0 概述

移动设备的快速普及导致移动通信量急剧增加, 为满足通信量需求, 5G蜂窝系统请求数据速率需要在2005年的基础上增加1 000倍。第三代合作伙伴计划(3GPP)采用载波聚合(CA)、多天线、中继等技术来提高LTE-A系统的数据速率^[1-2]。蜂窝运营商将无牌频谱和许可频谱相结合以增加可用带宽并提高数据速率, 其目标是蜂窝/WiFi互通, 允许用户设备(UE)自适应地使用蜂窝系统或WiFi系统(如IEEE 802.11a/N/AC)。然而, 网络互通需要在2个不可互操作系统间进行协同管理。因此, 文献[3]针对蜂窝系统提出了统一技术框架, 将其命名为授权辅助接入(LAA)。LAA是LTE-A系统在未经许可的频谱上传输数据的一种操作模式, 其在3GPP版本13中被标准化, 仅用于下行链路(DL)操作, 并且在版本14中继续支持上行链路(UL)操作^[4]。虽然将系统扩展到未授权频谱可以得到更大的带宽, 但也会面临一些问题。文献[5]基于不同上下行子帧配置位置关系, 解决动态TDD中子帧重配点混合传输时序冲突问题。文献[6]提出一种在物联网中基于中继辅助的混合传输机制。在LTE动态TDD系统中, 文献[7]提出一种新型的混合传输反馈机制, 旨在减小信令负载并提高频谱利用率。但是, 未经许可的频谱上的通信可能是不可靠的, 这将对控制信号交换产生严重影响。为解决该问题, 文献[8]利用无牌频谱作为辅助工具, 基于CA框架对授权频谱进行扩充, 其能够利用无许可证频谱来提高数据传输速率, 同时提供QoS支持、无缝移动性和良好的覆盖效果。文献[9]将LBT指定为访问无许可证频谱的重要特征, 设计用于DL传输的LBT过程, 结果表明, LAA运营商和WiFi运营商的总吞吐量大于2个WiFi运营商的总吞吐量。为了与WiFi系统友好共存, UE需要在传输数据之前执行LBT。文献[10]指出如果UE检测到空闲信道, 其可以在被授予的子帧中发送数据; 否则, 不能发送数据并且必须等待新的授权。换言之, 实际的UL传输取决于当前是否允许UE传输数据, 如果不能按计划进行UL传输, 这意味着非许可频谱的资源利用率将降低。

本文研究随机接入方案下的MSS算法性能, 给出基于调度方案和随机接入方案下的最大化资源利用率配置方案, 以提高非授权频谱的资源利用率。

1 问题描述 1.1 上行非授权LTE频谱接入原则

不同于LAA的DL传输过程, eNB通过确定可用信道以避免与WiFi用户发生传输冲突。在LAA的UL传输中, eNB确定的调度资源可能与在UE侧观察到的实际可用资源冲突, 这种情况将导致资源利用效率下降, 需要更多的时间来完成数据传输。

为了提高LAA中UL传输的资源利用率, 需要了解LTE-A系统UL操作的设计原则。在访问未经许可的频谱时, 应该遵循用于许可频谱上数据传输的设计原则^[11-12], 具体为:

1) eNB将在UE传输之前发出UL授权, UL授权可分别通过跨载波调度、自调度由主载波(许可频带)或次载波(非许可频带)承载, 需要注意, 当采用自调度时, 无论何时检测到空闲信道, eNB只能发送UL许可。

2) UE需要足够的处理时间来解码UL授权并准备数据以进行传输。根据LTE-A系统的要求, UL授权和相应的UL传输之间的固定时间间隔在当前标准中设定为4 ms, 即UL总是指示接收到授权之后的第4个子帧位置。

3) 为了与WiFi系统友好共存, 需要在任何传输之前执行LBT。由于UL授权与对应的UL传输之间存在时间间隔, 因此如果LBT失败, 即信道被WiFi用户占用, 则UE可能无法在所授予的子帧中进行发送。目前, LBT程序何时开始不受限制。

本文假设LBT或清晰信道评估(CCA)是在为数据传输分配的子帧开始之前进行执行。执行CCA的时间段为25 μs, 比子帧的长度(即1 ms)短得多。在CCA期间, 不允许数据传输。对于每个CCA, 如果UE检测到空闲信道, 则在后续授予的子帧中发送数据; 否则, UE无法在授予的子帧中传输数据, 并且必须等待新的授权。

1.2 多子帧调度问题

由于LBT的强制性特征, 当UE即将传输数据时, 如果信道被WiFi系统占用, 则不能使用为UL传输分配的资源, 因此对于非许可频谱上的信道接入, UL授权与对应的数据传输之间的定时关系不再维持, 这可能导致资源利用率下降。采用多子帧进行调度的主要目的是提高子帧调度的计算效率, 从而实现更为高效的子帧调度效果。

3GPP版本中提出了一种MSS方案, 以解决多子帧调度问题。目前, MSS方案分为2种^[13-14], 方案1使用UL授权来指示在L(L>1)子帧上的数据传输, 其只需捕获信道。图 1所示为L=3时的MSS方案1示意图, 为了方便起见, 在该图中编号为0的子帧处接收UL授权。

在图 1所示的例子中, UE被授权将数据从子帧4传输到子帧6, 并且需要在子帧4开始之前执行CCA。如果UE找不到空闲信道, 其将不能传输, 必须等待来自eNB的新授权。方案1的主要优点是提高了未经许可的频谱的UL吞吐量, 吞吐量随着允许发送数据的子帧数量增加而增加。

方案2允许UE在K(K＞1)个连续子帧中的一个子帧上发送数据, 即在接收到UL授权之后, UE可以执行CCA, 且最多为K次。图 2所示为K＝3时的方案2示意图。在接收到UL授权之后, UE可以在子帧4、5和6之前执行CCA以尝试访问信道。如果UE捕获到空闲信道, 则其在0~3子帧中发送数据, 并且忽略剩余信道的接入机会(如果有)。若UE不能在所有信道接入机会中找到空闲信道, 则其不能传输数据并且必须等待新的授权。方案2的主要优点是减少了CCA失败后请求UL资源的延迟, 此外, 其提供了UE多信道接入机会, 如果选择正确的K值, 则可以提高资源利用率。

在方案1中, L的取值范围为2~4。通过无线资源控制(RRC)信令设置MSS的特征激活和去激活以及L的值。使用当前LTE-A系统中用于L＝1时的UL许可的格式, 方案1向后兼容。然而, 如果UE在数据传输之前找不到空闲信道, 则方案1中授予的资源仍然为未固化, 从而造成浪费。将方案1和方案2相结合, 以提供给UE K信道接入机会, 并且如果检测到空闲信道, 则允许其发送L个子帧数据。本文给出组合方案S(K, L), 方案1和方案2分别是S(1, L)和S(K, 1)。在S(K, L)中, 如果CCA成功(即信道被感知为空闲)在第一个接入机会中首次发生, 1≤i≤K, 则UE随后将数据从子帧4+i-1传输到子帧4+i-1+L-1。

2 系统模型

本文评估和比较组合MSS在调度和随机信道接入方案下的性能。考虑由一个eNB和N个UE组成的LAA网络。为了简单起见, 在授权频带上发送UL许可的跨载波调度。假设每个UE总是请求数据传输, 并且eNB周期性地调度UL传输的UE。设周期为l子帧, 对于S(K, L), l必须大于或等于L+K-1, 因为L和K-1子帧分别保留用于数据传输和额外的CCA机会。为了方便描述, 本文总保留子帧为LAA机会(LAA-OP)。l是一个决定LAA带宽份额的参数, 如果l>L+K-1, 则在2个LAA-OPS之间有一个长度大于0的空闲周期, 在此期间UE不传输数据。将调度周期定义为LAA-OP, 接着是空闲周期, 如果l=L+K-1, 则其可以是长度为0的周期。图 3所示为N＝1和l＝6时S(2, 3)的示意图。在LAA-OP调度周期中, UE具有位于前K个子帧中的K个CCA机会。如果UE在第一个CCA周期中首次发现空闲信道, 则其将数据从子帧4+i-1(mod l)传输到子帧4+i-1+N-1(mod l), 其中, 1≤i≤K。如果UE没有为所有的K-CCA机会找到空闲信道, 则其不能在该调度周期中传输数据。

对于随机接入方案, eNB分配所有N个UE来争夺潜在的传输。所有UE同时在LAA-OP的重合并之前执行CCA。如果超过一个UE发现空闲信道并发送数据, 将会发生冲突, 因此, 本文进行以下设计以降低冲突概率。对于检测到空闲信道的每个UE, 其以概率q发送数据; 其余概率1-q不发送数据。如果UE检测到信道忙碌, 则延迟1 ms的数据传输, 并且在延迟之后再次执行CCA。该过程重复直到所有的K个CCA机会完毕。假设1 < K≤L, 如果UE在第4个CCA之后开始发送数据, 则对于CCA的其余部分, 信道将总是被其他UE感知为繁忙, 即CCA(i+1), CCA(i+2), …, CCA(K)。

在LAA网络的资源利用方面评估系统性能。用ρ表示资源利用率, 其被定义为成功用于数据传输的子帧的平均数量与作为LAA-OP的子帧总数量的比率。对于每个CCA, WiFi网络对LAA网络的干扰取决于WiFi网络中产生的流量、LAA UE和WiFi用户的位置以及信道条件。上述3个因素的随机性可能导致CCA结果存在独立同分布性。本文遵循这一论点, 即假设UE感知信道繁忙的概率是P, 独立于其他UE和时间。

3 资源配置最优方案评价

UE在调度周期中发送数据的概率是(1-p^K), 即UE在调度周期中成功发送数据子帧的平均数量是L(1-p^K), 由此可得:

$ \rho \left( {K, L} \right) = \frac{{L\left( {1 - {p^K}} \right)}}{{L + K - 1}} $

(1)

引理1   给定K, ρ(K, L)是L的递增函数^[15]。

证明

$ \begin{array}{l} \frac{{\rho \left( {K, L + 1} \right)}}{{\rho \left( {K, L} \right)}} = \frac{{\left( {L + 1} \right)\left( {L + K + 1} \right)}}{{L\left( {L + K} \right)}} = \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\frac{{N\left( {L + K + d} \right) + \left( {L + K} \right) - \left( {L + 1} \right)}}{{N\left( {L + K} \right)}} = \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\frac{{L\left( {L + K + d} \right) + K - 1}}{{L\left( {L + K} \right)}} \ge 1 \end{array} $

(2)

证毕。

根据引理1, 为了提高LAA网络的资源利用率, 应该选择尽可能大的L值。某些国家在每个调度周期中对最大信道占用时间(MCOT)进行限制, 在不违反规则的情况下, L最大值为ρ(K, L), L值应选择为MCOT^[16-17]。

引理2  对于给定的L值, 当且仅当1+p+…+p^K < (L+K)p^K时, ρ(K+1, L)>ρ(K, L)^[18]。

证明  因为ρ(K, L)=L(1-p^K)/(L+K-1)成立, 则可得:

$ \begin{array}{l} \rho \left( {K + 1, N} \right) > \rho \left( {K, N} \right) \Leftrightarrow \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\frac{{L\left( {1 - {p^{K + 1}}} \right)}}{{L + K}} > \frac{{L\left( {1 - {p^K}} \right)}}{{L + K - 1}} \Leftrightarrow \\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;1 + p + \cdots + {p^K} < \left( {L + K} \right){p^K} \end{array} $

(3)

因此, 可证得引理2成立。

引理3  对于给定的L值, 如果ρ(K, L)≤ρ(K-1, L), 则有ρ(K+1, L)≤ρ(K, L)^[19]。

证明  假定ρ(K, L)≤ρ(K-1, L), 根据引理2, 可得1+p+…+p^K-1≥(L+K-1)p^K-1成立。同时因为(L+K-1)p^K-1≥(L+K-1)p^K, 可得:

$ \begin{array}{l} 1 + p + \cdots + {p^K} = \left( {1 + p + \cdots + {p^{K - 1}}} \right) + {p^K} \ge \\ \left( {L + K - 1 + d} \right){p^K} + {p^K} = \left( {L + K} \right){p^K} \end{array} $

(4)

根据引理2, 可得ρ(K+1, L)≤ρ(K, L), 证毕。

引理1~引理3本质上是给出了式(1)所示模型具有单调递增特性, 基于这种函数的单调递增原则, 可找到最大化ρ(K, L)的K和L的最佳取值定理。

定理1  参数K和L的最佳值表示为K^*和L^*, 最大化ρ(K, L)需满足L^*=MCOT, 且有:

$ {K^*} = \min \left\{ {K|\rho \left( {K + 1, {L^*}} \right) \le \rho \left( {K, {L^*}} \right)} \right\} $

(5)

4 最优随机接入方案 4.1 方案S(1, 1)的性能分析

设x是UE在执行CCA之后不发送数据的概率, 其表示UE发现信道繁忙或决定在检测到信道空闲后不发送数据的几率。因此, 可得x=p+(1-p)(1-q)=1-q+pq。当恰好有UE发现信道空闲并决定发送数据时, LAA-OP被成功使用, 该情况的概率是C₁^N(1-x)x^N-1=N(1-x)x^N-1, 其中, C_y^x=x! /((x-y)!y!), 则资源利用率可定义为:

$ \rho \left( {1, 1} \right) = N\left( {1 - x} \right){x^{N - 1}} $

(6)

令q^*是利用率最大化时的取值。用ρ′(1, 1)表示ρ(1, 1)的导数, 则有:

$ \rho '\left( {1, 1} \right) = N\left( {p - 1} \right){x^{N - 2}}\left( {N - 1 - Nx} \right) $

(7)

当q=q^*时, 可得ρ′(1, 1)=0成立。给定p≠1, 求解ρ′(1, 1)=0, 可得N-1-Nx=0。q^*可求解为:

$ {q^*}\left\{ \begin{array}{l} 1, N\left( {1 - p} \right) < 1\\ \frac{1}{{N\left( {1 - p} \right)}}, 其他 \end{array} \right. $

(8)

可对式(8)进行如下改写:

$ {q^*} = \min \left( {1, \frac{1}{{N\left( {1 - p} \right)}}} \right) $

(9)

其中, N(1-p)是检测信道空闲的UE的平均数量, 当N(1-p)≥1时, 将发送数据的UE的平均数量设置为1, 则q^*=1/N(1-p)。

定理2  由N个UE共享的随机接入方案实现的最大资源利用率可计算为:

$ {\rho ^*} = \left\{ \begin{array}{l} N\left( {1 - p} \right){p^{N - 1}}, N\left( {1 - p} \right) < 1\\ {\left( {\frac{{N - 1}}{N}} \right)^{N - 1}}, 其他 \end{array} \right. $

(10)

证明  将式(9)代入式(6)可得式(10)成立。证毕。

当N(1-p)≥1时, ρ^*仅由N决定, 当N→∞时, 有p^*→e^-1, 这与时隙ALOHA方案的结果相同。然而, 当p过大, 检测信道空闲的UE的平均数目小于1(即N(1-p) < 1)时, 资源利用率可以低于e^-1, 因为在执行CCA之后很可能没有UE发送数据。由于存在多用户分集, 如果多个UE共享, 则可以提高资源利用率; 相反, 随机接入方案中的传输冲突可以降低资源利用率。

定理3  对于N(1-p) < 1情形，当且仅当NP^N-1>1时，随机接入方案的性能优于调度方案；对于N(1-p)≥1情形，当且仅当${\left( {\frac{{N - 1}}{N}} \right)^{N - 1}} > 1 - P$时，随机接入方案的性能优于调度方案。

4.2 方案S(K, L)的性能分析

x=1-q+pq是UE在CCA之后不发送数据的概率。当一个UE发现信道空闲且决定传输数据时, 其成功使用所分配的资源, 该情况的概率是:

$ \begin{array}{l} C_1^N\left( {1 - x} \right){x^{N - 1}}\left[ {1 + {x^N} + {x^{{2^N}}} + \cdots + {x^{\left( {K - 1} \right)N}}} \right] = \\ N\left( {1 - x} \right){x^{N - 1}}\frac{{1 - {x^{KN}}}}{{1 - {x^N}}} \end{array} $

(11)

此外, S(K, L)中作为LAA-OP的子帧总数是L+K-1。因此, 资源利用率可计算为:

$ \rho \left( {K, L} \right) = \frac{{LN\left( {1 - x} \right){x^{N - 1}}\left( {1 - {x^{KN}}} \right)}}{{\left( {L + K - 1} \right)\left( {1 - {x^{KN}}} \right)}} $

(12)

假设L被设置为MCOT, 当N个UE共享UL资源时, 可实现ρ(K, L)最大化, 用K^*和q^*分别表示此时K和q的值。K^*和q^*的取值可以通过比较ρ(K, L)的所有可能组合的K和q获得, 如果至少存在2个导致ρ(K, L)最大化的组合, 则随机选择K^*和q^*的取值。

5 实验分析 5.1 参数p和q对结果的影响

图 4所示为不同p值时ρ(K, 10)随K值的变化关系。一般而言, ρ(K, 10)随着q值的增大而减小, 原因是大多数UE感测到信道空闲的时间很短, 因此传输冲突的概率随着q的增加而增加。但是也有例外, 如图 4(a)所示, p=0, 所有10个UE均感测到信道空闲, 考虑K=1的情况, 当q=0.10时, 发送数据的UE的平均数等于1, 并且资源利用率得到最大化。k=1时q＝0.05的资源利用率小于q＝0.10时的资源利用率。对于较大的K值, q＝0.05时的资源利用率大于q＝0.10时的资源利用率(如K≥3)。考虑K=3的情况, 数据成功传输的概率为10q(1-q)⁹[1+(1-q)¹⁰+(1-q)²⁰]。结果表明, q＝0.05得到的资源利用率比q＝0.10更大。

对于较大的p值, 当q增大时, ρ(K, 10)可能增加, 原因是当p较大时, 检测信道空闲的UE的数量趋向于减小。因此, 较大的q值可增加传输尝试, 从而提高利用率的平均数。从图 4(c)中可以看出, K＝1~4, p＝0.6, 在该区域中, q＝0.10比q＝0.05能够产生更好的利用率。从图 4可以得出, 对于非常大的K值, q应该取较小的值, 原因是任何传输冲突都会破坏许多未使用的信道接入机会, 为了避免传输冲突, 应该使用一个较小的q值。

5.2 算法对比

本文选取基于调度的方案与本文随机接入方案进行对比^[19-20]。图 5所示为L＝4 ms时2种方案的MSS最佳资源利用率情况。对于给定的p值, 基于调度方案选择最佳K值, 随机接入方案选择K和q的最佳组合, 从而获得最大利用率。从图 5可以看出, 对于较小的p值, 调度方案比随机接入方案具有更好的性能, 这是因为在随机接入方案下多个UE之间产生传输冲突。对于较大的p值, 由于多用户分集, 多个UE资源共享能取得比调度更好的效果。

从图 5还可以看出, 采取随机接入方案比调度方案将获得更好的利用率优化结果。图 5给出K＝1时的最佳性能。如图所示, 允许多个CCA机会可以提高系统利用率。考虑K＝1的简单系统, 如果只有一个UE被允许访问该资源, 那么它不被WiFi用户阻塞的概率为1-p。

为进一步验证本文所提方案的有效性, 选取文献[8, 12, 15]方案作为对比进行性能分析。实验评估选取最优利用率和计算时间2项指标。有关参数设置同原文献, 其中, p=0.1、K=1。实验对比结果如表 1所示。

从表 1可以看出, 在选取的4种对比方案中, 本文方案具有较高的资源利用率, 即本文方案对于非授权情形的LTE数据传输具有更高的鲁棒控制能力。文献[8]方案的最优利用率是62.3 %, 优于另外2种方案, 主要原因是文献[8]方案考虑了非授权问题。在计算时间方面, 本文方案的计算时间是2.31 s, 这体现了其良好的计算性能, 原因是该方案采用了多子帧的随机接入方式, 可实现接入过程的并行触发。

6 结束语

在LAA中，由于WiFi用户的利用率下降，导致资源空闲率过高。为解决该问题，本文提出一种基于随机多子帧辅助调度的LTE非授权接入方案。允许用户设备具有多个信道感测机会或连续地传输多个子帧的数据，以解决LTE与WiFi系统共存的问题并提高资源利用率。实验结果表明，由于多用户分流，在高WiFi流量负载条件下，该方案可显著提高未授权频谱的资源利用率。下一步将采用真实实验环境对方案性能进行测试与验证，同时研究方案的多核并行计算策略，从而提升其计算效率以及对大通信量数据的发掘利用能力。