CN102647727A - 一种混合协作簇的选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种混合协作簇的选择算法，包括：(1)将小区划分为小区内区域，簇内区域，簇边缘区域三部分。(2)对应小区结构的三部分，用户也被分为三种，小区内区域用户、簇内区域用户、簇边缘区域用户，通过用户的信干噪比和接收到的干扰功率来对用户进行类别的判定。(3)三种不同类型的用户采用不同类型的传输方案，小区内用户采用非协作传输，簇内用户采用静态簇协作传输，簇边缘用户采用动态簇协作传输。(4)根据上述三种不同的传输方案，提出一种新的调度算法。通过这种混合协作簇的选择方法，降低了由于分簇带来的系统复杂度和信息交互量，且对小区边缘用户的性能有很大的提高。

Description

一种混合协作簇的选择方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种混合协作簇的选择方法。

背景技术

为了充分利用有限的频谱资源，采用全频率复用方案。而当网络采用全频率复用时，系统处于干扰受限的状态，特别是小区边缘用户。为了消除用户的干扰，提高小区边缘用户的频谱效率，提出了联合传输技术。联合传输技术即多个小区同时为一个或多个用户服务，全网小区同时协作是难以实现的，所以需要对小区进行分簇。现有的对分簇的研究中有静态簇和动态簇，静态簇划分实现简单，但是可实现的性能提升有限，动态簇可以最大化系统性能的提升，但是基站间的调度，信道信息的反馈要求高。上述技术均无法实现最大化系统容量的同时降低系统复杂度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种混合协作簇的选择方法，该选择方法解决了由于联合传输技术引入的协作簇的划分问题，在最大化提升小区边缘用户的频谱效率的同时降低系统的复杂度。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案。

(1)以三个相邻小区组成一个静态簇，将小区分为小区内区域和小区边缘区域，再将小区边缘区域划分为簇内区域和簇边缘区域；即将小区划分为三部分：小区内区域、簇内区域、簇边缘区域；

(2)采用基于用户判决的方案，根据用户所处区域，将用户分为小区内用户、簇内用户以及簇边缘用户；进行传输之前，系统需要首先确定用户的类型，从而为用户选择最佳的传输方案，由用户自己确定所处区域，进而反馈给基站E-NodeB；

(3)根据步骤(2)对用户类型的判定确定用户的协作类型，如果用户是小区内用户则采用非协作传输，由用户的服务小区为用户传输数据；如果用户是簇内用户，则采用静态簇协作传输；如果用户是簇边缘用户，则采用动态簇协作传输；根据用户的协作类型，及其选择的协作小区，服务小区向协作小区发送协作请求，协作小区确定协作后，服务小区向协作小区共享传输数据，信道信息等信息；

(4)将全网用户组成一个用户集，用户集内的用户按用户的优先级降序排列，并按用户的优先级从高到低调度，直到所有用户调度完毕；根据用户的协作类型(Non-CoMP，静态簇，动态簇)对用户依次进行调度，调度过程为：如果用户的协作簇中所有小区的资源未被分配，则给该用户分配资源，如果该用户的协作簇中有一个小区的资源被分配，则停止对该用户调度。

所述步骤(2)的具体方法如下：设用户k平均接收信干噪比为SINR_k，当用户k满足SINR_k＜SINR_edge时，判定用户k为小区边缘用户，当用户k满足SINR_k≥SINR_edge时，判定用户k为小区内用户，SINR_edge为边缘用户判定阈值；对于小区边缘用户进一步进行分类，若

则为簇内用户，若

则为簇边缘用户；

用户k从本地小区i处的接收功率为

用户k从静态协作小区j处的接收功率为：

表示用户k的静态簇；

用户k从非协作小区m处的接收功率为：

其中，p_i、p_j、p_m为发射功率，

为衰弱因子；

用户k从所有静态协作小区处的接收功率为：

用户k从所有非协作小区处的接收功率为： $p_k^{-}=\underset{j\∈B-C_k^{\mathrm{static}}}{\mathrm{\Σ}}{P}_k^{\mathrm{non}-\mathrm{cooperate}}\left(j\right),$ B表示所有小区的集合；

则， ${\mathrm{SINR}}_k=\frac{P_k^{\mathrm{local}}\left(i\right)}{P_k+p_k^{-}+N_o},$ 其中N_o为噪声功率。

所述静态簇协作传输采用基于全局预编码的簇内联合传输方案，具体方法为：设用户k的静态簇

其中s₁为用户k的服务小区，s₂，s₃为用户k的协作小区，s₁、s₂、s₃与用户之间构成一个虚拟MIMO(多输入多输出)信道 ${\tilde{h}}_k=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{s_{1}k}& h_{s_{2}k}& h_{s_{3}k}\end{array}\right],$ 设

为

最大奇异值对应的右奇异矢量，则由全局预编码方案确定的各协作节点的预编码矩阵满足 ${\left[\begin{array}{ccc}{v}_{s_{1}k}^T& v_{s_{2}k}^T& v_{s_{3}k}^T\end{array}\right]}^T={\tilde{v}}_k,$ 其中，

和

分别表示协作传输时，s₁、s₂和s₃所采用的预编码矩阵。

所述动态簇协作传输的动态协作簇选择方法为：计算所有小区到用户k的功率

(j∈B)，并排序；选取功率最大的Y(k)个小区

为备选小区；从Y(k)个小区中选取两个小区i，j与本地小区进行协作，遍历所有可能的协作簇组合，共有

种组合，计算每种组合的 ${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{Co}}^{i,j}=\frac{{\left|W_k^b{H}_k^b\right|}^2+{\left|W_k^i{H}_k^i\right|}^2+{\left|W_k^j{H}_k^j\right|}^2}{\underset{j\∈B-c_k,k^{\′}\≠k}{\mathrm{\Σ}}{\left|W_{k^{\′}}^j{H}_{k^{\′}}^j\right|}^2+N_o},$ 表示本地基站b针对用户k的预编码矩阵，表示本地基站b到用户k的发射信道矩阵，

表示从Y(k)个小区中选取的小区i针对用户k的预编码矩阵，

表示从Y(k)个小区中选取的小区i到用户k的发射信道矩阵，

表示从Y(k)个小区中选取的小区j针对用户k的预编码矩阵，

表示从Y(k)个小区中选取的小区j到用户k的发射信道矩阵，表示小区j针对用户k′的预编码矩阵，

表示小区j到用户k′的信道矩阵，选取

最大的组合(i^*，j^*)为协作小区，

则(i^*，j^*)为簇边缘用户的动态协作小区。

所述步骤(4)的具体步骤如下：

(4-1)对任意资源块i，存在一个全网用户集{U_i}，用I_s(i)表示小区s的资源分配指示因子，若I_s(i)＝1，则表示小区s第i个资源块已经分配，否则I_s(i)＝0表示该资源块未分配，对任意子信道n，设用户k在该子信道上的最大传输速率为r_kn(i)，用户历史总吞吐量为T_k，选出在资源块i中优先级最高的用户k^*，

每个资源块分配后，需对历史吞吐量进行更新，即T_k＝T_k+r_kn(i)，同一小区内每个资源块只能分配给一个用户；

(4-2)设用户k^*的协作簇为{s₁，s₂，s₃}，若存在

则表示在该协作簇小区中，有的小区的资源已经被分配，则该用户调度失败，更新用户集{U_i}，{U_i}＝{U_i}-k^*，回到步骤(4-1)选择新的被调度用户；

(4-3)若

用户k^*调度成功，则令

j∈{1，2，3}，{U_i}＝{U_i}-k^*，回到步骤(4-1)选择新的被调度用户；

(4-4)依次循环，直到所有用户调度完毕，即{U_i}＝φ；

(4-5)若{U_i}＝φ，则更新资源块i＝i+1，依次循环，直到所有资源分配完毕。

本发明从用户所在位置方面来考虑对协作簇进行选择，提出了一种混合协作簇方案。首先对小区进行划分，分为小区内区域和小区边缘区域，然后以三个相邻小区组成一个静态簇，再对整个静态簇区域进行划分，分为簇内区域和簇边缘区域。其次，按照已经划分好的区域，小区内区域采用非协作模式，簇内区域采用静态簇协作，簇边缘区域采用动态簇协作。混合协作簇以低的调度复杂度和反馈开销实现了对小区边缘用户频谱效率的最大提升。

附图说明

图1为本发明混合协作簇的选择方法的系统模型图；

图2为本发明混合协作簇的选择方法的小区结构划分示意图；

图中：小区内区域1，簇内区域2，簇边缘区域3。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明。

本发明的核心思想是：由于联合传输技术，引入了协作簇的选择问题，然而静态簇划分实现简单，但是可实现的性能提升有限，动态簇可以最大化系统性能的提升，但是基站间的调度，信道信息的反馈等要求高。因此我们提出了一种混合协作簇的选择方法，首先对小区进行划分，分为小区内区域和小区边缘区域，然后以三个相邻小区组成一个静态簇，再对整个静态簇区域进行划分，分为簇内区域和簇边缘区域。其次，按照已经划分好的区域，小区内区域采用非协作模式，簇内区域采用静态簇协作，簇边缘区域采用动态簇协作。

本发明是一种混合协作簇的选择方法，其包括：

(1)小区的划分；

(2)用户类别的判定；

(3)混合分簇方法；

(4)调度算法。

具体步骤为：

(1)小区的划分

(1-1)如图1所示，本发明是在一种MIMO蜂窝小区场景下，该蜂窝小区的基站(BS，Base Station)有N个天线，小区中具有K个单天线的移动台(MS，Mobile Station)，用户k的协作簇为C_k(分为静态簇和动态簇)。采用联合传输技术，由3个基站向一个用户服务。

(1-2)如图2所示，首先将小区分为小区内区域1和小区边缘区域；再将小区边缘区域划分为簇内区域2和簇边缘区域3。所以小区被划分为三部分：小区内区域、簇内区域、簇边缘区域。

(2)用户类别的判定

根据步骤(1)，小区被划分三部分，相应的用户也具有三种类型：小区内用户、簇内用户、簇边缘用户。在进行传输之前，系统需要首先确定用户的类型，从而为用户选择最佳的传输方案。本发明中采用基于用户判决的方案，即由用户自己确定所处区域，进而反馈给基站。

用户k从本地小区i处的接收功率为：

$P_k^{\mathrm{local}}\left(i\right)=p_i{\∂}^2(k,i)---\left(2\right)$

用户k从静态协作小区j

处的接收功率为：

$P_k^{\mathrm{cooperate}}\left(j\right)=p_j{\∂}^2(k,j)---\left(3\right)$

用户k从非协作小区m处的接收功率为：

$P_k^{\mathrm{non}-\mathrm{cooperate}}\left(m\right)=p_m{\∂}^2(k,m)---\left(5\right)$

其中，p_i、p_j、p_m为发射功率，

为衰弱因子。

用户k从所有静态协作小区(包括服务小区)处得接收功率为：

$P_k=\underset{j\∈C_k^{\mathrm{static}}}{\mathrm{\Σ}}{P}_k^{\mathrm{cooperate}}\left(j\right)---\left(4\right)$

用户k从所有非协作小区处得接收功率为：

$p_k^{-}=\underset{j\∈B-C_k^{\mathrm{static}}}{\mathrm{\Σ}}{P}_k^{\mathrm{non}-\mathrm{cooperate}}\left(j\right)---\left(6\right)$

则，Non-CoMP时的SINR为：

${\mathrm{SINR}}_k=\frac{P_k^{\mathrm{local}}\left(i\right)}{P_k+p_k^{-}+N_o}---\left(7\right)$

CoMP时的SINR为：

$\mathrm{Co}-{\mathrm{SINR}}_k=\frac{P_k^{\mathrm{local}}\left(i\right)+P_k}{p_k^{-}+N_o}---\left(8\right)$

其中，N_o为噪声功率。

第一步：中心/边缘用户判定

用户主要根据导频信号的平均接收信干噪比确定所处区域。当用户k满足SINR_k＜SINR_edge时，则判定为小区边缘用户，当用户k满足SINR_k＞SINR_edge时，则判定为小区内用户，其中SINR_edge为边缘用户判定阈值。

第二步：扇区边缘/小区边缘用户判定

当用户判定为小区边缘用户时，则继续进行判断，如果

则为簇边缘用户，反之，为簇内用户。

总结：当SINR_k＞SINR_edge时，用户为小区内用户；

当SINR_k＜SINR_edge且

时，用户为簇内用户；

当SINR_k＜SINR_edge且

时，用户为簇边缘用户。

(3)混合分簇方法

混合的协作集合划分方法，对小内用户、簇内用户和簇边缘用户分别采用不同协作集合选择策略，具体如下，

以基站为中心的三个小区为一个静态簇，整个网络被划分为若干个静态簇。首先用户根据获得的服务小区和周围小区的信道信息(SINR_k)，根据所属的静态簇，计算协作小区的接收功率P_k和非协作小区的接收功率

a)根据上述的划分规则，若用户为小区内用户，则采用非协作传输方案，由其服务小区为其传输数据。

b)若用户为簇内用户，则采用静态簇协作传输方案，由其相邻小区组成协作小区为其传输数据。对于静态簇协作方案，采用基于全局预编码的簇内联合传输方案。设用户k的协作集合C_k＝{s₁，s₂，s₃}，其中s₁为用户的服务小区，s₂，s₃为其协作小区。则三个协作小区与用户之间构成一个虚拟MIMO信道 ${\tilde{h}}_k=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{s_{1}k}& h_{s_{2}k}& h_{s_{3}k}\end{array}\right],$ 设

为

最大奇异值对应的右奇异矢量，则由全局预编码方案确定的各协作节点的预编码矩阵满足

${\left[\begin{array}{ccc}{v}_{s_{1}k}^T& v_{s_{2}k}^T& v_{s_{3}k}^T\end{array}\right]}^T={\tilde{v}}_k$

其中，

和

分别表示协作传输时，协作节点s₁、s₂和s₃所采用的预编码矩阵。

c)若用户为簇边缘用户，则采用动态簇协作传输方案，动态协作簇选择算法如下：

1.计算所有小区到用户k的功率

(j∈B)，并排序；

2.选取功率最大

的Y(k)个小区为备选小区；

3.从Y(k)个小区中选取两个小区i，j与本地小区b进行协作，遍历所有的可能的协作簇组合(共有

种组合)，计算每种组合的

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{Co}}^{i,j}=\frac{{\left|W_k^b{H}_k^b\right|}^2+{\left|W_k^i{H}_k^i\right|}^2+{\left|W_k^j{H}_k^j\right|}^2}{\underset{j\∈B-c_k,k^{\′}\≠k}{\mathrm{\Σ}}{\left|W_{k^{\′}}^j{H}_{k^{\′}}^j\right|}^2+N_o}$

选取

最大的组合(i^*，j^*)为协作小区，

$(i^{*},j^{*})=\underset{i,j\∈Y\left(k\right)}{\arg \max }{\mathrm{SINR}}_{\mathrm{Co}}^{i,j}$

则(i^*，j^*)为簇边缘用户的动态协作小区。

d)根据用户的协作类型，及其选择的协作小区，服务小区向协作小区发送协作请求。协作小区确定协作后，服务小区向协作小区共享传输数据，信道信息等信息。

(4)调度算法

在本发明中，由于不同用户的协作簇之间会重叠，因此已有的调度算法不适用，因此提出了一种新的调度算法，具体步骤如下：

(4-1)对任意资源块i，存在一个全网用户集{U_i}，用I_s(i)表示小区s的资源分配指示因子，若I_s(i)＝1，则表示小区s第i个资源块已经分配，否则I_s(i)＝0表示该资源块未分配。对任意子信道n，设用户k在该子信道上的最大传输速率为r_kn(i)，用户历史总吞吐量为T_k，选出在资源块i中优先级最高的用户k^*，其中k^*由下式确定。

$k^{*}=\underset{k\∈\left\{U_i\right\}}{\arg \max }\frac{r_{\mathrm{kn}}\left(i\right)}{T_k}$

每个资源块分配后，需对历史吞吐量进行更新，即T_k＝T_k+r_kn(i)。为了保证小区内正交性，同一小区内每个资源块只能分配给一个用户。

(4-2)设用户k^*的协作簇为{s₁，s₂，s₃}，若存在则表示在该协作簇小区中，有的小区的资源已经被分配，则该用户调度失败，更新用户集{U_i}

{U_i}＝{U_i}-k^*

回到步骤(4-1)选择新的被调度用户；

(4-3)若用户k^*调度成功，则令

j∈{1，2，3}，{U_i}＝{U_i}-k^*，回到步骤(4-1)选择新的被调度用户；

(4-4)依次循环，直到所有用户调度完毕即{U_i}＝φ。

(4-5)若{U_i}＝φ，则更新资源块i＝i+1，依次循环，直到所有资源分配完毕。

Claims (5)

1.一种混合协作簇的选择方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)以三个相邻小区组成一个静态簇，将小区分为小区内区域和小区边缘区域，再将小区边缘区域划分为簇内区域和簇边缘区域；

(2)采用基于用户判决的方案，根据用户所处区域，将用户分为小区内用户、簇内用户以及簇边缘用户；

(3)根据步骤(2)对用户类型的判定确定用户的协作类型，如果用户是小区内用户则采用非协作传输，由用户的服务小区为用户传输数据；如果用户是簇内用户，则采用静态簇协作传输；如果用户是簇边缘用户，则采用动态簇协作传输；

(4)将全网用户组成一个用户集，用户集内的用户按用户的优先级降序排列，并按用户的优先级从高到低调度，直到所有用户调度完毕；调度过程为：如果用户的协作簇中所有小区的资源未被分配，则给该用户分配资源，如果该用户的协作簇中有一个小区的资源被分配，则停止对该用户调度。

2.根据权利要求1所述一种混合协作簇的选择方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体方法如下：设用户k平均接收信干噪比为SINR_k，当用户k满足SINR_k＜SINR_edge时，判定用户k为小区边缘用户，当用户k满足SINR_k≥SINR_edge时，判定用户k为小区内用户，SINR_edge为边缘用户判定阈值；对于小区边缘用户进一步进行分类，若

则为簇内用户，若

则为簇边缘用户；

用户k从本地小区i处的接收功率为

用户k从静态协作小区j处的接收功率为：

表示用户k的静态簇；

用户k从非协作小区m处的接收功率为：

其中，p_i、p_j、p_m为发射功率，

为衰弱因子；

用户k从所有静态协作小区处的接收功率为：

用户k从所有非协作小区处的接收功率为： $p_k^{-}=\underset{j\∈B-C_k^{\mathrm{static}}}{\mathrm{\Σ}}{P}_k^{\mathrm{non}-\mathrm{cooperate}}\left(j\right),$ B表示所有小区的集合；

则， ${\mathrm{SINR}}_k=\frac{P_k^{\mathrm{local}}\left(i\right)}{P_k+p_k^{-}+N_o},$ 其中N_o为噪声功率。

3.根据权利要求1所述一种混合协作簇的选择方法，其特征在于：所述静态簇协作传输采用基于全局预编码的簇内联合传输方案，具体方法为：设用户k的静态簇

其中s₁为用户k的服务小区，s₂，s₃为用户k的协作小区，s₁、s₂、s₃与用户之间构成一个虚拟MIM0信道 ${\tilde{h}}_k=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{s_{1}k}& h_{s_{2}k}& h_{s_{3}k}\end{array}\right],$ 设

为最大奇异值对应的右奇异矢量，则由全局预编码方案确定的各协作节点的预编码矩阵满足 ${\left[\begin{array}{ccc}{v}_{s_{1}k}^T& v_{s_{2}k}^T& v_{s_{3}k}^T\end{array}\right]}^T={\tilde{v}}_k,$ 其中，

和分别表示协作传输时，s₁、s₂和s₃所采用的预编码矩阵。

4.根据权利要求1所述一种混合协作簇的选择方法，其特征在于：所述动态簇协作传输的动态协作簇选择方法为：计算所有小区到用户k的功率

(j∈B)，并排序；选取功率最大的Y(k)个小区

为备选小区；从Y(k)个小区中选取两个小区i，j与本地小区进行协作，遍历所有可能的协作簇组合，共有

种组合，计算每种组合的

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{Co}}^{i,j}=\frac{{\left|W_k^b{H}_k^b\right|}^2+{\left|W_k^i{H}_k^i\right|}^2+{\left|W_k^j{H}_k^j\right|}^2}{\underset{j\∈B-c_k,k^{\′}\≠k}{\mathrm{\Σ}}{\left|W_{k^{\′}}^j{H}_{k^{\′}}^j\right|}^2+N_o},$

表示本地基站b针对用户k的预编码矩阵，

表示本地基站b到用户k的发射信道矩阵，表示从Y(k)个小区中选取的小区i针对用户k的预编码矩阵，表示从Y(k)个小区中选取的小区i到用户k的发射信道矩阵，

表示从Y(k)个小区中选取的小区j针对用户k的预编码矩阵，

表示从Y(k)个小区中选取的小区j到用户k的发射信道矩阵，

表示小区j针对用户k′的预编码矩阵，表示小区j到用户k′的信道矩阵，选取

最大的组合(i^*，j^*)为协作小区，

则(i^*，j^*)为簇边缘用户的动态协作小区。

5.根据权利要求1所述一种混合协作簇的选择方法，其特征在于：所述步骤(4)的具体步骤如下：

(4-1)对任意资源块i，存在一个全网用户集{U_i}，用I_s(i)表示小区s的资源分配指示因子，若I_s(i)＝1，则表示小区s第i个资源块已经分配，否则I_s(i)＝0表示该资源块未分配，对任意子信道n，设用户k在该子信道上的最大传输速率为r_kn(i)，用户历史总吞吐量为T_k，选出在资源块i中优先级最高的用户k^*，每个资源块分配后，需对历史吞吐量进行更新，即T_k＝T_k+r_kn(i)，同一小区内每个资源块只能分配给一个用户；

(4-2)设用户k^*的协作簇为{s₁，s₂，s₃}，若存在

则表示在该协作簇小区中，有的小区的资源已经被分配，则该用户调度失败，更新用户集{U_i}，{U_i}＝{U_i}-k^*，回到步骤(4-1)选择新的被调度用户；

(4-3)若

用户k^*调度成功，则令

j∈{1，2，3}，{U_i}＝{U_i}-k^*，回到步骤(4-1)选择新的被调度用户；

(4-4)依次循环，直到所有用户调度完毕，即{U_i}＝φ；

(4-5)若{U_i}＝φ，则更新资源块i＝i+1，依次循环，直到所有资源分配完毕。

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