中继增强蜂窝系统中基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法

摘要

本发明提供一种基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法TBDRC，使基站eNB与中继站relay之间的第一跳回程backhaul链路吞吐量和中继站relay与中继用户relayUE之间的第二跳接入access链路吞吐量平衡，以提高中继增强蜂窝系统资源利用率和小区吞吐量。本算法基于relayUE的确认字符ACK反馈信息更新relay缓存中的数据量，在保证数据被正常传输的同时，避免了同样的数据被多次正确传输，能减少backhaul链路的资源浪费，进一步提高access链路的吞吐量。

说明书

技术领域

本发明涉及无线移动通信技术领域，尤其涉及中继增强蜂窝系统中一种 基于中继缓存信息的两跳平衡分布式调度算法。

背景技术

随着后3G时代的到来，无线通信系统对于网络吞吐量、频谱效率、小区 覆盖等提出了更高的要求。若仅依赖传统的蜂窝网络架构，则只能通过更加 密集的部署基站(eNB)来达到目标，然而高昂的设备成本使其性价比无法令人 满意。而通过采用功能简单、成本低廉的中继站(relay)，将来自基站或用户(UE) 的信号经过增强处理之后转发给距离较远的目的端，可大大节约成本开销， 同时达到有效提升系统容量和改善蜂窝覆盖的目的。

如图1所示，中继增强蜂窝系统在引入relay后，系统中存在三种链路： eNB-relay的无线backhaul链路、relay-UE(将接入relay的UE称为relay UE) 的无线access链路以及eNB-UE(将接入eNB的UE称为macro UE)的无线direct 链路。relay的引入使蜂窝系统的架构发生改变，传统小区中的基站集中式调 度方式，将有可能演变为基站和中继均具备调度能力的分布式调度方式。而 传统的分组调度算法，如轮询调度、最大信道质量指示(Channel Quality  Indicator,CQI)调度、比例公平(Proportional Fair,PF)调度等将不能直接应用于 中继增强蜂窝系统中。在这种新型架构下，基站和中继之间的分组调度成为 一个全新的问题。

由于多跳传输的存在，中继增强蜂窝系统的分组调度方式可以分为集中 式和分布式两类。在集中式下，需要由中控节点，如基站，集中获取所有链 路的信道状态信息和业务队列信息，然后进行统一的资源分配，而中继站无 需具备调度功能；对于分布式方式而言，基站和中继站均可仅根据本地可以 获得的信息进行独立的资源调度。集中式方式从全局的角度进行资源分配， 可以最大程度地利用系统的无线资源，但需要大量的信令开销以及时延开销， 算法复杂度也较高。相比而言，在分布式方式下，中继站具有独立的资源调 度能力，虽然达不到最优的系统性能，但就整体系统而言，其调度复杂度较 低、开销较小，因而更为实际可行。在分布式调度方式下，eNB由于无法获 知access链路的信息，所以无法精确的根据relay UE的access链路的需求来 进行backhaul链路调度，有可能导致relay UE在backhaul和access链路上具 有不匹配的数据速率，从而造成资源浪费。

背景文件中宋旭(LTE-Advanced系统中无线中继性能仿真评估.硕士研 究生论文，北京邮电大学，2012:39-40)提出一种基于中继缓存的用户调度方 案。该方案中，如果中继缓存小于预计可以发送给某UE的数据量时，relay 先暂时不向该UE发送数据；只有等到当中继缓存大于或等于预计可以发送给 某UE的数据量时，relay才向该UE发送数据。同时该方案假设backhaul子 帧的全部资源块(Resource Block,RB)都用于调度有用户接入的relay，只有当 某扇区的所有relay都没有用户接入时才把资源用于调度macro UE。该方案会 造成relay UE的等待时延增大，且在backhaul链路质量较差时会浪费backhaul 子帧资源，同样在access链路质量较差时，会导致relay处数据大量积压，同 样浪费了宝贵的backhaul链路资源。同时，该方案由于没有考虑backhaul和 access链路吞吐量的平衡，当两跳链路中任一跳的信道质量较差时，极易造成 资源浪费。

发明内容

本发明的目的在于解决目前中继增强蜂窝系统的无线资源没有得到充分 利用的问题，提出一种基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法TBDRC，使 eNB-relay的第一跳backhaul链路吞吐量和relay-UE的第二跳access链路吞吐 量平衡，以提高中继增强蜂窝系统资源利用率和小区吞吐量。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

在第一跳中：①eNB先利用基本PF调度算法将所有RB分配给relay和 macro UE。②然后根据relay可以传输的数据量是否大于relay缓存中的数据 量这一信息适当增减分给relay的RB数目。③最后利用最大CQI准则将部分 RB资源在relay和macro UE之间进行重新分配。

在第二跳中，①relay首先利用基本PF调度算法计算被调度的relay UE 的传输块CQI和传输块大小；由被调度的relay UE的传输块大小，计算得到 被调度的relay UE的数据传输比例关系。②然后根据relay缓存中的实际传输 量的大小，及被调度的relay UE的数据传输比例关系，重新计算被调度relay UE的传输块大小；③根据新得到的传输块大小计算应该给被调度relay UE分 配的RB数目；④最后利用最大CQI准则重新给每个relay UE分配RB。

在第一跳中，还包括以下步骤：

(1)eNB利用基本PF调度算法对relay和macro UE进行调度，将全部 RB资源分配给接入该eNB的每个relay和macro UE；

(2)在第(1)步中eNB给relayr(r＝1,…,NN为每扇区中relay的数目)分得 的RB数目的基础上，根据relayr处缓存的relay_tx_overflow信息适当增减分给 relayr的RB数目。relay_tx_overflow的定义如下：

relayr在每个access下行子帧按如上公式计算relay_tx_overflow，并在每个 access上行子帧将该信息反馈回eNB；

(3)根据第(2)步中计算的实际应该给relayr分配的RB数目，将部分 RB资源在relayr和macro UE之间进行重分配，以实现RB资源的高效利用；

(4)统计给每个relay和macro UE最终分配的RB数目；

(5)计算eNB给每个relay和macro UE分配的传输块的CQI、调制编码 方案、以及传输块大小。

在第(2)步骤中还包括：由于第一帧中的数据传输相当于链路初始化过 程，此时的relay_tx_overflow信息并没有任何参考价值，故在第三帧及以后， 根据relayr处缓存的最近的k个relay_tx_overflow数据来判断如何增减分给 relayr的RB数目的公式如下：

其中，k值与backhaul和access链路质量有关，表示在第i个 backhaul下行子帧中eNB实际应该给relayr分配的RB数目，表示在第 (1)步中eNB利用基本PF调度给relayr分配的RB数目，表示向上取整， λ表示在第i-1个，即前一个backhaul下行子帧中eNB实际给relayr分配的 RB数目是否为0的标志，定义为：

$\lambda =\left(\begin{array}{cc}0& N_{\mathrm{RB}}^{i-1}\left(r\right)=0\\ 1& N_{\mathrm{RB}}^{i-1}\left(r\right)\ne 0\end{array}\right);$

在第(3)步骤中将部分RB资源在relayr和macro UE之间进行重分配， 还包括以下步骤：

a)如果第(2)步中增加了给relayr分配的RB数目，则按照如下步骤将 macro UE占有的部分RB资源重新分配给relayr：①将macro UE占有的所有 RB释放，并将这些RB作为即将分配给relayr的待分配RB集合，②计算relayr 在待分配RB集合中每个RB上的CQI，③找出具有最大CQI的个 RB，然后将这些RB分配给relayr，并将这些RB从待分配RB集合中删除， ④将待分配集合中剩余的RB仍分配给之前占有它们的macro UE；

b)如果第(2)步中减少了给relayr分配的RB数目，则按照如下步骤将 relayr占有的部分RB资源重新分配给macro UE：①计算relayr在其占有的所 有RB上的CQI，并找出具有最小CQI的个RB，relayr将这些 RB释放作为即将分配给macro UE的待分配RB集合，②计算每个macro UE 在待分配RB集合中每个RB上的CQI，③找出在每个RB上具有最大CQI的 macro UE，并将这个RB分配给该macro UE，直到待分配RB集合为空；

c)如果第(2)步中没有改变给relayr分配的RB数目，则不做任何改动。

在第二跳中，还包括以下步骤：

(1)relay首先依据基本PF调度算法计算给每个relay UE分配的RB资 源、计算各relay UE是否被调度，并计算给每个被调度的relay UE分配的TB  CQI、MCS方案以及TB size等。Relay在access下行子帧中可以传输的数据 量即为接入该relay的所有relay UE的TB size之和；

(2)relay读取缓存中的数据：

a)如果relay可以传输的数据量大于relay缓存中的数据量，则按照上一 步计算的每个被调度relay UE的TB size的比例，给每个被调度relay UE分配 relay缓存中的数据量，以实现根据backhaul链路吞吐量调整access链路吞吐 量，达到两跳链路吞吐量的平衡，计算公式如下所示：

new_TBsize(u)表示根据relay缓存中的数据量重新计算得到的第u个被调 度relay UE的TB size，TBsize(u)表示在第(1)步中依据基本PF调度计算得 到的第u个被调度relay UE的TB size，U为接入该relay的被调度UE的数目， relay_buffersize表示relay缓存中的数据量，表示向下取整，

b)如果relay可以传输的数据量小于等于relay缓存中的数据量，则保持 第(1)步中基本PF调度分得的RB、TB CQI以及TB size等不变，并跳过第 (3)步，直接退出调度过程；

(3)relay根据在第(2)步中重新计算得到的每个relay UE的TB size， 计算relay向每个relay UE传输数据占用的RB数目，如下式所示：

$N_{\mathrm{RB}}\left(u\right)=\frac{\mathrm{new}\_\mathrm{TBsize}\left(u\right)}{N_{\mathrm{symb}}·N_{\mathrm{subcarri}}·M·\mathrm{CR}}$

N_RB(u)表示第u个被调度relay UE占用的RB数目，N_symb为每个TTI的两 个时隙的RB中的OFDM符号数，N_subcarri为每个RB在频域上包含的子载波个 数，M表示调制阶数，CR表示近似编码率，且M和CR是在第(1)步基本PF 调度过程中计算得到的，然后将所有RB资源按照最大CQI准则重新分配给 每个relay UE。

另外，本算法基于relay UE ACK反馈信息，更新relay缓存中的数据量。 Relay能将向relay UE传输失败的数据进行重发，减少了backhaul链路的资源 浪费，进一步提高了整个下行链路的吞吐量。

TBDRC算法按照基于relay UE的ACK反馈的原则更新relay缓存中的数 据量，步骤如下：

①在backhaul下行子帧中relay将从eNB处正确接收到的数据保存在其 缓存中；

②relay在下行access子帧对各relay UE完成调度后，先暂时从缓存中减 去给所有relay UE分配的TB size之和

$\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}=\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}-\underset{u=1}{\overset{U}{\Sigma }}\mathrm{new}\_\mathrm{TBsize}\left(u\right);$

③relay在上行access子帧中收到各relay UE的ACK反馈后，再将所有 传输失败的数据量加到relay缓存relay_buffersize中

$\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}=\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}+\underset{u=1}{\overset{U}{\Sigma }}(1-\mathrm{ACK}\left(u\right))\mathrm{new}\_\mathrm{TBsize}\left(u\right),$

其中ACK(u)表示relay收到的relay UEu反馈的ACK信息，定义为

本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

(1)eNB对relay和macro UE进行调度时能根据relay处缓存的 relay_tx_overflow信息自适应增减分给relay的RB数目，以实现backhaul和 access两跳链路吞吐量的平衡，提高了资源利用率，从而可以提高总吞吐量；

(2)eNB对relay和macro UE进行调度时先利用基本PF调度算法将所 有RB资源分配完，再根据第一跳调度时应该给relay增减的RB数目，将部 分RB资源利用最大CQI准则在relay和macro UE之间重分配，综合利用了 PF调度和最大CQI调度的优势，能最优化地利用资源；

(3)relay对relay UE进行调度时能根据relay缓存中的数据量计算每个 relay UE的TB size，即根据backhaul链路吞吐量自适应调整access链路吞吐 量，以实现backhaul和access两跳链路吞吐量的平衡，并根据该TB size重新 计算relay向每个relay UE传输数据需要的RB数目，避免了RB资源的浪费， 减少了对其他UE的干扰；

(4)relay对relay UE进行调度时先利用基本PF调度算法计算各relay  UE的TB CQI、MCS，最后利用最大CQI准则给每个relay UE分配CQI最大 的RB，综合利用了PF调度和最大CQI调度的优势，能最优化地利用资源；

(5)本算法基于relay UE ACK的反馈信息更新relay缓存中的数据量， 在保证数据被正常传输的同时，避免了同样的数据被多次正确传输，能减少 backhaul链路的资源浪费，进一步提高access链路的吞吐量；

(6)本算法属于分布式调度算法，eNB和relay分别利用本地可以获得 的信息进行资源调度，避免了集中式调度算法的高计算复杂度和时延开销等， 且本算法能基于relay缓存处的信息自适应调整并平衡backhaul和access链路 的吞吐量，提高资源利用率，从而提高整个系统的吞吐量。

附图说明

图1为中继增强蜂窝网络的系统架构图。

图2为本发明的TBDRC算法的整体思想框图。

图3为本发明提出的第一跳调度算法的流程图。

图4为第一跳调度时利用最大CQI准则将所有macro UE占有的部分RB 资源分配给relay的流程图。

图5为第一跳调度时利用最大CQI准则将relay占有的部分RB资源分配 给所有macro UE的流程图。

图6为本发明提出的第二跳调度算法的流程图。

图7为本发明提出的第二跳调度算法分配RB的流程图。

图8为一层7eNB小区的网络拓扑示意图。

图9为每扇区2个relay时单小区网络拓扑示意图。

图10为本仿真中采用的TDD帧结构图。

图11为在不同调度算法下平均每扇区中access链路吞吐量损失比率 loss_access随着每扇区中relay个数的变化。

图12为不同调度算法下平均每扇区吞吐量随着扇区中relay个数的变化。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了 互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书(包括任何附加权利要求、摘要和附图)中公开的任一特征， 除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即， 除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

根据图2可知，基于中继缓存信息的两跳平衡分布式调度算法TBDRC的 核心思想就是根据relay处的缓存信息自适应调整第一跳backhaul链路和第二 跳access链路的吞吐量，以使这两跳的吞吐量平衡，达到高效利用资源，进 而提高整个系统吞吐量的目的。

第一跳中，通过调整平衡RB的backhaul与direct链路之间的分配，以达 到提高资源利用率和传输吞吐量的目的。

eNB在第一跳backhaul下行子帧中对relay和macro UE进行调度的具体 工作流程如图3所示，包括以下步骤(注：假设当某relay下没有接入UE时， 在backhaul下行子帧中eNB不给该relay分配RB资源，即eNB不向该relay 传输数据)：

(1)eNB利用基本PF调度算法对relay和macro UE进行调度，将全部 RB资源分配给接入该eNB的每个relay和macro UE；

(2)在第(1)步中eNB给relayr(r＝1,…,NN为每扇区中relay的数目)分得 的RB数目的基础上，根据relayr处缓存的relay_tx_overflow信息适当增减分给 relayr的RB数目。relay_tx_overflow的定义如下：

其目的是不断调整平衡backhaul和access链路的吞吐量，relayr在每个 access下行子帧按如上公式计算relay_tx_overflow，并在每个access上行子帧 将该信息反馈回eNB。

由于第一帧中的数据传输相当于链路初始化过程，此时的 relay_tx_overflow信息并没有任何参考价值，故在第三帧及以后，根据relayr处 缓存的最近的k(k值与backhaul和access链路质量有关，本发明中取k＝3)个 relay_tx_overflow数据来判断如何增减分给relayr的RB数目的公式如下：

其中，表示在第i个backhaul下行子帧中eNB实际应该给relayr分 配的RB数目，表示在第(1)步中eNB利用基本PF调度给relayr分 配的RB数目，表示向上取整，λ表示在第i-1个，即前一个backhaul下行 子帧中eNB实际给relayr分配的RB数目是否为0的标志，定义为：

$\lambda =\left(\begin{array}{cc}0& N_{\mathrm{RB}}^{i-1}\left(r\right)=0\\ 1& N_{\mathrm{RB}}^{i-1}\left(r\right)\ne 0\end{array}\right);$

(3)根据第(2)步中计算的实际应该给relayr分配的RB数目，按照如 下方法将部分RB资源在relayr和macro UE之间进行重分配，以实现RB资 源的高效利用：

a)如果第(2)步中增加了给relayr分配的RB数目，则按照如下步骤将 macro UE占有的部分RB资源重新分配给relayr：①将macro UE占有的所有 RB释放，并将这些RB作为即将分配给relayr的待分配RB集合，②计算relayr 在待分配RB集合中每个RB上的CQI，③找出具有最大CQI的个 RB，然后将这些RB分配给relayr，并将这些RB从待分配RB集合中删除， ④将待分配集合中剩余的RB仍分配给之前占有它们的macro UE，流程如图 4所示(注：分配RB资源时要确保一个RB最多只能分配给一个macro UE 或relay)，

b)如果第(2)步中减少了给relayr分配的RB数目，则按照如下步骤将 relayr占有的部分RB资源重新分配给macro UE：①计算relayr在其占有的所 有RB上的CQI，并找出具有最小CQI的个RB，relayr将这些 RB释放作为即将分配给macro UE的待分配RB集合，②计算每个macro UE 在待分配RB集合中每个RB上的CQI，③找出在每个RB上具有最大CQI的 macro UE，并将这个RB分配给该macro UE，直到待分配RB集合为空，流 程如图5所示，

c)如果第(2)步中没有改变给relayr分配的RB数目，则不做任何改动；

(4)统计给每个relay和macro UE最终分配的RB数目；

(5)计算eNB给每个relay和macro UE分配的传输块的CQI(TB CQI)、 调制编码方案(MCS)、以及传输块大小(TB size)。

至此，eNB在第一跳backhaul下行子帧中对relay和macro UE的调度完 成。

在第二跳中，relay的RB分配除了依据基本的最大CQI准则之外，考虑 了缓存中实际需要传输数据量的大小。即Relay分配RB时受到了backhaul 链路吞吐量的影响，提高了access链路的吞吐量。该算法通过平衡下行 backhaul链路和access链路吞吐量的方法，达到提高RB的资源利用率，以 及提高整个下行链路吞吐量的目的。

Relay在第二跳access下行子帧中对relay UE进行调度的具体工作流程如 图6所示，包括以下步骤：

(1)relay首先依据基本PF调度算法计算给每个relay UE分配的RB资 源、计算各relay UE是否被调度，并计算给每个被调度的relay UE分配的TB CQI、MCS方案以及TB size等。Relay在access下行子帧中可以传输的数据 量即为接入该relay的所有relay UE的TB size之和；

(2)relay读取缓存中的数据，

a)如果relay可以传输的数据量大于relay缓存中的数据量，则按照上一 步计算的每个被调度relay UE的TB size的比例，给每个被调度relay UE分配 relay缓存中的数据量，以实现根据backhaul链路吞吐量调整access链路吞吐 量，达到两跳链路吞吐量的平衡，计算公式如下所示：

new_TBsize(u)表示根据relay缓存中的数据量重新计算得到的第u个被调 度relay UE的TB size，TBsize(u)表示在第(1)步中依据基本PF调度计算得 到的第u个被调度relay UE的TB size，U为接入该relay的被调度UE的数目， relay_buffersize表示relay缓存中的数据量，表示向下取整，

本发明中提出的TBDRC算法按照基于relay UE的确认字符 (Acknowledgement ACK)反馈的原则更新relay缓存中的数据量，步骤如下： ①在backhaul下行子帧中relay将从eNB处正确接收到的数据保存在其缓存 中，②relay在下行access子帧对各relay UE完成调度后，先暂时从缓存中减 去给所有relay UE分配的TB size之和

$\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}=\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}-\underset{u=1}{\overset{U}{\Sigma }}\mathrm{new}\_\mathrm{TBsize}\left(u\right),$

(注：此处并不真正删除已经给所有relay UE分配的传输块数据，只有当relay 接收到所有relay UE的ACK反馈后才将传输正确的数据删除，将传输错误的 数据重新传输)③relay在上行access子帧中收到各relay UE的ACK反馈后， 再将所有传输失败的数据量加到relay缓存relay_buffersize中

$\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}=\mathrm{relay}\_\mathrm{buffersize}+\underset{u=1}{\overset{U}{\Sigma }}(1-\mathrm{ACK}\left(u\right))\mathrm{new}\_\mathrm{TBsize}\left(u\right),$

其中ACK(u)表示relay收到的relay UEu反馈的ACK信息，定义为

此处采用基于relay UE的ACK反馈信息更新relay_buffersize，比直接在上 行access子帧中更新(即在下行access子帧不做任何处理，在上行access子 帧中从缓存中减去传输正确的数据量)更加精确。因为若采用直接在上行 access子帧中更新，relay在下行access子帧对各relay UE完成调度并进行数 据传输后，该下行access子帧的上行反馈子帧还未到来时可能又出现一个下 行access子帧，此时relay可能将已经传输过的数据再次传输。本算法在保证 数据被正常传输的同时，避免了同样的数据被多次正确传输。

采用基于relay UE的ACK反馈信息更新relay_buffersize，与直接在下行 access子帧中更新(即relay在下行access子帧对各relay UE完成调度后则从 缓存中减去已经分配给各relay UE的数据量之和，在上行access子帧中不做 任何处理)相比，该方法能将向relay UE传输失败的数据进行重发，由于relay 向relay UE传输的数据都是来自于relay从eNB处接收到的数据，若relay向 relay UE传输数据失败后不做任何处理的话，则相当于浪费了relay从eNB处 接收到的数据，即浪费了backhaul链路的传输资源，且该方法也能进一步提 高access链路的吞吐量。

b)如果relay可以传输的数据量小于等于relay缓存中的数据量，则保持 第(1)步中基本PF调度分得的RB、TB CQI以及TB size等不变，并跳过第 (3)步，直接退出调度过程；

(3)relay根据在第(2)步中重新计算得到的每个relay UE的TB size， 计算relay向每个relay UE传输数据占用的RB数目，如下式所示：

$N_{\mathrm{RB}}\left(u\right)=\frac{\mathrm{new}\_\mathrm{TBsize}\left(u\right)}{N_{\mathrm{symb}}·N_{\mathrm{subcarri}}·M·\mathrm{CR}}$

N_RB(u)表示第u个被调度relay UE占用的RB数目，N_symb为每个TTI的两 个时隙的RB中的OFDM符号数，N_subcarri为每个RB在频域上包含的子载波个 数，M表示调制阶数，CR表示近似编码率，且M和CR是在第(1)步基本PF 调度过程中计算得到的，然后将所有RB资源按照最大CQI准则重新分配给 每个relay UE，流程如图7所示，

为比较本发明提出的基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法与基本PF 调度算法的性能差距。下面先以eNB对relay和macro UE的调度为例简述基 本PF调度算法的思想，主要包括两个步骤：

(1)给macro UE和relay(下文中统称为用户)分配RB：依据每个用户 反馈的在每个RB上的CQI等信息，按照相应的比例关系，给接入eNB的每 个用户在每个待分配的RB上分配一个相应的优先级，优先级最高的用户最先 接受调度，每个用户的优先级公式如下：

$P_u^k\left(t\right)=\frac{r_u^k\left(t\right)}{(t_c-1)\overline{R_u(t-1)}+\underset{k^{\prime }=1}{\overset{K}{\Sigma }}{x}_u^{k^{\prime }}\left(t\right)r_u^{k^{\prime }}\left(t\right)}$

其中即为在TTI t时刻用户u在第k个RB上的优先级，表示在 TTI t时刻用户u在第k个RB上的潜在速率，反映当前时刻的信道质量，该 潜在速率的计算是由用户反馈的在该RB上的CQI决定的，而CQI的值是由 上一次用户测量的在该RB上信干比决定的，t_c表示速率平均的时间窗口大小， 与快衰落的变化与用户时延等有关，表示从TTI＝1时刻开始到TTI t时刻 期间用户u的长期平均吞吐量，可由下式递归计算得到，即

$\overline{R_u\left(t\right)}=(1-\frac{1}{t_c})\overline{R_u(t-1)}+\frac{1}{t_c}{R}_u\left(t\right)$

其中，R_u(t)表示在TTI t时刻用户u的吞吐量，由用户u在该TTI正确接 收到的数据量除以一个TTI的时间来计算得到。

表示在TTI t时刻第k'个RB是否已经分配给用户u，如下式所示：

(2)给macro UE和relay分配MCS、CQI并计算TB size：eNB给macro  UE和relay(下文中统称为用户)分配MCS、CQI的过程即速率预测。在eNB 给每个用户分配RB后，eNB首先根据用户反馈的在每个RB上的CQI信息， 估算在当前分得的RB上的信噪比，然后利用有效SINR映射算法EESM从高 阶到低阶依次对各个MCS等级计算等效信噪比，并估算各个MCS等级下的 BLER，对于某个MCS等级，如果BLER小于0.1，就选择这个MCS作为此 用户的传输格式，最后根据该用户的MCS格式即可得到eNB向该用户发送 数据的CQI值。

eNB向用户发送的传输块TB的数据大小TB size的计算公式如下：

TB_SIZE＝N_RB·N_symb·N_subcarri·M·CR

其中，N_RB为eNB给该用户分配的RB数目，N_symb为每个TTI的两个时隙 的RB中的OFDM符号数，N_subcarri为每个RB在频域上包含的子载波个数，M 表示调制阶数，CR表示近似编码率。

下面在LTE-A下行TDD中继系统仿真平台的基础上搭建网络拓扑对各调 度算法进行仿真比较，一层7eNB小区的网络拓扑见图8，每扇区2个relay 的单小区网络拓扑见图9，在MATLAB7.13.0.564(R2011b)平台下进行仿真验 证。本仿真中采用的TDD帧结构见图10，其中D_Un表示下行backhaul子 帧，D_Uu表示下行access子帧，U_Un表示上行backhaul子帧，U_Uu表示 上行access子帧，S表示特殊子帧，下行backhaul子帧和下行access子帧都 属于下行direct子帧，上行backhaul子帧和上行access子帧都属于上行direct 子帧。其它仿真参数如下表所示：

表1系统仿真参数表

本仿真中主要对以下性能指标进行评估：

1.平均每扇区中direct链路吞吐量TP_direct：平均每个扇区在单位时间内成功 发送给接入的所有macro UE的数据量，单位Mbps；

2.平均每扇区中backhaul链路吞吐量TP_backhaul：平均每个扇区在单位时间内 成功发送给接入的所有relay的数据量，单位Mbps；

3.平均每扇区中access链路吞吐量TP_access：平均每个扇区中接入的所有 relay在单位时间内成功发送给接入这些relay的所有relay UE的数据量，单位 Mbps；

4.平均每扇区中access链路吞吐量损失比率单位 Mbps。

下表2为relay利用基本PF调度算法(只有relay重新计算TB size，没有 给各relay UE重新分配RB)，且eNB也利用基本PF调度算法(下文中简称 BPF)时；表3为只利用本发明提出的relay在第二跳access下行子帧中对relay  UE调度的算法，且relay下没有UE时eNB不向该relay发送数据，而eNB 仍利用基本PF调度算法(下文中简称BPF-RC)时；表4为利用本发明提出 的基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法(下文中简称TBDRC)时，每扇 区中部署0、1、2、4个relay时，平均每个扇区中direct、backhaul、access 链路的吞吐量，平均每个扇区总吞吐量(direct、access链路吞吐量之和)，各种 relay场景比无relay时总吞吐量增加百分比gainTP，以及平均每扇区中access 链路吞吐量损失比率loss_access，吞吐量单位均为Mbps：

表2BPF时仿真结果

  direct backhaul access 总吞吐量 gain_TPloss_access无relay 17.5376 0 0 17.5376 0 — 每扇区1relay 16.8889 1.7564 0.8632 17.7521 1.22％ 50.85％ 每扇区2relay 16.6378 2.4556 1.2737 17.9115 2.13％ 48.13％ 每扇区4relay 15.5761 4.7431 1.9984 17.5745 0.21％ 57.87％

表3BPF-RC时仿真结果

  direct backhaul access 总吞吐量 gain_TPloss_access每扇区1relay 17.1876 1.1707 0.8642 18.0518 2.93％ 26.18％ 每扇区2relay 17.1679 1.7151 1.3588 18.5267 5.64％ 20.78％ 每扇区4relay 16.5639 3.2235 2.4136 18.9775 8.21％ 25.12％

表4TBDRC时仿真结果

  direct backhaul access 总吞吐量 gain_TPloss_access每扇区1relay 17.0955 1.5403 1.5148 18.6103 6.12％ 1.66％ 每扇区2relay 16.8295 2.5219 2.4830 19.3125 10.12％ 1.54％ 每扇区4relay 16.0764 4.3363 4.2654 20.3418 15.99％ 1.64％

从表2可以看出，平均每个扇区backhaul链路的吞吐量比direct链路的吞 吐量少，主要因为每个扇区中的relay数目小于接入扇区的macro UE数目。 且可看出，随着每扇区中relay数目的增多，平均每个扇区backhaul链路的吞 吐量也增大。

由于relay不产生数据，relay只将从eNB处正确接收到的数据传输给接 入该relay的所有relay UE，故relay发送给各relay UE的数据总量不能超过 eNB正确发送给relay的数据量，所以平均每个扇区中access链路的吞吐量少 于backhaul链路的吞吐量。

从gain_TP都为正值可以得出，部署relay后平均每个扇区的总吞吐量比没 有relay时高，且每扇区2个relay时平均每个扇区的总吞吐量要高于每扇区 只有1个relay时，但每扇区4个relay时平均每个扇区的总吞吐量比每扇区1 个relay时要低，主要因为每扇区4个relay时access链路吞吐量在backhaul 链路吞吐量的基础上损失的太多，从loss_access值就可以看出，每扇区4个relay 时，access链路吞吐量损失的最多，即relay虽然从eNB处接收到很多数据， 但实际传输给各relay UE的数据量其实并不多，relay的资源利用率太低了。

从表3可以看出，relay利用本发明提出的第二跳调度算法，且relay下没 有UE时eNB不向该relay发送数据时，部署relay后平均每个扇区的总吞吐 量比没有relay时高，且随着relay数目的增多，扇区吞吐量也增大。另外扇 区吞吐量比采用基本PF调度BPF时吞吐量高，loss_access值也比只采用基本PF 调度BPF时的要减少一半左右。

将表3和表4的仿真结果对比可以看出，在每扇区部署相同relay个数下， 利用本发明提出的基于中继缓存的两跳平衡分布式调度算法TBDRC后，平均 每扇区总吞吐量增大，且loss_access值也大大减少。

下图11为在不同调度算法下平均每扇区中access链路吞吐量损失比率 loss_access随着每扇区中relay个数的变化。可看出，BPF-RC下的access链路资 源损失率loss_access比BPF下的loss_access减少很多，且TBDRC下loss_access几乎接近0， 说明本发明提出的调度算法能充分利用relay缓存中的数据量，尽可能多地将 从eNB处接收到的数据量全部转发给接入该relay的各UE，以平衡backhaul 和access链路的吞吐量，资源利用率很高。

下图12为在不同调度算法下平均每扇区吞吐量随着每扇区中relay个数 的变化。可看出，BPF-RC比BPF调度下的扇区吞吐量高，说明即使只采用 本发明提出的第二跳调度算法，第一跳仍利用基本PF调度时，平均每扇区的 吞吐量也有较大提升；而TBDRC又比BPF-RC下的扇区吞吐量高，且随着relay 数目的增多，吞吐量增加的也越多，说明本发明提出的基于中继缓存的两跳 平衡分布式调度算法由于考虑到了backhaul和access链路吞吐量的平衡，能 提高资源利用率，进一步增大整个系统的吞吐量。