CN105554885A - 基于自适应频谱复用的femtocell干扰减轻方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自适应频谱复用的femtocell干扰减轻方法。自适应频谱复用将所有信道分为主信道和次信道，其中主信道分配相对较高的发射功率，而次信道只能分配较小的发射功率。每个FAP(femtocell接入点)根据本地干扰图以及邻近FAP所选择的主信道来配置自身的主信道并保证相邻的femtocell的主信道是相互正交的。“自适应”是指每个FAP需要根据本地干扰图来决定其自身可以配置的最大主信道数，从而提高频谱利用率。本发明通过将宏蜂窝网络的软频率复用思想扩展到femtocell网络中，有效地降低了femtocell网络间的干扰，提高了边缘用户的频谱效率。相对于现有的femtocell干扰减轻方法，本发明公开的基于自适应频谱复用的分布式干扰减轻方法不仅频谱利用率高而且信令开销低、收敛速度快。

Description

基于自适应频谱复用的femtocell干扰减轻方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，涉及femtocell网络的干扰管理，特别是一种分布式信道协调算法。

背景技术

近十年来，信息通信技术及其应用系统得到了迅速发展，呈现出空前的繁荣景象。移动通信、无线通信、多媒体信息服务和因特网的发展与成熟，为人们在不同的时空领域进行任何种类的信息交互提供了极大的便利。互联网技术的广泛应用和人们对数据传输业务越来越多的依赖和需求，冲击并推动着移动通信技术不断地更新换代。随着无线用户对移动业务需求的快速的增长，如何为用户提供无处不在的高速数据接入服务正成为无线通信面临的重要问题。现有研究表明，通过在室内部署femtocell可以显著提高频谱利用率，从而增加无线蜂窝网络的系统容量。然而大范围的密集部署femtocell会造成严重的同层干扰。

由于femtocell通常通过数字双绞线连接与运营商的核心网相连，考虑到该回程链路的时延特性，集中式的干扰管理方法无法进行实时的干扰协调。相反分布式资源协调提供了一种简单有效的femtocell干扰减轻方法。文献【L.G.Garcia，K.I.Pedersen，andP.E.Mogensen，“Autonomouscomponentcarrierselection：interferencemanagementinlocalareaenvironmentsforLTE-advanced，”IEEECommun.Mag.，vol.47，pp.110-116，Oct.2009.】提出了一种分布式信道配置框架。但是该算法只考虑为每个FAP分配一个信道而不是尽可能分配更多的信道给每个FAP，这样会导致频谱利用率低。而且该文献并没给出详细具体的分析及算法实现。另外，文献【D.T.Ngo，S.Khakurel，andT.Le-Ngoc，“JointsubchannelassignmentandpowerallocationforOFDMAfemtocellnetworks，”IEEETrans.WirelessCommun.，vol.13，no.1，pp.342-355，Jan.2014.】提出了一种分布式信道和功率联合协调算法。但该信道和功率联合协调算法无法收敛到全局最优点上，往往只能收敛到一个局部最优点。同时该方法不仅信令开销大而且收敛速度慢。综上所述，一种基于分布式的简单高效的干扰减轻方法更适合于femtocell的干扰管理。

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，提出一种自适应频谱复用的femtocell干扰减轻方法，在提高频谱利用率的同时，降低信令开销和复杂度并提高算法的收敛速度。

实现本发明的技术思路是：将所有的信道分为主信道和次信道，其中主信道分配相对较高的发射功率，而次信道只能分配较小的发射功率。每个FAP根据本地干扰图来决定所有FAP的主信道配置以保证相互干扰的FAP所分配的主信道是正交的。因此，本发明所公开的基于自适应频谱复用的干扰减轻方法由以下两部分组成：作为小区间资源协调的主信道自配置算法和单小区资源分配算法。

■主信道自配置算法

(1)构建邻居表每个FAP与邻节点交换各自的邻居集合信息，以此来计算出本地干扰图的最大团数和节点度数，构建如下的邻居表，其中i，N_i，c_i，d_i分别为FAPi的编号，邻居集合，最大团数，度数和主信道集合。当本地干扰图(拓扑)有变化时，FAP需要重置邻居表；

(2)节点更新顺序假设所有femtocell是同步的且整个时间划分为等时长的更新间隔。每个更新间隔内相邻的FAP中只能有一个FAP进行主信道的更新操作，其余的FAP需保持静默。因此我们制定了以下规则来决定FAPi获得主信道配置的时机：如果FAPi在当前更新间隔满足下面(a)-(c)中任意一条件，则FAPi在该更新间隔可以进行主信道配置操作。

值得注意的是，由于分布式主信道自配置算法仍然会存在冲突循环，我们引入一个更新标志位，规定当节点赢得更新主信道配置的机会时，则下一个更新间隔需要保持静默不得再次更新主信道配置。

(3)最优的主信道配置最优的主信道配置按照下面的方法计算：

(3.1)计算可配置的最大主信道数其中K为信道总数；

(3.2)搜寻冲突数最小的主信道配置。目标函数定义为最小化FAP主信道配置与邻近节点主信道配置所产生的冲突数：

$\arg \underset{A_i}{\min }{\mathrm{\μ}}_i=\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\δ}(A_i,A_j)$

s.t.

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k^{\left(i\right)}=k_i$

其中A_i为所对应的主信道配置的向量， $A_i=[a_1^{\left(i\right)},a_2^{\left(i\right)},...,a_K^{\left(i\right)}],$ 当主信道k分配给FAPi时， $a_k^{\left(i\right)}=1;$ 否则 $a_k^{\left(i\right)}=0.$ 虽然上面的目标函数可以通过穷搜来找到最优的主信道配置方案，但复杂度高且存在多个最优主信道配置方案。为此我们给出一个简单有效的启发式算法来解决最优的主信道配置。假设每个节点更倾向于按照升序来选择连续的信道。根据邻近节点的主信道配置，计算出可用信道集合

(a)当时，则存在一个无冲突的最优主信道配置方案；

(b)当时，则必有冲突产生。为了减少需要调整主信道配置的节点数，最优的主信道配置可以按照下面的式子计算，

其中如果x＞0，则否则

■单小区资源分配算法

(1)初始化假设FAPi的主信道集合和次信道集合分别为和femtocell的用户集合为F_i，且每个用户的目标速率为信道分配指示变量 ${\mathrm{\ρ}}_{m,k}^{\left(i\right)}=0,m\∈F_i,k\∈A$

(2)资源分配为了减轻边缘用户所受到的干扰，将主信道优先分配给边缘用户，而当主信道不能满足用户的速率要求时，可以使用次信道。

(2.1)当用户集合和次信道集合非空，即则选择离FAP远的用户先进行信道分配：

$m^{*}=\arg {\min }_{m\∈F_i}{g}_m^{\left(i\right)};$

(2.2)当主信道集合为非空时，即则从主信道集合中选择信道质量最好的分配给用户m^*同时考虑基于路径补偿的功率分配：

$k^{*}=\arg {\max }_{k\∈A_{\mathrm{PSC}}^{\left(i\right)}}{\mathrm{\η}}_{m^{*},k}^{\left(i\right)};$

$A_{\mathrm{PSC}}^{\left(i\right)}=A_{\mathrm{PSC}}^{\left(i\right)}\backslash k^{*}$

$p_{m^{*},k^{*}}^{\left(i\right)}=\min \{P_0+\mathrm{\α}{\mathrm{PL}}_{m^{*}}^{\left(i\right)},P_{\mathrm{PSC}}\};$

其中P_PSC为主信道的最大发射功率，路径补偿因子α(≤1)可以根据系统总功率的限制来确定；当主信道集合为空时，即则从次信道集合中选择信道质量最好的分配给用户m^*

$k^{*}=\arg {\max }_{k\∈A_{\mathrm{SSC}}^{\left(i\right)}}{\mathrm{\η}}_{m^{*},k}^{\left(i\right)};$

$A_{\mathrm{SSC}}^{\left(i\right)}=A_{\mathrm{SSC}}^{\left(i\right)}\backslash k^{*}$

$p_{m^{*},k^{*}}^{\left(i\right)}=\min \{P_0+\mathrm{\α}{\mathrm{PL}}_{m^{*}}^{\left(i\right)},P_{\mathrm{SSC}}\};$

其中P_SSC为主信道的最大发射功率。

(2.3)令同时更新用户速率，当用户的速率大于或者目标速率时，即将用户从集合F_i中删除：

F_i＝F_i\m^*。

本发明公开了一种基于自适应频谱复用的femtocell干扰减轻方法。自适应频谱复用将所有信道分为主信道和次信道，其中主信道分配相对较高的发射功率，而次信道只能分配较小的发射功率。每个FAP(femtocell接入点)根据本地干扰图以及邻近FAP所选择的主信道来配置自身的主信道并保证相邻的femtocell的主信道是相互正交的。“自适应”是指每个FAP需要根据本地干扰图来决定其自身可以配置的最大主信道数，从而提高频谱利用率。另外考虑到每个femtocell的负载情况不同，当负载较高时，femtocell可以使用次信道来提高网络吞吐量。鉴于femtocell中心用户所受到的干扰要远远小于边缘用户，我们提出了相应的单小区资源分配算法。本发明通过将宏蜂窝网络的软频率复用思想扩展到femtocell网络中，有效地降低了femtocell网络间的干扰，提高了边缘用户的频谱效率。相对于现有的femtocell干扰减轻方法，本发明公开的基于自适应频谱复用的分布式干扰减轻方法不仅频谱利用率高而且信令开销低、收敛速度快。

本发明具有如下优点：

1.分布式由于每个FAP只需根据本地干扰图与邻节点的主信道配置来进行主信道协调，所以不需要一个中心控制单元来完成主信道的分配。同时该分布式主信道自配置算法不会因为网络节点数的增大而导致迭代步数的明显地增加；

2.自适应每个FAP根据本地干扰图来决定可配置的最优主信道数。由于用户可以开启/关闭FAP或者改变FAP的部署位置，该主信道配置算法可以及时发现本地干扰图的变化并相应地改变自身主信道配置；

3.信令开销小由于主信道协调只与FAP的部署位置有关，而与具体的用户位置无关。当FAP的本地干扰图不变时，则其主信道配置就不会改变。所以主信道协调所产生的信令开销小。

附图说明

图1是本发明实施例提供的主信道自配置算法流程图；

图2是本发明实施例提供的主信道自配置实例；

图3是本发明实施例提供的单小区资源分配算法流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

下面结合附图及具体实施例对主信道自配置算法作进一步描述。

如图1所示，本发明实施例的主信道自配置算法的具体实施步骤如下：

(1)构建邻居表每个FAP与邻节点交换各自的邻居集合信息，以此来计算出本地干扰图的最大团数和节点度数，构建如下的邻居表，其中i，N_i，c_i，d_i分别为FAPi的编号，邻居集合，最大团数，度数和主信道集合。当本地干扰图(拓扑)有变化时，FAP需要重置邻居表；

(2)节点更新顺序假设所有femtocell是同步的且整个时间划分为等时长的更新间隔。每个更新间隔内相邻的FAP中只能有一个FAP进行主信道的更新操作，其余的FAP需保持静默。因此我们制定了以下规则来决定FAPi获得主信道配置的时机：如果FAPi在当前更新间隔满足下面(a)-(c)中任意一条件，则FAPi在该更新间隔可以进行主信道配置操作。

值得注意的是，由于分布式主信道自配置算法仍然会存在冲突循环，我们引入一个更新标志位，规定当节点赢得更新主信道配置的机会时，则下一个更新间隔需要保持静默不得再次更新主信道配置。

(3)最优的主信道配置最优的主信道配置按照下面的方法计算：

(3.1)计算可配置的最大主信道数其中K为信道总数；

(3.2)搜寻冲突数最小的主信道配置。目标函数定义为最小化FAP主信道配置与邻近节点主信道配置所产生的冲突数：

$\arg \underset{A_i}{\min }{\mathrm{\μ}}_i=\underset{j\∈N_i}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{\δ}(A_i,A_j)$

s.t.

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k^{\left(i\right)}=k_i$

其中A_i为所对应的主信道配置的向量， $A_i=[a_1^{\left(i\right)},a_2^{\left(i\right)},...,a_K^{\left(i\right)}],$ 当主信道k分配给FAPi时， $a_k^{\left(i\right)}=1;$ 否则 $a_k^{\left(i\right)}=0.$ 虽然上面的目标函数可以通过穷搜来找到最优的主信道配置方案，但复杂度高且存在多个最优主信道配置方案。为此我们给出一个简单有效的启发式算法来解决最优的主信道配置。假设每个节点更倾向于按照升序来选择连续的信道。根据邻近节点的主信道配置，计算出可用信道集合

(a)当时，则存在一个无冲突的最优主信道配置方案；

(b)当时，则必有冲突产生。为了减少需要调整主信道配置的节点数，最优的主信道配置可以按照下面的式子计算，

其中如果x＞0，则否则

如图2所示，主信道自配置实例的具体执行过程如下：

(1)每个FAP根据所受干扰大小，确定自身的邻居集合；

(2)相邻的FAP相互交换自身邻居集合信息；

(3)每个FAP节点计算其度数和最大团数。同时向邻节点广播其最大团数；

(4)在更新间隔1，由于节点2满足条件(b)，所以节点2可以更新其主信道配置并将其最优主信道配置方案{1，2}广播给邻节点1，3，4，5。当邻节点1，3，4，5收到节点2的主信道配置信息时更新邻居表中相应的信息。

(5)在更新间隔2，由于节点1和5满足条件(a)，同时节点4满足条件(c)，所以节点1，4，5可以更新其主信道配置并将其最优主信道配置方案广播给各自的邻节点。当邻节点收到主信道配置信息时更新邻居表中相应的信息。

(6)在更新间隔3，由于节点3都满足条件(a)，所以节点3可以更新其主信道配置并将其最优主信道配置方案{5，6}广播给邻节点2和4。当邻节点2和4收到主信道配置信息时更新邻居表中相应的信息。

如图3所示，单小区资源分配算法的具体实施步骤如下：

(1)初始化假设FAPi的主信道集合和次信道集合分别为和femtocell的用户集合为F_i，且每个用户的目标速率为信道分配指示变量 ${\mathrm{\ρ}}_{m,k}^{\left(i\right)}=0,m\∈F_i,k\∈A$

(2)资源分配为了减轻边缘用户所受到的干扰，将主信道优先分配给边缘用户，而当主信道不能满足用户的速率要求时，可以使用次信道。

(2.1)当用户集合和次信道集合非空，即则选择离FAP远的用户先进行信道分配：

$m^{*}=\arg {\min }_{m\∈F_i}{g}_m^{\left(i\right)};$

(2.2)当主信道集合为非空时，即则从主信道集合中选择信道质量最好的分配给用户m^*同时考虑基于路径补偿的功率分配：

$k^{*}=\arg {\max }_{k\∈A_{\mathrm{PSC}}^{\left(i\right)}}{\mathrm{\η}}_{m^{*},k}^{\left(i\right)};$

$A_{\mathrm{PSC}}^{\left(i\right)}=A_{\mathrm{PSC}}^{\left(i\right)}\backslash k^{*}$

$p_{m^{*},k^{*}}^{\left(i\right)}=\min \{P_0+\mathrm{\α}{\mathrm{PL}}_{m^{*}}^{\left(i\right)},P_{\mathrm{PSC}}\};$

其中P_PSC为主信道的最大发射功率，路径补偿因子α(≤1)可以根据系统总功率的限制来确定；当主信道集合为空时，即则从次信道集合中选择信道质量最好的分配给用户m^*

$k^{*}=\arg {\max }_{k\∈A_{\mathrm{SSC}}^{\left(i\right)}}{\mathrm{\η}}_{m^{*},k}^{\left(i\right)};$

$A_{\mathrm{SSC}}^{\left(i\right)}=A_{\mathrm{SSC}}^{\left(i\right)}\backslash k^{*}$

$p_{m^{*},k^{*}}^{\left(i\right)}=\min \{P_0+\mathrm{\α}{\mathrm{PL}}_{m^{*}}^{\left(i\right)},P_{\mathrm{SSC}}\};$

其中P_SSC为主信道的最大发射功率。

(2.3)令同时更新用户速率，当用户的速率大于或者目标速率时，即将用户从集合F_i中删除：

F_i＝F_i\m^*。

本发明具有如下优点：

1.分布式由于每个FAP只需根据本地干扰图与邻节点的主信道配置来进行主信道协调，所以不需要一个中心控制单元来完成主信道的分配。同时该分布式主信道自配置算法不会因为网络节点数的增大而导致迭代步数的明显地增加；

2.自适应每个FAP根据本地干扰图来决定可配置的最优主信道数。由于用户可以开启/关闭FAP或者改变FAP的部署位置，该主信道配置算法可以及时发现本地干扰图的变化并相应地改变自身主信道配置；

3.信令开销小由于主信道协调只与FAP的部署位置有关，而与具体的用户位置无关。当FAP的本地干扰图不变时，则其主信道配置就不会改变。所以主信道协调所产生的信令开销小。

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谱复用的femtocell干扰减轻方法，其特征在于，包括作为多小区分布式资源协调的主信道自配置算法和单小区资源分配算法；

■主信道自配置算法

(1)构建邻居表每个FAP与邻节点交换各自的邻居集合信息，以此来计算出本地干扰图的最大团数和节点度数，构建如下的邻居表，其中i，N_i，c_i，d_i分别为FAPi的编号，邻居集合，最大团数，度数和主信道集合；

(2)节点更新顺序所有femtocell是同步的且整个时间划分为等时长的更新间隔，每个更新间隔内相邻的FAP中只能有一个FAP进行主信道的更新操作，其余的FAP需保持静默；因此我们制定了以下规则来决定FAPi获得主信道配置的时机：如果FAPi在当前更新间隔满足下面(a)-(c)中任意一条件，则FAPi在该更新间隔可以进行主信道配置操作；

值得注意的是，由于分布式主信道自配置算法仍然会存在冲突循环，我们引入一个更新标志位，规定当节点赢得更新主信道配置的机会时，则下一个更新间隔需要保持静默不得再次更新主信道配置；

■单小区资源分配算法

(1)初始化若FAPi的主信道集合和次信道集合分别为和femtocell的用户集合为F_i，且每个用户的目标速率为信道分配指示变量

(2)资源分配将主信道优先分配给边缘用户，而当主信道不能满足用户的速率要求时，使用次信道；

(2.1)当用户集合和次信道集合非空，即则选择离FAP远的用户先进行信道分配：

(2.2)当主信道集合为非空时，即则从主信道集合中选择信道质量最好的分配给用户m^*同时考虑基于路径补偿的功率分配：

其中P_PSC为主信道的最大发射功率，路径补偿因子α(≤1)可以根据系统总功率的限制来确定；当主信道集合为空时，即则从次信道集合中选择信道质量最好的分配给用户m^*

其中P_SSC为主信道的最大发射功率；

(2.3)令同时更新用户速率，当用户的速率大于或者目标速率时，即将用户从集合F_i中删除：

F_i＝F_i\m^*。

2.根据权利要求1所述的基于自适应频谱复用的femtocell干扰减轻方法，其特征在于，最优的主信道配置算法按照下面的方法计算：

(3.1)计算可配置的最大主信道数其中K为信道总数；

(3.2)搜寻冲突数最小的主信道配置；目标函数定义为最小化FAP主信道配置与邻近节点主信道配置所产生的冲突数：

s.t.

其中A_i为所对应的主信道配置的向量，当主信道k分配给FAPi时，否则虽然上面的目标函数可以通过穷搜来找到最优的主信道配置方案，但复杂度高且存在多个最优主信道配置方案；为此我们给出一个简单有效的启发式算法来解决最优的主信道配置；假设每个节点更倾向于按照升序来选择连续的信道；根据邻近节点的主信道配置，计算出可用信道集合

(a)当时，则存在一个无冲突的最优主信道配置方案；

(b)当则必有冲突产生；为了减少需要调整主信道配置的节点数，最优的主信道配置可以按照下面的式子计算，

其中如果x＞0，则否则。