CN102469462A - 向网络的多个干扰节点分配子频带的方法、控制器及网络 - Google Patents

Abstract

本发明公开了向网络的多个干扰节点分配子频带的方法、控制器及网络。一种向无线通信网络中的多个干扰节点分配子频带的方法，其中分配给一个节点的子带数目依赖于所述节点的干扰状态，其中当所述节点面临更少干扰时，所述节点会被分配更多的子带。

Description

向网络的多个干扰节点分配子频带的方法、控制器及网络

发明背景

本发明的实施方式涉及无线通信网络领域，更特别的涉及包括毫微微小区的异构网络领域。更特别的，实施方式涉及一种用于向无线通信网络中的多个干扰节点分配子频带的方法，用于无线通信网络的控制器以及包括这种控制器的无线通信系统。

异构网络保证了在容量和覆盖方面的高系统性能。毫微微小区就是这种网络的其中一个重要部分。在密集部署毫微微小区的网络中，这些毫微微小区之间的干扰减轻变得异常重要以便提供一个期望的服务质量(QoS)。在无线网络中，数据通信量逐日增大并且移动运营商面临着满足用户需求的困难。对这个问题的一个解决方案是引入毫微微小区接入点(FAP)，也被称为家庭演进节点B(HeNB)。这些接入点或者节点是由用户部署的小型基站并且大多用于室内环境。附图1是包括基站102的网络小区100的示意图。在附图1中，示例性示出了一个室内环境104，其位于小区100中。所述室内环境104，例如，包括一个第一房间104₁以及一个第二房间104₂。在每个房间104₁和104₂中，用户部署的由参考标号HeNB-1和HeNB-2指示毫微微小区接入点或者家庭演变节点B。在每个房间104₁和104₂中放置一个用户设备FUE-1和FUE-2。另外，在小区100中，示出了一个移动用户设备MUE。所述放置在室内环境104中的第一房间104₁的用户设备FUE-1与如箭头1所示的基站102直接通信。在环境104之外以及在小区100中提供的移动用户设备MUE与如箭头2所示的毫微微小区接入点HeNB-1通信。在所述室内环境104的第二房间104₂中，提供了另外一个用户设备FUE-2，其也与室内环境104中的第一房间104₁中的毫微微小区接入点HeNB-1通信。

HeNB的主要优点在于室内覆盖和容量的显著提升，这是仅采用宏小区所不能实现的，例如由H.Claussen所描述的“Performance of macro-andco-channel femtocells in a hierarchical cell structure，”in proc.Of the 18^th IEEEinternational symposium on personal，indoor and mobile radio communications(PIMRC)，Athens Greece，Sep.3-7 2007，pp.1-5以及由Z.Bharucha，H.Haas，A.Saul，和G.Auer所描述的“Throughput enhancement through femtocelldeployment，”European transactions on telecommunications vol.21，no.4，pp469-477，Marc.312010。由于HeNB的覆盖区域很小，可更频繁地复用可用频谱。另外，由于室内用户由HeNB服务，宏小区100的通信量负荷就降低了，这是由运营商部署的毫微微小区的另一个优点，也如同由V.Chandrasekhar，J.Andrew，以及A.Gatherer所描述的“Femtocell network：A survey，”IEEECommunication Magazine，vol.46，no.9，pp59-67，2008。

然而，毫微微小区的部署也伴随发生一些问题。在这些问题中，毫微微小区之间的干扰(同信道干扰)需要更多的关注，尤其是在密集部署毫微微小区的网络中，例如公司，商场，等等地方的网络。不同于宏小区，毫微微小区是由末端用户来放置的，因此，频率规划是不可能的。另外，会存在这样的情形：两个毫微微小区被部署的非常接近对方，在这种情形下，用户设备(UEs)面临来自相邻毫微微小区的高干扰，并且这些UE可能进入中断状态。在附图1中，示例性的示出了在室内环境中的第二房间104₂中的用户设备FEU-2与第一房间104₁中的HeNB-1之间的这种干扰情形。因此，毫微微小区的部署允许覆盖上的增加，数据率的增加，但是这会带来干扰的增加。因此，传统的方法具有以下问题：毫微微小区网络中的用户体验无法保持在一个可接受的小平。

这个问题的一个公知的解决方案是采用一种资源划分方法。根据这样一种方法，互相干扰的邻居使用不同的子带，也被称作优先子带，其具有最大传输功率。称作次要子带的其余的子带，不被使用或者在一个功率控制下使用以免干扰相邻毫微微小区的优先子带。附图2示出了采用资源划分进行干扰减轻的方法。附图2(A)示出了互相邻接三个小区A，B和C的例子，每个小区包括一个基站eNB_A，eNB_B和eNB_C。所述第一小区A使用第一资源1，例如在可用频率范围内的第一频带。第二小区B使用第二资源2，例如第二频带，以及小区C使用第三资源3，第三频带。附图2(B)示出了干扰减轻是如何通过资源划分实现的，即通过这样一种方式选择子带1-3：小区A至C在可用频率范围F内使用非重叠优先子带。在附图2(B)中，示出了一个包括3个邻接小区A，B和C的例子，其中小区A使用第一频带1，然而剩余的子带，次要子带ii和iii要么一点也不使用要么相比较于优先子带1使用减小的功率。在一个相似的方式中，小区B具有作为优先子带的子带2，并且剩余的次子带i和iii要么不使用要么采用减小的功率使用。对于小区C同样如此，其使用第三子带3，其中第一和第二次子带i和ii不被使用或者采用减小的功率使用。如附图2所示，最大化系统容量并且对所有用户保持可接受的用户体验可能是相矛盾的目标。通过资源划分的干扰管理允许小区中心用户以降低的功率使用所有资源，而小区边界用户被分配优先频带，其中它们可能会以全功率发送。

因此，被分配优先子带的用户设备面临更少的干扰并且具有更高的容量值。但是，资源划分降低了网络的资源效率。作为次要频带分配越多的带宽，则使用最大可用功率的资源就越少。对于宏小区网络，已知的有多种资源划分方法。在这些网络中，基站的相邻基站被通知一个包括位置和小区ID的先验信息。依据该相邻基站的数目和位置，全部频带被分成正交区域并且每个基站采用其中一个区域作为它的优先子带。

在毫微微小区网络中使用这样一种方法是困难的，并且上述资源划分方法不容易应用于这种网络。附图3示出了一个示意图用于指示在毫微微小区网络中如何分配采用资源划分方法的优先子带。附图3(A)示例性示出了一个具有多个房间104₁至104₁₀的室内环境104，其中在房间104₁至104₆中，用户分别安装或者配置毫微微小区接入点A-F。例如，在附图3中起初有三个FAP(毫微微小区接入点)，A，B和C。在这种情况下，使用如附图2所示的资源划分。但是，在一个特定时间之后，另外的FAP，例如D，E和F，可能会进入该网络。如所见到的，在相邻房间104₁至104₅中提供毫微微小区接入点(HeNB)，而毫微微小区接入点F配置在房间104₆，远离剩余的毫微微小区接入点。附图3(A)中的箭头示出了介于各自的毫微微小区之间的路径的可能干扰，并且如所见到的，假定小区A干扰小区B到E，但是不干扰小区F。假定在房间104₂中的小区B干扰小区A到C，但是不干扰小区D到F。假定在房间104₃中的小区C干扰小区A和B，但是不干扰小区D到F。假定小区D和E只干扰小区A，而小区F，如上所述的，更加远离其余的小区从而假定没有干扰。应用上述资源划分方法产生附图3(B)所示的频带分配，这类似于附图2(A)所示的情况，其中在小区A，B和C之间分配频率范围内的三个可用子带，但是这没有覆盖小区D，E和F，如附图3(B)中的问号所指示的。因此，附图3示出了动态资源划分的必要性。动态资源划分可以一种集中的方式或者一种分布式方式来完成。

在一种分布式方法中，每个基站确定它自己所用的资源。在宏和毫微微网络中的分布式资源划分方法被如下的描述：

Y.-Y.Li，M.Macuha，E.Sousa，T.Sato，and M.Nanri，“cognitive interferencemanagement in 3G femtocells，”in  Personal，Indoor and Mobile RadioCommunications，2009 IEEE 20^th International Symposium on，Sep.13-16 2009，pp.1118-1122，

J.Ling，D.Chizhik，and R.Valenzuela，“On resource allocation in densefemto-deployments，”in Microwave，Communications，Antennas，and ElectronicsSystem，2009，COMCAS 2009，IEEE International Conference on，Nov.9-112009，pp.1-6，

J.Ellenbeck，C.Hartmann，and L.Berlemann，“Decentralized inter-cellinterference coordination by autonomous spectral reuse decisions，”in WirelessConference，2008，EW2008，14 European，Jun.22-25 2008，pp.1-7，以及

C.Lee，J.-H Huang，and  L.-C.Wang，“Distributed  channel selectionprinciples for femtocells with two-tier interference，”in Vehicular TechnologyConference(VTC 2010-Spring)，2010 IEEE 71^st，May 16-19 2010，pp.1-5.

根据这些已知的方法，每个(H)eNB只使用预定数目的子带用于传输。变化着的干扰状态既不会被识别也不会被处理。这些方法的另一个缺点在于通过聆听环境来确定所使用的资源，并且在这些相邻的(H)eNB之间没有协调。因此，根据这些分布式方法，节点或频率接入点确定它们将要使用的资源，但是，对每个节点或者(H)eNB只能使用预定数目的资源，这会导致一个低子带利用率和收敛问题。

在所述集中方法中，另一方面，有一个中央控制器，它从所有节点或者(H)eNB获取干扰信息并根据这些反馈将优先子带分配给每个(H)eNB。由于优先子带是集中分配的，就实现了更高效率的资源利用率。该集中方法提供了一个快速收敛，这对于小区密集部署的网络是有效的，但是，这需要一个中央控制器例如HeNB-GW(GW＝网关)。

在集中资源分配中使用的最普遍的方法是所谓的图形理论，其中小区间的干扰关系被映射至图形中(干扰图)。附图4示出了一个采用所述图形理论的资源分配方法的例子。附图4(A)示出了一个包括6个房间104₁，104₂，104₃，104₄，104₅和104₆的室内环境104的示例性表示。在这个室内环境104中，(H)eNB A到C给房间104₁到104₃提供。如图所示，节点A到C周围的圆圈示出了它们的范围，这些范围重叠。另外，根据所述集中方法，提供一个中央控制器106，其从各自的节点A至C收集各自的干扰信息。所述中央控制器106生成一个如附图4(B)所示的干扰图，其中干扰的相邻方例如根据一个预定参数阈值(例如，SINR＝信干噪比)来定义。在所述干扰图108中，节点A至C对应一个各自的小区(在附图4(A)中通过圆圈示出)，并且连接两个节点的边界指示了在各自小区之间的干扰。既然节点A到C的小区或者范围是交叉的并且重叠的，所述干扰图108示出了每个节点A到C干扰它的相邻节点。

一旦所述干扰图，如附图4(B)中的干扰图，被生成，就会根据所述干扰图中的限制分配优先子带。这一般是通过应用图形着色算法来完成的，其具有一个较低的复杂度。对于一个宏小区网络，采用图形着色算法的资源分配通过如下描述：

Chang，Z.Tao，J.Zhang，and C.-C.Kuo，“A graph approach to dynamicfractional frequency reuse(FFR)in multi-cell OFDMA networks，”incommunications，2009，ICC’09，IEEE International Conference on，Jun.14-18，2009，pp.1-6，

M.C.Necker，”Integrated scheduling and interference coordination incellular OFDMA networks，”in Broadband Communications，Networks andSystems，2007，BROADNETS 2007，Fourth International Conference on，Sep.10-142007，pp.559-566，以及

“A graph-based scheme for distributed interference coordination in cellularOFDMA networks，”in Vehicular Technology Conference，2008，VTC Spring2008，IEEE，May 11-14 2008，pp.713-718。

所述干扰图是在UE的基础上建立。既然UE的干扰状态是更加频繁变化的，这种干扰图必须更频繁的更新，这导致高数量的信令。另外，在Chang，Z.Tao，J.Zhang，and C.-C.Kuo，“A graph approach to dynamic fractionalfrequency reuse(FFR)in multi-cell OFDMA networks，”in communications，2009，ICC’09，IEEE International Conference on，Jun.14-18，2009，pp.1-6中，整个网络的子带利用效率并未深入研究。另一方面，在“A grapg-based scheme fordistributed interference coordination in cellular OFDMA networks，”in VehicularTechnology Conference，2008，VTC Spring 2008，IEEE，May 11-142008，pp.713-718中，通过一个中央控制器采用一种或多种颜色对UE进行着色，然后每个基站以一种在UE所分配的颜色集合中向基站服务的UE分配一个或多个资源划分的方式以增加资源分配。除去图形着色，在D.López Pérez，G.de laRoche，A.Valcarce，A.Jüttner，and J.Zhang，”Interference avoidance and dynamicfrequency planning for wimax femtocells networks，”in Communication Systems，2008，ICCS 2008，11^th IEEE Singapore International Conference on，Nov.19-212008，pp.1579-1584，一个中央实体采用一个最优函数分配所述资源以最小化总体网络干扰。在这个方法中，根据每个(H)eNB的通信量需求而不是干扰状态估计分配给(H)eNB的资源数量。因此，在所有(H)eNB需要大量带宽的高通信量负荷的情形下，该方法将不能向一个小区边缘用户分配一个无干扰子带。

因此，上述用于向基站分配各自子带的传统方法不适用于毫微微小区网络，并且所述方法是不利的因为其不能完全利用全部可用的频率空间，而这些频率空间在一个动态环境例如一个毫微微小区网络中是可用的并且是有效分配优先子带所需要的。然而，所有现有技术中的处理分配优先子带的问题的方法只是简单地选择多个可能子带中的一个，一般是随机地，因此，归因于未使用的子带而体验到吞吐量的下降。由M.C.Necker所描述的方法”Integrated schedulingand interference coordination in cellular OFDMA networks，”in BroadbandCommunications，Networks and Systems，2007，BROADNETS 2007，FourthInternational Conference on，Sep.10-14 2007，pp.559-566涉及宏小区但不适用于毫微微小区网络，因为在所述子带被分配给用户设备后，每个基站利用这些扇区之间的基站资源。但是，在一个毫微微小区网络中，(H)eNB只有一个扇区，从而该方法不能像其在宏小区网络中那样改善性能。

发明内容

本发明的目标是提供一种用于在无线通信网络中分配子频带的改进方法，该无线通信网络具有多个节点，其中至少一些节点是干扰节点。

该目标是由如权利要求1所述的一种方法和如权利要求12所述的一个控制器实现的。

本发明提供了用于向无线通信网络中的多个干扰节点分配子频带的方法，其中分配给一个节点的多个子带依赖于节点的干扰状态，其中当所述节点面临较少的干扰时，它会被分配更多的子带。

本发明还提供了一个用于包括多个节点的无线通信网络的控制器。该控制器包括一个存储器，配置为接收和存储用于多个节点的邻居列表，以及一个处理器，配置为向无线通信网络的干扰节点分配子频带，其中干扰节点是从所述邻居列表中确定的，并且其中所述处理器被配置为依赖于节点的干扰状态向一个节点分配多个子带，其中当所述节点面临较少的干扰时，它会被分配更多的子带。

本发明的实施方式还提供了一种计算机程序产品，包括一个程序，该程序包括由机器可读载体存储的指令，当运行于一个计算机上时，所述指令执行根据本发明实施方式的一种方法。

另外，实施方式提供了一个包括多个节点和根据本发明的实施方式的一个中央控制器的无线通信系统，其中至少一些节点是干扰节点。

所述创造性的方法，而不是上述现有技术中的方法，教导了向一个特定节点分配尽可能多的子带，假定邻居节点的干扰状态允许放置额外的子带。因此，就有这样一种可能，向所述网络中的至少一些节点分配多个子带，从而提高了效率和吞吐量。

所述创造性的方法考虑了毫微微小区网络环境的动态特性以及特别是数目、位置和邻居可能会在操作中发生变化，因此事先的频率规划是不可能的。因此，该创造性的方法教导了一种动态干扰减轻技术，用于分配优先子带以便提供一个高子带利用效率。更特别的，既然在毫微微小区网络中，邻居的数目会在毫微微小区的操作过程中变化，那么毫微微小区使用的优先子带会依赖于所述干扰状态确定以及动态更新。除此之外，每个毫微微小区的干扰环境互不相同，这意味着一个具有更少干扰邻居的毫微微小区可以使用更多的子带作为优先子带。因此，为了增加资源使用效率，因而增加总体系统容量，所述毫微微小区会根据邻居的位置和数目使用尽可能多的优先子带。

所述创造性的方法处理如附图3所示的当另外的节点进入网络时的情形，并且提供了一个动态资源划分方法用以确定应当将哪个子带分配给哪个HeNB。所述创造性的方法允许所述HeNB之间的合适的子带分配，而不管以下事实，即预先不知道这些FAP之间的邻居关系。

本发明的实施方式教导了一种毫微微小区网络中的资源划分方法，并且如上所述的，目标是提高遭受高干扰的用户设备的吞吐量。在所述毫微微小区之间分配频带(子带)以这样一种方式，即相邻的毫微微小区不使用相同的子带，并且为了该目的，根据实施方式，开发一种新颖的使用图形方法并且依据效率分配所述子带的集中资源分配方法。

根据实施方式，向干扰节点分配子带包括，为所述多个干扰节点中的每一个选择一个子频带，其导致网络中子带利用的最小降低，为每个子频带确定一个或多个面临更少或无干扰的具有一个或更多剩余子频带的干扰节点，以及选择一个或多个导致网络中子带利用最小下降的干扰节点，并且将各自的剩余一个或多个子频带分配给选择的干扰节点。子带利用可以基于干扰所述选择节点的节点数目来确定，所述选择节点被分配一个特定子带。例如，子带利用是所分配的优先子带对全部可用子带的百分数。例如，如果系统有4个子带并且一个HeNB被分配2个子带作为优先子带，则所述HeNB的子带利用变成50％。根据实施方式，通过向一个已选择节点分配一个特定子带的子带利用是基于向网络进行子带分配的开销确定的，其中所述开销是基于一组节点确定的，每个节点具有以下属性：(a)所述节点是所选择节点的邻居，(b)所述特定子带不分配给所述节点，以及(c)所述特别子带不分配给所述节点的邻居，其中当所述开销最小化时，子带利用的下降也被最小化。

根据实施方式，为多个干扰节点中的每一个选择一个子频带可以包括：对每个干扰节点，选择具有最大数目的邻居节点的干扰节点(例如，根据它们的饱和度对节点进行排序，所述饱和度是一个给定节点可以连接到的不同子带的数目)，为每个选择的节点找出能够分配给所选择的节点作为优先子带的可用子带，在存在一个或更多个可用子带的情况下选择可以导致子带利用最小下降的子带，以及不存在可用子带的情况下，不为所述节点选择子带。刚刚提到的步骤可以重复预定的次数，所述预定次数可以由尝试分配给每个节点的优先子带的最小数目来确定。

根据另外的实施方式，确定和选择干扰节点以及分配子频带的步骤可以包括为每个子带确定所述子带作为一个优先子带可以被分配给的所有可用节点，将该子带分配给导致子带利用最小下降的节点，以及在多个节点提供子带利用最小下降的情况下，将所述子带分配给具有已分配子带数量最小的节点。

根据实施方式，所述干扰节点是用户部署的基站形成的毫微微小区接入点，其中干扰节点是邻居节点，其中一个给定节点的邻居是如下定义的：对由给定节点服务的移动单元产生干扰的节点，其中每个节点服务一个或多个移动单元。

根据另外的实施方式，所述无线通信网络可以包括一个向干扰节点分配子频带的中央控制器，其中所述中央控制器为每个毫微微小区保持一个邻居列表。在这个实施方式中，当遇到一个或多个邻居列表的变化时，所述变化被报告给中央控制器，并且响应于该变化，所述中央控制器向所述干扰节点动态再分配子频带。

根据其他实施方式，如果分配所述子频带导致一个或多个干扰节点没有被分配一个子带，则任何未分配的干扰节点被分配一个被最小数目的节点使用的子带，该最小数目的节点邻接该未分配的干扰节点。

根据一个优选的实施方式，为了在毫微微小区之间实现动态干扰减轻，描述了一种新的资源划分方法，它是一种基于图形的动态频率再用方法(GB-DFRM)。该方法的主要目标是动态分配毫微微小区的优先子带，该优先子带可用于提高小区边缘用户设备的吞吐量。所述GB-DFRM利用了所分配子带数目的灵活性，所述分配子带数目依赖于每个小区的频率状态。当面临更少的干扰时，小区会被分配更多的子带并且这将导致网络资源效率的提升。

根据一个实施方式，在GB-DFRM中，一个中央控制器从所述毫微微小区采集干扰邻居的ID，并把这些信息映射至一个干扰图。然后，根据干扰图中的约束，它从一个具有基数|S|＝S的子带集合S中向各自的毫微微小区分配优先子带。为了该目的，采用一个根据本发明实施方式的修改过的图形着色方法，该方法考虑了子带利用效率。为了在毫微微小区之间提供一个公平的优先子带的分配，尤其是当子带集合S大时，可以使用一个设计参数s_min，其代表了所述GB-DFRM尝试向每个毫微微小区分配的优先子带的最小数目。

所述GB-DFRM可被用于毫微微小区网络的干扰减轻，但是也可以用于其他无线网络，其中在这些网络中基站是集中控制的。

所述小区频率再用的概念扩展至异构网络具有以下效果：它允许一个动态频率再用，其中子带的数目和干扰情形不是已知的。不同于传统的频率规划方法，所述新方法允许各自基站的非协调部署，同时提供一个比现有技术方法可以实现的更高的带宽利用，同时只需要适度的运算复杂度和开销。

所述GB-DFRM具有如下优点：

-每个毫微微小区被分配一个优先子带：GB-DFRM向每个毫微微小区分配未被使用或者通过干扰各自毫微微小区的邻居的功率控制使用的优先子带。

-动态资源分配：一个中央控制器基于来自毫微微小区的报告更新干扰图，并且当干扰状态变化时重新向它们分配优先子带。

-GB-DFRM在资源使用中考虑效率：优先子带以这样一种方式分配给毫微微小区，即它们还尽可能地被网络中的其他毫微微小区再用。

-可适应的优先子带带宽：如果所述系统的总的子带数目S通过调整参数s_min而增加，则向一个毫微微小区分配的最小带宽可被保持在一个期望的范围内。

-低复杂度：所述中央控制器只需要这些干扰各自毫微微小区的邻居的ID，并且基于该数据，所述控制器通过使用具有低复杂度和开销的图形着色和搜索算法来分配所述优先子带。

附图说明

本发明的实施方式将参照附图在下文中被描述，其中：

附图1是包括一个基站的网络的示意图，

附图2示出了通过资源划分的干扰减轻方法，其中附图2(A)示出了三个邻接小区的例子，以及附图2(B)示出了通过资源划分进行干扰减轻是如何实现的，

附图3示出了一个示意图，示出了采用资源划分方法的优先子带是如何在毫微微小区网络中被分配的，其中附图3(A)示例性示出了具有多个毫微微小区接入点的室内环境，以及其中附图3(B)示出了通过应用资源划分方法获得的子频带分配，

附图4示出了采用图形理论的用于资源分配的方法的例子，其中附图4(A)示出了一个室内环境的示意图，以及附图4(B)示出了一个由中央控制器生成的干扰图，

附图5示出了一个毫微微小区网络的5x5网格模型，

附图6示出了一个应用着色算法之后的干扰图和优先子带分配的例子，其中附图6(A)示出了所述干扰图，以及附图6(B)示出了着色节点，

附图7示出了用于向各自节点分配子频带的图形着色方法的限制，其中附图7(A)示出了类似于在附图3(A)中示出的室内环境，以及其中附图7(B)示出了所述图形着色方法的结果，

附图8示出了一个具有5个节点的毫微微小区网络的例子，

附图9示出了所述创造性方法的一个例子，其中附图9(A)示出了如附图7(B)中示出的一个公知的，限制性图形着色方法的结果，以及其中附图9(B)示出了应用所述创造性方法之后的子带分配，

附图10示出了所述创造性方法的另一个例子，其中附图10(A)示出了一个具有5个节点的网络，其中附图10(B)示出了附图10(A)的网络，其中节点A此外还被分配了子带3，以及其中附图10(C)示出了附图10(A)的网络，其中节点B-D中的每一个此外还被分配了子带3，

附图11是一个具有6个节点的网络的干扰图的例子，其中附图11(A)示出了应用所述创造性方法的第一步算法之前的图形，其中附图11(B)示出了在所述算法的第一次迭代之后获得的子带分配，以及其中附图11(C)示出了在所述算法的第二次第一迭代之后获得的子带分配，

附图12是一个图形，其示出了SINR和容量的累积分布函数(CDF)，

附图13是一个比较对于不同子带数目的GB-DFRM的容量性能的图形，以及

附图14是一个比较对于不同毫微微小区密度的子带利用的图形。

具体实施方式

本发明的实施方式将在下文中根据一个模型进行更详细的描述，所述模型如同在3GPP中所描述的“Simulation assumptions and parameters for FDDHeNB RF requirements，”3GPP TSG RAN WG4 R4-092042，May 2009，来自www.3gpp.org/ftp/specs/。在提到的文献中考虑一个基于3GPP长期演进(LTE)的具有5x5网格模型的毫微微小区网络。这是一个用于城市部署的密集的HeNB建模。在这个模型中，使用一个具有25间公寓的单层建筑，每间公寓具有10mx10m的尺寸。一个中央控制器，可以是HeNB网关(HeNB-GW)，控制网络中所有毫微微小区。附图5示出了5x5的网格模型，其中HeNB由△表示以及UE由○表示。一个在每间公寓中的毫微微小区的最大值具有概率p。如果一个毫微微小区被放置在一间公寓中，则假定该毫微微小区是总是处于活动状态并且只服务于同样位于该公寓内的一个移动单元。附图5示出了所述毫微微小区和移动单元的示例性部署。简单起见，假定在宏小区和毫微微小区之间没有干扰，其中所述毫微微小区网络具有一个相对于宏小区网络频谱不同的频谱。

系统带宽被分成S等份子带。根据该实施方式，每个毫微微小区可以根据它的环境使用一个或多个子带作为优先子带。每个优先子带的传输功率是X_s。对于次要子带没有任何功率控制，以及这些子带的功率被设置为0。因此，在此情况下，被毫微微小区使用的子带等于向它分配的优先子带。在一个下行链路传输中，在一个移动单元m(用户设备UE)处接收的来自一个使用子带S的毫微微小区f的信号的信干噪比(SINR)计算如下：

${\mathrm{\γ}}_s^m=\frac{Y_s^{m,f}}{\underset{i\∈I_{m,s}}{\mathrm{\Σ}}{Y}_s^{m,i}+\mathrm{\η}}---\left(1\right)$

其中

是自所述毫微微小区f到移动单元m的所接收信号功率，I_m，s是采用子带s的干扰毫微微小区的集合，以及η是热噪声。所述接收功率强度计算为：

$Y_s^{m,f}=X_s^f{G}_s^{m,f}---\left(2\right)$

其中

是发射信号功率以及

是所述毫微微小区f和移动单元m之间的信道增益，是路径损失和遮蔽的联合影响。

对于容量计算，采用了香农(Shannon)范围方法的衰减的以及截尾的形式。所述方法给出了一个具有链路适应的信道的容量，所述链路适应意思是指基于SINR选择调制和编码方案。给定一个特定

移动单元m在子带s上的频谱效率(bps/Hz)是根据3GPP的“Evolved universal terrestrial radio access(E-ETRA)；Radio Frequency(RF)System Scenrios，”3GPP TR 36.942 V8.2.0，Jun.2010来自www.3gpp.org/ftp/specs/计算如下：

其中α是衰减因子，代表了执行损失，γ_min和γ_max是由可用的调制和编码方案所使用的最小和最大SINR。在下行链路方向的这些参数值是在表1中(参见3GPP“Evolved universal terrestrial radio access(E-ETRA)；Radio Frequency(RF)System Scenrios，”3GPP TR 36.942 V8.2.0，Jun.2010来自www.3gpp.org/ftp/specs/，A.Persson，T.Ottosson，A.Saul，G.Auer，and M.Afgani，“On the performance of inter-sector scheduling in OFDMAsystems，”FREQUENZ Journal of RF-Engineering and Telecommunications，vol.61，pp.47-50，Jan.2007)给出。

表1

仿真参数

假定分配给用户m的子带集合S_m，用户或者移动单元m的容量C_m计算为：

$C_m=\underset{s\∈S_m}{\mathrm{\Σ}}{B}_s\stackrel{\‾}{C_s^m}---\left(4\right),$ 其中B_s是子带s的带宽。

一个给定毫微微小区f的邻居被定义为对由预定毫微微小区f服务的移动单元产生干扰的毫微微小区。如前所述，因为其用户部署特征，不可能事先知晓一个毫微微小区的邻居或者先验信息。因此，每个毫微微小区在其操作过程中找出其邻居。

在GB-DFRM中，毫微微小区基于称为SINR阈值γ_th的预定设计参数，来指定另一个毫微微小区作为它的邻居。γ_th是网络中的每个移动单元所经历的最小期望SINR。在所有的干扰毫微微小区I_m中，如果一个移动单元m经历的γ_m低于γ_th，则移除最大干扰毫微微小区并且再次重新计算

该进程继续直至增加至γ_th以上。

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{\γ}}_m}=\frac{Y_{m,f}}{\underset{i\∈I_m}{\mathrm{\Σ}}{Y}_{m,i}+\mathrm{\η}}\≥{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{th}}---\left(5\right)$

在(5)中，简单起见，去掉子带的下标。在这里，

被定义为：

$\stackrel{\‾}{I_m}=I_m-I_{m,\mathrm{rem}}---\left(6\right)$

其中I_m，rem是被移除的干扰毫微微小区的集合。该组邻居变成了服务的毫微微小区的邻居，换句话说，f的邻居列表。一个相似的进程被使用在M.C.Necker，“Integrated scheduling and interference coordination in cellular OFDMAnetworks，”in Broadband Communication，Network and system，2007，BROADNETS 2007，Fourth International Conference on，Sep.101-142007，pp.559-566，以及“A graph-based scheme for distributed interferencecoordination in cellular OFDMA networks，”in Vehicular Technology Conference，2008，VTC Spring 2008，IEEE，May 11-14 2008，pp.713-718，但是邻居关系是在移动单元之间建立的。基于所给定的邻居毫微微小区定义，没有被其邻居使用(或采用功率控制使用)的一个毫微微小区的子带可以被称为无干扰子带。

接下来，更详细的描述一个干扰图的建立。当毫微微小区邻居列表发生变化时，例如，在一个毫微微小区进入附近时，所有的毫微微小区向一个中央控制器报告它们的邻居列表。所述中央控制器基于各自毫微微小区之间的邻居关系建立干扰图。在所述干扰图中，每个节点对应一个毫微微小区，在下文中也称作节点，以及连接两个节点的边界代表两个毫微微小区之间的干扰。附图6是一个干扰图和应用了着色算法之后的优先子带分配的例子，其中节点之间的边界指示这些毫微微小区不应当使用相同的子带。附图6(A)描述了所述干扰图，其中HeNB和UE分别由△和○表示。附图6(B)示出了着色的节点，其中每种颜色代表一个不同的子带(需要指出的是在附图中，被分配相同的颜色的节点采用相同的数字来指示，而不是显示不同的颜色)。附图6是采用附图5的5x5网格模型生成的干扰图的例子。执行所述图形着色需要6种颜色或者子带，从而在附图6(B)中所述节点被分配1到6中的一个数字。

附图6(A)示出了一个干扰图的例子，其中γ_th被选择为5dB。需要指出的是，所述邻居关系可以是对称的，即如果一个毫微微小区A报告将毫微微小区B作为它的邻居，则毫微微小区A也会变成毫微微小区B的邻居，而不管毫微微小区B是否报告。通过增加γ_th，会导致一个更复杂的图形，因为这会增加邻居的数目，以及之后的图形中的边界的数目。通过这种方式，可以实现更高的SINR，但是要取舍的是子带利用的下降。

接下来，更详细的描述图形着色算法。所述图形着色算法被用于利用最小数目的颜色来对一个图形的节点进行着色，其采用这样一种方式，即由边界连接的节点(邻居节点)都不具有相同的颜色，如附图6(B)所示的(如上所指出的，不同的数字关联于各自的节点而不是示出不同的颜色)。已知的有各种图形着色算法，并且在这些已知的算法中，本发明的实施方式采用在D.BRELAZ，“New methods to color the vertices of a graph”，Communications ofthe ACM，vol.22，no.4，pp.251-256，Apr.1979中所描述的Dsatur算法。采用该算法是因为它工作有效并具有低复杂度。该算法在下面作为“算法1”给出，其中节点的饱和度Θ_sat被定义为一个节点所连接的不同颜色的总数目。

1：定义颜色池，P，其只包含颜色1

2：重复

3：在未着色的节点中：

选择具有最大Θ_sat的节点n

如果有节点具有相同的Θ_sat值，则在这些节点中选择具有最大数目未着色邻居的节点

4：向节点n分配一个颜色：

如果在P中有可用颜色，使用该可用颜色之一对节点n进行着色

如果没有，对P的大小加1并且使用新增加的颜色对节点n着色

5：直到所有节点被着色

算法1：Dsatur算法

在一种相似的方式中，一个优先子带分配可以基于所述干扰图完成，其中两个使用边界连接的毫微微小区不应当使用相同的子带作为一个优先子带。在这种情况中，S代表颜色池以及Θ_sat变成被分配至毫微微小区的邻居的不同子带的总数目。附图6(B)示出了在应用所述Dsatur算法之后所述节点是如何被着色的。需要6个子带或者颜色来解决一个给定干扰图中的所有冲突。S是一个预定的网络规划参数。因此，只要S大于或者等于所需要的颜色数目P，这个算法就会以一种期望的方式工作，所述颜色数目P等于P的基数。否则，S就不足以向所有毫微微小区分配不受干扰的子带。在这种情况下，一个颜色ID大于S的毫微微小区将被分配一个子带，该子带也被其邻居使用。

附图7示出了上述用于向各自节点分配子频带的图形着色方法中的限制。附图7(A)示出了类似于在附图3(A)中示出的一个室内环境104。假定，就像在附图3(A)中，节点A干扰节点B-E，节点B干扰节点A和C，节点C干扰节点A和B，节点D干扰节点A，以及节点E干扰节点A。节点F与其他节点没有任何干扰。上述图形着色方法的结果，如本领域技术人员所知晓的，在附图7(B)中进行描述，其示出了一个干扰图，其中节点A通过指示这些节点之间各自干扰的边界(或边，edge)连接至节点B-E中的每一个。这些节点之间各自的边界表示所述邻居节点之间的干扰以及另外，还示出了三个可用的频带中哪个频带被分配给各自的节点A-F。如所见到的，每个节点只关联于一个子带。节点A已经被分配第一子带1，并且为了避免与周围小区B-E的干扰，使用一个不同于第一子带1的子带。另外，节点B和C是干扰节点从而这两个节点不能使用相同的子带。因此，如所见到的，节点B被分配一个第三子带3，从而节点C被分配一个第二子带2。节点D和E互不干扰，但是只干扰节点A，因此这些节点中的每一个可以被分配子带2和3中的一个，其中根据上述的图形着色方法，这是随机完成的。以一种相似的方式，既然节点F不与其他节点有任何干扰，可以随机选择三个子带1-3中的一个，并且附图7(B)示出了选择子带1。

因此，所述着色算法的缺点是资源的低效使用。通过应用该算法，每个毫微微小区只被分配一个优先子带，如附图7(B)所示。假定在次要子带上没有数据传输，每个毫微微小区然后仅使用了频带的1/S^th，与该毫微微小区有多少个邻居无关。(参见例如附图7(B)中节点F或者节点D和E)。但是，需要一个分配子带数目的灵活性来提高资源的使用。例如，根据附图6(B)，一些毫微微小区具有3个干扰邻居，并且可能的是将频带的1/4作为优先频带分配给这些毫微微小区。另外，增加S以保证所有毫微微小区使用一个无干扰的子带会导致每个毫微微小区带宽使用的进一步下降。另外，对于S＞P的情形，一些子带变为闲置。既然S是事先确定的，则根据干扰状态和P来更新S就是不可能的，其中干扰状态和P是动态的。因此，图形着色算法的性能会大受S值的影响。在该方法中，根据本发明的实施方式，这些问题被解决并且对所述图形着色算法进行了修改以增加子带利用的效率和灵活性。

根据实施方式，所述基于图形的动态频率再用方法(GB-DFRM)在三个步骤中向毫微微小区分配优先子带。它定义了一个最优解决方案，其通过服从所述干扰图的限制导致一个高资源使用效率。这是通过采用一个开销函数实现的，所述开销函数指示了一个网络中子带利用效率的总体下降。在详细解释一个GB-DFRM的每一步之前，先详细描述所述开销函数和其使用以达到一个最优解决方案。

如早前所提到的，一个子带s可被分配给一个毫微微小区f作为一个优先子带，只要s还没有被分配给毫微微小区f的邻居。当所述子带s被分配给毫微微小区f时，则向一个网络分配子带的开销如下定义：

c(f，s)＝|N_f，s|        (7)

其中，N_f，s，具有基数|N_f，s|＝N_f，s，是毫微微小区的集合，其成员(毫微微小区)具有如下属性：

-它应当是毫微微小区f的邻居

-s还没有被分配给毫微微小区，以及

-s还没有被分配给毫微微小区的任何邻居。

根据所给出的属性，N_f，s的成员是基于干扰图的限制可被分配作为优先子带的子带s的毫微微小区。所述子带s被分配给毫微微小区f，则它就不能再被分配给这些毫微微小区，因此，通过N_f，s降低了网络中子带s的利用。因为所述开销函数代表子带利用的下降，一个最优毫微微小区f和子带s的配对应当是可以最小化如公式(7)所示的开销的毫微微小区f和子带s的配对。

在GB-DFRM中，所述代价函数用于两种情形。在第一种情形中，目标是在可以分配给一个毫微微小区f的可用子带的集合S_av中找出一个子带s作为一个优先子带。所述最优方案是通过选择在网络中导致子带利用最小下降的子带而发现的：

$s={\arg }_{s\∈S_{\mathrm{av}}}\min \left\{c(f,s)\right\}---\left(8\right)$

在第二种情形中，期望在可用毫微微小区的集合F_av中选择一个毫微微小区f，其中所述子带s可以被分配给毫微微小区f作为一个优先子带。在这种情形中，所述最优毫微微小区是指在网络中当子带S被分配时导致子带利用最小降低的毫微微小区：

$f={\arg }_{f\∈F_{\mathrm{av}}}\min \left\{c(f,s)\right\}---\left(9\right)$

附图8示出了一个基于具有5个节点的毫微微小区网络的开销函数。如附图8所示的，一个毫微微小区网络具有5个节点A-E，其中每个节点B-E只干扰节点A。在节点B和C，C和D，D和E以及E和B之间都没有干扰。所述开销函数，如上所述的，指示了当一个给定子带S被分配给其中一个节点(HeNB)f时网络中子带利用的下降。在附图8中，假定所述频带可被分成三个子带1，2和3。对于节点A和子带3，所述代价函数c(A，3)＝4，因为，当把第三子带3分配给节点A时，所有其他剩余的节点B-E不能再被分配子带3，归因于它们是节点A的邻居节点(干扰节点)，因此，对于这四个节点，所述子带不能再被使用，这边通过所述开销等于4指示出来。另一方面，对于节点B，C，D和E，每个都只干扰节点A，向各自节点分配所述第三子带3会导致开销函数c(B，3)＝1，因为在网络中只有一个另外的节点，即节点A，不能再使用这个子带。附图8示出的例子中，向节点B，C，D或E分配子带3的代价是相同的，并且向节点A分配所述第三子带的开销是4，即，大于将所述子带分配至其他节点时的开销。

如上所述的，根据本发明的实施方式，所述基于图形的动态频率再用方法使用两个步骤。在所述第一步骤中基于上述开销函数在小区内循环以及为一个给定的小区选择一个子带，这会导致网络中子带利用的最小下降。尤其是当子带数目很高时，假设每个小区的子带的最小数目的限制s_min，所述小区内循环会导致向小区分配期望数量的优先子带。在第二步骤中，执行一个子带内循环以找到面临更少干扰的小区从而可以向其分配更多的子带，并且选择一个可以导致网络中子带利用最小下降的一个小区。根据本发明的一个实施方式，这允许随可能变化的干扰状态的动态变化，提供了一个根据所分配子带的数目的灵活的方法，并且以一种低复杂度和代价产生高分辨利用率。

附图9示出了在所述小区以及子带内循环以分配更多子带的创造性方法的例子。附图9(A)示出了如附图7(B)所示的有限制的图形着色方法的结果。每个节点A-F只分配一个单独的子带。但是，应用该创造性方法产生了如附图9(B)所示的子带分配。根据该创造性方法，接下来节点A-C并不允许另外的子带的分配，归因于这三个节点之间的干扰。但是，根据该创造性的方法，节点D和节点E可以被分配另外的子带，更特别的，节点D被分配除了最初子带3，还有没被节点A使用的子带2。既然在节点D和C之间没有干扰，这种分配是可能的。以类似的方式，节点E被另外分配子带3，同样也未被节点A使用并且既然在节点E和D之间，以及在节点E和B之间没有干扰，这种第三子带3的额外分配是可能的。另外，如所看到的，节点F与其他节点没有任何干扰。节点F被分配所有三个子带1-3。

附图10示出了所述创造性方法的另一个例子，根据该方法，所述适合的子带和小区配对被找到来增加子带利用，其中通过使用上述开销函数，所述子带被分配给小区，所述开销函数指示了当一个给定子带s被分配给一个小区时网络中子带利用的下降。

附图10(A)示出了具有5个节点或者毫微微小区A-E的一个网络的例子，类似于参考附图8用于描述开销函数的网络。再次，所述频带的三个子带1-3是可用的并且需要在各自的节点之间分配。在附图10(A)中，示出了传统着色算法的结果，按照该算法，每个节点被分配一个单独的子带。如在附图10(A)所看到的，节点A被分配子带2并且所有其他节点被分配子带1。再次，只有节点A干扰每个其他节点，而节点B，C，D和E互不干扰。在附图10(A)中，所述五个节点中的每一个使用一个子带从而有五个可用子带被使用，即所述子带利用等于5/15。根据所述创造性方法，找出子带和小区的配对来增加所述子带利用。附图10(B)示出了节点A被另外分配子带3。但是，归因于节点A和所有其他节点B-E的干扰关系，这会禁止在节点B-E使用子带3，从而在附图10(B)的情形中，15个子带中只有6个子带被使用，从而所述子带利用等于6/15。而非向节点A分配一个另外的子带，另一种方法是向节点B-E分配各自的另外的子带，以附图10(C)所示的方式。如所示出的，每个节点B-D被另外分配也没有被节点A使用的子带3，另一方面，避免向节点A分配一个额外的子带。但是，如所见到的，附图10(C)的情景使用了15个子带中的9个，即所述子带利用等于9/15，这是附图10所示的情景中最高可能的子带利用。

开始于附图10(A)，基于所述开销函数执行一个关于是向节点A还是节点B-E中的一个分配另外的子带的确认。当看到附图10(B)时，用以向节点A分配另外的子带的开销函数产生了一个值4，因为向节点A分配子带3禁止子带3在所有剩余节点B-E中的使用，从而借助于根据附图10的分配方式，获得了网络中子带利用的很大下降。相反的，当看到附图10(C)时，与向节点B-E的每一个分配子带3相关联的开销产生了对于每个节点的开销函数等于1，因为只有节点A不能再被分配所述另外的子带3。因此，根据所述创造性的方法应用所述代价函数，该方法会按照附图10(C)自动选择配置，网络中子带利用的下降被最小化，归因于最小化开销函数，这反过来也产生了最高的子带利用，在附图10(C)中是9/15。

上述的步骤将在下文更详细的被描述。

步骤1：在这一步，子带被分配给毫微微小区，以一种类似于上述图形着色算法中的方式。但是，为了提高性能，所述算法被修改。第一项修改是在子带的选择进程中完成的。在传统的着色算法中，如果有多于一个可以分配给一个给定毫微微小区的可用子带，在这些子带中执行一个随机选择。但是，根据本发明的实施方式，基于公式8选择导致网络中子带利用最小下降的最优子带。因此，在该网络中可以使用更多的子带。第二，不同于已知的图形着色算法，小区被循环s_min次。在每次循环中，只有一个子带被分配给每个毫微微小区。如果所述算法不能找到任何用于一个给定毫微微小区的可用子带，该算法会跳过该毫微微小区而不会分配任何子带。通过该方式，只要S和γ_th被适当的选择，每个毫微微小区就会被分配s_min个子带。引入s_min的想法适应了分配给毫微微小区的最小优先带宽，尤其是当S被设置得很大时。这一步中所述算法的伪代码在如下给出：

1：定义一个子带池，S，[1，2，...，S]

2：对于i＝1:s_min(for)，循环执行

3：  将所有毫微微小区标记为未选择

4：   重复

5：    以Θ_sat下降顺序对未选择毫微微小区进行排序：

选择一个具有最大Θ_sat的毫微微小区f

如果有具有相同Θ_sat值的毫微微小区，那么在这些毫微微小区中选择具有最大数目的未选择邻居的毫微微小区

标记所选择的毫微微小区为已选择

6：对于已选择的f，找到可被分配给f作为优先子带的可用子带

$S_{\mathrm{av}}\⊆S:$

如果|S_av|≥1，在S_av中，分配满足(8)的子带s

如果|S_av|＝0，略过该毫微微小区而不分配任何子带

7：直到所有毫微微小区被标记为已选择

8：循环结束

算法2：GB-DFRM算法的步骤1

在算法2中，一个节点的饱和度(Θ_sat)代表了一个节点所连接到的不同子带的总数。例如，当考虑到一个通过其如附图11(A)所示的干扰图来表示的网络时，假定节点A具有4个邻居：B，C，D和E。另外，假定节点B被分配子带1，节点C被分配子带1和3，节点D被分配子带3，以及节点E被分配子带4。因此，节点A的邻居被分配3个不同的子带，即1，3，和4。这意味着节点A的饱和度是3。

上述算法中的第4-7行的伪代码类似于图形着色算法，但是还包括改进。第4-7行之间的代码选择每个节点一次并且采用“for”语句向它分配一个子带。

因此，在所述for语句的每个第i^th循环的开始，这对应于第3行，所有的节点都被标记为未选择。然后，该算法重复第4-7行之间的代码直到所有的节点被选择一次。根据传统的图形着色算法，要指出的是，如果节点的饱和度是相同的，则在这些节点中，选择具有最大数目的未着色邻居的那个。在此类似的是，但是由于这些节点被着色多次以及有的节点被选择但是未被分配子带，这些节点在第i^th循环时被标记为已选择或者未选择，而不是说已着色或者未着色。这会使用附图11来解释。

假定系统有6个子带S＝{1，2，3，4，5，6}以及s_min＝2，这意味着期望每个节点具有至少2个优先子带。该系统或者网络通过如附图11(A)所示的干扰图来表示。

●根据该算法，我们从i＝1开始，并且标记从A到F的所有节点为未选择(所给出算法中的第三行)

●现在我们对这些节点排序(第5行)。清楚的是，所有节点的饱和度是0。因此，我们在该for语句的第1^th循环中将选择具有最大未被选择的邻居的数目的节点。换句话说，选择具有最大数目的未被选择邻居的节点

未被选择的节点	饱和度	未被选择的邻居数目
			A	0	4(B，C，D，E)
B	0	2(A，C)
			C	0	2(A，B)
D	0	1(A)
			E	0	1(A)
F	0	0

根据上表给出的值，所述算法选择节点A因为它具有最大数目的未选择邻居(B，C，D和E)并且将其标记为已选择。然后所述算法将子带1分配给节点A(第6行)

●在向节点A分配一个子带之后，在for语句的第1^th循环中我们具有5个未被选择的节点。换句话说，我们有5个未被选择的节点即B，C，D，E和F。这样，我们保证所有节点将只被选择一次。如果我们重新计算这些节点的属性，我们获得：

未被选择的节点	饱和度	未被选择的邻居数目
			B	1	1(C)
C	1	1(B)
			D	1	0
E	1	0
			F	0	0

既然节点A被分配一个子带，它的邻居B，C，D和E具有饱和度为1。另外，因为A被选择，现在B只有一个未被选择的邻居就是C。类似的，节点C只有一个未被选择的邻居，就是B。根据上述给出的值，算法选择节点B(第5行)并且标记为已选择。然后子带2被分配给B(第6行)。

●再次，算法运算到代码的第5行。既然A和B被选择，算法在节点C，D，E和F中选择一个节点。如果我们重新计算这些节点的属性，我们获得：

未被选择的节点	饱和度	未被选择的邻居数目
			C	2	0
D	1	0
			E	1	0
F	0	0

既然节点C的邻居A和B，已经被分配两个子带(1和2)，则C的饱和度变成2。因为节点C具有最大饱和度，算法选择节点C，标记为未选择并且分配一个子带。

●然后，再次到第5行，在节点D，E和F之间进行选择，并且该进程会继续直到所有节点被选择一次并且我们得到如附图11(B)(示出了在for语句的第1^th循环的结尾处的子带分配)所示的一个子带分配。

然后该算法开始for语句的第二次循环(第2行)。如上所述的，在该循环中，所有节点被再次选择，因此我们标记所有节点为未选择(第3行)。

●现在，代码在第5行。所述未选择的节点具有如下属性：

未被选择的节点	饱和度	未被选择的邻居数目
			A	2	4(B，C，D，E)
B	2	2(A，C)
			C	2	2(A，B)
D	1	1(A)
			E	1	1(A)
F	0	0

既然A的邻居使用子带2和3(B和C分别被分配子带2和3)，则A的饱和度是2。类似的，B的邻居被分配子带1和3，因此节点B的饱和度同样被计算为2等等。既然，A，B和C具有最大的饱和度，我们检查未选择的邻居的数目。基于此，算法选择节点A并将其标记为已选择以及算法向节点A分配子带4(第6行)。

●现在算法在第5行。在这种情况下，它对未被选择的节点B，C，D，E和F进行排序。

未被选择的节点	饱和度	未被选择的邻居数目
			B	3	1(C)
C	3	1(B)
			D	2	0
E	2	0
			F	0	0

既然B的邻居被分配子带1，3和4，节点B饱和度变成3并且其他节点的饱和度类似地计算。然后，所述代码选择B，将其标记为已选择(第5行)并且分配子带5(第6行)。

●这会继续直到所有的节点被选择一次。在for语句的第二次循环的结束，我们获得一个如附图11(C)(示出了for循环的第2次循环的结尾处的子带分配)所示的子带分配。

附图11(C)示出了在应用了所述创造性方法的步骤1之后的优先子带分配。在接下来描述的步骤2中，一个算法在每个子带内循环并尝试尽可能分配更多的子带。

步骤2：在向毫微微小区分配s_min个子带后，在第二步骤中，所述创造性方法寻找更多的可以分配给所述毫微微小区的子带。为了该目的，在步骤中采用的算法在所有子带内循环。对每个子带，它寻找可用毫微微小区，该可用毫微微小区可以被分配已选择子带作为优先子带。然后，在这些可用毫微微小区中，基于公式(9)选择可以导致子带利用最小下降的毫微微小区。通过该方式，相同的子带可被分配给更多的毫微微小区。该算法的伪代码如下给出：

1：对于(for)s＝1:S，循环执行

2：  重复

3：      找到可用毫微微小区F_av，其可被分配子带s作为优先子带

4：      在F_av中

向给出(9)的毫微微小区f分配子带s

如果多个毫微微小区给出(9)，则将子带s分配给具有最小数目的已分配子带的毫微微小区

5：   直到|F_av|＝0

6：循环结束

算法3：GB-DFRM算法的步骤2

对于一个给定的子带，在该步骤中使用的算法总是找到最优毫微微小区，关于所述毫微微小区选择没有任何限制。在该步骤中，如果一个毫微微小区在所述干扰图中具有大量邻居，有可能毫微微小区不被分配任何子带。另一方面，子带几乎都被分配给面临更少干扰的毫微微小区，因为其导致子带利用的更小的下降。因此，如果s_min降低，网络中子带利用会增加。但是，这也降低了毫微微小区之间优先频带分配的公平性。在这种情况下，大量的频带作为优先子带分配给具有更少邻居的毫微微小区，同时剩余的毫微微小区只能被分配小比例的频带。结果，s_min应当依赖于S以及网络状态来设置。

例如，在附图11(C)的情况下，所述第二步骤可使用上述算法向各自的节点分配另外的子带，例如，所述算法可向节点D和E中的每一个分配另外的子带5和6，因为在节点D和E之间以及与已分配了子带5和6的其他节点(B和C)没有干扰。另外，节点F与任何其他节点都没有干扰，可被分配额外的除子带1和2之外的子带3，4，5和6。

步骤3：在一个可选的第3步骤，在一个给定的网络中，可能会有具有大量干扰邻居的毫微微小区并且如果所有子带都已被分配给毫微微小区的邻居，则上述算法不能向该毫微微小区分配不受干扰的子带。因此，在这一步，根据本发明的实施方式，该方法查找在第一和第二步骤中未被分配子带的毫微微小区。对这些毫微微小区，所述算法分配被最少数目的邻居使用的子带，从而使用相同子带的干扰邻居的数目被最小化。如果S被合理设定，所有毫微微小区都会至少被分配一个无干扰的优先子带。如果对次要子带采用功率控制，则这一步可以略过。

接下来，给出由发明人所作的仿真的结果以显示所述创造性方法以一种如上所述的方式动态分配子带的优点。在仿真中所使用的参数来自于3GPP“Simulation assumptions and parameters for FDD Henb RFrequirement，”3GPP TSG RAN WG4 R4-092042，May 2009，“Evolved universalterrestrial radio access(E-ETRA)；Radio Frequency(RF)SystemScenrios，”3GPP TR 36.942 V8.2.0，Jun.2010来自www.3gpp.org/ftp/specs/以及3GPP，“Channel models for femtocell，”3GPP TSG RAN 1 WG1 #59bitsR1-100560，Jan.2010来自www.3gpp.org/ftp/specs/并在表2中示出。

表2

仿真参数

在该仿真中，所有的HeNB和UE都是随机进入该建筑。该仿真持续1000次进入并且在每次进入都计算并收集期望数据。当干扰图被建立时，γ_th总是被设定为5dB。如之前所解释的，毫微微小区只使用优先子带来传输并且不使用次要子带。研究了3种不同的方法：

(1)所有毫微微小区使用所有可用子带(复用-1)

(2)基于传统图形着色算法向毫微微小区分配一个优先子信道

(3)采用创造性GB-DFRM向毫微微小区分配所述优先子带

附图12示出了所述三种方法的SINR和容量的累积分布函数(CDF)。假定一个最差情形，即所有公寓(见附图5)具有一个激活的毫微微小区。对于所述资源划分方法，使用不同的子带数目，即S＝4和S＝6，并且对于GB-DFRMs_min被设定为1。根据附图12(A)，当毫微微小区使用所有频带时，只有30％的UE感受到高于预定SINR阈值γ_th＝5dB的SINR。这种SINR分布指示了干扰减轻技术的必要性。在不采用任何干扰减轻技术时，对于小区边缘移动单元无法实现期望的服务质量。资源划分的效果是显著的。对于S＝4，接近90％的UE具有高于5dB的SINR。通过增加S，SINR值提高了，对于S＝6，接近所有的UE都具有高于5dB的SINR。这是因为在给定的网络中，4个子带不足以解决干扰图中的所有的冲突，从而一些毫微微小区会被分配一个同时也被其邻居使用的优先子带。但是，当S＝6时，根据所述创造性方法，每个毫微微小区被分配至少一个无干扰的优先子带。

在附图12(B)中，给出了三种方法的容量。既然每个毫微微小区服务一个用户，则所述一个用户的容量也代表了毫微微小区的容量。曲线的步骤是由于用来进行容量计算的香农-范围方法。根据附图12(B)，通过采用所述创造性的资源划分方法，在低容量时获得了较好的性能。因为在小区边界的UE面临一个高干扰，分配较少的但是不受干扰的子带会导致一个更高的容量。另一方面，对于面临更少干扰的UE，SINR的增加不能补偿资源的下降从而容量下降。因此，对于S＝6，在大约5Mbps之后(对于S＝4，大约3.7Mbps)，所述复用-1方法超越所述资源划分方法。所述创造性的GB-DFRM在这一点上的积极影响可以清楚的看到。当相比于一个图形着色算法时，越多的子带被分配给面临低干扰的毫微微小区，则GB-DFRM在高容量处就表现得越好。另外的，增加S而不改变s_min提升了在低和高容量区域的性能，但是在中间部分导致了一个下降。这是有原因的，因为通过增加S，向一个面临高干扰的毫微微小区分配无干扰子带的概率也增加了。这导致了在容量曲线的较低部分有一个向右的移位，但是，通过将S从4改变到6，一些毫微微小区被分配1/6^th的频带，而不是将降低其容量的1/4^th频带。这种影响可以在曲线的中间部分看到。所述剩余的面临该干扰的毫微微小区被分配更多的子带，因为所述创造性的方法试图在第一步骤向每个毫微微小区分配s_min＝1个子带之后，在第二步骤中通过向这些毫微微小区分配更多的子带来提高子带利用效率。因此，这些移动单元的容量会进一步提升。另一方面，经典的图形着色算法增加S降低了在高容量区间的性能，因为其不考虑干扰情况，只向每个毫微微小区分配一个子带。

附图13比较了对于不同子带数目S，即S＝6，12和24的GB-DFRM的容量性能。s_min分别设置为1，2和4，以保持s_min/S比率为常数。因此，对所有三种情况，向每个毫微微小区分配的最少子带带宽变得相同。在附图13中，清楚的是在不改变所述s_min/S比率的情况下，获得相似的性能。另外，如果子带数目被设定较大，则至少一个无干扰的子带会被分配给每个毫微微小区，这意味着在低容量区间中的改进。

最后，附图14比较了对于不同毫微微小区密度的子带利用，其中S＝6和s_min＝1。可以看出，随着毫微微小区密度降低(p降低)，子带利用增加。该图示出了所述创造性方法如何根据所述环境和干扰状态向毫微微小区动态地分配所述子带。另外，在所有毫微微小区密度下，所述创造性方法使用比传统图形着色算法更多的子带，所述传统着色算法的子带利用是100/6≈16.7％。另外，通过使用接近30％的子带，就实现了在附图13中示出的CDF。如果对次要子带利用功率控制技术，可以实现更高的改进。

所述创造性方法的目标是根据变化的干扰状态向毫微微小区分配优先子带。根据本发明，不是向毫微微小区分配相同数目的子带，而是依据子带的数目灵活完成资源分配。这提高了子带利用效率，其中毫微微小区可以在较低干扰状态下占用更多的带宽。所述仿真结果显示了使用所述创造性的GB-DFRM，在较低容量区间的改善换取了更高容量的下降。另外，依赖于所述网络状态，s_min可以被适应调整。最小的子带目标可能会降低子带利用效率，但是，其规范了毫微微小区之间的资源分配的公平性。这防止了当使用大数量子带时向毫微微小区分配非期望数量的子带。在上述结果中还示出了所述创造性方法不依赖于S，如果所述s_min/S的比率保持常数的话。简单起见，对GB-DFRM的解释是采用在其中HeNB只服务1个UE的网络来进行的。但是，所述创造性的方法可以同样地应用到在其中HeNB服务多个UE的网络。在这种情形中，类似于一个UE的情形，每个HeNB从HeNB的UE取得所述干扰信息并且依赖于所述UE反馈和γ_th，其定义所述邻居。因为UE数量的增加可以导致干扰邻居的增加，可以使用对干扰邻居数目的限制以便降低干扰图中的约束。

尽管以装置的形式描述了一些方面，清楚的是，这些方面还可以表示一个对对应方法的描述，其中一个模块或者设备对应一个方法步骤或者一个方法步骤的特征。类似地，描述为方法步骤的方面也可以表示一个对应模块或者项目或者一个对应装置的特征的描述。

依赖于特定的执行需求，本发明的实施方式可以在硬件或者软件中实施。所述实施可以采用一个具有电子可读控制信号存储其上的数字存储媒介来执行，例如一个软盘，一个DVD，一个CD，一个ROM，一个PROM，一个EPROM，一个EEPROM或者一个闪存，其配合(或者能够配合)于一个可编程计算机系统，从而可以执行各自的方法。根据本发明的一些实施方式包括一个具有电子可读控制信号的数据载体，其能够与一个可编程计算机系统协作，从而可以执行在此描述的方法。

一般地，本发明的实施方式可被执行为一个具有程序代码的计算机程序产品，当所述计算机程序产品在一个计算机上运行时，所述程序代码可操作用于执行其中一个方法。所述程序代码可以例如存储在一个机器可读载体上。其他实施方式包括用于执行在此描述的其中一个方法的计算机程序，存储在一个机器可读载体上。

换句话说，所述创造性方法的一个实施方式是，因此，一个具有用于执行在此描述的一个方法的程序代码的计算机程序，当所述计算机程序运行于一个计算机上时。所述创造性方法的另一个实施方式是，因此，一个数据载体(或者一个数字存储媒介，或者一个机器可读媒介)，其包括可记录其上的用于执行在此描述的其中一个方法的计算机程序。还有所述创造性方法的另一个实施方式是，因此，一个数据流或者一个信号序列，用于表示执行在此描述的其中一个方法的计算机程序。所述数据流或者信号序列可以是例如被配置用于通过一个数据通信连接传输，例如通过因特网。

另一个实施方式包括一个处理组件，例如，一个计算机，或者一个可编程逻辑设备，配置用于或者适应于执行在此描述的其中一个方法。另一个实施方式包括一个计算机，具有安装其上的用于执行在此描述的其中一个方法的计算机程序。

在一些实施方式中，一个可编程逻辑设备(例如，一个现场可编程门阵列)可被用于执行在此描述的方法的其中一些或者全部功能。在一些实施方式中，一个现场可编程门阵列可以与一个微处理器协作以便执行在此描述的其中一个方法。一般地，所述方法优选被硬件装置执行。

上述实施方式仅仅是用于说明本发明的精神。可以理解的是，对所述配置和细节的修改和变化对本领域技术人员来说都是显而易见的。意图是仅通过附带的专利权利要求来限定保护范围，而不是通过说明书的特殊细节以及对实施方式的解释来限定的。

Claims (15)

1.一种用于向无线通信网络中的多个干扰节点(A-E)分配频率子带(s，1-3)的方法，

其中分配给节点(A-E)的多个子带(s，1-3)依赖于节点(A-E)处的干扰状态，其中当节点面临较少的干扰时，所述节点会被分配较多的子带。

2.如权利要求1所述的方法，其中向干扰节点(A-E)分配子带(S，1-3)包括，

(a)为所述多个干扰节点(A-E)中的每一个选择导致网络中子带利用的最小降低的频率子带(s，1-3)；

(b)为每个频率子带确定所述干扰节点(A-E)中的面临剩余的频率子带中的一个或多个的较少干扰或者不被剩余的频率子带中的一个或多个干扰的一个或多个干扰节点，以及选择一个或多个导致网络中子带利用最小下降的干扰节点，并且

(c)将相应的剩余的一个或多个频率子带分配给所选择的干扰节点(A-E)。

3.如权利要求2所述的方法，其中子带利用是基于干扰被分配了特定子带的已选择的节点的节点的数目来定义的。

4.如权利要求2所述的方法，其中通过向已选择的节点分配特定子带的子带利用是基于向网络进行子带分配的开销来定义的，

其中所述开销是基于一组节点来确定的，其中每个节点具有以下属性：(a)所述节点是所选择节点的邻居，(b)所述特定子带不被分配给所述节点，以及(c)所述特定子带(s)不被分配给所述节点的邻居，以及

其中当所述开销最小时，子带利用的下降最小。

5.如权利要求2所述的方法，其中步骤(a)包括，对每个干扰节点：

(a1)选择具有最大数目的邻居节点的干扰节点，

(a2)为所选择的节点，找出能够作为优先子带被分配给所选择的节点的可用子带，

(a3)在存在一个或更多个可用子带的情况下，选择导致子带利用最小下降的子带，以及

(a4)在不存在可用子带的情况下，不为所述节点选择子带。

6.如权利要求5所述的方法，其中步骤(a1)到(a4)重复预定的次数，所述预定次数由试图分配给每个节点的优先子带的最小数目(S_min)来确定。

7.如权利要求2所述的方法，其中步骤(b)和(c)包括，对每个子带：

确定所述子带能够作为优先子带被分配给的所有可用节点，

将所述子带分配给导致子带利用的最小下降的节点，以及

在多于一个节点提供子带利用的最小下降的情况下，将子带分配给已分配有最少数目的子带的那些节点。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述干扰节点是由用户部署的基站形成的毫微微小区接入点，其中干扰节点是邻居节点，其中给定节点的邻居被定义为对由所述给定节点服务的移动单元产生干扰的节点，其中每个节点服务一个或多个移动单元。

9.如权利要求8所述的方法，其中所述无线通信网络包括向干扰节点(A-E)分配频率子带(s，1-3)的中央控制器(106)，所述中央控制器(106)为每个毫微微小区保持邻居列表，所述方法包括：

当一个或多个邻居列表发生变化时，将所述变化报告给所述中央控制器(106)，

其中响应于变化，所述中央控制器(106)向所述干扰节点动态再分配频率子带。

10.如权利要求1所述的方法，其中如果分配频率子带的结果是一个或多个干扰节点未被分配子带，那么所述方法还包括：

向任何未被分配的干扰节点分配由最小数目的邻接所述未被分配的干扰节点的节点使用的子带。

11.一种计算机程序产品，包括程序，所述程序包括由机器可读载体存储的指令，当运行于计算机上时，所述指令执行权利要求1-10其中之一的方法。

12.一种用于无线通信网络的控制器，所述无线通信网络包括多个节点(A-E)，所述控制器(106)包括：

存储器，配置为接收和存储所述多个节点的邻居列表，以及

处理器，配置为向无线通信网络的干扰节点分配频率子带，其中干扰节点是从所述邻居列表确定的，

其中所述处理器被配置为根据节点的干扰状态向节点分配多个子带，其中当所述节点面临较少的干扰时，所述节点被分配较多的子带。

13.如权利要求12所述的控制器，其中为了向干扰节点分配子带，所述处理器被配置为：

(a)为所述多个干扰节点(A-E)中的每一个选择导致网络中的子带利用的最小降低的频率子带(s，1-3)；

(b)为每个频率子带确定所述干扰节点中一个或多个干扰节点，所述一个或多个干扰节点面临剩余的频率子带中的一个或多个的较少干扰或者不受剩余的频率子带中的一个或多个的干扰，以及选择所述干扰节点中的导致网络中的子带利用的最小下降的一个或多个干扰节点，并且

(c)将相应的剩余的一个或多个频率子带分配给所选择的干扰节点。

14.一种无线通信系统，包括：

多个节点(A-F)，其中至少一些节点(A-E)是干扰节点，以及

如权利要求12或13所限定的中央控制器(106)。

15.如权利要求14所述的无线通信系统，其中所述中央控制器(106)被配置为当干扰状态改变时，重新分配所述频率子带。

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