CN103269487B - 毫微微蜂窝网络下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法 - Google Patents
毫微微蜂窝网络下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法 Download PDFInfo
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Abstract
一种毫微微蜂窝网络下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法，涉及无线通信技术中的信道分配和功率控制领域。针对femtocell共信道密集部署情况下下行链路之间干扰严重的问题，本发明采用降低发射功率换取可用频谱的思路，结合精细的功率控制，通过一种新的信道分配方式实现了在保证用户信干噪比保持在一定水平之上的前提下，提高系统整体吞吐量的目标。本发明提高了随机网络拓扑中的频谱利用率，仅对轻干扰区域的用户产生较小的影响，确保了干扰严重区域的用户的正常通信需求。
Description
技术领域
本发明涉及一种蜂窝网络中的动态干扰管理实现方法，主要涉及对未来4G蜂窝网络中femtocell(毫微微蜂窝)之间的信道资源分配和发射功率控制。
背景技术
移动互联网已经成为未来网络发展的一大趋势，现有移动设备的无线接入大多是通过蜂窝网络。爆炸式增长的数据流量使得传统的蜂窝网络面临巨大的挑战，尤其是室内用户的服务体验始终难以改善。为改善室内用户的服务体验，同时降低宏蜂窝的负载，femtocell的概念于近几年提出并受到广泛关注。Femtocell Access Point(FAP)是一种家庭式基站，由用户购置并自主安装，使用用户家庭内的有线网络作为回程连接到运营商的核心网。由于其发射功率较低，因此可以较多的复用频谱，从而为大幅提高室内移动用户的服务体验提供了可能。然而由于femtocell网络拓扑的随机性，传统的基于频谱规划的信道分配方案无法适用，因此高密度部署情况下femtocell之间将会产生严重干扰而使得网络吞吐量大幅下降。
目前蜂窝网下行链路中避免干扰的方法主要包括以下两类：
(1)静态频谱规划：静态频谱规划方案广泛应用于现有的蜂窝网络之中，通常以相邻的3个蜂窝为一个单位复用整段频谱，此时的频谱复用因子为3。此方法需要事先规划基站的位置、发射功率、小区容量等等，在femtocell网络中这些静态的规划无法实现。与此同时，静态规划的方案未能利用潜在的频谱复用机会，浪费了提高频谱利用率和系统吞吐量的机会。
(2)动态频谱分配：此方法根据小区间的干扰情况进行动态的频谱分配，即有相互干扰的小区之间使用互不相同的频谱，无干扰的小区之间复用频谱。此方案相比于静态频谱规划频谱利用率有所提高，但是未考虑功率控制可能带来的频谱复用机会，未能有效利用频谱。
作为经济学中的重要理论分支，博弈论近年来在无线通信领域获得了广泛的关注和应用，同时也是解决femtocell网络中严重干扰问题的有力工具之一，其基本思想是：网络中每个FAP都是自私的，都希望占用更多的频谱以最大化自身的吞吐量，每个FAP通过观察环境自主的做出频谱占用和发射功率的决策以优化自身的吞吐量，经过多轮的迭代使得网络整体吞吐量得到优化。
发明内容
本发明旨在考虑femtocell下行链路中移动设备(femtocel user equipment,FUE)所受干扰的差异性，通过对FAP进行合理的功率控制为FUE创造更多的频谱复用机会，以SINR(信干噪比)降低为代价换取可用频谱的大幅增加，从而提高了系统的频谱利用率以及系统吞吐量。
本发明的技术方案是：
一种毫微微蜂窝网络下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法，网络由若干个毫微微蜂窝构成，所述的动态干扰管理方法包括以下步骤：
步骤1：各毫微微蜂窝网络femtocell内所有用户Femtocell User Equipment即FUE计算其干扰指数，并向对应的基站Femtocell Access Point即FAP上报干扰指数以及干扰来源；各FAP根据前述信息，将所有FUE分类成隔离用户和复用用户，并将隔离用户数目及干扰来源上报网络中心，网络中心生成干扰关系图G；
步骤2：对干扰关系图G进行三角化得到弦图G’，首先在相互干扰的毫微微蜂窝网络femtocell之间进行隔离信道分配，然后在femtocell内部进行复用信道分配：
步骤3：分布式功率控制，每个femtocell以其吞吐量减去干扰代价为目标函数，对每个femtocell的发射功率进行控制，所述的干扰代价为干扰价格λ乘以对隔离用户造成的干扰。
本发明的步骤1具体包括步骤以下步骤：
1.1计算有干扰情况下FUE j的单位带宽速率
网络内所有FAP在所有信道上采用相同的发射功率，在(0,t1)时段内采用全复用频谱策略工作；其中：i＝1,2,..,N，N为网络内基站FAP的数量即毫微微蜂窝的数量，i为网络内基站FAP的编号即毫微微蜂窝的编号；此时任一毫微微蜂窝网络内的用户FUE j会受到附近其他毫微微蜂窝下行链路的干扰，就是附近基站对用户即手机、笔记本、pad等的干扰，得到有干扰情况下的单位带宽速率各FUE j通过控制信道获得相应的各干扰源即FAP的编号以及信号强度信息；其中：j＝1,2,..,Q，Q为任一毫微微蜂窝内用户FUE的数量；
1.2计算无干扰情况下FUE j的单位带宽速率
网络内所有FAP在所有信道上采用相同的发射功率，在(t1,t2)时段内采用时分复用策略工作；其中：i＝1,2,..,N，N为网络内基站FAP的数量即毫微微蜂窝的数量，i为网络内基站FAP的编号即毫微微蜂窝的编号；此时任一毫微微蜂窝网络内的用户FUE j不会受到其他毫微微蜂窝下行链路的干扰，得到无干扰情况下单位带宽速率其中：j＝1,2,..,Q，Q为任一毫微微蜂窝内用户FUE的数量；
1.3各FUE j计算干扰指数
并将其与接收到各干扰源即邻近FAP的编号以及信号强度信息上报给FAP i。
1.4FAP i将FUE j的干扰指数与预设的网络干扰指数阈值αth比较，将FUE j划分到以下两类其中之一：
当时，(说明此FUE在复用频谱时受到的周围femtocell的干扰较为严重，需要为其单独划分信道，)此FUE j为隔离用户isolation user；
当时，说明此FUE在复用频谱时所受到的周围femtocell的干扰较轻，复用频谱是较为有利的选择，此FUE j为FUE为复用用户reuse user；
1.5若FUE j被划分为隔离用户，则FAP i根据其上报的干扰源信息，找出主要干扰源FAP l，l∈{1,2,...,N},l≠i，向网络中心上报干扰关系(i,l)。
1.6网络中心根据所有FAP上报的干扰关系得到干扰关系图G＝(V,E)，其中V是图中的顶点，代表各个FAP，E是图中的边，代表FAP之间存在干扰关系。
本发明的步骤1.5中找出主要干扰源FAP l的方法是：对femtocell i内的每个隔离用户FUE j，将其干扰源按照信号强度从大到小排序，依次考察，当去掉最大的q个干扰源时由大于阈值变为小于阈值，那么干扰源就确定为前q个。
4、根据权利要求1所述的毫微微蜂窝网络femtocell下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法，其特征是所述的步骤2具体包括步骤以下步骤：
2.1干扰关系图G的三角化：采用最大基数搜索算法MCS-M将步骤1中得到的干扰关系图G三角化，得到弦图G’；
2.2隔离信道分配：在弦图G’的基础上进行加权的最大化-最小值信道分配；
2.3隔离信道的二次分配：将G’中添加的虚拟干扰边去除，将释放出来的信道资源分配给干扰边连接的两个毫微微蜂窝网络中的隔离用户；
2.4复用信道分配：各FAP将尚未被本毫微微蜂窝网络中隔离用户占用的信道平均分配给本毫微微蜂窝网络中各复用用户。
本发明的步骤2.1中采用最大基数搜索算法MCS-M将步骤1中得到的干扰关系图G三角化，具体包括：通过添加一组数目最少的虚拟干扰边，将G转化为弦图G’。弦图中不包含多于四个或四个以上顶点的环。
本发明的步骤3具体包括步骤以下步骤：
3.1干扰价格初始化：每个隔离用户将其干扰价格设置为任意满足λ(0)≥0的常数，所述的表示干扰价格，用于表征每个femtocell对不同FUE造成单位强度干扰所需要付出的效用代价(此处的效用就是每个femtocell的吞吐量)，表示femtocelli中FUE j在信道k上的干扰价格，对于隔离用户而复用用户这意味着femtocell只有对隔离用户造成的干扰需要付出代价，而对复用用户造成的干扰则不需要付出代价，λ(0)表示初始干扰价格；
3.2如果所有隔离用户所受到累积干扰都低于干扰指数阈值αth，即则迭代结束，否则继续；
其中：k表示信道，表示从FAP l到FUE j在信道k上的信道增益；表示FAPl在信道k上的发射功率；表示femtocell i内的FUE j在信道k上受到的干扰之和；
3.3在给定的λ(n)下，按照以下步骤采用迭代功率注水算法计算最优功率响应P*(λ(n))，所述的λ(n)表示第n轮更新后的价格，n＝1、2、…+∞，所述的P＝[p1,p2,...,pN]为网络功率矩阵，表示FAP i的发射功率，其中表示FAP i在子信道k上的发射功率：
3.3.1功率初始化：所有FAP将其发射功率平均分配到其获得的信道上；
3.3.2如果功率P(λ(n))满足下述公式，那么就是最优的响应功率P*(λ(n))，则停止迭代注水，转入步骤3.4，否则继续；
3.3.3其中x表示向量x在集合上的欧几里得投影；
表示效用函数U对pk的偏导，B表示单个子信道带宽；表示从FAP i到FUE j在信道k上的信道增益；表示从FAP l到FUE j在信道k上的信道增益；表示表示FAP l在信道k上的发射功率；表示的是FAP i在信道k上对其他femtocell中隔离用户造成干扰的效用惩罚之和，λmk表示FUE m在信道k上的效用干扰惩罚价格，M表示所有FUE的集合，Mi表示femtocell i内的FUE，表示的就是femtocell i之外的FUE的集合；表示从FAP i到FUE m在信道k上的信道增益；表示femtocell i中FUE j在信道k上受到的噪声功率；
3.3.4在时间T内，每个FAP根据给定的价格λ(n)以及所受到的实际干扰和噪声进行迭代注水
其中η是拉格朗日乘子。
返回步骤3.3.2；
3.4每个隔离用户根据干扰阈值与实际干扰之间的差值对价格进行负反馈调整：
其中表示femtocell i中FUE j在信道k上需要达到的干扰阈值，按照计算；
返回步骤3.2。
本发明的有益效果：
1.本发明考虑实际应用场景中femtocell之间非合作的特性，通过各femtocell自主、理性的选择本地策略，达到优化系统吞吐量的目标。
2.本发明充分利用了OFDMA技术带来的资源分配的灵活性，根据不同femtocell中隔离用户的负载情况为其分配数目不等的信道，信道资源的分配体现了需求的差异性。
3.本发明充分利用不同FUE所受干扰的差异性，通过控制受干扰程度较轻的复用用户的发射功率以换取频谱复用的机会，在确保隔离用户性能不受较大影响的前提下，提高了频谱利用率，提高了系统容量。
附图说明
图1为本发明所提信道分配及功率控制方案的示意图；
图2为信道分配及功率控制过程图；
图3为femtocell网络中用户分布模型；
图4为传统方法和所提方法的系统吞吐量性能对比示意图；
图5为几种方法的FUE信干噪比对比示意图。
图6为几种方法中平均每个FUE所分配信道数目的对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。
本发明采用如图1所示的信道及功率分配方案。该方案中将FUE依据其受干扰的程度分为两类：隔离用户和复用用户。图中的FUE a2,b2,c2由于受到临近FAP的干扰较为严重，故被划分为隔离用户，享有对图中对应黑色信道的优先使用权；FUE a1,b1,c1由于受到的干扰较轻，故被划分为复用用户，以较低的发射功率，在不影响隔离用户性能的前提下复用图中对应的灰色信道。
本发明采用如图2所示的算法流程，该算法主要由以下三个基本部分组成：
1.各毫微微蜂窝网络femtocell内所有用户Femtocell User Equipment即FUE计算其干扰指数，并向对应的基站Femtocell Access Point即FAP上报干扰指数以及干扰来源；FAP依据FUE的干扰指数将FUE分为两类：隔离用户和复用用户，并生成干扰关系图G。
1.1计算有干扰情况下FUE j的单位带宽速率
网络内所有FAP在所有信道上采用相同的发射功率，在(0,t1)时段内采用全复用频谱策略工作；其中：i＝1,2,..,N，N为网络内基站FAP的数量即毫微微蜂窝的数量，i为网络内基站FAP的编号即毫微微蜂窝的编号；此时任一毫微微蜂窝网络内的用户FUE j会受到附近其他毫微微蜂窝下行链路的干扰，就是附近基站对用户即手机、笔记本、pad等的干扰，得到有干扰情况下的单位带宽速率各FUEj通过控制信道获得相应的各干扰源即FAP的编号以及信号强度信息；其中：j＝1,2,..,Q，Q为任一毫微微蜂窝内用户FUE的数量；
1.2计算无干扰情况下FUE j的单位带宽速率
网络内所有FAP在所有信道上采用相同的发射功率，在(t1,t2)时段内采用时分复用策略工作；其中：i＝1,2,..,N，N为网络内基站FAP的数量即毫微微蜂窝的数量，i为网络内基站FAP的编号即毫微微蜂窝的编号；此时任一毫微微蜂窝网络内的用户FUE j不会受到其他毫微微蜂窝下行链路的干扰，得到无干扰情况下单位带宽速率其中：j＝1,2,..,Q，Q为任一毫微微蜂窝内用户FUE的数量；
1.3各FUE j计算干扰指数
并将其与接收到各干扰源即邻近FAP的编号以及信号强度信息上报给FAP i。
1.4FAP i将FUE j的干扰指数与预设的网络干扰指数阈值th比较，将FUE j划分到以下两类其中之一：
当时，(说明此FUE在复用频谱时受到的周围femtocell的干扰较为严重，需要为其单独划分信道，)此FUE j为隔离用户isolation user；
当时，说明此FUE在复用频谱时所受到的周围femtocell的干扰较轻，复用频谱是较为有利的选择，此FUE j为FUE为复用用户reuse user；
1.5若FUE j被划分为隔离用户，则FAP i根据其上报的干扰源信息，找出主要干扰源FAP l，l∈{1,2,...,N},l≠i，向网络中心上报干扰关系(i,l)。
1.6网络中心根据所有FAP上报的干扰关系得到干扰关系图G＝(V,E)，其中V是图中的顶点，代表各个FAP，E是图中的边，代表FAP之间存在干扰关系。
本发明的步骤1.5中找出主要干扰源FAP l的方法是：对femtocell i内的每个隔离用户FUE j，将其干扰源按照信号强度从大到小排序，依次考察，当去掉最大的q个干扰源时由大于阈值变为小于阈值，那么干扰源就确定为前q个。
2.对干扰关系图G进行三角化得到弦图G’，首先在相互干扰的毫微微蜂窝网络femtocell之间进行隔离信道分配，然后在femtocell内部进行复用信道分配，完成以下工作：
2.1干扰关系图G的三角化：采用最大基数搜索算法MCS-M将步骤1中得到的干扰关系图G三角化，得到弦图G’；
2.2隔离信道分配：在弦图G’的基础上进行加权的最大化-最小值信道分配；
2.3隔离信道的二次分配：将G’中添加的虚拟干扰边去除，将释放出来的信道资源分配给干扰边连接的两个毫微微蜂窝网络中的隔离用户；
2.4复用信道分配：各FAP将尚未被本毫微微蜂窝网络中隔离用户占用的信道平均分配给本毫微微蜂窝网络中各复用用户。
本发明的步骤2.1中采用最大基数搜索算法MCS-M将步骤1中得到的干扰关系图G三角化，具体包括：通过添加一组数目最少的虚拟干扰边，将G转化为弦图G’。弦图中不包含多于四个或四个以上顶点的环。
3.分布式功率控制，完成以下工作：
3.1干扰价格初始化：每个隔离用户将其干扰价格设置为任意满足λ(0)≥0的常数，所述的表示干扰价格，用于表征每个femtocell对不同FUE造成单位强度干扰所需要付出的效用代价(此处的效用就是每个femtocell的吞吐量)，表示femtocell i中FUE j在信道k上的干扰价格，对于隔离用户而复用用户这意味着femtocell只有对隔离用户造成的干扰需要付出代价，而对复用用户造成的干扰则不需要付出代价，λ(0)表示初始干扰价格；
3.2如果所有隔离用户所受到累积干扰都低于干扰指数阈值αth，即则迭代结束，否则继续；
其中：k表示信道，表示从FAP l到FUE j在信道k上的信道增益；表示FAP l在信道k上的发射功率；表示femtocell i内的FUE j在信道k上受到的干扰之和；
3.3在给定的λ(n)下，按照以下步骤采用迭代功率注水算法计算最优功率响应P*(λ(n))，所述的λ(n)表示第n轮更新后的价格，n＝1、2、…+∞，所述的P＝[p1,p2,...,pN]为网络功率矩阵，表示FAP i的发射功率，其中表示FAP i在子信道k上的发射功率：
3.3.1功率初始化：所有FAP将其发射功率平均分配到其获得的信道上；
3.3.2如果功率P(λ(n))满足下述公式，那么就是最优的响应功率P*(λ(n))，则停止迭代注水，转入步骤3.4，否则继续；
3.3.3其中x表示向量x在集合上的欧几里得投影；
表示效用函数U对pk的偏导，B表示单个子信道带宽；表示从FAP i到FUE j在信道k上的信道增益；表示从FAP l到FUE j在信道k上的信道增益；表示表示FAP l在信道k上的发射功率；表示的是FAP i在信道k上对其他femtocell中隔离用户造成干扰的效用惩罚之和，λmk表示FUE m在信道k上的效用干扰惩罚价格，M表示所有FUE的集合，Mi表示femtocell i内的FUE，表示的就是femtocell i之外的FUE的集合；表示从FAP i到FUE m在信道k上的信道增益；表示femtocell i中FUE j在信道k上受到的噪声功率；
3.3.4在时间T内，每个FAP根据给定的价格λ(n)以及所受到的实际干扰和噪声进行迭代注水
其中η是拉格朗日乘子。
P*(λ(n))＝[p1*(λ(n)),p2*(λ(n)),...,pN*(λ(n))]
返回步骤3.3.2；
3.4每个隔离用户根据干扰阈值与实际干扰之间的差值对价格进行负反馈调整：
其中表示femtocell i中FUE j在信道k上需要达到的干扰阈值，按照计算；
返回步骤3.2。
实施例：本发明的一个具体实施例如下描述，系统仿真采用Matlab软件，参数设定不影响一般性。本实施例中考虑4G LTE技术标准，取信道数目K为24，信道带宽为37.5KHz，噪声功率为-90dBm，每个FAP的最大发射功率P_max为20dBm，αth取1.6，信道模型为：
其中d表示发射机到接收机的距离，n表示路径上的墙壁数目。
如图3所示，在实施例中，我们考虑两栋平行的居民住宅共40个房间，每个房间边长为20m，住宅内随机分布着20个FAP，FAP安装在房间的中心，每个FAP为房间内的4个FUE服务，FUE在房间内的位置服从均匀分布。
FAP的坐标为：
表1：所有FAP坐标
FUE的坐标为：
表2：所有FUE坐标
表3所有FUE的干扰指数
依据上表中的干扰指数对FUE进行分类后进行信道分配，分配结果如表4和表5所示，其中表中i行k列的数值j(1,2,3,4)表示该信道被分配给了FAP i的FUE j，若j＝0则表示信道并未作为隔离\复用信道分配给此FAP。
表4所有FAP的隔离信道分配
表5所有FAP的复用信道分配
信道分配完毕之后，进行迭代发射功率调整，每个FAP的调整目标是在不影响附近femtocell中隔离用户信干噪比的前提下，最大化自己的吞吐量。最终调整结果如表6所示。
表6所有FAP在所有信道上的发射功率(mW)
表7所有FUE的信干噪比(dB)
在图3所示的网络拓扑结构下，所提算法的系统吞吐量为215.6341，作为对比，我们给出了其他几种传统方案的系统吞吐量如下：
Fermi算法的系统吞吐量为191.2668
纯划分策略的系统吞吐量为197.2222
纯复用策略的系统吞吐量为190.9487
可以看出，所提算法在系统吞吐量上获得了提升。
图4给出了5种随机网络拓扑结构下，几种算法的系统吞吐量对比示意图，可以看到，在不同的网络拓扑结构下，所提算法的性能均优于几种传统方案。
图5给出了5种随机网络拓扑结构中，几种方案中所有FUE的信干噪比的累积概率分布曲线，图6给出了5种随机网络拓扑结构中，几种方案中所有FUE的信道利用状况。可以看到，由于密集部署的网络拓扑结构，femtocell之间存在较为严重的干扰，纯复用方案中的FUE信干噪比最差，但是利用的频谱最多，纯划分方案中的FUE信干噪比最优，但是利用的频谱最少，所提方案以降低复用用户发射功率为代价，换取了更多的可利用频谱，从整体上提高了系统的吞吐量，同时也保证了所有用户的信干噪比都在一个较高的水平上。
本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。
Claims (3)
1.一种毫微微蜂窝网络下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法，其特征在于，网络由若干个毫微微蜂窝构成，所述的动态干扰管理方法包括以下步骤：
步骤1：各毫微微蜂窝网络femtocell内所有用户Femtocell User Equipment即FUE计算其干扰指数，并向对应的基站Femtocell Access Point即FAP上报干扰指数以及干扰来源；各FAP根据前述信息，将所有FUE分类成隔离用户和复用用户，并将隔离用户数目及干扰来源上报网络中心，网络中心生成干扰关系图G；
步骤2：对干扰关系图G进行三角化得到弦图G’，首先在相互干扰的毫微微蜂窝网络femtocell之间进行隔离信道分配，然后在femtocell内部进行复用信道分配：
步骤3：分布式功率控制，每个femtocell以其吞吐量减去干扰代价为目标函数，对每个femtocell的发射功率进行控制，所述的干扰代价为干扰价格λ乘以对隔离用户造成的干扰；所述的步骤1具体包括以下步骤：
1.1计算有干扰情况下FUE j的单位带宽速率
网络内所有FAP在所有信道上采用相同的发射功率，在(0,t1)时段内采用全复用频谱策略工作；其中：i＝1,2,..,N，N为网络内基站FAP的数量即毫微微蜂窝的数量，i为网络内基站FAP的编号即毫微微蜂窝的编号；得到有干扰情况下的单位带宽速率各FUE j通过控制信道获得相应的各干扰源即FAP的编号以及信号强度信息；其中：j＝1,2,..,Q，Q为任一毫微微蜂窝内用户FUE的数量；
1.2计算无干扰情况下FUE j的单位带宽速率
网络内所有FAP在所有信道上采用相同的发射功率，在(t1,t2)时段内采用时分复用策略工作；其中：i＝1,2,..,N，N为网络内基站FAP的数量即毫微微蜂窝的数量，i为网络内基站FAP的编号即毫微微蜂窝的编号；得到无干扰情况下单位带宽速率其中：j＝1,2,..,Q，Q为任一毫微微蜂窝内用户FUE的数量；
1.3各FUE j计算干扰指数
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并将其与接收到各干扰源即邻近FAP的编号以及信号强度信息上报给FAP i；
1.4FAP i将FUE j的干扰指数与预设的网络干扰指数阈值αth比较，将FUE j划分到以下两类其中之一：
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<mo>;</mo>
</mrow>
当时，此FUE j为隔离用户isolation user；
当时，此FUE j为FUE为复用用户reuse user；
1.5若FUE j被划分为隔离用户，则FAP i根据其上报的干扰源信息，找出主要干扰源FAP l，l∈{1,2,...,N},l≠i，向网络中心上报干扰关系(i,l)；
1.6网络中心根据所有FAP上报的干扰关系得到干扰关系图G＝(V,E)，其中V是图中的顶点，代表各个FAP，E是图中的边，代表FAP之间存在干扰关系；
所述的步骤1.5中找出主要干扰源FAP l的方法是：对femtocell i内的每个隔离用户FUEj，将其干扰源按照信号强度从大到小排序，依次考察，当去掉最大的q个干扰源时由大于阈值变为小于阈值，那么干扰源就确定为前q个；
所述的步骤3具体包括以下步骤：
3.1干扰价格初始化：每个隔离用户将其干扰价格设置为任意满足λ(0)≥0的常数，所述的表示干扰价格，用于表征每个femtocell对不同FUE造成单位强度干扰所需要付出的效用代价，此处的效用就是每个femtocell的吞吐量，表示femtocell i中FUEj在信道k上的干扰价格，对于隔离用户而复用用户λ(0)表示初始干扰价格；
3.2如果所有隔离用户所受到累积干扰都低于干扰指数阈值αth，即则迭代结束，否则继续；
其中：k表示信道，表示从FAP l到FUE j在信道k上的信道增益；表示FAPl在信道k上的发射功率；表示femtocell i内的FUE j在信道k上受到的干扰之和；
3.3在给定的λ(n)下，按照以下步骤采用迭代功率注水算法计算最优功率响应P*(λ(n))所述的λ(n)表示第n轮更新后的价格，n＝1、2、…+∞，所述的P＝[p1,p2,...,pN]为网络功率矩阵，表示FAP i的发射功率，其中表示FAP i在信道k上的发射功率：
3.3.1功率初始化：所有FAP将其发射功率平均分配到其获得的信道上；
3.3.2如果功率P(λ(n))满足下述公式，那么就是最优功率响应P*(λ(n))，则停止迭代注水，转入步骤3.4，否则继续；
3.3.3其中表示向量x在集合上的欧几里得投影；
表示效用函数U对pk的偏导，B表示单个信道带宽；表示从FAP i到FUE j在信道k上的信道增益；表示从FAP l到FUE j在信道k上的信道增益；表示FAP l在信道k上的发射功率；表示的是FAPi在信道k上对其他femtocell中隔离用户造成干扰的效用惩罚之和，λmk表示FUE m在信道k上的效用干扰惩罚价格，M表示所有FUE的集合，Mi表示femtocell i内的FUE，表示的就是femtocell i之外的FUE的集合；表示从FAP i到FUE m在信道k上的信道增益；表示femtocell i中FUE j在信道k上受到的噪声功率；
3.3.4在时间T内，每个FAP根据给定的价格λ(n)以及所受到的实际干扰和噪声进行迭代注水
其中η是拉格朗日乘子；
<mrow>
<mtable>
<mtr>
<mtd>
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<mi>p</mi>
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<mo>)</mo>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
<mo>,</mo>
</mrow>
返回步骤3.3.2；
3.4每个隔离用户根据干扰阈值与实际干扰之间的差值对价格进行负反馈调整：
<mrow>
<msubsup>
<mi>&lambda;</mi>
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<mi>j</mi>
<mi>k</mi>
</mrow>
<mi>i</mi>
</msubsup>
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<mi>j</mi>
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<mi>I</mi>
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<mi>i</mi>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
</msup>
</mrow>
其中表示femtocell i中FUE j在信道k上需要达到的干扰阈值，按照计算；
返回步骤3.2。
2.根据权利要求1所述的毫微微蜂窝网络femtocell下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法，其特征是所述的步骤2具体包括以下步骤：
2.1干扰关系图G的三角化：采用最大基数搜索算法MCS-M将步骤1中得到的干扰关系图G三角化，得到弦图G’；
2.2隔离信道分配：在弦图G’的基础上进行加权的最大化-最小值信道分配；
2.3隔离信道的二次分配：将G’中添加的虚拟干扰边去除，将释放出来的信道资源分配给干扰边连接的两个毫微微蜂窝网络中的隔离用户；
2.4复用信道分配：各FAP将尚未被本毫微微蜂窝网络中隔离用户占用的信道平均分配给本毫微微蜂窝网络中各复用用户。
3.根据权利要求2所述的毫微微蜂窝网络femtocell下行链路中基于博弈论的动态干扰管理方法，其特征是所述的步骤2.1中采用最大基数搜索算法MCS-M将步骤1中得到的干扰关系图G三角化，具体包括：通过添加一组数目最少的虚拟干扰边，将G转化为弦图G’，弦图中不包含多于四个或四个以上顶点的环。
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