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LTE上下行调度算法介绍LTE（Long Term Evolution）是一种第四代移动通信技术，该技术具有高速传输、低延迟和大容量等优势。
上下行调度算法是在LTE系统中用于调度无线资源的一种关键技术，旨在优化无线资源利用，提高系统容量和用户体验。
下面将详细介绍LTE上下行调度算法。
上行调度算法：上行调度算法主要用于调度用户终端（UE）向基站发送数据的时间和频率资源。
常见的上行调度算法包括最早截止时钟（Earliest Deadline First, EDF）、最大增益（Maximum Throughput, MT）、最小接入时延（Minimum Access Delay, MAD）和历史信道质量（CQI）反转调度算法等。
1.EDF算法：EDF算法是一种基于时钟的调度算法，根据UE发送数据的截止时钟，按照优先级进行调度。
截止时钟是指UE需要将数据传输到基站的最后期限，EDF算法将截止时钟最早的UE优先调度，以保证截止时钟最近的数据能够及时传输。
2.MT算法：MT算法旨在最大化系统总吞吐量，它根据每个UE的信道状态信息（CQI）和排队数据量，通过动态分配资源，使得系统中的每个用户达到最大的传输速率。
3.MAD算法：MAD算法是一种用于实时业务的上行调度算法，它通过评估UE的接入时延来进行调度。
MAD算法将接入时延最小的UE作为优先调度对象，并分配更多的资源给它，以提高实时业务的准时性和可靠性。
4.CQI反转调度算法：CQI反转调度算法是一种根据历史CQI信息来进行调度的算法。
它追踪每个UE的历史CQI序列，并根据CQI的变化趋势来预测未来的信道质量，以动态地调整资源分配，提高系统吞吐量和用户体验。
下行调度算法：下行调度算法主要用于调度基站向用户终端发送数据的时间和频率资源。
常见的下行调度算法包括最高信道质量（Best Channel Quality, BCQ）、最高效用（Maximum Utility, MU）、比例公平调度（Proportional Fair Scheduling, PFS）和资源块分配器（Resource Block Allocator, RBA）等。
LTE上下行调度原理和过程（特选内容）下行调度调度器主要决定(输出)：被调度的UEMCS分配的RB数、RB位置和TBS ?对应的MIMO传输模式下行调度用户的选择：下行调度支持四种调度算法：最大载干比算法（Max C/I）、轮询算法（RR）、比例公平算法（PF）和增强型比例公平算法（EPF）。
四种调度算法的差异主要体现在选择调度用户的优先级计算方面，其中：Max C/IMax C/I分配空口资源时只考虑信道质量因素，即每个调度时刻只调度当前信道质量最优的业务。
此算法可以最大化系统吞吐量，但由于系统中用户不可能都处于相同信道质量的情况，因此不能保证小区各用户之间的公平性。
当用户持续处于信道质量差的条件，将永远得不到调度，小区用户感受差。
此调度算法不支持用户业务的QoS。
RRRR(Round Robin)调度算法分配空口资源时，只保证各用户之间调度机会的公平，和Max C/I 相比，此算法可以保证小区各用户的调度公平性，但是不能最大化系统的吞吐量。
此调度算法不支持用户业务的QoS。
PFPF(Proportional Fair)调度算法分配空口资源时，同时考虑业务的调度公平性和用户的信道质量及用户历史传输比特数，是Max C/I、RR调度算法的折中，但没有考虑业务的QoS信息，无法保证用户的业务感受。
EPFEPF(Enhanced Proportional Fair)调度算法是在PF调度算法的基础上进一步考虑用户的业务感受，保证业务的QoS，同时，HUAWEI 在EPF调度算法的基础上提供了6种容量因子的配置，可以提供EPF倾向容量优先或倾向资源公平优先的选择GBR 业务的优先级：GBR业务的优先级计算和参数CellAlgoSwitch.DlSchSwitch的下行支持MBR速率控制开关DlMbrCtrlSwitch开关有关。
当DlMbrCtrlSwitch关闭时GBR承载优先保证其GBR速率，并在此基础上最大化频谱效率。
LTE系统上行调度算法研究作者：杨洋吴翠先籍慧琴来源：《数字技术与应用》2013年第08期摘要：无线资源调度是LTE系统研究的一个热点问题。
LTE上行链路采用了单载波正交频多址（SC-FDMA）技术，要求在调度时为任一用户分配的RB必须是连续的，使得LTE下行调度算法不能直接应用上行调度。
本文对LTE系统上行链路资源调度问题的研究状况进行了概述，分别从信道感知、比例公平、QoS保证三个方面，对现有调度算法进行了分析和比较。
重点分析比较了各个算法在保证分配的RB连续的前提下系统性能，并提出了进一步研究的方向。
关键词：上行调度信道感知 PF QoS保证中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）08-0118-031 引言LTE是继第三代移动通信之后3GPP组织启动的新一代移动通信标准，以OFDM主要技术为基础，目标是实现更低时延、更高用户传输速率、更大系统容量和更好的QoS保证。
无线资源管理（RRM）是实现这些目标的一条重要的途径。
LTE系统采用了共享信道的机制，为了更加有效地利用和分配共享资源，需要在不同用户之间进行调度，调度功能是由位于eNodeB侧的MAC层中调度器完成的。
LTE系统中，上行采用SC-FDMA技术，要求分配给任一用户的RBs必须是连续的，所以传统的用于下行调度的分组调度算法最大载干比（MaxC/I）[1]、轮询（RR）[1]、比例公平（PF）[1]都不能直接用于上行调度。
LTE上行调度首要考虑的就是，要保证分配给用户的RBs是连续的，然后才能考虑影响调度的优先级因子。
资源调度对实现资源的合理利用，用户业务的QoS保证起着重要作用，目前国内外围绕上行调度展开了大量的研究。
本文对现有LTE上行调度的研究现状进行了概述，明确了研究的问题难点所在，阐述了解决这些问题的方法和思路。
在此基础之上，提出了下一步研究的重点和方向。
2 上行调度流程LTE系统上行调度过程如图1所示，UE首先向eNodeB发送调度请求（SR），SR只负责告知eNodeB是否有资源需求，而具体需要多少资源则由之后的信令交互完成。
2010年9月第15卷第5期西 安 邮 电 学 院 学 报JO U RNAL OF XI A N U N IV ERSIT Y OF POST S A ND T EL ECOM M U NI CAT ION S Sept.2010Vol 15N o 5收稿日期:2010-03-13作者简介:亓 飞(1985-),男,山东莱芜人,西安邮电学院通信与信息工程学院硕士研究生;卢光跃(1971-),男,河南南阳人,西安邮电学院通信与信息工程学院教授,博士,博士生导师。
LT E 上行资源比例公平调度算法研究亓 飞,卢光跃(西安邮电学院通信与信息工程学院,陕西西安 710121)摘要:3G PP 采用SC FDM A(Single carrier F DMA )作为长期演进(Long T erm Evolution,LT E)上行多址接入技术,SC FDM A 要求在同一时隙内分配给任一用户的所有资源块(Resource Blo ck,RB)必须是连续的,因此L T E 下行中常用的比例公平(Proportional Fair,PF)算法不能直接用到SC FDM A 中。
为在LT E 上行链路中使用PF 算法,必须对已有算法进行改进,以满足这种连续RB 分配限制。
本文论述并分析了LT E 上行链路中几种PF 算法,针对这几种算法的优缺点提出了一种PF 算法,并与之前论述的算法进行比较分析。
通过仿真,从系统吞吐量和公平性两方面完成算法的性能比较,并验证了理论分析结果。
关键词:SC F DMA ;比例公平;连续RB 分配限制中图分类号:T N 91 4.51 文献标识码:A 文章编号:1007-3264(2010)05-0009-050 引言作为LTE 下行多址技术(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)具有频谱效率高、抗多径衰落、带宽扩展性强等优点,但输出信号是多个子信道信号的叠加,导致OFDM 符号具有很高的峰均比(PAPR)。
LTE通信系统中的无线资源调度算法研究无线资源调度在LTE通信系统中是非常重要的一个环节，它负责合理分配无线资源，以最大化网络的性能和用户的体验。
本文将探讨LTE通信系统中的无线资源调度算法的研究。
LTE（Long Term Evolution）是第四代移动通信技术的标准之一，它采用OFDMA（Orthogonal Frequency Division Multiple Access）和SC-FDMA（Single Carrier Frequency Division Multiple Access）作为其上行和下行的多址技术。
在LTE系统中，无线资源调度的目标是实现高系统吞吐量、低延迟和公平的资源分配。
无线资源调度算法可以分为下行调度算法和上行调度算法。
下行调度算法负责分配基站到用户的无线资源，以提供高速数据传输和流畅的用户体验。
而上行调度算法则用于分配用户到基站的无线资源，以满足用户上传数据和请求的需求。
在LTE通信系统中，常见的无线资源调度算法有最大比例调度（MaximalRatio Scheduling）和最小平均传输时延（Minimum Average Transmission Delay）算法。
最大比例调度是一种最常用的调度算法，它通过选择信道增益最高的用户进行调度，以实现资源的最优利用。
而最小平均传输时延算法则通过选择传输时延最小的用户进行调度，以最小化用户之间的时延差异。
此外，还有一种比较流行的无线资源调度算法是Proportional Fair算法。
Proportional Fair算法在平衡吞吐量和用户公平性方面表现优秀。
它通过综合考虑用户的信道状态和传输时延，按照一定的公平性准则来选择进行调度的用户。
通过权衡用户之间的吞吐量和时延，Proportional Fair算法能够更好地满足用户的需求。
除了上述算法，还有一些其他的无线资源调度算法在LTE通信系统中得到广泛研究和应用。
TD-LTE小区间资源调度机制以及算法研究的开题报告一、研究背景随着移动通信技术的不断发展，TD-LTE技术作为4G通信技术标准之一，具有高速率、低延迟、频谱利用率高等优势，被广泛应用于移动通信领域。
TD-LTE网络中，基站将网络划分为多个小区进行管理，为满足不同用户的需求，需要对小区间进行资源调度。
资源调度是一种动态的过程，通过合理分配小区之间的资源，实现用户服务的最优化。
二、研究目的本课题旨在研究TD-LTE小区间资源调度机制和算法，探讨如何在保证网络服务质量的前提下，提高网络资源利用率，降低网络拥塞程度，优化网络性能。
三、研究内容1. TD-LTE小区间资源调度机制的研究针对TD-LTE网络中不同小区之间资源的分配问题，研究小区间资源调度机制。
首先分析TD-LTE网络中小区间资源分配的特点，结合网络负载等信息，设计合理的调度模型，并通过仿真实验验证模型的可行性和合理性。
2. TD-LTE小区间资源调度算法的研究研究TD-LTE小区间资源调度算法，探讨如何通过算法实现小区之间的资源优化分配。
主要包括基于遗传算法和混沌粒子群算法的调度算法研究，通过比较不同算法的优劣，选择最合适的算法实现小区间资源调度，为TD-LTE网络提供更高效的资源利用方案。
四、研究方法本研究主要采用文献研究、实验仿真和算法设计等方法。
1. 文献研究通过查阅TD-LTE网络资源调度方面的相关文献，了解当前研究和应用情况，以及存在的问题和挑战，为研究提供支撑和依据。
2. 实验仿真利用MATLAB、NS2等软件平台，构建TD-LTE网络的仿真模型，验证不同调度策略的性能，保证研究结果的准确性和有效性。
3. 算法设计设计基于遗传算法和混沌粒子群算法的TD-LTE小区间资源调度算法，通过仿真实验验证不同算法的优劣，选择最优方案。
五、研究意义本研究旨在提高TD-LTE网络中小区间资源利用率，降低网络拥塞程度，优化网络性能，具有重要的理论意义和实践应用价值。
LTE上行调度中一种补偿公平正比算法仇润鹤;马鋆烁;龚长浩【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2012(0)9【摘要】以第三代移动通信系统的长期演进(LTE)标准为背景,针对上行调度中资源分配算法展开研究,分析公平正比(PF,Proportional Fair)调度算法的优缺点,并提出一种补偿公平正比调度算法.该算法可以判断用户当前分配的RB资源的服务质量好坏,对服务质量较差的RB资源进行重新分配.仿真分析表明,本算法可以在系统吞吐量和用户公平性之间取得较好的平衡.%As the LTE standard of the third generation of the mobile communication system being its background, this paper carries out a research on the arithmetic of resource distribution for LTE uplink. It makes an analysis and comparison of advantages and disadvantages of the arithmetic proportional fair, puts forward a complementary proportional fair transposition arithmetic, which can judge the service quality of the RB resource currently distributed to the user and re-distribute the RB resource which is of a lower quality. The simulation shows that the complementary transposition arithmetic is able to seek a favorable balance between the throughput of system and user equity.【总页数】4页(P79-82)【作者】仇润鹤;马鋆烁;龚长浩【作者单位】东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620;东华大学信息科学与技术学院,上海201620;东华大学数字化纺织服装技术教育部工程研究中心,上海201620【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.LTE上行资源比例公平调度算法研究 [J], 亓飞;卢光跃2.LTE上行接收分集中一种新的判决反馈检测算法 [J], 管鲍;王晓军;张晓文;李亚麟3.用于 TD -LTE 系统的一种上行调度新算法 [J], 李庆;王丽萍;李希洋4.一种新颖的LTE-A上行频域资源调度算法 [J], 崔建明;王昕;巢志俊5.一种LTE系统上行调度优化算法的研究 [J], 周原;姚巧鸽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
LTE-Advanced系统的中继技术研究的开题报告
本文将探讨LTE-Advanced系统的中继技术，对其进行深入研究，进一步提高LTE-Advanced系统的性能。
通过对中继技术的实现和优化，可以实现更加高效和可靠的数据传输，同时提高用户体验。
文章将首先介绍LTE-Advanced系统的基础知识和原理，包括其网络结构、频谱资源分配方式、调制技术、多天线技术等方面的内容。
随后，文章将详细介绍LTE-Advanced系统中的中继技术，包括半径扩展器（RE）、中继节点（RN）等技术，分析其原理、优势和不足。
在此基础上，文章将进一步探讨如何优化中继技术，提高系统的性能。
具体包括
以下几个方面：
1. 针对RN的信道分配算法优化。
将考虑两种不同的分配算法，分
别是固定分配和动态分配，以寻求更好的系统效率。
2. 针对RN的功率控制策略优化。
将比较各种不同的功率控制策略，以找到最优解并提高系统的整体性能。
3. 针对RE的节点部署优化。
将探讨如何对RE进行合理的部署，以实现更好的信号覆盖和网络可达性。
4. 针对中继链路的多天线技术优化。
将研究如何在中继链路上使用
多天线技术，以实现更高的数据传输速率和更好的网络可靠性。
通过以上研究，文章将得出一些结论，并提出一些改进建议，以进
一步提高LTE-Advanced系统的性能。
通过优化中继技术，我们可以实现更加高效和可靠的数据传输，提高用户体验，并且可以在不增加过多网
络成本的情况下，扩展网络覆盖范围。
2010年9月第15卷第5期西 安 邮 电 学 院 学 报JO U RNAL OF XI A N U N IV ERSIT Y OF POST S A ND T EL ECOM M U NI CAT ION S Sept.2010Vol 15N o 5收稿日期:2010-03-13作者简介:亓 飞(1985-),男,山东莱芜人,西安邮电学院通信与信息工程学院硕士研究生;卢光跃(1971-),男,河南南阳人,西安邮电学院通信与信息工程学院教授,博士,博士生导师。
LT E 上行资源比例公平调度算法研究亓 飞,卢光跃(西安邮电学院通信与信息工程学院,陕西西安 710121)摘要:3G PP 采用SC FDM A(Single carrier F DMA )作为长期演进(Long T erm Evolution,LT E)上行多址接入技术,SC FDM A 要求在同一时隙内分配给任一用户的所有资源块(Resource Blo ck,RB)必须是连续的,因此L T E 下行中常用的比例公平(Proportional Fair,PF)算法不能直接用到SC FDM A 中。
为在LT E 上行链路中使用PF 算法,必须对已有算法进行改进,以满足这种连续RB 分配限制。
本文论述并分析了LT E 上行链路中几种PF 算法,针对这几种算法的优缺点提出了一种PF 算法,并与之前论述的算法进行比较分析。
通过仿真,从系统吞吐量和公平性两方面完成算法的性能比较,并验证了理论分析结果。
关键词:SC F DMA ;比例公平;连续RB 分配限制中图分类号:T N 91 4.51 文献标识码:A 文章编号:1007-3264(2010)05-0009-050 引言作为LTE 下行多址技术(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)具有频谱效率高、抗多径衰落、带宽扩展性强等优点,但输出信号是多个子信道信号的叠加,导致OFDM 符号具有很高的峰均比(PAPR)。
由于终端成本和功率限制,高PA PR 使得OFDMA 不易于在上行链路实现。
SC FD MA 具有低PAPR 的特点,并兼有OFDMA 的诸多优点,因此3GPP 采用SC FDM A 作为LTE 的上行多址技术方案。
目前关于多载波系统的资源分配工作,很多是针对OFDMA 系统的[1 3],基于用户的信道情况,通过频域分组调度(Frequency Dom ain Packet Schedul ing,FDPS),将系统带宽内的不同频带分配给不同的用户。
大多数下行FDPS 采用PF 算法,即采用PF 算法作为调度准则,独立地对每一个RB 分别进行调度。
然而,由于SC FDMA 要求在同一时隙内分配给任一用户的所有RB 必须是连续的,因此上述针对OFDMA 系统的算法不能直接应用于LTE上行链路。
另外,文献[4,5]中提出的针对SC FDMA 的FDPS 算法也没有考虑这一限制。
LTE 上行FDPS 必须遵循 连续RB 分配!原则,基于此原则,本文论述了几种改进PF 算法,理论上比较分析了算法的优缺点,并通过仿真,从系统容量和公平性角度对算法性能进行了验证。
1 系统模型1.1 调度原理分布在不同的空域位置上的不同用户,有不同的信道传输函数(信道增益和子载波频率的关系)。
就一个用户而言,在不同频率子载波上的增益不同;就多个用户而言,不同用户的信道间是不相关或弱相关的。
因此,对一个用户而言是处于深衰落的那些子载波,对其他用户可能是质量较好的频率资源。
另外,当用户移动时,信道函数会随时间变化。
因此,在基站端需要有一个调度器来周期性地检测用户信道质量,并按照调度算法不断更新资源分配方案,再将其以控制流方式发送给终端,以获得频率选择增益和多用户分集增益。
调度原理如图1。
图1 SC FDM A系统调度原理(小区活动用户数为n) 1.2 具体模型考虑一个小区内的情况,SC FDMA系统上行带宽被分为m个RB,小区内活动用户数为n。
每一个时隙,所有RB都会被分配,且每一RB至多分给一个用户。
定义R i为用户i的长期平均服务速率(long term service rate),PF算法的目的是max∀i log R i(1)(1)式被称为比例公平准则(Proportional Fair Criteria)。
定义x i c(t)来标记RB c(第c个RB)在t时隙是否分配给了用户i,r i c(t)表示t时隙用户i在RB c上可以获得的速率,此速率根据调度器得到的用户信道质量信息估计得出。
如此,若x i c(t)=1,则在t时隙,RB c分配给用户i(否则x i c(t)=0)。
R i(t)是用户i截止到t时隙的平均速率,d i(t)是在t时隙时用户i在所有分配RB上的速率之和,即d i(t)=∀c x c i(t)r c i(t)(2)为达到目的(1),即要满足(3)式[6-8]:max∀i d i(t)/R i(t)=max∀i ∀cx c i(t)r c i(t)/R i(t)=max∀i∀c x c i(t) c i(t)(3)其中 c i(t)=r c i(t)/R i(t)为时隙t用户i在R上的PF度量值可见,每一时隙内,PF算法总是优先调度具有大d i(t)/R i(t)的用户。
因此,为达到目的(1),在进行FDPS时,系统需要调度具有大PF度量值的用户。
在SC FDMA系统中,FDPS还要遵循连续RB!分配的限制。
2 调度算法论述分析3种FDPS算法(Alg1~Alg3),然后根据Alg2和Alg3的不足提出了一种改进算法(Alg4),这4种算法都符合:1)遵循连续RB分配!原则;2)目标为(3)式。
最后,为了对比效果,给出作为理论上限的无连续RB分配!限制的算法(Alg5)。
2.1 算法1(Alg1)Alg1按RB的序号从RB1到RBm顺次进行调度,针对每一RB,将其分配给符合连续RB分配!条件并在该RB上具有最大PF度量值的用户。
Alg1算法复杂度低,但由于RB顺次分配,而不是优先分配具有最高PF度量值的RB,导致用户可能没有机会分配到该用户具有最高PF度量值的RB。
Alg1:1:U是小区活动用户的集合2:A[c]用来存贮RB的分配信息3:for(RB序号)c=1:m do选择具有最大PF度量值 c i的用i(i#U), I i是分配RBc之前已分配给用户i的RB集合;分配RBc给用户i,A[c]=iif I i= 且c∃1U=U-{A[c-1]}end ifend for2.2 算法2(Alg2)为了克服Alg1的缺点,Alg2优先调度具有最大PF度量值的RB。
RB连续分配是本算法要考虑的重点。
若用户i(其已分配的RB集合记为I i)在待分配RBc上具有最高的PF度量值(I i与c之间的RB称为中间RB!),若中间RB!都还没有被分配,则c与中间RB!一并分给用户i,若有中间RB!已被分配,则根据PF度量值重新寻找待分配RB。
相比Alg1,Alg2中用户更有可能分配到具有大PF度量值的RB,但代价是将所有中间RB!都要随之分配,而且中间RB!长度是随机的,因此有必要对中间RB!的处理作改进。
2.3 算法3(Alg3)鉴于Alg2的缺点,Alg3意在尽可能利用用户具有高PF度量值的那些RB。
在某一时隙t, c i(t) =r c i(t)/R i(t),对于用户i,R i(t)是针对所有RB 的常数,而r c i(t)是针对某一RB c的,对于该用户,各个RB上的PF度量值的主导因素是r c i(t),其由用户i在RB c上的信道质量直接决定。
%10%西 安 邮 电 学 院 学 报 2010年9月Alg21:V 是降序排列的PF 度量值集合2:S 是尚未分配的RB 集合3:k =14:w hile S ∃ do选择具有第k 大PF 度量值 ci 的RBcci #V ,c #Sif I i 与c 之间的所有RB (C &)都未被分配C &=C &∋{c};I i =I i ∋C &S =S -C &;V =V - C &i ;k =1else k =k +1end if end w hile Alg31:V 是降序排列的PF 度量值集合2:S 是尚未分配的RB 集合3:k =14:w hile S ∃ do选择具有第k 大PF 度量值 ci 的RB c c i #V ,c #Sif(RB c 与I i 相邻)or(I i = )把RB c 分配给用户i;I i =I i ∋{c}S =S -{c};V =V -{ c i };k =1else k =k +1end ifend w hile由于多载波系统中,信道具有频率相关性,如果用户i 在RB c 上信道质量好,那么该用户在相邻RB(c -1,c +1)上信道质量也好,进而具有较高PF 度量值的可能性很大。
基于此,Alg3对于Alg2的改进是:在待分配RBc 上用户i 有最高PF 度量值且RB c 与I (用户i 已经分配的RB 集合)相邻时才分配给用户i 。
Alg 3更好地利用了用户信道质量好的部分,比Alg 1和Alg 2更充分利用了多用户频率分集,论上应该有更好的性能,性,因此在信道相关性差的场景下,况时性能会下降。
2.4 算法4(Alg4)针对Alg3量波动影响明显的缺点,Alg4对 中间RB !方法做出改进。
定义G =[m /n ],其中[]作用为取接近的整数。
待分配资源为RB c,候选用户i 的已分配RB集合为I i ,若c >max (I i ),则gap=c -max(I i ),否则gap=min(I i )-c 。
本算法当g ap (G 且 中间RB !都为被分配时才将RB c 与 中间RB !一起分配给用户i 。
Alg 4:1:V 是降序排列的PF 度量值集合2:S 是尚未分配的RB 集合3:k =14:w hile S ∃ do选择具有第k 大PF 度量值 ci 的RBcci #V,c #Sif gap (G 且I i 与c 之间的所有RB(C &)都未被分配C &=C &∋{c};I i =I i ∋C &S =S -C &;V =V - C &i ;k =1else k =k +1end if end w hile与Alg3每次只分配一个RB 不同,Alg4与Alg2类似,每次可以分配一组RB,这样就降低了信道质量小尺度波动在少用户情况下对Alg3性能的影响。
同时,由于加入了gap 和G 的限制,与Alg2相比,Alg4降低了对 中间RB !分配的随意性,更有效地利用了RB 。
