CN104581910A - 面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，为了减小同层干扰，小基站间构建协作簇，协作服务位于小区范围扩展区域的用户，当用户位置改变时，协作簇可以改变其协作服务范围；同时为了减小跨层干扰，小基站在部分资源提高其发送功率，并在此部分资源调度其位于小区范围扩展区域的用户，宏基站在这部分复用资源上调度其性能较好的用户，减弱小基站功率提高对宏基站服务用户的干扰，本发明由差分进化算法优化小基站的发送功率及对应的资源比例，可以在保证宏用户性能情况下，明显提高位于小区范围扩展区域用户的吞吐量。

Description

面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法。

背景技术

近年来，随着新应用需求，无线通讯数据量迅猛增长，传统的宏基站结构的同构蜂窝网络已无法满足通信需求，宏基站与小基站(或称为低功率节点，即Low Power Node)共存的异构网络在保证网络覆盖和提高网络容量方面的优势吸引了工业界和学术界的广泛关注。同构网络中，用户依据最强参考信号接收功率选择服务基站，但在异构网络中，由于宏基站和小基站间的传输功率相差较大，依据相同的用户接入策略，会导致宏基站与小基站间的负载不平衡及小基站的资源未充分利用，因此小区范围扩展被提出解决此问题，但连接于小基站并位于小区范围扩展范围内的用户接收宏基站的功率大于接收其服务小基站的功率，因此会受到严重的宏基站干扰；而且随着小基站的密集调度，小基站间的同层干扰也成为一个亟待解决的问题。

现有的技术中，关于宏基站与小基站间跨层干扰的管理问题主要考虑小区间干扰协调，宏基站在某些子帧配置几乎空白子帧，即宏基站在这些子帧不传输数据信息，而小基站在相应的子帧调度其小区范围扩展用户，提高了这类用户的吞吐量，但这是以牺牲宏基站资源为代价；因此非完全空白子帧的概念被提出，即宏站不完全不传输数据，而是在某些子帧降低其传输功率，并且小基站在这部分子帧调度其小区范围扩展用户，但是这些方法会造成宏基站资源浪费及缩小宏基站的覆盖范围。

发明内容

本发明的目的在于提供一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，可以在提高小区范围扩展用户服务质量情况下，不严重影响宏基站用户性能。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

1)以小基站间构建的协作簇协作服务小区范围扩展用户，并根据小区范围扩展用户的移动特性实时改变协作覆盖范围，所述小区范围扩展用户为小基站服务的位于小区范围扩展区域的用户；

2)各个小基站依据自身小区范围扩展用户接入情况，在某些资源动态提高自身发送功率，并在所述资源调度小区范围扩展用户，同时宏基站在所述资源优先调度自身服务的信道质量较好的用户，各个小基站的发送功率提高因子及提高发送功率的资源所占的比例是在兼顾宏基站和小基站总体性能的前提下确定的，发送功率提高因子是指小基站提高后的发送功率与原发送功率的比值。

每个协作簇由至多3个小基站构建，小区范围扩展用户从协作簇中选择对其干扰最大的小基站作为协作基站。

所述协作簇的构建方法包括以下步骤：

1.1)各个小基站构建各自的邻居列表，然后计算：

其中，n_i,j表示以第i个小基站为服务基站并且接收的最强干扰信号来自第j个小基站的小区范围扩展用户数，n_j,i表示以第j个小基站为服务基站并且接收的最强干扰信号来自第i个小基站的小区范围扩展用户数，P_i以及P_j分别表示第i个以及第j个小基站的邻居列表，i,j∈P，∪P_i＝P，∪P_j＝P，P＝{1,2,…,p}，P为小基站集合，p为小基站总数，所有的构成集合Φ：

1.2)根据下式挑选小基站i^*和小基站j^*构成协作簇：

1.3)将小基站i^*和小基站j^*的邻居列表合并得到一个新的邻居列表P_i ^* _,j ^*，并从P_i ^* _,j ^*中挑选l^*加入协作簇：

$P_{i^{*},j^{*}}=P_{i^{*}}\∪P_{j^{*}}$

因此得到的协作簇为：

$S_{i^{*},j^{*},l^{*}}=\{i^{*},j^{*},l^{*}\}$

1.4)更新集合Φ：

1.5)重复执行步骤1.2)～步骤1.4)直到

所述步骤2)中，构建基于宏基站平均吞吐量和小基站平均吞吐量的加权效用函数，以最大化加权效用函数为目标，依据差分进化算法确定各个小基站的发送功率提高因子及提高发送功率的资源所占的比例。

所述发送功率提高因子及提高发送功率的资源所占的比例的确定具体包括以下步骤：

2.1)利用差分进化算法优化α_i和ρ，α_i为第i个小基站的发送功率提高因子，i∈P，P＝{1,2,…,p}，P为小基站集合，p表示小基站总数，ρ为小基站提高发送功率的资源所占的比例，种群中每个个体表示为(p+1)维的实参数向量t_d,g＝(α_1,α_2,…_,α_p,ρ)_，t_d,g表示第g代种群中的第d个个体；

2.2)初始化种群中的各个个体，得到D₀＝{t_1,0,t_2,0,…,t_D,0}，其中，D为种群中个体数目；

2.3)在种群的每次进化中，种群中的第d个体t_d,g为目标矢量，d∈{1,2,…,D}，每个目标矢量经过变异以及交叉得到试验矢量u_d,g；

2.4)分别计算目标矢量t_d,g和试验矢量u_d,g的加权效用函数U(t_d,g)和U(u_d,g)，如果满足下式：

U(u_d,g)>U(t_d,g)

则试验矢量u_d,g进化到下一代：

t_d,g+1＝u_d,g

否则目标矢量t_d,g进化到下一代：

t_d,g+1＝t_d,g

所述加权效用函数的计算方法为：

U(α_i,ρ)＝wU_MBS(α_i,ρ)+(1-w)U_PBS(α_i,ρ)

其中，U_MBS为宏基站的平均吞吐量，U_PBS为所有小基站的平均吞吐量，w为加权值，0<w<1。

所述资源的调度方法具体包括以下步骤：

3.1)对于第r个资源块，表示小基站提高发送功率的资源，W为资源块总数，将U_CRE(r)中的小区范围扩展用户的速率按照升序排列，找到具有最小速率的用户k^*：

$k^{*}=\arg \underset{k\&Element;U_{\mathrm{CRE}}\left(R\right)}{\min }{R}_k$

其中，U_CRE(r)为第r个资源块没有被分配的小基站服务的小区范围扩展用户集合，R_k为用户k的速率；

a)若用户k^*的速率满足则按照以下方式进行资源分配：

如果用户k^*存在协作小基站并且协作小基站中的资源块r没有被分配，则用户k^*的服务小基站和协作小基站在资源块r上同时服务用户k^*，否则用户k^*的服务小基站在资源块r上单独服务用户k^*，R_min为用户的最小速率请求；

b)若用户k^*的速率不满足则将中剩余的资源按照比例公平调度算法分配给小基站服务的小区范围扩展用户；

3.2)在上按照步骤3.1)的方法为宏基站服务的信道条件较好的用户分配资源。

在上按照步骤3.1)的方法为小基站服务的非小区范围扩展用户分配资源，所述非小区范围扩展用户为小基站服务的没有位于小区范围扩展区域的用户，表示小基站未提高发送功率的资源；同时，在上按照步骤3.1)的方法为宏基站服务的所有用户分配资源。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明通过相邻小基站间构建协作簇，并根据用户需求实时改变其协作覆盖范围，有效减小了小基站间的同层干扰；同时优化小基站在某些资源的发送功率提高因子，减小宏基站与小基站间的跨层干扰，保证其位于小区范围扩展区域用户的性能，同时宏基站在小基站提高发送功率的这部分资源上优先调度其信道质量较好的用户，减少小基站功率提高对宏基站服务用户性能的损害，本发明方法同时减小了同层和跨层干扰，在提高小基站服务的小区范围扩展用户性能的前提下，并没有对宏基站服务用户造成严重的性能下降。

本发明旨在保证用户最小速率请求的情况下最大化加权效用函数，并通过差分进化算法及提出的资源调度算法得到优化后的资源划分比例和各个小基站(例如Pico基站)的功率提高因子，在兼顾宏基站和小基站总体性能的前提下显著地提高小基站服务的小区范围扩展用户的性能。

附图说明

图1为本发明方法所应用的场景实例；

图2(a)为不同偏置值情况下三种方法小区范围扩展用户的平均吞吐量对比图；

图2(b)为不同偏置值情况下三种方法宏基站服务用户的平均吞吐量对比图；

图2(c)为不同偏置值情况下三种方法系统平均吞吐量对比图；

图2(d)为偏置值为4dB/8dB/12dB分别部署4/8Pico基站情况下三种方法小区范围扩展用户的平均吞吐量对比图；

图2(e)为偏置值为4dB/8dB/12dB分别部署4/8Pico基站情况下三种方法宏基站服务用户的平均吞吐量对比图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做详细描述。

本发明提出首先Pico基站间构建协作簇，根据小区范围扩展用户的移动特性实时改变协作覆盖范围，联合服务性能较差的小区范围扩展用户，减小同层干扰；为减小跨层干扰，提出宏基站按原功率发送信号，Pico基站依据其小区范围扩展用户接入情况，在调度小区范围扩展用户的资源上动态提高其发送功率，保证这类用户性能，同时宏基站在Pico基站调度小区范围扩展用户的这部分复用资源上首先调度其服务的信道质量较好的用户，减少由于Pico基站功率提高对宏基站服务用户性能的影响，为同时保证宏基站以及Pico基站服务用户性能，提出最大化加权效用函数，并依据差分进化算法找到各个Pico基站的发送功率提高因子(提高后的发送功率与原发送功率比值定义为发送功率提高因子)及提高发送功率资源所占比例的优化值。本发明在提高小区范围扩展用户性能的前提下，并没有严重影响宏基站服务用户性能。发明中主要考虑Pico基站，但同样适用于其他类型小基站。

下面通过一个具体的实例对本发明方法进行说明：本发明提出通过Pico基站间协作减小同层干扰，并通过优化Pico基站的发送功率提高因子及需要提高功率的资源所占比例，最大程度减少宏基站对位于小区范围扩展区域用户的干扰，同时保证宏基站服务用户的服务质量，应用场景如图1所示。假设部署一个宏基站，宏基站覆盖范围内部署p个Pico基站，所有基站集合表示为N＝{0,1,2,…,p}，M₁个用户均匀分布于宏基站覆盖范围，每个Pico基站均有M₂个用户以簇的方式分布于其覆盖区域，宏基站和Pico基站共享相同频带资源，并且整个频带分成W个带宽为B的资源块。

为了实现负载平衡，引入小区范围扩展，用户依据下式选择服务基站：

$i^{*}=\arg \underset{i\&Element;N}{\max }({\mathrm{RSRP}}_{k,i}+{\mathrm{\&delta;}}_i)$

其中，i^*为用户k的服务基站，N＝{0,1,2,…,p}为宏基站和Pico基站集合，i＝0表示宏基站，RSRP_k,i为用户k接收来自基站i的参考信号接收功率，δ_i(i≠0)是正值，且δ₀＝0，Pico基站服务的位于小区范围扩展区域的用户称为小区范围扩展用户。

要提高这些小区范围扩展用户的服务质量，同时不严重影响宏基站服务用户性能，面向小区无定形覆盖的协作簇内Pico基站异步功率控制方法具体包括以下步骤：

1.小基站间协作簇的构建方法具体包括以下步骤：

1.1)Pico基站i依据与周围Pico基站间距离构建邻居列表P_i(i∈P和∪P_i＝P，将与Pico基站i间距离小于设定阈值的Pico基站添加至Pico基站i的邻居列表)，P＝{1,2,…,p}表示Pico基站集合，n_i,j表示以第i个Pico基站为服务基站并且接收的最强干扰信号来自第j个Pico基站的小区范围扩展用户数，n_j,i表示以第j个Pico基站为服务基站并且接收的最强干扰信号来自第i个Pico基站的小区范围扩展用户数，计算两类用户和：

所有的构成集合Φ：

1.2)根据下式挑选Pico基站i^*和Pico基站j^*构成协作簇：

1.3)将Pico基站i^*和Pico基站j^*的邻居列表合并得到一个新的邻居列表从而从中得到的第三个成员l^*加入协作簇，即：

$P_{i^{*},j^{*}}=P_{i^{*}}\&cup;P_{j^{*}}$

因此得到的协作簇为：

$S_{i^{*},j^{*},l^{*}}=\{i^{*},j^{*},l^{*}\}$

终止此次构建过程；

1.4)更新集合Φ，得

并继续执行步骤1.2)、1.3)以及1.4)直到

当用户发生移动或信道特性改变时，Pico基站形成的协作簇可以改变其协作覆盖范围，形成动态时变的协作覆盖区域，最大程度的减少Pico基站间的同层干扰；为减少信息交互开销及计算复杂度，每个协作簇最多包含三个Pico基站，并且仅协作服务位于小区范围扩展区域的Pico用户，同时这些用户从协作簇中选择对其干扰最大的Pico基站作为其协作基站。

2.为最大程度的提高小区范围扩展用户服务质量及保证宏基站服务用户性能，本发明提出Pico基站在调度小区范围扩展用户的资源上提高其发送功率，因此需要优化Pico基站的发送功率提高因子α及对应的提高发送功率资源所占比例ρ；在ρ一定时，宏基站的平均吞吐量是发送功率提高因子α的减函数，而Pico基站的平均吞吐量是发送功率提高因子α的增函数：

$\begin{array}{c}{U}_{\mathrm{MBS}}(\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&rho;})=R_0(\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&rho;})\\ =\underset{k\&Element;u\left(0\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{r=1}{\overset{W}{\mathrm{\&Sigma;}}}{n}_{k,0}\left(r\right)(x_{k,0}{R}_{k,0}^{M,\mathrm{\&rho;}}\left(r\right)+{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_{k,0}{R}_{k,0}^{M,1-\mathrm{\&rho;}}\left(r\right))\end{array}$

$\begin{array}{c}{U}_{\mathrm{PBS}}(\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&rho;})={\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}R}_i(\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&rho;})\\ =\underset{i=1}{\overset{p}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{k\&Element;u\left(i\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{r=1}{\overset{W}{\mathrm{\&Sigma;}}}{n}_{k,0}\left(r\right)(x_{k,0}{R}_{k,i}^{P,\mathrm{\&rho;}}\left(r\right)+{\stackrel{\&OverBar;}{x}}_{k,i}{R}_{k,i}^{P,1-\mathrm{\&rho;}}\left(r\right))\end{array}$

其中，U_MBS为宏基站的平均吞吐量，U_PBS为所有Pico基站的平均吞吐量，和分别为调度于资源和的宏基站服务用户的吞吐量，和分别为Pico基站i(i∈P)服务的并且分别调度于资源和的第k个用户的吞吐量，u(0)和u(i)分别为宏基站和Pico基站i(i∈P)服务用户集合，n_k,0(r)和n_k,i(r)(i∈P)分别表示宏基站和Pico基站i(i∈P)的资源分配，x_k,0、x_k,i、表示用户被调度于哪部分资源。如果宏基站中的资源块r分配给用户k，则n_k,0(r)＝1，否则n_k,0(r)＝0；如果宏基站服务的用户k调度于资源则x_k,0＝1，否则且n_k,i(r)、x_k,i、与n_k,0(r)、x_k,0、有相似的定义。

为了最大程度提高系统性能，本发明提出了一种加权效用函数，兼顾宏基站和Pico基站的总体性能，并且每个Pico基站动态调整其发送功率提高因子，优化问题如下所述：

$\underset{{\mathrm{\&alpha;}}_i,\mathrm{\&rho;}}{\max }U({\mathrm{\&alpha;}}_i,\mathrm{\&rho;})={\mathrm{wU}}_{\mathrm{MBS}}({\mathrm{\&alpha;}}_I,\mathrm{\&rho;})+(1-w)U_{\mathrm{PBS}}({\mathrm{\&alpha;}}_i,\mathrm{\&rho;})$

$s.t\left\{\begin{array}{c}1\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_i\&le;{\mathrm{\&alpha;}}_{\max },i=\mathrm{1,2},...,p\\ \min {\mathrm{\&rho;}}_i\&le;\max {\mathrm{\&rho;}}_i,{\mathrm{\&rho;}}_i=N_i^{\mathrm{CRE}}/N_i^{\mathrm{PUE}},i=\mathrm{1,2},...,p\\ R_{k,i}\&GreaterEqual;R_{\min },k\&Element;u\left(i\right),i=\mathrm{0,1,2},...,p\end{array}\right.$

其中，α_i为Pico基站i的发送功率提高因子，ρ表示Pico基站提高发送功率的资源占有比例，w为加权值，且0<w<1，i＝0表示宏基站，和分别为Pico基站i服务用户数和Pico基站i服务小区范围扩展用户数，ρ_i表示Pico基站i服务用户中小区范围扩展用户所占的比例，α_max是允许的最大发送功率提高因子，R_k,i是第i Pico基站服务的用户k的速率，R_min是每个接入用户的最小速率请求。

由于效用函数U(α_i,ρ)的非凸性，采用差分进化算法求解ρ及每个Pico基站的发送功率提高因子α_i，具体优化步骤如下：

2.1)Pico基站i发送功率提高因子为α_i，i∈P，P＝{1,2,…,p}，P为Pico基站集合，p表示Pico基站总数，ρ为Pico基站提高发送功率的资源占有的比例，因此种群中每个个体表示为(p+1)维的实参数向量t_d,g＝(α_1,α_2,…_,α_p,ρ)_，t_d,g表示第g代种群中的第d个个体；

2.2)初始化种群中的各个个体，得到D₀＝{t_1,0,t_2,0,…,t_D,0}，其中，D为种群中个体数目；

2.3)在种群的每次进化中，第g代种群中的第d个个体t_d,g可以看为目标矢量，d∈{1,2,…，D}，依据差分进化算法，每个目标矢量经过变异以及交叉可以得到试验矢量u_d,g；

2.4)依据提出的资源调度方法分别计算目标矢量t_d,g和试验矢量u_d,g的加权效用函数U(^t _d,g)和U(u_d,g)_，如果满足下式：

U(u_d,g)>U(t_d,g)

则试验矢量进化到下一代：

t_d,g+1＝u_d,g

否则目标矢量进化到下一代，即：

t_d,g+1＝t_d,g

2.5)完成第g代的进化更新，更新后的种群表示为D_g+1，g＝g+1；

重复步骤步骤2.3)～步骤2.5)，直到达到给定的最大进化代数，得到优化后的各个Pico基站的发送功率提高因子α_i及ρ，i∈P，P＝{1,2,…,p}。

3.所述的资源调度算法具体包括以下步骤：

3.1)对于第r个资源块，表示Pico基站提高发送功率的资源，W为资源块总数，将U_CRE(r)中的小区范围扩展用户的速率按照升序排列，找到具有最小速率的用户k^*：

$k^{*}=\arg \underset{k\&Element;U_{\mathrm{CRE}}\left(R\right)}{\min }{R}_k$

其中，U_CRE(r)为第r个资源块没有被分配的Pico基站服务的小区范围扩展用户集合，R_k为用户k的速率：

a)若用户k^*的速率满足则按照以下方式进行资源分配：

如果用户k^*存在协作Pico基站并且协作Pico基站中的资源块r没有被分配，则用户k^*的服务Pico基站和协作Pico基站在资源块r上同时服务用户k^*，否则用户k^*的服务Pico基站在资源块r上单独服务用户k^*，其中，R_min为用户的最小速率请求；

b)若用户k^*的速率条件不满足则将中剩余的资源按照比例公平调度算法分配给Pico基站服务的小区范围扩展用户；

3.2)在上按照步骤3.1)的方法为Pico基站服务的非小区范围扩展用户分配资源，所述非小区范围扩展用户为Pico基站服务的没有位于小区范围扩展区域的用户，表示Pico基站未提高发送功率的资源；

3.3)在上按照步骤3.1)的方法为宏基站服务的信道条件较好的用户分配资源。在上按照步骤3.1)的方法为宏基站服务的所有用户分配资源。

4.所述的差分进化算法具体包括以下步骤：

第g代第d个个体为：

t_d,g＝(t_1d,g,t_2d,g,…_,t_pd,g,t_(p+1)d,g)＝(α_1,α_2,…_,α_p,ρ)

其中，t_hd,g为t_d,g的第h个变量，h∈{1,2,…,p+1}；

4.1)初始化

初始种群D₀从给定的α_i和ρ约束域中随机选择，如下：

$t_{\mathrm{hd},0}=\mathrm{\&xi;}(t_d^H-t_d^L)+t_d^L$

h∈{1,2,…,p+1},d∈{1,2,…,D}

其中，ξ是[0,1]之间均匀分布的随机数，分别表示每个个体中第h变量的上下界。

4.2)变异

变异矢量v_d,g为：

v_d,g＝t_r1,g+F(t_r2,g-t_r3,g)

r₁≠r₂≠r₃≠d,r₁,r₂,r₃∈{1,2,…,D}

其中，v_d,g＝(v_1d,g,v_2d,g,…,v_pd,g,v_(p+1)d,g)，F为变异因子，一般取值为小于2的非负数。

4.3)交叉

交叉矢量u_d,g＝(u_1d,g,u_2d,g,…_,u_pd,g,u_(p+1)d,g)通过以下交叉操作得到

$u_{\mathrm{hd},g}=\left\{\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{hd},g},\mathrm{if}(\mathrm{\&xi;}\&le;\mathrm{CR})\mathrm{orh}=\mathrm{\&theta;}\\ t_{\mathrm{hd},g},\mathrm{if}(\mathrm{\&xi;}>\mathrm{CR})\mathrm{andh}\&NotEqual;\mathrm{\&theta;}\end{array}\right.$

其中，CR为交叉因子，取值范围为[0,1]，θ是从{1,2,…,p+1}中随机选择的整数。

仿真实验：

1)仿真模型参数：宏基站发送功率范围：37dBm-46dBm，Pico基站发送功率范围：30dBm-37dBm，Pico基站数目P＝4/8，用户数M₁＝30，M₂＝10，资源块数目W＝50，噪声功率谱密度为-174dBm，偏移值为δ_i＝2dB-16dB，间隔为2dB，用户的最小速率请求R_min＝0.5Mbps，加权因子w＝0.5，差分进化算法中缩放因子F＝0.5，交叉因子CR＝0.8，种群中个体数目D＝50，进化代数G＝100，宏基站服务的信道条件较好的用户为接收宏基站信号功率按降序排列在前20％的用户。

2)采用本发明所述的面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法后，如图2(a)所示，与无干扰管理方法相比本发明提出的方法可以极大地提高小区范围扩展用户的平均吞吐量，在偏置值较小时提出的方法相较于宏基站功率降低方法也极大地提高了小区范围扩展用户的性能，在偏置值较大时，与宏基站功率降低方法相比性能相近，但仍然优于上述方法。图2(b)给出了不同偏置值情况下，三种方法得到的宏基站服务用户的平均吞吐量曲线，从中看出无干扰管理方法可以保证最好的宏基站服务用户的性能，本发明提出的Pico基站功率提高方法次之，并且宏基站服务用户的性能接近于无干扰管理方法，宏基站功率降低方法在提高小区范围扩展用户性能情况下严重降低了宏基站服务用户的性能。图2(c)展示了三种方法下的系统平均吞吐量，本发明方法保证了较高的系统平均吞吐量。图2(d)和图2(e)分别给出了偏置值为4dB/8dB/12dB情况下部署4个Pico基站和8个Pico基站的小区范围扩展用户平均吞吐量和宏基站服务用户的吞吐量柱形图，从图中可以看出，在部署8个Pico基站下，本发明方法依然可以在实现较高的宏基站服务用户吞吐量情况下，提高小区范围扩展用户的性能。

Claims (7)

1.一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)以小基站间构建的协作簇协作服务小区范围扩展用户，并根据小区范围扩展用户的移动特性实时改变协作覆盖范围，所述小区范围扩展用户为小基站服务的位于小区范围扩展区域的用户；

2)各个小基站依据自身小区范围扩展用户接入情况，在某些资源动态提高自身发送功率，并在所述资源调度小区范围扩展用户，同时宏基站在所述资源优先调度自身服务的信道质量较好的用户，各个小基站的发送功率提高因子及提高发送功率的资源所占的比例是在兼顾宏基站和小基站总体性能的前提下确定的，发送功率提高因子是指小基站提高后的发送功率与原发送功率的比值。

2.根据权利要求1所述一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，其特征在于：每个协作簇由至多3个小基站构建，小区范围扩展用户从协作簇中选择对其干扰最大的小基站作为协作基站。

3.根据权利要求1所述一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，其特征在于：所述协作簇的构建方法包括以下步骤：

1.1)各个小基站构建各自的邻居列表，然后计算：

其中，n_i,j表示以第i个小基站为服务基站并且接收的最强干扰信号来自第j个小基站的小区范围扩展用户数，n_j,i表示以第j个小基站为服务基站并且接收的最强干扰信号来自第i个小基站的小区范围扩展用户数，P_i以及P_j分别表示第i个以及第j个小基站的邻居列表，i,j∈P，∪P_i＝P，∪P_j＝P，P＝{1,2,…,p}，P为小基站集合，p为小基站总数，所有的构成集合Φ：

1.2)根据下式挑选小基站i^*和小基站j^*构成协作簇：

1.3)将小基站i^*和小基站j^*的邻居列表合并得到一个新的邻居列表并从 中挑选l^*加入协作簇：

$P_{i^{*},j^{*}}=P_{i^{*}}\&cup;P_{j^{*}}$

因此得到的协作簇为：

$S_{i^{*},j^{*},l^{*}}=\{i^{*},j^{*},l^{*}\}$

1.4)更新集合Φ：

1.5)重复执行步骤1.2)～步骤1.4)直到

4.根据权利要求1所述一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，其特征在于：所述步骤2)中，构建基于宏基站平均吞吐量和小基站平均吞吐量的加权效用函数，以最大化加权效用函数为目标，依据差分进化算法确定各个小基站的发送功率提高因子及提高发送功率的资源所占的比例。

5.根据权利要求1所述一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，其特征在于：所述发送功率提高因子及提高发送功率的资源所占的比例的确定具体包括以下步骤：

2.1)利用差分进化算法优化α_i和ρ，α_i为第i个小基站的发送功率提高因子，i∈P，P＝{1,2,…,p}，P为小基站集合，p表示小基站总数，ρ为小基站提高发送功率的资源所占的比例，种群中每个个体表示为(p+1)维的实参数向量t_d,g＝(α₁,α₂,…,α_p,ρ)，t_d,g表示第g代种群中的第d个个体；

2.2)初始化种群中的各个个体，得到D₀＝{t_1,0,t_2,0,…,t_D,0}，其中，D为种群中个体数目；

2.3)在种群的每次进化中，种群中的第d个体t_d,g为目标矢量，d∈{1,2,…,D}，每个目标矢量经过变异以及交叉得到试验矢量u_d,g；

2.4)分别计算目标矢量t_d,g和试验矢量u_d,g的加权效用函数U(t_d,g)和U(u_d,g)，如果满足下式：

U(u_d,g)>U(t_d,g)

则试验矢量u_d,g进化到下一代：

t_d,g+1＝u_d,g

否则目标矢量t_d,g进化到下一代：

t_d,g+1＝t_d,g

所述加权效用函数的计算方法为：

U(α_i,ρ)＝wU_MBS(α_i,ρ)+(1-w)U_PBS(α_i,ρ)

其中，U_MBS为宏基站的平均吞吐量，U_PBS为所有小基站的平均吞吐量，w为加权值，0<w<1。

6.根据权利要求1所述一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，其特征在于：所述资源的调度方法具体包括以下步骤：

3.1)对于第r个资源块，表示小基站提高发送功率的资源，W为资源块总数，将U_CRE(r)中的小区范围扩展用户的速率按照升序排列，找到具有最小速率的用户k^*：

$k^{*}=\arg \underset{k\&Element;U_{\mathrm{CRE}}\left(r\right)}{\min }{R}_k$

其中，U_CRE(r)为第r个资源块没有被分配的小基站服务的小区范围扩展用户集合，R_k为用户k的速率；

a)若用户k^*的速率满足则按照以下方式进行资源分配：

如果用户k^*存在协作小基站并且协作小基站中的资源块r没有被分配，则用户k^*的服务小基站和协作小基站在资源块r上同时服务用户k^*，否则用户k^*的服务小基站在资源块r上单独服务用户k^*，R_min为用户的最小速率请求；

b)若用户k^*的速率不满足则将中剩余的资源按照比例公平调度算法分配给小基站服务的小区范围扩展用户；

3.2)在上按照步骤3.1)的方法为宏基站服务的信道条件较好的用户分配资源。

7.根据权利要求6所述一种面向小区无定形覆盖的协作簇内小基站异步功率控制方法，其特征在于：在上按照步骤3.1)的方法为小基站服务的非小区范围扩展用户分配资源，所述非小区范围扩展用户为小基站服务的没有位于小区范围扩展区域的用户，表示小基站未提高发送功率的资源；同时，在上按照步骤3.1)的方法为宏基站服务的所有用户分配资源。