CN108093483A - 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及*** - Google Patents

大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN108093483A
CN108093483A CN201711436254.8A CN201711436254A CN108093483A CN 108093483 A CN108093483 A CN 108093483A CN 201711436254 A CN201711436254 A CN 201711436254A CN 108093483 A CN108093483 A CN 108093483A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matched group
resource block
resource
piecemeal
joint
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201711436254.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108093483B (zh
Inventor
刘泽宁
杨秀梅
杨旸
张武雄
***
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Research Center for Wireless Communications
Original Assignee
Shanghai Research Center for Wireless Communications
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Research Center for Wireless Communications filed Critical Shanghai Research Center for Wireless Communications
Priority to CN201711436254.8A priority Critical patent/CN108093483B/zh
Publication of CN108093483A publication Critical patent/CN108093483A/zh
Priority to PCT/CN2018/094952 priority patent/WO2019128183A1/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108093483B publication Critical patent/CN108093483B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00Local resource management
    • H04W72/50Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/53Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on regulatory allocation policies
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413MIMO systems
    • H04B7/0452Multi-user MIMO systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明提供一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,包括:根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵;根据度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组;确定局部最优的配对组和资源块的联合;配对组选择资源块;筛选可行配对组;检测全部资源块是否分配完毕,若分配完毕,则转入下一步骤,若未分配完毕则进入构造新的度量矩阵;构造新的度量矩阵;重复上述步骤直至全部资源块分配完毕;输出资源块和用户配对组的映射关系。本发明提出用户配对和资源分配联合处理的技术,同时在整个用户组可选择空间和可分配资源空间内进行联合处理,能够以有限的实现复杂度取得比现有技术更优的性能。

Description

大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,具体涉及一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***。
背景技术
5G通信***中,基站端通常采用大规模多天线配置,在获取天线增益的同时还可以支持多个用户同时进行信号传输。但由于终端设备的尺寸限制,通常终端配置的天线数非常有限。因此,为了提高用户的传输速率,通常在一个调度时隙中,调度多个用户组成一个配对组,在相同的时频资源上进行并发传输。如何调度用户形成合适的配对组,是***实现过程中需要考虑的问题之一。
此外,由于时频资源的有限性,每个调度时隙中,除了上述用户配对组的选择外,还需要根据***度量要求(度量定义可以是传输速率、***能效、用户公平性、或者以上某几种度量的加权组合等),设计优化的资源分配方式,将有限的传输资源在多个用户或用户配对组之间进行合理分配,以获得某种度量指标下的最优或次优的***性能。
针对上述需求,在传统多天线***中,已经有一些具体的分配方法,但应用于大规模多天线***时,在某些方面存在一定局限,譬如,方法的可扩展性、复杂度、性能等。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种大规模天线***中多用户调度和资源分配的联合处理方法,该方法通过同时在整个用户组可选择空间和资源空间内进行联合选择,能够取得比现有技术更优的性能。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,所述方法包括以下步骤:S1根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵,度量矩阵的元素取值为单个资源块分配给单个配对组时的度量值;S2根据度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组;S3确定局部最优的配对组和资源块的联合;S4对于局部最优的配对组,其获得与之对应的局部最优的资源块分块并清空其他的资源块;S5根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组标记为可行的配对组;S6检测全部资源块是否分配完毕,若分配完毕,则转入步骤S9,若未分配完毕则进入步骤S7;S7构造新的度量矩阵,构造规则为:保留上一轮中没有配对的资源块对应的全部元素,保留上一轮中可行配对组对应的全部元素;S8重复步骤S2~S6直至全部资源块分配完毕;S9输出资源块和用户配对组的映射关系,即为联合调度结果。
优选地,所述确定局部最优的配对组和资源块的联合具体包括:计算配对组和资源块的联合度量值;比较每个配对组和资源块的联合度量值;其中最大联合度量值对应的配对组和资源块标记为局部最优的配对组和资源块的联合,配对组为局部最优配对组,资源块为局部最优的资源块。
优选地,所述计算配对组和资源块的联合度量值具体包括:若配对组分配到单个资源块,则配对组和该资源块的联合度量值为度量矩阵中该资源块分配给该配对组的元素值;若配对组分配到多个资源块,则将多个资源块划分为多个资源块的分块;配对组和资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自资源块分块的单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和。
优选地,可行配对组的筛选方法为:根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组为可行配对组。
优选地,第N+1次确定局部最优的配对组和资源块分块的联合具体包括:计算配对组和资源块的联合度量值;比较每个配对组和资源块的联合度量值;若最大联合度量值对应的配对组和资源块满足***的资源分配约束,则将对应的配对组和资源块标记为局部最优的配对组和资源块的联合,配对组为局部最优配对组,资源块为局部最优的资源块;若最大联合度量值对应的配对组和资源块不满足***的资源分配约束,若该配对组和资源块分块的联合度量值大于阻碍了资源分配的其他配对组和资源块分块的联合度量值,则***使阻碍资源分配的资源块重新作出满足***资源分配的选择;将重新选择后的最大联合度量值对应的配对组和资源块标记为局部最优的配对组和资源块的联合,配对组为局部最优配对组,资源块为局部最优的资源块;否则,剔除该最大的联合度量值所对应的配对组和资源块分块的联合,依次判定剩余配对组和资源块的联合,其中N为大于等于1的整数。
优选地,所述的若配对组已获得一个或一个以上的资源块,则将新分配的资源块和已获得的资源块一起划分为多个资源块的分块具体包括:若资源块分块包含了该配对组已获得的资源块,则将配对组已获得的资源块从该资源块分块中剔除,形成新的资源块分块;配对组和该新的资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自该资源块分块的单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和;若资源块分块不包含该配对组已获得的资源块,则配对组和资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自资源块分块中单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供还一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理***,该***包括:度量矩阵构建模块,用于根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵,度量矩阵的元素取值为单个资源块分配给单个配对组时的度量值;资源块分配模块,用于根据度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组;配对组和资源块的联合确定模块,用于确定局部最优的配对组和资源块的联合;可行配对组标记模块,用于根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组标记为可行的配对组;资源块分配检测模块,用于检测全部资源块是否分配完毕;映射关系输出模块,用于输出资源块和用户配对组的映射关系,即为联合调度结果。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明还提供一种联合处理终端,包括处理器和存储器,所述存储器存储有程序指令,所述处理器运行程序指令实现前述的大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法。
为实现上述目的及其他相关目的,本发明还提供一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现前述的大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法。
如上所述,本发明的一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,具有以下有益效果:针对现有技术的不足,本发明提出一种用户配对和资源分配联合处理的技术,同时在整个用户组可选择空间和可分配资源空间内进行联合处理,能够以有限的实现复杂度取得比现有技术更优的性能。
附图说明
图1显示为本发明大规模天线***的示意图。
图2显示为本发明一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也可能更为复杂。
在大规模天下***中,基站侧常常配置上百根天线,而接收端由于尺寸和功耗等原因,常常配置少根或少数几根天线。为了充分利用基站侧大规模天线带来的空间复用增益,以及提升用户的传输速率等因素考虑,需要从多个用户中优选合适的用户组成配对组,实现多用户的并发传输。另外,为了传输资源有限,需要合理的将传输资源在多个配对组之间进行分配,因此***实现时,需要同时考虑用户调度和资源分配的双重问题。
在已有方法中,主要的代表性方法包括:遍历用户和资源;分阶段选择用户对和资源;联合选择用户对和资源。下面分析已有的处理技术的特征:
1)遍历用户和资源。该方法,对所有可能的用户配对方式,以及所有可能的资源分配方式进行遍历,并计算每种遍历情况下的***度量值。度量值最大的配对组和资源分配方式对应最终的分配结果。显而易见,该方法是理论最优的,但是随着用户数和资源数的增加,该方法的实现复杂度呈指数增加趋势,因此复杂度非常高,实现困难。
2)分阶段选择用户对和资源。如文献[H.Zhao,S.Ma,F.Liu,and Y.Tang,“AJointed Resource Allocation and Multiuser Pairing Algorithm with LowComplexity for SC-FDMA Systems,”Wireless Personal Commun.,no.79,pp.2227-2236,2014.]中提到的RA-MP方法和文献[C.Wu,L.Chen and G.Wei,“Joint User Pairing andResource Allocation for Virtual MIMO in Uplink SC-FDMA System,”in Proc.WCSP,Hangzhou,pp.1-6,2013.]中提到的FuF方法,均采用先依次确定用户对中第一个用户及其资源分块的分配,之后再在度量定义准则下确定各自配对用户的方法。该方法实现相对简单,但分阶段实施过程无法保持***性能最优。同时文献中所提的RA_MP及FuF方法仅适用于用户配对数为2时的情况,对于大于2的情况需要另外设计算法。
3)联合选择用户对和资源。对用户配对组和资源进行联合选择,可以获得更高的***性能。文献[C.Wu,L.Chen and G.Wei,“Joint User Pairing and ResourceAllocation for Virtual MIMO in Uplink SC-FDMA System,”in Proc.WCSP,Hangzhou,pp.1-6,2013.]中提出的SubOpt方法就属于该类方法。该方法在整个可配对用户组集合中选择配对组,但是在选择资源分块时,为了简化算法,每次仅选择1个资源分块。从而对于多个资源分块的联合分配情况,性能上有一定损失。该类方法复杂度高于上述第2)类方法,但性能总体上更优。此外,该类方法适用于用户配对数为任意值的情况。
本发明所述的一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法属于第3)类,但与SubOpt方法不同的是,本方法同时在整个用户组可选择空间和资源空间内进行联合选择,因此从性能上要优于已有技术。
***框图如图1所示。在基站(BS)覆盖范围内,存在多个活跃的用户(UE),每个用户到基站的信道状态随机。基站需要从多个活跃用户中选择一组或几组用户配对组,进行信号的并发传输。另外,基站的传输资源是有限值,方便起见,以下参考目前无线通信***中的资源块(RB,Resource block)定义资源格式。基站需要将有限个资源块分配给合适的配对用户。分配方式的指导目标是***的性能度量,该度量定义可以是传输速率、***能效、用户公平性、或者上某几种度量的加权组合等。
请参阅图2,本发明提出一种将用户配对组和资源块分配联合处理的方法,该方法通过同时在整个用户组可选择空间和资源空间内进行联合选择,能够取得比现有技术更优的性能。具体步骤描述如下:
S1根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵,度量矩阵的元素取值为单个资源块分配给单个配对组时的度量值;
S2根据度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组;
S3确定局部最优的配对组和资源块的联合;
S4对于局部最优的配对组,其获得与之对应的局部最优的资源块分块并清空其他的资源块;
S5根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组标记为可行的配对组;
S6检测全部资源块是否分配完毕,若分配完毕,则转入步骤S9,若未分配完毕则进入步骤S7;
S7构造新的度量矩阵,构造规则为:保留上一轮中没有配对的资源块对应的全部元素,保留上一轮中可行配对组对应的全部元素;
S8重复步骤S2~S6直至全部资源块分配完毕;
S9输出资源块和用户配对组的映射关系,即为联合调度结果。
针对现有技术的不足,本发明提出一种用户配对和资源分配联合处理的方法,同时在整个用户组可选择空间和可分配资源空间内进行联合处理,能够以有限的实现复杂度取得比现有技术更优的性能。
下面本实施例以具体的内容对本发明进行说明。本实施例进行了两次资源块与配对组的双向选择。
步骤1.初始化阶段。根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵,度量矩阵的元素取值为单个资源块分配给单个配对组时的度量值。举例来讲,若资源块总个数为Nrb,用户配对的方式总共有Nue个可能性,那么可以用一个Nrb行、Nue列的矩阵(即矩阵维度为:Nrb×Nue)来表示度量矩阵,矩阵的第i行第j列元素表示第i个资源块分配给第j个配对组时的度量值,其中i为不大于Nrb的正整数,j为不大于Nue的正整数。
步骤2.开始第一轮双向选择。
2.1资源块选择配对组。根据前述定义的度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组。选择完成后,每个配对组将分配到或零个、或一个、或多个资源块。
2.2确定局部最优的配对组和资源块分块的联合
1)计算配对组和资源块分块的联合度量值:
1-1:若配对组分配到单个资源块,则配对组和该资源块分块(即单个资源块)的联合度量值为度量矩阵中该资源块分配给该配对组的元素值。
1-2:若配对组分配到多个资源块,则将多个资源块划分为多个资源块的分块,使得每个资源块的分块各自满足***的资源分配约束条件,但彼此中资源块的联合并不满足***的资源分配约束条件。配对组和资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自资源块分块的单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和。
2)比较每个配对组和资源块分块联合度量值,其中最大值对应的配对组和资源块分块标记为局部最优的配对组和资源块分块的联合。另外,将其中的配对组标记为局部最优的配对组;相应地,标记局部最优的资源块分块。
2.3配对组选择资源块
1)对于局部最优的配对组,其将获得与之对应的局部最优的资源块分块并清空其他的资源块。
2)对于其他配对组,清空其分配到的资源块。
2.4筛选可行配对组
根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组标记为可行的配对组。
若经过步骤2后,全部资源块分配完毕,则转入步骤5
步骤3.开始第二轮双向选择。
3.1构造新的度量矩阵,构造规则为,保留上一轮中没有配对的资源块对应的全部元素,保留上一轮中可行配对组对应的全部元素。以步骤1中举例的Nrb×Nue度量矩阵为例,新度量矩阵的构造方式为:在原矩阵基础上,保留没有配对的资源块对应的全部行元素,保留可行配对组对应的全部列元素。
3.2资源块选择配对组。根据新的度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组。选择完成后,每个前一轮中保留下来的配对组将新分配得到或零个、或一个、或多个资源块。
3.3确定局部最优的配对组和资源块分块的联合。
1)若配对组在此轮选择开始时已获得一个或一个以上的资源块,则将新分配的资源块和已获得的资源块一起划分为多个资源块的分块,使得每个资源块的分块各自满足***的资源分配约束条件,但彼此中资源块的联合并不满足***的资源分配约束条件。
3.3.1-1若资源块分块包含了该配对组已获得的资源块,则将配对组已获得的资源块从该资源块分块中剔除,形成新的资源块分块。配对组和该新的资源块分块的联合度量为度量矩阵中来自该资源块分块的单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和。
3.3.1-2若资源块分块不包含该配对组已获得的资源块,则配对组和资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自资源块分块中单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和。
2)若配对组在此轮选择开始时未获得任何资源块,则按照步骤2.2中的描述计算该配对组和资源块分块的联合度量值。
3)比较每个配对组和资源块分块的联合度量值
3.3.3-1若最大值对应的配对组和资源块分块的联合满足***的资源分配约束,则将其标记为局部最优的配对组和资源块分块的联合。和步骤2.2一样,标记局部最优的配对组和局部最优的资源块分块。
3.3.3-2若最大值对应的配对组和资源块分块的联合不满足***的资源分配约束,但是和阻碍了其资源分配可满足性的其他配对组和资源块分块的联合相比,该配对组和资源块资源分块的联合更优,则转入步骤3.4。另外,将破坏该配对组和资源块分块资源分配可满足性的配对组及资源块分块分别标记为阻碍的配对组和阻碍的资源块分块,而将该配对组和资源块分块标记为有希望成为局部最优的配对组和资源块的联合。
3.3.3-3否则,将剔除该最大的配对组和资源块分块的联合,重新执行步骤3.3。
3.4配对组选择资源块
1)若步骤3.3得到的为局部最优的配对组和资源块分块的联合,按照步骤2.3执行配对组选择资源块的操作
2)若步骤3.3得到的为有希望成为局部最优的配对组和资源块分块的联合。
3.4.2-1清空所有配对组分配到的资源块。
3.4.2-2将度量矩阵中阻碍的资源块分块分配到有希望成为局部最优的配对组对应的元素置为一个非常大的值,并转入步骤3.2。
3.5筛选可行配对组。按照步骤2.4筛选可行配对组。
步骤4.若经过步骤2和步骤3,仍然有尚未分配的资源块,则依次类推,按照步骤3的方式,持续多轮选择,直至全部资源块分配完毕。
步骤5.输出资源块和用户配对组的映射关系,即为联合调度结果。
特别地,上述方案中的所提度量比较中,若存在多个相同的最大值,则进行随机选择。
下面对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
在本实施例中,假设***的资源分配约束条件为,分配给每个用户或每个配对组的资源块必须是连续的,***性能度量定义为速率。假设***中的活跃用户数为4,即Nue=4;传输过程中每2个用户配成一组;可用资源块个数为8,即Nrb=8。为后续描述方便,4个用户分别用U1、U2、U3、U4来指代,8个连续的资源块分别用R1、R2、R3、R4、R5、R6、R7和R8表示。基于上述假设,用户之间的配对方式共计有6种可能的方式,即{U1,U2},{U1,U3},{U1,U4},{U2,U3},{U2,U4},{U3,U4};为后续描述方便,以下分别用P1、P2、P3、P4、P5、P6对应表示上述6个配对组。以下操作的目的是以一种较优的方式完成配对组合资源块的双向选择,即决定选择上述哪个或哪几个配对组,同时将8个资源块分配给选定的配对组。
按照前述方案中描述的步骤,下面给出具体的实施步骤。
步骤1:初始化。根据***度量定义,分别计算R1~R8分配给P1~P6时的度量值,得到一个8×6的度量矩阵,本实施例中假设计算结果为:
矩阵的行表示资源块的索引,矩阵的列表示配对组的索引,矩阵的元素取值表示对应资源块分配给对应配对组是的度量值。举例说明:第一行第一列元素取值为6,代表,资源块R1分配给配对组P1时的性能度量为6,矩阵中其他元素值的含义类推。
步骤2:第一次双向选择。
步骤2.1:资源块选择配对组。根据度量矩阵(1),按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组。以R1为例,分别分配给配对组P1~P6的时度量值为矩阵的第一行{6,5,2,2,3,4},其中最大值为6,因此R1分配给配对组P1;依次类推,R2,R3,R4,R5,R6,R7,R8分别分配给配对组P2,P2,P1,P6,P3,P5,P5。
选择完成后,配对组P1获得2个资源块{R1,R4};配对组P2获得2个资源块{R2,R3};配对组P3获得1个资源块{R6};配对组P4获得零个资源块;配对组P5获得2个资源块{R7,R8};配对组P6获得1个资源块{R5}。
步骤2.2:确定局部最优的配对组和资源块分块的联合
配对组P1分配到2个资源块{R1,R4},这两个资源块可以分成两个资源块分块{R1}和{R4},使得各自满足***资源分配约束,但联合不满足***资源分配约束。则配对组和资源块分块的联合{P1,R1}的度量为度量矩阵中R1分配给P1的元素值,即6;而配对组和资源块分块的联合{P1,R4}的度量为9。配对组P2分配到2个资源块{R2,R3},这两个资源块可以分成一个资源块子块{R2,R3}。因此,配对组和资源块分块的联合{P2,R2,R3}的度量为度量矩阵中R2,R3分配给P2的元素值之和,即8+9=17。依次类推,配对组和资源块分块的联合{P3,R6}的度量为8,配对组和资源块分块的联合{P5,R7,R8}的度量为7+8=15,配对组和资源块分块的联合{P6,R5}的度量为8。
因此,本轮中局部最优的配对组和资源块分块的联合为{P2,R2,R3},其度量值为17。局部最优的配对组为P2,而局部最优的资源块分块为{R2,R3}。
步骤2.3:配对组选择资源块
局部最优配对组P2获得局部最优资源块分块{R2,R3},清空P1,P3,P4,P5,P6在本轮分配到的资源块。
步骤2.4:筛选可行配对组
由于配对组P1,P3,P4,P6和P2都有相同用户,因此剩下的{P2,P5}为可行配对组。
综上,在步骤2中,选择结果为:配对组P2获得2个资源块{R2,R3};未分配的资源块为{R1,R4,R5,R6,R7,R8};可行配对组为{P2,P5}。
步骤3:第二轮选择
步骤3.1:构造新的度量矩阵
前述度量矩阵(1)中的第1,4,5,6,7,8行,第2,5列组成本轮选择的6×2的度量矩阵如下
步骤3.2:资源块选择配对组
根据新的度量矩阵(2)及所述选择方法,得到选择结果为:配对组P2分配到3个资源块{R1,R5,R6};配对组P5分配到3个资源块{R4,R7,R8}。
步骤3.3:确定局部最优的配对组和资源块分块的联合
配对组P2新分配了3个资源块{R1,R5,R6},加上已获得的2个资源块{R2,R3},共有5个资源块{R1,R2,R3,R5,R6}。这5个资源块共可划分为2个资源块分块:{R1,R2,R3}及{R5,R6}。资源块分块{R1,R2,R3}中包含了已获得的资源块{R2,R3},剔除{R2,R3}形成新的资源块{R1}。配对组和资源块分块的联合{P2,R1}的度量为5,而配对组和资源块分块的联合{P2,R5,,R6}的度量为6+6=12。依次类推,配对组和资源块的联合{P5,R4}的度量为8;配对组和资源块的联合{P5,R7,R8}的度量为7+8=15。
比较每个配对组和资源块的联合度量值。最大值为15,其对应配对组和资源块分块的联合为{P5,R7,R8},和配对组和资源块分块的联合{P2,R2,R3}一起,满足***的资源分配约束。因此,本轮中局部最优的配对组和资源块分块的联合为{P5,R7,R8},其度量值为15。局部最优的配对组为P5,而局部最优的资源块分块为{R7,R8}。
步骤3.4:配对组选择资源块
因为步骤3.3得到的为局部最优的配对组和资源块分块的联合,所以先直接按照步骤2.3来进行配对组对资源块的选择。结果为配对组P5获得资源块{R7,R8}并清空其他资源块{R4};配对组P2清空这一轮分配到的资源块{R1,R5,R6}。
步骤3.5:筛选可行配对组。
本轮中没有和局部最优的配对组有重复用户的其他配对组,所以可行配对组保持不变。
综上,在步骤3中,选择结果为:配对组P5获得了资源块{R7,R8};未分配的资源块未{R1,R4,R5,R6};可行配对组为{P2,P5}。
步骤4:多轮的选择
第三轮选择
步骤4.1.构造新的度量矩阵。前述度量矩阵(1)中的第1,4,5,6行,第2,5列组成本轮选择的6×2的度量矩阵如下
步骤4.2.资源块选择配对组
根据新的度量矩阵(3)及所述选择方法,得到选择结果为:配对组P2分配到3个资源块{R1,R5,R6};配对组P5分配到3个资源块{R4}。
步骤4.3.确定局部最优的配对组和资源块分块的联合
配对组P2新分配了3个资源块{R1,R5,R6},加上已获得的2个资源块{R2,R3},共有5个资源块{R1,R2,R3,R5,R6}。这5个资源块共可划分为2个资源块分块:{R1,R2,R3}及{R5,R6}。资源块分块{R1,R2,R3}中包含了已获得的资源块{R2,R3},剔除{R2,R3}形成新的资源块{R1}。配对组和资源块分块的联合{P2,R1}的度量为5,而配对组和资源块分块的联合{P2,R5,,R6}的度量为6+6=12。依次类推,配对组和资源块的联合{P5,R4}的度量为8。
比较每个配对组和资源块的联合度量值。最大值为12,其对应配对组和资源块分块的联合为{P2,R5,,R6},和配对组和资源块分块的联合{P2,R2,R3}一起,不满足***的资源分配约束,因为***资源分配的可满足性被配对组和资源块的联合{P5,R4}阻碍。比较{P2,R5,,R6}和{P5,R4}的度量,{P2,R5,,R6}更优,所以{P2,R5,,R6}为有希望成为局部最优的配对组和资源块的联合,而{P5}为阻碍的配对组,{R4}为阻碍的资源块。
步骤4.4.配对组选择资源块
因为上一步得到的{P2,R5,,R6}为有希望成为局部最优的配对组和资源块的联合,所以清空所有配对组分配到的资源块,并将度量矩阵中阻碍的配对组和资源块的联合{P5,R4}所对应元素置为无穷大。
步骤4.5.资源块重新选择配对组
根据新的度量矩阵(4)及所述选择方法,得到选择结果为:配对组P2分配到4个资源块{R1,R4,R5,R6};配对组P5没有分到资源块。
步骤4.6.确定局部最优的配对组和资源块分块的联合
配对组P2新分配了4个资源块{R1,R4,R5,R6},加上已获得的2个资源块{R2,R3},共有6个资源块{R1,R2,R3,R4,R5,R6}。这6个资源块共可划分为1个资源块分块:{R1,R2,R3,R4,R5,R6}。该资源块分块中包含了已获得的资源块{R2,R3},剔除{R2,R3}形成新的资源块{R1,R4,R5,R6}。配对组和资源块分块的联合{P2,R1,R4,R5,R6}的度量为5+2+6+6=19。由于没有其他的配对组和资源块分块的联合,且该配对组和资源块分块的联合满足***资源分配约束,所以局部最优的配对组和资源块分块为{P2,R1,R4,R5,R6},局部最优的配对组为{P2},局部最优的资源块为{R1,R4,R5,R6}。
步骤4.7.配对组选择资源块
因为上一步得到的{P2,R1,R4,R5,R6}为局部最优的配对组和资源块的联合,因此配对组P2获得资源块{R1,R4,R5,R6}。
综上,在步骤4中,选择结果为:配对组P2获得了资源块{R1,R4,R5,R6};没有未分配的资源块。
至此,全部资源块均分配完毕。
本实施例还提出一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理***,该***包括:
度量矩阵构建模块,用于根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵,度量矩阵的元素取值为单个资源块分配给单个配对组时的度量值;
资源块分配模块,用于根据度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组;
配对组和资源块的联合确定模块,用于确定局部最优的配对组和资源块的联合;
可行配对组标记模块,用于根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组标记为可行的配对组;
资源块分配检测模块,用于检测全部资源块是否分配完毕;
映射关系输出模块,用于输出资源块和用户配对组的映射关系,即为联合调度结果。
针对现有技术的不足,本发明提出的一种用户配对和资源分配联合处理的方法及***,同时在整个用户组可选择空间和可分配资源空间内进行联合处理,能够以有限的实现复杂度取得比现有技术更优的性能。
于本实施例中,本实施例还提供一种联合处理终端,包括处理器和存储器,所述存储器存储有程序指令,所述处理器运行程序指令实现前述的大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法。
于本实施例中,本实施例还提供一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现前述的大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
S1,根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵,度量矩阵的元素取值为单个资源块分配给单个配对组时的度量值;
S2,根据度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组;
S3,确定局部最优的配对组和资源块的联合;
S4,对于局部最优的配对组,其获得与之对应的局部最优的资源块分块并清空其他的资源块;
S5,根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组标记为可行的配对组;
S6,检测全部资源块是否分配完毕,若分配完毕,则转入步骤S9,若未分配完毕则进入步骤
S7;
S7,构造新的度量矩阵,构造规则为:保留上一轮中没有配对的资源块对应的全部元素,保留上一轮中可行配对组对应的全部元素;
S8,重复步骤S2~S6直至全部资源块分配完毕;
S9,输出资源块和用户配对组的映射关系,即为联合调度结果。
2.根据权利要求1所述的一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,其特征在于,所述确定局部最优的配对组和资源块的联合具体包括:
计算配对组和资源块的联合度量值;
比较每个配对组和资源块的联合度量值;其中最大联合度量值对应的配对组和资源块标记为局部最优的配对组和资源块的联合,配对组为局部最优配对组,资源块为局部最优的资源块。
3.根据权利要求2所述的一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,其特征在于,所述计算配对组和资源块的联合度量值具体包括:
若配对组分配到单个资源块,则配对组和该资源块的联合度量值为度量矩阵中该资源块分配给该配对组的元素值;
若配对组分配到多个资源块,则将多个资源块划分为多个资源块的分块;配对组和资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自资源块分块的单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和。
4.根据权利要求2或3所述的一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,其特征在于,可行配对组的筛选方法为:根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组为可行配对组。
5.根据权利要求4所述的一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,其特征在于,第N+1次确定局部最优的配对组和资源块分块的联合具体包括:
计算配对组和资源块的联合度量值;
比较每个配对组和资源块的联合度量值;
若最大联合度量值对应的配对组和资源块满足***的资源分配约束,则将对应的配对组和资源块标记为局部最优的配对组和资源块的联合,配对组为局部最优配对组,资源块为局部最优的资源块;
若最大联合度量值对应的配对组和资源块不满足***的资源分配约束,若该配对组和资源块分块的联合度量值大于阻碍了资源分配的其他配对组和资源块分块的联合度量值,则***使阻碍资源分配的资源块重新作出满足***资源分配的选择;
将重新选择后的最大联合度量值对应的配对组和资源块标记为局部最优的配对组和资源块的联合,配对组为局部最优配对组,资源块为局部最优的资源块;
否则,剔除该最大的联合度量值所对应的配对组和资源块分块的联合,依次判定剩余配对组和资源块的联合。
6.根据权利要求5所述的一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法,其特征在于,所述的若配对组已获得一个或一个以上的资源块,则将新分配的资源块和已获得的资源块一起划分为多个资源块的分块具体包括:
若资源块分块包含了该配对组已获得的资源块,则将配对组已获得的资源块从该资源块分块中剔除,形成新的资源块分块;配对组和该新的资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自该资源块分块的单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和;
若资源块分块不包含该配对组已获得的资源块,则配对组和资源块分块的联合度量值为度量矩阵中来自资源块分块中单个或多个资源块分配给该配对组的元素值或元素值之和。
7.一种大规模天线***中多用户调度和资源分配处理***,其特征在于:该***包括:
度量矩阵构建模块,用于根据***的度量定义,计算相应的度量矩阵,度量矩阵的元素取值为单个资源块分配给单个配对组时的度量值;
资源块分配模块,用于根据度量矩阵,按照单个资源块和单个配对组之间的度量最大原则,为每个资源块选择一个配对组;
配对组和资源块的联合确定模块,用于确定局部最优的配对组和资源块的联合;
可行配对组标记模块,用于根据不同配对组中的用户不能有重复的要求,将与局部最优配对组有非零个相同用户的其他配对组从整个配对组空间中剔除,剩下的配对组标记为可行的配对组;
资源块分配检测模块,用于检测全部资源块是否分配完毕;
映射关系输出模块,用于输出资源块和用户配对组的映射关系,即为联合调度结果。
8.一种联合处理终端,包括处理器和存储器,所述存储器存储有程序指令,其特征在于:所述处理器运行程序指令实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的方法。
9.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至权利要求6任一项所述的方法。
CN201711436254.8A 2017-12-26 2017-12-26 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及*** Expired - Fee Related CN108093483B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711436254.8A CN108093483B (zh) 2017-12-26 2017-12-26 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***
PCT/CN2018/094952 WO2019128183A1 (zh) 2017-12-26 2018-07-27 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711436254.8A CN108093483B (zh) 2017-12-26 2017-12-26 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108093483A true CN108093483A (zh) 2018-05-29
CN108093483B CN108093483B (zh) 2020-03-10

Family

ID=62179445

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711436254.8A Expired - Fee Related CN108093483B (zh) 2017-12-26 2017-12-26 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN108093483B (zh)
WO (1) WO2019128183A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019128183A1 (zh) * 2017-12-26 2019-07-04 上海无线通信研究中心 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103369688A (zh) * 2012-03-27 2013-10-23 普天信息技术研究院有限公司 一种用于mu-mimo用户配对的资源分配方法
CN104702326A (zh) * 2015-03-21 2015-06-10 西安电子科技大学 基于mse的虚拟mimo用户配对和资源分配方法
WO2016033953A1 (zh) * 2014-09-02 2016-03-10 中兴通讯股份有限公司 资源分配方法及装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108093483B (zh) * 2017-12-26 2020-03-10 上海无线通信研究中心 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103369688A (zh) * 2012-03-27 2013-10-23 普天信息技术研究院有限公司 一种用于mu-mimo用户配对的资源分配方法
WO2016033953A1 (zh) * 2014-09-02 2016-03-10 中兴通讯股份有限公司 资源分配方法及装置
CN104702326A (zh) * 2015-03-21 2015-06-10 西安电子科技大学 基于mse的虚拟mimo用户配对和资源分配方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HONGZHI ZHAO等: "A Jointed Resource Allocation and Multiuser Pairing Algorithm with Low Complexity for SC-FDMA Systems", 《SPRING》 *
WU,CHUNLIANG等: "Joint User Pairing and Resource Allocation for Virtual MIMO in uplink SC-FDMA System", 《IEEE》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019128183A1 (zh) * 2017-12-26 2019-07-04 上海无线通信研究中心 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***

Also Published As

Publication number Publication date
WO2019128183A1 (zh) 2019-07-04
CN108093483B (zh) 2020-03-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109547555B (zh) 基于公平性准则的非平衡边缘云网络接入与资源分配方法
CN102781072B (zh) 基于多属性决策和群组决策的网络选择方法
CN109302463A (zh) 一种面向边缘计算的自组云架构与优化方法及***
Si et al. Optimal cooperative internetwork spectrum sharing for cognitive radio systems with spectrum pooling
CN104936186B (zh) 基于布谷鸟搜索算法的认知无线电网络频谱分配方法
CN106454856A (zh) 认知无线电中基于图论着色和层次分析法的频谱分配方法
CN110463140A (zh) 计算机数据中心的网络服务水平协议
CN106455078B (zh) 一种结合均衡策略的无线虚拟网络中的资源分配方法
CN109889930A (zh) 一种联合能耗与负载均衡的虚拟光网络映射方法及装置
Malesinska Graph-theoretical models for frequency assignment problems
Yi et al. Combinatorial spectrum auction with multiple heterogeneous sellers in cognitive radio networks
CN110446121A (zh) 基于介数中心度的虚拟网络功能服务链映射方法
CN110191155A (zh) 一种面向胖树互连网络的并行作业调度方法、***及存储介质
Yao et al. An efficient truthful double spectrum auction design for dynamic spectrum access
Zhang et al. Virtualization of 5G cellular networks: A combinatorial double auction approach
CN108093483A (zh) 大规模天线***中多用户调度和资源分配处理方法及***
Yun et al. Distributed proportional fair load balancing in heterogenous systems
CN106254050A (zh) 基于大尺度信息的大规模mimo***动态导频分配方法
Li et al. An efficient multi-model training algorithm for federated learning
CN102215585A (zh) 多用户配对方法和装置
CN108833277A (zh) 一种通信网络负载均衡最大流路由方法
Maghsudi et al. Distributed downlink user association in small cell networks with energy harvesting
Zhou et al. Virtualized resource sharing in cloud radio access networks: An auction approach
CN107948985B (zh) 光载无线接入网络中的波束资源分配方法
Zhao et al. Spectrum allocation with differential pricing and admission in cognitive-radio-based neighborhood area network for smart grid

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20200310

Termination date: 20201226

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee