4.4 Một số vấn đề của quản lý tài nguyên vô tuyến
4.4.3 Lập biểu gói trong WCDMA
4.4.3.4 Giới thiệu thuật toán lập biểu gói MQPS thích nghi (Adaptive MQPS) [8]
a. Giới thiệu chung
Như đã nêu ở các phần trên, hệ thống 3G có thể cung cấp rất nhiều các dịch vụ khác nhau, trong đó có các dịch vụ multimedia, với yêu cầu về chất lượng dịch vụ khác nhau cũng như khả năng hỗ trợ các dải tốc độ bit. Điều này khiến cho lưu lượng tải đầu vào tại các BS thay đổi rất nhiều theo thời gian. Do vậy, đầu vào của các bộ lập biểu gói và cấp phát kênh là các luồng bit song song có tốc độ biến đổi theo thời gian. Các trọng số được gán cho các khía cạnh khác nhau trong quá trình lập biểu gói chỉ ra tầm quan trọng của chúng trong quá trình lập biểu gói. Các bộ bộ lập biểu gói với các trọng số được gán cố định sẽ đáp ứng kém hiệu quả với sự thay đổi tải lưu lượng
đầu vào và sự thay đổi các điều kiện của kênh vô tuyến. Sự thay đổi nhanh của tốc độ lưu lượng tải đầu vào và tốc độ di chuyển nhanh của các thiết bị người sử dụng (UE) đang tích cực sẽ làm cho việc cung cấp chất lượng dịch vụ trở nên kém ổn định và có thể làm giảm hiệu năng của các đặc tính khác của chất lượng dịch vụ như độ công bằng hay tốc độ bit tổng cộng được phân phát đối với các dịch vụ. Hiện tượng này được gọi là hiệu ứng bỏ trốn (run- away effect). Thuật toán MQPS thích nghi (Adaptive Multidimensional QoS-Based Packet Scheduler - MQPS) có thể được ứng dụng trong các bộ lập biểu gói để hạn chế được phần nào hiệu ứng run-away nhờ việc tự động hóa và tối ưu hóa quá trình lựa chọn và thích nghi các trọng số lập biểu.
b. Thuật toán
Thuật toán MQPS thích nghi được phát triển từ MQPS. MQPS trước hết thực hiện việc xếp hạng toàn cục (global ranking) cho các thiết bị người sử dụng (UE) đang có. Sau đó để cấp phát mã kênh, MQPS thực hiện một quá trình cấp phát tài nguyên toàn cục (global resource
allocation). Xét một ví dụ, giả sử có năm tham số được xét đến, Vk(m) và Wk(m) là tập các trọng số của bộ lập biểu gói. Metric xếp hạng
(Ranking_Metric) được định nghĩa như sau:
Ranking_Metricn = (1+W1( m).Metric_QoSn(m)).
.(1+W2(m).Metric_C/In(m)) .(1+W3(m).Metric_Octn(m)) .(1+W4(m).Metric_Waiting_Ration(m)) .(1+W5(m).ă(m,j)Metric_Delayn(m))
(4.16)
trong đó:
n=1…N thể hiện chỉ số của các UE
m là khoảng thời gian truyền dẫn (TTI: TransmissionTime Interval) hiện tại
Metric_QoSn(m): metric hay tham số liên quan đến QoS
Metric_C/In(m): metric liên quan đến chất lượng kênh vô tuyến
Metric_Octn(m): metric liên quan đến số octet có thể phân phối có hiệu quả
Metric_Waiting_Ration(m): metric liên quan đến sự công bằng
Metric_Delayn(m): metric liên quan đến trễ truyền gói
Ta có thể tham khảo định nghĩa chi tiết của các metric này trong [9]. ă(m,j) là một trọng số thích nghi liên quan đến trễ được gán cho nhóm j của các UE có cùng khả năng chịu đựng trễ và có trách nhiệm hiệu chỉnh mức ưu tiên của các dịch vụ. Với mỗi nhóm j UE có một trọng số dịch vụ âj, không bị điều chỉnh, được nhúng trong Metric_Delayn(m) có nhiệm vụ xác định thứ tự ưu tiên cho các dịch vụ. Một cách tương tự, chúng ta có metric cấp phát kênh được định nghĩa như sau:
Channel_Allocation_Metricn=(1+V1(m).Metric_QoSn(m)) .(1+V2(m).Metric_C/In(m)).(1+V3(m).Metric_Octn(m))
.(1+V4(m).Metric_Waiting_Ration(m)) .(1+V5(m).γ(m,j)Metric_Delayn(m)) (4.17)
Các metric này được cập nhật sau mỗi TTI. Điều đó nghĩa là sự thay đổi giá trị của các tham số đang được xét hay các trọng số lập biểu có thể sẽ làm thay đổi chiến lược của việc lập biểu gói qua mỗi TTI. Bằng việc thay đổi các giá trị trọng số bao hàm trong các metric, ta có thể nhấn mạnh hoặc làm giảm chú ý vào các tham số liên quan khác nhau và thay đổi chính sách lập biểu tương ứng. Ví dụ, thay đổi giá trị trọng số gán cho Metric_Waiting_Ration(m) sẽ thay đổi chính sách lập biểu theo hướng bảo đảm sự công bằng tốt hơn trong quá trình phân phối gói. Xét một ví dụ khác, ta giả sử chỉ có một dịch vụ được kích hoạt và các trọng số lập biểu có cùng giá trị bằng số của một. Do đó, các tham số được đối xử gần nhưcông bằng. Theo công thức (4.16) và (4.17), nếu
trong TTI hiện tại, một UE không có được QoS tốt đến một mức nào đó (tham số thứ nhất), hiện tại nó có tỉ số C/I tốt (tham số thứ hai), số lượng octet có thể phân phối hiệu quả của UE này cao (tham số thứ ba), nó có nhiều gói dữ liệu tại hàng đợi để phân phát hơn các UE được xét cùng nó (tham số thứ tư) và cuối cùng nó có thể đạt được trễ theo yêu cầu thì nó sẽ có xác suất được chọn để truyền dữ liệu lớn nhất so với các UE khác trong quá trình xếp hạng và cấp phát kênh. UE này sẽ có thể truyền dữ liệu trong vài TTI. Cho đến khi QoS của UE này tăng đến một mức độ (giảm giá trị của tham số thứ nhất) hoặc bộ đệm FIFO của nó được làm rỗng (giảm giá trị của tham số thứ tư), giá trị của cả hai metric tương ứng sẽ giảm và UE này không còn là UE có xác suất được lựa chọn cao nhất nữa.
Adaptive MQPS thay đổi một cách linh động và điều chỉnh các trọng số trong (4.16) và (4.17) cho phép bộ lập biểu gói đáp ứng một cách có hiệu quả đối với tải lưu lượng động và các điều kiện của kênh vô tuyến bằng cách thay đổi chiến lược lập biểu theo hướng tốt nhất có thể. Để có thể thay đổi tập các trọng số lập biểu Wk(m) và Vk(m) thành một tập hiệu quả hơn, cơ chế điều khiển được đề xuất sẽ đo đạc và giám sát các đặc điểm hiệu suất quan trọng dưới đây trong mỗi TTI và quyết định thay đổi giá trị của các trọng số lập biểu nhưthế nào để đáp lại xu hướng thay đổi của các đại lượng sau:
- Total QoS (tổng QoS): với mỗi UE, phần thông lượng thỏa mãn về mặt QoS được định nghĩa như sau
trong đó OctReceived_Satisfy_QoSn(m) là số octet thỏa mãn QoS được phân phát thành công trong giới hạn trễ cho phép được gán cho mỗi dịch vụ;
OctArrived_Node_Bn(m) là số octet được phân phát tới hàng đợi nguồn của UE thứ n tại node B. Tại bước này, QoS tổng của quá trình lập biểu gói vô tuyến được xác định cho TTI hiện tại là:
Giá trị QoS trung bình của các dịch vụ được nhóm lại dựa trên khả năng chịu được trễ (averaged grouped QoS based on delay tolerance):
giả sử các dịch vụ được gán cho các UE có j giá trị khác nhau về khả năng chịu được trễ. Thuật toán đo tổng QoS trong TTI hiện tại đối với các UE được nhóm dựa trên giá trị trễ chịu được. Với mỗi nhóm j của các dịch vụ, giá trị trung bình của QoS được định nghĩa như sau:
trong đó Nj là số UE trong nhóm và Avg_Group_QoS(m,j) là chất lượng dịch vụ của nhóm j tại TTI thứ m.
- Tỉ lệ thông lượng tổng (Total throughput ratios): ta định nghĩa Total_Th(m) như là tỉ số tổng thông lượng đối với TTI thứ m:
trong đó OctReceived i(m) là tổng số octet đã được phân phát đối với UE thứ i
- Độ công bằng (fairness): để định nghĩa độ công bằng, trước hết ta định nghĩa tỉ lệ thông lượng riêng của mỗi UE là
và vector tỉ lệ thông lượng riêng như sau:
Th(m) = {Thn(m)} (4.23)
Ta định nghĩa nghĩa sự khác nhau của vector tỉ lệ thông lượng riêng:
Var_Th(m) = var(Th(m)) (4.24) Độ công bằng được định nghĩa như sau:
- Tỉ lệ thông lượng trung bình (average throughput ratio): đối với
TTI hiện tại, tỉ lệ thông lượng trung bình được định nghĩa là:
Để thực hiện quá trình điều chỉnh các trọng số, tất cả
các trọng số được phân loại dựa trên bản chất của sự ảnh hưởng của chúng tới các mặt khác nhau của việc cung cấp QoS. Một trọng số lập biểu được phân loại là thân thiện (friendly) nếu giá trị của trọng số đó tăng lên làm tăng chất lượng dịch vụ trên khía cạnh đang được xem xét. Nếu nó làm giảm hay làm yếu chất lượng dịch vụ ở khía cạnh đang xét thì được gọi là kìm hãm (counteracting). Nếu ảnh hưởng của nó không quan trọng, nó sẽ được gọi là trung hòa (neutralized).
Đối với MQPS, ví dụ về sự phân loại này được mô tả trong bảng sau:
Bảng 4.5: Phân loại các trọng số lập biểu F: friendly weight C: counteracting weight N: neutral weight
Để điều khiển xu hướng phát triển của các trọng số lập biểu trong quá trình
tối ưu hóa, ta định nghĩa một tập các trọng số xếp hạng ảo Virtual_W và một tập các trọng số cấp phát kênh ảo Virtual_V cho TTI thứ m hiện tại. Giả sử quá trình tối ưu hóa trọng số được thực hiện qua một số bước trong mỗi TTI.
Với bước s:
Virtual_W(m,s) = { Virtual_Wi(m,s)}, i=1…5 (4.27)
và tập các trọng số cấp phát kênh được định nghĩa như sau:
Virtual_V(m,s) = { Virtual_Vi(m,s)}, i=1…5 (4.28) Một quan hệ một - một giữa các trọng số ảo loại thân thiện và kìm hãm với các trọng số xếp hạng và lập biểu được thiết lập sao cho nếu Wi là thân thiện với metric Virtual_Wi thì nó cũng thân thiện đối với metric đó. Các trọng số lập biểu và trọng số ảo được khởi tạo khi bắt đầu truyền để thực hiện một chiến lược lập biểu nhất định. Sau đó, ta có các bước sau:
Bước 1: với Total_QoS(m), giá trị quyết định cuối cùng sau đây là kết quả của quá trình giám sát:
(4.29) Giá trị này giúp đo đạc hiệu quả sự thay đổi của tổng QoS. Gọi L là độ dài bộ đệm đối với các đại lượng liên quan trong quá trình giám sát. Từ bảng 4.5 và từ định nghĩa trọng số xếp hạng ảo cho bước s = 1, các trọng số mới được xác định đối với các tham số thân thiện của tổng QoS là:
trong đú ồ là một hằng số thực, dương cú giỏ trị nằm trong khoảng 0.001 đến 0.01. Với các trọng số xếp hạng lập biểu kìm hãm Virtual_V, ta có cách tiếp cận tương tự. Trong khi giá trị của các trọng số loại thân thiện được khuếch đại, giá trị của các tham số kìm hãm được làm giảm đi, nếu hiệu suất của tổng QoS giảm hoặc giữ nguyên trong suốt L TTI để mà:
Bước 2: ở bước này, các trọng số lập biểu lại được điều chỉnh để đáp ứng xu
hướng thay đổi của độ công bằng trong suốt L TTI cuối. Xu hướng này được đánh giá dựa trên:
Tập các trọng số về sự công bằng thuộc loại thân thiện được điều chỉnh như sau:
Các trọng số xếp hạng được cập nhật theo cách tương tự. Tập các trọng số công bằng thuộc loại kìm hãm được điều chỉnh như sau:
V
và các trọng số cấp phát kênh loại thân thiện được cập nhật theo cách tương tự. Các trọng số còn lại là loại trung hòa và chúng được gán như sau:
Bước 3 và 4: các trọng số được cập nhật để đáp ứng lại sự thay đổi
trong lý lịch (profile) của tổng thông lượng và thông lượng trung bình. ở bước này, giá trị của các tham số ảo được sử dụng để cập nhật các trọng số lập biểu.
Đầu tiên giá trịnhỏ nhất của trọng số ảo được xác định như sau:
Việc điều chỉnh bổ xung được thực hiện đối với các tham số ảo để ánh xạ các trọng số ảo vào các giá trị dương:
trong đó Virtual2_Wi(m) là tập các giá trị dương được ánh xạ. Cách ánh xạ
tương tự cũng được áp dụng đối với Virtual2_Vi(m). Sau đó trọng số ảo lớn nhất được xác định như sau:
Virtualmax=max(Virtual2_Wi, i=1…5,
Virtual2_Vi,, i=1…5) (4.39)
Để xác các định trọng số lập biểu cuối cùng cho bộ lập biểu gói, trước hết ta định nghĩa trọng số cực đại trong bộ trọng số khởi tạo (max initial weight):
Max_initial_weight=max(Wi(1), i=1…5, Vi(1),i=1…5) (4.40)
Sau đó ta có:
Wi(m)=Virtual2_Wi(m). Max_initial_weight/Virtualmax i=1..5 (4.41)
Vi(m) cũng được định nghĩa tương tự. Sau khi các trọng số được cập nhật, giá trị ă(m,j) được điều chỉnh. Lý lịch của QoS được nhóm đối với nhóm j được cập nhật đối với TTI thứ m như sau:
trong đó Decisive_Avg_Group_QoS(m,j) là giá trị quyết định của giá trị QoS trung bình được nhóm lại. Ta định nghĩa ù(m,j):
Các trọng số ă(m,j) được cập nhật:
trong đó
Việc biến đổi đảm bảo rằng tất cả các UE đều nhận được giá trị các trọng số QoS được nhóm là dương. Nó cũng ngăn ngừa sự gia tăng không giới hạn của các trọng số QoS được nhóm ă(m,j). Sau bước này, tất cả các trọng số đã được cập nhật cho TTI thứ m. Chúng có thể được triển khai để xác định các metric xếp hạng và metric cấp phát kênh được cập nhật trong công thức (4.16) và (4.17). Bằng cách này, đối với TTI hiện tại, các UE được xếp hạng và kênh được cấp phát có thể dựa trên các tiêu chuẩn hoàn toàn mới.
c. Kết luận
Các nghiên cứu cho thấy, Adaptive MQPS giúp kiềm chế được hiệu ứng run-away. Thật vậy, xét trong một môi trường không dây có lưu lượng cao trong đó bộ lập biểu gói lần lượt sử dụng các cơ chế: Adaptive MQPS; MQPS thông thường với các trọng số lập biểu được gán cố định và cơ chế FIFO (First In First Out) với tham số được xét là tỉ số sóng mang trên nhiễu C/I của kênh truyền.
Hình 4.6: QoS của video thời gian thực
Trong mô phỏng được thực hiện ở đây, lưu lượng mạng gồm các luồng video và các phiên download web. Trên hình 4.6b: trục hoành là khoảng thời gian truyền dẫn, được tính theo số chu kỳ truyền dẫn (số TTI), trục tung là QoS của luồng video đo được theo thời gian thực (realtime monitored QoS of video). Trên hình 4.6b: trục hoành là khoảng thời gian truyền dẫn, được tính theo số chu kỳ truyền dẫn (số TTI), là sự thay đổi tỷ lệ thông lượng của các luồng theo thời gian. Hình 4.6a cho thấy chất lượng của dịch vụ video đo được trong môi trường không dây có ứng dụng Adaptive MQPS được tăng lên đáng kể so với trường hợp áp dụng MQPS hay FIFO. Đồng thời từ hình 4.6b ta thấy sự biến đổi tỉ lệ thông lượng của các luồng dữ liệu khác nhau giảm về giá trị 0 nhanh hơn khi ta áp dụng Adaptive MQPS, tức là các UE được đối xử công bằng hơn.
Như vậy, việc triển khai thuật toán Adaptive MQPS đối với các hệ thống đa phương tiện sẽ làm tăng cường đáng kể chất lượng của các thông số như độ công bằng, trễ truyền dẫn, cung cấp tốc độ bit cao hơn và chất lượng dịch vụ tốt hơn.