[发明专利]一种基于遗传算法优化传输速率权重的业务调度方法

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法优化传输速率权重的业务调度方法，主要解决现有方法难以综合衡量吞吐量和用户公平性性能，对于不同系统的适应性较差的问题。包括：1)获取系统的数据传输速率集合；2)确定系统平均吞吐量和用户间公平性的适应度函数；3)根据适应度函数建立遗传算法搜索模型；4)结合搜索模型，仿真确定各数据传输速率的最佳权重；5)获取用户的数据传输速率、用户参数和业务参数；6)计算用户调度优先级；7)根据调度优先级调度资源块，并对未分配的资源块重复执行调度步骤完成调度。本发明采用遗传算法搜索系统各数据传输速率的最佳权重，可灵活更改适应度函数，有效提升了业务调度方法对于不同系统的适应性。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及无线通信技术，更进一步涉及一种基于遗传算法优化传输速率权重的业务调度方法，可用于卫星通信、移动通信、电离层散射通信及对流层散射通信。

背景技术

在通信领域，带宽资源非常有限，多个用户共享有限的带宽资源。因此，如何提高无线资源的频谱利用率、如何在用户间分配资源是通信领域面临的一重要挑战。资源调度算法需结合系统需求，为多个用户的多个业务分配合理的频谱资源。在无线通信中，无线信道的时变特性以及用户业务的多样性使得无线资源调度的实施遇到重重困难，尤其是当用户处于小区边缘位置或信号较不稳定环境中，如何保证系统平均吞吐量的同时，又保证用户间公平性是通信系统资源调度中的关键问题。而通常系统平均吞吐量和用户间公平性是一对此消彼长的关系，需要根据系统要求进行取舍折中。但从量化指标上去衡量系统平均吞吐量和用户间公平性的综合性能，并且根据这个量化指标去设计业务调度方法，是比较难实现的。

近年，一些时域和频域资源调度方法相继被提出，较为经典的有三类：第一类是轮询RR调度算法，该方法中基站按照固定的顺序为小区用户提供服务，用户间公平性性能最优，但是由于没有考虑信道质量，导致系统整体吞吐量很差；第二类是最大载干比Max C/I调度算法，该方法将信道条件好坏作为首要考虑条件，导致信道条件恶劣的用户可能一直得不到资源调度，用户间公平性最差，系统吞吐量性能最优；第三类是比例公平PF调度算法，该方法是轮询RR调度和最大载干比调度Max C/I算法的折中，在保证所有用户平均数据传输量最大的同时确保不会出现某些用户长期得不到调度的现象，该方法的不足之处在于系统整体的性能不高，且不能应用于实时业务。为了支持实时业务，朗讯贝尔实验室提出了最大权值时延优先M-LWDF算法，该算法的主要思想是综合考虑分组队列的时延和信道状态信息，对系统资源进行调度。但在不同系统中，最大权值时延优先M-LWDF算法中的参数元并不适合，不能满足不同系统对于业务调度算法的不同要求，其调度灵活性较差。

南京邮电大学在其申请号为201610372747.9，名称为“一种基于RB反馈的LTE资源调度算法”的专利申请文件中公开了一种基于反馈的资源调度算法。该发明通过统计前一段设定时间内的资源块的分配情况来影响当前周期内的资源分配，来降低比例公平调度PF算法计算复杂度。但是，该方法仍然存在的不足之处是，该方法其实是对最大载干比调度Max C/I算法进行了一个反馈因子加权，牺牲了用户间公平性获取系统平均吞吐量性能，没有量化的标准衡量方法性能；且该方法中时间观察窗长度的选取直接影响性能，方法灵活性不高。

徐小波在其发表的硕士论文“基于遗传算法的雾计算资源调度研究”(上海师范大学，2019)中提出基于线性加权的遗传算法，设立三个优化目标，分别为时延、通信负载和服务费用，根据用户要求实现业务调度优化，且该方法适合用户对某一目标偏好的情况下，可以获得较好的优化效果，但是对于一般性用户要求，想要获得整体较好的服务质量，该遗传算法不能够表现出明显的优势。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的不足，提出一种基于遗传算法优化传输速率权重的业务调度方法，用于解决传统业务调度方法对于不同系统的不同要求适应性差，难以采用量化指标去衡量系统平均吞吐量和用户间公平性的综合性能的问题。然而，当系统平均吞吐量和用户间公平性的综合性能被量化时，系统在选择业务调度方法时就会更加明确，更为主动。