CN104919837A - 用于tdd系统中的dl/ul资源配置的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明的实施例涉及用于时分双工(TDD)系统中的DL/UL资源配置的方法和设备。该方法可包括：基于多个小区的基站之间的干扰状况来将所述多个小区划分成不相交集群；以及在所述不相交集群中的至少一个不相交集群中的每一个中，基于对包括在其中的集群中小区的业务状况和性能度量而对所述集群中小区执行协作DL/UL资源配置，从而确定用于集群中小区的相应DL/UL资源配置。利用本发明的实施例，可更高效地利用时域资源，并且另外有望以低成本实现更好的总体性能。

Description

用于TDD系统中的DL/UL资源配置的方法和设备

技术领域

本公开的实施例一般地涉及无线通信技术，并且更特别地涉及用于时分双工(TDD)系统中的下行链路(DL)/上行链路(UL)资源配置的方法和设备。

背景技术

随着无线通信数据服务的快速发展，对数据速率和覆盖质量的要求也不断增加。在第3代协作伙伴计划(3GPP)高级长期演进(LTE-A)中，提出了异构网络(HetNet)技术以改善网络性能。在HetNet中，部署了例如在低功率下操作的Macrocell、RRH和小型基站节点，诸如微微小区、毫微微小区、中继器等。利用小型基站节点，大大缩短了最终用户与基站之间的距离，并且可以增强接收信号的质量，并且此外还可以改善用于小区边缘用户的传输速率、频谱效率和覆盖。

然而，多个基站的使用可能引入一些问题，尤其是干扰。例如，宏小区将在其发射信号时干扰诸如微微小区、毫微微小区或中继器之类的小型基站，并且反之亦然；用户设备(UE)还可能在其向基站发射信号时干扰其它UE。

另外，在时分LTE(TD-LTE)系统中，已经有利地提出不对称DL/UL资源配置方案，从而适合于不对称DL/UL数据业务。在该方案中，提供了七种不同的半静态DL/UL配置，其在图1中示意性地图示出。

如图1中所示，TDD无线电帧由利用0至9标记的十个子帧组成。每个子帧可以用于DL传输或UL传输，或者用作DL时段与UL时段之间的特殊子帧。以配置0为例，子帧0和5被用于DL传输，子帧2至4和子帧7至9被用于UL传输，并且子帧1和6被用作特殊子帧，分别地将其标记为“D”、“U”和“S”。

此类不对称资源配置方案提供了不同DL/UL配置方案，基站可以基于UL数据大小和DL数据大小从其中选择适当配置。因此，此半静态资源分配可以改善资源利用率。由于业务要求可显著地波动，所以在某些情况下，半静态资源分配可能与即时业务状况并不匹配。因此，在TD-LTE系统中可能需要采用附加机制以适应于瞬时业务状况。已提出了动态DL/UL资源配置，其中，用于重配置的时间标度被建议为几十/几百毫秒从而更加适应于业务要求。

通过动态地重配置DL/UL分配，网络可在DL和UL两个方向上从业务自适应而受益。然而，在此类动态配置方案中，还可能由于相邻小区中的不匹配的传输方向而导致交叉子帧共信道干扰(CCI)。

将以图2中所示的两个小区(小区0和小区1)的情形为例，其中，小区0使用配置5且小区1使用配置6。如图2B中所示，在被指定为分别地用于针对小区0的DL传输且针对用于小区1的UL传输的子帧3、4、7和8处，从RRU0至用户设备UE0的DL传输将大大地受到小区1的UL传输的干扰，即将存在如图2A中所示的UE-UE CCI；同样地，小区1中的远程无线电单元RRU 1的接收质量也将由于在其下行链路传输期间来自小区0中的RRU 0的功率漏泄而降低，即如图2A中所示的RRU-RRUCCI。因此，由自适应DL/UL分配而获得的益处将由于这些CCI而被显著地破坏。

因此，在本领域中需要一种用于资源分配的新技术方案。

发明内容

鉴于前述情况，本公开提供了一种用于在TDD系统中的资源分配的新解决方案，从而解决或者至少部分地缓解现有技术中的至少一部分问题。

根据本公开的第一方面，提供了一种用于TDD系统中的DL/UL资源分配的方法。该方法可包括基于多个小区的基站之间的干扰状况来将所述多个小区划分成不相交集群；以及在不相交集群中的至少一个不相交集群的每一个中，基于包括在其中的集群中小区的业务状况和性能度量而对所述集群中小区执行协作DL/UL资源配置，从而确定用于所述集群中小区的相应DL/UL资源配置。

在本公开的实施例中，对集群中小区执行协作DL/UL资源配置可以包括：通过以结合集群中小区的业务状况和性能度量的总体性能度量为优化目标来执行优化资源配置操作，而向所述集群中小区分配子帧配置。

在本公开的另一实施例中，执行优化资源配置操作可以包括获得关于针对所有可能子帧模式中的至少一部分的性能度量的历史信息，其中子帧模式指示在针对所述小区的配置中在相同子帧处的子帧组合；获得关于集群中小区的业务状况的信息；以及基于关于性能度量的历史信息和关于业务状况的信息，搜索用于所述集群中小区的配置，所述配置可以实现最佳总体性能度量。

在本公开的另一实施例中，可能子帧模式的所述至少一部分可以包括每个均涉及到用于下行链路传输的子帧和用于上行链路传输的子帧两者的子帧模式。

在本公开的另一实施例中，执行优化资源配置操作还可以包括基于集群中小区各自的业务状况和/或传输能力来确定用于所述集群中小区的初始配置。

在本公开的另一实施例中，执行优化资源配置操作可以基于网格探测算法。

在本公开的另一实施例中，集群中的小区的数目可以被限制到预定值。

在本公开的另一实施例中，该方法可以响应于资源重配置的触发而重新执行。

在本公开的另一实施例中，性能度量可以包括以下各项中的一个或多个：下行链路吞吐量性能；上行链路吞吐量性能；整体系统吞吐量；信号质量；以及业务状况匹配。

在本公开的另一实施例中，所述多个小区的基站之间的干扰状况可以包括以下各项中的一个或多个：小区间距离；小区之间的路径损耗；小区之间的耦合损耗；历史干扰测量；历史下行链路/上行链路吞吐量；以及历史子帧配置。

根据本公开的第二方面，还提供了一种用于TDD系统中的资源分配的设备。该设备可以包括：小区聚类单元，被配置成基于多个小区的基站之间的干扰状况来将所述多个小区划分成不相交集群；以及资源配置单元，被配置成在所述不相交集群中的至少一个不相交集群的每一个中，基于包括在其中的集群中小区的业务状况和性能度量而对所述集群中小区执行协作DL/UL资源配置，从而确定用于所述集群中小区的相应DL/UL资源配置。

根据本公开的第三方面，还提供了一种其上包含有计算机程序代码的计算机可读存储介质，该计算机程序代码被配置成在被执行时促使一设备执行根据第一方面的实施例中的任一项所述的方法中的动作。

根据本公开的第四方面，提供了一种包括根据第三方面的计算机可读存储介质的计算机程序产品。

利用本公开的实施例，可以更高效地利用时域资源，并且此外有望以低成本实现更好的总体性能。

附图说明

通过参考附图对在实施例中举例说明的实施例的详细说明，本公开的上述及其他特征将变得更加显而易见，贯穿所述附图，相同的附图标记标示相同或类似的部件，并且在所述附图中：

图1示意性地图示出3GPP规定的LTE TDD系统中的DL/UL配置的示图；

图2A示意性地图示出两个小区情形中的CCI的示例；

图2B示意性地图示出在图2A的情形中可能引起CCI的子帧；

图3示意性地图示出其中可实现本公开的实施例的网络；

图4示意性地图示出根据本公开的一个实施例的用于TDD系统中的DL/UL资源配置的方法的流程图；

图5示意性地图示出根据本公开的一个实施例进行聚类的示图；

图6A示意性地图示出根据本公开的一个实施例的示例性配置模式的示图；

图6B示意性地图示出根据本公开的一个实施例的示例性子帧模式的示图；

图7示意性地图示出根据本公开的一个实施例的协作DL/UL资源配置；

图8示意性地图示出根据本公开的一个实施例的基于网格探测算法的协作DL/UL资源配置；

图9示意性地图示出根据本公开的一个实施例的用于TDD系统中的DL/UL资源配置的设备的方框图；

图10图示出RRU-RRU MCL的累积密度函数(CDF)；

图11图示出针对三种不同情况的小区平均DPT和UPT，其中，λ_DL＝0.5且δ＝0.5；以及

图12图示出针对三种不同情况的小区边缘DPT和UPT，其中，λ_DL＝0且δ＝0.5。

具体实施方式

下面，将参考附图通过实施例来详细地描述在TDD系统中的DL/UL资源配置的方法和设备。应理解的是，给出这些实施例仅仅是为了使得本领域的技术人员能够更好地理解和实现本公开，并非意图以任何方式限制本公开的范围。

在附图中，以框图、流程图及其他图的方式图示出本公开的各种实施例。流程图或框图中的每个方框可以表示模块、程序或代码部分，其包含用于执行指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。此外，虽然以用于执行方法步骤的特定序列图示出这些方框，但事实上，可能不一定严格地根据所示序列来执行。例如，其可能在相反序列中或同时地执行，这取决于各操作的性质。还应注意的是，可以使用用于执行指定功能/操作的专用硬件系统或用专用硬件和计算机指令的组合来实现框图和/或流程图中的每个方框及其组合。

通常，在权利要求中使用的所有术语将根据其在技术领域中的普通意义来解释，除非在这里另外明确地定义。一般地，“一/一个/该/所述[元件、设备、部件、装置、步骤等]”将被开放地解释为参考所述元件、设备、部件、装置、单元、步骤等的至少一个实例，不排除多个此类元件、部件、装置、单元、步骤等，除非另外明确地说明。此外，在这里所使用的不定冠词“一/一个”不排除多个此类步骤、单元、模块、设备以及对象等。

另外，在本公开的上下文中，用户设备(UE)可以指终端、移动终端(MT)、订户站(SS)、便携式订户站(PSS)、移动站(MS)或接入终端(AT)，并且可包括UE、终端、MT、SS、PSS、MS或TT的某些或所有功能。此外，在本公开的上下文中，术语“BS”可表示节点B(NodeB或NB)、演进NodeB(eNodeB或eNB)、无线电报头(RH)、远程无线电头端(RRH)、中继站或诸如毫微微、微微等低功率节点。

为了更好地理解本公开，将通过以基于云的TDD异构网络为例对本公开的实施例进行以下描述。然而，正如本领域的技术人员可以理解的，本发明也可以适用于任何其它适当的通信系统。

首先，将参考图3以描述其中可以实现本公开的实施例的基于云的TDD异构网络。如图所示，在集中式RAN(无线电接入网)网络中，密集地部署了多个远程无线电单元(RRU)，RRU与小区相当且被安装在仅具有射频(RF)前端功能的每个本地站点处。所有RRU通过光纤网络与中央控制单元(CCU)相连。所有处理单元/能力(包括基带)汇集在CCU处。由于此类集中式RAN架构，提供了用以将DL/UL重配置格式化为协作控制并在本公开中高效地实现的可能性。

下面将对图4进行参考以描述在本公开中提供的用于TDD系统中的DL/UL资源配置的方法。

如图4中所示，首先在S401处，基于多个小区的基站之间的干扰状况，而将所述多个小区划分成不相交集群。

在本公开的实施例中，提出了新型的基于集群的动态DL/UL重配置方案。因此，在此步骤中，可以首先执行聚类从而将小区划分成多个不相交集群。在本公开的实施例中，可以基于小区的基站之间的干扰状况来执行聚类。作为中央控制器的位于中心的BBU可以监视网络，从而收集干扰状况。该干扰状况可以包括但不限于小区间距离；小区之间的路径损耗；小区之间的耦合损耗；历史干扰测量；历史下行链路/上行链路吞吐量；历史子帧配置，或可以反映干扰状况的任何其它度量。

另外，集群中的小区的数目(即，集群中小区的数目)也可以被限制到预定值。集群中小区的数目可以涉及信令开销、设计自由度(DoF)、计算复杂性等。因此，将集群中小区的数目限制到合理的值将是优选的，该合理的值可通过考虑上述因素来确定，即信令开销、DoF、计算复杂性等。例如，可将该预定值预先设定为3，亦即在集群中可以包括至多3个小区。

可以每隔预定时间间隔(几十/几百毫秒)动态地执行该聚类。因此，由于随机化可以很好地处理所谓的集群边界效应。

以这种方式，小区将被分组成不相交或隔离的集群，每个集群包含相互之间可能高度干扰的小区。出于说明的目的，在图5中示出了三个不相交集群，即，包含小区0至2的第一集群、包含仅一个小区即小区3的第二集群，以及包含小区4和5的第三集群。

然后，在步骤S402处，在不相交集群中的至少一个不相交集群的每一个中，基于包括在其中的集群中小区的业务状况和性能度量来对集群中小区执行协作资源配置，从而确定用于集群中小区的相应DL/UL资源配置。

如图5中所示，存在三个不相交小区集群，并且这些不相交小区集群可能被划分成两个类型，即包含仅一个小区的小区集群(类型I集群)和包含超过一个小区的小区集群(类型II集群)。

在类型I集群中，存在仅一个小区，并且因此，该小区可在不考虑其它小区的情况下自由地选择其资源配置。在类型II集群中，可以对包括在其中的集群中小区执行协作资源分配，从而确定用于集群中小区的相应资源配置。

对业务状况的自适应和系统性能是关心的关键点。因此，可以基于集群中小区的业务状况和性能度量来执行协作资源分配。具体地，可以通过以结合集群中小区的业务状况和性能度量的总体性能度量为优化目标来执行优化资源配置操作，而向集群中小区分配子帧配置。

业务状况指的是与针对集群中小区中的每一个的DL业务、UL业务相关的状况。另外，在本公开的实施例中，优化目标即总体性能度量可以包括以下各项中的一个或多个：下行链路吞吐量性能；上行链路吞吐量性能；总体系统吞吐量；信号质量；以及业务状况匹配。也就是说，可以用单个优化目标或多个优化目标来执行该优化操作，这取决于实际要求。因此，可能需要获得某些参数或测量结果，诸如聚合DL/UL业务比、每子帧/帧历史干扰测量结果、每子帧/帧历史DL/UL吞吐量、历史资源配置等。

在本公开的实施例中，执行优化资源配置操作可以包括获得关于用于所有可能子帧模式的至少一部分的性能度量的历史信息；获得关于集群中小区的业务状况的信息；以及基于关于性能度量的历史信息和关于业务状况的信息，搜索用于集群中小区的配置，该配置可以实现最佳总体性能度量。

在本公开中，新引入了术语“配置模式”和“子帧模式”。术语“配置模式”或“CP”，即子帧配置模式意指分配给集群中小区的子帧配置的不同组合。图6A示意性地图示出两个不同配置模式CP{5,6}和CP{4,6}，其分别地表示DL/UL子帧配置5和6及配置4和6的组合。术语“子帧模式”或“SP”意指分配给小区的子帧配置在一子帧处的子帧组合，即在一配置模式下的一子帧处的子帧组合，其在图6B中图示出。另外，图6B还图示出针对涉及两个子帧配置的配置模式的四个子帧模式SP 0至3。可理解的是，对于涉及三个子帧配置的配置模式将存在八个SP。

具体地，可以由集中式BBU或任何其它适当单元来收集关于用于可能子帧模式的性能度量的历史信息和关于集群中小区的业务状况的信息。然后，BBU可负责基于这些信息而搜索用于集群中小区的配置，所述配置可以实现最佳总体性能度量。这可采用任何适当的搜索算法；然而，在确定搜索算法时，如果选择具有低复杂性的算法则将是优选的。在本公开的实施例中，可以采用但不限于网格搜索算法、贪婪检索算法等。另外，如果集群中小区的数目被限制到相对低的值，则可以从穷举搜索算法而受益。

另外，可以针对一些子帧模式执行减少数量选择，因为交叉子帧通常是我们更感兴趣的子帧，即我们仅获得关于涉及到用于下行链路传输的子帧和用于上行链路传输的子帧两者的那些子帧模式的历史性能度量信息。例如，针对如图6B中所示的子帧模式，SP1和SP2是所谓的交叉子帧。

如图7中所示，可以确定所述多个小区的初始配置以作为用于搜索算法的初始输入。可以将该初始配置确定为从七个不同的DL/UL子帧配置中随机地选择的配置。然而，如果基于所述小区的各自业务状况和/或传输能力来确定初始配置，则可以是优选的。通过将此类初始配置作为输入提供给诸如网格探测算法之类的搜索算法，将提供最佳分配结果作为最终配置结果。

应注意的是，可以每隔预定时间间隔(诸如几十/几百毫秒)执行配置/重配置，以很好地适应网络中的业务状况变化。也就是说，可以响应于资源重配置的触发而再次执行资源分配操作。另外，还可以例如基于网络条件，而动态地实现资源重配置的触发。

关于小区集群和资源分配操作的更多细节将参考本公开的示例性实施例来描述，给出该细节是为了使得本领域的技术人员能够更好地理解在这里提出的解决方案。然而，应理解的是，这些示例性实施例仅仅是出于说明而非限制的目的提供的。可以在没有利用示例实施例描述的细节的情况下实现本发明。

基于互耦合损耗(MCL)的小区集群

在特定实施方式中，可以选择互耦合损耗(MCL)作为聚类标准，尽管也可以使用如上文提到的许多其它聚类标准。另外，群集中的小区数目被限制为最多三个。

首先，可将从一个RRU(RRU0)至另一RRU(RRU 1)的CCI功率计算为

I_RRU0-＞RRU1＝P_RRU0+TAG_RRU0+RAG_RRU1-PL_RRU0-RRU1   (式1)

其中，P_RRU0表示从RRU0发射的信号功率；TAG_RRU0和RAG_RRU1分别表示RRU0和RRU1的发射和接收天线增益(通常对于所有RRU，TAG_RRU0等于RAG_RRU1)；PL_RRU0-RRU1是RRU0和RRU1之间的传播损耗。在这里，传播损耗PL_RRU0-RRU1包括穿透损耗、路径损耗和阴影效应。根据等式1，可将RRU0和RRU1之间的MCL表示为：

MCL_RRU0-RRU1＝TAG_RRU0+RAG_RRU1-PL_RRU0-RRU1    (式2)

根据等式2，可看到RRU之间的MCL表征RRU之间的信号中的损耗。实际上，MCL_RRU0-RRU1是负值，这意味着MCL越大，发射的信号将遭受越多的衰减。另外，也可以由每个单独的RRU来容易地测量MCL。因此，可以采用RRU之间的MCL作为执行小区聚类时的度量。所有RRU可以将其MCL测量结果报告给CCU，这使得能够以集中式方式实现小区聚类。

在下文中，出于举例说明的目的而给出了示例性的小区聚类算法；然而，应理解的是，可以利用任何适当的算法来执行聚类。

在上文中给出的算法中，其中参数τ表示MCL阈值且N_RRU表示RRU的总数。通过随机地选择一个RRU作为锚定点来开始该算法。具有的MCL比到锚定RRU的预定MCL阈值更大的其它RRU将被分类到同一集群中，即将高度干扰的RRU分组到同一集群中。另外，将一个集群中的RRU的最大数设定为三个，并且将预定MCL阈值设定为-70dB，这实际上是在相关3GPP规范中定义的最小耦合损耗。

此聚类过程可针对其余的RRU继续至感兴趣的所有小区被划分到不相交小区集群中。如上文已提到的，可以每几十/几百毫秒动态地执行小区集群。通过这样做，由于随机化可以很好地处理所谓的集群边界效应。

在小区聚类之后，通常将获得多个不相交的小区集群。如上文已提到的，这些不相交小区集群将被划分成两个类型，即包含仅一个小区的类型I集群和包含超过一个小区的类型II集群。

对于包含仅一个小区的类型I集群而言，小区可以基于其业务状况而自由地调整其DL/UL子帧配置，因为在该小区与另一集群中的小区之间将存在相对低的CCI。对于类型II集群而言，要求执行协作资源配置，并且下面将给出关于该协作资源配置的详细描述。

基于聚类的动态UL/DL资源配置

根据本公开的示例性实施例，基于小区集群而将DL/UL资源配置/重配置格式化为协作控制。此外，允许属于同一集群或不同集群的小区中的传输方向在子帧中是不同的。然而，适当的DL/UL分配的确定应满足预定义优化目标。

下面，将首先参考表1来描述用于具有两个可能传输方向(DL和UL子帧)的两个小区情形(集群包含两个小区(小区0、小区1))的子帧模式(SP)，其中D表示用于DL传输的子帧且U表示用于UL传输的子帧。

表1用于两个小区情形的SP和相应SP索引

小区0	小区1	SP索引
			D	D	0

D	U	1
			U	D	2
U	U	3

针对具有两个可能传输方向的两个小区情形，存在覆盖传输方向的所有可能组合的总共四个SP。可以应用这些SP来表征集群所采用的任何给定配置模式(CP)。例如，对于包含配置5和6的CP{5；6}而言，其可用SP表示为{SP0,SP0,SP3,SP1,SP1,SP0,SP0,SP1,SP1,SP0}，其中特殊子帧近似于DL子帧。根据如表1中所示的示例性SP，本领域的技术人员可很容易地理解在集群中包含超过两个小区的情形下的SP，在这里将不会对其进行详细阐述。

可以针对每个SP收集系统性能度量信息，诸如某些统计信息。收集此类信息的时间间隔(TI)从上次小区聚类开始且在这次配置/重配置时结束。这将确保在相同干扰情形下收集系统信息。在本公开的这些示例性实施例中，将以总体系统吞吐量作为优化的目标，尽管可使用许多其它目标。

可以如下获得每个SP上的吞吐量μ_i：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\μ}}_i={\mathrm{\α}}_i{\stackrel{\‾}{C}}_{0,i}^{DL}+(1-{\mathrm{\α}}_i){\stackrel{\‾}{C}}_{0,i}^{UL}+{\mathrm{\β}}_i{\stackrel{\‾}{C}}_{1,i}^{DL}+(1-{\mathrm{\β}}_i){\stackrel{\‾}{C}}_{1,i}^{UL}\\ i=0,1,2,3\end{array}$    (等式3)

其中，i是SP的索引；和是针对SP_i的小区0的平均DL和UL子帧吞吐量，其分别地通过对在相应时间间隔(TI)内收集的所有SP_i相关DL和UL子帧吞吐量求平均而计算；和是针对SP_i的小区1的平均DL和UL子帧吞吐量；α_i和β_i是针对SP_i的两个二项式随机变量，其分别地定义为

因此，在CCU中，可以构建存储并更新对应于每个SP的统计吞吐量信息的查找表，其在表2中作为本公开的示例性实施例而示出。

表2用于两个小区情形的SP索引和相应吞吐量

SP索引	吞吐量信息
		0	μ0
1	μ1
		2	μ2
3	μ3

如上所述，提出的重配置方案是基于小区集群来执行的，亦即不再相对于每个单独小区来确定DL/UL配置，而是以CP的形式来进行选择。简单而言，针对具有七个可能DL/UL配置的两个小区情形，候选CP的总数是7*7＝49，并且可以用SP的组合来解释每个候选CP，如上所述。如果将采用CP(5；6)，则可将其解释为{SP0,SP0,SP3,SP1,SP1,SP0,SP0,SP1,SP1,SP0}，具有五个SP0、四个SP1和一个SP3。因此，通过使用在如表2中所示的查找表中存储并更新的SP特定统计吞吐量信息，可以将相应的总体系统吞吐量估计/预测为：

$C_{est}^{CP(5,6)}=\frac{X}{10}(5{\mathrm{\μ}}_0+4{\mathrm{\μ}}_1+{\mathrm{\μ}}_3)$     (等式6)

在这里，X ms是用于重配置的时间标度，并且通常是10ms的整数倍。因此，针对每个候选CP，我们可以在X ms的时间段内估计/预测相应的总体系统吞吐量。针对即将到来的X ms具有最大总体系统吞吐量的候选CP将被选择用于重配置。可以将此过程用公式表示为：

$CP(l_a,l_b)={\mathrm{argmax}}_{l_x,l_y\∈\{0,1,\mathrm{...6}\}}{C}_{est}^{CP(l_x,l_y)}$    (Equation 7)

其中，l_a和l_b分别地是针对小区0和小区1的所选的DL/UL配置的索引。

然而，具有最大化总体系统吞吐量的网络可能不一定适应于不对称的DL和UL业务需求。因此，考虑到此不对称性，需要适当地调整μ_i。对于两个小区情形而言，用于小区0和小区1中的DL传输的业务需求和及用于小区0和小区1中的UL传输的业务需和可分别地表示为：

$v_0^D=\frac{B_0^D}{B_0^D+B_1^D}$

${v_1}^D=\frac{B_1^D}{B_0^D+B_1^D}$       (等式8)

$v_0^U=\frac{B_0^U}{B_0^U+B_1^U}$

$v_1^U=\frac{B_1^U}{B_0^U+B_1^U}$        (等式9)

其中，和分别地表示小区0和小区1的DL缓冲器中的分组的数目；和分别地表示小区0和小区1的UL缓冲器中的分组的数目。此外，可将小区0和小区1内的DL和UL业务要求的不对称表示为：

$k_0^U=\frac{B_0^U}{B_0^D}$

$k_1^U=\frac{B_1^U}{B_1^D}$        (等式10)

因此，还可图将在等式4中给出的每个SP上的吞吐量表示为：

${\mathrm{\μ}}_i=v_0^D{\mathrm{\α}}_i{\stackrel{\‾}{C}}_{0,i}^{DL}+v_0^D{k}_0^U{v}_0^U(1-{\mathrm{\α}}_i){\stackrel{\‾}{C}}_{0,i}^{UL}+v_1^D{\mathrm{\β}}_i{\stackrel{\‾}{C}}_{1,i}^{DL}+v_1^D{k}_1^U{v}_1^U(1-{\mathrm{\β}}_i){\stackrel{\‾}{C}}_{1,i}^{UL}$

                                               (等式11)

通过在等式6和7中应用已修改的μ_i，其可获得已考虑系统性能和业务需求两者的用于重配置的希望CP。

到目前为止，已参考两个小区情形描述了基于集群的动态DL/UL重配置。然而，应理解的是，如果在同一集群中包括超过两个小区，则可以将等式3至11容易地扩展至更一般的表达式。另外，在本公开中，用于聚类的时间标度比用于重配置的大得多，其将确保可以在相同干扰情形下执行等式6和7的计算。

另外，可以注意到的是，等式7的计算复杂性可随着集群尺寸的增加而显著地增加。因此，即使所有处理单元汇集在CCU处，经由穷举搜索来找到最佳CP将是耗费时间的。因此，采用低复杂性将是优选的。下面将出于举例说明的目的而描述低复杂性算法。

用于DL/UL资源配置的网格探测算法

在这里，提出使用称为网格探测算法的低复杂性算法来找到用于重配置的次最优CP。在图8中给出了对应于网格探测算法的示意图。

如所示，存在七个状态转移，其中的每一个对应于不同的候选DL/UL配置。每个转移点具有若干节点。如果感兴趣集群内的小区的数目是则关于每个转移点的节点的数目将是每个节点对应于集群中的单个小区(并且因此对应于该小区的输入DL/UL配置)。到网格图的初始输入可以是从最后一次重配置获得的个DL/UL配置，虽然其也可以是随机确定的配置或默认配置。初始配置将逐个状态地经历网格图，同时初始配置中的一些利用相应的候选DL/UL配置而进行所需的替换。更具体地，在每个转移点处，相应的候选DL/UL配置将一次一个地试验性地替换每个输入DL/UL配置，从而形成+1个候选CP(包括输入CP)。相对于每个候选CP，计算预定义性能度量，例如在两个小区情形中执行关于CP(5,6)的等式6的计算。具有最佳性能度量(例如，针对两个小区情形的(7)中的CP(1a；1b))的候选CP将被选作到下一状态转移的输入。最后，最终状态的输出将被视为用于感兴趣集群的重配置的所选CP。这样，可确定最终DL/UL配置。然而，在某些情况下，可能需要通过网格图的多次迭代。

很明显，利用本公开的实施例，可更高效地利用时域资源，并且另外有望以低成本实现更好的总体性能。

另外，在本公开中，还提供了一种用于TDD系统中的DL/UL资源重配置的设备。接下来，将对图9进行参考以描述在本公开中提供的设备。

如图9中所示，设备900可以包括小区聚类单元910和资源配置单元920。可以将小区聚类单元910配置成基于多个小区的基站之间的干扰状况来将所述多个小区划分成不相交集群。可以将资源配置单元920配置成在不相交集群中的至少一个不相交集群的每一个中，基于包括在其中的集群中小区的业务状况和性能度量而对所述集群中小区执行协作DL/UL资源配置，从而确定用于集群中小区的相应DL/UL资源配置。

在本公开的实施例中，还可以将资源配置单元920配置成：通过以结合集群中小区的业务状况和性能度量的总体性能度量为优化目标来执行优化资源配置操作而向集群中小区分配子帧配置。

在本公开的另一实施例中，执行优化资源配置操作可以包括获得关于针对所有可能子帧模式中的至少一部分的性能度量的历史信息，其中子帧模式指示在针对小区的配置中在同一子帧处的子帧组合；获得关于集群中小区的业务状况的信息；以及基于关于性能度量的历史信息和关于业务状况的信息，搜索用于集群中小区的配置，该配置可以实现最佳总体性能度量。

在本公开的另一实施例中，可能子帧模式的所述至少一部分可以包括每个涉及均到用于下行链路传输的子帧和用于上行链路传输的子帧两者的子帧模式。

在本公开的另一实施例中，执行优化资源配置操作还可以包括基于集群中小区各自的业务状况和/或传输能力来确定用于集群中小区的初始配置。

在本公开的另一实施例中，执行优化资源配置操作可以基于网格探测算法。

在本公开的另一实施例中，集群中的小区的数目可以被限制到预定值。

在本公开的另一实施例中，可以将所述设备配置成响应于资源重配置的触发而重新执行。

在本公开的另一实施例中，性能度量可以包括以下各项中的一个或多个：下行链路吞吐量性能；上行链路吞吐量性能；整体系统吞吐量；信号质量；以及业务状况匹配。

在本公开的另一实施例中，所述多个小区的基站之间的干扰状况可以包括以下各项中的一个或多个：小区间距离；小区之间的路径损耗；小区之间的耦合损耗；历史干扰测量；历史下行链路/上行链路吞吐量；以及历史子帧配置。

请注意，可以将设备900配置成实现如参考图3和8所述的功能。因此，针对关于这些设备中的模块操作的细节，可以参考针对方法的各步骤参考图3至8进行的那些描述。

还请注意可用硬件、固件、软件和/或其任何组合来实现设备900的部件。例如，可分别地用电路、处理器或任何其它适当的选择设备来实现设备900的部件。本领域的技术人员将理解，上述示例仅仅用于举例说明而非限制。

在本公开的某些实施例中，设备900包括至少一个处理器。适合于供本公开的实施例使用的所述至少一个处理器举例来说可包括已知或将来开发的通用和专用处理器两者。设备900还包括至少一个存储器。所述至少一个存储器可包括例如半导体存储器件，例如RAM、ROM、EPROM、EEPROM以及闪存器件。所述至少一个存储器可用来存储计算机可执行指令的程序。可以使用任何高级和/或低级的可编译或可解释编程语言来编写程序。根据实施例，可以利用所述至少一个处理器将计算机可执行指令配置成促使设备900至少根据参考图3至8所讨论的方法来执行操作。

另外，图10至12还示出针对本发明的实施例和现有技术中的现有解决方案上进行的放置的结果。在表3中列出在仿真中使用的参数。

表3在仿真中使用的参数

在仿真中，在集成仿真器中同时地评估DL和UL传输。另外，应用了在3GPP TR36.814中定义的FTP业务模型1，具有0:5Mbytes的固定文件大小。如果用λ_DL来表示DL分组到达率，则可以根据DL/UL分组到达率之比(δ)来计算UL分组到达率λ_UL。以相等的概率随机地向UE分配分组。此外，针对不同小区中的每个UE的DL和UL方向独立地对业务模式进行建模。

参考图10，该图10图示出RRU-RRU MCL的累积密度函数(CDF)。从图10可以观察到，通过执行提出的基于MCL的小区集群，集群内RRU-RRU MCL得以增强。这显示潜在地高度CCI干扰的RRU被分组到同一集群中。通过对此类集群执行我们提出的协作重配置方法，可以预期更多的协作增益。另外，显著地减少了相应的集群间RRU-RRU MCL。

在图11中，在三种情况下按照小区平均DL分组吞吐量(DPT)和UL分组吞吐量(UPT)性能来提供评估结果。在该仿真中，将该分组吞吐量定义为在分组传输时间内的分组大小，包括缓冲器中的分组等待时间。三种情况是：

·情况1：静态DL/UL重配置，即，禁用动态DL/UL重配置，并且将始终采用参考DL/UL配置；

·情况2：现有技术中的动态DL/UL重配置，即每个小区将基于其业务状况自由地配置其自己的DL/UL资源；

·情况3：利用在本公开中提出的网格探测算法的基于集群的动态DL/UL重配置。

在表4中执行相应的性能比较。

表4小区平均分组吞吐量性能的比较

	情况3相比于情况1	情况3相比于情况2
			DPT增益	33.25％	26.74％
UPT增益	20.57％	19.25％

针对图11和表4，很明显的是情况3在DPT、UPT两者和总体分组吞吐量性能方面均胜过情况1和2。例如，在本公开中提出的方案分别地相对于DL和UL中的小区特定DL/UL重配置方法而提供26.74％和19.25％的分组吞吐量增益。另外，情况3的UPT和DPT的实际比(0.55)非常接近于生成DL和UL业务配置的比例(0.5)。

另外，图12图示出用于三种情况的小区边缘分组吞吐量性能，并且随后的表5示出小区边缘分组吞吐量性能的比较。

表5小区边缘分组吞吐量性能的比较

	情况3相比于情况1	情况3相比于情况2
			DPT增益	46.53％	35.54％
UPT增益	34.43％	17.54％

很明显，从图12和表5可以观察到类似效果，其中将小区边缘分组吞吐量定义为从来自所有UE的平均分组吞吐量的CDF中获得的5％平均分组吞吐量。

应注意的是，在本公开中，虽然已参考CCU描述了本公开的实施例，但还可以由其它实体来执行该实施例，诸如BS、基站控制器(BSC)、网格、中继器、服务器或任何其它适用设备。

虽然已参考集中式RAN TDD系统描述了本发明的实施例，但本发明还可在任何其它适当的TDD系统中应用以从中受益。

此外，本发明被描述为利用特定算法，但本公开不限于此，而是也可采用任何其它适当算法。

另外，基于以上描述，本领域的技术人员将理解，可以以设备、方法或计算机程序产品实现本公开。一般地，可以用硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合来实现各种示例性实施例。例如，可以用硬件来实现某些方面，同时可以用可由控制器、微处理器或其它计算设备执行的固件或软件来实现其它方面，但本公开不限于此。虽然本公开的示例性实施例的各种方面可被描述为框图、流程图或者使用某些其它图形表示，但应很好地理解的是，这里所描述的这些方框、设备、系统、技术或方法可以利用作为非限制性示例的硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其它计算设备或其某种组合来实现。

可以将在附图中所示的各种方框视为方法步骤和/或作为由计算机程序代码的操作引起的操作和/或作为被构造成执行(一个或多个)关联功能的多个耦合逻辑电路元件。可以以诸如集成电路芯片和模块之类的各种部件来实施本公开的示例性实施例的至少某些方面，并且可在被具体实现为被配置成根据本公开的示例性实施例操作的集成电路、FPGA或ASIC的设备中实现本公开的示例性实施例。

虽然本说明书包含许多特定实施方式细节，但不应将这些理解为对任何公开或可要求保护的内容的范围的限制，而是作为特定公开的特定实施例可以特有的特征的描述。还可在单个实施例中以组合方式实现在本说明书中在单独实施例的上下文中描述的某些特征。相反地，还可以单独地在多个实施例中或者以任何适当的子组合来实现如在单个实施例的上下文中描述的各种特征。此外，虽然上文能可将特征描述为以某些组合方式作用且甚至在最初按照同样方式要求保护，但在某些情况下可以将来自要求保护的组合的一个或多个特征从该组合去除，并且要求保护的组合可以针对子组合或子组合的变体。

同样地，虽然在图中按照特定顺序来描述操作，但不应将这理解为要求按照所示的特定顺序或按照连续顺序来执行此类操作，或者执行所有所示操作，以实现期望的结果。在某些情况下，多重任务和并行处理可以是有利的。此外，不应将上述实施例中的各种系统部件的分离理解为在所有实施例中都要求此类分离，并且应理解的是一般地可以将所述程序部件和系统在单个软件产品中集成在一起或者封装成多个软件产品。

鉴于前述描述，当结合附图和所附权利要求来阅读时，本公开的前述示例性实施例的各种修改、变更对于相关领域的技术人员而言可以变得显而易见。任何和所有修改仍将落在本公开的非限制性和示例性实施例中。此外，在这里阐述的本公开的其它实施例将会由受益于在前述描述和关联附图中提出的教导本公开的这些实施例所属领域的技术人员而将容易地想到。

因此，应理解的是，一个或多个发明不限于公开的特定实施例，并且该修改及其他实施例意图被包括在所附权利要求的范围内。虽然在本文中可能使用特定术语，但其仅仅是在一般且描述性意义上使用的且并不用于限制的目的。

Claims (20)

1.一种用于时分双工(TDD)系统中的下行链路(DL)/上行链路(UL)资源配置的方法，包括：

基于多个小区的基站之间的干扰状况来将所述多个小区划分成不相交集群；以及

在所述不相交集群中的至少一个不相交集群的每一个中，基于包括在其中的集群中小区的业务状况和性能度量而对所述集群中小区执行协作DL/UL资源配置，从而确定用于所述集群中小区的相应DL/UL资源配置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述对所述集群中小区执行协作DL/UL资源配置包括：

通过以结合所述集群中小区的所述业务状况和所述性能度量的总体性能度量为优化目标来执行优化资源配置操作，而向所述集群中小区分配子帧配置。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述执行优化资源配置操作包括：

获得关于针对所有可能子帧模式中的至少一部分的性能度量的历史信息，其中子帧模式指示在用于所述小区的配置中在相同子帧处的子帧组合；

获得关于所述集群中小区的所述业务状况的信息；以及

基于关于所述性能度量的所述历史信息和关于所述业务状况的所述信息，搜索用于所述集群中小区的配置，所述配置能够实现最佳总体性能度量。

4.根据权利要求3所述的方法，其中可能子帧模式中的所述至少一部分包括如下子帧模式，所述子帧模式中的每个均涉及到用于下行链路传输的子帧和用于上行链路传输的子帧两者。

5.根据权利要求2至4中的任一项所述的方法，其中所述执行优化资源配置操作还包括：基于所述集群中小区各自的业务状况和/或传输能力来确定用于所述集群中小区的初始配置。

6.根据权利要求2至5中的任一项所述的方法，其中所述执行优化资源配置操作基于网格探测算法。

7.根据权利要求1至6中的任一项所述的方法，其中集群中的小区的数目被限制到预定值。

8.根据权利要求1至7中的任一项所述的方法，其中响应于资源重配置的触发而重新执行所述方法。

9.根据权利要求1至8中的任一项所述的方法，其中所述性能度量包括以下各项中的一个或多个：

下行链路吞吐量性能；

上行链路吞吐量性能；

整体系统吞吐量；

信号质量；以及

业务状况匹配。

10.根据权利要求1至8中的任一项所述的方法，其中所述多个小区的基站之间的所述干扰状况包括以下各项中的一个或多个：

小区间距离；

小区之间的路径损耗；

小区之间的耦合损耗；

历史干扰测量；

历史下行链路/上行链路吞吐量；以及

历史子帧配置。

11.一种用于时分双工(TDD)系统中的下行链路(DL)/上行链路(UL)资源配置的设备，包括：

小区聚类单元，被配置成基于多个小区的基站之间的干扰状况来将所述多个小区划分成不相交集群；以及

资源配置单元，被配置成在所述不相交集群中的至少一个不相交集群的每一个中，基于包括在其中的集群中小区的业务状况和性能度量而对所述集群中小区执行协作DL/UL资源配置，从而确定用于所述集群中小区的相应DL/UL资源配置。

12.根据权利要求11所述的设备，其中所述资源配置单元还被配置成：

通过以结合所述集群中小区的所述业务状况和所述性能度量的总体性能度量为优化目标来执行优化资源配置操作，而向所述集群中小区分配子帧配置。

13.根据权利要求12所述的设备，其中所述执行优化资源配置操作包括：

获得关于针对所有可能子帧模式中的至少一部分的性能度量的历史信息，其中子帧模式指示在用于所述小区的配置中在相同子帧处的子帧组合；

获得关于所述集群中小区的所述业务状况的信息；以及

基于关于所述历史性能度量的所述历史信息和关于所述业务状况的所述信息，搜索用于所述集群中小区的配置，所述配置能够实现最佳总体性能度量。

14.根据权利要求13所述的设备，其中可能子帧模式中的所述至少一部分包括如下子帧模式，所述子帧模式中的均涉及到用于下行链路传输的子帧和用于上行链路传输的子帧两者。

15.根据权利要求12至14中的任一项所述的设备，其中所述执行优化资源配置操作还包括：基于所述集群中小区各自的业务状况和/或传输能力来确定用于所述集群中小区的初始配置。

16.根据权利要求12至15中的任一项所述的设备，其中所述执行优化资源配置操作基于网格探测算法。

17.根据权利要求11至16中的任一项所述的设备，其中集群中的小区的数目被限制到预定值。

18.根据权利要求11至17中的任一项所述的设备，其中所述设备被配置成响应于资源重配置的触发而重新执行。

19.根据权利要求11至18中的任一项所述的设备，其中所述性能度量包括以下各项中的一个或多个：

下行链路吞吐量性能；

上行链路吞吐量性能；

整体系统吞吐量；

信号质量；以及

业务状况匹配。

20.根据权利要求11至18中的任一项所述的设备，其中所述多个小区的基站之间的所述干扰状况包括以下各项中的一个或多个：

小区间距离；

小区之间的路径损耗；

小区之间的耦合损耗；

历史干扰测量；

历史下行链路/上行链路吞吐量；以及

历史子帧配置。