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        基于干擾管理的宏基站與家庭基站聯(lián)合資源分配

        2014-02-21 11:48:26悅,
        關(guān)鍵詞:家庭用戶宏基信道

        許 悅, 朱 琦

        南京郵電大學(xué)江蘇省無(wú)線通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京210003

        在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中,幾乎2/3的電話和90%以上的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)是在室內(nèi)產(chǎn)生的.家庭基站,作為布置在家中或商業(yè)區(qū)中的一種小范圍、低功耗、低成本的無(wú)線AP,為解決室內(nèi)覆蓋問題提供了契機(jī)[1].家庭基站可以通過使用取樣器或采取網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽模式來評(píng)估網(wǎng)絡(luò)中的信道性能,并據(jù)此采取相應(yīng)的自優(yōu)化策略[2].通過用戶自組織的布置家庭基站,可以減輕宏基站的負(fù)載,同時(shí)提高家庭用戶自身的通信質(zhì)量,降低室內(nèi)用戶的發(fā)射功率,實(shí)現(xiàn)綠色通信[3].

        盡管如此,F(xiàn)emtocell的引入使傳統(tǒng)宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)變?yōu)閮蓪泳W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——宏蜂窩層和Femtocell層.當(dāng)兩層網(wǎng)絡(luò)共用頻譜時(shí),會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的跨層干擾,況且家庭基站系統(tǒng)間的共層干擾也是不可忽略的.因此,有大量的研究致力于家庭基站系統(tǒng)的干擾控制問題,目前干擾控制的算法主要分為3類:功率控制[4-5]、頻譜分配[6]、聯(lián)合信道功率控制[7].文獻(xiàn)[6]提出了一種基于分簇的動(dòng)態(tài)子信道分配算法(dynamic clustering based subband allocation,DCSA),可以在保證QoS的同時(shí)有效抑制共信道干擾,提高系統(tǒng)吞吐量,卻沒有考慮宏蜂窩系統(tǒng)與家庭基站系統(tǒng)之間的跨層干擾,而這種跨層干擾正是家庭基站系統(tǒng)性能受限的主要原因.文獻(xiàn)[7]用最優(yōu)化方法求解家庭基站系統(tǒng)中聯(lián)合信道與功率控制問題,并根據(jù)凸優(yōu)化和次梯度方法求解功率的閉合式,但其目標(biāo)是最大化家庭基站系統(tǒng)容量,仍然沒有考慮家庭基站的能量效率問題.

        隨著社會(huì)環(huán)保意識(shí)的加強(qiáng)與節(jié)能概念的普及,家庭基站的能量效率成為研究的焦點(diǎn).文獻(xiàn)[8]提出了一種基于能量效率的宏蜂窩與家庭小區(qū)聯(lián)合部署方案,文獻(xiàn)[9]提出了一種基于非合作博弈的家庭基站功率控制算法,在保證宏用戶QoS的情況下提高了家庭基站能量效率,但缺乏有效的頻譜分配,且家庭基站的通信質(zhì)量也得不到保證.

        鑒于此,本文首先在DCSA算法的基礎(chǔ)上引入宏用戶和家庭小區(qū)的聯(lián)合信道分配,在對(duì)家庭小區(qū)進(jìn)行分簇的同時(shí)有效降低了家庭基站系統(tǒng)與宏蜂窩系統(tǒng)之間的跨層干擾,提高了宏用戶吞吐量;接著在保證宏用戶和家庭用戶QoS的約束條件下構(gòu)建了以最小化家庭基站發(fā)射功率為目標(biāo)的最優(yōu)化問題,并推導(dǎo)了優(yōu)化的家庭基站發(fā)射功率的閉合式;最后用次梯度法解優(yōu)化問題,顯著降低了家庭基站系統(tǒng)干擾,提高了家庭基站能量效率.

        1 干擾模型

        本文考慮由一個(gè)宏基站和Nf個(gè)家庭基站組成雙層網(wǎng)絡(luò),宏小區(qū)內(nèi)有M個(gè)宏用戶,每個(gè)宏用戶占用一個(gè)信道,共有M個(gè)信道,家庭基站和宏基站共享整個(gè)頻譜.可以假設(shè)每個(gè)家庭基站對(duì)應(yīng)一個(gè)家庭用戶,每個(gè)家庭用戶占用一個(gè)子資源塊,本文主要研究下行信道,其干擾場(chǎng)景如圖1所示.

        圖1 系統(tǒng)干擾模型Figur e 1 System inference model

        從圖1中可以看出,當(dāng)家庭用戶A與家庭基站A通信時(shí),所受干擾為宏基站對(duì)家庭用戶A的跨層干擾與家庭基站B對(duì)家庭用戶A的共層干擾之和;而宏用戶接收來自宏基站的信號(hào)時(shí),所受干擾為來自家庭基站A與家庭基站B的跨層干擾之和.

        由于宏基站給每個(gè)宏用戶分配一個(gè)信道,而宏基站與家庭基站共用信道,則宏用戶k所受干擾為共信道家庭基站對(duì)它的跨層干擾

        式中,i為本家庭小區(qū)序號(hào),j為干擾家庭基站序號(hào),m為宏用戶序號(hào),n為信道序號(hào),i為本家庭小區(qū)序號(hào),j為干擾家庭基站序號(hào),m為宏用戶序號(hào),n為信道序號(hào),家庭基站j與宏用戶k間增益為,家庭基站i在信道n上發(fā)送功率為,其中i=1,2,···,N0表示噪聲的功率譜密度,BW表示每資源塊的信道帶寬,則信噪比為

        2 宏基站與家庭基站聯(lián)合信道分配

        本節(jié)主要研究如何分配信道來最小化家庭小區(qū)和宏小區(qū)之間的跨層干擾以及家庭小區(qū)之間的共層干擾,于是提出了基于啟發(fā)式分簇機(jī)制的宏基站和家庭基站聯(lián)合信道分配算法.該算法首先基于位置信息采用啟發(fā)式分簇算法[6]對(duì)家庭基站進(jìn)行分簇,使家庭基站下行的共信道干擾最小化,且每個(gè)簇內(nèi)的家庭基站可以共用信道;然后進(jìn)行宏基站與家庭基站的聯(lián)合信道分配,即給信道狀況好的宏用戶優(yōu)先分配信道,以最小化跨層干擾,提高宏用戶容量.

        對(duì)給定的家庭基站網(wǎng)絡(luò),建立權(quán)重圖G=(V,E,W),其中頂點(diǎn)集V={v1,v2,···,vN},每個(gè)頂點(diǎn)代表一個(gè)家庭小區(qū);邊集E中的元素ei,j表示家庭基站j對(duì)家庭用戶i有嚴(yán)重干擾;W為權(quán)重集,每條邊ei,j對(duì)應(yīng)一個(gè)權(quán)重值wi,j,該權(quán)重值表示節(jié)點(diǎn)間干擾程度.假設(shè)家庭基站發(fā)射功率恒定,則權(quán)重為干擾信道增益與傳輸信道增益的比值,可以用家庭基站j對(duì)家庭用戶i的干擾系數(shù)表示為

        式中,δth為家庭用戶接收靈敏度[10].當(dāng)wi,j=0時(shí),家庭基站vj對(duì)vi的干擾與信道噪聲相比可以忽略不計(jì).

        依據(jù)干擾權(quán)重圖對(duì)家庭小區(qū)進(jìn)行分簇[11],由于子資源塊數(shù)為M,本文將所有家庭基站劃分為M個(gè)簇來最小化共信道干擾.最小化共信道干擾的實(shí)質(zhì)就是將每個(gè)簇內(nèi)的節(jié)點(diǎn)間干擾總和降到最低,于是可以采用次優(yōu)的啟發(fā)式算法[6]求解此問題.

        為節(jié)點(diǎn)i的邊權(quán)重之和.當(dāng)簇Cn中新加入節(jié)點(diǎn)h時(shí),與節(jié)點(diǎn)h有干擾關(guān)系的節(jié)點(diǎn)數(shù)目為,簇Cn增加的權(quán)重之和為.對(duì)家庭小區(qū)進(jìn)行分簇之后,將M個(gè)家庭小區(qū)簇Cn(n=1,2,···,M)所組成的集合記為Cf,進(jìn)行宏小區(qū)與家庭小區(qū)聯(lián)合信道分配.距宏基站較近的宏用戶信道增益較大,于是對(duì)宏用戶按信道增益排序.增益較大的宏用戶優(yōu)先選擇干擾最小的的家庭小區(qū)簇進(jìn)行配對(duì),并給每一對(duì)家庭小區(qū)簇分配與宏用戶相同的信道.

        宏基站和家庭基站聯(lián)合信道分配算法流程如下:

        初始化 Wn=0,wi=0

        步驟1 設(shè)宏用戶集合為Mu,對(duì)宏用戶,按照宏用戶到宏基站的增益大小降序排列,依次分配信道,并將排列后宏用戶集合記為M′u.

        步驟2 計(jì)算家庭基站頂點(diǎn)集V中每個(gè)點(diǎn)vi的wi值,并按wi值大小降序排列,形成新集合V′.

        步驟3 將集合V′中前M個(gè)節(jié)點(diǎn)依次分配給M個(gè)簇,并從集合V′中刪去這M個(gè)節(jié)點(diǎn).

        步驟4 每次從集合V′中依次選取一個(gè)點(diǎn)h,計(jì)算加入每個(gè)簇時(shí)所得到的,選出n?=

        步驟5 將h加入簇Cn?,從集合V′中刪除點(diǎn)h.

        步驟6 若集合V′非空,轉(zhuǎn)到步驟3;否則,結(jié)束分簇過程.

        步驟8 給家庭小區(qū)簇n?分配與宏用戶u相同的信道,并從集合Cf中刪去簇n?,從集合中刪去宏用戶u.

        步驟9 若集合Cf非空,轉(zhuǎn)到步驟7;否則,信道分配完成.

        3 家庭基站功率最小化

        通過第2節(jié)的信道分配算法,家庭小區(qū)之間的共信道干擾得到了很好的控制,同時(shí)家庭基站系統(tǒng)對(duì)宏蜂窩系統(tǒng)的跨層干擾也顯著減小.本節(jié)主要是在保證家庭用戶QoS的前提下最小化發(fā)送家庭基站的功率,不僅能有效控制家庭小區(qū)之間的干擾,還能顯著降低家庭基站的發(fā)送功率,提高家庭基站的能量效率,實(shí)現(xiàn)綠色通信.此優(yōu)化問題可表述為

        用凸優(yōu)化理論[12-13]求解上述問題,可將宏用戶信噪比約束改寫為家庭基站對(duì)宏用戶干擾受限,將優(yōu)化問題改寫為

        其拉格朗日形式為

        則有

        該問題可以轉(zhuǎn)化為Nf個(gè)獨(dú)立的次優(yōu)子問題.又因?yàn)槊總€(gè)家庭基站在最小化自身的發(fā)送功率的同時(shí),也最小化了自己對(duì)其他家庭小區(qū)的干擾,所以當(dāng)所有子問題收斂到最優(yōu)值時(shí),整體解也近似最優(yōu).對(duì)求導(dǎo)可得

        由此可見,一旦確定λi,n和vn,即可求出最優(yōu)的,其中λi,n和vn可采用次梯度算法[14]求解.

        令F對(duì)vn求導(dǎo),則vn的子梯度為

        同理,λi,n的子梯度為

        拉格朗日乘子更新如下

        式中,t為當(dāng)前的迭代步數(shù),α和β是正的步長(zhǎng),通常按式(15)更新

        這樣的步長(zhǎng)可以保證λi,n和vn最終收斂,從而求出最優(yōu)的家庭基站發(fā)射功率_opt.

        4 仿真與性能分析

        家庭基站按樓道模型[15]分布,每個(gè)房間為10 m×10 m的正方形,家庭基站與家庭用戶在房間內(nèi)隨機(jī)分布.設(shè)每個(gè)房間內(nèi)家庭基站激活概率為p,路徑損耗模型如下[16]:室外路徑損耗Lout=15.3+37.6lg d,單位為d B,室內(nèi)路徑損耗Lin=38.46+20 lg d,單位為d B.其中d為是信號(hào)傳播的距離的距離,家庭基站到本小區(qū)用戶的路徑損耗為L(zhǎng)in,家庭基站到其他家庭小區(qū)用戶的路徑損耗為L(zhǎng)out+Lin+2Win,宏基站到宏用戶的路徑損耗為L(zhǎng)out,宏基站到家庭用戶與家庭基站到宏用戶的路徑損耗均為L(zhǎng)out+Lin+Win+Wout,其中,Win為內(nèi)墻損耗,Wout為外墻損耗.

        將本文算法與兩種算法進(jìn)行仿真比較,一種是文獻(xiàn)[6]的算法,另一種是信道隨機(jī)分配下固定家庭基站發(fā)射功率的算法.本文仿真參數(shù)如表1所示.

        表1 仿真參數(shù)Table 1 Simulation parameters

        由圖2可知,隨著家庭基站密度的增大,宏用戶所受干擾增大,宏基站總?cè)萘縿t降低.采用宏基站與家庭基站聯(lián)合信道分配算法之后,宏基站總?cè)萘勘入S機(jī)分配信道時(shí)高;采用本文提出的功率控制算法之后,宏基站總?cè)萘窟M(jìn)一步提高.這是因?yàn)楹昊九c家庭基站聯(lián)合信道分配算法中,信道狀況最好的宏用戶選用家庭基站中跨層干擾最小的資源塊,最大化了宏基站系統(tǒng)總吞吐量,而本文提出的功率控制算法通過最小化家庭基站的發(fā)送功率,進(jìn)一步降低了對(duì)宏用戶的干擾.綜合信道分配和功率控制來看,本文算法的宏基站總?cè)萘孔畲?,且?dāng)家庭基站密度越大時(shí),宏用戶容量?jī)?yōu)化越明顯.

        圖2宏基站總?cè)萘康淖兓疐igur e 2 Total capacity of Macrocell

        圖3 的中斷概率曲線反映了家庭用戶達(dá)不到目標(biāo)信噪比的概率隨家庭基站數(shù)增加的變化趨勢(shì).觀察曲線可以發(fā)現(xiàn),采用適當(dāng)?shù)男诺婪峙渌惴ê螅彝ビ脩糁g干擾是可控的,且在每個(gè)房間布置一個(gè)家庭基站的場(chǎng)景下,家庭用戶中斷概率不隨激活概率的增大而增大;反之,若采用隨機(jī)信道選擇,則不能對(duì)共信道干擾進(jìn)行控制.因此,家庭用戶中斷概率高于其他兩種算法,且隨激活概率的增大而增大.另外,本文算法在功率控制環(huán)節(jié)以家庭用戶信噪比目標(biāo)為約束條件之一,使家庭用戶中斷概率維持在0.5%以下,更好地保證了家庭用戶的QoS.

        圖3 家庭用戶中斷概率性能曲線(=10 d B)Figure 3 Femtocell outrage(=10 d B)

        由圖4可知,當(dāng)宏用戶和家庭基站隨機(jī)分配信道時(shí),隨著家庭基站數(shù)目的增大,共信道干擾越來越嚴(yán)重,故每比特能耗也隨之增大.采用本文信道選擇算法控制干擾后,隨家庭基站密度增大的同時(shí),家庭基站的每比特能耗基本不變,即能量效率不隨家庭基站密度的增大而降低.尤其是以最小化發(fā)射功率為目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化后,不論家庭小區(qū)如何布局,每個(gè)激活的家庭用戶的信噪比均在目標(biāo)值附近,明顯提升了公平性和能量效率.

        圖4 家庭基站平均每兆比特能耗性能曲線Figure 4 Femtocell energy consumption per Mbit

        如圖5所示,對(duì)家庭基站進(jìn)行功率控制時(shí),家庭用戶的目標(biāo)信噪比越小,每比特能耗越小,能量效率越高.這是因?yàn)樵谛诺罈l件相同的情況下,目標(biāo)信干噪越大,需要分配的功率越大,系統(tǒng)干擾越嚴(yán)重,以致降低了整個(gè)系統(tǒng)的能量效率.

        圖5 不同目標(biāo)信噪比下家庭基站每比特能耗Figure 5 Femtocell energy consumption per Mbit under different target SINR

        5 結(jié)語(yǔ)

        本文提出了一種宏基站與家庭基站聯(lián)合資源分配方案.首先,在一種啟發(fā)式動(dòng)態(tài)分簇算法的基礎(chǔ)上引入宏基站和家庭基站的聯(lián)合信道分配,根據(jù)家庭小區(qū)干擾圖對(duì)家庭小區(qū)進(jìn)行分簇,控制了家庭小區(qū)之間的共信道干擾,并通過聯(lián)合信道分配有效降低了家庭基站系統(tǒng)與宏蜂窩系統(tǒng)之間的跨層干擾,提高了宏用戶吞吐量.接著,在保證宏用戶和家庭用戶QoS的約束條件下,構(gòu)建了以最小化家庭基站發(fā)射功率為目標(biāo)的最優(yōu)化問題,并推導(dǎo)了優(yōu)化的家庭基站發(fā)射功率的閉合式.最后用次梯度法解優(yōu)化問題,顯著降低了家庭基站系統(tǒng)干擾,大大減小了家庭用戶中斷概率,提高了家庭基站能量效率.

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