CN110312316B - 一种上行蜂窝网络中的多小区协调调度方法及上行蜂窝系统 - Google Patents

一种上行蜂窝网络中的多小区协调调度方法及上行蜂窝系统 Download PDF

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CN110312316B CN201910459945.2A CN201910459945A CN110312316B CN 110312316 B CN110312316 B CN 110312316B CN 201910459945 A CN201910459945 A CN 201910459945A CN 110312316 B CN110312316 B CN 110312316B
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    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria

Abstract

本发明公开了一种上行蜂窝网络中的多小区协调调度方法及上行蜂窝系统。本方法为：基站1对于每种用户选择，设定调度用户序列
Figure DDA0002077727550000011
基站i∈{2，...M}对于每种用户选择ki，从基站i‑1的K个调度用户序列
Figure DDA0002077727550000012
中选择一个使得前i个小区的系统总速率最大的用户序列
Figure DDA0002077727550000013
并设定基站i调度用户ki时的调度用户序列为
Figure DDA0002077727550000014
基站M从基站M的K个调度用户序列
Figure DDA0002077727550000015
中选择使得系统总速率最大的序列，即为最终的多小区调度用户集合
Figure DDA0002077727550000016
本发明减小了小区间干扰，优化了整个系统的性能。

Description

一种上行蜂窝网络中的多小区协调调度方法及上行蜂窝系统
技术领域
本发明涉及一种上行蜂窝网络中的多小区协调调度方法及上行蜂窝系统，属于无线通信技术领域。
背景技术
为了满足更高数据速率的要求，蜂窝网络使用全频谱复用。但是全频谱复用主要的缺点在于会导致小区间干扰，尤其限制小区边缘用户的性能。因此，消除干扰同时保持高数据速率是非常重要的。
多小区协调调度(Coordinated Scheduling，CS)是一个减少小区间干扰的有效方案(参考文献G.Y.Li,J.Niu,D.Lee,J.Fan and Y.Fu,"Multi-Cell CoordinatedScheduling and MIMO in LTE,"in IEEE Communications Surveys&Tutorials,vol.16,no.2,pp.761-775,2014.)。在多小区CS中，每个用户只与其关联的基站通信，基站之间不共享用户数据。通过小区之间的协调，选择最优的调度用户组合，以使得小区间干扰尽可能小。
最优的调度用户集合可通过穷举搜索所有可能的用户组合来获得。但是穷举搜索复杂度非常高，尤其是当小区中用户数较大时。因此，一些次优解被提出。多小区CS在下行链路中已有广泛研究(参考文献：W.Yu,T.Kwon and C.Shin,"Multicell Coordinationvia Joint Scheduling,Beamforming,and Power Spectrum Adaptation,"in IEEETransactions on Wireless Communications,vol.12,no.7,pp.1-14,July 2013；M.Li,I.B.Collings,S.V.Hanly,C.Liu and P.Whiting,"Multicell Coordinated SchedulingWith Multiuser Zero-Forcing Beamforming,"in IEEE Transactions on WirelessCommunications,vol.15,no.2,pp.827-842,Feb.2016.)，但是上行链路研究较少，其中提出了一种贪心的用户选择算法(参考文献P.Frank,A.Müller,H.Droste and J.Speidel,"Cooperative interference-aware joint scheduling for the 3GPP LTE uplink,"21stAnnual IEEE International Symposium on Personal,Indoor and Mobile RadioCommunications,Instanbul,2010,pp.2216-2221；L.Liu,Z.Shi,H.Wang and D.Gu,"Cross-Tier Interference-Aware Scheduling for Heterogeneous UplinkTransmission,"2014 IEEE 80th Vehicular Technology Conference(VTC2014-Fall),Vancouver,BC,2014,pp.1-5)，协作的基站按照一定顺序依次进行用户调度，第一个基站选择能带来最大数据速率的用户，后来调度的基站可以挖掘之前已调度的小区的干扰信息以优化整个网络的总速率。显然这种算法具有一定的局限性。因此，为了提升系统性能，进一步展开研究是非常有必要的。
发明内容
多小区协调的用户调度是一种减少小区间干扰的有效方案。本发明研究上行链路中的多小区CS，旨在优化整个系统的性能。本发明提出一种新的基于动态规划思想的多小区协调的用户调度方案。协作的基站按照一定顺序进行用户调度，后调度的基站综合考虑所调度用户产生的对已调度用户的干扰和受到的已调度用户的干扰，来调度本区用户，并对已调度的用户进行调整。
本发明考虑多小区上行链路，用户单天线，基站多天线，资源分配由一个中心调度单元控制，它知晓每个用户到每个基站的信道状态信息(Channel State Information，CSI)。本发明将多小区协调用户调度问题建模为非线性整数规划问题，以最大化系统总速率为优化目标。针对该问题，提出一种次优的基于动态规划思想的多小区协调的用户调度算法。将本发明所提方法、文献P.Frank,A.Müller,H.Droste and J.Speidel,"Cooperative interference-aware joint scheduling for the 3GPP LTE uplink,"21stAnnual IEEE International Symposium on Personal,Indoor and Mobile RadioCommunications,Instanbul,2010,pp.2216-2221所提算法，和传统不协作的调度算法进行仿真对比。仿真结果表明，本发明所提算法可以大幅提升系统整体性能。
本发明的技术方案为：
一种上行蜂窝网络中的多小区协调调度方法，其中，上行蜂窝网络中有M个小区共享频谱资源，每个小区设有一个基站，同一时隙每个基站有K种用户选择，其步骤包括：
1)从该M个小区对应的基站中选取一基站1作为第一个基站进行用户选择，得到K个调度用户序列构成的集合
Figure GDA0002579102330000021
其中
Figure GDA0002579102330000022
k1为小区1中的第k个用户终端；
2)后续基站i∈{2,…M}依次调度用户；对于基站i的每种用户选择ki，从基站i-1的K个调度用户序列构成的集合
Figure GDA0002579102330000023
中选择一个使得前i个小区的系统总速率最大的用户序列
Figure GDA0002579102330000024
即
Figure GDA0002579102330000025
然后得到基站i调度用户ki时的调度用户序列为
Figure GDA0002579102330000026
调度用户序列
Figure GDA0002579102330000027
包括ki和前i-1个基站的用户选择共i个用户，函数f(·)为系统总速率，
Figure GDA0002579102330000028
为基站i-1的K个调度用户序列集合，
Figure GDA0002579102330000029
为
Figure GDA00025791023300000210
中的一个调度用户序列；
3)对于该M个小区中进行最后用户选择的小区对应的基站M，从该基站M的K个调度用户序列构成的集合
Figure GDA00025791023300000211
中选择使得系统总速率最大的序列
Figure GDA00025791023300000212
作为最终的多小区调度用户集合。
进一步的，基站端采用MMSE-IRC方式对接收到的信号进行干扰抑制；基站i最终接收信号为yi＝wixi，其中wi为基站i的接收检测向量，xi为基站i接收到的信号。
进一步的，基站i接收到的信号
Figure GDA0002579102330000031
其中，
Figure GDA0002579102330000032
表示考虑大尺度衰落后基站i接收到的第j个小区中用户kj的信号功率，
Figure GDA0002579102330000033
表示第j个小区的用户kj到基站i的小尺度衰落，sjk为用户kj的发射信号，zi表示基站i的加性高斯白噪声。
进一步的，sjk满足功率约束
Figure GDA0002579102330000034
加性高斯白噪声zi满足功率限制
Figure GDA0002579102330000035
进一步的，以最大化系统总速率
Figure GDA0002579102330000036
为目标，求解得到对应的多小区调度用户集合
Figure GDA0002579102330000037
SINRi为基站i的接收信噪比。
一种上行蜂窝系统，包括共享频谱资源的M个小区，每个小区设有一个基站，其特征在于，还包括一中心调度单元；其中，该中心调度单元从该M个小区对应的基站中选取一基站1作为第一个基站进行用户选择，得到K个调度用户序列构成的集合
Figure GDA0002579102330000038
其中
Figure GDA0002579102330000039
k1为小区1中的第k个用户终端；后续基站i∈{2,…M}依次调度用户，对于基站i的每种用户选择ki，从基站i-1的K个调度用户序列构成的集合
Figure GDA00025791023300000310
中选择一个使得前i个小区的系统总速率最大的用户序列
Figure GDA00025791023300000311
即
Figure GDA00025791023300000312
然后得到基站i调度用户ki时的调度用户序列为
Figure GDA00025791023300000313
调度用户序列
Figure GDA00025791023300000314
包括ki和前i-1个基站的用户选择共i个用户，函数f(·)为系统总速率，
Figure GDA00025791023300000315
为基站i-1的K个调度用户序列集合，
Figure GDA00025791023300000316
为
Figure GDA00025791023300000317
中的一个调度用户序列；对于该M个小区中进行最后用户选择的小区对应的基站M，从该基站M的K个调度用户序列构成的集合
Figure GDA00025791023300000318
中选择使得系统总速率最大的序列
Figure GDA00025791023300000319
作为最终的多小区调度用户集合。
与现有技术相比，本发明的积极效果为：
本发明提出了一种上行链路的多小区协调的用户调度算法，以减小小区间干扰，优化整个系统的性能。算法基于动态规划的思想，充分挖掘不同小区调度用户之间的相互影响。仿真结果表明，提出的算法相比于现有的贪心的多小区用户调度算法，系统整体性能有显著提升。在较少小区场景下与穷举搜索进行仿真对比，发现本文提出的寻找次优解的算法性能接近穷举性能上限，并且算法复杂度低很多。
附图说明
图1为三小区系统模型图；
图2为四小区动态规划过程示意图；其中，虚线表示已筛除的调度用户序列，实线表示保留的调度用户序列，粗实线表示最终求解的已调度用户集合；
图3为不同算法的平均每个小区的频谱效率随小区用户数的变化图；
图4为效果对比图。
具体实施方式
下面通过具体实例并配合附图，对本发明做详细的说明。
如图1所示，考虑一个上行蜂窝系统，系统中有个M个共享可用频谱的小区，即频率复用因子为1。每个小区有1个基站，K个用户终端(User Equipment,UE)，其中基站有N根天线，用户终端有1根天线。每个小区同一时频资源上只能调度一个用户终端UE，即从这K个用户中选择一个调度，因此同一资源上每个基站有K种用户选择。在上行蜂窝系统中设置有一个中心调度单元，用于多小区协调的用户调度。
令
Figure GDA0002579102330000041
表示第i个小区的用户集合，ki表示第i个小区调度的用户。基站i接收到的信号
Figure GDA0002579102330000042
可表示为
Figure GDA0002579102330000043
其中
Figure GDA0002579102330000044
表示考虑大尺度衰落后基站i接收到的第j个小区中用户kj的信号功率；
Figure GDA0002579102330000045
表示第j个小区的用户kj到基站i的小尺度衰落，其中每个元素服从独立同分布(i.i.d.)的CN(0,1)复高斯分布；sik为用户ki的发射信号，有功率约束
Figure GDA0002579102330000046
表示基站i的加性高斯白噪声，有功率限制
Figure GDA0002579102330000047
基站端采用MMSE-IRC(Minimum Mean Square Error-Interference RejectionCombining)方式对接收到的信号进行干扰抑制，则基站i最终接收信号表示为yi＝wixi，其中
Figure GDA0002579102330000048
为基站i的接收检测向量，表示为
Figure GDA0002579102330000049
则基站i的接收SINR可以表示为
Figure GDA00025791023300000410
本发明以最大化系统总速率为目标，表示为
Figure GDA0002579102330000051
其中
Figure GDA0002579102330000052
表示所有小区调度的用户集合。多小区协调的用户调度问题就是选择一个调度用户集合
Figure GDA0002579102330000053
使得目标函数最大。建立数学模型如下：
Figure GDA0002579102330000054
Figure GDA0002579102330000055
Figure GDA0002579102330000056
这是一个非线性整数规划问题，被证明是NP难问题，穷举所有用户组合才可以得到最优的多小区调度用户集合，复杂度很高，因此研究次优解。
为了减小上述问题求解最优解的计算复杂度，本发明研究次优的多小区协作的用户调度算法。
文献P.Frank,A.Müller,H.Droste and J.Speidel,"Cooperativeinterference-aware joint scheduling for the 3GPP LTE uplink,"21st Annual IEEEInternational Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications,Instanbul,2010,pp.2216-2221提出的贪心的多小区用户调度算法中，协作的基站按照一定顺序依次进行调度，第i个调度的基站在已调度小区用户集
Figure GDA0002579102330000057
的基础上，选择使得整个系统总速率最大的本区用户
Figure GDA0002579102330000058
但是，该算法存在一个问题在于后调度的基站只能基于已调度用户集合进行用户选择，而不能根据本小区的用户信道状况调整之前的调度用户。而我们知道小区间的用户调度是互相耦合的，这必将影响系统的整体性能。例如，基站1调度用户31(即第1个小区中的用户3)，基站2在基站1调度用户的基础上选择用户52，此时基站3只能在已调度用户集合{31,52}的基础上选择调度用户63，但是基站3可能在已调度用户{31,42}基础上而选择用户73会有更好的系统性能，而这个算法却无法改变之前已经确定的调度用户。
因此，本发明利用动态规划的思想(参考文献D.P.Bertsekas,DynamicProgramming and Optimal Control.Belmont,MA,USA:Athena Scientific,1995)来解决这一问题，提出一种次优的多小区协调的用户调度算法。
显然，每个基站有K种用户选择。针对基站i的每一种用户选择ki(k∈{1,2,…,K})，定义一个调度用户序列
Figure GDA0002579102330000059
其共有i个元素,记录一种包括ki的前i个基站的用户选择，所以每个基站共有K个调度用户序列，用集合
Figure GDA00025791023300000510
表示。当i＝1时，
Figure GDA00025791023300000511
当i≥2时，
Figure GDA00025791023300000512
包括ki和一种基站i-1的调度用户序列
Figure GDA00025791023300000513
即
Figure GDA00025791023300000514
其中
Figure GDA00025791023300000515
表示如果基站i调度用户ki时从基站i-1的K个调度用户序列
Figure GDA0002579102330000061
中选择的使得所有i个小区的系统总速率最大的用户序列，即
Figure GDA0002579102330000062
进行到第M个基站时，从K个调度用户序列
Figure GDA0002579102330000063
中选择使得系统总速率最大的用户序列，即为本算法得到求解的最终的调度用户集合，可表示为
Figure GDA0002579102330000064
图2给出了4小区时的动态规划过程示意图，可以看出得到的用户调度集合
Figure GDA0002579102330000065
Figure GDA0002579102330000066
综上，将算法中每个基站的操作总结如下：
·基站1：对于每种用户选择，设定调度用户序列
Figure GDA0002579102330000067
·基站i∈{2,…M}：对于每种用户选择ki，从基站i-1的K个调度用户序列
Figure GDA0002579102330000068
中选择一个使得前i个小区的系统总速率最大的用户序列
Figure GDA0002579102330000069
即
Figure GDA00025791023300000610
Figure GDA00025791023300000611
并设定基站i调度用户ki时的调度用户序列为
Figure GDA00025791023300000612
基站M：从基站M的K个调度用户序列
Figure GDA00025791023300000613
中选择使得系统总速率最大的序列，即为最终的多小区调度用户集合
Figure GDA00025791023300000614
本发明算法与对比文献贪心算法的不同体现在：贪心算法是每个基站确定一个要调度的用户，下一个基站在之前基站确定的调度用户基础上选择用户(体现在图2中就是从BS1到BS4只有一条实线)；而本发明算法是基站i针对自己的每一种用户选择，都从基站i-1保留的K个序列(每一个序列都包含一种前i-1个基站的用户选择)中选择一个使得总速率最大的序列，体现在图2中就是基站i的每一个黑色节点都有K条入射虚线可以选择，最终选择了那条实线，也就是说从BS1到BS4自始至终都通过择优保留了K条实线，最终进行到BS4再从K条实线中选择最优的那条。
仿真结果
在本小节中，对提出算法进行仿真验证。仿真场景设置为7小区蜂窝网络，基站间距500米。设置每个基站4根天线，用户单根天线。用户发射功率为23dBm，噪声功率为-174dBm/Hz。无线信道模型包括大尺度衰落，阴影和小尺度衰落，具体仿真配置和信道参数参考3GPPTR36.814(参考文献3GPP TR 36.814,Evolved Universal Terrestrial RadioAccess(EUTRA)；Further advancements for E-UTRA physical layer aspects,3rdGeneration Partnership Project(3GPP),Technical Report)。为了给出全面的分析，本发明也仿真了贪心算法(P.Frank,A.Müller,H.Droste and J.Speidel,"Cooperativeinterference-aware joint scheduling for the 3GPP LTE uplink,"21st Annual IEEEInternational Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications,Instanbul,2010,pp.2216-2221)和传统的不协作的系统用作对比。
图3展示了不同算法的平均每个小区的频谱效率随小区用户数的变化。可以看出，通过小区间协调的用户调度，本文提出的算法和对比文献P.Frank,A.Müller,H.Drosteand J.Speidel,"Cooperative interference-aware joint scheduling for the 3GPPLTE uplink,"21st Annual IEEE International Symposium on Personal,Indoor andMobile Radio Communications,Instanbul,2010,pp.2216-2221中算法相比于小区间不协作的传统网络，性能都有显著提升。而在上述对比文献的贪心算法中，后调度的基站只能被动地适应其他小区的已调度用户集合进行用户选择，而不能根据本小区的用户信道状况调整之前的调度用户。本发明所提算法通过动态规划的思想改善了这一问题，因此性能好于贪心算法。
进一步，我们将寻找次优解的本文所提算法与对比文献算法(P.Frank,A.Müller,H.Droste and J.Speidel,"Cooperative interference-aware joint scheduling forthe 3GPP LTE uplink,"21st Annual IEEE International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications,Instanbul,2010,pp.2216-2221)的性能与穷举搜索所能达到的性能上限进行仿真对比。各个算法的时间复杂度如表1所示。为了保证穷举算法的计算可行性，我们仿真较小数值场景，其中小区数M＝4，基站天线数N＝2，每个小区用户数K＝10。图4展示仿真结果，可以看出，本文所提算法寻找的次优解的系统性能逼近穷举算法得到的最优解的系统性能，但是算法复杂度却低很多。
表1.算法复杂度*
穷举搜索 本发明算法 对比文献
O(K<sup>M</sup>MN<sup>3</sup>) O(K<sup>2</sup>M<sup>2</sup>N<sup>3</sup>) O(KM<sup>2</sup>N<sup>3</sup>)
*第一行表示仿真的算法，第二行表示它们的时间复杂度。
尽管前面公开的内容示出了本发明的示例性实施例，但应注意，在不背离权利要求限定的本发明的范围的前提下，可以进行多种改变和修改。根据这里描述的发明实施例的结构，权利要求的组成元件可以用任何功能等效的元件替代。因此，本发明的保护范围应当由所附的权利要求书的内容确定。

Claims (10)

1.一种上行蜂窝网络中的多小区协调调度方法，其中，上行蜂窝网络中有M个小区共享频谱资源，每个小区设有一个基站，同一时隙每个基站有K种用户选择，其步骤包括：
1)从该M个小区对应的基站中选取一基站1作为第一个基站进行用户选择，得到K个调度用户序列构成的集合
Figure FDA0002579102320000011
其中
Figure FDA0002579102320000012
k1为小区1中的第k个用户终端；
2)后续基站i∈{2,…M}依次调度用户；对于基站i的每种用户选择ki，从基站i-1的K个调度用户序列构成的集合
Figure FDA0002579102320000013
中选择一个使得前i个小区的系统总速率最大的用户序列
Figure FDA0002579102320000014
即
Figure FDA0002579102320000015
然后得到基站i调度用户ki时的调度用户序列为
Figure FDA0002579102320000016
调度用户序列
Figure FDA0002579102320000017
包括ki和前i-1个基站的用户选择共i个用户，函数f(·)为系统总速率，
Figure FDA0002579102320000018
为基站i-1的K个调度用户序列集合，
Figure FDA0002579102320000019
为
Figure FDA00025791023200000110
中的一个调度用户序列；
3)对于该M个小区中进行最后用户选择的小区对应的基站M，从该基站M的K个调度用户序列构成的集合
Figure FDA00025791023200000111
中选择使得系统总速率最大的序列
Figure FDA00025791023200000112
作为最终的多小区调度用户集合。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基站端采用最小均方误差干扰抑制合并方式MMSE-IRC对接收到的信号进行干扰抑制；基站i最终接收信号为yi＝wixi，其中wi为基站i的接收检测向量，xi为基站i接收到的信号。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，基站i接收到的信号
Figure FDA00025791023200000113
其中，
Figure FDA00025791023200000114
表示考虑大尺度衰落后基站i接收到的第j个小区中用户kj的信号功率，
Figure FDA00025791023200000115
表示第j个小区的用户kj到基站i的小尺度衰落，sjk为用户kj的发射信号，zi表示基站i的加性高斯白噪声。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，sjk满足功率约束
Figure FDA00025791023200000116
加性高斯白噪声zi满足功率限制
Figure FDA00025791023200000117
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以最大化系统总速率
Figure FDA00025791023200000118
为目标，求解得到对应的多小区调度用户集合
Figure FDA00025791023200000119
SINRi为基站i的接收信噪比。
6.一种上行蜂窝系统，包括共享频谱资源的M个小区，每个小区设有一个基站，其特征在于，还包括一中心调度单元；其中，该中心调度单元从该M个小区对应的基站中选取一基站1作为第一个基站进行用户选择，得到K个调度用户序列构成的集合
Figure FDA00025791023200000120
其中
Figure FDA0002579102320000021
k1为小区1中的第k个用户终端；后续基站i∈{2,…M}依次调度用户，对于基站i的每种用户选择ki，从基站i-1的K个调度用户序列构成的集合
Figure FDA0002579102320000022
中选择一个使得前i个小区的系统总速率最大的用户序列
Figure FDA0002579102320000023
即
Figure FDA0002579102320000024
然后得到基站i调度用户ki时的调度用户序列为
Figure FDA0002579102320000025
调度用户序列
Figure FDA0002579102320000026
包括ki和前i-1个基站的用户选择共i个用户，函数f(·)为系统总速率，
Figure FDA0002579102320000027
为基站i-1的K个调度用户序列集合，
Figure FDA0002579102320000028
为
Figure FDA0002579102320000029
中的一个调度用户序列；对于该M个小区中进行最后用户选择的小区对应的基站M，从该基站M的K个调度用户序列构成的集合
Figure FDA00025791023200000210
中选择使得系统总速率最大的序列
Figure FDA00025791023200000211
作为最终的多小区调度用户集合。
7.如权利要求6所述的上行蜂窝系统，其特征在于，基站端采用最小均方误差干扰抑制合并方式MMSE-IRC对接收到的信号进行干扰抑制；基站i最终接收信号为yi＝wixi，其中wi为基站i的接收检测向量，xi为基站i接收到的信号。
8.如权利要求7所述的上行蜂窝系统，其特征在于，基站i接收到的信号
Figure FDA00025791023200000212
其中，
Figure FDA00025791023200000213
表示考虑大尺度衰落后基站i接收到的第j个小区中用户kj的信号功率，
Figure FDA00025791023200000214
表示第j个小区的用户kj到基站i的小尺度衰落，sjk为用户kj的发射信号，zi表示基站i的加性高斯白噪声。
9.如权利要求8所述的上行蜂窝系统，其特征在于，sjk满足功率约束
Figure FDA00025791023200000215
加性高斯白噪声zi满足功率限制
Figure FDA00025791023200000216
10.如权利要求6所述的上行蜂窝系统，其特征在于，以最大化系统总速率
Figure FDA00025791023200000217
Figure FDA00025791023200000218
为目标，求解得到对应的多小区调度用户集合
Figure FDA00025791023200000219
SINRi为基站i的接收信噪比。
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