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Abstract
En el desarrollo de las redes de nueva generación, destaca la tecnología LTE (Long Term Evolution), basada en la técnica de acceso OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access). Una tarea importante en estos sistemas es el aprovechamiento de los recursos espectrales y de potencia disponibles garantizando unos determinados valores para los parámetros de calidad de servicio o QoS (Quality of Service) establecidos. Para conseguir este aprovechamiento existen diversas técnicas como la gestión del control de admisión y congestión, el control de las interferencias intercelulares, control de la movilidad, balanceo de carga, control de potencia, “scheduling” de paquetes, etc. En este proyecto fin de carrera se evaluarán procedimientos de scheduling flexibles y eficientes capaces de explotar la diversidad frecuencial y temporal del canal, satisfaciendo las necesidades de los usuarios en la célula y proporcionando QoS diferenciada. Las propuestas analizadas y evaluadas incluyen criterios de ordenación dependientes de tasa, retardo y condiciones de canal. Se considerarán de forma explícita las restricciones impuestas por los mecanismos de mitigación de interferencias y control de potencia, suposiciones realistas con respecto a la capacidad de estimación del canal y los niveles de interferencia, la granularidad en la asignación de subportadoras y el conjunto de esquemas de modulación y codificación a utilizar. Se considerarán estructuras MAC compatibles con este modo de funcionamiento, y sobre ellas se procederá al estudio, adaptación y evaluación mediante simulación de los esquemas de gestión de recursos radio. El objetivo es maximizar el número de usuarios soportables. Para ello se evaluarán los algoritmos de scheduling empleados en diversas situaciones, cambiando los tipos de tráfico y los periodos de actividad y silencio empleados para modelar el sistema. También se probará el efecto de la aplicación de un bloqueo inicial sobre los usuarios con peores condiciones de canal para los distintos algoritmos, comparando los resultados obtenidos con los que se sacaron sin este bloqueo y determinando en cada escenario la conveniencia o no de su utilización. Salvo Barco, Luis; Hernández Solana, María Ángela
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Proyecto Fin de Carrera Ingeniería de Telecomunicación Autor: Luis Salvo Barco Director: Dra. Ángela Hernández Solana Scheduling y provisión de QoS en redes móviles 4G OFDMA Universidad de Zaragoza Centro Politécnico Su p erio r Zaragoza,Julio2011
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 2
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 3 SCHEDULINGYPROVISIÓNDEQoSENREDES MÓVILES4GOFDMA Resumen Eneldesarrollodelasredesdenuevageneración,destacalatecnologíaLTE(Long TermEvolution),basadaenlatécnicadeaccesoOFDMA(OrthogonalFrequency DivisionMultipleAccess).Unatareaimportanteenestossistemasesel aprovechamientodelosrecursosespectralesydepotenciadisponiblesgarantizando unosdeterminadosvaloresparalosparámetrosdecalidaddeserviciooQoS(Quality ofService)establecidos.Paraconseguiresteaprovechamientoexistendiversas técnicascomolagestióndelcontroldeadmisiónycongestión,elcontroldelas interferenciasintercelulares,controldelamovilidad,balanceodecarga,controlde potencia,“scheduling”depaquetes,etc. Enesteproyectofindecarreraseevaluaránprocedimientosdeschedulingflexiblesy eficientescapacesdeexplotarladiversidadfrecuencialytemporaldelcanal, satisfaciendolasnecesidadesdelosusuariosenlacélulayproporcionandoQoS diferenciada.Laspropuestasanalizadasyevaluadasincluyencriteriosdeordenación dependientesdetasa,retardoycondicionesdecanal.Seconsiderarándeforma explícitalasrestriccionesimpuestasporlosmecanismosdemitigaciónde interferenciasycontroldepotencia,suposicionesrealistasconrespectoalacapacidad deestimacióndelcanalylosnivelesdeinterferencia,lagranularidadenlaasignación desubportadorasyelconjuntodeesquemasdemodulaciónycodificaciónautilizar.Se consideraránestructurasMACcompatiblesconestemododefuncionamiento,ysobre ellasseprocederáalestudio,adaptaciónyevaluaciónmediantesimulacióndelos esquemasdegestiónderecursosradio. Elobjetivoesmaximizarelnúmerodeusuariossoportables.Paraelloseevaluaránlos algoritmosdeschedulingempleadosendiversassituaciones,cambiandolostiposde tráficoylosperiodosdeactividadysilencioempleadosparamodelarelsistema. Tambiénseprobaráelefectodelaaplicacióndeunbloqueoinicialsobrelosusuarios conpeorescondicionesdecanalparalosdistintosalgoritmos,comparandolos resultadosobtenidosconlosquesesacaronsinestebloqueoydeterminandoencada escenariolaconvenienciaonodesuutilización.
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SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 5 ÍNDICEDECONTENIDOS Resumen……………………………………………………………………………………………………………….3 Abreviaturasyacrónimos………………………………………………………………………………………11 Capítulo1:INTRODUCCIÓN………………………………………………………………………………………13 1.1:Definicióndelproyecto…………………………………………………………………………..13 1.2:Objetivosyalcancedelproyecto…………………………………………………………….14 Capítulo2:DESCRIPCIÓNDELSISTEMA……………………………………………………………………..15 2.1:Consideracionesgenerales………………………………………………………………………15 2.2:Reúsofraccionaldefrecuencias(FFR)……………………………………………………..18 2.3:FFRordenadoconadaptacióndepotencia(FFRopa)……………………………….19 2.4:Asignaciónderecursosyscheduling……………………………………………………….21 Capítulo3:ALGORITMOSPREVIOSALPROYECTO……………………………………………………..25 3.1:Retardo:LargestDelayFirst(LDF)……………………………………………………………25 3.2:ProportionalFair(PF)………………………………………………………………………………26 3.3:ModifiedLargestWeightedDelayFirst(MLWDF)……………………………………27 3.4:ExponentialRule(EXP)…………………………………………………………………………….28 Capítulo4:ALGORITMOSDESCHEDULING………………………………………………………………..29 4.1:UrgencyandEfficiency‐basedPacketScheduling:UEPS………………………….29 4.2:VariantedeMLWDFyEXP………………………………………………………………………32 4.3:Clasificaciónengruposdeurgencia…………………………………………………………33 4.3.1:Divisiónensubgrupossegúntiempodevidadelpaquete……………….34 4.3.2:Divisiónensubgrupossegúnelestadodelosbuffers……………………..34 4.4:CombinacióndeProportionalFairyRetardo…………………………………………..35 Capítulo5:RESULTADOSOBTENIDOS………………………………………………………………………..37 5.1:Descripcióndelmodelodesistema…………………………………………………………37 5.1.1:Parámetrosgenerales……………………………………………………………………..37 5.1.2:SeleccióndeMCSs………………………………………………………………………….39 5.1.3:ModelodegeneracióndeCQIs……………………………………………………….39 5.1.4:Modelodetráfico……………………………………………………………………………41 5.1.5:ModeloderetransmisióndeTUserróneos……………………………………..42 5.2:RáfagasAyB.Sinbloqueo………………………………………………………………………43 5.2.1:RáfagasA.Tráficouniforme……………………………………………………………43 5.2.2:RáfagasA.Escenariomultiservicio………………………………………………….47 5.2.3:RáfagasB.Tráficouniforme……………………………………………………………52 5.2.4:RáfagasB.Escenariomultiservicio………………………………………………….54 5.3:RáfagasAyB.Bloqueoinicial………………………………………………………………….57 5.3.1:Bloqueoporretardo.RáfagasA………………………………………………………58 5.3.2:Bloqueoporretardo.RáfagasB.….………………………………………………….62 5.3.3:Bloqueoporestadodelosbuffers.RáfagasA…………………………………66
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 6 5.3.4:Bloqueoporestadodelosbuffers.RáfagasB…………………………………69 5.4:Conclusionessobrelosresultados…………………………………………………………..72 Capítulo6:CONCLUSIONESYLÍNEASFUTURAS…………………………………………………………75 Referencias……………………………………………………………………………………………………………77 AnexoA:DESCRIPCIÓNDELSIMULADOR…………………………………………………………………..79 A.1:Estructuradelsimulador…………………………………………………………………………79 AnexoB:RESULTADOSCOMPLETOSALAPLICARBLOQUEOINICIAL………………………….85 B.1:Bloqueoporretardo……………………………………………………………………………….85 B.1.1:RáfagasA.Tráficouniforme……………………………………………………………85 B.1.2:RáfagasA.Escenariomultiservicio………………………………………………….89 B.1.3:RáfagasB.Tráficouniforme……………………………………………………………95 B.1.4:RáfagasB.Escenariomultiservicio………………………………………………….98 B.2:Bloqueoporestadodelosbuffers…………………………………………………………104 B.2.1:RáfagasA.Tráficouniforme………………………………………………………….104 B.2.2:RáfagasA.Escenariomultiservicio………………………………………………..107 B.2.3:RáfagasB.Tráficouniforme………………………………………………………….113 B.2.4:RáfagasB.Escenariomultiservicio………………………………………………..116
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 7 ÍNDICEDETABLAS Tabla5.1:Parámetrosdelsistema…………………………………………………………………………….38 Tabla5.2:Modelodepropagaciónmulticamino……………………………………………………….38 Tabla5.3:SINRumbralytasadedatosparacadaMCS……………………………………………..39 Tabla5.4:ParámetrosdelmodeloCQIs…………………………………………………………………….41 Tabla5.5:Perfilesdetráfico………………………………………………………………………………………42
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 8 ÍNDICEDEFIGURAS Figura2.1:RBsyschedulingtiempo‐frecuencia…………………………………………………………16 Figura2.2:FFRconsectorizaciónenelexterior…………………………………………………………18 Figura2.3:Asignaciónordenadaenlasubbandainterior(FFRopa)……………………………19 Figura2.4:EjemplosdeadaptacióndelapotenciaenFFRopa…………………………………..19 Figura2.5:Esquemageneraldelscheduling………………………………………………………………22 Figura4.1:FunciónutilizadaparaelalgoritmoUEPS(serviciosentiemporeal)…………30 Figura4.2:Función|U(t)|paradistintosvaloresdelosparámetrosayc………………….31 Figura4.3:Función|U’(t)|paradistintosvaloresdelosparámetrosayc…………………31 Figura4.4:Clasificaciónensubgruposdeurgenciayreorganización…………………………33 Figura5.1:ModelotemporaldegeneracióndeCQIs…………………………………………………40 Figura5.2:Resultadosparalosdistintosmétodoscontráficouniforme(rA)…………….44 Figura5.3:Comparacióndelosdistintosmétodoscontráficouniforme(rA)…………….46 Figura5.4.1:Resultadosparalosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio(50% dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA)(I)……………………………………………………………………….49 Figura5.4.2:Resultadosparalosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio(50% dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA)(II)………………………………………………………………………50 Figura5.5:Comparacióndelosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio(50% dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA).…………………………………………………………………………..51 Figura5.6:Resultadosparalosdistintosmétodoscontráficouniforme(rB)……………..52 Figura5.7:Comparacióndelosdistintosmétodoscontráficouniforme(rB)…………….53 Figura5.8:Resultadosparalosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio(50% dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).….……………………………………………………………………….55 Figura5.9:Comparacióndelosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio(50% dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).…………………………………………………………………………..56 Figura5.10:AlgoritmosPFyRetardocon/sinbloqueocontráficouniforme(rA)………59 Figura5.11:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rA).Tráfico uniforme……………………………………………………………………………………………………………………59 Figura5.12:AlgoritmosRetardo,1‐UEPSyPFcon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA).….………………………………………...61 Figura5.13:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rA).Escenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)……..….………………………………………...62 Figura5.14:AlgoritmosRetardo,EXP,PFy1‐UEPScon/sinbloqueocontráfico uniforme(rB)…………………………………………………………………………………………………………….63 Figura5.15:Resultadoscon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB).Tráfico uniforme……………………………………………………………………………………………………………………64 Figura5.16:AlgoritmosRetardo,MLWDFvaryPFcon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).….………………………………………...65 Figura5.17:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB).Escenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)……..….………………………………………...66 Figura5.18:AlgoritmosPFyRetardocon/sinbloqueocontráficouniforme(rA)………67
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 9 Figura5.19:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rA).Tráfico uniforme……………………………………………………………………………………………………………………67 Figura5.20:AlgoritmoRetardocon/sinbloqueoenunescenariomultiservicio(50% dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA).….………………………………………..................................68 Figura5.21:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rA).Escenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)……..….………………………………………...69 Figura5.22:AlgoritmosRetardo,MLWDF,EXPy1‐UEPScon/sinbloqueocontráfico uniforme(rB)…………………………………………………………………………………………………………….70 Figura5.23:Resultadoscon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB).Tráfico uniforme……………………………………………………………………………………………………………………70 Figura5.24:AlgoritmosRetardoyMLWDFvarcon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).….………………………………………...71 Figura5.25:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB).Escenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)……..….………………………………………...72 FiguraA.1:Estructuradeclasesdelsimulador…………………………………………………………..80 FiguraA.2:Ejemplodedespliegueconwrap‐around…………………………………………………81 FiguraA.3:Representacióndelos7canalesdecadaUE……………………………………………82 FiguraB.1:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueocontráficouniforme(rA).86 FiguraB.2:AlgoritmoMLWDFvarcontráficouniforme(rA)………………………………………87 FiguraB.3:Algoritmo1‐UEPScontráficouniforme(rA)…………………………………………….88 FiguraB.4:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rA).Tráficouniforme.. ………………………………………………………………………………………………………………………………….89 FiguraB.5:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA).Tráficodecota50ms…………...90 FiguraB.6:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA).Tráficodecota250ms………...91 FiguraB.7:AlgoritmoMLWDFvarenelescenariomultiservicio(rA)………………………....92 FiguraB.8:Algoritmo1‐UEPSenelescenariomultiservicio(rA)…………………….………....93 FiguraB.9:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rA).Escenario multiservicio……………………………………………………………………………………………………………..94 FiguraB.10:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueocontráficouniforme(rB)… ………………………………………………………………………………………………………………………………….95 FiguraB.11:AlgoritmoMLWDFvarcontráficouniforme(rB)…………………………………….96 FiguraB.12:Algoritmo1‐UEPScontráficouniforme(rB)…………………………………………..97 FiguraB.13:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rB).Tráficouniforme. ………………………………………………………………………………………………………………………………….98 FiguraB.14:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).Tráficodecota50ms…………...99 FiguraB.15:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).Tráficodecota250ms……….100 FiguraB.16:AlgoritmoMLWDFvarenelescenariomultiservicio(rB)………………………101 FiguraB.17:Algoritmo1‐UEPSenelescenariomultiservicio(rB)…………………….………102
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 16 usuarios(UEs:UserEquipment)delsectorpuedenocuparlosRBsasignadosenla subbandaexterioradichosector.Además,lapotenciadetransmisiónenlasubbanda exterioresmásaltaqueenlasubbandainterior,conelfindealcanzaralosusuarios situadosenellímitedelacelda. Laflexibilidaddeasignaciónqueproporcionaenlazonacentraldelacélulaincrementa lasfluctuacionesdeICI,yaquelamayorICIpuedevenirdecualquiersectordelas célulasvecinas.Además,cambiosrápidosenlaocupacióndelasfrecuenciaspuede causarunefectoON‐OFFenlapotenciatransmitida.Estoconduceaunaalta inexactitudenlaestimacióndelaICI,queelevaelBlockErrorRate(BLER)y,en consecuencia,elratiodedescartedepaquetesylosretardosdetransmisión. Parasuperarestosinconvenientes,seproponeunalgoritmoPSAdenominadoFFRopa, quemejoralaestabilidaddelaICIyreduceeldescartedepaquetesyelretardo mediantelaaplicacióndeunenfoquecoordinadoparaordenarlaasignaciónde recursosdelafrecuencia. Losrecursosradiosongeneralmenteasignadosausuariosactivosdeacuerdoaalguna políticadeschedulingdepaquetes.Serequiereunaadecuadacombinacióndel algoritmoPSAconelschedulingparalograreficientementelosrequerimientosdeQoS yobtenerciertagananciaendiversidadqueincrementeelthroughputglobaldel sistema. Elschedulingtemporal‐frecuencialdepaquetes[3],conlaasignacióndepotenciayla selecciónadaptativadelesquemademodulaciónycodificación(MCS)están localizadosenlaestaciónbase(BS).Cadacélularealizaindependientementesus decisionesdeschedulingteniendoencuentalaslimitacionesdelesquemadeICIC.Los recursosfrecuencialesdelsistemasedividenenresourceblocks(RBs),siendoéstosla menorcantidadposiblederecursosasignables(Figura2.1).UnRBcontieneNSC subportadorasOFDM,yseusalamismapotenciadetransmisiónyMCSparatodaslas subportadorasdeunmismoRB.EnnuestrocasoseutilizaronRBsde12subportadoras OFDM,separadasentresí Δ f=15kHz. Figura2.1:RBsyschedulingtiempo‐frecuencia
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 17 ExistenlimitacionesparaelmáximodepotenciadetransmisiónparacadaRB(PRBmax)y lamáximapotenciadesalidaenelconjuntodelacélula(PTmax).Así,siendoPila potenciatransmitidaenelRBiyPoutlapotenciatotalenlacélula,estaslimitaciones imponenque: (II.1) Cumpliendoestaecuación,elvalordelapotenciatransmitidaencadasectornuncaes superioraPTmax,auncuandotodoslosRBsseanasignados.Aunqueapriorisería posibleunaadaptaciónconjuntadepotenciayMCSsegúnlascondicionesdelcanal paramejorarlaeficienciaglobaldelsistema.ParalimitarlasfluctuacionesdeICI,se recomiendaquelapotenciatransmitidaestéentreunosvaloresdadosporuna máscara. Lainformaciónsobrelascondicionesdelcanallaenvíacadausuariousandoel indicadordelacalidaddelcanal(CQI),incluyendoelratiocanalaruidoeinterferencias (CINR)encadaRB.MultiplicandoelvalordelaCINRporlapotenciadetransmisiónse obtienelarelaciónseñalaruidoeinterferencia(SINR)esperadaparacadaRB.De acuerdoalascondicionesdecanaldecadausuario,laMCSobjetivosedefinecomola MCSmásbajaquepermitetransmitirlosdatosrequeridosporelusuarioenelmínimo númeroposibledeRBs,satisfaciendosiemprelosrequisitosdeSINR.Unavez asignadoslosrecursosdefrecuenciaypotenciadetransmisiónnecesariosparaservir lastasasdedatosrequeridasporcadausuario,seasignanmásrecursosaaquellos usuariosqueaúntengandatosparamejorarsuQoSylaeficienciaespectralobien pararecuperarretrasoseneltráfico. LosmecanismosdeARQsonprotocolosutilizadosparaelcontroldeerroresenla transmisióndedatos,garantizandolaintegridaddelosmismos.ElmecanismodeARQ aplicadoconsistebásicamenteenlaretransmisióndelosbloquesdedatosquehan sidorecibidoserróneamente.Cadaconexiónlógicadedatosentreunmóvilysu estaciónbasetienedosbuffersdistintos,ambosconpolíticaFIFO:elbufferdesalida, enelquesealmacenanlasnuevasunidadesdetransporte(TUs)dedatospendientes desertransmitidos;yelbufferdeARQ,quecontienelosTUsaretransmitirporque fueronrecibidoserróneamente.LaprioridaddeunpaquetedeARQessiempre superioraladelosbloquesdedatos,conloquesiunmóvilrecibeunaasignaciónde recursos,losbloquesdeARQsonlosquepreferentementeserántransmitidos. maxmax 1 RBiT N i iout PPconPPP RB ≤≤= ∑ =
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 18 2.2:Reúsofraccionaldefrecuencias(FFR) ElalgoritmodeasignaciónderecursosradiofraccionalFFReslaaplicación directadelmétododecoordinaciónbasadoenreúsofraccionalconsectorizaciónenla subbandaexterior(Figura2.2).Losusuariosconpeorescondicionesdecanalrecibirán serviciopreferiblementeenlasubbandaexterior,yaquealtransmitirconmayor potenciayhacerusodesectorización,presentaunascondicionesmásfavorablespara ellos.Enlazonainterior,porelcontrario,noexistenrestriccionesenlaasignaciónde RBs,loquepermiteajustarlosRBsasignadosacadasectorenfuncióndesucarga.De todosmodos,lapotenciadetransmisiónencadaRBsólosetransmitiráenelsectoral queperteneceelUEreceptordelRB.Portanto,lainterferenciaenunRBdeterminado noprovienesiempredelmismosector,loqueintroduceunnuevoefectode variabilidadenlainterferenciaqueprovocaráunmayornúmerodeerroresalahora deestimarlascondicionesenlasqueseencuentraelusuario. Sector 0 0 f 1 2 3 4 5 6 Sector 1 f Sector 2 f Figura2.2:FFRconsectorizaciónenelexterior Unodelospuntosafavordelsistemafraccionalconsectorizaciónenelexterioresque simplificalacoordinaciónentreceldas.Elesquemaresultamásflexibleparaadaptarse adistribucionesheterogéneasdeUEsentresectoresdentrodelacelda.Estonosucede enlossistemasdecoordinaciónconordenacióndelasasignacionesenelinterior, puestoquesehadecidiraprioriquéparámetrosconcretosdebeaplicarcadacelda, siendodeestemodoelclusterlaestructurafundamentalareplicareneldespliegue. Portanto,elsistemadereúsofraccionalaportaundespliegueyunagestióndered mássencilla,peroacostadeunempeoramientodelasprestacionesofrecidas.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 19 2.3:FFRordenadoconadaptacióndepotencia(FFRopa) EnelalgoritmoFFRantesreferidolosRBssevanasignandoordenadamentea partirdeunRBinicialalosUEsdelsector,yademáshaceusodeunaasignaciónde potenciaconstante,esdecir,lamismapotenciadetransmisiónesasignadaatodoslos RBsdelamismasubbanda(Mmed).Alevitarlasvariacionesenlapotenciatransmitida sereducenaturalmentelavariabilidaddelainterferencia.Sinembargo,esta restricciónenpotenciasuponequedeterminadosusuariosnorecibanunaasignación porquesupotenciarequeridaexceda,aunqueseaenunapequeñacantidad,elvalor delamáscaraMmed.EsporestoquesedefineelalgoritmoFFRopa,quesebasaenuna asignaciónordenadadelosRBsdelasubbandainterior,emulandounreúso1/3 flexible,altiempoqueseaplicaunajusteacotadodelapotencia(Figuras2.3y2.4).De estemodo,cuandounusuariorequieraunapotencia(Pk,i)inferioraMmed(UE0),la diferenciaMmed‐ Pk,icontribuyeacrearunmargendepotenciaparaasignaruna potenciadetransmisiónsuperioraMmedausuariosenpeorescondiciones(UE1).La adaptacióndepotenciasecircunscribeúnicamentealasubbandainterior,puestoque enlaexteriorespreferibleestabilizarlainterferencialomáximoposible,conloquese mantienelaasignaciónconpotenciaconstante. 0 2 1 6 3 4 5 Sector 0 f Celdas 1, 3 y 5 Celdas 2, 4 y 6 f Sector 1 Sector 2 Subbanda interior Subbanda exterior Celda 0 f Ocupación M 1med M 0med 00 22 11 66 33 44 55 Sector 0 f Celdas 1, 3 y 5 Celdas 2, 4 y 6 f Sector 1 Sector 2 Subbanda interior Subbanda exterior Celda 0 f Ocupación M 1med M 0med Figura2.3:Asignaciónordenadaenlasubbandainterior(FFRopa) Figura2.4:EjemplosdeadaptacióndelapotenciaenFFRopa M min M med UE0 M max Margen de potencia Potencia requerida Potencia extra obtenida del margen Potencia finalmente asignada UE1UE2 UE3 UE4
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 20 Conelfindemantenerunabajavariabilidaddelainterferenciaenlasubbanda interior,lapotenciafinalmenteasignadasólopuedevariarentredosvaloresprefijados (MminyMmax).Deestemodo,silapotenciarequeridaesinferioraMmin,elalgoritmo asumequelapotenciarequeridaesMmin,comoocurreconelUE2.Porotrolado, cuandolapotenciarequeridaexcedeMmax,elusuarionopodráserasignadoydeberá intentarserubicadoenlasubbandademayorpotencia. Sehajuzgadoconvenienterealizarlaasignacióndepotenciadefinitivaalfinal,de modoquesepuedeajustaralasasignacionesrealizadas.Enestesentido,mientraslos usuariosvansiendoasignados,lapotenciapreasignadaaellosesMmedsisupotencia requeridaesinferioraMmed,odirectamentelapotenciarequeridaPk,isilaexcede, mientrasqueelmargendepotencialogradosevaactualizadodeacuerdoalapotencia realmenterequeridaporlosusuarios. UnavezsehanrealizadotodaslasasignacionesdeRBs,seprocedeareajustarla potenciapreasignadademodoquenoseexcedaellímitemáximodepotencia transmitidaenlacelda.Paraello,comenzamoscomputandolapotenciatotalasignada hastaelmomento.Siestapotencianoexcedeellímitemáximo,porqueningúnusuario haexcedidoMmedohayRBssinasignarquecompensanelexcesodepotencia,sevalida lapreasignacióndepotenciarealizada.Así,losusuariosconbuenascondicionesde canalexperimentaránungranmargenfrenteainterferencias,loquepermitirá incrementarsuMCSparatransmitirdeformamáseficiente.Cuandolapotenciatotal preasignadaexcedaellímitemáximopermitidoenlacelda,esnecesarioextraer potenciadelosusuariosconmejorescondicionesdecanal.Ennuestrocaso,hemos optadoporextraerpotenciadetodoslosUEsconunapotenciarequeridainferiora Mmeddeformaproporcionalalmargendeinterferenciaqueexperimentan.Así,más potenciaestomadadelosUEsconmayormargenyviceversa,loquesuponeun tratamientomásigualitariodelosusuarios. EncuantoalaasignaciónordenadaapartirdeunRBinicial,sucedequecuandounUE nopuederecibirservicioporcondicionesdecanalenelRBquelecorrespondeporla ordenación,norecibeasignaciónydebeesperaraquelleguenahabilitarseotrosRBs pararecibirla.Estemecanismoesineficazpuestoqueseimpideinnecesariamentela asignacióndeUEsprioritariosporelsimplehechodequenopuedenrecibirservicioen elRBquelescorresponde. Paraevitarestebloqueo,laversióndeFFRopaaquíutilizadapartedeungrupoinicial deRBsquepuedenserasignadosencadasubbandasinseguirunordenamiento predefinido:aliniciodelalgoritmoserealizaunaestimacióndelosRBsquevanaser necesariosparalaasignacióndelosUEsquehansolicitadoacceso.Dadoquees improbableuncambiobruscoenelnúmerodeUEsactivosentredosintervalosde transmisión(TTIs)consecutivos,elnúmerodeRBsocupadosencadasubbandaenel TTIanterioresunabuenaestimacióndelosRBsnecesariosenelpresenteTTI.Así,si
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 21 enlasubbandapreasignadaalsector0seocuparonenelTTIanterioruntotaldeN RBs,enelTTIactualseasumequelosprimerosNRBsdelasubbandavanaser asignados.Portanto,losprimerosUEselegiránsinningúntipodeordenlosRBsque necesitendeentreestegrupoinicial.Unavezocupadostodosellos,seprocedeala asignacióndelrestodeRBsdelasubbandadelsectorsiguiendosuordenamiento. Deformaresumida,elalgoritmoseejecutadeformasimilaraFFRperoconungrupo inicialdeRBsquepuedenserasignadosencadasubbandasinseguirunordenamiento predefinido,yconlagestióndepotenciadescritaanteriormente:unusuariorecibirá unaasignaciónaunquesupotenciarequeridasuperelamáscaramedia,siempreque existaunmargendepotenciaanteriorsuficiente.Finalmenteseaplicaelreajustede potenciaconelfindequelapotenciatotalasignadanosupereellímitemáximodela celda. 2.4:Asignaciónderecursosyscheduling Comoyasehaespecificado,elprocesodeschedulingestácentralizadoenlaBS, ysellevaacaboconunaperiodicidadde1ms.Laasignaciónderecursos(frecuencia, potenciaytasadetransmisión),serealizateniendoencuentainformacióndela calidaddelcanalCQIyotrosparámetrosdependientesdeltráfico,comoelestadode losbuffers,ylaprioridaddelosusuarios,quedependerá,entreotrosfactores,delos parámetrosdecalidaddeserviciodeltipodeservicio. Condosdominiosclarosdepriorización,eldominiotemporal(TD:TimeDomain)yel frecuencial(FD:FrequencyDomain),lafuncióndelschedulingincluyelaselecciónde losbloquesfísicosasignables,juntoconlaseleccióndelesquemademodulacióny codificaciónmásapropiadoylapotenciadetransmisión.Eldominiotemporaltratade determinarlosUEsquedebenrecibirservicioenundeterminadoperiodode scheduling(atendiendoacriteriosdetráficoodecalidaddecanal),mientrasqueel dominiofrecuencialestablecelaasignaciónespecíficaderecursosfrecuencialesalos UEspreviamenteseleccionadosopriorizados. Porlogeneral,elobjetivodelschedulingtemporalesconseguirunequilibrioentreel throughputglobalyunrepartoequitativoderecursos,mientrasqueelscheduling frecuencialtratademaximizarelthroughput.AunquelasdecisionesdeschedulingTD yFDpuedensersecuenciales,confrecuenciaamboscriteriosaparecendeforma conjuntaenladefinicióndelasestrategiasdescheduling.Lainteracciónentrelos distintosfactoresinvolucradosseilustraenlaFigura2.5.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 22 Scheduling Temporal (TD) Scheduling Frecuencial (FD) Información tráfico (incluyendo HARQ) Buffer HARQ Buffer Tráfico Tráfico Ack/Nack Selección adaptativa de potencia Selección adaptativa de MCS CQI por RB CQI en ancho de banda Decisión (RBs, MCS, Potencia) N T_UEs M RBs Scheduling Temporal (TD) Scheduling Frecuencial (FD) Información tráfico (incluyendo HARQ) Buffer HARQ Buffer Tráfico Tráfico Ack/Nack Selección adaptativa de potencia Selección adaptativa de MCS CQI por RB CQI en ancho de banda Decisión (RBs, MCS, Potencia) Scheduling Temporal (TD) Scheduling Frecuencial (FD) Información tráfico (incluyendo HARQ) Buffer HARQ Buffer HARQ Buffer Tráfico Buffer Tráfico Tráfico Ack/Nack Selección adaptativa de potencia Selección adaptativa de MCS Selección adaptativa de potencia Selección adaptativa de potencia Selección adaptativa de MCS Selección adaptativa de MCS CQI por RB CQI en ancho de banda CQI por RB CQI en ancho de banda Decisión (RBs, MCS, Potencia) N T_UEs M RBs Figura2.5:Esquemageneraldelscheduling Considerandoquehadeadaptarsealascondicionesdecanal,detráficoyrequisitosde QoS,sonmuchoslosfactoresquecondicionanelfuncionamientodelscheduling,como porejemplolacapacidaddedisponerdeinformaciónfiablesobrelascondicionesde canal(ydelestadodelosbuffers)ylacapacidaddeseñalización.Enrelaciónalprimer punto,hayquetenerencuentaqueelusodelainformacióndelCQIparala adaptacióndeMCSyschedulingdinámicoestálimitadoporlacalidaddela informaciónproporcionada.Éstadependedeloserroresenlamedida,condicionada porelnúmerodepilotosdereferenciautilizadosenlaventanademedida;dela pérdidadeinformacióndebidaalformatodeenvíodeCQIelegido,delretardoenla transmisión,recepciónyprocesadodelosdatos,ydeloserroresenlarecepcióndel CQI,entreotrosfactores. Porloquerespectaalaseñalización,elnúmerodeusuariosquepuederecibirrecursos paratransmitirencadaTTIestálimitadoporelnúmerodecanalesquetransportanla informacióndeschedulingparaambasdireccionesdeenlace(UL,DL). Interesalaimplementacióndeestrategiasdeasignaciónderecursosquecontemplen deformaconjuntaeldominiofrecuencialytemporal,deacuerdoconeldiagramadela Figura2.5. ElenfoquemássencilloseríaestablecerenprimerlugarelconjuntodeUEsque deberíanrecibirservicioenunperiododescheduling(atendiendo,porejemplo,ala
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 23 cantidaddeserviciorecibidoylosparámetrosdeQoSnegociados),para posteriormenteasignarlosrecursosfrecuencialesadichosusuariosenfuncióndelas condicionesdecanal.Elschedulingtemporal,enprimerainstancia,seleccionalosN usuariosquevanapasaraunasegundafasedeschedulingfrecuencial,quese encargarádeasignarlosrecursosdisponibles,delaformamásconveniente,entreesos UEs,dandoprioridadalasretransmisionessobrelasprimerastransmisiones.El principalinconvenientedeesteplanteamientoradicaenqueenrealidadambasfases nodeberíansersecuenciales,yaquelasoluciónóptimaimplicalaconsideración conjuntadeloscriteriosqueaplicanelschedulingtemporalyfrecuencial. Enlassiguientesseccionesseexplicarándiversosalgoritmosdeschedulingyse compararánlosresultadosobtenidosencuantoadescartedepaquetesrespectoal númerodeusuariosencadacélula.Algunosalgoritmosseencontrabanenelsistema anteriormentealarealizacióndeesteproyecto,porloqueseexplicaránporseparado, peroseusaránsusresultadosparacompararlosconlosquesehandesarrollado duranteelmismo. Alahoradevalorarelcomportamientodelaspropuestasespecíficasdegestiónde recursosaniveldeenlacequeseproponenesimportanteresaltarqueéstas considerandeformaexplícitalasrestriccionesimpuestasporlosmecanismosde mitigacióndeinterferenciasycontroldepotencia,suposicionesrealistasconrespecto alacapacidaddeestimacióndelcanalydelosnivelesdeinterferencia,lagranularidad enlaasignacióndesubportadorasyenelconjuntodeesquemasdemodulacióny codificaciónautilizar.
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SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 25 3. ALGORITMOSPREVIOSALPROYECTO Estasecciónestádedicadaarecopilaryexplicarlosalgoritmosqueyase hallabanimplementadosenelsistemaantesdecomenzarconlaelaboracióndeeste proyecto.Elsistemacomentadoenlasecciónanteriorseprobósobreunsimulador cuyoesquemapuedeencontrarseenelAnexoA.Todoslosalgoritmosaquí comentadosylosrealizadosconmotivodeesteproyectotambiénseprogramaron sobreestemismosimulador. Parasimplificarelanálisis,seestablecenalgunoscriterios,queseránaplicadosatodos ellos.Enprimerlugar,siendo][ ˆ,nr kj elthroughput,otasainstantáneaestimadaparael usuarioj‐ésimoenelRBk‐ésimo,dichaestimaciónseasumiráqueseobtieneenbasea losreportesdeCQIenviadosporelUEalaestaciónbase.Laestimacióndelatasa,se efectuarásuponiendounadistribuciónidénticadepotenciaentretodoslosRBsdel anchodebandadelcanal.Conesteplanteamiento,sefocalizaelschedulingenla asignacióndinámicadetasa.Entodocaso,sisecontemplaselaposibilidaddeasignar distintosnivelesdepotencia,deberíagarantizarseentodomomentoquelapotencia totaldetransmisiónenlaestaciónbasenosupereellímitemáximoestablecidoenlas especificacionesdelsistema.Seconsideraentodosloscasosqueelnúmerode usuariosqueesperanrecibirservicioesNyelnúmerodeRBsdisponiblesesM. 3.1:Retardo:LargestDelayFirst(LDF) LaasignacióndeRBsseadaptaenfuncióndelretardoqueexperimentanlos paquetesdecadaUE.Siendo j Welretardoacumuladodelpaquetesituadoenla cabeceradelacoladelusuarioUEj,paracadaRBseescogeelUEquepresentael retardomásalto(ecuaciónIII.1).UnavezasignadoelRB,elvalorde j Wseactualiza coneltiempodeesperadelsiguientepaqueteencola.Conesteplanteamientoes posibleasignarvariosRBsalmismoUEsiemprequeseaésteelUEconelretardomás alto.Elschedulersolonecesitamanejarmarcastemporalesrelativasalinstantede generacióndenuevospaquetesenlacola.Encualquiercaso,laasignacióndelRBen unsistemarealsóloseproduciríaenelcasodequelarelaciónseñalaruidoestimada enrecepciónseacapazdesatisfaceralgunodelosrequisitosdeSINRestablecidospara elconjuntoacotadodeMCSelegiblesenelsistema.Encasocontrario,laasignaciónno seríaposibleysecontinuaríaconelsiguienteUEmásprioritario.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 32 Así,sedecidióhaceralgunasmodificacionesalalgoritmoparaprobarotras posibilidades,siendolaquefinalmenteseempleólasiguiente: ∙Hacerusodelafunción|)(1| tU−enlugardeladerivada,paradarmayorprioridada lospaquetesconmayorretardoacumulado: ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ ⎪ ⎭ ⎪ ⎬ ⎫ −= ][ ][ ˆ |)(1|maxarg ˆtT tr tUj j j j (IV.4) Conestenuevoalgoritmosíseobtuvieronmejoresresultados,porloquefueelquese probóconmásposibilidadesdetráfico,bloqueoausuariosconmalascondicionesde canal,etc. 4.2:VariantedeMLWDFyEXP En[10]seproponeunalgoritmodeschedulingalineadoconlaspropuestas MLWDFyEXP.Enestecaso,lafuncióndeprioridadsecalculadeacuerdoconla expresión(IV.5): ()() , max max , , ˆ[] 11 [] [] [] [] ˆ[] [] jk jjj jk jk j rn W servicios en tiem p oreal Tn ddn DDn Pn rn servicios en tiempo no real Tn ⎧⋅⋅ ⋅ ⎪−− ⎪ =⎨ ⎪ ⎪ ⎩ φθ (IV.5) Donde: ][ ˆ,nr kj eselthroughputinstantáneopromediodelUEjenelRBk,enelinstantede schedulingn. ][nTjeslatasamediadelUEj‐ésimoenuntiempotf. max deselmáximoretardopermitido. max Deselmáximoretardodejitterpermitido. ][nd jeselretardoestimadodelprimerpaqueteenlacoladelusuarioj‐ésimo. ][nDjeselretardoestimadoparallenarelbufferreceptoralfinaldelintervalode scheduling.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 33 Wesunparámetropeso,paragarantizarqueelservicioentiemporealesprioritario. φ,θsonpesosdepenalizaciónqueseajustanenfuncióndelosrequisitosdelos servicios. { } , argmax [ ] jk j jPn= ) (IV.6) Paralaprogramaciónysimulacióndeestealgoritmosedecidióprescindirdelos parámetrosdejitterdelaecuación(IV.5)(Dmax, Dj[n]yθ),quedandounaecuaciónde nuevodependientedelretardoacumuladoydelatasa(IV.7),quefuelaque finalmenteseutilizó. [] [] [] () [] ⎪ ⎪ ⎩ ⎪ ⎪ ⎨ ⎧⋅ − ⋅ = realnotiempoenservicios nT nr realtiempoenserviciosW ndd nT nr nP j kj j j kj kj ][ ˆ 1 ][ ˆ , max , , φ (IV.7) 4.3:Clasificaciónengruposdeurgencia Otraideaqueseplanteóparadesarrollaralgúnnuevoalgoritmofuelade clasificarlospaquetesquerequeríanservicioendistintosgruposdeurgencia,según cuántatuvieranenfuncióndediversoscriterios.Sedispusoqueunbuencriteriosería clasificarlospaquetesen3subgrupos:muyurgentes,urgentesynourgentes,dándose siempreunamayorprioridadalosprimerosymenoralosúltimos. Finalmentesetomóladecisiónderealizarunadobleorganización:unainicialpara decidirlostressubgruposenqueclasificamoscadapaqueteyunasegundapara organizarlospaquetesdentrodecadaunodelossubgrupos.Seintentailustraresta ideaconlaFigura4.4. Figura4.4:Clasificaciónensubgruposdeurgenciayreorganización Muy urgente Urgente No urgente
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 34 Traspensarenvariosalgoritmosposiblesparaladecisióndelosgruposyparala posteriorreorganizaciónyprobaralgunosdelosmismosparaverlosresultados obtenidos,sedecidióquedarseconlasdosposibilidadesquesepresentanenlos siguientessubapartados. 4.3.1:Divisiónensubgrupossegúntiempodevidadelpaquete Enestecaso,sedecidiórealizarlaclasificaciónensubgruposdeurgencia teniendoencuentaelretardoacumuladodelpaqueteenlacabeceradelacolade cadaUE,esdecir,enfuncióndelmismocolocábamosalospaquetesenunodelostres subgrupos(mayorurgenciacuantomayorretardoacumuladotieneelpaquete),para despuésordenarlospaquetesdentrodecadasubgrupoenfuncióndeotrocriterio cualquiera. Loscriteriosseleccionadosfinalmenteparaordenarlospaquetesdecadasubgrupo fueronlossiguientes:ordenarlospaquetesdelosgruposmuyurgenteynourgenteen funcióndelatasaquerequieranpormediodelcriterioProportionalFair(III.3),ylosdel grupourgenteporeldelretardo(III.2). 4.3.2:Divisiónensubgrupossegúnelestadodelosbuffers Paraestasegundaopcióndecidimosnotenerencuentaúnicamenteelpaquete enlacabeceradelacola,sinoelestadodelbufferdecadaUEalcompleto[11].Se proponeuncriterioquetomaenconsideraciónlacantidaddedatosqueelusuario presentaensusbuffers,estimandolacantidaddeTTIsquerequeriríaparadarsalidaa todoslosTUsalmacenados,juntoconeltiempodevidadedichospaquetes.Estoda unaideadesielusuariovaasercapazidealmentedetransmitirlospaquetesque tienealmacenadosencoladentrodelmargendadoporsutiempodevida.En concreto,lafórmulaaplicadasemuestraenlaecuaciónIV.8,donden_TTIs_reqesel númeroestimadodeTTIsrequeridoparatransmitirtodoslosdatosexistentesenlos buffers,(dmax‐Wi)representaeltiempodevidadelpaqueteenlacabeceradelbuffer (HoL)delusuario(alasumirquelosbufferstienenpolíticaFIFO,lospaquetessucesivos tendránigualomayortiempodevida)yαesunparámetroparatenerencuentalas retransmisiones. ()()() α −−+ =1__ __ max i iWdreqTTIsn reqTTIsn F (IV.8) Elvalorden_TTIs_req(ecuaciónIV.9)seestimaasumiendoqueenadelanteelusuario vaarecibirunRBporTTIconunadeterminadaMCS.Así,silatasaservidaconesta MCSesrx,tenemos: __ __ x bits en buffers n TTIs req r = (IV.9)
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 35 Tendráunamayorprioridadelusuarioquetengaunamayorcantidaddepaquetesen subuffer: {} i iFj maxarg ˆ= Alahoradeparametrizarlafórmuladelcriteriodedecisiónsehantomadolos siguientesvalores:α=0.1(loquesuponedimensionarparaun10%deTUs retransmitidos).Aunqueelvalordeαsehatomadoconstanteenestassimulaciones, unaposiblemejoradelcriteriopasaríaportomarenconsideraciónlatasadeBLERque elusuariohasufridorealmenteenlasúltimastransmisionesparaobteneruna estimaciónmásprecisadelmargendetiempodisponibleparatransmitirlospaquetes encola. 4.4:CombinacióndeProportionalFairyRetardo Finalmente,sedecidióprobarunacombinaciónentreestosdoscriterios anteriormentecomentados,intentandoconseguirunalgoritmoquetuvieraencuenta tantolosvaloresdelretardoacumuladocomolosdelatasarequeridaalahorade decidirlaprioridaddeunpaquete. [] ⎪ ⎭ ⎪ ⎬ ⎫ ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧×= nT nr d nWj j j kj j ][ ˆ ][ maxarg ˆ, max (IV.10) Comopuedeapreciarseenlaecuación(IV.10),seprobóunalgoritmoqueusauna multiplicacióndeamboscriteriosparaescogerlasprioridadesdecadaTU.
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SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 37 5. RESULTADOSOBTENIDOS Elobjetivodeesteapartadoesevaluarlasprestacionesdedistintaspropuestas deschedulingtemporalencombinaciónconlasestrategiasdeschedulingfrecuencialy coordinacióndeinterferenciaspropuestasyevaluadasalolargodeestamemoria.Se consideranlosalgoritmosintroducidosycomentadosenlosapartados3y4: ProportionalFair(PF),ModifiedLargestWeightedDelayFirst(MLWDF),ratioentreel tiempodeesperaencolaylacotamáximadelretardo(Retardo),ExponentialRule (EXP),UrgencyandEfficiency‐basedPacketScheduling(UEPSder)ylamodificacióndel mismo(1‐UEPS),variantedeMLWDFyEXP(MLWDFvar),divisiónensubgrupossegún retardoacumuladodelpaquete(tem3reorg),divisiónensubgrupossegúnelestadode losbuffers(npaq3reorg)ylacombinacióndelPFyelRetardo(PFret).Dichoscriterios deprioridadsecombinanconcriteriosdependientesdelcanal.Comopasoprevio, antesdedetallarlaspropuestasevaluadas,sepresentaladescripcióndelmodelode sistemaconsiderado. 5.1:Descripcióndelmodelodesistema Aquíseofreceunadescripcióndelmodelodesistemautilizadoenlas simulacionesdesistemaquepermitiráncompararlasprestacionesofrecidasporlas distintaspropuestasdescheduling. 5.1.1:Parámetrosgenerales Lassimulacionesparalacomparacióndelasdistintaspropuestasdeschedulingsehan llevadoacabopormediodelaplataformadeevaluaciónprogramadaenC++,descrita enelanexoA.Losparámetrosgeneralesdelsistemautilizadosenlasimulaciónse recogenenlaTabla5.1. Eldesplieguecelularconsideradoconstade19celdastrisectorizadasqueson simuladasconlatécnicawrap‐aroundparaevitarefectosdebordeenlasceldasdel extremodeldespliegue.ParalosdesvanecimientosRayleighsehanaplicadoalos modelosextendidospropuestosenE‐UTRA[12]quepuedenverseenlaTabla5.2.En larealidad,larespuestafrecuencialdelcanalvaríaconeltiempocomoresultado principalmentedeldesplazamientodelterminalmóvil.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 38 ParámetrosValores Desplieguecelular19celdastrisectorizadas.Técnicawraparound DistanciaentreBSs1732m Modelodepropagación ( ) 10 128.1 37,6log L dkm=+ Desviacióndelosdesvanecimientoslentos8dB Distanciadecoherenciadelos desvanecimientoslentos 50m Correlacióndelosdesvanecimientos0,5 Ruidotérmico‐174dBm/Hz Factorderuidodelreceptor5dB Frecuenciacentral2,5GHz Anchodebandadelsistema5MHz Periododescheduling(TTI)1ms NúmerodeRBs27 TamañodelRB12subportadorasOFDMdurante1TTI ModelodedesvanecimientosRayleighVelocidad delT_UE (km/h) Modelode desvanecimientosRayleigh 3Pedestrian‐Aextendido ModelodelespectroDopplerJakes PotenciamáximatransmitidaenlaBS43dBm PotenciamáximatransmitidaporRB32dBm GananciadeantenaenBS15dB Patrónderadiaciónhorizontaldeantenaenel T_BS 70º(‐3dB)con20dBdefront‐to‐backratio GananciadeantenaenelUE0dB Gananciadediversidadentransmisión3dB Gananciadediversidadenrecepción3dB Tabla5.1:Parámetrosdelsistema PedestrianAextendido(3km/h) Retardodelcamino(ns) Potenciarelativa(dB) 00,0 30‐1,0 70‐2,0 90‐3,0 110‐8,0 190‐17,2 410‐20,8 Tabla5.2:Modelodepropagaciónmulticamino Ladistribucióndelosusuariosdentrodelaceldaeshomogéneatantoentresectores comozonas,esdecir,existeelmismonúmerodeusuariosencadasectordelacelday asuvez,éstossedistribuyenhomogéneamenteentrelas3zonasdequeconstaun
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 39 sector.Lamovilidaddelosusuariosestárestringidatambiénasuzona,conloquela cargavaapermanecersiemprecondichadistribuciónhomogénea.Enestas condicionessesimulaelalgoritmoFFRopadescritoanteriormenteparadiferentes condicionesdecargadelacelda. 5.1.2:SeleccióndeMCSs ElajustedelaMCSpermitevariarlatasaservidaacadausuarioenlosRBsasignados deacuerdoconlascondicionesparticularesdecanalyconelestadodesusbuffers. AsumiendoquelaSINRpromedioenelRBesconocidapormediodelmecanismode indicacióndecalidaddelcanal(CQI),laBSsólopodráasignarMCSscuyaSINRumbral seainferioralaSINRpromedioobservadaenelRB.SeasumequelaSINRumbralcon laMCSmesaquellaSINRparalaqueseobtieneunatasadeerrorenelbloquedel1%. ComoseapuntaenlaTabla5.1,eltamañoelegidoparaelRBesde12subportadoras OFDMduranteunasubtrama(TTI)de1ms.Estaconfiguraciónesequivalentea12 subportadorasdurante10símbolosnetosdedatos,esdecir,120subportadorasde datosporTTI.EnlaTabla5.3serecogelaSINRumbralylatasadedatosnetaporRB paracadaunadelas6MCSsconsideradasenlassimulaciones. MCSConfiguraciónSINRumbral (dB) Tasadedatos (bits/RB) 0QPSK1/25,2120 1QPSK3/49180 216QAM1/212,5240 316QAM3/416,4360 464QAM2/322,4480 564QAM3/424,5540 Tabla5.3:SINRumbralytasadedatosparacadaMCS 5.1.3:ModelodegeneracióndeCQIs Comosehadescritoanteriormente,alahoradeasignarRBsyelegirMCSses necesariodisponerdemedidasdelacalidaddelcanal.UnmodelogenéricodeCQIsse muestraenlaFigura5.1.Ennuestrassimulaciones,lamedidadecalidaddelcanalesla relacióncanalainterferenciayruido(CINR),calculadacomosemuestraa continuación: 2 k k k h CINR I N = + (V.1)
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 40 dondehkeslarespuestaimpulsionaldelcanalenlaportadorak,Ikeslapotencia interferenteenlaportadorakyNeslapotenciapromediodelruidoAWGN(Additive WhiteGaussianNoise).MultiplicandoelvalordeCINRporlapotenciadetransmisión seobtieneunaestimacióndelaSINRqueobservaráelUEenrecepción,conloquese puederealizarlaasignacióndeRBsyMCSs.UnCQIconstaportantodeunvalorde CINRobservadoporRB,promediandoelCINRdelas12subportadorasdelmismo durantelasWCQIsubtramasanteriores.Elvalordeestaventanadepromediadoafecta tantoalaprecisióndelasmedidasdecalidaddelenlacecomoalavariabilidaddelas mismas.ValoresdeWCQIaltossuponenarrojanunCQImásestable,quesonadecuados paracasosdemovilidadaltapuesesprácticamenteimposibleseguirconprecisiónla evolucióndelcanal.Porelcontrario,avelocidadesbajas,unvalordeWCQIbajo permiteseguirconmayorprecisiónlaevolucióndelcanalpuestoqueéstevaríamuy lentamente. Tiempo de resolución Subtrama T_UE Transmisor Ventana de promediado CQI: CQI report #n CQI report #n+1 CQI W T_BS Receptora Intervalo entre reports CQI Δ T trans rece pp roc T + + Tiempo de resolución Subtrama T_UE Transmisor Ventana de promediado CQI: CQI report #n CQI report #n+1 CQI W T_BS Receptora Intervalo entre reports CQI Δ T trans rece pp roc T + + Figura5.1:ModelotemporaldegeneracióndeCQIs Enunsistemareal,lasmedidasdecalidaddelenlaceobtenidasporelUEenuna subtramanopuedenestardisponiblesenlaestaciónbaseparasuusoenelscheduling enlasiguientesubtrama.ExisteunretardotCQIentrelageneracióndeunCQIysuuso enelscheduler(figura5.1),inherentealapropiacomunicación,queaglutinaeltiempo necesarioparareservarrecursosparalatransmisióndelCQIeneluplinkasícomola propiatransmisiónyeltiempoquerequierelaBSparaprocesarloyponerloa disposicióndelscheduler.Deformagenérica,entredosgeneracionesconsecutivasde unCQIporpartedeunusuariopasanunnúmerodeterminadodesubtramas(ΔTCQI) cuyovalorsepuedeajustargeneralmentedependiendodelavelocidaddelUE.Cuanto menorsealavelocidaddedesplazamientodelmóvil,menorperiodicidadenla generacióndeCQIsserequiere,puesloscambiosqueexperimentaelcanalsonmás lentos. Enlassimulacionespresentadasenesteapartadosehanconsideradolosvalores presentadosenlaTabla5.4paralosparámetrosrelacionadosconelmodelode generacióndeCQIs.LosvaloresdetCQIyWCQIsonlosusualmenteconsideradosenla
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 41 bibliografía,mientrasquehemosasumidoquesegeneraunCQIcadasubtramaconel findeevaluarlasprestacionesdelosmecanismosdeschedulingsinelerrordebidoa nodisponerdemedidasactualizadascadaTTI,aunqueelCQIusadoenelscheduling delatramatsecorrespondaconlasmedidasrealizadasenlatramat‐tCQI. Parámetros Valores WCQI4ms ΔCQI1ms tCQI2ms Tabla5.4:ParámetrosdelmodelodeCQIs 5.1.4:Modelodetráfico Enlassimulacionespresentadasenesteapartadoseasumequecadausuario mantieneunaúnicaconexiónconlaBS,transmitiéndoseatravésdeellauntráficoa ráfagastipoON‐OFF.Eltiempodepermanenciaencadaestadosecalculamediante unavariablealeatoriacondistribuciónexponencialdemediasTONenelestadoactivoy TOFFenelestadodesilencio.Elfactordeactividaddeltráfico(α)sedefineportanto comoTON/TOFF. Duranteelestadoactivo,lafuentegeneracadaTTIunpaquetededatosdetamañoL. Paragestionarlatransmisióndelflujodedatosatravésdelinterfazradio,lospaquetes sedividenenbloquesmáspequeños,denominadosTransportUnit(TU),queesla unidadmínimadetransmisiónquesehaconsideradoenlassimulaciones.Dadoquela unidadmínimadeasignaciónderecursosesunRB(nopuedenasignarsefraccionesde RBs),eltamañodelTUesigualalacantidadnetadedatosquepuedentransmitirseen unRBcuandosehaceusodelaMCSmásbajadelsistema,estoes,120bits.Cuandoel tamañodelpaqueteLnoesmúltiplodeltamañodelTU,elúltimoTUserellenacon cerosdepaddinghastacompletarlos120bits.Consideraremosportantoquelatasa promediorequeridaporlaconexiónesdeLbits/TTIsieltamañodelpaquetees múltiplodeltamañodelTUó ⎡ ⎤ 120/120 L ⋅ bits/TTIencasocontrario. Cadapaquetededatos,yportantocadaunodelosTUsenlosquesedivide,tieneuna cotamáximaderetardodedmaxsubtramas.SiunTUnohasidorecibidocorrectamente alcabodedmaxsubtramasesdescartado. Lastablassiguientesrecogenlosdistintosperfilesdetráficoutilizadosenlas simulacionesdeesteapartado.Cabedestacarqueelfactordeactividadsemantiene siempreen1/4,variándoseeltiempomediodepermanenciaencadaestado,loqueda lugaradostiposdeperfiles:RáfagasAyRáfagasB.Sepretendedeestemodoestudiar elimpactoquelapresenciaderáfagasmáslargasdedatostieneenlasprestaciones. Seconsiderantambiéndistintascotasmáximasderetardo(Tabla5.5).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 48 secomporteadecuadamentedeberáretrasarlastransmisionesdelosUEsconmayor cotaderetardoenfavordelosquetienenmenorcota,conloquedebemosanalizarel descarteyretardosufridoporlosusuariosdecadaunodelosperfilesdetráficode formaindependiente,enlugardeanalizarelglobaldelacelda. DadoqueexistendostiposdetráficocondistintasrequerimientosdeQoS,laprioridad deasignacióndecadapaquetedeberáobtenersedeacuerdoconlacotaderetardode suflujo,esdecir,elalgoritmodeschedulingdeberáparametrizarseadecuadamentede acuerdocondichacota.Amododeejemplo,enelcasode1‐UEPS,laprioridaddelos paquetesquepertenezcanaunflujoconcota50mssecalcularáconlosvaloresayc, queaparecenenlafigura4.2mientrasqueparalospaquetespertenecientesaunflujo concota250ms,seutilizaránlossiguientesvalores:a=0.1yc=200;a=0.2yc=220. Lasprestacionesobtenidasporlosdistintosalgoritmosdeschedulingconsideradosse muestranenlasfiguras5.4.1y5.4.2.Esprecisotenerencuentaqueenesteescenario, elnúmeromáximodeusuariossoportables,establecidaunacotamáximaparala probabilidaddedescartedel1%,vendrádadaporelservicioqueexperimentepeores prestaciones. Laleyendaparalosdistintosalgoritmosenelcasodelescenariomultiservicio(50% dmax=50ms+50%dmax=250ms),queapareceenlasfiguras5.4.1y5.4.2estádiseñada comoseexplicaacontinuación: • MLWDFvar:cadalínearepresentaeldescarteparadistintosvaloresdelpesoW, utilizadoparapriorizareltráficoconmenorcotamáximaderetardo(ecuación IV.5). • 1‐UEPS:losvaloresdelaleyendaserefierenalosvaloresdelosparámetrosc utilizadosparalosdostiposdetráfico(dmax1=50msydmax2=250ms respectivamente)(ecuaciónIV.2). • Tem3reorg:losvaloresdelaleyendarepresentanlosvaloresderetardo acumuladoapartirdeloscualeslospaquetescambiandegrupodeurgencia paralosdostráficos. • Npaq3reorg:laleyendadalosvaloresdelaecuaciónIV.8apartirdelosquelos paquetescambiandegrupodeurgencia.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 49 a1)MLWDFvar–TráficoconCota50ms b1)MLWDFvar–TráficoconCota250ms a2)1‐UEPS–TráficoconCota50ms b2)1‐UEPS–TráficoconCota250ms a3)tem3reorg–TráficoconCota50ms b3)tem3reorg–TráficoconCota250ms Figura5.4.1:Resultadosparalosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA).(I)
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 50 a1)npaq3reorg–TráficoconCota50ms b1)npaq3reorg–TráficoconCota250ms a2)TráficoconCota50ms b2)TráficoconCota250ms Figura5.4.2:Resultadosparalosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA).(II) Comopuedeapreciarseenlasfiguras5.4.1y5.4.2,deformaanálogaacomose comentóenelapartadoanteriordetráficouniforme,losalgoritmosqueseven afectadosenmenormedidaporelvalordelosparámetrosescogidossonel npaq3reorgyeltem3reorg,teniendouncomportamientomuysimilarentodoslos casosestudiados.Enelcasodel1‐UEPS,seapreciaunadiferenciaentrelosdistintos valoresdecparalosdistintostiposdetráfico:eldedmax=50msfuncionaalgomejorcon c=20,mientrasqueeldedmax=250mslohaceconc=200.Denuevo,elmejor comportamientocorrespondeconelcasoenqueantesseempiezaavariarlosvalores de|)(1| tU−.Conestetipodetráfico,elalgoritmoMLWDFvardependeengran medidadelparámetroW,unpesoasignadoparadarunamayorprioridadaltráfico conmenorcotamáximaderetardo,porloquehaybastantesdiferenciasentrelos resultadosobtenidosparalosdistintosvaloresdeestepeso.Puedeverseenlasfiguras 5.4.1a1y5.4.1b1queelvalordeWqueaceptaunmayornúmerodeusuariospor debajodel1%dedescartesesW=10,perosuporcentajesedisparaenelcasodel tráficodedmax=250mscuandoseincrementaelnúmerodeusuarios.Esporelloque escogimoselvalorW=3,queevitaesteúltimoinconvenienteyqueenelcasodel tráficocondmax=50mstieneunasprestacionescercanasalasdelW=10.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 51 Sepuedecomprobarenlasfigurasquelosmétodostem3reorg(5.4.1a3y5.4.1b3)y npaq3reorg(5.4.2a1y5.4.2b1),deigualformaquesucedíaconeltráficouniforme, tienenunpeorcomportamientoqueelrestodealgoritmostantoparaeltráficode cota50mscomoparaeldecota250ms,porloquenolosincluiremosenla comparaciónposteriordelafigura5.5conlosalgoritmosRetardo,PF,etc.Losquesí incluiremosenlaesafigurasonel1‐UEPSyelMLWDFvar,siendoesteúltimoelqueha experimentadounamejoraconsiderableensucomportamientorespectoalcasodel tráficouniforme,graciasalaaccióndelpesoWincrementandolaprioridaddeltráfico conunacotamáximaderetardomenor. a)TráficoconCota50ms b)TráficoconCota250ms Figura5.5:Comparacióndelosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA). Enlafigura5.5sepuedevercomolosalgoritmosengeneralrespondendeunamanera similaracomolohacíanenelapartadoanterior,paraelcasodetráficouniforme.De nuevoPFeselquetieneuncomportamientoalgopeorpornotenerencuentael retardo.ElalgoritmoRetardofuncionamuybienydacabidaagrannúmerode usuariosrespetandolaQoS,manteniéndosepordebajodel1%dedescartes,perode nuevosedisparaelporcentajeenunpuntoconcretoalincrementarseelnúmerode usuarios.Deformaanáloga,PFret,MLWDFvaryEXPfuncionandeformasimilar, llegandoantesqueRetardoalacotadel1%deerrorperomanteniendouna progresiónmáslineal(nosedisparaelporcentajededescartes),aunqueenestecaso, alestarutilizandodostiposdetráfico,síquehaymayoresdiferenciasentreellos, haciendoqueelPFretllegueantesallímitededescarte. Porelcontrario,haydosalgoritmosquevenmodificadosucomportamiento.El1‐UEPS secomportadeformasimilaralMLWDFyelEXPtalycomosucedíaconeltráfico uniformeperosólohasta99usuarios,yaquedespuéssuporcentajededescartesse disparasubiendoporencimadel3%.Estosedebeaqueestealgoritmoeselque menossediferenciadelPF,eselmenosinfluidoporelretardoacumulado(depende delmismopormediodeunafunciónexponencialquemultiplicalaecuación dependientedelatasa),mientrasqueelresto(MLWDF,EXP,etc.)dependendel
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 52 retardomásdirectamente(semultiplicanporéloporunaexponencialdelmismo).Por elloelcomportamientodel1‐UEPStiendeaigualarsemásqueelrestoaldelPF. MenciónespecialmerecelamejoraconseguidaconelalgoritmoMLWDFvar.Consigue mejorarlosresultadosdelRetardoencuantoaque,aunquevamuyparejopordebajo del1%dedescarte,suporcentajenosedisparaconformeaumentaelnúmerode usuarios.Estamejoraessindudaconsecuenciadeusarunpeso(W)quepriorizamás altráficoconunamenorcotamáximaderetardo,consiguiendoretrasarlas transmisionesdelosUEsconmayorcotaenfavordelosprimerosyconsiguiendoun mayornúmerodeusuariosenlaceldarespetandolosparámetrosdeQoSfijados. Puedeobservarseenlafigura5.5bqueestoinfluyedemaneranegativaenel porcentajededescartesdeltráficodemayorcota(MLWDFvareselquemayor porcentajededescartestiene),porloquehabráqueencontrarsiempreelpesoWque maximicelacapacidaddelaceldateniendoencuentalosdostiposdeservicio. 5.2.3:RáfagasB.Tráficouniforme. Esteescenarioessimilaraldelapartado5.2.1peroahoratodoslosusuarios utilizanelperfildetráficoderáfagasB,enelquelostiemposmediosdepermanencia enlosestadosdeactividadysilenciosonrespectivamente300y900ms.Dadoquelas ráfagasenlasquesegenerandatossonmáslargas,esesperableunaumentodel descartealnotenerperiodosdesilenciotanfrecuentementeenlosquepodervaciar másrápidamentelosbuffers,comosucedíaconlasráfagasA,de30y90ms.Segenera tráficouniforme;lospaquetesdetráficogeneradostienenunacotamáximade retardode50ms.Lafigura5.6muestralosresultadosobtenidosparalosalgoritmos MLWDFvary1‐UEPS,enlosquelasdiferenciassonmássignificativas,dependiendode laconfiguracióndeparámetrosseleccionada.Laleyendaenestecasoeslamismaque lautilizadaenelapartado5.2.1. a)MLWDFvar b)1‐UEPS Figura5.6:Resultadosparalosdistintosmétodoscontráficouniforme(rB).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 53 Comopuedeobservarse,losvaloresescogidosparalosparámetrosafectanenmayor medidaalosresultadosobtenidosqueenelcasodelasráfagasA.Elalgoritmo MLWDFvarsigueteniendounamejorrespuestacon φ =0.7,enestecasoaceptando hasta3o4usuariosmásmanteniendolosrequerimientosdeQoSqueconlosotros valoresde φ .El1‐UEPStambiénapreciamayoresdiferenciasentrelasdiferentes configuraciones,conrespectoalasapreciadasconlasráfagasA,sobretodoenlos casosconunnúmeronomuyaltodeusuarios.Paracargasbajas,enelcasodelas ráfagasAlosresultadoseranmuysimilaresparatodoslosparámetros.Ahorase apreciaunmejorfuncionamientoconlosvaloresdec=30ya=0.3.Estoesdebidoaque enesteescenarioesconvenienteretrasaralgomáselmomentoenquesecomienzaa incrementarelvalordelafunción|)(1| tU − ,otorgandoasímásrelevanciaalfactor dependientedelretardoenelalgoritmo1‐UEPS. Enlafigura5.7tenemoslacomparacióndelasprestacionesdelosalgoritmos reflejadosenlafigura5.6,conlosparámetrosquemejoresresultadosofrecen,conlas prestacionesdelosalgoritmospreviosaesteproyectoylamodificaciónPFret(figura 5.7a).Seincluyedenuevounaevaluacióndeestosalgoritmosentérminosdelretardo acumuladoparaestetipoderáfagas(figura5.7b). a)ComparaciónentérminosdedescartedeTUs b)Comparaciónentérminosderetardomedio Figura5.7:Comparacióndelosdistintosmétodoscontráficouniforme(rB). Puedeverseenlafigura5.7acomolasdiferenciasentrelosalgoritmosenestecaso sonpocosignificativasenloqueadescarteserefiere.Destacaqueenestecaso parecenfuncionaralgomejorlosalgoritmos1‐UEPSyPFret,yaqueRetardoempeora susprestacionesenmayormedidaqueelrestodealgoritmosyaquealhaberráfagas máslargas,seacumulanretardosmayores.Aligualqueenelcasodelasráfagasde30 y90ms,elPFeselalgoritmoquepeoresresultadosda,aunqueenestecasocon menoresdiferencias.DenuevolosalgoritmosMLWDF,EXPyMLWDFvartienenunas prestacionesqueestánentrelasdelPFyelRetardo.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 54 Comparándoloconelprimerescenario,elderáfagasA,enestepuedeobservarseun empeoramientodeldescarteentodosloscasos.Estosedebeaquealproducirseunas ráfagasdedatosmáslargas,losbuffersnopuedenvaciarsetanrápidamente,los paquetesacumulanretrasosmayorespornormageneraly,portanto,tienenmayor probabilidaddellegaraserdescartados. Enlafigura5.7bsemuestranlasprestacionesentérminosderetardopromediopara losdistintosalgoritmos.Conestetipoderáfagasmáslargasseapreciaunadivisión másclaraentrelostrestiposdealgoritmosutilizadosylosretardosqueseacumulan: porunladoestáelRetardo,quealhacerdependersuspriorizacionesexclusivamente delretardoacumulado,éstecrececonformecrecelacargadelsistema.Denuevoesel algoritmoquemásretardoacumula.PorotroestáelPF,quealdepender exclusivamentedelatasaconsiguenoaumentarendemasíaelretardomedio.Los paquetesconestealgoritmosepriorizanenfuncióndelascondicionesdelcanal,la relaciónseñalaruido,etc.,porloqueelaumentodelacargaydelporcentajede descartesnotienenporquétraerconsigounaumentodelretardo.Porúltimotenemos elrestodealgoritmos(MLWDF,1‐UEPS,etc.),quedependenalmismotiempo,deun modouotro,delatasaydelretardo,yqueporlotantoofrecenunosresultados intermediosalosdelosalgoritmosquefuncionanexclusivamenteconunodelos criterios.Alcanzanunmejorcompromisoporcentajededescartes/retardoacumulado, peroellonoimplicaqueofrezcanmejoresprestaciones,puestoquehadegarantizarse unaQoSentodosloscasoscomocondiciónsinequanon. 5.2.4:RáfagasB.EscenarioMultiservicio. Enesteescenario,deformaanálogaalorealizadoenelapartado5.2.2,se estudianlasprestacionesdelosalgoritmosanalizadosenelapartadoanteriorparados tiposdetráficodistintos.Denuevo,el50%delosusuariosdecadazonageneran tráficoconcotaderetardode50msyelotro50%concotaderetardode250ms,pero enestecasoconTON=300msyTOFF=900ms(ráfagasB).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 55 a1)MLWDFvar–TráficoconCota50ms b1)MLWDFvar–TráficoconCota250ms a2)1‐UEPS–TráficoconCota50ms b2)1‐UEPS–TráficoconCota250ms Figura5.8:Resultadosparalosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB). Enlafigura5.8semuestranlosresultadosparaMLWDFvary1‐UEPS.Ahorala seleccióndelamejoropciónentrelosdistintosvaloresdelosparámetrosparacada unodelosalgoritmosresultamásdifícildedeterminarqueenelcasodelescenariode tráficohomogéneo.EnelcasodelMLWDFvarsetomóladecisióndeusarlasgráficas deW=7,yaqueestaopciónadmiteunnúmerodeusuarioscumpliendoelcriteriode QoSrequerida(pordebajodel1%dedescartes)prácticamenteigualqueeldeotros valoresdeWyademáseselque,unavezsuperadoesemargen,menosincrementael descarteconformecreceelnúmerodeusuarios.Parael1‐UEPSsedecidiócomomejor casoelquetienelosvaloresdelparámetrocde30y200paralostráficoscondmax 50msy250msrespectivamente.Estaopciónproporcionaunabuencotadedescarte paraelserviciocondmax=50ms(sucomportamientoestáalaalturadelobtenidopara elrestodeparámetros)yaseguraunmejorcomportamientoparaelserviciocondmax =250ms. Puedenapreciarsediferenciasenlosresultadosdelafigura5.8respectoalcasode tráficomezcladoconráfagasA,apreciándoseenestecasounmayorporcentajede descartes,consecuenciadelamayorduracióndelasráfagas,queprovocamayores acumulacionesdepaquetesenlosbuffers.Resaltarsobretodocomoelalgoritmo
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 56 MLWDFvarexperimentacrecimientosmásrápidosenloscasosdeunnúmeroelevado deusuariosenlacelda,circunstanciaquenosucedíaalusarráfagasmáscortas. Lafigura5.9muestralasconfiguracioneselegidasdelosalgoritmos1‐UEPSy MLWDFvarconlosalgoritmosRetardo,MLWDF,EXP,etc. a)TráficoconCota50ms b)TráficoconCota250ms Figura5.9:Comparacióndelosdistintosmétodosenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB). Enlafigura5.9seapreciaquelasdiferenciasrelativasentrelosalgoritmos,son similaresalasobtenidasenelapartado5.2.2(ráfagasde30y90ms).Aligualqueen aquelcaso,elalgoritmoPFeselquepeoresresultadosda.Retardosigueofreciendo buenosresultados,peroalhaberráfagasdemayorduraciónseproducenmayores esperasenlosbuffersysusprestacionesenestecasoseigualanalasofrecidasporlos algoritmosquecombinantasayretardoensuscriteriosdepriorización:PFret, MLWDF,EXP,etc.Aligualqueenaquelapartado,elmejorresultadoeselobtenidopor elalgoritmoMLWDFvar.EnestecasoMLWDFvarnosóloconsigueaguantaruna progresiónmáslinealconformecreceelnúmerodeusuariossinoqueademásmejora elnúmerodeusuariosaceptablesrespetandoloscriteriosdeQoS.Elligero empeoramientodelasprestacionesdelalgoritmoRetardoporlamayorcantidadde tráficoylautilizacióndelpesoWparadarmayorprioridadaltráficoconmenorcota máximaderetardo,hacequeparaesteescenarioelalgoritmoMLWDFvarnosofrezca losmejoresresultados.Observandotambiénlafigura5.9bseapreciacomodenuevo elpesoWafectademaneranegativaenelporcentajededescartesdeltráficocon dmax=250ms,siendoelMLWDFvarjuntoconel1‐UEPSlosalgoritmosquetienenun peorcomportamientoconestetráfico.Peroestonoespreocupantepuestoqueesel tráficodemenorcotaelqueesmásrestrictivoyaquesedebecumplirelcriteriode permanecerpordebajodel1%dedescartes.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 57 5.3:RáfagasAyB.Bloqueoinicial. Enesteapartadosevaaanalizarsiresultabeneficiosoparaelglobaldelacelda laaplicacióndeunbloqueoporcondicionesdecanaldesdeeliniciodelprocesode asignaciónderecursos,deahíelnombredebloqueoinicial.Elobjetivoesanalizarel impactodelprocedimientoenfuncióndelaestrategiadeschedulingconsiderada. Laaplicacióndebloqueoalosusuariosconpeorescondicionesdecanalevitaque éstosmonopolicengranpartedelosrecursos.Así,sereservanmásRBsparalos usuariosconmejorescondicionesdecanalquepuedentransmitirdemaneramás eficienteenellosy,portanto,elretardopromediodelaceldadisminuye.Deforma indirecta,estebloqueoestáconcentrandoelretardoenaquellosusuariosconpeores condicionesdecanal. Enesencia,loqueseproponeesasignarrecursosprimeroalosusuariosconbuenas condicionesdecanal,querequeriránmenosrecursosparatransmitirsusdatos,y posteriormenterepartirlosRBssobrantesentrelosUEsconmalascondicionesde canalhastaquenoquedenRBslibresodatosenlosbuffers.Sinembargo,laaplicación directadelbloqueoinicialsupondríaponerenriesgoelcumplimientodelosrequisitos deQoSdelosusuariosconmalascondicionesdecanal,yaquesiempreveríanreducida suaccesibilidadalosrecursosradio.Porello,seproponeaplicarestebloqueoinicial sóloenloscasosenlosqueelusuariocumplaundeterminadocriterioquetengaen cuentalasatisfaccióndesusrequerimientosdeQoS.Enconcreto,seproponeutilizar doscriteriosderetardo. Conelprimeroelbloqueoinicialseaplicaráexclusivamenteaaquellosusuarioscon malascondicionesdecanal,esdecir,losquerequieranelusodelaMCSmásbajadel sistema(MCS0),ycuyoretardo(Wi)noseasuperioraundeterminadoporcentajeδde sucotamáximadmax,esdecir: max Bloqueo Inicial si i W d δ ≤ (V.2) Elsegundosebasaenelcriterioyautilizadoenelapartado4.3.2parala reorganizaciónensubgrupos.Éstetomaenconsideraciónlacantidaddedatosqueel usuariopresentaensusbuffers,nosolamentelosqueestánenlacabeceradelacola. EmpleamosdenuevolasecuacionesIV.8yIV.9,peroempleando,igualqueenla ecuaciónV.2unvalorlímiteδapartirdelcualaplicaremoselbloqueo: () () () max Bloqueo Inicial si __ __ 1 i nTTIsreq nTTIsreq d W δ α ≤ +−⋅− (V.3) Aligualqueenelapartado4.2.3,seempleaelvalorα=0.1.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 64 Denuevocompararemoslosresultadosconlosqueexistíanantesdeaplicarningún bloqueoenloscasosenlosqueseapreciendiferenciassignificativas. Vemosenlafigura5.15que,enelcasodeltráficouniforme,laaplicacióndebloqueo inicialconllevalamejoradelosresultadosdelosalgoritmosRetardoyEXP,quese posicionancomoaquellosquemejoresprestacionesofrecen.Sesiguenviendo pequeñasdiferenciasentrelosresultadosdelasdistintasestrategias,perolamejora obtenida,sobretodoenelcasodelRetardo,hacequeelalgoritmodeschedulingcon mejoresprestacionesahoraconsigaunamayorcapacidaddelaconseguíamossin aplicarbloqueoinicial.Porelcontrario,el1‐UEPSempeoraconsiderablementesus resultados,ypasadeserelquemejoresprestacionesofrecíaenelcasosinbloqueoa serunodelosalgoritmosquepeorfuncionanconelbloqueoaplicado. a)Sinbloqueo b)Bloqueoδ=0.8 Figura5.15:Resultadoscon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB).Tráficouniforme. Sievaluamosahoralamejoraobtenidaenelescenariomultiservicio(figura5.16), vemosqueelefectodelbloqueoesbastantepositivoenelalgoritmoRetardo,puesto queconseguimosfrenarlacrecidadelporcentajededescartescuandoexisteunnivel elevadodecargaenlaceldayaumentamoslacapacidaddelamismaadmitiendo aproximadamente6usuariosmásmanteniendoeldescartedeTUspordebajodel1%. Enestecasosejuntanlosefectospositivosdelbloqueosobreráfagaslargasylosque tienetambiénsobreeltráficomezclado.Otrocasoquemejorasusprestacionesesel algoritmoMLWDFvarcontráficomezclado.Puedeverseenlafigura5.16a2comose aumentaelnúmerodeusuariosadmisiblespordebajodel1%dedescartes,yteniendo encuentaqueésteesunodelosmétodosquemejoresresultadosda,seestaría lograndounamejoraciertamenterelevante.Enlafiguraseapreciaqueenalgunos casoselbloqueohacecrecereldescarteporencimadelqueexistíasinbloqueopara unnúmeromuyaltodeusuarios,pero δ =0.5lograevitarestacircunstancia,siendo estevalorelqueseseleccionaríasisedecidierautilizarestealgoritmoenunescenario decaracterísticassimilaresalasaquíevaluadas.Habríaquetenercuidadoconla crecidaqueseapreciaenelporcentajededescartescuandoseincrementaelnúmero deusuariosparaeltráficode250ms,comoseapreciaenlafigura5.16b2,aunque
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 65 afectaenpocamedidaalacapacidaddelsistemayaquepordebajodel1% prácticamentenoempeora.AligualquesucedíaconlasráfagasA,elalgoritmoPF empeorasusresultadosalaplicarbloqueoconcualquieradelosdostiposdetráfico. Empleandoelvalor δ =0.8enestecasoconseguimosciertamejora,porloque emplearíamosestevalorparaelbloqueoencasodeutilizarestealgoritmode schedulingenunescenariodeestetipo. a1)Retardo.Cota50ms b1)Retardo.Cota250ms a2)MLWDFvar.Cota50ms b2)MLWDFvar.Cota250ms a3)PF.Cota50ms b3)PF.Cota250ms Figura5.16:AlgoritmosRetardo,MLWDFvaryPFcon/sinbloqueoenunescenario multiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 66 Enlafigura5.17bseapreciacómo,almejorarconelbloqueolasprestacionesde MLWDFvaryRetardo,seincrementanlasdiferenciasentrelosresultadosdelos distintosalgoritmos,puestoqueéstosyaeranlosquemejorfuncionabanenelcasosin bloqueo.Aellotambiéncolaboraelpeorfuncionamientocon δ =0.5delPF,yaque hemosqueridousarestevalorparalacomparación.Eneldistanciamientodelos resultadosdelPFconelrestodealgoritmostambiéninfluyeciertamejoraenlos algoritmosMLWDFyEXP,comopuedeobservarseenlasfigurasadjuntasenelanexo B. a)Sinbloqueo b)Bloqueoδ=0.5 Figura5.17:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB). Escenariomultiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms). Encualquiercaso,denuevolaaplicacióndebloqueocontráficomezcladotiene efectospositivos,puestoqueconseguimosaumentarlacapacidaddelsistemagracias alamejoradelosalgoritmosquemejorfuncionanenestetipodeescenario.Eneste caso,almejorarelMLWDFvaralmismotiempoqueelRetardo,elprimeromantienela ventajaqueteníaenelcasosinbloqueoysiguesiendoelalgoritmoconmejores prestaciones. 5.3.3:Bloqueoporestadodelosbuffers.RáfagasA. Estudiaremosahoraelefectodelbloqueorealizadoenfuncióndeltiempo estimadoqueseríanecesarioparaelvaciadodelosbuffers.Empezaremosponiendo nuestraatenciónenlasráfagasA,lasdemáscortaduración. Talycomosucedíaalaplicarbloqueoteniendoencuentaúnicamenteelpaquetede cabeceradelbuffer,elalgoritmoPFcontráficouniformeesunodelosquemejora(fig. 5.18),habiendopocasvariacionesentrelosresultadosobtenidosconlosdistintos valoresde δ .TambiénexperimentaciertamejoraelalgoritmoRetardo,sobretodo cuandoelsistematieneunelevadoniveldecarga(fig.5.18b).Siobservamosen
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 67 concretopara δ =0.5,noincrementaelporcentajededescartecuandohaybajacarga (loquesísucedecon δ =0.8)yconseguimoslamejoracomentada. a)PF b)Retardo Figura5.18:AlgoritmosPFyRetardocon/sinbloqueocontráficouniforme(rA). Lafigura5.19muestralasdiferenciasenelcasodeltráficouniforme,paraunbloqueo con δ =0.5respectoalaevaluacióndelosalgoritmossinbloqueo.Comopuede apreciarse,elalgoritmoPF,apesardelamejora,sigueobteniendounosresultados peoresqueelrestodealgoritmos.Enelrestodealgoritmos,exceptoRetardo,nose aprecianmejorassignificativas.Porelcontrario,lamejoraexperimentadaporel Retardohacequeestemétodomejorelasprestacionesdelrestoparacondicionesde cargamásaltas,locualnosucedíacuandonoaplicábamosbloqueoalguno. a)Sinbloqueo b)Bloqueoδ=0.5 Figura5.19:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rA).Tráficouniforme. Enelcasodeunescenariomultiserviciocondostiposdetráfico(dmax1=50ms, dmax2=250ms),elalgoritmoqueexperimentauncambiomásreseñableeselRetardo (figura5.20).Comoseapreciaenlafigura,conseguimosevitarquesedispareel porcentajededescartesalincrementarmucholacargadelsistema,denuevoacosta dereduciralgolacapacidadpordebajodel1%.Enestecasoesteincrementoenlos
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 68 descartesconbajacargaesmenorqueconelotrotipodebloqueo,yaqueeneste casoseevitapartedeesteempeoramientoañadiendoelfactordelestadodelbuffer. a)Cota50ms b)Cota250ms Figura5.20:AlgoritmoRetardocon/sinbloqueoenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rA). Enlafigura5.21seobservanlasdiferenciasparaelserviciodmax=50ms,enelescenario multiservicio,ylasdistintasestrategias.Sehaescogidoelvalorde δ =0.5puestoquees elquemejorresultadoofreceparaelalgoritmoRetardo,queeselquesufrecambios másevidentes.Podemosverqueacausadeeseempeoramientosufridoporel Retardoencondicionesdebajacarga,destacaalgomáselresultadodelMLWDFvar, queprácticamentenocambiarespectoalobtenidosinbloqueo.Encambio,al aumentaelnúmerodeusuarios(ej:108)seigualanlosresultadosdelosdos algoritmos.Tambiénesdestacablelareduccióndeldescartepara108usuariosdelos algoritmosMLWDFyEXP,mostrandoqueelbloqueoinicialessensiblementemás eficazcuandolacargadelsistemaesalta.Mientrasnosepermitatransmitiralos usuariosconpeorescondicioneshastaquenolohayanhechoelresto,seevitaque éstosmonopolicenelusodelcanalysepermitetransmitiraotrosusuarios.Engeneral, encondicionesdecargaelevada,disminuyelaprobabilidaddedescarte.Enloque respectaaltráficode250ms,loscambiossonmuyligerosexceptoencasodecarga elevada,situaciónenlaquelosalgoritmosMLWDFvaryRetardomejoranligeramente susresultadosmientrasqueelrestolosempeoran.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 69 a)Sinbloqueo b)Bloqueoδ=0.5 Figura5.21:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rA). Escenariomultiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms). 5.3.4:Bloqueoporestadodelosbuffers.RáfagasB. Enesteapartadosemantieneelmismobloqueoqueenelanteriorperose cambianeltipoderáfagasempleadasporlasdeTON=300ms,TOFF=900ms. Enesteescenariodestaca,entreotras,lamejoraexperimentadaporelalgoritmo MLWDFcuandoexisteunúnicotipodetráfico.Enlafigura5.22bpuedeapreciarse como,paraelcasode δ =0.8,MLWDFmejorasensiblementesusresultados, admitiendoavariosusuariosmásantesdealcanzarelumbraldel1%dedescartes. Dejandoparaelfinallastransmisionesdelosusuariosconpeorescondiciones conseguimosqueelrestotransmitaatiempo.Paraesemismovalordelparámetro δ conseguimostambiénunaumentoconsiderabledelacapacidaddelaceldaconel algoritmoEXP,comopuedeapreciarseenlafigura5.22c.Tambiénelalgoritmo Retardoexperimentaciertamejoría,aligualquesucedíaempleandoelotrotipode bloqueo,peroestanoestantacomoladelMLWDFoelEXP,talycomopuedeverseen lafigura5.22a.Enestecasocualquiervalorde δ mejoraalosresultadosobtenidossin bloqueo. Porelcontrario,comopuedeverseenlafigura5.22d,elalgoritmo1‐UEPS experimentaunaumentodelosporcentajesdedescarteensituacionesdebajacarga, causandounareduccióndelacapacidaddelsistemaalaplicarbloqueo.Puedeverse comopara δ =0.5perderíamosunostresusuariosparamantenerlosnivelesexigidos deQoS.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 70 a)Retardo b)MLWDF c)EXP d)1‐UEPS Figura5.22:AlgoritmosRetardo,MLWDF,EXPy1‐UEPScon/sinbloqueocon tráficouniforme(rB). Lafigura5.23muestraunacomparaciónderesultadosparalosdistintosalgoritmos.Se apreciaunaumentodelasdiferenciasentreellos.Sonclaramentedestacableslos buenosresultadosqueofreceenestecasoelMLWDF.Lostresalgoritmosque experimentabanmejora,MLWDF,EXPyRetardotienenunasprestacionessimilares hastaalcanzarel1%,peroeselMLWDFelquedespuéscrecemáslentamente. a)Sinbloqueo b)Bloqueoδ=0.8 Figura5.23:Resultadoscon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB).Tráficouniforme.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 71 Enelescenariomultiservicio,elalgoritmoquegarantizaelmáximonúmerode usuarios(conprobabilidaddedescarteinferioral1%)esMLWDFvar,yaquemejorasus prestacionescuandoyateníalasmejoresencomparaciónconelrestodealgoritmos. Comopuedeapreciarseenlafigura5.24,alaplicarelbloqueoconseguimosaumentar lacapacidaddelsistemagarantizandolasexigenciasdeQoS,acostadeunasubidadel númerodedescartescuandoincrementamoslacarga(108usuarios).Habríaquetener especialcuidadoconelefectodelbloqueosobreeltráficode250ms,queempeorasus porcentajesdedescartecomopuedeverseenlafigura5.24b1,yquepodría convertirseeneldeterminantealahoradedecidirlacapacidaddelacelda.Eneste casoesacircunstancianollegaaproducirse,aunqueeldescarteparaestetipode tráficocrecedemasiadocuandohayunnúmerodeusuarioselevado.Tambiénse observaciertamejoraenlosresultadosdelalgoritmoRetardo.Paratodoslosvalores de δ mejoraligeramentelacapacidad,perodestacaespecialmentequepara δ =0.8 consiguefrenarengranmedidaelrápidoincrementodelporcentajededescartes cuandosobrepasamoslos100usuariosporcelda.Enestecasoeltráficode250ms tambiénseveafectadopositivamente,evitandotambiénlafuertecrecidacuandohay muchacargadedatosenelsistema. a1)Retardo.Cota50ms b1)Retardo.Cota250ms a2)MLWDFvar.Cota50ms b2)MLWDFvar.Cota250ms Figura5.24:AlgoritmosRetardoyMLWDFvarcon/sinbloqueoenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 72 Alcompararentresilasdistintasestrategias,enlafigura5.25bvemosquealmejorar conelbloqueolosresultadosdelMLWDFvar,podemosdarcabidaa4o5usuariosmás queconcualquieraotroalgoritmoantesdealcanzarel1%dedescartedeTUs, consiguiendounadiferenciamayorquelaexistenteenelcasosinbloqueo. a)Sinbloqueo b)Bloqueoδ=0.8 Figura5.25:Comparacióncon/sinbloqueoparalosdistintosalgoritmos(rB). Escenariomultiservicio(50%dmax=50ms+50%dmax=250ms). EnesteescenarioderáfagasdetipoBycondostiposdetráfico,laaplicacióndeeste bloqueoresultaclaramentepositiva,yaqueconseguimosmejorarlosresultadosdel queyaeraelalgoritmoconmejoresprestaciones,deformasimilaracomosucedíaen elapartado5.3.2,peroenestecasoademásincrementandoladiferenciarespectoal restodealgoritmos.Habríamosdetenercuidadoconelcrecimientodeldescartepara eltráficodedmax=250ms,perociñéndonosalcriteriodeQoSexigidaseestaría lograndounamejora. 5.4:Conclusionessobrelosresultados. Alrespectodelosresultadosquesehanidoobteniendoconlaspruebas realizadasconlosdistintostiposderáfagasytráficosyaplicandoonobloqueo, podemosconcluirquelosalgoritmosdeschedulinghandetenerencuenta,deun modouotro,eltiempoquellevanenesperalosdistintospaquetesparaser transmitidosylascondicionesdelcanalporelqueserántransmitidos. Lamayoríadelosalgoritmosutilizadosduranteestamemoriacumplenambos requisitos,perohaydosqueno.ElalgoritmoPFsólotieneencuentalascondiciones delcanal,fijándoseenlatasaalcanzableenlatransmisión.Estoescausadelpobre comportamientoquetieneencuantoanúmerodeusuariosquepodríahaberenuna celdacumpliendolosrequerimientosdeQoS(porcentajededescartedeTUspor debajodel1%).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 73 ElalgoritmoRetardoignoraestascondicionesdetransmisiónysefijaúnicamenteenel retardoacumuladorespectoalacotamáximapermitidaparaeltipodetráfico empleado.AlcontrariodeloquesucedíaconelPF,losresultadosdelalgoritmo Retardoencuantoacapacidaddelsistemasonbastantebuenos,siendo habitualmentelosmejorescuandosetratadetráficouniformeycompitiendoconel MLWDFvarcuandoexistenvariostiposdetráfico.Elproblemaquetieneesqueen casodehaberunaltoniveldecargaenelsistemalosusuariosempiezanaacumular grandescantidadesderetardoyelporcentajededescartescrecerápidamente, pudiendoalcanzarunasituacióndecolapsodelsistemaenlaqueelretardomedio fueraigualomuycercanoalacotamáximaderetardoysedescartaranlamayoríade lospaquetes.UnabuenasoluciónaesteproblemadelalgoritmoRetardoesla aplicacióndebloqueoinicial,limitandoelaccesoalosrecursosdelosusuarioscon peorescondicionesdecanalparaevitarquebloqueenelsistemaconsuslentas transmisiones.Deestaformaleestamoshaciendodependerdelascondicionesdel canal,ypuedeverseenlosresultadosobtenidosqueconestoconseguimoslimitarese crecimientodelosdescartescuandolacargadelsistemacrece. MLWDFvarobtienetambiénmuybuenosresultadosenelescenariomultiservicio, consiguiendoenmuchoscasoslosmejoresresultados.Estosedebealusoporpartede estealgoritmodeunpesoWparadiferenciarentrelostiposdetráficoyotorgaruna mayorprioridadaaquellospaquetescuyacotamáximaderetardoesmáspequeña. Estollevaconsigounincrementodelosdescartesqueseproducenparaeltráficode cotamayor,peroseobservaenlosresultadosque,sisusrequisitosdeQoSsonlos mismosparaambostiposdetráfico,enningúncasollegaríaasermásrestrictivoel descarteproducidoeneldemayorcota.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 80 Trama Red eNB Sector Radio Modulador Transmisor Receptor Demodulador Conexion UE Radio Modulador Transmisor Receptor Demodulador Canal Matemat Fraccion Histograma HistogramaDiscreto Clases agregadas Clases heredadas Namespace FiguraA.1:Estructuradeclasesdelsimulador Acontinuaciónseincluyeunabreveexplicacióndecadaunadelasclasesdelsistema, demodoqueresultemássencilloentenderlaorganizacióndelsimulador: • Trama:laclaseTramaeslaclaseprincipaldelsimulador.Suponeunareferencia temporalcomúnparatodoslosobjetosdelsistema,generandoelentramado delacomunicaciónyconfigurandoadecuadamentelatransmisióndecada símboloOFDM.Estaclaseconfiguralasimulaciónarealizardeacuerdoconlos parámetrosindicadosporelficherodeparámetrosyrecopilalasestadísticasal finalizarlasimulación.LaclaseTramacreaunobjetoRed,queaglutinatodas lasestacionesbase(eNB)delared,yunvectorcontodoslosmóviles(UE) presentesenelsistema,demodoqueatravésdelobjetoTramaglobal,las estacionesbasetienenaccesoalosmóvilesyviceversa. • Red:laclaseRedseencargadedefinireldesplieguedeeNBspararealizarla simulación,indicandoacadaunadeellassuscoordenadasespacialesasícomo lalistadesuseNBsvecinas.ParaevitarlosefectosdebordeenloseNBs exteriores,eldesplieguesehasimuladoconlatécnicadelwrap‐around, consistenteenemularqueceldasopuestasenlosextremosdelescenarioson
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 81 celdasvecinasyportantogeneraninterferenciamutua(FiguraA.2).Deeste modosedacontinuidadalainterferenciaalolargodelescenarioyseevitaque losresultadosquedenfalseadosporunasimulaciónencondicionesirreales. FiguraA.2:Ejemplodedespliegueconwrap‐around • eNB:laclaseeNBaglutinatodaslasfuncionesrelativasalaestaciónbaseensu conjunto,talescomolosalgoritmosdeschedulinganiveldeceldayla transmisióndeseñalesenelDL.Unvectorcontienelospunterosalosobjetos Sectorqueconformanlacelda. • Sector:laclaseSectorpuedeversecomolaunidadmínimadegestiónde recursosradioenlared,manteniendounalistadelosUEsregistradosenélyde susconexionesactivas,desarrollandolasdecisionesdeschedulingcuandoéstas sellevanacabodeformaindependienteparacadasectorygenerandosuseñal OFDMatransmitir. • Radio:éstaesunaclasequeagrupalasclasesqueimplementanlacadenade transmisión:Modulador,Transmisor,ReceptoryDemodulador.Aceptavarios modelosparalacadenadetransmisión,loquepermiteconfigurarlos parámetrosdelamisma. • Modulador:estaclaseimplementalasfuncionesnecesariasparamodularuna secuenciadebitsensímboloscomplejosQAMoQPSK.Dependiendodela configuracióndelasimulación,laetapademodulaciónpuedeincluirasuvez unensanchadodelosdatosconcódigosCDMA,unatransmisióncondiversidad frecuencial(replicacióndelossímbolosQAMenvariasportadorasOFDM)ola aplicacióndeunasecuenciadescrambling. • Transmisor:elobjetivoprincipaldeestaclaseeslatransformacióndeuna secuenciadesímboloscomplejosdedatosenunsímboloOFDMparasu posteriortransmisión. • Receptor:ademásdelaobtencióndelossímboloscomplejosdedatosapartir delaseñaltemporalrecibida,laclaseReceptorrealizalaecualizaciónZero‐ 16 17 11 15 13 14 17 13 12 10 9 9 11 87 18 715 21 8 11 3 10 45 0617 18 9 7 13 12 15 16 14
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 82 forcingdelaseñalrecibidadeacuerdoalarespuestafrecuencialestimadadel canal. • Demodulador:laclaseDemoduladortomalasecuenciadesímbolos ecualizadosqueproporcionaReceptoryaplicalademodulación(yensucaso, eldesensanchado)paraobtenerlasecuenciadebitsrecibida. • Conexión:laclaseConexiónmodelalaexistenciadeunaconexiónlógicaactiva entreeleNByelUE.Estaclasegenerapaquetesdedatosdeacuerdoconel modelodetráficoelegido,troceadichospaquetesenunidadesmínimasde transmisión(TUs)ylasalmacenaenlosbuffersdesalida.Cuandoseproduce unaasignaciónderecursosparaunadeterminadaconexión,losTUsa transmitirsealmacenanenunvectory,unavezquesonrecibidosporelUE,se eliminandelbufferdesalidasiserecibieroncorrectamenteosemuevenal bufferdeARQparaunaposteriorretransmisiónsiseprodujeronerrores. • UE:laclaseUEimplementalasfuncionesrelativasalterminalmóvil,comoson elmodelodedesplazamiento,larecepcióndeseñalesylamedidadecalidad delenlace.CadaobjetoUEcontieneasuvezunobjetoCanal,quepermite seguirlaevolucióndelosdistintoscanalesrelativosalUEeintroducirlas pérdidascorrespondientesalaseñaltransmitida. • Canal:elobjetoCanalmantieneuntotalde7canalesenparaleloparacadaUE (uncanalaleNBlocaly6másparaloseNBsinterferentesdelprimeranillo, comosemuestraenlaFiguraA.3),modelandoelcomportamientodelos desvanecimientosydelruidotérmico. FiguraA.3:Representacióndelos7canalesdecadaUE • Fracción:laclaseFracciónseutilizaparaalmacenarestadísticasdetipo cociente,comoporejemploelBERolatasacursada.Elnumeradoryel denominadordelafracciónseguardanporseparado,conloquesepueden añadircontinuamentevaloresenambostérminosdeformasencilla. • Histograma:laclaseHistogramapermitealmacenardirectamentelaestadística deunavariablesinnecesidaddeguardarsusvaloresconcretosalolargodel tiempo,reduciéndoseasíeltamañodelosficherosderesultadosgenerados.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 83 • HistogramaDiscreto:setratadeunhistogramaperocuyosposiblesvaloresde entradaestándefinidosapriori,ysonigualesalosdistintosniveles consideradosenelhistograma. Finalmente,elnamespaceMatematproporcionaunaseriedefuncionesmatemáticas generalesquesonutilizadasporotrasclasesdelsistema,talescomolaFFT, generadoresdevariablesaleatoriascondistribucionesconcretas,funcionesde ordenacióndevectores,etc
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 84
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 85 ANEXOB:RESULTADOSCOMPLETOSAL APLICARBLOQUEOINICIAL Enesteanexoseencuentranlosresultadosdelaevaluacióndelosdistintos algoritmosenfuncióndelosvaloresdesusparámetrosysusposteriores comparacionesentreellosparatodoslosescenariosplanteadosenlamemoria:tipos deráfagasAoB,contráficouniformeomezclandovariostiposdeservicios.Todos estosescenariosseprobaronconlosdostiposdebloqueoexplicadosenelapartado 5.3delamemoria,ycadaunodeellosconlosdistintosvaloresseleccionadosparael parámetro δ :0.8,0.5y0.2. Enlamemoriasedestacanlosresultadosmásrelevantesdelosobtenidos,porloque aquímostraremostodoslosqueseobtuvieronycomentaremosbrevementesus comportamientos,explicandoporquésusvariacionesrespectoalcasosinbloqueoson másomenosrelevantes. B.1:Bloqueoporretardo B.1.1:RáfagasA.Tráficouniforme. Enprimerlugarseestudiaunescenariocorrespondientealcasoenelquetodos losusuariosdelaredgeneranelmismotipodetráfico,conráfagasqueadmitenun retardomáximodmax=50msytiemposdeON/OFFde30y90milisegundos respectivamente. Enprimerlugarseevalúalamejoraoelempeoramientodecadaunodelosalgoritmos alaplicarbloqueoconlosdistintosvaloresde δ .EnlafiguraB.1seobservacómolos cambiosmássignificativosalaplicarbloqueolossufrenlosalgoritmos1‐UEPS,Retardo yPF,siendoestosdosúltimoslosincluidosenlamemoria.El1‐UEPSnoseincluyó puestoque,aunsiendorelevantesupérdidadecapacidadcon δ =0.8,enlosotros casosprácticamentenocambiasusprestaciones.Elrestodealgoritmossufremenos cambiosalaplicarelbloqueoycondistintasuerte,dependiendodelvalorde δ .
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 86 a)Retardo b)PF c)MLWDF d)EXP e)MLWDFvar f)1‐UEPS FiguraB.1:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueocontráficouniforme(rA). Ahoracompararemoslosresultadosqueseobtienenconlosdistintosalgoritmos cambiandolosparámetrosquecontrolanlasmétricasyviendocómorespondenalos distintostiposdebloqueo.EnlafiguraB.2vemosloquesucedeconelalgoritmo MLWDFvar.Talycomosucedíacuandonoaplicábamosbloqueo,conestetipode ráfagasytráficouniforme,lainfluenciadelparámetroφenlosresultadosesmínima.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 87 a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.2:AlgoritmoMLWDFvarcontráficouniforme(rA). EnlafiguraB.3vemosdequéformaafectaelbloqueoalalgoritmo1‐UEPS. Observamosquedependiendodelosvaloresdelosparámetrosafectadeunaformau otra,yaqueconc=20,a=0.2seobteníanlosmejoresresultadossinoaplicábamos bloqueo,ypara δ =0.8(fig.B.3a1)empeoraensituacionesdebajacargahastaserel quemenoscapacidadsoportaría.Paralosotrosvaloresde δ lasituación prácticamentenovariaría.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 88 a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.3:Algoritmo1‐UEPScontráficouniforme(rA). Unavezevaluadalaafeccióndelbloqueoalosdistintosparámetros,compararemos losalgoritmosMLWDFvary1‐UEPSconlosRetardo,PF,MLWDFyEXP,talycomo hacíamosenlamemoriaparaelcasosinbloqueo.SeobservaenlafiguraB.4queal aplicarlosalgoritmosconciertobloqueoalosusuariosconpeorescondicionesde canalseobtienenunosresultadossimilaresparacasitodoslosalgoritmos,quetienen uncruceporel1%detasadedescartesimilar,enestecasoincluidoelPF,quetiene unamayormejoraqueelrestoalaplicarbloqueo(anteriormentefuncionabapeorque losdemásalgoritmos).Laexcepciónlaencontramosenelcasode δ =0.2(fig.B.4a3), dondeelMLWDFvarparecefuncionaralgopeor.Escogimosparalamemorialafigura B.4a2porqueenellaseaprecianmásfácilmentelasmejorasconseguidasconel bloqueoparaelRetardoyelPF.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 89 a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.4:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rA).Tráficouniforme. B.1.2:RáfagasA.Escenariomultiservicio. Evaluaremosahoraunescenarioquemantienelasráfagasdelanteriorpero cambiaeltráficoenelsistema,teniendoahoradelosdostiposyaconocidos: dmax1=50msydmax2=250ms. EnlafiguraB.5seobservacómo,enlamayoríadeloscasos,elbloqueoafecta negativamenteaesteescenario,aumentandoelporcentajededescartesy disminuyendoportantolacapacidaddelacelda.Sinembargo,sinosfijamos concretamenteenelvalor δ =0.2,veremosqueenlamayoríadeloscasostieneun funcionamientomuyparejoalcasosinbloqueoexceptoendoscasos:elPF,que empeoranotablementesusprestaciones,yelRetardo,queaunquemantienela capacidad,consigueevitarlagrancrecidadelporcentajededescargascuandoel númerodeusuarioseselevadoylacargadelsistemaalta.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 96 EnlafiguraB.10seobservacómoloscambiosmássignificativosalaplicarbloqueolos sufrenlosalgoritmos1‐UEPS,RetardoyEXP.Lasprestacionesdelprimerosufrenun empeoramientoconsiderable,mientrasqueRetardoyEXPexperimentanunaumento delacapacidaddelaceldaconlaaplicacióndebloqueo.Tambiénesreseñablequeel algoritmoPFempeoraligeramentesusprestacionesensituacionesdebajacargadel sistema. SiguiendoelesquemautilizadoconráfagasA,enlafiguraB.11vemosloquesucede conelalgoritmoMLWDFvar.Enestecasovemosquelainfluenciadelparámetroφes mayorqueencuandousábamoselotrotipoderáfagas,excepcionalmenteenelcaso de δ =0.8,dondeφ=0.7daunosresultadosbastantemejoresqueelresto. a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.11:AlgoritmoMLWDFvarcontráficouniforme(rB). EnlafiguraB.12vemoselalgoritmo1‐UEPS.Enestecaso,conc=20,a=0.2seobtienen engenerallosmejoresresultados,especialmentepara δ =0.2(fig.B.12a3),porloque tendríamosunasituaciónquecambiarespectodelcasosinbloqueo,donde conseguíamoslasmejoresprestacionesconc=30,a=0.3.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 97 a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.12:Algoritmo1‐UEPScontráficouniforme(rB). EnlafiguraB.13volvemosacompararlosresultadosqueseobtienenparalosdistintos algoritmos.Seobservaquegraciasalamejoraconseguidaconalgunosalgoritmos, principalmenteelRetardo,lasprestacionesmejoranligeramenterespectoalcasosin bloqueo.Elalgoritmo1‐UEPS,alempeorarsusresultados,pasadetenerunasbuenas prestacionesenelcasosinbloqueoaversesuperadoporlamayoríadelosalgoritmos.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 98 a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.13:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rB).Tráficouniforme. B.1.4:RáfagasB.Escenariomultiservicio. EvaluaremosahoraunescenarioquemantienelasráfagasdelapartadoB.1.3 perocambiaeltráficoenelsistema,teniendoahoradelosdostiposyaconocidos: dmax1=50msydmax2=250ms. EnlafiguraB.14seobservaque,enlamayoríadeloscasos,elbloqueotieneunefecto positivoalaplicarsesobrelosalgoritmosenesteescenario.Elúnicocasoqueempeora susresultadoseselPF,porloquesedestacaenlamemoriajuntoconlosalgoritmos RetardoyMLWDFvar,destacadospormejorarsusprestacionescuandoyaeranlosque mejorfuncionabanenelcasosinbloqueo.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 99 a)Retardo b)PF c)MLWDF d)EXP e)MLWDFvar f)1‐UEPS FiguraB.14:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).Tráficodecota50ms EnlafiguraB.15vemosqueelefectoeneltráficode250msesmuysimilaraldel tráficode50ms;empeorandoespecialmenteenelcasodeMLWDFvar,queaunasí mantieneeltráficode50mscomoelmásrestrictivoencuantoanúmerodeusuarios admisiblesmanteniendoeldescartepordebajodel1%paraambostiposdetráfico.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 100 a)Retardo b)PF c)MLWDF d)EXP e)MLWDFvar f)1‐UEPS FiguraB.15:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).Tráficodecota250ms ConráfagasByaplicandobloqueo,existendiferenciasentrelosresultadosobtenidos paraMLWDFvarconlosdistintospesosW,comopuedeverseenlafiguraB.16.Se observaenellaqueparaeltráficode250ms,granpartedeloscasossufrenunmuy elevadocrecimientodeldescartecuandolacargadelsistemaaumenta,algoque deberíamostratardeevitarenlamedidadeloposible.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 101 a1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota50ms b1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota250ms a2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota50ms b2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota250ms a3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota50ms b3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota250ms FiguraB.16:AlgoritmoMLWDFvarenelescenariomultiservicio(rB). EnlafiguraB.17puedeverseloquesucedeparaelalgoritmo1‐UEPS,quemejora ligeramentesusprestacionesparaeltráficode50ms.Paraelde250msvemosqueel porcentajededescartesdependefuertementedelosparámetrosutilizados,porloque habríaqueseleccionarloscuidadosamente.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 102 a1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota50ms b1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota250ms a2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota50ms b2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota250ms a3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota50ms b3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota250ms FiguraB.17:Algoritmo1‐UEPSenelescenariomultiservicio(rB). Finalmentecomparamoslosresultadosdetodoslosalgoritmosevaluadosenlafigura B.18.Enestecasosíqueseobtieneunamejoradelasprestacionesyunaumentodela capacidadgraciasalaaplicacióndelbloqueo,yaquemejoranlosdosalgoritmoscon mejoresprestaciones,elMLWDFvaryelRetardo.Enestecasoseríaespecialmente importanteaplicarbloqueoalosusuariosconpeorescondicionesdecanal.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 103 a1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota50ms b1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota250ms a2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota50ms b2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota250ms a3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota50ms b3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota250ms FiguraB.18:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rB).Escenariomultiservicio.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 104 B.2:Bloqueoporestadodelosbuffers B.2.1:RáfagasA.Tráficouniforme. Volvemosalescenariocorrespondientealcasoenelquetodoslosusuariosde laredgeneranelmismotipodetráficoderetardomáximodmax=50ms,conráfagasde tiemposdeON/OFFde30y90msrespectivamente. a)Retardo b)PF c)MLWDF d)EXP e)MLWDFvar f)1‐UEPS FiguraB.19:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueocontráficouniforme(rA).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 105 VemosenlafiguraB.19quelamayoríadelosalgoritmosnosufrenprácticamente variacionesensusresultados,aexcepcióndelPF,quemanifiestalamejoramás significativaalaplicarbloqueo,yelRetardo,quemejoraengeneralapesardequecon δ =0.8,vereducidoelnúmerodeusuariosaceptablesporceldacumpliendolos criteriosdeQoS.Conestemismovalorde δ ,elalgoritmo1‐UEPSsufretambiénesta reduccióndecapacidad,peroconlosdemásprácticamentenomodificasu comportamientorespectoalcasosinbloqueo. Acontinuaciónsemuestranlosresultadosqueseobtienencambiandolosparámetros delasecuacionesdelosalgoritmosconlosdistintostiposdebloqueo.EnlafiguraB.20 vemosloquesucedeconelalgoritmoMLWDFvar.Lainfluenciadelparámetroφenlos resultadosesdenuevoescasa. a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.20:AlgoritmoMLWDFvarcontráficouniforme(rA). EnlafiguraB.21vemosdequéformaafectaelbloqueoalalgoritmo1‐UEPS.Coneste tipodebloqueosemantieneelbuenfuncionamientodealgoritmoconc=20,a=0.2,tal ycomosucedíaenelcasosinbloqueo,aunquecon δ =0.8nosonlosvaloresque
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 112 a1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota50ms b1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota250ms a2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota50ms b2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota250ms a3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota50ms b3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota250ms FiguraB.27:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rA).Escenariomultiservicio.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 113 B.2.3:RáfagasB.Tráficouniforme. Enesteapartadoseevalúaunescenariocorrespondientealcasoenelque todoslosusuariosdelaredgeneranuntráficouniformedecotamáximaderetardo dmax=50ms,utilizandoráfagasconperiodosdeactividadysilenciode300y900 milisegundosrespectivamente. a)Retardo b)PF c)MLWDF d)EXP e)MLWDFvar f)1‐UEPS FiguraB.28:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueocontráficouniforme(rB).
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 114 LafiguraB.28contieneloscambiosalaplicarbloqueoporestadodelosbufferseneste escenario.LosalgoritmosRetardoyPFmejoranligeramentesusresultados,y1‐UEPS losempeora.Elrestodealgoritmosmantienenunasprestacionesparecidasalcasosin bloqueo,aexcepcióndelcaso δ =0.8,conelqueobtenemossustanciosasmejoraspara elMLWDFyelEXP. EnlafiguraB.29vemoselalgoritmoMLWDFvar.Enellaseobservaquelascapacidades obtenidasconlosvaloresdeφ0.5y0.7sonmuysimilaresparatodoslosvaloresde δ , aunquepara δ =0.8,φ=0.5evolucionamejoralaumentarlacargadelsistema. a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.29:AlgoritmoMLWDFvarcontráficouniforme(rB). Losresultadosdelalgoritmo1‐UEPSenesteescenarioseencuentranenlafiguraB.30. Enestecaso,conc=20,a=0.2yc=30,a=0.3seobtienenlosmejoresresultados,siendo muypequeñaslasdiferenciasentrelosresultadosconestosdistintosparámetros.Con elrestodeparámetrostambiéntenemosunasprestacionessimilares,exceptoenel casode δ =0.2,conelquetienenunfuncionamientoalgopeor.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 115 a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.30:Algoritmo1‐UEPScontráficouniforme(rB). EnlafiguraB.31tenemoslacomparacióndelosmejoresresultadosparalosdistintos algoritmos.Aligualquesucedeenlagranmayoríadeloscasos,contráficouniformeel algoritmoRetardoeselquemejoresprestacionesofrece,exceptoenelcasode δ =0.8 donde,debidoalagranmejoraexperimentadaporelalgoritmoMLWDFquehaceque sesitúeenestaocasióncomoelquedaríaunamayorcapacidadalsistemaconuna ligeraventajasobreelRetardo,mejorándoloenmayormedidacuandolacargadel sistemacrece.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 116 a1)Bloqueoδ=0.8 a2)Bloqueoδ=0.5 a3)Bloqueoδ=0.2 FiguraB.31:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rB).Tráficouniforme. B.2.4:RáfagasB.Escenariomultiservicio. Porúltimosepruebaunescenarioquemantienelasráfagaslargas(TON=300ms, TOFF=900ms)eincluyevariostiposdetráfico,condistintascotasmáximasderetardo (50msy250ms). EnlafiguraB.32seobservaque,enlamayoríadeloscasos,elbloqueotieneunefecto positivoenesteescenario.Lamayoríadelosalgoritmosmejoranlevementesus prestaciones,siendoespecialmenteinteresanteslasmejoraspara δ =0.8enelRetardo yMLWDFvar,yaquesonlosalgoritmosquedabanunasmejoresprestacionesenel casosinbloqueo.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 117 a)Retardo b)PF c)MLWDF d)EXP e)MLWDFvar f)1‐UEPS FiguraB.32:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).Tráficodecota50ms EnlafiguraB.33vemosqueeneltráficode250mstenemosuncomportamiento opuestoalqueseexperimentabaenelcasodelasráfagasA,yaquemejorantodoslos algoritmosexceptoelMLWDFvar,queenaquelcasoeraelúnicoqueteníacierta mejora.Habríaquetenercuidadoconlosrápidoscrecimientosdelporcentajede descartesparaestealgoritmoenloscasosdecargaaltaenelsistema.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 118 a)Retardo b)PF c)MLWDF d)EXP e)MLWDFvar f)1‐UEPS FiguraB.33:Comparaciónentrealgoritmoscon/sinbloqueoenunescenariomultiservicio (50%dmax=50ms+50%dmax=250ms)(rB).Tráficodecota250ms EnlafiguraB.34seaprecianlasdiferenciasentrelosresultadosobtenidospara MLWDFvarconlosdistintospesosW,yenestecasolosvaloresquedanunasmejores prestacionessonW=7yW=10.Seobservaenellaqueparaeltráficode250ms,gran partedeloscasossufrenunmuyelevadocrecimientodeldescartecuandolacargadel sistemaaumenta,comosucedíaconelbloqueoporretardo.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 119 a1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota50ms b1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota250ms a2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota50ms b2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota250ms a3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota50ms b3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota250ms FiguraB.34:AlgoritmoMLWDFvarenelescenariomultiservicio(rB). Loquesucedeparaelalgoritmo1‐UEPSpuedeverseenlafiguraB.35,yexceptoenel casode δ =0.8losdistintosvaloresdanunosresultadosmuyparecidosenloscasosde bajacargaconeltráficode50ms.Paraelde250msvemosqueelporcentajede descartesdependeenmayormedidadelosparámetrosutilizados,siendolosmejores resultadoslosobtenidosconc=20,200.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 120 a1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota50ms b1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota250ms a2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota50ms b2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota250ms a3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota50ms b3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota250ms FiguraB.35:Algoritmo1‐UEPSenelescenariomultiservicio(rB). Paraacabarcomparamoslosresultadosdetodoslosalgoritmosevaluadoseneste escenarioenlafiguraB.36.Denuevoseobtieneunamejoradelasprestacionesyun aumentodelacapacidadgraciasalaaplicacióndeestetipodebloqueo,sobretodo graciasalamejoradelMLWDFvar,queparticularmentecon δ =0.8mejoraenunos4 usuariosalRetardo,queeselsiguientealgoritmoencuantoabuenosresultados.
SchedulingyprovisióndeQoSenredesmóviles4GOFDMA 121 a1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota50ms b1)Bloqueoδ=0.8–TráficoconCota250ms a2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota50ms b2)Bloqueoδ=0.5–TráficoconCota250ms a3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota50ms b3)Bloqueoδ=0.2–TráficoconCota250ms FiguraB.36:Comparaciónbloqueosparalosdistintosalgoritmos(rB).Escenariomultiservicio. Loscambiosmásrelevantesresultantesdelaaplicacióndebloqueoestánmás extensamentecomentadoseneltextodelamemoria.