一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法

摘要

本发明公开了一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法，属于领域移动通信技术。包括：(1)将每个链路的信道均匀划分为频段相互独立的N个子信道，每个子信道每帧只传输一个数据包；(2)对于每个链路，随机选出η个子信道进行传数据包，剩余(N‑η)个子信道处于空闲状态；(3)计算该次传输网络的URLLC可实现率；(4)改变(N,η)的值，重复步骤(1)～(3)，得到URLLC可实现率最大时对应的(N*,η*)值，进行重传。本发明通过在频率分集传输方式中随机设置一定的空闲进行重传，减少了单次传输的干扰，通过引入每次了重传时干扰的随机性，降低了重传成功与否的相关性，在保证时延的前提下增加了可靠性，在不同的发射机密度下整个网络的URLLC可实现概率提高了4.43％～13.76％。

权利要求

1.一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)将大规模网络中的每个链路的信道均匀划分为频段相互独立的N个子信道，每个子信道每帧只传输一个数据包，每个数据包都在一帧的时间内通过这N个独立子信道中的η个子信道来进行重复传输；

(2)对于每个链路，随机选出η个子信道进行传数据包，剩余(N-η)个子信道处于空闲状态，其中，1≤η≤N；

(3)在这组(N,η)值下，计算网络中所有用户的URLLC可实现率；

(4)改变(N,η)的值，重复步骤(1)～(3)，得到URLLC可实现率最大时对应的(N*,η*)值；

(5)将每个链路的信道均匀划分为频段相互独立的N*个子信道，每个子信道每帧只传输一个数据包，每个数据包都在一帧的时间内通过这N*个独立子信道中的η*个子信道来进行重复传输。

2.如权利要求1的方法，其特征在于，N的取值范围为[2,8]。

3.如权利要求1的方法，其特征在于，步骤(3)包括以下步骤：(3-1)计算有效带宽EB；

(3-2)根据有效带宽EB，计算满足URLLC的最小信干比作为链路可成功实现URLLC的SIR的阈值T；

(3-3)根据有效带宽EB和阈值T，计算网络中可实现URLLC的用户比例Ps。

4.如权利要求3的方法，其特征在于，有效带宽EB的计算公式如下：其中，A表示网络中有数据包在队列中的发射机的比例， 表示排队时长违反概率，为排队最大时延，Tf表示一个帧的时间长度，n表示数据包的长度，单位为bits/packet，ξ为数据包的到达速率。

5.如权利要求3的方法，其特征在于，阈值T的计算公式如下：其中，W表示信道带宽，Tf表示一个帧的时间长度，Q-1表示高斯Q函数的反函数， 表示最大传输失败概率。

6.如权利要求3的方法，其特征在于，网络中可实现URLLC的用户比例Ps计算公式如下：其中，

* -αδ

C＝λAπr0 TΓ(1+δ)Γ(1-δ)

ρ＝η/N

δ＝2/α

其中， 表示在给定Φs的条件下求期望，SIR表示链路的信号与干扰的比值，Φs表示队列非空的发射机的集合，2F1(·)表示高斯超几何函数，α表示路径损耗因子，λ表示发射机的密度，A表示网络中非空发射机的比例，r0表示每个链路中发射机和接收机的固定距离，Γ(·)表示伽马函数。

7.如权利要求6的方法，其特征在于，A＝ξ，ξ表示网络中数据包的到达速率。

8.如权利要求6的方法，其特征在于，链路的信号与干扰的比值SIR的计算公式如下：其中，h0表示典型链路的信道衰落系数，hi表示典型接收机接收到的第i个干扰发射机的信道衰落系数，x0表示典型发射机，ri表示典型接收机与第i个发射机之间的距离，Φt表示在该频段所有传输包的干扰发射机的集合。

9.如权利要求1的方法，其特征在于，(N*,η*)值为(8,3)或者(5,3)。

说明书

一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法

技术领域

[0001] 本发明属于领域移动通信技术，更具体地，涉及一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法。

背景技术

[0002] 新兴的无线应用的出现使得实现超高可靠超低时延通信(Ultra Reliable&Low Latency Communication，简称URLLC)变得迫切。作为5G三大应用场景之一，URLLC的典型应用包括无人机、自动驾驶汽车、虚拟现实、智能交通、智能城市和工业自动化。URLLC的主要挑战是满足延迟和可靠性的两个相互矛盾的要求。URLLC所需的端到端延迟需小于1ms，整-5体丢包概率需小于10 。

[0003] URLLC和传统服务之间的区别主要有两点：一是数据包的长度，在URLLC中，数据包大小通常约为100bits，其内容可能包括控制指令、状态反馈、环境因素等信息。当在URLLC的场景中发送具有短信道码的短数据包时，基于香农容量的现有中断概率分析将不适用。二是信道相干时间大于超可靠低延迟通信的端到端延时，这意味着信道衰落系数在数据包的传输期间是恒定的，使得难以通过时间上的重传来提高可靠性。因为用户传输数据的信道衰落以及干扰链路的信道衰落在一个数据包的传输期间都是不变的，意味着当某一次传输失败，由于相同的信道衰落和干扰，下一传输也将失败。因此，简单地时间上的重传不能提高可靠性。因此现有的重传技术将不再适用于URLLC的场景。因此我们考虑了频率上的重传，同时引入了随机重传。

发明内容

[0004] 针对现有的重传技术将不再适用于URLLC的场景的问题，本发明提供了一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法，其目的在于通过在频率分集传输方式中随机设置一定的空闲进行重传，可提高网络中实现URLLC用户的比例。

[0005] 为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法，该方法包括以下步骤：

[0006] (1)将大规模网络中的每个链路的信道均匀划分为频段相互独立的N个子信道，每个子信道每帧只传输一个数据包，每个数据包都在一帧的时间内通过这N个独立子信道中的η个子信道来进行重复传输；

[0007] (2)对于每个链路，随机选出η个子信道进行传数据包，剩余(N-η)个子信道处于空闲状态，其中，1≤η≤N；

[0008] (3)在这组(N,η)值下，计算网络中所有用户的URLLC可实现率；

[0009] (4)改变(N,η)的值，重复步骤(1)～(3)，得到URLLC可实现率最大时对应的(N*,η*)值；

[0010] (5)将每个链路的信道均匀划分为频段相互独立的N*个子信道，每个子信道每帧只传输一个数据包，每个数据包都在一帧的时间内通过这N*个独立子信道中的η*个子信道来进行重复传输。

[0011] 具体地，N的取值范围为[2,8]。

[0012] 具体地，步骤(3)包括以下步骤：

[0013] (3-1)计算有效带宽EB；

[0014] (3-2)根据有效带宽EB，计算满足URLLC的最小信干比作为链路可成功实现URLLC的SIR的阈值T；

[0015] (3-3)根据有效带宽EB和阈值T，计算网络中可实现URLLC的用户比例PS。

[0016] 具体地，有效带宽EB的计算公式如下：

[0017]

[0018] 其中，A表示网络中有数据包在队列中的发射机的比例， 表示排队时长违反概率， 为排队最大时延，Tf表示一个帧的时间长度，n表示数据包的长度，单位为bits/packet，ξ为数据包的到达速率。

[0019] 具体地，阈值T的计算公式如下：

[0020]

[0021] 其中，W表示信道带宽，Tf表示一个帧的时间长度，Q-1表示高斯Q函数的反函数，表示最大传输失败概率。

[0022] 具体地，网络中可实现URLLC的用户比例Ps计算公式如下：

[0023]

[0024] 其中，

[0025]

[0026] ρ＝η/N

[0027] δ＝2/α

[0028] 其中， 表示在给定Φs的条件下求期望，SIR表示链路的信号与干扰的比值，Φs表示队列非空的发射机的集合，2F1(·)表示高斯超几何函数，α表示路径损耗因子，λ表示发射机的密度，A表示网络中非空发射机的比例，r0表示每个链路中发射机和接收机的固定距离，Γ(·)表示伽马函数。

[0029] 具体地，A＝ξ，ξ表示网络中数据包的到达速率。

[0030] 具体地，链路的信号与干扰的比值SIR的计算公式如下：

[0031]

[0032]

[0033] 其中，h0表示典型链路的信道衰落系数，hi表示典型接收机接收到的第i个干扰发射机的信道衰落系数，x0表示典型发射机，ri表示典型接收机与第i个发射机之间的距离，Φt表示在该频段所有传输包的干扰发射机的集合。

[0034] 具体地，(N*,η*)值为(8,3)或者(5,3)。

[0035] 总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：

[0036] 本发明通过在频率分集传输方式中随机设置一定的空闲进行重传，减少了单次传输的干扰，通过引入每次了重传时干扰的随机性，降低了重传成功与否的相关性，在保证时延的前提下增加了可靠性，整个网络的URLLC可实现概率提高了4.43％～13.76％。

附图说明

[0037] 图1为本发明实施例提供的一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法流程图；

[0038] 图2为本发明实施例提供的大规模无线网络中频率分集重传策略下当N取8时，不同η值的可实现URLLC的用户比例理论与仿真结果示意图；

[0039] 图3为本发明实施例提供的大规模无线网络中频率分集重传策略下不同η值和N值的可实现URLLC的用户比例仿真结果示意图；

[0040] 图4为本发明实施例提供的大规模无线网络中不同链路密度下频率分集重传策略下相比于只通过一个信道传输一次的优化比例仿真结果示意图；

[0041] 图5为本发明实施例提供的方法与不考虑频率分集重传的网络中用户的URLLC可实现率的对比图。

具体实施方式

[0042] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

[0043] 如图1所示，本发明提出一种基于频率分集的大规模网络中URLLC的重传方法，该方法包括以下步骤：

[0044] (1)将大规模网络中的每个链路的信道均匀划分为频段相互独立的N个子信道，每个子信道每帧只传输一个数据包，每个数据包都在一帧的时间内通过这N个独立子信道中的η个子信道来进行重复传输。

[0045] 频率分集重传策略，本质上是随机设置一定空闲的频率分集。

[0046] 每个信道划分的子信道个数N过小，会导致重传次数较小，且每个子信道传输时的干扰较大，无法体现频率分集的优势；N过大，会导致单个子信道的频率段过窄，单次传输的成功概率大幅下降。本实施例中，N的取值范围为[2,8]。

[0047] (2)对于每个链路，随机选出η个子信道进行传数据包，剩余(N-η)个子信道处于空闲状态，其中，1≤η≤N。

[0048] 每个子信道以概率ρ＝η/N发送数据包，以概率(1-ρ)处于空闲状态。

[0049] (3)在这组(N,η)值下，计算网络中所有用户的URLLC可实现率。

[0050] (3-1)计算有效带宽EB

[0051]

[0052] 其中，A表示网络中有数据包在队列中的发射机的比例， 表示排队时长违反概率， 为排队最大时延，Tf表示一个帧的时间长度，n表示数据包的长度，单位为bits/packet，ξ为数据包的到达速率。

[0053] A＝到达速率/服务速率，本发明中一个子信道一帧只传输一个数据包，即服务速率为1，也就是1packet/frame，因此，A＝到达速率。

[0054] (3-2)根据有效带宽EB，计算满足URLLC的最小信干比，作为链路可成功实现URLLC的SIR的阈值T。

[0055] 大规模无线网络中URLLC的可实现率是指，大规模无线网络中可以满足典型URLLC用户的延迟和可靠性要求的概率，该概率也是在无线网络中具有令人满意的延迟和可靠性的用户的比率。当接收机接收信号的信干比大于由时延和可靠性计算出的一个阈值时，该链路的传输满足URLLC，即SIR≥T。

[0056] 满足URLLC的最小信干比T的计算公式如下：

[0057]

[0058] 色散系数

[0059] 在本发明中，将Vk近似为1，得到

[0060]

[0061] 其中，W表示信道带宽，Tf表示一个帧的时间长度，Q-1表示高斯Q函数的反函数，表示最大传输失败概率。

[0062] (3-3)根据有效带宽EB和阈值T，计算网络中可实现URLLC的用户比例[0063]

[0064] 其中，

[0065]

[0066]

[0067] 其中，Ps表示网络中可实现URLLC的用户比例， 表示在给定Φs的条件下求期望，SIR表示链路的信号与干扰的比值，T表示满足URLLC的最小信干比，Φs表示非空发射机的点分布，η表示处于活跃状态的子信道的个数，ρ表示η/N，2F1(·)表示高斯超几何函数，α表示路径损耗因子，λ表示发射机的密度，ξ表示网络中数据包的到达速率，r0表示每个链路中发射机和接收机的固定距离， A表示网络中非空发射机的比例，Γ(·)表示伽马函数，h0表示典型链路的信道衰落系数，hi表示典型接收机接收到的第i个干扰发射机的信道衰落系数，ri表示典型接收机与第i个发射机之间的距离，1(xi∈Φt)表示当第i个干扰存在时，其值为1，第i个干扰不存在时，其值为0。

[0068] (4)改变(N,η)的值，重复步骤(1)～(3)，得到URLLC可实现率最大时对应的(N*,η*)值。

[0069] (5)将每个链路的信道均匀划分为频段相互独立的N*个子信道，每个子信道每帧只传输一个数据包，每个数据包都在一帧的时间内通过这N*个独立子信道中的η*个子信道来进行重复传输。

[0070] 经验证，(N*,η*)值优选为(8,3)或者(5,3)。

[0071] 本发明中各实施例默认的数值参数设置如下：每个链路的固定距离为r0＝6m，包到达率为ξ＝0.07packets/frame。最大队列延迟违反概率设置为 最大传输失败概率设置为 分配给每个链路的总带宽为W＝200kHz。

[0072] 如图2所示，标记符号为圆圈的实线为发射机的密度λ＝0.007m-2时网络中可实现URLLC的用户比例的理论值曲线；标记符号为倒三角的虚线为λ＝0.007m-2时网络中可实现URLLC的用户比例的仿真值曲线；标记符号为菱形的实线为λ＝0.004m-2时网络中可实现URLLC的用户比例的理论值曲线；标记符号为矩形的虚线为λ＝0.004m-2时网络中可实现URLLC的用户比例的仿真值曲线。由图2可知，无论是发射机密度λ等于0.007m-2还是等于0.004m-2，本发明计算出的理论值，很好的拟合了仿真值。

[0073] 如图3所示，水平虚线为频率分集重传策略下N＝1，η＝1时网络中可实现URLLC的用户比例。其余七条线分别为N从2变化至8时，网络中可实现URLLC的用户比例随η值变化的曲线。由图3可知，通过改变不同的(N,η)值，URLLC的可实现率相对于基准线有了明显的提升，特别是，当选取(8，3)时，URLLC的可实现率达到了最优。

[0074] 定义该策略的最优URLLC实现比与基线的比值为优化比例。如图4所示，在频率分集重传策略下，当发射机的密度λ增加，优化比例先增加后减少，这意味着对于不同数据包到达率都能找到最优的网络链路密度。

[0075] 如图5所示，对应数据包的到达速率为0.04packets/frame，随着网络中发射机密度从0.001增加到0.02，本发明方法的优化效率一直在增加，并且本发明的URLLC可实现率一直保持在92％以上。

[0076] 本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。