CN106376058A - 在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法 - Google Patents

Abstract

本发明建议了一种在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法。其中，通过基于功率更新因子的分布式功率计算方法来实现贪婪的接入点选择，从而只需要在接收机之间交换一小部分功率更新因子，其余功率更新因子可以基于本地信息来自动推导得出，能够使得对接收机-发射机配对、接入点选择和功率控制的整体优化更加简单，从而使得计算成本和信令开销都显著降低。

Description

在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，更具体而言涉及一种在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法。

背景技术

具有全频段重用能力的超密集网络(Ultra-Dense Network，UDN)技术是最有潜力的5G候选技术之一。虽然小区分割/小小区的概念并不新鲜，但是超密集网络希望通过重新考虑当前的无线网络的设计而超越蜂窝数据卸载这一单纯的概念。为了满足用户设备(UE)数量和单用户速率需求的成倍增长，一个典型的宏小区覆盖区域需要分布着数十个甚至数百个低功率的接入节点(AP)(如小小区、分布式天线等)或者对等设备(如设备间直接(Device-to-Device，D2D))通信。图6示出了一个超密集网络的示意图。如图所示，在面积为1km²的圆形区域中，部署着61个基站和1024个UE。与蜂窝网络不同，UDN的特征在于其具有和用户密度相当甚至比用户密度更高的接入节点基础设施。这种超密集网络部署通常是不规则的，从而产生复杂和无法预期的干扰模式。基础设施拓扑分布的随机性与高度异质的用户分布相结合使得在网络规划中难以预测覆盖和容量。另外，服务质量(QoS)的保证应当基于每个UE而不是基于每个小区的。因此，超密集网络部署和资源管理的全局协调应当联合考虑，才能在未来不断密集化的无线接入网中实现可扩展的网络容量的提升。

当前，还没有方案将AP选择问题视为接收机-发射机配对、媒介接入控制和功率控制的联合优化过程来研究实现。关于UDN媒介接入控制的最佳现有方案是FlashLinQ(见参考文献[1])和ITLinkQ(见参考文献[2])。它们都是设计用于D2D通信的，分别由高通公司和其合作者UCS提出。这两个方案都采用模拟信令设计的方式增强RTS(request to send，请求发送)和CTS(clear to send，清除发送)信号的功能，从而实现分布式调度器的功能，然而，这些方案都将接收机-发射机配对和媒介接入控制这两个过程分离处理。它们在追求系统总数据速率性能的同时，忽略了整个网络上不同用户QoS要求的差异性，因此所调度的传输的个体最低性能水平并不能得到保证，可能会遭受通信中断。此外，这些方案没有考虑功率控制制和干扰控制。

发明内容

针对以上问题，本发明提出了一种在无线网络中进行动态接入点选择并设置发射功率的方案。

本发明可为未来5G UDN的无线资源协调管理提供有效的策略。采用将服务和被服务节点配对的策略(以下称为AP选择)，以及为每个传输对进行动态功率分配，以优化系统性能并保证个体的最小性能水平。与通常仅依据距离远近准则来确定服务AP和每个UE的关联特性的蜂窝系统情况不同，在UDN中需要考虑多个额外的准则，如干扰控制、中断避免以及能量考虑等。另一方面，由信令和回程需求所施加的实际系统约束(例如用于报告和交换信道状态信息和资源分配决定)在UDN中进一步恶化，限制了网络的有效扩展。

根据本发明的一个方面，提供了一种在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法，其中所述无线网络包括N个发射机，M个接收机以及C个外部节点，其中所述无线网络包括N个发射机所组成的发射机集合T＝{1,2,…,N}，M个接收机所组成的接收机集合R＝{1,2,…,M}以及C个外部节点所组成的外部节点集合S_o＝{1,2,…,C}，并且所述无线网络初始时不具有活动的接收机-发射机对，其中M和N都是大于等于2的正整数，所述方法包括执行以下步骤：在所述M个接收机中的每个接收机处，从所述N个发射机中的一个发射机接收以参考功率发送的探测信号，所述探测信号包含关于所述发射机的最大发射功率的信息；在所述M个接收机中的每个接收机处，检测所述探测信号，获取所述发射机的最大发射功率信息并且测量从所述发射机接收到的探测功率以及每个接收机处的噪声功率；在所述M个接收机中的每个接收机处，根据所述探测功率、所述发射机的目标SINR以及所述噪声功率计算功率更新因子；在所述M个接收机中的每个接收机处，分别基于所述功率更新因子、所述发射机的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来计算每个接收机可接受的第一发射机；在所述M个接收机中的每个接收机处，基于所述功率更新因子、所述发射机的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来选择第一接收机以与其可接受的所述第一发射机形成第一活动接收机-发射机对。

根据本发明的另一个方面，提供了一种在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法，其中所述无线网络包括N个发射机所组成的发射机集合T＝{1,2,…,N}，M个接收机所组成的接收机集合R＝{1,2,…,M}以及C个外部节点所组成的外部节点集合S_o＝{1,2,…,C}，所述方法包括以下步骤：步骤S1：当所述无线网络初始时不具有活动的接收机-发射机对时，设定网络工作状态为k＝0、T_k＝φ、R_k＝φ和S_k＝φ，所述N个发射机中的每一个发射机t以参考功率P_t＝P_constant发送探测信号，其中所述探测信号包含关于所述发射机t的最大发射功率值的信息，其中t∈T，k表示所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量，表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的候选发射机集合，表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的候选接收机集合，T_k表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的活动发射机集合，R_k表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的活动接收机集合，S_k表示当所述无线网络中活动接收机-发射机对的数量为k个时活动接收机-发射机对所组成的集合；步骤S2：所述M个接收机中的每个接收机r检测所述发射机t发送的探测信号，从中获取所述发射机t的最大发射功率并且测量从所述发射机t接收到的探测功率值以及每个接收机r处的噪声功率n_r，其中r∈R，G_r,t表示所述发射机t到接收机r的信道增益，所述C个外部节点中的每一个外部节点c分别测量并广播的向外干扰功率归一化值其中表示外部节点c能够容忍的最大总干扰功率，w_c,t表示从发射机t到外部节点c的信道增益；步骤S3：每个接收机r根据所述探测功率值所述发射机t的目标SINR以及所述噪声功率n_r，分别计算在无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于每一个发射机t的功率更新因子δ_{r,t},φ,t，其中φ表示空集、t∈T、r∈R；步骤S4：所述M个接收机中的每个接收机r分别基于所述无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于发射机t的功率更新因子δ_{r,t},φ,t、所述发射机t的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个外部节点c测量的向外干扰功率归一化值来确定对应于每个接收机r可接受的第一发射机t(r,1)，并且广播关于所述对应于每个接收机r的第一发射机的序号信息t(r,1)和对应于由所述对应于每个接收机r的第一发射机t(r,1)所组成的接收机-发射机对{r,t(r,1)}的关于发射机t(r,1)的功率更新因子δ_{{r,t(r,1)},φ,t(r,1)}的信息；步骤S5：所述M个接收机中的每个接收机r根据所有接收到的对应于所述接收机-发射机对{r,t(r,1)}的关于发射机t(r,1)的功率更新因子δ_{{r,t(r,1)},φ,t(r,1)}信息、所述发射机t的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率P_t之比以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来独立确定第一接收机r₁，用来与其相对应的所述第一发射机t(r₁,1)形成第一活动接收机-发射机对{r₁,t(r₁,1)}；步骤S6：网络工作状态按照下列公式更新：k＝k+1、 T_k＝T_k-1∪t(r_k,k)、R_k＝R_k∪r_k和S_k＝S_k-1∪{r_k,t(r_k,k)}，所述接收机r_k根据对应于k-1个活动接收机-发射机对S_k-1的所有功率更新因子信息以及每个接收机r_k处的本地测量值，分别计算在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子并广播该功率更新因子，其中步骤S7：所述M个接收机中的每个接收机r根据所述在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子和对应于由k-1个活动接收机-发射机对S_k-1的所有功率更新因子信息，分别计算在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于其它发射机m的功率更新因子其中m∈T_k-1，所述M个接收机中的每个接收机r由此得到对应于k个活动接收机-发射机对S_k的所有功率更新因子的信息；步骤S8：当前网络状态下的候选接收机集合中的每个接收机r分别根据对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的所有功率更新因子信息、所述接收机r所测量得到的探测功率值、所述发射机t的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个测量得到的向外干扰功率归一化值，来预测当该接收机和当前候选发射机集合中的每个发射机t和所述所有活动的接收机-发射机对S_k一起并发传输时所能获得的最大并针对满足这一SINR条件的接收机t计算在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t}的所有功率更新因子其中m∈T_k∪t，由此确定所述接收机r可接受的第k+1个发射机t(r,k+1)，并且广播关于所述第k+1个发射机的序号信息t(r,k+1)和在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于所述接收机r可接受的第k+1个发射机t(r,k+1)的功率更新因子的信息；步骤S9：所述M个接收机中的每个接收机r根据所述功率更新因子分别计算在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于其它发射机m的功率更新因子其中m∈T_k,所述M个接收机中的每个接收机r由此得到在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的所有功率更新因子信息，并根据所述发射机r的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来选择第k+1个接收机r_k+1用来与其相对应的所述第k+1个发射机t(r_k+1,k+1)形成第k+1个活动接收机-发射机对{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}；步骤S10：如果能够找到第k+1个活动接收机-发射机对{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}，并且所述候选接收机集合中和所述候选发射机集合中的元素个数不为零同时至少有一个大于2时，则实施步骤S6。

利用本发明的方案，从网络全局的角度调节发射机的参数和媒介接入控制功能，实现接收机-发射机配对、接入控制和功率控制的联合优化，从而增强了网络的可扩展性。

附图说明

通过参考下列附图所给出的本发明的具体实施方式的描述，将更好地理解本发明，并且本发明的其他目的、细节、特点和优点将变得更加显而易见，其中：

图1示出了根据本发明的在无线网络中进行动态接入点选择和发射功率设置的分布式方法的流程图；

图2示出了根据本发明的动态接入点选择的分布式系统的系统图；

图3示出了用于图2的分布式系统的信道配置的示意图；

图4示出了根据本发明的动态接入点选择的分布式系统使用的数据信道和控制信道的帧结构的示意图；

图5a-图5f分别示出了用于根据本发明的动态接入点选择的六种示例性帧配置的示意图；

图6示出了超密集网络的示意图；

图7示出了不同方法的系统工作点；

图8示出了不同方法的调度用户的平均数量。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明公开了一种动态接入点选择的分布式方法，其在同一个分布式功率计算框架下执行接收机-发射机配对和功率控制，该分布式功率计算依赖于一个基于计算感知的信令传递方案。所提出的方法将有助于未来超密无线网络实施动态的干扰管理和网络控制，实现频率资源的全局重用，应对有可能出现的百万个设备连接的管理。而且，根据本发明所设计的基于计算感知的信令方案不需要提前采集所有的原始信道状态信息，而是仅仅根据决策过程的需要传递有用的计算信息，这避免了过多交换对于最终性能来说意义不大或者无意义的原始测量值。此外，所建议的动态接入点选择方法可以与不同的接收机-发射机配对准则无缝结合，从而产生不同的实现方式。

下面，首先从理论上分析实现上述目标的问题模型和要解决的实际问题，并且详细描述所提出的接入点选择的设计原则。在第三部分提供了完整的方案以及对信号开销的分析。第四部分介绍了本方法设计的数学原理基础。

1.问题模型和实际问题

考虑一个包括N个发射机(例如终端或UE)、M个接收机(AP或基站)，并且具有C个外部节点(重要节点)的超密集无线网络。所有发射机试图通过共享公共无线信道来进行合格的并行发射。每个发射机想要以其目标信干噪比(SINR)的水平与其服务接收机进行通信，而每个接收机最多只服务于一个发射机。同时，所有外部节点都暴露于由活动发射机所引起的干扰之下，它们应当被作为重要用户保护。它们分别预先规定一个总的干扰功率的可容忍阈值，这种可容忍阈值必须被遵守。此外，发射功率由于电池限制而受限于一个最大发射功率值。由于强相互干扰和功率约束，通常不是所有发射机都被允许发送数据信号。为了以最小能量损耗提高频谱效率，希望能够优化动态接入点选择以找到以可行的(并且最小的)功率设置来保持它们各自的SINR目标的最大活动链路集合。

动态接入点选择的优化问题：该问题可以描述为使得各个QoS要求都满足的活动连接的数目最大化的优化问题。从数学上来讲，这涉及一个混合整数非线性优化过程，可以表示如下：

问题1: $\underset{p_t,x_{r,t}}{max}\underset{r=1}{\overset{M}{\Σ}}\underset{t=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_{r,t}$

使得满足： $\begin{array}{cc}\frac{p_t{G}_{r,t}}{\underset{\underset{j\≠t}{j=1}}{\overset{N}{\Σ}}{p}_j{G}_{r,j}+n_r}\≥{\mathrm{\β}}_t{x}_{r,t},& t=1,2,...,N;r=1,2,...,M\end{array}$

$\begin{array}{cc}0\≤p_t\≤\stackrel{\‾}{P_t}\underset{r=1}{\overset{M}{\Σ}}{x}_{r,t},& t=1,2,...,N\end{array}---\left(1\right)$

$\begin{array}{cc}\underset{t=1}{\overset{C}{\Σ}}{w}_{c,t}{p}_t\≤\stackrel{\‾}{I_c},& c=1,2,...,C\end{array}---\left(2\right)$

$\begin{array}{cc}\underset{r=1}{\overset{M}{\Σ}}{x}_{r,t}\≤1,& t=1,2,...,N\end{array}$

$\begin{array}{cc}\underset{t=1}{\overset{N}{\Σ}}{x}_{r,t}\≤1,& r=1,2,...,M\end{array}$

x_r,t∈{0,1},t＝1,2,…,N；r＝1,2,…,M

其中

p_t表示发射机t的发射功率；

β_t表示发射机t的目标SINR；

G_r,t表示从发射机t到接收机r的信道增益；

n_r表示接收机r处的背景噪声的功率，通常考虑了热噪声加上由外部链路造成的干扰的总效应；

表示分配给发射机t的最大可用发射功率；

表示外部节点c能够容忍的最大总干扰；

w_c,t表示从发射机t到外部节点c的信道增益；

x_r,t表示用来指示发射机t是否由接收机r服务的二进制指示变量，其中更具体地，x_r,t＝1指示发射机t由接收机r服务，而x_r,t＝0指示接收机r不是发射机t的服务节点。

这里，约束表示每个发射机最多由一个接收机服务，而表示每个接收机最多服务于一个发射机。显然，如果则肯定p_t＝0，并且不管功率分配如何，对应的约束

$\begin{array}{cc}\frac{p_t{G}_{r,t}}{\underset{\underset{k\≠t}{k=1}}{\overset{N}{\Σ}}{p}_k{G}_{r,k}+n_r}\≥{\mathrm{\β}}_t{x}_{r,t},& r=1,2,...,M\end{array}$

总是成立的，这说明发射机t宕机，对网络不再有影响。

另一方面，如果则对于所有r≠r_t ^*来说x_r,t＝0，并且不管功率分配如何，对应的约束

$\begin{array}{cc}\frac{p_t{G}_{r,t}}{\underset{\underset{k\≠t}{k=1}}{\overset{N}{\Σ}}{p}_k{G}_{r,k}+n_r}\≥{\mathrm{\β}}_t{x}_{r,t},& r\≠{r_t}^{*}\end{array}$

总是成立的，这表示只需要一个接收机来以符合条件的SINR水平服务于所接受的发射机。

可以证明，上述寻找最大允许集合的问题在理论上就其计算复杂度而言是个NP难题(NP-hard)，需要关注以下两个问题：

计算开销：对于最优方案，一种穷尽的计算方法需要检查可能的个候选子集。这表示随着网络大小增加，计算成本是指数级增长的。对于不断增长的网络大小来说，用穷尽的方法扩展网络的容量变得非常困难，这使得未来的UDN必须采用低复杂度的方法。

信令开销：为了解决这一问题，通常需要提前采集所有的信道增益G_r,t的原始信息，相关的信令成本将是MN级别的。然而，事实上，由于严重的共信道干扰，最终的解决方案仅允许一小部分链路(即接收机-发射机对)能够进行并发传输。这通常造成性能-成本之比较差，并且降低了网络管理的效率。因此，需要发展更加精巧的基于计算感知的信令交换方法，使得其能够按照计算演进的需要来传递系统信息。

2.贪婪的接入点选择的设计原则

为了避免上述实际问题，本发明提出了一种贪婪的用于接入点选择的分布式方法以及基于计算感知的信令解决方案。所建议的贪婪方法遵循问题-解决启发式方法，在网络扩展的每个阶段进行局部最优的接收机-发射机配对。在第k+1步，从候选链路集合中选择一个新的接收机-发射机对，其中和分别表示当前的候选发射机集合和候选接收机集合。该选择将与之前的k维网络组合，以构建一个(k+1)维网络，其中该k维网络包括在第k步得到的活动链路集合

S_k＝{{r₁,t(r₁,1)},{r₂,t(r₂,2)},…,{r_k,t(r_k,k)}}。

相应地，有

$\frac{max\left\{\right|{\stackrel{\‾}{R}}_k|,|{\stackrel{\‾}{T}}_k\left|\right\}!}{\left(max\right\{\left|{\stackrel{\‾}{R}}_k\right|,\left|{\stackrel{\‾}{T}}_k\right|\}-\min \{\left|{\stackrel{\‾}{R}}_k\right|,\left|{\stackrel{\‾}{T}}_k\right|\left\}\right)!}$

个可能的组合，每个(k+1)维网络组合在满足相应的SINR目标时对应于不同的功率分配方式。以一种贪婪的方式选择一个所期望的接收机-发射机对，表示为{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}，使得对应的扩展网络的指定调度度量在可能的组合中是最优的。这种贪婪选择的过程可以通过以下两个阶段来实现：

接收机-发射机配对阶段：每个接收机从其自身角度确定其所服务的发射机t(r,k+1)。然后，该接收机-发射机对{r,t(r,k+1)}与之前的网络S_k(即，第k步形成的k维网络)可以形成一个可能的(k+1)维网络，表示为S_k∪{r,t(r,k+1)}。希望的发射机t(r,k+1)可以根据如下配对准则中的任意一种来确定：

a)最小功率余量最大化准则：即，使得扩展的网络S_k∪{r,t(r,k+1)}的最小功率余量在可能的组合中是最大的。这里，功率余量是指在实际功率分配中，上述公式(1)和(2)中的功率约束的松弛程度，可以利用或来表征。这里存在来自不同功率约束的各个方面的N+C个功率余量。与最小功率余量有关的功率约束通常构成了网络可行性的瓶颈因素，因此使得最小功率余量最大化是一种增强网络应对即将到来的干扰的强壮性的系统化方法。网络的最小功率余量越大，在网络规模扩大时仍然满足所有功率约束的可能性就越高。

b)总功率最小化准则：与可能的组合相比，扩展的网络S_k∪{r,t(r,k+1)}使用最小总功率来实现相应的SINR目标。自然地，k维网络所需的功率成本越小，其在作为更高维网络的子网络时所产生的功率增加量和向外的干扰强度就越低。

因此，这一阶段最多产生个符合条件的接收机-发射机对。

接入点选择阶段：设计该阶段以从符合条件的链路集合中确定与其所服务的发射机相关联的最佳接入点，确定最优的接收机-发射机对{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}，然后构成扩展的网络S_k+1＝S_k∪{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}。这个阶段可以与接收机-发射机配对阶段遵循相同的优化准则。

在每个阶段，这种贪婪的选择过程产生扩展的网络，同时为后续的扩展阶段留下了足够的(即，局部最大的)剩余容量，以寻求全局最优解。这样，一个接一个地扩展了活动网络的维度，以一种合理的计算代价逼近上述问题1的全局最优解。因此，网络可以持续增大到不能再添加任何接收机-发射机对的L^*维网络(L^*≤min{M,N})。

在接收机-发射机配对阶段，首先需要检查候选的接收机-发射机对与活动网络S_k以干扰可容忍形式共存的可行性。如下面第4部分的定理1中所示，可行性校验与功率计算密切相关。具体来说，当且仅当候选接收机-发射机对{r,t}的最大可实现不小于其SINR目标β_t时，其对于活动网络S_k来说是可行的。幸运的是，可以通过使用关于和功率约束的知识得出一个明确的显性公式来计算即：

${\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}=\frac{P_t{G}_{r,t}}{f_{r,T_k}(p_{S_k,t}^{*}-p_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*})+(f_{r,T_k}{p}_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}+n_r)max\left\{\begin{array}{c}\frac{P_t}{{\stackrel{\‾}{P}}_t},\underset{j=1,2,...,k}{max}\left\{\frac{{\[p_{S_k,t}^{*}\]}_{t(r_j,j)}-{\[p_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}\]}_{t(r_j,j)}}{{\stackrel{\‾}{P}}_{t(r_j,j)}-{\[p_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}\]}_{t(r_j,j)}}\right\},\\ \underset{c=1,2,...,C}{max}\left\{\frac{w_{c,T_k}^T{p}_{S_k,t}^{*}-w_{c,T_k}^T{p}_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}+w_{c,t}{P}_t}{{\stackrel{\‾}{I}}_c-w_{c,T_k}^T{p}_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}}\right\}\end{array}\right\}}---\left(3\right)$

其中

$f_{r,T_k}=\left[\begin{array}{cccc}{G}_{r,t(r_1,1)}& G_{r,t(r_2,2)}& ...& G_{r,t(r_k,k)}\end{array}\right];$

$w_{c,T_k}={\left[\begin{array}{cccc}{w}_{c,t(r_1,1)}& w_{c,t(r_2,2)}& ...& w_{c,t(r_k,k)}\end{array}\right]}^T;$

P_t是一个正常数，表示发射机t的参考发射功率；

表示相关联的功率向量的第j个分量；

表示一个k维功率向量，并且满足

其表示在k维网络S_k在所有传输都实现相应的SINR目标时使得所需总功率最小化的最优功率分配(参见参考文献[3])；

表示k维功率向量，并且

其表示在存在发射机t干扰时，在k维网络S_k在所有传输都实现相应的SINR目标时使得所需总功率最小化的最优功率分配。

这里，I_k表示k维单位矩阵，diag(·)表示由向量的分量组成的对角矩阵， ${\mathrm{\β}}_{T_k}={\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\β}}_{t(r_1,1)}& {\mathrm{\β}}_{t(r_2,2)}& ...& {\mathrm{\β}}_{t(r_k,k)}\end{array}\right]}^T,f_{R_k,t}={\left[\begin{array}{cccc}{G}_{r_1,t}& G_{r_2,t}& ...& G_{r_k,t}\end{array}\right]}^T,$ $v_{S_k}={\left[\begin{array}{cccc}1/G_{r_1,t(r_1,1)}& 1/G_{r_2,t(r_2,2)}& ...& 1/G_{r_k,t(r_k,k)}\end{array}\right]}^T,n_{R_k}={\left[\begin{array}{cccc}{n}_{r_1}& n_{r_2}& ...& n_{r_k}\end{array}\right]}^T,$ 并且表示k维方阵，其中

${\[F_{S_k}\]}_{ij}=\{\begin{array}{ccc}0& if& i=j\\ G_{r_i,t(r_j,j)}& if& i\≠j\end{array}.$

在可行性校验之后，每个接收机通过最小功率余量最大化原则(见公式(4))来确定满意的被服务的第k+1个发射机：

$\begin{array}{cc}t(r,k+1)=\arg \underset{\underset{t\∈T_k}{{\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}\≥{\mathrm{\β}}_t}}{max}min\{\underset{m\∈T_k\∪t}{min}\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_m}{{\[p_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ}}^{*}\]}_m},\underset{c=1,2,...,C}{min}\frac{{\stackrel{\‾}{I}}_c}{w_{c,T_k\∪t}^T{p}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ}}^{*}}\},& r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k\end{array}---\left(4\right)$

或者通过总功率最小化原则(见公式(5))来确定满意的被服务的第k+1个发射机：

$\begin{array}{cc}t(r,k+1)=\arg \underset{\underset{t\∈T_k}{{\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}\≥{\mathrm{\β}}_t,}}{max}{1}^T{p}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ}}^{*}& r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k\end{array}---\left(5\right),$

其中，1表示所有元素都为1的K+1维列向量， $w_{c,T_k=\∪t}={\left[\begin{array}{cc}{w}_{c,T_k}^T& w_{c,t}\end{array}\right]}^T,$ 并且

其中 ${\mathrm{\β}}_{T_k\∪t}={\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\β}}_{T_k}^T& {\mathrm{\β}}_t\end{array}\right]}^T,v_{S_k\∪\{r,t\}}={\left[\begin{array}{cc}{V}_{S_k}^T& 1/G_{r,t}\end{array}\right]}^T,n_{R_k\∪r}={\left[\begin{array}{cc}{n}_{R_k}^T& n_r\end{array}\right]}^T,$ 并且

$F_{S_k\∪(r,t)}=\left[\begin{array}{cc}{F}_{S_k}& f_{R_k,t}\\ f_{r,T_k}& 0\end{array}\right].$

类似地，在接入点选择阶段，可以通过最小功率余量最大化原则

(公式(6))来选择希望的第k+1个接收机：

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\max }min\{\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\min }\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_m}{{\[p_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ}}^{*}\]}_m},\underset{c=1,2,...,C}{min}\frac{{\stackrel{\‾}{I}}_c}{w_{c,T_k}^T{p}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ}}^{*}}\}---\left(6\right),$

或者可以通过总功率最小化原则(见公式(7))来选择希望的第k+1个接收机：

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\min }{1}^T{p}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ}}^{*},---\left(7\right).$

事实上，是对于网络S_k∪{r,t}的一个Pareto最优解，即不存在可行的功率分配矢量在满足(按分量方向比较)的同时，使得网络中所有链路能够获得各自的SINR目标(参见参考文献[3])。因此，网络S_k∪{r,t}在以功率向量配置时呈现出最大的功率余量。

接下来，给出公式(3)-(7)的简洁的递归计算方法。k维网络S_k的和可以基于功率更新因子和参考功率来计算，即

$\begin{array}{cc}{\[p_{S_k,t}^{*}\]}_m={\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}{P}_m,& m\∈T_k\end{array}---\left(8\right)$

，

$\begin{array}{cc}{\[p_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}\]}_m={\mathrm{\δ}}_{s_k,\mathrm{\φ},m}{P}_m,& m\∈T_k---\end{array}\left(9\right)$

其中，T_k＝{t(r₁,1),t(r₂,2),…,t(r_k,k)}。

更具体而言，k维网络S_k的功率更新因子可以通过以下递归公式从(k-1)维网络S_k-1推导得出：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{S_k,t,t(r_k,k)}=\frac{\underset{m\∈T_{k-1}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t,m}{G}_{r_k,m}{P}_m+G_{r_k,t}{P}_t+n_{r_k}}{\frac{P_{t(r_k,k)}{G}_{r_k,t(r_k,k)}}{{\mathrm{\β}}_{t(r_k,k)}}-\underset{m\∈T_{k-1}}{\mathrm{\Σ}}({\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t(r_k,k),m}-{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},\mathrm{\φ},m})G_{r_k,m}{P}_m}---\left(10\right)\\ \begin{array}{cc}{\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}={\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t,m}+{\mathrm{\δ}}_{S_k,t,t(r_k,k)}({\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t(r_k,k),m}-{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},\mathrm{\φ},m}),& m\∈T_{k-1}\end{array}---\left(11\right)\end{array}\right.$

和

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},t(r_k,k)}=\frac{\underset{m\∈T_{k-1}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t,m}{G}_{r_k,m}{P}_m+n_{r_k}}{\frac{P_{t(r_k,k)}{G}_{r_k,t(r_k,k)}}{{\mathrm{\β}}_{t(r_k,k)}}-\underset{m\∈T_{k-1}}{\mathrm{\Σ}}({\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t(r_k,k),m}-{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},\mathrm{\φ},m})G_{r_k,m}{P}_m}---\left(12\right)\\ \begin{array}{cc}{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}={\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},\mathrm{\φ},m}+{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},t(r_k,k)}({\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t(r_k,k),m}-{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},\mathrm{\φ},m}),& m\∈T_{k-1}\end{array}---\left(13\right)\end{array}\right..$

结合公式(8)和(9)，公式(3)-(7)可被转换为由功率更新因子和一些基本的测量值(如G_r,tP_t、和)构成的等价公式。因此，得到

${\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}=\frac{P_t{G}_{r,t}}{\underset{m\∈T_k}{\Σ}({\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{s_k,\mathrm{\φ},m})G_{r,m}{P}_m+\left(\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{s_k,\mathrm{\φ},m}{G}_{r,m}{P}_m+n_r\right){\mathrm{\γ}}_{S_k,\{r,t\}}}---\left(14\right),$

其中，

${\mathrm{\γ}}_{S_k,\{r,t\}}=\max \{\frac{P_t}{{\stackrel{\‾}{P}}_t},\underset{m\∈T_k}{min}\{\frac{{\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}}{\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_m}{P_m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}}\},\underset{c=1,2,...,C}{min}\{\frac{\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}({\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m})\frac{w_{c,m}{P}_m}{{\stackrel{\‾}{I}}_c}+\frac{w_{c,t}{P}_t}{{\stackrel{\‾}{I}}_c}}{1-\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}\frac{w_{c,m}{P}_m}{{\stackrel{\‾}{I}}_c}}\left\}\right\},$

并且

所确定的第k+1个发射机为：

$\begin{array}{cc}t(r,k+1)=\arg \underset{\underset{t\∈T_k}{{\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}\≥{\mathrm{\β}}_t}}{max}min\left\{\underset{m\∈T_k\∪t}{min}\right\{\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_m}{\[{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m}{P}_m\]}\},\underset{c=1,2,...,C}{min}\{\underset{m\∈T_k\∪t}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\stackrel{\‾}{I}}_c}{{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m}{w}_{c,m}{P}_m}\left\}\right\},& r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k\end{array}---\left(15\right)$

或者

$\begin{array}{cc}t(r,k+1)=\arg \underset{\underset{t\∈T_k}{{\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}\≥{\mathrm{\β}}_t,}}{\min }\underset{m\∈T_k\∪t}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m}{P}_m,& r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k\end{array}---\left(16\right);$

所确定的第k+1个接收机为：

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\max }\min \left\{\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{min}\right\{\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_m}{\[{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}{P}_m\]}\},\underset{c=1,2,...,C}{min}\{\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\stackrel{\‾}{I}}_c}{{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}{w}_{c,m}{P}_m}\left\}\right\}---\left(17\right)$

或者

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\min }\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}{P}_m---\left(18\right).$

公式(14)-(18)表明：贪婪的接入点选择方法的两个阶段可以基于功率更新因子的递归计算在同一个分布式功率计算框架下实现。这种递归计算允许当前阶段重用网络扩展的前一阶段的计算信息，从而计算成本和信令开销大大降低。

本发明还开发了一种基于计算感知的信令方案来传递最小数量的功率更新因子信息。功率更新因子的一小部分被确定为需要广播给所有接收机的信令消息，而其余部分则可以根据本地测量值和关于较低维度的功率更新因子的历史知识而自动推导得出。对于确定S_k+1的贪婪扩展过程，接收机仅仅必须计算(根据公式(10)和(12))和广播关于和(与t(r,k+1)相关联，)的消息。然后每个接收机可以独立利用新的广播消息和历史知识并根据公式(11)和(13)分别推导得出和 因此，每个接收机可以根据公式(15)-(18)针对任何接收机-发射机对单独执行可行性校验，并且获得一致的关于{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}的计算结果。

此外，如果假设对于所有发射机来说P_m是一个常数，则公式(15)-(18)可以进一步分别简化为：

$\begin{array}{cc}t(r,k+1)=\arg \underset{\underset{t\∈T_k}{{\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}\≥{\mathrm{\β}}_t}}{\max }\min \left\{\underset{m\∈T_k\∪t}{min}\right\{\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_m}{\[{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}\]}\},\underset{c=1,2,...,C}{min}\{\underset{m\∈T_k\∪t}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\stackrel{\‾}{I}}_c}{{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m}{w}_{c,m}}\left\}\right\}& r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k\end{array}---\left(19\right)$

$\begin{array}{cc}t(r,k+1)=\arg \underset{\underset{t\∈T_k}{{\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}\≥{\mathrm{\β}}_t,}}{\min }\underset{m\∈T_k\∪t}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m},& r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k\end{array}---\left(20\right)$

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\max }\min \left\{\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{min}\right\{\frac{{\stackrel{\‾}{P}}_m}{\[{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}\]}\},\underset{c=1,2,...,C}{min}\{\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\stackrel{\‾}{I}}_c}{{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}{w}_{c,m}}\left\}\right\}---\left(21\right)$

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\min }\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}---\left(22\right)$

至此，可以总结出，通过功率更新因子的递归计算，可以仅仅利用新的功率更新因子以及本地测量值来实现全局的接入点选择和发射功率设置。

3.动态接入点选择的分布式方法

基于上述分析，以下提出一种在无线网络中进行动态接入点选择并设置发射功率的分布式方法。

图1示出了根据本发明的在无线网络中进行动态接入点选择和发射功率设置的分布式方法100的示意图。

如图1中所示，假设该无线网络包括N个发射机，M个接收机和C个外部节点，其中T＝{1,2,…,N}表示发射机集合，R＝{1,2,…,M}表示接收机集合，S_o＝{1,2,…,C}表示外部节点集合。令k表示该无线网络中的活动接收机-发射机对的数量。

如图1中所示，方法100包括：

步骤S1：假设在网络的初始工作状态下，该无线网络中不具有活动接收机-发射机对，此时设k＝0，T_k＝φ，R_k＝φ以及S_k＝φ。

在这种初始工作状态下，N个发射机中的每一个发射机t以参考功率P_t＝P_constant发送探测信号，该探测信号包含关于发射机t的最大发射功率值的信息，其中t∈T，表示当该无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的候选发射机集合，表示当该无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的候选接收机集合，T_k表示当该无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的活动发射机集合，R_k表示当该无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的活动接收机集合，S_k表示当该无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时活动接收机-发射机对所组成的集合。

接下来，在步骤S2，每个接收机r检测发射机t发送的探测信号，从中获取发射机t的最大发射功率并且测量从发射机t接收到的探测功率值以及每个接收机r处的噪声功率n_r，其中r∈R，G_r,t表示所述发射机t到接收机r的信道增益。

同时，C个外部节点中的每一个外部节点c分别测量并广播向外干扰功率归一化值其中表示外部节点c能够容忍的最大总干扰功率，w_c,t表示从发射机t到外部节点c的信道增益。

步骤S3：每个接收机r根据探测功率值发射机t的目标SINR以及噪声功率n_r，分别计算在无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于每一个发射机t的功率更新因子δ_{r,t},φ,t，其中φ表示空集、t∈T、r∈R。

在一种实现中，根据如下公式计算在无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于发射机t的功率更新因子δ_{r,t},φ,t：

${\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}=\frac{{\mathrm{\β}}_t{n}_r}{p_{r,t}^p\left(P_t\right)},$

其中，β_t表示发射机t的目标SINR。

步骤S4：M个接收机中的每个接收机r分别基于所述无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于发射机t的功率更新因子δ_{r,t},φ,t、发射机t的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率P_t之比以及C个外部节点中的每一个外部节点c测量的向外干扰功率归一化值来确定对应于每个接收机r可接受的第一发射机t(r,1)，并且广播关于所述对应于每个接收机r的第一发射机的序号信息t(r,1)和对应于由所述对应于每个接收机r的第一发射机t(r,1)所组成的接收机-发射机对{r,t(r,1)}的关于发射机t(r,1)的功率更新因子δ_{{r,t(r,1)},φ,t(r,1)}的信息。

在一种实现中，接收机r可接受的第一发射机t(r,1)根据最小功率余量最大化原则被计算为：

$t(r,1)=\arg \underset{\underset{\underset{t\∈T}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}{\stackrel{\‾}{I}}_{normal,c}\left(P_t\right)\≤1}}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}{\stackrel{\‾}{P}}_{normal,t}\≤1}}{\max }\min \left\{\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}{\stackrel{\‾}{P}}_{normal,t}\≤1}\underset{c\∈S_o}{\min }\right\{\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}{\stackrel{\‾}{I}}_{normal,c}\left(P_t\right)}\left\}\right\}.$

在另一种实现中，接收机r可接受的第一发射机t(r,1)根据总功率最小化原则被计算为：

$t(r,1)=\underset{\underset{\underset{t\∈T}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}{\stackrel{\‾}{I}}_{normal,c}\left(P_t\right)\≤1}}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}{\stackrel{\‾}{P}}_{normal,t}\≤1}}{\min }\left\{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t\},\mathrm{\φ},t}\right\}.$

其中，P_t表示发射机t的参考功率，表示分配给发射机t的最大可用发射功率。

步骤S5：M个接收机中的每个接收机r根据所有接收到的对应于接收机-发射机对{r,t(r,1)}的关于发射机t(r,1)的功率更新因子δ_{{r,t(r,1)},φ,t(r,1)}信息、发射机t的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率P_t之比以及C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来独立确定第一接收机r₁，用来与其相对应的第一发射机t(r₁,1)形成第一活动接收机-发射机对{r_k,t(r_k,k)}。

另一方面，如果在所述步骤S5中没有选择到第一接收机r₁，则停止操作。

在一种实现中，第一接收机r₁根据最小功率余量最大化原则被选择为：

$r_1=\arg \underset{r\∈R}{\max }\min \{\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t(r,1)\},\mathrm{\φ},t(r,1)}{\stackrel{\‾}{P}}_{normal,t(r,1)}},\underset{c\∈S_o}{\min }\{\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t(r,1)\},\mathrm{\φ},t(r,1)}{\stackrel{\‾}{I}}_{normal,c}\left(P_{t(r,1)}\right)}\left\}\right\}$

在另一种实现中，第一接收机r₁根据总功率最小化原则被选择为：

$r_1=\arg \underset{r\∈R}{\min }\left\{{\mathrm{\δ}}_{\{r,t(r,1)\},\mathrm{\φ},t(r,1)}\right\}.$

步骤S6：网络工作状态按照下列公式更新：k＝k+1、T_k＝T_k-1∪t(r_k,k)、R_k＝R_k∪r_k和S_k＝S_k-1∪{r_k,t(r_k,k)}。

接收机r_k根据对应于k-1个活动接收机-发射机对S_k-1的所有功率更新因子信息以及每个接收机r_k处的本地测量值，分别计算在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子并广播该功率更新因子，其中

在一种实现中，根据如下公式计算在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子

${\mathrm{\δ}}_{S_k,t,(r_k,k)}=\frac{p_{r_k}^i\left(p_{S_{k-1},t}^{*}\right)+p_{r_k,t}^p\left(P_t\right)+n_{r_k}}{\frac{p_{r_k,t(r_k,k)}^p\left(P_{t(r_k,k)}\right)}{{\mathrm{\β}}_{t(r_k,k)}}-\left(p_{r_k}^i\right(p_{S_{k-1},t(r_k,k)}^{*})-p_{r_k}^i(p_{S_{k-1},\mathrm{\φ}}^{*}\left)\right)},$

其中，

$p_{r_k}^i\left(p_{S_{k-1},t(r_k,k)}^{*}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& S_{k-1}=\mathrm{\φ}\\ \underset{m\∈T_{k-1}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t(r_k,k),m}{p}_{r_k,m}^p\left(P_m\right)& S_{k-1}\≠\mathrm{\φ}\end{array}\right.$

$p_{r_k}^i\left(p_{S_{k-1},\mathrm{\φ}}^{*}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& S_{k-1}=\mathrm{\φ}\\ \underset{m\∈T_{k-1}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},\mathrm{\φ},m}{p}_{r_k,m}^p\left(P_m\right)& S_{k-1}\≠\mathrm{\φ}\end{array}\right..$

$p_{r_k}^i\left(p_{S_{k-1},t}^{*}\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& S_{k-1}=\mathrm{\φ}\\ \underset{m\∈T_{k-1}}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t,m}{p}_{r_k,m}^p\left(P_m\right)& S_{k-1}\≠\mathrm{\φ}\end{array}\right.$

步骤S7：M个接收机中的每个接收机r根据在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子和对应于由k-1个活动接收机-发射机对S_k-1的所有功率更新因子信息，分别计算在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于其它发射机m的功率更新因子其中m∈T_k-1，M个接收机中的每个接收机r由此得到对应于k个活动接收机-发射机对S_k的所有功率更新因子的信息。

在一种实现中，每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于其它发射机m的功率更新因子根据以下公式计算：

${\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}={\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t,m}+{\mathrm{\δ}}_{S_k,t,t(r_k,k)}({\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},t,(r_k,k),m}-{\mathrm{\δ}}_{S_{k-1},\mathrm{\φ},m}).$

步骤S8：当前网络状态下的候选接收机集合中的每个接收机r分别根据对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的所有功率更新因子信息、接收机r所测量得到的探测功率值、发射机t的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个测量得到的向外干扰功率归一化值，来预测当该接收机和当前候选发射机集合中的每个发射机t和所有活动的接收机-发射机对S_k一起并发传输时所能获得的最大并针对满足这一SINR条件的接收机t计算在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t}的所有功率更新因子其中m∈T_k∪t，由此确定接收机r可接受的第k+1个发射机t(r,k+1)，并且广播关于第k+1个发射机的序号信息t(r,k+1)和在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于所述接收机r可接受的第k+1个发射机t(r,k+1)的功率更新因子的信息；

在一种实现中，在步骤S8，最大根据以下公式计算：

${\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}=\frac{p_{r,t}^p\left(P_t\right)}{\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}({\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m})p_{r,m}^p\left(P_m\right)+\left(\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}{p}_{r,m}^p\right(P_m)+n_r){\mathrm{\γ}}_{S_k,\{r,t\}}},$

其中，

${\mathrm{\γ}}_{S_k,\{r,t\}}=\max \left\{{\stackrel{\‾}{P}}_{normal,t}\underset{r\∈T_k}{\max }\right\{\frac{{\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}}{\frac{1}{{\stackrel{\‾}{P}}_{normal,m}}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}}\},\underset{c\∈S_o}{\max }\{\frac{\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}({\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}){\stackrel{\‾}{I}}_{normal,c}\left(P_m\right)+{\stackrel{\‾}{I}}_{normal,c}\left(P_t\right)}{1-\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}{\stackrel{\‾}{I}}_{normal,c}\left(P_m\right)}\left\}\right\}.$

在一种实现中，在步骤S8，在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t}的所有功率更新因子根据以下两条公式计算：

${\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},t}=\frac{\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}{p}_{r,m}^p\left(P_m\right)+n_r}{\frac{p_{r,t}^p\left(P_t\right)}{{\mathrm{\β}}_t}-\underset{m\∈T_k}{\mathrm{\Σ}}({\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m})p_{r,m}^p\left(P_m\right)}$

$\begin{array}{cc}{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m}={\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}+{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},t}({\mathrm{\δ}}_{S_k,t,m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}),& m\∈T_k\end{array}.$

在一种实现中，在步骤S8，对应于接收机r的第k+1发射机t(r,k+1)根据最小功率余量最大化原则被计算为：

$t(r,k+1)=\arg \underset{\underset{t\∈T_k}{{\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}\≥{\mathrm{\β}}_t}}{\max }\min \left\{\underset{m\∈T_k\∪t}{min}\right\{\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m}{\stackrel{\‾}{P}}_{normal,m}\]}\},\underset{c\∈S_o}{min}\{\underset{m\∈T_k\∪t}{\mathrm{\Σ}}\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t\},\mathrm{\φ},m}{\stackrel{\‾}{I}}_{nor\mathrm{ma}l,c}\left(P_m\right)}\left\}\right\}.$

在另一种实现中，对应于接收机r的第k+1个发射机t(r,k+1)根据总功率最小化原则被计算为：

步骤S9：M个接收机中的每个接收机r根据功率更新因子分别计算在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于其它发射机m的功率更新因子其中m∈T_k,M个接收机中的每个接收机r由此得到在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的所有功率更新因子信息，并根据发射机r的参考功率P_t＝P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来选择第k+1个接收机r_k+1用来与其相对应的第k+1个发射机t(r_k+1,k+1)形成第k+1个活动接收机-发射机对{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}。

在一种实现中，在步骤S9，在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于其它发射机m的功率更新因子由以下公式计算：

$\begin{array}{cc}{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}={\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}+{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},t(r,k+1)}({\mathrm{\δ}}_{S_k,t(r,k+1),m}-{\mathrm{\δ}}_{S_k,\mathrm{\φ},m}),& m\∈T_k\end{array}.$

在一种实现中，第k+1个接收机r_k+1根据最小功率余量最大化原则被选择为：

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\max }\min \left\{\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\min }\right\{\frac{1}{{\mathrm{\δ}}_{{\mathrm{\δ}}_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}{\stackrel{\‾}{P}}_{\mathrm{normal},m}}\},\underset{c\∈S_o}{\min }\{\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\mathrm{\Σ}}\stackrel{\‾}{{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}{\stackrel{\‾}{I}}_{\mathrm{normal},c}\left(P_m\right)}\}\}$

在另一种实现中，第k+1个接收机t(r,k+1)根据总功率最小化原则被选择为：

$r_{k+1}=\arg \underset{r\∈{\stackrel{\‾}{R}}_k}{\min }\underset{m\∈T_k\∪t(r,k+1)}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_{S_k\∪\{r,t(r,k+1)\},\mathrm{\φ},m}.$

步骤S10：如果能够找到第k+1个活动接收机-发射机对{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}，并且候选接收机集合中和候选发射机集合中的元素个数不为零同时至少有一个大于2时，则实施步骤S6；

步骤S11：所有的活动接收机-发射机对S_k∪{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}按所设定的功率值同时实施数据发送，其中第m个发射机t(r_m,m)发送数据给所述第m个接收机r_m。

进一步地，在步骤S11，还包括为第m个发射机t(r_m,m)设定功率值其中m＝1,2,…,k+1。

可以看出，在上述方法100中，步骤S1-S3用来获取基本测量值，例如参考功率功率预算信息和归一化的向外干扰功率因此只需要N＝|T|个信道时隙。这些关于参考功率和功率预算的原始测量值只用于本地计算，而外部节点广播相应的归一化的向外干扰的值。步骤S6-S8设计用于实现接收机-发射机配对阶段，而步骤S9专用于执行接入点选择阶段。在步骤S6(和步骤S3)，一个接收机r_k广播关于的个消息，而相应的接收机广播关于的个消息。在这两个消息传递过程的帮助之下，每个接收机可以在本地得出它们所需的功率更新因子。根据计算演进来执行消息传递动作。一旦没有更多符合条件的接收机-发射机对能够被L^*维网络接受，则消息传递过程停止，从而避免了链路之间的冗余信令交换。更具体地，这种计算可知的方案最多需要消耗MN-(M-L^*)(N-L^*-1)个时隙，比常规方法节省了(M-L^*)(N-L^*-1)个时隙。

进一步地，本发明还提供了一种方法100的简化版本，以进一步降低信令开销。具体而言，在步骤S9中，可以根据预先确定的优先级仅仅选取一个可行的接收机，这样中只有一个消息是必须的。因此，总的信令开销降低到

$\frac{(2M-L^{*})(L^{*}+1)}{2}+L^{*}-1={\mathrm{ML}}^{*}+M-1-0.5(L^{*2}-L^{*}).$

表1总结了不同方法的实现成本。

表1:实现成本比较

4.附件：接入点选择的数学原理

命题1(最大可实现SINR和接入控制准则)：假设包含链路集合S_k＝{{r₁,t(r₁,1)},{r₂,t(r₂,2)},…,{r_k,t(r_k,k+1)}}的活动网络具有可行的功率分配以达到相应的SINR目标对于新的接收机-发射机对{r,t}，当且仅当其最大可实现不小于其SINR目标β_t时，可以与链路集合S_k组合以形成新的活动网络，使得

$\{\begin{array}{c}\frac{p_{t(r_i,i)}{G}_{r_i,t(r_i,i)}}{\underset{\underset{j\≠i}{j=1}}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{t(r_j,j)}{G}_{r_i,t(r_j,j)}+n_{r_i}+p_i{G}_{r_i,t}}\≥{\mathrm{\β}}_{t(r_i,i)},i=1,2,...,k\\ \frac{p_t{G}_{r,t}}{\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{t(r_j,j)}{G}_{r,t(r_j,j)}+n_r}\≥{\mathrm{\β}}_t\\ 0\≤p_{t(r_i,i)}\≤{\stackrel{\‾}{P}}_{t(r_i,i)},i=1,2,...,k\\ 0\≤p_t\≤{\stackrel{\‾}{P}}_t\\ \underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{c,t(r_i,i)}{p}_{t(r_i,i)}+w_{c,t}{p}_t\≤{\stackrel{\‾}{I}}_c,c=1,2,...,C\end{array}.$

这里，

${\mathrm{\β}}_{S_k,\{r,t\}}^{*}=\frac{P_t{G}_{r,t}}{f_{r,T_k}(p_{S_k,t}^{*}-p_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*})+(f_{r,T_k}{p}_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}+n_r)max\left\{\begin{array}{c}\frac{P_t}{{\stackrel{\‾}{P}}_t},\underset{j=1,2,...,k}{max}\left\{\frac{{\[p_{S_k,t}^{*}\]}_{t(r_j,j)}-{\[p_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}\]}_{t(r_j,j)}}{{\stackrel{\‾}{P}}_{t(r_j,j)}-{\[p_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}\]}_{t(r_j,j)}}\right\},\\ \underset{c=1,2,...,C}{max}\left\{\frac{w_{c,T_k}^T{p}_{S_k,t}^{*}-w_{c,T_k}^T{p}_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}+w_{c,t}{P}_t}{{\stackrel{\‾}{I}}_c-w_{c,T_k}^T{p}_{S_k,\mathrm{\φ}}^{*}}\right\}\end{array}\right\}}---\left(3\right)$

下面，结合图2-图3来描述根据本发明的动态接入点选择的分布式系统的系统图以及信道配置。

图2示出了根据本发明的动态接入点选择的分布式系统200的系统图。如图2中所示，系统200包含N个发射机、M个接收机和C个外部节点，它们共享公共无线信道3以传递数据业务。

单元1-n和单元2-m分别表示发射机n和接收机m。单元1-n希望通过任何一个接收机来接入网络以传递数据。发射机受限于有限的功率容量。

单元4-c表示受到任意一个发射机发送的信号干扰的外部节点c。

在实际应用中，图2中的接收机可以认为是蜂窝系统中的基站或者个域网(Personal Area Network，PAN)和局域网(Local AreaNetwork，LAN)中的接入点。发射机可以认为是用户设备或终端。外部节点可以被认为是认知无线电和多RAT共存的系统中的主保护节点。

图3示出了用于图2的分布式系统200的信道配置300的示意图。

如图3中所示，分布式系统200中包含数据信道3、用于内部接收机的控制信道5和用于外部节点的控制信道6使用不同的物理资源，如频率资源、时间资源或扰码资源。它们的功能如下定义。

单元3表示由所有候选发射机、接收机和外部节点共享的承载数据业务的公共信道。发射机通过它传输数据信号和发送探测信号，而外部节点暴露于这些信号之下并且受到它们干扰。

单元5表示由所有接收机以时分、频分或码分方式共享的低速率控制信道。通过该控制信道，接收机根据信令帧的定义来广播和接收关于功率更新因子的消息。(发射机也可以检查控制信道以得知其传递的消息，但是这不是强制的)。控制信道可以实现在无基础设施的网络中的无线介质上或者基础设施网络中的有线介质上。对于控制信道，不同时隙不仅指不同时间间隔，而且可以对应于不同的频率或扰码资源。

单元6表示外部节点根据反馈帧的定义来广播关于向外干扰功率归一化值的低速率控制信道。

图4示出了根据本发明的动态接入点选择的分布式系统200使用的数据信道和控制信道的帧结构的示意图。其中分布式系统200的实现涉及5种类型的帧结构，如下所详述。

探测帧：其占用数据信道，设计来执行方法100的步骤S1-S2，并且获取基本测量值，如参考功率功率预算信息和归一化的向外干扰其包括N个时隙，不同时隙互相排他地用于不同发射机。在任一时隙t，仅允许发射机t以其参考功率P_t＝P_constant发送探测信号，而任何接收机测量和检测该探测信号。探测信号传递关于其最大发射功率的信息。

数据帧：其占用数据信道，设计用于接收机-发射机对来执行算法1的步骤12，并且发送数据信号。其包括多个时隙，并且其长度取决于业务需求而是可变的。数据帧k专用于允许的接收机-发射机对{r_j,t(r_j,j)}∈S_k，其中发射机t(r_j,j)以功率量向接收机r_j发送其数据信号。它们进行并发传输并且同时达到相应的SINR目标。

反馈帧：其占用外部节点的控制信道，设计用于外部节点以广播关于向外干扰功率归一化值的信息。其包括N个时隙，一个时隙由所有外部节点以时分、频分或码分形式共享。在任一时隙t，单元4-c广播所有外部节点的的消息。

信令帧0：其占用内部接收机的控制信道并且被设计用来执行方法100的步骤S2。其占用M个时隙，并且不同时隙彼此排他地专用于不同接收机。在任一时隙m，只有接收机m被允许广播功率更新因子δ_{{m,t(m,1)},φ,t(m,1)}和发射机t(m,1)的相关信息，而其他接收机(和发射机)通过侦听来获得该信息。

信令帧k(k≠0)：其占用内部接收机的控制信道并且包括2个子帧：

a)信令子帧k-1：设计用于执行方法100的步骤S6。其包括个时隙，所有这些时隙预留用于同一接收机r_k。在时隙m(m＝1,2,…,N-k)，接收机广播功率更新因子的相关信息，而其他接收机(和发射机)通过侦听来获得该信息。

b)信令子帧k-2：设计用于执行方法100的步骤S8。其包括个时隙，并且不同时隙排他地专门预留用于不同接收机。在时隙m(m＝1,2,…,M-k)，只有接收机被允许广播功率更新因子的相关信息，而其他接收机(和发射机)通过侦听来获得该信息。如果系统200执行方法100的简化版本以节省信令开销，则该子帧仅包含一个时隙。该单个时隙被分配给具有最高优先级的接收机来广播功率更新因子的相关信息。

可以通过对上述5种类型的帧或子帧进行配置来自组织根据本发明的动态接入点选择方法。配置方法可以有许多种。通过将本地知识与广播得到的信息进行组合来以自动方式实现所有接收机之间的接收机-发射机配对和接入共识。包含最大允许链路子集的活动网络可以参考以下规则来初始化：

帧组装规则：当且仅当每个接收机已经通过检测信令帧k获得了关于S_k+1和的知识时，才允许发送数据帧k+1。

图5a-图5f分别示出了用于根据本发明的动态接入点选择的六种示例性帧配置的示意图。其中，这六种配置方法可以简单描述如下：

配置方法a(图5a)：数据信道和内部接收机的控制信道以时分方式共享物理信道。首先发送探测帧，反馈帧与之并行发送。信令帧和数据帧在时间上交错。

在这种情况下，信令帧L^*表示没有新的接收机-发射机对可被接受，并且网络容纳最大链路子集因此，接下来持续发送的是数据帧L^*而不是数据帧L(其中L＝min{M,N})。

配置方法b(图5b)：数据信道和内部接收机的控制信道以时分方式共享物理信道。首先发送探测帧，反馈帧并行发送。信令帧和数据帧在时间上交错。

在这种情况下，信令帧L-1表示一个新的接收机-发射机对可被接受，并且网络可以容纳S_L的L个接收机-发射机对，然后持续发送的是数据帧L。

配置方法c(图5c)：数据信道和内部接收机的控制信道分布在不同频率或扰码信道上。首先发送探测帧，反馈帧并行发送。信令帧和数据帧在不同信道上交错。

在这种情况下，信令帧L^*表示没有新的接收机-发射机对可被接受，并且网络容纳最大链路子集因此，接下来持续发送的是数据帧L^*而不是数据帧L(其中L＝min{M,N})。

配置方法d(图5d)：数据信道和内部接收机的控制信道分布在不同频率或扰码信道上。首先发送探测帧，反馈帧并行发送。信令帧和数据帧在不同信道上交错。

在这种情况下，信令帧L-1表示一个新的接收机-发射机对可被接受，并且网络可以容纳S_L的L个接收机-发射机对，然后持续发送的是数据帧L。

配置方法e(图5e)：数据信道和内部接收机的控制信道以时分方式共享物理信道。首先发送探测帧，反馈帧同时发送。当且仅当每个链路都得知没有新的信令帧可被产生时，才允许发送数据帧。

在这种情况下，信令帧L^*表示没有新的接收机-发射机对可被接受，并且网络容纳最大链路子集结果，接下来持续发送的是数据帧L^*而不是数据帧L(其中L＝min{M,N})。

配置方法f(图5f)：数据信道和内部接收机的控制信道以时分方式共享物理信道。首先发送探测帧，反馈帧并行发送。当且仅当每个链路都得知没有新的信令帧可被产生时，才允许发送数据帧。

在这种情况下，信令帧L-1表示一个新的接收机-发射机对可被接受，并且网络可以容纳S_L的L个接收机-发射机对，然后持续发送的是数据帧L。

利用本发明的方案，将接入点选择问题作为一个接收机-发射机配对、接入控制和功率控制的联合最优方案，并且对于发射机参数和媒体访问控制(如功率控制和AP选择)采用了网络级联合处理，该方案相对于常规方案具有如下优点：

首先，可以通过基于功率更新因子的分布式功率计算方法来实现贪婪的接入点选择。只需要在接收机之间交换一小部分功率更新因子，其余功率更新因子可以基于本地信息来自动推导得出。这种框架利用同样的计算信息并且使得对接收机-发射机配对、接入点选择和功率控制的整体优化更加简单，从而使得计算成本和信令开销都显著降低。

其次，根据本发明的基于计算感知的的信令方案传递功率更新因子而不是原始信道测量值。也就是说，其仅仅根据决策过程的需要传递有用的计算信息，从而避免了冗余。

第三，根据本发明的方案能够同时针对网络能力和用户能力，其优化了整个系统的性能并且保证了单个用户的最小性能级别，针对每个用户保证了其QoS。

第四，其允许在线实现以解决网络动态性和促进网络控制。

以下，进行性能仿真以比较根据本发明的方案、FlashLinQ和ITLinQ方案。以图6中所示的超密集网络为例，其在面积为1km²的圆内，随机均匀分布着1024个UE，基站被规则部署为六边形的蜂窝系统。信道根据3GPP TR 36.843建模，其中忽略小尺度衰落现象。载波频率为2.4GHz，带宽为5MHz，噪声系数为7dB，并且每个发射机的最大发射功率为20dBm。基站总数的范围从7个(2层)到1027个(19层)来评估密集化增益，对应的中间站点距离(intermediatestation distance，ISD)的范围从369.3m到30.5m。

对于FlashLinQ、ITLinQ和无调度的方案，基站首先选择其所服务的UE以使得它们之间的信道质量最好。在FlashLinQ和ITLinQ系统中，所调度的接收机-发射机对使用全功率来发射数据信号。而在无调度方案中，所有接收机-发射机对都可以进行全功率发射。在这些方法中不考虑SINR终端的影响，而仅考虑系统平均总速率的的性能，这不考虑网络中各个用户可能的QoS差异。与之相反，根据本发明的方案提供了一种接收机-发射机配对、接入控制和功率控制的完整方案，所有调度的发射机采用最小总功率来实现SINR目标，在优化系统性能的同时并保证个体的最低性能水平。

针对上行传输进行了仿真评估，采用频谱效率和能量效率指标评估了系统性能，并且通过对3000次具体实现进行平均得到仿真结果。图7示出了不同方法的性能工作点的示意图。性能工作点是与所需要的总功耗相关联的系统单位面积频谱效率的性能组合。仿真结果显示，根据本发明的方案可以通过网络密集化实现10倍以上的单位面积频谱效率的提高，并且功率成本更低。与现有技术方案相比，可以将功耗降低150倍，同时提高单位面积频谱效率。

图8示出了不同方法的调度用户的平均数量。可以看出，向最强信号的UE分配某个基站不是实现全网络资源管理的最佳方式。本发明的方案能够随着网络大小(由服务区域内的基站数和UE数定义)增加而提供容量扩展，而其他方法趋于饱和。并且从图8的仿真结果还可以评估由于基于计算感知的设计而带来的信令成本降低，分析结果如表1中所示。

在一个或多个示例性设计中，可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现本申请所述的功能。例如，如果用软件来实现，则可以将所述功能作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上，或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码来传输。

本文公开的装置的各个单元可以使用分立硬件组件来实现，也可以集成地实现在一个硬件组件，如处理器上。例如，可以用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑、分立硬件组件或用于执行本文所述的功能的任意组合来实现或执行结合本公开所描述的各种示例性的逻辑块、模块和电路。

本领域普通技术人员还应当理解，结合本申请的实施例描述的各种示例性的逻辑块、模块、电路和算法步骤可以实现成电子硬件、计算机软件或二者的组合。例如，如果以计算机软件来实现本文所述的连接器，可以将该计算机软件实现在任何已知的或将来可知的具有网络连接能力的家庭设备上，例如机顶盒、家庭基站等。如果以硬件来实现本文所述的连接器，则可以将该连接器实现为独立的硬件设备，或者集成在任何已知的或将来可知的家庭设备上，例如机顶盒、家庭基站等。

本公开的以上描述用于使本领域的任何普通技术人员能够实现或使用本发明。对于本领域普通技术人员来说，本公开的各种修改都是显而易见的，并且本文定义的一般性原理也可以在不脱离本发明的精神和保护范围的情况下应用于其它变形。因此，本发明并不限于本文所述的实例和设计，而是与本文公开的原理和新颖性特性的最广范围相一致。

参考文献：

[1]X.Wu,S.Tavildar,S.Shakkottai,T.Richardson,J.Li,R.Laroia,and A.Jovicic,“FlashLinQ:A synchronous distributed scheduler forpeer-to-peer ad hoc networks,”IEEE/ACM trans.Networking,vol.21,no.4,Aug.2013,1215-1228.

[2]N.Naderializadeh and A.S.Avestimehr,“ITLinQ:A new approachfor spectrum sharing in device-to-device communication systems,”IEEEJ.selected areas in commun.,vol.31,no.6.Jun.2014,1139-1151.

[3]N.Bambos,S.C.Chen,and G.J.Pottie,"Channel access algorithmswith active link protection for wireless communication networks withpower control,"IEEE/ACM Trans.Networking,vol.8,no.5,pp.583-597,October 2000.

Claims (21)

1.一种在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法，其中所述无线网络包括N个发射机，M个接收机以及C个外部节点，其中所述无线网络包括N个发射机所组成的发射机集合T={1,2,…,N}，M个接收机所组成的接收机集合R={1,2,…,M}以及C个外部节点所组成的外部节点集合S_o={1,2,…,C}，并且所述无线网络初始时不具有活动的接收机-发射机对，其中M和N都是大于等于2的正整数，所述方法包括执行以下步骤：

在所述M个接收机中的每个接收机处，从所述N个发射机中的一个发射机接收以参考功率发送的探测信号，所述探测信号包含关于所述发射机的最大发射功率的信息；

在所述M个接收机中的每个接收机处，检测所述探测信号，获取所述发射机的最大发射功率信息并且测量从所述发射机接收到的探测功率以及每个接收机处的噪声功率；

在所述M个接收机中的每个接收机处，根据所述探测功率、所述发射机的目标SINR以及所述噪声功率计算功率更新因子；

在所述M个接收机中的每个接收机处，分别基于所述功率更新因子、所述发射机的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来计算每个接收机可接受的第一发射机；

在所述M个接收机中的每个接收机处，基于所述功率更新因子、所述发射机的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来选择第一接收机以与其可接受的所述第一发射机形成第一活动接收机-发射机对。

2.如权利要求1所述的方法，还包括：

根据所述功率更新因子以及每个接收机处的本地测量值，迭代更新所述功率更新因子。

3.如权利要求2所述的方法，还包括：

分别基于所述更新的功率更新因子、所述接收机接收到的探测功率、所述发射机的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节 点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来确定所述接收机可接受的第二发射机；

基于所述更新的功率更新因子、所述发射机的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来选择第二接收机以与其可接受的所述第二发射机形成第二接收机-发射机对。

4.如权利要求1所述的方法，其中，根据如下公式计算所述功率更新因子：

其中，β_t表示发射机t的目标SINR；

n_r表示接收机r处的噪声功率；

r∈R，其中G_r,t表示从发射机t到接收机r的信道增益，P_t表示发射机t的参考功率。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一发射机根据最小功率余量最大化原则被计算为：

或者

所述第一发射机根据总功率最小化原则被计算为：

其中P_t表示发射机t的参考功率，表示分配给发射机t的最大可用发射功率，

表示所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率的归一化值，表示外部节点c能够容忍的最大总干扰，w_c,t表示从发射机t到外部节点c的信道增益。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一接收机根据最小功率余量最大化原则被选择为：

或者

所述第一接收机根据总功率最小化原则被选择为：

7.如权利要求1所述的方法，还包括：

令k=k+1，k表示所述无线网络中活动接收机-发射机对的数量，每个接收机根据对应于k-1个活动接收机-发射机对的所有功率更新因子信息以及每个接收机处的本地测量值，分别计算在每个候选发射机干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对的关于第k个发射机的功率更新因子，并广播该功率更新因子；

所述M个接收机中的每个接收机根据所述在每个候选发射机干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对的关于第k个发射机的功率更新因子和对应于由k-1个活动接收机-发射机对的所有功率更新因子信息，分别计算在每个候选发射机干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对的关于除了所述第k个发射机之外的其它发射机的功率更新因子，以得到对应于k个活动接收机-发射机对的所有功率更新因子的信息；

每个候选接收机分别根据对应于由k个活动接收机-发射机对的所有功率更新因子信息、所述接收机所测量得到的探测功率值、所述发射机t的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节点中的每一个测量得到的向外干扰功率归一化值，来预测当该接收机和当前候选发射机集合中的每个发射机组成候选配对并与所述所有活动的接收机-发射机对一起并发传输时所能获得的最大SINR，并且所述候选配对的最大SINR大于等于目标SINR的接收机计算在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对的所有功率更新因子，其中该k+1个接收机-发射机对包括该k个活动接收机-发射机对与一对最大SINR大于等于目标SINR的所述候选配对，由此确定所述接收机可接受的第k+1个发射机，并且广播关于所述第k+1个发射机的序号信息和在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对的关于所述接收机可接受的第k+1个发射机的功率更新因子的信息；

所述M个接收机中的每个接收机r根据在无干扰发射机条件下所述接收机可接受的第k+1个发射机的功率更新因子的信息，分别计算在无干扰发射机条件下的对应于由该k+1个接收机-发射机对的关 于前k个发射机的功率更新因子，由此得到在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对的所有功率更新因子信息，并根据所述发射机的参考功率与最大发射功率以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来选择第k+1个接收机用来与其所述可接受的第k+1个发射机形成第k+1个活动接收机-发射机对。

8.如权利要求7所述的方法，还包括：

如果能够找到第k+1个活动接收机-发射机对，并且所述候选接收机集合中和所述候选发射机集合中的元素个数不为零同时至少有一个大于2时，则重复所述权利要求7中的步骤。

9.一种在无线网络中进行动态接入点选择的分布式方法，其中所述无线网络包括N个发射机所组成的发射机集合T={1,2,…,N}，M个接收机所组成的接收机集合R={1,2,…,M}以及C个外部节点所组成的外部节点集合S_o={1,2,…,C}，所述方法包括以下步骤：

步骤S1：当所述无线网络初始时不具有活动的接收机-发射机对时，设定网络工作状态为k=0、T_k=φ、R_k=φ和S_k=φ，所述N个发射机中的每一个发射机t以参考功率P_t=P_constant发送探测信号，其中所述探测信号包含关于所述发射机t的最大发射功率值的信息，其中t∈T，k表示所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量， 表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的候选发射机集合，表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的候选接收机集合，T_k表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的活动发射机集合，R_k表示当所述无线网络中的活动接收机-发射机对的数量为k个时的活动接收机集合，S_k表示当所述无线网络中活动接收机-发射机对的数量为k个时活动接收机-发射机对所组成的集合；

步骤S2：所述M个接收机中的每个接收机r检测所述发射机t发送的探测信号，从中获取所述发射机t的最大发射功率并且测量从所述发射机t接收到的探测功率值以及每个接收机r处的噪声功率n_r，其中r∈R，G_r,t表示所述发射机t到接收机r的信道增益，所述C个外部节点中的每一个外部节点c分别测量并广播 的向外干扰功率归一化值其中表示外部节点c能够容忍的最大总干扰功率，w_c,t表示从发射机t到外部节点c的信道增益；

步骤S3：每个接收机r根据所述探测功率值所述发射机t的目标SINR以及所述噪声功率n_r，分别计算在无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于每一个发射机t的功率更新因子δ_{{r,t}, φ ,t}，其中φ表示空集、t∈T、r∈R；

步骤S4：所述M个接收机中的每个接收机r分别基于所述无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于发射机t的功率更新因子δ_{{r,t}, φ ,t}、所述发射机t的参考功率P_t=P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个外部节点c测量的向外干扰功率归一化值来确定对应于每个接收机r可接受的第一发射机t(r,1)，并且广播关于所述对应于每个接收机r的第一发射机的序号信息t(r,1)和对应于由所述对应于每个接收机r的第一发射机t(r,1)所组成的接收机-发射机对{r,t(r,1)}的关于发射机t(r,1)的功率更新因子δ_{{r,t(r,1)}, φ ,t(r,1)}的信息；

步骤S5：所述M个接收机中的每个接收机r根据所有接收到的对应于所述接收机-发射机对{r,t(r,1)}的关于发射机t(r,1)的功率更新因子δ_{{r,t(r,1)}, φ ,t(r,1)}信息、所述发射机t的参考功率P_t=P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来独立确定第一接收机r₁，用来与其相对应的所述第一发射机t(r₁,1)形成第一活动的接收机-发射机对{r₁,t(r₁,1)}；

步骤S6：网络工作状态按照下列公式更新：k=k+1、 T_k=T_k-1∪t(r_k,k)、R_k=R_k∪r_k和S_k=S_k-1∪{r_k,t(r_k,k)}，所述接收机r_k根据对应于k-1个活动接收机-发射机对S_k-1的所有功率更新因子信息以及每个接收机r_k处的本地测量值，分别计算在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子并广播该功率更新因子，其中

步骤S7：所述M个接收机中的每个接收机r根据所述在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于 第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子和对应于由k-1个活动接收机-发射机对S_k-1的所有功率更新因子信息，分别计算在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于其它发射机m的功率更新因子其中m∈T_k-1，所述M个接收机中的每个接收机r由此得到对应于k个活动接收机-发射机对S_k的所有功率更新因子的信息；

步骤S8：当前网络状态下的候选接收机集合中的每个接收机r分别根据对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的所有功率更新因子信息、所述接收机r所测量得到的探测功率值、所述发射机t的参考功率P_t=P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个测量得到的向外干扰功率归一化值，来预测当该接收机和当前候选发射机集合中的每个发射机t和所述所有活动的接收机-发射机对S_k一起并发传输时所能获得的最大SINR并针对满足这一SINR条件的接收机t计算在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t}的所有功率更新因子其中m∈T_k∪t，由此确定所述接收机r可接受的第k+1个发射机t(r,k+1)，并且广播关于所述第k+1个发射机的序号信息t(r,k+1)和在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于所述接收机r可接受的第k+1个发射机t(r,k+1)的功率更新因子的信息；

步骤S9：所述M个接收机中的每个接收机r根据所述功率更新因子分别计算在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于其它发射机m的功率更新因子其中m∈T_k,所述M个接收机中的每个接收机r由此得到在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的所有功率更新因子信息，并根据所述发射机r的参考功率P_t=P_constant与最大发射功率之比以及所述C个外部节点中的每一个测量的向外干扰功率归一化值来选择第k+1个接收机r_k+1用来与其相对应的所述第k+1个发射机t(r_k+1,k+1)形成第k+1个活动接收机-发射机对{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}；

步骤S10：如果能够找到第k+1个活动接收机-发射机对 {r_k+1,t(r_k+1,k+1)}，并且所述候选接收机集合中和所述候选发射机集合 中的元素个数不为零同时至少有一个大于2时，则实施步骤S6。

10.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S3，根据如下公式计算所述在无干扰发射机条件下对应于接收机-发射机对{r,t}的关于发射机t的功率更新因子δ_{{r,t}, φ ,t}：

其中，β_t表示发射机t的目标SINR。

11.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S4，所述接收机r可接受的第一发射机t(r，1)根据最小功率余量最大化原则被计算为：

或者

所述接收机r可接受的第一发射机t(r,1)根据总功率最小化原则被计算为：

其中P_t表示发射机t的参考功率，表示分配给发射机t的最大可用发射功率。

12.根据权利要求9所述的方法，其中所述步骤S5，所述第一接收机r₁根据最小功率余量最大化原则被选择为：

或者

所述第一接收机r₁根据总功率最小化原则被选择为：

13.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S6，根据如下公式计算所述在每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于第k个发射机t(r_k,k)的功率更新因子

其中，

。

14.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S7，所述每一个候选发射机t干扰条件下对应于由k个活动接收机-发射机对S_k的关于其它发射机m的功率更新因子根据以下公式计算：

15.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S8，所述最大 根据以下公式计算：

其中

16.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S8，所述在无干扰发射机条件下对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t}的所有功率更新因子根据以下两条公式计算：

17.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S8，所述对应于接收机r的第k+1发射机t(r,k+1)根据最小功率余量最大化原则被计算为：

或者所述对应于接收机r的第k+1个发射机t(r,k+1)根据总功率最小化 原则被计算为：

18.如权利要求9所述的方法，其中所述步骤S9，所述在无干扰发射机条件下的对应于由k+1个接收机-发射机对S_k∪{r,t(r,k+1)}的关于其它发射机m的功率更新因子由以下公式计算：

19.根据权利要求9所述的方法，其中所述步骤S9，所述第k+1个接收机r_k+1根据最小功率余量最大化原则被选择为：

或者，所述第k+1个接收机t(r,k+1)根据总功率最小化原则被选择为：

20.根据权利要求9所述的方法，其中所述步骤S5，还包括：

如果在所述步骤S5中没有选择到第一接收机r₁，则停止操作。

21.根据权利要求9所述的方法，还包括：

步骤S11：所有的活动接收机-发射机对S_k∪{r_k+1,t(r_k+1,k+1)}按所设定的功率值同时实施数据发送，其中所述第m个发射机t(r_m,m)发送数据给所述第m个接收机r_m，并且其中为所述第m个发射机t(r_m,m)设定的功率值为其中m=1,2,…,k+1。