WO2011123983A1 - 无线异构网络中的基站、移动台和方法 - Google Patents

无线异构网络中的基站、移动台和方法 Download PDF

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WO2011123983A1
WO2011123983A1 PCT/CN2010/000459 CN2010000459W WO2011123983A1 WO 2011123983 A1 WO2011123983 A1 WO 2011123983A1 CN 2010000459 W CN2010000459 W CN 2010000459W WO 2011123983 A1 WO2011123983 A1 WO 2011123983A1
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WO
WIPO (PCT)
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base station
mobile device
downlink data
data rate
association
Prior art date
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PCT/CN2010/000459
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
王钧
王栋耀
蒋琦
庞继勇
刘建国
沈钢
Original Assignee
上海贝尔股份有限公司
阿尔卡特朗讯
Priority date (The priority date 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 date listed.)
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Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W36/00—Hand-off or reselection arrangements
    • H04W36/24—Reselection being triggered by specific parameters
    • H04W36/30—Reselection being triggered by specific parameters by measured or perceived connection quality data
    • H04W36/302—Reselection being triggered by specific parameters by measured or perceived connection quality data due to low signal strength

Definitions

  • Base station mobile station and method in wireless heterogeneous network
  • the present invention relates to the field of wireless communications, and in particular, to a base station, a mobile station, and a method for use in a wireless heterogeneous network. Background technique
  • HetNet heterogeneous networks
  • 3GPP LTE-A 3rd Generation Partnership Project Long-Term Evolution
  • LTE-A 3rd Generation Partnership Project Long-Term Evolution
  • a pico cell in addition to a conventional macro base station cell, there may be other types of cells, such as a pico cell, a home cell, and a relay cell.
  • a new interface environment has been introduced in LTE-A heterogeneous networks, and cell selection technology has become a focus in heterogeneous networks.
  • RSRP reference signal received power
  • RSRQ reference signal received quality
  • a simple method for increasing the number of user accesses of a low-power cell is: when determining whether to select a macro cell or a low-power cell, use different RSRP thresholds for the macro cell and the low-power cell (biased Low power cell), thereby expanding the coverage of low power cells.
  • This range-based cell selection method allows more mobile devices to connect to lower power nodes, thereby mitigating the communication load from the macro cell.
  • the plurality of low power cells can use the bandwidth at the same time, thereby achieving performance improvement due to the reduction of inter-cell interference.
  • the present invention provides a scheme for performing cell selection in a heterogeneous network based on long term channel conditions and load balancing.
  • the basic idea of the invention is to provide a cell selection scheme that optimizes fairness.
  • each mobile device is associated with an optimal node (base station) in consideration of the proportional fairness for each mobile device, thereby maximizing system throughput.
  • the association can be performed based on the downlink data rate of each node to each mobile device.
  • the downlink data rate from each node to each mobile device can be calculated based on long-term channel conditions.
  • the downlink data rate values of the mobile devices served by the respective base stations are shared between adjacent base stations through an interface between the nodes.
  • An aspect of the present invention provides a base station in a wireless heterogeneous network, comprising: a transmitting unit configured to transmit a message to a mobile device and a neighboring base station; and a receiving unit configured to receive from the mobile device and the neighboring base station And an association unit configured to: perform respective associations of the mobile device and the base station based on signal strength and load balancing based on messages from the mobile device and the base station.
  • the signal strength comprises reference signal received power
  • the load balancing comprises a proportional fair maximization of the associated downlink data rate of the associated mobile device.
  • the associating unit is configured to: calculate a downlink data rate of each mobile device using the reference signal received power to achieve a proportional fair maximization of the average downlink data rate.
  • the association unit is configured to: in turn greet the mobile devices not associated to any base station to the respective base stations in a greedy solution based on the downlink data rates of the respective mobile devices.
  • the association unit is configured to: in turn, dynamically associate mobile devices not associated to any base station to respective base stations based on the downlink data rate of the respective mobile device.
  • the associating unit is configured to: calculate a downlink data rate of each mobile device based on long-term channel conditions.
  • the base station comprises a macro base station, a micro base station, a home base station and a relay base station.
  • Another aspect of the present invention provides an association method in a wireless heterogeneous network, comprising the steps of: receiving a message from a mobile device and a base station; and performing, based on signal strength and load balancing, based on messages from the mobile device and the base station Corresponding association between mobile device and base station.
  • the signal strength comprises reference signal received power
  • the load balancing comprises a proportional fair maximization of the associated downlink data rate of the associated mobile device.
  • the downlink data rate of each mobile device is calculated using the reference signal received power to achieve a proportional fair maximization of the average downlink data rate.
  • mobile devices not associated to any base station are sequentially associated to the respective base station in a greedy solution based on the downlink data rate of each mobile device.
  • mobile devices not associated to any base station are sequentially associated to the corresponding base station in a dynamic programming manner based on the downlink data rate of each mobile device.
  • the downlink data rate of each mobile device is calculated based on long term channel conditions.
  • a still further aspect of the present invention provides a mobile device, comprising: a transmitting unit configured to transmit a message to a base station; a receiving unit configured to receive a message from the base station; and an associating unit configured to: according to the base station The message, based on signal strength and load balancing, performs a corresponding association of the mobile device and the base station.
  • the signal strength comprises reference signal received power
  • the load balancing comprises a proportional fair maximization of the associated downlink data rate of the associated mobile device.
  • the associating unit is configured to: calculate a downlink data rate of each mobile device using the reference signal received power to achieve a fairness maximization of the average downlink data rate.
  • the association unit is configured to, in turn, correlate mobile devices not associated to any base station to respective base stations in a greedy solution based on the downlink data rate of the respective mobile device.
  • the association unit is configured to: in turn, dynamically associate a mobile device not associated to any base station to a corresponding base station based on a downlink data rate of each mobile device.
  • FIG. 1 shows an example of a base station selection scenario in a heterogeneous network according to the prior art
  • FIG. 2 shows a block diagram of a base station according to an embodiment of the present invention
  • Figure 3 shows a block diagram of a mobile device in accordance with one embodiment of the present invention
  • FIG. 4 illustrates an application scenario in accordance with one embodiment of the present invention
  • Figure 5 is a flow chart showing a cell selection method according to an embodiment of the present invention
  • Figure 6 is a flow chart showing a cell selection method according to another embodiment of the present invention
  • Figure 7 is a diagram showing the present invention in a heterogeneous network. An example application scenario in ;
  • Figure 8 shows a detailed parameter table in the example application scenario of Figure 7;
  • Figure 9 shows a cumulative distribution function graph based on the parameter table shown in Figure 8.
  • FIG. 1 shows an example of an association scenario of a mobile device and a base station in the prior art.
  • the following two association schemes are included:
  • the serving cell is determined based on the maximum downlink received power, ie:
  • CellID serv . arg max, , ⁇ ⁇ ( 1)
  • this scheme is not suitable for heterogeneous networks because heterogeneous networks include high-power cells (macro cells) and low-power cells (such as pico cells, home cells, and relay cells), and the traditional "strongest signal" option makes Few users will choose low power nodes (base stations) as service nodes. The main reason is that there is a large difference in transmit power between the high power node and the low power node.
  • increasing the number of mobile devices served by low power cells can result in significant performance gains, especially for cell edge users. Therefore, it may be more advantageous for the mobile device to connect to a low power cell, even if it is unable to obtain a stronger received power when connected to a high power cell.
  • CellID serving arg max ⁇ ( ⁇ ⁇ + Bias ⁇ (2)
  • ⁇ , ⁇ is the offset of the cell selection.
  • 0 corresponds to the macro cell
  • X the experience should be further studied
  • the range is extended, so that more mobile devices select the low power cell as their serving cell. Therefore, the communication load of the macro cell can be alleviated, and once the interference of the macro cell is eliminated, the multiple low power cells can use the bandwidth at the same time.
  • the disadvantage is that it is difficult to determine the ratio of the randomly distributed mobile devices associated with the low power nodes and the performance improvement caused by the range expansion.
  • the optimal value is only the empirical value, and there is no calculation preference in the prior art. Method of.
  • the base station 200 includes a transmitting unit 202, a receiving unit 204, and an associating unit 206.
  • Transmitting unit 202 is configured to transmit messages to mobile devices in its service area as well as to neighboring base stations.
  • the receiving unit 204 is configured to receive messages from the mobile device and neighboring base stations.
  • the association unit 206 is configured to be based on signal strength based on messages from the mobile device and the base station And load balancing to perform the corresponding association of the mobile device and the base station.
  • FIG. 4 shows an application scenario of an embodiment of the present invention.
  • the base station 200 according to one embodiment of the present invention shown in Fig. 2 will be described in more detail below with reference to the scenario shown in Fig. 4.
  • eNB evolved Node
  • pico nodes base stations
  • eNBs represented as eNB1, eNB2, -, eNBm, respectively
  • the downlink data rate from eNBi to UEj is expressed as the number of UEs associated with eNBi as .
  • Tables 1 and 2 the respective downlink data rates and the number of UEs associated with each eNB are listed separately.
  • the association unit 206 can calculate the downlink from each node (base station) to each UE according to Shannon's theory and using the RSRP value.
  • the data rate of the road (of course, it will be understood by those skilled in the art that channel conditions can also be utilized to calculate the downlink data rate by other methods):
  • association unit 206 uses the following formula Find the best access eNBi, make the value of the following formula the largest, and associate this UE to eNBi:
  • r is the downlink data rate from eNBi to the UE, and is the number of UEs that have been associated with eNBi.
  • the association unit 206 records the corresponding UE association result, and performs association for each mobile device UE in the set S in turn until the set S is empty.
  • the associating unit 206 uses the following formula to calculate f_max(kl, k2, ⁇ ⁇ , km):
  • the association unit 206 performs UE association corresponding to f_max(kl, k2, -, km).
  • FIG. 3 shows a block diagram of a mobile device 300 in accordance with one embodiment of the present invention.
  • the mobile device 300 includes a transmitting unit 302, a receiving unit 304, and an associating unit 306.
  • Transmitting unit 302 is operative to transmit signals to the base station.
  • the receiving unit 304 receives information of the mobile device associated with each of the neighboring base stations from the base station serving the current cell over the air interface.
  • Association unit 306 can perform association of the mobile device with the base station based on received signal strength and load balancing. This process is similar to the operation of the switching unit 206 of the base station 200 described above, and details are not described herein again.
  • FIG. 5 shows a flow diagram of a cell selection method 500 in accordance with one embodiment of the present invention.
  • method 500 begins at step 502.
  • a downlink data rate is calculated from each base station (eNB) in the wireless communication network to each mobile device (UE).
  • UE mobile device
  • a set S of mobile devices not associated with the base station is initialized.
  • the UE is associated to eNBi using equation (5) mentioned above. Thereafter, association is performed sequentially for each mobile device UE in the set S until the set S is empty. Finally, the method ends at step 514.
  • FIG. 6 shows a flow diagram of a cell selection method 600 in accordance with another embodiment of the present invention.
  • method 600 begins at step 602.
  • a downlink data rate is calculated from each base station (eNB) in the wireless communication network to each mobile device (UE).
  • UE mobile device
  • the set S of mobile devices not associated with the base station is initialized, assuming the objective function f(0, 0, ⁇ , ()).
  • step 612 calculates the maximum value of f_max(kl, k2, ..., km) for all kl, k2, ⁇ , km, and performs with f_max (kl, k2, ⁇ , km) ) Corresponding UE association.
  • step 608 If it is determined in step 608 that the set S is not an empty set, the method 600 proceeds to step 610.
  • step 610' the first UE is retrieved from the set S (its ID is n + l -
  • , such that S S - ⁇ n + bu
  • S S - ⁇ n + bu
  • ⁇ For all kl, k2,..., km belonging to the set ⁇ 0, 1, ⁇ , n-
  • the method 600 ends at step 614.
  • FIG. 7 shows an example of the application of the present invention in a 3GPP LTE-A heterogeneous network, which embodies the optimal fairness cell selection scheme of the present invention.
  • FIG. 8 shows a detailed parameter table of the example application of FIG.
  • the cellular layout of the example application scenario includes seven macro base stations, each of which governs three cells.
  • eNB macro base station
  • FIG. 7 shows a multi-cell hexagonal layout including one macro base station (eNB in FIG. 7)
  • the macro base station governs three cells, each of which has Two micro base stations (pico in Figure 7). It is conceivable that the other six macro base stations have a similar layout.
  • FIG. 9 shows a function graph based on the parameter table shown in FIG. 8, which corresponds to the technical solutions of the present invention and the two technical solutions in the prior art (offsets are OdB and 6 dB).
  • Cumulative distribution function curve for normalized user throughput Cumulative Distribution Function A point on the curve indicates that the user has a normalized data rate as indicated by the number of percentiles in the system that correspond to (1) the ordinate of the point. Correspondingly, the more the curve is to the right, the better the performance of the corresponding scheme. As shown in FIG.
  • the four curves from left to right are respectively directed to the prior art scheme 1 (0 dB for the offset (Bias)), and the prior art scheme 2 (the offset (Bias) is 6 dB:), Aspect 1 of the present invention (greed solution), and Scheme 2 of the present invention (dynamic planning).
  • the solution of the present invention achieves better system performance, particularly in the cell edge region.
  • the computational complexity of the scheme 2 (dynamic programming) of the present invention is much higher than the scheme 1 (greedy solution) of the present invention. Therefore, the association of the base station with the mobile device according to the present invention can be generally performed using the scheme 1 (greedy solution) of the present invention.
  • the inventive scheme 2 (dynamic programming) can almost achieve the theoretical upper bound of performance, so that in the case of sufficient resources, the scheme 2 (dynamic programming) of the present invention can be employed to obtain a better correlation.
  • the present invention provides an optimized fairness cell selection scheme. Among them, considering the proportional fairness for each mobile device, each mobile device is specifically associated with the optimal node, thereby maximizing system throughput.
  • the invention can be applied to heterogeneous networks or relay networks.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Description

无线异构网络中的基站、 移动台和方法
技术领域
本发明涉及无线通信领域， 具体涉及一种用于无线异构网络中的 基站、 移动台和方法。 背景技术
近年来， 异构网络 （HetNet ) 在第三代合作伙伴计划后续长期演 进 （3GPP LTE-A ) 中得到广泛关注。 在异构网络中， 除了传统的宏基 站小区之外， 还可以存在其他类型的小区， 例如微微小区、 家庭小区 和中继小区。此外， 在 LTE-A异构网络中引入了新的接口环境， 并且小 区选择技术成为异构网络中的一个重点。
对于传统的 LTE用户， 通过对不同的宏小区发射的下行链路 （DL ) 中的参考信号接收功率 （RSRP ) 或者参考信号接收质量 （RSRQ ) 进行 比较而执行小区选择。 用户把提供最大 RSRP或 RSRQ的小区选作服务小 区。 然而， 在包含高功率小区 （宏小区） 和低功率小区 （例如微微小 区、 家庭小区和中继小区） 的异构网络中， 传统的 "最强信号"选择 方案导致很少的用户会选择低功率节点作为服务节点。 其主要原因是 高功率节点与低功率节点之间存在较大的发射功率差。
实际上， 对于异构网络来说， 增大由低功率小区服务的移动设备 的个数能够带来显著的性能提升， 特别是对于小区边缘用户。 因此， 移动设备连接到低功率小区可能更有利， 哪怕其不能获得连接到高功 率小区时更强的接收功率。 在现有技术中， 一种增大低功率小区的用 户接入数的简单的方法是： 当确定选择宏小区还是低功率小区时， 针 对宏小区和低功率小区使用不同的 RSRP阈值（偏向于低功率小区），从 而扩大低功率小区的覆盖范围。 这种基于范围扩展的小区选择方法会 使得更多的移动设备可以连接到低功率节点， 从而缓解了来自宏小区 的通信负载。 此外， 当消除宏小区的干扰时， 多个低功率小区可以同 时使用该带宽， 从而由于小区间干扰的降低而实现了性能提升。
然而， 该方法所采用的不同 RSRP阈值及其所能够实现的性能提升 都是难以确定的。此外， 该方法没有考虑到其他因素， 例如负载平衡 移动设备分布、 小区部署等等。 发明内容
本发明提供了一种在异构网络中根据长期信道条件和负载平衡 来执行小区选择的方案。 本发明的基本思想是， 提供一种优化公平性 小区选择方案。 其中， 考虑到针对每一个移动设备的比例公平， 把每 一个移动设备关联到最优节点（基站）， 从而最大化系统吞吐量。可以 根据每一个节点到每一个移动设备的下行链路数据速率来执行关联。 可以根据长期信道条件来计算从每一个节点到每一个移动设备的下行 链路数据速率。 通过节点之间的接口， 在相邻基站之间共享各个基站 所服务的移动设备的下行链路数据速率值。
本发明的一个方面提供了一种无线异构网络中的基站， 包括： 发 射单元， 被配置为向移动设备和相邻基站发射消息； 接收单元， 被配 置为接收来自移动设备和相邻基站的消息； 以及关联单元，被配置为： 根据来自移动设备和基站的消息， 基于信号强度和负载平衡来执行移 动设备和基站的相应关联。
优选地， 信号强度包括参考信号接收功率， 负载平衡包括关联移 动设备平均下行链路数据速率的比例公平最大化。
优选地， 关联单元被配置为： 使用参考信号接收功率， 计算各个 移动设备的下行链路数据速率， 以实现平均下行链路数据速率的比例 公平最大化。
更优选地， 关联单元被配置为： 基于各个移动设备的下行链路数 据速率， 以贪婪求解方式把没有关联到任何基站的移动设备依次关联 到相应的基站。 备选地， 关联单元被配置为： 基于各个移动设备的下 行链路数据速率， 以动态规划方式把没有关联到任何基站的移动设备 依次关联到相应的基站。 、 优选地， 关联单元被配置为： 根据长期信道条件来计算各个移动 设备的下行链路数据速率。
优选地， 基站包括宏基站、 微基站、 家庭基站和中继基站。 本发明的另一方面提供了一种无线异构网络中的关联方法， 包括 如下步骤： 接收来自移动设备和基站的消息； 以及根据来自移动设备 和基站的消息， 基于信号强度和负载平衡来执行移动设备和基站的相 应关联。
优选地，信号强度包括参考信号接收功率， 负载平衡包括关联移 动设备平均下行链路数据速率的比例公平最大化。
优选地，使用参考信号接收功率，计算各个移动设备的下行链路 数据速率， 以实现平均下行链路数据速率的比例公平最大化。
更优选地，基于各个移动设备的下行链路数据速率， 以贪婪求解 方式把没有关联到任何基站的移动设备依次关联到相应的基站。备选 地，基于各个移动设备的下行链路数据速率， 以动态规划方式把没有 关联到任何基站的移动设备依次关联到相应的基站。
优选地，根据长期信道条件来计算各个移动设备的下行链路数据 速率。
本发明的又一方面提供了一种移动设备， 包括： 发射单元， 被配 置为向基站发射消息； 接收单元， 被配置为接收来自基站的消息； 以 及关联单元， 被配置为： 根据来自基站的消息， 基于信号强度和负载 平衡来执行移动设备和基站的相应关联。
优选地，信号强度包括参考信号接收功率， 负载平衡包括关联移 动设备平均下行链路数据速率的比例公平最大化。
优选地， 关联单元被配置为： 使用参考信号接收功率， 计算各个 移动设备的下行链路数据速率，以实现平均下行链路数据速率的比例 公平最大化。
更优选地，关联单元被配置为：基于各个移动设备的下行链路数 据速率，以贪婪求解方式把没有关联到任何基站的移动设备依次关联 到相应的基站。备选地， 关联单元被配置为： 基于各个移动设备的下 行链路数据速率，以动态规划方式把没有关联到任何基站的移动设备 依次关联到相应的基站。 因此，本发明提供了一种在无线异构网络中根据接收信号强度和 负载平衡来执行小区选择的方案。 本发明能够极大地提升用户体验和 公平性， 特别是对于小区边缘的用户。 附图说明
通过下文结合附图的详细描述， 本发明的上述和其他特征将会变 得更加明显， 其中：
图 1示出了根据现有技术的异构网络中的基站选择场景示例； 图 2示出了根据本发明一个实施例的基站的框图；
图 3示出了根据本发明一个实施例的移动设备的框图；
图 4示出了根据本发明一个实施例的应用场景；
图 5示出了根据本发明一个实施例的小区选择方法的流程图； 图 6示出了根据本发明另一个实施例的小区选择方法的流程图； 图 7示出了本发明在异构网络中的一个示例应用场景；
图 8示出了图 7的示例应用场景中的详细参数表；
图 9示出了基于图 8中所示的参数表的累积分布函数曲线图；
具体实施方式
下面， 通过结合附图对本发明的具体实施例的描述， 本发明的原 理和实现将会变得明显。 应当注意的是， 本发明不应局限于下文所述 的具体实施例。 另外需要说明， 为了简便起见， 附图中没有示出与本 发明相关的公知组件。
图 1示出了现有技术中的移动设备和基站的关联场景示例， 在该 示例中， 包括如下两种关联方案：
( 1 ) 最大 RSRP : 根据最大下行链路接收功率来确定服务小区， 即：
CellIDserv. = arg max, , {^ } ( 1) 然而， 该方案不适合于异构网络， 因为异构网络包含高功率小区 (宏小区）和低功率小区（例如微微小区、 家庭小区和中继小区）， 传 统的 "最强信号"选择方案使得很少用户会选择低功率节点 （基站） 作为服务节点。 其主要原因是高功率节点与低功率节点之间存在较大 的发射功率差。 实际上， 对于异构网络来说， 增大由低功率小区服务 的移动设备的个数能够带来显著的性能提升， 特别是对于小区边缘用 户。 因此， 移动设备连接到低功率小区可能更有利， 哪怕其不能获得 连接到高功率小区时更强的接收功率。
( 2 ) 带偏移量的最大 RSRP : 根据以下标准来执行服务小区的选 择
CellIDserving = arg max{(} {^^ + Bias^ (2) 在等式 （2 ) 中， β,·^是小区选择的偏移量。 0对应宏小区， X (应 当进一步研究确定的经验值， 在先前的系统仿真中是 x=3/6/9/25dB ) 对应于低功率小区。 这意味着移动设备不总是连接到具有最大下行链 路接收功率的基站， 导致低功率小区的范围扩展， 使得更多的移动设 备选择低功率小区作为其服务小区。 因此， 可以减轻宏小区的通信负 载， 并且一旦消除了宏小区的干扰， 多个低功率小区可以同时使用该 带宽。 该方案的缺点在于， 难以确定与低功率节点相关联的、 随机分 布的移动设备的比率以及范围扩展所带来的性能提升。 另外， 的 最优值仅仅是经验值， 现有技术中不存在计算优选的 的方法。
图 2示出了根据本发明一个实施例的基站 200的框图， 该基站 200 可以应用于无线异构网络中， 例如包括但不限于： 宏基站、 微基站、 家庭基站、 中继基站， 以及其他类型的服务节点， 等等。 如图 2所示， 在本示例中， 基站 200包括发射单元 202、 接收单元 204以及关联单元 206。 发射单元 202被配置为向其服务区中的移动设备以及相邻基站发 射消息。 接收单元 204被配置为接收来自移动设备和相邻基站的消息。 关联单元 206被配置为根据来自移动设备和基站的消息，基于信号强度 和负载平衡来执行移动设备和基站的相应关联。
图 4示出了本发明一个实施例的应用场景。 下面结合图 4中所示出 的场景， 对图 2所示的根据本发明一个实施例的基站 200进行更加详细 的描述。
假定在该小区中存在 n个移动设备 UE， 一个 eNB (例如基站 200 ) 和若干个微微节点 （基站）。 其中， 为表述简洁起见， 将该 eNB和微微 节点都命名为 eNB (分别表示为 eNBl， eNB2， -, eNBm) , 即一共有 m个 eNB。 把从 eNBi至 UEj的下行链路数据速率表示为 把与 eNBi相关联 的 UE的个数表示为 。 在表 1和表 2中， 分别列出了各个下行链路数据 速率和每一个 eNB相关联的 UE的个数。
Figure imgf000008_0002
表 2-每一个 eNB相.关联的 UE的个数 在本实施例中， 关联单元 206可以根据香农理论并使用 RSRP值， 通过下式计算从每一个节点 （基站） 到每一个 UE的下行链路数据速率 (当然， 本领域的技术人员可以理解， 也可以通过其他方法利用信道 条件来计算下行链路数据速率）：
f e icj no w、 〜
Figure imgf000008_0001
针对与 eNBi相关联的 UEj， 其占据下行链路信道的几率是 1 / ， 因 此平均下行数据速率是^ ,。
为了实现该小区中的比例公平， 应当最大化 /(t,，/t2，. 其定义 如下：
Figure imgf000009_0001
*
' k-^ 、
其中 ="。 找出 /(n..., ）的最大值的方法有若干种。下面给出两个具体示 例。 应当注意的是， 本发明并不限于下文所描述的两个示例。 本领域 的技术人员在阅读下面的示例后， 可以想到其他等价方法来求解
， )的最大值。
(1) 第一示例： 贪婪求解：
在本示例中， 关联单元 206首先使用通过接收单元 204接收到的 RSRP值， 计算从每一个 eNB到每一个 UE的下行链路数据速率。然后， 关 联单元 206执行系统参数初始化。 例如， 把没有关联到任何 eNB的 UE集 合定义为等待 UE集合 （最初， 该集合包括所有的 UE， 即 S = {1，...,《})。
如果集合 S非空， 从该集合 S中取出第一个 UE (其 ID是 n+l-|S|)， 这样 S = S-{n+l-|S|}0 关联单元 206利用下式找到一个最佳的接入 eNBi, 使得下式的值最大， 并把这个 UE关联到 eNBi:
Figure imgf000010_0001
这里， r,是从 eNBi到该 UE的下行链路数据速率， 是已经关联到 eNBi的 UE的个数。 关联单元 206记录相应的 UE关联结果， 并对集合 S中 的每一个移动设备 UE依次执行关联， 直到集合 S为空。
(2) 第二示例： 动态规划求解
在本示例中， 关联单元 206首先使用通过接收单元 204接收到的 RSRP值， 计算从每一个 eNB到每一个 UE的下行链路数据速率。然后， 关 联单元 206执行系统参数初始化。 例如， 把没有关联到任何 eNB的 UE集 合定义为等待 UE集合 （最初， 该集合包括所有的 UE， 即5 = {1,...，《})。 此时， 由于还不存在已经和基站相关联的 UE， 所以 kl=k2—'=km二 0， 目 标函数 f— max(kl，k2，〜，km)=f(0, 0, ···，（)）。 假设 f (0,0， ·'·，0)=1。
如果集合 S非空， 则从该集合 S中取出第一个 UE (其 ID是 n+1- |S 这样 S ： S- {n+l-|S|}。 针对属于集合 {0,1， ···， n_|S|}的所有 kl,k2, -,km, 如果 kl+k2+〜+km = n- |S|， 关联单元 206使用如下公式 来计算 f— max(kl， k2, ···， km)：
/mH "0 (m i""人)'
Figure imgf000010_0002
(6) 同时， 记录满足上述等式 （6) 的相应 UE关联结果。 重复执行上 述计算， 直到集合 S为空。 当集合 S为空时， 关联单元 206针对属于集合 {0, 1，·..， n}的所有 kl，k2，"'，km， 计算 f— max (kl， k2,…， km)的最大 值， 其中 kl+k2+〜+km = n。 在此基础上， 关联单元 206执行与 f_max(kl,k2, -,km)相对应的 UE关联。
本领域的技术人员可以理解， 本发明的小区选择也可以在移动设 备上执行。 图 3示出了根据本发明一个实施例的移动设备 300的框图。 该移动设备 300包括发射单元 302、 接收单元 304以及关联单元 306。 发 射单元 302用于向基站发射信号。 接收单元 304通过空中接口从服务于 当前小区的基站接收与每一个相邻基站所关联的移动设备的信息。 关 联单元 306可以基于接收信号强度和负载平衡来执行移动设备和基站 的关联。 该过程与上文描述的基站 200的切换单元 206的操作类似， 此 处不再赘述。
图 5示出了根据本发明一个实施例的小区选择方法 500的流程图。 如图 5所示， 方法 500在步骤 502处开始。 在步骤 504处， 计算从无线通 信网络中的每一个基站（eNB)到每一个移动设备（UE) 的下行链路数 据速率。 在步骤 506， 初始化未与基站相关联的移动设备的集合 S。 在 步骤 508， 判断集合 S是否为空集。 如果是， 则方法进行至步骤 512， 直 接输出移动设备的关联结果。 否则， 方法进行至步骤 510， 从该集合 S 中取出第一个 UE (其 ID是 n+1- |S|)， 这样 S二 S- {n+1- |S|}。 利用上文 提到的公式 （5) 把该 UE关联到 eNBi。 之后， 对集合 S中的每一个移动 设备 UE依次执行关联， 直到集合 S为空。最后， 方法在步骤 514处结束。
图 6示出了根据本发明另一个实施例的小区选择方法 600的流程 图。 如图 6所示， 方法 600在步骤 602处幵始。 在步骤 604处， 计算从无 线通信网络中的每一个基站（eNB)到每一个移动设备（UE) 的下行链 路数据速率。在步骤 606,初始化未与基站相关联的移动设备的集合 S， 假设目标函数 f(0，0, ···，()）. =1。 在步骤 608， 判断集合 S是否为空集。 如果是， 则方法 600进行至步骤 612， 针对所有 kl,k2，〜，km， 计算 f_max(kl,k2,…， km)的最大值， 并执行与 f— max (kl, k2,〜，km)相对应 的 UE关联。
如果在步骤 608判断集合 S不是空集， 则方法 600进行至步骤 610。 在步骤 610'处， 从该集合 S中取出第一个 UE (其 ID是 n+l-|S|， 这样 S = S-{n+卜 |S|} )。针对属于集合 {0, 1, ···, n- |S|}的所有 kl, k2,…， km， 使用上文所提到的公式 （6) 来计算 f— max(kl，k2,…，！^)， 记录满足 等式 （6) 的相应 UE关联结果。 最后， 该方法 600在步骤 614处结束。
下面， 通过图 7- 9来描述根据本发明一个实施例的应用场景。 图 7示出了本发明在 3GPP LTE-A 异构网络中的应用的一个示例， 该示例体现了本发明的最优公平性小区选择方案。 图 8示出了图 7中的 示例应用的详细参数表。从图 8中可以看出，该示例应用场景的蜂窝布 局包括 7个宏基站，每个宏基站管辖 3个蜂窝小区。然而，为了清楚起见， 在图 7中仅示意性地示出了包括 1个宏基站 （图 7中的 eNB ) 的多小区六 边形布局， 该宏基站管辖 3个小区， 每个小区中有两个微基站 （图 7中 的 pico )。 可以想到， 其他 6个宏基站具有相似的布局。
图 9示出了基于图 8中所示的参数表的函数曲线图， 该函数曲线是 与本发明的技术方案和现有技术中的两个技术方案 （偏移量为 OdB和 6dB )相对应的归一化用户吞吐量的累积分布函数曲线。累积分布函数 曲线上的某一点表示系统中有对应于 （1-该点纵坐标） 百分比数目的 用户可以达到该点横坐标所示的归一化数据速率。 相应地， 曲线越靠 右侧表明其所对应的方案性能越好。 如图 9中所示， 从左到右的 4条曲 线分别针对现有技术方案 1 (偏移量 （Bias ) 为 0dB)、 现有技术方案 2 (偏移量 （Bias ) 为 6dB：)、 本发明的方案 1 (贪婪求解）、 本发明的方 案 2 (动态规划）。从图 9中可以清楚地看出， 本发明的方案获得了更好 的系统性能， 特别是在小区边缘区域中。 另外， 本发明的方案 2 (动态 规划） 的计算复杂度比本发明的方案 1 (贪婪求解） 要高得多。 因此， 一般情况下可以采用本发明的方案 1 (贪婪求解）来执行根据本发明的 基站与移动设备的关联。 然而， 本发明的方案 2 (动态规划）几乎能够 获得理论上的性能上界， 因此在资源充足的情况下， 可以采用本发明 的方案 2 (动态规划） 以获得更好的关联。
另外， 针对附图 9中所示的曲线， 下表 3列出了小区平均、 小区边 缘 （5%)、 50%、 标准差以及微微小区的移动设备关联比例的数值仿真 结果。 Bias = 0 dB Bi as =6 dB 贪婪求解 动态规划求解 小 区 吞 吐 量
2. 0225 1. 9808
(bps/Hz) 2. 1965 1. 9368 (-7. 9%, +4. 4%) (-9. 8%, +2. 3%)
5% 小区边缘吞
0. 01279 0. 01323 吐量（bps/Hz) 0. 01038 0. 01237 (+23. 2%, +3. 4%) (+27. 5%, +7. 0%)
50% 吞 吐 量 0. 045 0. 0454
(+21. 3%, (+22. 4%, (bps/Hz) 0. 0371 0. 0423 +6. 4%) +7. 3%)
0. 1492 0. 1375 标准差 (-28. 4%, (-34. 0%,
0. 2084 0. 1783 -16. 3%) -22. 9%) 微微小区 21. 9%
UE比 21. 14%
(+131. 3%, (+139. 6%, 率 9. 14% 16. 32 +29. 5%) 34. 2%)
表 3-数值仿真结果 从表 3中所列出的数值仿真结果可以看出， 本发明的最优公平性 小区选择既提高了带宽的频谱效率（特别是小区边缘）， 又实现了小区 中用户的公平性。
综上所述， 本发明提供了一种优化公平性小区选择方案。 其中， 考虑到针对每一个移动设备的比例公平， 把每一个移动设备具体关联 到最优节点， 从而使系统吞吐量最大化。 本发明可以应用于异构网络 或中继网络中。
尽管以上已经结合本发明的优选实施例示出了本发明， 但是本领 域的技术人员将会理解， 在不脱离本发明的精神和范围的情况下， 可 以对本发明进行各种修改、 替换和改变。 因此， 本发明不应由上述实 施例来限定， 而应由所附权利要求及其等价物来限定。

Claims

权 利 要 求
1. 一种无线异构网络中的基站， 包括：
发射单元， 被配置为向移动设备和相邻基站发射消息； 接收单元， 被配置为接收来自移动设备和相邻基站的消息； 以及 关联单元， 被配置为： 根据来自移动设备和基站的消息， 基于信 号强度和负载平衡来执行移动设备和基站的相应关联。
2. 如权利要求 1所述的基站， 其中， 所述信号强度包括参考信号 接收功率， 所述负载平衡包括关联移动设备平均下行链路数据速率的 比例公平最大化。
3. 如权利要求 2所述的基站， 其中， 所述关联单元被配置为： 使 用参考信号接收功率， 计算各个移动设备的下行链路数据速率， 以实 现平均下行链路数据速率的比例公平最大化。
4. 如权利要求 3所述的基站， 其中， 所述关联单元被配置为： 基 于各个移动设备的下行链路数据速率， 以贪婪求解方式把没有关联到 任何基站的移动设备依次关联到相应的基站。
5. 如权利要求 3所述的基站， 其中， 所述关联单元被配置为： 基 于各个移动设备的下行链路数据速率， 以动态规划方式把没有关联到 任何基站的移动设备依次关联到相应的基站。
6. 如权利要求 3-5中任意一项所述的基站， 其中， 所述关联单元 被配置为： 根据长期信道条件来计算各个移动设备的下行链路数据速 率。
7. 如权利要求 1-5中任意一项所述的基站， 其中， 所述基站包括 宏基站、 微基站、 家庭基站和中继基站。
8. 一种无线异构网络中的关联方法， 包括如下步骤：
接收来自移动设备和基站的消息； 以及
根据来自移动设备和基站的消息，基于信号强度和负载平衡来执 行移动设备和基站的相应关联。
9. 如权利要求 8所述的关联方法， 其中， 所述信号强度包括参考 信号接收功率，所述负载平衡包括关联移动设备平均下行链路数据速 率的比例公平最大化。
10. 如权利要求 9所述的关联方法， 其中， 使用参考信号接收功 率，计算各个移动设备的下行链路数据速率， 以实现平均下行链路数 据速率的比例公平最大化。
Π. 如权利要求 10所述的关联方法， 其中， 基于各个移动设备的 下行链路数据速率，以贪婪求解方式把没有关联到任何基站的移动设 备依次关联到相应的基站。
12. 如权利要求 10所述的关联方法， 其中， 基于各个移动设备的 下行链路数据速率，以动态规划方式把没有关联到任何基站的移动设 备依次关联到相应的基站。
13. 如权利要求 10所述的关联方法， 其中， 根据长期信道条件来 计算各个移动设备的下行链路数据速率。
14. 一种移动设备， 包括：
发射单元， 被配置为向基站发射消息；
接收单元， 被配置为接收来自基站的消息； 以及
关联单元， 被配置为： 根据来自基站的消息， 基于信号强度和负 载平衡来执行移动设备和基站的相应关联。
15. 如权利要求 14所述的移动设备， 其中， 所述信号强度包括参 考信号接收功率，所述负载平衡包括关联移动设备平均下行链路数据 速率的比例公平最大化。
16. 如权利要求 15所述的移动设备， 其中， 所述关联单元被配置 为：使用参考信号接收功率，计算各个移动设备的下行链路数据速率， 以实现平均下行链路数据速率的比例公平最大化。
17. 如权利要求 16所述的移动设备， 其中， 所述关联单元被配置 为：基于各个移动设备的下行链路数据速率， 以贪婪求解方式把没有 关联到任何基站的移动设备依次关联到相应的基站。
18. 如权利要求 16所述的移动设备， 其中， 所述关联单元被配置 为： 基于各个移动设备的下行链路数据速率， 以动态规划方式把没有 关联到任何基站的移动设备依次关联到相应的基站。
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