一種分布式Small Cell分層異構網絡和速率最大化方法
【專利摘要】本發明公開了一種分布式Small Cell分層異構網絡和速率最大化方法，聯合優化蜂窩網絡中Macro Cell(宏蜂窩)與Small Cell(小蜂窩)的發射功率，在滿足服務質量(QoS)前提下使Macro Cell和Small Cell的和速率最大化。本發明結合凸逼近與廣義納什均衡，分布式地求解MBS(宏基站)和SBS(小基站)的發射功率，從而得到Macro Cell和Small Cell在各個信道上的功率分配及整個網絡的整體效用。本算法主要基于凸逼近、廣義納什均衡的框架，通過分布式迭代求解Macro Cell和Small Cell網絡的功率分配方案。本發明適用范圍廣，可以提高頻譜效率，具有一定的分布式特性，優化結果性能好等特性。
【專利說明】
一種分布式Sma I I Cel I分層異構網絡和速率最大化方法
技術領域
[0001] 本發明涉及一種分布式Small Cell分層異構網絡和速率最大化方法，是一種聯合 優化蜂窩網絡中Macro Cell(宏蜂窩）與Small Cell(小蜂窩）的和速率，在滿足服務質量 (QoS)前提下使其最大化的算法。
【背景技術】
[0002] 隨著智能手機和移動APP的發展，無線數據的爆炸式增長，當前蜂窩網絡已經趨于 飽和，當前的移動通信技術已經不能滿足這些需求。因此下一代移動通信系統不得不尋求 新的技術以應對這些挑戰。Small Cells被認為是下一代無線通信技術的關鍵技術，通過在 宏蜂窩中密集部署低功耗的Small Cell，可以減輕宏基站的負載、提高系統的容量、增加覆 蓋范圍和提高頻譜利用率，從而緩解頻譜資源缺乏、容量不足的困局。
[0003] 在宏蜂窩中部署小蜂窩很自然地形成了一個雙層的異構網絡，這使得用戶可以通 過就近的Smal 1 Ce 11接入網絡以提高傳輸速率、降低宏蜂窩負載、提高系統容量。從本質上 來說Small Cell是對Macro Cell的一種補充，因此這兩個網絡的服務質量要求不盡相同， 通常宏蜂窩具有更高的優先權和嚴格的服務質量(Q〇S:Quality of Service)要求以保障 宏蜂窩用戶的通信。由于SBSs的部署密度遠高于MBS，因此如果Small Cell和Macro Cell共 享頻譜資源，那么Small Cell的部署將會對宏蜂窩用戶的QoS需求產生巨大的影響，為此必 須對Sma 11 Ce 11的發射功率做出一些限制;反過來，MBS的發射功率也會影響Sma 11 Ce 11的 性能，同時小蜂窩用戶（SUEs)之間也存在相互干擾，因此必須對Smal 1 Cel 1與Macro Cel 1 進行聯合優化。要實現對Smal 1 Ce 11和Macro Ce 11的聯合優化必須面對以下三點困難:一， 部分Small Cell如Femto Cell是由用戶安裝部署而非運營商提前規劃部署；二，Small Cell的部署密度通常遠遠高于MBS的部署密度，并且Small Cell之間信息交互量非常少； 三，部分Small Cell的回程鏈路是以太網或者其他無線網如Relay(中繼），因此網絡中存在 較大延時。這對Small Cell和Macro Cell進行聯合優化帶來了巨大挑戰，從而大大地限制 了系統性能。考慮到高密度隨機部署SBSs，有學者提出了對于Small Cell使用無線回程的 方式。因此在這種傳輸環境下Small Cell網絡的干擾管理必須限制各個基站之間的信息交 互。為了減少信息的交互量，可通過設計分布式算法聯合優化SBSs和MBS的功率。
[0004] 伴隨5G通信的發展，越來越多的Small Cell將接入蜂窩網中，這無疑對當前的通 信技術提出了巨大挑戰。本算法針對當前的困境，提出了一種基于少量信息交互的分布式 方案聯合優化MBS與SBSs的發射功率。
【發明內容】
[0005] 發明目的：為了克服現有技術中存在的不足，本發明提供一種使用更加靈活、應用 范圍更加廣泛、系統性能媲美集中式算法的Macro Cell與Small Cell聯合分布式功率優化 方法。
[0006] 技術方案:為實現上述目的，本發明采用的技術方案為：
[0007] -種優化由Macro Cell(宏蜂窩）與Small Cell(小蜂窩）構成的分層異構網絡的 和速率最大化算法，結合凸逼近與廣義納什均衡分布式地求解基站(包括宏基站和小基站） 的發射功率，從而得到所有基站在各個信道上的功率分配及整個網絡的傳輸速率。該方法 具體包括如下步驟：
[0008] 對于一個部署了一個宏蜂窩和Μ個小蜂窩和的蜂窩系統，蜂窩系統的下行頻帶劃 分為Ν個子信道，每個基站均服務Ν個蜂窩用戶，將宏基站標記為0號基站，將小基站標記為 1 - -·Μ號基站;該方法具體包括如下步驟：
[0009] 步驟1:初始化外部迭代點Ζ*3及外部迭代次數η = 0,設置足夠大的常數τ>〇及誤差 精度eh e2 = 10-=
[0010]
[0011]
[0012] 其中：表示第η次外部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率；
[0013] 步驟2:設置外部逼近點Q°及外部逼近次數m=0,通常取Q° = Zn;
[0015] - … ..
[0014]
[0016] 其中：表示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率；
[0017] 步驟3:根據on十算交互信息：
[0018]
[0019]
[0020]
[0021] 其中：Bm表示第m次外部逼近時基站i所需要的所有交互信息，表示第m次外 部逼近時基站i的第k個載波需要的交互信息，Q'：；表示不包含q?的Q m ;
I示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上收到的所有干 擾信號
(6表示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上接收 到的所有?目號，〇i(k)表不基站i在蜂窩頻帶k上所遭受的尚斯白噪聲，hij(k)表不基站i到基 站j在蜂窩頻帶k上所服務用戶的信道增益；
[0022] 步驟4:設置內部逼近點^及內部逼近次數s = 0，設置足夠大的固定常數c > 0;
[0023]
[0024]
[0025]
[0026] 其中：w;?表示第s次內部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率，v; (7c)為內部 逼近的對偶變量，且/彡〇; 'P0、.
[0027] 步驟5:初始化內部迭代點n及內部迭代次數t = 0;
[0028]
[0029]
[0030] ^ 」
[0031] 其中：尸;（々)表示第t次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率，/((X)為內部 迭代的對偶變量，且μ13彡〇;
[0032] 步驟6:計算t+Ι次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率尸丨+1(々）··
[0033]
[0034]
[0035]
[0036]
[0037]
[0038]
[0039] 其中
I示不包含￥的PSAk是使_
成 立的最小正數：
〖示第t次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k W-i 上收到的所有干擾信號
表示宏蜂窩用戶在蜂窩頻帶k上需要滿足的最 低傳輸速率，p/f表示基站i在蜂窩頻帶k上允許的最大發射功率，只_表示基站i允許發送 的最大和功率；
[0040] 計算在t+Ι次內部迭代時內部迭代的對偶變量：
[0041]
[0042] 其中：[x] + = max(0，x)
表示第k個 宏蜂窩用戶的QoS約束：
[0043] 步驟7:判If
、是否成立:若成立則4轉到步驟5; 否則令t = t+l，轉到步驟6;
\
[0044] 步驟8:判1$ 心3是否成立:若成立則$Qm+1 = Ws+1，轉到步驟3;否則 / 令s = s+l，轉到步驟5;
[0045] 步驟9:判斷| Qm+1_Qm |彡e 2是否成立:若成立則$Zn+1 = Qm+1，轉到步驟2;否則令m = m+1，轉到步驟3;
[0046] 步驟10:判斷| Zn+1_Zn |彡e邊否成立:若成立則輸出Zn+1;否則令n = n+l，轉到步驟 2〇
[0047]本發明的工作原理為：由于網絡的速率最大化問題用本身是一個NP-Hard問題，本 發明結合凸逼近與廣義納什均衡，分布式地解求解宏基站和小基站的發射功率;本算法適 用于Macro Cell中部署多個Small Cell，并且這些小區之間共享頻譜資源，所有基站(包括 宏基站和小基站)受到和功率限制或獨立功率限制，在保證蜂窩用戶的QoS情況下，最大化 所有基站的和通信速率。
[0048]有益效果:本發明提供的分布式Small Cell分層異構網絡和速率最大化方法，與 現有技術相比具有如下優勢：1、本發明所提算法適用于多蜂窩用戶、多Small Cell的情況； 2、本發明中同一蜂窩頻帶同時可被所有Small Cell共享，而不僅限于被一個Small Cell或 者Macro Cell使用，頻譜資源共享效率更高；3、本發明適用于MBS的發射功率可調的情況， 這樣可以更加靈活方便的提升系統性能;4、本發明適用于所有基站具有和功率限制、獨立 功率限制，蜂窩用戶具有QoS限制等多種情況;5、本發明提出的算法可以分布式實現，適用 于Small Cell較多的場景，并且可以提高Small Cell接入的靈活性;6,本發明提出的算法 在性能上可以媲美集中式控制算法。
【附圖說明】
[0049] 圖1為Small Cell網絡系統下行鏈路干擾示意圖；
[0050] 圖2為宏蜂窩用戶、小基站、小蜂窩用戶隨機分布的位置示意圖；
[0051 ]圖3為和速率隨宏基站允許最大功率變化示意圖；
[0052]圖4為宏基站的各個載波通信速率示意圖;GNEP:廣義納什均衡分布式算法;NEP納 什均衡分布式算法;GGNEP:本發明提出算法;NoQoS:不具有QoS約束的分布式算法；
[0053]圖5為本發明分布式算法與廣義納什均衡分布式算法、納什均衡分布式算法性能 對比示意圖；
[0054]圖6為本發明分布式算法與集中式算法性能對比示意圖。
【具體實施方式】
[0055]下面結合附圖對本發明作更進一步的說明。
[0056]基于蜂窩網的SBSs的部署密度通常較大，SBSs部署具有隨機性，SBSs和MBS之間的 相互干擾等特性，本發明針對MBS和SBSs進行聯合功率分配，提出的分布式算法可以應用于 所有基站(包括宏基站和小基站)具有和功率限制、獨立功率限制，宏蜂窩用戶具有QoS限制 等多種情況下，分布式優化所有基站的發射功率P。采用本發明提出的算法得到的發射功率 能夠在保障蜂窩用戶的通信速率情況下，最大化所有基站的和通信速率。下面對本發明作 更進一步的說明。
[0057]設在一個蜂窩系統中部署了Μ個Small Cell，蜂窩網的下行頻帶劃分為N個子信 道，每個基站(包括宏基站和小基站)均服務N個蜂窩用戶，即每個用戶均占用一個頻帶(注： 一個用戶占用多個頻帶不影響算法），為了表示方便將MBS標號為0號基站，SBSs從1 "·Μ進行 編號;信道參數，及干擾參數說明如下：
[0058] hij(k):表示基站i到基站j在蜂窩頻帶k上所服務用戶的信道增益，i，j = 0,1，…， Μ；
[0059] 〇1(k):表示基站i在蜂窩頻帶k上所遭受的高斯白噪聲；
[0060] pi:表示基站i在整個頻譜上的發射功率向量，pi = [pi(l)，pi(2)，···，pi(k)，···，pi (N)]，Pi(k)表示基站在蜂窩頻帶k上的發射功率；
[0061] yk:表示宏蜂窩用戶在蜂窩頻帶k上需要滿足的最低傳輸速率；
[0062] ρ/；Τ表示基站i在蜂窩頻帶k上允許的最大發射功率
[0063] 爲_表示基站i允許發送的最大和功率。
[0064]如圖1所示，宏基站在蜂窩頻帶k上的發射功率pQ(k)、蜂窩用戶k的通信速率記為 1^(?〇，()）、基站1在所有蜂窩頻帶上的和通信速率記關
，其中：
[0065]
[0066]
[0067]在該系統中，我們的優化目標為最大化每個基站的通信速率，即：
-由于蜂窩網中有多個用戶，因此對每個蜂窩用戶考慮最低通信速率 i-0 k-[ 約束R0k(PQ，P-())多Yk;對于下行鏈路，蜂窩基站在蜂窩頻帶k上的獨立發射功率限制為 0 <凡(/c) :^廣仏）；小基站i在蜂窩頻帶k上的獨立發射功_艮制為0 0)句;廣㈨基 站的和功率限制^
小基站i發射端的和功率限制為
[0068]在本實施例中個，設宏蜂窩的覆蓋半徑為500m，在宏蜂窩覆蓋區域內部署6個小蜂 窩，宏蜂窩頻帶帶寬10MHz，劃分為10個子載波，并且所有頻帶由宏蜂窩與小蜂窩享，且每個 頻帶劃分給每個宏蜂窩用戶和小蜂窩用戶，假設小蜂窩的覆蓋半徑l〇〇m，其中小蜂窩用戶 和宏蜂窩用戶均隨機分布在其覆蓋區域內，考慮大尺度衰落，將路徑衰落按128. 1 + 37.61og1Qd(km)dB衰減，其中d表示距離基站和用戶之間的距離。由于建筑物或者其它因素 造成的小尺度衰落，本文考慮小尺度衰落為循環復高斯變量。為了體現性能，本文只考慮總 的功率約束即Φ
，其中i = l，...，M。如圖2所示，宏蜂窩用戶、 小基站、小蜂窩用戶隨機分布的位置示意圖。
[0069] 對于圖1所示的下行鏈路情況，我們采用如下方法獲得宏基站的發射功率PQ和小 基站發射功率P-o,并得到對應的所有基站的和通信速_
[0070] 步驟1:初始化外部迭代點Z*3及外部迭代次數n = 0,設置足夠大的常數τ>〇及誤差 精度eh e2 = 10-=
[0071]
[0072]
[0073] 其中：<以)表示第n次外部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率；
[0074] 步驟2:設置外部逼近點$及外部逼近次數m=0,通常取$ = Ζη;
[0075]
[0076]
[0077] 其中：表示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率；
[0078] 步驟3:根據on十算交互信息：
[0079]
[0080]
[0081] - j\ _ j / j\ /
[0082] 其中：Bm表示第m次外部逼近時基站i所需要的所有交互信息表示第m次外 部逼近時基站i的第k個載波需要的交互信息，Q&表示不包含 < 的Q m ;
?示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上收到的所有干 j^-l 擾信號：示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上接收
產u 到的所有?目號，〇i(k)表不基站i在蜂窩頻帶k上所遭受的尚斯白噪聲，hij(k)表不基站i到基 站j在蜂窩頻帶k上所服務用戶的信道增益； (wB ^
[0083] 步驟4:設置內部逼近點。及內部逼近次數s = 0，設置足夠大的固定常數c > 0;
[0084]
[0085]
[0086]
[0087] 其中： 表示第s次內部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率，為內部 逼近的對偶變量，且/彡0;
[0088] 步驟5:初始化內部迭代點及內部迭代次數t = 0;\β J
[0089]
[0090]
[0091]
[0092] 其中：￥0；)表示第t次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率，//丨為內部 迭代的對偶變量，且J彡〇;
[0093] 步驟6:計算t+Ι次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率W :
[0094]
[0095]
[0096]
[0097]
[0098]
[0099]
[0100]其中：
表示不包含q;的PW是使得句，廣成 立的最小正數，......
_ - ^ 爻示第t次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k j字t. 上收到的所有干擾信號
4表示宏蜂窩用戶在蜂窩頻帶k上需要滿足的最 低傳輸速率，巧^表示基站i在蜂窩頻帶k上允許的最大發射功率，?Τ"表示基站i允許發送 的最大和功率；
[0101 ]計算在t+i次內部迭代時內部迭代的對偶變量：
[0102]
[0103]其中
表示第k個宏 蜂窩用戶的QoS約束·
[0104] 步驟7:判
e4是否成立:若成立則4
，轉到步驟5; 否則令t = t+l，轉到步驟6;
[0105] 步驟8:判| Μ是否成立:若成立則令Qm+1 = Ws+1，轉到步驟3;否則 J 令s = s+l，轉到步驟5;
[0106] 步驟9:判斷|Qm+1-Qm|<e2是否成立:若成立則$Z n+1 = Qm+1，轉到步驟2;否則令m = m+1，轉到步驟3;
[0107] 步驟10:判斷|zn+1-zn|<e^否成立:若成立則輸出Zn+1;否則令n=n+l，轉到步驟 2〇
[0108] 本案中，宏基站負責計算內部迭代的對偶變量μ和交互信息B，而小基站負責計算 自身的發射功率，具體方案如下:宏基站設置首先設定各個基站的外部迭代點Ζ和外部逼近 點Q，計算交互信息匕將匕廣播給基站i，然后宏基站再重新設置內部迭代點，并且據此 每個基站更新自身的功率直到收斂，最后根據宏基站收集信息更新bi直到收斂，最后更新 外部迭代點Z直到收斂，不難看出再本算法中需要交互信息有匕和以。
[0109] 如圖3所示，顯示了網絡和速率隨宏基站允許的最大功率的變化，可以看出宏基站 的允許的最大功率增大網絡的和速率變大，其背后的原因是可用資源變多，性能提升。
[0110] 如圖4~5所示，顯示了網絡和速率與宏蜂窩用戶允許的最低速率的關系，為了體 現本算法的性能，和傳統的納什均衡模型對比，納什均衡算法中考慮將全局的QoS約束轉換 為單個的功率約束，也即對基站i和信道k有h i 〇 ( k ) p i ( k )彡ξ i , k，其中
k圖4中不難看出本發明提出的分 布式算法優于廣義納什均衡分布式算法與納什均衡算法，也即本發明提出的分布式算法在 分布式算法中具有較好性能，同時可以看出隨著宏蜂窩用戶的最低速率的提高，網絡的整 體效用越來越低，這符合實際情況。圖5顯示本發明分布式算法、廣義納什均衡分布式算法、 納什均衡分布式算法和不具有QoS分布式算法中宏蜂窩用戶在各個載波上的通信速率，可 以看出本發明分布式算法、廣義納什均衡分布式算法、納什均衡分布式算法均滿足宏蜂窩 用戶的最低通信速率，而不具有QoS約束的分布式算法不滿足QoS要求，同時結合圖4~5可 以看出由于本發明算法從全局考慮系統性能，因此在宏蜂窩用戶在各個載波上的QoS約束 幾乎分配都是恰好滿足，而其他算法分配使得宏蜂窩用戶在各個載波上的QoS約束都會有 所剩余，這就是本發明算法性能更優的背后原因。
[0111] 如圖6所示，顯示了本算法在最外層收斂速率很快大概十步左右就收斂，同時可以 看出本發明提出的分布式算法在性能上可以媲美集中式算法。
[0112] 以上所述僅是本發明的優選實施方式，應當指出：對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應 視為本發明的保護范圍。
【主權項】
1. 一種分布式Small Cell分層異構網絡和速率最大化方法，其特征在于:通過優化由 宏蜂窩與小蜂窩所構成的分層異構網絡的和速率，分布式求解宏基站和小基站的發射功 率，從而得到宏基站和小基站在各個信道上的功率分配及整個網絡的通信速率。2. 根據權利要求1所述的分布式Small Cell分層異構網絡和速率最大化方法，其特征 在于:對于一個部署了一個宏蜂窩和M個小蜂窩和的蜂窩系統，蜂窩系統的下行頻帶劃分為 N個子信道，每個基站均服務N個蜂窩用戶，將宏基站標記為O號基站，將小基站標記為1···Μ 號基站;該方法具體包括如下步驟： 步驟1:初始化外部迭代點Zt3及外部迭代次數η = 0，設置常數τ>〇及誤差精度e i、e 2 = 10-2^^3=10+2^:^4=10-2^3;其中：表示第η次外部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率； 步驟2:設置外部逼近點Qt3及外部逼近次數m=0，取Qt3 = Zn;其中：f M表示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率； 步驟3:根據Qm計算交互信息：其中：Bm表示第m次外部逼近時基站i所需要的所有交互信息，表示第m次外部逼 近時基站i的第k個載波需要的交互信息，Qm,表示不包含 < 的Q m ;表示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上收到的所有干 擾信號，表示第m次外部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上接收 到的所有?目號，〇i(k)表不基站i在蜂窩頻帶k上所遭受的尚斯白噪聲，hij(k)表不基站i到基 站j在蜂窩頻帶k上所服務用戶的信道增益； 步驟4:設置內部逼近點及內部逼近次數s = 0，設置足固定常數c > 0;其中：<(々)表示第S次內部逼近時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率，為內部逼近 的對偶變量，且Vt3^O;其中：表示第t次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率，M; 〇〇為內部迭代 的對偶變量，且μ°多〇; 步驟6:計算t+l次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上的發射功率片+1(灸)：其中：[xI=min(max(h,4fl)，匕表示不包含q丨的 pt，Ak是使得成立的 最小正數表示第t次內部迭代時基站i在蜂窩頻帶k上收 到的所有干擾信號Yk表示宏蜂窩用戶在蜂窩頻帶k上需要滿足的最低傳 輸速率，凡'f表示基站i在蜂窩頻帶k上允許的最大發射功率，/Ti表示基站i允許發送的最 大和功率； 計算在t+i次內部迭代時內部迭代的對偶變量：其中：[x] +=max(0，x)丨表示第k個宏蜂窩 用戶的QoS約束； 步驟7:是否成立:若成立則令.轉到步驟5;否則 令t = t+l，轉到步驟6; 步驟8:是否成立:若成立則令$+1=Ws+ 1，轉到步驟3;否則令s = s+1，轉到步驟5; 步驟9:判斷I Qm+1-Qm I彡e 2是否成立:若成立則$Zn+1 = Qm+1，轉到步驟2;否則令m=m+l， 轉到步驟3; 步驟10:判斷I Zn+1-Zn I彡e邊否成立:若成立則輸出Zn+1;否則令n=n+l，轉到步驟2。
【文檔編號】H04W52/24GK105933969SQ201610236816
【公開日】2016年9月7日
【申請日】2016年4月15日
【發明人】王家恒, 官偉, 史鋒峰, 凌昕彤, 趙春明
【申請人】東南大學