CN103281764A

CN103281764A - 一种家庭基站双层网络中基于凸定价的上行功率控制方法

Info

Publication number: CN103281764A
Application number: CN201310219123XA
Authority: CN
Inventors: 刘京芳; 郑伟; 李伟; 谢元宝; 温向明; 万齐文; 吴欢
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2013-06-04
Filing date: 2013-06-04
Publication date: 2013-09-04

Abstract

本发明实施例涉及一种家庭基站双层网络中基于凸定价的上行功率控制方法。该方法针对家庭基站网络的上行链路，旨在提出一种家庭基站双层网络中基于凸定价的上行功率控制方法，从而达到最大化系统容量并提高网络传输能效。具体的实施方法为：在保证宏基站用户的最低SINR要求下，宏基站选择最适宜的干扰容限Q₀,最大化自身效益；家庭基站用户则最大化自身容量，为提高博弈的效率，提出凸定价；同时考虑家庭基站用户之间的公平性，即家庭基站用户的增益越高，其惩罚越大，家庭基站用户受到干扰越大，其惩罚越小。然后建立非合作博弈模型，验证纳什均衡解的存在性和唯一性，对满足功率限定值的用户进行动态自适应功率分配，直至得到优化策略。

Description

一种家庭基站双层网络中基于凸定价的上行功率控制方法

技术领域

本发明涉及家庭基站双层网络无线资源管理领域，尤其涉及一种家庭基站双层网络中基于凸定价的上行功率控制方法。

背景技术

未来IMT-A的主要组网方式是家庭基站(femto)与宏基站共同在全网范围内提供无缝的覆盖和高速的数据传输率。随着家庭基站的大量部署，跨层干扰将严重影响网络性能。因此，功率控制技术作为一种家庭基站的干扰抑制技术对成功地部署femto层发挥着至关重要的作用。

根据无线网络环境的变化（如信道状态）动态调整家庭基站的发射功率不仅可有效地减小跨层和同层干扰，以及自适应地调整家庭基站的覆盖区域与房屋形状吻合，避免覆盖过大或不足，而且还可以减少宏用户频繁进行macro-femto间或femto-femto间切换，降低网络的信令开销。

然而，家庭基站功率自优化技术面临着很多挑战，受家庭基站自身特性的限制，传统的功率控制或分配技术不能直接运用到家庭基站的双层网络中。目前提出的家庭基站功率自优化技术主要分两类：一类是集中式的功率自优化技术，实现这类技术以假设宏基站和家庭基站可以通过类似X2的接口相互交换信息为前提，宏基站告知家庭基站应配置多大的发射功率。这种方式在应用中不仅实现困难，而且还带来不可估量的网络信令开销。另一类是分布式的功率自优化技术，这类技术不需要类似宏基站的中心控制节点，每个家庭基站根据无线环境自动调节发射功率，实现简单，操作性强。但目前关于分布式功率自优化的研究主要集中于非定价和线性定价，并且宏基站的干扰容限是常数。非定价技术不能够有效地利用无线资源；线性定价实现简单并能够达到帕累托最优，提高了资源利用率，但这种技术不能够很好的体现实际网络系统，因为在现实系统中，用户对其相邻用户造成的干扰效果并不正比于其发射功率。而宏基站的干扰容限固定化，宏基站不能够自主地选择干扰容限，与家庭基站之间进行交互，因而不能够实现无线资源的有效利用。

本发明就是基于上述思想，拟结合家庭基站双层网络的特征，应用非合作动态博弈理论，建立基于凸定价效用的分层功率优化博弈模型，实现分布式地家庭基站功率自优化控制，减小同层干扰和跨层干扰，满足不同层用户的服务质量需求，优化家庭基站双层网络的网络效用，提高全网的容量。

发明内容

本发明旨在提出一种家庭基站双层网络中基于凸定价的上行功率控制方法，拟结合家庭基站双层网络的特征，应用非合作动态博弈理论，建立基于凸定价效用的分层功率优化博弈模型，实现分布式地家庭基站功率自优化控制，从而达到最大化系统容量并提高网络传输能效。

一种家庭基站双层网络中基于凸定价的上行功率控制方法，包括以下步骤：

步骤1：初始化网络模型，计算并得到各个传输信道的信道增益。

步骤2：将功率优化问题建立为非合作博弈模型，并验证非合作博弈模型中纳什均衡解的存在性和唯一性。

步骤3：初始化家庭基站用户的发射功率。

步骤4：宏基站收到家庭基站用户发射来的信号后，计算来自各个家庭基站用户的总干扰，并选择合适的干扰容限值。

步骤5：在给定的干扰容限值下，家庭基站用户之间通过自适应功率分配来得到最优发射功率，并使得效用函数值达到最大，即最大化网络容量。

步骤6：判断家庭基站用户对宏基站造成的总干扰是否大于宏基站设置的干扰容限值。

步骤7：将自优化最终结果，即最优功率分配给用户。

步骤8：总干扰值超过了干扰容限值，根据功率步长调整家庭基站用户的发射功率，转为步骤4。

附图说明

为了更加清晰的阐述本发明的实施例和现有的技术方案，下面将本发明的技术方案说明附图和现有技术描述中用到的说明附图做简单的介绍，显而易见的，在不付出创造性劳动的前提下，本领域普通技术人员可通过本附图获得其他的附图。

图1所示为本发明实施例中系统模型架构图；

图2所示为本发明实施例中家庭基站双层网络跨层优化实现流程图；

具体实施方式

为使本发明的技术方案优势描述的更加清楚，下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细阐述，显然所描述的实施例只是本发明的部分实施例，而不是全部的实施例。根据本发明的实施例，本领域的普通技术人员在不经创造性劳动的基础上可以实现本发明的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

在下面的描述中，对与本发明无关的技术只做简要的技术说明或者直接略过。

本发明的主要思想是：在保证宏基站用户的最低SINR要求下，宏基站选择最适宜的干扰容限Q₀，在宏基站没有达到最低信干噪比要求时将受到严重的惩罚，在宏基站达到了最低信干噪比要求，但为了避免宏基站发射过大的功率而对家庭基站造成严重干扰，也对其进行相应的惩罚；家庭基站用户则最大化自身容量，同时为提高博弈的效率，提出凸定价，即将家庭基站用户容量减去其对宏基站的干扰作为家庭基站用户的效益函数，以减小其对宏基站用户的上行干扰；同时考虑家庭基站用户之间的公平性，即家庭基站用户的增益越高，其惩罚越大，家庭基站用户受到干扰越大，其惩罚越小。然后建立非合作博弈模型，验证纳什均衡解的存在性和唯一性，并对满足功率限定值的用户进行动态自适应功率分配，直至得到优化策略。

图1是本发明实施方式中系统模型架构图。具体是：

如图1所示，家庭基站双层网络中只包含一个小区。小区内有一个宏基站，N-1个家庭基站，宏基站内有若干个宏用户，每个家庭基站内有一个用户。对宏基站来说，其干扰来自家庭基站的所有用户；对家庭基站来说，其干扰来自其他家庭基站的所有用户以及所有宏用户。

图2是本发明实施方式中的家庭基站双层网络跨层优化实现流程图。如图2所示，该双层网络跨层优化过程包括以下几个步骤：

步骤201：初始化网络模型，计算并得到各个传输信道的信道增益。

该步骤中在网络初始化时，不考虑快衰落，信道增益仅是路径损耗与阴影衰落之和的倒数。

步骤202：将功率优化问题建立为非合作博弈模型，并验证非合作博弈模型中纳什均衡解的存在性和唯一性。

该步骤中非合作博弈中所有参与者都是平等的，纳什均衡解是存在且唯一的。

步骤203：初始化家庭基站用户的发射功率。

步骤204：宏基站收到家庭基站用户发射来的信号后，计算来自各个家庭基站用户的总干扰，并选择合适的干扰容限值。

该步骤中宏基站的效用函数表达式为

U_{0} (Q_{0}, p_{- 0}) = Q_{0} - u_{1} [{(Q_{0} - I_{0})}^{2} u (Q_{0} - I_{0})] - u_{2} [(e^{(I_{0} - Q_{0})} - 1) u (I_{0} - Q_{0})],

其中u(x)＝1,x≥0;0,x＜0，Q₀为宏基站的干扰容限，I₀为宏基站受到的总干扰。宏基站接收端计算来自家庭基站用户的干扰，并根据最大化目标函数的准则选择合适的干扰容限。

步骤205：在给定的干扰容限值下，家庭基站用户之间通过自适应功率分配来得到最优发射功率，并使得效用函数值达到最大，即最大化网络容量。

该步骤中家庭基站的效用函数表达式为

其中

为定价因子的一部分，是Q₀的递减函数，即Q₀越大，宏基站能够承受的总干扰越大，家庭基站能够发射的功率也就越大，相应的对家庭基站的惩罚也越小；

体现了家庭基站之间的公平性，即家庭基站用户的增益越高，其惩罚越大，家庭基站用户受到干扰越大，其惩罚越小；

为凸定价，即当p_i大到一定程度时，惩罚急剧增加，这样设计更符合通信中的实际情况。家庭基站用户之间通过自适应功率分配来得到最优发射功率，并使得效用函数值达到最大，即最大化网络容量。

步骤206：判断家庭基站用户对宏基站造成的总干扰是否大于宏基站设置的干扰容限值。

步骤207：将自优化最终结果，即最优功率分配给用户。

步骤208：总干扰值超过了干扰容限值，根据功率步长调整家庭基站用户的发射功率，转为步骤4。