一种基于预警系数的5G系统调度方法、装置及设备

本申请涉及移动通信技术领域，特别涉及一种基于预警系数的5G系统调度方法、装置及设备。

移动通信系统中的无线资源是稀缺的，5G也不例外。为承接万物互连，5G提供了包括eMMB(Enhanced Mobile Broadband，增强型移动宽带)、uRLLC(Ultra Reliable and LowLatency Communication，超可靠超低时延通信)和mMTC(Massive Machine TypeCommunication，大规模机器类型通信)在内的三大应用场景，日益满足了从常规通信到无人驾驶、AR/VR等各种差异化的业务需求。

作为5G系统中的一项关键技术，资源调度能够根据不同用户不同颗粒度的业务需求，提供不同等级的服务。与4G系统不同的是，5G系统调度更需要关注上述场景所涉及的吞吐量、时延和可靠性等指标。目前的资源调度方案没有完好满足5G混合场景下关于吞吐量、时延等多关键指标自动匹配的要求，或者因为eMMB场景要求的高带宽占用而影响uRLLC或mMTC业务。

本申请的目的是提供一种基于预警系数的5G系统调度方法、装置及设备，用以解决目前的资源调度方案在5G系统下无法保证公平性的问题。其具体方案如下：

第一方面，本申请提供了一种基于预警系数的5G系统调度方法，包括：

对于每个用户，计算该用户的每个业务的时延权值；根据该用户的全部业务的时延权值，计算该用户的时延综合权值；

对于每个用户，计算该用户的每个业务的丢包权值；根据该用户的全部业务的丢包权值，计算该用户的丢包综合权值；

计算全部用户的申请速率的数学期望值；根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，计算每个用户的申请速率权值；

根据时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值，计算每个用户的综合权值；

根据每个用户的时延预警次数、丢包预警次数和申请速率预警次数，计算该用户的预警总数；将预警总数大于等于预警阈值的用户的综合权值更新为1；

利用5G调度器根据用户的综合权值对用户进行调度。

可选的，所述对于每个用户，计算该用户的每个业务的时延权值，包括：

对于每个用户，按照第一公式计算该用户的每个业务的时延权值，第一公式如下：

其中，为第i个用户的第j个业务的时延权值，Dlyi，j为第i个用户的第j个业务的当前等待时延，Wn_dlyi，j为第i个用户的第j个业务的时延预警系数，Max_dlyi，j为第i个用户的第j个业务的最大时延容忍度。

可选的，所述根据该用户的全部业务的时延权值，计算该用户的时延综合权值，包括：

根据该用户的全部业务的时延权值，按照第二公式计算该用户的时延综合权值，第二公式如下：

其中，为第i个用户的时延综合权值，im为第i个用户的业务总数，为第i个用户的第j个业务的时延权值。

可选的，所述对于每个用户，计算该用户的每个业务的丢包权值，包括：

对于每个用户，按照第三公式计算该用户的每个业务的丢包权值，第三公式如下：

其中，为第i个用户的第j个业务的丢包权值，Wn_drpi，j为第i个用户的第j个业务的丢包预警系数，Max_drpi，j为第i个用户的第j个业务的最大丢包容忍度，Drpi，j为第i个用户的第j个业务的当前丢包率。

可选的，所述根据该用户的全部业务的丢包权值，计算该用户的丢包综合权值，包括：

根据该用户的全部业务的丢包权值，按照第四公式计算该用户的丢包综合权值，第四公式如下：

其中，为第i个用户的丢包综合权值，im为第i个用户的业务总数，为第i个用户的第j个业务的丢包权值。

可选的，所述计算全部用户的申请速率的数学期望值，包括：

按照第五公式计算全部用户的申请速率的数学期望值，第五公式如下：

其中，MenVlc为全部用户的申请速率的数学期望值，n为用户总数，Vlci为第i个用户的当前申请速率。

可选的，所述根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，计算每个用户的申请速率权值，包括：

根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，按照第六公式计算每个用户的申请速率权值，第六公式如下：

其中，为第i个用户的申请速率权值，MenVlc为全部用户的申请速率的数学期望值，Vlci为第i个用户的当前申请速率，Wn_vlci为第i个用户的申请速率预警系数。

可选的，所述根据时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值，计算每个用户的综合权值，包括：

计算时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值的乘积，以作为每个用户的综合权值。

第二方面，本申请提供了一种基于预警系数的5G系统调度装置，包括：

时延综合权值计算模块，用于对于每个用户，计算该用户的每个业务的时延权值；根据该用户的全部业务的时延权值，计算该用户的时延综合权值；

丢包综合权值计算模块，用于对于每个用户，计算该用户的每个业务的丢包权值；根据该用户的全部业务的丢包权值，计算该用户的丢包综合权值；

申请速率权值计算模块，用于计算全部用户的申请速率的数学期望值；根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，计算每个用户的申请速率权值；

综合权值计算模块，用于根据时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值，计算每个用户的综合权值；

综合权值更新模块，用于根据每个用户的时延预警次数、丢包预警次数和申请速率预警次数，计算该用户的预警总数；将预警总数大于等于预警阈值的用户的综合权值更新为1；

调度模块，用于利用5G调度器根据用户的综合权值对用户进行调度。

第三方面，本申请提供了一种基于预警系数的5G系统调度设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如上所述的基于预警系数的5G系统调度方法。

本申请所提供的一种基于预警系数的5G系统调度方法，包括：对于每个用户，计算该用户的每个业务的时延权值，根据该用户的全部业务的时延权值，计算该用户的时延综合权值；对于每个用户，计算该用户的每个业务的丢包权值，根据该用户的全部业务的丢包权值，计算该用户的丢包综合权值；计算全部用户的申请速率的数学期望值，根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，计算每个用户的申请速率权值；根据时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值，计算每个用户的综合权值；根据每个用户的时延预警次数、丢包预警次数和申请速率预警次数，计算该用户的预警总数，将预警总数大于等于预警阈值的用户的综合权值更新为1；利用5G调度器根据用户的综合权值对用户进行调度。

可见，该方法通过在各业务指标中设立预警系数来获取对业务环境好坏以及系统资源紧张与否的评判。当业务时延、丢包率等负向指标高于相应的预警阈值或吞吐量等正向指标低于相应的预警阈值时，增加额外的系统资源。在资源调度过程中，系统会自动关注屡次告警的业务，适当的时候提高调度等级，从而保证各业务的公平性。能够在多业务在线的前提下更好地满足eMMB、uRLLC和mMTC等典型场景业务的需求，在保障调度算法公平性的前提下，根据业务的服务属性进行匹配，保证整个调度方案的公平性。

此外，本申请还提供了一种基于预警系数的5G系统调度装置及设备，其技术效果与上述方法的技术效果相对应，这里不再赘述。

为了更清楚的说明本申请实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请所提供的基于预警系数的5G系统调度方法实施例一的流程图；

图2为本申请所提供的基于预警系数的5G系统调度方法实施例二的流程图；

图3为本申请所提供的基于预警系数的5G系统调度方法与其它算法的吞吐量对比图；

图4是本申请所提供的基于预警系数的5G系统调度方法与其它算法的丢包率对比图；

图5是本申请所提供的基于预警系数的5G系统调度方法与其它算法的调度公平性对比图；

图6为本申请所提供的基于预警系数的5G系统调度装置实施例的示意图。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面对本申请提供的基于预警系数的5G系统调度方法实施例一进行介绍，参见图1，实施例一包括：

S11、对于每个用户，计算该用户的每个业务的时延权值；根据该用户的全部业务的时延权值，计算该用户的时延综合权值；

具体的，对于每个用户，按照第一公式计算该用户的每个业务的时延权值，第一公式如下：

其中，为第i个用户的第j个业务的时延权值，Dlyi，j为第i个用户的第j个业务的当前等待时延，Wn_dlyi，j为第i个用户的第j个业务的时延预警系数，Max_dlyi，j为第i个用户的第j个业务的最大时延容忍度。

之后，根据该用户的全部业务的时延权值，按照第二公式计算该用户的时延综合权值，第二公式如下：

其中，为第i个用户的时延综合权值，im为第i个用户的业务总数，为第i个用户的第j个业务的时延权值。

S12、对于每个用户，计算该用户的每个业务的丢包权值；根据该用户的全部业务的丢包权值，计算该用户的丢包综合权值；

具体的，对于每个用户，按照第三公式计算该用户的每个业务的丢包权值，第三公式如下：

其中，为第i个用户的第j个业务的丢包权值，Wn_drpi，j为第i个用户的第j个业务的丢包预警系数，Max_drpi，j为第i个用户的第j个业务的最大丢包容忍度，Drpi，j为第i个用户的第j个业务的当前丢包率。

之后，根据该用户的全部业务的丢包权值，按照第四公式计算该用户的丢包综合权值，第四公式如下：

其中，为第i个用户的丢包综合权值，im为第i个用户的业务总数，为第i个用户的第j个业务的丢包权值。

S13、计算全部用户的申请速率的数学期望值；根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，计算每个用户的申请速率权值；

具体的，按照第五公式计算全部用户的申请速率的数学期望值，第五公式如下：

其中，MenVlc为全部用户的申请速率的数学期望值，n为用户总数，Vlci为第i个用户的当前申请速率。

之后，根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，按照第六公式计算每个用户的申请速率权值，第六公式如下：

其中，为第i个用户的申请速率权值，MenVlc为全部用户的申请速率的数学期望值，Vlci为第i个用户的当前申请速率，Wn_vlci为第i个用户的申请速率预警系数。

S14、根据时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值，计算每个用户的综合权值；

作为一种具体的实施方式，计算时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值的乘积，以作为每个用户的综合权值。

S15、根据每个用户的时延预警次数、丢包预警次数和申请速率预警次数，计算该用户的预警总数；将预警总数大于等于预警阈值的用户的综合权值更新为1；

S16、利用5G调度器根据用户的综合权值对用户进行调度。

下面开始详细介绍本申请提供的基于预警系数的5G系统调度方法实施例二。

实施例二中，5G系统包括n个用户Usrtotal＝{Usr1,Usr2,…，Usrn}，每个用户Usri∈Usrtotal上运行im个业务，Svri，j是第i个用户的第j个业务，

基于如上所述的5G系统，实施例二的资源调度过程主要包括五个步骤，分别为时延关注，丢包率核算，速率标记，预警监控，调度实施，整体实施过程如图2所示，下面分别对每个步骤进行介绍。

S21、时延关注；

S21-1、设定第1基础表，第1基础表包括典型应用，时延，丢包率；对于当前时刻每个用户的每个业务Svri，j，设定其时延预警系数Wn_dlyi，j，最大时延容忍度Max_dlyi，j以及当前的队列等待时延Dlyi，j；

S21-2、计算业务时延权值对于用户Usri，计算其时延综合权值

S22、丢包率核算；

S22-1、对当前时刻每个用户的每个业务Svri，j，设定其丢包预警系数Wn_drpi，j，最大丢包容忍度Max_drpi，j以及当前的丢包率Drpi，j；

S22-2、计算业务丢包权值对于用户Usri，计算其丢包综合权值

S23、申请速率标记；

S23-1、对当前时刻每个用户，设定其速率预警系数Wn_vlci，当前申请的速率Vlci；计算当前所有用户申请速率的数学期望值

S23-2、对于用户Usri，计算其当前申请速率权值

S24、预警监控；

S24-1、按照下式计算每用户Usri的综合权值：

，之后将δi进行降序排列，得到新的用户集Sch＝{Usrk，k＝1，2...n}；

S24-2、设定系统的预警阈值对用户集Sch中的每个用户，设定其时延预警次数τ_dlyk，，丢包预警次数τ_drpk和申请速率预警次数τ_vlck，计算该用户的预警总数τk＝τ_dlyk+τ_drpk+τ_vlck将满足的用户综合权值δk置1。

S25、调度实施；

对集合Sch，根据更新后的δk重新进行降序排列；在当前时刻按δk调度优先级将各用户送入5G调度器进行调度。

下面以n＝5为例对本实施例的实施过程进行具体说明，5G典型业务指标如表1的第1基础表所示：

表1

序号 典型应用 最大时延(ms) 最大丢包率 1 语音 100 0.010000 2 语音视频 150 0.001000 3 非语音视频 300 0.000001 4 实时游戏 50 0.001000 5 PTT 75 0.010000 6 IMS信令 100 0.000001 7 直播上行流 150 0.000001 8 直播下行流 300 0.000001 9 V2X 50 0.010000 10 AR 10 0.000001

各用户所开展业务如表2所示：

表2

基础数据如表3所示：

表3

项目 数据 工作频率(GHz) 2.6 工作带宽(MHz) 100 小区RB总数 273 预警阈值 5 时延预警系数 0.6 丢包预警系数 0.7 速率预警系数 0.8

本实施例具体包括如下步骤：

步骤1：时延关注；

根据业务表2和基础数据表3，计算业务时延权值对于用户Usri，计算其时延综合权值

步骤2：丢包率核算；

计算业务丢包权值对于用户Usri，计算其丢包综合权值

步骤3：速率标记；

计算当前所有用户申请速率的数学期望值MenVLC＝12.2Mbps；对于用户Usri，计算其当前申请速率权值

步骤4：预警监控；

计算每用户Usri的综合权值δi＝{0.78，0.5，0.37，0.45，0.23}；将δi进行降序排列，得到新的用户集Sch＝{USrk，k＝1，2...n}；根据表2，满足的用户集为{Usr5}，其综合权值δ5由原来的0.23更改为1。

步骤5：调度实施；

集合Sch根据更新后的δk重新进行降序排列，得到{1.0，0.78，0.5，0.45，0.37}，对应的用户集为{Usr5，Usr1，Usr2，Usr4，Usr3}，按此顺序依次将各用户送入5G调度器进行调度。

将本实施例的资源调度方法进行MATLAB平台仿真，随机撒入一定量的用户，进行随机的业务配置，5GgNB负载总体保持在50％左右，强制对其中的一个用户进行超阈值预警，所得的吞吐量，丢包率和公平性分别参见附图3至5所示。

如图3所示，本实施例的资源调度方法会对申请速率低于预警系数的用户提升其调度概率，总体拉高了用户的总吞吐量。M-LWDF修改后的最大权重延时优先算法是一种实时算法，仿真可见，本实施例的资源调度方法吞吐量比M-LWDF略高。

如图4所示，本实施例的资源调度方法的丢包率介于RR和M-LWDF之间，同样原因在于对丢包率有一个提前的预警；SJF由于优先调度短作业，所以丢包率高居不下；时延与丢包率同属负向指标，几个目标算法的性能对比也类似，在此不详列。

如图5所示，几个算法的公平性RR还是更胜一筹，本实施例的资源调度方法其次，接下来是M-LWDF和SJF，说明整体上本实施例的资源调度方法对于各用户来说更公平，保证了系统资源在各用户间的公平分配。

下面对本申请实施例提供的基于预警系数的5G系统调度方法进行介绍，下文描述的基于预警系数的5G系统调度装置与上文描述的基于预警系数的5G系统调度方法可相互对应参照。

如图6所示，本实施例的基于预警系数的5G系统调度装置，包括：

时延综合权值计算模块61，用于对于每个用户，计算该用户的每个业务的时延权值；根据该用户的全部业务的时延权值，计算该用户的时延综合权值；

丢包综合权值计算模块62，用于对于每个用户，计算该用户的每个业务的丢包权值；根据该用户的全部业务的丢包权值，计算该用户的丢包综合权值；

申请速率权值计算模块63，用于计算全部用户的申请速率的数学期望值；根据每个用户的当前申请速率以及全部用户的申请速率的数学期望值，计算每个用户的申请速率权值；

综合权值计算模块64，用于根据时延综合权值、丢包综合权值、申请速率权值，计算每个用户的综合权值；

综合权值更新模块65，用于根据每个用户的时延预警次数、丢包预警次数和申请速率预警次数，计算该用户的预警总数；将预警总数大于等于预警阈值的用户的综合权值更新为1；

调度模块66，用于利用5G调度器根据用户的综合权值对用户进行调度。

本实施例的基于预警系数的5G系统调度装置用于实现前述的基于预警系数的5G系统调度方法，因此该装置的具体实施方式可见前文中的基于预警系数的5G系统调度方法的实施例部分，在此不再展开介绍。

此外，本申请还提供了一种基于预警系数的5G系统调度设备，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如上文所述的基于预警系数的5G系统调度方法。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本申请所提供的方案进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。