張永棠

(1.廣東東軟學院計算機科學與技術系， 廣東佛山528225;2.江西微軟技術中心, 南昌330003)

Femtocell基站休眠機制研究

張永棠1,2

(1.廣東東軟學院計算機科學與技術系， 廣東佛山528225;2.江西微軟技術中心, 南昌330003)

Femtocell基站是解決蜂窩覆蓋問題的一種有效途徑，然而Femtocell基站大能耗已成為一個緊迫的問題。分析了Femtocell基站傳統(tǒng)的固定周期休眠機制算法，提出了兩種改進的自適應休眠機制。其設計思想分別為: 改進方案A通過引入休眠周期因子改變增長倍數(shù)，動態(tài)調整休眠周期；改進方案B通過上一次休眠周期狀態(tài)的階數(shù)來確定初始休眠的間隔時間，降低休眠模式下的能量消耗。并對兩種改進的休眠方案進行Markov分析和Matlab仿真，結果表明，兩種改進休眠方案均有比較大的能量改善，改進方案A比較適應環(huán)境變化小、通話率高的單基站通信；改進方案B能在通話率波動比較大的范圍內(nèi)保持良好性能，且性能最好，適應多基站協(xié)作的通信。

Femtocell；休眠機制；馬爾科夫分析；基站節(jié)能；通話率

引言

Femtocell基站是近年來興起的一種能量消耗低、費用低、用戶自己安置的蜂窩基站，它的覆蓋范圍一般為幾十米。Femtocell基站被認為是一種解決蜂窩覆蓋問題的很有前途的方案，它可以減小宏基站的負擔、供應增值業(yè)務，如IPTV[1]。然而在Femtocell基站大范圍推廣的情況下，它的能量消耗和環(huán)境可持續(xù)將成為一個緊迫的問題。作為網(wǎng)絡的重要組成部分，F(xiàn)emtocell的數(shù)量也在逐年遞增。根據(jù)ABI調查[2]，2016年底全球Femtocell基站的數(shù)量超過8500萬臺。假設每個Femtocell需要12 W的功率(105.12 kWh/annum)，則所有的Femtocell的年能耗高達9億 kWh?？梢奆emtocell能耗是個緊迫的問題。

在休眠機制方面，之前也有些針對Femtocell基站休眠的相關研究，如Femtocell基站能耗方面綜述文獻[3-5]，在Femtocell基站運行前期，沒有過多的考慮其自身工作能耗，都是以長時間全激活狀態(tài)工作。文獻[6]中提出了“空閑模式”的方案，用“嗅探器”(Sniffer)來檢測用戶通信。這個方案相對于以前的方案能量消耗減少了37.5%。然而文獻[7]提出的方案仍可進一步進行優(yōu)化，它引入的空閑模式中有“嗅探器”的相關硬件的進程不停地工作著。盡管這部分能量在Femtocell基站總體能量消耗中占比不大，但在實行Femtocell推廣政策[8]、大面積部署時，這部分能量還是比較大的。因而本文對休眠機制進行改進，將嗅探器進行周期運行，從而完善Femtocell基站的休眠機制，并對傳統(tǒng)固定周期休眠算法的休眠時間間隔設置提出了兩種改進方案。

1Femtocell基站的硬件能耗

Femtocell基站硬件設計的高層次示意圖如圖1所示，它包括一個微處理器來負責執(zhí)行和管理標準化無線電協(xié)議棧和相關的基帶處理。同時設計中還包含一個FPGA(Field-Programmable Gate Array)和一些其他的綜合電路用來執(zhí)行很多功能，比如說數(shù)據(jù)加密、硬件認證和網(wǎng)絡時間協(xié)議(Network Time Protocol，NTP)等[9-10]。當完全激活處于工作狀態(tài)時，硬件電路的能量消耗總共為10.2 W，并且從能量供應上的使用效率為85%。來自電源插座中能量總共為12 W。

圖1Femtocell基站硬件設計的高層次示意圖

2Femtocell休眠機制及模型

2.1休眠機制

Femtocell基站休眠機制流程圖如圖2所示。

圖2Femtocell基站休眠機制的流程圖

開始時，F(xiàn)emtocell基站處于空閑模式即導頻發(fā)射和相關程序都關閉，嗅探器以一定的休眠間隔在宏蜂窩的上行頻段進行測量[11]。這些測量使得Femtocell基站可以基于上行鏈路信號強度來檢測到用戶在它的覆蓋范圍內(nèi)進行通話。當一個在Femtocell基站覆蓋范圍內(nèi)的一個用戶向宏蜂窩發(fā)出呼叫時，嗅探器會檢測到在接受到的上升鏈路頻段的能量上升。當接收到信號能量的強度超過某一個提前設定的閾值時，被檢測到的用戶就認為是距離潛在范圍覆蓋的基站比較近。如果一個有效用戶被檢測到，F(xiàn)emtocell基站從“空閑”模式轉換到“激活”模式，同時激活它的進程和導頻發(fā)射能量。在Femtocell基站覆蓋范圍內(nèi)的有效用戶會把Femtocell基站的導頻測量發(fā)送給宏基站，如果用戶被允許接入到Femtocell基站，則用戶從宏基站到Femtocell基站的切換會初始化。不然的話，F(xiàn)emtocell基站就恢復到空閑模式。當上述程序完成切換時，F(xiàn)emtocell一直支持用戶的服務，直到通話接受。隨著呼叫結束，F(xiàn)emtocell轉回“空閑”模式，關閉相關進程和導頻信號的發(fā)射[12]。

這種技術允許Femtocell基站在覆蓋范圍內(nèi)用戶沒產(chǎn)生有效的呼叫時，關閉所有導頻能量和無線接受相關的程序，只有硬件中那些時刻與核心網(wǎng)絡保持連接的相關元器件是保持工作狀態(tài)?；爻替溌芬恢碧幱诠ぷ鳡顟B(tài)以保持射頻同步和避免冗長的啟動時間。當檢測到來自注冊用戶的一個有效呼叫時，F(xiàn)emtocell可以重啟空中接口和它的導頻能量的發(fā)射(即工作在激活狀態(tài))。

2.2休眠模型

為了更好地研究Femtocell休眠機制，建立一個Femtocell基站休眠的系統(tǒng)模型，如圖3所示。

圖3Femtocell基站休眠算法模型

3休眠算法

根據(jù)上述休眠機制流程和建模分析，休眠間隔的設置是影響Femtocell基站能耗的關鍵因素。休眠間隔取得過短時，F(xiàn)emtocell基站在話務量低時消耗過多的無效探測能量；當休眠間隔取得過大時，就會因為未能及時檢測到用戶通話而使用戶以較高的功率與小區(qū)宏基站進行通信，而消耗大量的能量。

下面從傳統(tǒng)的固定周期休眠算法和兩種改進的休眠算法，對Femtocell基站休眠機制進行研究。

3.1傳統(tǒng)固定周期休眠算法

傳統(tǒng)的Femtocell基站休眠算法，是嗅探器以固定周期T檢測用戶的上行鏈路的能量，在每個休眠周期末若沒有檢測到有效用戶通話，則Femtocell基站繼續(xù)下一個周期的休眠，反之若檢測到用戶通話，則激活基站，使用戶與Femtocell基站通信，當通話結束后基站繼續(xù)進入休眠狀態(tài)并且令嗅探器以相同周期T工作。該算法是一種周期休眠，即休眠間隔T=L·Δt，其狀態(tài)轉換圖如圖4(a)所示。

圖4周期休眠的狀態(tài)轉換圖

圖4(a)中狀態(tài)S0,S1,…,Sn分別表示休眠時段內(nèi)相應的每個Δt時隙片狀態(tài)，狀態(tài)F表示嗅探器，用以檢測用戶上行鏈路的能量，若沒有檢測到有效用戶，則以概率φ繼續(xù)回到狀態(tài)S0開始休眠過程；反之則以概率1-φ進入基站激活狀態(tài)K。在激活狀態(tài)K，基站又會以概率α維持激活狀態(tài)，或者以概率1-α因通話完成而結束激活狀態(tài)重新回到狀態(tài)S0開始休眠過程。由于在狀態(tài)S0,S1,…,Sn中任何一個產(chǎn)生用戶通話時都繼續(xù)轉入休眠片段而不進入激活狀態(tài)(用戶通話的前期是與宏基站通信，直至被嗅探器檢測到后激活Femtocell基站并與之通信)，于是可以將休眠方案A的狀態(tài)轉換圖進行簡化，如圖4(b)所示，其中狀態(tài)SP表示同一個休眠時段L內(nèi)的狀態(tài)集合。

根據(jù)馬爾科夫過程[14]的穩(wěn)態(tài)π=π·P可以求出最終Femtocell處于休眠狀態(tài)SP或激活狀態(tài)K的穩(wěn)態(tài)解，即：

(1)

系統(tǒng)消耗的總的能量有兩部分組成：用戶與基站的通信能量和嗅探器的工作能耗Es。由于用戶在每個休眠周期內(nèi)都有可能產(chǎn)生通話，由通話前一小部分時間用戶與宏基站的通信能量加上后部分時間與Femtocell基站通信的能量。系統(tǒng)的總能量表達式為：

E=

(2)

(3)

在之前的討論中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，該算法(周期休眠)的周期T選擇比較關鍵，因而可以進一步假設λ1相對λ2比較大(通話時間間隔比通話持續(xù)時間長的這種情形在現(xiàn)實中更加常見)，對式(3)進一步優(yōu)化，并在休眠周期有效范圍內(nèi)求得極值(即最佳休眠間隔)T為：

(4)

3.2兩種改進的休眠算法

由于傳統(tǒng)周期休眠算法的嗅探器是以固定周期來檢測用戶通話情況，在實際應用中存在很大的缺陷，因此對該算法提出了兩種改進的方案。

3.2.1改進方案A

改進方案A的嗅探器以初始休眠長度為L0，并且以q因子增加休眠周期至最大長度Lmax，然后保持不變。期間任何一個休眠時期中若嗅探器檢測到用戶通話，則激活Femtocell基站并使用戶轉接到與Femtocell基站通信[13]狀態(tài)。當通話結束后基站繼續(xù)進入休眠狀態(tài)，且重新初始休眠長度為L0，慢慢增加休眠周期，其表達式為：

(5)

改進方案A與傳統(tǒng)周期休眠算法的分析方法類似，區(qū)別在于這里由于休眠時長的不同，總的休眠狀態(tài)數(shù)有SP0,SP1,…,SPN共N+1個，加上激活狀態(tài)K系統(tǒng)共有N+2個狀態(tài)。可以類似地畫出改進方案A的狀態(tài)轉移圖，如圖5所示，其中每個休眠狀態(tài)SPi以概率φi繼續(xù)下一個休眠狀態(tài)，或者以1-φi概率進入激活狀態(tài)。當Femtocell基站處于激活狀態(tài)時，在下一時刻可以以α的概率維持激活狀態(tài)，或者以1-α的概率進入休眠狀態(tài)。

圖5改進方案A的狀態(tài)轉移圖

相應地求出每個狀態(tài)的馬爾科夫[14]穩(wěn)態(tài)解為：

(6)

(7)

系統(tǒng)能耗的計算方法同公式(2)一樣，將式(6)與式(7)同時帶入式(2)可以得到最終的系統(tǒng)能耗表達式。這里沒有寫出最終表達式是因為表達式不能簡化成一個簡單的式子。

3.2.2改進方案B

改進方案B與改進方案A的不同之處是方案B休眠起始間隔是Femtocell基站激活前的最后一個休眠間隔除以qM的長度，M設定的大小可以使其回退到之前M個休眠間隔的長度：

(8)

其中，Lmax=qN·L0，M為正整數(shù)，且M≤N。

在改進方案B中，根據(jù)M取值的不同，改進方案B所體現(xiàn)出的性能就不一樣，且當M取值越大，改進方案B的性能與方案A就越接近。這里為討論方便且不失一般性，設計一個與方案A性能差異最大的情形為例進行討論，即Femtocell基站重新休眠時以激活時那個休眠時段的前一個休眠時長為初始值慢慢增長[7]。這時，根據(jù)激活后回到休眠狀態(tài)的不同可以分成K0,K1,…,KN-1等N個狀態(tài)，其中K0表示Femtocell基站激活后回到休眠時段SP0，K1表示Femtocell基站激活后回到休眠時段SP1，依此類推。最后方案B的狀態(tài)流程圖可以表示成如圖6所示的過程。其中每個休眠狀態(tài)SPi以概率φi繼續(xù)下一個休眠狀態(tài)，或者以1-φi概率進入激活狀態(tài)Ki-1。當Femtocell基站處于激活狀態(tài)時，在下一時刻可以以α的概率維持激活狀態(tài)，或者以1-α的概率進入休眠狀態(tài)SPi-1。

圖6改進方案B的狀態(tài)轉移圖

相應地求出每個狀態(tài)的馬爾科夫穩(wěn)態(tài)解為[14]：

(9)

(10)

(11)

將式(9)～式(11)代入式(2)便可計算求的采用改進方案B所產(chǎn)生的系統(tǒng)能量消耗。最終表達式不能簡化成一個簡單的式子，因而沒在文中給出。

4算法仿真與分析

為了驗證上述提出的三種休眠方案的有效性，采用Matlab進行仿真。仿真參數(shù)[15]：載波頻率2.0 MHz，發(fā)射功率1 W，帶寬10 MHz，用戶需求速率122 Kbit/s，正常工作功率12 W，睡眠功率2 W。

不同休眠算法的仿真結果如圖7所示。由圖7(a)可知，本文提出的兩種休眠方案相對于未使用休眠機制和只用嗅探器連續(xù)監(jiān)測方案有了進一步的能耗優(yōu)化。與固定周期休眠方案相較，三種方案本身在整體上的性能相差不大(因為能耗中有一大部分是Femtocell工作固定元器件能耗)。除去Femtocell固定元器件能耗，三種方案相對能耗如圖7(b)所示。

圖7三種休眠方案的性能比較

由仿真結果可知：當Femtocell基站的工作環(huán)境如通話率等參數(shù)已知且相對比較穩(wěn)定時，傳統(tǒng)的固定周期休眠算法具有一定的優(yōu)勢，但是，當通話到達率λ>0.24時，固定周期休眠算法的能量消耗明顯增大，當λ=0.4時，能量消耗大約等于12 W。此時基站基本上處于持續(xù)工作狀態(tài)。改進方案A適用于通話率比較高的水平，因為它在通話率高的趨勢變化是才會有一定的優(yōu)勢，比較適合單基站的通信；改進方案B對高、低通話率均有比較好的適應性，比較適合環(huán)境不穩(wěn)定、通話率變化較大的基站休眠，在多基站協(xié)作通信中有明顯的優(yōu)勢。

此外，對改進方案A和改進方案B的平均延時進行了分析，如圖8所示。

圖8兩種改進方案的延時情況

由圖8可知，隨著通話到達率的增加，兩種改進算法的平均時延都逐漸減小。在λ>0.1及0.25<λ<0.4時，改進方案B會比改進方案A產(chǎn)生更高的時延，由于改進方案B的基站大部分時間均處在較大的體眠周期，從而產(chǎn)生了較高的平均時延，但是，如果減去多基站協(xié)作產(chǎn)生的時延，在實際應用中改進方案B要優(yōu)于仿真結果。因此，改進方案B對通信造成的延時影響不明顯。

而改進方案B可以根據(jù)不穩(wěn)定場景自適應地調整休眠間隔(改進方案A其實是其一種特例)，它的初始參數(shù)設置比較重要，包括休眠間隔的狀態(tài)數(shù)N、初始休眠間隔L0等(圖9)。

圖9改進方案B的系統(tǒng)能耗隨參數(shù)初始休眠間隔L0和狀態(tài)數(shù)N的變化

當通話率在比較高的水平波動時，這時初始休眠間隔L0和休眠狀態(tài)數(shù)N應自適應比較小的值；當通話率在比較低的水平波動時，這時初始休眠間隔L0和休眠狀態(tài)數(shù)N應自適應較大的值。

5結束語

文章分析了Femtocell基站的休眠機制，在傳統(tǒng)的固定周期休眠算法的基礎上，提出了Femtocell基站的兩種改進的自適應休眠方案，并對兩種改進的休眠方案進行Markov分析和性能仿真，結果顯示兩種改進休眠方案均有比較大的能量改善，改進方案A比較適應環(huán)境變化小、通話率高的單基站；相對改進方案A，改進方案B能在通話率波動比較大的范圍內(nèi)保持良好性能，且性能最好，適應多基站協(xié)作的通信。

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Analysis of the Sleep-Mechanism for Femtocell

ZHANGYongtang1,2

(1.Department of Computer Science and Technology, Guangdong Neusoft Institute, Fushan 528225, China;2.Jiangxi Microsoft Technology Center, Nanchang 330003, China)

Femtocell is an effective way to solve the problem of cellular coverage, but Femtocell energy consumption has become an urgent problem. Traditional fixed-cycle sleep mechanism algorithm of Femtocell is analyzed, and two improved adaptive sleep mechanisms are proposed. In fact, the design ideas are: in improved program A, by introducing the sleep cycle factor to change the growth factor, the sleep cycle is dynamically adjusted; in improved program B, through the last sleep cycle state order to determine the initial sleep interval time, the sleep mode of energy consumption is reduced. The results show that there are relatively large energy improvements in the two improved dormancy schemes. The improved scheme A is more suitable for single base station communication with small change of environment and high call rate. The improved scheme B can maintain good performance in the range of relatively large fluctuations in call rate, gain best performance, and adapt to multi-base station collaboration communication.

Femtocell; sleep-mechanism; Markov analysis; energy saving station; call rate

2017-02-07

國家自然科學基金(61363047);江西省科學技術創(chuàng)新項目(GJJ12255);佛山市科技創(chuàng)新項目(2016AG100382)

張永棠(1981-),男,江西南昌人,副教授,碩士,主要從事光通信及無線傳感器網(wǎng)絡應用方面的研究,(E-mail)1141760796@qq.com

1673-1549(2017)03-0010-06

10.11863/j.suse.2017.03.03

TP391.9

A