CN102791006A - 通信系统中资源分配与管理的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及无线通信技术领域，提出了一种通信系统中的资源分配与管理的方法，包括：（1）将系统中所有可用的资源，包括基站及所属天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源等，集中到一起形成资源池，由系统中特定的资源管理模块统一进行调度与分配；（2）资源管理模块从各自可用的资源中按某种准则选择可以满足用户通信需求的资源组合为用户提供服务；（3）用户当前所使用资源组合不能满足所述用户的要求，资源管理模块通过资源调度自适应地将用户更换到按某种准则满足用户通信需求的资源组合上。本发明能将系统有用资源集中起来进行调配，自适应地将用户更换到按某种准则满足用户通信需求的资源组合上，易于达到整体资源的最优分配。

Description

通信系统中资源分配与管理的方法

技术领域

本发明涉及第三代（3G）移动通信系统、三代增强系统（Enhanced3G）、第四代（4G）移动通信系统或后四代（Beyond 4G）移动通信系统、无线宽带接入系统（包括802.11系列，802.16系列等）等多种无线通信系统技术领域，具体涉及一种通信系统中资源分配与管理的方法。

背景技术

频谱池的概念于2002年提出，研究的出发点是基于越来越拥挤的频谱资源现状，希望将一些零散的可用频谱资源通过“池”的概念集中起来，通过一定的分配方式将频谱池中的资源尽可能多的利用起来。频谱池的概念可以通过OFDM技术得以实现，通过子载波的方式调用频谱池中可用的资源，并利用OFDM良好的正交性防止干扰。频谱池的概念可以进一步的提高频谱利用率。

目前随着数字信号处理技术以及芯片技术的飞速发展，通信系统中处理大规模、高复杂度信号的能力也得到了进一步的提高，也为无线通信系统中的资源的统一分配与管理提供了可能。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是：如何实现对无线资源的分配达到整体资源的最优使用。

（二）技术方案

为了解决上述技术问题，本发明提供一种通信系统中资源分配与管理的方法，包括以下步骤：

A1、将通信系统中所有可用的资源，包括基站及所属天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源，集中到一起形成资源池，待由通信系统中特定的资源管理模块进行调度与分配；

A2、资源管理模块从其可用资源中按一定准则选择能够满足用户通信需求的资源组合为用户提供服务；并且，当用户当前所使用资源组合不能满足所述用户的要求时，所述资源管理模块通过资源调度将所述用户当前所使用的资源组合替换为满足用户通信需求的新的资源组合。

优选地，所述通信系统中包含多个资源管理模块，每个资源管理模块的可用资源为所述资源池中的所有资源，或者所述资源池中的部分资源，不同资源管理模块的可用资源的量相等或不等。

优选地，不同的资源管理模块有其各自对应的可用资源，不同的资源管理模块分别对各自可用资源进行调度与分配。

优选地，所述资源池中的资源在资源管理模块之间可以按一定的方式重用。

优选地，所述资源管理模块的可用资源的量是指基站及所属天线单元的数目、功率大小、频率、时隙数目、码字数目以及空间资源的数量。

优选地，所述资源管理模块的可用频率资源、时隙资源、功率资源是连续的。

优选地，所述资源管理模块的可用频率资源、时隙资源、功率资源是不连续的。

优选地，所述资源管理模块的可用资源中的基站作为一个资源模块使用，包括基站所属的天线单元以及基站可实现的覆盖区域。

优选地，所述资源管理模块所选择的资源组合为基站及其所属的天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源的任意组合。

优选地，所述一定准则根据不同的通信系统要求以及用户需求来确定。

优选地，所述资源管理模块所选择资源组合中基站及所属天线单元的个数、功率大小、频率、时隙数目、码字数目和空间资源根据用户通信需求、当前干扰状况和当前链路条件进行调整。

优选地，所述新的资源组合是当前资源组合中基站及所属天线的个数、功率大小、频率、时隙数目、码字数目及空间资源中的一个或几个发生变化后的资源组合。

优选地，所述资源管理模块是物理实体或逻辑实体。

优选地，所述资源管理模块采用集中式的资源分配与资源调度算法进行资源分配。

优选地，所述资源管理模块采用分布式的资源分配与资源调度算法进行资源分配。

优选地，所述基站所属的天线单元是单天线。

优选地，所述基站所属的天线单元是多天线形成的天线阵列。

优选地，所述基站所属的天线单元是由多个相互分离的单天线组成的单天线组合。

优选地，所述基站所属的天线单元是由多个相互分离的天线阵列组成的天线阵列组合。

优选地，所述基站所属的天线单元是由多个相互分离的单天线及天线阵列组成的混合组合。

优选地，所述资源管理模块采用遗传算法进行资源分配。

（三）有益效果

上述技术方案具有如下优点：本发明通过将系统中的可用资源集中起来进行调配，可以从整个系统层面上考虑问题，全面衡量系统当前状态下的资源利用状况、干扰状况、用户的业务请求分布情况等。并且通过与分布式或集中式的资源调度机分配优化算法相结合，能自适应地将用户更换到按某种准则满足用户通信需求的资源组合上，易于达到整体资源的最优分配。

附图说明

图1示意了本发明的方法总体流程；

图2示意了根据本发明在LTE-Advanced系统中采用资源池进行资源分配与管理的应用场景示意图；

图3示意了本发明实施例的应用场景示意图；

图4示意了本发明一个实施例的方法执行流程。

图5给出了实施例1中的基于遗传算法的资源分配方案与对比方案的性能对比图；

图6给出了实施例2中的基于遗传算法的资源分配方案与对比方案的性能对比图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

如图1所示，本发明提出了一种通信系统中资源分配与管理的方法，主要包括：A1、将通信系统中所有可用的资源，包括基站及所属天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源，集中到一起形成资源池，由通信系统中特定的资源管理模块进行调度与分配；A2、资源管理模块从其可用资源中按一定准则选择能够满足用户通信需求的资源组合为用户提供服务；并且，当用户当前所使用资源组合不能满足所述用户的要求时，所述资源管理模块通过资源调度将所述用户当前所使用的资源组合替换为满足用户通信需求的新的资源组合。系统中每个资源管理模块的可用资源可以是资源池中的所有资源，也可以是资源池中的部分资源，不同资源管理模块中的可用资源的量可能相等，也可能不等。

在分布式网络架构中，选择应用为LTE-Advanced系统场景，参照图2，演进型基站（eNB,evolved Node B）所连接的远端射频头（RRH,RemoteRadio Head）只负责信号的发送与接收，而所有的信号处理以及资源的分配与调度都由eNB来集中进行，是典型的资源集中分配与管理的系统。以下就参照附图2，以本发明提出的通信系统中资源分配与管理的方法在LTE-Advanced系统中的应用作为优选实施例来进行说明。

根据本发明，在LTE-Advanced系统中，将所有可用的资源，包括天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源等，集中到一起形成资源池，由eNB统一进行分配与管理。

每个eNB的可用资源可以是资源池中的所有资源，也可以是资源池中的部分资源，不同eNB中的可用资源的量可能相等，也可能不等。

在用户请求接入时，eNB可以根据用户通信需求及干扰状况，从资源池中选择能满足用户需求的资源组合为用户提供服务。当用户当前所使用资源组合不能满足其要求时，eNB可以通过资源调度将其更换到按一定准则对所述用户更优的资源组合上。

本实施例中，不同eNB有各自的可用资源并对其进行调度与分配。

本实施例中，资源池中的频率、时隙、码字等资源在eNB之间可以按一定的方式重用。

本实施例中，不同eNB的可用资源的量是指基站及所属天线单元个数、总功率大小、频率总带宽、时隙数、码字数以及空间资源数等。

根据本发明，eNB的可用基站可以作为一个资源模块使用，其所属的天线单元以及其可实现的覆盖区域等。

本实施例中，eNB的可用频率资源和可用时隙资源可以是连续的，也可以是不连续的。

本实施例中，基站资源中所属的天线单元，也就是eNB所连接的RRH可以是单天线或者天线阵列，也可以是由多个相互分离的单天线组成的单天线组合或者由多个相互分离的天线阵列组成的天线阵列组合。

本实施例中，eNB选择满足用户通信需求的资源组合的准则可以根据不同的系统要求以及用户需求来确定。

本实施例中，eNB选择的资源组合可以为基站及所属天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源中的任意几种的组合。

本实施例中，eNB所选择的资源组合中的频率资源和时隙资源可以是连续的，也可以是不连续的。

本实施例中，eNB所选择资源组合中基站及所属天线单元个数、功率大小、带宽、时隙数目和空间资源等可以根据用户通信需求、当前干扰状况和当前链路条件等进行调整。例如eNB可以根据用户通信需求及通信环境不同，为室内用户及室外用户所选择的资源组合中的天线单元个数可以不同等。

本实施例中，当用户当前所使用资源组合不能满足其要求，eNB将所述用户更换到按某种准则满足用户通信需求的资源组合上，新的资源组合，可以是当前资源组合中基站及所属天线单元或基站及所属天线单元个数、功率大小、频率或带宽、时隙或时隙数及空间资源中的一个或几个发生变化后的资源组合。

参照附图2，eNB1连接的天线单元包括RRH1、RRH2、RRH3，eNB2连接的天线单元包括RRH4与RRH5。其中与所述eNB1连接的所述RRH1为包含4根天线的天线阵，所述RRH2为包含2根天线的天线阵，所述RRH3为单天线构成的天线单元。与所述eNB2连接的所述RRH4为包含4根天线的天线阵，所述RRH5为包含2根天线的天线阵。

参照附图2，用户1为具备单天线的移动终端，用户2为具备两根天线的移动终端。其中所述用户1处于所述eNB1所连接的天线单元的覆盖范围内，用户1为发起接入请求的新用户；所述用户2处于所述eNB2所连接的天线单元的覆盖范围内，为已经接入系统的当前用户。

此时，针对发起接入请求的用户1，eNB1根据收到的所述用户1的接入请求类型，结合当前系统资源的使用情况，根据资源池的方法，从中挑选合适的资源组合为用户1提供服务。eNB1对应的资源池中的资源包括天线单元RRH1、RRH2、RRH3，以及发射功率、频率资源集合F₁～F_m、时隙资源集合T₁～T_n。eNB1经过测量与计算，为了满足新接入的用户1的业务请求，确定为用户1提供服务的资源组合S1中天线单元的组合为：RRH1中的1、2号天线，RRH2中的1号天线以及RRH3的全部天线；资源组合S1中频率资源组合为F₁与F₂（m>2），时隙资源为T₁与T₃（n>3）。即资源组合S1中包含的元素为S1＝{RRH1（1，2），RRH2（1），RRH3，F₁，F₂，T₁，T₃}。其中F₁与F₂为连续的频率资源，T₁与T₃为非连续的时隙资源。

针对已接入系统的当前用户2，处于eNB2所连接的天线单元的覆盖范围中，此时由于用户2所处无线环境的变化，当前提供服务的资源组合S2已经不能满足用户2的通信需求，需要进行切换。eNB2对应的资源池中的资源包括天线单元RRH4、RRH5，以及发射功率、频率资源集合F₁～F_m、时隙资源集合T₁～T_n。当前为用户2提供服务的资源组合S2中包含的元素为S2＝{RRH4（1，3），RRH5（1），F₁，F₅，T₅，T₆}。

eNB2经过测量与计算，并结合eNB2所属资源池中的资源使用情况，为了满足需要切换的用户2的业务请求，确定为用户2提供服务的切换之后的资源组合S2’中天线单元的组合为：RRH5中的全部天线；资源组合S2’中频率资源组合为F₁与F₅（m>5），时隙资源为T₅与T₆（n>6）。即资源组合S2’中包含的元素为S2’＝{RRH5（1，2），F₁，F₅，T₅，T₆}。其中F₁与F₅为非连续的频率资源，T₅与T₆为连续的时隙资源。在切换过程中，资源组合S2与S2’仅在天线单元的组合上发生了变化，切换前天线单元RRH4中的天线1，3被天线单元RRH5中的天线2代替。在用户2完成切换后，原先为用户2提供服务的资源组合S2将被释放回eNB2所属的资源池中。

下面通过一个具体的实施例和附图，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

实施例1

参照附图3，考虑下行LTE-Advanced系统中，包含一个eNB并且连接7个单天线的远端射频头RRH1～RRH7，各天线具有相等的最大发射功率P_max，且复用相同的频率资源F₁～F_m。K个用户随机均匀分布于系统所覆盖区域中。系统中的可用资源包括天线资源、频率资源、功率资源以及时隙资源。资源的使用考虑如下约束条件：每用户占用的天线资源数小于等于N_a，占用的频率资源小于等于N_f，且天线的功率资源平均分配于各频率资源上。本实施例以最大化时隙系统的总吞吐量为分配目标，则该准则下资源分配对应的效用函数表示为：

$U=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{R}_k\left(t\right)---\left(1\right)$

其中，R_k(t)表示用户k在时隙t所获得的传输速率。

上述的多维的资源分配问题可以被证明为NP-难问题，传统算法在多项式时间内通常无法获得最优解，优化算法为一种求解近似最优解的有效方法。本实施例依靠eNB的集中控制，基于遗传算法对多维资源分配问题进行近似最优解的求解。该方法主要包含步骤如下：

本实施例所提供的基于遗传算法的多维资源分配步骤参见图4，具体为：

S1，对可能的资源分配方式进行染色体编解码；

S2，随机产生多代种群和精英个体，所述种群由多个个体组成，一个个体对应一种资源分配方式；染色体、精英个体等为遗传算法中的术语。染色体在本发明中的对应不同解的字符串。个体指染色体带有特征的实体，每个染色体都属于一个个体。种群包括多个个体，每个个体都有对应的染色体，其中最出色最好的个体为精英个体。

S3、计算所有种群中包括精英个体在内的各染色体所对应的效用函数值，效用函数值能够表征染色体的好坏程度；

S4、利用所产生的新的种群进行精英个体的更新；

S5，判断是否已产生N_g代种群，若否，则返回步骤S3；若是，则直接执行步骤S7，N_g为预设值；

S6，利用所述效用函数值将所述随机产生的多代种群通过繁殖过程产生新的种群；

S7、依据精英个体对应的解进行多维资源的分配。精英个体所对应的染色体通过解码得到的解为当前最好的可行解。

步骤S1中编解码具体为：依据遗传算法的基本原理，首先对可能的资源分配方式进行编解码。本实施例使用一种二维实数编解码方式。下面为染色体G的编码：

$G=\left\{\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{1,1}},a_{\mathrm{1,2}},\·\·\·,a_{1,N_a};b_{\mathrm{1,1}},b_{\mathrm{1,2}},\·\·\·,b_{1,N_f};\\ a_{\mathrm{2,1}},a_{\mathrm{2,2}},\·\·\·,a_{2,N_a};b_{\mathrm{2,1}},b_{\mathrm{2,2}},\·\·\·,b_{2,N_f};\\ \·\·\·\·\·\·\\ a_{K,1},a_{K,2},\·\·\·,a_{K,N_a};b_{K,1},b_{K,2},\·\·\·,b_{K,N_f};\end{array}\right.---\left(2\right)$

其中，a_k，i表示用户k占用的第i个天线资源，且a_k，i∈(1,2,...,7)，b_k，j表示用户k占用的第j个频率资源，且b_k，j∈(0,1,...,m)，m表示频率资源的总个数，b_k，j=0代表这个频率资源为空。

解码过程中，需要注意的是，可能并非用户k的所有频率资源在其占用的天线中都可以使用。于是，设定解码过程从染色体的第一行开始顺序执行，且若某天线资源对应的频率资源不可用，则不认为编码是错误的，而是仅计算该资源对应的可用天线资源所提供的速率。

步骤S2中，随机生成N_p个个体组成初始种群，且随着种群的不断进化，各代种群中个体数保持不变。

步骤S6主要包括四个步骤：选择、交叉、突变和修正。

父母个体的选择按照赌轮盘法，效用函数值越大的个体有更大的可能被选为父母，参与繁殖过程。个体G_i被选做父母个体的概率表示为：

$p\left(G_i\right)=\frac{U\left(G_i\right)}{\underset{k=1}{\overset{N_p}{\mathrm{\Σ}}}U\left(G_k\right)}---\left(3\right)$

这里，N_p代表种群中个体的数目，U(G_i)表示染色体G_i对应的效用函数值。

选择出的一对父母个体参加交叉流程，两个体采用一种扩展的单点交叉方式，假设父母个体A和B分别为：

$A=\left\{\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{1,1}},a_{\mathrm{1,2}},\·\·\·,a_{1,N_a};b_{\mathrm{1,1}},b_{\mathrm{1,2}},\·\·\·,b_{1,N_f};\\ a_{\mathrm{2,1}},a_{\mathrm{2,2}},\·\·\·,a_{2,N_a};b_{\mathrm{2,1}},b_{\mathrm{2,2}},\·\·\·,b_{2,N_f};\\ \·\·\·\·\·\·\\ a_{K,1},a_{K,2},\·\·\·,a_{K,N_a};b_{K,1},b_{K,2},\·\·\·,b_{K,N_f};\end{array}\right.$ $B=\left\{\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{1,1}}^{\′},a_{\mathrm{1,2}}^{\′},\·\·\·,a_{1,N_a}^{\′};b_{\mathrm{1,1}}^{\′},b_{\mathrm{1,2}}^{\′},\·\·\·,b_{1,N_f}^{\′};\\ a_{\mathrm{2,1}}^{\′},a_{\mathrm{2,2}}^{\′},\·\·\·,a_{2,N_a}^{\′};b_{\mathrm{2,1}}^{\′},b_{\mathrm{2,2}}^{\′},\·\·\·,b_{2,N_f}^{\′};\\ \·\·\·\·\·\·\\ a_{K,1}^{\′},a_{K,2}^{\′},\·\·\·,a_{K,N_a}^{\′};b_{K,1}^{\′},b_{K,2}^{\′},\·\·\·,b_{K,N_f}^{\′};\end{array}\right.---\left(4\right)$

随机产生的交叉点位于b_1,1和b_1,2之间，则交叉产生的个体C和D为：

$C=\left\{\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{1,1}},a_{\mathrm{1,2}},\·\·\·,a_{1,N_a};b_{\mathrm{1,1}},b_{\mathrm{1,2}}^{\′},\·\·\·,b_{1,N_s}^{\′};\\ a_{\mathrm{2,1}},a_{\mathrm{2,2}},\·\·\·,a_{2,N_a};b_{\mathrm{2,1}},b_{\mathrm{2,2}}^{\′},\·\·\·,b_{2,N_s}^{\′};\\ \·\·\·\·\·\·\\ a_{K,1},a_{K,2},\·\·\·,a_{K,N_a};b_{K,1},b_{K,2}^{\′},\·\·\·,b_{K,N_s}^{\′};\end{array}\right.$ $D=\left\{\begin{array}{c}{a}_{\mathrm{1,1}}^{\′},a_{\mathrm{1,2}}^{\′},\·\·\·,a_{1,N_a}^{\′};b_{\mathrm{1,1}}^{\′},b_{\mathrm{1,2}},\·\·\·,b_{1,N_s};\\ a_{\mathrm{2,1}}^{\′},a_{\mathrm{2,2}}^{\′},\·\·\·,a_{2,N_a}^{\′};b_{\mathrm{2,1}}^{\′},b_{\mathrm{2,2}},\·\·\·,b_{2,N_s};\\ \·\·\·\·\·\·\\ a_{K,1}^{\′},a_{K,2}^{\′},\·\·\·,a_{K,N_a}^{\′};b_{K,1}^{\′},b_{K,2},\·\·\·,b_{K,N_s};\end{array}\right.---\left(5\right)$

接下来，每个新生成的个体都要经过突变过程。假设突变的概率为p_m。对于个体的染色体中的每一位基因都产生随机数r∈[0,1]，若r≤p_m，则该基因将被随机突变为其他可能值。具体地，两种不同类型的基因突变表达式如下：

最后，由于交叉和突变可能会产生不可行解，需要进行一定的修正。即分别检查各用户使用的天线资源和频率资源集合中是否有重复元素，若有，则随机置为其他可能值，直至解可行。

为了保持搜索到的较好个体不会在繁殖过程中遭到破坏，加入1个精英个体来保存目前为止的最好个体。精英个体不参加繁殖过程。种群通过繁殖的方式一代一代地进化，且当第N_g代种群生成后，迭代终止。接下来依据精英个体对应的解进行资源的分配。

图5给出了本实施例中所提供的基于遗传算法的资源分配方案与对比方案的性能对比。其中对比方案1的协作天线单元数目固定，新用户接入时选择路径增益最大的三个天线单元，并随机为之分配所选三个天线单元共有的空闲资源，分配数目随机且不超过N_f。对比方案2同样固定协作天线单元数目，选择路径增益最大的三个天线单元，但分配三个天线单元可以为用户提供信干比总和最大的空闲资源接入，分配数目随机且不超过N_f。由图5可以看出，本实施例中的遗传算法方案可以获得最大的系统吞吐量，其次是对比算法2，最后是对比算法1。这说明，本发明所述系统中的资源管理模块采用遗传算法这一优化算法进行多维资源的分配，可以显著提高系统性能。

实施例2

本实施例考虑与实施例1相同的应用场景，且采用相同的基于遗传算法的资源分配方法。不同于实施例1之处在于资源分配的准则。为了在对多维资源进行分配的过程中，保证系统吞吐量的同时兼顾用户的公平性，本实施例采用比例公平的资源分配准则。在资源分配过程中可以最大化下面的效用函数：

$U=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\frac{R_k\left(t\right)}{{\stackrel{\‾}{R}}_k\left(t\right)}---\left(7\right)$

其中，

代表用户在时隙t时的平均传输速率，每时隙的更新计算可以通过指数时间窗口的方式进行：

${\stackrel{\‾}{R}}_k(t+1)=(1-\mathrm{\α}){\stackrel{\‾}{R}}_k\left(t\right)+\mathrm{\α}{R}_k\left(t\right)---\left(8\right)$

其中，α=1/T_w，T_w为窗口时间。

此外，还可以依据其他的资源分配目标，设计不同的资源分配效用函数，用于衡量这种基于资源分配和管理方法的好坏。

图6给出了本实施例下的遗传算法方案与对比方案1和对比方案2的性能对比图。如图6（a）所示，相比两个对比算法，遗传算法方案对应的用户速率标准差明显最低，这说明该方案可以保证用户间的公平性。如图6（b），遗传算法对比方案的吞吐量位于两对比方案之间，只略低于对比方案2，这一结果进一步说明了本实施例方案可以在保证系统吞吐量较高的同时兼顾用户间的公平性。

以上实施方式表示了在LTE-Advanced场景中应用资源池方法进行资源分配与管理的过程，仅为本发明所述方法的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的方法与原则之内，所做的任何修改、等同替换和改进，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (21)

1.一种通信系统中资源分配与管理的方法，其特征在于，包括以下步骤：

A1、将通信系统中所有可用的资源，包括基站及所属天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源，集中到一起形成资源池，待由通信系统中特定的资源管理模块进行调度与分配；

A2、资源管理模块从其可用资源中按一定准则选择能够满足用户通信需求的资源组合为用户提供服务；并且，当用户当前所使用资源组合不能满足所述用户的要求时，所述资源管理模块通过资源调度将所述用户当前所使用的资源组合替换为满足用户通信需求的新的资源组合。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通信系统中包含多个资源管理模块，每个资源管理模块的可用资源为所述资源池中的所有资源，或者所述资源池中的部分资源，不同资源管理模块的可用资源的量相等或不等。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，不同的资源管理模块有其各自对应的可用资源，不同的资源管理模块分别对各自可用资源进行调度与分配。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源池中的资源在资源管理模块之间可以按一定的方式重用。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块的可用资源的量是指基站及所属天线单元的数目、功率大小、频率、时隙数目、码字数目以及空间资源的数量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块的可用频率资源、时隙资源、功率资源是连续的。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块的可用频率资源、时隙资源、功率资源是不连续的。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块的可用资源中的基站作为一个资源模块使用，包括基站所属的天线单元以及基站可实现的覆盖区域。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块所选择的资源组合为基站及其所属的天线单元、功率、频率、时隙、码字以及空间资源的任意组合。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述一定准则根据不同的通信系统要求以及用户需求来确定。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块所选择资源组合中基站及所属天线单元的个数、功率大小、频率、时隙数目、码字数目和空间资源根据用户通信需求、当前干扰状况和当前链路条件进行调整。

12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述新的资源组合是当前资源组合中基站及所属天线的个数、功率大小、频率、时隙数目、码字数目及空间资源中的一个或几个发生变化后的资源组合。

13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块是物理实体或逻辑实体。

14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块采用集中式的资源分配与资源调度算法进行资源分配。

15.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述资源管理模块采用分布式的资源分配与资源调度算法进行资源分配。

16.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基站所属的天线单元是单天线。

17.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基站所属的天线单元是多天线形成的天线阵列。

18.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基站所属的天线单元是由多个相互分离的单天线组成的单天线组合。

19.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基站所属的天线单元是由多个相互分离的天线阵列组成的天线阵列组合。

20.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基站所属的天线单元是由多个相互分离的单天线及天线阵列组成的混合组合。

21.根据权利要求14所述方法，其特征在于，所述资源管理模块采用遗传算法进行资源的调度与分配。

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