分布式系统中的多用户并行调度算法.pdf

分布式系统是现代信息技术的重要组成部分，尤其在处理大数据和提供高效率服务方面发挥着关键作用。分布式系统由多个分散的节点构成，这些节点共同协作完成复杂的任务。在分布式系统中，尤其是在分布式天线系统（DAS）的下行链路中，多用户并行调度算法是实现资源高效利用和保证服务质量的重要技术手段。 分布式天线系统（DAS）是一种无线通信架构，它通过将多个天线分布在不同的地理位置，形成更广泛的覆盖范围和更高的数据传输速率。在DAS中，远程接入单元（RAU）通过射频光纤连接到基站（BS），每个RAU可以覆盖一个射频小区（RF-cell），而所有RAU共同覆盖的区域形成广义小区（GN-cell）。这样的设置允许系统为多个用户提供服务，并且通过合理调度，能够有效地利用无线资源。 在多用户环境下，调度算法是决定资源分配效率和公平性的关键。传统的调度算法，如轮询调度，往往简单但效率不高，或者在保证系统吞吐量的同时，不能很好地保障用户之间的公平性。例如，最大速率（Max）准则下的调度算法可能偏向于数据率高的用户，从而牺牲公平性。针对这一问题，本文提出了一种改进的轮询调度算法和一种新的并行调度算法。 新提出的并行调度算法的目标是在保证系统吞吐量的同时，提高调度的公平性。这种算法每次选择瞬时数据率和平均吞吐量较高的多个用户进行通信。为了克服传统穷尽搜索计算量大的问题，引入了优化的匹配算法。优化匹配算法可以减少计算复杂度，提高调度效率。仿真结果显示，新算法在公平性方面有显著提升，同时不会过多地损失系统容量。 在多天线技术中，多人多出（MIMO）和分布式天线系统（DAS）是最具代表性的技术。MIMO系统能够在同一频谱资源上为多个用户服务，而DAS通过分布在不同位置的天线实现更广泛的覆盖和更高的数据传输速率。在这种背景下，多用户调度成为关键的技术挑战之一，需要在提高系统吞吐量和保证用户公平性之间找到平衡点。 通过动态地调度多个用户对几个远程接入单元（RAU）的使用，DAS可以实现多用户分集，从而在多用户无线系统中最大化系统容量和保证用户公平性。这是调度算法两个最重要的评价准则。然而，在最大化系统吞吐量的同时确保公平性是一个挑战，因为这两个目标往往相互冲突。 目前，在MIMO系统中的调度技术已经相对成熟。例如，Viswanath等人提出的比例公平调度算法（PFS）能够在吞吐量和公平性之间取得一定的平衡。此外，也有研究通过利用多个随机波束来实现复用方式的调度。 在分布式系统中，尤其是在DAS的下行链路中，多用户并行调度算法的优化是提高系统性能和用户体验的关键。通过合理的设计和算法改进，可以同时提高系统吞吐量和用户公平性，这对于分布式天线系统和无线通信领域的发展具有重要的理论和实际意义。