CN107592651A - 一种5g超密集异构网络中的用户协同方法 - Google Patents
一种5g超密集异构网络中的用户协同方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107592651A CN107592651A CN201610539620.1A CN201610539620A CN107592651A CN 107592651 A CN107592651 A CN 107592651A CN 201610539620 A CN201610539620 A CN 201610539620A CN 107592651 A CN107592651 A CN 107592651A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- base station
- user
- micro
- path loss
- home
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006855 networking Effects 0.000 abstract 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 abstract 1
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 8
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 6
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 210000003850 cellular structure Anatomy 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 2
- 230000001149 cognitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明旨在解决5G异构网络通信中的用户协同问题，密集部署宏基站，微基站，家庭基站以及各基站之间在一定区域内撒点分布，利用梯度算法研究异构网路中用户与基站协同关系，通过基站的同步更新来更新变量μ，提供了一种对偶优化的解决方法。本方法为解决网络效用最优化问题，并能更为合理地更新价格，提出了拉格朗日对偶分析的定位策略函数，本函数可以很好的解决用户协同与负载均衡过程的对偶问题及正偶间隙问题，并最后在直接对偶优化方法的基础上引进了功率控制方法，使最初问题得以简化，结果更接近理想值，为解决用户‑基站协同及负载均衡问题做了相应的探索。
Description
技术领域
本文涉及移动通信领域，本发明是用于研究第五代(5th-generation)移动通信系统中超密集异构网络(Ultra Dense Network，UDN)的用户协同关系的一种方法。
背景技术
移动智能终端爆发式的增长以及与互联网的快速融合带来了无线数据流量的迅猛增长。世界各国都在积极地研究5G技术，5G标准也开始崭露头角，因此，提高室内/热点的通信速率和服务质量成为通信技术的发展要求。异构网络(HetNet)技术通过在宏蜂窝网络层中布放大量低功率节点，提供室内/热点覆盖以及高服务速率，缓解现有蜂窝网络面临的移动数据业务爆炸性增长与宏蜂窝容量有限的矛盾问题。率先利用感知无线电技术，由网络自动决定提供的频段，实现多网融合是5G的一个显著特点。我国的5G工作也已取得初步成绩。5G网络的主要目标是用户体验，要从容量、速率、时延三个方面对网络进行重新设计、优化。同时5G网络要容纳大量的终端设备，因此要通过更高的频谱复用效率、更多的频谱资源以及更密集的小区部署来共同满足移动业务流量增长的需求。这使5G网络面临了新的挑战。
现代4/5G的无线网络架构是基于蜂窝结构来设计的，在这种结构中，多个用户终端与基站形成一个小区。小区概念进一步形成异构网络(HETNETS)，由于基站与用户之间可以在小区中任意位置用不同的功率传输信号，因此小区在实际区域上可以相差很大。异构网络的一个重要特性是它允许从宏基站到微微基站或毫微微基站超负荷流量传输。为了提高整个网络的覆盖范围和更高的总吞吐量，则在异构网络中允许更积极的频率的重新使用。基站是蜂窝结构中重要节点，是用户终端和运营商在无线下行链路的沟通桥梁。由于基站所覆盖和所承载能力的有限性，再加上用户分布位置和分布密度的随意性，随之在无线下行链路异构蜂窝网络中会出现基站到用户分配资源的问题，如果不制定合适的分配原则，则就会出现用户之间争夺资源的现象，基于此，本发明重点研究超密集网络中优化基站-用户协同关系的算法。
为了实现用户协同更优化，解决网络效用最优化问题，并能更为合理地更新价格，将经典的拉格朗日函数引入本算法，用于价格更新，提出了拉格朗日对偶分析的定位策略函数，对偶变量可以被解释为基站的特定价格，所以可以通过对对偶变量的最优化的更新，就是为了寻求基站最优的定价策略来达到最优的用户-基站之间的协同状态，从而把对偶分析问题转移到了最优化协同的问题
发明内容
本发明主要针对5G超密集异构网络中用户协同问题，提出了一种基于梯度算法结合拉格朗日函数的价格更新方法。该方法以求网络效用最优化，本文提出了新的思路，新的算法，来优化无线下行链路中信号的传输问题，使得硬件传输更容易实现。
为了解决上述问题，本发明提供了一种网络效用最优化的方案：
步骤1：初始化宏基站，微基站，家庭基站参数及状态，发射功率p、信干噪比γ等。
步骤2：路损增益的计算，包括微用户j到家庭基站i的路损，微用户j到宏基站i的路损，微用户j到其内所属微基站i的路损，微基站小区(j)中的微用户k到其他微基站i的路损，家庭用户j到其内所属家庭基站i的路损，家庭基站小区(j)中的家庭用户k到其他家庭基站i的路损，家庭用户j到宏基站以及微基站的路损。
步骤3：已知pj+pc，可计算cij，cij是一个SINR的对数函数，其中j*为协同规则，为后续算法实现设定规则。
步骤4：通过对拉格朗日算子μ对偶分解，求得该问题被分解为求f和g的求和问题，这个求和问题可以被分布式的方法解决。
步骤5：由步长δ(t)更新拉格朗日算子μj(t+1)，并通过类比法可相似地求得λj(t+1)的更新公式。
步骤6：已知其它条件，可更新pj。
步骤7：由步骤6中的更新后的pj迭代进入步骤3，重复步骤3到步骤6，已达到最佳优化。
步骤8：由步骤7中求得的最佳网络效用，以固定协同规则。
步骤9：终止算法进程，取出数据。
在步骤1中，初始化1个宏基站，5个微基站，20个家庭基站，并设定宏基站功率39.8107w，微基站功率3.1623w，家庭基站功率0.1w。
在步骤3中，j*为协同规则，pc为电路功率，为常数并设为10w，具体计算公式为
在步骤4中，D的计算公式
式中，为SINR与功率的比值，μj为拉格朗日算子，另外，
在步骤5中，拉格朗日算子更新公式为
其中μj不变。
类似地可得
式中，pmax为功率达到最大值
其中，为步长更新公式，每次迭代进入拉格朗日算子计算都会导致算子更新一次。
步骤6中，pj的更新公式由以下方程得出
解上式即可得到此公式即为pj的更新公式，将此公式代入步骤3，并重复步骤3到6，直到获得最佳网络优化。
由步骤7所获得的最佳网络优化代回步骤3中j*，以固定协同规则。
另外，我们定义用户i从基站j获得的信号信噪比为：
用户i和基站j之间的比率为：
c′ij＝cij·Bj
上式功率控制创新算法为：
将此式整理化简便可得步骤4中D的计算公式。
从技术方法上来看，本方法以最大化用户与基站的协同效果为目标，综合考虑了步长更新每一个条件，严格更新拉格朗日算子，寻求基站最优的定价策略来达到最优的用户-基站之间的协同状态，并在直接对偶优化方法的基础上引进了功率控制方法，使最初问题得以简化，结果更接近理想值。
下面通过附图和具体实施方式对本发明的技术方案进行进一步的阐述。
附图说明
为了更加清晰的阐述本发明的实施例和现有的技术方案，下面将本发明的技术方案说明附图和现有技术描述中用到的说明附图做简单的介绍，显而易见的，在不付出创造性劳动的前提下，本领域普通技术人员可通过本附图获得其他的附图。
图1所示为本发明实施例中包含宏基站，微基站，家庭基站的系统框架图；
图2所示为本发明算法主要流程图；
具体实施方式
本发明的主要思想是，通过对通信环境进行模拟，建立模型，初始化宏基站，微基站，家庭基站及各基站在小区分布，设置信道传输条件，相关设置参数有信干噪比、发射功率、所处状态等。根据各基站之间传输条件计算各用户与各基站之问路损增益，通过更新步长更新拉格朗日算子，从而由拉格朗日算子类比得到λj(t+1)的更新公式，由此可得pj的相关更新公式，每次更新后的pj都迭代回以求达到最佳网络优化。
图1所示为同时包括宏基站，微基站，家庭基站的系统架构框图，其包含一个宏基站、多个微基站、家庭基站及用户。
步骤101：初始化1个宏基站，5个微基站，20个家庭基站。
步骤102：初始化发射状态，发射功率P、信干比γ等。
步骤103：计算各基站与各基站之间以及与用户之间的路损。
步骤104：设定j*为协同规则，由pj+pc和cij更新。
步骤105：对拉格朗日算子μ对偶分解，求得该问题被分解为求f和g的求和问题。
步骤106：由步长δ(t)更新拉格朗日算子μj(t+1)，并通过类比法可相似地求得λj(t+1)的更新公式。
步骤107：已知其它条件，可更新pj。
步骤108：由步骤6中的更新后的pj迭代进入步骤3，重复步骤3到步骤6，已达到最佳优化。
步骤109：由步骤7中求得的最佳网络效用，以固定协同规则。
步骤110：终止算法进程，取出数据。
Claims (5)
1.一种5G超密集异构网络中的用户协同方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1：初始化宏基站，微基站，家庭基站参数及状态，发射功率p、信干噪比γ等。
步骤2：路损增益的计算，包括微用户j到家庭基站i的路损，微用户j到宏基站i的路损，微用户j到其内所属微基站i的路损，微基站小区(j)中的微用户k到其他微基站i的路损，家庭用户j到其内所属家庭基站i的路损，家庭基站小区(j)中的家庭用户k到其他家庭基站i的路损，家庭用户j到宏基站以及微基站的路损。
步骤3：已知pj+pc，可计算cij，cij是一个SINR的对数函数，其中j*为协同规则，为后续算法实现设定规则。
步骤4：通过对拉格朗日算子μ对偶分解，求得该问题被分解为求f和g的求和问题，这个求和问题可以被分布式的方法解决。
步骤5：由步长δ(t)更新拉格朗日算子μj(t+1)，并通过类比法可相似地求得λj(t+1)的更新公式。
步骤6：已知其它条件，可更新pj。
步骤7：由步骤6中的更新后的pj迭代进入步骤3，重复步骤3到步骤6，已达到最佳优化。
步骤8：由步骤7中求得的最佳网络效用，以固定协同规则。
步骤9：终止算法进程，取出数据。
2.根据权利要求1所述的5G超密集异构网络的用户协同方法，其特征在于：
所述步骤1中，设定1个宏基站，多个微基站和家庭基站，为便于直观分析小区分布采用此种简化画法，在附图1可以直观看出。
3.根据权利要求1所述的5G超密集异构网络的用户协同方法，其特征在于：
步骤3中，协同规则由pj和cij更新，cij是一个SINR的对数函数，即pj由后续流程所更新，结合香农公式，可计算信道路损。
4.根据权利要求1所述的5G超密集异构网络的用户协同方法，其特征在于：
所述步骤4，通过对拉格朗日算子μ对偶分解，求得该问题被分解为求f和g的求和问题，这个求和问题可以被分布式的方法解决。其中由下式求得，
5.根据权利要求1所述的5G超密集异构网络的用户协同方法，其特征在于：
所述步骤5，由步长δ(t)更新拉格朗日算子μj(t+1)，并通过类比法可相似地求得λj(t+1)的更新公式，拉格朗日算子更新公式为
其中μj不变。类似地可得另外，步长更新公式为每次迭代进入拉格朗日算子计算都会导致算子更新一次。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610539620.1A CN107592651A (zh) | 2016-07-08 | 2016-07-08 | 一种5g超密集异构网络中的用户协同方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610539620.1A CN107592651A (zh) | 2016-07-08 | 2016-07-08 | 一种5g超密集异构网络中的用户协同方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107592651A true CN107592651A (zh) | 2018-01-16 |
Family
ID=61046611
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610539620.1A Pending CN107592651A (zh) | 2016-07-08 | 2016-07-08 | 一种5g超密集异构网络中的用户协同方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107592651A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108282822A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-13 | 重庆邮电大学 | 用户关联与功率控制在异构蜂窝网络中的协同优化算法 |
| CN109743149A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-10 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 异构网络中基于载波聚合的干扰协调方法 |
| CN111818587A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-23 | 宁波联银创信金融科技有限公司 | 一种基于5g网络的数据交互方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102573033A (zh) * | 2012-03-17 | 2012-07-11 | 西安电子科技大学 | 基于博弈论的多Femtocell下行功率干扰控制方法 |
| CN102781085A (zh) * | 2012-07-27 | 2012-11-14 | 南京邮电大学 | 基于干扰限制的家庭基站功率控制方法 |
| CN103781118A (zh) * | 2014-01-14 | 2014-05-07 | 西安电子科技大学 | 基于多业务的异构无线网络接入控制与资源分配联合方法 |
-
2016
- 2016-07-08 CN CN201610539620.1A patent/CN107592651A/zh active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102573033A (zh) * | 2012-03-17 | 2012-07-11 | 西安电子科技大学 | 基于博弈论的多Femtocell下行功率干扰控制方法 |
| CN102781085A (zh) * | 2012-07-27 | 2012-11-14 | 南京邮电大学 | 基于干扰限制的家庭基站功率控制方法 |
| CN103781118A (zh) * | 2014-01-14 | 2014-05-07 | 西安电子科技大学 | 基于多业务的异构无线网络接入控制与资源分配联合方法 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108282822A (zh) * | 2018-01-22 | 2018-07-13 | 重庆邮电大学 | 用户关联与功率控制在异构蜂窝网络中的协同优化算法 |
| CN108282822B (zh) * | 2018-01-22 | 2021-05-04 | 重庆邮电大学 | 用户关联与功率控制在异构蜂窝网络中的协同优化算法 |
| CN109743149A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-10 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 异构网络中基于载波聚合的干扰协调方法 |
| CN109743149B (zh) * | 2019-01-22 | 2021-04-20 | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 | 异构网络中基于载波聚合的干扰协调方法 |
| CN111818587A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-10-23 | 宁波联银创信金融科技有限公司 | 一种基于5g网络的数据交互方法 |
| CN111818587B (zh) * | 2020-06-29 | 2023-12-05 | 宁波联银创信金融科技有限公司 | 一种基于5g网络的数据交互方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Manap et al. | Survey of radio resource management in 5G heterogeneous networks | |
| Zhang et al. | Cloud assisted HetNets toward 5G wireless networks | |
| Xu et al. | Cooperative distributed optimization for the hyper-dense small cell deployment | |
| Ghosh et al. | Heterogeneous cellular networks: From theory to practice | |
| Attar et al. | Green last mile: how fiber-connected massively distributed antenna systems can save energy | |
| CN105471488B (zh) | 一种多小区波束形成方法和装置 | |
| Georgakopoulos et al. | Coordination multipoint enabled small cells for coalition-game-based radio resource management | |
| Sial et al. | Analysis of K-tier 5G heterogeneous cellular network with dual-connectivity and uplink–downlink decoupled access | |
| Kong et al. | Backhaul-aware joint traffic offloading and time fraction allocation for 5G HetNets | |
| Yu et al. | Dynamic resource allocation in TDD-based heterogeneous cloud radio access networks | |
| Mensah et al. | Energy efficiency based joint cell selection and power allocation scheme for HetNets | |
| Sathya et al. | On improving SINR in LTE HetNets with D2D relays | |
| Mesodiakaki et al. | Energy and spectrum efficient user association in 5G heterogeneous networks | |
| Mumtaz et al. | Self-organization towards reduced cost and energy per bit for future emerging radio technologies-sonnet | |
| CN107592650A (zh) | 一种室外到室内通信系统中高能效的资源分配方法 | |
| CN107592651A (zh) | 一种5g超密集异构网络中的用户协同方法 | |
| US9226325B2 (en) | Method for attaching a user terminal to a base station of a network | |
| Chen et al. | Load balancing for D2D-based relay communications in heterogeneous network | |
| Chen et al. | Optimization of coverage in 5G self-organizing small cell networks | |
| Gao et al. | Evaluating the impact of user behavior on D2D communications in millimeter-wave small cells | |
| Thakur et al. | An energy efficient cell selection scheme for femtocell network with spreading | |
| Pantisano et al. | On the dynamic formation of cooperative multipoint transmissions in small cell networks | |
| Dastoor et al. | Cellular planning for next generation wireless mobile network using novel energy efficient CoMP | |
| CN104079333B (zh) | 能量高效的双层异构网络下行协作传输方法 | |
| Kim et al. | A two-stage dynamic channel assignment scheme with graph approach for dense femtocell networks |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180116 |