基于馬爾可夫模型的ledrx參數(shù)對省電性能的影響

基于馬爾可夫模型的ledrx參數(shù)對省電性能的影響

0支持3gpp的lte項目長期發(fā)展（trell遺傳）系統(tǒng)采用了先進的編碼技術、多天線技術（mimo）和空分多地址等先進的編譯方法。這些技術提供的上下行傳輸速率很快,但是也增加了移動終端復雜的電路設計,從而能量消耗必然加快,限制了用戶的移動性。LTE系統(tǒng)引入非連續(xù)接收(discontinuousreception,DRX)方案,其基本思想是終端沒有數(shù)據(jù)傳輸時,進入睡眠狀態(tài),關閉收發(fā)單元以達到降低終端功耗。在3GPP的LTE項目中,對LTE系統(tǒng)提出了更加嚴格的時延要求,一方面要求顯著降低控制平面時延,具體為用戶體驗(userexperience,UE)從空閑狀態(tài)轉移到激活狀態(tài)時延要求為100ms,從睡眠狀態(tài)轉移到激活狀態(tài)的時延要求為50ms;另一方面要求降低用戶平面時延,數(shù)據(jù)包從UE或居民接入網(wǎng)(radioaccessnetwork,RAN)邊緣節(jié)點IP層傳輸至RAN邊緣節(jié)點或UEIP層的單向傳輸時間要求為5ms。文獻建模仿真時延達到了十幾秒,這顯然不符合3GPP的時延要求。文獻中DRX建模都是基于分組數(shù)據(jù)泊松分布,泊松分布對突發(fā)業(yè)務建模時并不能正確反應實際情況。文獻基站調度分組數(shù)據(jù)過程采用了愛爾蘭分布進行建模。本文采用的歐洲電信標準化協(xié)會(Europeantelecommunicationsstandardsinstitute,ETSI)分組數(shù)據(jù)模型具有自相似性,突發(fā)沒有明確的長度,在不同的時間刻度下表現(xiàn)出相同的突發(fā)特性,業(yè)務是長相關的,不能被平滑掉,雖然增加了建模的復雜性,但更具有普適性。1無線資源連接下的drxLTE系統(tǒng)中DRX模式分IDLEDRX(空閑狀態(tài)下DRX)和RRC-CONNECTEDDRX(無線資源連接下的DRX)2種。IDLEDRX沒有無線資源連接,只是監(jiān)聽呼叫信道和廣播信道,只要配置好固定睡眠周期就達到非連續(xù)接收。如果要監(jiān)聽用戶數(shù)據(jù)信道,就必須轉入無線資源連接狀態(tài)下的DRX。RRC-CONNECTEDDRX,可以優(yōu)化資源配置,節(jié)約終端功率,終端從空閑轉到激活狀態(tài)速度快,本文就是研究無線資源連接下的DRX。結合圖1來理解DRX,必須搞清楚下面要描述的幾個定時器與概念。OndurationTimer(τ):UE每次從DRX睡眠周期醒來后監(jiān)聽PDCCH(物理專用控制信道)的時間。InactivityTimer(ti):UE在醒著時每次成功解碼混合自動重傳請求(hybridautomaticrepeatrequest,HARQ)初始發(fā)送的PDCCH后保持激活的時間。DRXRetransmissionTimer:UE預期接收DLRetransmission(下行重傳)的時間。一個DRX周期包括2個時間段。第1個是ondurationtime,在這該時間段UE醒來監(jiān)聽PDCCH,等待或接收eNB(演進型基站)下行數(shù)據(jù)發(fā)送;第2個是睡眠時間段,在該時間段UE關閉收發(fā)單元,不監(jiān)聽PDCCH。長短DRX周期和連續(xù)接收之間的轉換由eNB中的定時器(周期配置方法)或命令來控制。如果DRX-InactivityTimer超時或者收到eNB控制信息單元,就會停止監(jiān)聽,但是并不停止與重傳相關的定時器。此時立即啟動DRXShortCycleTimer(ts),使用DRX短周期;如果DRXShortCycleTimer超時,那么啟動DRXLongCycleTimer(tL),執(zhí)行DRX長周期。2drx建模分析2.1松分布情況新的研究表明,突發(fā)分組數(shù)據(jù)表現(xiàn)出自相似性而非泊松分布情況,采用ETSI模型更能接近實際情況。圖2所示的ETSI數(shù)據(jù)模型中,分組數(shù)據(jù)到達過程主要滿足指數(shù)分布和無記憶的幾何分布,分布情況見表1。2.2狀態(tài)s1s1根據(jù)ETSI數(shù)據(jù)模型,主要建立6個狀態(tài)的馬爾可夫過程來分析DRX的省電性能。如圖3所示:狀態(tài)S1表示一個激活周期后緊跟一個去激活周期(分組呼叫間隙);狀態(tài)S2表示一個激活周期后緊跟一個去激活周期(會話間隙);狀態(tài)S3表示從狀態(tài)S1進入睡眠短周期;狀態(tài)S4表示從狀態(tài)S2進入短周期;S5表示從狀態(tài)S3進入長周期;S6表示從狀態(tài)S4進入長周期。新的分組呼叫有2種情況,一種屬于本次會話過程,還有一種屬于下次會話過程的開始。那么鑒于幾何分布的無記憶性,時間間隙是tis的概率為q1=1/μpc,是tipc的概率為q2=1-1/μpc。下面,我們來推導馬爾可夫各個狀態(tài)的轉移概率。狀態(tài)S1,在InactivityTimer超時前,有新的分組呼叫(時間間隙是tipc)到達的概率q3=1-e-λipcti,則繼續(xù)停留在狀態(tài)S1,轉移概率為如果在InactivityTimer超時前,有新的分組呼叫(時間間隙是tis)到達,則轉移到狀態(tài)S2,轉移概率為如果InactivityTimer超時前,沒有新的分組呼叫到達,則進入狀態(tài)S3,轉移概率為同理,狀態(tài)S2,在InactivityTimer超時前,有新的分組呼叫(時間間隙是tis)的到達概率q4=1-e-λisti,則轉移到狀態(tài)S2,轉移概率為在DRXShortCycleTimer(ts)超時前,新分組到達有2種情況,概率分別為q5=Pr[tipc<ts]=1-e-λipcts和q6=Pr[tis<ts]=1-e-λists,對于狀態(tài)S3而言,其轉移概率分別為那么,對于狀態(tài)S4而言,轉移概率分別為狀態(tài)S5和S6,只有2種轉移狀態(tài),新的分組呼叫要么本次會話過程,要么屬于下次會話過程的開始,因此這樣,DRX的馬爾可夫轉移矩陣P如下Ρ=(q3q2q3q11-q3000q4q2q4q101-q400q5q2q5q1001-q50q6q2q6q10001-q6q2q10000q2q10000)根據(jù)轉移矩陣P求出DRX馬爾科夫鏈的平穩(wěn)分布{π1=1-q11+q2(1-q3)(2-q5)+q1(1-q4)(2-q6)π2=q11+q2(1-q3)(2-q5)+q1(1-q4)(2-q6)π3=(1-q1)(1-q3)1+q2(1-q3)(2-q5)+q1(1-q4)(2-q6)π4=(1-q4)q11+q2(1-q3)(2-q5)+q1(1-q4)(2-q6)π5=(1-q1)(1-q3)(1-q5)1+q2(1-q3)(2-q5)+q1(1-q4)(2-q6)π6=q1(1-q4)(1-q6)1+q2(1-q3)(2-q5)+q1(1-q4)(2-q6)用Ti(i{1,2,3,4,5,6})表示DRX的馬爾可夫鏈狀態(tài)Si的逗留時間,接下來推導E[Ti]。狀態(tài)S1中激活周期ta,為Np個數(shù)據(jù)服務時間tx,則去激活周期那么,E[Τ1]=E[ta]+E[ti]=μpE[tx]+1-e-λipctiλipc(17)同理,可得E[Τ2]=μpE[tx]+1-e-λistiλis(18)狀態(tài)S3,用nds表示經(jīng)歷的短循環(huán)周期tds數(shù)目。新的數(shù)據(jù)到來在DRXShortCycleTimer(ts)超時前后都有可能,那么nds可能為Ns=ts/tds和N*s(N*s<Ns),因此,E[T3]=E[nds]tds=(p35Ns+(p31+p32)E[N*s])tds。由于tipc服從無記憶性指數(shù)分布,N*s服從均值為1/pn的幾何分布。pn表示數(shù)據(jù)到達的概率,因此這樣,E[N*s]=1/pn代入E[T3]得E[Τ3]=E[nds]tds=(p35Νs+p31+p32pn)tds(20)同理,在狀態(tài)S4,由于tis服從指數(shù)分布,N*s服從均值為1/pm的幾何分布。pm表示數(shù)據(jù)到達的概率,因此這樣,E[N*s]=1/pm代入E[T4]得E[Τ4]=E[nds]tds=(p46Νs+p31+p32pm)tds(22)狀態(tài)S5,用ndl表示經(jīng)歷的長循環(huán)周期tdl數(shù)目。同樣,由于tipc服從無記憶性指數(shù)分布,ndl服從均值為1/pn1的幾何分布。那么E[Τ5]=E[ndl]tdl=(1pn1)tdl=(11-e-λipctdl)tdl(24)同理,在狀態(tài)S6,E[Τ6]=E[ndl]tdl=(1pm1)tdl=(11-e-λistdl)tdl(25)接下一節(jié)我們推導省電參數(shù)Ps和平均等待時間E[tw]。2.3平均等待時間省電參數(shù)Ps即為DRX馬爾可夫過程處于狀態(tài)S3,S4,S5,S6的概率。由于每個DRX循環(huán)周期都包含一個固定的監(jiān)督周期τ,因而每個DRX周期有效的睡眠時間為:tds-τ或tdl-τ。那么E[T3],E[T4],E[T5],E[T6]分別修正為E[Τ#3]=(p35Νs+p31+p32pn)(tds-τ)(26)E[Τ#4]=(p46Νs+p31+p32pm)(tds-τ)(27)E[Τ#5]=(1pn1)tdl=(11-e-λipctdl)(tdl-τ)(28)E[Τ#6]=(1pm1)tdl=(11-e-λistdl)(tdl-τ)(29)Ρs=π3E[Τ#3]+π4E[Τ#4]+π5E[Τ#5]+π6E[Τ#6]6∑i=1πiE[Τi]現(xiàn)在來分析平均等待時間。新的數(shù)據(jù)到達可能在狀態(tài)S3,S4,S5或S6,那么數(shù)據(jù)在第j個DRX循環(huán)周期到達(前j-1個周期中沒有數(shù)據(jù)到達)的概率為考慮到tis和tipc服從指數(shù)分布,所以數(shù)據(jù)分組到達時刻均勻地分布在睡眠周期中,平均等待時間為E[tw]=Νs∑j=1pjtds2+∞∑j=Νs+1pjtdl2(30)3tds和tdl閾值的影響基于上述分析,ETSI模型的數(shù)據(jù)設置如下:E[tx]=10ms;λis=1/2200;λipc=1/30;μpc=5;μp=25。如圖4所示,Ps和E[tw]都隨著InactivityTimer(ti)或DRXShortCycleTimer(ts)的增加而減小。這是因為閾值大的ti,使得終端進入短周期睡眠的機率減小,而閾值大的ts,使得終端進入長周期的機率減小。對OndurationTimer(τ)而言,在相同的ts下,Ps隨著τ增大而減小,隨著tds的增大而增大。τ對E[tw]幾乎沒有影響。τ設置在10～20ms比較合適。E[tw]隨著ts增大而減小,隨著tdl增大而增大。ti設置的長,則E[tw]小但不省電;ts設置的短,則轉到長周期睡眠時間機會增大,省電但E[tw]變大。折中考慮,ti設置在50ms附近,ts不要超過3000ms。如圖5所示,Ps和E[tw]都隨著tds或tdl的增大而增大。tds和tdl閾值比較大,睡眠時間長,Ps比較大,但數(shù)據(jù)分組等待終端激動時間不可避免的增大了。tds和tdl也