CN104038945A - 一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，属于无线通信技术领域。该方法包括以下步骤：步骤一：给定各用户传输功率初始值，基于宏蜂窝、家庭基站用户传输功率及子信道特性，确定各子信道用户独立集；步骤二：建立各子信道与独立集的候选匹配方案，基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案；步骤三：给定子信道匹配方案，执行用户传输功率迭代及子信道匹配更新；步骤四：重复上述步骤，直到满足收敛条件，得到家庭基站用户子信道及功率联合优化分配方案。本方法可以有效保障异构蜂窝网络宏用户及家庭基站用户QoS需求，实现频谱资源共享，提高频谱利用率和网络综合性能。

Description

一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别是异构蜂窝网络资源分配技术领域，涉及一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法。

背景技术

随着无线通信技术的快速发展，各种智能终端呈现爆炸式的增长趋势，丰富多样的数据业务也不断涌现，用户高速率业务需要对传统蜂窝网络提出了严峻的挑战。异构蜂窝网络技术通过在传统宏蜂窝覆盖范围内，引入其他通信方式，如中继站点、微微蜂窝站点和家庭基站等，有针对性地加强特定区域的覆盖，形成多层网络覆盖，可有效实现用户QoS保障，提升系统资源利用率。

针对宏蜂窝与家庭基站异构融合的网络场景，由于家庭基站网络非规划、随机接入以及与宏基站共享频谱等特性，导致网络拓扑结构复杂、用户之间干扰较为严重，如何实现对家庭基站和宏基站用户的高效资源分配，限制用户之间干扰，提高网络频谱资源利用率和系统容量是亟待解决的问题。

目前已有研究考虑异构蜂窝网络资源分配方案，如提出一种异构双层网络中下行链路功率分配方法，家庭基站以最大化家庭基站的小区容量为目标，而宏基站则在保证每条链路的最低信干噪比要求下以提高宏基站能量效率为目标实现家庭基站及宏基站联合功率优化，以及网络联合性能提升。有人提出了一种异构蜂窝网络联合功率和子信道分配方法，在满足用户干扰门限和速率需求的前提下，优化子信道及功率分配以实现家庭基站吞吐量最大化。

现有研究主要以系统吞吐量最大化为优化目标，较少考虑家庭基站用户能耗，可能导致用户能效较低，对于大量用户，特别是使用能量敏感终端的用户，业务体验将受到严重影响；另外，现有研究较为孤立地考虑异构蜂窝网络中的子信道分配或功率分配问题，未综合考虑多因素的联合优化，无法实现网络整体性能优化。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，该方法在各子信道上建立家庭基站独立集，基于子信道联合能效最大化准则，实现各家庭基站子信道、发送功率的联合优化分配。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，包括以下步骤：步骤一：给定各用户传输功率初始值，基于宏蜂窝、家庭基站用户传输功率及子信道特性，确定各子信道用户独立集；步骤二：建立各子信道与独立集的候选匹配方案，基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案；步骤三：给定子信道匹配方案，执行用户传输功率迭代及子信道匹配更新；步骤四：重复上述步骤，直到满足收敛条件，得到家庭基站用户子信道及功率联合优化分配方案。

进一步，在步骤一中，给定家庭基站用户传输功率，根据各子信道传输及干扰特性，确定各子信道的家庭基站用户独立集具体包括：对于某子信道，若两个或多个用户之间干扰均低于最小干扰门限，则定义此类用户为该子信道独立用户，独立用户构成的集合为独立用户集；独立集内各用户可共用同一个子信道进行传输；定义各信道独立集为C＝[C⁽¹⁾,C⁽²⁾,…C^(L)]^T，其中，L为子信道数目，为第l个子信道的独立集，1≤l≤L，其中，为第l个子信道上的第k个独立集，1≤k≤K_l，K_l为第l个子信道的独立集数目。

进一步，在步骤二中，建立各子信道与独立集的匹配方案，根据确定的各子信道独立集，执行独立集与子信道匹配，确定所有候选独立集子信道匹配策略；定义独立集子信道匹配策略集合A＝{A₁,A₂,…,A_N}，其中N为候选独立集子信道分配策略数目，A_n为第n个候选子信道分配策略矩阵，1≤n≤N， $A_n={\left[\begin{array}{cccc}{C}_1^{\left(n_1\right)}& C_2^{\left(n_2\right)}& ...& C_L^{\left(n_L\right)}\end{array}\right]}^T,$ 其中，为第A_n个方案中第l个子信道的匹配独立集，1≤n_l≤K_l。给定独立集子信道分配方案，可得对应用户子信道分配方案；定义用户子信道分配矩阵为：α＝[α₁,α₂,…α_M]^T，其中，M为家庭基站用户的数目，α_m为第m个用户的子信道分配矩阵，1≤m≤M，其中为第m个用户在第l个子信道的分配标识，1≤l≤L，若用户m占用子信道l，则否则， ${\mathrm{\α}}_m^{\left(l\right)}=0.$

进一步，建模各子信道家庭基站用户能效为该子信道家庭基站用户吞吐量之和与功率消耗之和的比值，第l个子信道上的能效其中，R^(l)为第l个子信道上家庭基站用户吞吐量之和，其中，为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的吞吐量；P^(l)为家庭基站用户在子信道l上的消耗功率之和，其中，为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的传输功率，P_CF为家庭基站用户的电路级功率消耗。

进一步，在步骤二中，基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案，具体包括：定义子信道联合能效为计算各候选子信道匹配策略A_n所对应的子信道联合能效，1≤n≤N，确定 $A_{n^{*}}=\begin{array}{cc}\arg & \max \end{array}$ η(A_n)为局部最优子信道匹配策略。

进一步，在步骤二中，根据局部最优子信道匹配方案在满足宏基站及家庭基站用户干扰门限的条件下，基于子信道联合能效最大化准则求解局部最优用户功率分配矩阵；定义家庭基站用户功率分配矩阵为P＝[P₁,P₂,…,P_M]^T，其中为第m个家庭基站用户的功率分配矢量，1≤m≤M，为第m个家庭基站用户在第l个子信道的传输功率值；给定子信道匹配策略，计算子信道联合能效η(P)，确定局部最佳功率分配矩阵P^*，满足P^*＝arg max η(P)。

进一步，在步骤三中，迭代执行子信道匹配及功率分配，若第t次局部优化功率分配策略为P^(t)，对应用户功率分配矩阵为 $P^{\left(t\right)}={[P_1^{\left(t\right)},P_2^{\left(t\right)},...,P_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中 $P_m^{\left(t\right)}=[P_m^{(1,t)},P_m^{(2,t)},...,P_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，若对应局部优化独立集子信道分配策略为A^(t)，对应用户子信道分配矩阵为 ${\mathrm{\α}}^{\left(t\right)}={[{\mathrm{\α}}_1^{\left(t\right)},{\mathrm{\α}}_2^{\left(t\right)},...,{\mathrm{\α}}_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中 ${\mathrm{\α}}_m^{\left(t\right)}=[{\mathrm{\α}}_m^{(1,t)},{\mathrm{\α}}_m^{(2,t)},...,{\mathrm{\α}}_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；若第(t+1)次迭代对应的局部优化功率分配策略为P^(t+1)，对应用户功率分配矩阵为 $P^{(t+1)}={[P_1^{(t+1)},P_2^{(t+1)},...,P_M^{(t+1)}]}^T,$ 其中为第(t+1)次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，局部优化独立集子信道分配策略为A^(t+1)，对应用户子信道分配标识为其中：为第(t+1)次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；判断是否满足收敛条件：

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{|\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t+1)}\right)\left(P_m^{(l,t+1)}\right)-\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t)}\right)\left(P_m^{(l,t)}\right)|}^2\≤\mathrm{\ϵ},$ 其中，ε为收敛门限，若满足，则α^(t+1),P^(t+1)即为家庭基站用户最优的子信道及功率分配方案，算法结束，否则，重复上述过程，直到满足收敛条件为止。

本发明的有益效果在于：本发明所述方法可以有效保障异构蜂窝网络宏用户及家庭基站用户QoS需求，实现频谱资源共享，提高频谱利用率和网络综合性能。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1异构蜂窝网络场景图；

图2基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

图1异构蜂窝网络场景图，在本方法中，根据各子信道传输及干扰特性，确定子信道家庭基站用户独立集，建立各子信道与用户独立集的候选匹配方案；基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案；进而根据子信道优化方案，执行用户传输功率迭代及子信道匹配更新。重复上述过程，直到满足收敛条件，得到家庭基站用户子信道及功率联合优化分配方案。

图2基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法流程图，该方法包括以下步骤：步骤一：给定各用户传输功率初始值，基于宏蜂窝、家庭基站用户传输功率及子信道特性，确定各子信道用户独立集；步骤二：建立各子信道与独立集的候选匹配方案，基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案；步骤三：给定子信道匹配方案，执行用户传输功率迭代及子信道匹配更新；步骤四：重复上述步骤，直到满足收敛条件，得到家庭基站用户子信道及功率联合优化分配方案。

具体技术方案如下：

给定家庭基站用户初始传输功率，根据各子信道传输及干扰特性，确定子信道家庭基站用户独立集。给定家庭基站的最小信干噪比(SINR)门限，若某子信道两个或多个家庭基站用户的SINR均高于门限值，则定义此类家庭基站用户为独立用户，独立用户构成的集合为独立集，独立集内各用户可共用同一个子信道进行传输。定义各信道独立集为C＝[C⁽¹⁾,C⁽²⁾,…C^(L)]^T，其中，L为子信道数目，为第l个子信道的独立集，1≤l≤L，其中，为第l个子信道上的第k个独立集，1≤k≤K_l，K_l为第l个子信道的独立集数目。

给定各子信道用户独立集，确定独立集子信道匹配策略集合A＝{A₁,A₂,…,A_N}，其中，N为候选独立集子信道分配策略数目，A_n为第n个候选子信道分配策略矩阵，1≤n≤N， $A_n={\left[\begin{array}{cccc}{C}_1^{\left(n_1\right)}& C_2^{\left(n_2\right)}& ...& C_L^{\left(n_L\right)}\end{array}\right]}^T,$ 其中，为A_n方案中第l个子信道的匹配独立集，1≤n_l≤K_l。给定独立集子信道分配方案，可得对应用户子信道分配方案。定义用户子信道分配矩阵为：α＝[α₁,α₂,…α_M]^T，其中M为家庭基站用户的数目，α_m为第m个用户的子信道分配矩阵，1≤m≤M，其中为第m个用户在第l个子信道的分配标识，1≤l≤L。若用户m占用子信道l，则否则，

建模第l个子信道能效为该子信道上家庭基站用户吞吐量之和与功率消耗之和的比值，即其中，P^(l)为家庭基站用户在子信道l上的消耗功率之和，其中，为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的传输功率，P_CF为家庭基站用户的电路级功率消耗；R^(l)为第l个子信道上家庭基站用户吞吐量之和，其中，为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的吞吐量，即其中，W为子信道带宽，为第m个家庭基站在第l个子信道上的接收信干噪比， 分别为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的信道增益、干扰及噪声，其中 $I_m^{\left(l\right)}=I_m^{(F,l)}+I_m^{(M,l)},I_m^{(F,l)}$ 为来自同信道的其他家庭基站用户的干扰， $I_m^{(F,l)}=\underset{j-1,j\≠m}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_j^{\left(l\right)}{P}_j^{\left(l\right)}{h}_{j,m}^{\left(l\right)},$ 其中，为家庭基站用户j在子信道l上到家庭基站m的信道增益，为来自同信道的宏基站用户的干扰，分别为宏基站用户在子信道l上的传输功率、宏基站用户到家庭基站m的信道增益。

基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案。定义子信道联合能效为各子信道能效和，即计算各候选子信道匹配策略A_n所对应的子信道联合能效，1≤n≤N，确定 $A_{n^{*}}=\begin{array}{cc}\arg & \max \end{array}$ η(A_n)为局部最优子信道匹配策略。

根据局部最优子信道匹配方案在满足宏基站及家庭基站用户干扰门限的条件下，基于子信道联合能效最大化准则求解局部最优用户功率分配矩阵。定义家庭基站用户功率分配矩阵为P＝[P₁，P₂，…，P_M]^T，其中为第m个家庭基站的功率分配矢量，1≤m≤M。给定子信道匹配策略，计算子信道联合能效η(P)，确定局部最佳功率分配矩阵P^*，满足P^*＝arg max η(P)。

迭代执行子信道匹配及功率分配，进行收敛条件判定。若第t次局部优化功率分配策略为P^(t)，对应用户功率分配矩阵为 $P^{\left(t\right)}={[P_1^{\left(t\right)},P_2^{\left(t\right)},...,P_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中 $P_m^{\left(t\right)}=[P_m^{(1,t)},P_m^{(2,t)},...,P_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，若对应局部优化独立集子信道分配策略为A^(t)，对应用户子信道分配矩阵为 ${\mathrm{\α}}^{\left(t\right)}={[{\mathrm{\α}}_1^{\left(t\right)},{\mathrm{\α}}_2^{\left(t\right)},...,{\mathrm{\α}}_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中， ${\mathrm{\α}}_m^{\left(t\right)}=[{\mathrm{\α}}_m^{(1,t)},{\mathrm{\α}}_m^{(2,t)},...,{\mathrm{\α}}_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；若第(t+1)次迭代对应的局部优化功率分配策略为P^(t+1)，对应用户功率分配矩阵为其中为第(t+1)次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，局部优化独立集子信道分配策略为A^(t+1)，对应用户子信道分配标识为其中，为第(t+1)次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；判断是否满足收敛条件 $\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{|\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t+1)}\right)\left(P_m^{(l,t+1)}\right)-\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t)}\right)\left(P_m^{(l,t)}\right)|}^2\≤\mathrm{\ϵ},$ 其中，ε为收敛门限。若满足，则α^(t+1),P^(t+1)即为家庭基站用户最优子信道及功率分配方案，算法结束，否则，重复上述过程，直到满足收敛条件为止。

在本实施例中，假设网络覆盖区域内存在1个宏基站、K个宏基站用户(MUE)以及M个家庭基站(FBS)，给定时隙，每个家庭基站仅与一个家庭基站用户(FUE)进行通信。每个宏基站用户均可以占用一或多个子信道传输信息至宏基站(MBS)，各家庭基站用户在不干扰宏用户且互不干扰的情况下可以选择占用一或多个子信道传输信息至家庭基站(FBS)。图1为案例场景图。

图2为本发明提出的基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法流程图，具体包括：

S1：给定各宏基站用户所分配子信道及传输功率，初始化家庭基站用户传输功率。

S2：建立各子信道家庭基站用户独立集。给定家庭基站用户传输功率及各子信道传输及干扰特性，计算用户对应家庭基站接收信干噪比(SINR)，并与最小SINR门限值进行对比。若某子信道上两个或多个用户之间干扰均满足最小SINR条件，则定义此类用户为该子信道独立用户，独立用户构成的集合为独立用户集。独立集内各用户可共用同一个子信道进行传输。定义各信道独立集为C＝[C⁽¹⁾,C⁽²⁾,…,C^(L)]^T，其中，L为子信道数目，为第l个子信道的独立集，1≤l≤L，其中为第l个子信道上的第k个独立集，1≤k≤K_l，K_l为第l个子信道的独立集数目。

S3：确定独立集、子信道候选匹配策略集合。根据确定的各子信道独立集，定义独立集子信道匹配策略集合为A＝{A₁,A₂,…,A_N}，其中，N为候选独立集子信道分配策略数目，A_n为第n个候选子信道分配策略矩阵，1≤n≤N， $A_n={\left[\begin{array}{cccc}{C}_1^{\left(n_1\right)}& C_2^{\left(n_2\right)}& ...& C_L^{\left(n_L\right)}\end{array}\right]}^T,$ 其中，为A_n方案中第l个子信道的匹配独立集，1≤n_l≤K_l。给定独立集子信道分配方案，可得对应用户子信道分配方案。定义用户子信道分配矩阵为：α＝[α₁,α₂,…α_M]^T，其中，M为家庭基站用户的数目，α_m为第m个用户的子信道分配矩阵，1≤m≤M，其中为第m个用户在第l个子信道的分配标识，1≤l≤L。若用户m占用子信道l，则 ${\mathrm{\α}}_m^{\left(l\right)}=1,$ 否则， ${\mathrm{\α}}_m^{\left(l\right)}=0.$

S4：建模各家庭基站用户吞吐量函数。建模第m个家庭基站用户在第l个子信道上的吞吐量为：其中，W为子信道带宽，为第m个家庭基站在第l个子信道上的接收信干噪比，分别为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的传输功率、信道增益、干扰及噪声，其中，为来自同子信道的其他家庭基站用户的干扰，其中，为家庭基站用户j在子信道l上到家庭基站m的信道增益，为来自同信道宏基站用户的干扰，分别为宏基站用户在子信道l上的传输功率、宏基站用户到家庭基站m的信道增益。

S5：建模各子信道能效函数。定义子信道l能效函数为该子信道上家庭基站用户吞吐量之和与功率消耗之和的比值，即其中，P^(l)为家庭基站用户在子信道l上的消耗功率之和，其中，P_CF为家庭基站用户的电路级功率消耗；R^(l)为第l个子信道上家庭基站用户的吞吐量之和，

S6：建模子信道联合能效，确定子信道优化分配方案。定义子信道联合能效为各子信道能效和，即根据各候选子信道匹配策略A_n计算其对应的子信道联合能效，1≤n≤N，确定 $A_{n^{*}}=\begin{array}{cc}\arg & \max \end{array}$ η(A_n)为局部最优子信道匹配策略。

S7：确定家庭基站用户功率优化分配方案。根据局部最优子信道匹配方案在满足宏基站及家庭基站用户干扰门限的条件下，基于子信道联合能效最大化准则求解局部最优用户功率分配矩阵。定义家庭基站用户功率分配矩阵为P＝[P₁,P₂,…,P_M]^T，其中为第m个家庭基站用户的功率分配矢量，1≤m≤M。给定子信道匹配策略，优化子信道联合能效η(P)，确定局部最佳功率分配矩阵P^*，满足P^*＝arg max η(P)。

S8：判断是否满足收敛条件。若第t次局部优化功率分配策略为P^(t)，对应用户功率分配矩阵为 $P^{\left(t\right)}={[P_1^{\left(t\right)},P_2^{\left(t\right)},...,P_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中 $P_m^{\left(t\right)}=[P_m^{(1,t)},P_m^{(2,t)},...,P_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，若对应局部优化独立集子信道分配策略为A^(t)，对应用户子信道分配矩阵为 ${\mathrm{\α}}^{\left(t\right)}={[{\mathrm{\α}}_1^{\left(t\right)},{\mathrm{\α}}_2^{\left(t\right)},...,{\mathrm{\α}}_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中， ${\mathrm{\α}}_m^{\left(t\right)}=[{\mathrm{\α}}_m^{(1,t)},{\mathrm{\α}}_m^{(2,t)},...,{\mathrm{\α}}_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；若第(t+1)次迭代对应的局部优化功率分配策略为P^(t+1)，对应用户功率分配矩阵为 $P^{(t+1)}={[P_1^{(t+1)},P_2^{(t+1)},...,P_M^{(t+1)}]}^T,$ 其中 $P_m^{(t+1)}=[P_m^{(1,t+1)},P_m^{(2,t+1)},...,P_m^{(L,t+1)}]$ 为第(t+1)次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，局部优化独立集子信道分配策略为A^(t+1)，对应用户子信道分配标识为 ${\mathrm{\α}}^{(t+1)}={[{\mathrm{\α}}_1^{(t+1)},{\mathrm{\α}}_2^{(t+1)},...{\mathrm{\α}}_M^{(t+1)}]}^T,$ 其中 ${\mathrm{\α}}_m^{(t+1)}=[{\mathrm{\α}}_m^{(1,t+1)},{\mathrm{\α}}_m^{(2,t+1)},...,{\mathrm{\α}}_m^{(L,t+1)}]$ 为第(t+1)次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；判断是否满足收敛条件，即 $\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{|\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t+1)}\right)\left(P_m^{(l,t+1)}\right)-\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t)}\right)\left(P_m^{(l,t)}\right)|}^2\≤\mathrm{\ϵ},$ 其中，ε为收敛门限。若是，则α^(t+1),P^(t+1)即为家庭基站用户最优的子信道及功率分配方案，算法结束。

S9：若否，进行家庭基站用户功率更新，转至S2，直到满足收敛条件。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (7)

1.一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：给定各用户传输功率初始值，基于宏蜂窝、家庭基站用户传输功率及子信道特性，确定各子信道用户独立集；

步骤二：建立各子信道与独立集的候选匹配方案，基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案；

步骤三：给定子信道匹配方案，执行用户传输功率迭代及子信道匹配更新；

步骤四：重复上述步骤，直到满足收敛条件，得到家庭基站用户子信道及功率联合优化分配方案。

2.根据权利要求1所述的一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，其特征在于：在步骤一中，给定家庭基站用户传输功率，根据各子信道传输及干扰特性，确定各子信道的家庭基站用户独立集具体包括：对于某子信道，若两个或多个用户之间干扰均低于最小干扰门限，则定义此类用户为该子信道独立用户，独立用户构成的集合为独立用户集；独立集内各用户可共用同一个子信道进行传输；定义各信道独立集为：C＝[C⁽¹⁾,C⁽²⁾,…C^(L)]^T，其中，L为子信道数目，为第l个子信道的独立集，1≤l≤L，其中，为第l个子信道上的第k个独立集，1≤k≤K_l，K_l为第l个子信道的独立集数目。

3.根据权利要求1所述的一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，其特征在于：在步骤二中，建立各子信道与独立集的匹配方案，根据确定的各子信道独立集，执行独立集与子信道匹配，确定所有候选独立集子信道匹配策略；定义独立集子信道匹配策略集合A＝{A₁,A₂,…,A_N}，其中N为候选独立集子信道分配策略数目，A_n为第n个候选子信道分配策略矩阵，1≤n≤N， $A_n={\left[\begin{array}{cccc}{C}_1^{\left(n_1\right)}& C_2^{\left(n_2\right)}& ...& C_L^{\left(n_L\right)}\end{array}\right]}^T,$ 其中，为第A_n个方案中第l个子信道的匹配独立集，1≤n_l≤K_l。给定独立集子信道分配方案，可得对应用户子信道分配方案；定义用户子信道分配矩阵为：α＝[α₁,α₂,…α_M]^T，其中，M为家庭基站用户的数目，α_m为第m个用户的子信道分配矩阵，1≤m≤M，其中为第m个用户在第l个子信道的分配标识，1≤l≤L，若用户m占用子信道l，则 ${\mathrm{\α}}_m^{\left(l\right)}=1,$ 否则， ${\mathrm{\α}}_m^{\left(l\right)}=0.$

4.根据权利要求1所述的一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，其特征在于：建模各子信道家庭基站用户能效为该子信道家庭基站用户吞吐量之和与功率消耗之和的比值，第l个子信道上的能效其中，R^(l)为第l个子信道上家庭基站用户吞吐量之和，其中，为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的吞吐量；P^(l)为家庭基站用户在子信道l上的消耗功率之和，其中，为第m个家庭基站用户在第l个子信道上的传输功率，P_CF为家庭基站用户的电路级功率消耗。

5.根据权利要求1所述的一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，其特征在于：在步骤二中，基于子信道联合能效优化，确定局部最优子信道分配方案，具体包括：定义子信道联合能效为计算各候选子信道匹配策略A_n所对应的子信道联合能效，1≤n≤N，确定 $A_{n^{*}}=\begin{array}{cc}\arg & \max \end{array}$ η(A_n)为局部最优子信道匹配策略。

6.根据权利要求1所述的一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，其特征在于：在步骤二中，根据局部最优子信道匹配方案在满足宏基站及家庭基站用户干扰门限的条件下，基于子信道联合能效最大化准则求解局部最优用户功率分配矩阵；定义家庭基站用户功率分配矩阵为P＝[P₁,P₂,…,P_M]^T，其中为第m个家庭基站用户的功率分配矢量，1≤m≤M，为第m个家庭基站用户在第l个子信道的传输功率值；给定子信道匹配策略，计算子信道联合能效η(P)，确定局部最佳功率分配矩阵P^*，满足P^*＝arg max η(P)。

7.根据权利要求1所述的一种基于独立集的异构蜂窝网络能效优化方法，其特征在于：在步骤三中，迭代执行子信道匹配及功率分配，若第t次局部优化功率分配策略为P^(t)，对应用户功率分配矩阵为 $P^{\left(t\right)}={[P_1^{\left(t\right)},P_2^{\left(t\right)},...,P_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中 $P_m^{\left(t\right)}=[P_m^{(1,t)},P_m^{(2,t)},...,P_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，若对应局部优化独立集子信道分配策略为A^(t)，对应用户子信道分配矩阵为 ${\mathrm{\α}}^{\left(t\right)}={[{\mathrm{\α}}_1^{\left(t\right)},{\mathrm{\α}}_2^{\left(t\right)},...,{\mathrm{\α}}_M^{\left(t\right)}]}^T,$ 其中 ${\mathrm{\α}}_m^{\left(t\right)}=[{\mathrm{\α}}_m^{(1,t)},{\mathrm{\α}}_m^{(2,t)},...,{\mathrm{\α}}_m^{(L,t)}]$ 为第t次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；若第(t+1)次迭代对应的局部优化功率分配策略为P^(t+1)，对应用户功率分配矩阵为其中为第(t+1)次迭代中第m个用户的功率分配矩阵，局部优化独立集子信道分配策略为A^(t+1)，对应用户子信道分配标识为 ${\mathrm{\α}}^{(t+1)}={[{\mathrm{\α}}_1^{(t+1)},{\mathrm{\α}}_2^{(t+1)},...{\mathrm{\α}}_M^{(t+1)}]}^T,$ 其中： ${\mathrm{\α}}_m^{(t+1)}=[{\mathrm{\α}}_m^{(1,t+1)},{\mathrm{\α}}_m^{(2,t+1)},...,{\mathrm{\α}}_m^{(L,t+1)}]$ 为第(t+1)次迭代第m个用户的子信道分配矩阵；判断是否满足收敛条件：

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{|\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t+1)}\right)\left(P_m^{(l,t+1)}\right)-\left({\mathrm{\α}}_m^{(l,t)}\right)\left(P_m^{(l,t)}\right)|}^2\≤\mathrm{\ϵ},$ 其中，ε为收敛门限，若满足，则α^(t+1),P^(t+1)即为家庭基站用户最优的子信道及功率分配方案，算法结束，否则，重复上述过程，直到满足收敛条件为止。