CN1984430B - 自动资源限制分配的方法、基站、移动终端、设备及网络 - Google Patents

Abstract

本发明考虑用于自动资源限制分配以用于对单频网络的小区(C1，C2...)或扇区(S1，S2...)之间的干扰进行协调的方法、基站、移动终端、资源分配设备及其移动网络，其中该单频网络的频带被细分为至少两个子集(F1，F2...FR)，由此，该单频网络中的移动终端(T1)执行对导频符号的功率测量，基于所述功率测量，计算在没有干扰协调的情况下和在存在干扰协调的情况下小区(C1，C2...)中的信干比和数据吞吐量；并且以使得小区(C1，C2...)中的总数据吞吐量最大化的方式，选择所述至少两个子集(F1，F2...FR)中的至少一个专用子集来使用受限功率。

Description

自动资源限制分配的方法、基站、移动终端、设备及网络

技术领域

本发明涉及一种用于在单频网络中协调干扰的自动资源限制分配方法，相应基站、移动终端、资源分配设备，以及移动网络。

背景技术

对例如用于移动无线系统空中接口的未来演进来说，诸如正交频分复用(OFDM)之类的正交传输方案、单载波频分多址(FDMA)或诸如具有多终端的交织FDMA之类的分布式FDMA将变得越来越重要。例如在第三代合伙伙伴计划(3GPP)技术规范组(TSG)无线电接入网络(RAN)中，针对例如依照标准IEEE802.11a的无线局域网(WLANs)或针对第四代空中接口，当前正对那些无线系统进行讨论。

给定许可的带宽，对于所有用户来说，来自网络供应商的传输容量(例如用于图片上传或视频通信)必须尽可能得高，以便于为尽可能多的用户提供服务。而且，用户所体验的服务质量特别是服务覆盖率是一种用户所要求的重要特性。因此，接入方案应当在单频网络(SFN)的小区边界处工作良好。为此，在一种网络规划中，干扰协调方案有赖于跨小区的资源分配。这种资源分配包括将小区中的传输功率的限制分配在由频带细分而成的子集群的受限子集上。

在多小区的区域中，必须对该限制进行分配，从而在两个小区之间的区域中不同的限制设定总是得到满足，并且在整个边界区域中可以使用尽可能多的频谱，并且因此使数据吞吐量最大化。

因此，限制分配的目的是：邻接小区或扇区具有不同的限制，并且，将针对处于边界区域可能离开该小区的移动终端的相应的可能优选项，例如优选使用的子集，跨边界区域的不同部分进行分配。

如果有新的小区添加到现存网络或现存小区被移除，则必须重新考虑或修改该限制分配。

在实践中，网络必须适应实际的地理条件以及适应放置基站的地理位置的有限可用性。因此基站布局将不再是规则的。因此，针对限制或优选项的网络规划必须针对这种实际的非规则设置的基站来进行。而且，如果新的基站被添加到已放置有其他基站的区域中，则任务就是对这种限制进行分配或再分配。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于自动资源限制分配以用于对单频网络的小区或扇区之间的干扰进行协调的方法，来提供对可用资源的有效利用。

该目的通过下列方式来实现：根据本发明教导的方法、根据本发明教导的基站、根据本发明教导的移动终端、根据本发明教导的资源分配设备以及根据本发明教导的移动网络。

本发明的主要思想在于由网络实体进行资源限制的自动分配，并且该自动分配建立在由移动网络中实际移动终端进行的并以特定时间间隔(例如1天)报告的功率测量的基础之上，并且，在于借助于测量或针对存在干扰协调的情况下相应计算出的提升潜力，执行该分配.因此，针对来自干扰协调的提升潜力评定该测量.

因此，在通常情况下，首先，无需设置资源限制来添加小区，或者以粗资源限制分配来添加小区。然后，可以使邻接基站亦即其调度器获知该小区或可能的资源限制。接下来，在操作时间期间的功率测量之后，该自动资源分配过程将发生，导致改进的资源限制分配。

根据从属权利要求以及随后的描述可以获知本发明的进一步发展。

附图说明

下面，将参考附图对本发明进行进一步的解释。

图1示意性地示出了将OFDM或单载波FDMA频带分离成分开的子集以及受限子集的功率限制。

图2示意性地示出了将专用子集分配给边界区域中的移动终端的六边形小区式样。

图3示意性地示出了将专用子集分配给边界区域中的移动终端的分扇区的小区式样。

图4示意性地示出了被5个最近的邻接小区包围的新设置的小区C₁以及外小区环。

图5示意性地示出了小区边界处的干扰情况，其中两个干扰源示意性地示出了导频和数据干扰功率。

图6示意性地示出了分扇区的小区布局，其中这些小区具有固定的受限子集并以n_i进行标示，并且搜索以x_i标示的受限子集所针对的小区。

具体实施方式

根据本发明的移动网络包括移动终端、基站以及至少一个资源分配设备。

每个所述移动终端都连接到一个或多个所述基站，并且基站进而经由基站控制器连接至核心网。每个所述基站都连接至所述至少一个资源分配设备中的至少一个。

移动终端包括用于在诸如OFDM网络之类的单频网络中进行发送和接收的移动终端的功能，亦即，它们可借助基站连接至移动网络。

而且，根据本发明的移动终端包括一种装置，该装置用于以特定时间间隔对该移动终端的服务小区和邻接小区的导频符号执行功率测量；用于基于所述功率测量，计算在没有干扰协调的情况下的信干比(signal to interference ratio)以及计算在存在导致消除最强干扰源的干扰协调的情况下的信干比；并且用于将信干比发送至基站。

该基站包括诸如WLAN和OFDM网络的单频网络中的基站功能，亦即，他们为移动终端提供连接至移动网络的可能性。

而且，根据本发明的基站包括一种装置，该装置用于基于对导频符号的功率测量，计算在没有干扰协调的情况下小区中的信干比以及计算在存在导致消除最强干扰源的干扰协调的情况下小区中的信干比，其中上述功率测量是由测量该移动终端的服务小区的导频符号和邻接小区的导频符号的移动终端所执行的；并且，用于将信干比发送至另一网络设备.

根据本发明的资源分配设备包括一种装置，该装置用于借助由移动终端测量的小区中的信干比，计算在没有干扰协调的情况下的数据吞吐量以及计算在存在导致消除最强干扰源的干扰协调的情况下的数据吞吐量；并且用于以使得小区中的总数据吞吐量最大化的方式，选择至少一个受限子集来使用至少一个专用小区中的受限功率。

下面，参考图1至图6以示例的方式对根据本发明的方法进行详述。

针对用于UTRAN(通用移动电信系统陆地无线电接入网络)增强的OFDM传输来描述根据本发明的方法，但是，本发明也可用于，例如，具有循环前缀和频域均衡的单载波系统或其他FDMA系统，在这些系统中向移动终端分配不同的载波。

在单频网络SFN中，即频率重用为1的系统中，小区边界处的源自邻接基站的干扰情况极大地限制了在此小区边界处可获得的吞吐量。在小区的内环中，使得SFN方式有效的带宽将会加重该限制。

本发明建立在将频带分离成若干子基的基础上。需要认识到，与诸如CDMA(码分多址)网络相比，在OFDM网络中由于载波是信道的特征函数，因此可以规划和避免干扰。这种规划对于正交上行链路方案也是可行的。因此，可以将频带或时间-频率式样集划分成多个相互间只有很少干扰的分开的子集。如果基站被同步，则这些子集可对应于时间式样。如果象常态一样，则不是这种情况，子集会对应于频率式样。通常，这些子集每个可对应于多个时间-频率式样。

图1的上半部分示出了沿频率轴f的R个不相交子集F1、F2...FR。所有这些子集可以沿功率轴p具有相同的最大功率值，亦即，所有子集都使用相同的最大功率。这些子集可以包含对频率选择性衰减信道具有鲁棒性的频率分集的频率式样。为简单起见，如图1所示，它们在频率轴f上显示为方框。

通常情况下，这些子集无需不相交，尽管这使任务变得更加复杂。

现在，对这些子集来说，小区专用的功率规划是可行的。例如，对依赖于专用小区的下行链路来说，专用子集仅可在该小区中使用降低的功率，即资源限制。

该功率限制显示在图1的下半部分。这里，可以看到，受限子集Fn最大仅可使用有限的功率p1。

在R＝7的情况下，具有干扰功率规划的本发明可通过图2给出的全向天线和六边形小区进行说明。

小区标注为Cn，其中数字n指示各小区的专用受限子集Fn，并且在小区的边界区域中使用的子集Fk用数字k来标注。在小区的内部区域，所有的子集都用于上行链路。根据图1，在下行链路中各专用受限子集Fn仅使用有限的功率。在下行链路中，例如，干扰协调以这样的方式进行工作：邻接小区中的资源限制转换为由原始小区服务的并正靠近邻接小区的移动终端的优选项。

因此，资源限制分配的目标是邻接小区或扇区具有不同的资源限制，并且将针对处于边界区域并可能离开该小区的终端的相应的可能优选项跨边界区域的不同部分进行分配，从而在整个边界区域中可以使用尽可能多的频谱，并且因此使数据吞吐量最大化。

通过选择R＝7，实现了小区被具有不同的小区号n，即具有不同的专用受限子集Fn的邻接小区包围.

图3描述了一种类似情况。这里，以R＝9的情况为例说明了针对分扇区的六边形小区的干扰功率规划。

这些扇区标注为Sn，其中n指示各扇区的专用受限子集Fn，并且，在扇区的边界区域中使用的子集Fk用数字k来标注。在扇区的内部区域，所有子集都用于上行链路，而由于干扰各专用受限子集Fn负荷更重，并且仅在观察到该内部区域中的强小区间干扰的情况下才能使用。根据图1，各专用受限子集Fn仅使用有限的功率。

现在，在实践中，移动网络必须适应于实际的地理条件和可放置基站的地理位置的有限的可用性。因此，基站布局将不再是规则的。从而，针对资源限制或优选项的网络规划必须针对这种实际的非规则设置的基站来进行。而且，如果新的基站被添加到已放置有其他基站的区域中，则任务就是对资源限制进行分配或再分配。

根据本发明，由资源分配设备进行资源限制的自动分配，并且该自动分配建立在由移动网络中实际移动终端进行的并以特定时间间隔(例如1天)报告的功率测量的基础之上，并且，在于根据针对该测量或存在干扰协调的情况下相应计算出的提升潜力，执行该分配。针对来自干扰协调的提升潜力评定该测量。

因此，通常情况下，首先，无需设置资源限制来添加小区或通过资源限制粗分配来添加小区。然后，可以使邻接基站亦即其调度器获知该小区或可能的资源限制。接下来，在操作时间期间的测量之后，该自动资源分配过程将发生，导致改进的分配。

每个小区中在功率方面受限的频谱的受限子集无需是分开的，并且可以相同地计算边界区域中的数据吞吐量提升潜力，而无需考虑组成子集的基本单元的选择，即用于调度的基本单元的频率式样。该子集由所选择的频率式样来描述，并且若n是频率式样的数目，显然其是2ⁿ种可能性中的一种。这使得分配过程在编号上非常复杂。因此，下面的解释在不丧失一般性的情况下假设R个分开的子集中只有一个可被限制在任何小区或扇区中。

如果新小区必须设置在特定位置处，那么它将具有M个可能是基于欧几里德距离的最接近的邻接小区。那些处于邻接小区环之外的小区将不会对新设置的小区产生影响。

在图4中，示出了示意性地描述为圆圈的多个小区。新设置的小区标注为C₁并且所述小区C₁具有5个最近的邻接小区。在功率方面受到限制的受限子集的索引在每个最近的邻接小区中标注为x_i。属于靠近最近的邻接小区的小区环并具有带索引n_i的受限子集的小区不会对新设置的小区C₁产生直接的影响。

在使资源限制的设定在M个最近的邻接小区保持不变的同时，可以对用于新小区C₁的资源限制分配进行优化。这可能很快但并非最佳方案。如果对所有小区进行重新分配，则就可以获得理论上的最佳，但由于不应该由于一个新小区C₁的设置而修改整个网络规划，例如成千上万的小区，因此一种合理的途径应是：将最近的邻接小区环之外的环中的小区中的资源限制设定保持不变。

下面，针对一般情况对本发明进行进一步的描述。

本发明包括通过所选择的资源限制分配在最佳区域中考虑了并最大化了在干扰协调的情况下所经历的信干比或数据吞吐量。

如果我们考虑一个特定小区或扇区C_i，其基于针对该小区的所选索引x_i，那么子集

在功率方面受到限制.可以通过干扰协调获得的数据吞吐量增益取决于选择的这个索引x_i以及具有索引x_j的邻接小区或扇区的索引。如果小区C_i和邻接小区的受限子集不同，即如果

那么可以通过干扰协调实现在两个小区的边界区域中的数据吞吐量增益。如果小区C_i所服务的移动终端接近小区C_j的边界，那么，如果干扰协调可行的话则在小区C_i内可获得数据吞吐量增益。而且，如果另一移动终端处于邻接小区C_j内并且从那接受服务，那么，如果小区C_i和邻接小区的受限子集不同，即如果

那么当这个另一移动终端从外部接近小区C_i时在小区C_j的边界区域中而在小区C_i之外也可以获得数据吞吐量增益。

可以根据功率测量来计算或估计出这些数据吞吐量增益。

小区C_i内的移动终端测量来自小区C_i的导频，并且因此测量由

标注的接收强度、来自小区C_j的具有强度的最强邻接导频以及来自小区k的具有强度的第二强导频。而且，假设数据功率|d|²由|d|²＝α|p|²给出，其中|p|²是导频功率，α是常量，则可以对来自其它小区的非特定干扰强度I_ges进行最坏情况下的估计。

接着如下所示，可以对未协调的子集的信干比以及对由于干扰协调已经消除最强干扰源的子集的信干比进行计算或估计。

对于不同干扰的情况，将示出如何找到或估计信干比的增益。

在图5中描述了可能的干扰情况。这里，画出了相对于频率f的信号和干扰。沿轴S(f)和轴I(f)的箭头表征导频，而数据被示为矩形信号。沿着轴S(f)，描述了从小区C_i的服务基站发出的导频和数据。沿着轴I(f)，从两个干扰小区C_j和C_k发出的导频分别被描述为点虚线箭头和实线箭头，发出的数据被描述为矩形信号。

未协调情况下的信干比SIR_u通常可计算为：

根据干扰强度，可以分为三种情况：

1.在测量时，来自小区C_i自身的导频突出，但没有测量到来自邻接小区的其他导频高于来自小区C_i自身数据的功率水平。因此，干扰数据在幅度上也远低于小区C_i自身的数据，但是很多的干扰数据被叠加了起来。在该情况下，干扰协调不起作用或者并不会带来益处。针对特定小区索引的测量和报告是不可行的并且是不必要的。

2.在测量时，只有来自小区C_j的导频相对于小区C_i的数据突出，而没有来自小区C_k的导频。因此干扰协调将带来很多益处，如果只有来自小区C_j的干扰源而没有其他干扰源则理论上可以存在无限大的信干比。但在实际中，从实际的小区布局情况可以知道这是不可能的。信噪比增益超过5-7dB的情况不会发生。因此最坏情况下的假设是其他干扰源(例如来自小区C_k并具有导频功率水平的干扰源)的导频正好在小区C_i的数据幅度之下。因此它们将不处于上方，否则来自小区C_k的导频将是可测量的并且适用下一情况，而且，它们也不会太低，因为这将过于理想化。对于导频与数据的比率，给定方程|d|²＝α|p|²，其中|p|²是导频符号功率。接着可以假设或 至少比

低几分贝，否则来自小区C_k的导频也是可测量的。因此，对于未协调的信干比SIR_u，可以假设或对于协调的信干比SIR_c，最坏情况的假设是信干比局限为因此，可以计算并报告信干比SIR_c和可能的数据吞吐量。

3.在测量时，来自干扰小区C_j和C_k的导频相对于小区C_i的数据而突出。干扰协调使得消除了来自小区C_j的最强干扰源。相对于来自小区C_k的干扰来说，非特定干扰I_ges可被忽略，否则，我们将看到第四个导频，或者可近似认为其导频水平处于来自小区C_i的数据水平之上并且其数据水平比来自小区C_i的数据水平低α因子。因此，对于未协调的信干比SIR_u来说，这意味着：

并且，对于协调的信干比SIR_c来说

因此，在正确情况下，即在忽略非特定干扰I_ges的情况下，信干比之间的增益是

因此，示出了对于可能情况下如何根据可获的测量计算出未协调的信干比SIR_u和协调的信干比SIR_c。可以据此推导出数据吞吐量值，例如，通过利用仿真曲线来推导。

因此，可以计算或估计出在没有干扰协调可能性的情况下移动终端的潜在数据吞吐量Th_u，并且，如果移动终端可以从干扰协调中获益并且能够在干扰小区中的功率受限制的子集上对该移动终端进行调度的话，那么可以计算该移动终端潜在的更高的数据吞吐量，标注为Th_c。

因此，数据吞吐量是从移动终端向基站报告的功率测量值的函数，也就是说，如果特定强度的干扰源搅扰了移动终端，那么该函数就是

和

因此，可以计算出在没有干扰协调情况下的数据吞吐量Th_u(t)和在存在干扰协调情况下的数据吞吐量Th_c(t)。从而，如果在时间t从小区C_i中的移动终端测量得来自小区C_j的干扰，那么，当小区C_i中的移动终端在子集上而不是其他子集上进行调度时，吞吐量增益ΔTh(t)为/ΔTh(t)＝Th_c(t)-Th_u(t)。

可以通过类似的方式对上行链路进行计算。

通过对来自小区C_i中的多个移动终端的功率测量求和，并且通过在该干扰周期的时间上对ATh(t)进行积分，或者，如果通过二次抽样、与抽样周期Δt相乘并且求和缓慢改变处理是适当的，那么可以获得并记录来自小区C_j对小区C_i的干扰的组合的平均数据吞吐量增益g_i，j。这应当以特定周期的时间来执行。

该增益仅对于两个小区C_j和C_i中不相等的资源限制才是可获得的。因此，如果由于小区规划或资源限制分配而使得使用小区C_i和C_j中的受限功率的受限子集的索引分别被设为x_i和x_j的话，那么乘积|sign(x_i-x_j)|·g_i，j给出了可获得的增益。仅在x_i≠x_j的情况下才可以实现该增益。

现在，可以以类似的方式计算出在对来自小区C_i的干扰进行测量的小区C_j中的移动终端的外部数据吞吐量增益。小区C_j中的移动终端的功率测量用于确定平均数据吞吐量增益g_i，j，这与用于确定平均数据吞吐量增益g′_ji的方法类似。

再次根据资源限制分配，乘积|sign(x_i-x_j)|·g′_j，i给出了由于资源限制分配可获得的数据吞吐量增益。

在本发明的实施例中，移动终端确定数据吞吐量增益并经由其服务基站向接入服务器或资源分配设备报告该数据吞吐量增益。

在本发明的另一实施例中，移动终端向其服务基站报告功率测量，该服务基站接着确定平均数据吞吐量增益并向接入服务器或资源分配设备报告该平均数据吞吐量增益。

在本发明的又一实施例中，移动终端经由其服务基站向接入服务器或资源分配设备报告功率测量，并且该接入服务器或资源分配设备确定平均数据吞吐量增益。

总体来说，针对小区C_j和小区C_i的组合，双方的数据吞吐量增益是：

现在，为了覆盖整个多小区的区域，必须对将进行前瞻优化的所有相关边界区域上的这些增益进行求和。

这里要强调两种情况：

在第一种情况中，新小区C₁的所有最近邻接小区应当保持其受限子集索引x_j。因此，参考图4，新设置的小区C₁周围的最近邻接小区的内环保持其子集索引x_j，其中j＝2，...，M+1。

在第二种情况中，同时对多个小区进行了优化，因此，例如参考图4，仅有外部小区的最外环保持其受限子集索引x_j，其中产S+1，S+2...，L，并且搜索受限子集索引x₁，...，x_s。那些保持固定的受限子集索引也可以标注为n_j(其中j＝S+1，S+2...，L)以简化变量之间的差别。

图6示出了中心具有新设置的小区的多个分扇区的小区。新设置的小区的三个扇区具有在功率上受限制的并且被进行搜索的受限小区，其分别以索引x₁、x₂和x₃标注。最近邻接小区的受限子集被标注为n₄，...n₂₁并且全部是固定的，从而图6代表了上述的第一种情况。

现在来考虑第一种情况，从索引集合I_R＝{1，2，...，R}中搜索出x₁，并且仅必须在到M个最近邻接小区的边界上进行求和.因此数据吞吐量增益如下：

$G_{x_1}=\underset{j=2}{\overset{M+1}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{sign}(x_1-x_j)\right|\·{2\mathrm{gm}}_{1,j}$

如果我们根据可能的限制数v∈{1，2，...，R}来对给定的受限子集索引x_j进行排序，那么集合I_v描述了具有值v的受限子集索引x_j。然后，和可以被重新排列并且被分成两个和，如下：

$G_{x_1}=\underset{v=1}{\overset{R}{\mathrm{\Σ}}}\left(\right|\mathrm{sign}(x_1-v)|\·\underset{I_v}{\mathrm{\Σ}}{2\mathrm{gm}}_{1,j})$

如果存在索引v，其没有用作任何一个所考虑的小区上的受限子集索引，那么最后的和可以为空并因此为0。因而，如果将x₁选择为该未在周围使用的值v的话，则是最优的。

如果没有这样的值，那么记起累加起来的数据吞吐量增益总是正的，但并非所有的数据吞吐量增益都可以实现。因此，如果选择索引x₁从而牺牲了最小的正数据吞吐量增益，则可找到明显的优化。也就是，对于

为最小。在任何情况下，可以很容易地给出解决方案。

在第二种情况下，即在多于一个小区被优化的情况下，必须在受到搜索到的变量x₁，...，x_s的设定影响的所有相关边界上进行求和。排除固定小区之间的边界有点复杂。为了便于表示，也可以在所有的L个被考虑的小区上执行求和，即使这包含一些未受到搜索到的变量影响的外环内的固定部分。

于是针对整个区域的数据吞吐量增益给出如下：

$G=\underset{j=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{sign}(x_i-x_j)\right|\·{\mathrm{gm}}_{i,j}$

保持固定的受限子集索引被标注为n_S+1，...n_L。在图6中，其将为S＝3。如果取走固定的小区边界数据吞吐量增益，则将其余受到影响的边界的数据吞吐量增益给定为

$G_{\mathrm{rel}}=\underset{j=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{sign}(x_i-x_j)\right|\·{\mathrm{gm}}_{i,j}-\underset{j=S+1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=S+1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\left|\mathrm{sign}(n_i-n_j)\right|\·{\mathrm{gm}}_{i,j}$

因为gm_i，j＝gm_j，i，所以上述针对整个具有L个小区的区域的数据吞吐量增益的运算可以由下述使用包含边界增益的对称矩阵的运算来表示。该表示将表征：如果变量x_i、x_j或n_j具有不同的值，则在变量在交叉点相遇的情况下取走边界增益。

因此，数据吞吐量G如下：

如果想取走固定的小区边界增益，则于是将取走矩阵右下方索引值为S或大于S的增益。

现在，在这第二种情况中，使总增益G最大化的解决方案变得更加复杂，并且需要考虑智能的搜索算法。

全部搜索将总能提供解决方案。例如，在图6的情况中，如果内部小区和内层(tier)只在12个小区的最外环是固定的情况下才必须被优化。那么，该表示应当变为：内层中的所有索引也被标注为x_j。这样，必须对包括其扇区的7个小区进行优化。

如果假设具有三种可选择的扇区设定，其中每个小区具有三种可能的轮换，则每个小区仅保留了9种可能性。于是，全部搜索将尝试9⁷种可能性，即大约4,7·10⁶。利用中等处理能力在较长的时间框架上实现这一点也是可行的。

总之，必须声明：在任何情况下都存在可行的解决方案，并且该算法将由网络来执行。

而且，对于上行链路来说，也可以以类似的方式来计算所避免的干扰。

以上述类似方式，该标准可以不考虑总体吞吐量，而是考虑小区边缘处的最小吞吐量。分配可以建立在对该标准进行优化的基础上。

从而在任何情况下，找到的资源限制分配将接着对网络性能进行优化并且被发送到所涉及的基站。而且，需要注意的是邻接基站也被告知了新设定。

通过给出的解决方案，可以无须手动资源分配设定而增加新的小区。

给出的解决方案达到了最佳的资源分配，该资源分配不是基于地理条件，而是基于于实际的业务分配和终端事件。

通过在网络实体中自动执行的这种分配，网络供应商将可以花费较少的维护努力。

这种优化可以比通过手动设置更频繁地执行。可以将针对可能的新设定的增益与当前增益进行比较以确定重新配置是否合算。

Claims (10)

1.一种用于自动资源限制分配以用于对单频网络的小区(C1，C2...)或扇区(S1，S2...)之间的干扰进行协调的方法，其中所述单频网络的频带被细分为至少两个子集(F1，F2...FR)，由此，在至少一个小区或扇区中所述至少两个子集(F1，F2...FR)中的至少一个使用受限功率，所述方法的特征在于：

所述单频网络中的移动终端(T1)以特定时间间隔对其服务小区和邻接小区的导频符号进行功率测量；

在所述功率测量的基础上，计算在没有干扰协调的情况下所述小区(C1，C2...)中的信干比以及计算在存在导致消除最强干扰源的干扰协调的情况下所述小区(C1，C2...)中的信干比；

借助于所述信干比，计算在没有干扰协调的情况下的数据吞吐量以及计算在存在干扰协调的情况下的数据吞吐量；

以及，以使得所述小区(C1，C2...)中的总数据吞吐量最大化的方式，在至少一个专用小区(C1)或扇区(S1)中选择所述至少两个子集(F1，F2...FR)中的至少一个专用子集来使用受限功率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：如果只存在一个应为其选择受限子集的专用小区(C1)或扇区(S1)，那么该专用小区(C1)或扇区(S1)的最近邻接小区或扇区根据那个使用所述最近邻接小区或扇区中的受限功率的子集被细分成多个群；确定最近邻接小区或扇区中的这样的专用群，其在所述专用小区(C1)中存在基于不同的所选择面临的资源限制的干扰协调且假设从所述专用群中消除了干扰的情况下、在到最近邻接小区或扇区的所述专用群的边界区域中具有最低的数据吞吐量提升；以及在所述使用最近邻接小区或扇区的所述专用群中使用受限功率的子集在所述专用小区(C1)或扇区(S1)中也使用受限功率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述专用小区(C1)是在所述单频网络中最新形成的。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，小区或扇区的外层在其资源限制方面保持不变，并且仅小区或扇区的内部群在其资源限制分配方面进行优化。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，仅从可选扇区设定的简化集中选择小区资源限制。

6.一种用于自动资源限制分配以用于对单频网络的小区(C1，C2...)或扇区(S1，S2...)之间的干扰进行协调的基站，其中所述单频网络的频带被细分为至少两个子集(F1，F2...FR)，由此，在至少一个小区或扇区中所述至少两个子集(F1，F2...FR)中的至少一个使用受限功率，所述基站的特征在于：

所述基站包括这样的装置：所述装置用于基于由对其服务小区的导频符号和邻接小区的导频符号进行测量的移动终端所执行的对导频符号的功率测量，计算在没有干扰协调的情况下所述小区(C1，C2...)或扇区(S1，S2...)中的信干比以及计算在存在导致消除最强干扰源的干扰协调的情况下所述小区(C1，C2...)或扇区(S1，S2...)中的信干比；

以及所述基站包括用于将所述信干比发送至另一网络设备的装置。

7.根据权利要求6所述的基站，其特征在于，所述基站包括这样的装置，所述装置用于以特定时间间隔确定通过干扰协调获得的平均数据吞吐量增益；并且，用于从其他基站收集所述平均数据吞吐量增益或者将所述平均数据吞吐量增益报告给另一网络设备.

8.一种用于自动资源限制分配以用于对单频网络的小区(C1，C2...)或扇区(S1，S2...)之间的干扰进行协调的移动终端(T1)，其中所述单频网络的频带被细分为至少两个子集(F1，F2...FR)，由此，在至少一个小区(C1)或扇区(S1)中所述至少两个子集(F1，F2...FR)中的至少一个使用受限功率，该移动终端的特征在于：

所述移动终端包括用于以特定时间间隔对所述移动终端的服务小区的导频符号和邻接小区的导频符号进行功率测量的装置；

所述移动终端包括这样的装置，所述装置用于基于所述功率测量，计算在没有干扰协调的情况下的信干比以及计算在存在导致消除最强干扰源的干扰协调的情况下的信干比；以及

所述移动终端包括用于将所述信干比发送至基站的装置。

9.一种用于自动资源限制分配以用于对单频网络的小区(C1，C2...)或扇区(S1，S2...)之间的干扰进行协调的资源分配设备，其中所述单频网络的频带被细分为至少两个子集(F1，F2...FR)，由此，在至少一个小区(C1)或扇区(S1)中所述至少两个子集(F1，F2...FR)中的至少一个使用受限功率，所述资源分配设备的特征在于：

所述资源分配设备包括第一装置，所述第一装置用于借助于移动终端(T1)测量的所述小区中的信干比，计算在没有干扰协调的情况下的平均数据吞吐量以及计算在存在基于邻接小区中资源限制的区别的导致消除最强干扰源的干扰协调的情况下的平均数据吞吐量；

以及所述资源分配设备包括第二装置，所述第二装置用于以使得所述小区(C1，C2...)中的总数据吞吐量最大化的方式，在至少一个专用小区(C1)或扇区(S1)中选择所述至少两个子集(F1，F2...FR)中的至少一个专用子集来使用受限功率。

10.一种移动网络，其包括权利要求6所述的基站、权利要求8所述的移动终端以及权利要求9所述的资源分配设备。

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