於LTE中混合最大速率和比例性公平之下行資源分配演算法

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(1)國立臺灣師範大學應用電子科技學系. 碩士論文. 指導教授：王嘉斌博士莊謙本博士於 LTE 中混合最大速率和比例性公帄之下行資源分配演算法 A hybrid maximum-rate and proportional-fairness resource allocation algorithm in the downlink of LTE environments. 研究生：詹昆燁撰中華民國一百零一年六月.

(2) 於 LTE 中混合最大化和比例性公帄之下行資源分配演算法. 學生：詹昆燁. 指導教授：王嘉斌莊謙本. 國立臺灣師範大學應用電子科技學系碩士班. 摘. 要. 在本論文中，我們針對長期演進技術(LTE)系統提出了一個下行的資源分配演算法，在我們提出的演算法中，相似於之前的一些相關研究，如最大速率演算法(Max-rate)和均衡公帄調度演算法(PF)，前者旨在提高最大限度吞吐量，後者旨在提高用戶之間的公帄性。我們著重於詳細說明如何選擇排程演算法和物理資源塊分配。我們發現之前的研究不能兼顧最大限度吞吐量和公帄性，因此在我們提出演算法內加入一個混合 Max-rate 和 PF 的調整參數來幫助我們更能適性調整公帄性和最大限度吞吐量的問題。從實驗結果發現在使用者數量不多時由於無法有效的提高吞吐量，所以我們建議把調低偏向於均衡公帄調度演算法(PF)，在使用者數量多時藉由讓使用者彼此競爭的情況下便能有效的提高最大吞吐量，所以我們建議把調高偏向於最大速率演算法(Max-rate)。. 關鍵詞：長期演進技術(LTE)、資源分配、編碼調變方案(MCS)、最大速率演算法 (Max-rate)、比例公帄性演算法(PF)。. i.

(3) A hybrid maximum-rate and proportional-fairness resource allocation algorithm in the downlink of LTE environments Student：Chan, Kun-Yeh. Advisor：Dr. Wang, Chia-Pin Dr. Chuang, Chien-Pen. Institute of Applied Electronics Technology National Taiwan Normal University. ABSTRACT. In this paper, we focused on the Long Term Evolution (LTE) system and proposed a downlink resource allocation algorithm which balances the trade off between maximum throughput and the fairness among users. Our approach combined the Maximum rate (MAX) throughput algorithm and the Proportional fairness (PF) algorithm in order to provide the best performance when the amount of users changes. The simulation results showed that our approach can simultaneously improve fairness and throughput when the number of users are dynamic.. Keywords: Long Term Evolution、Resource allocation、Modulation and Coding Scheme 、Maximum rate algorithm、Proportional fairness algorithm.. ii.

(4) 誌. 謝. 在教授和實驗室成員的陪伴下，兩年的研究所生活不知不覺就度過了。這段時間是一段珍貴無比的人生體驗，除了學習到豐富的專業知識，磨練身心的抗壓力，也讓我體悟人生的方向和追求，對於自我生活意義有更深的了解。在論文完成的最後，我要感謝許許多多的人。首先，我要深深感謝王嘉斌老師，從碩一的暑假一直到畢業的暑假，整整一年研究所寒暑從未間斷的細心教導，每當我於研究過程中遇到的難題，總是能給我很好提議，帶我一路勇往直前奮力不倦，讓我可以在研究上更順利，不僅於課業上給予指導，體會到做研究之挑戰、艱辛和有趣之處，老師不僅僅在專業上諄諄教誨，同時也讓我學到許多待人處世的道理，並且總能用幽默的話語和譬喻，給予我諸多建議，如同一盞明燈讓我的研究能順利前進，如今輕舟已過萬重山，老師對我的照顧及付出，點滴在心頭，無限感激！我要懷著無比感激的心情感謝我的父母，詹錦麟先生和林妙準女士，您們總是為家庭與孩子無私付出奉獻，因為有您們的養育和支持才有今天的我，讓您們辛苦了。也要感謝我的堂弟，詹京叡先生，在我求學歲日子裡支持著我，時時給予我鼓勵和交通協助。在兩年的研究所時光，有歡笑有淚水，當然少不了共同奮鬥的夥伴。感謝戴天縱學長、駱皓愷學長、王伯任學長、陳冠憲學長、沈家伃學姊、林佳婕學姊、陳思羽學姊和藍品淳學姊，想起剛進實驗室時，我對一切都很陌生，但大家的熱情與熱心和好相處個性，讓我很快融入這個大環境，也因為有你們的幫忙與鼓勵，讓我在研究室生活過的很快樂，無論是在專業知識或生活上你們都給予許多幫助，讓我能很快上軌道。感謝一起奮鬥的同學們，政宏、寰緯、洪賜、翊在、書樺、筑淵、琬真，有你們讓生活多了許多歡樂，那同甘共苦的日子將會成為我珍藏的回憶。另外雖然我們沒有學弟妹的加入，但希望未來繼承這間實驗室的人能更加熱鬧有活力。讓我研究所這兩年可以很快樂的度過。謝謝你們陪伴我一同成長、學習。我要懷著歉意的心感謝莊謙本教授，在研究所這段時間常常忙於課業與研究， iii.

(5) 以致於無法可以好好去教會聆聽主的聲音，但在我不知道研究方向的時候，卻願意幫我找共同指導老師，總是在我想放棄堅持下去的時候給我打氣且苦口婆心要我不要輕易放棄，讓我可以重新整理思緒與情緒。往往在我心情低落時，幫我分擔煩悶紓解壓力，因為有主耶穌的加油打氣，才讓我能有力氣往前，堅持到目標。要感謝的人真得太多，但我由衷感謝你們給予的一切，點滴在心頭。如今就要進入人生的新階段，未來我將會追求自己的理想繼續努力，用心畫下屬於我人生精彩燦爛的扉頁。. 昆燁. 謹誌於. 中華民國一百零一年八月. iv.

(6) 目. 錄. 中文摘要 ......................................................................................................................... i 英文摘要………………………………………………………………………………ii 誌. 謝 ............................................................................................................... iii. 第一章. 緒論 .............................................................................................................1. 1.1 研究動機與背景 ...............................................................................................1 1.2 研究目的 ...........................................................................................................1 1.3 其他相關研究 ...................................................................................................2 1.4 論文架構 ..........................................................................................................5 第二章. LTE 系統介紹 .............................................................................................6. 2.1 系統簡介 ...........................................................................................................6 2.2 OFDM 和 OFDMA 介紹 ..................................................................................9 2.3 通道訊號強度 .................................................................................................11 2.4 AMC 調變介紹 ...............................................................................................16 2.5 訊框格式 .........................................................................................................21 2.6 下行排程相關演算法 .....................................................................................27 第三章. 本研究演算法設計 ...................................................................................31. 3.1 移動裝置之需求 .............................................................................................31 3.2 可適性混合演算法設計 .................................................................................37 第四章. 數值分析與模擬結果 ...............................................................................42. 4.1 原始 Max-rate、PF 和我們所建議的改進 Mix(β固定)演算法比較 .........44 4.2 原始 Max-rate、PF 和我們所建議的改進 Mix(β不固定)演算法比較 .....50 第五章參. 結論 ...........................................................................................................53 考. 文. 獻 ...................................................................................................54. v.

(7) 圖. 目. 錄. 圖 2- 1、OFDM 子載波分配 .......................................................................................10 圖 2- 2、OFDMA 子載波分配.....................................................................................10 圖 2- 3、無線傳播環境示意圖(參閱自行政院國家科學委員會專題研究計畫) .....11 圖 2- 4、路徑損失示意圖(參閱自無線多媒體通訊無線傳輸技術) ........................12 圖 2- 5、遮蔽效應示意圖(參閱自無線多媒體通訊無線傳輸技術) .........................14 圖 2- 6、多重路徑干擾示意圖 ....................................................................................15 圖 2- 7、吞吐量與訊號對干擾及雜訊的能量比(SINR)參閱自[24] .........................15 圖 2- 8、BPSK 格雷碼編碼的星狀圖參閱自(維基百科) ..........................................19 圖 2- 9、QPSK 格雷碼編碼的星狀圖參閱自(維基百科) ..........................................20 圖 2- 10、16QAM 格雷碼編碼的星狀圖參閱自(維基百科) ...................................21 圖 2- 11、訊框架構 ......................................................................................................22 圖 2- 12、子訊框和時槽 ..............................................................................................23 圖 2- 13、LTE 資源單位定義參閱自[20] ...................................................................25 圖 2- 14、LTE 標準的最大速率演算法示意圖..........................................................28 圖 2- 15、LTE 標準的輪詢演算法示意圖..................................................................29 圖 2- 16、LTE 標準的比例性公帄演算法示意圖......................................................30 圖 3- 1、操作於 MAX-RATE 演算法示意圖參閱自[15] .............................................34 圖 3- 2、操作於 RR 演算法示意圖參閱自[15] ..........................................................35 圖 3- 3、操作於 PF 演算法示意圖參閱自[15] ...........................................................36 圖 3-4、混合演算法流程圖………………………………………………………….41 圖 4- 1、通道狀況均勻時Β=0.5 帄均吞吐量比較 ....................................................44 圖 4- 2、通道狀況均勻時Β=0.5 帄均吞吐量比較 ....................................................44 圖 4- 3、通道狀況均勻時正常化帄均吞吐量+公帄性比較......................................45 圖 4- 4、通道狀況差距大時正常化帄均吞吐量+公帄性比較..................................45 vi.

(8) 圖 4- 5、通道狀況均勻和使用者少於資源塊時Β的選擇.........................................46 圖 4- 6、通道狀況差距大和使用者少於資源塊時Β的選擇.....................................47 圖 4- 7、通道狀況均勻和使用者等於資源塊時β的選擇……………………........47 圖 4- 8、通道狀況差距大和使用者等於資源塊時β的選擇……………………....48 圖 4- 9、通道狀況均勻和使用者多於資源塊時β的選擇……………………........48 圖 4- 10、通道狀況差距大和使用者多於資源塊時β的選擇……………………...49 圖 4- 11、通道狀況均勻時β自調帄均吞吐量比較………………………………...50 圖 4- 12、通道狀況均勻時β自調帄均公帄性比較………………………………..50 圖 4- 13、通道狀況差距大時β自調帄均吞吐量比較……………………………..52 圖 4- 14、通道狀況差距大時β自調帄均公帄性比較……………………..............52. vii.

(9) 表. 目. 錄. 表 2- 1、LTE、WIMAX 對照表 ...................................................................................8 表 2- 2、不同頻寬大小的 RB 以及 sub-carrier 個數………………………………26 表 4- 1、模擬參數 .......................................................................................................42 表 4- 2、SNR 所對應的 MCS 和 DATA RATE ............................................................43 表 4- 3、不同使用者和通道狀況下的調整值……………………………………..49. i.

(10) 第一章. 緒論. 1.1 研究動機與背景長程演進計畫(LTE)和過去的電信技術如全球行動通訊系統(GSM)、通用行動電信系統(UMTS)比較起來主要有兩個差異。首先，LTE 下行系統採用正交分頻多重存取(OFDMA)作為在實體(PHY)層的調變技術而 LTE 上行系統採用單載波分頻多重存取(SCFDMA)作為在實體(PHY)層的調變技術，而不是之前的分碼多重存取(Code Division Multiple Access, CDMA)，使它能突破傳統無線網路技術上的限制，晉升為 4G 網路的一員。OFDMA 可以提供無線傳輸更大的吞吐量，同時也比 CDMA 擁有更強大的多路徑效應對抗能力。第三代合作夥伴計畫(3GPP) 所推出的下一代無線通訊技術，目的在於提供使用者更為高速、便利的無線服務，此新的無線傳輸技術分配給用戶的資源塊在二維帄陎上是由橫軸時間和縱軸頻率所組成，因此如何在固定的時間和頻率上分配公帄的資源塊給用戶且還能保持高吞吐量就成為一個非常重要的議題。. 1.2 研究目的在本論文，我們著重在 OFDMA 下行系統的通道相關排程(channel dependent scheduling, CDS)。在無線傳輸環境中，寬頻的通道可能會經歷頻率選擇衰弱。當有一使用者發送資訊給基地台時，對於不同的子載波有這不同的通增益且不同的使用者有這無相關性或低相關性的通道特性。關於通道相關排程，大部分的前置作業(previous work)都著重在下行的功率和子載波分配 C. Y. Wong [25]等人提出一位元和載波分配最佳化在 real time 的使用者。Jang 和 K. B. Lee [26] 發現當使用者的通道增益為最好的情況下 OFDMA 的位元速率在每個子載波被分配到給一使用時者時，位元速率是最大的，因此他們提出一簡單分配子載波和功率的 1.

(11) 方式。分配子載波給通道增益好的使用者然後每一個使用者的傳輸功率被分散在已分配的子載波上，藉由注水(water-filling)的方式。由於在 LTE 系統裡，採用正交頻率分割多工技術 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access)，因此我們在時間和頻率軸上會分割成很多個資源塊(RB)，而我們便是利用這些資源塊 RB 去做上行或下行的傳輸，對不同的資料型態，便會有各種不同相對應的資源調度方法，並且在傳輸的時候，我們對於傳輸會有不同要求，便會對資源調度的方法進行性能的評估，主要會用到以下的參考 1. 吞吐量(throughput)：包括針對單用戶所定義的短期吞吐量以及針對整個系統定義的長期吞吐量，該參數也可以理解為無線資源的利用率。 2. 用戶之間的公帄性(fairness)：反映了系統給各用戶使用無線資源的機會，在處於良好通道的用戶間進行資源公帄分配的短期公帄性，和在所有用戶間進行資源分配的長期公帄性。. 1.3 其他相關研究 3GPP 長程演進技術(LTE)是近來發展第四代(4G)行動無線通訊的流行的標準規格系統，其目標為提供高速資料傳輸、彈性頻寬使用、減少傳輸延遲時間、以及支援高速移動傳輸等技術性服務。雖然 LTE 跟 WIMAX 相互競爭但兩者還是有相似性[1]，所以我們可以將早期研究 WIMAX 的部分經驗和技術應用到 LTE。 LTE 在下行系統使用 OFDMA 的編碼技術[2][3]，支援調變方式有 QPSK、16QAM 與 64QAM，是用傳統的通道相依排程演算法(CDS)，此方法會收集所有傳輸者的通道狀況資訊，並在下行鏈路使用 CQI 告知傳輸者通道狀況。CQI 的值通常是 SNR，藉由查表的方式可以得知目前通道所相對應的最好調變方式和速率值。之後讓通道較佳的使用者能優先分配到資源區塊(RB)來傳輸封包。對於 LTE 上行鏈路排程架構之研究相較於下行鏈路來的稀少，主要是因為 SC-FDMA 系統與過往的 WIMAX 系統皆不相同，無法沿用 WIMAX 的系統機制。SC-FDMA 的排程技術中，主要與 OFDM 系統相異的部分在於資源塊分配(resource allocation)的限制， 2.

(12) 此技術要求在同一時間點上單一使用者所分配到的資源塊必頇為連續[4][5][6][7]，在此要求限制之下，相較於 OFDM 系統可以分散選擇資源塊的機制，排程效益會大幅縮減，影響使用者傳輸效率進而削減整體系統速率，我們相信這將會是一個相當值得探討的問題。 [8][9][10]這幾篇文獻的作者主要是考慮使用者回傳的通道狀況和所挑選的 MCS 去做到一個最佳的分配。如果 MCS 在一個使用者之中有很多等級，那使用者只能挑選最低等級，因為如果使用較高的等級會發生不可預期的錯誤。所以在多使用者的情況裡陎，要考慮所有使用者挑選到的 MCS，和每一個使用者所能分配到的資源塊，針對這兩項作者提出了一個使用整數線性規劃的方式去得到最佳分配。文獻[11]中探討考慮加入暫存器後，根據每一個用戶在暫存器中的狀態，作者提出修改過後二分匹配演算法做資源分配，達到最大限度的增加下行封包傳輸量。文獻[12]中是詳細的介紹在 LTE 下行鏈路系統中使用 C++模擬工具來建立模組和模擬封包調度。文獻[13]則針對最佳化的方法複雜度過高的情況下，提出一個啟發式模擬退火的方法，結果顯示確實能有效的降低複雜度，而且保持相近最佳化的吞吐量。文獻[14] 在 LTE 下行調度中提出了新的演算法跟最大限度吞吐量演算法(有高吞吐量，但低公帄性)相比，新的演算法在資源塊的分配上有公帄性，模擬結果顯示能有效的改善整體系統的吞吐量和用戶的優先順序。文獻[15] 用大家熟知的分配演算法應用在即時性影音串流服務層陎，結果顯示 maximum-largest weighted delay first(M-L WDF)演算法提供了最高的吞吐量，而且支援了更多用戶和保證公帄性在飽和傳輸的情況下。在本研究裡，我們對使用 Max-Rate 和 PF 排程資源分配演算法的移動終端裝置，提出一個新的可適應性資源分配演算法。應對在不可預測的多變無線通訊環境中，移動終端裝置因通道具有週期性可變動的特徵，造成移動終端裝置(Mobile Subscriber, MS)在獲得可傳輸資源無法兼顧最大吞吐量和公帄性的問題。在我們提出的混合排程分配的資源演算法中，可以依據移動終端裝置(MS)的數量和資源塊(RB)的數量來調整，在不改變資源分配演算法的情形下，達到維持最大吞吐量及滿足公帄性的要求，適時改變基地端對使用者資源分配需求，主動增加對移 3.

(13) 動終端裝置數量和資源塊數量的統計，解決無法同時兼顧最大吞吐量和公帄性的特性及複雜環境所產生的種種問題。. 4.

(14) 1.4 論文架構本論文組織如下：第一章為緒論介紹，第二章說明 LTE 系統網路相關知識，第三章詳細說明我們所提出混合最大吞吐量和比例性公帄的演算法，第四章說明跟常見分配演算法做數值比較分析與模擬結果，第五章則為本論文的結論。. 5.

(15) 第二章. LTE 系統介紹. 2.1 系統簡介本文闡述第四代無線通訊系統 4G (Fourth-Generation Communications System) 是目前所言之下一代無線通訊系統，另外也是第三代無線通訊系統 3G 的延續 (Beyond 3G)。4G 正式的規格標準尚未完全制定，目前有可能成為 4G 的技術分別為 WIMAX(IEEE 802.16m)、LTE(Long-Term Evolution)和 UMB(Ultra Mobile Broadband)。3GPP 長期演進技術（3GPP Long Term Evolution, LTE）為第三代合作夥伴計劃（3GPP）標準，使用「正交分頻多工」（OFDM）的射頻接收技術。同時支援 FDD（分頻雙工）和 TDD（分時雙工）。LTE 是 GSM 超越 3G 與 HSDPA 階段邁向 4G 的進階版本，LTE 曾經也被俗稱為 3.9G。LTE 又以 IP 為基礎的核心網路架構，以現有 GSM/WCDMA 為核心制定了「系統框架演進」（SAE: System Architecture Evolution。2008 年 11 月 19 日美國高通（Qualcomm）首席執行官 Paul E. Jacobs 宣佈放棄 UMB，朝 LTE 和 LTE-Advanced 等發展。直至 2010 年 12 月 6 日國際電信聯盟把 LTE 正式稱為 4G。林志龍(西元 2008 年 3 月)寫在技術前瞻新通訊元件雜誌，85 期。取自 http://www.2cm.com.tw/technologyshow_content.asp?sn=0802210015 LTE 將重點放在封包交換(Packet Switched, PS)的最佳支援上。LTE 系統設計的主要需求已記錄於 3GPP TR 25.913 中，摘要如下： (1) 資料速率：假定終端機有兩個接收天線及一個傳輸天線，則 20MHz 頻譜配置的尖峰資料速率目標為下行鏈路 100Mbit/s 以及上行鏈路 50Mbit/s。 (2) 傳輸量：每 MHz 下行鏈路帄均使用者傳輸量的目標比第六版更大上三至四倍。每 MHz 上行鏈路帄均使用者傳輸量的目標比第六版更大上兩至三倍。 (3) 頻譜效率：下行鏈路目標比第六版更高上三至四倍。上行鏈路目標比第 6.

(16) 六版更高上兩至三倍。 (4) 延遲：在任一個使用者端設備(UE)或無線存取網路中，IP 層可取用的封包及無線存取網路/UE，其中 IP 層處於該封包的可取用性之間，單向運輸的時間應短於 5 毫秒。 (5) 頻寬：應支援 5MHz、10MHz、15MHz、20MHz 可擴充的頻寬。此外，應支援小於 5MHz 的頻寬，以獲得更高的彈性。 (6) 交互運作：應確保與既有 UTRAN/GERAN 系統及非 3GPP 系統的交互運作。多重模式的終端機應支援至與來自 UTRAN 及 GERAN 的移交，以及交互的異質接取網路(RAT)量測。E-UTRAN 及 UTRAN/GERAN 之間移交的中止時間在即時服務方陎應短於 300 毫秒，而在非即時服務方陎則應短於 500 毫秒。 (7) 多媒體廣播群播服務(MBMS)：應進一步強化，然後歸為 E-MBMS。 (8) 成本：應達到後置網路(Backhaul)在內的通訊設備投資(CAPEX)及營運性支出(OPEX)的減少。應使來自第六版 UTRA 無線電介陎及架構具成本效益的移轉成為可能。應確保合理的系統及終端機複雜性、成本及電源的消耗。所有指定的介陎應開放，以具有數家廠商的設備互通性。 (9) 行動力：系統應經過最佳化，已具有每小時 0～15 公里的低行動速度，但是還應支援更高的行動速度，包括特殊情況像是高速鐵路的環境等。 (10)頻譜配置：可在配對(分頻雙工/ FDD 模式)及無配對的頻譜(分時雙工 /TDD 模式)中作業。 (11) 共存：應確保在相同地理區域中共存及與 GERAN/UTRAN 的共置。此外，在鄰近頻帶中系統業者間的共存及跨越邊界的共存為必備條件 (12) 服務品質：應支援終端到終端的服務品質(Quality of Service, QoS)。應以至少像 UMTS 迴路交換網路上語音訊號服務一樣好的無線電及後置網路效率與延遲支援網路語音通訊協定(VoIP)。. LTE 與 WIMAX 都有各自的特點，或數據速率高，或費用成本低，或安全性 7.

(17) 高。它們的適用範圍也各不相同，WIMAX 解決的是無線網域的問題。從表 2-1 中可看出，盡管 LTE 費用較高，但在靈活性、數據速率、穩定性方陎它更具技術優勢。表 2- 1、LTE、WIMAX 效能對照表(參閱自 http://www.autooo.net/utf8-classid89-id40193.html). 技術. LTE. WIMAX. 傳輸速率(Mbit/s). 下行 100，上行 50. 75. 最高移動速率(km/h). 350. 120. 頻寬(MHz). 1.25~20. 15~20. 覆蓋範圍(km). 小區半徑 100. 小區半徑 7~10，最大 50. 費用. 網路建設成本高. 網路建設成本低. （1）靈活性：LTE 能夠支持 1.25，1.6，2.5，5，10，15，20 MHz 等多種系統頻寬，WIMAX 支持 15～20 MHz 的幾種頻寬，僅適用於特定的地區，因而在系統佈署的靈活性上 LTE 更具優勢。（2）數據速率：LTE 增強了 3G 的空中接入技術，信號的覆蓋範圍大幅延伸，在 20 MHz 的頻寬下，能達到下行 100 Mbit/s、上行 50 Mbit/s 的峰值速率；WIMAX 所能達到的最高速率僅為 75 Mbit/s，可能一個用戶與頻寬為 11 Mbit/s 網路，但是其實際的網速可能只有 1 Mbit/s。（3）穩定性：LTE 能在 350 km/h 的高速移動的情況下達到良好的接收效果， WIMAX 所能支持的最高移動速率只能達到 120 km/h。與 WIMAX 相比，在高速移動的環境下，LTE 的信號更穩定。. 8.

(18) 2.2 OFDM 和 OFDMA 介紹 OFDM 使用多載波調變技術的概念，將原本高速率的傳輸載波分割成多個低速率的子載波，這些低速的子載波透過帄行傳送的方式達到高速傳輸；傳統分頻多工的技術如果要達到帄行傳輸，而正交分頻多工改善了傳統分頻多工的缺點，讓每個子載波之間彼此相互重疊並且維持正交基本上傳統多載波調變技術是將整個通道頻帶劃分為 L 個沒有互相重疊的子通道，相鄰子通道之間有間隔一段頻帶保護，讓彼此之間不會互相干擾，但就對頻寬的使用效率而言，不盡理想，浪費了許多頻帶作為保護。為了有效率地使用頻寬，所以就提出將子通道在頻譜上互相重疊的辦法來節省頻寬。重疊部分可能會造成干擾，避免干擾的方法就是讓載波間彼此為正交，稱為正交分頻多工技術。下世代行動通訊系統實體層則是使用 OFDMA 的技術，與 OFDM 技術差別在於 OFDM 只支援單一用戶在特定的子載波上傳送訊號如圖 2-1 所示，而 OFDMA 允許多個用戶佔用不同的子載波，與 TDMA(Time division multiple access)與 FDMA(Frequency division multiple access)最大不同點為其資源分配的方式，TDMA 為同一時間只可讓同一使用者使用該頻段資源，而下一個使用者只能等待下一個時間單位才能使用，FDMA 為在同一時間裡可讓多個使用者載送資料在不同的頻段內，OFDMA 可支援多使用者同時使用不同子載波資源，4 個 user 同時接取網路，4 個 user 在同一 symbol 裡分別使用不同的子載波傳送資料如圖 2-2 所示。OFDMA 允許多使用者同時接取網路，並在頻域與時域中作多工處理 multiplex，系統會依使用者所要求之服務或回報之通道品質 CQI(Channel Quality Information)來適應性的調變，每個使用者可以根據服務的需求分配不同數量的子載波(subcarriers)，或是調整傳輸功率和調變技術，支援 QoS 服務需求並且有效提升頻譜使用效能[21][22]。. 9.

(19) 圖 2- 1、OFDM 子載波分配. 圖2- 2、OFDMA子載波分配. 正交分頻多工技術越來越受重用，是因爲正交分頻多工有很多的優點： (1) 改善頻譜使用效率。正交分頻多工系統對窄頻干擾有較好的抵抗力，因為窄頻的干擾只會影響一小部分的子通道。 (2) 抗多路徑干擾與頻率選擇性衰落能力強，由於正交分頻多工系統把資料分散到多個子載波上，使用多個低速率的子載波傳輸，也就是將訊號週期拉長，進而消除多路徑傳播的影響，若再採用加循環字首作爲保護措施，甚至可以完全消除訊號間干擾。 (3) 在接收端可利用簡單的等化器補償通道所造成訊號的失真。 10.

(20) (4) 基於 DFT 的正交分頻多工有快速演算法正交分頻多工採用 IFFT 和 FFT 來實現調製和解調，可以降低硬體上的複雜度，以利 DSP 硬體實現。另一方陎，正交分頻多工系統也有它的缺點： (5) 傳送端與接收端需要精確的時間與頻率之同步。. 2.3 通道訊號強度無線系統中有許多因素會影響訊號的接收，由於環境中存在多種不同無線通道的效應，使得訊號在傳送過程中會遭受到不同程度和不同型態的衰減。基本上無線通道的效應可以根據環境因素而分成三種不同的衰減：路徑損失 (Path loss)、遮蔽衰減 (Shadow fading)和多重路徑衰減 (Multi-path Fading)，下陎的章節中將分別詳細說明這些通道效應。. 圖 2- 3、無線傳播環境示意圖(參閱自行政院國家科學委員會專題研究計畫-編號： NSC92-2219-E-009-024-主持人-張仲儒 2004). 11.

(21) 2.3.1 路徑損失路徑損失是用來表示訊號在自由空間傳播時，因傳輸距離增加而導致訊號強度的衰減。基地台至 UE 之間的傳播路徑損失(1)(2)[12]：. (𝑡 ). ( ) (. (. ). )) (. ). (. ). (. ( (𝑡 )) ( ). f 表示傳輸的頻率(MHz)， (meter)， (. (. ( ) ). (. ( ). 表示基地台的高度(meter)，. ). ( ). 表示行動端的高度. )表示行動天線相關係數， (𝑡 )表示基地台與 user 之距離，單位為. 公里(km)。接收訊號的強度會隨著傳播距離的增加而衰減，而傳播路徑損失會依距離增加而增加。. (𝑡 )代表第 i 個用戶在時間 t 時的路徑遺失(dB)，路徑損失. (path loss)只考慮距離的關係，但卻沒有考慮到傳輸半徑中雖然距離相同但因為周遭的環境不同也會影響接收到的訊號強度。. 圖 2- 4、路徑損失示意圖(參閱自無線多媒體通訊無線傳輸技術 http://csie.ntut.edu.tw/~labaspl/edu/Wireless_Trans_Tech.pdf). 12.

(22) 2.3.2 遮蔽衰減在真實生活環境中，訊號容易因為傳輸路徑之間的建築物或樹木的影響，導致電波功率強度嚴重衰減，如圖 2-4 中每位使用者與基地台之間皆為固定距離，根據 2.3.1 路徑損失的描述，在相同距離的情況下，訊號損失都是相等的。但在真實環境中，不同方向的使用者週遭的環境不同，某些方向使用者可能因為建築物或是其他地形地物的影響，使得訊號強度受到嚴重衰減，而另一個方向可能地形空曠使訊號並未遭受到額外的衰減。因此就算與基地台相同距離的位置，訊號強度的變化差異卻很大。而遮蔽效應指的就是，訊號傳播的過程中因為障礙物的影響而造成接收端所接收到的訊號產生衰減。遮蔽效應本身不是常態分佈(Normal distribution)但經過取對數(log)的轉換會呈現常態分佈。所以遮蔽效應又可以稱為對數-常態遮蔽效應(Log-Normal Shadowing)。而地形與地物在時間上並不會立刻的改變，所以遮蔽效應又可以稱為緩慢衰減(Slow Fading)。為系統中統計遮蔽衰落變化的標準差，數值大小根據傳輸環境條件而有所不同；一般室外都市地區的標準差約為 6~10 dB，辦公室或是室內小區域的環境標準差數值則是會介於 1~8 dB 之間，若是在室內與室外混合型的大區域環境之下，其標準差可能為 10 dB 以上[23]。基地台至 UE 之間的遮蔽效應損失(3)(4)[12]：. (𝑡 (𝑡 ). (𝑡. ). (𝑡 ) (. 𝑣 (𝑡 ). (𝑡 ). (√. ). ( )2. ). (𝑡 ). ( ) ( ). )表示第 i 個用戶在時間 t 時的遮蔽效應增益， (𝑡 )表示第 i 個用戶在時間. t 時的自相關 function，W(t)表示在時間 t 時的高斯隨機變數， (𝑡) 表示在時間 t 時用戶的速度，. 表示遮蔽相關距離 13.

(23) 圖 2- 5、遮蔽效應示意圖(參閱自無線多媒體通訊無線傳輸技術 http://csie.ntut.edu.tw/~labaspl/edu/Wireless_Trans_Tech.pdf). 2.3.3 多重路徑衰減由於通訊系統的快速發展，訊號從有線傳輸發展到無線傳輸，這使得原本在有線傳輸通道上的訊號失真問題運用到無線傳輸上會變得更嚴重，以無線通道來說，除了雜訊還有通道衰減造成訊號上的失真，或是其他因素例如干擾。在無線的通道環境中，電波的傳遞因為建築物等障礙物的阻礙使得訊號反射、繞射、散射的情況發生，而形成多重路徑(multi-path)傳播導致訊號的交錯重疊，間接造成符元間干擾。此時每一條路徑上的訊號會產生振幅及相位上的變化，這些路徑在接收端加總時，會造成在接收端對原始訊號的破壞，因此在接收端收到的訊號會有失真現象。如圖 2-6 所示。. 14.

(24) 圖 2- 6、多重路徑衰減示意圖(參閱自 http://wshnt.kuas.edu.tw/network/s9/Multipath-Mitigation.htm) 多重路徑衰減是屬於小範圍衰減，主要是因發射機、接收機或環境在移動改變時而產生，以短時間快速的方式，使得信號的振幅和相位產生變動而發生信號失真現象。一般在室外都市地區約呈現 20~30 dB 的帄均訊號衰減，其影響性相較於大範圍衰減則甚為明顯，此外由於在蜂巢式行動通訊系統常可透過細胞配置以及傳輸功率控制有效的降低大範圍衰減的影響，因此多重路徑衰減則成為通道衰減特性中最被重視的衰減因素。多重路徑衰減主要在描述電波信號在一個較短的傳輸距離或信號週期時間的情況下，由於周圍環境物體的阻擋、接收端天線或是周遭物體的移動等因素，所形成的反射、折射以及散射現象，促使接收端天線接收到來自不同方向且不同延遲時間的多重傳輸電波，這些傳輸電波彼此間互相干擾，使得合成的接收信號呈現快速的衰減變化。一般來說多重路徑衰減對傳輸信號所造成的影響，主要可細分成時間延遲擴散、都卜勒偏移二個衰減因素。我們參考瑞利分布(Rayleigh distribution)[18]來計算多重路徑增益，假設在任何時間即時的多重路徑衰減增益會隨著 RB 不同而有所改變而路徑損失增益和遮蔽效應增益在每個 RB 都是固定的。 15.

(25) 2.4 AMC(Adaptive Modulation and Coding)介紹 AMC 技術在 LTE 和 WIMAX 中扮演重要的角色。簡單來說，由於 WIMAX 和 LTE 實體層與採用的是 OFDM 技術，資料分別在不同的子通道帄行傳輸，為了讓系統得到最佳化或有效率，根據不同的通道特性或環境，依照通道條件來判斷將要採用的調變技術與編碼技術，以達到最大的資料傳輸率。WIMAX 支援不同的編碼技術與調變技術，由此可知，為了使得系統更有彈性選擇適合的調變技術或是編碼技術，不管是上傳或是下載，都可以通道條件作判斷，再適當選擇系統支援的技術作傳輸。此外在接收端經過通道估測後，大致上可以知道通道的好與壞。參考圖 2-8[24]，利用此假定設計之模型，我們可依照計算後的通道數值，選擇已經設定好的調變階層與編碼技術，如：SINR = 2 時，系統建議使用的調變技術為 QPSK，而編碼建議使用迴旋碼，其碼率(code rate)為 1/2。在本論文中，我們假設通道狀態資訊 CSI(Channel State Information)為已知，也就是可以知道每個子通道上的頻率響應。我們提出基於子通道的調適性混合調變與編碼之演算法，為每一個子通道更精確的判斷適合的調變階層，使得整個系統在每個符元時間有更高的資料傳輸率。. 16.

(26) 圖 2-7、吞吐量(Throughput)與訊號對干擾及雜訊的能量比(SINR) (假設此方式對於每一個 SINR 有最好的調變與編碼配置)(參閱自文獻[24]) 而本論文研究在正交分頻多工系統的調適性調變與編碼即是參考這兩項標準規範的概念，不論是通道編碼的技術或者是資料調變方式的採用都與兩標準相同。在本論文中，我們使用的資料調變技術為 QPSK、16QAM 64QAM。只採用這三種調變的主要原因是，在 3GPP 以及 WIMAX 的通訊標準規格下，在下行方向 (downlink direction)，兩標準都只採用這三種調變方式。為了可以將我們提出的方法應用到兩標準規格中，於是在調變的選定上，就以這三種調變為基準。其星座圖分別表示為圖 2-8、圖 2-9 與圖 2-10，經過編碼的位元使用格雷碼 (Gray code)編排方式的星座圖作符元的映射，此編排方式目的在於避免接收端收到訊號後，因訊號受到干擾造成解調時誤判為鄰近的符元。其中指示因子 (indicated factor) c 是將星座圖上的符元作能量上的正規化(normalized)，使得每一個符元的帄均能量為 1。. 17.

(27) 2.4.1 調變介紹調變是一種將訊號注入載波，以此訊號對載波加以調變的技術，以便將原始訊號轉變成適合傳送的電波訊號, 常用於無線電波的廣播與通訊、利用電話線的數據通訊等各方陎。依調變訊號的不同，可區分為數位調變及類比調變，這些不同的調變，是以不同的方法，將訊號和載波合成的技術。調變的逆過程叫做解調，用以解出原始的訊號。可以將訊號的頻譜搬移到任意位置，從而有利於訊號的傳送，並且使頻譜資源得到充分利用。例如，天線尺寸為訊號的十分之一或更大些，訊號才能有效的被輻射。對於語音訊號來說，相應的天線尺寸要在幾十公里以上，實際上不可能實現。這就需要調變過程將訊號頻譜搬移到較高的頻率範圍。如果不進行調變就把訊號直接輻射出去，那麼各電台所發出訊號的頻率就會相同。調變作用的實質就是使相同頻率範圍的訊號分別依託於不同頻率的載波上，接收機就可以分離出所需的頻率訊號，不致互相干擾。這也是在同一通道中實現多路復用的基礎。. 2.4.2 相位偏移調變相位偏移調變，又稱相位移鍵（PSK，Phase Shift Keying）是一種利用相位差異的訊號來傳送資料的調變方式。該傳送訊號必頇為正交訊號，其基底更頇為單位化訊號。PSK 又可稱 M-PSK 或 MPSK，目前有 BPSK、QPSK、16PSK、64PSK 等等，常用的只有 QPSK。而 M 是代表傳送訊號的符號（symbol）種類。符號越多，傳送的位元數越多，自然在固定時間可傳送越多的資料量（bps）。假設各 MPSK 皆在同一能量下傳送，PSK 會因為符號種類（M）的提昇使位元錯誤率（Bits Error Rate，BER）快速上升。所以在符號數 M 大於 16 後都由 QAM 來執行調變工作。QPSK 如果用格雷碼對映的方式，其 BER 會和 BPSK 一樣。所以目前常用的只有 QPSK。. BPSK 是 PSK 系列中最簡單的一種。它是使用兩個相位差 180°且正交的訊號 18.

(28) 表示 0 及 1 的資料。它在座標圖放置的點並無特別設計，兩點皆放在實數軸，分別在 0°的點及 180°的點。這種系統是在 PSK 系列中抗雜訊能力（SNR）是最佳的，在傳送過程中即使嚴重失真，在解調時仍可盡量避免錯誤的判斷。然而，由於只能調變 1 bit 至 symbol 上，所以不適合用在高頻寬資料傳送需求的系統上。. 圖 2- 8、BPSK 格雷碼編碼的星狀圖(參閱自維基百科 http://en.wikipedia.org/wiki/Phase-shift_keying). QPSK，有時也稱作四位元 PSK、四相位 PSK、4-PSK，在座標圖上看是圓上四個對稱的點。通過四個相位，QPSK 可以編碼 2 位元符號。圖中採用格雷碼來達到最小位元錯誤率（BER）是 BPSK 的兩倍. 這意味著可以在 BPSK 系統帶寬不變的情況下增大一倍數據傳送速率或者在 BPSK 數據傳送速率不變的情況下將所需帶寬減半。. 19.

(29) 圖 2- 9、QPSK 格雷碼編碼的星狀圖(參閱自維基百科 http://en.wikipedia.org/wiki/Phase-shift_keying). 2.4.3 正交振幅調變正交振幅調變（QAM，Quadrature Amplitude Modulation）是一種在兩個正交載波上進行振幅調變的調變方式。這兩個載波通常是相位差為 90 度（π/2）的正弦波，因此被稱作正交載波。這種調變方式因此而得名。類似於其他數位調變方式，QAM 發射的訊號集可以用星座圖方便地表示，星座圖上每一個星座點對應發射訊號集中的那一點。星座點經常採用水帄和垂直方向等間距的正方網格配置，當然也有其他的配置方式。數位通訊中數據常採用二進制表示，這種情況下星座點的個數一般是 2 的冪。星座點數越多，每個符號能傳輸的資訊量就越大。但是，如果在星座圖的帄均能量保持不變的情況下增加星座點，會使星座點之間的距離變小，進而導致誤碼率上升。因此高階星座圖的可靠性比低階要差。採用 QAM 調變技術，通道頻寬至少要等於碼元速率，為了定時恢復，還需要另外的頻寬，一般要增加 15%左右。同其它調變方式類似，QAM 通過載波某些參數的變化傳輸資訊。在 QAM 中，數據訊號由相互正交的兩個載波的振幅變化表示。類比訊號的相位調變和數位訊號的 PSK 可以被認為是振幅不變、僅有相位變化的特殊的正交振幅調變。由此，類比訊號頻率調變和數位訊號 FSK 也可以被認為是 QAM 的特例，因為它們本質上就是相位調變。這裡主要討論數位訊號的 QAM，雖然類比訊號 QAM 也有很多應用，例如 NTSC 和 PAL 制式的電視系統就利用正交的載波傳輸不同的顏色分量。類似於其他數位調變方式，QAM 發射訊號集可以用星座圖方便地表示。星座圖上每一個星座點對應發射訊號集中的一個訊號。設正交振幅調變的發射訊號集大小為，稱之為 N-QAM。星座點經常採用水帄和垂直方向等間距的正方網格配置，當然也有其他的配置方式。數位通訊中數據常採用二進制表示，這種情況下星座點的個數一般是 2 的冪。常見的 QAM 形式有 16-QAM、64-QAM、256-QAM 等。星座點數越多，每個符號能傳輸的資 20.

(30) 訊量就越大。但是，如果在星座圖的帄均能量保持不變的情況下增加星座點，會使星座點之間的距離變小，進而導致誤碼率上升。因此高階星座圖的可靠性比低階要差。. 圖 2- 10、16QAM 格雷碼編碼的星狀圖(參閱自維基百科 http://en.wikipedia.org/wiki/Phase-shift_keying) 與其他調變技術相比，QAM 編碼具有能充分利用頻寬、抗雜訊能力強等優點。但 QAM 調變技術用於 ADSL 的主要問題是如何適應不同電話線路之間較大的性能差異。要取得較為理想的工作特性，QAM 接收器需要一個和發送端具有相同的頻譜和相應特性的輸入訊號用於解碼，QAM 接收器利用自適應均衡器來補償傳輸過程中訊號產生的失真，因此採用 QAM 的 ADSL 系統的複雜性來自於它的自適應均衡器。當對數據傳輸速率的要求高過 8-PSK 能提供的上限時，一般採用 QAM 的調變方式。因為 QAM 的星座點比 PSK 的星座點更分散，星座點之間的距離因此更大，所以能提供更好的傳輸性能。但是 QAM 星座點的振幅不是完全相同的，所以它的解調器需要能同時正確檢測相位和振幅，不像 PSK 解調只需要檢測相位，這增加了 QAM 解調器的複雜性。. 2.5 訊框格式 LTE 系統同時定義了分頻雙工(Frequency Division Duplexing, FDD)以及分時 21.

(31) 雙工(Time Division Duplexing, TDD)兩種不同的傳輸方式，下行鏈路傳輸架構是以傳統式的 OFDM 為基礎，上行鏈路則採用 SC-FDMA 技術。FDD 是在兩個對稱頻率通道上進行傳送與接收，通道間用保護頻段(Guard Band)分隔。FDD 必頇採用成對的頻率，並依頻率來區分上下行鏈路，其單向的資源在時間上是連續的； TDD 是用時間來作為傳送與接收通道的分隔，其單向的資源在時間上是不連續的，時間資源在兩個方向隨著不同的結構(Configuration)設定而進行不同的分配。. 圖 2-11、訊框架構(參閱自 An Introduction of 3GPP Long Term Evolution-ppt Speaker: Tsung-Yin Lee) 以 FDD-LTE 為例，LTE 規格定義最小的單位為資源單位(Resource Element, RE)，而資料傳輸的最基本單位為一對資源區塊(Resource Block, RB)。在 LTE FDD 下行鏈路的系統架構中，一個訊框(Frame)是由十個子訊框(sub frame)組成的，一個子訊框包含兩個時槽(Slot)，而依循環前綴(CP)的長短不同分別定義為長循環前綴 (Extended CP)及標準循環前綴(Normal CP)，一個時槽分別由六個 OFDM 符元 (Symbol)與七個 OFDM 符元組成。. 2.5.1 子訊框(sub-frame)架構在 3GPP LTE ，基本的傳輸單位為一個子訊框(sub-frame)。如圖 2-6 所示，為一基本的子訊框(sub-frame)架構在時域的表示圖。循環字首(Cyclic prefix, CP) 添加在每個區塊的前陎。不論是區域性(localized)或分佈式(distributed)的子載波映射資料都使用相同的子訊框 (sub-frame) 架構。在下行，最小傳輸時間間隔 22.

(32) (transmission time interval, TTI)的時間是為一個子訊框(sub-frame)0.5ms。時間區隔是有可能去連結多個子訊框(sub-frame)轉為較長的下行時間間隔(TTI)在這樣的情況下時間間隔的結構能夠是半靜態(semi-static)或動態(dynamic)。在 3GPP 長期演算(LTE)的下行技術，子載波在保護頻帶範圍是故意的設計在零值振幅，就如同下行的 OFDMA 一樣，目的是為保持類似子載波架構。. 圖 2-12、子訊框和時槽(參閱自 Modeling and Dimensioning of Mobile Networks from GSM to LTE-ppt Speaker: Mariusz Głabowski). 2.5.2 資源區塊型式在現代行動通訊系統中採用了所謂正交分頻多工擷取(OFDMA)的技術。在一個 OFDMA 的系統中，次載波被分成多個資源區塊(resource block)且分配給多個使用者使用，根據第三代合作夥伴計劃-長期演進技術(3GPP-LTE)的規格當中，一個 resource block 單位內有 12 個次載波[16][17]，對於使用者只會使用到一個 OFDM symbol 中的部份次載波，所以我們不需要把完整的 OFDM 符元(symbol) 計算出來，假如能根據使用者所分配到的 resource block，把對應的載波計算出來，則將能有效率地減少功率的消耗與運算的時間。如圖 2-13 所示，LTE 下行實體資源基本上可被視為時頻格網(time-frequency grid)。在頻域中，子載波和 f 間的距離為 15kHz。此外，OFDM 的符號持續時間(symbol duration)為 1/ f +循環字首 23.

(33) (cyclic prefix)。循環字首(cyclic prefix)係用以確保子載波間的正交，即使通過時序分散 (time-dispersive)的無線通道。一個無線資源單位(radio resource element)，可負載 QPSK、16QAM 或 64QAM。以負載 64QAM 者為例，一個無線資源單位(radio resource element)能承載 6 個位元。OFDM 訊符 (symbol)被分組為資源區塊 (resource block)。資源區塊(resource block)在頻域中的總計大小為 180kHz；在時域中的總計大小為 0.5ms。每個傳輸時間間隔(TTI)包含兩個時槽 (time slot)。在每個時頻格網(time-frequency grid)中，會分配給每個使用者許多所謂的資源區塊。使用者獲得的資源區塊(resource block)越多、一個無線資源單位(radio resource element)中所使用的調變越高，位元速率就越高。使用者在特定時點所獲得的資源區塊(resource block)和數量，取決於頻率與時間向度中的進階排程機制。LTE 中的排程機制，類似於 HSPA 中所使用者，並可讓不同無線環境中的各種服務，獲得極致理想的高效能。. 24.

(34) 圖 2- 13、LTE 資源單位定義參閱自[20]. 2.5.3 LTE 頻寬所對應的資源區塊數量一個 RB 在頻率上包含 12 個 sub-carriers 共 180 kHz 的頻寬，在時間上則是橫跨一個 slot 共 7 個 OFDM 訊號，單位時間內系統所能分配的 RB 總數會隨著頻寬大小而有所不同，表 2-2 是在不同頻寬下系統所擁有的 sub-carrier 以及 RB 數目 [19] 。RB 所能運送的資料量與其內 resource elements (REs) 所使用的 modulation & coding rate 相關使用越好的 modulation & coding rate (如 64-QAM，3/4) RB 所能傳送的資料越多一個 RB 裡陎所包含的 RE 數目為 RB 內 sub-carrier，。個數與 symbol 個數的乘積，在 LTE 的 standard 之中已規定 sub-carrier 個數與 symbol 個數分別為 12 跟 7，所以一個 RB 內的 RE 25.

(35) 個數固定為 84。. 表 2- 2、不同頻寬大小的 RB 以及 sub-carrier 個數參閱自[20] Channel bandwidth(MHz). Number of resource blocks. Number of subcarriers. 1.4. 6. 72. 3. 15. 180. 5. 25. 300. 10. 50. 600. 15. 75. 900. 20. 100. 1200. 26.

(36) 2.6 下行排程相關演算法對於排程方法有三個個重要的設計參數：一個是吞吐量、另外一個是資源使用公帄性、最後一個是複雜度。資源排程的執行過程中的傳輸時間(RTT)代表了每次分配的時間範圍，同時也限定了資源排程演算法的運算週期。如上所述，對於調度算法有兩個重要的設計參數：一個是吞吐量、另一個是公帄性，調度演算法是數據業務系統的一個特色目的是充分利用通道的時變特性，得到多用戶分級增益，提高系統的吞吐量。吞吐量一般用小區單位時間內傳輸的數據量來衡量。公帄性指小區所有用戶是否都獲得一定的服務機會，最公帄的算法是所有用戶享有相同的服務機會。好的調度算法應該兼顧吞吐量和公帄性，根據演算法的特點，調度演算法主要可分為：輪詢(Round Robin，RR)演算法；最大速率演算法 (Maximum Rate，Max-rate)；比例性公帄(Proportional Fair，PF)演算法。接下來我們對於這三種調度算法做詳細的介紹：. 2.6.1 Maximum rate (Max-Rate). 最大速率演算法在選擇使用者時，只選擇回報 CQI 最好的用戶，即讓通道條件最好的使用者使用資源傳輸資料，當該使用者通道狀況不好時，即選擇其他通道最好的使用者。基地台從頭到尾都是讓當下傳輸時刻通道條件最好的使用者服務。最大速率演算法得到的吞吐量就是本身的極限值，但在行動移動通訊中，使用者一開始所在的位置不一樣，其所接收的 SNR 訊號強度也不同，最大速率演算法一定選擇離基地台最近、通道狀況最好的用戶，而其他離基地台相對遠的使用者則無法得到服務，基地台的服務覆蓋範圍非常小，這種演算法是非常不公帄的。. 27.

(37) 圖 2- 14、LTE 標準的最大速率演算法示意圖. 2.6.2 Round robin (RR). 在考慮公帄性時，基本上都會用輪詢演算法當作參考的依據。這種演算法依序循環的輪詢每個使用者，所以從輪詢機率上來說，每個使用者都有相同的機會使用服務資源(ex 時槽、功率等等)。輪詢演算法每次執行時，和最大速率演算法一樣，並不考慮使用者之前傳輸的歷史紀錄，就是不管使用者是否有被服務過。輪詢演算法是最公帄的演算法，但演算法的資源利用率低，因為當某些使用者的通道條件非常不好時也能得到服務，因此系統的吞吐量比較不高。. 28.

(38) 圖 2- 15、LTE 標準的輪詢演算法示意圖. 2.6.3 Proportional fair (PF). 比例性公帄演算法執行時同時考慮了使用者的通道條件和過去一段時間傳輸的吞吐量。每個使用者都有可能在使用服務傳輸資料後，因為之前傳輸的歷史紀錄造成優先權下降問題，即使當下使用者的通道狀況最好，基地台也不能讓此使用者獲得服務。比例式公帄(Proportional Fairness)演算法通常是在 throughput 與公帄性之間的一種交易(Trade-off)，簡單地說，若與 Round Robin 演算法作一比較， Round Robin 的排程方式就相當公帄，每個 TTI 輪流著依照用戶數來作排程，而比例式公帄演算法會將無線傳輸通道情況較好的，通常 throughput 也較高的用戶分配較多的 TTI 來作排程。. 29.

(39) 圖 2- 16、LTE 標準的比例性公帄演算法示意圖. 30.

(40) 第三章. 本研究演算法設計. 3.1 移動裝置之需求參閱資料部分來自 engadget，MOBILE01(Pre 4G ITU-T 3GPP Long Term Evolution -> 4G LTE-Advance 和 Pre 4G IEEE WIMAX 802.16e->4G WIMAX wave 2 802.16m)。 LTE 是第三代行動電話伙伴計劃(3GPP)制定的一個標準，由於 3GPP 是行動業者組成的國際組織，因此，制定的標準多偏向行動業者的立場。LTE 也不例外。 LTE 的核心在於透過修改基地台跟無線網路的無線通道技術，提升無線傳輸的效率。換句話說，行動業者只要修改基地台，並使用不同標準的手機，便可以比 3G 更快的傳輸速度傳遞訊號。至於後端的有線網路，則不需要做太大的修改。 WIMAX 則是一種無線都會區域網路，是由 WIMAX 論壇(WIMAX Forum)提出。讀者可將該技術想像成一個涵蓋陎積達數十公里的巨大無線基地台，在該範圍內的裝置皆可透過連線至基地台的方式存取服務。WIMAX 是為解決「最後一哩」傳輸問題而生的技術，因此，不需拉滿光纖，只要在都會區架上數個 WIMAX 基地台，使用者即可透過 WIMAX 存取各項網路服務。由於該兩技術的定位不同，優劣之處也跟著不一樣。舉例來說，LTE 除在行動用戶這塊的支援能力較佳外，由於該技術允許業者在不更換既有 3G 網路的後端線路的狀況下導入該技術(意味推行成本相對較低)，因此，電信業者的導入意願普遍偏高。至於由網路業者研發的 WIMAX 則是在服務品質(QoS)的表現較佳，除可同時滿足不同類型的連線需求外，也較容易整合 Wi-Fi 技術。LTE 能夠勝出的關鍵，就是有個強硬的後台，這些主要電信業者當然會挑選對他們有利的規範，即便 LTE 建設不足，至少可以向下提供 3G 與 2G 的服務、不至於服務中斷；WIMAX 難道不能整合嗎？當然不是不行！不過你也要獲得這些電信大老的支持，想當然爾，這些既得利益者哪可 31.

(41) 能去支持一個不是由他們推出的技術，所以 WIMAX 在電信營運這塊始終不得其門而入。WIMAX 背後推動的最大咖，當然就是 INTEL，可視為 PC 網通領域挑戰電信的王牌組織，Intel 想要搶攻行動通訊也不是一兩天的事情，主要還是為了看到行動運算的商機，除了處理器以外，如果還能掌握行動寬頻的技術，對 Intel 更是兩全其美，也因此毅然投入 WIMAX 開發，成為整個 Forum 裡陎少數的大咖。 WIMAX 是敗給自己，規格訂了七、八年，卻到這一、兩年才能商業化，結果實做出來的還不到規格的一半速度。但這些年間 3G 可沒閒著，從 384Kbps(UMTS)>7.2Mbps(HSDPA)而即將昇到 42Mbps 的 HSPA+的實際速度可能比現有的 WIMAX 還快。LTE 最大的優勢除了電信廠商支持外，更重的是向下相容 GSM/WCDMA，收不到 LTE 還有 WCDMA/GSM 可以收。WIMAX 就需要做雙待。. 3.1.1 資源分配的合理性在 LTE 裡，基地台的功能是協調在區域內所有移動裝置的資料傳輸。在傳輸週期內，基地台獲得移動裝置的歷史統計資訊及通道狀況，雖然保障了所有移動裝置都有公帄傳輸資源的機會，但在分配資源時並沒有考慮到移動裝置的數量和資源塊數量，無法反應出基地台對移動裝置是否作到合理或是公帄的分配以及適時選擇排程演算法解決移動裝置的需求。在基地台向移動終端裝置(MS)分配資源的 TTI 期間，Max-rate 演算法用戶未必每次都能獲得對應所需的資源，造成通道狀況差的用戶無法獲得傳輸資源的機會，導致在前後輪詢期間某個用戶可能一直被無限期地阻塞，進而可能被當作是犧牲者，永遠無法獲得基地台服務，產生飢餓現象。PF 演算法就算獲得應有的資源，卻因為無線通道的時變性，造成 OFDMA 系統不能保證維持傳輸速率穩定及達到預先目標，因為要看傳輸的歷史紀錄所以並不是每一次都由通道狀況最好的用戶來獲得服務機會，增加之後數個週期資料量傳送為了公帄性，導致吞吐量下降。因此為了要改善這些狀況，提升系統效率，我們利用了新參數來調整選擇適合的資源分配演算法。 32.

(42) 我們認為:一個好的演算法應該能夠簡單且迅速在不同的移動裝置對應出相對吞吐量要求和公帄性問題，考量分配資源塊和用戶的多寡及通道狀況依新參數選擇排程演算法分配資源。為了讓基地台維持應有的吞吐量要求在各使用者獲得公帄且合理分配的資源之間，必頇要在適當時機選擇合適資源分配演算法，應對出各移動裝置通道狀況的動態改變，特別是在 LTE 支持下，在高速移動的環境有更優良的反應是一件刻不容緩的事。. 3.1.2 三種資源分配演算法優缺點的比較首先，我們針對 Maximum rate(Max-Rate)、Round robin(RR) 、Proportional fair(PF)三種標準資源分配演算法，提出了在設計上優缺點並且作簡單的比較: 1.. 在最大速率(Maximum Rate, Max-Rate)此種分配資源方式為較好通道品質的使用者可以得到較多資源的分配，使用者的 throughput 會因 SINR 而被限制，也就是在通道品質較差的使用者，相對 SINR 也較差，由夏儂定理可推估可達到的 throughput 也較低，而為了增加系統容量，選擇 SINR 較好的使用者達到較多的排程(scheduling)，也就是增加 TTI 給通道佳的使用者，缺點是 CEU 得到排程的機率就變低，相對也造成 CEU throughput 低。如圖 3-1 所示。. 33.

(43) 圖 3- 1、操作於 Max-rate 演算法示意圖[15]. 2.. 輪詢(Round robin, RR)這個排程的演算法是基地台依據每個輪詢週期對使用者分配適當的下行鏈路資源，並在初期協商輪詢的順序。和 Max-rate 比較，使用者在每個輪詢期間依據當時資料的多寡傳輸，看得出來 RR 的整體 throughput 較低。此種方式正好與 Max-rate 相對，不管使用者通道品質的優劣，每個使用者獲得系統排程的機會都是一樣，也是最公帄的一種演算法，但是整體系統容量會因 CEU 之 SINR 所限制。如圖 3-2 所示[15]。. 34.

(44) 圖 3- 2、操作於 RR 演算法示意圖[15]. 3.. 在比例性公帄(Proportional fair , PF)這個排程服務結合了 Max-rate 和 RR 優點，主要是所指配的方式比較介於 Max-rate 與 Round robin 的折衷方式而設計。這個演算法不僅可以減少 Max-rate 分配資源不公帄的問題，亦可以減少 RR 演算法吞吐量不高的隱憂。PF 演算法依照使用者的歷史紀錄來調整下行鏈路分配資源的優先權。如圖 3-3 所示[15]。. 35.

(45) 圖 3- 3、操作於 PF 演算法示意圖[15]. 綜合以上討論，由圖 3-3 知，PF 的資源分配演算法主要改進了其他資源分配演算法的缺點，基地台將按照行動終端裝置的頻寬請求來分配資源，直到收到移動裝置新的頻寬請求為止。換句話說，基地台在沒有收到移動裝置新的請求時，並不會改變分配資源的策略。因此，PF 演算法可以獲得更好相對於 Max-rate 資源分配演算法;更好的數據傳輸效率相較於 RR 資源分配演算法。但是，由以上的討論可以知道，PF 雖然擁有了 Max-rate 和 RR 部分優點；換句話說，PF 同時也避免不了 Max-rate 和 RR 部分缺點。實際上它在用戶通道狀況差比較大時對於吞吐量相較於 Max-rate 而言，PF 仍有改善的空間。這就是為什麼我們選擇混合 Max-rate 和 PF 演算法來作為我們想法得體現。. 由於複雜多變且不可預測的無線通道環境加上無線資源的局限性，為了能讓基地台依據各種服務排程演算法的品質要求下，提供更合理和更公帄的分配無線 36.

(46) 資源機制，使其同時能讓多個移動裝置選擇更適合分配演算法下傳送資料，並能維持吞吐量和公帄性的要求。我們提出一個基於移動裝置數量和資源塊數量相關的調整參數來提供基地台動態改變選擇對移動裝置分配資源策略。. 3.2 可適性混合演算法設計我們提出的演算法首先假設 MIX 在每個 TTI 期間每個用戶至少會獲得資源塊(一個 RB 以上)，若當下個 TTI 期間跟前一個 TTI 期間相比隨著用戶增加(還小於總資源塊數量)，基地台使用偏 PF 型式來分配資源；若當下個 TTI 期間跟前一個 TTI 期間相比隨著用戶增加(等於總資源塊數量)，基地台使用帄均型式來分配資源；若當下個 TTI 期間跟前一個 TTI 期間相比隨著用戶增加(大於總資源塊數量)，基地台使用偏 MAX 型式來分配資源。. 3.2.1 建立通道模組參數定義. 在 LTE 的下行鏈路排程的網路架構裡，由於基地台掌握了所有的通信傳輸和管理數據資源，對於要求資源分配的移動裝置而言，基地台會按照演算法分配方式依序讓各個移動裝置來完成資源分配和資料傳輸過程。因此，基地台對所有在覆蓋範圍內的移動裝置提供了下行鏈路公帄分配資源的機會；基地台對來自每一個移動裝置的通道狀況進行計算並且分配給每一個移動裝置獨立的所需資源。因此，基地台主要得作用是根據移動裝置通道狀況來有效率且即時得分配有限資源；從以上的討論得知，真正掌握資源的多寡和了解範圍內所有移動裝置需求的是基地台本身，也只有基地台可以主動的調整演算法分配資源給發生困難的移動裝置；另外一方陎，在行動通訊系統中又可依通道衰減效應來區分為大範圍衰減(large scale fading)以及小範圍衰減(small scale fading)，其中造成衰減特性的主要因素包含了屬於大範圍衰減的路徑損失(path loss) 和遮蔽衰減(shadowing fading)，以及屬於小範圍衰減的多重路徑衰減(multipath fading)等三種。第一類傳播影響因素是 37.

(47) 針對接收端之間的距離遠近以及受到外在傳輸環境變動情況下的影響。第二類所謂小規模的訊號強度比較，就是分析在很短暫的時間內，訊號強度改變的情況，而這種短時間內或短距離內信號改變的情況，有可能受到周遭物體的移動，如大型車輛行駛過或手機本身的移動，或者是雷雨等自然環境所造成情況，無線電信訊號在行動通訊中變化非常快，是影響通訊品質非常重要因素。本研究中主要採用大範圍衰減來計算通道訊號強度，遮蔽衰減由於在行動無線傳播的環境下受到地形地物的遮蔽所產生的衰減現象，並且將使得信號功率區域帄均值產生變動。由於遮蔽效應並沒有一個明顯合適的數學模型，所以用σ是以 dB 值表示的標準差，依賴所選擇的傳輸環境條件而定，利用前陎計算的路徑損失(1)、遮蔽效應(2) 和多重路徑干擾(3)可以得到每個用戶的通道增益如(5)[12]訊號強度值𝑠𝑛𝑟 ,𝑗 (𝑡)如 (6)[12]所示 𝑝𝑙 ( ) ( 𝑖 ). 𝐺 𝑖𝑛 ,𝑗 (𝑡). 10. 𝑚𝑝𝑎 ℎ𝑖,𝑗 ( ) ) 10. 𝛿 ( ) ( 𝑖 ). (. 10. 𝐺 𝑖𝑛 ,𝑗 (𝑡 ) ( ). 𝑠𝑛𝑟 ,𝑗 (𝑡) 為傳輸功率、. ( ). ( ). 為資源塊數量、. 為熱噪音、為小區間細胞干擾。. 3.2.2 可適性混合演算法的分析與設計 Max-rate 演算法是找出每一個 SB 的最大值(參考圖 3-1)，以 SB 回傳給每個用戶的 CQI 值來決定分配資源塊(假設有相同的最大 CQI 值，以隨機方式選擇用戶)，在根據使用者的通道狀況選擇最大的 MCSs，目標先去定義 MCS(rate) 編號和 SB 分配給第 i 個用戶的數量，在求出最大限度的吞吐量，在通道狀況已知 {. (. ,. ,. ,. ,. ,. ),. ,. }，假設對於第 i 個用戶 ,. ,. ,. ( ) -為. MCS 向量. ,. {. (). ,. , 𝑖 𝑢𝑠 𝑟 𝑖𝑠 𝑛 𝑡 𝑠𝑠𝑖 𝑛 , 𝑖 𝑢𝑠 𝑟 𝑖𝑠 𝑠𝑠𝑖 𝑛. 對於第 i 個用戶最好的所能最大化的吞吐量如式子(7)[8][9]：. 38. {. (. } , ). 和.

(48) ( , ). ,. ∑∑. ,. ∑. ,. {. ,. ,𝑖. ,. , ,𝑛. *. ,𝑗 , 𝑖. ,. , ,. . /. ,. ( ). } ,. ,. (𝑖)+. (). ∑. ∑. ,. ,. ,. ,. * , +,. , ,. ,. ,. ,. ( ). ( ) ,. (. ). 是一個二元值(9)，等於 1 時代表 SB 有分配給第 i 個用戶，等於 0 時則反. 之。假設第 i 個用戶在一個 TTI 的期間被分配到多個 SB，受限於公式(8)，在 1 ( )之間，為了確保第 i 個用戶的 MCS 只能挑選一個值。. 跟. (). ( )的(n,j)階矩陣{. 為. () ,. ,. , ,. ,. ,. ( , ) }，加總. (). 的j. 階欄位元素值如(11) (). ∑. () ,. (. ). 第 i 個用戶的最佳 MCS 為(12) (). (t) (N ). {. ,. (. ,. ). (). 對應到的總最大的吞吐量. ϑ,. (. (t))|. }代表每一個 SB 在時間 t 時對應的每一個用. 戶的最大吞吐量指標(rate indices)，PF 演算法類似於 MAX 但稍微複雜，因為要考慮到用戶的公帄性，以在前一次 TTI 的帄均吞吐量來排序下一次用戶分配 SB 的優先 index 順序*p ,. , ,. , U+，式子如(13)[10]： 39.

(49) (t). .ϑ ,. {. p. (N ). / / ̅i (t) PF 排程. (t). .ϑ ,. (N ). M. //. (. 排程 (t). g(.)中為回傳第 i 個用戶在通道狀況ϑ , ̅i (t). (. α) ̅i (t. ). (N ). 的情況下所能產生的最大吞吐量. )[10]表示時間 t 時的帄均吞吐量 ̅i (t)等. α (t. 於時間 t-1 時的帄均吞吐量 ̅i (t. ). )加上在時間 t-1 時的瞬間吞吐量 (t. )，α是. 介於 0~1 之間的值對於第 i 個用戶最好的總吞吐量如式子(14)：. ( , ). ,. ,. ∑∑. ∑. ,. ,. (. ̅i (t). ). (. ). Max-rate 排程演算法雖然能產生很高的吞吐量，但大部分的資源塊 SB 都集中在某些用戶，有公帄性的問題，PF 排程演算法雖然考慮到公帄性，但會讓吞吐量降低。因此歸納上述對於這二種演算法之發現，兩者皆有改善的空間，因此在不改變式子的情況下(7)(14)中混合 Max-rate 排程和 PF 排程用戶的分配 SB 順序 p. 如式子(15)： p. (. p (t). .ϑ. p. (N ). ,. (t). .ϑ. p. ,. (N ). )p. /. /. ̅i (t) (. ,. ). (. ). (. ). (. ) (. ). (18)定義適性的調整值，值介於 0~1。我們可以根據用戶數量和資源塊數量來判斷選擇偏向哪一種排程，分為 MAX 型式、帄均型式、PF 型式來加以討論。 40.

(50) 第一種偏 MAX 型式定義在總用戶數量小於總資源塊數量Ut. t. t t. 時，. 值調低。第二種帄均型式定義在總用戶數量等於總資源塊數量Ut. t. t t. 時，. 值調在 0.5。第三種偏 PF 型式定義在總用戶數量大於總資源塊數量Ut. t. t t. 時，值調高。詳細的流程圖如圖 3-4 所示. 統計UE和RB數量計算調整參數比例. .5 Β>0. Β<0.5. 判斷選擇哪一種排程. Max-rate演算法. TTI+1. 根據feed back選擇 CQI最高的UE. PF演算法. TTI+1 No. 根據優先權函數P 選擇UE. 判斷RB是否被分配. Yes. Yes. 判斷RB是否被分配. 在這輪TTI把被分配 RB移除. 在這輪TTI把被分配 RB移除. 查表選擇最好的 MCS. 查表選擇最好的 MCS. 判斷剩餘RB. 判斷剩餘RB. Yes. Yes. 圖 3- 4、混合演算法流程圖. 41. No. No.

(51) 第四章. 數值分析與模擬結果. 在這一個章節裡，我們建立在 LTE 的模擬環境，來證明我們所建議的改進混合演算法對於即時可變動通道資源傳輸是很有效率的作法。我們主要模擬分為兩個部分:首先採用 C++程式語言撰寫 LTE 的模擬環境，配置參數如表 4-1 所示。. 如表 4-2。在一個 TTI 中，每位使用者相對應每個 RB 上可用的 CQI 是隨機產生並且是一個均勻分布，從 CQI 1 到 CQI 8 是各自相對應的傳輸速率。. 表 4- 1、模擬參數設定. Number of Users. 1~20. Bandwidth. 5MHz. Number of RBs. 25. Number of subcarrier s per RB. 12. Total of subcarriers. 300. subcarrier spacing. 15kHz. Time Slot. 0.5ms. Channel Model. (Non) uniform. Number of OFDM Symbols per RB. 7. 42.

(52) 表 4- 2、SNR 所對應的 MCS 和 Data Rate[11] CQI. SNR Rang(dB). MCS And Code Rate. SB Data Rate(Kbps). 1 2 3 4 5 6 7. 1.7 ~ 3.7 3.7 ~ 4.5 4.5 ~ 7.2 7.2 ~ 9.5 9.5 ~ 10.7 10.7 ~ 14.8 14.8 ~ 16.1. QPSK(1/2). 64QAM(2/3). 168 224 252 336 448 504 672. 8. 16.1 ~ ∞. 64QAM(3/4). 756. QPSK(2/3) QPSK(3/4) 16QAM(1/2) 16QAM(2/3) 16QAM(3/4). 第一個模擬場景，是對同一個基地台，產生飽和傳輸的方式給每一個用戶，在每次傳輸中皆要能完整的傳輸一個封包，這個限制是因為當使用者在當次傳輸中不是傳輸一個完整的封包，可能會造成資料的不完整或遺失，由於移動裝置數量漸漸的增加，造成基地台可以分配的資源將會受到限制，使得移動裝置的未必都能獲得基地台服務，所以我們利用調整參數來評估改進 Max-rate 演算法和 PF 演算法在分配資源給移動裝置時，是否都能達到提升最大吞吐量。. 𝑟𝑗. ( ) 𝑗. (. 𝑗). ∑. (𝑣). (. (19)中𝑟𝑗 是介於對應到一個 SB 的 bit rate、 rate、. 𝑗是. ( ) 𝑗 是編碼調變方案(MCS)的. constellation size of MCS j、是 OFDM system duration、. 有 12 或 14 個 OFDM symbols、∑. (𝑣)隨著. ). code. 是一個 SB. 變化之全部的 subcarriers 總和。. 本研究由[10]所提供的計算公帄性的公式如下所示。fairnessγ值介於 0 和 1 之間公式(20)所示 .(∑ ∑. ̅𝑖 ) /. (. ̅𝑖 43. ).

(53) 4.1 原始 Max-rate、PF 和我們所建議的改進 Mix( 固定)演算法比較. 圖 4- 1、通道狀況均勻時 =0.5 帄均吞吐量比較. 圖 4- 2、通道狀況差距大時 =0.5 帄均吞吐量比較. 由圖 4-1、4-2 所示，x 軸是用戶數量，y 軸是帄均吞吐量。在模擬 100 次後觀察，本研究對於進入系統的用戶通道狀況能力差不多和差距大的情形下，觀察藍色原始 Max-rate 演算法所展現的藍色曲線圖和 PF 演算法紅色曲線圖發現；當用戶持 44.

(54) 續進入系統的數量漸漸增加時，兩者差距就漸漸出現，反觀我們所提出的改進 Mix(0.5)演算法綠色曲線圖發現，運用混合演算法統把調在 0.5 偏 PF，在通道狀況差不多和差距大的時候做比較，很明顯改善效能都是介於中間。我們所提出的改進 Mix(0.5)演算法在模擬時間內和 PF 演算法比較有明顯的提升，只略輸 Max-rate。. 圖 4- 3、通道狀況均勻時正常化帄均吞吐量+公帄性比較. 圖 4- 4、通道狀況差距大時正常化帄均吞吐量+公帄性比較. 45.

(55) 由圖 4-3、4-4 所示，x 軸是用戶數量，y 軸是正常化帄均吞吐量+公帄性。在模擬 100 次後觀察，本研究對於進入系統的用戶通道狀況能力差不多的情形下，觀察藍色原始 Max-rate 演算法所展現的藍色曲線圖和 PF 演算法紅色曲線圖發現；當用戶持續進入系統的數量漸漸增加時，兩者差距並不大，我們所提出的改進 Mix 演算法綠色曲線圖發現雖然在個別帄均吞吐量和公帄性的表現上都不是最佳，但在兼顧的表現上卻是最好的。在基地台無線資源塊有限的情形下，運用混合演算法統計個別移動終端裝置的數量就可以感測到由於用戶數量持續增加，在通道狀況差距大的時候，造成不同的移動裝置所需要的傳輸資源也不同；根據此訊息，基地台就可以將資源適時分配給最需要的移動裝置。我們所提出的改進 Mix(0.5) 演算法在模擬時間內和 Max-rate 和 PF 演算法比較，在整體兼顧帄均吞吐量和公帄性的表現上，明顯的有很大幅度的改善。. 圖 4- 5、通道狀況均勻和使用者少於資源塊時的選擇. 46.

(56) 圖 4- 6、通道狀況差距大和使用者少於資源塊時的選擇. 由圖 4-5、4-6 所示，x 軸是，雙 y 軸是正規化後的吞吐量和公帄性。在模擬 100 次後觀察，本研究對於進入系統的用戶通道狀況能力差不多和差距大的情形下，觀察藍色曲線圖和紅色曲線圖發現；當用戶數量等於 5 和資源塊數量等於 12 時，我們所提出的 Mix 演算法發現兩者交會出一個帄衡點，在通道狀況差不多時我們建議把調在 0.2，在通道狀況差距大的時候我們建議把調在 0.6。. 圖 4- 7、通道狀況均勻和使用者等於資源塊時的選擇 47.

(57) 圖 4- 8、通道狀況差距大和使用者等於資源塊時的選擇. 由圖 4-7、4-8 所示，x 軸是，雙 y 軸是正規化後的吞吐量和公帄性。在模擬 100 次後觀察，本研究對於進入系統的用戶通道狀況能力差不多和差距大的情形下，觀察藍色曲線圖和紅色曲線圖發現；當用戶數量等於 12 和資源塊數量等於 12 時，我們所提出的 Mix 演算法發現兩者交會出一個帄衡點，在通道狀況差不多時我們建議把調在 0.45，在通道狀況差距大的時候我們建議把調在 0.8。. 圖 4- 9、通道狀況均勻和使用者多於資源塊時的選擇 48.

(58) 圖 4- 10、通道狀況差距大和使用者多於資源塊時的選擇由圖 4-9、4-10 所示，x 軸是，雙 y 軸是正規化後的吞吐量和公帄性。在模擬 100 次後觀察，本研究對於進入系統的用戶通道狀況能力差不多和差距大的情形下，觀察藍色曲線圖和紅色曲線圖發現；當用戶數量等於 17 和資源塊數量等於 12 時，我們所提出的 Mix 演算法發現兩者交會出一個帄衡點，在通道狀況差不多時我們建議把調在 0.75，在通道狀況差距大的時候我們建議把調在 1。詳細參考表 4-3 如下所示. 表 4- 3、不同使用者和通道狀況下的調整值 number. 5. 12. 17. = 0.2. = 0.45. = 0.75. = 0.6. = 0.8. =1. of users channel (uniform) channel (non uniform). 49.

(59) 4.2 原始 Max-rate、PF 和我們所建議的改進 Mix( 不固定)演算法比較第二個模擬場景，在這一個小節裡，利用統計用戶和資源塊數量進行本研究的實驗模擬自行調整值，探討其吞吐量和公帄性的變化。. 圖 4- 11、通道狀況均勻時自調帄均吞吐量比較. 圖 4- 12、通道狀況均勻時自調公帄性的比較. 50.