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(西安培華學(xué)院，西安 710125)

0 引言

在現(xiàn)代無線通信技術(shù)不斷發(fā)展過程中，傳輸方面對(duì)于全新的無線設(shè)備的需求在不斷的提高，人們也對(duì)于此方面進(jìn)行了有效的研究。在用戶對(duì)于吞吐量及峰值流量需求不斷提高的過程中，其能量負(fù)擔(dān)也在不斷的提高，并且用戶對(duì)于傳輸速率要求也越來越高，從而導(dǎo)致大量能量在無線網(wǎng)絡(luò)中消耗[1]。能量消耗問題對(duì)于運(yùn)營(yíng)商及研究人員來說，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)基站的部署不僅經(jīng)濟(jì)實(shí)惠，而且還能夠?qū)崿F(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，從而有效滿足用戶快速增長(zhǎng)的需求。所以，就出現(xiàn)了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。但是異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)跨層及同層干擾會(huì)對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)基站部署造成一定的挑戰(zhàn)，還會(huì)使異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)一步的降低。現(xiàn)代在對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)資源分配研究過程中，一般都是利用降低基站發(fā)射功率，從而實(shí)現(xiàn)能量效率的進(jìn)一步提高，但是此無法滿足實(shí)際需求[2]。所以，本文就對(duì)基于能效的資源分配和切換調(diào)度進(jìn)行研究，從而提出滿足實(shí)際的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能量效率分配算法。

1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的資源分配技術(shù)

1.1 Femtocell技術(shù)

無線通信對(duì)于高速率無止境追求，并且在現(xiàn)代智能技術(shù)及通信技術(shù)不斷發(fā)展過程中，也在室內(nèi)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)及語音業(yè)務(wù)[3]。圖1為Femtocell技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

圖1 Femtocell技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

Femtocell技術(shù)也屬于家庭基站，其能夠使用戶在室內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)及語音傳輸，其成本較低，并且功率也較低，其主要優(yōu)勢(shì)為：

1)提高室內(nèi)的容量和覆蓋量；

2)節(jié)約成本；

3)提高基站可靠性；

4)提高室內(nèi)用戶數(shù)量[4]。

1.2 OFDMA無線技術(shù)

OFDMA無線技術(shù)屬于正交頻多址技術(shù)，其能夠良好地對(duì)多徑衰落進(jìn)行抵御，OFDMA無線技術(shù)的工作原理屬于寬頻帶的多個(gè)正交窄寬子載波，其能夠組合實(shí)現(xiàn)信息傳輸。

OFDMA無線技術(shù)簡(jiǎn)單來說就是比OFDMA多了一個(gè)子信道劃分過程，其能夠使用子載波正交特性，從而使用用戶多址接入，從而便于使用良好信道狀態(tài)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸[5]。圖2為OFDMA無線技術(shù)典型的蜂窩結(jié)構(gòu)。

圖2 OFDMA無線技術(shù)典型的蜂窩結(jié)構(gòu)

一種具有代表性的典型的下行OFDAM無線網(wǎng)絡(luò)，包含了K個(gè)用戶和一個(gè)基站，并且包含N個(gè)子載波。在一個(gè)調(diào)度周期中，每個(gè)子載波只能分配至一個(gè)用戶，并且每個(gè)用戶的傳輸速率都有一個(gè)限制，不能無限放大。假如基站調(diào)度器完全掌握了在全部N個(gè)子載波上K個(gè)用戶的全部信道質(zhì)量信息(channel quality information,CQI)，根據(jù)能量效率的定義可知：能效為總速率與總消耗功率的比值，也就是網(wǎng)絡(luò)消耗單位焦耳所傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)量。由此可以得到基于能效的OFDMA網(wǎng)絡(luò)下行資源分配數(shù)學(xué)模型見公式(1)：

(1)

St

(2)

∑k∈Kρk,n=1,?n∈N

(3)

(4)

(5)

(6)

2 模型的創(chuàng)建

本文充分考慮資源分配和切換調(diào)度機(jī)制兩層網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，創(chuàng)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，本文仿真的場(chǎng)景設(shè)置主要包括3個(gè)校區(qū)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中的每個(gè)小區(qū)都具有基站及簇，本文設(shè)置基站使用共頻譜方案，并且使用全頻率復(fù)用方式，并且設(shè)置在相同簇中不存在干擾。在網(wǎng)絡(luò)簇都具有12個(gè)用戶，每個(gè)基站中有36個(gè)用戶，簇為了能夠?qū)崿F(xiàn)開放式的接入，每個(gè)基站中的用戶都能夠?qū)崿F(xiàn)基站的接入[6]。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括普通節(jié)點(diǎn)、中心節(jié)點(diǎn)及地面網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控臺(tái)，普通節(jié)點(diǎn)采集的信息匯集到中心節(jié)點(diǎn)，然后再由中心節(jié)點(diǎn)傳輸至地面網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控臺(tái)。

本文思路就是在資源分配及切換調(diào)度機(jī)制兩層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)鏈路中，對(duì)于全網(wǎng)能量效率全面考慮實(shí)際功率模型及干擾限制，實(shí)現(xiàn)功率及子信道的聯(lián)合式資源分配，并且使用相應(yīng)的算法實(shí)現(xiàn)資源分配方案的優(yōu)化[7]，圖5為基于能源資源分配及切換調(diào)度機(jī)制的算法流程，此流程通過SimuWorks仿真軟件進(jìn)行設(shè)計(jì)，之后根據(jù)不同算法實(shí)現(xiàn)性能仿真。基于能源資源分配及切換調(diào)度機(jī)制的算法流程具體如下：開始之后，根據(jù)靜態(tài)分族建立系統(tǒng)模型，然后獲得相關(guān)參數(shù)，計(jì)算MUE跨層干擾、FUE跨層干擾，獲得資源優(yōu)化方案及存在的問題，采用NSGA-Ⅱ軟件進(jìn)行最優(yōu)化聯(lián)合資源分配方案求解，求解之后結(jié)束。

通過全面的分析，本文就以資源分配及切換調(diào)度進(jìn)行仿真分析，得到限制條件及系統(tǒng)參數(shù)。并且基于此模型，利用仿真分析實(shí)現(xiàn)算法種群規(guī)律及迭代次數(shù)的確定，從而提高收斂值，利用算法對(duì)比實(shí)現(xiàn)算法性能的驗(yàn)證，然后設(shè)置算法參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的全面仿真分析[8]。

3 基于能效切換調(diào)度的機(jī)制

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的微基站睡眠能夠有效節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能源消耗，并且還能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能源消耗的最優(yōu)。集中式用戶切換角調(diào)度(CUSA)算法能夠利用宏基站信息的收集，實(shí)現(xiàn)微基站和覆蓋范圍中睡眠的判決條件，以判決條件及微基站的狀態(tài)實(shí)現(xiàn)正常及睡眠模式的轉(zhuǎn)換，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)分析。圖3為微基站和單一宏基站的場(chǎng)景。

圖3 微基站和單一宏基站的場(chǎng)景

微基站和宏基站的網(wǎng)絡(luò)功能消耗通過相應(yīng)轉(zhuǎn)換為：

(7)

(8)

△P能夠使微基站用戶到宏基站進(jìn)行借還，從而降低功能消耗，其主要包以下情況：

1)在△P>0的時(shí)候不需要實(shí)現(xiàn)微基站睡眠模式的轉(zhuǎn)換；

2)在△P為0的時(shí)候，不需要實(shí)現(xiàn)微基站睡眠模式轉(zhuǎn)換，所以其在睡眠之前和睡眠之后的網(wǎng)絡(luò)功耗相同，而且在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中，基站在進(jìn)行模式轉(zhuǎn)換過程中具有一定的功耗；

3)在△P<0的時(shí)候，就要視線微基站睡眠模式的轉(zhuǎn)換，所以微基站睡眠之后就會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)功耗[10]。為了能夠避免△P在0周圍擺動(dòng)之后就會(huì)頻繁切換模式，并且還能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功耗的節(jié)約，此時(shí)必須為△P增加閾值增量，由于在進(jìn)行模式轉(zhuǎn)換過程中微基站會(huì)產(chǎn)生額外的功耗，因此，△P中必須增加微基站的模式轉(zhuǎn)換過程中產(chǎn)生的額外平均功率，也就是△P=△P+Ptrans。從用戶角度來說，由宏基站根據(jù)計(jì)算得到的△P確定用戶所要切換的基站，根據(jù)△P的判斷結(jié)果，提出一種CUSA算法(Centralized User Switching scheduling Algorithm，微基站睡眠的集中式用戶切換調(diào)度)。

圖4為基于能效切換調(diào)度的算法，通過CUSA算法實(shí)現(xiàn)，在用戶初始接入到網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候要選擇最大信號(hào)強(qiáng)度基站接入，用戶能夠?qū)拘诺蕾|(zhì)量信息進(jìn)行反饋，然后對(duì)反饋信息進(jìn)行收集，對(duì)宏基站和微基站的關(guān)系進(jìn)行計(jì)算。

圖4 基于能效切換調(diào)度的算法

表1為4種不同的切換調(diào)度算法的計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比，通過表1可以看出來，能效切換調(diào)度算法的復(fù)雜程度最高，并且實(shí)現(xiàn)起來較為復(fù)雜，所以就要實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)信息的收集。但是其能夠?qū)崿F(xiàn)調(diào)度控制的精度，還能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)的整體能源消耗[11]。

表1 4種不同的切換調(diào)度算法的計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比

4 基于能效資源分配及切換調(diào)度算法

通過以上分析可以看出來，要想能夠有效實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)能效的最優(yōu)化近似最優(yōu)解，就要實(shí)現(xiàn)能效資源分配(BCSA)及切換調(diào)度的相互結(jié)合。切換調(diào)度算法無法對(duì)基站提供整體資源信息，但是切換調(diào)度算法能夠解決以上問題，還能夠?qū)崿F(xiàn)資源的合理分配[12]。

BCSA算法的主要思想就是基于最大化最小用戶能效原則，該思想得到了C.Xiong, G.Y.Li, S.Zhang, (2012)的嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)驗(yàn)證，只有盡量將最小用戶能效最大化，得到的能效才能在最大程度上接近最優(yōu)解。一種比較簡(jiǎn)單的方法就是基于最優(yōu)信道質(zhì)量(Best Channel Quality Indicator, Best CQI)分配，將子載波分配給使用該信道質(zhì)量最好的用戶，這樣可以實(shí)現(xiàn)無用戶 QoS 限制而得到能效最優(yōu)解，因此，需要提出以下命題。

定理1：對(duì)于最優(yōu)能效問題，在不受QoS限制下，最優(yōu)解為最優(yōu)信道質(zhì)量分配子載波而獲得的。

假設(shè)獲得最優(yōu)解時(shí)的子載波分配ρ≠ρb，則與Best CQI分配相比，則最少有一個(gè)子載波將它分配給不同的用戶，將這些分配給不同用戶的子載波集合命名為N0。

∑k∈K∑n∈N0ρk,nWlog2(1 +pk,nγk,n)≤

(9)

∑k∈K∑n∈(N-N0 )ρk,nWlog2(1 +pk,nγk,n) =

(10)

將式(9)和(10)相加：

∑k∈K∑n∈Nρk,nWlog2(1 +pk,nγk,n)≤

(11)

將式(11)兩邊同時(shí)除以ζP+P：

(12)

η0的物理意義是對(duì)最優(yōu)解的子載波分配進(jìn)行調(diào)整，使其調(diào)整成為ρb，同時(shí)保證分配的傳輸功率不變，這和η≥ηi相互矛盾，因此ρ=ρb。

圖5為基于能效資源分配及切換調(diào)度算法的流程，通過BCSA算法實(shí)現(xiàn)，宏基站實(shí)現(xiàn)用戶信道質(zhì)量信息的反饋然后通過微基站實(shí)現(xiàn)用戶切換調(diào)度策略的控制，從而分配傳輸功率及子載波。

圖5 基于能效資源分配及切換調(diào)度算法的流程

其主要步驟為：

1)實(shí)現(xiàn)初始接入用戶的確定，宏基站為正常工作；

2)實(shí)現(xiàn)用戶信道質(zhì)量信息的周期性收集，包括微基站用戶信道的質(zhì)量信息；

3)以收集用戶信道質(zhì)量信息為基礎(chǔ)，對(duì)宏基站和微基站△P進(jìn)行計(jì)算，如果其小于等于0，那么微基站工作正常，對(duì)微基站進(jìn)行控制，使其能夠睡眠。如果其大于0，那么微基站就為睡眠模式，就要將其喚醒；

4)以服務(wù)小區(qū)用戶信道質(zhì)量信息為基礎(chǔ)，使用此算法實(shí)現(xiàn)傳輸功率及子載波的分配[13]。

在對(duì)算法分析過程中，實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化問題的分解，使其成為資源分配及切換調(diào)度兩個(gè)問題，從而相互結(jié)合得到JSRA算法，其能夠?qū)崿F(xiàn)以上問題的有效解決。圖6為微基站的算法流程，通過BCSA算法實(shí)現(xiàn)，首先確定初始接入用戶，然后對(duì)用戶信道質(zhì)量信息反饋進(jìn)行收集，通過收集的信息對(duì)宏基站和每個(gè)微基站的值進(jìn)行計(jì)算，以服務(wù)小區(qū)用戶信道質(zhì)量實(shí)現(xiàn)信息的分配，最后使用BCSA算法分配傳輸功率及子載波。

圖6 微基站的算法流程

本文所研究算法復(fù)雜度比其他算法要高，但是從整體還是要全面考慮節(jié)約網(wǎng)絡(luò)能源消耗[14]。

5 算法的仿真分析

通過仿真軟件創(chuàng)建為網(wǎng)路場(chǎng)景，之后實(shí)現(xiàn)算法的對(duì)比仿真。在仿真過程中設(shè)置7個(gè)宏基站，每個(gè)宏基站小區(qū)中包括6個(gè)微基站，在宏基站的覆蓋范圍中均勻部署，用戶隨機(jī)的進(jìn)行分布[15]，圖11為資源分配和切換調(diào)度的聯(lián)合算法對(duì)比。表2為系統(tǒng)的仿真參數(shù)。將網(wǎng)絡(luò)能量效率作為優(yōu)化模型，通過JSRA算法實(shí)現(xiàn)優(yōu)化子信道及功率。在通過JSRA算法求解最優(yōu)問題近似解的過程中，種群規(guī)模及迭代次數(shù)對(duì)算法復(fù)雜程度具有密切的聯(lián)系。

表2 系統(tǒng)的仿真參數(shù)

圖7 資源分配和切換調(diào)度的聯(lián)合算法對(duì)比

通過圖7可以看出來，本文所研究的基于能效資源分配及切換調(diào)度機(jī)制的算法能夠有效提高網(wǎng)絡(luò)能效，并且降低網(wǎng)絡(luò)功耗，提高用戶在使用過程中的總體速率性能[16]。

6 結(jié)束語

本文提出的基于能效資源分配及切換調(diào)度的算法能夠滿足現(xiàn)代異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境需求，并且還實(shí)現(xiàn)了兩者聯(lián)合的兩層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的模型，利用仿真實(shí)現(xiàn)合理算法參數(shù)的仿真，最后利用參數(shù)的設(shè)置實(shí)現(xiàn)本文所提出算法的仿真分析。通過仿真結(jié)果可以看出來，本文提出的算法能夠降低能源消耗，提高用戶性能。

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