Интеллектуальные системы и технологии
УДК 621.391
,
, канд. техн. наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный
университет телекоммуникаций
им. проф. -Бруевича
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТНЫХ РЕСУРСОВ В ЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ СЕТЯХ
КОГНИТИВНОГО РАДИО
Аннотация. В статье кратко излагаются принципы работы многопользовательских когнитивных радиосетей. Сделан обзор популярных методов распределения ресурсов в сетях с множественным доступом. Предложен новый алгоритм распределения ресурсов на основе алгоритма устойчивых паросочетаний. Произведен сравнительный анализ описанных алгоритмов.
Ключевые слова: когнитивное радио, устойчивые паросочетания, распределение ресурсов, теория игр, количественное измерение честности распределения.
Abstract. The article briefly outlines the principles of the operation of multi-user cognitive radio networks. An overview of popular methods of resource allocation in networks with multiple access is made. A new algorithm for resource allocation based on the algorithm of stable matchings is proposed. A comparative analysis of the described algorithms is made.
Keywords: cognitive radio, stable matchings, resource allocation, game theory, quantitative measurement of integrity of distribution.
Последнее время все большую популярность приобретает идея повторного использования радиочастотного диапазона. Это связано с ростом популярности беспроводных технологий передачи данных и тем фактом, что на более высоких частотах (верхняя часть диапазона СВЧ) высокоскоростная передача данных становится возможной только в зоне прямой видимости и только на небольшие расстояния. В тоже время нижние радиочастотные диапазоны используют устаревшие технологии передачи, которые обладают низкой спектральной эффективностью. Задачу повторного использования радиочастотного диапазона может помочь решить технология когнитивного радио.
В рамках идеи повторного использования частотного диапазона с применением когнитивного радио, определяют понятия первичного и вторичного пользователя. Первичный пользователь – это приемопередающая радиосистема, которая осуществляет обмен данными в присвоенном ей диапазоне частот. Вторичный пользователь – это приемопередающая радиосистема, которая осуществляет передачу данных в том же диапазоне частот, что и первичный пользователь. Передача данных вторичного пользователя должна осуществляться в «белых пятнах» частотного и временного диапазона таким образом, чтобы первичный пользователь ничего не знал о вторичном пользователе и не испытывал его отрицательного влияния. «Белые пятна» могут быть как постоянными, так и переменными во времени. В зависимости от взаимного расположения первичного и вторичного пользователей «белые пятна» могут существовать для одного вторичного пользователя и отсутствовать для другого.
Наиболее передовой технологией для передачи данных и разнесения пользователей в сетях когнитивного радио является технология множественного доступа с ортогональным частотным разделением (OFDMA – Orthogonal Frequency-Division Multiplexing Access). Как правило, в централизованных сетях с множественным доступом OFDMA используется для передачи данных от базовой станции к конечному пользователю (нисходящая линия связи).
Для передачи данных от пользователя к базовой станции (восходящая линия связи) используют модификацию данной технологии – технология множественного доступа с частотным разделением с одной поднесущей (SC-FDMA – Single-carrier FDMA). Как и OFDMA, SC-FDMAпозволяет достигнуть достаточно высокого значения параметра спектральной эффективности, но лишена недостатка, связанного с высоким значением пиковой мощности, что очень важно для мобильных устройств. Кроме того, SC-FDMA позволяет весьма гибко распределять частотный ресурс между различными пользователями.
Для систем когнитивного радио наиболее актуальна задача эффективного (справедливого) распределения частотно-временного ресурса между пользователями сети в зависимости от их потребностей и расположения [1]. Чтобы сравнить различные методы распределения ресурсов, необходимо определить некоторые количественные параметры, с помощью которых будет проводиться сравнение. Наиболее естественными параметрами, в данном случае, являются пропускная способность C канала связи и честность распределения ресурсов F.
Поскольку в сетях когнитивного радио каждый пользователь должен непрерывно анализировать весь диапазон частот, в котором работает система, то каждому пользователю известно среднее значение соотношения сигнал/шум (SNR) для каждого канала. Очевидно, что ввиду различного положения пользователей значение SNR одного и того же канала для различных пользователей может сильно отличаться. Для расчета пропускной способности следует воспользоваться формулой Шеннона–Хартли:
, (1)
где B – ширина полосы пропускания, SNR– соотношения сигнал/ шум в подканале для данного пользователя. Следует отметить, что значение пропускной способности, полученное при помощи данной формулы, является верхним пределом данного параметра.
Другой параметр – честность распределения ресурсов – должен демонстрировать степень взаимного влияния пользователей. Честность F показывает, насколько количество и качество ресурсов, которое получил один пользователь, влияет на количество и качество ресурсов, доставшихся другому пользователю. Как правило, распределение называют честным (или нечестным), если оно соответствует ряду критериев. Количественно честность выражается довольно редко. Однако, в статье [2] предлагается логарифмическая мера честности и ее среднее значение для полученного распределения. Рассуждения автора основаны на рассуждения Шеннона о логарифмической мере информации. Собственную честность каждого пользователя (self-fairness) предлагается вычислять по формуле
(2)
где pi – доля ресурсов, доставшаяся пользователю i; log(N) – коэффициент нормирования. Основание логарифмов может быть любым.
Для расчета средней честности распределения, так же как и у Шеннона, предлагается взвешенное суммирование значений собственной честности пользователей:
(3)
где N – количество пользователей, pk – доля ресурсов, доставшаяся пользователюk, Fk – собственная честность k-го пользователя.
В SC-FDMA – системах основным ресурсом являются выделяемые пользователю поднесущие. Фиксированное количество поднесущих образуют канал. В зависимости от размера выделяемой для системы полосы, скорости передачи данных, количества вторичных и первичных пользователей каждому вторичному пользователю может выделяться несколько каналов. В зависимости от технологии передачи данных используют различные методы распределения ресурсов.
Метод распределения ресурсов, который обеспечивает максимальную пропускную способность системы, называется алгоритмом распределения максимальной скорости (MaxRateAlgorithm).
Суть данного алгоритма очень проста: пользователь, для которого SNR распределяемого канала максимально, получает данный канал. Очевидным недостатком данного метода является то, что если некий пользователь находится максимально близко к базовой станции, то он получит все ресурсы. Алгоритм распределения максимальной скорости обеспечивает максимально возможную пропускную способность, но минимальную честность распределения.
Циклический алгоритм распределения ресурсов (Round-Robinalgorithm(RR)) довольно широко используется. В случае применения данного метода ресурсы распределяются последовательно между всеми пользователями. Round-Robin дает максимальное значение параметра честности и минимальное значение пропускной способности.
Существует компромиссный вариант между вышеописанными методами, который дает возможность настраивать параметр честности и пропускной способности. Данный метод называется алгоритм планирования с пропорциональной честностью (ProportionalFairSchedulingalgorithm (PFA)) [3]. Данный метод выделяет ресурсы в первую очередь тем пользователям, для которых отношение средней пропускной способности и пиковой пропускной способности для данного ресурса максимально.
Таким образом, выбранный канал получает пользователь, для которого максимально отношение Ck, n/ Tk, n, где Ck, n – пропускная способность для данного канала (считается по формуле (1)), Tk, n–средняя пропускная способность, которая считается по следующей формуле:
(4)
где tc – настраиваемый параметр усреднения. Чем больше tc, тем меньшую честность и меньшую пропускную способность будет иметь распределение, и наоборот.
Ряд методов распределения ресурсов, эффективных по Парето, разработано в рамках теории игр. Свойство Парето-эффективности, в данном контексте, позволят получить распределение ресурсов при следующем распределении никак не хуже, чем при предыдущем распределении для всех пользователей.
В работе [1] предлагалось использовать «Алгоритм Циклов Наилучших Продаж Гейла» (Gale’sTopTradingCycles (TTC) для распределения ресурсов в сетях когнитивного радио. Данный алгоритм дает эффективное распределение ресурсов между пользователями с учетом их предпочтений относительно доступных каналов связи. Однако TTC может распределять только один неделимый ресурс только одному пользователю. Поэтому предлагается сначала воспользоваться одним из описанных выше алгоритмов, затем условно разделить каждого пользователя на «подпользователей» согласно тому количеству ресурсов, которое досталось каждому абонентов. После этого необходимо провести повторное распределение с помощью TTC.
На рисунках 1 и 2 приведены результаты моделирования работы вышеописанных алгоритмов. В качестве первичного распределения для TTC выбран Циклический алгоритм распределения ресурсов.
Как видно из рисунка 1, метод TTC обладает показателем честности близким к единице, что говорит о минимально-возможном взаимном влиянии пользователей друг на друга при распределении ресурсов. Из рисунка 2 видно, что суммарная пропускная способность системы при распределении ресурсов с использованием TTC ниже, чем при использовании MaxRate и PFA алгоритмов, но выше чем при применении RoundRobin, поскольку TTC учитывает предпочтения пользователей относительно доступных для распределения подканалов.
Рис. 1. Зависимость честности распределения от количества пользователей
Рис.2. Зависимость нормированной пропускной способности системы от количества пользователей
Ввиду свойства Парето-эффективности при изменении радиочастотной обстановки (из-за изменения положения пользователей относительно базовой станции, изменения переходной характеристики канала связи и т. п.), каждый пользователь при повторном распределении получит канал не хуже, чем имеет на данный момент. Это свойство позволит избежать резкого ухудшения качества связи для данного пользователя.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
, Литвинов теории устойчивых паросочетаний для распределения ресурсов в сетях когнитивного радио // Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета "ЛЭТИ". 2017. Т. 2. С. 15-19.. Elliott R. A Measure of Fairness of Service for Scheduling Algorithms in Multiuser Systems //Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering. February 2002. vol. 3. P. 1583-1588. Kim H., Han Y. A Proportional Fair Scheduling for Multicarrier Transmission System //IEEE Communications letters. 2005. vol. 9. № 3. P. 210-212. Мирошникова систем когнитивного радио // T-Comm - Телекоммуникации и Транспорт. 2013. №9. С.108-111.
