CN108156624B - 超密集组网中基于博弈论的干扰动态性优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种超密集组网中基于博弈论的干扰动态性优化方法，该方法首先根据博弈理论，宏基站和家庭基站先后确定博弈策略，宏基站首先确定最优频谱保留比例，然后所有家庭基站分布式地选择自己最优的偏置因子和选择附近的宏基站用户服务；该方法考虑了宏基站和家庭基站之间的主从关系，利用博弈的最优策略选择，提出了超密集组网下的频谱复用方案，达到减少系统中跨层干扰的目的。

Description

超密集组网中基于博弈论的干扰动态性优化方法

技术领域：

本发明属于移动通讯技术领域，特别涉及一种超密集组网环境下干扰动态性优化方法。

背景技术：

随着移动通信技术的发展，连续广域覆盖、热点高容量、低功耗大连接和低时延高可靠的5G成为全球研究的热点。无线通信技术的发展刺激了家庭基站的技术的发展。与传统的宏基站不同，家庭基站是一种低功率的接入点，可以为室内环境的用户提供无线接入服务。家庭基站的广泛部署可以减小接入点和用户之间的距离，从而可以向用户提供更好的QoS；另一方面，家庭小区技术也提供了一种从传统的无线蜂窝网络上进行负载转移的有效手段。然而，家庭基站的增多，随之而来的是频谱如何复用，以达到减小干扰的目的。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种超密集组网环境下干扰动态性优化方法，从而克服上述现有技术中的缺陷。

为实现上述目的，本发明提供了一种超密集组网中基于博弈论的干扰动态性优化方法，其特征在于：按照如下步骤进行：

S1，设定超密集网络，所述超密集组网主要由宏基站和家庭基站组成，所述家庭基站服从泊松随机过程分布在宏基站附近，宏基站用户可以使用整段频谱其中的一半，而家庭基站的可用频谱范围为整段频谱；

S2，设定宏基站和家庭基站的博弈策略，设定在有宏基站和家庭基站参与的有限步博弈中，如果宏基站的策略

满足：

将满足上述条件的策略

称为宏基站的均衡策略，

的值叫做宏基站的效用；当宏基站采用均衡策略

时，对于家庭基站的策略

策略组合

称为博弈的解，

称为相应的均衡结果；

S3，宏基站确定频谱保留比例α,根据用户接收信号的强弱关系，每个家庭基站对其周围邻近的宏基站用户进行排序，并依据信号从强到弱的顺序选择宏基站用户进行服务，根据家庭基站的效用函数确定相应的最优服务偏置因子β^*；根据所有家庭基站的最优策略选择

宏基站确定哪些用户可以被切换到家庭基站，同时计算宏基站的效用函数；

S4,重复步骤S3，比较每次得到的宏基站的效用函数，确定使得宏基站的效用函数最大的频谱保留比例α^*。

本发明进一步限定的技术方案为：

优选地，上述技术方案步骤S3中，宏基站的决策过程为：

S3.1，针对所有可行的α，分别计算宏基站的效用函数；

S3.2，通过遍历搜索，寻找使得宏基站效用最大的博弈策略α^*。

优选地，上述技术方案步骤S3中，家庭基站的决策过程为：

S3.3，通过服务周围的宏基站用户，每个家庭基站计算自身的效用；

S3.4，通过遍历搜索，每个家庭基站寻找最优的服务偏置银子

优选地，上述技术方案步骤S3.1中，宏基站的效用函数为：

其中，N表示宏基站的用户个数，

表示第i个宏基站用户的码速率。

优选地，上述技术方案步骤S3.3中，家庭基站的效用函数为：

其中，d_l,s为第l个用户与第s个用户之间的距离，H_l,s为第l个用户到第s个用户链路上的功率增益，L_F表示家庭基站的传输损耗系数，α_F表示家庭基站的衰落指数，P_F表示家庭基的发射功率。

优选地，上述技术方案中，家庭基站的效用函数通过受到的干扰公式推导而出，所述干扰公式为：

其中，d_l,s为第l个用户与第s个用户之间的距离，H_l,s为第l个用户到第s个用户链路上的功率增益，L_F表示家庭基站的传输损耗系数，α_F表示家庭基站的衰落指数，P_F表示家庭基的发射功率。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

根据博弈理论，宏基站和家庭基站先后确定博弈策略，宏基站首先确定最优频谱保留比例，然后所有家庭基站分布式地选择自己最优的偏置因子和选择附近的宏基站用户服务，该方法考虑了宏基站和家庭基站之间的主从关系，利用博弈的最优策略选择，提出了超密集组网下的频谱复用方案，达到减少系统中跨层干扰的目的。

附图说明：

图1为宏基站和家庭基站组成的超密集异构无线网络场景图；

图2为具体实施方式中频谱复用方案；

图3为具体实施方式中频谱分配流程。

具体实施方式：

下面对本发明的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本发明的保护范围并不受具体实施方式的限制。

除非另有其它明确表示，否则在整个说明书和权利要求书中，术语“包括”或其变换如“包含”或“包括有”等等将被理解为包括所陈述的元件或组成部分，而并未排除其它元件或其它组成部分。

1.宏基站和家庭基站

本发明的网络环境是由宏蜂窝和家庭基站构成的超密集组网。如图1所示的宏蜂窝和家庭基站组成的超密集异构无线网络，其中，假设宏基站固定配置在小区的中心，家庭基站在宏基站附近随机分布，其分布服从泊松随机过程。本章使用M表示宏基站，M_i表示由宏基站服务的第i个宏基站用户；使用Fj(1<j<N)表示第j个家庭基站，F_j→i表示由家庭基站F_j服务的第i个家庭基站用户。

2.频谱复用方案

假设该家庭小区系统以共享频谱的传输方式进行配置，也就是说宏基站和所有的家庭基站都可以同时占用全部频谱进行传输。因此，在网络中会存在很强的跨层干扰(宏基站和家庭基站之间的干扰)和层内干扰(宏基站之间的干扰和家庭基站之间的干扰)。如图2所示，(a)表示宏基站和家庭基站共用整个频谱，宏基站与家庭基站之间存在着严重的跨层干扰，为了减少干扰，现规定，宏基站用户可以使用的频谱范围如(b)所示，而家庭基站可以使用整个频段。

3.斯塔克尔伯格博弈理论基础

假设一个由领导者和跟随者组成的非合作博弈，领导者和跟随者的策略集分别为S_l和S_f，当领导者宣称其选择的策略s_l∈S_l后，跟随者必须回应，并选择一个相应的策略s_f∈S_f。为了描述跟随者应对领导者时所有可能的策略选择，有如下定义：

定义一，给定两个参与者的有限步博弈，对于领导者的每一个策略选择s_l∈S_l，跟随着的最优响应集R_f(S_l)定义为：

定义二，假设在有两个参与者的有限步博弈中，如果领导者的策略

满足：

将满足定义二的策略

称为领导者的斯塔克尔伯格均衡策略，

的值叫做领导者的斯塔克尔伯格效用。当领导者采用斯塔克尔伯格均衡策略

时，对于跟随着，也存在一个最优的策略

策略组合

称为斯塔克尔伯格博弈的解，

称为相应的斯塔克尔伯格均衡结果。

4.宏基站的效用函数

由于跨层干扰的存在，宏基站的用户的平均吞吐量受到很大的影响，因此，宏基站的效用函数可以定义为如下：

其中，N表示宏基站的用户个数，

表示第i个宏基站用户的码速率。

5.家庭基站效用函数

家庭基站用户s受到的干扰可以表示为：

其中，d_l,s为第l个用户与第s个用户之间的距离，H_l,s为第l个用户到第s个用户链路上的功率增益，L_F表示家庭基站的传输损耗系数，α_F表示家庭基站的衰落指数，P_F表示家庭基的发射功率。

于是，家庭基站的效用函数可以表示为：

6.优化方案

根据斯塔克尔伯格博弈理论，宏基站先确定博弈策略，家庭基站根据宏基站的选择相应地选择自己的策略。宏基站首先确定最优频谱保留比例α^*，然后所有家庭基站分布式地选择自己最优的偏置因子β^*和选择附近的宏基站用户服务。

具体方案如下：

步骤1：宏基站首先确定频谱保留比例α。

步骤2：根据用户接收信号的强弱关系，每个家庭基站对其周围邻近的宏基站用户进行排序，并依据信号从强到弱的顺序选择宏基站用户进行服务，根据公式(5)计算家庭基站的效用函数，从而确定相应的最优服务偏置因子β^*。

步骤3：根据所有家庭基站的最优策略选择

宏基站需要确定哪些用户可以被切换到家庭基站，根据公式(3)计算宏基站的效用函数。

步骤4：重复步骤1到步骤3，比较每次得到的宏基站的效用函数，确定使得宏基站的效用函数最大的频谱保留比例α^*。

宏基站和家庭基站的决策过程如下：

(1).宏基站的决策过程

(a).针对所有可行的α，分别计算宏基站的效用函数；

(b).通过遍历搜索，寻找使得宏基站效用最大的博弈策略α^*。

(2).家庭基站的决策过程

(a).通过服务周围的宏基站用户，每个家庭基站计算自身的效用；

(b).通过遍历搜索，每个家庭基站寻找最优的服务偏置因子

(3).当用户统计信道参数发生变化后，周期性的重复1和2。

本实施例中提及的斯塔克尔伯格博弈是一种两层次的非合作博弈模型，博弈由参与者和跟随着组成，其中领导者在博弈中居于主导地位。在由家庭基站和宏基站构成的两层超密集组网中，宏基站处于主导地位，家庭基站可以根据宏基站的资源分配方案和功率控制方案的策略，相应地选择自己的策略。因而，两层次的两层次的小区网络可以被建模成斯塔克尔伯格博弈。

本发明根据博弈理论，宏基站和家庭基站先后确定博弈策略，宏基站首先确定最优频谱保留比例，然后所有家庭基站分布式地选择自己最优的偏置因子和选择附近的宏基站用户服务，该方法考虑了宏基站和家庭基站之间的主从关系，利用博弈的最优策略选择，提出了超密集组网下的频谱复用方案，达到减少系统中跨层干扰的目的。

前述对本发明的具体示例性实施方案的描述是为了说明和例证的目的。这些描述并非想将本发明限定为所公开的精确形式，并且很显然，根据上述教导，可以进行很多改变和变化。对示例性实施例进行选择和描述的目的在于解释本发明的特定原理及其实际应用，从而使得本领域的技术人员能够实现并利用本发明的各种不同的示例性实施方案以及各种不同的选择和改变。本发明的范围意在由权利要求书及其等同形式所限定。

Claims (1)

1.一种超密集组网中基于博弈论的干扰动态性优化方法，其特征在于：按照如下步骤进行：

S1，设定超密集网络，所述超密集组网主要由宏基站和家庭基站组成，所述家庭基站服从泊松随机过程分布在宏基站附近，宏基站用户的可用频谱范围为整段频谱的一半，而家庭基站的可用频谱范围为整段频谱；

S2，设定宏基站和家庭基站的博弈策略，设定在有宏基站和家庭基站参与的有限步博弈中，如果宏基站的策略

满足：

将满足上述条件的策略

称为宏基站的均衡策略，

的值叫做宏基站的效用；当宏基站采用均衡策略

时，对于家庭基站的策略

策略组合

称为博弈的解，

称为相应的均衡结果；

S3，宏基站确定频谱保留比例α,根据用户接收信号的强弱关系，每个家庭基站对其周围邻近的宏基站用户进行排序，并依据信号从强到弱的顺序选择宏基站用户进行服务，根据家庭基站的效用函数确定相应的最优服务偏置因子β^*；根据所有家庭基站的最优策略选择

宏基站确定哪些用户可以被切换到家庭基站，同时计算宏基站的效用函数；

S4,重复步骤S3，比较每次得到的宏基站的效用函数，确定使得宏基站的效用函数最大的频谱保留比例α^*；

其中步骤S3中，宏基站的决策过程为：

S3.1，针对所有可行的α，分别计算宏基站的效用函数；宏基站的效用函数为：

其中，N表示宏基站的用户个数，

表示第i个宏基站用户的码速率；

S3.2，通过遍历搜索，寻找使得宏基站效用最大的博弈策略α^*；

步骤S3中，家庭基站的决策过程为：

S3.3，通过服务周围的宏基站用户，每个家庭基站计算自身的效用；家庭基站的效用函数为：

其中，n为家庭基站的用户个数，d_l,s为第l个用户与第s个用户之间的距离，H_l,s为第l个用户到第s个用户链路上的功率增益，

表示第i个家庭基站的传输损耗系数，

表示第i个家庭基站的衰落指数，

表示第i个家庭基站的发射功率；

家庭基站的效用函数通过受到的干扰公式推导而出，所述干扰公式为：

其中，d_l,s为第l个用户与第s个用户之间的距离，H_l,s为第l个用户到第s个用户链路上的功率增益，L_F表示家庭基站的传输损耗系数，α_F表示家庭基站的衰落指数，P_F表示家庭基站的发射功率；

S3.4，通过遍历搜索，每个家庭基站寻找最优的服务偏置因子

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