CN102421150A - 用于分布式天线系统的联合用户设备调度和成簇 - Google Patents

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Abstract

一种分布式天线系统(图1)包括：用户(410)；将被划分成多个簇的远端射频头(图2)；以及中央基站(CBS)(430)，其包括CBS处理器(438)、CBS存储器(440)、用户排序模块(432)以及用户调度和成簇模块(434)。所述用户排序模块(432)被配置为按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序，以提供经排序的用户集合。所述用户调度和成簇模块(434)被配置为根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序，调度所述用户(410)；并且对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户，按照对于正被调度的用户的信号强度的递减顺序选取先前未被选取的前N个远端射频头，以针对正被调度的用户形成尺寸为N的簇。

Description

用于分布式天线系统的联合用户设备调度和成簇
背景技术
概括地说，本发明涉及无线系统，具体地说，本发明涉及用于分布式天线系统的联合用户设备(UE)调度和成簇(cluster formation)。
在分布式天线系统(DAS)中，多付分布式天线设立于一地理区域中，并经由光纤连接到管理这些天线的集中式基站。这些天线被分组成服务于用户(UE)的簇。由于多付天线彼此邻近，因而，如果系统未正常工作，则会存在干扰受限区域并且诸如移动台之类的用户设备所接收的吞吐量可能会受损。
发明内容
本发明的示例性实施例提供了一种操作DAS的方法，其提高了下行链路频谱效率和用户吞吐量。该方法是通过用于联合天线分簇和UE调度的算法来完成的。现有的大多数算法对这两项操作是分开执行的，而这两项操作相互依赖，因此分开执行并非最优的方式。另一方面，最优的联合分簇(joint clustering)和调度算法非常复杂，难以在实际系统中实现。本发明提供一种次优却易于实现的用于实现联合优化的算法。在所提出的算法中，每次要执行以下两个步骤：(1)基于比例公平准则(proportional fair criteria)来调度UE，以及(2)根据接收信号强度来向被调度的UE分配天线。如此一来，该算法执行联合天线分簇和UE调度，而且还给出关于选择针对天线数量和簇尺寸的适当值的指示，以最大化UE的吞吐量性能。因此，所提出的方案能够显著提高频谱效率和用户吞吐量。
根据本发明的一个方面，一种分布式天线系统包括：多个用户；将被划分成多个簇的多个远端射频头，每个簇包括若干个远端射频头；以及中央基站(CBS)，其包括CBS处理器、CBS存储器、用户排序模块以及用户调度和成簇模块。所述用户排序模块被配置为按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序，以提供经排序的用户集合。所述用户调度和成簇模块被配置为根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序，调度所述用户；以及对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户，按照对于正被调度的用户的信号强度的递减顺序来选取先前未被选取的前N个远端射频头，以针对正被调度的用户形成尺寸为N的簇。
在某些实施例中，每个用户包括用户处理器、用户存储器以及天线排序模块，所述天线排序模块被配置为按照对于每个用户的信号强度的递减顺序来将所述远端射频头排序。每个用户包括比例公平调度度量模块，所述比例公平调度度量模块被配置为计算针对每个用户的比例公平调度度量。所述天线排序模块被配置为按照对于每个用户UE(i)的信号强度的递减顺序，将所述远端射频头排序为矢量S(i，j)，其中i等于1至用户的总数量K，并且其中j等于1至按照信号强度的递减顺序的远程射频头的总数量。所述比例公平调度度量模块被配置为计算针对每个用户UE(i)的比例公平调度度量Mi。所述用户排序模块被配置为按照所计算出的比例公平调度度量Mi的值的递减将所述用户排序，以提供从T(1)至T(K)的经排序的用户集合T，T(1)至T(K)作为将用户从UE T(1)排序至UE T(K)的UE索引。所述用户调度和成簇模块被配置为，从计数器u＝1开始，(1)基于从T(1)至T(K)的集合T，调度用户UE T(u)；(2)从矢量S(T(u)，j)中选取先前未被选取的前N个第j远端射频头，其中N是将被形成的簇的尺寸；以及(3)如果并非所有的用户都已分配有簇，并且并非所有的远端射频头都已分配给某个簇，则将所述计数器u递增至u+1，并通过重复步骤(1)至(3)来调度下一个UE T(u)并且成簇。每个远端射频头(图6)的簇仅有一个相应的用户。所述多个簇中的每个都具有N个远端射频头的相同固定尺寸。
本发明的另一方面针对一种位于分布式天线系统中的中央基站，所述分布式天线系统包括多个用户和多个远端射频头，所述远端射频头将被划分成多个簇，每个簇包括若干个远端射频头。所述中央基站包括：处理器；存储器；用户排序模块，其被配置为按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序，以提供经排序的用户集合；以及用户调度和成簇模块，其被配置为根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序，调度所述用户；以及对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户，按照对于正被调度的用户的信号强度的递减顺序选取先前未被选取的前N个远端射频头，以针对正被调度的用户形成尺寸为N的簇。
本发明的又一方面针对一种用于分布式天线系统中的用户调度和成簇的方法，该分布式天线系统包括中央基站、多个用户以及将被划分成多个簇的多个远端射频头，每个簇包括若干个远端射频头。该方法包括：按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序，以提供经排序的用户集合；以及根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序，调度所述用户；以及对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户，按照对于正被调度的用户的信号强度的递减顺序选取先前未被选取的前N个远端射频头，以针对正被调度的用户形成尺寸为N的簇。
在某些实施例中，将所述用户排序、调度所述用户以及选取前N个远端射频头，是在预设的时刻周期性地执行的。
参照以下对特定实施例的详细描述，本发明的这些及其它特征和优势对于本领域普通技术人员将变得显而易见。
附图说明
图1示出了由中央基站(CBS)管理的分布式天线系统(DAS)的示例；
图2示出了置于房间内部的远程射频头(RRH)的均匀网格。
图3示出了联合用户设备(UE)调度和成簇算法的流程图的示例。
图4示出了用户和中央基站的功能框图的示例。
图5是总结用于对所提出的在分布式天线系统中的联合UE调度和成簇算法进行仿真的各个参数的表格。
图6示出了针对不同簇尺寸的不同数目的干扰簇的示例，以说明4X4系统的干扰效应。
图7是说明对针对不同簇尺寸的簇间干扰的分析的表格。
图8示出了在簇尺寸为1、2和4的情况下，针对4X4RRH部署的平均速率CDF(累积分布函数)。
图9示出了在簇尺寸为1、2和4的情况下，针对3X3RRH部署的平均速率CDF。
具体实施方式
下面对本发明的详细描述中将参照附图，所参照的附图构成本发明公开内容的一部分，并且在附图中，以举例而非限制的方式示出了可以用于实施本发明的示例性实施例。在附图中，贯穿这几幅视图，相同的附图标记基本上描述相似的部件。另外，应当注意到，尽管如下所描述并且如图所示，具体实施方式提供了多个示例性实施例，但是本发明不限于本文所描述和示出的实施例，而是可以延伸到本领域技术人员已知或将会知晓的其它实施例。说明书中对“一个实施例”、“该实施例”或者“这些实施例”的引用意指结合本实施例所描述的具体的特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中，并且在说明书中的各个地方出现的这些短语不一定都指代同一实施例。另外，在以下的详细描述中，列出了许多特定细节以提供对本发明的透彻理解。然而，对于本领域普通技术人员将变得显而易见的是，这些特定细节可能并非都是实施本发明所需要的。在其它情形下，并未详细描述和/或可以采用框图的形式说明公知的结构、材料、电路、处理过程和接口，以避免不必要地使本发明变得晦涩。
此外，以下详细描述的某些部分按照计算机中的操作的算法和符号表示的方式呈现。这些算法描述和符号表示是数据处理领域内的技术人员为了最有效地向本领域技术人员传达他们的创新的本质所采用的手段。算法是导致期望的最终状态或者结果的一系列定义的步骤。在本发明中，所实施的步骤需要对有形量进行物理操控，以获得有形结果。通常，尽管并非必要，但是这些量采用能被存储、传输、组合、比较以及以其它方式操控的电信号或者磁信号或指令的形式。有时出于惯用的原因将这些信号称为比特、值、元素、符号、字符、项、编号、指令等，这已被证明是方便的。然而，应当切记，所有这些以及类似的术语要与适当的物理量相关联，并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非另有明确说明，否则，如以下论述中显而易见地，应当认识到，贯穿整个说明书，采用诸如“处理”、“计算”、“运算”、“确定”、“显示”等等之类的术语的论述可以包括计算机系统或者其它信息处理设备(其操控在该计算机系统的寄存器和存储器中表示为物理(电子)量的数据，并将所述数据变换成在该计算机系统的存储器或寄存器或者其它信息存储、传输或显示设备中类似地表示为物理量的其它数据)的动作和处理过程。
本发明还涉及一种用于执行本文的操作的装置。该装置可以是针对所需要的目的而专门构造的，或者其可以包括由一个或多个计算机程序选择性地激活或重新配置的一个或多个通用计算机。这些计算机程序可以存储在计算机可读存储介质中，例如但不限于，光盘、磁盘、只读存储器、随机存取存储器、固态设备和驱动器，或者任何其它类型的适于存储电子信息的介质。本文所给出的算法和显示并不固有地涉及任何特定的计算机或者其它装置。可以用根据本文的教导的程序和模块来使用各种通用系统，或者可以证明构造更专用的装置以执行期望的方法步骤是便利的。另外，并没有参照任何特定的编程语言来描述本发明。应当认识到，可以使用各种编程语言来实现本文所描述的本发明的教导。可以由一个或多个处理设备(例如，中央处理单元(CPU)、处理器或者控制器)来执行编程语言的指令。
下面将对本发明的示例性实施例进行更加详细的描述，以提供用于分布式天线系统中的联合用户设备调度和成簇的装置、方法和计算机程序。
A.分布式天线系统
图1示出了由中央基站(CBS)管理的分布式天线系统(DAS)的示例。多个RRH(远端射频头)，即假天线，是按照分布式的方式来部署的。RRH被控制用于由CBS经由光开关等进行分组发射和接收。CBS具有开启或关闭RRH的能力，并且还计算RRH中的任意一个RRH必须发射的信号，并将该信息发送给RRH。由于已知DAS中的分布式天线的数量通常较大这一事实，因而将这些天线划分成簇，以易于管理和降低信令开销。在图1中，RRH被分组成由黑暗的圆圈表示的簇。每个簇包括四个RRH和一个或多个UE。每个簇的RRH向一个UE或多个UE进行发射。
文献中提出了许多分簇的方案。根据成簇(即，每个簇中的天线数量)是否随时间变化，这些方案可以划分成两类：静态分簇方案或者动态分簇方案。
静态分簇的一个示例可见于J.Zhang和J.G.Andrews在IEEETransactions on Wireless Communications，Vol.7，No.9，pp.3636-46，September 2008(2008年9月的IEEE无线通信学报的第7卷第9号第3636-46页)上发表的“Distributed Antenna Systems with Randomness(具有随机性的分布式天线系统)”，这篇文献的全部内容通过引用并入本申请。在Zhang和Andrews的这篇文献中，基于分布式天线的地理位置来形成簇，即每N个彼此靠近的天线形成一个簇，其中N为簇尺寸。一旦形成簇，这些簇在整个数据传输期间就不会改变。静态方案具有几个缺点，例如边缘效应(即，位于簇的边缘的UE总是体验到较差的性能)，这为研究动态分簇方案提供了动机。
A.Papadogiannis，D.Gesbert和E.Hardouin在Proc.IEEE Int.Conf.Commun.，May 2008，pp.4033-4037(2008年5月的Proc.IEEE Int.Conf.Commun.的第4033-4037页)上发表的“A Dynamic Clustering Approach inWireless Networks with Multi-Cell Cooperative Processing(具有多小区协调处理的无线网络中的动态分簇方法)”中公开了动态分簇的一个示例，这篇文献的全部内容通过引用并入本申请。在Papadogiannis等人的这篇文献中，提出了动态分簇方案以最大化针对每个分簇实例的特定效率。该动态分簇方案的过程基于贪婪算法，下面将对这种算法进行简要描述。
步骤1：开始于一尚未选定的随机天线。
步骤2：寻找使与初始选择的天线的联合容量最大化的天线，并以此方式连续进行直到形成簇为止。
步骤3：转向步骤1，并重复直到形成所有的簇为止。
DAS中的另一关键事项是UE调度。由于CBS对DAS可以具有完全的了解，因此期望实现所有UE之间的联合UE调度。文献中两种公知的UE调度器是轮询式调度器和比例公平调度器。轮询式调度器是最简单的调度器之一，其以等份的方式和无优先级的循环顺序每个UE分配资源块(例如，时隙、频带)。轮询式调度器的一个示例见于http://en.wikipedia.org/wiki/Round-robin_scheduling。比例公平调度器的一个示例见于G.Caire，R.Müller和R.Knopp在IEEE Trans.on InformationTheory，Vol.53，pp.1366-1385，April 2007(2007年4月的IEEE Trans.onInformation Theory的第53卷第1366-1385页)上发表的“Hard Fairness VersusProportional Fairness in Wireless Communications：The Single-cell Case(无线通信中的硬公平性对比例公平性：单小区情况)”。Caire等人提出了在UE之间具有公平性考虑的比例公平调度器(PFS)。当UE的瞬时信道质量相对于其自身在时间上的平均信道状况而言较高时，PFS对该UE进行调度，即如果
Figure BSA00000586298300071
则PFS向UE k分配资源块m，其中
k ~ = arg max i = 1 , . . . , K R i ( m ) T i - - - ( 1 )
其中K是UE的总数量，Ri(m)是第i个UE在资源块m中的瞬时可达速率，而Ti是第i个UE的长期平均速率。PFS已被应用于LTE(长期演进)蜂窝系统中。
成簇和UE调度既可以分开实现(可以先执行成簇，而后再执行UE调度；或者按相反顺序执行)，也可以联合实现。在LTE系统中的协作式多点传输(CoMP)的上下文中，已提到一些联合分簇和UE调度方案(其也可以用于DAS中)。特别是Sivarama Venkatesan在Proc.IEEE PIMRC，pp.1-5，Sept.2007(2007年9月的IEEE个人无线移动通信国际大会会刊的第1-5页)上发表的“Coordinating Base Stations for greater Uplink Spectral Efficiency：Proportionally fair User Rate(协调基站以求更高的上行链路频谱效率：比例公平用户速率)”中，提出了一种用于最大化每个簇中的用户速率之和的UE调度和簇选择方案。这项工作基于静态成簇的设想，这限制了进一步的性能提高。此外，Venkatesan的文献中所提出的方案的实现复杂度非常高，这是因为首先对所有可能的簇(包括重叠簇)都进行了枚举，并且UE进行了强力搜索以选择最优簇。
图2示出了置于房间内部的RRH的均匀网格。如以上所提及的，假定RRH的网格由CBS控制。为了该论述的目的，我们只考虑室内情况；然而，本发明不限于室内情况。假定房间内有固定数量的UE。在每个时刻，会进行联合UE调度和RRH分簇算法，在结束时，被调度的UE更新它们所接收的比特。下面提供该算法的细节。在一个示例中，该算法运行历时2000个时间单元，在结束时，计算所有用户的平均速率。
B.联合调度和分簇原理
联合调度和分簇算法的主要目的在于以最小的实现复杂度来增加UE的可达速率。为此，我们注意到UE调度和RRH分簇这一对问题是互相依赖的。其原因在于调度过程取决于UE(如果被调度的话)的瞬时速率，而UE的瞬时速率又进一步取决于分簇结构。同样地，由于簇为UE服务，因此如果知晓在某个时刻哪些UE是活跃的(即哪些UE被调度)，则可以更好地形成这些簇。然而，文献中的大多数方法试图：要么首先调度UE然后成簇，要么首先成簇然后调度UE。这样做的原因是联合优化难以实现，并且通常计算强度非常大。在本发明中，我们给出一种次优的试探法来进行联合优化。这种次优的试探法容易计算，我们相信在诸如LTE之类的无线标准框架内可以容易地实现。
C.联合UE调度和成簇算法
图3示出了例示联合UE调度和成簇算法的流程图的示例。在该实施例中，我们假定每个簇都具有N个RRH的固定簇尺寸，其中N＝KXK，且K可以是2/3/4。应当注意的是，任何簇尺寸都是可以的，并且指定值2/3/4仅仅在仿真中用于对该概念进行说明；指定值2/3/4并不限制本发明的保护范围。每个RRH仅属于一个簇，并且每个RRH簇仅具有一个UE。采用这些假设是为了简化实现。注意，如果使用多用户多输入多输出(MU-MIMO)信号处理，则每个RRH簇可以为一个以上的UE服务。
1.在步骤302中，每个UE按照信号强度的递减将系统中的所有RRH排序。针对UE(i)，经排序的RRH的矢量为S(i)。因此，如果系统中有M个RRH，则针对UE(i)，S(i)为矢量r[S(i，1)，S(i，2)，...，S(i，M)]，并且RRH S(i，1)对于UE(i)具有最强的信号，RRH S(i，2)对于UE(i)具有次强的信号，以此类推。可以采用具有UE(i＝1至UE的总数量K)和针对每个UE i的经排序的RRH S(i，j)(j＝1至M)的RRH表的形式呈现该信息。
2.在步骤304中，每个UE i如果要被调度的话，则其基于其即刻为止所接收的平均速率和可能接收的瞬时速率，计算其PF(比例公平)度量Mi。
3.在步骤306中，每个UE i将信息S(i)和Mi传递至CBS。
4.在步骤310中，CBS基于这些UE的PF度量，形成这些UE的矢量T。注意，如果u1＞u2，则UE T(u1)的PF度量比UE T(u2)的PF度量高，并且UE T(u1)将先于UE T(u2)被调度。对于UE T(u)，T(u)用作表示按照PF度量的值的递减的UE顺序的UE索引。
5.在步骤312中，CBS设置计数器u＝1。在步骤314中，CBS调度来自集合T中的UE T(u)。计数器u维护将被调度的UE的数量。步骤314是UE调度步骤。
6.在步骤316中，CBS查看UE T(u)的RRH表，即矢量S(T(u))和相应的经排序的RRH S(T(u)，j)(j＝1至M)。CBS从S(T(u))中经排序的RRH S(T(u)，j)(j＝1至M)中选取前N个RRH，并根据这N个RRH形成簇，并将该簇分配给服务UE T(u)。这是分簇步骤。
7.在步骤318中，CBS检查是否为所有的UE分配了簇，以及是否将所有的RRH分配给了某个簇。如果对于这两项查询的答案都是否定的，则CBS通过使计数器u递增至u+1(步骤320)来调度另一UE(即，重复UE调度步骤314)，并重复步骤316(即，重复分簇步骤)。注意，当u＞1时，CBS可能无法从表S(T(u))中选取前N个RRH，原因在于这些RRH中的一部分可能已经分配给具有较高调度度量的UE。于是，CBS从表S(T(u))中选取前N个空闲RRH，其中空闲RRH是尚未分配给任何簇的RRH。如果对于步骤318中的两项查询中的任一项的答案是肯定的，则在步骤322中，停止调度和分簇过程，并且CBS计算所有被调度的UE的瞬时速率。
注意，对于步骤304中的PF调度器，UE不可能对瞬时速率(对于UEi，如公式(1)中的那样)进行精确计算，原因在于该瞬时速率取决于来自其它被调度的UE的干扰。然而，当每个UE计算其调度度量时，它不知道哪些其它的UE会与其自己一起被调度。因此，在大多数PF算法中，UE估计其瞬时速率的值。在本发明的本实施例中，我们假设被调度的UE将由对该UE具有最高信号强度的N个RRH的簇进行服务。对于干扰的计算结果，假设所有其它的干扰簇的尺寸为1个RRH/簇。注意，联合分簇和调度算法不限于该特定的PF调度模型。上面的公式(1)中可见如何计算PF度量的示例。
让仿真从时间t＝1，...，T运行。考虑任何时刻m，使得1＜m＜T。UE i到时刻n为止的平均速率是通过Ti＝Ri(1)+Ri(2)+...+Ri(m-1)给出的，其中Ri(1)是UE i在时刻1获得的速率，Ri(2)是UE i在时刻2获得的速率，以此类推。注意，如果UE在某个时刻尚未被调度，则在该时刻的速率为零。为了计算针对时间m的PF度量，必须计算UE可达到的速率Ri(m)。注意，不可能在调度过程之前先验地计算。这是因为UE i所观测到的干扰取决于哪些其它的UE被调度。事实上，UE i可能根本没有被调度以用于传输。因此，Ri(m)的计算结果是UE(如果被调度的话)可达到的速率的近似结果，并且该近似结果用于评估实际调度。因此，为了计算Ri(m)，假设UE i能够利用来自其经排序的RRH表S(i)的前N个RRH形成簇。进一步假设所有其它的RRH形成单个RRH簇，并且发射和使用该簇来计算干扰。注意，在实际传输期间，可能并非如此，这是因为(a)UE可能由于其来自S(i)的前N个天线已分配给具有较高调度度量的另一UE而没有得到该来自S(i)的前N个天线，以及(b)其它干扰UE可以形成簇以向另一UE发射。尽管如此，该方法提供了速率Ri(m)的有用指示。然后用Mi＝Ri(m)/Ti计算PF度量Mi。
由于使用了PF度量，因此所提出的算法维护了公平性。一旦UE已被调度，则通过选取关于信号强度的最强可用RRH来最大化速率。注意，虽然簇尺寸固定为N，但是由于针对UE形成簇的确切的N个RRH在每个时刻都会改变，因此该算法依然是动态的。这是因为UE的调度顺序在每个时刻都会改变。
还应注意，一旦UE已被调度，则该算法基于前N个可用的RRH形成簇。这种方法将该算法与以前的方法区别开来，在以前的方法中，簇是预定的，并且UE必须选择最佳的簇以便最大化其吞吐量。由于给定KXK个RRH，可以形成大量尺寸为N的簇(特别是当如在上面提及的Venkatesan的参考文件中考虑重叠簇时)，因此UE对最优簇的搜索的计算强度非常大。然而，在所提出的算法中，并无大量预定义的簇，相反，簇是在UE被调度时即时形成的。
图4示出了用户和中央基站的功能框图的示例。UE 410具有用于将RRH排序的天线排序模块412、用于计算PF调度度量的PF调度度量模块414、信号处理器416以及存储器418。CBS 430具有用于将UE排序的UE排序模块432、用于执行调度和分簇的UE调度和成簇模块434、用于计算被调度的UE的瞬时速率的速率计算模块436、信号处理器438以及存储器440。存储器418、440存储包括例如信号强度、经排序的RRH的矢量S(i)、PF调度度量Mi、集合T等等的数据。
D.仿真结果
图5是总结用于对所提出的在分布式系统中的联合UE调度和成簇进行仿真的各个参数的表格。另外，我们假设每个UE具有2付天线，每个RRH具有1付天线。为了理解仿真的结果，我们以解释干扰在这些系统中如何起作用开始。
图6示出了针对不同簇尺寸的不同数目的干扰簇的示例，以示出4X4系统的干扰效应。针对该系统，图6示出了两种分簇情形，第一种是当4个RRH形成一个簇时，第二种是当2个RRH形成一个簇时。在每种情况下，用实线环绕的簇是期望的簇，而其他簇是干扰簇(利用虚线环绕)。显然，随着簇尺寸增加，除了接收信号强度增加(由于存在更多的发射天线)之外，干扰簇的数量也减少。
图7是示出针对不同簇尺寸的簇间干扰的分析的表格。为了理解该表格，回想NXM MIMO系统中的独立流的最大数量为min(N，M)。在这种情况下，接收天线的数量N为2(通过假设每个UE具有2付天线)，而发射天线的数量M为簇尺寸。因此，对于2X2和2X4这两种系统来说，仅发送了2个流。然而，相比于2X2的系统，2X4的系统中具有一定的功率增益。有鉴于此，在图7的表格中可以看出，干扰流的数量随着簇尺寸的增加而减少。这表明：在簇尺寸增加的情况下速率增加。然而，随着簇尺寸增加，导致簇的数量变少，每个时刻被调度的UE变少。因此，在一段时间内，当簇尺寸增加时UE被调度的次数变少。这导致平均速率减少。相应地，随着簇尺寸增加，存在相反的效应。仿真研究将显示针对给定的情形，哪种效应占主导地位。
图8示出了在簇尺寸为1、2和4的情况下，针对4X4 RRH部署的平均速率CDF(累积分布函数)。图9示出了在簇尺寸为1、2和4的情况下，针对3X3 RRH部署的平均速率CDF(累积分布函数)。可以看到，针对每种情况，增加簇尺寸有助于产生更好的频谱效率。3X3的系统存在较少的干扰，因此性能得以提高。这突显了这些系统的干扰受限特性。对于4X4的系统，可以看到，将簇尺寸从1变到2降低了性能，这是由于每个UE被调度的次数变少了。这是以上论述的折衷的示例。
所提出的联合UE调度和成簇算法给出用于选择最优RRH部署的指示，并且还给出针对给定部署选择最优簇尺寸的指示。注意，这些仿真结果专门针对具有图5的表格中所给出的参数的室内情况。针对不同的环境(室内、室外)，信道状况、RRH间隔和用户数量有所改变。无论如何，人们可以使用所提出的联合调度和分簇框架来计算用于任何系统的最优参数。
本发明提供了一种在分布式天线系统中的联合分簇和UE调度方案。该方案还可以应用于具有基站协调的未来蜂窝系统。这两种场景在蜂窝通信的高级LTE(LTE-Advanced)标准中有所提及。本发明的联合分簇和调度方案可以使这些系统高效地运行。
当然，图1所示的分布式天线系统和图5所示的功能框图仅仅是在其中可以实现本发明的系统的示例，并且本发明不限于特定的硬件或者软件配置。实现本发明的计算机和存储系统也可以具有已知的I/O设备(例如，CD和DVD驱动器、软盘驱动器、硬盘驱动器等)，所述I/O设备能够存储和读取用于实现上述发明的模块、程序和数据结构。这些模块、程序和数据结构可以在这种计算可读介质上被编码。例如，本发明的数据结构可以存储在独立于其上驻留有在本发明中使用的程序的一个或多个计算机可读介质的计算机可读介质上。该系统的部件可以通过任何数字数据通信的形式或介质(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网、广域网(例如，互联网)、无线网络、存储区域网络等等。
在描述中，出于解释的目的而列出许多细节，以提供对本发明的透彻理解。然而，对于本领域技术人员将显而易见的是，并非所有这些特定细节都是实施本发明所需要的。还注意到，本发明可以描述成处理过程，其通常被描绘成流程图、流图、结构图或者框图。尽管流程图可以将操作描述为顺序的处理过程，但是很多操作可以并行或者同时执行。另外，可以重新安排操作的顺序。
如本领域已知的那样，上述操作可以由硬件、软件或者软件和硬件的某种组合来执行。本发明实施例的各个方面可以利用电路和逻辑器件(硬件)来实现，而其它方面可以利用存储在机器可读介质上的指令(软件)来实现，所述指令如果被处理器执行，则会使该处理器执行用于实施本发明实施例的方法。此外，本发明的某些实施例可以在硬件中单独执行，而其它实施例可以在软件中单独执行。并且，所描述的各项功能可以在单个单元中执行，或者可以以任意数量的方式散布于若干个部件之间。当由软件执行时，这些方法可以由处理器(例如通用计算机)基于存储在计算机可读介质上的指令而执行。如果期望的话，这些指令可以以压缩和/或加密格式存储在介质上。
从前面的描述中显而易见的是，本发明提供了用于分布式天线系统中的干扰管理的方法、装置和存储在计算机可读介质上的程序。另外，尽管在说明书中示出并描述了特定实施例，但是本领域普通技术人员将认识到，可以用为了实现相同的目的而计算的任何布置来替代所公开的特定实施例。本申请公开内容旨在覆盖本发明的任何和所有修改或变型，并且应当理解，以下权利要求中所使用的术语不应被解释为将本发明限于说明书中所公开的特定实施例。相反，本发明的保护范围应完全由以下的权利要求来确定，以下的权利要求应根据权利要求的阐述所建立的原则以及这些权利要求所享有的等同物的全部范围来解释。

Claims (20)

1.一种分布式天线系统(图1)，包括：
多个用户(410)；
将被划分成多个簇的多个远端射频头(图2)，每个簇包括若干个远端射频头；以及
中央基站(CBS)(430)，其包括CBS处理器(438)、CBS存储器(440)、用户排序模块(432)以及用户调度和成簇模块(434)；
其中所述用户排序模块被配置为按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序，以提供经排序的用户集合；并且
其中所述用户调度和成簇模块被配置为根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序，调度所述用户；并且对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户，按照对于正被调度的该用户的信号强度的递减顺序选取先前未被选取的前N个远端射频头，以针对正在被调度的该用户形成尺寸为N的簇。
2.根据权利要求1所述的分布式天线系统(图1)，
其中每个用户包括用户处理器(416)、用户存储器(418)以及天线排序模块(412)，所述天线排序模块(412)被配置为按照对于每个用户的信号强度的递减顺序来将所述远端射频头排序。
3.根据权利要求2所述的分布式天线系统(图1)，
其中每个用户包括比例公平调度度量模块(414)，所述比例公平调度度量模块(414)被配置为计算针对每个用户的比例公平调度度量。
4.根据权利要求3所述的分布式天线系统(图1)，
其中所述天线排序模块(412)被配置为按照对于每个用户UE(i)的信号强度的递减顺序，将所述远端射频头(图2)排序为矢量S(i，j)，其中i等于1至用户的总数量K，并且其中j等于1至按照信号强度的递减顺序的远程射频头的总数量；并且
其中所述比例公平调度度量模块被配置为计算针对每个用户UE(i)的比例公平调度度量Mi。
5.根据权利要求4所述的分布式天线系统(图1)，
其中所述用户排序模块(432)被配置为按照所计算出的比例公平调度度量Mi的值的递减将所述用户(410)排序，以提供从T(1)至T(K)的经排序的用户集合T，T(1)至T(K)作为将用户从UE T(1)排序至UE T(K)的UE索引；并且
其中所述用户调度和成簇模块被配置为：从计数器u＝1开始，
(1)基于从T(1)至T(K)的集合T，调度用户UE T(u)；
(2)从矢量S(T(u)，j)中选取先前未被选取的前N个第j远端射频头，其中N是将被形成的簇的尺寸；以及
(3)如果并非所有的用户都已分配有簇，并且并非所有的远端射频头都已分配给某个簇，则将所述计数器u递增至u+1，并通过重复步骤(1)至(3)来调度下一个UE T(u)并且成簇。
6.根据权利要求1所述的分布式天线系统(图1)，
其中每个具有远端射频头(图6)的簇仅有一个相应的用户。
7.根据权利要求1所述的分布式天线系统(图1)，
其中所述多个簇中的每个都具有N个远端射频头的相同固定尺寸。
8.一种分布式天线系统(图1)中的中央基站(430)，所述分布式天线系统包括多个用户(410)和多个远端射频头(图2)，所述远端射频头将被划分成多个簇，每个簇包括若干个远端射频头，所述中央基站包括：
处理器(438)；
存储器(440)；
用户排序模块(432)，其被配置为按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序，以提供经排序的用户集合；以及
用户调度和成簇模块(434)，其被配置为根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序，调度所述用户；并且对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户，按照对于正被调度的该用户的信号强度的递减顺序选取先前未被选取的前N个远端射频头，以针对所述正被调度的该用户形成尺寸为N的簇。
9.根据权利要求8所述的中央基站(430)，
其中按照对于每个用户UE(i)的信号强度的递减顺序，将所述远端射频头(图2)排序为矢量S(i，j)，其中i等于1至用户的总数量K，并且其中j等于1至按照信号强度的递减顺序的远程射频头的总数量；并且
其中计算针对每个用户UE(i)的比例公平调度度量Mi。
10.根据权利要求9所述的中央基站(430)，
其中所述用户排序模块(432)被配置为按照所计算出的比例公平调度度量Mi的值的递减将所述用户排序，以提供从T(1)至T(K)的经排序的用户集合T，T(1)至T(K)作为将用户从UE T(1)排序至UE T(K)的UE索引；并且
其中所述用户调度和成簇模块被配置为：从计数器u＝1开始，
(1)基于从T(1)至T(K)的集合T，调度用户UE T(u)；
(2)从矢量S(T(u)，j)中选取先前未被选取的前N个第j远端射频头，其中N是将被形成的簇的尺寸；以及
(3)如果并非所有的用户都已分配有簇，并且并非所有的远端射频头都已分配给某个簇，则将所述计数器u递增至u+1，并通过重复步骤(1)至(3)来调度下一个UE T(u)并且成簇。
11.根据权利要求8所述的中央基站(430)，
其中每个具有远端射频头(图6)的簇仅有一个相应的用户。
12.根据权利要求8所述的中央基站(430)，
其中所述多个簇中的每个都具有N个远端射频头的相同固定尺寸。
13.一种用于分布式天线系统(图1)中的用户调度和成簇的方法，该分布式天线系统包括中央基站(430)、多个用户(410)以及多个远端射频头(图2)，所述多个远端射频头将被划分成多个簇，每个簇包括若干个远端射频头，该方法包括：
按照比例公平调度度量的值的递减将所述用户排序，以提供经排序的用户集合；以及
根据按照比例公平调度度量的值的递减的所述用户的顺序，调度所述用户；以及
对于正根据所述用户的顺序被调度的每个用户，按照对于正被调度的该用户的信号强度的递减顺序，选取先前未被选取的前N个远端射频头，以针对正被调度的该用户形成尺寸为N的簇。
14.根据权利要求13所述的方法，
其中将所述用户排序、调度所述用户(410)以及选取前N个远端射频头(图2)是由所述中央基站执行的。
15.根据权利要求13所述的方法，还包括：
按照对于每个用户UE(i)的信号强度的递减顺序，将所述远端射频头(图2)排序为矢量S(i，j)，其中i等于1至用户的总数量K，并且其中j等于1至按照信号强度的递减顺序的远程射频头的总数量；以及
计算针对每个用户UE(i)的比例公平调度度量Mi。
16.根据权利要求15所述的方法，
其中将所述远端射频头(图2)排序和计算所述比例公平调度度量是由每个用户执行的。
17.根据权利要求15所述的方法，
其中按照所计算出的比例公平调度度量Mi的值的递减将所述用户(410)排序，以提供从T(1)至T(K)的经排序的用户集合T，T(1)至T(K)作为将所述用户从UE T(1)排序至UE T(K)的UE索引；并且
其中调度所述用户和选取前N个远端射频头以针对正被调度的所述用户形成尺寸为N的簇包括：从计数器u＝1开始，
(1)基于从T(1)至T(K)的集合T，调度用户UE T(u)；
(2)从矢量S(T(u)，j)中选取先前未被选取的前N个第j远端射频头，其中N是将被形成的簇的尺寸；以及
(3)如果并非所有的用户都已分配有簇，并且并非所有的远端射频头都已分配给某个簇，则将所述计数器u递增至u+1，并通过重复步骤(1)至(3)来调度下一个UE T(u)并且成簇。
18.根据权利要求13所述的方法，
其中将所述用户(410)排序、调度所述用户和选取前N个远端射频头(图2)是在预设的时刻周期性地执行的。
19.根据权利要求13所述的方法，
其中每个具有远端射频头(图6)的簇仅有一个相应的用户。
20.根据权利要求13所述的方法，
其中所述多个簇中的每个都具有N个远端射频头的相同固定尺寸。
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