趙季紅，胡江燕，曲樺，王煒

（1.西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，陜西西安710061；2.西安交通大學(xué)電子信息學(xué)院，陜西西安710049）

研究與開發(fā)

一種LTE-Advanced網(wǎng)絡(luò)中的能效協(xié)作基站睡眠機制

趙季紅1，2，胡江燕1，曲樺2，王煒2

（1.西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，陜西西安710061；2.西安交通大學(xué)電子信息學(xué)院，陜西西安710049）

在通信非高峰期，關(guān)閉未充分利用的基站是一種減小能耗的有效方法，睡眠基站內(nèi)用戶由鄰近基站協(xié)作服務(wù)，避免了因小區(qū)范圍拓展導(dǎo)致的基站發(fā)射功率消耗?？紤]將基站睡眠技術(shù)與CoMP（coordinated multipoint，協(xié)作多點）傳輸技術(shù)相結(jié)合來提升系統(tǒng)性能，全面考慮協(xié)作過程中的功耗情況，提出一種基于功耗最小化的動態(tài)分簇和基站睡眠方案。該方案能夠在為每個用戶選擇最佳分簇，滿足QoS需求的同時，最小化系統(tǒng)功耗。仿真結(jié)果表明，本方案在提升能效方面優(yōu)于傳統(tǒng)基站睡眠方案。

能效；基站睡眠；協(xié)作多點；動態(tài)分簇

1 引言

隨著移動網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的飛速發(fā)展，移動網(wǎng)絡(luò)能量消耗劇烈增長。提高EE（energy efficiency，能效）已經(jīng)成為未來綠色蜂窩網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計目標(biāo)。在一個典型的蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，基站消耗的能量占據(jù)整個網(wǎng)絡(luò)消耗能量總量的80%，每個基站總能耗的60%用于信號處理和空調(diào)處理［1］。為了提高綠色無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)的能量利用率，減少基站的能量消耗是至關(guān)重要的。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中業(yè)務(wù)量較少時，一個基站仍然消耗了其消耗量最大值的90%，話務(wù)量對基站消耗的影響微乎其微。由于通信業(yè)務(wù)有明顯的潮汐效應(yīng)［2］，比如，白天工作期間，商業(yè)區(qū)的通信業(yè)務(wù)量很大，而住宅區(qū)的通信業(yè)務(wù)量卻很小；晚上下班后，情況恰恰相反。24 h處于工作狀態(tài)的基站在一段時間內(nèi)服務(wù)于很少的用戶，造成了巨大的能量浪費。在通信非高峰期，讓一些基站睡眠是提高能效的一種有效方法。

當(dāng)某個基站處于睡眠狀態(tài)時，為了保證睡眠基站內(nèi)用戶的正常通信，傳統(tǒng)方法是通過提高鄰近基站的傳輸功率為這些用戶服務(wù)。然而這種傳統(tǒng)小區(qū)睡眠方案帶來兩種后果：一是睡眠小區(qū)內(nèi)用戶的中斷率增高，二是鄰區(qū)小區(qū)功耗增加［3］。CoMP技術(shù)通過多小區(qū)間協(xié)作可有效解決上述難題。聯(lián)合CoMP技術(shù)的基站睡眠原理如圖1所示。參考文獻［4］提出一種結(jié)合靜態(tài)分簇CoMP技術(shù)的小區(qū)睡眠方案，限定在靜態(tài)簇場景中，當(dāng)某個基站關(guān)閉后，簇內(nèi)所有基站將協(xié)作服務(wù)于睡眠小區(qū)內(nèi)用戶。然而在用戶動態(tài)變化情況下，靜態(tài)簇方案性能波動大，而且?guī)矸浅４蟮幕貍鏖_銷以及計算復(fù)雜度。參考文獻［5］提出一種結(jié)合CoMP動態(tài)分簇的小區(qū)睡眠方案，用戶可根據(jù)自身位置動態(tài)選擇簇，具有較好的性能且實現(xiàn)復(fù)雜度低。但該方案中簇大小固定且未考慮協(xié)作傳輸功耗和回程功耗。

圖1 基站睡眠原理

本文以提升能效為目標(biāo)，考慮小區(qū)睡眠技術(shù)與基于CoMP技術(shù)相結(jié)合來提升系統(tǒng)性能，充分考慮協(xié)作過程中的功耗情況，分析動態(tài)分簇引起的協(xié)作傳輸功耗和回程功耗影響，提出一種基于協(xié)作功耗最小化的動態(tài)分簇和小區(qū)睡眠方案，該方案能夠在為每個用戶選擇最佳分簇滿足SINR需求的同時，最小化系統(tǒng)功耗。與之前已有方案比較，本文所提方案能效更高。

2 系統(tǒng)模型

2.1 系統(tǒng)模型

考慮在非通信高峰期，LTE-Advanced網(wǎng)絡(luò)下行CoMP傳輸場景，采用OFDM系統(tǒng)，共K個小區(qū)，小區(qū)k內(nèi)有Lk個用戶隨機分布，其中k∈Θ，Θ=｛1，2，…，K}。用戶和基站均采用單天線配置的，網(wǎng)絡(luò)中存在若干睡眠基站。睡眠基站內(nèi)的用戶由鄰近基站聯(lián)合協(xié)作為其提供服務(wù)。圖2是多小區(qū)多用戶場景示意。

圖2 多小區(qū)多用戶場景示意

hlk=為第k個小區(qū)內(nèi)的用戶l全局信道增益矢量估計，其中jhlk表示k小區(qū)內(nèi)的用戶l與基站j間的信道矢量。）為該用戶對應(yīng)的協(xié)作簇矢量，表示基站j是用戶l的協(xié)作基站，反之亦然。假定各小區(qū)均采用等功率分配，即：

其中，（·，·）表示內(nèi)積，N0為高斯白噪聲，zlk表示用戶l受到的簇間干擾。根據(jù)香農(nóng)公式可得小區(qū)內(nèi)用戶l的數(shù)據(jù)速率為：

2.2 功率損耗模型

一個典型的結(jié)合基站睡眠的CoMP系統(tǒng)總功耗定義為：

其中，qk表示基站的工作模式，qk=1表示基站處于工作狀態(tài)，qk=0表示基站k處于關(guān)閉狀態(tài)；pk表示基站k的功耗表示基站在協(xié)作中產(chǎn)生的額外功率損耗，取決于k小區(qū)l用戶ulk的信號處理功率Pulksp、回程功率假定需要協(xié)作的用戶數(shù)為d，用戶集合記為Ωc，PCoMP可表示為：

其中，pbh表示在回程上傳送1 bit信息所對應(yīng)的功耗，和分別表示每個基站共享的小區(qū)k用戶l的數(shù)據(jù)和信道狀態(tài)信息。

3 基于功耗最小化的動態(tài)分簇CoMP和基站睡眠算法

3.1 問題描述

其中，條件（1）表示每個用戶所選協(xié)作簇大小不能超過3，條件（3）要求滿足用戶最小速率要求，條件（4）和條件（5）表示當(dāng)qk=1時滿足單基站最大功率約束要求，當(dāng)qk=0時基站k處于關(guān)閉狀態(tài)，qk=1時基站處于工作狀態(tài)。

對問題（7）優(yōu)化求解過程中，假定每個用戶選擇的協(xié)作簇內(nèi)基站為該用戶分配相同的功率，即小區(qū)k中用戶l的協(xié)作集合假定為基站m和j，則有pml=pjl。另外由于用戶自身選擇協(xié)作簇，對協(xié)作簇外基站干擾程度未知，采用式（8）作為用戶所受的簇間干擾估計值：

此外由于系統(tǒng)總功耗是用戶功率和用戶速率的單調(diào)增函數(shù)，而用戶速率隨用戶功率增大而增大，因此當(dāng)系統(tǒng)功耗最小時，問題（7）中的條件（3）取等式。假定分配給每個用戶單位資源，故而條件（3）可調(diào)整為用戶SINR等式約束。

3.2 算法描述

由于問題（7）是組合優(yōu)化問題，屬于NP難問題，假定等功率分配前提下采用窮舉搜索算法可以求出問題的全局最優(yōu)解，但復(fù)雜度太高。此外，在實際的系統(tǒng)中窮舉搜索算法的信息迭代產(chǎn)生的費用也十分高。本文考慮將原問題分成兩層，外層先確定睡眠基站，內(nèi)層簡化為聯(lián)合用戶選簇和功率分配問題。本文考慮分布式用戶選簇和功率分配方案，假設(shè)各基站最大發(fā)射功率始終滿足協(xié)作傳輸需求，主體思路是對條件（4）進行松弛，將原問題解耦合為面向單個用戶的動態(tài)選簇和功率分配子問題。

3.2.1 單個用戶動態(tài)選簇和功率分配問題模型

假定外層確定的睡眠基站為基站m。每個用戶決定自己的協(xié)作簇且用戶獨立選簇。由用戶SINR的門限值計算出協(xié)作基站為用戶分配的傳輸功率，選出一個滿足用戶QoS要求的最優(yōu)協(xié)作簇最小化系統(tǒng)功耗。對任意小區(qū)k內(nèi)的用戶l構(gòu)建的問題模型為：

問題（10）的求解過程：對條件（1）分別取值1、2、3時，條件（3）帶入條件（2）計算出用戶傳輸功率。在協(xié)作簇大小不同的情況下選出最優(yōu)協(xié)作簇并計算系統(tǒng)功耗，最后選出使功耗最小的協(xié)作簇作為用戶最優(yōu)協(xié)作簇。直到為所有CoMP用戶和睡眠基站內(nèi)用戶完成最優(yōu)簇選擇，使得系統(tǒng)功耗最小。

（1）用戶分類

這里介紹一種將用戶分為中心用戶和CoMP用戶的準(zhǔn)則。假定，信道狀態(tài)信息（CSI）已知，計算各個用戶的SINR。若SINRlk＜α，則k小區(qū)內(nèi)的l用戶為CoMP用戶，否則為中心用戶。滿足和分別表示小區(qū)k內(nèi)的CoMP用戶數(shù)和中心用戶數(shù)。α是一個預(yù)定義的門限值，通過門限值，將小區(qū)內(nèi)的用戶分為兩部分。

（2）單個用戶動態(tài)選簇

本文采用以用戶為中心的動態(tài)選簇方法，在用戶側(cè)根據(jù)用戶狀態(tài)變化不斷調(diào)整協(xié)作簇，充分適應(yīng)每個用戶的信道條件，并對可能產(chǎn)生的干擾進行估計，然后根據(jù)自身偏好并按照某一準(zhǔn)則選擇最佳協(xié)作簇。靈活地選擇協(xié)作簇，能夠適應(yīng)無線網(wǎng)絡(luò)和用戶的動態(tài)變化，可以保證各用戶的傳輸速率得到滿足。充分考慮到回程功耗，為不同用戶選擇大小不同的協(xié)作簇，起到節(jié)約能耗的效果。

具體選簇方法是：考慮從用戶側(cè)角度，對每個CoMP用戶或睡眠基站內(nèi)的用戶選簇，簇間允許重疊。用戶需要獲得相鄰基站間的信道增益，在滿足用戶SINR下，分別選擇信道條件最好的1個、2個和3個基站作為用戶候選協(xié)作簇，計算出各個候選簇下的功耗。該策略下，信道增益較大的基站提供有用信號使得簇間干擾降低。另外限定協(xié)作基站數(shù)目小于或等于3，確保了實現(xiàn)復(fù)雜度低并減輕了回程負(fù)載壓力，最終選擇候選簇中功耗最小的作為用戶的協(xié)作簇。

（3）基站睡眠策略

在某一時間段的通信非高峰期，基站未得到充分利用，造成了能源浪費?？紤]通過讓一些基站睡眠來提高能效。因為每個基站內(nèi)情況相似，即每個基站內(nèi)用戶數(shù)都很少而且都隨機分布，系統(tǒng)內(nèi)每個基站都有睡眠的可能。由于各個基站內(nèi)用戶的隨機分布，其CoMP用戶數(shù)、用戶選簇情況及信道增益的不同導(dǎo)致關(guān)閉不同的基站會有不同的功率損耗。本文提出一種最優(yōu)睡眠基站策略，采用睡眠基站輪詢的策略選出一個最優(yōu)睡眠基站（即節(jié)能最多的基站）作為睡眠基站。對睡眠小區(qū)內(nèi)的各用戶按（2）中提到的選簇方案選擇協(xié)作基站，確保睡眠基站內(nèi)用戶正常通信。

基于上述分析，本文假定只考慮關(guān)閉一個基站的情況，提出一種啟發(fā)式貪婪算法求解問題（7），算法如下：

（1）確定CoMP用戶集合Ω；

（2）根據(jù)SINR由小到大排序的CoMP用戶列表S；

（3）依次為S中的用戶i，選擇候選協(xié)作簇集合Ci，每個用戶根據(jù)其與各基站間信道增益優(yōu)先選擇除本小區(qū)外最大的2個對應(yīng)基站組成候選協(xié)作簇集合；

（4）睡眠基站為k時，為小區(qū)k用戶｛1，…，Lk}選簇，每個用戶根據(jù)其與各基站間信道增益優(yōu)先選擇最大的3個工作基站組成候選協(xié)作簇集合；

（5）初始化，設(shè)總功耗Ptotal=100（總功率初始值設(shè)定為一個較大值），睡眠小區(qū)qk=1，候選睡眠基站Csleep=｛}，用戶選簇情況slk=0和功率分配情況plk=0，?l，k；

（6）k=1，先關(guān)閉基站k時，系統(tǒng)內(nèi)所有用戶獲得目標(biāo)SINR前提下的系統(tǒng)總功耗情況。

·j從1到K：如果j=k，l從1到Lj，按照步驟（4）原則，計算j小區(qū)內(nèi)所有用戶分別選擇不同數(shù)目協(xié)作簇，達到SINR目標(biāo)時協(xié)作基站功耗，選擇最小功耗對應(yīng)的協(xié)作簇結(jié)果和功率值；如果j≠k，l從1到Lj，按照步驟（3）的選簇原則，計算j小區(qū)內(nèi)列表S中第l個用戶分別選擇不同數(shù)目協(xié)作簇，達到SINR目標(biāo)時協(xié)作基站功耗，選擇最小功耗對應(yīng)的協(xié)作簇結(jié)果和功率值；

（7）k=min Csleep，qk=0；

（8）輸出Ptotal、qk、slk和plk。

4 仿真及其分析

4.1 仿真參數(shù)設(shè)置

本文考慮LTE-Advanced網(wǎng)絡(luò)中由7小區(qū)構(gòu)成的場景，每個小區(qū)中心有一個基站，4個調(diào)度用戶隨機分布在每個小區(qū)中。假定小區(qū)半徑R=100 m，用戶距基站最小距離d0=30 m，采用簡單路損模型估計信道增益，其中代表基站k到其小區(qū)內(nèi)用戶l的距離。本節(jié)采用歸一化基站最大傳輸功率，且僅考慮CoMP傳輸引入回程功耗影響。圖3、圖5中回程功率系數(shù)pbh設(shè)為0.1，圖4中SINR設(shè)為4。

圖3 不同SINR目標(biāo)值下，系統(tǒng)功耗情況

圖4 不同的p bh下，系統(tǒng)功耗情況

圖5 不同情形下各個方案的系統(tǒng)功耗

4.2 仿真分析

為驗證本方案在提高系統(tǒng)能效，降低功耗方面的優(yōu)越性，首先仿真對比了非CoMP、非基站睡眠CoMP、結(jié)合基站睡眠的CoMP 3種方式下系統(tǒng)總功耗；其次，仿真了在不同回程功率系數(shù)pbh下這3種工作方式下的系統(tǒng)總功耗。最后，仿真對比了本方案與其他已有方案針對不同類用戶（睡眠小區(qū)內(nèi)用戶和所有用戶）采用CoMP技術(shù)下系統(tǒng)功耗。

由圖3可以看出，不同的SINR目標(biāo)值下，非CoMP、非基站睡眠的CoMP和結(jié)合基站睡眠的CoMP3種方式下的系統(tǒng)功耗曲線。隨著SINR目標(biāo)值的增大，系統(tǒng)總功耗增加。這是由于用戶SINR目標(biāo)值的增大需要更高的傳輸功率，也就增加了系統(tǒng)總功耗。在相同的SINR條件下，非CoMP方式下系統(tǒng)功耗最大，非基站睡眠的CoMP方式次之，結(jié)合基站睡眠的CoMP方式系統(tǒng)功耗最小。隨著目標(biāo)SINR值的增大，結(jié)合基站睡眠的CoMP方式較另外兩種方式節(jié)能更多。表明采用基站睡眠和CoMP傳輸相結(jié)合的方式確實能夠節(jié)約系統(tǒng)能耗，從而提高系統(tǒng)能效。

圖4表明不同的回程功率系數(shù)下，3種方式下的系統(tǒng)總功耗情況?？梢钥闯?，非CoMP方式下的系統(tǒng)功耗不隨回程功率系數(shù)的變化而變化。這是由于基站之間不存在信息共享，不會產(chǎn)生回程功耗，系統(tǒng)功耗也就與回程功率系數(shù)無關(guān)。而在非基站睡眠的CoMP和結(jié)合基站睡眠的CoMP這兩種方式下，隨著值的增大，系統(tǒng)總功耗增加，這是由于在CoMP傳輸過程中協(xié)作基站間需要進行數(shù)據(jù)和信道狀態(tài)信息共享，這樣將產(chǎn)生回程功耗，而且回程功率系數(shù)越大，回程功耗也就越大。隨著pbh的增大，3種方式的功耗逐漸接近，EE也就接近一致。在低回程功耗下，結(jié)合基站睡眠的CoMP對提高系統(tǒng)能效十分重要。

圖5表示只對睡眠基站內(nèi)的用戶采用CoMP技術(shù)和對睡眠基站內(nèi)的用戶以及網(wǎng)絡(luò)中其余CoMP用戶均采用CoMP技術(shù)兩種情形下的功耗情況，主要對比了在非CoMP、CoMP情形下結(jié)合CoMP和小區(qū)睡眠技術(shù)的3種不同方案（靜態(tài)選簇和固定基站睡眠方案、動態(tài)固定簇大小和固定基站睡眠方案、動態(tài)選簇和動態(tài)基站睡眠方案）在不同SINR目標(biāo)值時的總功耗情況?？梢钥闯?，隨著SINR目標(biāo)值的增大，系統(tǒng)總功耗增加。3種方案在能耗方面靜態(tài)選簇和固定基站睡眠策略功耗最大，動態(tài)固定簇大小和固定基站睡眠方案次之，動態(tài)選簇和動態(tài)基站睡眠方案最小。這是由于，靜態(tài)選簇方案采用全協(xié)作的工作方式帶來最大的回程功耗。固定簇的大小同樣帶來較大的回程功耗。而動態(tài)選簇和動態(tài)基站睡眠策略充分考慮回程功耗，動態(tài)關(guān)閉使系統(tǒng)能耗最小的基站作為睡眠基站，因此能耗最小。兩種情形下，本文方案均功耗最小，但在CoMP情形下功耗低于非CoMP情形下的功耗。本文提出的CoMP情形下動態(tài)選簇和動態(tài)基站睡眠方案，在提高系統(tǒng)能效方面性能最優(yōu)。

5 結(jié)束語

本文考慮基站睡眠技術(shù)與CoMP技術(shù)相結(jié)合來提升系統(tǒng)性能，全面考慮協(xié)作過程中的功耗情況，提出一種基于功耗最小化的動態(tài)分簇和小區(qū)睡眠方案，該方案能夠在為每個用戶選擇最佳分簇，滿足SINR需求的同時，最小化系統(tǒng)功耗。仿真結(jié)果表明，本方案在提升能效方面優(yōu)于傳統(tǒng)基站睡眠方案。

［1］HAN C，HARROLD T，ARMOUR S，et al.Green radio：radio techniques to enable energy-efficient wireless networks［J］.IEEE Communications Magazine，2011，49（6）：46-54.

［2］胡寶珠.基于無線蜂窩網(wǎng)絡(luò)的多點協(xié)同通信能效性優(yōu)化控制算法研究［D］.秦皇島：燕山大學(xué)，2014：8-9.HU B Z.The study of energy efficiency optimization algorithm based on coordinated multi-point transmission［D］.Qinhuangdao：Yanshan University，2014：8-9.

［3］CILI G，YANIKOMEROGLU H，YU F R.Cell switch off technique combined with coordinated multi-point（comp）transmission for energy efficiency in beyond-lte cellular networks［C］/The IEEE International Conference on Communications，June 10-15，2012，Ottawa，Canada.New Jersey：IEEE Press，2012：5931-5935.

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An energy efficiency cooperating base station sleep mechanism in LTE-Advanced network

ZHAO Jihong1，2，HU Jiangyan1，QU Hua2，WANG Wei2
1.School of Telecommunication and Information Engineering，Xi’an University of Postsamp;Telecommunications，Xi’an 710061，China 2.School of Electronic and Information Engineering，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710049，China

energy efficiency，base station sleeping，coordinated multi-point，dynamical clustering

s：The National High Technology Research and Development Program of China of China（863 Program）（No.2014AA01706），The National Natural Science Foundation of China（No.61372092），“Next-generation Broadband Wireless Mobile Communication”National Major Project（No.2013ZX0302010-003）

TN925

A

Shut down underutilized base station is a promising approach to reduce energy consumption of network during its off-peak time.The users in sleeping cell were served by neighboring cells，thus avoiding base station transmit power consumption caused by cell range expansion.Base station sleeping technique was combined with CoMP transmission to improve system performance，fully considered power consumption in the cooperative processing，and a scheme of dynamic clustering and base station sleeping to minimize power consumption was proposed.This scheme could select the best cluster to meet each user’s QoS requirement and minimize system power consumption.Simulation results show that the proposed scheme is better than traditional base station sleeping scheme in improving energy efficiency.

10.11959/j.issn.1000-0801.2016032

2015-08-06；

2015-10-29

國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃（“863”計劃）基金資助項目（No.2014AA01706）；國家自然科學(xué)基金資助項目（No.61372092）；“新一代寬帶無線移動通信”國家科技重大專項基金資助項目（No.2013ZX0302010-003）

趙季紅（1963-），女，博士，西安郵電大學(xué)教授，西安交通大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向為寬帶通信網(wǎng)、新一代網(wǎng)絡(luò)的管理與控制。

胡江燕（1991-），女，西安郵電大學(xué)碩士生，主要從事密集網(wǎng)絡(luò)中協(xié)作多點傳輸技術(shù)研究工作。

曲樺（1961-），男，博士，西安交通大學(xué)教授，主要從事新一代無線寬帶無線通信技術(shù)的研究工作。

王煒（1989-），男，西安交通大學(xué)博士生，主要從事密集網(wǎng)絡(luò)中協(xié)作多點傳輸技術(shù)研究工作。