CN113079577B - 基于embb和urllc共存场景下的资源分配方法 - Google Patents

基于embb和urllc共存场景下的资源分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于EMBB和URLLC共存场景下的资源分配方法,包括步骤:1.建立EMBB和URLLC用户共存的***模型并采集信道状态信息(CSI);2.分析求解目标问题,对获得的资源分配向量值进行验证直至满足性能要求;3.根据EMBB和URLLC用户的偏好列表进行一对一匹配;4.根据资源分配策略,对EMBB和URLLC用户的数据包进行资源分配。本发明提供的一种不同类型的用户共存的资源分配方法,不需要提前为URLLC用户预留资源,能够在满足URLLC业务的低延迟和高可靠性的同时,保障EMBB业务在每个时隙的公平性和可靠性。

Description

基于EMBB和URLLC共存场景下的资源分配方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,具体说是一种基于EMBB和URLLC共存场景下的资源分配方法。
背景技术
EMBB(Enhanced Mobile Broadband)和URLLC(Ultra-reliable and Low LatencyCommunications)用户之间的无线资源共享面临着一个难题,因为同时满足EMBB用户的高数据速率和URLLC用户的超可靠性低延迟约束是一个具有挑战性的任务。目前,学术界已经研究出了许多EMBB用户和URLLC用户共存场景下资源分配的方法,这些方法要么造成***频谱利用率降低,要么为满足URLLC用户的低延迟约束而造成EMBB用户的数据速率损失,减少***吞吐量。
发明内容
针对上述问题,本发明提供了一种基于EMBB和URLLC共存场景下的资源分配方法。
本发明包括以下步骤:
步骤1:建立EMBB和URLLC用户共存的***模型并采集信道状态信息(CSI);
步骤2:分析求解目标问题,对获得的资源分配向量值进行验证直至满足性能要求;
步骤3:根据EMBB和URLLC用户的偏好列表进行一对一匹配;
步骤4:根据资源分配策略,对EMBB和URLLC用户的数据包进行资源分配。
进一步的,所述步骤1中的***模型包括多个具有不同QoS要求的下行链路传输,其中包括E个EMBB用户,U个URLLC用户,一个基站。
进一步地,基站的带宽平等地分为S个资源块RB,每个资源块的带宽为B;时域被划分T个时长为a的时隙,并进一步将时长为a的时隙划分为N个时长为b的小时隙。由香农公式可知,EMBB用户e在t时隙可实现的速率为:
Figure BDA0002984599310000011
其中α为资源块分配向量,
Figure BDA0002984599310000021
表示为EMBB用户e在资源块s、时隙t内的值,若在时隙t中将资源块s分配给用户e,则
Figure BDA0002984599310000022
为1,否则为0。B为RB的带宽,pe和ge分别为基站到EMBB用户e的发射功率和信道增益。
当有URLLC用户的流量到达时,将会打孔已经分配给EMBB用户的资源,对EMBB用户的吞吐量造成损失。定义
Figure BDA0002984599310000023
为URLLC用户u的流量在时隙t内打孔的EMBB用户资源,那么EMBB用户e实际可实现速率和损失速率分别为:
Figure BDA0002984599310000024
Figure BDA0002984599310000025
定义随机变量D(t)为时隙t内到达的URLLC用户的流量,则URLLC用户的中断概率表示为:
Figure BDA0002984599310000026
进一步的,所述步骤2的目标是在满足URLLC用户低时延和可靠性约束的同时,将EMBB用户的最小可实现速率最大化,同时均衡EMBB用户在每个时隙的吞吐量,表示为:
Figure BDA0002984599310000027
满足P(E)≤ε,其中ε表示URLLC流量最大允许的中断概率。
最大化EMBB用户的可实现速率就要最小化其损失速率,并使t时隙的EMBB用户的损失速率得到均衡。提出使用外点法来求解,并加入惩罚项,因此得到惩罚问题:
Figure BDA0002984599310000028
满足:
Figure BDA0002984599310000029
Figure BDA00029845993100000210
Figure BDA00029845993100000211
其中:λ为惩罚因子,最优解cθ,s=(1+θ)p+(E-1)θP,p∈(0,1),θ为任意非负常数,e'∈E。求解流程如下:
(1)为θ,λ赋初值,设置最大迭代次数K,求惩罚问题的初始解αt,0
(2)判断当前解是否满足约束条件。若不满足,当i<K时,则将λ的值放大(每次迭代可放大1.1倍),然后继续求解,得到αt,i后进行判断。i表示当前迭代次数;
(3)若满足约束条件,则停止求解。所得αt,i是一个二进制变量,表示当前时隙的资源分配变量的值。若得到的αt,i不是二进制数,则对其值采用四舍五入,使得αt,i∈[0,1];
进一步的,所述步骤3是使用延迟接受算法,根据不同类型用户的偏好列表进行匹配,其目的是URLLC用户选择合适的EMBB用户进行打孔,进而传输URLLC用户的业务,为其低时延和可靠性提供保障。具体做法如下:
(1)若时隙t=0,初始化EMBB和URLLC用户的偏好配置文件
Figure BDA0002984599310000031
Figure BDA0002984599310000032
取决于URLLC用户的地理位置,距离基站较远的用户在EMBB偏好列表中具有较高的优先级,表示为φNN-1>…>φ21,φ1表示为距离基站最近的用户,而
Figure BDA0002984599310000033
的偏好列表取决于EMBB用户的信道状态信息CSI。
两类用户根据各自的偏好配置文件进行双边匹配:
在时隙t=0处,每一个EMBB用户根据自己的偏好列表向中意的URLLC用户发送请求,同时在偏好列表中删除该URLLC用户;URLLC用户选择一个排在其偏好列表最前的EMBB用户,同时拒绝其它请求,被拒绝的EMBB用户在偏好列表中删除。
(2)若时隙t>0,URLLC用户的偏好配置文件则根据EMBB用户在t-1时隙的损失比例来进行匹配。
根据速率损失公式,分别计算
Figure BDA0002984599310000034
Figure BDA0002984599310000035
的值,根据损失比例:
Figure BDA0002984599310000036
ω最小的EMBB用户排在URLLC用户的偏好列表前面,应首先选择ω最小的EMBB用户进行匹配。
所述步骤4则根据上述步骤2所得的资源块分配向量的值和步骤3的损失比例,进行资源分配。
本发明的有益效果是:
1.使用外点法将有约束优化问题转化为无约束优化问题,无需提供初始解,降低求解复杂度。
2.根据EMBB用户在不同的时隙,URLLC用户使用不同的偏好配置文件进行匹配,使EMBB用户在每个时隙的吞吐量损失得到均衡,避免在单个时隙内对EMBB数据造成严重破坏,减少译码错误率。
3.根据资源分配策略,在满足URLLC用户QoS的同时,最大化EMBB用户的数据速率。
附图说明
图1为本发明的具体流程图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施例仅用于说明和解释本发明,但并不用于限定本发明。
近年来,具有不同QoS的用户共存在同一频段,如EMBB用户和URLLC用户。由于URLLC用户的低延迟约束,URLLC用户优先于EMBB用户进行调度,在资源短缺的情形下,URLLC用户会占用已经分配给EMBB用户的资源,从而降低EMBB用户的吞吐量,而且EMBB用户的调度方法不能保证URLLC用户所需的可靠性和延迟阈值,因此不能应用于URLLC用户调度。
如图1所示,本发明提供了一种基于EMBB和URLLC共存场景下的资源分配方法,步骤如下:
步骤1:建立EMBB和URLLC用户共存的***模型并采集信道状态信息(CSI);
步骤2:分析求解目标问题,对获得的资源分配向量值进行验证直至满足性能要求;
步骤3:根据EMBB和URLLC用户的偏好列表进行一对一匹配;
步骤4:根据资源分配策略,对EMBB和URLLC用户的数据包进行资源分配。
本实施例的一种基于EMBB和URLLC共存场景下的资源分配方法,针对现有资源分配方法的不足进行了改进。
具体应用案例如下:
在步骤1中:建立EMBB和URLLC用户共存的***模型并获取时频资源信息、信道信息。
考虑一个5G网络场景,假设***中有一个基站,该基站服务于不同用户(即EMBB用户和URLLC用户)的下行链路传输,其中包括E个EMBB用户,U个URLLC用户,基站的带宽平等的分为S个资源块RB,每个资源块带宽为B,时域被划分T个时长为1ms的时隙,并进一步将时长为1ms的时隙划分为8个时长为0.125ms的小时隙。由香农公式可知,EMBB用户e在时隙为t可实现的速率为:
Figure BDA0002984599310000051
其中α为资源块分配向量,
Figure BDA0002984599310000052
表示为EMBB用户e在资源块s、时隙t内的值,若在时隙t中将资源块s分配给用户e,则
Figure BDA0002984599310000053
为1,否则为0。B为RB的带宽,pe和ge分别为基站到EMBB用户e的发射功率和信道增益。
当有URLLC数据流量到达时,将会打孔已经分配给EMBB用户的资源,对EMBB用户的吞吐量造成损失。定义
Figure BDA0002984599310000054
为URLLC用户u的流量在时隙t内打孔的EMBB用户资源,那么EMBB用户e实际可实现速率和损失速率分别为:
Figure BDA0002984599310000055
Figure BDA0002984599310000056
定义随机变量D(t)为时隙t内到达的URLLC用户的流量,则URLLC用户的中断概率表示为:
Figure BDA0002984599310000057
所述步骤2的目标是在满足URLLC用户低时延和可靠性约束的同时,最大化每个EMBB用户的实际可实现速率,同时均衡EMBB在每个时隙的吞吐量,表示为:
Figure BDA0002984599310000058
满足P(E)≤ε,其中ε表示URLLC用户允许的最大中断概率。
最大化EMBB用户的可实现速率就要最小化其损失速率,并使t时隙的EMBB用户的损失速率得到均衡,提出使用外点法来求解,并加入惩罚项,因此得到惩罚问题:
Figure BDA0002984599310000059
满足:
Figure BDA0002984599310000061
Figure BDA0002984599310000062
Figure BDA0002984599310000063
其中:λ为惩罚因子,最优解cθ,s=(1+θ)p+(E-1)θP,p∈(0,1),θ为任意非负常数,e'∈E。求解流程如下:
(1)为θ,λ赋初值,设置最大迭代次数K,得惩罚问题的初始解αt,0
(2)判断当前解是否满足约束条件。若不满足,当i<K时,则将λ的值放大(每次迭代可放大1.1倍),然后继续求解,得到αt,i后进行判断,其中i表示当前迭代次数;
(3)若满足约束条件,则停止求解。所得αt,i是一个二进制变量,表示当前时隙的资源分配变量的值。若得到的αt,i不是二进制数,则对其值采用四舍五入,使得αt,i∈[0,1];
所述步骤3是使用延迟接受算法,根据不同类型用户的偏好列表进行匹配,其目的是URLLC用户选择合适的EMBB用户进行打孔,进而传输URLLC用户的业务,为其低时延和可靠性提供保障。具体做法如下:
(1)若时隙t=0,初始化EMBB用户和URLLC用户的偏好配置文件
Figure BDA0002984599310000064
Figure BDA0002984599310000065
取决于URLLC用户的地理位置,距离基站较远的用户在EMBB偏好列表中具有较高的优先级,表示为φNN-1>…>φ21,φ1表示为距离基站最近的用户,而
Figure BDA0002984599310000066
的偏好列表取决于EMBB用户的信道状态信息CSI。
两类用户根据各自的偏好配置文件进行双边匹配:
在时隙t=0处,每一个EMBB用户根据自己的偏好列表向中意的URLLC用户发送请求,同时在偏好列表中删除该URLLC用户;URLLC用户选择一个排在其偏好列表最前的EMBB用户,同时拒绝其它请求,被拒绝的EMBB用户在偏好列表中删除。
(2)若时隙t>0,URLLC用户的偏好配置文件则根据EMBB用户在t-1时隙的损失比例来进行匹配。
根据速率损失公式,分别计算
Figure BDA0002984599310000067
Figure BDA0002984599310000068
的值,根据损失比例:
Figure BDA0002984599310000069
ω最小的EMBB用户排在URLLC用户的偏好列表前面,应首先选择ω最小的EMBB用户进行匹配。
所述步骤4则根据上述步骤2所得的资源块分配向量的值和步骤3的损失比例,进行资源分配。
本发明根据不同类型用户在不同时隙的偏好配置文件将EMBB用户和URLLC用户进行一对一匹配,其目的是让URLLC用户选择合适的EMBB用户进行打孔,更便于URLLC业务传输;同时考虑EMBB用户在时隙t的损失比例,均衡EMBB用户在每个时隙的吞吐量,避免对该时隙的数据包造成严重破坏,减少译码错误率。然后根据外点法得到资源分配向量的值,进行资源分配。本发明在满足URLLC用户业务低延迟和可靠性的同时,最大化EMBB用户的实际可实现速率,提高了***吞吐量。
应当理解的是,上述针对较佳实施例的描述较为详细,并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下,而做出替换或变形,均落入本发明的保护范围之内,本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (1)

1.基于EMBB和URLLC共存场景下的资源分配方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:建立EMBB和URLLC用户共存的***模型并采集信道状态信息;
步骤2:分析求解目标问题,对获得的资源分配向量值进行验证直至满足性能要求;
步骤3:根据EMBB和URLLC用户的偏好列表进行一对一匹配;
步骤4:根据资源分配策略,对EMBB和URLLC用户的数据包进行资源分配;
所述步骤1中***模型包括E个EMBB用户、U个URLLC用户和一个基站;所述基站的带宽平等的分为S个资源块RB,每个资源块的带宽为B;时域被划分T个时长为a的时隙,并进一步将时长为a的时隙划分为N个时长为b的小时隙;由香农公式可计算得到EMBB用户e在时隙为t可实现的速率
Figure FDA0003562188070000011
当有URLLC用户的流量到达时,将会打孔已经分配给EMBB用户的资源,对EMBB用户的吞吐量造成损失;定义α为资源块分配向量,
Figure FDA0003562188070000012
表示为EMBB用户e在资源块s、时隙t内的值,若在时隙t中将资源块s分配给用户e,则
Figure FDA0003562188070000013
为1,否则为0;并定义
Figure FDA0003562188070000014
为URLLC用户u的流量在时隙t内打孔的EMBB用户资源,那么EMBB用户e实际可实现速率和损失速率分别为:
Figure FDA0003562188070000015
Figure FDA0003562188070000016
其中:pe和ge分别为基站到EMBB用户e的发射功率和信道增益,N0为噪声功率谱密度;
定义随机变量D(t)为时隙t内到达的URLLC用户的流量,则URLLC用户的中断概率表示为:
Figure FDA0003562188070000017
所述步骤2包括:
步骤2的目标是在满足URLLC用户低时延和可靠性约束的同时,最大化每个EMBB用户的实际可实现速率,同时均衡EMBB用户在每个时隙的吞吐量,表示为:
Figure FDA0003562188070000021
满足P(E)≤ε,其中ε表示URLLC用户允许的最大中断概率;
最大化EMBB用户的可实现速率就要最小化其损失速率,并使t时隙的EMBB用户的损失速率得到均衡;提出使用外点法来求解,并加入惩罚项,因此得到惩罚问题:
Figure FDA0003562188070000022
满足:
Figure FDA0003562188070000023
Figure FDA0003562188070000024
Figure FDA0003562188070000025
其中:λ为惩罚因子,最优解cθ,s=(1+θ)p+(E-1)θP,p∈(0,1),θ为任意非负常数,e'∈E;求解流程如下:
(1)为θ,λ赋初值,设置最大迭代次数K,得惩罚问题的初始解αt,0
(2)判断当前解是否满足约束条件;若不满足,当i<K时,则将λ的值放大,然后继续求解,得到αt,i后进行判断,其中i表示当前迭代次数;
(3)若满足约束条件,则停止求解;所得αt,i是一个二进制变量,表示当前时隙的资源分配变量的值;若得到的αt,i不是二进制数,则对其值采用四舍五入,使得αt,i∈[0,1];
所述步骤3包括:
步骤3是使用延迟接受算法,根据不同类型用户的偏好列表进行匹配,其目的是URLLC用户选择合适的EMBB用户进行打孔,进而传输URLLC用户的业务,为其低时延和可靠性提供保障;具体如下:
(1)若时隙t=0,初始化EMBB用户和URLLC用户的偏好配置文件
Figure FDA0003562188070000026
Figure FDA0003562188070000027
Figure FDA0003562188070000028
取决于URLLC用户的地理位置,距离基站较远的用户在EMBB偏好列表中具有较高的优先级,表示为φNN-1>…>φ21,φ1表示为距离基站最近的用户,而
Figure FDA0003562188070000029
的偏好列表取决于EMBB用户的信道状态信息CSI;
两类用户根据各自的偏好配置文件进行双边匹配:
在时隙t=0处,每一个EMBB用户根据自己的偏好列表向中意的URLLC用户发送请求,同时在偏好列表中删除该URLLC用户;URLLC用户选择一个排在其偏好列表最前的EMBB用户,同时拒绝其它请求,被拒绝的EMBB用户在偏好列表中删除;
(2)若时隙t>0,URLLC用户的偏好配置文件则根据EMBB用户在t-1时隙的损失比例来进行匹配;
根据速率损失公式,分别计算
Figure FDA0003562188070000031
Figure FDA0003562188070000032
的值,根据损失比例:
Figure FDA0003562188070000033
ω最小的EMBB用户排在URLLC用户的偏好列表前面,应首先选择ω最小的EMBB用户进行匹配;
所述步骤4则根据上述步骤2所得的资源块分配向量的值和步骤3的损失比例,进行资源分配。
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