孫　陽(yáng)，狐夢(mèng)實(shí)，常永宇，權(quán)　威，張　戩

(1.北京郵電大學(xué) WT&T實(shí)驗(yàn)室，北京 100876； 2.華為技術(shù)有限公司 無線網(wǎng)絡(luò)研究部北研分部，北京100085)

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超密集多層異構(gòu)網(wǎng)基于圖論的動(dòng)態(tài)干擾管理方案

孫陽(yáng)1，狐夢(mèng)實(shí)1，常永宇1，權(quán)威2，張戩2

(1.北京郵電大學(xué) WT&T實(shí)驗(yàn)室，北京 100876； 2.華為技術(shù)有限公司 無線網(wǎng)絡(luò)研究部北研分部，北京100085)

摘要：隨著超密集網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，干擾問題成為限制系統(tǒng)性能的主要挑戰(zhàn)?；趫D論的圖著色頻率分配方案已經(jīng)較好地改善了小基站簇內(nèi)頻率正交分配導(dǎo)致的頻率浪費(fèi)的問題，但該方案并沒有考慮超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中小基站的多樣性及負(fù)載情況?？紤]到小基站之間的干擾關(guān)系、多樣性及負(fù)載情況，提出了一種適用于超密集多層網(wǎng)絡(luò)的基于圖論的動(dòng)態(tài)頻率復(fù)用方案，該方案可以更加公平地分配小基站頻帶，降低系統(tǒng)干擾，并提高低速率用戶的吞吐性能。

關(guān)鍵詞：超密集多層異構(gòu)網(wǎng)；干擾管理；小基站簇；團(tuán)

隨著數(shù)據(jù)流量的爆炸性增長(zhǎng)，超密集網(wǎng)絡(luò)被視為下一代通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于小基站部署的隨機(jī)性和密集性，干擾研究成為超密集網(wǎng)絡(luò)中的重要課題。研究表明，在時(shí)域、頻域、空域有效地進(jìn)行資源分配可減少小區(qū)間干擾[1]，其中，基于小區(qū)簇的頻率分配方法受到廣泛關(guān)注。該方法通過將強(qiáng)干擾小基站劃分為一簇，并將簇內(nèi)小基站分配完全正交的頻段，可有效降低相鄰小基站之間的干擾。但是，由于小基站間干擾的不均勻性使得小基站簇內(nèi)的完全頻率正交方案增益有限，這使得基于小基站簇更加有效的頻率復(fù)用方案成為可能[2-3]。筆者在此基礎(chǔ)上提出了基于圖論的頻率分配方法，將頻率平均分為幾個(gè)正交頻率塊，通過圖著色算法將相互有干擾的小基站分配一塊或多塊不同頻率塊，從而提高了簇內(nèi)頻率效率。然而，上述文獻(xiàn)都沒有考慮到小基站的多樣性和負(fù)載情況。在多層超密集網(wǎng)絡(luò)中，無差別的頻率均分將導(dǎo)致覆蓋范圍較大、服務(wù)用戶較多的小基站分配到較少部分的頻率，使得不同類型、不同負(fù)載小基站中用戶可使用頻率出現(xiàn)明顯差異，從而大大限制了系統(tǒng)性能的增益。

筆者考慮到小基站之間的干擾關(guān)系、多樣性及負(fù)載情況，提出了一種適用于超密集多層網(wǎng)絡(luò)的基于圖論的動(dòng)態(tài)干擾管理方法，即基于用戶權(quán)重的頻率復(fù)用方案。通過引入無向圖來描述小基站間干擾關(guān)系，并利用層次聚類法對(duì)小基站進(jìn)行分簇。在小基站簇內(nèi)，為保證小基站頻率分配比例的公平性并減少頻率浪費(fèi)，該方案根據(jù)簇內(nèi)小基站團(tuán)內(nèi)的最大用戶數(shù)，對(duì)簇內(nèi)小基站進(jìn)行權(quán)重?cái)U(kuò)充和頻率比例分配。結(jié)果表明，該方案可以更加公平地分配小基站頻帶，從而改善低速率用戶吞吐性能。

1系統(tǒng)模型

圖1　超密集多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

圖1所示為超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，大量不同類型的低功率小基站隨機(jī)部署在宏基站覆蓋范圍內(nèi)，如微基站、皮基站和家庭基站。假設(shè)M個(gè)小基站隨機(jī)部署在宏基站覆蓋范圍內(nèi)，小基站集合表示為S={s1,s2，…，si,…，sM}。由于類型不同，小基站相應(yīng)的功率集合為P={P1,P2,…,Pi,…,PM}。宏基站部署在低頻段f1上，小基站部署在高頻段f2上，兩者占有帶寬大小均為B，故宏基站與小基站間不存在干擾，而小基站之間會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)烈干擾。假設(shè)小基站頻段f2的帶寬B劃分為N個(gè)子信道，每個(gè)單位子信道大小為w。若有K個(gè)用戶處于小基站服務(wù)范圍內(nèi)，用Ui表示小基站si內(nèi)的用戶集合，用uk表示所有小基站范圍內(nèi)的第k個(gè)用戶，則所有小基站覆蓋范圍內(nèi)的用戶集合為U=U1∪U2∪…Ui…∪UM={u1,u2,…，uk，…，uK}。

用戶uk在小基站si內(nèi)的接收功率RSRP可表示為：

(1)

(2)

(3)

2基于用戶權(quán)重的頻率分配方案

2.1小基站分簇

為了準(zhǔn)確地描述小基站之間的干擾程度，引入無向圖G=(S,E)來表示小基站網(wǎng)絡(luò)之間的干擾關(guān)系，其中，小基站集合S表示圖中的頂點(diǎn)集合，E為小基站間存在干擾關(guān)系的邊集合。鄰接矩陣A的權(quán)值A(chǔ)(i, j)=A(j,i)表示小基站si與sj之間的干擾關(guān)系，如果干擾強(qiáng)度大于設(shè)定干擾門限，則小基站之間將存在干擾邊。小基站間的干擾程度可通過兩基站中用戶上報(bào)最大干擾接收功率得到[4]。小基站si與sj之間的干擾強(qiáng)度IPij可表示為：

(4)

筆者利用層次聚類方法[5]在宏基站的協(xié)助下進(jìn)行小基站的分簇。具體分簇步驟為：①將每個(gè)小基站視作一個(gè)單獨(dú)的簇ci(?i∈C)，計(jì)算小基站間干擾強(qiáng)度IP={IPij}，i∈[1,M]， j∈[1,i]。設(shè)最大小基站簇?cái)?shù)目為T，合并簇干擾門限為Thi。②依次在小基站網(wǎng)絡(luò)中選擇干擾最大的兩個(gè)小基站，若兩個(gè)小基站間干擾強(qiáng)度大于干擾門限Thi，且所在兩個(gè)簇合并后小于所設(shè)定的最大簇?cái)?shù)目門限T，則將兩個(gè)基站所在的簇合并成一個(gè)簇，反之，則繼續(xù)搜索下一個(gè)干擾最大的小基站組。③重復(fù)步驟②直到所有的簇均不滿足合并條件為止。

根據(jù)分簇后的結(jié)果，鄰接矩陣A可表述為：

(5)

2.2基于用戶權(quán)重的頻率分配方案

(6)

(7)

通過計(jì)算簇內(nèi)各團(tuán)的權(quán)重和，得到小基站簇內(nèi)最大正交用戶數(shù)權(quán)重CWmmax為：

(8)

因此，該小基站簇中，子信道最多可劃分為CWmax份分配給各個(gè)小基站。在初次分配時(shí)，每個(gè)基站可獲得Wi(i∈S)份頻率。

由于干擾的不均勻性，初始按比例分配子信道會(huì)造成一定的頻率浪費(fèi)，頻率利用效率較低。簇內(nèi)小基站的最大權(quán)重余量Dmi為：

(9)

為提高小基站簇內(nèi)頻率復(fù)用效率，可根據(jù)簇內(nèi)最大用戶權(quán)重對(duì)簇內(nèi)小基站權(quán)重進(jìn)行擴(kuò)充。筆者采取比例擴(kuò)充的辦法，利用貪心法優(yōu)先對(duì)權(quán)重較大的團(tuán)內(nèi)小基站進(jìn)行權(quán)重?cái)U(kuò)充，冗余小基站權(quán)重?cái)U(kuò)充值與其用戶數(shù)成正比，直至團(tuán)的權(quán)重總和等于CWmax或團(tuán)內(nèi)小基站均不可再擴(kuò)充權(quán)重為止。

通過簇內(nèi)團(tuán)的搜索和團(tuán)內(nèi)小基站權(quán)重?cái)U(kuò)充，小基站可得到更新后的權(quán)重集合W。小基站可分得信道數(shù)目為：

獲得簇內(nèi)小基站的可分配信道數(shù)目后，簇頭可隨機(jī)從一個(gè)團(tuán)開始，依次搜索子信道集合中可分配的子信道并分配給團(tuán)中小基站。當(dāng)團(tuán)內(nèi)小基站都分配完畢后，將此團(tuán)移出團(tuán)集合，并選擇下一個(gè)與之相鄰且未分配的團(tuán)進(jìn)行子信道分配。該分配方案具體實(shí)施步驟為：

(1)初始化獲得小基站簇集合C、小基站用戶集合U、小基站權(quán)重集合W和子信道數(shù)目N。

(2)隨機(jī)選擇一個(gè)小區(qū)簇cm∈C, 獲得簇內(nèi)所有小基站的權(quán)重值集合Wm。窮舉搜索得到小基站簇cm內(nèi)的所有團(tuán)集合Cl，并根據(jù)式(7)計(jì)算各團(tuán)權(quán)重CW。

(3)降序排列CW為CWd；根據(jù)式(8)得到該簇內(nèi)最大權(quán)重值CWmax；再根據(jù)式(9)計(jì)算簇內(nèi)每個(gè)小基站權(quán)重最大余量Di。

(6)若團(tuán)余量為0，則將該團(tuán)權(quán)重CW從CWd中移除，并返回步驟(4)。

(7)該簇內(nèi)小基站子信道分配數(shù)目為：

Bnumi=N×Wi/CWmax?si∈cm

(8)隨機(jī)選取該簇內(nèi)一個(gè)團(tuán)，依次搜索子信道集合中可分配的子信道，并將相應(yīng)數(shù)目的子信道分別分配給團(tuán)內(nèi)小基站直至團(tuán)內(nèi)每個(gè)小基站都分配完畢；并將此團(tuán)移出Cl。

(9)若Cl不為空，則選擇下一個(gè)未分配過的團(tuán)，重復(fù)進(jìn)行步驟(8)，否則，頻率分配結(jié)束。

(10)返回步驟(2)直到所有小區(qū)簇均頻率分配完畢。

3仿真結(jié)果

在仿真場(chǎng)景中，100個(gè)不同類型的小基站隨機(jī)分布在200m×200m的區(qū)域內(nèi)，其中微基站占5%，皮基站占40%，家庭基站占55%，其發(fā)射功率分別為38dBm、21dBm、17dBm，其用戶數(shù)分別為20、10、5。小基站頻率為3.5GHz，總復(fù)用帶寬為20MHz。小基站簇最大數(shù)目T設(shè)為5，干擾門限為-120dBm。在該仿真中，將圖著色頻率復(fù)用方案與增強(qiáng)型圖著色頻率復(fù)用方案進(jìn)行比較。圖著色頻率復(fù)用方案可根據(jù)簇內(nèi)小基站干擾關(guān)系計(jì)算最小著色數(shù)目N，并將頻率均分為N份頻率塊，每個(gè)小基站分得其中一份。增強(qiáng)型圖著色頻率復(fù)用方案在此基礎(chǔ)上，對(duì)簇內(nèi)干擾較小的小基站的頻率塊進(jìn)一步復(fù)用，每個(gè)小基站可分得一份或幾份頻率塊。

圖2～圖4所示分別為用戶SINRCDF圖、小基站平均分配頻率圖和用戶吞吐量CDF圖，從圖2可看出，相對(duì)于全頻率復(fù)用，3種基于圖論的頻率復(fù)用方案均可大大改善用戶的SINR性能。從圖3可看出，兩種圖著色方案中，相對(duì)于用戶數(shù)較少的皮基站和家庭基站無差別的頻率分配方案可導(dǎo)致用戶數(shù)較大的微基站分配的頻率較少。而在基于用戶權(quán)重的頻率分配方案中，由于考慮到不同基站用戶負(fù)載情況，微基站可分配較多頻率，用戶較少的家庭基站分配頻率相應(yīng)減少。由圖4可看出，由于均勻的頻率分配導(dǎo)致微基站用戶可用頻率減少，相比全頻率復(fù)用，圖著色頻率復(fù)用在超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景中對(duì)低速用戶的改善效果有限，而對(duì)皮基站和家庭基站內(nèi)中高速用戶性能有所提升?；谟脩魴?quán)重的頻率分配方案可較為公平分配小基站間頻率，從而有效地改善低速用戶性能。

圖2　用戶SINR CDF圖

圖3　小基站平均分配頻率圖

圖4　用戶吞吐量CDF圖

4結(jié)論

隨著超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，干擾問題已成為限制系統(tǒng)性能的主要挑戰(zhàn)。現(xiàn)有研究中，基于圖著色算法頻率復(fù)用方案往往適用于單一種類小基站場(chǎng)景。為有效減少干擾，提高低速率用戶性能，筆者提出一種基于用戶權(quán)重的頻率復(fù)用方案。仿真結(jié)果表明，該方案可更加公平地分配頻率資源，同時(shí)也能增強(qiáng)低速率用戶的性能。

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SUN Yang:Doctorial Candidate; WT&T Lab, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China.

文章編號(hào)：2095-3852(2016)03-0339-04

文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

收稿日期：2015-12-14.

作者簡(jiǎn)介：孫陽(yáng)(1988-)，女，山東煙臺(tái)人，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院博士研究生.

基金項(xiàng)目：華為技術(shù)有限公司技術(shù)合作基金項(xiàng)目(YB2013120172).

中圖分類號(hào)：TN929.532

DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.03.016

Graph-based Dynamic Interference Management Strategy for Ultra-dense Multi-tier Heterogeneous Networks

SUNYang,HUMengshi,CHANGYongyu,QUANWei,ZHANGJian

Abstract：With the development of ultra-dense networks, interference problem has become the main challenge to the system. The frequency allocation strategy based on graph coloring solved the frequency waste in the cluster-based orthogonal frequency allocation strategies to some extent. However, the strategies mentioned above didn't take the variety and load condition of the small base-stations into consideration. By considering the mutual interference relationship, variety and load condition of the small base-stations, One for ultra-dense multi-layer network based on dynamic frequency reuse scheme graph theory is proposed. The proposed strategy can more fairly allocate the frequency resource to the small base-stations and improve the low-rate users' performance.

Key words：ultra-dense multi-tier heterogeneous networks； interference management; cluster; clique