最佳资源块极值扩张的TD-LTE上行频域资源分配算法

［张波 吴坚 魏国庆 王富强 程刚］

1 引言

LTE 是由3GPP 组织制定的通用移动通信系统技术标准的长期演进，由中国主导的TD-LTE 技术，具有较低的传输时延、较高的数据传输带宽，满足多种场景下的应用[1]。随着4G基站的普及，TD-LTE 技术发展也在逐渐完善。在5G 技术全方位普及之前，4G 技术仍然是最高效的通信解决方案。

TD-LTE上行资源分配，在上行调度器实现。上行调度器位于基站（eNB）侧，在每个上行调度时隙，基站根据终端用户（UE）需求将上行物理资源分配给每一个用户[2～3]。TD-LTE上行通过SC-FDMA 技术作为上行链路的多址接入方案，有效降低了UE 的峰均比，同时也给上行调度提出了新的要求。由于SC-FDMA 的单载波特性，在上行链路中同一时刻分配给某个用户的RB 必须是连续的，导致下行链路的经典调度算法不能直接应用于上行链路中[4]。如何在连续资源分配的约束条件下，将有限的资源合理地分配给每一个用户，提高上行链路性能，是TD-LTE的重要研究方向之一。

其中，第一极值扩张法（First Maximum Expansion，FME）和递归最大值扩张法（Recursive Maximum Expansion，RME）[5～6]，利用信道的频域相关性，进行资源分配，但是在信道出现小尺度衰落的时候，相邻的RB 之间信道质量差异较大，引起资源分配效率较低；文献[7]，提出了多极值扩张法（Multi-Maximum Expansion，MME），在待分配的用户矩阵中搜索多个CQI 极值，扩展后得到多个连续RB 序列，选择承载速率最大的连续序列，该算法以最低受限的MCS 进行资源速率分配，缺点是频谱效率不高。针对以上问题，本文设计一种最佳资源块极值扩张（Optimal Maximum Expansion，OME）的上行资源分配算法，通过扩张速率因子为条件，进行资源扩张，提高上行资源的利用效率。

2 调度准则

2.1 调度评价

TD-LTE 的上行资源调度，解决如何将M 个RB 分配给N 个用户，才能得到较高调度效率的问题。目前主要从吞吐量和公平性两个方面来对调度算法进行性能分析[8]。

（1）吞吐量

系统数据吞吐量是指在单位时间内通信系统的源节点到目的节点传输的有效数据量，表达式为：

（2）公平性

用户公平性反映了一个系统内用户获得调度机会的概率，每个用户都希望最大的获取调度机会。

2.2 上行承载速率计算

假定在调度时刻t，用户i共分配了N个RB，则用户i的承载速率为：

其中N 为用户i 分配的RB 个数，RE 为一个RB 的子载波个数：

表1 MCS-SINR-映射表

表1 MCS-SINR-映射表

上行链路的信噪比根据在上行链路探测信号中获取，每个子载波对应的信噪比[10]：

其中M为用户i分配的子载波总数量，起始子载波位置为m。

转换为dB 为单位：

3 上行资源分配算法设计与分析

3.1 资源分配问题分析

第一极值扩张法（First Maximum Expansion，FME）通过查找SNR[UEi－RBj]中信噪比第一极值用户，分别向左右扩张；递归最大值扩张法（Recursive Maximum Expansion，RME）通过查找SNR[UEi－RBj]中信噪比极值用户，同时向左右扩张；上述两种算法，在信道频域相关性不好的时候，会出现资源分配不合理，且在扩张时候没有考虑分配多个RB 后的系统等效传输速率。

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3.2 最佳资源块扩张算法

为了提高系统的传输效率，本文定义了扩张速率因子，根据扩张速率因子的大小进行资源分配，将用户分配到最佳的频域资源块，扩张速率因子v：

最佳资源块扩张（Optimal Maximum Expansion，OME）的上行资源分配算法的核心思想是将用户分配到最佳的资源块中，以扩张速率为条件，进行资源扩张，提高了系统吞吐量的同时兼顾公平性，算法具体步骤如下：

步骤1：在SNR[UEi－RBj]矩阵中搜索未分配用户的最大值UEi－RBj，并记录UEi；

步骤2：搜索UEi的最佳RB 组，记录为{RB1、RB2..RBn}，RB 组中对应的值均为在相应RBj列中UEi的信噪比最大，并记录每个RB 组的极大值，通过公式（8）计算每组传输容量，记录每组对应的速率；

步骤3：在UEi的RB 组中，从当前组内极大值的位置在组内左右扩张，同时更新每次扩张后的，扩张需满足以下两个条件：

（1）扩张速率v 为正数；

（2）如果条件（1）未满足，但是该方向组内还有剩余RB，下一个RB 加入后，扩张速率v 为正数。

步骤6：若所有用户全部预分配完成，且还有RB 资源剩余，则按照RME 算法中RB 扩张方案进行扩展，同时增加扩张有效速率递增的判断条件，对每个扩张的用户，如果扩张后的速率大于当前速率，则进行扩展，否则停止扩展。

步骤7：将预分配的RB 资源分配给对应的用户。

假如系统有9 个可调度资源，3 个需要调度的用户，分别采用FME、RME、OME 的资源分配情况如表2 所示。

表2 资源分配对比表

按照的OME 算法，由步骤一确定UE3－RB2为矩阵中最大值；步骤二得到UE3为极值的RB 组为{RB2，（RB5－RB6）}；根据RB 组有效传输载荷大小，在步骤三和四，将RB5－RB6预分配给UE3；因为还存在两个用户没有分配，在步骤五的时候，重复进行步骤一至四操作，最终UE2分配为RB2－RB4，UE1分配为RB7－RB9，受TDLTE上行连续分配的要求，RB1只能分配到UE2，但是将RB1分配到后UE2，扩张速率因子为的负456，故RB1不分配。

由于OME在扩张的时候，根据扩张速率因子，进行资源扩张，每个用户都可以达到较好的信道传输能力，通过表2 以看出，OME 的吞吐量和公平性都优于RME 和FME 算法。

3.3 仿真与结果分析

本文对FME 算法、RME 算法、OME 算法进行了仿真，仿真参数如表3 所示。

表3 仿真参数

图1 给出了分别采用3 种算法获得的小区平均吞吐量。RME 算法的频谱效率要高于FME 算法，随着用户数的增加，RME 算法性能越要优于FME 算法，在用户数为30 的时候，吞吐量高了约8%。OME 算法性能由于在资源扩张的时候，将实际可分配的有效速率为附加判决条件，系统的吞吐量最优，用户数为10 的时候，较RME 算法约提高了5.8%，随着用户数的增加，小尺度衰落对系统带来的影响相对减少，OME 算法的优势逐渐较小。

图1 算法吞吐量对比

图2 给是3 种算法的公平性。RME 算法的公平性由于FME，随着用户数的增加，优势逐渐加大。OME 算法由于在预分配阶段，将用户分配在最优的极值序列组，公平性也有明显提升，用户数为10 的时候，较RME 算法约提高了12%，随着用户数的增加，单个用户出现RB 极值序列长度较小，OME 算法的优势逐渐较小。

图2 算法公平性对比

4 结论

本文研究了TD-LTE 系统上行链路的频域资源分配算法，针对传统的RME、FME 算法容易受到小尺度衰落影响，导致分配不合理的问题。本文以扩张速率因子为基础，设计了根据预分配资源块有效速率极值进行资源扩张的OME 算法，将用户分配到最佳的频域资源块上，提高了系统传输效率同时兼顾了系统公平性，在RB 个数25用户数为10 情况下相对RME 算法吞吐量较约提高了5.8%公平性提高12%，随着用户数的增加，每个用户可以分配的平均RB 减少，OME 算法的优势逐渐较小，适用于接入用户数不多的专网小基站。