详析LTE调度算法

简介: 一 调度概述调度的基本概念 调度的基本流程 调度周期介绍 动态调度即快速调度机制。 调度执行 通过下行PDCCH的DCI信息来执行,每个调度周期,UE都要监听PDCCH以获取上下行调度信息。

一 调度概述

  • 调度的基本概念

image

  • 调度的基本流程

image
image

  • 调度周期介绍

image

动态调度即快速调度机制。

  • 调度执行

image

通过下行PDCCH的DCI信息来执行,每个调度周期,UE都要监听PDCCH以获取上下行调度信息。

二 下行调度算法介绍

  • 下行调度器

image

下行调度主要负责为UE分配物理下行共享信道PDSCH上的资源,并选择合适的MCS用于系统消息和用户数据的传输。

  • 下行调度的输入

image

1)R10规定了8种UE能力级别,每个级别规定了每个TTI能够传输的最大bit数及层数。

2)CSI是基于瞬时的下行信道质量估计的。

3)RI用来指示PDSCH的有效的数据层数。用来告诉eNB,UE现在可以支持的CW数。也就是说RI=1,1CW,RI>1,2 CW.

4)PMI用来指示码本集合的index。由于LTE应用了多天线的MIMO技术。在PDSCH物理层的基带处理中,有一个预编码技术。它为ENB提供建议使用的预编码矩阵。

5)CQI用来反映下行PDSCH的信道质量。用0~15来表示PDSCH的信道质量。0表示信号质量最差,15表示信道质量最好。说明: 搜索UE在PUCCH/PUSCH上发送CQI给eNB。eNB得到了这个CQI值,就质量当前PDSCH无线信道条件好不好。 这样就可以有根据的来调度PDSCH。

6)下行发射功率是小区所有用户共享的。

  • 下行调度的基本功能和输出

image

  • 下行每TTI调度流程

image

优先级:半静态调度、控制面消息和IMS信令>重传数据>初传数据

  • 控制消息调度

image

  • 下行调度资源的获取

image

  • HARQ重传调度

image
image

  • 下行初传调度

image
image

  • 下行初传调度流程

image

  • 调度用户选择算法

image

MAX C/I 、RR、PF是基本特性, EPF是可选特性。

MAX C/I算法可以最大化系统吞吐量,但不能保证小区各用户之间的公平性。

RR算法能保证各用户之间的公平性,但不能最大化系统的吞吐量。

PF是MAX C/I和RR算法的折中,但无法保证用户的业务感受。

EPF是增强PF算法,包括业务调度优先级的计算和业务速率的保证。

  • EPF算法

image

PELR: Packet Error Loss Rate

PDB: Packet Delay Budget

  • GBR业务优先级的计算

考虑用户的信道质量和时延,优先级计算如下:

image

  • 2.12 Non-GBR业务优先级的计算

考虑用户的信道质量、历史传输速率、业务的QCI级别和服务流的权重,计算如下:

image

  • 下行MCS选择流程

image
image

  • CQI上报的类型

image

  • 下行RB的计算和分配

image

  • PDSCH资源分配方式-类型0

image
image

  • PDSCH资源分配方式-类型1

image

  • PDSCH资源分配方式-类型2

image

三 上行调度算法介绍

  • 上行调度流程


image

上行调度用于UE分配PUSCH资源,流程复杂于下行,主要区别为以下几个方面:

1)上行调度由UE触发和维持,消息包括:“Scheduling request”,“Buffer status reports”,“power headroom report”

2)上行调度包括两个调度器,一个位于ENB侧,针对每个UE的逻辑信道组进行调度;一个位于UE侧,针对逻辑信道组内的逻辑信道进行调度。

3)上行调度的MCS算法和RB计算协议里没有规定,由各厂家定义。

  • 上行调度器

image

SR:调度请求Scheduling request

BSR:缓存状态报告 Buffer status reports

PHR:功率空间报告 power headroom report

  • 上行调度的输入输出和基本功能

image

  • 上行ENB调度流程

image

  • 上行调度资源的获取

image

  • 上行HARQ重传调度

image

  • 控制面数据调度

image

  • 上行调度初传

image

  • ENB侧的Qos控制

image

ENB侧上行业务速率控制主要通过Token Bucket 策略,Token size 是业务需要保障的速率,根据Bucket水量判断业务速率是否满足。

  • 用户优先级确定

image

  • UE侧的Qos控制

image

  • 上行调度的MCS选择

上行调度MCS选择分为:SINR调整、MCS初选、MCS调整三个部分,流程如下:

image

SINR调整:由于信道衰落对信号的影响,上报时刻的SINR和调度时刻SINR相比会有变化,通过SINR调整,纠正测量误差,并且使IBLER测量值收敛于目标值。

MCS初选:根据用户带宽上测量的SINR和ENB的解调性能进行比较,选择合适的调制编码阶数进行传输。

MCS调整:完成初选后,根据UE调度上行RB是否遇到小区级SRS子帧、随路信令及根据UE能力进行MCS调整。

  • 上行调度用户RB数的确定

image

  • PUSCH PRB分配的限制

image

四 半静态调度介绍

  • 概述

image

  • VOIP业务特点

image

  • VIOP业务状态转换图

image

来源: 数据挖掘机器学习与人工智能算法

目录
相关文章
|
1月前
|
算法 调度 UED
探索操作系统的心脏:调度算法的奥秘与影响
【10月更文挑战第9天】 本文深入探讨了操作系统中至关重要的组件——调度算法,它如同人体的心脏,维持着系统资源的有序流动和任务的高效执行。我们将揭开调度算法的神秘面纱,从基本概念到实际应用,全面剖析其在操作系统中的核心地位,以及如何通过优化调度算法来提升系统性能。
|
18天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
18天前
|
人工智能 算法 大数据
Linux内核中的调度算法演变:从O(1)到CFS的优化之旅###
本文深入探讨了Linux操作系统内核中进程调度算法的发展历程,聚焦于O(1)调度器向完全公平调度器(CFS)的转变。不同于传统摘要对研究背景、方法、结果和结论的概述,本文创新性地采用“技术演进时间线”的形式,简明扼要地勾勒出这一转变背后的关键技术里程碑,旨在为读者提供一个清晰的历史脉络,引领其深入了解Linux调度机制的革新之路。 ###
|
20天前
|
算法 Linux 定位技术
Linux内核中的进程调度算法解析####
【10月更文挑战第29天】 本文深入剖析了Linux操作系统的心脏——内核中至关重要的组成部分之一,即进程调度机制。不同于传统的摘要概述,我们将通过一段引人入胜的故事线来揭开进程调度算法的神秘面纱,展现其背后的精妙设计与复杂逻辑,让读者仿佛跟随一位虚拟的“进程侦探”,一步步探索Linux如何高效、公平地管理众多进程,确保系统资源的最优分配与利用。 ####
58 4
|
21天前
|
缓存 负载均衡 算法
Linux内核中的进程调度算法解析####
本文深入探讨了Linux操作系统核心组件之一——进程调度器,着重分析了其采用的CFS(完全公平调度器)算法。不同于传统摘要对研究背景、方法、结果和结论的概述,本文摘要将直接揭示CFS算法的核心优势及其在现代多核处理器环境下如何实现高效、公平的资源分配,同时简要提及该算法如何优化系统响应时间和吞吐量,为读者快速构建对Linux进程调度机制的认知框架。 ####
|
26天前
|
算法 大数据 Linux
深入理解操作系统之进程调度算法
【10月更文挑战第24天】本文旨在通过浅显易懂的语言,带领读者深入了解操作系统中的进程调度算法。我们将从进程的基本概念出发,逐步解析进程调度的目的、重要性以及常见的几种调度算法。文章将通过比喻和实例,使复杂的技术内容变得生动有趣,帮助读者建立对操作系统进程调度机制的清晰认识。最后,我们还将探讨这些调度算法在现代操作系统中的应用和发展趋势。
|
1月前
|
算法 调度 UED
深入理解操作系统的进程调度算法
【10月更文挑战第7天】在操作系统的心脏——内核中,进程调度算法扮演着至关重要的角色。它不仅影响系统的性能和用户体验,还直接关系到资源的合理分配。本文将通过浅显易懂的语言和生动的比喻,带你一探进程调度的秘密花园,从最简单的先来先服务到复杂的多级反馈队列,我们将一起见证算法如何在微观世界里编织宏观世界的和谐乐章。
|
1月前
|
存储 算法 固态存储
IO调度算法
【10月更文挑战第5天】IO调度算法
40 3
|
1月前
|
存储 算法 固态存储
IO调度算法
【10月更文挑战第5天】IO调度算法
42 2
|
1月前
|
边缘计算 算法 调度
探究操作系统的心脏:调度算法的进化与影响
【10月更文挑战第2天】 本文深入探讨了操作系统中核心组件——调度算法的历史演变、关键技术突破及其对现代计算的影响。通过详细回顾从单任务到多任务、实时系统及分布式计算环境下调度算法的发展,文章揭示了这些算法如何塑造我们的数字世界,并对未来的趋势进行了展望。不同于传统的摘要,本文特别聚焦于技术细节与实际应用的结合点,为读者提供一幅清晰的技术演进蓝图。
48 4
下一篇
无影云桌面