文摘
我们研究资源配置的重要问题的下行多多个输出(MIMO)无线多播系统操作频率选择通道上,我们提出一个低但有效的资源分配算法MIMO-enabled OFDMA系统。建议的解决方案保证最低为每个用户频谱共享,同时利用多播传输模式。多个天线在发射机和接收机的存在提供了空间多样性随频率分集系统由OFDMA添加访问计划。指数的计算复杂度降低线性和验证建议的解决方案是通过各种模拟场景相比与其他多播和单播参考方案用于MIMO-OFDMA系统。和复杂性分析中的应用结果表明了该算法的可行性。
1。介绍
未来无线系统随着声音的设想提供大量丰富的多媒体服务,比如移动电视、视频会议,等等,各种带宽需求1- - - - - -5]。引入新的应用,如视频和最新的信息分发服务(如新闻、股市,天气预报,等)带来了需要一个发送者和许多接收器之间的沟通。一个发射器和多个接收者之间的通信可以通过单播或多播传输模式(1- - - - - -8]。
工作(1- - - - - -4学习多媒体播放多媒体服务(清楚)交付到大型的用户组。特别是,在1,2]作者得出这样的结论:混合unicast-multicast交付提供了最好的系统资源利用率,在[3),预留资源的情况下多播服务研究和在4)使用多个多播传输和接收天线被认为是,为了达到更高的数据速率。然而,上述研究指宽带码分多址(WCDMA)移动网络和正交频分多址(OFDMA)计划是调制和多址方案采用下一代无线系统(5- - - - - -17]。
OFDMA是根据正交频率调制(OFDM)计划,帮助利用多用户分集在频率选择频道,因为它很可能一些深陷褪色的副载波对一些用户信道状态良好的至少一个其他用户(9,12,14]。由于其优异的性能在频率选择频道,OFDMA是嵌入在多播技术的高效的多媒体流传输到移动设备使用电视[5),它是首选技术在宽带无线接入(BWA)标准10]。最后,作者在11,12)表明,最优政策为了消除晶格内的干扰是每个副载波的专属任务只有一个用户。
动态资源分配算法开发了OFDMA提供为了利用多用户分集,提高系统容量。更具体地说,在13)可用的副载波分为并行分区数量和每个用户行为并试图选择最高的分区平均信道增益在[14),实现能力增强公平性标准强加给用户。同样,作者在15]介绍了迭代计划,以便用户的服务质量(QoS)需求与目标实现最小化总传输功率。
另一方面,当多个用户需求相同的多媒体内容(图1),我们可以克服独家副载波分配每个用户的政策,让许多用户共享同一副载波(6,8]。在这种情况下,发送器建立一个链接和一群用户需求相同的多媒体内容。这种传输称为多播传输到单播传输模式相比,在数据必须单独传播给每一个用户。这是一个很好的利用多播机制,显著提高系统容量。
为此,作者在6)提出一个低算法,旨在提高系统数据速率。算法分配每个副载波组与最好的通道条件和多播用户数量最大的成员,并在7)提出了一种启发式算法分配资源以减少功耗。然而,对于上述计划专注于单变量系统的输出,不能直接应用于MIMO系统(8),将在未来发挥关键作用BWA通信(18,19]。
在衰落环境中,MIMO技术,提供链接范围显著增加并提高频谱效率没有额外的频谱和功率要求。由于这些属性,MIMO系统收到关注,研究人员和制造商。分布式天线系统的框图如图2,我们可以看到空间多样性添加到系统的存在多个天线。空间多样性结合衰落的多样性OFDMA技术,可以显著提高总体系统性能。
高计算复杂度的最优分配副载波在MIMO系统(18)驱动的许多研究提出独家分配每个副载波只有一个用户,尽管存在多个天线在发射机和接收机(19- - - - - -26]。在[17]我们应用这种方法,尤其是我们使用次优副载波分配标准介绍19]。同样,作者在8)应用一个贪婪的次优方法和分配每个副载波的多播组提供了最高的容量增益不考虑公平频谱为用户可访问性。
本文出于工作(6,8在(),我们扩展我们的工作17)通过处理MIMO-aided无线系统中的资源分配问题,在多个用户组与带宽需求相同的内容访问担保,与计划(6,8)应用贪心策略和唯一的目标是最大化的聚合数据率。此外,该方案提供更好的数据速率相比静态的时分多址(TDMA)方案27)和降低复杂性的实现。
剩下的纸是组织如下。部分2介绍了多天线OFDMA多播系统模型并制定优化问题。拟议的次优算法分析部分3,在算法复杂性问题调查部分4。部分5给出了仿真参数和部分6给出了数值结果。最后,部分7包含结束语。
2。系统模型和问题公式化
认为MIMO-OFDM-based无线多播系统的框图如图2,其中在空间复用MIMO模式为前提8,17,19]。我们考虑一个基站(BS)服务无线用户在副载波。让在BS和天线的数量天线的数量在每个无线用户。因此,用户的信道矩阵在副载波是一个矩阵用 在哪里渠道获得吗传输的天线接收天线的用户在副载波。它还假设的特征值是,在那里。因此,对于特定的值,,一群eigenchannels存在用上述特征值,根据圣言会分解。另外,表示传输信号和接收信号然后 在哪里是整个传播在副载波信号吗和代表副载波的力量当分配给用户。是噪声向量。
每个用户的比特被调制到M-level正交幅度调制(QAM)符号,随后结合使用的传输线OFDMA的象征。使用灰色位映射为一个正方形M-level QAM,误比特率(BER)可以近似dB为和在[28), 在哪里。为简单起见,假定和。
伟大的多播传输的优点是数据可以传递到多个接收方通过一个单一的传播。然而,每个成员用户(μ)的多播组(MG)经历了不同信噪比(信噪比)在一个特定的副载波从其他用户在同一组。换句话说,可以实现个人用户数据速率的一群并不等于在一个特定的副载波,并广泛采用的方法是传输数据的速度由μ毫克(最严重的信道条件6,8]。这种方法确保多播服务可以提供给所有用户在一个毫克。因此,BS传送数据th集团通过副载波与速度 在哪里表示用户的多播组和指的是系统的总带宽。因此,集团的聚合数据率的帮助下,(4),是 在哪里表示集合的基数。
在这篇文章中,使用以下假设。(我)BS已经完美的信道状态信息(CSI)的知识系统中所有用户通过专门的反馈渠道,这是能够确定的最大速率用户可以接收数据,以及副载波的传输。(2)传输信号的经验慢慢时变衰落,所以信道系数可以被视为常数在资源配置过程中。(3)副载波之间的传动功率是均匀分布的;也就是说,,,。冲水功率分配带来边际性能增强在固定的功率分配结合自适应编码调制(ACM),作者(11)已被证明。(iv)我们假设副载波分配矩阵,即如果毫克副载波分配和如果不是。副载波可以由多个用户共享但只有用户相同的MG。每个副载波只能分配给一个毫克。(v) 无线用户分为出来的需求不同的多播服务。
考虑之前的假设,优化问题,以最大化聚合数据率最小的频谱共享时确保每毫克制定如下:
受
问题公式化,二进制变量代表副载波的分配多播组和约束(8)和(7)确保晶格内部干扰避免因为一副载波最多只能分配给一个毫克。约束(9)保证每个MG的可用资源的一部分。最小带宽保证的概念也被研究[16relay-enhanced系统),它也被认为是在我们的方法(17MIMO系统),(10)表达的副载波保证所有组的总数不能超过系统中可用的副载波。最后,约束(11)和(12)表达了BS权力限制,表示总BS传动功率。
很难确定问题的最优解(6)- (12)在指定时间内,因为这个问题(6)- (12)是NP困难,指数的复杂性(部分4)。它还包括连续和二进制变量,和非线性约束增加了困难找到最优解。因此,我们采取次优的启发式算法更适合实际的实现。
3所示。提出的资源分配算法
本节提供并分析提出的资源分配(LCRA)的低复杂度的算法。LCRA算法在算法的伪代码1。为了清晰、伪代码分为步骤描述如下:输入: , , 这样,(10)是满足, %计算(5)。输出:。(1)初始化: ,因为和。
LCRA算法的输入是总的可用副载波的集,一组毫克的集合代表每毫克的频谱访问保证,矩阵表示可实现数据的每一个可用的副载波。输出是副载波分配矩阵,在步骤1中副载波指标设置为0毫克和副载波。 而 :(我)找到一个与 (2)如果 %检查(9)(一) (b) (3)其他的(一)集(b) %满足(8)。
在步骤2中,BS寻求MG的匹配和副载波它最有助于总容量。以下的算法检查如果选中的MG已经最低光谱部分(9)。如果这是真的,最小光谱指数特定的MG排除设置因此毫克是排除在后续迭代LCRA算法的一部分。以防MG尚未分配的最小数量的渠道,副载波分配给毫克然后是副载波排除在组副载波有空吗为了实现(8)。重复这个过程,直到是空的,或者换句话说,每个MG有其最低副载波分配。程序也可以停止如果没有更多可用的副载波,尽管一些可能的副载波数量低于,。然而,这种情况被排除在外,因为(10)。 而 :(我)找到这样 (2)集,%满足(8)(3)更新(6)。
在步骤3中,如果未分配的副载波存在,这些都是最大化的分配根据标准的聚合数据率分配组的副载波信道条件最好的在所有汽车出来。然后选中的副载波排除设置(满意(8))。这部分提高了系统容量。
4所示。复杂性分析
(描述的问题6)- (12)是一个二进制整数规划问题具有非线性约束和寻找最优解决方案要求可能的副载波分配。结果详尽的搜索指数复杂性对副载波的数量。
在步骤1中,该算法需要持续时间以形成集和每个副载波的功率部分。
在第二步中,两组和副载波赋予最高在毫克。以防被指定MG最小通道部分,它是排除在后续操作。在最坏的情况下比较是需要每一个可用的副载波。为副载波,我们需要操作。因此,这一步到达的复杂性。
第三步搜索最好的MG在出来的剩余未分配的副载波。这一步要求比较最多,因此的复杂性。
整个LCRA复杂性上有界的的复杂性,复杂的(17)是,总是。LCRA的计算复杂度的一种形式,和这是一个线性(29日),提出LCRA方案是线性时间算法非常有效而操作的数量穷举搜索。
值得一提的是,设计的假设,只有用户能够共享一个相同的毫克副载波和空间复用MIMO模式我们采用,显著降低系统的复杂性。详尽的搜索最优对MIMO系统需要用户选择每副载波,假设,我们选择一个子集的用户和每个选定的用户将使用完整的接收信号空间的维度。因此,找到最优解是禁止即使是适度的值和(18]。在我们的问题公式化,复杂性也独立于接收和发射天线的数量,这是一个功能非常重要,因为MIMO-OFDMA系统计算复杂性的增加显著的存在多个天线(18]。表1总结提出了LCRA算法的计算复杂性和其他参考方案。
5。仿真模型和参数
我们考虑一个OFDMA系统副载波,BS服务出来,每一个都有相同数量的用户。BS和用户都配有多个天线,我们考虑我们的模拟。可用的频谱兆赫和加性高斯白噪声(AWGN)瓦分贝/赫兹(单面PSD)。在所有模拟提出了在这一节中,我们考虑频率选择通道由六个独立的瑞利多路径组件(水龙头)每下行传输路径之间的任何发射天线和每个多播用户的接收天线。在[9,14,30.),一个指数衰减功率配置文件被认为是,的能量的比值利用第一个利用=。我们还假设的最大延迟扩展和最大的多普勒赫兹。在所有模拟场景通道实现的数量等于1000和10时间为每个样本实现。总结了主要仿真参数表2。
在所有情况下,提出了不同价值观的LCRA算法比较,副载波分配方法(8)和静态TDMA分配提出了(27)为多个汽车出来。根据TDMA算法,给出了每个用户一个公平份额的通道资源无论通道状态。在我们的例子中,我们使用TDMA方法每毫克根据(4)和(5)。我们发现用户决定每组的数据率,否则用户提供糟糕的副载波信道条件下,我们应用基于TDMA每毫克。为了区分TDMA应用于多播和单播模式模式,我们表示TDMA-MC单播的多播TDMA算法和TDMA-UC TDMA算法。在算法(8),在静态TDMA算法,使用统一的配电。此外,在我们的模拟包括流行的单播方案max-SNR调度器和单播与最小带宽保证为每个用户调度器。单播方案的最小带宽保证,我们使用我们的算法(17),适合MIMO系统。max-SNR调度器,公平不是一个设计优先级和任何副载波分配用户最高的信噪比。最后,在所有模拟,LCRA方案的不同变体。
每一个变体是由价值决定的也就是对所有生产在每一个变体。在下一节中描述的模拟场景,为每一个变体,在那里。在单播传输的情况下,被替换的。这两个变量之间的关系在每毫克为用户,。因此,对于单播传输,都有我们可以看到,当每个毫克增加,保证资源的数量减少。
重要的是要强调作为MG的亩数趋于无穷时,遍历系统容量变得独立于MG大小(31日]。
我们验证该方案基于:频谱效率和公平的指针。频谱效率被定义为(13)。系统是整个系统数据速率平均带宽:
给出公平指针(14),在0和1的范围。如果资源同样分区都出来,然后指针达到1 (14,30.]: 在单播传输的情况下,(14)是形成如下: 在那里,表示了用户的比特率在副载波。
6。数值结果
在本节中,我们给出的性能LCRA相比,参考多播和单播计划在前一节中描述。我们推出各种场景模拟和那些在下面列出。
6.1。LCRA方案和信噪比
在数据3和4我们有设置系统和信噪比变化的增量5中从0到40。多播组的数量因为每一个人。图3显示了整个系统数据速率和的平均信噪比提出LCRA方案相比,参考多播和单播方案中描述的开始部分,而图4给出了公平指针对平均信噪比。
从图3,我们看到,多播传输享受更高的频谱效率比参考单播方案和所有LCRA变体实现频谱效率低于算法(8),公平是不考虑。另一方面,在图4比算法(LCRA变异表现出更多的公平8)这是一个客观的目标提出了方法。
6.2。提出LCRA算法与误码率
这个模拟场景调查LCRA算法的频谱效率和公平和其他参考方案对平均误码率。平均误码率从10不等−7到10−3平均信噪比被设置为20分贝。图5情节的频谱效率不同值的数量和显示的平均误码率增加同样的发生在频谱效率来实现。然而,多播方案提供优越的性能在单播方案。具体来说,该算法在8)和max-SNR方案给出更好的结果比其他方案。另一方面,从图6我们看到,公平似乎平均误码率的影响。
6.3。LCRA算法与多出来
在这个模拟的案例中,各种数字的多播组被认为从2到8,即信噪比dB和误码率。图7描述了频谱效率对所有上述的多播组的数量计划,而图8显示了公平指针对毫克的BS的数量。
从图7之间的权衡,我们可以看到每个MG的保证数量的资源和实现系统频谱效率MG品牌数量的增加,系统数据速率增加,因为额外的多用户的多样性。在实现了频谱效率的同时,同样发生在公平指针只是方式不同。所不同的是,公平减少为mg品牌数量的增加(图8)。根据[结论31日),即使出来的数量趋于无穷时,所有计划都将达到一个绑定的性能。
6.4。LCRA和带宽分配
我们考虑两种不同的多播服务提供可用的用户。因此,用户分为两毫克,也即MG-1和MG-2我们考虑每组用户。数据9和10情节总频谱效率以及总公平获得当没有pathloss区别这两个出来。类似的情节人物所示11和12当有dB pathloss区别这两个出来。个人组传输速率(比特/秒/ Hz)当pathloss不存在当pathloss给出存在于数据13和14respctively,带宽分布如图15和16的情况下,我们研究在这一节中。为了便于演示,我们认为1 LCRA提出算法的变体这意味着,对于每个毫克,我们保证吗副载波,。
从数据9和11,我们看到的负面影响对整个频谱效率pathloss预计,对所有方案。此外,所有计划都显示没有pathloss类似的性能情况。另一方面,当pathloss存在,LCRA给较低的系统吞吐量的算法(8比TDMA(图)和更好的结果11)。数据10和12显示所有方案的公平性下降指针和轻微增加公平性差异在所有方案(图12),pathloss带来。
当没有pathloss区别团体,个人MG利率似乎非常接近和分配频谱。更具体地说,渠道分销平均64.6和63.4副载波MG-1和MG-2分别。拟议中的LCRA给64.4副载波MG-1和63.6 MG-2平均而言,虽然与TDMA,严格公平的存在与每组64副载波。
另一方面,当pathloss被认为是在模拟中,我们看到,集团pathloss较少(MG-2)提供了更好的性能比多播组MG-1方案。之间的差距可以达到的比特率MG-1和MG-2是更广泛的计划的8与TDMA)和小于LCRA,我们看到从情节图14。此外,图16表明在LCRA MG-1更大份额的带宽为37.3副载波方案的平均比(8),平均14.3副载波。在这种情况下,当pathlosses存在时,该LCRA对制度公平。注意,根据参数,我们可以调节系统公平以及每个多播组的带宽共享。
7所示。结论
本文的资源分配算法在频率选择频道介绍了MIMO多播系统。多播能使多个用户共享一个副载波和结果表明,显著提高总吞吐量。能力可以成为更高的存在多个出来给系统带来更多的多样性。
该算法也证明是非常有用的在系统中多个MGs共存,尤其是在他们的无线连接条件是非常不同的。LCRA能够提供带宽保证访问机动灵活、可控的方式,其他无法提供参考方案。
并行解决方案达到低实现通过减少计算复杂度指数线性。此外,它的计算复杂度是独立存在的多个天线在BS和用户和分析被证明是与其他低方案可比。