4G模块的业务行为与调度

      在低系统负荷情况下， 也就是说， 当每个调度时刻基站只有一个或少数待发数据用户时， 不同调度算法的差异很小。 不同调度算法在高负荷情况下差异较为明显。然而， 不仅仅是负荷， 业务行为也会影响整体调度性能。

　　如上所述， 4G模块的信道相关调度试图利用无线质量的短时波动。一般而言， 在调度器的设计中 ， 需要考虑获得服务质量的一定程度的长时么可乙性。然而， 更多强调公平性会导致系统吞吐拭下降， 公平性和系统吞吐扯之间需要有一个折中。在折中过程中， 很重要的一点就是需要考虑业务特征， 因为它们会对系统吞吐量与服务质量的折中带来显著影响。

　　为了对此进行说明， 可以进一步考虑如上讨论的3种不同的调度器。

　　(I) 轮询 (RR) 调度器， 其中不考虑信道条件。

　　(2) 比例公平 (PF) 调度器， 其中， 利用短时信道变化以维持长时平均用户数据速率。

　　(3)最大栽干比调度器， 其中只调度具有最好瞬时信道质址的用户。

　　对于满缓冲器的场景， 基站总有数据待发给小区内所有移动终端， 最大载干比调度器将使小区边缘的带有低平均信道质址的用户没有或者仅有很小的吞吐量。这是由于4G模块最大载干比调度器的基本策略就是将所有资源分配给那些信道质量可以支持最高数据速率传输的用户。只在极少情况下， 小区边缘用户有比小区中心用户有更好的信道条件， 不排除这种可能性， 例如小区中心用户正经历深度衰落时， 小区边缘的用户才会被调度。另一方面， 比例公平调度骈通过选择相对其平均数据速率可支持最高数据速率的用户以确保一定程度的公平性。因此用户更倾向千基千其衰落峰值被调度而非基千绝对质矗。因此， 小区边缘用户也可能被调度， 从而可获得

　　一定程度的用户间公平性。

　　对于带有突发性分组数据的场景， 情况却不同。在这种场景下， 用户的缓冲器是有限的， 多数情况还可能为空。例如， 网页有某种大小， 在网页传输后直到用户再次单击链接申请新网页传输之前， 将不会有数据发送给该终端。在此场景下， 最大载干比调度器也可提供一定程度的公平性。一旦具有最高信干比的用户缓冲器为空， 则对其他带有最高信干比且缓冲器非空的用户将被调度， 以此类推。这就是4G模块满缓冲器与网络浏览业务的差别所在。比例公平调度器在两种场景下具有类似的性能。

　　很显然， 由业务特性所带来的公平程度很大程度上取决于业务的实际情况。基于特定假设所作的设计可能并不是实际网络所需要的， 这是由于实际网络的业务模型可能与设计中的假设并不同。因此， 单纯依靠业务特性而求公平性并非良策， 但上述讨论强调了调度器的设计并非仅针对满缓冲器的情况。