علوم رایانشی

علوم رایانشی

ارایه یک الگوریتم کارا برای حل مساله زمان‌بندی منصفانه تخصیص کانال به کاربران در شبکه‌های بی سیم

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
گروه علوم کامپیوتر- دانشکده علوم ریاضی- دانشگاه شهرکرد- ایران
10.22034/csj.2024.209430
چکیده
تضمین کیفیت ارایه خدمات و خدمات بدون تاخیر در شبکه‌های بی‌سیم در مواردی مانند خودروهای خودران و ارتباط زنده اینترنتی بسیار اهمیت دارد. روش تخصیص کانال به کاربران تاثیر بسیار زیادی در کیفیت ارایه خدمات به کاربران دارد. تعیین روش تخصیص کانال و زمان‌بندی آن با توجه به هدف‌هایی مانند افزایش گذردهی، کاهش تاخیر ارسال داده مشخص می‌گردد. تامین هم‌زمان این اهداف به دلیل ناهم‌سو بودن آن‌ها امکان‌پذیر نیست. برای تضمین کیفیت، باید کمینه پهنای باند و یا نسبت انتقال[1] کاربران تضمین شود که ممکن است باعث کاهش گذردهی شبکه گردد. در این مقاله، برای تضمین کیفیت خدمات با حفظ گذردهی شبکه، مسئلة زمان‌بندی تخصیص کانال به کاربران با هدف تخصیص منصفانه بیشینه-کمینه فرمول‌بندی خواهد شد. در ادامه یک الگوریتم کارا به نام [2]RA-F برای حل مسئلة ارایه شده است که آن را در زمان چند جمله‌ای  حل می‌کند. برای ارزیابی عمل‌کرد این الگوریتم پنج محک در نظر گرفته شد که عبارتند از:‌ 1- تضمین کمینه مقدار نسبت انتقال داده، 2- میانگین نسبت انتقال داده تخصیص داده شده به کاربران، 3- تعداد اسلات زمانی تخصیص داده شده به هر کاربر 4-اختلاف نسبت انتقال داده با جواب بهینه و 5- زمان اجرا. الگوریتم RA-F با در نظر گرفتن این پنج محک با الگوریتم‌های [3]DRL، [4]max-s و [5]NFP مقایسه شده است. نتایج عددی نشان می‌دهد که برای الگوریتم RA-F با در نظر گرفتن محک اول، دست‌کم 14 درصد از کاربران نسبت به سه الگوریتم دیگر، کمینه نسبت انتقال داده لازم برای تضمین کیفیت خدمات را دریافت می‌کنند. در مورد محک دوم، دست‌کم 12 درصد مقدار نسبت انتقال داده در الگوریتم RA-F نسبت به بقیه بیشتر است. همچنین در الگوریتم RA-F تعداد اسلات زمانی تخصیص داده شده به کاربران دست کم 21 درصد بیشتر از بقیه الگوریتم‌های ذکر شده است. در مقایسه با جواب بهینه مسئلة تخصیص منصفانه، در الگوریتم RA-F حدود 70 درصد از کاربران می‌توانند نسبت انتقال بهینه را دریافت کنند. این در حالی است که این مقدار در بقیه الگوریتم‌های مقایسه شده در این مقاله کمتر از 59 درصد است. زمان اجرای الگوریتم RA-F حدود 39 درصد نسبت به حل مسئلة تئوری کاهش داشته است. این نتایج عددی و تحلیلی نشان می‌دهد که الگوریتم پیشنهادی نسبت به الگوریتم‌های موجود کارآیی بهتری دارد.
 

Transmission rate.
Resource Assignment-Max-Min-Fairness.
DRT-Max-Min Fairness UARA scheme.
Max-SINR User Association algorithm.
Normalized Fixed Point (NFP) iterative algorithm.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

[1] O. Abuajwa, M. Bin Roslee, Z. Binti Yusoff, L. C. Lee, W. L., Pang, Throughput fairness trade-offs for downlink non-orthogonal multiple access systems in 5G networks, Heliyon, 8 (2022) e11265.
[2] T. T. N. Nguyen , Proportional-Fair Scheduling of Mobile Users based on a Partial View of Future Channel Conditions, Automatic Control Engineering, INSA de Toulouse, 2020.
[3] T. T. N. Nguyen, O. Brun, B. J. Prabhu, Using channel predictions for improved proportional-fair utility for vehicular users, Computer Networks, 208 (2022). https://doi.org/10.1016/ j.comnet. 2022.108872.
[4] S. Biswas, A. Mitra, S. Mistry, T. Roy Chowdhury, S. Sinha, A. Biswas, FairIN: Throughput Fairness in Infrastructure-Based Wireless Access Networks, 2020 International Conference on System, Computation, Automation and Networking (ICSCAN), Pondicherry, India, (2020) 1-6.
[5] F. Kelly, Charging and Rate Control for Elastic Traffic, European Transactions on Telecommunications, 8 (1997). 33-38.
[6] V. K. N. Lau, Proportional fair space time scheduling for wireless communications, IEEE Transactions on Communications, 53 (2005) 1353-1360.
[7] J. Choi, Power allocation for max-sum rate and max-min rate proportional fairness in NOMA. IEEE Commun. Lett., 20 (2016) 2055-2058.
[8] H. F. Lu, Optimal sum rate-fairness tradeoff for MIMO downlink communications employing successive zero forcing dirty paper coding, IEEE Communication Lett., 25 (2021) 783-787.
[9] Y. T. Cheng, H. F. Lu, Optimal sum rate-fairness tradeoff for MISO broadcast communication using zero forcing DPC, In Proc. IEEE 90th Veh. Technol. Conf. (VTC-Fall), Honolulu, HI, USA, (2019) 1-5.
[10] W. Liu, R. Sun and Z. -Q. Luo, Globally Optimal Joint Uplink Base Station Association and Beamforming, IEEE Transactions on Communications, 67 (2019) 6456-6467, doi: 10.1109/TCOMM.2019.2914448.
[11] J. Jang, H. J.Yang, H. K. Jwa, Resource allocation and power control in cooperative small cell networks with backhaul constraint, IEEE Transaction. Veh. Technol., 68 (2019) 10926–10942.
[12] A. Alwarafy, B. S. Ciftler, M. Abdallah, M. Hamdi, DeepRAT: A DRL-based framework for multi-RAT assignment and power allocation in HetNets, in Proc. IEEE Int. Conf. Commun. Workshops, (2021) 1–6.
[13] X. Zhang, Z. Zhang, L. Yang, Learning-based resource allocation in heterogeneous ultra-se network, IEEE Internet Things J., 9 (2022) 20229-20242.
[14] Z. Li, X. Wen, Z. Lu, W. Jing, A general DRL-based optimization framework of user association and power control for HetNet, in Proc. IEEE 32nd Annu. Int. Symp. Pers. Indoor Mobile Radio Com., (2021) 1141–1147.
[15] F. Mehmeti, W. Keller, Max-min Fair Resource Allocation in SD-RAN, Q2SWinet 22: Proceedings of the 18th ACM International Symposium on QoS and Security for Wireless and Mobile Networks, (2022) 27-35.
[16] F. Salehi, N. Naaser, M. H. Majidi, H. Ahmadi, Cooperative NOMA-Based User Pairing for URLLC: A Max–Min Fairness Approach, IEEE Systems Journal, 16 (2022) 3833 – 3843.
[17] D. Raj, D. Zhenni, P. S. Shimamoto, Resource Allocation for Weighted Max-min Fairness in NOMA with Imperfect SIC, IEEE SICE International Symposium on System Integration (SII), 2022.
[18] S. K. Chen, H. Cheng, S. Hon, W. C. Liao, General Max-Min Fair Allocation, COCOON Lecture Notes in Computer Science, Springer 2021. https://doi: 10.1007/978-3-030-89543-3_6
[19] M. H. Jeronymo, T. Abrao, Max-Min fairness-based resource allocation in massive MIMO systems, Semina: Ciencias Exatas E Tecnologicas,43 (2022) 45–54.
[20] R. Jiao, L. Dai, On the max-min fairness of beamspace MIMONOMA, IEEE Trans. Signal Process., 68 (2020)
 4919-4932.
[21] M. M. Naghsh, M. Masjedi, A. Adibi, P. Stoica, Max–min fairness design for MIMO interference channels: A minorization–maximization Approach, IEEE Trans. Signal Process., 67 (2019) 4707-4719.
[22] R. Sun, M. Hong, Z. Luo, Joint downlink base station association and power control for max-min fairness: Computation and complexity. IEEE J. Select. Areas Commun., 33 (2015) 1040-1054.
[23] F. Luo and Y. Mao, A Practical Max-Min Fair Resource Allocation Algorithm for Rate-Splitting Multiple Access, IEEE Communications Letters , 27 (2023) 3285-3289. doi: 10.1109/LCOMM. 2023.3329149.
[24] W. Liu, R. Sun, Z. Q. Luo, Globally optimal joint uplink base station association and beamforming, IEEE Trans. Commun., 67 (2019) 6456–6467.
[25] Y. Kim, J. Jang, Distributed Resource Allocation and User Association for Max-Min Fairness in HetNets, IEEE Transaction on Vehicular Technology, 73 (2024) 2983-2988.
[26] U. U. Khan, N. Dilshad, M. H. Rehmani, Tariq Umer, Fairness in Cognitive Radio Networks: Models, measurement methods, applications, and future research directions, Journal of Network and Computer Applications, V. 73, (2016), 12-26.