CN102598826A - 用于调度电信系统中的控制的方法和设备 - Google Patents

Abstract

在包括节点和多个相关联的用户设备的电信系统中的上行链路调度控制方法中，执行以下步骤：识别S10调度环输出信号、调度环输入信号、以及调度环系统状态；基于所识别的调度环输出和输入信号的至少一个子集和所述调度环系统状态，确定S20代表所述系统中的调度环的动态空间状态模型。接下来，测量S30并存储S40所识别的调度环输出信号和所识别的调度环输入信号的至少一个子集。最后，基于与所确定的动态空间状态模型、所存储的调度环输入信号、以及所存储的调度环输出信号相关的准则的优化，控制S50所述调度环的多个用户设备。

Description

用于调度电信系统中的控制的方法和设备

技术领域

本发明一般涉及电信系统，更具体地，涉及在这种系统中的调度控制。

背景技术

在许多通信系统中，从网络侧执行用户的调度，因而用户的调度有时被称为基于网络的多用户调度。例如，在前几代系统中，调度通常作为网络控制器中的操作单元进行工作。随着HSPA(高速分组接入)和类似的现代系统的发展，调度被重新部署到Node B。

例如，HSPA通常基于下行链路中的高速下行链路分组接入(HSPDA)和上行链路中的增强上行链路(EUL)。增强上行链路(EUL)有时被称为高速上行链路分组接入(HSUPA)。

HSPDA是提供更高数据率的平滑演进路径的WCDMA(宽带码分多址)的增强。HSPDA是在3GPP版本5中规定的，且包括诸如高速下行链路共享信道(HS-DSCH)的附加传输和控制信道。EUL是在3GPP版本6中规定的，且包括诸如增强专用信道(E-DCH)的附加传输和控制信道。

HSDPA的实施方式通过在许多用户中对小区的公共资源的有效共享、对即时无线电信道条件的传输参数的快速适配；增加的峰值比特速率和降低的时延，来实现容量和终端用户感知的改进。快速调度是选择哪个(些)用户在给定传送时间间隔(TTI)中传送的机制。因为分组调度器控制用户中共享资源的分配，并主要确定系统的整体行为，所以分组调度器是HSDPA系统设计中的关键元件。事实上，调度器决定服务哪些用户，并且与链路适配机制密切协作，决定应当针对每个用户使用哪种调制、功率和多少代码。这产生了实际端用户比特速率和系统容量。使用信道相关调度，在用户间共享HS-DSCH下行链路，以利用有利的信道条件，从而实现可用无线资源的最佳利用。

如上所述，调度典型包括根据某一优先级顺序，向用户分配通信资源。调度算法通常通过使用一个或多个度量来确定用户的优先级。基于无线信道质量的时延因素和可选的其它因素通常用于向用户授权调度优先级。例如，在MMTel服务中，无线接入网中的时延是重要度量。已知针对下行链路的所谓时延敏感调度器可以获得针对MMTel服务(如IP上语音业务)的相当好的性能。

与下行链路中的HSDPA类似，在上行链路中存在针对E-DCH的分组调度器。然而，不同于调度器和传送缓冲器位于节点B的HSDPA，针对上行链路情况，要传送的数据位于用户设备中。调度器将通常按照请求-授权原则进行操作，其中用户设备(UE)请求允许发送数据，网络侧上的调度器决定何时以及多少终端将被允许这样做。传送请求将通常包含与传送数据缓冲器的状态、终端侧的队列及其可用功率余量有关的数据。标准预见两种基本调度方法，即，长期授权将会被发布给多个终端，所述多个终端可以使用码复用同时发送它们的数据，而另一方面，短期授权允许终端在时域的复用。

具体地，针对增强上行链路，调度器控制允许UE何时且以何种数据速率进行传送。通过增大传送功率，UE可以以更高数据速率传送。然而，从特定UE接收到的功率表示针对其它UE的干扰。因而，EUL的“共享资源”典型为小区中的可容忍干扰量。为了控制上行链路干扰，节点B处的调度器将向UE分配与最大数据速率相对应的值授权。

调度器需要与UE状态有关的信息。通常，信息越详细，调度器做出准确和有效决定的可能性越大。在EUL中，存在从UE到节点B传递调度信息的两种机制：带外信令和带内信令。通过在增强专用物理控制信道(E-DPCCH)上传送的单个所谓“快乐比特”实现带外信令。带内信令提供了更详细的信息，且在增强专用物理数据信道(E-DPDCH)上传送。

用于增强上行链路的调度器调度多个用户的EUL业务。EUL用作WCDMA下行链路中高速下行链路分组接入服务的对方。EUL和HSDPA共同提供了针对WCDMA蜂窝系统的移动宽带供应的骨干。调度器以闭环方式操作，其中响应于传送请求和空中接口负载(测量)来发布传送授权(控制信号)。3GPP标准向信道提供特定关联容量、范围和时延特性。很明显，控制环是关于非线性约束和各种状态的许多离散范围动态变化的。

现有调度器功能的主要问题在于，现有调度器功能不能正确地考虑控制环的复杂多输入多输出特性，事实上，调度器是在不考虑现代和系统控制理论的情况下设计的，可以预期，将产生次优性能。

因而，需要改进调度。

发明内容

本发明涉及电信系统中的调度控制。

尤其，本发明涉及针对EUL的改进的调度环控制。

在包括节点和多个相关联的用户设备的电信系统中的上行链路调度控制方法中，执行以下步骤：识别S10调度环输出信号、调度环输入信号、以及调度环系统状态；基于所识别的调度环输出和输入信号的至少一个子集和所述调度环系统状态，确定S20代表所述系统中的调度环的动态空间状态模型。接下来，测量S30并存储S40所识别的调度环输出信号和所识别的调度环输入信号的至少一个子集。最后，基于与所确定的动态空间状态模型、所存储的调度环输入信号、以及所存储的调度环输出信号相关的准则的优化，控制S50所述调度环的多个用户设备。

本发明的优点包括：

针对EUL的增强的小区容量

针对EUL的增大的稳定性余量

针对EUL的增大的小区覆盖

改进的小区稳定性控制

附图说明

可以通过参考以下描述并结合附图，最佳地理解本发明及本发明的其它目的和优点，其中：

图1是可以实现本发明的电信系统的示意性说明；

图2是热噪声增加量的图示；

图3是根据本发明的方法的实施例的示意流程图；

图4a-4b是根据本发明的设备的实施例的示意框图；

图5是根据本发明的设备的实施例的另一示意框图。

缩写

DL      下行链路

E-AGCH  增强接入授权信道

E-DPCCH 增强专用物理控制信道

E-DPDCH 增强专用物理数据信道

E-HICH  增强混合ARQ指示符信道

E-RGCH  增强相对授权信道

E-TFCI  增强传输格式组合标识符

EUL     增强上行链路

HSDPA   高速下行链路分组接入

HSPA    高速分组接入

HSUPA   高速上行链路分组接入

LQG     线性二次高斯

MPC     模型预测控制

RBS     无线基站

RLC     无线链路控制

TTI     传送时间间隔

UE      用户设备

UL      上行链路

WCDMA   宽带码分多址

具体实施方式

作为示例，参照图1，将在EUL的上下文中对本发明进行描述。然而，同样的原则也可以应用于诸如LTE系统中的上行链路调度之类的其它系统。参照图1，电信系统包括与核心网络进行通信的多个无线网络控制器(RNC)。每个RNC控制多个逻辑节点-节点B，并负责呼叫建立、其所负责小区中的服务质量处理和无线资源管理。此外，每个RNC处理自动重传请求(ARQ)、错误数据的重传。每个节点B负责物理层处理，如纠错编码、调制和扩频、以及基带到从天线发射的射频信号的转换。节点B负责在一个或多个小区中的传送和接收。最后，每个节点B支持在其小区覆盖内的一个或多个无线设备(UE)。

为了使读者理解本发明的益处和细节，以下将提供对当前调度及其问题的详细讨论。

WCDMA增强上行链路致力于将业务调度到上行链路干扰情况有利的时间，从而以比之前更好的方式利用空中接口资源。空中接口负载典型通过基于热电平的噪声上升(表示为热噪声增加量(ROT)的量)来测量。该思想在图2中示出。极限(pole)容量是与无穷大噪声上升相对应的上行链路的有限理论比特速率。

如前所述，上行链路数据信道表示为E-DPDCH。该信道支持高速率。然而，在调度控制中不涉及E-DPDCH，调度控制相反是表示为E-DPCCH的相应控制信道的任务。例如，该信道承载从每个用户设备到EUL调度器的速率请求(测量信号)。也有支持EUL的下行链路信道。这些信道中的第一个是E-AGCH信道，该信道承载给每个UE的绝对授权(控制信号)。该信道将在本发明具体实施方式的最后进行讨论。更外围的是E-RGCH信道，该信道承载从节点B到UE的相对授权(也是控制信号)。最后，E-HICH信道承载ACK/NACK信息，在调度中并不直接涉及E-HICH信道。

以上提及的授权是发信号通知给每个UE的、指示它可以用于传送的速率(实际上是功率)的量。UE能够但是并不需要使用其全部授权。相对授权用于控制相邻小区中的干扰，这些可以仅一次一步地减少UE的当前授权。强调仅可以使用离散数量的授权等级。

针对有兴趣的读者，例如在[1]中可获得关于EUL的更多细节。

如前所述，每个节点B中的调度器的任务是调度EUL用户业务，以在执行多个任务的同时提高用户和小区容量。这些任务包括：保持跟踪空中接口小区负载、避免会引起小区不稳定和覆盖丢失的过调度、以及保持跟踪其它可用业务，象传输资源和硬件。此外，调度器接收、测量并估计与调度操作相关的量，并主要以授权功率/比特速率的形式向UE传送命令。

当这样做时，调度器需要在3GPP标准引入的约束下进行操作，这些约束是例如：

有限的授权传送容量。

授权传送时延。

授权步进(step up)速率限制。

授权命令和测量信号的量化。

标准有限UE状态信息。

粗量化信息的扩展使用。

现有技术中的调度器是在没有控制理论设计规则的正确应用的情况下设计的。在一种已知的调度解决方案中，例如，按照优先级列表中定义的顺序，只要资源可用，便给予UE最大比特速率。然后，在缺少资源的情况下，调用过载处理。该过载处理将具有最佳授权的UE的优先级降低为非常低的优先级，从而导致在与高速率用户相冲突的情况下的切换。由于在调度生效之前具有停滞时间(dead time)，这导致了容量损失。其它方面包括调度仅基于空中接口负载生效的事实，即，针对其它UE的先前的调度命令并不用于预测空中接口负载，这引起其它损失。

如前所述，UE形成调度控制环的不可或缺的部分。在这方面，感兴趣的不是E-DPDCH信道上的数据传递。而是根据3GPP标准的UE的操作。每个UE根据以下执行操作。在E-AGCH信道(控制信号)上接收绝对授权。有四个信道，然而，仅有一个绝对授权可以在每个信道上的每个TTI进行传送。因而使用队列，这导致了时变时延。UE还在E-RGCH信道(控制信号)上接收相对授权。相对授权仅可以通过单步降低UE的调度授权。此外，这些在针对UE形成调度授权时使用，因而调度授权基于绝对和相对授权。调度授权是UE用于传送的实际授权。此外，每个用户设备使用绝对授权和相对授权来计算要用于数据传送的功率。这使用贝塔因子来表示，贝塔因子根据调度授权的非线性函数来计算，也考虑到UE的绝对输出功率电平。从绝对和相对授权的接收直至贝塔因子用于传送，存在与该过程相关联的时延。显然，每个用户设备还根据所计算的贝塔因子来传送用户数据。

此外，每个用户设备执行快乐比特(测量信号)的确定，并将快乐比特发信令通知位于节点B中的RBS的调度器。如果不快乐，则UE请求更高比特速率，确定调度信息(测量信号)，并向RBS的调度器发信令通知调度信息。调度信息基于允许调度器针对UE作出调度决定的RLC缓冲器中的数据量，以及确定所使用的传输格式(E-TFCI)和发信令通知所使用的传输格式。例如，这携带由UE应用的实际贝塔因子，从而支持向调度器提供当前空中接口负载信息的负载估计器。

根据当前的3GPP标准，典型地，依据UE是仅支持10ms TTI(TTI大致是调度采样周期)，还是也支持2ms TTI，将UE分为不同类别。它们的最大比特速率也影响UE的类别。细节见表1。

表1：用户设备类别

所有控制问题的本质如下：具有影响系统未来响应的输入集合(或可以处理的变量)。观察到的输出(或过程变量)取决于输入的选择和作为系统对环境的响应(或干扰)的另一组件。因而“控制问题”是选择输入，使得总系统响应(由于输入和环境)接近于期望响应轨迹(或“设置点”序列)。因此，任何成功的控制场景的关键因素在于：

·估计系统的当前“状态”的方法

·允许针对给定输入序列，预测以当前状态开始的系统的未来响应的模型(该模型捕获输入和干扰响应)

·反转模型以使未来响应尽可能接近给定的“设置点”序列的方法

该模型通常将包括时延。这意味着，在给定时间施加的输入直到稍后的时间才产生效果。因此，该模型需要能够预测时延间隔上的响应。

当模型为线性且所有输入可用时，控制问题得到很好地研究，存在许多解决策略。然而实际中，模型典型为非线性，且可允许的输入集合受到约束。在这种情况下，该问题是极难的。

解决通常的非线性约束问题的一种方式是如下将其解译为优化问题：

令a_k表示时刻k处的变量‘a’的值。然后可以将控制问题描述如下：

通过根据式(1)的模型来表示所考虑的系统。

x_k+1＝f(x_k，u_k-d，ω_k)        (1)

y_k＝h(x_k，v_k)

其中x_k，u_k，ω_k，y_k，v_k，d分别表示状态、输入、干扰、输出、测量误差和时延。

通过根据式(2)的成本函数J来表示从当前时间k到时间k+N的系统的期望未来行为

$J=\underset{l=k}{\overset{k+N}{\mathrm{\Σ}}}E\left\{\mathrm{\Γ}(y_l,u_l,r_l)\right\}---\left(2\right)$

其中E表示期望值，{r_l}表示期望“设置点”序列。

可以将系统输入的约束表示为

u_k∈U    (3)

其中U是可允许的输入集合。

因此，将控制问题解译为以下优化问题：在模型式(1)和约束(3)的条件下将式(2)最小化。

典型地，模型预测控制(MPC)在已知初始状态的固定层面(horizon)N上解决上述控制问题。然后，施加第一输入u_k。接下来，状态前进到x_k+1，重复优化。这向该问题引入了“滚动层面”方面。此外，如果测量(或估计)当前状态并使用其作为优化问题的基础，则引入反馈。

通常，如上所述的MPC问题在计算上非常困难。例如，已经很好地研究了多个简单情况。

针对LQG(线性二次高斯控制)的情况，输入不受约束(即，任何输入都可以)，控制问题可以表示为式(4)

$\mathrm{\Γ}(y_k,u_k,r_k)={(y_k-r_k)}^{T}Q(y_k-r_k)+u_k^T{\mathrm{Ru}}_k$

f(x_k，u_k-d，ω_k)＝Ax_k+Bu_k-d+ω_k    (4)

h(x_k，v_k)＝Cx_k+v_k

其中{ω_k}，{v_k}是独立的，是分别具有协方差

的均匀分布零均值高斯序列。例如参见[4]，基于求解Riccati方程，该问题具有简单的闭合形式的解。

针对线性确定性的MPC的情况，假设没有干扰或噪声、线性模型、二次成本和约束通过线性不等式集合来描述。优化被称为“二次程序”，且易于求解，例如参见[5]。

由于(i)模型为非线性，(ii)时延随机，(iii)成本函数是非二次的，(iv)干扰是非高斯的，以及(v)约束是非凸的(例如，可以包括有限字母约束(finite alphabet constraint)以处理量化)，前述调度问题的MPC版本非常难。

如上所述，在RBS(例如，节点B)中针对EUL的现有调度解决方案的全部问题在于，以自组织方式来设计调度控制环，而不涉及控制器设计的基本和现有原理。这导致小区容量方面的次优性能，且会在稳定性问题中得以体现。

具体地，且如发明人所认识到的：

·调度器算法不基于考虑了非线性影响、环路时延、约束、量化和在可用测量中太多的不确定性的事实的动态模型。因此，

·当在后续TTI中调度针对UE的授权时，未完全使用针对UE的过去调度决定的影响。例如，不使用对空中接口负载的影响的预测。

·当调度授权时，未完全使用约束的知识。

·未执行考虑了时延的适合设计，体现为不稳定性的风险增加，继而导致减小的带宽和负载阈值。

·以自组织方式、而不是通过应用考虑了上述所有影响的动态优化技术来设计调度器算法。显然，性能将小于可能的性能，这导致了降低的针对EUL的小区容量。

·调度器算法不同时考虑多个UE的调度和先前调度决定的效果，这将减慢调度器并降低资源利用率。换言之，不支持调度决定的兑现(cashing)。

·如上所述，所应用的贪心算法会导致高比特速率用户之间的切换。由于在调度资源释放之前存在停滞时间，UE可能不会在100％的时间上利用所有调度授权。这也会浪费小区容量。

·调度用户到最大比特速率的原理与统计多路复用原理冲突，并减小了小区容量。这是由于UE没有一直利用调度授权所导致的。为了避免这样，有时以较低比特速率调度更多用户会更好。然后，统计效果可以使用以下事实：平均起来，尽管所有用户的最大比特速率之和会达到小区的负载限制，小区容量的特定百分比是空闲的。调度器可能过调度小区，类似于飞机故意超额预定的情形。然而，这在当前调度器算法中并不使用。

因此，本发明的目的是提供调度功能，或者更具体地，提供对上述问题进行考虑以更有效地利用无线资源(例如，空中接口负载)的调度控制。

本发明的基本概念包括定义3GPP标准和针对电信系统中(例如，在节点B的范围内)全部EUL UE的无线接口的约束的共同影响的联合动态模型。然后，将该动态模型用于MPC类型的最优调度控制算法的系统控制，所述MPC用作新的和更好的EUL调度环算法。本发明的有益效果包括增大可以用于增加小区容量和/或EUL小区覆盖的资源的利用率。

以下将参照图3的流程图，对本发明的基本实施例进行描述。

在控制包括至少节点(例如，节点B)和多个用户设备(UE)的电信系统中的调度环的过程中，执行以下步骤。作为第一步骤S10，识别来自/去往调度环的全部相关输出和输入信号，在相同步骤中或与该步骤密切协作，还确定调度环的系统状态。接下来，针对调度环确定S20动态空间状态模型。可以将模型视为调度环的表示，该表示基于所识别的输出/输入信号的至少一个子集和所确定的系统状态来确定。然后，优选在节点B内、但也可能在一些其它系统节点中测量S30并存储S40所识别的输出/输入信号的至少一个子集。最后，基于预定准则的优化来控制S50多个用户设备的调度，该预定准则取决于所确定的动态空间状态模型以及所存储的测量得到的输入和输出信号。

优选地，优化过程包括向所确定的空间状态模型应用模型预测控制(MPC)过程。

为了进一步描述和解释与MPC相关的本发明的益处，以下将描述本发明的细节的具体实施方式。

根据本发明，为了将MPC应用于EUL调度问题，必须量化系统特性，以在状态空间模型中进行控制。强调该建模致力于对除实际调度器之外的重要方面进行量化。这是由于调度器将被获得作为利用系统的动态空间状态模型从适合的MPC算法的应用中产生的最优控制算法。

为了确定动态空间状态模型，首先必须识别并定义系统的基准和输入信号(即，从例如调度环或控制器的控制器输出)、来自系统的测量信号(即，例如调度环或控制器的输入)、以及调度环系统的状态。这在下一步骤中完成。注意，该讨论限于影响空中接口负载的控制。不对硬件和传输资源进行讨论。最后，只有以下定义的量的子集用于MPC。

识别基准和输入信号(控制)

最终，以下基准和输入信号影响WCDMAEUL调度环：

·绝对功率授权基准(调度器所期望的速率受限增加之后的结束值)表示为

$r_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)\∈{\left\{G_a^A\right\}}_{a=1}^{N_A},$ i＝1，...，N

其中下角标SC表示服务小区，i表示第i个UE，上角标A表示绝对，以及集合中的分量是量化授权等级。

·绝对功率授权控制(在速率受限增加期间发送给UE的值)

$u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)\∈{\left\{G_a^A\right\}}_{a=1}^{N_A},$ i＝1，...，N

·相对功率授权控制

$u_{\mathrm{SC},i,c}^R\left(t\right)\∈{\left\{G_r^R\right\}}_{r=1}^{N_R},$ i＝1，...，N，c＝1，...，N_c

其中c表示相对授权引用的相邻小区。

识别测量信号(输出)

以下测量信号影响调度环：

·接收已调度/未调度上行链路功率/SIR(SIR＝信干比)。注意，功率和SIR可以根据彼此进行计算。功率表示为

$y_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right),$ $y_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{UnSc}}\left(t\right)$ i＝1，...，N

上角标Sc表示已调度，以及上角标UnSc表示未由EUL调度的标准业务。

·接收总宽带功率

$y_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RTWP}}\left(t\right)$

·接收调度增强上行链路功率共享(RSEPS，增强上行链路用户的功率和)

$y_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RSEPS}}\left(t\right)$

·热噪声增加量(RoT，小区的上行链路负载)

$y_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RoT}}\left(t\right)$

·UE速率请求：

-快乐比特(即，如果不快乐，则增加请求)

$y_{\mathrm{SC},i}^H\left(t\right)\∈\left\{\mathrm{0,1}\right\},$ i＝1，...，N

-或者，调度信息(RLC缓冲器中的剩余比特)

$y_{\mathrm{SC},i}^{\mathrm{Bytes}}\left(t\right)\∈{\left\{B_b^{\mathrm{UE}}\right\}}_{b=1}^{N_{\mathrm{Bytes}}},$ i＝1，...，N

识别系统状态

识别并利用以下列出的状态来描述调度环。注意，有时状态与以上定义的测量非常类似。针对以下真值而引入状态的原因是各种测量误差、误比特和影响一些测量的其它随机不确定性-状态和测量之间的划分可以量化干扰的大小和重要性，该信息由MPC算法自动采用。

·服务授权(如在UE中看到的实际授权空中接口资源)

$x_{\mathrm{SC},i}^S\left(t\right)\∈{\left\{G_s^S\right\}}_{s=1}^{N_S},$ i＝1，...，N

上角标S表示“服务”。

·上行链路小区负载，即，热噪声增加量(RoT)。该量表示所测量的RoT的真值。

$x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RoT}}\left(t\right)$

·上行链路功率/SIR。这些量表示从接收机获得的测量值的真值。

$x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right),x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{UnSc}}\left(t\right)$ i＝1，...，N

·如在NB中看到的传送UE资源

-绝对授权

$u_{\mathrm{SC},i}^{A,\mathrm{UE}}\left(t\right),$ i＝1，...，N

-相对授权

$u_{\mathrm{SC},i,c}^{R,\mathrm{UE}}\left(t\right),$ i＝1，...，N，c＝1，...，N_c

·如在UE中看到的速率请求

-快乐比特

$x_{\mathrm{SC},i}^H\left(t\right),$ i＝1，...，N

-调度信息

$x_{\mathrm{SC},i}^{\mathrm{Bytes}}\left(t\right),$ i＝1，...，N

·负载测量

-覆盖

$x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Coverage}}\left(t\right)$

-稳定性

$x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Stabilty}}\left(t\right)$

-已调度

$x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Sc}}\left(t\right)$

-未调度

$x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{UnSc}}\left(t\right)$

动态、模型和干扰

根据本发明的下一步骤是使用以上定义，以写下描述调度环的方程式，例如，来确定调度环的动态空间状态模型。这针对一个UE进行一次，以所发布的绝对授权基准开始，以输入调度器算法的测量结果结束。要描述的第一动态是向基准值的绝对授权的速率受限步进。这可以根据下式(5)进行描述。

$u_{\mathrm{SC},i}^A(t+1)=u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)+{\mathrm{\Δu}}_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)=u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)+f^A(r_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right),u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right))---\left(5\right)$

函数f意在描述速率限制。现在，在E-AGCH信道上，可以针对每个TTI仅传送一个绝对授权。因此，改变的时延会影响如在节点B中看到的所传送的给UE的授权，即，式(6)：

$x_{\mathrm{SC},i}^S\left(t\right)=u_{\mathrm{SC},i}^{A,\mathrm{UE}}(t-T^{A\→S}(\mathrm{que},\#\mathrm{grants},f^A(r_{\mathrm{sc},i}^A\left(t\right),u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right))))+\underset{c=1}{\overset{N_c}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{SC},i,c}^{R,\mathrm{UE}}(t-T^R)+e_{\mathrm{SC},i}^{A,\mathrm{UE}}\left(t\right)$

$=u_{\mathrm{SC},i}^{A,\mathrm{UE}}(t-T^{A\→S}\left(t\right))+\underset{c=1}{\overset{N_C}{\mathrm{\Σ}}}{u}_{\mathrm{SC},i,c}^{R,\mathrm{UE}}(t-T^R)+e_{\mathrm{SC},i}^{A,\mathrm{UE}}\left(t\right)---\left(6\right)$

注意，时延取决于使用四个信道中的哪一个、以及队列中的授权个数。针对绝对和相对授权均存在时延。误差项意在对从节点B到UE的传送误差进行建模。

接下来，使用非线性表，通过UE将调度授权转换为功率比。此外，当UE变得接近于其最大传送功率时，应用后退。在UE接收到调度授权之后开始传送之前也存在停滞时间。这根据式(7)给出模型。

$k_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right)=\frac{{\mathrm{\β}}_{\mathrm{EDPCCH}}^2(t,x_{\mathrm{SC},i}^S\left(t\right))+n_{\mathrm{Codes}}(t,x_{\mathrm{SC},i}^S\left(t\right)){\mathrm{\β}}_{\mathrm{EDPDCH}}^2(t,x_{\mathrm{SC},i}^S\left(t\right))}{{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPCCH}}^2\left(t\right)}$

$x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right)=k_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}(t-T^{S\→P})x_{\mathrm{SC},\mathrm{DPCCH},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right),$ i＝1，...，N(7)

由于仅在有数据发送时使用传送资源，可以对以上模型进行改进。调度信息用于该目的，导致式(8)

$x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right)=k_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}(t-T^{S\→P})x_{\mathrm{SC},\mathrm{DPCCH},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right)\mathrm{sign}\left(x_{\mathrm{SC},i}^{\mathrm{Bytes}}\left(t\right)\right),$ i＝1，...，N(8)

影响速率请求传送的规则如下。在可以在特定事件内清空RLC缓冲器的情况下，UE发送“快乐”。只要UE具有要发送的RLC缓冲器内容，便发送调度信息。应注意，由于时延，即使缓冲器从未为空，节点B也可以接收“快乐”。这是MPC所提供的调度决定的兑现可以提供益处的典型示例。针对负载估计，起始点是由式(9)和(10)给出的上行链路负载因子定义和C/I与SIR之间的关系。

$L_i\left(t\right)=\frac{x_{\mathrm{SC},i}^P\left(t\right)}{I\left(t\right)}=\frac{x_{\mathrm{SC},i}^P\left(t\right)}{x_{\mathrm{SC},i}^P\left(t\right)+I\left(t\right)-x_{\mathrm{SC},i}^P\left(t\right)}\≈\frac{x_{\mathrm{SC},i}^P\left(t\right)/I\left(t\right)}{1+x_{\mathrm{SC},i}^P\left(t\right)/I\left(t\right)}=\frac{{(C/I)}_{\mathrm{SC},i}\left(t\right)}{1+{(C/I)}_{\mathrm{SC},i}\left(t\right)},$ i＝1，...，N(9)

${(C/I)}_{\mathrm{SC},i}\left(t\right)=\frac{{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPCCH}}^2\left(t\right)+n_{\mathrm{Codes}}\left(t\right){\mathrm{\β}}_{\mathrm{EDPDCH}}^2\left(t\right)+{\mathrm{\β}}_{\mathrm{EDPCCH}}^2\left(t\right)}{{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPCCH}}^2\left(t\right)}\frac{1}{{\mathrm{SF}}_{\mathrm{DPCCH}}}{\mathrm{SIR}}_{\mathrm{SC},i}\left(t\right),$ i＝1，...，N(10)

为了解决与稳定性相关的上行链路小区负载，感兴趣的是由于小区中所有未调度业务而导致的且没有相邻小区干扰的负载，以解决已调度业务的净空(headroom)。这是由于，作为第一近似，只有自身小区的功率控制信道会增加不稳定现象。不做详细讨论，如式(11)描述该负载计算。

$x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Stability}}\left(t\right)=\underset{\underset{\mathrm{UnSc}}{i=1}}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}^L(x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{UnSc}}(t-T^{\mathrm{Decode}}),{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPCCH},i}\left(t\right),{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPDCH},i}\left(t\right))---\left(11\right)$

注意，可能需要对接收到的功率/SIR进行时延，以与TFCI解码对齐。

也需要计算与覆盖相关的上行链路负载。这里，感兴趣的是由于未调度业务和相邻小区干扰而导致的负载。不做详细讨论，如式(12)描述该负载计算。

$x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Coverage}}\left(t\right)=\underset{\underset{\mathrm{UnSc}}{i=1}}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}^L(x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{UnSc}}(t-T^{\mathrm{Decode}}),{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPCCH},i}\left(t\right),{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPDCH},i}\left(t\right))+x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Neighbors}}\left(t\right)---\left(12\right)$

相邻小区功率可以与估计ROT、热噪声基底(floor)、以及瞬时已调度和未调度负载的知识相关。使用RTWP和总负载的定义，下式(13)为

$x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RTWP}}(t-T^{\mathrm{Decode}})=(x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Sc}}\left(t\right)+x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{UnSc}}\left(t\right)+x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Neighbor}}\left(t\right))x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RTWP}}(t-T^{\mathrm{Decode}})+x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{NF}}(t-T^{\mathrm{Decode}})$

$\begin{array}{c}\⇔\\ x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Neighbour}}\left(t\right)=1-x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Sc}}\left(t\right)-x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{UnSc}}\left(t\right)-{\left(x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{Rot}}(t-T^{\mathrm{Decode}})\right)}^{-1}\end{array}---\left(13\right)$

这根据式(14)给出结果

$x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Coverage}}\left(t\right)=1-\underset{\underset{\mathrm{Sc}}{i=1}}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{f}^L(x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}(t-T^{\mathrm{Decode}}),{\mathrm{\β}}_{\mathrm{DPCCH},i}\left(t\right),{\mathrm{\β}}_{E-\mathrm{DPDCH},i}\left(t\right),{\mathrm{\β}}_{E-\mathrm{DPCCH},i}\left(t\right))-\frac{1}{x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RoT}}(t-T^{\mathrm{Decode}})}---\left(14\right)$

这里未讨论估计ROT的各种方法，详情参见例如[2]、[3]。

继续进行测量建模，以下测量会受到误比特影响：

·如在节点B中接收的速率请求测量

$y_{\mathrm{SC},i}^H\left(t\right)=x_{\mathrm{SC},i}^H(t-T^{\mathrm{Encode}}-T^{\mathrm{Decode}})+e_{\mathrm{SC},i}^H\left(t\right),$ i＝1，...，N， $e_{\mathrm{SC},i}^H\left(t\right)\∈\{-\mathrm{1,0,1}\}$

$y_{\mathrm{SC},i}^{\mathrm{Bytes}}\left(t\right)=x_{\mathrm{SC},i}^{\mathrm{Bytes}}(t-T^{\mathrm{Encode}}-T^{\mathrm{Decode}})+e_{\mathrm{SC},i}^{\mathrm{Bytes}}\left(t\right),$ i＝1，...，N， $e_{\mathrm{SC},i}^{\mathrm{Bytes}}\left(t\right)\∈\{...3\mathrm{GPP}...\}$

·如在UE中接收的授权测量

$u_{\mathrm{SC},i}^{A,\mathrm{UE}}\left(t\right)=u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)+e_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right),$ i＝1，...，N， $e_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)\∈\{...3\mathrm{GPP}...\}$

$u_{\mathrm{SC},i,c}^{R,\mathrm{UE}}\left(t\right)=u_{\mathrm{SC},i,c}^R\left(t\right)+e_{\mathrm{SC},i,c}^R\left(t\right),$ i＝1，...，N， $c=1,...,N_c,$ $e_{\mathrm{SC},i,c}^R\left(t\right)\∈\{...3\mathrm{GPP}...\}$

然后，存在受到传统测量和估计误差影响的节点B测量。这些包括

各个用户功率测量、集总功率测量和ROT估计。

$y_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right)=x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right)+e_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{Sc}}\left(t\right),$ i＝1，...，N

$y_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{UnSc}}\left(t\right)=x_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{UnSc}}\left(t\right)+e_{\mathrm{SC},i}^{P,\mathrm{UnSc}}\left(t\right),$ i＝1，...，N

$y_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RTWP}}\left(t\right)=x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RTWP}}\left(t\right)+e_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RTWP}}\left(t\right)$

$y_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RSEPS}}\left(t\right)=x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RSEPS}}\left(t\right)+e_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RSEPS}}\left(t\right)$

$y_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RoT}}\left(t\right)=x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RoT}}\left(t\right)+e_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{RoT}}\left(t\right)$

需要建模的调度问题的最终复杂因子是约束。这些约束可以被分为控制信号约束和状态约束。

控制信号约束

这些约束包括

·绝对授权

$0\≤r_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)\≤G_{\max ,i}^A,$ i＝1，...，N

·绝对授权的步长大小，即速率限制处理

${\mathrm{\ΔG}}_{\min }^A\≤f^A(r_{\mathrm{SC},i}^A\left(r\right),u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right))\≤{\mathrm{\ΔG}}_{\max }^A$

状态约束

这些约束包括：

·传送的绝对授权

$0\≤u_{\mathrm{SC},i}^A\left(t\right)\≤G_{\max ,i}^A,$ i＝1，...，N

·传送的相对授权

$0\≤u_{\mathrm{SC},i,c}^R\left(t\right)\≤G_{\max ,i,c}^R,$ i＝1，...，N，c＝1，...，N_C

·与稳定性有关的预测负载。在式中，尖帽(hat)指示用于调度的预测，而其它量是估计

$0\≤{\hat{x}}_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Stability}}(t+1)=x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Stability}}\left(t\right)+{\hat{x}}_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Sc}}(t+1)\≤L_{\max }^{\mathrm{Stability}}$

·与覆盖相关的预测负载。这通过最大ROT进行约束，即，

$0\≤{\hat{x}}_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Coverage}}(t+1)=x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Coverage}}\left(t\right)+{\hat{x}}_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Sc}}(t+1)\≤L_{\max }^{\mathrm{Coverage}}=1-\frac{1}{{\mathrm{RoT}}_{\max }^{\mathrm{Coverage}}}$

$0\≤{\hat{x}}_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Sc}}(t+1)-x_{\mathrm{SC}}^{L,\mathrm{Sc}}\left(t\right)\≤\frac{1}{x_{\mathrm{SC}}^{\mathrm{Rot}}(t-T^{\mathrm{Decode}})}-\frac{1}{{\mathrm{RoT}}_{\max }^{\mathrm{Coverage}}}$

图4a和图4b示出了指示了发信号通知的量的调度环的框图。

通过包括根据上述的动态状态模型、测量模型和约束的相关子集，现在可以构建以下标准形式的动态状态空间模型

x(t+1)＝f(x(t)，u(t，T))+w(t)

y(t)＝h(x(t)，u(t，T))+e(t)

0≤g(x(t)，u(t，T))

这里，x(t)表示状态矢量，u(t)表示控制信号矢量，T表示时延矢量，w(t)表示系统干扰，y(t)表示测量，e(t)表示测量干扰。此外，f(，)、h()和g(，)是从以上定义的动态模型中构建的函数。

针对EUL调度的MPC控制

现在通过使用先前子部分的状态空间模型、以及(2)和(3)的一般化版本一起，引入MPC控制。在一个特定时间点上的完整问题可以叙述如下：

$u^{*}\left(t\right)=\underset{u(t,T)}{\arg \min }J(y\left(t\right),u(t,T),r\left(t\right))$

受

x(t+1)＝f(x(t)，u(t，T))+w(t)

y(t)＝h(x(t)，u(t，T))+e(t)

0≤g(x(t)，u(t，T))的影响

通过选择状态、输入、输出和约束(例如，如上所列出)的不同集合或子集，可以定义多个不同的MPC问题来解决WCDMAEUL调度问题。该选择也允许一方面精度和性能、以及另一方面实时得到该解决方案的计算复杂度之间的折衷。通过从大量MPC和优化的文献中选择适合的算法，最佳地解决优化问题的解决方案，例如参见[5]，在此一并引入作为参考。

从以上讨论中应当清楚，可以使针对调度问题的MPC解决方案考虑：

·小区间和小区内交互

·包括快衰落、慢衰落、丢失分组和随机业务行为的干扰

·包括量化、绝对授权、相对授权的约束，功率约束，稳定性约束和覆盖约束

·包括计算时间、传送时间的时延和缓冲器时延，允许其是时变的优化策略可以包括针对量化输入的放宽策略。

参照图5，将对根据本发明的控制设备的实施例进行描述。

典型地，在电信系统中的例如节点B的无线基站中实现该设备。然而，针对特定系统，也可以具有在系统中的多个节点间分布的设备。为了简化，该设备将被描述为单个单元。该设备包括实现执行本发明所需的任何参数的接收和处理的全部必要装置。除了本发明专用的特定部分之外，该设备包括通用输入/输出单元I/O，以向该设备输入信号和从该设备输出信号。该设备包括标识符单元10，用于标识输出信号、输入信号和调度环的系统状态。此外，该设备包括确定单元20，用于基于所识别的信号和状态来确定调度环的动态空间状态模型。此外，该设备包括测量单元30，用于测量所识别的输出和输入信号的至少一个子集；以及存储单元40，用于存储所测量的信号。最后，该设备包括控制器单元50，用于基于所测量的输出和输入信号及动态空间状态模型相关的准则的优化来控制系统中多个用户设备的调度。

该设备还适于实现先前描述的在电信系统中控制调度环的方法的全部功能。

本发明及其实施例的优点是：

·针对EUL的增强的小区容量

·增强的稳定性余量，降低了针对EUL的功率冲击的风险

·针对EUL的增大的小区覆盖

·对小区不稳定性的更好的控制，降低了功率冲击的风险

·调谐与环的稳定性相关的像调度带宽之类的性能特性的系统方法

以上描述的实施例要被理解为本发明的若干示意性示例。本领域技术人员应当理解，可以在不偏离本发明的范围的情况下，对实施例做出各种修改、合并和改变。具体地，在技术上可行的情况下，可以在其它配置中合并不同实施例中的不同部分解决方案。然而，本发明的范围由所附权利要求限定。

参考文献

[1]E.Dahlman，S.Parkvall，J.

and P.Beming.3G Evolution-HSPAand LTE for Mobile Broadband，Oxford，UK.2007.

[2]T.Wigren，Method and arrangement for memory-efficient estimation ofnoise floor，International patent application，P22298，2006-09-25

[3]T.Wigren，Soft algorithms for uplink load estimation，International patentapplication，P20736，2005-08-26.

[4]Introduction to Stochastic Control Theory，New York，AcademicPress，1970.

[5]G.C.Goodwin，M.M.Seron and J.A.De Doná，Constrained Control andEstimation，Springer Verlag 2004.

Claims (17)

1.一种在包括节点和多个相关联的用户设备的电信系统中的上行链路调度控制方法，其特征在于：

识别(S10)调度环输出信号、调度环输入信号、以及调度环系统状态；

基于所识别的调度环输出和输入信号的至少一个子集和所述调度环系统状态，确定(S20)代表所述系统中的调度环的动态空间状态模型；

测量(S30)所识别的调度环输出信号和所识别的调度环输入信号的至少一个子集；

存储(S40)所测量的调度环输出信号和所测量的调度环输入信号的所述至少一个子集；

基于与所确定的动态空间状态模型、所存储的调度环输入信号、以及所存储的调度环输出信号相关的准则的优化，控制(S50)所述调度环的所述多个用户设备。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述动态状态空间模型、所存储的调度环输入信号和所存储的调度环输出信号中的至少一个，估计所述调度环系统状态。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所确定的动态空间状态模型包括动态状态模型、测量模型和约束的组合。

4.如权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，所确定的动态状态空间模型表示所述系统的空中接口上行链路负载。

5.如权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所识别和/或所测量的调度环输出信号包括影响空中接口负载的参数，如接收已调度/未调度上行链路功率/SIR、接收总宽带功率、接收调度增强上行链路功率共享、热噪声增量、用户设备速率请求中的至少一个。

6.如权利要求3-4任一所述的方法，其特征在于，所识别和/或所测量的调度环输入信号包括绝对功率授权基准、绝对功率授权控制、相对功率授权控制。

7.如权利要求3-4任一所述的方法，其特征在于，所识别的调度环系统状态包括服务授权、上行链路小区负载、上行链路功率/SIR、所传送的UE资源、速率请求、负载测量中的至少一个。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所传送的UE资源包括在节点B中生成的绝对授权和相对授权的至少一个子集。

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述UE速率请求包括在UE中看到的快乐比特和调度信息的至少一个子集。

10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述负载测量包括小区覆盖、稳定性、已调度和未调度的至少一个子集。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束包括控制信号约束和状态约束。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述控制信号约束包括绝对授权和绝对授权的步长的至少一个子集。

13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述状态约束包括所传送的绝对授权、所传送的相对授权、与稳定性相关的预测负载、与覆盖相关的预测负载的至少一个子集。

14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述系统模型包括：

x(t+1)＝f(x(t)，u(t，T))+w(t)

y(t)＝h(x(t)，u(t，T))+e(t)

0≤g(x(t)，u(y，T))

其中x(t)表示状态矢量，u(t)表示控制信号矢量，T表示时延矢量，w(t)表示系统干扰，y(t)表示测量，以及e(t)表示测量干扰，f()、h()和g()是基于系统的动态的函数。

15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述优化步骤包括求解受到

x(t+1)＝f(x(t)，u(t，T))+w(t)

y(t)＝h(x(t)，u(t，T))+e(t)

0≤g(x(t)，u(y，T))

的影响的问题 $u^{*}\left(t\right)=\underset{u(t,T)}{\arg \min }J(y\left(t\right),u(t,T),r\left(t\right)),$ 其中J表示所述准则，r(t)表示设置点序列。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，通过任何模型预测控制技术来获得所述优化问题的解。

17.一种控制器设备(1)，用于控制对电信系统中用户设备的调度，其特征在于：

用于识别(10)调度环输出信号、调度环输入信号、以及调度环系统状态的装置；

用于基于所识别的调度环输出和输入信号的至少一个子集和所述调度环系统状态，确定(20)代表所述系统中的调度环的动态空间状态模型的装置；

用于测量(30)所述调度环输出信号和所述调度环输入信号的至少一个子集的装置；

用于存储(40)所测量的调度环输入信号和至少所测量的调度环输出信号的所述至少一个子集的装置；

用于基于与所确定的动态空间状态模型、所存储的调度环输入信号、以及所存储的调度环输出信号相关的准则的优化，(通过控制器)控制(50)所述调度环的所述多个用户设备的装置。

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