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无线城域网的切换算法
无线城域网的切换算法
摘 要 IEEE802.16e提供了一种宏分集的软切换机制。文章分析了Z切换算法的缺点并结合协议本身规定的切换流程,提出了一种简单可行的D-MDHO切换算法,该算法对Z算法进行改进,提出了基于不同业务的自适应宏分集算法,该算法减低了时延,保证了业务质量,提高了切换的成功率。
关键词 IEEE802.16e;切换;时延;业务质量
IEEE802.16e标准简单的定义了宏分集切换(MDHO),包括切换的过程,基站的更新,但是不涉及具体的切换算法。文献给出了不同的算法,比较经典的是Z算法,但是该算法切换次数较多,本文将对Z算法进行改进,提出了基于wimax中4中不同业务的,自适应的调节参数的宏分集算法,简称D-MDHO。
1 Z算法
宏分集指移动台同时与两个或两个以上的基站保持联系,从而增强接收信号质量。宏分集的目的是为了对抗衰落,增加接收信号强度。
Z算法切换思想是对备选基站进行迭代分类,然后在分类中根据性能参数匹配算法进行筛选。过程如下:初始状态时,在移动台周围的基站中选出信号强度最强的基站即为锚基站,记为BestBS。当其他的基站信号强度满足式(1)时,选为Diversityset。
下一时刻,将基站分为两类(上一时刻不是Diversityset的分为一类(第1类),上一时刻是Diversityset的分为一类(第2类))。对于第1类基站,当满足式(1)时加入到Diversityset,对于第2类基站,当满足式(2)时,从Diversityset中去掉。
BestBS-TestedBS BestBS-TestedBS>Delete_Threshold (2)
对式(1)和式(2)进行分析,属于I类的Id范围为:
Id∈(BestBS-Add_Threshold,BestBS)
不属于I类而属于第二类的的范围为:
Ind1∈(0,BestBS-Add_Threshold]
同时属于第二类的范围为:
Ind2∈(0,BestBS-Delete_Threshold)
若==
所以当Delete-Threshold< Add-Threshold时,Id与Ind1的交集范围
将处于“乒乓”范围,不知道归属与哪个分集。
当Delete_Threshold=Add_Threshold时,Id与Ind将没有交集。
当Delete_Threshold>Add_Threshold时,没有分集可以归属。在实际过程中一般讨论Delete_Threshold< Add_Threshold时的情况。
2 D-MDHO算法
IEEE802.16标准中有一种颇为重要的特点就是业务QoS的区分方式,按照UGS,RTPT,NRTPS,BE四种区分,各参数如表1所示。
表1 IEEE802.16业务流QoS类型表
业务流 带流变化 最小宽带 最大宽带 优先级别 典型应用
UGS(实时) 不可变 BUmin BUmax=BUmin 高 VOIP
RTPS(实时) 可变 BRmin BRmax 高 MPEG
NRTPS(非实时) 可变 BNRmin BNRmax 低 FTP
BE(非实时) 可变 Bbmin Bbmax 低 Email
IEEE802.16对这四种业务定义了不同的优先级,UGS享有最高的等级服务,RTPS次之,BE最后。
为了对不同的业务,自适应的选择分集,在Z算法的基础上加入滞后因子。恰当的加入滞后因子后,扩大分集范围,可以相对的减少切换次数,根据服务质量。与Z算法一样,当满足公式(3)和公式(4)时,分别对应公式(1)和公式(2)进行操作。
BestBS-TestedBS BestBS-TestedBS>Delete_threshold+y (4)
为了自适应的保证不同业务的QoS,并且减少切换次数减少时延,定义一个自适应因子t的函数f(t),式(3)与式(4)分别变为式(5)和式(6):
p=f(t)*(Add_Threshold-Delete_Threshold)
q=(1-f(t))*(Add_Threshold-Delete_Threshold)
f(t)∈[0,1] f(t)∈[0,1]
BestBS-TestedBS BestBS-TestedBS>Delete_threshold+q (6)
如果p越大,乒乓效应的范围越小;如果p越小,乒乓效应的范围越大。
图1 网络拓扑图
3 仿真
用图1所示的基站分布进行仿真,16个基站均匀分布在整个区域内,相邻基站之间距离为2 km。移动台服从随机行走模型(randomwalkmobilitymodel),速度为v,方向在范围内任选。为了保证在整个仿真时间内,保证参考路径一致,给出固定的路径。
本文采用Okumura-Hata路径损耗传输模型,表示如下:
Lh=69.55-13.82*loght-(1.1*logf-0.7)*hr
+(1.56*logf-0.8)+26.16f+(44.9-6.55loght)*logd 采用表2中参数对整个切换过程进行仿真。
表2 仿真参数表
对于UGS业务,配置如图2所示。
图2 业务配置图
配置好以后,与Z算法比较。
1)切换次数。
图3 切换次数比较图
对于实时UGS业务,在固定参数的情况下,与Z算法比较,给出一定的滞后因子后,明显的减低了切换次数。
2)时延。
对于实时UGS业务,在固定参数的情况下,与Z算法比较,给出一定的滞后因子后,时延也明显减低。
图4 时延比较图
3)不同业务在不同滞后因子后的切换次数比较。
在同一网络中,分别使用不同的业务进行模拟,给出一定的滞后因子后,四种不同业务在不同切换因子的切换次数比较图如图5。
图5 不同业务在不同滞后因子切换次数比较图
通过图可以看出随着滞后因子的增长,平均切换次数随后降低,并且UGS减少的相对比例较大。
4 小结
本文主要提出了D-MDHO算法,该算法对Z算法进行了改进,针对业务引入一个F(t)的滞后因子,通过模拟实验比较,发现切换次数与时延方面都有所减低,提高了业务的服务质量。
参考文献
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[4]张斌,靳浩,李国强,张巍巍.WiMAX网络快速切换研究[J].数字通信世界,2008(9).
[5]BECVARZ, ZELENKAJ.Implement of Handover delay timer into WiMAX[C].Lisbon:6th Conference Telecommunication,2007.
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