基于统计信道状态信息的多小区下行协作调度算法
LTE调度下行算法
LTE调度算法（下行）一、调度概述调度的基本概念由于LTE采用共享信道，因此eNodeB需要在每个调度周期内分配P DSCH 以及PUSCH的资源，并通过特定的信道通知UE，这一过程称之为调度。
需要进行调度的信道：PDSCH和PUSCH执行调度的信道：PDCCH调度的周期：动态调度（1ms），半静态调度（20ms）调度的最小资源：VRBVRB到PRB的映射方法：集中式和分布式调度的基本流程A用户肚列用户优先況若歼TTI内呵用氐聯LTE采用共享信道进行数据传输，因此eNodeB的MAC采用快速调度的机制对资源进行分配，提升资源的利用率。
调度周期介绍动态调度周期：1ms，支持的业务类型：所有业务半静态调度周期：协议中没有定义标准的周期，有些厂家为20m s,支持的业务类型：实时业务，例如VoIP。
动态调度即快速调度机制调度执行基站通过PDCCH的DCI控制信息来执行调度流程，DCI信息包括以下几个重要信息：资源映射信息（只针对下行调度）PRB映射信息MCSMIMO 模式NDIHARQ 重传进程号通过下行PDCCH 的DCI 信息来执行，每个调度周期，UE 都要 监听PDCCH 以获取下行调度信息。
二、下行调度算法介绍 下行调度器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。
上图中名词解释：ACK/NACK 丘谍笙」CSI(ChanndStatus Indicator)•UE 能力 • QoS 細(QCI/GBR/AMBRGBR(Guaranteed Bit Rate )保证比特速率。
所谓GBR是指系统保证承载的最小比特速率，即使在网络资源紧张的情况下，相应的比特速率也能够保持。
相反的，Non— GBF指的是在网络拥挤的情况下，业务(或者承载)需要承受降低速率的要求，由于Non- GBR承载不需要占用固定的网络资源，因而可以长时间地建立。
基于多智能体系统的自组织协同调度技术研究
基于多智能体系统的自组织协同调度技术研究随着科学技术的不断进步，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）作为一种新型计算机模型早已获得广泛关注。
相比于传统人工智能系统，MAS有着更强的自组织、自我学习和协同决策的能力，在物流、交通、电力、通信等领域中的应用越来越普遍。
本文将以物流调度为例，探讨多智能体系统在自组织协同调度技术中的应用。
一、多智能体系统的定义及应用MAS是由若干个具备自主性、能够感知环境、具有局部决策能力的智能体(agent)构成的一种计算机系统。
MAS中的每个智能体可以独立完成任务，也可以通过互相交流、协作、协调等手段形成一种更高级的行为模式。
MAS的应用非常广泛，从工业到军事、从医疗到教育等等领域中都有广泛的应用。
其中物流调度是一个很好的例子，它涉及到资源分配、路线规划、任务分配等，需要多方面因素的协调，因此利用MAS技术很容易实现。
二、自组织协同调度技术的基本思想自组织协同调度技术是基于多智能体系统的一种调度方法，即利用多个智能体之间的协作来实现任务的分配和执行。
其基本思想是启发式地调度每个智能体的任务，使系统能够在不同的条件下自适应地进行调度。
自组织协同调度技术可以具有以下特点：1. 智能体之间的信息共享和交流在MAS中，智能体之间可以进行信息的共享和交流，从而对环境和任务进行感知、识别，提高决策的精度和效率。
例如，一辆货车需要避开拥堵的路线前进，就可以通过车载的智能设备获取拥堵信息，并与其他智能体交流，选择更优的路线。
2. 协作完成任务多个智能体在自组织协同调度技术中需要协作完成某些任务，比如将货物从仓库运输到目的地。
这就需要MAS中的每个智能体按照任务要求，优先选择执行自身所擅长的任务，并能够在其他智能体需要帮助时主动提供帮助，形成一种共同合作的工作模式。
3. 自适应调度在自组织协同调度技术中，智能体需要具备自适应调度的能力。
当系统遇到新的任务或无法在预定时间内完成任务时，需要调整智能体的工作状态和分配任务的优先级，以期达到更优的效果。
5g fdd调度计算方法
5g fdd调度计算方法5G FDD调度计算方法随着科技的不断发展，移动通信技术也迎来了新的突破。
5G作为第五代移动通信技术，具有更高的传输速率、更低的延迟和更广的覆盖范围，将为人们的生活带来巨大的改变。
而在5G中，频分双工（FDD）是一种常见的调度技术，本文将介绍5G FDD调度计算方法。
我们需要了解什么是频分双工（FDD）。
FDD是一种将上行和下行通信信道分离的技术，在5G中被广泛采用。
上行通信是指用户设备（UE）向基站发送数据，而下行通信则是基站向UE发送数据。
通过将上行和下行通信分离，FDD可以避免上下行通信之间的干扰，提高通信质量。
在5G FDD中，调度是一项关键技术。
调度的目的是合理分配通信资源，以满足用户设备的需求，并提高系统的整体性能。
常见的调度算法有最大信道容量（Max C），最小瞬时速率（Min R），最小平均速率（Min Avg R）等。
下面将介绍其中一种常见的调度算法——最大信道容量调度算法。
最大信道容量调度算法旨在最大化系统的总吞吐量。
该算法根据信道状态信息（CSI）和队列状态信息（QSI），选择合适的用户设备进行调度。
具体步骤如下：1. 收集信道状态信息（CSI）：基站通过不断测量和估计信道质量，获取各个用户设备的信道状态信息。
CSI包括信道增益、信噪比等指标，用于评估用户设备的通信质量。
2. 收集队列状态信息（QSI）：基站还需要获取用户设备的队列状态信息，即用户设备的缓冲队列中待传输的数据量。
QSI可以反映用户设备的通信需求，用于判断用户设备的优先级。
3. 计算信道容量：基于收集到的CSI和QSI，基站可以计算出每个用户设备的信道容量。
信道容量是指在给定的信道质量和传输条件下，用户设备可以实现的最大传输速率。
4. 选择调度用户设备：基于计算得到的信道容量，基站选择具有最大信道容量的用户设备进行调度。
选择的依据可以是最大信道容量、最小队列延迟等。
5. 分配资源：基站根据调度用户设备的需求，分配合适的通信资源，如频谱资源、功率资源等。
LTE中多业务的下行调度算法
的 最 大 缺 点 是 浪 费 资 源 。 而动 态 调 度
业 务类 型
选 择 的用 广 １
刚好 相 反 ，它 根 据 用 户反 馈 的 信 道 条
件 的 不 同 ，在 每 个 Ｔ Ｔ Ｉ 均动态 地选择
Ｃ Ｑ Ｉ ，Ａ Ｃ Ｋ 反 馈 —— 图 １ 下行调 度器的输入输出参数［ ６ ］
ＡＭ Ｃ
资 源 进 行 调 度 ，所 以 这 种 调 度 机 制 享
受 了信 道 的 时 频 域 全 分 集 。但 它 需 要 大 量 的 控 制 信 令 来 完 成 交 互 ，这 可 能
ｋ Ａ ／ ｘ ／ Ｖ Ｖ ￣ ． ｅ ｅ ｐ ｗ． ｃ ｏ ｎ． ｒ ｃ ａ ２ ０ １ ３ ． １ ０・ 耄孑蔗 品畦尿 ４ ０ Ｉ ／
媒 体访问控制 （ Ｍｅ ｄ ｉ ａ Ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ Ｃ ｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ，
业 务 时 延 要 求 ，不 适 合 实 时 业 务 。 文
ＭＡ Ｃ） 层 的 中 心环 节 ．调 度 算 法 的 好 献 ［ ４ ］ 中提 出的Ｍ． Ｌ ＷＤＦ 算法适 于高数
坏 直 接 影 响 整 个 系 统 的 性 能 。而 现 有 据 速 率 业 务 ，考 虑 对 头 延 时 （ ｈ ｅ ａ ｄ ｏ ｆ
阻 塞 数 据 包 的发 送 。 为 了 减 少 信 令 的 方 向 ） 。 调 度 器 根 据 这 些 输 入 因 素 采 表 １ 用户 ＣＤＦ 曲线 公 平 性 准 则
开 销 ，Ｌ Ｔ Ｅ 针对Ｖ ｏ Ｉ Ｐ Ｉ ｓ ］ 这 样 的 一 类 传 用 合 适 的 调 度 算 法 选 取 合 适 的 资 源 进 输 包 小 且 有 一 定 规 则 的 业 务 ，提 出
其 性 能 有 了很 大 的 提 高 。 而 调 度 处 于 调 度 算 法Ｍ ａ ｘ ｃ／ ｉ ，Ｋ Ｒ ￣ － Ｈ Ｐ Ｆ 均 未 考 虑
IEEE 802.16中基于信道状态的改进分组调度算法
ｂｎｎ ｈ ｉｔｎ ｔ ｎｏ ｒ ｆｉ ａ ｄ ｔｅｃ ａ ｎ ｌｓａｅ ｔｋ ｎ ｎ ｏａ ｃ ｕ ｔｔｅＱｏ ｅ ｕｒｍｅ ｔ ｆｄｆｅｅ ｔｔａｆｃ ｃ ｎ ｉｅｉｇ ｉｉｇ ｔ ｅｄｓｉｃｉ ｆｔａｆｃ ｎ ｈ ｈ ｎ ｅ ｔ ｔ ，ａ ｉｇ ｉｔ ｃｏ ｎ ｈ Ｓ ｒｑ ｉｅ ｎ ｓｏ ຫໍສະໝຸດ ｆｒｎ ｒｆｉ ，ｏ ｓｄ ｒ ｏ ｎ
ｔ ｅ ｗｉ ｌ ｓ ｅ ｗｏ ｋ ｃ ａ ｎ ｌ ｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ． ｎ ｔ ｅ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｏ ｅ ｄ ｒ ｔ ｓ ａ ｓ ｅ ｉ ｃ ｆ ｒ ｌ ｏ ｒ ｄ ｃ ｈ ｅ ｄ ｒ ｔ ｓｉ ｉ ｅ ． ｈ ｒ ｅ ｓ ｎ ｔ ｒ ｈ ｎ ｅ ａ ａ ｔ ｒｓ ｉｓ Ｉ ｈ ｅ ｕ ｔｏ ｆｓ ｎ ａ ｅ ， ｐ ｃｆ ｏ ｍｕ ａｔ ｅ ｕ ｅｔ ｅ ｓ ｎ ａ ｅ ｓｇ ｖ ｎ ｅ ｃ ｉ Ｔｈ ｏ ｇ ｈ ｏ ｅ ｉａ ａ ａｙ ｉ ，ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｔ ｈ ｒｇｎ ｌａｇ ｒｔ ｍ ｒ ｏ ｐ ｒ ｄ， ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｌ ｏ ｒ ｕ ｈ ｔ ｅ ｒ ｔｃ ｌ ｎ ｌ ｓｓ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｓ ｈ ｄ ｌ ｌ ｏ ｉｈ ｗｉｈ ｔ ｅ ｏ ｉ ｉ ａ ｌ ｏ ｉ ｎ ｈ ａ ｅ ｃ ｍ ａ ｅ ｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ — ｒｔ ｍ ｎ ｔ ｅ ｐ ｃ ｅ ｉ ｉ ｈ ｉ ｈ ａ ｋ ｔｔｍｅ—ｏ ｔｒ ｔ ｎ ｈ ｍｏ ｔ ｎ ｓ ｆｄ ｔ ａ ｅ ｂ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ． ｕ ａ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｓ ｏ ｈ ｅ ｓｏ ａ ａ ｈ ｖ ｅ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ
ＸＩ ＡＮＧ ｉａ ． ｉ ｎ Ｋａｙ ｏ Ｉ Ｔａ Ｉ ｊ ｕ
（Ｈａ ｎａ ｉ ｎ Ｕｎｉ ｅ ｓ ｔ Ｈ ａ ｋ ｖ ｒ ｉｙ， ｉ ｏｕ， ７０ ８， ｉ ） ５ ２２ Ｃｈ ｎａ
基于MU-MIMO分簇调度算法的下行链路多用户调度研究
技术（MIMO），这种方法可以大幅度的提高常用系统的容量和频谱的利用效率，正因为此，MIMO 技术也就成为了未来通信系统的关键
技术之一。文章主要对于 MU-MIMO 系统中的下行链路的调度算法来进行研究，在对几种常用且经典的调度算法进行介绍和说明的基
础上提出了一种基于关联干扰的用户调度算法，以及此种算法的改进算法，在完成了这些工作之后主要研究了分簇的 MU-MIMO 多用
保持不变的前提下，通过合理、高效的用户调度来实现对 于资源的充分利用，并且最大程度的使用户获得通信增 益，这对于整个系统的研究具有十分重要的学术和实际应 用的意义。
1 单用户 MIMO 系统 进行系统分析之前，我们可以先假设发射天线的数目 为 NT，接收天线的数目为 Nr，所需要传输的信号需要进行 初步处理的情况下，然后再通过信号传输信道来进行传 输，采用 Nr 个接收天线来接收所有需要传输的数据，如图 1 所示为单用户 MIMO 模型图。
h1,1发发射信号 Nhomakorabea列射 设
备
hNT,Nr
接
收 设
接收信号序列
备
发射端
接收端
图 1 单用户 MIMO 系统模型图
作者简介：贺金领（1987-），男，硕士，研究方向：通信技术；肖玲玲（1960-），男，硕士，副教授，研究方向：无线通信系统。
户的调度算法，为了提高论文研究的实用性，文章最后对于几种调度算法实现起来的复杂度进行了分析和比较，并通过 MATLAB 比较
了不同算法系统的速度和产生误码率的可能性。
关键词：多输入多输出；多用户；预编码；用户调度
中图分类号院TN929.5
文献标志码院A
文章编号院2095-2945渊2019冤31-0007-05
调度问题中的算法
调度问题中的算法作者：***来源：《中国信息技术教育》2020年第11期说到“调度”，人们往往会想到交通运输部门的运行安排，也会想到企业中复杂的生产任务安排。
其实，日常生活中也经常面临着多个事项需要合理安排;只不过任务数不大，也不涉及明显的经济指标限制，人们凭经验就足以应付，很少会联想到“算法”。
当需要解决的任务数增加，且包含相互依赖关系时，算法可以帮助我们顺利有效地完成任务。
● 单纯依赖关系约束下的任务调度我们从仅考虑任务间的依赖约束开始。
如果任务X只能在另外某个任务Y完成后才能开始，我们就说X依赖Y。
下面来看一个简单的例子。
同学们打算在教室里组织一场联欢活动，还准备自己动手包饺子。
他们拟定了一张准备工作任务表，包含所有任务事项、每项任务耗时、任务间依赖关系（注意：只需列出直接依赖关系，而间接依赖关系自然地隐含在其中）。
管理上通常将这些任务的集合称为一个“项目”。
任务列表见表1。
有些任务之间没有依赖关系，执行顺序无关紧要，如果有多个执行者，这样的任务就可以并行。
这里说的“调度”，就是要给每项任务分配一个不同的序号，表示它们执行的顺序，满足：如果任务X依赖任务Y，则X的序号就要大于Y的序号;如果两个任务之间没有依赖关系，则对它们的序号关系没有要求。
从数学上看，原来所有任务间的依赖关系确定了一个“偏序”，即并非任意两个任务都必须“有先后”（称为“可比”）。
调度就是要在此基础上生成一个“全序”，即任何两个任务皆“可比”，对任意两个原来就“可比”的任务，新关系与原关系保持一致。
换句话说，如果按照这个序号串行执行，一定满足原来要求的依赖关系。
这个问题被称为“拓扑排序”问题。
读者应该注意到，如果只要解决拓扑排序问题，我们并不需要考虑上述例子中每项子任务的耗时。
我们可以建立一个有向图模型。
图中每个节点表示一个任务，节点X和Y之间存在从X 到Y的有向边（X→Y）当且仅当对应的任务X直接依赖于任务Y。
上述例子的图模型如下页图1所示。
多小区多用户无线网络下行链路协同波束成形设计
基 于 Ｃ Ｉ 计量 的波 束成形 矢量 设计 ，提 出 了波 束 Ｓ统
一
究 的是 多小 区 多用 户情 形 ， 一个 基 站 联 系 多 个 用
户 ，每 个 用 户 都 有 接 收波 束成 形 的场 景 ，据 笔 者
所 知 ，这 样 的场 景 还 没有 其他 文 章 涉 及 。本 文 发 现和 速 率 最 大 的波 束 成 形 解 也 是 自私 和 利 他 解 的 线性 组 合 。 本 文 用 博 弈论 研 究 了 多 小 区 多用 户 蜂 窝 网络
下行链 路 的协 同波束 成形 问题 ，系 统 中每 个基 站通 过空 分多址 服务 于 多个多天 线用 户 ，研 究 了协 同波
束成 形矢量 ，所 考虑 的优化 目标 是系 统 的和速 率 。
本文 的工 作表现 在 ： ）定义 了多小 区 多用 户 蜂窝系 １ 统 下 行链 路 波 束 成 形 设 计 的 自私 策 略 并 得 到其 均 衡解 ； ）定义 了多小 区多用户 蜂窝 系统 下行链 路波 ２ 束成 形设 计 的利 他 策略并 得到 其均衡 解 ； ）用拉格 ３
干 扰抵 消 ，然 而在 蜂 窝系统 中共 享数 据会 产 生 “ 尾
话 效应 ”【；也 可 让所 有 的发射 机只 共 享信道 状 态 １ Ｊ 信 息 ， 此 时 构 成 了 干 扰 信 道 （ Ｃ ｎｅｆｒｎ ｅ Ｉ ，ｉｔｒ ｅ ｃ ｅ
ｃａｎ １。如 果 发射 机有 多个天 线 ，接 收 机只 有 一 ｈｎ ｅ）
（ 南京 邮 电大学 宽带 无线 通信 与传 感 网技术 教育 部重 点 实验 室，江 苏 南 京 ２００ ） １０ ３
摘
要 ：在频率复用的多小区多用户无线 网络 中，为了获得较好的和速率性能 ，研 究了降低 同频干扰 的协 同波束
nr小区下行调度功能参数
nr小区下行调度功能参数NR小区下行调度是指通过无线信道将数据从基站传输给移动终端设备的过程中，对资源进行有效调度的功能。
下行调度的目标是通过合理的资源分配和调度策略，提高无线网络的容量和效率，以满足用户对高速、低时延、高可靠性的通信需求。
为了实现有效的NR小区下行调度，需要考虑以下几个相关参数：1. 调度算法：调度算法是指在资源有限的情况下，根据一定的策略和算法对用户和资源进行分配和调度的方法。
常见的调度算法包括最短剩余时间优先（STF），最高信噪比（SNR），最大容量优先（MCP）等。
调度算法的选择应根据网络拓扑结构、用户需求和网络负载情况等因素来确定。
2. 调度周期：调度周期是指基站对小区资源进行调度的时间间隔。
一般情况下，调度周期越短，调度灵活性越高，但也会增加信令开销。
调度周期的选择应综合考虑网络负载、调度算法复杂度和信令开销等因素，以实现资源的高效利用和系统的高性能。
3. 频谱资源分配：频谱资源分配是指将可用的频谱资源分配给不同的用户进行数据传输。
在NR系统中，频谱资源可以通过频分多址（FDMA）或时分多址（TDMA）的方式进行分配。
同时，还可以采用灵活的动态资源分配方式，如采用嵌套的时间资源划分（NTRP）来实现灵活的资源分配。
4. 带宽分配：带宽分配是指将可用的带宽资源分配给不同的用户进行数据传输。
在NR系统中，带宽可以根据具体需求进行灵活分配，以满足用户对不同带宽需求的支持。
同时，为了提高系统的容量和效率，还可以采用多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术，通过空间维度的利用，将带宽资源进行更加精确的分配。
5. 功率控制：功率控制是指对移动终端设备和基站发射功率进行控制和调整的过程。
通过合理的功率控制策略，可以实现对信道质量和传输距离的优化，从而提高系统的容量和覆盖范围。
综上所述，NR小区下行调度是通过有效的资源分配和调度策略，实现对无线网络容量和效率的提升，满足用户对高速、低时延、高可靠性通信的需求。
基于请求的多信道多数据项广播调度算法
ｄｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ ．６ ５ ２ １ ．０ ０ ６ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ０ １ ３ ９ ．０ ０ １ ． ８ ｓ
化调整。
ｄｌ ｇａ ｏｉ ｍ， Ｏ Ａ） ， ｕｉ ｌ ｒｈ Ｔ Ｓ … 还有 单信 道多 数据项 请求 的数据 ｎ ｇ ｔ 广播调度算法 ， ｌｇｔ 算法 Ｊ 如 ｏ—ｍｅ ｉ 。但是多信 道下多数 据项请
Ｂｒ ａ ｃ ｓ ｃ ｅ ｕ ｉ ｇ ａｇ ｒｔ ｍ ｆ ｏ ｄ ａ ｔｓ ｈ ｄ ｌｎ ｌｏｉｈ ｏ ｍｕｔｐ ｅ ｃ ａ ｎ ｌ ｎ ａａ ｉ ｍｓｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｕ ｓ ｌ ｌ ｈ ｎ ｅｓａ ｄ ｄ ｔ ｔ ｉ ｅ ａｅ ｎ ｒｑ ｅｔ
Ｗ ＡＮＧ ｎｇ ｙｎｇ，ＸＩ Ｙｉ — ｉ ＯＮＧ ｉｌｎ Ｈａ—ｉｇ
（ ｏ妇 ｅｏ ｏ ｐ ｔ ＆ Ｉ ｏｍ ｔ ｎＳｉ ｃ，Ｓｕｈ ｅ ｎｖｒｔ，Ｃ ｏｇ ｉ ０７ ５， ｈｎ ） Ｃ ｌ Ｃ ｍ ｕｅ ｆ ｒ ｎ ｒａｉ ｃｎｅ ｏｔｗｓ Ｕ ｉ ｓｙ ｈｎ ｑｎ ４ ０ １ Ｃ ｉａ ｆ ｏ ｅ ｔ ｅｉ ｇ
Ａｂｔａ ｔ ｈｓ ａｅ ｒｐｓｄａ ｇｒｈ ｆ ｈｎ ｅ ａ ｏａｏ ＋Ｑ Ｍ ｂ ｐｏｉｇｔｅｔｏｌ ｅ ｏｔ ｚｔ ｎｓｈ ｄｌ ｇ ｓ ｃ：Ｔ ｉｐ ｐｒ ｏｏｅ ｎａ ｏｉ ｍ ｏ ｃａｎ ｌ ｌ ｃｔ ｎ ｒ ｐ ｌ ｔ ｌ ｉ Ｅ ｙｉ ｒｖ ｖｌ ｐｉ ａｉ ｃｅｕｉ ｍ ｎ ｈ ｗ ｅ ｍｉ ｏ ｎ ａ ｏｉ ｍ （ Ｏ Ａ）ｉ ａａ ｒａｃｓ ｓｈｄ ｌ ｇａ ｏｉ ｍ ， ｈｒ ｔ ｎｍｔ ｄｔｅｓ ｇ —ｅ ｑ ｅｔ ｔｒ ｇ ｕｔｃａｎ１ ｌ ｒｈ Ｔ Ｓ ｇ ｔ ｎｄｔ ｂｏｄ ａｔｃ ｅｕ ｎ ｌ ｒｈ ｓ ｗ ｅｅ ｒ ｓ ｉｅ ｉ ｌ ｉ ｍ ｒ ｕｓ ｏ ｈｍ ｌ—ｈｎｅ． ｉ ｇ ｔ ａ ｔ ｈ ｎ ｅｔ ｅ ｓｈ ｕ ｉ
基于OFDM系统的下行链路调度算法
开销是 无 法 承 受 的 ， 此 采 用 预 定 义 的 子 载 波 组 因
（Ｔ Ｌ Ｅ中称 为 资 源块 Ｒ ） 映 射 资 源 』能 有 效 地 Ｂ来 ， 提 高系统 的容 量 和 保 证 用 户 业 务 Ｑ Ｓ的需 求 。在 ｏ 文献［］ ２ 中采 用 了跨 层 调度 算 法 ， 灵 活 地 实 现 资 能 源 调度 。 目前 Ｏ Ｄ Ｆ ＭＡ系统 中的资 源分 配 问题 已经
并保 证相 同业务用 户 间的公平 性 。 考虑 一 个多 小 区的 Ｏ Ｄ Ｆ ＭＡ系 统 ， 户 均匀 分 用
最核 心 的技 术之一 。３ Ｐ Ｇ Ｐ中给 出 了调度 的定 义 ： 基 站调度 器动态 地控 制 时频 资 源 的分 配 ， 一定 的时 在 间内分 配 给某 一 个 用 户 ， 多个 用 户对 时 间 、 率 即 频 带宽 、 功率 、 冲 区 等 有 限 资 源 的 共 享 。调 度 算 法 缓 是为 了确定合 理 的资 源分 配 方 式 ， 实现 多 目标 资 源 的优化 使 用 。一 个 好 的 调 度 算 法 要 求 在 保 证 用 户 服务质 量保证 （ ｏ ） 求 的同 时要获 得 最大 化系 统 ＱＳ要
隙， 其下 行链 路资 源 分配 如 图 １ 示 。系 统 带宽 为 所 曰， 噪声 功率谱 密 度 为 Ⅳ 系统 要求 的误 比特率 上 ｎ， 限为 Ｂ Ｒ ， 区发射 总功 率 为 Ｐ ， 用平 均 功 Ｅ 扇 采 率 分配方 法 ， 每个 扇 区的功 率 平 分 到每 个 子载 波 将
传 统 的无 线 资 源 分 配 算 法 有 轮 询 算 法 （ｏｎ ｒｕｄ ｒｂｎ Ｒ 、 ｏｉ， Ｒ）最大 载 干 比 （ ｘＣ Ｉ 、 比公平 调 度 Ｍａ ／ ） 正 算 法 （ｒｐｒｏａ． ｉ Ｐ ） 。若 假 设 所 有用 户 保 ｐｏｏｔｎ１ａ ， Ｆ 等 ｉ ｆｒ 持 活动状 态 ，Ｒ算 法 循 环地 调 用每 个 用 户 ， Ｒ 每个 用 户都 以同样 的概 率 占用 系统 资 源 ， 是最 公 平 的调 度 算法 。但 因为没 有考 虑 用 户 的信 道 条件 ， 也不 考 虑 用 户 以往 被 服 务 的 情 况 ， 无 记 忆 的方 式 ， 以资 是 所 源利 用率 不 高 ， 统 的 吞 吐 量 比较 低 。而 Ｍａ ／ 系 ｘ ＣＩ
nr小区下行调度功能参数
nr小区下行调度功能参数NR（New Radio）是5G通信技术的关键部分，小区下行调度是NR小区的重要功能之一。
下面是nr小区下行调度功能参数的相关参考内容。
1. 调度方式：调度方式是指NR小区下行信道资源的分配方式。
常见的调度方式包括：- 静态调度：静态调度是指根据预先设定的调度规则对小区下行信道资源进行分配。
静态调度适用于网络负载较低的情况，可以提供固定的资源分配。
- 动态调度：动态调度是指根据实时的网络负载情况和用户需求对小区下行信道资源进行实时分配。
动态调度可以提高网络的利用率和用户的体验，但需要实时监测和计算网络状态。
- 混合调度：混合调度是指将静态调度和动态调度相结合，根据不同情况选择合适的调度方式。
混合调度可以兼顾资源利用率和用户体验。
2. 调度算法：调度算法是指用于计算小区下行信道资源分配的算法。
常见的调度算法包括：- 最大信道质量（Max CQI）：根据用户信道质量指标，选择信道质量最好的用户进行资源分配，优先保证高质量用户的通信质量。
- 最小传输时延（Min Delay）：根据用户数据时延需求，选择传输时延最小的用户进行资源分配，优先保证时延敏感的应用的通信质量。
- 公平调度（Fair Scheduling）：根据用户的传输量需求，平等地分配小区下行信道资源，保证每个用户得到一定的资源，并避免极端情况下资源的浪费。
- 周期调度（Round Robin）：按照一定的周期顺序，依次为每个用户分配小区下行信道资源，避免某些用户长时间得不到资源的情况。
- 随机调度（Random Scheduling）：随机选择用户进行资源分配，避免特定用户过度依赖或者忽略。
3. 调度参数：调度参数是用于设置和调整小区下行调度功能的参数。
常见的调度参数包括：- 调度周期（Scheduling Period）：调度周期是指每隔一段时间进行一次调度的时间间隔。
较短的调度周期可以提供更好的实时性，但会增加信道质量反馈和调度计算的开销。
LTE调度下行算法
LTE调度算法（下行）一、调度概述调度的基本概念由于LTE采用共享信道，因此eNodeB需要在每个调度周期内分配P DSCH以及PUSCH的资源，并通过特定的信道通知UE，这一过程称之为调度。
需要进行调度的信道：PDSCH和PUSCH执行调度的信道：PDCCH调度的周期：动态调度（1ms），半静态调度（20ms）调度的最小资源：VRBVRB到PRB的映射方法：集中式和分布式调度的基本流程LTE采用共享信道进行数据传输，因此eNodeB的MAC采用快速调度的机制对资源进行分配，提升资源的利用率。
调度周期介绍动态调度周期：1ms，支持的业务类型：所有业务半静态调度周期：协议中没有定义标准的周期，有些厂家为20m s，支持的业务类型：实时业务，例如VoIP。
动态调度即快速调度机制。
调度执行基站通过PDCCH的DCI控制信息来执行调度流程，DCI信息包括以下几个重要信息：资源映射信息（只针对下行调度）PRB映射信息MCSMIMO模式NDIHARQ重传进程号通过下行PDCCH的DCI信息来执行，每个调度周期，UE都要监听PDCCH以获取下行调度信息。
二、下行调度算法介绍下行调度器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。
上图中名词解释：GBR（Guaranteed Bit Rate）保证比特速率。
所谓GBR，是指系统保证承载的最小比特速率，即使在网络资源紧张的情况下，相应的比特速率也能够保持。
相反的，Non－GBR指的是在网络拥挤的情况下，业务（或者承载）需要承受降低速率的要求，由于Non－GBR承载不需要占用固定的网络资源，因而可以长时间地建立。
而GBR承载一般只是在需要时才建立。
AMBR：Aggregated Maximum Bit Rate（为了尽可能提高系统的带宽利用率，EPS系统引入了汇聚的概念，并定义了AMBR（Aggregate d Maximum Bit Rate）参数。
基于位置信息的多用户MIMO下行调度算法
文章编号 ： １ ６ ７ ４ — ７ ０ ７ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ４ ０ ９ — ０ ５
基 于 位 置 信 息 的 多 用 户 ＭＩ ＭＯ 下 行 调 度 算 法
谢 亚 琴 王 炎。 朱 鹏程
摘 要 基于移动 台的位 置 信 息 ， 提 出 了基 于移 动 台与 基 站 之 间 的 距 离信 息 的 多 用 户调 度 算 法 ． 针 对特 定 的 信 道 模 型 ， 分 析
息， 将该 位 置信 息转 化为 移 动 台与 基 站之 间 的距 离 信 息 ， 并从 中选 取
收 稿 日期 ２ ０ １ ２ — １ ０ — １ ６ 资 助 项 目 南 京 信 息 工 程 大 学 科 研 启 动 基 金
距 离基 站最 近 的 Ⅳ 个 用户 进行 调度 ．
（ ２ ０ １ １ ０ ４ ３ ７） ； 东 南 大 学 移 动 通 信 国 家 重 点 实 验室开放研究基金 （ ２ ０ １ ２ Ｄ ２ ０ ） ； 国 家 自然 科 学 基金（ ６ １ １ ０ １ ０ ８ ６， ６ １ １ ０ １ ０ ８ ２ ， ６ １ ０ ７ １ １ １ ２） ； 江 苏 省
TDD—OFDMA蜂窝网络中基于QoS的下行调度算法
２ＯＦ ＭＡ 蜂 窝 网 络 ． Ｄ
２１ Ｅ Ｅ８ ２１ｅ物 理层 帧结 构 ． Ｉ Ｅ ０ ． ６
扩展的实时轮询业务 （ ｍ ｎ ｅ ｔＳ ：ｘｅ ｄｄｒ Ｓ是一种建立 Ｅ ｅ ｄｄｒ ）Ｅ ｔｎ ｅ Ｐ Ｐ ｔ 在 Ｕ Ｓ和 ｒ Ｓ基 础 上 的 调 度 机 制 。Ｂ Ｇ ｔ Ｐ Ｓ主 动 提 供 单 播 授 权 ，但 是 和 Ｕ Ｓ不 同 ，ｒ Ｓ带 宽 分 配 大 小 是 动 态 的 。 支持 实 时 业 务 流 ， 期 性 发 Ｇ ｅｔ Ｐ 周 送可变长度数据包 ， 譬如没有静默压缩的 Ｖ Ｉ。 ｏＰ 非实 时轮询业 务（ｒ Ｓ ： ｎｔ ）支持 非周期变 长分组 的非实 时数据 流 ， Ｐ 如 Ｆ Ｐ业 务 。这 种 业 务 也 有 规 律 地 提 供 单播 轮 询 的 机 会 ， Ｔ 但是 这 种 轮
系统 吞 吐 量 和 用 户公 平性 ， 中 ＤＰ 其 Ｆ算 法 是 一 种 基 于 Ｑｏ Ｓ的 下 行 调 度 算 法 。 调 度 算 法 和频 率 复 用 方 案 的 选 择 需要 根 据 系统 吞 吐 量 和 用户 公 平 性 来 权衡 。
．
关 键 词 ： ＤＭＡ； Ｓ ＤＰ ； ＯＦ Ｑｏ ； Ｆ 系统 吞 吐 量 ： 户 公 平 性 用
１引 言 ．
Ｉ Ｅ ０ ． ｄ定 义 了 ２ ６ ＧＨ Ｅ Ｅ ８２１ ６ — ６ ｚ固 定 宽 带 接 人 系 统 空 中 接 口 ，
３ １ Ｅ ０ ．６ ． Ｅ Ｅ ８ ２ １ ｅ标 准 的 Ｑｏ 机 制 Ｓ
ＩＥ Ｓ ２１ ｅ 持 ５种 调 度 业 务 ： 动 授 权 业 务 （ Ｇ ）实 时 轮 询 Ｅ Ｅ ０ ．６ 支 主 ＵＳ。 业 务 （ｔＳ）扩 展 的 实 时 轮 询 业 务 （ ｘｅ ｄｄｒ Ｓ） 非 实 时 轮 询 业 务 ｒ Ｐ ， Ｅ ｔｎ ｅ ｔ ， Ｐ （ｒ Ｓ）和 尽 力 而 为 业 务 （ Ｅ 。 ｎｔ ， Ｐ Ｂ ）
基于多智能体系统的自动化调度算法研究
基于多智能体系统的自动化调度算法研究引言:自动化调度是在工业生产和服务领域广泛应用的一项重要技术。
随着智能化和自动化技术的不断发展，多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）成为实现自动化调度的一种有效手段。
本文旨在探索基于多智能体系统的自动化调度算法研究，并在此基础上提出一种有效的调度算法。
一、多智能体系统的概念和特点:多智能体系统是一种由多个自治智能体组成的系统，智能体具有自主性、互动性和协同性。
在自动化调度领域中，多智能体系统能够实现任务分解、信息交换和决策协作，从而提高整体调度效率和精度。
此外，多智能体系统还具备分布式处理和强大的适应性特征，能够应对复杂和动态的调度环境。
二、多智能体系统的自动化调度算法研究方法:在基于多智能体系统的自动化调度算法研究中，通常采用以下几种方法:1. 分布式控制方法:多智能体系统中的各个智能体可以独立地作出决策并进行调度任务的执行。
分布式控制方法的优点是能够并行地处理多个调度任务，并具有很好的鲁棒性和可扩展性。
同时，分布式控制方法还能够减少中央调度器的负荷，并提高系统的响应速度。
2. 协同优化方法:通过智能体之间的协同优化，多智能体系统可以通过交换信息和相互协作来实现全局最优调度。
协同优化方法的优点是能够全局优化，提高整体调度的效率和质量。
在实际应用中，可以采用遗传算法、粒子群优化算法等方法来实现协同优化。
3. 机器学习方法:机器学习方法可以通过对历史调度数据的学习和模型训练，提高多智能体系统的调度能力。
例如，可以使用强化学习算法来训练智能体进行决策和学习调度策略。
机器学习方法的优点是能够适应调度环境的变化，并具有较强的自适应性。
三、基于多智能体系统的自动化调度算法研究案例:为了更好地说明基于多智能体系统的自动化调度算法研究的应用和成果，以下以某食品生产企业的生产调度为例进行说明。
该企业生产设备和工作人员较多，调度过程繁琐且涉及多个环节。
无线通信中的信道调度与资源管理
无线通信中的信道调度与资源管理无线通信是指通过无线技术进行信息传输的通信方式。
随着无线通信技术的发展，越来越多的设备和用户需要共享有限的无线频谱资源。
信道调度与资源管理是在无线通信系统中对信道进行分配和管理的重要任务。
本文将介绍无线通信中的信道调度与资源管理的概念、挑战和解决方案。
一、概念信道调度是指在无线通信系统中，根据用户的需求和网络的拥塞情况，合理地为用户分配可用的信道资源。
一般来说，信道调度包括分配哪个用户使用哪个信道以及多用户之间的调度顺序。
资源管理是指对无线通信系统中的资源进行有效的分配和管理，包括无线频谱资源、功率资源、时间资源等。
资源管理的目标是提高系统的容量、性能和效率。
二、挑战在无线通信系统中，信道调度和资源管理面临以下挑战：1. 频谱资源有限：无线频谱是有限的，但用户数量不断增加，因此如何充分利用频谱资源，提高系统容量成为一个重要的问题。
2. 用户需求多样化：不同用户有不同的通信需求，例如语音通话、数据传输、视频播放等。
如何动态地满足不同用户的需求，提供良好的通信服务是一个难题。
3. 多用户干扰：无线通信系统中同时存在多个用户，用户之间的信号干扰可能导致通信质量下降。
如何合理地分配信道资源，降低干扰，提高系统性能是一个重要问题。
三、解决方案为了克服上述挑战，无线通信系统采用了以下一些信道调度和资源管理的技术：1. 频谱分集：频谱分集是将一定频段的频谱资源分成多个子频段，然后动态地将这些子频段分配给不同的用户。
这样可以充分利用频谱资源，提高系统容量。
2. 功率控制：采用功率控制技术可以调整用户设备的发射功率，使得用户之间的信号干扰最小化。
通过合理的功率控制，可以提高系统的抗干扰能力，提高通信质量。
3. 排队调度：在网络拥塞时，利用排队调度技术可以采用不同的调度策略，根据用户的优先级和网络负载情况，合理地分配信道资源。
常见的排队调度算法有最小数据量优先、最短剩余时间优先等。
4. 自适应调度：自适应调度是根据用户的需求和网络的状况，实时地调整信道资源的分配。
CoMP (协作多点)简介修改
Co-MIMO(Collaborative MIMO )
Backhaul
BS1
BS2
MS1
MS2
Co-MIMO的基本概念是：在相同 的无线资源环境下，多个协作 基站与单个或多个移动台之间 的联合MIMO接收。协作MIMO 有两个基本特点： 在相同的无线资源环境下，每 个移动台可由多个协作基站服 务，这样，小区间干扰就能被 减小甚至可转变为有用信号功 率。 在相同的无线资源环境下，每 Data 个基站可服务多个移动台。这 transmission 样，整个扇区吞吐量就可得到 改善。
站点内协作与站点间协作需考虑的问题
Inter-eNB 由于在协作eNBs之间需要共享调度信 息、动态的信道信息及用户数据，且X2接 口存在时延，因此共享的信息并不能反映 即时的状态，同时由于传输过程中需共享 各种信息就引入了开销问题。 所以站点间协作受到了X2接口承载能力 及时延的限制，因此需要增强X2接口的性 能及限制协作的灵活性。
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协作多点存在的问题
站点内（Intra-eNB）协作与站点间（Inter-eNB）协作需 考虑的问题 （R1-083049，R1-083050 华为） 联合处理与协作调度/波束成形的局限性及适用协作场景 （R1-082469 爱立信，R1-083192 高通） Co-MIMO （R1-082812 上海贝尔，阿朗） 小区间干扰问题 （R1-082886 三星） 天线端口映射问题（R1-082847 中兴） CoMP技术与SFR（软频率复用）相结合（R1-083608 中 兴） 有限反馈问题