本發(fā)明屬于通信領域，描述了一種聯(lián)合編碼調制的即時數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化方法。
背景技術：
：據(jù)思科白皮書預測，在2019年移動數(shù)據(jù)流將占到世界數(shù)據(jù)流量的約75％。由于智能設備和即時消息應用程序的普及，即時可靠數(shù)據(jù)通信(InstantVerified-dataCommunication,IVC)備受研究人員關注，而在未來5G(5thGnerationMobileTelecommunication)網(wǎng)絡中，時延抖動是降低IVC數(shù)據(jù)服務質量的主要因素。因此，降低時延抖動，并為IVC服務的高品質提供保障是一個亟需解決的問題。大規(guī)模天線陣列，或稱大規(guī)模多輸入多輸出(MultipleInputMultipleOutput,MIMO)技術，是第五代移動通信技術中最先確定實際應用的技術。它可以實現(xiàn)更好地通信性能，如更高的數(shù)據(jù)傳輸速率、更高的頻譜效率、更好的鏈路可靠性和更好的分集/復用增益折衷。而合理的資源分配，尤其是天線分配可以幫助更好地實現(xiàn)這些優(yōu)點。由于未來5G網(wǎng)絡中，大規(guī)模MIMO技術將被廣泛采用，與此同時移動用戶的數(shù)據(jù)服務質量要求與以前相比不斷增強，因此在大規(guī)模MIMO網(wǎng)絡的背景下，利用其中已經(jīng)成熟的數(shù)據(jù)傳輸編碼與調制方案研究用戶數(shù)據(jù)服務質量的保障問題是一個合理的選擇。盡管針對大規(guī)模MIMO網(wǎng)絡中的可靠數(shù)據(jù)傳輸已經(jīng)一些研究成果，但是大多數(shù)工作只關注編碼和信號處理，并且沒有很好地考慮IVC服務的需求。此外，大多數(shù)工作還會選擇性忽略時延抖動。例如現(xiàn)有技術中的隨機分配算法和螢火蟲算法；隨機分配算法(RandomAllocation,RA)是最簡單的算法，應用也最為普遍，與用戶的需求比較接近，且通信資源的分配不涉及較多性能參數(shù)時，使用隨機分配算法可以保證即時數(shù)據(jù)傳輸?shù)母咝逝c一定程度的可靠性。隨機分配算法的特點是，在對用戶進行調制與接收模式分配時，幾乎不考慮每個用戶的各種通信條件與信道狀況，而是簡單地從調制星座點的集合中隨機選擇一個數(shù)賦予用戶；因為假設各用戶之間信道狀況十分接近，從而可以保證用戶間較好的公平性。隨機分配算法的劣勢在于其未將用戶的具體信道條件考慮在內，且針對同一批用戶，幾次分配的結果也不穩(wěn)定，這使得用戶所分配到的調制與接收模式優(yōu)劣不一，部分用戶無法得到傳輸速率保障，因此隨機分配算法會在很大程度上限制系統(tǒng)平均數(shù)據(jù)傳輸服務質量。離散螢火蟲(DiscreteFirefly,DF)算法是螢火蟲算法的改進版。該算法克服了螢火蟲算法用于離散優(yōu)化問題時搜索較慢、結果較差的缺陷。離散螢火蟲紅算法的原理與其他啟發(fā)式算法比較類似，都是每一次都在變量維數(shù)的空間隨機搜尋最優(yōu)解，直到達到迭代次數(shù)上限，然后若本次循環(huán)的最優(yōu)解不滿足條件，則重新開始循環(huán)。離散螢火蟲算法的優(yōu)點在于最優(yōu)性與復雜度的平衡，它能在可接受的時間范圍內找到誤差也可被接受的“最優(yōu)解”。由于它是一種啟發(fā)式算法，因此它也假設所有用戶的調制與接收模式變量地位相同，即使有用戶的性能已達到最優(yōu)，它仍會運行至每個用戶均有較好結果。當幾乎每個用戶的變量最優(yōu)值搜索時間均不同時，該算法容易產生運行時間過長現(xiàn)象，導致算法效率變低。所以該算法不適用于大規(guī)模MIMO網(wǎng)絡中的所有用戶信道狀況差異較大且各不相同的情況。缺點是不考慮單個用戶對處理時延的容忍程度，因此多數(shù)情況下會犧牲單個用戶的性能換取系統(tǒng)平均數(shù)據(jù)傳輸服務質量及用戶間公平性的性能提升。所以，有時在具體應用中，算法的執(zhí)行者會給每個用戶預先分配不同的權重因子，使需求和接收速率都較高的用戶能夠較快得到分配結果。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明針對現(xiàn)有方案，不能兼顧系統(tǒng)平均數(shù)據(jù)傳輸服務質量和全體用戶公平性，為了提升系統(tǒng)平均數(shù)據(jù)傳輸服務質量的同時，實現(xiàn)較好的用戶間公平性，提出一種聯(lián)合編碼調制的即時數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化方法。具體步驟如下：步驟一、搭建大規(guī)模MIMO中繼網(wǎng)絡的仿真場景；仿真場景中心布置一個MIMO基站，基站上部署N對天線，分別為{1,2,...,n,...,N}；每對天線包括基站接收天線和基站發(fā)送天線，基站周圍隨機分布通信的K對用戶，集合為{1,2,...,k,...,K}，每對用戶包括發(fā)送用戶和接收用戶；發(fā)送用戶和接收用戶通過MIMO基站互相傳輸信息。發(fā)送用戶集合S＝{S1,S2,...,Sk,...,SK}；接收用戶集合D＝{D1,D2,...,Dk,...,DK}；每個用戶設有兩根天線，一個接收天線和一個發(fā)送天線。步驟二、每個發(fā)送用戶分別將信道狀態(tài)信息發(fā)送給基站N根對應的接收天線，從而形成信道狀態(tài)矩陣ΗS；K個發(fā)送用戶到N根基站接收天線形成的信道狀態(tài)矩陣ΗS如下：HS=h1,S1h1,S2...h1,Sk...h1,SKh2,S1h2,S2...h2,Sk...h2,SK...hn,S1hn,S2...hn,Sk...hn,SK...hN,S1hN,S2...hN,Sk...hN,SK]]>表示第n根基站接收天線到發(fā)送用戶Sk的信道狀態(tài)信息；步驟三、每個接收用戶分別將信道狀態(tài)信息發(fā)送到基站N根對應的發(fā)送天線，從而形成信道狀態(tài)矩陣ΗD；K個接收用戶到N根基站發(fā)送天線形成的信道狀態(tài)矩陣ΗD如下：HD=h1,D1h1,D2...h1,Dk...h1,DKh2,D1h2,D2...h2,Dk...h2,DK...hn,D1hn,D2...hn,Dk...hn,DK...hN,D1hN,D2...hN,Dk...hN,DK]]>表示第n根基站發(fā)送天線到接收用戶Dk的信道狀態(tài)信息；步驟四、基于信道狀態(tài)矩陣ΗS和信道狀態(tài)矩陣ΗS，初始化所有發(fā)送用戶的數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限。數(shù)據(jù)服務質量上限的表達式為：upper=max(QL*′),L=(1,2,...,k,...,K)]]>其中，是第k個發(fā)送用戶的當前數(shù)據(jù)服務質量的值；是第k個發(fā)送用戶上次的數(shù)據(jù)服務質量值；的表達式為：Qk*=log2E(1-BERBER)E(pk(re)|gkHhk|2Σl=1,l≠kKpl(re)|gkHhl|2+σ2||gk||2)]]>BER是發(fā)送用戶到基站的數(shù)據(jù)傳輸過程中的誤比特率；hk是信道狀態(tài)矩陣ΗD的第k列向量值，是基站為第k個接收用戶傳輸數(shù)據(jù)時所用功率，gk是矩陣G的第k列的向量值。σ2表示基站為第k個接收用戶傳輸數(shù)據(jù)時噪聲的功率。矩陣G是接收信道矩陣，由接收用戶選擇的接收方式確定，具體如下：G=HDHD(HDHHD)-1(HDP(re)HDH+σ2IM)-1HD]]>G＝HD對應的接收方式為迫零(ZeroForcing,ZF)接收，對應的接收方式為最大比合并(MaxRatioCombining,MRC)接收，G＝(HDP(re)HDH+σ2IM)-1HD對應的接收方式為最小均方誤差(MinimumMeanSquareError,MMSE)接收。數(shù)據(jù)服務質量下限：為各發(fā)送用戶預期的數(shù)據(jù)服務質量的平均值，表達式為：lower=(Σl=1KQ‾l)/K]]>其中表示第k個發(fā)送用戶所選擇的預期數(shù)據(jù)服務質量的值。步驟五、根據(jù)數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限，基站計算每個發(fā)送用戶的調制星座點mk；具體步驟如下：步驟501、基站根據(jù)數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限計算每個發(fā)送用戶的加權系數(shù)；第k個發(fā)送用戶的加權系數(shù)λk為；λk=ηkmax(Qk*)upper]]>其中ηk是第k個用戶對的數(shù)據(jù)幀質量值保障因子。步驟502、根據(jù)加權系數(shù)計算每個發(fā)送用戶的加權平均預期數(shù)據(jù)服務質量；第k個發(fā)送用戶的加權平均預期數(shù)據(jù)服務質量為步驟503、基站對所有的發(fā)送用戶，檢測每個發(fā)送用戶的加權平均預期數(shù)據(jù)服務質量與當前數(shù)據(jù)服務質量的差值；步驟504、針對當前發(fā)送用戶k，基站依次判斷是否如果是，進入步驟505；否則，當前發(fā)送用戶k的調制星座點mk保持不變；初始k＝1；判斷完當前發(fā)送用戶k后，將k+1再次比較，直至到接收用戶K。步驟505、基站對影響當前發(fā)送用戶k的數(shù)據(jù)服務質量的各參數(shù)進行調整，改善調制星座點mk，使發(fā)送用戶k滿足具體如下：首先、針對接收用戶k，更改用于計算數(shù)據(jù)調制星座點的預期數(shù)據(jù)服務質量μk；μk＝(upper+lower)/2然后，將預期數(shù)據(jù)服務質量μk取代求解出發(fā)送用戶k到基站的新的數(shù)據(jù)傳輸預期誤比特率BERk；μk=log2E(1-BERkBERk)log2E(pk(re)|gkHhk|2Σl=1,l≠kKpl(re)|gkHhl|2+σ2||gk||2)]]>最后，根據(jù)新的數(shù)據(jù)傳輸預期誤比特率BERk，計算接收用戶k新的數(shù)據(jù)調制星座點mk；計算式為：mk＝V-1(BERk)其中V-1(·)是V(mk)的反函數(shù)，輸入?yún)?shù)為誤比特率BERk，輸出的解為mk；函數(shù)V(mk)的表達式為：BER≈V(mk)=2(1-1/mk)log2mkQ(2EbN03log2mkmk-1)]]>Eb是每比特數(shù)據(jù)包含的平均能量，N0是通過濾波器后高斯白噪聲的頻帶寬度。步驟506、基站根據(jù)所有發(fā)送用戶的數(shù)據(jù)調制星座點，重新計算數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限；針對當前發(fā)送用戶k，比較該用戶的比較預期數(shù)據(jù)服務質量與當前數(shù)據(jù)服務質量若令upper＝μk；否則令lower＝μk；步驟507、根據(jù)數(shù)據(jù)服務質量的新的上限與下限，重復步驟501到步驟506，直至所有發(fā)送用戶均滿足記錄所有發(fā)送用戶的調制星座點；步驟六、基站將調制星座點數(shù)以及調制方式返給發(fā)送用戶，將最佳接收方式發(fā)射給接收用戶，完成通信；基站輸出所有調制星座點，并按表1查閱星座點數(shù)對應的調制方式，將星座點數(shù)和調制方式分別發(fā)送給對應的發(fā)送用戶；按表1查閱星座點數(shù)對應的最佳接收方式，將最佳接收方式發(fā)射給接收用戶。表1mk調制方式編碼速率接收方式1BPSK1/2ZF2QPSK1/2MRC3QPSK3/4MRC416QAM9/16MRC516QAM3/4MMSE664QAM3/4MMSEBPSK表示二相鍵控調制；QPSK表示正交鍵控調制；QAM表示正交星座點幅度調制；本發(fā)明的優(yōu)點在于：一種聯(lián)合編碼調制的即時數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化方法，通過將緩存及其數(shù)據(jù)隊列調度算法，與大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)木幋a和調制方案相結合，充分利用各自優(yōu)點，降低了系統(tǒng)兼顧單個用戶QoS和用戶間公平性的難度，從而在保證系統(tǒng)總體數(shù)據(jù)傳輸服務質量的同時達到較好的用戶間公平性。附圖說明圖1是本發(fā)明聯(lián)合傳輸調制與隊列調度的算法方案的通信場景示意圖；圖2是本發(fā)明一種聯(lián)合編碼調制的即時數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化方法流程圖；圖3是本發(fā)明基站計算每個發(fā)送用戶的調制星座點的流程圖；圖4是本發(fā)明三種算法下不同用戶對數(shù)目與用戶QoS的比較圖；圖5是本發(fā)明三種算法下不同用戶對數(shù)目與系統(tǒng)吞吐量的比較圖；圖6是本發(fā)明三種算法下不同用戶對數(shù)目與服務時延的比較圖。具體實施方式下面將結合附圖對本發(fā)明作進一步的詳細說明。本發(fā)明一種聯(lián)合編碼調制的即時數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化方法，保障了各用戶對于自身即時數(shù)據(jù)服務質量的需求，有效提升了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在即時數(shù)據(jù)傳輸服務方面的性能；該算法稱為可靠數(shù)據(jù)服務質量保證算法(VerifiedQualityGuaranteed,VQG)；如圖2所示，具體步驟如下：步驟一、搭建大規(guī)模MIMO中繼網(wǎng)絡的仿真場景；如圖1所示，仿真場景中心布置一個MIMO基站，基站上部署N對天線，分別為{1,2,...,n,...,N}；每對天線包括基站接收天線和基站發(fā)送天線，基站周圍隨機分布通信的K對用戶，集合為{1,2,...,k,...,K}，每對用戶包括發(fā)送用戶和接收用戶；發(fā)送用戶和接收用戶通過MIMO基站互相傳輸信息。發(fā)送用戶集合S＝{S1,S2,...,Sk,...,SK}；接收用戶集合D＝{D1,D2,...,Dk,...,DK}；每個用戶設有兩根天線，一個接收天線和一個發(fā)送天線。步驟二、每個發(fā)送用戶分別將信道狀態(tài)信息發(fā)送給基站N根對應的接收天線，從而形成信道狀態(tài)矩陣ΗS；K個發(fā)送用戶到N根基站接收天線形成的信道狀態(tài)矩陣ΗS如下：HS=h1,S1h1,S2...h1,Sk...h1,SKh2,S1h2,S2...h2,Sk...h2,SK...hn,S1hn,S2...hn,Sk...hn,SK...hN,S1hN,S2...hN,Sk...hN,SK]]>表示第n根基站接收天線到發(fā)送用戶Sk的信道狀態(tài)信息；步驟三、每個接收用戶分別將信道狀態(tài)信息發(fā)送到基站N根對應的發(fā)送天線，從而形成信道狀態(tài)矩陣ΗD；K個接收用戶到N根基站發(fā)送天線形成的信道狀態(tài)矩陣ΗD如下：HD=h1,D1h1,D2...h1,Dk...h1,DKh2,D1h2,D2...h2,Dk...h2,DK...hn,D1hn,D2...hn,Dk...hn,DK...hN,D1hN,D2...hN,Dk...hN,DK]]>表示第n根基站發(fā)送天線到接收用戶Dk的信道狀態(tài)信息；步驟四、基于信道狀態(tài)矩陣ΗS和信道狀態(tài)矩陣ΗS，初始化所有發(fā)送用戶的數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限。數(shù)據(jù)服務質量上限的表達式為：upper=max(QL*′),L=(1,2,...,k,...,K)]]>其中，是第k個發(fā)送用戶的當前數(shù)據(jù)服務質量的值；是第k個發(fā)送用戶上次的數(shù)據(jù)服務質量值；的表達式為：Qk*=log2E(1-BERBER)log2E(pk(re)|gkHhk|2Σl=1,l≠kKpl(re)|gkHhl|2+σ2||gk||2)]]>BER是發(fā)送用戶到基站的數(shù)據(jù)傳輸過程中的誤比特率；hk是信道狀態(tài)矩陣ΗD的第k列向量值，是基站為第k個接收用戶傳輸數(shù)據(jù)時所用功率，gk是矩陣G的第k列的向量值。σ2表示基站為第k個接收用戶傳輸數(shù)據(jù)時噪聲的功率。矩陣G是接收信道矩陣，由接收用戶選擇的接收方式確定，具體如下：G=HDHD(HDHHD)-1(HDP(re)HDH+σ2IM)-1HD]]>G＝HD對應的接收方式為迫零(ZeroForcing,ZF)接收，對應的接收方式為最大比合并(MaxRatioCombining,MRC)接收，G＝(HDP(re)HDH+σ2IM)-1HD對應的接收方式為最小均方誤差(MinimumMeanSquareError,MMSE)接收。數(shù)據(jù)服務質量下限：為各發(fā)送用戶預期的數(shù)據(jù)服務質量的平均值，表達式為：lower=(Σl=1KQ‾l)/K]]>其中表示第k個發(fā)送用戶所選擇的預期數(shù)據(jù)服務質量的值。步驟五、根據(jù)數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限，基站對所有發(fā)送用戶判斷并計算每個發(fā)送用戶的調制星座點mk；如圖3所示，具體步驟如下：步驟501、基站根據(jù)數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限計算每個發(fā)送用戶的加權系數(shù)；針對第k個發(fā)送用戶，基站計算該發(fā)送用戶的加權系數(shù)λk為；λk=ηkmax(Qk*)upper]]>其中ηk是第k個用戶對的數(shù)據(jù)幀質量值保障因子。步驟502、根據(jù)加權系數(shù)計算每個發(fā)送用戶的加權平均預期數(shù)據(jù)服務質量；第k個發(fā)送用戶的加權平均預期數(shù)據(jù)服務質量為步驟503、基站對所有的發(fā)送用戶，檢測每個發(fā)送用戶的加權平均預期數(shù)據(jù)服務質量與當前數(shù)據(jù)服務質量的差值；步驟504、針對每個當前發(fā)送用戶k，基站依次判斷是否如果是，進入步驟505；否則，當前發(fā)送用戶k的調制星座點保持不變；初始k＝1；判斷完當前發(fā)送用戶k后，將k+1再次比較，直至到接收用戶K。步驟505、基站對影響當前發(fā)送用戶k的數(shù)據(jù)服務質量的各參數(shù)進行調整，改善調制星座點，使發(fā)送用戶k滿足具體如下：步驟5051、針對接收用戶k，更改用于計算數(shù)據(jù)調制星座點的預期數(shù)據(jù)服務質量μk；μk＝(upper+lower)/2步驟5052、將預期數(shù)據(jù)服務質量μk取代求解出發(fā)送用戶k到基站的新的數(shù)據(jù)傳輸預期誤比特率BERk；用μk取代下個等式中的即可解出BERk：Qk*=log2E(1-BERBER)log2E(pk(re)|gkHhk|2Σl=1,l≠kKpl(re)|gkHhl|2+σ2||gk||2)]]>步驟5053、根據(jù)新的數(shù)據(jù)傳輸預期誤比特率BERk，計算接收用戶k新的數(shù)據(jù)調制星座點mk；計算式為：mk＝V-1(BERk)其中V-1(·)是V(mk)的反函數(shù)，輸入?yún)?shù)為誤比特率BERk，輸出的解為mk；函數(shù)V(mk)的表達式為：BER≈V(mk)=2(1-1/mk)log2mkQ(2EbN03log2mkmk-1)]]>Eb是每比特數(shù)據(jù)包含的平均能量，N0是通過濾波器后高斯白噪聲的頻帶寬度。步驟506、基站根據(jù)所有發(fā)送用戶的數(shù)據(jù)調制星座點mk，重新計算數(shù)據(jù)服務質量的上限與下限；針對當前發(fā)送用戶k，比較該用戶的預期數(shù)據(jù)服務質量與本輪計算得到的用戶的當前數(shù)據(jù)服務質量若令upper＝μk；否則令lower＝μk；步驟507、根據(jù)數(shù)據(jù)服務質量的新的上限與下限，重復步驟501到步驟506，直至所有發(fā)送用戶均滿足記錄所有發(fā)送用戶的調制星座點；步驟六、基站將調制星座點數(shù)以及調制方式返給發(fā)送用戶，將最佳接收方式發(fā)射給接收用戶，完成通信；輸出計算所得的對應到每個用戶的調制星座點，使得每個用戶的實際調制星座點數(shù)基站輸出所有調制星座點，并按文獻“XiangChen,Jenq-NengHwang,Chung-NanLee,andShih-IChen；“MIMO系統(tǒng)中針對可擴展視頻傳輸?shù)囊越谱顑?yōu)QoE目標的功率分配方案”,IEEE信號處理專題期刊，第9卷，第1期，頁碼:76-88,2015年2月”中的表格查閱星座點數(shù)對應的調制方式，將星座點數(shù)和調制方式分別發(fā)送給對應的發(fā)送用戶；按文獻中的表格查閱星座點數(shù)對應的最佳接收方式，將最佳接收方式發(fā)射給接收用戶。表1mk調制方式編碼速率接收方式1BPSK1/2ZF2QPSK1/2MRC3QPSK3/4MRC416QAM9/16MRC516QAM3/4MMSE664QAM3/4MMSEBPSK表示二相鍵控調制；QPSK表示正交鍵控調制；QAM表示正交星座點幅度調制。實施例：仿真場景為大規(guī)模MIMO網(wǎng)絡常用的仿真網(wǎng)絡配置，網(wǎng)絡中有一個配備有大量天線的基站；當天線的數(shù)目不變時，該值被固定為256。該基站位于小區(qū)中心，在其周圍500米的半徑圓內隨機分布著需要依靠基站進行轉接式數(shù)據(jù)通信服務的用戶，用戶的總數(shù)不變時，該值被固定為128。假設用戶之間采用正交信道進行資源分配，則不同用戶之間不存在干擾，考慮大規(guī)模衰落信道。詳細的仿真參數(shù)如表2所示：表2參數(shù)值帶寬20MHz噪聲功率1*10-6W/Hz預定信噪比閾值40dB數(shù)據(jù)包長度1500Bytes在介紹仿真結果之前，首先引入仿真衡量的算法的性能指標。從通信場景需求中，推導出該系統(tǒng)中數(shù)據(jù)服務質量優(yōu)化的公平性系數(shù)，即：F(Qk*)=Q‾kQk*=Q‾klog2(Qk(γk(tr))Qk(γk(re)))]]>該函數(shù)用于表示單個用戶獲得的數(shù)據(jù)服務質量與其期望獲得的數(shù)據(jù)服務質量之間的差距。Qk(·)表示數(shù)據(jù)傳輸質量的計算函數(shù)；表示發(fā)送用戶k到基站的信干噪比；表示用發(fā)送用戶k到基站的平均信干噪比計算數(shù)據(jù)傳輸質量，得到發(fā)送端的數(shù)據(jù)服務質量；計算如下：表示基站到接收用戶k的平均信干噪比；表示用基站到接收用戶k的平均信干噪比計算數(shù)據(jù)傳輸質量，得到接收端的數(shù)據(jù)服務質量；由下式計算：Qk(γk(re))=E(pk(re)|gkHhk|2Σl=1,l≠kKpl(re)|gkHhl|2+σ2||gk||2)]]>基于該公平性系數(shù)，可以得到數(shù)據(jù)服務質量優(yōu)化的目標函數(shù)：maxΣk=1KQk*F(Qk*)=maxΣk=1KQk*Q‾klog2(Qk(γk(tr))Qk(γk(re)))]]>與此同時，需要給出優(yōu)化的各約束條件：第一個約束條件是每個用戶的即時數(shù)據(jù)服務質量都應當有最低保證：ηkQ‾k≤Qk*,k=1,2,...,K]]>其中ηk是第k個用戶對的數(shù)據(jù)幀質量值保障因子。傳輸過程中對用戶服務質量影響較大的是時延因素，因此需要對延遲進行必要的建模，使數(shù)據(jù)服務質量滿足時延限制的要求。首先時延分為傳輸時延和等待時延，二者皆取決于各自的傳輸速率。由于數(shù)據(jù)速率會隨著信干噪比的變化而變化，而收發(fā)兩側的信干噪比可能有很大不同，因此將不可避免地產生時延抖動。使用緩存技術剛好可以彌補速率差，并消除時延抖動帶來的影響。由于緩存長度的限制，數(shù)據(jù)速率應該受到的限制為：rΣk=1K(tk(re)-tk(tr))≤L]]>tk(re)=Lkprk(re)=LkpBlog2(1+γk(re))]]>tk(tr)=Lkprk(tr)=LkpBlog2(1+γk(tr))]]>其中表示第k個接收用戶的傳輸時延。表示第k個發(fā)送用戶的傳輸時延，L表示基站緩存的最大存儲長度，B是單個用戶通信時占用的帶寬。是第k個用戶對中所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)內容的總長。為了將總長度限制分解為k個子限制，用表示第i個傳輸時長中第k個用戶對所占用的緩存總長度。則：Lkpi=L(tk(re)-tk(tr))Σk′=1K(tk′(re)-tk′(tr))]]>用表示緩存中的等待時延，則總的時延限制條件可以表示為：tk(re)+τk=tk(tr)0≤tk(re)≤Tk]]>就是優(yōu)化問題中的第二個及第三個約束條件。第二個約束條件是：接收用戶的傳輸時延與等待時延之和，必須等于發(fā)送用戶的傳輸時延以消除時延抖動：tk(re)+τk=tk(tr),k=1,2,...,K]]>τk表示第k個發(fā)送用戶的等待時延；第三個約束條件是：用戶收到數(shù)據(jù)內容的總時延不得高于時延的最大限制閾值Tk：0≤tk(re)≤Tk,k=1,2,...,K]]>最終，大規(guī)模MIMO中繼網(wǎng)絡中提升即時數(shù)據(jù)傳輸服務質量的自適應速率及調制編碼方式的選擇問題被建模為一個最優(yōu)化問題。此優(yōu)化問題同時涉及到的變量維度較高，本發(fā)明的方案中采用的是二分法思路得到的VQG算法對其進行求解。下面將給出具體的仿真示意圖，并解釋其中曲線及其變化趨勢的含義，來證明所提的VQG算法性能優(yōu)于RA和DF算法。本發(fā)明從基站天線數(shù)目的增加對系統(tǒng)總SE的影響、用戶對數(shù)目的增加對系統(tǒng)總SE的影響、相同數(shù)量用戶對和基站天線情況下不同天線分組數(shù)對系統(tǒng)總SE的影響來分析不同算法在系統(tǒng)總SE性能上的差異。與本發(fā)明所提的VQG算法作比較的是螢火蟲(DiscreteFirefly,DF)算法和隨機分配(RandomAllocation,RA)算法。三種不同算法的QoS性能隨中繼天線數(shù)目增長而發(fā)生的變化，如圖4所示，用戶對數(shù)目固定為128，BS的緩沖長度被固定為1500字節(jié)?？梢郧宄赜^察到采用VQG算法的質量函數(shù)的值無論天線數(shù)為何值時均比DF算法和RA算法要更高。這是因為RA算法效率較低。DF算法結構與VQG算法有根本性的不同：VQG算法是一個具有確定步驟和每步皆有確定結果的穩(wěn)定算法，而DF算法是一種啟發(fā)式算法，只有在迭代次數(shù)接近無窮的時候才能產生趨近最優(yōu)的解決方案。用戶對數(shù)目增長時各算法的吞吐量性能結果，如圖5所示，BS的天線數(shù)為固定256和緩存長度仍然為1500字節(jié)。在圖中可以看到，VQG仍然在三種算法中性能最佳。但與此同時，其他兩個算法也可以達到接近的性能。隨著用戶對數(shù)目增加，系統(tǒng)總吞吐量下降，不過當用戶對數(shù)量非常大時下降速率也會減慢。值得一提的是，VQG在天線數(shù)目相對較大時仍能保證系統(tǒng)吞吐量，但DF則無法實現(xiàn)這一點。原因是當BS天線數(shù)目較大時，DF算法會限制最大迭代次數(shù)，以便盡快達到收斂。而算法耗時減少的代價也就是性能的下降。不同算法的在平均時延上的性能差異，如圖6所示。BS上的天線數(shù)目依然是256，緩存長度也依然為1500字節(jié)?？梢郧宄乜吹?，平均時延隨著用戶對數(shù)量的增加而增加，但是這三種算法的增長速度完全不同。VQG算法中當用戶對數(shù)目較大時具有很好的性能，因為充分利用了高速緩存的優(yōu)點來增加最低數(shù)據(jù)速率。雖然緩存本身不會使延遲減小，但緩存機制使得低時延抖動成為可能。此外，RA算法的曲線很難描述，因為其分配過程并不考慮時延，因此其結果只能是在隨機范圍內變動。所以，RA與DF算法的較高時延性能也證明，VQG算法可以有效地緩解了時延抖動。以上三個仿真圖證明VQG算法可以實現(xiàn)系統(tǒng)總數(shù)據(jù)傳輸服務質量和整體用戶間公平性的平衡。而且該方案的復雜度低于大多數(shù)DF方案，適合在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中推廣。本發(fā)明利用傳輸編碼調制和緩存調度聯(lián)合方案，對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)內即時數(shù)據(jù)可靠服務用戶之間的通信進行合理調度，使系統(tǒng)以較低的復雜度獲得大規(guī)模MIMO系統(tǒng)較高的數(shù)據(jù)傳輸服務質量和用戶公平性。當前第1頁1 2 3