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