CN105007584A - 基于自适应频率复用的宏蜂窝干扰协调方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自适应频率复用的宏蜂窝干扰协调方法。首先将蜂窝网络中所有小区划分为3种类型，分别表示为{a，b，c}。本发明通过为每种类型的小区预定义相应的资源分配和协调准则来实现邻近小区之间的干扰协调。本发明可以实现更优的频率复用，明显降低了小区间干扰，提高了网络容量。“自适应”是指频率复用会根据每个小区的负载情况而产生变化。例如当小区负载较低时，即AFR所产生的频率复用图案类似于复用因子为3时的频率复用；当边缘负载较小时，AFR所产生的频率复用图案类似于软频率复用。不同于SFR中要求λ_edge≤1/3，本发明同样适用于小区间或者小区内非均匀负载分布的情况，具有更好的灵活性。

Description

基于自适应频率复用的宏蜂窝干扰协调方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及宏蜂窝小区间干扰协调，特别是一种分布式资源分配和协调方案。

背景技术

近十年来，各种多媒体业务及其应用得到了迅速发展，呈现出空前的繁荣景象。这也导致用户对传输速率的要求越来越高。考虑到频谱资源的稀缺性，LTE通常采用全频率复用来满足用户的高速率需求。然而全频率复用会在小区边缘产生严重的小区间干扰。设计一种简单有效的小区间干扰协调方法已成为目前研究的热点之一。

软频率复用(Soft Frequency Reuse，SFR)提供了一种有效的干扰协调方法。在软频率复用方案中，用户根据距离所连接的基站的距离分为中心用户和边缘用户。相应地整个系统可用频率被分为中心频段和边缘频段，且边缘频段固定为整个可用频段的1/3。为了减少小区边缘用户所受到的干扰，边缘频段通常设置比中心频段高的发射功率。边缘用户只能使用边缘频段，而中心用户既可以使用中心频段又可以使用边缘频段。文献【A multilevel soft frequencyreuse technique for wireless communication systems，”IEEE Commun.Lett.，vol.18，pp.1983-1986，Nov.2014】进一步提出了一种多层软频率复用(ML-SFR)。ML-SFR可以进一步降低小区间干扰。然而在实际网络中，各个小区间的负载以及单个小区里的用户分布往往呈现出很大的波动性。当邻近小区间的负载不均衡时，固定大小的边缘频段会严重地限制网路的性能。文献【C.Zhu，Y.Tang，and J.Wang，“Traffic-aware dynamic frequency band allocationscheme for OFDMA system，”IEEE Commun.Lett.，vol.17，no.8，pp.1604-1607，Aug.2013.】提出了一种负载感知的干扰协调方法来平衡小区内边缘负载和中心负载。但该方法仍然无法很好地适用于小区间负载不均衡的情况。文献【M.Rahman and H.Yanikomeroglu，“Enhancing cell-edge performance：a downlink dynamic interference avoidance scheme with inter-cellcoordination，”IEEE Trans.Wireless Commun.，vol.9，no.4，pp.1414-1425，Apr.2010.】提出了一种动态干扰协调方法。该方法的思路是每个小区独立进行资源分配然后用一个中心实体来分解小区间在使用资源上产生的冲突。然而这种方法会导致过多的资源损耗，其性能会随着边缘负载的增高而有明显的恶化。综上所述，我们期望设计一种高效灵活的宏蜂窝干扰协调方案，并且可以适用于各种负载分布非均衡的情况。

发明内容

本发明实施例的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于自适应频率复用的宏蜂窝干扰协调方法，在减轻小区间干扰的同时，降低干扰协调的复杂度。

为了实现上述目的，实现本发明的技术思路是：将网络中所有小区划分为3种类型，分别表示为{a，b，c}。为了解耦邻近小区间的资源分配，我们通过为每种类型的小区定义不同的资源分配和协调准则来实现邻近小区之间的干扰协调。针对有多个邻近小区边缘过载的情况，设计了一种周期分配小区类型的方法来保证各小区之间的公平性。因此，本发明所公开的基于自适应频谱复用的宏蜂窝干扰协调方法由以下两部分组成：功率分配算法及资源分配和协调方案。

功率分配算法

假设基站i将子信道分配给用户m，则用户m在子信道n上所受到的干扰可表示为

$I_{m,n}^i=\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{I}_{m,n}^{\mathrm{ij}}=\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}{p}_n^j{g}_{m,n}^{\mathrm{ij}},$

其中为从基站j到小区i中用户m在子信道n的信道增益；为基站j在子信道n上分配的功率；N_i为小区i的邻居集合。从而用户m在子信道n的信噪比可以表示为

${\mathrm{\γ}}_{m,n}^i=\frac{p_{m,n}^i{g}_{m,n}^{\mathrm{ii}}}{I_{m,n}^i+N_0},$

其中为基站i在子信道n上分配的功率。考虑基于路径补偿的功率控制，则基站i在子信道n上分配的功率可按下面式子计算：

${\hat{p}}_{m,n}^i=\min \{P_{m,{\mathrm{MC}}_k}^i-\mathrm{\α}{g}_{m,n}^{\mathrm{ii}},P_{m,n}^i\}\left(\mathrm{dB}\right),$

其中为基站i预定义的子信道最大发射功率，其取决于基站i的目标覆盖范围。为用户m选择调制编码方案MC_k时的目标接受功率。假设当用户m选择最低阶的调制编码方案MC₀时所要求的目标接受功率为则用户m在子信道n上分配的最小功率为

${\underset{\‾}{p}}_{m,n}^i=P_{m,{\mathrm{MC}}_0}^i-g_{m,n}^{\mathrm{ii}}.$

α(≤1)为路径损耗补偿因子，其可以根据下面的式子来计算

$\underset{m\∈M^i}{\mathrm{\Σ}}\underset{n\∈B}{\mathrm{\Σ}}{\hat{p}}_{m,n}^i\≤P_{\mathrm{total}},$

其中P_total为基站的总发射功率。考虑到最小发射功率要求，

$p_{m,n}^i=\left\{\begin{array}{cc}{\hat{p}}_{m,n}^i,& {\hat{p}}_{m,n}^i\&GreaterEqual;{\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i\\ 0,& {\hat{p}}_{m,n}^i<{\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i\end{array}\right..$

当小区i中用户m可接受的最大干扰为则基站j在子信道n上可分配的最大功率可以根据下面式子来计算：

$P_{n,\max }^{j\&LeftArrow;i}{g}_{m,n}^{\mathrm{ij}}\&le;{\mathrm{\&delta;}}_m^i.$

所有的小区可以通过X2接口将最大发射功率限制信息反馈给其邻近基站。从而基站i在子信道n上可分配的功率可以按照下面的式子进行更新

$p_{m,n}^i=\min \{P_{n,\max }^{i\&LeftArrow;j},\&ForAll;j\&Element;N_i,p_{m,n}^i\}.$

资源分配和协调

首先将蜂窝网络中所有小区划分为3种类型，分别表示为{a，b，c}。小区a表示网络中所有属于类型a的小区。为了解耦相邻小区的信道分配，我们提出一种分布式资源分配和协调方案。其包括以下步骤：

步骤1：首先将蜂窝网络中所有小区划分为3种类型，分别表示为{a，b，c}。针对不同的小区类型，定义相应的资源分配和协调准则。对于小区a和小区c，分别分配一个子信道分配的起始点和相应的增长方向。(i)小区a的资源分配起始点为信道1并按递增顺序依次将子信道分配给用户；(ii)小区c的资源分配起始点为信道N并按递减顺序依次将子信道分配给用户；(iii)距离基站最远的用户先进行分配，当该用户获得了请求的资源数，再为下一个用户进行分配。这样可以显著降低在小区a和小区c间产生严重干扰的机率。

步骤2：根据子信道分配结果，小区a和小区c分别产生对邻近小区发射功率的约束，并通过X2接口发送给邻近小区；

步骤3：根据子信道分配结果和功率约束信息，小区a和小区c进行功率分配，并将功率分配结果发送给邻近小区b；

步骤4：小区b根据小区a和小区c的功率分配结果以及功率约束信息来优化自身的子信道分配。不同于小区a和小区c的分配准则，受到干扰最大的用户先进行分配且将最优的子信道分配给该用户。当该用户获得了请求的资源数，再为下一个用户进行分配。

另外，当小区a和小区c的边缘负载较高时，会导致小区b中过多的子信道被邻近小区限制分配的功率，进而降低小区b的容量。为了缓解该情况，我们提出了一种周期性类型分配方法，如图2所示。每个小区以周期T轮流分配类型{a，b，c}。在LTE下，该周期可设置为一个超帧的长度即10ms。

本发明公开了一种基于自适应频率复用(Adaptive Frequency Reuse，AFR)的宏蜂窝干扰协调方法。首先将蜂窝网络中所有小区划分为3种类型，分别表示为{a，b，c}。本发明通过为每种类型的小区预定义相应的资源分配和协调准则，实现了邻近小区之间的干扰协调。另外，当有多个过载的邻近小区时，我们提出了一种称为周期分配小区类型的方法来保证小区间的公平性。相对于现有的频率复用方案，本发明可以实现更优的频率复用图案，明显降低了小区间干扰，提高了网络容量。“自适应”是指频率复用会由于每个小区的负载情况而产生变化。例如当小区负载较低时，即λ≤1/3，AFR所产生的频率复用图案类似于复用因子为3时的频率复用(Reuse 3)；当边缘负载较小时，即λ_edge≤1/3，AFR所产生的频率复用图案类似于软频率复用(Soft Frequency Reuse，SFR)。不同于SFR中要求λ_edge≤1/3，本发明同样适用于小区间或者小区内非均匀负载分布的情况，具有更好的灵活性。

本发明的有益效果在于：采用上述检测方法后，具备以下优势，

1.自适应；每个小区根据自身负载以及预定义的资源分配和协调准则来进行小区间资源协调，从而降低小区间干扰；

2.分布式；小区a和小区c只需将自身的功率分配结果及对邻近小区b的发射功率约束通过X2接口发送给邻近小区b，所以不需要额外的中心控制单元来优化干扰协调；

3.简单有效；不需要复杂的资源分配冲突分解机制。相对于现有频率复用方案，可以进一步降低小区间干扰，并提高网络整体性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对-实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的自适应频率复用的示意图；

图2是本发明实施例提供的周期分配小区类型的示意图；

图3为信道分配算法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图及具体实施例对自适应频率复用做进一步描述。首先给出功率分配算法。

功率分配

假设基站i将子信道分配给用户m，则用户m在子信道n上所受到的干扰可表示为

$I_{m,n}^i=\underset{j\&Element;N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{I}_{m,n}^{\mathrm{ij}}=\underset{j\&Element;N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_n^j{g}_{m,n}^{\mathrm{ij}},$

其中为从基站j到小区i中用户m在子信道n的信道增益；为基站j在子信道n上分配的功率；N_i为小区i的邻居集合。从而用户m在子信道n的信噪比可以表示为

${\mathrm{\&gamma;}}_{m,n}^i=\frac{p_{m,n}^i{g}_{m,n}^{\mathrm{ii}}}{I_{m,n}^i+N_0},$

其中为基站i在子信道n上分配的功率。考虑基于路径补偿的功率控制，则基站i在子信道n上分配的功率可按下面式子计算：

${\hat{p}}_{m,n}^i=\min \{P_{m,{\mathrm{MC}}_k}^i-\mathrm{\&alpha;}{g}_{m,n}^{\mathrm{ii}},P_{\mathrm{mask}}^i\}\left(\mathrm{dB}\right),$

其中为基站i预定义的子信道最大发射功率，其取决于基站i的目标覆盖范围。为用户m选择调制编码方案MC_k时的目标接受功率。假设当用户m选择最低阶的调制编码方案MC₀时所要求的目标接受功率为则用户m在子信道n上分配的最小功率为

${\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i=P_{m,{\mathrm{MC}}_0}^i-g_{m,n}^{\mathrm{ii}}.$

α(≤1)为路径损耗补偿因子，其可以根据下面的式子来计算

$\underset{m\&Element;M^i}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{n\&Element;B}{\mathrm{\&Sigma;}}{\hat{p}}_{m,n}^i\&le;P_{\mathrm{total}},$

其中P_total为基站的总发射功率。考虑到最小发射功率要求，

$p_{m,n}^i=\left\{\begin{array}{cc}{\hat{p}}_{m,n}^i,& {\hat{p}}_{m,n}^i\&GreaterEqual;{\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i\\ 0,& {\hat{p}}_{m,n}^i<{\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i\end{array}\right..$

当小区i中用户m可接受的最大干扰为则基站j在子信道n上可分配的最大功率可以根据下面式子来计算：

$P_{n,\max }^{j\&LeftArrow;i}{g}_{m,n}^{\mathrm{ij}}\&le;{\mathrm{\&delta;}}_m^i.$

所有的小区可以通过X2接口将最大发射功率限制信息反馈给其邻近基站。从而基站i在子信道n上可分配的功率可以按照下面的式子进行更新

$p_{m,n}^i=\min \{P_{n,\max }^{i\&LeftArrow;j},\&ForAll;j\&Element;N_i,p_{m,n}^i\}.$

如图1所示，本发明实施例的资源分配和协调方案的具体实施步骤如下：

步骤1：首先将蜂窝网络中所有小区划分为3种类型，分别表示为{a，b，c}。针对不同的小区类型，定义相应的资源分配和协调准则。对于小区a和小区c，分别分配一个子信道分配的起始点和相应的增长方向。(i)小区a的资源分配起始点为信道1并按递增顺序依次将子信道分配给用户；(ii)小区c的资源分配起始点为信道N并按递减顺序依次将子信道分配给用户；(iii)距离基站最远的用户先进行分配，当该用户获得了请求的资源数，再为下一个用户进行分配。这样可以显著降低在小区a和小区c间产生严重干扰的机率。

步骤2：根据子信道分配结果，小区a和小区c分别产生对邻近小区发射功率的约束，并通过X2接口发送给邻近小区；

步骤3：根据子信道分配结果和功率约束信息，小区a和小区c进行功率分配，并将功率分配结果发送给邻近小区b；

步骤4：小区b根据小区a和小区c的功率分配结果以及功率约束信息来优化自身的子信道分配。不同于小区a和小区c的分配准则，受到干扰最大的用户先进行分配且将最优的子信道分配给该用户。当该用户获得了请求的资源数，再为下一个用户进行分配。

另外，当小区a和小区c的边缘负载较高时，会导致小区b中过多的子信道被邻近小区限制分配的功率，进而降低小区b的容量。为了缓解该情况，我们提出了一种周期性类型分配方法，如图2所示。每个小区以周期T轮流分配类型{a，b，c}。在LTE下，该周期可设置为一个超帧的长度即10ms。

本发明具有如下优点：

1.自适应每个小区根据自身负载以及预定义的资源分配和协调准则来进行小区间资源协调，从而降低小区间干扰；

2.分布式小区a和小区c只需将自身的功率分配结果及对邻近小区b的发射功率约束通过X2接口发送给邻近小区b，所以不需要额外的中心控制单元来优化干扰协调；

3.简单有效不需要复杂的资源分配冲突分解机制。相对于现有频率复用方案，可以进一步降低小区间干扰，并提高网络整体性能。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于自适应频率复用的宏蜂窝干扰协调方法，其特征在于，包括功率分配算法以及资源分配和协调；

功率分配算法

假设基站i将子信道分配给用户m，则用户m在子信道n上所受到的干扰可表示为：

$I_{m,n}^i=\underset{j\&Element;N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{I}_{m,n}^{\mathrm{ij}}=\underset{j\&Element;N_i}{\mathrm{\&Sigma;}}{p}_n^j{g}_{m,n}^{\mathrm{ij}},$

其中为从基站j到小区i中用户m在子信道n的信道增益；为基站j在子信道n上分配的功率；N_i为小区i的邻居集合；从而用户m在子信道n的信噪比可以表示为：

${\mathrm{\&gamma;}}_{m,n}^i=\frac{p_{m,n}^i{g}_{m,n}^{\mathrm{ii}}}{I_{m,n}^i+N_0},$

其中为基站i在子信道n上分配的功率；考虑基于路径补偿的功率控制，则基站i在子信道n上分配的功率可按下面式子计算：

${\hat{p}}_{m,n}^i=\min \{P_{m,{\mathrm{MC}}_k}^i-{\mathrm{\&alpha;g}}_{m,n}^{\mathrm{ij}},P_{\mathrm{mask}}^i\}\left(\mathrm{dB}\right),$

其中为基站i预定义的子信道最大发射功率，其取决于基站i的目标覆盖范围；为用户m选择调制编码方案MC_k时的目标接受功率；假设当用户m选择最低阶的调制编码方案MC₀时所要求的目标接受功率为则用户m在子信道n上分配的最小功率为：

${\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i=P_{m,{\mathrm{MC}}_0}^i-g_{m,n}^{\mathrm{ii}};$

α(≤1)为路径损耗补偿因子，其可以根据下面的式子来计算：

$\underset{m\&Element;M^i}{\mathrm{\&Sigma;}}\underset{n\&Element;B}{\mathrm{\&Sigma;}}{\hat{p}}_{m,n}^i\&le;P_{\mathrm{total}},$

其中P_total为基站的总发射功率；考虑到最小发射功率要求，

$p_{m,n}^i=\left\{\begin{array}{cc}{\hat{p}}_{m,n}^i,& {\hat{p}}_{m,n}^i\&GreaterEqual;{\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i\\ 0,& {\hat{p}}_{m,n}^i<{\underset{\&OverBar;}{p}}_{m,n}^i\end{array}\right.;$

当小区i中用户m可接受的最大干扰为则基站j在子信道n上可分配的最大功率可以根据下面式子来计算：

$P_{n,\max }^{j\&LeftArrow;i}{g}_{m,n}^{\mathrm{ij}}\&le;{\mathrm{\&delta;}}_m^i;$

所有的小区可以通过X2接口将最大发射功率限制信息反馈给其邻近基站；从而基站i在子信道n上可分配的功率可以按照下面的式子进行更新

$p_{m,n}^i=\min \{p_{n,\max }^{i\&LeftArrow;j},\&ForAll;j\&Element;N_i,p_{m,n}^i\}.$

2.根据权利要求1所述的基于自适应频率复用的宏蜂窝干扰协调方法，其特征在于，小区间资源分配和协调方案按照下面步骤进行：

步骤1：首先将蜂窝网络中所有小区划分为3种类型，分别表示为{a，b，c}；针对不同的小区类型，定义相应的资源分配和协调准则；对于小区a和小区c，分别分配一个子信道分配的起始点和相应的增长方向；(i)小区a的资源分配起始点为信道1并按递增顺序依次将子信道分配给用户；(ii)小区c的资源分配起始点为信道N并按递减顺序依次将子信道分配给用户；(iii)距离基站最远的用户先进行分配，当该用户获得了请求的资源数，再为下一个用户进行分配；这样可以显著降低在小区a和小区c间产生严重干扰的机率；

步骤2：根据子信道分配结果，小区a和小区c分别产生对邻近小区发射功率的约束，并通过X2接口发送给邻近小区；

步骤3：根据子信道分配结果和功率约束信息，小区a和小区c进行功率分配，并将功率分配结果发送给邻近小区b；

步骤4：小区b根据小区a和小区c的功率分配结果以及功率约束信息来优化自身的子信道分配；不同于小区a和小区c的分配准则，受到干扰最大的用户先进行分配且将最优的子信道分配给该用户；当该用户获得了请求的资源数，再为下一个用户进行分配。