇大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與通信工程學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)橥ㄐ畔到y(tǒng)與多播技術(shù)。

0引言

廣播/多播服務(wù)（MBMS）被定義為點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)（PTMP）服務(wù)，如IPTV、視頻會(huì)議、數(shù)據(jù)分發(fā)業(yè)務(wù)，這種業(yè)務(wù)在移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)多個(gè)用戶(hù)共享相同的無(wú)線資源來(lái)提高系統(tǒng)效率，獲得系統(tǒng)的多播增益。傳統(tǒng)組播調(diào)度算法（CMS）中，為保證所有用戶(hù)的正確接收，基站（BS）選擇最差的用戶(hù)信道增益確定傳輸速率，系統(tǒng)吞吐量基于最差用戶(hù)的信道條件。

在這種情況下，可用資源不能被充分利用。Gopala、Gamal[12]提出了一種多播機(jī)會(huì)調(diào)度傳輸方案MedianOMS，主要目標(biāo)是提高網(wǎng)絡(luò)吞吐率。在該傳輸方案中，區(qū)別于CMS每次傳輸均針對(duì)所有用戶(hù)，BS在每個(gè)TTI時(shí)隙中選擇一半信道狀態(tài)好的用戶(hù)傳輸數(shù)據(jù)，提高了系統(tǒng)發(fā)送速率。相比傳統(tǒng)的調(diào)度算法CMS，MedianOMS能夠提供了更好的性能，但是以中間為閾值來(lái)提取用戶(hù)的子集進(jìn)行傳輸?shù)姆桨覆⒉豢偸悄軌蚴瓜到y(tǒng)的吞吐量最大，即這種方案中的用戶(hù)比例并不是最佳的。隨后TzePing Low對(duì)用戶(hù)比例的選擇進(jìn)行研究使多播系統(tǒng)吞吐量最大化，得出的結(jié)論是，該用戶(hù)比例并不是一個(gè)固定的值，它隨著平均信噪比（SNR）的變化而變化[3]。

機(jī)會(huì)多播調(diào)度（OMS）的提出，平衡了多用戶(hù)增益和多播增益的權(quán)衡。主要思想是，在每個(gè)傳輸時(shí)間間隔（TTI），BS只傳送給信道條件高于閾值的用戶(hù)。結(jié)果顯示，其相比CMS吞吐量顯著提高。OMS的方法是基于MDC[4]，在MDC中，最初的多播數(shù)據(jù)編碼為多個(gè)獨(dú)立的流。使用這種方法，BS只需要設(shè)置傳輸速率來(lái)最大化吞吐量而不用考慮每個(gè)用戶(hù)是否可以接收到所有數(shù)據(jù)。另一個(gè)OMS的方法是定義閾值的組播調(diào)度（MS）[5]。在這種情況下，在每個(gè)TTI中BS從K個(gè)總用戶(hù)中選擇最佳的T個(gè)信道用戶(hù)接收數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)一直重傳直到所有用戶(hù)都能接收到。

隨后噴泉碼被提出，數(shù)字噴泉碼的發(fā)送端對(duì)一組源數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼后可以生成任意數(shù)量的編碼數(shù)據(jù)包，而接收端只需要接收到足夠數(shù)目的編碼數(shù)據(jù)包，就可以通過(guò)譯碼正確恢復(fù)源數(shù)據(jù)，并且編碼數(shù)據(jù)包的接收順序不影響譯碼[6]。噴泉碼的這個(gè)優(yōu)點(diǎn)對(duì)機(jī)會(huì)多播調(diào)度很有利，如果用戶(hù)在某時(shí)隙沒(méi)有接收編碼數(shù)據(jù)包，基站在下一時(shí)隙不用為該用戶(hù)重傳相同的數(shù)據(jù)包，可以繼續(xù)發(fā)送其它編碼數(shù)據(jù)包。

Wen Huang，KwanL Yeung[78]利用其性質(zhì)，提出了新的調(diào)度算法，不用考慮數(shù)據(jù)接收的時(shí)間段，只要收到足夠多的數(shù)據(jù)量就可成功解碼。因此，在發(fā)送端就可以充分利用用戶(hù)的瞬時(shí)信道狀態(tài)，計(jì)算出每個(gè)用戶(hù)的信道速率，看哪個(gè)速率對(duì)應(yīng)的吞吐量最大，從而選擇傳輸速率并與那些用戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)接收。

文獻(xiàn)[9]提出優(yōu)化的機(jī)會(huì)多播調(diào)度（OOMS），優(yōu)化了用戶(hù)選擇，進(jìn)一步形成了對(duì)OOMS系統(tǒng)的吞吐量的平均表達(dá)[10]。盡管與MedianOMS相比，OOMS具有良好性能，但文獻(xiàn)[910]中的方法仍有缺點(diǎn)：①已經(jīng)收到數(shù)據(jù)的用戶(hù)可能會(huì)多次選擇，這將降低系統(tǒng)的吞吐量；②文獻(xiàn)[9]方法中每時(shí)隙被選擇用戶(hù)的個(gè)數(shù)是常數(shù)，然而，沒(méi)有收到數(shù)據(jù)的用戶(hù)數(shù)量會(huì)逐漸減少，這對(duì)所有傳輸不是最優(yōu)的。為了解決第2個(gè)問(wèn)題，文獻(xiàn)[10]提出OMS，在每個(gè)TTI中BS選擇最優(yōu)組。然而，該選擇是基于用戶(hù)的瞬時(shí)信道狀態(tài)信息（CSI），這就增加了計(jì)算的復(fù)雜性。比例公平的OMS[11]也有類(lèi)似問(wèn)題。

為了克服這些問(wèn)題，進(jìn)一步提高吞吐量，本文結(jié)合噴泉碼的接收端只要接收的數(shù)據(jù)達(dá)到足夠數(shù)量就能夠成功解碼的特點(diǎn)，提出了基于自適應(yīng)用戶(hù)選擇的機(jī)會(huì)多播調(diào)度算法（FAOS）。吞吐量的增強(qiáng)是通過(guò)自適應(yīng)選擇最優(yōu)用戶(hù)，而不是使用一個(gè)固定值。由于需要遍歷所有目標(biāo)多播用戶(hù)可支持的傳輸速率，并計(jì)算每個(gè)可支持的傳輸速率對(duì)應(yīng)的吞吐量，再比較吞吐量的大小后才能夠確定用戶(hù)數(shù)量，因而計(jì)算量非常大。鑒于此，本文進(jìn)一步提出了固定數(shù)據(jù)量吞吐量估計(jì)機(jī)會(huì)調(diào)度FEMOS算法，摸清基站在有限反饋下可以獲取的平均信噪比以及無(wú)線信道的分布統(tǒng)計(jì)規(guī)律，構(gòu)造系統(tǒng)吞吐量估計(jì)矩陣。在每個(gè)時(shí)隙前，利用吞吐量估計(jì)矩陣來(lái)確定選擇用戶(hù)的數(shù)量，降低了計(jì)算復(fù)雜度。

5結(jié)語(yǔ)

本文研究了移動(dòng)無(wú)線蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型下的機(jī)會(huì)多播調(diào)度問(wèn)題，提出了一種結(jié)合噴泉編碼特性的自適應(yīng)多用戶(hù)選擇的機(jī)會(huì)調(diào)用算法FEMOS。與傳統(tǒng)CMS算法不同，F(xiàn)EMOS的用戶(hù)選擇不是固定值，而是利用系統(tǒng)吞吐量估計(jì)矩陣確定用戶(hù)個(gè)數(shù)，同時(shí)本算法的時(shí)間復(fù)雜度小于FOAS算法。

從不同信噪比的角度對(duì)基于噴泉碼的FEMOS算法進(jìn)行了仿真。結(jié)論如下：當(dāng)信噪比很大（即信道條件最差用戶(hù)可支持的傳輸速率大于所要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量N位）時(shí)，采用算法CMS；在信噪比較小情況下，提出的算法性能最優(yōu)。在現(xiàn)實(shí)情況下，信道的信噪比較小，而傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量很大。

參考文獻(xiàn)參考文獻(xiàn)：

[1]P K GOPALA，H E GAMAL.Opportunistic multicasting[C].Conference Record of The ThirtyEig Hth Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers，2004：845849.

[2]P K GOPALA，H EL GAMAL.On the throughputdelay tradeoff in cellular multicast[C].Proc. International Conference on Wireless Networks，Communications and Mobile Computing，2005：14011406.

[3]T ZEPING LOW，MANON PUN，KUO C C J.Optimized opportunistic multicast scheduling over cellular networks[J].Global Telecommunications Conference，2008，30（2）：15.

[4]C SUH，J MO.Resource allocation for multicast services in multicarrier wireless communications[J].IEEE Trans. Wireless Commun.，2008，7（1）：2731.

[5]P K GOPALA，H EL GAMAL.Opportunistic multicasting[C].Proc. 2004 Asilomar Conf. on Signals，Systems and Computers，2004：845849.

[6]陸維陽(yáng).噴泉碼的優(yōu)化設(shè)計(jì)及應(yīng)用[D].北京：北京郵電大學(xué)，2013.

[7]D J C MACKAY.Fountain codes[J].IEE ProceedingsCommunications，2005，152（6）：1062 1068.

[8]U C KOZAT.On the throughput capacity of opportunistic multicasting with erasure codes[C].Proc. INFOCOM 2008. the 27th Conf. Computer Communications，2008：520528.

[9]T LOW，M PUN，Y HONG，et al.Optimized opportunistic multicast scheduling （OMS） over wireless cellular networks[J].IEEE Trans. Wireless Commun.，2010，9（2）：791801.

[10]E VESHI，A KUEHNE，A KLEIN.Comparison of different multicast strategies in wireless identically distributed channels[C].in Proc. 2013 IEEE Wireless Commun. and Networking Conf，2013：16.

[11]C H KOH，Y Y KIM.A proportional fair scheduling for multicast services in wireless cellular networks[C].in Proc. 2006 IEEE Vehic. Tech. Conf， pp. 15.

[12]李珊.無(wú)線多播中數(shù)字噴泉碼和疊加編碼的聯(lián)合及優(yōu)化研究[D].武漢：華中科技大學(xué)，2009.

[13]LOW T，PUN M，KUO C.Optimized opportunistic multicast schedulingover cellular networks[C]. Proc. IEEE Global Telecommunication Conf，2008：41444148.

[14]TZEPING LOW， MANON PUN， C C JAY KUO.Optimized Opportunistic Multicast scheduling over cellular networks[C].Global Telecommunications Conference， 2008.

責(zé)任編輯（責(zé)任編輯：孫娟）