基于QoS决策的异构VLC/WiFi网络联合收发端需求的接入点选择

刘焕淋; 吴兰; 陈勇; 蒲欣; 林振宇

doi:doi:10.3788/CJL201946.0806002

中国激光, 2019, 46 (8): 0806002, 网络出版: 2019-08-13

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QoS-Based Decision-Making Access-Point Selection Under Joint Demands of Transmitting and Receiving in Heterogeneous VLC/WiFi Networks

论文大纲

刘焕淋 ^1,*吴兰 ¹陈勇 ²蒲欣 ¹林振宇 ¹

作者单位

¹ 重庆邮电大学通信与信息工程学院, 重庆 400065

² 重庆邮电大学工业物联网与网络化控制教育部重点实验室, 重庆 400065

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摘要

针对可见光通信(VLC)下行链路存在多接入点(AP)重叠覆盖、VLC AP光路易被遮挡和干扰的问题,提出了一种基于服务质量(QoS)决策的异构VLC/无线保真(WiFi)网络联合收发端需求的接入点选择算法。该算法在收端为用户建立面向QoS的加权信息矩阵,为用户偏好提供高信干噪比、高接收功率、低负载、低历史中断概率的VLC AP;在发端为VLC AP偏好选择抗干扰性强的用户服务。基于引力理论改进收发端选择权重值,优化用户的AP接入决策。仿真结果表明:该算法在方形均匀布局和混合圆方形布局中比现有算法的吞吐量分别增大了77.3%和11.4%,业务公平性分别减小了53.1%和41.1%。

Abstract

Visible light communication (VLC) is prone to overlap coverage of the adjacent VLC access points (APs), receiver occlusion, and light path interference. This study develops an AP selection algorithm for heterogeneous VLC/wireless fidelity (WiFi) networks. By considering the joint demands of transmitting and receiving, the algorithm employs a quality-of-service (QoS)-based decision-making to satisfy the differentiated resource demands of the receiving end and the transmitting equipment. First, it designs a QoS-oriented weighted information matrix for each receiver and guides the user to select the VLC AP with high received signal-to-interference-and-noise ratio, high received power, low traffic load, and low historical interruption probability. Guided by the same algorithm, the selected VLC AP preferentially serves users with strong anti-interference. Finally, to optimize the AP access, we improve the weights of the APs and users based on gravitation theory. In simulations on a uniform square layout and a mixed circular-square layout, the proposed algorithm delivers 77.3% and 11.4% more throughput respectively than the existing algorithms, and reduces the service fairness index by 53.1% and 41.1%, respectively.

1 引言

可见光通信(VLC)具有低功耗、高安全性、无需频谱认证等优势^[1-3],因而日益受到广泛的关注。VLC利用发光二极管(LED)实现信号传输,受LED辐射范围的影响,VLC网络常采用光照范围相互重叠的接入点(AP)布局方案,使用户在接收视场角(FOV)内能接收到来自多个AP的光信号。合理的AP选择方案可降低小区间干扰对用户的影响;平衡AP间负载,可以充分利用网络资源。此外,单一的VLC网络存在光链路易被遮挡、上行链路实现困难等缺陷^[4],这使VLC网络急需利用其他无线接入技术作为有效补充。已有研究表明:在VLC网络中引入无线保真(WiFi)AP形成异构VLC/WiFi网络,能增强网络覆盖面积^[5]和提高系统吞吐量^[6]。因此,在异构VLC/WiFi网络中,根据用户的信道状况和VLC AP信号是否被遮挡,在多个AP重叠覆盖下,使用户决策合理接入点是研究的重点。

文献[ 7]在研究异构VLC/射频(RF)混合通信方法时,提出基于数据速率门限的接入点选择方法,即当VLC AP可提供的数据速率小于门限值时,将用户迁移到RF系统。Tan等^[8]提出基于固定AP负载门限的AP选择算法,即用户根据最强信号强度申请对应VLC AP。文献[ 9]在研究VLC/WiFi网络时,提出一种以VLC作为补偿接入技术的WiFi AP选择算法。当WiFi资源耗尽时,最大信干噪比为用户选择VLC AP,该方案未能充分利用VLC网络资源,且未考虑VLC光链路中断情况。文献[ 10]中提出基于等效信干噪比(SINR)的异构VLC/WiFi网络切换算法。该算法将VLC SINR等效为达成相同数据速率时WiFi网络所需的SINR,并将相邻AP 的等效SINR差值作为阈值的切换触发条件。该方案能确保用户接入两个网络中信道质量最优AP,但用户盲目追求等效SINR有可能导致AP过载。综上所述,现有研究大多仅以用户或AP为主的AP选择方案,忽略收端用户和发端AP间的紧密联系与相互选择。

万有引力理论认为空间中存在多个粒子,这些粒子具有相互吸引力,且引力值的大小与粒子间距离成反比,与粒子的质量成正比。万有引力作为解释物体间相互作用力的客观规律,除用于力学研究外,还成为其他各领域研究的热点。为描述互联网中网络流量状况,文献[ 11]中提出一种基于引力理论的互联网流量矩阵建立方法,将节点的入流流量值和另一节点的出流流量值分别视为万有引力理论的粒子质量,将流量在网络中的传递过程转化为入流节点和出流节点对其间传递流量的引力,以确定网络中节点间的流量交换,该流量矩阵建立方法随后被广泛应用于互联网流量分析研究中^[12-14];此外,以万有引力为核心的引力搜索算法(GSA)根据优化问题的具体目标定义解空间中各粒子的质量,使解空间中所有粒子向质量最大的粒子移动,逐渐逼近优化问题的最优解。文献[ 15]中针对地下电缆线的电缆沟槽和垫层尺寸的确定问题,利用GSA求解最小化总安装成本的电缆铺设方案。在虚拟光网络节点映射问题的研究中,Zhao等^[16]在虚拟光网络中使用引力理论将物理节点的计算资源模拟为粒子的质量,通过评估两个不同物理节点间的引力,确定物理节点与虚拟节点的映射关系。

本文提出一种基于服务质量(QoS)决策的异构VLC/WiFi网络联合收发端需求的接入点选择算法。该算法利用万有引力理论,将用户的接入点选择问题模拟为用户与AP之间相互吸引的过程,通过评估用户与AP间的万有引力,为用户决策合理接入点。其具体步骤如下:1)将VLC AP合理分组,考虑不同组的VLC AP的不同受遮挡可能性;2)基于用户VLC信道状况,为VLC信道极差和极好的两类用户优先选择AP;3)收端用户设计根据用户干扰状况自适应修正的QoS权重,评估各可用AP的AP质量,将发端AP评估用户的抗干扰性能作为可服务的用户质量;4)根据用户与AP间的万有引力大小给出相应的接入结果,即当且仅当用户与AP间拥有最强相互吸引时,用户才能接入相应AP。

2 系统模型

图1所示为室内环境下异构VLC/WiFi网络下行链路模型。网络包含天花板上I个LED阵列,每个LED阵列被视为一个VLC AP,构成一个光小区。房间内放置一个WiFi AP,使WiFi网络覆盖整个房间。由于可见光上行链路出现困难,上行信号传输由WiFi承载。所有VLC AP和WiFi AP通过电力线连接到同一中心控制器,用户通过WiFi链路向中心控制器发出资源请求后,中心控制器通过VLC或WiFi下行链路向用户传输资源分配信息。

图 1. 异构VLC/WiFi网络下行链路模型

Fig. 1. Downlink model of heterogeneous VLC/WiFi

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2.1 VLC传输特性

图2为VLC下行链路示意图,其收发端分别由配置在用户设备上的光电二极管(PD)和天花板上的VLC AP组成,其中白光LED采用朗伯辐射发光模型,第j个用户的接收设备与地面的距离为H_f,与天花板的距离为h。在LED的光无线通信系统中,最强的非视距链路至少比最弱的视距(LOS)路径对接收功率贡献低7 dB^[17],由此VLC系统接收到的光功率主要来自LOS链路,所以主要在VLC LOS链路下研究AP的选择问题。如图2所示,房间中第j个用户u_j与第i个VLC AP_i的直流信道增益 $\begin{matrix} H_{j, i}^{VLC} \end{matrix}$ (0)为

\begin{matrix} H_{j, i}^{VLC} (0) = \{\begin{matrix} \frac{(m + 1) A_{eff}}{2 π D_{j, i}^{2}} co s^{m} ϕ T_{s} (ψ) g (ψ) cosψ, & 0 \leq ψ \leq ψ_{c} \\ 0, & ψ > ψ_{c} \end{matrix}, (1) \end{matrix}

式中:m为朗伯指数;A_eff为PD接收机的有效检测面积;D_j_,_i为发射端与接收端间的直线距离;ϕ为LED发射角;ψ为PD接收角;T_s(ψ)和g(ψ)分别为光滤波器和光集中器增益;ψ_c为用户设备视场角FOV,决定用户能否接收到光LOS信号。图2中ϕ₁_/₂为LED半功率角。

图 2. VLC网络下行链路示意图

Fig. 2. Downlink diagram of VLC network

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为保证室内照明需求,VLC网络常采用光照相互重叠的AP布局方案。图3给出两种AP布局,其LED半功率角为60°,接收机FOV为45°,光照LOS。如图3(a)所示,用户3被3个相邻小区干扰。如图3(b)所示,房间角落用户1和用户2受FOV限制无法接收到VLC LOS信号,成为通信盲区。

图 3. 异构VLC/WiFi网络LOS信号盲区说明。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 3. Description of blind zones of LOS signal in heterogeneous VLC/WiFi networks. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

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用户u_j由VLC AP_i服务的信干噪比 $\begin{matrix} ξ_{j, i}^{VLC} \end{matrix}$ 为

\begin{matrix} ξ_{j, i}^{VLC} = \frac{[γ P_{t}^{VLC} H_{j, i}^{VLC} {(0)]}^{2}}{\sum_{k \in K} [γ P_{t}^{VLC} H_{j, k}^{VLC} {(0)]}^{2} + N_{VLC} B_{VLC}}, (2) \end{matrix}

式中:γ为接收机光电转换系数; $\begin{matrix} P_{t}^{VLC} \end{matrix}$ 为VLC发射功率;K为VLC AP的干扰集合; $\begin{matrix} H_{j, k}^{VLC} \end{matrix}$ (0)为第k个干扰AP_k对u_j的干扰信道增益;N_VLC为噪声功率谱密度,室内环境下约为1×10^-21[18];B_VLC为VLC系统通信带宽。

2.2 WiFi传输特性

考虑系统工作在2.4 GHz的室内WiFi信道,衰减因子模型^[4]下的路径传播损耗为

\begin{matrix} L_{PLj, i} = 46 + 10 \times n \times \lg D_{j, i}, (3) \end{matrix}

式中:D_j_,_i为(j,i)链路长度;n为衰减因子,在较封闭室内环境下,n通常为3.0~3.5。

用户u_j由WiFi AP_i服务的信干噪比 $\begin{matrix} ξ_{j, i}^{WiFi} \end{matrix}$ 为

\begin{matrix} ξ_{j, i}^{WiFi} = \frac{P_{t}^{WiFi} H_{j, i}^{WiFi}}{P_{noise}^{WiFi}}, (4) \end{matrix}

式中: $\begin{matrix} P_{t}^{WiFi} \end{matrix}$ 为WiFi发射功率; $\begin{matrix} P_{noise}^{WiFi} \end{matrix}$ 为背景噪声功率,一般为-86 dBm^[4]; $\begin{matrix} H_{j, i}^{WiFi} \end{matrix}$ 为用户u_j和WiFi AP_i间信道增益,由路径传播损耗L_PL决定。

2.3 VLC与WiFi的等效信干噪比与吞吐量计算

由于VLC网络与WiFi网络接入方式不同,文献[ 10]中提出等效SINR的AP选择方法。通过评估VLC与WiFi中不同SINR值对相同吞吐量的影响,用户可始终接入最优等效SINR的AP。VLC信干噪比ξ^VLC等效于WiFi网络中达成相同吞吐量所需的SINR,即

\begin{matrix} ξ^{WiFi} (VLC) = Γ_{WiFi} [{(1 + \frac{ξ^{VLC}}{Γ_{VLC}})}^{BVLC / BWiFi} - 1], (5) \end{matrix}

式中:Γ_VLC和Γ_WiFi分别为VLC网络与WiFi网络的信道编码损耗因子,且Γ_VLC=5.4 dB,Γ_WiFi=3 dB^[10];B_VLC和B_WiFi分别为VLC网络与WiFi网络的通信带宽。

根据用户动态分布,在VLC/WiFi网络中采用轮询(RR)调度机制,每个AP采用时分多址(TDMA)方案^[1],u_j在1个RR周期内仅由单个AP服务,则用户u_j的吞吐量为

\begin{matrix} R_{j} = \overset{I}{\sum_{i = 0}} s_{j, i} \frac{B_{i}}{N_{i}} lb (1 + ξ_{j, i}^{VLC / WiFi}), (6) \end{matrix}

式中:s_j_,_i为二进制AP选择记录变量,当且仅当用户u_j由AP_i服务时,s_j_,_i=1;B_i为用户u_j所连接的AP_i所属网络的通信带宽;N_i为AP_i服务用户总数。

研究目标可描述为:在异构VLC/WiFi网络中,结合用户的信道状况和用户与接入点的双向选择,提出能提高异构网络资源利用率的s_j_,_i值的确定方案。

3 基于QoS决策的联合收发端需求的接入点选择算法

VLC网络易受遮挡干扰影响,用户某时刻的接入决策由遮挡干扰和可用AP的QoS共同决定。若以资源利用为目标,用户会向光照充足和信道状况良好的房间中心移动。因用户密集更易产生光线遮挡干扰,在当前调度周期下,房间中心与边缘用户采用不同中断概率范围,将VLC AP合理分为两组:组一为VLC AP靠近房间中心,其中断概率范围设为(0,P_center];组二为VLC AP在房间四周靠近墙壁处,其中断概率范围设为(0,P_around](P_around<P_center)。依据中断概率,确定各AP在当前调度周期是否被遮挡。

房间中VLC AP数量多,VLC网络所能提供的带宽远大于WiFi网络,因此,本研究优先针对VLC网络,为用户选择VLC AP进行接入。所提接入点选择算法可分为两类:VLC链路取极端条件下的两类用户的初始分配过程和剩余用户基于QoS决策联合收发端需求的接入点选择算法。

3.1 初始分配过程

结合VLC AP与WiFi AP覆盖范围与用户位置,为两类用户优先选择AP进行接入,同时,提出弱者保护与精英优先两条准则,以保证两类用户的用户性能。

1) 弱者保护准则(VLC信道极差)。部分用户受遮挡干扰影响或用户处于VLC视距链路盲区[图3(b)中用户1、2],导致不能接收到VLC LOS信号。为在调度过程中不抛弃此类用户,在初始分配过程中选择WiFi AP为其服务。

2) 精英优先准则(VLC信道极好)。若在考虑遮挡状况后,用户接收信号仅来自单一的VLC AP或WiFi AP,表明该用户在当前网络中信道状况最优,且不受其他AP干扰,此类用户为潜在的精英用户。如图3(a)所示,精英用户主要分为两类。第一类以用户4为代表,去除被遮挡VLC AP后,用户4满足精英条件,但用户4距可用剩余VLC AP较远,处于WiFi AP覆盖中心,此时WiFi AP可提供更强的SINR,所以精英优先准则为此类用户评估接收到的VLC等效信干噪比和WiFi信干噪比。若ξ^WiFi(VLC)>ξ^WiFi,则为用户接入VLC AP;反之,接入WiFi AP。第二类以用户5为代表,在可用VLC AP覆盖中心,此类用户利用精英优先准则直接接入VLC AP,抢占VLC资源。

3.2 剩余用户基于QoS决策的接入点选择

基于万有引力理论,为剩余用户选择VLC AP接入。考虑收端用户与发端AP的差异化资源分配需求,分别基于用户角度和AP角度设计可用AP质量和可服务用户质量。模拟用户与AP间的万有引力表征用户与AP间的相互作用,可使接入点选择算法充分发掘网络资源,提高系统资源利用率。

3.2.1 构建信息矩阵

通过中心控制器中存储的AP的ID编号,用户u_j检测出在当前调度周期N的可用AP集合S_j。根据可用AP集合为待分配用户u_j收集QoS信息,建立的信息矩阵E_inf_j为

\begin{matrix} E_{infj} = [e_{\inf}]_{(i + 1) \times n, i \in Sj} = {[\begin{matrix} ξ_{0, j} & P_{r 0, j} & L_{0, j} & P_{hb 0, j}^{- 1} \\ ︙ & ︙ & ︙ & ︙ \\ ξ_{i, j} & P_{ri, j} & L_{i, j} & P_{hbi, j}^{- 1} \end{matrix}]}_{(i + 1) \times 4}, (7) \end{matrix}

式中:n为信息矩阵中考虑的QoS个数,且n=4;ξ为VLC AP_i对用户u_j的信干噪比,下标分别代表集合序号和用户序号,其余类似;P_r为接收功率; $\begin{matrix} P_{hb}^{- 1} \end{matrix}$ 为u_j可用VLC AP_i历史中断概率P_hb的倒数,由调度周期VLC AP的中断概率P_around、P_center可确定AP被遮挡状况,统计前N-1个调度周期中u_j可用VLC AP_i发生中断次数可得历史中断概率P_hb, $\begin{matrix} P_{hb}^{- 1} \end{matrix}$ 驱使用户选择不易发生中断的VLC AP进行接入;设计动态负载系数L以调整负载状况对接入决策的影响。定义L为

\begin{matrix} L_{i, j} = \{\begin{matrix} {(\frac{F_{i}}{\sum_{a \in S_{j}} F_{a}})}^{- 1}, & if F_{i} \neq 0 \\ (L_{i, j})_{global} + 1, & if F_{i} = 0 \end{matrix}, (8) \end{matrix}

式中:F_i为AP_i负载用户数;L_i_,_j值越大,AP_i负载越小。当F_i=0,即AP_i空载时,L_i_,_j被赋予略大于当前分配阶段已出现的全局最大负载的权重。(8)式能保证在接入点选择后期,用户能自适应选择低负载大权重AP接入,实现均衡AP负载的效果。

考虑到信息矩阵E_inf_j中各QoS因素的量纲不同,在此对信息矩阵E_inf_j进行无量纲处理,得到用户u_j的无量纲信息矩阵M_j=[m_normal]_i×n,其中无量纲信息矩阵中规范化元素m_normal_i_,_n定义为

\begin{matrix} m_{normali, n} = \frac{e_{infi, n}}{\sqrt[]{\sum_{i \in Sj} (e_{infi, n})^{2}}} 。 (9) \end{matrix}

3.2.2 收端评估可用AP质量

考虑到AP提供的各QoS对信道状况不同的接收端用户表现出差异化影响程度,引入信息熵客观表征各QoS对收端用户u_j的影响程度,进一步引入在用户干扰指示系数P_I_j设计中根据用户信道状况自适应修正的QoS权重w_n。

计算各QoS的信息熵,将其作为评估用户u_j可用AP质量的客观依据,第n个QoS的信息熵e_n可表示为

\begin{matrix} e_{n} = - \frac{1}{\ln N_{j}} \sum_{i \in Sj} p_{i, n} \ln p_{i, n}, (10) \end{matrix}

式中:N_j= $\begin{matrix} |S_{j}| \end{matrix}$ 为用户u_j可用VLC AP总数;p_i_,_n为在无量纲信息矩阵M_j中,QoS_n对AP_i的影响与QoS_n对所有可用AP的影响之比。

根据QoS_n所含信息量,结合用户所受干扰状况,设计QoS_n的自适应权重w_n,以优化QoS_n在接入决策中的作用,定义自适应权重w_n为

\begin{matrix} w_{n} = \{\begin{matrix} \frac{P_{Ij} [\max_{n} (e_{n}) - e_{n}]}{\max_{n} (e_{n}) - \underset{n}{avg} (e_{n})} + \frac{(1 - P_{Ij}) [e_{n} - \underset{n}{avg} (e_{n})]}{\max_{n} (e_{n}) - \underset{n}{avg} (e_{n})}, & if e_{n} \geq \underset{n}{avg} (e_{n}) \\ P_{Ij}, & if e_{n} < \underset{n}{avg} (e_{n}) \end{matrix}, (11) \end{matrix}

式中:max(e_n)、avg(e_n)分别为最大和平均QoS信息熵;P_I_j为u_j的干扰指示系数,可表示为

\begin{matrix} P_{Ij} = \min (\frac{T_{j}}{M}, P_{th}), (12) \end{matrix}

式中:T_j为用户u_j的干扰AP总数,用户信道质量越好,T_j值越小;M为VLC AP数目;限制最大干扰指示系数P_I_j小于门限值P_th。若QoS_n信息熵大于平均值,则根据用户所受干扰状况,w_n能进一步放大该QoS_n对接入决策的影响;若QoS_n信息熵小于平均值,则直接采用干扰指示系数P_I_j,根据用户受干扰状况,减小QoS_n对接入决策的影响。

基于自适应权重w_n和加权信息矩阵M_j,收端用户u_j计算综合考虑可用AP提供信干噪比、接收功率、负载系数和历史中断概率的加权信息矩阵W_j,矩阵W_j可表示为

\begin{matrix} W_{j} = [w_{\inf}]_{i \times n} = [w_{n} \times m_{normali, n}]_{i \times n} 。 (13) \end{matrix}

依据逼近理想解排序算法(TOPSIS)^[19]对加权信息矩阵W_j中各元素进行处理,收端用户u_j计算可用VLC AP_i质量f_i_,_j为

\begin{matrix} f_{i, j} = \frac{D_{i, j}^{-}}{D_{i, j}^{-} + D_{i, j}^{+}}, (14) \end{matrix}

式中: $\begin{matrix} D_{i, j}^{-} \end{matrix}$ 和 $\begin{matrix} D_{i, j}^{+} \end{matrix}$ 分别是AP_i距负理想解与理想解的欧氏距离。VLC AP_i的质量f_i_,_j值越大,表示用户u_j在所有可用AP中对VLC AP_i更为偏爱。

3.2.3 发端评估可服务用户质量

用户质量取决于用户特征。考虑到VLC网络中多个LED的覆盖范围常相互重叠,此时小区间干扰将严重影响网络传输性能,所以选取用户的抗干扰性能评估用户质量m_i_,_j。给定用户质量m_i_,_j为

\begin{matrix} m_{i, j} = \exp [\frac{P_{PIRi, j}^{2}}{\sum_{i \in S_{j}} (P_{PIRi, j}^{2})}], (15) \end{matrix}

P_{PIRi, j} = \frac{P_{ri, j}}{T_{j}}, (16)

式中:P_PIR_i_,_j为用户抗干扰系数(PIR)。P_PIR_i_,_j值越大,用户u_j的抗VLC AP_i临近光小区干扰的性能越强。(15)式从发射端考虑,若连接VLC AP_i的u_j的抗VLC AP_i临近光小区干扰性能越强,AP_i可服务用户u_j用户质量m_i_,_j值越大,AP_i在所有可服务用户中将优先考虑为抗干扰性强的u_j服务。

3.2.4 评估用户与AP间万有引力

根据已求用户和AP质量,建立用户与AP的相互选择关系,定义用户与AP间引力g_i_,_j为

\begin{matrix} g_{i, j} = N_{j} \times \frac{m_{i, j} \times f_{i, j}}{D_{j, i}^{2}}, (17) \end{matrix}

式中:f_i_,_j为以接收端用户为中心求解的可用AP质量;m_i_,_j为以发射端为中心考虑用户抗干扰性能求解的用户质量;N_j为用户u_j可用VLC AP总数;D_j_,_i为u_j与AP_i间物理距离。通过引力g_i_,_j建立用户u_j与AP_i双向选择关系,并为用户u_j选择相互作用最大的AP_d,标记二进制接入点选择记录变量s_j_,_d=1。

基于QoS决策的异构VLC/WiFi网络联合收发端需求的AP选择(QDJTR)算法的输入为:用户位置,中断概率,用户集合U,AP集合A,用户可用AP集合S,输出为:AP选择记录变量s_j_,_i。具体步骤如下:

1) 初始化用户编号j=0,AP 编号i=0。

2) 根据用户接收功率和所受干扰状况,并根据(16)式为每个VLC AP评估连接AP_i的u_j的抗干扰性能,利用(15)式得到可服务用户质量。i=i+1,转步骤3)。

3) 判断i是否等于最大VLC AP数,若等于,则为发端AP记录可服务用户质量,转步骤4);否则,转步骤2)。

4) 评估用户u_j是否满足初始分配条件,若满足,按照弱者保护或精英优先原则比较等效信干噪比,为用户接入WiFi AP_i或VLC AP_i,标记选择变量s_j_,_i=1,j=j+1,转步骤7);否则,转步骤5)。

5) 为u_j收集可用AP的信干噪比、接收功率、VLC AP负载状况及VLC AP历史中断概率,根据(7)式,为用户建立信息矩阵E_inf_j,利用(11)式自适应对信息矩阵加权,利用TOPSIS理论与(14)式得到可用AP质量,即用户对可用AP偏好,转步骤6)。

6) 由(17)式评估用户与AP的相互作用,如果AP编号d= $\begin{matrix} \underset{i}{argmax} \end{matrix}$ (g_i_,_j),标记分配变量s_j_,_d=1;否则s_j_,_d=0。j=j+1,转步骤7)。

7) 判断j是否等于最大用户数,若等于,输出所有用户接入选择;否则,转步骤4)。

4 仿真及分析

仿真模型以10 m×10 m×3 m的房间为例,在图3(a)方形均匀布局结构(见文献[ 7])及图3(b)新型混合圆方形布局结构中进行验证(基于文献[ 20],在5 m×5 m×3 m房间中提出的布局之上略作调整,每个VLC AP包含100个LED芯片,图4为该布局最低和最高光照为338.73 lx和1344.77 lx,符合室内照明300~1500 lx的照明标准^[21])。房间中安装16个VLC AP和1个WiFi AP,见图3;用户距地面高度为1 m;VLC发射机及其他系统参数如表1所示。

图 4. 混合圆方形布局三维光照分布图

Fig. 4. Three-dimensional illumination for mixed round and square layout

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表 1. 异构VLC/WiFi网络仿真参数

Table 1. Simulation parameters forheterogeneous VLC/WiFi network

Symbol	Parameter	Value
ϕ₁_/₂ /(°)	Semi-angle at half-power	60
FOV /(°)	Field of view	60
$\begin{matrix} P_{t}^{VLC} \end{matrix}$ /W	VLC transmitted power	15
T_s0	Gain of optical filter	1.0
g₀	Gain of optical concentrator	1.0
A_eff /cm²	Effective area of PD	1.0
B_VLC /MHz	Bandwidth of VLC system	40
γ /( A·W^-1)	Optical to electric conversion efficiency	0.53
N_VLC /(10^-21 A²·Hz^-1)	Noise power spectral density	1
P_th	Threshold of interference indication coefficient	0.5
$\begin{matrix} P_{t}^{WiFi} \end{matrix}$ /dBm	WiFi transmitted power	20
B_WiFi /MHz	Bandwidth of WiFi system	22
f_c /GHz	Central carrier frequency	2.4
P_n /dBm	Background noise power	-86

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4.1 吞吐量分析

假设用户在两种房间布局内随机移动,每隔Δt时刻收集用户信道状态信息,然后在256个调度周期内执行所提基于QoS决策的AP选择算法。

图5为用户FOV为 60°时提出的基于QoS决策的异构VLC/WiFi网络联合收发端需求的接入点选择(QDJTR)算法、基于改进的等效SINR以及传统基于最大接收信干噪比的AP分配算法在两种布局下的系统吞吐量性能。由两种布局仿真结果可以看出,混合圆方形布局下AP分布比方形布局更为靠近房间中心,混合圆方形布局较方形均匀布局易受VLC中断概率P_center的影响。受用户信息矩阵中历史中断概率P_hb的影响,所提算法混合圆方形布局中系统吞吐量性能略低于方形均匀布局,而不考虑P_hb的另外2种对比算法,能在干扰状况较为简单的圆方形布局下获得更优的吞吐量,所提算法仍然能保持系统吞吐量优势,其系统吞吐量较基于改进的等效SINR算法在两种布局中分别增大了77.3%和11.4%。

图 5. 系统吞吐量随用户数变化的情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 5. System throughput versus number of users. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

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在实际情况中,VLC LOS覆盖范围随FOV需求的不同而有所变化。FOV较小时房间呈现大量VLC LOS盲区,盲区内用户均需采用弱者保护准则保护;FOV增大可使用户能够在更广范围内接收到VLC LOS信号,但用户在FOV内将检测到更多的AP,使用户的AP接入决策更为困难。图6为用户平均吞吐量随FOV的变化情况。由图6可以看出,随着FOV增大小区间干扰逐渐上升,用户平均吞吐量逐渐减小。相比于其他两种方法,所提算法由于在设计初始分配过程时考虑了FOV过小造成的VLC LOS盲区,且在设计用户质量时立足于用户的抗干扰性能,所以所提算法具有一定的稳健性,用户平均吞吐量在两种布局中下降最为平缓,能有效对抗干扰,可确保用户在干扰增大时仍能获得最优用户平均吞吐量。

图 6. 用户平均吞吐量随FOV的变化情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 6. Average user throughput versus FOV. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

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4.2 公平性分析

考虑到异构VLC/WiFi网络中接入VLC与WiFi的用户数是不确定的,用户对网络资源的利用是需要被评估的重要参数。图7为3种AP选择算法的网络平均公平性(NAF)^[22],NAF越趋近于0网络平均公平性越好,当NAF为0时,表示该异构网络能够使VLC的用户数与VLC用户贡献的系统吞吐量成正比,网络资源被充分利用。由图7可知,所提QDJTR算法的网络公平性最优,且混合圆方形布局的网络公平性优于方形均匀布局。

图 7. 两种布局下网络平均公平性比较

Fig. 7. Comparison of network average fairness under two layouts

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图7仿真是基于网络角度评价网络资源利用,然而用户才是系统性能的直接反馈者。图8利用业务公平性指数(SFI)^[22]从用户角度评估用户公平性,其SFI越趋近于0,不同用户间吞吐量差异越小,即用户公平性越高。由仿真结果可知,随着用户数的增大,SFI逐渐增大,用户业务公平性减小,而所提QDJTR算法的业务公平性能明显优于其他两种算法。这表明当系统潜在负载增大时,所提算法可以有效协调网络资源利用,保证用户间仍能获得公平的用户体验,其SFI较于基于等效SINR算法在两种布局中分别减小了53.1%和41.1%。

图 8. 用户业务公平性随用户数的变化情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 8. Service fairness index versus number of users. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

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5 结论

提出了一种基于QoS决策的异构VLC/WiFi网络联合收发端需求的接入点选择算法。利用WiFi网络作为补充技术缓解VLC覆盖盲区以及易被遮挡问题。考虑发射端与接收端的差异化资源分配需求,为收端用户设计综合负载系数、中断概率等QoS因素的可用AP质量,为发端AP依据抗干扰性能设计可服务用户质量。基于引力理论评估AP与用户的相互作用,决策用户的AP接入。仿真结果表明:在方形与混合圆方形布局下,所提算法可以最大限度地利用异构VLC/WiFi网络资源,能显著提高吞吐量与公平性性能。

参考文献

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2.3 VLC与WiFi的等效信干噪比与吞吐量计算

3 基于QoS决策的联合收发端需求的接入点选择算法

3.1 初始分配过程

3.2 剩余用户基于QoS决策的接入点选择

刘焕淋, 吴兰, 陈勇, 蒲欣, 林振宇. 基于QoS决策的异构VLC/WiFi网络联合收发端需求的接入点选择[J]. 中国激光, 2019, 46(8): 0806002. Huanlin Liu, Lan Wu, Yong Chen, Xin Pu, Zhenyu Lin. QoS-Based Decision-Making Access-Point Selection Under Joint Demands of Transmitting and Receiving in Heterogeneous VLC/WiFi Networks[J]. Chinese Journal of Lasers, 2019, 46(8): 0806002.

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1 引言

2 系统模型

图 1. 异构VLC/WiFi网络下行链路模型

Fig. 1. Downlink model of heterogeneous VLC/WiFi

2.1 VLC传输特性

图 2. VLC网络下行链路示意图

Fig. 2. Downlink diagram of VLC network

图 3. 异构VLC/WiFi网络LOS信号盲区说明。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 3. Description of blind zones of LOS signal in heterogeneous VLC/WiFi networks. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

2.2 WiFi传输特性

2.3 VLC与WiFi的等效信干噪比与吞吐量计算

3 基于QoS决策的联合收发端需求的接入点选择算法

3.1 初始分配过程

3.2 剩余用户基于QoS决策的接入点选择

4 仿真及分析

图 4. 混合圆方形布局三维光照分布图

Fig. 4. Three-dimensional illumination for mixed round and square layout

表 1. 异构VLC/WiFi网络仿真参数

Table 1. Simulation parameters forheterogeneous VLC/WiFi network

4.1 吞吐量分析

图 5. 系统吞吐量随用户数变化的情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 5. System throughput versus number of users. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

图 6. 用户平均吞吐量随FOV的变化情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 6. Average user throughput versus FOV. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

4.2 公平性分析

图 7. 两种布局下网络平均公平性比较

Fig. 7. Comparison of network average fairness under two layouts

图 8. 用户业务公平性随用户数的变化情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 8. Service fairness index versus number of users. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

5 结论

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1 引言

2 系统模型

图 1. 异构VLC/WiFi网络下行链路模型

Fig. 1. Downlink model of heterogeneous VLC/WiFi

2.1 VLC传输特性

图 2. VLC网络下行链路示意图

Fig. 2. Downlink diagram of VLC network

图 3. 异构VLC/WiFi网络LOS信号盲区说明。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 3. Description of blind zones of LOS signal in heterogeneous VLC/WiFi networks. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

2.2 WiFi传输特性

2.3 VLC与WiFi的等效信干噪比与吞吐量计算

3 基于QoS决策的联合收发端需求的接入点选择算法

3.1 初始分配过程

3.2 剩余用户基于QoS决策的接入点选择

4 仿真及分析

图 4. 混合圆方形布局三维光照分布图

Fig. 4. Three-dimensional illumination for mixed round and square layout

表 1. 异构VLC/WiFi网络仿真参数

Table 1. Simulation parameters forheterogeneous VLC/WiFi network

4.1 吞吐量分析

图 5. 系统吞吐量随用户数变化的情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 5. System throughput versus number of users. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

图 6. 用户平均吞吐量随FOV的变化情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

Fig. 6. Average user throughput versus FOV. (a) Uniform square layout; (b) mixed round and square layout

4.2 公平性分析

图 7. 两种布局下网络平均公平性比较

Fig. 7. Comparison of network average fairness under two layouts

图 8. 用户业务公平性随用户数的变化情况。(a)方形均匀布局;(b)混合圆方形布局

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