CN105007603A - 无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法，包括以下步骤：无定形小区包括M个宏基站，每个宏基站的覆盖范围内包含p个同频的移动基站，且各移动基站架设在公共车辆上，每个移动基站在CSG模式下对车载用户提供服务；求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*，然后根据数据传输周期内最优的ABS子帧分配比例(α^t)^*在数据传输周期内分配ABS子帧，设数据传输周期内除ABS子帧外的其他子帧为普通子帧，宏基站在整个数据传输周期内向宏用户发送数据，各移动基站在ABS子帧内不向车载用户发送数据，各移动基站在普通子帧内向车载用户发送数据。本发明可以有效的解决无定形小区中的同频干扰问题。

Description

无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及一种动态时域干扰协调方法，具体涉及一种无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法。

背景技术

无定形小区(Amorphous cells)技术是LTE-Advanced后续发展的一个重要方向，在3Gpp开始出现相关技术的萌芽。可移动节点为特征的无定形小区目的在于改变传统小区固定形状，发挥移动协作节点优势，提高系统容量，尤其是适应数据业务量的动态需求和不均衡的地域流量分布，降低运营成本。无定形小区支持可移动的低功率节点，增添节点的特点是低功率，低天线增益，低放置，小覆盖，比宏站布署更灵活，成本低。一个宏站下可以布置多个低功率节点，从而大大增强覆盖，并且可将数据流量从宏站卸载到低功率节点上，从而提高整个系统容量。然而，增添低功率节点也引入更多的节点间干扰，包括宏站与低功率节点之间的跨层干扰以及低功率节点之间的同层干扰。这些低功率节点的引入增加了更多小区边缘，使得小区间干扰问题变得更加严重和复杂。与此同时，节点由于其移动性，构成一个动态的难以预测的干扰源，这些特点使得无定形小区中干扰协调有别于传统固定部署的异构网络，是一个新的挑战。

因此，需要考虑节点的移动性，结合现有的干扰协调方法，设计有效的动态的方案解决无定形小区中严重的同频干扰问题。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法，该方法可以有效的解决无定形小区中的同频干扰问题。

为达到上述目的，本发明所述的无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法包括以下步骤：

无定形小区包括M个宏基站，每个宏基站的覆盖范围内包含p个同频的移动基站，且各移动基站架设在公共车辆上，每个移动基站在CSG模式下对车载用户提供服务；

求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*，然后根据数据传输周期内最优的ABS子帧分配比例(α^t)^*在数据传输周期内分配ABS子帧，设数据传输周期内除ABS子帧外的其他子帧为普通子帧，宏基站在整个数据传输周期内向宏用户发送数据，各移动基站在ABS子帧内不向车载用户发送数据，各移动基站在普通子帧内向车载用户发送数据。

第i个移动基站在时刻t配置的ABS子帧比例为则移动基站t时刻配置ABS子帧比例向量第i个移动基站的车载用户数目为受第i个移动基站干扰的受害宏用户数目为则系统效用函数：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\{U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)*U_i^{\mathrm{VUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)\}---\left(1\right)$

其中，为时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数，为时刻t第i个移动基站车载用户的效用函数。

求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*的具体过程为：

时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}[R_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)]---\left(2\right)$

时刻t第i个移动基站车载用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{VUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)---\left(3\right)$

其中，和分别为第i个移动基站中第j个受害宏用户在ABS子帧和普通帧下获得的数据速率，根据香农公式得：

$R_{1,j}^i=\frac{W}{N_i^t}{\log }_2(1+\frac{S_j^m}{\underset{y\≠m}{\mathrm{\Σ}}{S}_j^y+N_0})---\left(4\right)$

$R_{2,j}^i=\frac{W}{N_i^t}{\log }_2(1+\frac{S_j^m}{\underset{y\≠m}{\mathrm{\Σ}}{S}_j^y+I_j^i+N_0})---\left(5\right)$

其中，W为系统带宽，N₀为噪声功率，为第j个受害宏用户接收的服务宏站的功率，为接收到第i个移动基站的干扰功率；

由香农公式得车载用户可获得的数据速率为：

$R_k^i=\frac{W}{V_i^t}{\log }_2(1+\frac{I_k^i}{\mathrm{\Σ}{S}_k+N_0})---\left(6\right)$

其中，为第k个车载用户接入第i个移动基站的接收功率，S_k为车载用户接收宏基站干扰功率；

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，再通过牛顿迭代算法得最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*。

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，再通过牛顿迭代算法得最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*的具体操作为：

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，则系统的效用函数转换为：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\left\{\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}\right[R_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)]*\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)\}---\left(7\right)$

设最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*为：

${\left({\mathrm{\α}}^t\right)}^{*}=\underset{{\mathrm{\α}}^t}{\arg \max }\left\{U\left({\mathrm{\α}}^t\right)\right\}---\left(8\right)$

令 $\frac{\∂U\left({\mathrm{\α}}^t\right)}{{\∂\mathrm{\α}}_i^t}=0,$ 得：

$\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Σ}}}\frac{R_{1,j}^i-R_{2,j}^i}{(R_{1,j}^i-R_{2,j}^i){\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i}+\frac{V_i^t(1+V_i^t)}{2}*\frac{1}{{\mathrm{\α}}_i^t-1}\≡0---\left(9\right)$

通过牛顿迭代算法求解式(9)得最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*。

令受害宏用户只在ABS子帧内接受服务，则时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t---\left(10\right)$

其中，为第i个移动基站中第j个受害宏用户在ABS子帧下可获得的数据速率，则系统效用函数转换为：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\{\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t*\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)\}---\left(11\right)$

令得最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*为：

${\left({\mathrm{\α}}^t\right)}^{*}=\frac{N_i^t}{N_i^t+V_i^t}---\left(12\right).$

本发明具有以下有益效果：

本发明所述的无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法先求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*，然后使移动基站将数据传输周期内分布子帧配置为ABS子帧，即移动基站在ABS子帧时不发送数据，宏基站则在ABS子帧上为受干扰的宏用户提供服务，使干扰的移动基站在传输周期的ABS子帧保持缄默来减少对干扰的宏用户的干扰，从解决不定性小区中严重的同频干扰问题。

进一步，在求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*时，通过建立系统的效用函数，并以宏用户可获得的数据速率与车载用户可获得的数据速率的乘积最大为优化的目标，从而得到最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*，实现受干扰宏用户可获得的数据速率和车载用户可获得的数据速率的折中，使系统的干扰基站的吞吐量最大化。

附图说明

图1为本发明中无定形小区异构网系统模型图；

图2为无定形小区场景示意图；

图3为本发明与现有技术的宏用户吞吐量CDF曲线对比图；

图4为本发明与现有技术的车载用户吞吐量CDF曲线对比图；

图5为不同时刻系统Jain公平因子对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

参考图1及图2，本发明所述的无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法包括以下步骤：

无定形小区包括M个宏基站，每个宏基站的覆盖范围内包含p个同频的移动基站，且各移动基站架设在公共车辆上，每个移动基站在CSG模式下对车载用户提供服务；

求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*，然后根据数据传输周期内最优的ABS子帧分配比例(α^t)^*在数据传输周期内分配ABS子帧，设数据传输周期内除ABS子帧外的其他子帧为普通子帧，宏基站在整个数据传输周期内向宏用户发送数据，各移动基站在ABS子帧内不向车载用户发送数据，各移动基站在普通子帧内向车载用户发送数据。

第i个移动基站在时刻t配置的ABS子帧比例为则移动基站t时刻配置ABS子帧比例向量第i个移动基站的车载用户数目为受第i个移动基站干扰的受害宏用户数目为则系统效用函数：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\{U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)*U_i^{\mathrm{VUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)\}---\left(1\right)$

其中，为时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数，为时刻t第i个移动基站车载用户的效用函数。

求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*的具体过程为：

时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}[R_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)]---\left(2\right)$

时刻t第i个移动基站车载用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{VUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)---\left(3\right)$

其中，和分别为第i个移动基站中第j个受害宏用户在ABS子帧和普通帧下获得的数据速率，根据香农公式得：

$R_{1,j}^i=\frac{W}{N_i^t}{\log }_2(1+\frac{S_j^m}{\underset{y\≠m}{\mathrm{\Σ}}{S}_j^y+N_0})---\left(4\right)$

$R_{2,j}^i=\frac{W}{N_i^t}{\log }_2(1+\frac{S_j^m}{\underset{y\≠m}{\mathrm{\Σ}}{S}_j^y+I_j^i+N_0})---\left(5\right)$

其中，W为系统带宽，N₀为噪声功率，为第j个受害宏用户接收的服务宏站的功率，为接收到第i个移动基站的干扰功率；

由香农公式得车载用户可获得的数据速率为：

$R_k^i=\frac{W}{V_i^t}{\log }_2(1+\frac{I_k^i}{\mathrm{\Σ}{S}_k+N_0})---\left(6\right)$

其中，为第k个车载用户接入第i个移动基站的接收功率，S_k为车载用户接收宏基站干扰功率；

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，再通过牛顿迭代算法得最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*。

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，再通过牛顿迭代算法得最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*的具体操作为：

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，则系统的效用函数转换为：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\left\{\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}\right[R_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)]*\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)\}---\left(7\right)$

设最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*为：

${\left({\mathrm{\α}}^t\right)}^{*}=\underset{{\mathrm{\α}}^t}{\arg \max }\left\{U\left({\mathrm{\α}}^t\right)\right\}---\left(8\right)$

令 $\frac{\∂U\left({\mathrm{\α}}^t\right)}{{\∂\mathrm{\α}}_i^t}=0,$ 得：

$\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Σ}}}\frac{R_{1,j}^i-R_{2,j}^i}{(R_{1,j}^i-R_{2,j}^i){\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i}+\frac{V_i^t(1+V_i^t)}{2}*\frac{1}{{\mathrm{\α}}_i^t-1}\≡0---\left(9\right)$

通过牛顿迭代算法求解式(9)得最优的ABS子帧配置比例(α^t)^*。

令受害宏用户只在ABS子帧内接受服务，则时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t---\left(10\right)$

其中，为第i个移动基站中第j个受害宏用户在ABS子帧下可获得的数据速率，则系统效用函数转换为：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\{\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t*\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)\}---\left(11\right)$

令得最优的ABS子帧配置比例(_α ^t)^*为：

${\left({\mathrm{\α}}^t\right)}^{*}=\frac{N_i^t}{N_i^t+V_i^t}---\left(12\right).$

参考图3，在全局固定ABS配置方案以及改进的固定ABS配置方案中选取子帧比例为60％进行评估，由仿真结果可以看出，在不采用任何干扰协调方案的情况下，近35％的宏用户由于受到临近移动基站的较强干扰而无法获得任何数据速率。当采用基于ABS的时域干扰协调方案后，小区边缘用户的性能得到较大的提升。对于所提出的动态ABS配置方案相较固定配置方案，在小区边缘用户吞吐量以及平均吞吐量方面均有一定改善。其原因在于：在所提出的方案中移动基站在检测时刻能够根据周围时变的干扰情况，动态的调整ABS子帧的配置比例。

参考图4，在全局固定ABS配置方案以及改进的固定ABS配置方案中选取子帧比例为60％进行评估，由仿真结果可以看出，不采用干扰协调方案的情况下车载用户拥有最好的性能。当采用本发明后，对车载用户的性能造成一定影响，本发明相较固定的ABS配置方案，车载用户的性能方面有较明显的改善。这是因为在所提出的方案中移动基站在检测时刻能够根据周围时变的干扰情况，动态的调整ABS子帧的配置比例，从而改善车载用户性能，提高用户间的公平性。

参考图5，在全局固定ABS配置方案以及改进的固定ABS配置方案中选取子帧比例为60％进行评估。由于本发明讨论无定形小区中动态的ABS配置方案，故仅在某一时刻分析受害宏用户与车载用户之间的公平性。由仿真结果可以看出，在相同的ABS子帧比例配置下，改进的固定ABS配置方案相较全局固定的ABS配置方案拥有稍好的用户公平性。原因在于改进的ABS配置方案在移动基站周围无干扰宏用户的情况下不启动干扰协调方案，能够在一定程度上保护车载用户的服务，进而提高车载用户速率。此外，本发明所提出的动态ABS配置方案中Jain公平因子相较固定配置方案高出约30％。这是因为在本发明中移动基站在检测时刻能够根据周围时变的干扰情况，动态的调整ABS子帧的配置比例。同时ABS子帧比例是根据优化保证受害宏用户与车载用户之间公平性的效用函数进行配置，因此能够显著改善用户之间的公平性。

Claims (5)

1.一种无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法，其特征在于，包括以下步骤：

无定形小区包括M个宏基站，每个宏基站的覆盖范围内包含p个同频的移动基站，且各移动基站架设在公共车辆上，每个移动基站在CSG模式下对车载用户提供服务；

求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例然后根据数据传输周期内最优的ABS子帧分配比例在数据传输周期内分配ABS子帧，设数据传输周期内除ABS子帧外的其他子帧为普通子帧，宏基站在整个数据传输周期内向宏用户发送数据，各移动基站在ABS子帧内不向车载用户发送数据，各移动基站在普通子帧内向车载用户发送数据。

2.根据权利要求1所述的无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法，其特征在于，

第i个移动基站在时刻t配置的ABS子帧比例为则移动基站t时刻配置ABS子帧比例向量第i个移动基站的车载用户数目为受第i个移动基站干扰的受害宏用户数目为则系统效用函数：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\{U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)*U_i^{\mathrm{VUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)\}---\left(1\right)$

其中，为时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数，为时刻t第i个移动基站车载用户的效用函数。

3.根据权利要求2所述的无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法，其特征在于，求解数据传输周期内最优的ABS子帧配置比例的具体过程为：

时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}[R_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)]---\left(2\right)$

时刻t第i个移动基站车载用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{VUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)---\left(3\right)$

其中，和分别为第i个移动基站中第j个受害宏用户在ABS子帧和普通帧下获得的数据速率，根据香农公式得：

$R_{1,j}^i=\frac{W}{N_i^t}{\log }_2(1+\frac{S_j^m}{\underset{y\≠m}{\mathrm{\Σ}}{S}_j^y+N_0})---\left(4\right)$

$R_{2,j}^i=\frac{W}{N_i^t}{\log }_2(1+\frac{S_j^m}{\underset{y\≠m}{\mathrm{\Σ}}{S}_j^y+I_j^i+N_0})---\left(5\right)$

其中，W为系统带宽，N₀为噪声功率，为第j个受害宏用户接收的服务宏站的功率，为接收到第i个移动基站的干扰功率；

由香农公式得车载用户可获得的数据速率为：

$R_k^i=\frac{W}{V_i^t}{\log }_2(1+\frac{I_k^i}{\mathrm{\Σ}{S}_k+N_0})---\left(6\right)$

其中，为第k个车载用户接入第i个移动基站的接收功率，S_k为车载用户接收宏基站干扰功率；

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，再通过牛顿迭代算法得最优的ABS子帧配置比例

4.根据权利要求3所述的无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法，其特征在于，将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，再通过牛顿迭代算法得最优的ABS子帧配置比例的具体操作为：

将式(2)、(3)、(4)、(5)及(6)代入式(1)中，则系统的效用函数转换为：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\left\{\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Σ}}}\right[R_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)]*\underset{k=1}{\overset{v_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)\}---\left(7\right)$

设最优的ABS子帧配置比例为：

${\left({\mathrm{\α}}^t\right)}^{*}=\underset{{\mathrm{\α}}^t}{\arg \max }\left\{U\left({\mathrm{\α}}^t\right)\right\}---\left(8\right)$

令 $\frac{\∂U\left({\mathrm{\α}}^t\right)}{\∂{\mathrm{\α}}_i^t}=0,$ 得：

$\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Σ}}}\frac{R_{1,j}^i-R_{2,j}^i}{(R_{1,j}^i-R_{2,j}^i){\mathrm{\α}}_i^t+R_{2,j}^i}+\frac{V_i^t(1+V_i^t)}{2}*\frac{1}{{\mathrm{\α}}_i^t-1}\≡0---\left(9\right)$

通过牛顿迭代算法求解式(9)得最优的ABS子帧配置比例

5.根据权利要求2所述的无定形小区中基于几乎空白子帧的动态时域干扰协调方法，其特征在于，

令受害宏用户只在ABS子帧内接受服务，则时刻t第i个移动基站受害宏用户的效用函数为：

$U_i^{\mathrm{TUE}}\left({\mathrm{\α}}_i^t\right)=\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t---\left(10\right)$

其中，为第i个移动基站中第j个受害宏用户在ABS子帧下可获得的数据速率，则系统效用函数转换为：

$U\left({\mathrm{\α}}^t\right)=\underset{i=1}{\overset{P}{\mathrm{\Π}}}\{\underset{j=1}{\overset{N_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_{1,j}^i{\mathrm{\α}}_i^t*\underset{k=1}{\overset{V_i^t}{\mathrm{\Π}}}{R}_k^i(1-{\mathrm{\α}}_i^t)\}---\left(11\right)$

令得最优的ABS子帧配置比例为：

${\left({\mathrm{\α}}^t\right)}^{*}=\frac{N_i^t}{N_i^t+V_i^t}---\left(12\right).$