[发明专利]最大化调度用户集势的动态调度方法与装置

说明书

本发明公开了一种最大化调度用户集势的动态调度方法与装置，用于基站面对大规模用户终端时进行选择性调度的场景。首先根据用户信干噪比和业务需求筛选得到可行用户集。然后在可行用户集中构造不同的用户子集，找到一个满足集合中所有用户的业务需求且总发送功率最小的用户子集作为已调度用户集。再从已调度用户集中有放回的取出一个用户，剩余用户集合作为待优化用户集，选择一个总发送功率最小的待优化用户集，并记录被取出用户。如果已调度用户集中的最后加入用户与记录的取出用户相同，则输出已调度用户集和对应的波束赋形向量。本发明能够同时进行用户调度和波束赋形优化，具有时间复杂度低、调度用户数量多和调度用户间干扰小等优点。

技术领域

本发明涉及到满足特定速率需求通信场景中的通信资源分配问题，尤其涉及一种最大化调度用户集势的动态调度方法与装置。

背景技术

近年来，随着互联网和物联网应用需求的爆发式增长，无线通信面临的有限频谱资源与持续增长的无线业务需求之间的矛盾日益凸显。为了支持更高速率的无线传输，第五代(5G)及后5G移动通信系统在利用较低频段资源的基础上将使用高频毫米波通信来满足以用户“体验质量(Quality of Experience,QoE)”为中心的无线通信需求。相较于第四代(4G)移动通信网络，5G移动通信网络除了进一步增加可实现速率(增强移动宽带(enhance Mobile Broadband,eMBB))之外，还着力为海量机器类通信(massive MTC,mMTC)和超可靠低延迟通信(Ultra ReliableLow Latency Communication，uRLLC)提供无线数据传输服务。

mMTC和uRLLC作为第五代通信网络中的关键服务类型，主要面向物物互联的应用场景。其中，mMTC主要满足海量物联的通信需求，面向以传感和数据采集为目标的应用场景；uRLLC则基于其低时延和高可靠性的特点，主要面向垂直行业的特殊应用需求，如智能工厂、智能港口、智能车联网、远程医疗等。然而，这类新兴的通信场景兼具mMTC和uRLLC场景特点，所服务的通信终端数呈指数增加，同时在基站成本约束的条件下，通信节点指数增长使其面临基站数与通信终端数极不对称的窘境，进而产生以上行链路数据业务传输为主导的趋势。受通信终端节点数量指数增加的影响，不仅面临着常规mMTC和uRLLC场景中的微流量和超可靠低时延等问题，同时还面临着庞大传感器的接入控制问题，即所谓通信终端节点高并发问题。这意味着需要立足于满足大规模并发连接的需求，深入研究高效的高并发用户接入和用户配对技术，以最终实现增加系统吞吐量以及降低系统中通信终端节点能量消耗、降低传输时延及增强可靠性的多重目标。

解决高并发的基础是用户调度和空分复用(波束设计)。早期用户配对算法建立在信道系数已知的基础上，通过对信道增益的不同排序，设计不同算法，如随机用户配对(Random Pairing Algorithm，RPA)、均匀信道差(Uniform Channel Gain Difference,UCGD)配对等；也有从信道正交性出发进行配对方案设计，如正交用户配对、行列式用户配对(Determine Pairing Algorithm，DPA)等。一方面，这些方法主要基于传统香农理论开展用户调度与波束设计，没有考虑uRLLC场景的可靠性和低时延特点。在uRLLC场景中，为了最小化传输时延，通常采用有限块长数据(信道使用)发送，以致于传统香农公式假设条件(假设信道编码的码字长度和允许承载数据的块长度无限制地增长)无法满足。另一方面，注意到这些用户调度算法通常只考虑用户信道正交性或者使网络容量最大化，而没有特别地考虑不同用户的特定业务需求，如最小速率需求、可靠性需求等。如何把用户的特定业务需求和网络特性都考虑到用户调度机制的研究中是研究人员亟需深入探索与研究的关键科学与技术问题。

发明内容

发明目的：本发明目的在于提供一种面向超密集网络的用户动态调度方法与装置，用于基站面对大规模用户终端时进行选择性调度的场景，该方法能够在满足用户的业务需求以及基站的总发射功率约束下，实现可调度用户数最大化和波束赋形优化双重目标。