孫彥贊,王勁松,吳雅婷,王 濤

(上海大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,特種光纖與光接入網(wǎng)重點實驗室,上海 200444)

0 概述

近年來,無線通信網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量呈爆炸式增長[1],隨著第五代(Fifth Generation,5G)無線通信的發(fā)展,至2020年,無線網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)量將是2010年的1 000倍[2-3]。為滿足不斷增長的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求,現(xiàn)有蜂窩網(wǎng)絡(luò)將變得更密集,能量消耗會越來越大。如果沿用現(xiàn)有的無線傳輸技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),為滿足需求,則需要將所支持的移動業(yè)務(wù)量擴展1 000倍,此時需要相應(yīng)比例的能量增加,這并不現(xiàn)實,也不被允許[4]。因此,對于蜂窩移動通信系統(tǒng),如何在提高頻譜效率的同時又有效控制能量效率,已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的一個巨大挑戰(zhàn)。

分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)將宏蜂窩(Macrocell)與小基站(如Microcell、Pico、家庭基站Femto、中繼Relay)混合同頻組網(wǎng),可提高頻譜資源空間復(fù)用率,從而提升無線通信網(wǎng)絡(luò)容量。同時,小基站的引入可顯著卸載宏小區(qū)用戶到小基站,縮短移動終端與基站間的信號傳輸距離,從而大幅提高網(wǎng)絡(luò)能效[5-6]。因此,分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為綠色通信和5G無線通信的候選技術(shù),是使下一代蜂窩網(wǎng)絡(luò)提供高頻譜效率和能量效率的一種有效組網(wǎng)方式[2,7-8]。

對于Macro-Pico混合組網(wǎng)的分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),由于宏基站和小基站發(fā)射功率的巨大差異,宏基站對小基站會造成強烈的層間干擾[8-9],使得小基站覆蓋面積較小,不能滿足有效卸載宏小區(qū)負(fù)載的目的,新增的Pico也會產(chǎn)生新的能耗,從而降低網(wǎng)絡(luò)能效。為此,LTE-Advance中提出增強型小區(qū)間干擾協(xié)調(diào)(enhanced Inter-Cell Interference Coordination,eICIC)技術(shù)。針對Macro-Pico場景引入小基站覆蓋擴展(Cell Range Expansion,CRE)技術(shù),即通過在用戶設(shè)備(User Equipment,UE)測量到的Pico參考信號接收功率(Reference Signal Receiving Power,RSRP)值的基礎(chǔ)上增加一個偏置值,即Pico CRE偏置值,使用戶在接收信號功率比較低的情況下接入Pico,從而擴大分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中Pico的覆蓋范圍。同時通過對高功率宏小區(qū)在時域中設(shè)置幾乎空白子幀(Almost Blank Subframe,ABS)的方式,來減弱對Pico小區(qū)的UE尤其是Pico CRE區(qū)域UE的下行干擾。合理的CRE偏置、ABS功率、ABS比率配置能有效提高小區(qū)整體能效,因此,上述方案成為近年來學(xué)者們研究的一個重點。

文獻(xiàn)[10-11]就Pico CRE偏置值進(jìn)行了相關(guān)研究。文獻(xiàn)[10]以滿足PUE PDCCH解碼要求為約束,基于用戶與Pico的位置關(guān)系,提出了一種關(guān)于Pico CRE偏置上界值的算法。文獻(xiàn)[11]對ABS比率、CRE偏置與Pico部署數(shù)量進(jìn)行了優(yōu)化,得出CRE偏置為8 dB、ABS比率為0.2時網(wǎng)絡(luò)具有最優(yōu)頻譜效率的結(jié)論。

在給定CRE偏置的前提下,文獻(xiàn)[12-15]對ABS比率和ABS功率進(jìn)行了優(yōu)化。文獻(xiàn)[12]提出了一種受害用戶重選擇機制,以最大化小區(qū)能效函數(shù)為目標(biāo),對受害用戶的選擇進(jìn)行優(yōu)化,從而確定ABS比率。文獻(xiàn)[13]基于比例公平原則中的權(quán)重因子,提出一種小區(qū)總能效的目標(biāo)函數(shù),將ABS比率、ABS功率分別優(yōu)化并重新配置資源。在文獻(xiàn)[13]的基礎(chǔ)上,文獻(xiàn)[14]提出將ABS功率、ABS比率以及資源配置進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化,通過不斷重復(fù)迭代,最終得到一個極限解。該文獻(xiàn)中提到可以用典型的線性規(guī)劃方法解決目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題,但在實際仿真中發(fā)現(xiàn),在一些網(wǎng)絡(luò)場景下其目標(biāo)函數(shù)可能存在無最優(yōu)解的情況。文獻(xiàn)[15]基于系統(tǒng)吞吐量和公平性的最大化,提出一種簡單的ABS比率優(yōu)化算法,但其沒有就系統(tǒng)能效做出分析。另外,文獻(xiàn)[13-14]所用實驗場景均為靜態(tài)場景,所求出的最優(yōu)配置方案也為靜態(tài)解,在實際使用中并不能很好地適應(yīng)動態(tài)變化的網(wǎng)絡(luò)場景。文獻(xiàn)[15]模擬一個動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)場景,就動態(tài)網(wǎng)絡(luò)場景的特點提出一種ABS比率優(yōu)化算法,相對于傳統(tǒng)的靜態(tài)算法,該ABS比率優(yōu)化算法可進(jìn)一步改善網(wǎng)絡(luò)頻譜效率,但其仍沒有對網(wǎng)絡(luò)能效進(jìn)行分析。

針對上述研究的不足,本文以提高網(wǎng)絡(luò)能效為研究目標(biāo),提出一種改進(jìn)的ABS比率優(yōu)化算法,并通過實驗驗證該算法的實用性與高效性。

1 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景

分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)由宏基站和低功率節(jié)點(小基站)混合組網(wǎng)構(gòu)成。相對于小基站,宏基站擁有較大的發(fā)射功率和覆蓋范圍。小基站的種類主要包括微基站Microcell、Relay、家庭基站Femtocell、微微基站Pico,一般部署于熱點區(qū)域或宏基站覆蓋邊緣區(qū)域,用以卸載宏基站負(fù)載或改善宏小區(qū)邊緣用戶鏈路質(zhì)量,從而降低網(wǎng)絡(luò)能耗,提升網(wǎng)絡(luò)能效。

本文研究的分層異構(gòu)為宏基站-小基站Pico 2層網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)場景如圖1所示。其中,小基站沒有CRE時對應(yīng)的覆蓋范圍為小基站內(nèi)圈(Pico Inner Circle),該范圍內(nèi)的用戶定義為小基站內(nèi)圈(Pico-INC)用戶;小基站做CRE時對應(yīng)的覆蓋范圍為小基站覆蓋擴展圈,其與小基站內(nèi)圈之間的用戶定義為小基站覆蓋擴展(Pico-CRE)用戶。

圖1 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景

2 高能效ABS比率優(yōu)化

基于eICIC的分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)干擾協(xié)調(diào)技術(shù)中,宏基站通過在時域配置ABS子幀以減小其對Pico的下行干擾,尤其是減小對Pico CRE區(qū)域用戶的干擾?；诖?本文中宏小區(qū)和Pico的資源調(diào)度策略為:宏小區(qū)只在非ABS (Non-ABS)子幀上進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,在ABS子幀上不傳輸數(shù)據(jù);Pico則在宏小區(qū)Non-ABS對應(yīng)的子幀上僅調(diào)度Pico-INC用戶,在宏小區(qū)ABS對應(yīng)的子幀上僅調(diào)度Pico-CRE用戶,以保證Pico-CRE用戶受到的干擾最小。

2.1 最大吞吐量ABS比率優(yōu)化

(1)

其中,KS為基站S內(nèi)所有用戶的數(shù)量。

設(shè)ABS子幀比率為θ,則Non-ABS子幀比率為(1-θ)。在比例公平調(diào)度原則下,考慮宏小區(qū)及Pico在ABS和Non-ABS上的資源調(diào)度差別,分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)在一個子幀上的系統(tǒng)總吞吐量可表示為:

(2)

(3)

(4)

其中,θmax為系統(tǒng)規(guī)定的ABS比率最大值[15]。

式(4)給出了最大吞吐量目標(biāo)下的最優(yōu)ABS比率,但系統(tǒng)吞吐量達(dá)到最大時,網(wǎng)絡(luò)能效未必最優(yōu)。因此,本文將進(jìn)一步推導(dǎo)使網(wǎng)絡(luò)能效達(dá)到最大時的最優(yōu)ABS比率。

2.2 最大能效ABS比率優(yōu)化

用系統(tǒng)總吞吐量除以系統(tǒng)能耗可得系統(tǒng)能效,用E表示,計算公式為:

(5)

其中,PM、PML、PP分別表示宏基站在普通子幀、ABS子幀下的發(fā)射功率以及Pico的發(fā)射功率,NP表示宏小區(qū)M中Pico的數(shù)目,T=1 s。E的單位為bit/(s·J)。

對式(5)進(jìn)行化簡整理得:

(6)

E仍然為ABS比率θ的函數(shù)。由于ABS功率不可能超過宏基站Non-ABS子幀上的發(fā)射功率,因此φ恒為正值。將E對θ求導(dǎo)可得:

(7)

在式(7)中,分母T(B-φθ)2>0,則:

(8)

3 仿真實驗與分析

分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)仿真場景如圖2所示。中心宏小區(qū)覆蓋區(qū)域為主要研究區(qū)域,包括位于其中心的宏基站(MeNB)和其覆蓋下的6個小基站(Pico基站,即PeNB)。周圍6個宏基站對中心宏基站和Pico產(chǎn)生相應(yīng)干擾。宏基站站間距為500 m,PeNB的坐標(biāo)分別為(-96.225,0)、(-192.450,0)、(48.113,83.333)、(96.225,166.667)、(48.113,-83.333)和(96.225,-166.667)。宏基站與Pico基站頻率復(fù)用系數(shù)為1。

圖2 分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)仿真場景

設(shè)系統(tǒng)為滿負(fù)載運行,且每隔1 s計算一次新的用戶位置,并就新的用戶位置運行各算法,分別計算不同CRE偏置下ABS比率優(yōu)化值,并分別從系統(tǒng)吞吐量、系統(tǒng)公平性、系統(tǒng)能效等指標(biāo)進(jìn)行仿真對比。

本文采用熱點模型UE分布,首先在每個PeNB周圍均勻地設(shè)置20個小基站用戶設(shè)備(Pico User Equipment,PUE),PUE到相應(yīng)PeNB的距離被限定在10 m～45 m之間;然后在中心宏基站周圍每個扇區(qū)均勻地設(shè)置20個宏用戶設(shè)備(Macro User Equipment,MUE),MUE到中心PeNB的距離被限定在100 m～250 m之間。實驗中共計180個UE。其他實驗仿真參數(shù)如表1所示。其中,S表示路徑距離。

表1 實驗仿真參數(shù)

3.1 3種算法最優(yōu)ABS比率對比

本節(jié)將對本文最大能效ABS比率優(yōu)化算法、最大吞吐量ABS比率優(yōu)化算法和最大公平性ABS比率優(yōu)化算法進(jìn)行仿真對比分析。其中,最大公平性ABS比率優(yōu)化算法的效用函數(shù)為:

(9)

由基本不等式可以知道,當(dāng)且僅當(dāng)每個因子相等時,這些因子的乘式結(jié)果最大。因此,在一定程度上,可以用式(9)評估系統(tǒng)的公平性。系統(tǒng)越公平,即每個用戶獲得的傳輸速率越接近,Upro的值越大。

對式(9)進(jìn)行化簡整理得:

(10)

對式(10)兩邊取對數(shù)后對θ進(jìn)行求導(dǎo),即可得式(10)的最大值點,計算過程如下:

(11)

(12)

令式(12)等于0,即可解得最大化公平性下的最優(yōu)ABS比率:

(13)

圖3所示為不同CRE偏置下3種算法計算得出的最優(yōu)ABS比率隨時間變化的關(guān)系。相同CRE偏置下,由于3種算法的優(yōu)化目標(biāo)不同,導(dǎo)致3種算法的最優(yōu)ABS比率變化曲線不同。其中,最大能效算法最優(yōu)ABS比率變化曲線和最大吞吐量算法最優(yōu)ABS比率變化曲線不一致,說明當(dāng)ABS比率能夠使網(wǎng)絡(luò)吞吐量最大時,并不能保證此刻網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的能效最優(yōu)。其次,最優(yōu)ABS比率隨時間變化而變化,這是由于在不同時刻,網(wǎng)絡(luò)中用戶的位置會發(fā)生變化,導(dǎo)致3種算法最優(yōu)ABS比率也發(fā)生動態(tài)變化。最后,在同一時刻、不同CRE偏置下,同種算法得出的最優(yōu)ABS比率不同,原因是隨著CRE偏置的不同,用戶的關(guān)聯(lián)基站會發(fā)生變化,導(dǎo)致3種算法的最優(yōu)ABS比率也相應(yīng)變化。

圖3 不同CRE偏置下3種算法最優(yōu)ABS比率曲線

由圖3還可以看出,最大公平算法得出的ABS比率是連續(xù)變化的;最大吞吐量算法得出的ABS比率是二值的(0或0.6),其隨著時間變化(用戶位置變化)而不同;最大能效算法得出的ABS比率幾乎是一條直線。由3.1節(jié)的分析可知,最大能效算法應(yīng)該也是二值的(0或0.6),但是相對于最大吞吐量算法,由于最大能效算法得到最優(yōu)ABS比率為0值的概率較低,因此在此仿真圖中幾乎呈現(xiàn)一條直線狀態(tài)。

3.2 3種算法性能改善對比

在CRE偏置值為9 dB時,最大吞吐量ABS比率優(yōu)化算法、最大公平性ABS比率優(yōu)化算法和最大能效ABS比率優(yōu)化算法相對于靜態(tài)10%ABS比率算法的對比仿真結(jié)果如圖4所示。其中,自然對數(shù)公平性指數(shù)為lnUpro的值。

圖4 3種算法與靜態(tài)ABS比率算法性能比較

由圖4可以看出,CRE偏置值為9 dB時,在各個時間段,3種算法對系統(tǒng)的吞吐量、公平性和能效都有顯著提升。由于公平性的量化數(shù)值是由各因子乘積所得,易發(fā)生大的變化,因此采用了自然對數(shù)公平性指數(shù)值進(jìn)行衡量。因為對公平性指數(shù)進(jìn)行了自然對數(shù)計算,所以從數(shù)值上造成圖4(b)所示仿真結(jié)果差距的縮小。由圖4(b)可以看出,最大公平性ABS比率優(yōu)化算法的自然對數(shù)公平性指數(shù)始終優(yōu)于靜態(tài)ABS比率算法的自然對數(shù)公平性指數(shù)。

3.3 4種算法網(wǎng)絡(luò)能效改善對比

將最大能效ABS比率優(yōu)化算法、最大吞吐量ABS比率優(yōu)化算法、最大公平性ABS比率優(yōu)化算法和靜態(tài)10%ABS比率算法的系統(tǒng)能效進(jìn)行對比,結(jié)果如圖5所示。由圖5可以看出,本文最大能效ABS比率優(yōu)化算法在不同的CRE偏置下,均能實現(xiàn)系統(tǒng)能效的最優(yōu)。靜態(tài)10%ABS比率算法的系統(tǒng)能效性能最差。

圖5 4種算法網(wǎng)絡(luò)能效對比

4 結(jié)束語

本文針對宏蜂窩和由Pico小基站組成的分層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化問題,基于eICIC技術(shù),提出能效最大化的ABS比率優(yōu)化算法,并與最大吞吐量ABS比率優(yōu)化算法、最大公平性ABS比率優(yōu)化算法和靜態(tài)ABS比率算法進(jìn)行對比分析。仿真結(jié)果表明,本文優(yōu)化算法可有效改善網(wǎng)絡(luò)能效。下一步將研究影響網(wǎng)絡(luò)能效的ABS功率、Pico小基站部署密度、Pico小基站覆蓋擴展偏置等參數(shù)的優(yōu)化問題。

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