CN103428843B - 一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法 - Google Patents

Abstract

本发明一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法，包括：用户依据其在小区内的位置，设置平衡因子，并初始化发射功率；S2测量用户在其归属基站接收端的增益干扰噪声比，得出用户的信号干扰噪声比；S3引入松弛因子，通过平衡因子计算注水水平调节因子；S4初始化信干噪比门限，并根据所述的信干噪比、发射功率和注水水平调节因子，对用户的发射功率进行迭代，并且根据迭代的更新获得的信干噪比；S5根据用户的信干噪比门限和最大发射功率，更新注水水平因子；S6如果对于所有的用户，都能满足精度约束条件，则算法结束，否则返回步骤S2。本发明保证用户信干噪比的同时，提高了近域远域用户的公平性。

Description

一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法。

背景技术

随着无线通信技术的迅速发展，由于越来越多的通信终端接入需求而使得频谱资源日益紧缺。运营商逐渐重视无线频谱资源的重要性，它不仅是一种有限而又宝贵的自然资源，甚至更是一种战略资源。因此，如何合理、有效、经济的利用日益紧缺的无线频谱资源，是无线通信领域越来越受到重视的问题。

目前的3GPP LTE（Long Term Evolution，长期演进）系统中，所采用的是基于正交频分复用多址（OFDMA，Orthogonal Frequency Division Multiplexing Access）技术。OFDMA和3G所用的CDMA技术有明显的区别，性能相比有很大的提高，也提出了更为严格的要求，例如，3GPP提出的通信速率和频谱的利用效率，在系统带宽为20MHz的前提下，下行峰值速率为100Mbps，上行峰值速率为50Mbps。另外，提高小区边缘用户的服务质量和通信可靠性也至关重要。为了满足高速数据服务要求，充分发挥有限的频谱资源的效益，必须在部署网络时要尽最大的可能使频率的复用因子等于1，也就是说相邻的小区使用相同的频率资源。

然而，在LTE多小区并存或者是宏站小区和多小站共存的异构网络场景中，小区间的共道干扰成为用户性能提升的主要制约因素。例如，在较为现实的宏站小区和多小站共存的异构网络场景中，即存在大站之间同层干扰，也包含大站与小站之间的跨层干扰。在LTE系统中，上行功率控制是非常重要的环节，上行功率控制可以有效抑制用户间的干扰，从而提高频谱效率。然而，目前标准中没有最终的确定具体的方法。

在现行的LTE系统中，小区边缘UE（User Equipment，用户设备）和中心UE存在的性能差异是移动通讯领域的一个重大的难题。虽然多天线技术的使用可以提高小区中心的数据率，但是却很难提高小区边缘的性能。小区边缘由于SINR（Signal to Interferenceplus Noise Ratio，信干噪比）较低。因此随着系统采用的天线数量增多，小区中心的性能可能会不断提高，单小区边缘的性能却很难改善。此外，小区中心可以使用的高阶调制方式也很难在小区边缘使用，造成小区中心和小区边缘的性能差异越来越大。

本发明关注多小区LTE系统通信场景中，把距离基站远近不同的用户分为近远域，即距离基站一定距离以内的区域为近域，其余则为远域。远域用户由于干扰等导致SINR很难达到门限，因为距离干扰基站较近，因此无论怎样增加功率都不能达到SINR平衡。本发明针对LTE上行系统的频谱资源和功率分配，提出了基于合作博弈的功率分配方法来降低小区之间的干扰，从而提高小区边缘用户的频谱效率和小区用户的平均频谱效率。

David等人提出一种非合作博弈功率控制(non-cooperative power controlgame)的模型，并证明其存在纳什均衡。然而，均衡解不一定是最优解，因此，提出基于代价的非合作博弈功率控制问题。

而文章“认知网络中基于纳什议价解的功率控制方法”中提出的基于信干噪比SINR平衡的基于非合作博弈功率控制算法（SINR平衡算法），此算法可以保证每个用户的QoS，但是它的最终收敛处的信干噪比为固定值，无法随多只干扰和噪声的变化而产生变化。文献“Power control for wireless CDMA”提出了一套基于定价函数的功率控制算法，称为Koskie-Gajic算法，此算法可以通过适当的降低用户的SINR来获得大幅降低发射功率的效果，然而不能充分保证各用户的目标SINR。

发明内容

本发明的主要目的在于设计一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法。通过改进的博弈算法模型中引入的平衡因子α_i，能够保证距离基站较远用户的信干噪比满足通信的需求，使得用户不再盲目的通过增大发射功率而增大信干噪比，因此改进的算法能够同时兼顾近远域用户的效用。

为了实现上述技术问题，本发明包括以下步骤：一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法，其特征在于包括如下步骤：

S1用户i依据其在小区内的位置，设置平衡因子α_i，初始化其发射功率为

S2测量用户i在其归属基站接收端的增益干扰噪声比并得出用户i的信干噪比

S3在功率更新计算式中引入与距离有关的调节因子得到新的功率更新计算式引入松弛因子和并将其初始化，通过平衡因子α_i计算注水水平调节因子

S4初始化信干噪比门限并根据所述的信干噪比发射功率和注水水平调节因子对用户i的发射功率进行迭代，并且根据迭代获得的下一步发射功率重新计算信干噪比

S5根据用户i的信干噪比门限和最大发射功率更新松弛因子

S6如果对于所有用户i，i∈N能满足收敛精度约束条件 其中e为收敛精度，则算法结束。算法结束后所得的功率即为求得的最佳发射功率，否则返回步骤S2。

在上述技术方案的基础上，其中所述步骤S1中所述的平衡因子α_i，可以按照如下式子设置：其中g_i,i为用户i到其归属基站i的信道增益，κ为可调整的正常数。

在上述技术方案的基础上，其中所述步骤S2中的接收端的增益干扰噪声比算法为：其中g_i,i为用户i到其归属基站i的信道增益，为用户i受到来自其他N-1个用户的干扰功率，q为t时刻用户j，j≠i,j=1～N的发射功率，g_j,i为用户j到用户i的干扰链路信道增益，σ²为背景噪声功率。

在上述技术方案的基础上，其中所述步骤S3中的注水水平调节因子为其中，和是相对于目标信干噪比要求，即和功率约束而引入的松弛因子，其中，松弛因子可控制收敛的速度和改善收敛的状况，取值为0到1之间，为根据用户的最低用户服务质量保证设置的信干噪比门限，为用户的最大发射功率。

在上述技术方案的基础上，其中所述步骤S4中的功率迭代方法为： $q_i^{(t+1)}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_i^{\mathrm{th}}}{{\mathrm{\ρ}}_i^{\left(t\right)}}{q}_i^{\left(t\right)}+{\mathrm{\ϵ}}_i^{\left(t\right)}.$

在上述技术方案的基础上，其中所述步骤S5中的注水水平因子的更新方法为， ${\mathrm{\λ}}_i^1(t+1)={\mathrm{\λ}}_i^1\left(t\right)+{\mathrm{\μ}}^1({\mathrm{\ρ}}_i^{\mathrm{th}}-{\mathrm{\ρ}}_i^{(t+1)}),{\mathrm{\λ}}_i^2(t+1)={\mathrm{\λ}}_i^2\left(t\right)+{\mathrm{\μ}}^2(q_i^{(t+1)}-q_i^{\max }),$ 其中，μ¹和μ²是可调整的步长因子。

在上述技术方案的基础上，其中所述步骤S6中的收敛判决条件为 $|{\mathrm{\λ}}_i^1(t+1)-{\mathrm{\λ}}_i^1\left(t\right)|\≤e,|{\mathrm{\λ}}_i^2(t+1)-{\mathrm{\λ}}_i^2\left(t\right)|\≤e,$ 其中，e为收敛精度。

相对于现有技术,本发明具有如下优点：

本发明基于合作博弈模型的功率控制算法，提出了一种引入平衡因子的合作博弈算法，通过计算求出每个用户最优发射功率的迭代表达式。本发明在保证用户信干噪比的同时，能够降低其发射功率，尤其能够降低距离基站较远用户的发射功率，使得小区中边缘用户的通信质量得到提高，从而提高了近域远域用户的公平性，增大了系统容量。

附图说明

图1是本方法的具体应用场景；

图2是最佳功率分配的流程图；

图3是一般合作博弈模型和本发明提供合作博弈模型的平均功率迭代图；

图4是非合作博弈模型，一般合作博弈模型与本发明所提出的合作博弈模型的信干噪比的比较。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本发明的主要目的是提供一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法，在减少用户能耗的同时保证近远域用户的信干噪比处于同一水平。如图1所示为LTE系统的两个相邻小区，两个小区内分别设有基站eNB1和eNB2，无色圆圈所在的区域为小区基站所覆盖的范围，其中深色区域是我们所取的近域用户所在的范围，取离基站小于300m的用户为近域用户，取离基站300到500m的用户为远域用户。圆圈内的用户A、B、C和D均在基站eNB1所覆盖的小区，用户A、B与基站eNB1的距离分别为470m和340m，为远域用户；用户C和用户D离基站eNB1分别为260m和130m，为近域用户。图中实线即为通信链路。而基站eNB1覆盖的小区是离终端E和终端F最近的相邻小区，即基站eNB1是受用户E和F上行传输干扰最大的基站，图中虚线即为干扰。用户G为基站eNB2的近域用户。其余小区的基站干扰往往低于基站设定的门限以下。我们设定用户到基站的加性噪声为零均值的高斯白噪声σ²=1×10^-13.4W，用户i到其归属基站的路径损耗为pathloss=128.15+37.6×log₁₀(max(0.05,d_i,i/1000))，其中损耗的单位为dB，d_i,i为用户i到其归属基站i的距离，单位为千米。

下面结合图2所示流程图对本发明提出的功率协调方法的具体实施方式作进一步详细描述。

一般来讲，用户体验的好坏与信干噪比的满足与否有较大的关系。因此，本发明将用户i接收端获得的信干噪比ρ_i能达到用户体验要求的信干噪比,作为目的：

${\mathrm{\ρ}}_i^{\left(t\right)}=q_i^{\left(t\right)}{\mathrm{GINR}}_i^{\left(t\right)}\≥{\mathrm{\ρ}}_i^{\mathrm{th}}---\left(1\right)$

公式（1）是表示无线通信系统中信干噪比要求的通用模型。一些研究为了满足这样一个信干噪比，提出了下面的功率更新方法：

$q_i^{(t+1)}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_i^{\mathrm{th}}}{{\mathrm{\ρ}}_i^{\left(t\right)}}{q}_i^{\left(t\right)}---\left(2\right)$

当存在一个合适的功率分配使得任意接入用户i的信干噪比满足时，式（2）能保证功率收敛。但若上述条件不成立，公式（2）的方法会导致功率不收敛。

在此，本法明引入一个与距离有关的调节因子将（2）式变为

$q_i^{(t+1)}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_i^{\mathrm{th}}}{{\mathrm{\ρ}}_i^{\left(t\right)}}{q}_i^{\left(t\right)}+{\mathrm{\ϵ}}_i^{\left(t\right)}---\left(3\right)$

其中， ${\mathrm{\ϵ}}_i^{\left(t\right)}=\frac{{\mathrm{\α}}_i}{{\mathrm{\λ}}_i^2-{\mathrm{\λ}}_i^1({\mathrm{\ρ}}_i^{\left(t\right)}/q_i^{\left(t\right)})}.$

由此，本实施例包括以下步骤：

步骤S1，用户i依据其在小区内的位置设置平衡因子α_i；初始化其发射功率为其中所述的平衡因子α_i，可以按照如下式子设置：其中g_i,i为用户i到其归属基站的信道增益，这里，我们分别考虑κ=1,2,3几种情况下功率优化结果的变化，选择一种最好的α_i作为加权公式，初始化发射功率为应该满足 为用户的最大发射功率。

步骤S2测量用户i在其归属基站接收端的增益干扰噪声比接着得出用户i的信干噪比其中所述的是与用户i到其归属基站的信道增益信息g_i,i、来自其他用户的干扰功率信息q_jg_j,i,j=1,j≠i和背景噪声功率以及扩频带宽、传输速率等信息相关，即其中g_i,i为用户i到其归属基站i的信道增益，σ²为背景噪声。

步骤S3，初始化松弛因子和从而可得到注水水平调节因子其中和是相对于目标信干噪比要求和功率约束而引入的松弛因子，为信干噪比门限，为用户的最大发射功率。

步骤S4，用户i更新其下一步功率；初始化信干噪比门限并根据所述的信干噪比发射功率和注水水平调节因子对用户i的发射功率进行迭代，并且根据迭代获得的下一步发射功率重新计算信干噪比其中 $q_i^{(t+1)}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_i^{\mathrm{th}}}{{\mathrm{\ρ}}_i^{\left(t\right)}}{q}_i^{\left(t\right)}+{\mathrm{\ϵ}}_i^{\left(t\right)},$ 并且计算获得的SINR ${\mathrm{\ρ}}_i^{(t+1)}=q_i^{(t+1)}{\mathrm{GINR}}_i;$

步骤S5，根据用户i的信干噪比门限和最大发射功率更新注水水平因子 ${\mathrm{\λ}}_i^1(t+1)={\mathrm{\λ}}_i^1\left(t\right)+{\mathrm{\μ}}^1({\mathrm{\ρ}}_i^{\mathrm{th}}-{\mathrm{\ρ}}_i^{(t+1)}),{\mathrm{\λ}}_i^2(t+1)={\mathrm{\λ}}_i^2\left(t\right)+{\mathrm{\μ}}^2(q_i^{(t+1)}-q_i^{\max });$

步骤S6，如果对于所有的用户i，都能满足精度限 其中e为收敛精度，则算法结束，所得的功率即为求得的最佳发射功率，其中，e为预先设定的阀值。否则返回步骤二。

在本实施例中，图3是给出了一般合作博弈模型（一般算法）和本发明提供合作博弈模型（本发明方法）的平均功率的收敛图，由图可看出，两种方法都可以快速收敛，但使用本发明的方法可以降低发射功率；图4是分别采用非合作博弈（经典算法）、一般合作博弈（一般算法）和本发明的合作博弈（本发明方法）的功率控制方法的信干噪比图，从图中可以看出，合作博弈算法明显具有更强的公平性，分配给各个节点的信干噪比更为平均，从图中可以看出，一般合作博弈模型与本发明的合作博弈模型的结果基本一致，但由图3可知本发明的功耗更小一些。因此，对于LTE系统中发送端之间的功率资源竞争问题，可以通过运用本发明提出的合作博弈的功率控制方法快速有效的解决。

Claims (1)

1.一种兼顾近远域用户效用的功率协调方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1用户i依据其在小区内的位置，设置平衡因子α_i，初始化其发射功率为平衡因子α_i，按照如下式子设置：其中g_i,i为用户i到其归属基站i的信道增益，κ为可调整的正常数；

S2测量用户i在其归属基站接收端的增益干扰噪声比并得出用户i的信干噪比接收端的增益干扰噪声比算法为：其中g_i,i为用户i到其归属基站i的信道增益，为用户i受到来自其他N-1个用户的干扰功率，为t时刻用户j，j≠i,j＝1N的发射功率，g_j,i为用户j到用户i的干扰链路信道增益，σ²为背景噪声功率；

S3在功率更新计算式中引入与距离有关的调节因子得到新的功率更新计算式，引入松弛因子和并将其初始化，通过平衡因子α_i计算注水水平调节因子注水水平调节因子为其中和是相对于目标信干噪比要求，即和功率约束而引入的松弛因子，其中松弛因子可控制收敛的速度和改善收敛的状况，取值为0到1之间，为根据用户的最低用户服务质量保证设置的信干噪比门限，为用户的最大发射功率；

S4初始化信干噪比门限并根据所述的信干噪比发射功率和注水水平调节因子对用户i的发射功率进行迭代，并且根据迭代获得的下一步发射功率重新计算信干噪比功率迭代方法为：

S5根据用户i的信干噪比门限和最大发射功率更新松弛因子 松弛因子的更新方法为， 其中，μ¹和μ²是可调整的步长因子；

S6如果对于所有用户i，i∈N能满足收敛精度约束条件 其中e为收敛精度，则算法结束，算法结束后所得的功率即为求得的最佳发射功率，否则返回步骤S2；收敛判决条件为 其中，e为收敛精度。