多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)基于QoE效用函數(shù)的跨層資源分配

王大鳴，陳松，崔維嘉，王強(qiáng)

（解放軍信息工程大學(xué) 信息系統(tǒng)工程學(xué)院，河南 鄭州 450002）

1 引言

隨著第三代移動通信（3G，3rd generation）系統(tǒng)的全面普及商用，數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)逐漸上升至主導(dǎo)地位，業(yè)務(wù)種類日趨豐富，用戶對無線通信系統(tǒng)服務(wù)提出了新的要求和挑戰(zhàn)。未來無線通信系統(tǒng)除了盡可能滿足用戶爆發(fā)式增長的接入速率需求外，將越來越重視用戶對于各種業(yè)務(wù)的實際感受?？鐚淤Y源分配通過綜合利用物理層、媒體接入控制（MAC，media access control）層以及其他系統(tǒng)層的信息，依據(jù)優(yōu)化準(zhǔn)則對系統(tǒng)資源進(jìn)行分配。它能夠提高系統(tǒng)整體性能，有利于保證用戶對不同類型多媒體業(yè)務(wù)的使用感受，在未來無線通信系統(tǒng)中受到廣泛關(guān)注[1~3]。

跨層資源分配符合無線通信網(wǎng)絡(luò)扁平化的發(fā)展趨勢，近年來一直是熱點。文獻(xiàn)[4]提出一種跨層調(diào)度算法，通過設(shè)置不同的門限區(qū)分對待實時和非實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分組，首先將滿足時延門限約束的RT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分組設(shè)置最高的傳輸優(yōu)先級，即優(yōu)先分配資源傳輸；然后，將剩余的RT業(yè)務(wù)分組（不滿足時延約束）和 NRT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分組設(shè)置為次優(yōu)傳輸?shù)燃墸鶕?jù)當(dāng)前信道狀態(tài)進(jìn)行資源的優(yōu)化分配；最后，將其余的數(shù)據(jù)分組設(shè)置為最低的優(yōu)先級。該算法受信噪比的影響較大，無法在低性噪比的情況下使用。文獻(xiàn)[5]針對上述問題，同時兼顧用戶信道狀態(tài)信息（CSI，channel state information）和業(yè)務(wù)的分組隊列狀態(tài)對用戶優(yōu)先級進(jìn)行設(shè)定，有效改善了算法在低信噪比條件下的性能。文獻(xiàn)[6]根據(jù)業(yè)務(wù)服務(wù)質(zhì)量（QoS，quality of service）將用戶分為高低2種不同的用戶等級，在資源分配過程中，高優(yōu)先級用戶的資源需求能夠率先得到滿足。仿真結(jié)果表明，該分配方案能夠有效地提高資源利用率和改善整體的用戶滿意度，但由于其未依據(jù)業(yè)務(wù)類型對高優(yōu)先級用戶進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分，因此性能改善程度有限。

上述算法在資源分配過程中均考慮了QoS，從無線業(yè)務(wù)資源提供商的角度，依據(jù)不同的質(zhì)量需求對業(yè)務(wù)區(qū)分處理。而無線業(yè)務(wù)的最終使用者是用戶，文獻(xiàn)[7]從改善用戶對于業(yè)務(wù)的體驗感受的角度出發(fā)，嘗試引入用戶的主觀感受以及感受的積累效應(yīng)來進(jìn)行資源優(yōu)化配置。文獻(xiàn)[8]研究了用戶感受質(zhì)量(QoE，quality of experience)與QoS指標(biāo)之間的相互聯(lián)系，并基于此針對集中式網(wǎng)絡(luò)討論了如何利用QoS指標(biāo)來構(gòu)建QoE模型。文獻(xiàn)[9]重點研究了QoE在不同網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對于流媒體業(yè)務(wù)的應(yīng)用前景。文中分別討論了 QoE指標(biāo)中各種不同參數(shù)之間的相互關(guān)系，并針對其在混合業(yè)務(wù)下的應(yīng)用給出了優(yōu)化算法。

本文針對MIMO-OFDM系統(tǒng)多用戶下行鏈路，對發(fā)送端的可用資源進(jìn)行跨層聯(lián)合優(yōu)化。首先，建立了基于理想CSI反饋的MIMO-OFDM系統(tǒng)跨層資源分配模型；其次，引入QoE指標(biāo)，結(jié)合RT、NRT業(yè)務(wù)特點，設(shè)計了RT&NRT QoE效用函數(shù)；然后，提出了一種基于QoE效用函數(shù)的跨層資源分配算法，給出了算法的理論分析過程和具體實現(xiàn)流程；最后，通過仿真對算法的性能進(jìn)行了評估。

2 系統(tǒng)模型

假設(shè)系統(tǒng)內(nèi)共有K個均勻分布的用戶，系統(tǒng)配置有N個天線，信道散射豐富。采用OFDM調(diào)制，除了導(dǎo)頻和虛擬子載波外，用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖虞d波共有M個，數(shù)據(jù)傳輸以幀為單位，每一幀由S個時隙組成。假設(shè)單位幀時間內(nèi)信道增益近似不變[10]，接收端估計的CSI可以通過理想反饋信道及時反饋給發(fā)送端。系統(tǒng)按照子載波和時隙劃分為獨立的時頻資源塊，并以此作為最小的可分配資源單位。以(m,s)標(biāo)識時頻資源塊，其中，m表示子載波號，m∈ ( 1,M)；s表示一幀內(nèi)的時隙序號，s∈ ( 1,S)。則一個數(shù)據(jù)幀內(nèi)共有M×S個時頻資源塊可供分配。假設(shè)每個時頻資源塊在一個數(shù)據(jù)幀內(nèi)僅由一個用戶占用。本文綜合考慮物理層的CSI和MAC層的用戶隊列狀態(tài)信息進(jìn)行資源分配。

MIMO-OFDM 系統(tǒng)下行鏈路資源分配模型如圖1所示。

圖1 MIMO-OFDM系統(tǒng)下行鏈路資源分配模型

如圖1所示，假設(shè)每個用戶有自己的緩存單元，用于數(shù)據(jù)分組的存儲，采用先進(jìn)先出(FIFO，first in first out)緩存機(jī)制，依次將等待處理的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)報壓入緩沖單元。在每一幀開始階段，資源調(diào)度模塊首先通過理想反饋信道獲得各個用戶反饋的下行CSI；其次，依據(jù)不同的業(yè)務(wù)類型分發(fā)給不同的FIFO緩沖單元（設(shè)置了不同的等待隊列長度和隊列數(shù)據(jù)分組時延門限）；然后，綜合考慮隊列狀態(tài)信息、CSI、QoE等多種因素，確定用戶優(yōu)先級；最后，在物理層先根據(jù)用戶優(yōu)先級分配時頻資源塊，再對功率進(jìn)行優(yōu)化分配。資源調(diào)度模塊處理后的數(shù)據(jù)分組經(jīng)過信道編碼、速率匹配、交織、比特映射、OFDM調(diào)制、添加導(dǎo)頻和循環(huán)前綴等步驟后實現(xiàn)多子載波并行傳輸，并將資源分配的結(jié)果及時傳輸給用戶，以保證用戶對數(shù)據(jù)的正確接收。

3 RT&NRT QoE效用函數(shù)

3.1 QoE簡介

文獻(xiàn)[7]對于用戶感受質(zhì)量QoE給出如下定義：根據(jù)終端使用者的主觀感受對一種應(yīng)用或者業(yè)務(wù)做出的全面接收的程度。由此可知，QoE從主觀角度描述了用戶對網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)承載服務(wù)的滿意程度，具體可以通過業(yè)務(wù)的可用性、可到達(dá)性以及完整性等來評價。QoE與QoS同為業(yè)務(wù)質(zhì)量的衡量指標(biāo)，區(qū)別在于出發(fā)點不同。相比而言，QoE除了具有與QoS相同的衡量參數(shù)外，由于引入了用戶主觀感受所帶來的影響，因此能夠更全面地反映服務(wù)的提供與接受情況。

3.2 RT&NRT QoE效用函數(shù)設(shè)計

無線通信系統(tǒng)可分配的傳輸資源都是物理層資源，而QoE的衡量主要是從網(wǎng)絡(luò)使用者的角度出發(fā)，直接相對應(yīng)到端到端的服務(wù)層。為了有效刻畫二者直接關(guān)系，本文選取效用函數(shù)作為QoE與系統(tǒng)資源之間相互聯(lián)系的橋梁。利用效用函數(shù)能夠根據(jù)不同需求刻畫服務(wù)質(zhì)量與物理層的資源分配之間的對應(yīng)關(guān)系，通過平衡用戶需求、剩余資源以及信道狀態(tài)三者之間的關(guān)系來提高無線系統(tǒng)效益[11]。

無線通信網(wǎng)絡(luò)中的業(yè)務(wù)質(zhì)量受用戶吞吐量、業(yè)務(wù)分組丟失率、數(shù)據(jù)分組時延等多種參數(shù)影響，用戶對不同種類業(yè)務(wù)的關(guān)注度不同，對于相應(yīng)參數(shù)的需求也有所不同。本文將3GPP定義的4種類型[12]業(yè)務(wù)簡化考慮成2類，即RT業(yè)務(wù)和NRT業(yè)務(wù)。下面針對2類業(yè)務(wù)分別設(shè)計QoE效用函數(shù)。

1) RT QoE效用函數(shù)

如音頻、視頻流等RT業(yè)務(wù)，使用者十分關(guān)心業(yè)務(wù)的連貫性，對數(shù)據(jù)時效性要求較高，特別是對于數(shù)據(jù)分組的實時性和時延抖動等時間參數(shù)較為敏感，即對于系統(tǒng)的MAC層的等待隊列首數(shù)據(jù)分組的時延參數(shù)敏感。因此，在設(shè)計RT QoE效用函數(shù)時，考慮以用戶等待隊列首數(shù)據(jù)分組時延或與其相關(guān)的時延參數(shù)為自變量，以用戶QoE為因變量。此外，效用函數(shù)所反映的關(guān)系應(yīng)當(dāng)符合大多數(shù)人的一般認(rèn)知。

考慮到VoIP業(yè)務(wù)是一種典型的實時音頻業(yè)務(wù)，且目前針對用戶感受的研究較為全面，本文首先以VoIP業(yè)務(wù)為切入點設(shè)計RT QoE效用函數(shù)，再將該效用函數(shù)擴(kuò)展至實時視頻(RT-Video)業(yè)務(wù)下。

國際標(biāo)準(zhǔn)組織已給出了多種用于評價 VoIP語音質(zhì)量的模型，其中以MOS(mean opinion score)模型[13]和E-model模型[14]為主要代表。MOS模型是一種主觀評價模型，能夠最直觀地體現(xiàn)用戶感受。它將用戶感受分為4段，各段的統(tǒng)計意義如表1所示。

表1 MOS數(shù)值與用戶感受對應(yīng)關(guān)系

通常定義MOS值小于3時語音質(zhì)量較差，而大于4時語音質(zhì)量較好。MOS模型雖然可以準(zhǔn)確有效地給出用戶的滿意度，但需要大量聽眾進(jìn)行打分實現(xiàn)，因此無法實時對業(yè)務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評價。而E-model模型作為一種考慮全面并被廣泛應(yīng)用的客觀評價模型，綜合考慮了編碼器性能、分組丟失、延時、噪聲、回聲、抖動等因素對語音質(zhì)量的影響，能夠體現(xiàn)出用戶對業(yè)務(wù)質(zhì)量的滿意水平，但不如MOS值直觀。文獻(xiàn)[14]給出了語音質(zhì)量R與MOS值的關(guān)系，如式(1)所示。

本文效用函數(shù)的設(shè)計主要關(guān)注 MAC層用戶等待隊列首數(shù)據(jù)分組時延與用戶 QoE之間的關(guān)系。考慮到前者在實際系統(tǒng)中隱含于語音單項時延[15]中，而語音單項時延Tt與接收端時延Tr存在如下關(guān)系

因此通過接收端時延Tr表征 MAC層用戶等待隊列首數(shù)據(jù)分組時延。以MOS值表征用戶QoE。接收端時延Tr與語音質(zhì)量R的對應(yīng)關(guān)系如表2所示[16]。

表2 接收端時延與語音質(zhì)量對應(yīng)關(guān)系

根據(jù)式(1)，將表2中的R值換算為MOS值。設(shè)定VoIP業(yè)務(wù)最大時延門限為350 ms，對接收端時延進(jìn)行歸一化處理T1=Tr350，如表3所示。

表3 歸一化時延與業(yè)務(wù)質(zhì)量對應(yīng)關(guān)系

對表3中數(shù)據(jù)以對數(shù)函數(shù)的形式進(jìn)行擬合[17]，便得到VoIP業(yè)務(wù)的QoE效用函數(shù)如式(3)所示。

由式(3)可以看出，當(dāng)T1=0時，F(xiàn)MOS= 4 .47，符合 E-model模型中R與MOS的對應(yīng)關(guān)系；當(dāng)T1=1時，F(xiàn)MOS=1，與一般假設(shè)吻合。

RT-Video業(yè)務(wù)可分解為語音和圖像，其中語音質(zhì)量與 VoIP無本質(zhì)差別，對于圖像，人眼的視覺暫留效應(yīng)為100 ms，加之人的主觀影響，可認(rèn)為圖像的最大時延門限為200 ms。基于上述考慮，仍以式(3)為實時視頻流業(yè)務(wù)的 QoE效用函數(shù)，其中，T1=Tr200。

綜上所述，設(shè)計 RT QoE效用函數(shù)如式(3)所示，其中，在 VoIP業(yè)務(wù)下，T1=Tr350；在RT-Video業(yè)務(wù)下，T1=Tr200。

2) NRT QoE效用函數(shù)

NRT業(yè)務(wù)(如E-mail、網(wǎng)頁瀏覽等)對于數(shù)據(jù)分組的實時性較不敏感，但對一段時間內(nèi)的平均傳輸速率有一定要求，MAC層與之相關(guān)的參數(shù)為數(shù)據(jù)分組等待隊列長度與分組丟失率?；贜RT業(yè)務(wù)的這一特點，同時考慮到用戶對業(yè)務(wù)速率的感受應(yīng)與其所獲速率的對數(shù)函數(shù)呈線性關(guān)系[17]，本文首先引入文獻(xiàn)[11]給出的基于統(tǒng)計得到的用戶滿意度函數(shù)。

其中，F(xiàn)(r)表示速率為r時的用戶滿意度，r為用戶獲得速率，單位為 kbit/s。下面將在式(4)的基礎(chǔ)上構(gòu)建能夠反映MAC層數(shù)據(jù)分組等待隊列長度與用戶QoE之間關(guān)系的效用函數(shù)。

在業(yè)務(wù)數(shù)相同的情況下，NRT業(yè)務(wù)所占用的吞吐量資源遠(yuǎn)大于RT業(yè)務(wù)，不妨假設(shè)所有占用吞吐量的業(yè)務(wù)均為NRT業(yè)務(wù)，則有

其中，r為用戶獲得速率，lf為數(shù)據(jù)分組的比特數(shù)，qs為單位時間內(nèi)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)分組數(shù)量。

MAC層數(shù)據(jù)分組等待隊列長度qw滿足

其中，Q和qs分別為單位時間內(nèi)用戶需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)分組數(shù)量和已傳輸?shù)臄?shù)據(jù)分組數(shù)量。

將式(5)、式(6)代入式(4)中，得

4 基于QoE效用函數(shù)的跨層資源分配算法

4.1 算法設(shè)計思想

為了使所提算法在子載波和功率資源受限的條件下，滿足不同業(yè)務(wù)的QoS指標(biāo)要求，同時獲得最大用戶平均QoE，本文將所設(shè)計的RT&NRT QoE效用函數(shù)引入資源分配過程，給出一種新的跨層資源分配算法。該算法首先將子載波與時隙資源共同定義為時頻資源塊，并將其作為資源分配的最小分配單元；其次，根據(jù) QoE效用函數(shù)計算用戶 QoE增量，依此確定用戶優(yōu)先級；然后，假設(shè)功率平均分配，依據(jù)用戶優(yōu)先級完成時頻資源塊的分配；最后，采用“擬注水”的方式對用戶進(jìn)行功率優(yōu)化分配，至此，資源分配過程結(jié)束。

4.2 算法理論分析

算法先在功率平均分配的前提下進(jìn)行時頻資源塊分配，此后，功率優(yōu)化分配目標(biāo)為最大化系統(tǒng)功率的利用效率，可表示如下。

其中，k表示用戶號，k∈ [1 ,K]；m表示子載波號，m∈ [1 ,M]；s表示時隙號，s∈[1,S]。式(12)表示用戶分得的資源所能承載的比特數(shù)應(yīng)不小于MAC層所確定的用戶傳輸數(shù)據(jù)量，其中，ak,m,s是時頻資源塊分配指示符，當(dāng)ak,m,s= 1 時，表示(m,s)所對應(yīng)的資源被分配給了用戶k，否則ak,m,s= 0 ，式(13)是系統(tǒng)功率限制，式(14)表示每個時頻資源塊在一次資源分配過程中的獨占性。bk,m,s表示在一個(m,s)時頻資源塊中用戶k能夠傳輸?shù)谋忍財?shù)，如式(15)所示。

其中，Mk表示用戶k分配得到的子載波集合；表示用戶k在第m個子載波上的等效信道增益；Ptotal為系統(tǒng)在s時隙內(nèi)的總發(fā)射功率，假設(shè)Ptotal平均分配到每個子載波上；Wm為子載波m的帶寬；N0表示噪聲功率譜密度；Γ與系統(tǒng)的編碼方式以及目標(biāo)誤比特率相關(guān)，數(shù)值反映系統(tǒng)真實傳輸速率和理想信道容量之間的差值。若系統(tǒng)采用MQAM調(diào)制，則有Γ=- l n(5BER)/1.6。假設(shè)在一個時隙內(nèi)，同一子載波的增益不變，則bk,m,s對于所有s相同。

在已知信道狀況的情況下，最優(yōu)功率分配方法為注水方法。一般而言，當(dāng)用戶的基本通信需求已得到滿足時，再分配給用戶額外的資源對于用戶滿意度的提升作用不大。在本文算法的時頻資源塊分配過程中，優(yōu)先級高的用戶得到了較好的時頻資源塊。若進(jìn)一步采用注水方法分配功率，則這些用戶的需求將先得到滿足，即滿足式(12)。此時令其不再參與功率分配，則既不會對其自身的滿意度產(chǎn)生大的影響，又能夠?qū)⒏嗟墓β史峙浣o優(yōu)先級低的用戶，有利于提高系統(tǒng)整體的用戶QoE，符合算法設(shè)計目標(biāo)?；谏鲜龇治?，對用戶采用“擬注水”方式分配功率?！皵M注水”與一般注水思想的區(qū)別僅在于：每個用戶獲得功率滿足式(12)，達(dá)到其通信需求后，就不再參與功率分配。

基于上述分析，采用“擬注水”方式優(yōu)化功率分配。“擬注水”與一般注水的區(qū)別僅在于：每個用戶獲得功率滿足式(12)，即達(dá)到其通信需求后，就不再參與后續(xù)功率分配。式(12)的作用在于作為判斷用戶得到功率后是否滿足通信需求的依據(jù)，不影響具體功率計算的結(jié)果，因此，在具體功率計算過程中可以忽略。則在一個時隙內(nèi)，功率分配問題可描述為

上述表示形式類似于注水算法，采用拉格朗日法可得

計算得

4.3 算法流程

假設(shè)系統(tǒng)中同時共有K個用戶數(shù)需要傳輸業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，且每個用戶同時只使用一個業(yè)務(wù)（當(dāng)存在用戶多個業(yè)務(wù)時可以等價于多個用戶處理），其中有KVoIP人次使用 VoIP業(yè)務(wù)，KVideo人次使用 RT Video業(yè)務(wù)，KNRT人次使用 NRT業(yè)務(wù)。系統(tǒng)子載波總數(shù)為M，每12個子載波與一個時隙構(gòu)成一個時頻資源塊。

算法主要流程可描述如下。

step1采用平均分配的方式將系統(tǒng)功率分配到各個數(shù)據(jù)子載波上。

step2將用戶當(dāng)前的隊列頭時延與等待隊列長度分別代入式(3)和式(9)的QoE效用函數(shù)中，獲得當(dāng)前用戶k的QoE值SQoE_ini,k。

step3針對每個用戶計算發(fā)送一個數(shù)據(jù)分組后的隊列頭時延與等待隊列長度，并分別代入式(3)和式(9)的QoE效用函數(shù)中，獲得用戶k發(fā)送當(dāng)前數(shù)據(jù)分組后得到的QoE值SQoE_sendone,k。

step4比較所有用戶發(fā)送一個數(shù)據(jù)分組前后所獲得的QoE增量SQoE_add,k=SQoE_sendone,k-SQoE_ini,k，選出其中增量最大的用戶kmax優(yōu)先分配資源。

step5按照優(yōu)先分配同一子載波組在一幀內(nèi)的時頻資源塊的原則，分配時頻資源塊直到所分配的資源達(dá)到用戶kmax要求，其中，kmax對應(yīng)當(dāng)前時隙中選擇傳輸吞吐量最大的時頻資源塊。

step6為用戶kmax更新隊列狀態(tài)信息。

step7針對所有用戶判斷等待隊列是否為空，是則轉(zhuǎn)下一步；否則轉(zhuǎn)step2。

step8將時頻資源塊的分配結(jié)果代入式(18)和式(20)，判斷是否小于等于Ptotal，是則在每個時隙上，依據(jù)式(20)對用戶采用“擬注水”方式進(jìn)行功率優(yōu)化分配；否則轉(zhuǎn)step11。

step9是否大于等于bk，是則將用戶k歸入已獲得所需資源的用戶集合Kfull，并令其不再參與后續(xù)功率分配，繼續(xù)執(zhí)行step10；否則轉(zhuǎn)step8。

step10判斷Kfull是否等于K，是則執(zhí)行step11；否則轉(zhuǎn)step8。

step11pk,m作為本時隙內(nèi)用戶k在子載波m上的功率，資源分配完成。

5 仿真結(jié)果

為了驗證所提算法性能，本文通過仿真對比了其與文獻(xiàn)[5]提出的跨層資源分配算法性能。具體的仿真條件參照LTE相關(guān)的物理層標(biāo)準(zhǔn)：一個數(shù)據(jù)幀長度為10 ms，且每個數(shù)據(jù)幀長度包含10個時隙子幀（一個時隙子幀為1 ms），每個時隙子幀內(nèi)包含7個OFDM符號，總共有M=480個數(shù)據(jù)子載波，子載波間隔為 Δf= 1 5 kHz 。一個時頻資源塊由 12個子載波與1個時隙構(gòu)成。仿真中所提及的信噪比均為系統(tǒng)平均信噪比，其定義為發(fā)送端所有子載波信號功率與噪聲功率比的算術(shù)平均。

假設(shè)使用 VoIP業(yè)務(wù)的用戶人數(shù)占總業(yè)務(wù)使用人數(shù)的1/4，使用RT Video業(yè)務(wù)的用戶人數(shù)占總業(yè)務(wù)使用人數(shù)的1/4，其余用戶使用NRT業(yè)務(wù)。其中RT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為采集自Polycom公司遠(yuǎn)程視頻會議系統(tǒng)的VoIP與RT Video業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)[18]，如表4所示。

表4 Video與VoIP業(yè)務(wù)參數(shù)

假設(shè)每個NRT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分組大小均為1 kB，業(yè)務(wù)速率為500 kB/s，數(shù)據(jù)分組平均到達(dá)數(shù)為每秒500個。設(shè)定VoIP業(yè)務(wù)的最大時延門限為350 ms，RT Video業(yè)務(wù)的最大時延門限為 200 ms。假設(shè)NRT業(yè)務(wù)的最大數(shù)據(jù)分組隊列長度為500個數(shù)據(jù)分組。各數(shù)據(jù)分組的到達(dá)時間間隔服從泊松分布，期望為各業(yè)務(wù)本身每秒數(shù)據(jù)分組到達(dá)的平均時間間隔。

圖2和圖3給出了不同信噪比下VoIP業(yè)務(wù)與RT Video業(yè)務(wù)用戶平均QoE隨用戶數(shù)變化的曲線。

圖2 VoIP業(yè)務(wù)下用戶QoE比較

圖3 RT Video業(yè)務(wù)下用戶QoE比較

從圖2和圖3可以看出，在RT業(yè)務(wù)條件下，本文算法所能獲得的用戶平均QoE優(yōu)于文獻(xiàn)[5]算法，且信噪比越低，用戶數(shù)越多，這種優(yōu)勢越明顯。此外，本文算法在較低信噪比(5 dB)下，仍能將用戶平均QoE維持在大于4.3分的水平，對照表1可以看出，此時絕大多數(shù)用戶感到滿意。相比之下，文獻(xiàn)[5]算法無法很好地滿足用戶需求。

圖4給出了不同信噪比下NRT業(yè)務(wù)用戶平均QoE隨用戶數(shù)變化的曲線。

由圖4可以看出，在NRT業(yè)務(wù)條件下，當(dāng)平均信噪比低于10 dB時，2種算法的用戶平均QoE均隨用戶數(shù)的增加而急劇降低。這是因為在相同數(shù)據(jù)量的情況下，RT業(yè)務(wù)的QoE增量大于NRT業(yè)務(wù)，因此當(dāng)系統(tǒng)資源不足，無法同時滿足用戶不同業(yè)務(wù)的速率需求時，本文算法優(yōu)先保證RT業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)發(fā)送，以此獲得較高的用戶平均QoE。文獻(xiàn)[5]算法的保證目標(biāo)為QoS參數(shù)，未直接考慮用戶感受，因此獲得的用戶平均QoE較低。

圖4 NRT業(yè)務(wù)用戶QoE比較

圖5和圖6分別給出了2類RT業(yè)務(wù)在不同信噪比下數(shù)據(jù)分組平均時延隨用戶數(shù)變化的關(guān)系曲線。

圖5 VoIP數(shù)據(jù)平均分組時延比較

圖6 RT Video數(shù)據(jù)平均分組時延比較

從圖5和圖6可以看出，2種算法均都能夠有效保證平均分組時延不超出最大等待時延門限。在相同信噪比條件下，本文算法的平均分組時延約比文獻(xiàn)[5]算法降低一倍。這是因為根據(jù) QoE效用函數(shù)的定義，本文算法中RT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分組容易獲得更高優(yōu)先級，因此平均分組時延較短。而在文獻(xiàn)[5]中，RT業(yè)務(wù)在非緊急狀態(tài)下的優(yōu)先級與NRT業(yè)務(wù)相同，因此在資源不足的條件下，RT業(yè)務(wù)得不到有效保障。

圖7給出了在不同信噪比下NRT業(yè)務(wù)的平均分組丟失率與用戶數(shù)之間的變化關(guān)系。

圖7 NRT業(yè)務(wù)平均分組丟失率比較

從圖 7可以看出，在用戶數(shù)較少的情況下，2種算法的平均分組丟失率基本重合，但隨著用戶數(shù)逐漸增加，本文算法的平均分組丟失率漸低于文獻(xiàn)[5]算法，且優(yōu)勢越來越明顯。這是因為相比于文獻(xiàn)[5]算法，本文算法更能有效避免用戶多或信噪比低等情況下資源不能充分使用的問題。

圖8給出了在不同信噪比下2種算法的系統(tǒng)和吞吐量隨用戶數(shù)變化的關(guān)系曲線。

從圖8可以看出，當(dāng)用戶數(shù)較少時，本文算法與文獻(xiàn)[5]算法的系統(tǒng)和吞吐量曲線基本重合；當(dāng)用戶數(shù)大于 32時，前者的系統(tǒng)和容量略優(yōu)于后者。這是因為當(dāng)用戶數(shù)較大時，文獻(xiàn)[5]算法因其資源分配準(zhǔn)則的不足，未能充分利用所有資源。而本文算法由于采用“擬注水”方法進(jìn)行了功率優(yōu)化分配，因此能夠獲得更好的性能。

綜上所述，本文算法在用戶平均QoE、RT業(yè)務(wù)平均分組時延、NRT業(yè)務(wù)平均分組丟失率以及系統(tǒng)和吞吐量方面的性能均優(yōu)于文獻(xiàn)[5]所提算法，且在用戶數(shù)較多、低信噪比較低的情況下優(yōu)勢更為明顯。

圖8 系統(tǒng)和吞吐量隨用戶數(shù)的變化

6 結(jié)束語

本文針對多用戶 MIMO-OFDM 下行鏈路所提的基于QoE效用函數(shù)的跨出資源分配算法，通過引入RT&NRT QoE效用函數(shù)將用戶的業(yè)務(wù)感受與系統(tǒng)MAC層信息相結(jié)合，能夠在滿足業(yè)務(wù)QoS指標(biāo)要求的同時，有效提高用戶對業(yè)務(wù)的使用感受。由于對數(shù)運算的引入，算法的計算復(fù)雜度偏高，這使得其實用價值受到一定限制。因此，進(jìn)一步降低所提算法的計算復(fù)雜度，使其更契合實際系統(tǒng)的應(yīng)用需求，將是下一步的研究方向。

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