CN107241765A - 异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,该方法按以下步骤进行:1)将异构云无线接入网络中的用户终端分为两组,一组直接接入宏小区基站,称为U1类用户,另一组接入远程天线单元,称为U2类用户;2)基站根据位置信息,分别计算U1类用户到基站以及U2类用户到多个远程天线单元的统计信道状态信息;3)基站利用统计信道状态信息,同时计算最优回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*和最优带宽分配系数η*;4)基站根据η*值分配频谱;5)远程天线单元根据回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*确定压缩等级。在回程容量和频谱资源受限的情况下,联合优化回程压和带宽分配,可以有效最大化系统可达速率。
Description
技术领域
本发明涉及异构云无线接入网络中的回程压缩设计和频谱资源管理技术领域,特别是一种异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法。
背景技术
不同发射功率的基站构成异构网络(Heterogeneous Networks,HetNet)共同服务用户,虽然提升了频谱效率,但是不同层之间的干扰限制了性能进一步提升。而云无线接入网络(Cloud Radio Access Networks,CRAN)通过远程天线单元(Remote Radio Unit)之间的协作,将数据集中在云端基带单元池(Baseband Unit Pool)处理,既避免了基站的干扰,又获得了合作增益。但是受限于回程容量,RRU无法将大量数据同时上传至基带单元池。异构云无线接入网络(Heterogeneous Cloud Radio Access Networks)可以有效解决这一问题。在异构云无线接入网络中,基站负责控制信息以及服务部分低速率用户,RRU负责高速率用户,控制平面与数据平面解耦,有效提升了性能。远程天线单元先将接收信号进行压缩再转发,减少了对回程容量的需求。此外,考虑到频谱资源稀缺,无线接入网络与无线回程网络共享接入频谱资源成为了有效的解决方法。
发明内容
本发明目的是提供一种异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,通过回程压缩技术降低回程容量需求,同时将频谱资源分配给无线接入网络与无线回程链路,最大化系统统容量,从而提高频谱效率。
一种异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,所述异构云无线接入网络由一个基带单元池、多个远程天线单元和一个宏小区基站构成,宏小区基站与基带单元池通过光纤相连,远程天线单元与基带单元池通过无线回程链路相连,宏小区基站和远程天线单元同时服务多个用户终端,包括以下步骤,步骤一、对用户终端进行分组,一组由基站服务,称为U1类用户,另一组由多个远程天线单元同时服务,称为U2类用户;步骤二、基站分别计算U1类用户到基站以及U2类用户到多个远程天线单元的统计信道状态信息;步骤三、基站利用统计信道状态信息,同时计算最优回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*和最优带宽分配系数η*;步骤四、基站根据η*值分配带宽,其中,无线接入网络包括:U1类用户与基站之间接入网络和U2类用户与远程天线单元之间接入网络,无线接入网络的带宽占用比例为η*,剩余的带宽用于基带单元池与远程天线单元之间的无线回程链路;步骤五、远程天线单元根据回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*确定压缩等级。
与现有技术相比,本发明具有以下技术效果:
(1)本发明同时优化回程压缩量化噪声方差以及无线接入网络与无线回程网络之间的带宽分配,既节约了频谱资源,同时又降低了回程容量需求,最大化系统容量;
(2)本发明基于统计信道状态信息,避免了对信道进行蒙特卡洛平均而带来的繁琐计算;
(3)本发明简单易行,所涉及的优化问题均是凸优化问题,总是收敛于局部最优点。
附图说明
图1为一种异构云无线接入网络架构图;
图2为异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法一实施例的流程图。
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,以下结合附图及实施例,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。
本发明实施例提供的一种异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,在频谱资源受限的情况下,可以优化资源分配,提高系统总速率,达到高频谱利用率的要求。本实施例的异构云无线接入网络架构如图1所示,假设异构云无线网络由1个宏小区基站和L个远程天线单元以及1个基带单元池构成,基站与基带单元池通过光纤相连,远端射频点与通过无线回程链路连接,无线回程链路与无线接入网络共享频谱资源。
如图2所示,一种无线回程链路异构物联网中的频谱资源分配方法,包括以下步骤:
步骤201:依据用户终端的速率需求对用户分组,当用户速率需求大于等于设定的临界值时,则由直接接入基站进行服务,称为U1类用户,当用户速率小于设定的临界值时,则由多个远程天线单元同时服务,称为U2类用户。
步骤202:根据位置信息,分别计算U1类用户到基站以及U2类用户到多个远程天线单元的统计信道状态信息,该统计信道状态信息是指信道的大尺度衰落信息,包括路径损耗,以及阴影衰落效应。
步骤203:基站利用统计信道状态信息,根据和速率最大化原则,同时计算最优回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*和最优频谱资源分配系数η*,即
(η*,Ψ*)=arg max{ηR(B)(Ψ)+ηR(P)(Ψ)}
且满足
C1:ηR(bh)(Ψ)≤(1-η)C0,
C2:η∈[0,1],
C3:Ψll≥0,l=1,2,...L,
C4:Ψl′l=0,l′≠l,
其中,C0代表回程容量限制,单位为比特每秒每赫兹,Ψl′l代表压缩噪声协方差矩阵Ψ的第l′行第l列元素,条件C1表明回程容量约束,条件C2表明频率分配因子取值范围,条件C3和C4表明压缩协方差矩阵是一个对角矩阵,且对角元素大于0,argmax{f}表示函数f取最大值时自变量的取值;
R(B)表示利用统计信道信息得出的所有U1类用户在基站上的和速率近似表达式:
其中,K为U1类用户的数目,σ2是噪声功率, 第k∈{1,2,...,K}个U1类用户的发射功率,vk代表第k个U1类用户的统计信道状态信息,N是BS天线数目,IN是维度为N的单位矩阵;
R(P)表示利用统计信达信息得出的所有U2类用户在远程天线单元上的和速率近似表达式:
其中,M为U2类用户的数目,σ2是噪声功率, 第m∈{1,2,...,M}个U2类用户的发射功率,L是RRU的数目,IL是维度为L的单位矩阵,Um是一个L×L对角矩阵并且它的第l∈{1,2,...,l}个对角元素为ulm,ulm代表第l∈{1,2,...,L}RRU到第m∈{1,2,...,M}个U2类用户的大尺度衰落信息;
R(bh)是利用统计信道信息得出的回程速率近似表达式,表示为
其中,M为U2类用户的数目,σ2是噪声功率, 第m∈{1,2,...,M}个U2类用户的发射功率,L是RRU的数目,IL是维度为L的单位矩阵,Um是一个L×L对角矩阵并且它的第l∈{1,2,...,L}个对角元素为ulm,ulm代表第l∈{1,2,...,L}RRU到第m∈{1,2,...,M}个U2类用户的大尺度衰落信息;
计算过程可分为如下步骤:
步骤a:初始化Ψ;
步骤b:计算并判定R(B)(Ψ)+R(P)(Ψ)-ω[R(bh)(Ψ)+C0]>∈1是否成立,若成立,则执行步骤c,否则执行步骤e,其中∈1是一个给定的常数;
步骤c:更新Ψ=arg max{R(B)(Ψ)+R(P)(Ψ)-ω[R(bh)(Ψ)+C0]},其中argmax{f}表示函数f取最大值时自变量的取值;
步骤d:代入Ψ并更新执行步骤b;
步骤e:输出Ψ*=Ψ和
在执行步骤c时,又可以进一步细化为:
步骤c-1:初始化相关参数Ψ(0),Ω(0)=Ψ(0)+σ2IL,i=0;
步骤c-2:更新i=i+1和Ψ(i)为
这里
其中,M为U2类用户的数目,σ2是噪声功率,tr(·)代表矩阵的迹, 第m∈{1,2,...,M}个U2类用户的发射功率,L是远程天线单元的数目,IL是维度为L的单位矩阵,Um是一个L×L对角矩阵并且它的第l∈{1,2,...,L}个对角元素为ulm,ulm代表第l∈{1,2,...,L}远程天线单元到第m∈{1,2,...,M}个U2类用户的大尺度衰落信息,Ω是辅助变量;
步骤c-3:判定|Ψ(i)-Ψ(i-1)|>∈2是否成立,其中∈2是一个常量,若成立则输出Ψ(i)作为Ψ的值,否则,执行步骤c-4;
步骤c-4:更新Ω(i)=Ψ(i)+σ2IL,转至步骤c-2执行;
步骤204:基站根据η*值分配频谱资源,其中,无线接入网络,包括U1类用户与基站之间接入网络和U2类用户与远程天线单元之间接入网络,占用比例为η*,剩余的频谱用于基带单元池与远程天线单元之间的无线回程网络;
步骤205:远程天线单元根据回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*确定压缩等级。Ψ*是个对角矩阵,其第l∈{1,2,...,L}个对角元素Ψll代表第l个远程天线单元的压缩噪声方差,压缩噪声方差越大,压缩等级越高,压缩后输出的比特数越少。
Claims (5)
1.一种异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,所述异构云无线接入网络由一个基带单元池、多个远程天线单元和一个宏小区基站构成,宏小区基站与基带单元池通过光纤相连,远程天线单元与基带单元池通过无线回程链路相连,宏小区基站和远程天线单元同时服务多个用户终端,其特征在于,包括以下步骤,
步骤一、对用户终端进行分组,一组由基站服务,称为U1类用户,另一组由多个远程天线单元同时服务,称为U2类用户;
步骤二、基站分别计算U1类用户到基站以及U2类用户到多个远程天线单元的统计信道状态信息;
步骤三、基站利用统计信道状态信息,同时计算最优回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*和最优带宽分配系数η*;
步骤四、基站根据η*值分配带宽,其中,无线接入网络包括:U1类用户与基站之间接入网络和U2类用户与远程天线单元之间接入网络,无线接入网络的带宽占用比例为η*,剩余的带宽用于基带单元池与远程天线单元之间的无线回程链路;
步骤五、远程天线单元根据回程压缩噪声协方差矩阵Ψ*确定压缩等级。
2.根据权利要求1所述的异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,其特征在于,步骤一中对用户终端进行分组的方法是:当用户终端速率大于等于设定的临界值时,则由基站服务,当用户速率需求小于设定的临界值时,则由多个远程天线单元同时服务。
3.根据权利要求1所述的异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,其特征在于,步骤二中所述统计信道状态信息是指信道的大尺度衰落信息,包括路径损耗,以及阴影衰落效应。
4.根据权利要求1所述的异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,其特征在于,最优压缩噪声协方差矩阵Ψ*和最优分配系数η*的计算过程为:
步骤a:初始化Ψ;
步骤b:计算并判定R(B)(Ψ)+R(P)(Ψ)-ω[R(bh)(Ψ)+C0]>∈1是否成立,若成立,则执行步骤c,否则执行步骤e,其中∈1是一个给定的常数;其中,R(B)表示利用统计信道信息得出的所有U1类用户在基站上的和速率近似表达式,R(P)表示利用统计信达信息得出的所有U2类用户在远程天线单元上的和速率近似表达式,R(bh)表示利用统计信道信息得出的回程速率近似表达式,C0代表回程容量限制;
步骤c:更新Ψ=arg max{R(B)(Ψ)+R(P)(Ψ)-ω[R(bh)(Ψ)+C0]},其中arg max{f}表示函数f取最大值时自变量的取值;
步骤d:代入Ψ并更新执行步骤b;
步骤e:输出Ψ*=Ψ和
5.根据权利要求1所述的异构云无线接入网络中的回程压缩与带宽分配方法,其特征在于,步骤五中Ψ*是个对角矩阵,其第l∈{1,2,...,L}个对角元素Ψll代表第l个远程天线单元的压缩噪声方差,压缩噪声方差越大,压缩等级越高,压缩后输出的比特数越少。
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