家庭基站頻譜分配措施范文

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《應用科學學報》2016年第3期

摘要：

針對宏基站與家庭基站以及家庭基站之間的干擾和功耗問題，提出功率有效的家庭基站分簇頻譜分配策略.在家庭基站用戶中斷概率條件下推導出一個簇內能容納的家庭基站最大數目.在簇容量和中斷概率限制的情況下，進一步推導出簇內家庭基站用戶最小信干比和家庭基站最小干擾距離，以此嚴格保證簇內每個家庭基站用戶的信干噪比，并據此提出家庭基站分簇和頻譜分配算法.仿真結果表明，所提出的策略提高了網絡的功率效率和家庭基站小區的頻譜效率.

關鍵詞：

異構蜂窩網絡；跨層干擾；同層干擾；分簇；頻譜分配；功率消耗

隨著移動用戶量的迅速增長以及移動用戶對高數據速率的需求，無線蜂窩網絡在網絡容量和功率消耗方面正面臨巨大挑戰[1].50%的語音業務和超過70%的數據業務均發生在室內[2]，而家庭基站擁有低功耗、低成本、短距離、高速率等特點[3]，因此在現有宏小區內大規模部署家庭基站已成為解決未來網絡容量和功率消耗的有效手段之一[4].由于頻譜資源的稀缺性，家庭基站與宏基站以及家庭基站之間會部分或完全地復用頻譜資源，這將導致家庭基站與宏基站的跨層干擾以及家庭基站之間的同層干擾[5]；同時家庭基站由用戶部署，可作為即插即用設備，其數量和位置具有類似傳感器節點的隨機分布特點[6]，這將進一步加大管理干擾的難度，促使整個網絡的頻譜和功率效率無法得到提高[7].針對上述問題，文獻[8]采用修正的K-means算法對家庭基站進行分簇，使距離較小的家庭基站分到同一簇內，距離較大的家庭基站分到不同簇內，并且采用貪婪搜索算法和補充分配算法分布式地對頻譜資源進行分配.文獻[9]提出基于家庭基站干擾圖的分簇資源分配策略,圖論構造家庭基站之間的干擾圖，用著色算法將家庭基站分簇，讓顏色相同的家庭基站分為一個簇.文獻[10]提出基于干擾圖的混合分簇策略，將家庭基站和一部分宏用戶作為干擾圖頂點，根據RACS方法計算干擾圖的距離門限值，最后采用HCIG算法對家庭基站和宏用戶進行分簇和頻譜分配.文獻[11]提出聯合頻譜動態規劃、分簇和功率控制算法，根據宏基站與家庭基站之間的干擾關系，將宏小區劃分為家庭基站用戶干擾敏感區、家庭基站用戶干擾非敏感區以及邊緣宏用戶信號盲區，進而將系統頻譜劃分為三部分；同時為進一步降低干擾，對不同區域內的家庭基站進行分簇和功率控制.文獻[12]提出基于分簇的啟發式干擾最小子信道分配算法，在考慮用戶服務質量的情況下推導出簇內家庭基站最大容量，并在此容量限制下采用貪婪算法對家庭基站進行分簇.然而文獻[8-12]存在一些不足之處，一是沒有分析分簇數量對簇內家庭基站間的干擾以及網絡頻譜效率的影響；二是沒有分析家庭基站的引入對整個網絡功率效率的影響，同時上述文獻方法算法復雜度較高.本文采用隨機幾何工具對家庭基站分布進行建模，在家庭基站用戶中斷概率限制的情況下推導出一個簇的最大家庭基站容量；為了進一步提高家庭基站用戶信干噪比和家庭基站的功率效率，在簇容量限制的情況下嚴格推導出簇內單個家庭基站用戶之間的最小信干比和家庭基站之間的最小干擾距離.

1系統模型

宏基站與家庭基站共存的兩層蜂窩網絡模型如圖1所示.第1層為宏基站覆蓋的圓形宏小區，宏基站位于圓形宏小區的中心，圓形宏小區的半徑為RM，覆蓋面積為A=πR2M.第2層為家庭基站網絡，家庭基站服從靜態空間泊松點過程分布Ωf，λf為家庭基站空間分布密度，家庭基站覆蓋半徑為Rf.為了降低宏基站與家庭基站之間的跨層干擾，本文中宏基站與家庭基站之間采用部分頻譜復用方式，宏基站可使用所有的系統頻譜資源，而家庭基站使用部分與宏基站無干擾或干擾較小的頻譜資源.家庭基站接入方式為私有接入，即僅允許授權用戶接入給定的家庭基站.為便于分析，本文假設一個家庭基站為一個授權的家庭基站用戶提供服務，家庭基站用戶隨機地分布在家庭基站所覆蓋的范圍內.Nm個宏用戶均勻地分布在半徑為RM的宏小區內.家庭基站網關位于家庭基站與核心網之間，通過S1接口與家庭基站相連.因此可以獲得家庭基站系統相關信息，并通過核心網可獲得宏基站與宏用戶的相關信息.例如家庭基站、家庭基站用戶、宏用戶的位置和頻譜使用信息，并根據所獲信息對家庭基站進行配置和管理[13].本文中家庭基站網關負責計算簇內能容納的家庭基站最大數目，并負責家庭基站分簇和頻譜分配.

1.1信道模型

下行信道模型由路徑損耗、穿墻損耗、瑞利衰落三部分組成[14]，宏基站用戶和家庭基站用戶信干噪比的計算公式見式(1)和(4).1)宏用戶信干噪比為式中，KM為MBS到MUEi的固定損耗，PMi、PMj分別為提供服務的MBSi和產生干擾的MBSj的發射功率，β為路徑損耗指數，hMi、hMi,j分別為MBSi、MBSj到MUEi的瑞利衰落系數，且hMi、hMi,j均服從均值為1的指數分布，di、di,j分別為MBSi、MBSj到MUEi的距離，N0為高斯白噪聲系數，本文以7個宏小區為一區群，Ωm={1,2,···,6}為周圍干擾宏基站集合.優先考慮宏用戶的數據速率需求，假設宏用戶的平均數據速率需求為rm，單個資源塊帶寬為B，則宏用戶i∈{1,2,···,Nm}所需的頻譜資源塊數量為式中，x表示對x向上取整，則Nm個宏用戶所需的頻譜資源塊總和ΦmB為2)家庭基站用戶信干噪比式中，KF為FBS到FUEi的固定損耗，PFi、PFj分別為提供服務的FBSi和產生干擾的FBSj的發射功率，假設家庭基站的發射功率均相等.di、di,j分別為FBSi、FBSj到FUEi的距離，αf、αf,f分別為FBSi、FBSj到FUEi的路徑損耗指數，hFi、hFi,j分別為FBSi、FBSj到FUEi的瑞利衰落系數，且hFi和hFi,j均服從均值為1的指數分布，ω為干擾FBSj到FUEi的單層穿墻損耗，Ωf={1,2,···,Nf}為家庭基站集合.

1.2功耗模型

[15]1)宏基站功耗模型如下：式中，Pmt為宏基站射頻端發射功率，a為宏基站發射功率系數.Pms為基站靜態功率消耗，包括降低基站工作環境的冷卻系統、信號放大器、信號處理模塊、電池備用系統等消耗的功率.2)家庭基站功耗模型如下：式中，Pft為家庭基站射頻端發射功率，b為家庭基站發射功率系數.Pfs為家庭基站靜態功率消耗，包括信號放大器、信號處理模塊等消耗的功率.

1.3功率效率模型

為了研究家庭基站的引入對蜂窩網絡功率效率的影響，本文采用衡量網絡功率效率的一般模型，即整個網絡的數據速率容量與網絡總功率消耗的比值，其數學模型如下：式中，ηE為網絡功率效率，Ctotal為網絡數據速率容量.

2確定簇內家庭基站的最大數目

同一簇內的家庭基站用戶共用分配的頻譜資源，若一個簇內家庭基站數目大量增加，則簇內頻譜資源塊被家庭基站復用的次數增加，簇內每個家庭基站用戶信干噪比就減小.因此,在簇內每個家庭基站用戶最小中斷概率條件下，每個簇內的家庭基站數目存在一個最大值，即簇內家庭基站數目最大值Nmax，具體計算如下:假設第i個家庭基站用戶的信干噪比門限值為θ，則其中斷概率Pout為推導可得家庭基站用戶的中斷概率為中斷概率Pout的具體推導過程見附錄1.式中,K=N0/KFPFi，S=ω2θdαfi，由式(9)可知中斷概率是關于變量KF、PFi、N0、θ、di、αf、ω、αf,f、λf的函數.在θ、di、αf、ω、αf,f、KF、PFi、N0確定的情況下，中斷概率函數Pout是家庭基站密度λf的單調遞增函數，因此在中斷概率一定的條件下家庭基站密度λf存在最大值[12].若中斷概率函數Poutε，則由式(9)可推出家庭基站密度的上限為在簇內每個家庭基站用戶滿足中斷概率為ε的條件下，簇內能容納的最大家庭基站數目Nmax為式中，A為宏基站所覆蓋的區域面積.

3家庭基站干擾距離門限值dth

由第2節可知，在簇內家庭基站容量Nmax和簇內家庭基站用戶信干噪比門限值θ條件下，簇內單個家庭基站用戶之間存在一個最小信干比(signaltointerferenceratio,SIR)；并且在此最小信干比條件下，單個家庭基站之間存在一個最小的干擾距離門限值dth.

3.1簇內單個家庭基站用戶最小信干比

根據式(4)，令家庭基站用戶i接收到的有用信號為Si，Ij為干擾家庭基站j，j∈{j=i|1,2,···,Nmax}對家庭基站用戶i的干擾信號，則簇內家庭基站用戶i的信干噪比如下：求式(12)的倒數可得對不等式(13)化簡可得假設家庭基站用戶位于家庭基站室內覆蓋的邊緣，則家庭基站用戶收到的有用信號Si近似為一常數，于是可得簇內家庭基站用戶i與家庭基站j之間的最小信干比

3.2家庭基站之間干擾距離門限值dth

在3.1節家庭基站用戶最小信干比和中斷概率為ε的條件下，簇內家庭基站之間存在一個最小干擾距離dth，經推導可得干擾距離門限值dth具體推導見附錄2.

4家庭基站分簇算法和頻譜分配算法

4.1對家庭基站分簇

以家庭基站之間的距離為依據對家庭基站進行分簇，以vi∈{v1,v2,···,vNf}代表家庭基站頂點，Ci代表第i簇集合，|Ci|代表第i簇內的家庭基站數量具體的分簇算法如下：家庭基站分簇算法步驟1初始化，將集合F賦空.步驟2計算所有家庭基站到坐標原點(即宏基站)的距離，并根據距離由小到大將家庭基站放入集合F，F={v1,v2,v3,···,vNf}.步驟3從集合F中將離原點最近的家庭基站v1放入簇C1，并將家庭基站v1從集合F去掉，則F={F/vi}步驟4從集合F中將離原點最近的家庭基站vi取出，并將||C1|+1|與Nmax進行比較.步驟5若||C1|+1|Nmax，則分別計算家庭基站vi與簇C1內所有家庭基站的距離；若存在家庭基站vi到簇C1內的家庭基站距離小于或等于dth，則將家庭基站vi按原順序放入集合F；若家庭基站vi與簇C1內所有家庭基站的距離均大于dth，則將家庭基站vi放入簇C1，并將家庭基站vi從集合F去掉，則F={F/vi}.步驟6重復步驟4和5，直至||C1|+1|>Nmax，新建家庭基站簇Ci，i∈{2,3,···}步驟7重復步驟4∼6,直至集合F為空.

4.2家庭基站頻譜分配

家庭基站分簇完成后，以簇為單位對家庭基站的頻譜進行分配.同一簇內的家庭基站可共享分配的所有頻譜資源，不同簇之間使用不同的頻譜資源.為了消除宏基站與家庭基站之間的干擾，家庭基站可單獨使用的頻譜資源塊為ΦfB=ΦB−ΦmB，ΦB為系統資源塊集合.假設算法1中簇的總數為Nc，具體的頻譜分配算法如下：頻譜分配算法1步驟1分別計算簇C1,C2,···,CNc內家庭基站用戶的信干噪比總和.步驟2從簇C1,C2,···,CNc中取出信干噪比總和最大的簇Ci，i∈{1,2,···,Nc}，然后從頻譜集合ΦfB取出一個頻譜資源塊，并將其分配給簇Ci，并更新頻譜集合ΦfB.步驟3從簇C1,C2,···,CNc中取出信干噪比總和最大的簇Cj，前面選過的簇不再被選，并從頻譜集合ΦfB取出一個頻譜資源塊，并將其分配給簇Cj，同時更新頻譜集合ΦfB.步驟4重復步驟3直到Nc個簇都被選取一次.步驟5假如ΦfB不為空，則重復步驟2∼4，直至ΦfB為空為止.為了進一步提高頻譜資源的利用率，家庭基站可復用距離自身較遠的宏用戶的頻譜資源,具體算法如下：頻頻譜分配算法2步驟1對于宏用戶i，分別計算其到簇Cj內j∈{1,2,···,Nc}每個家庭基站的距離.步驟2若距離均大于Rth，則簇Cj可復用宏用戶i所使用的頻譜；若存在多個簇，則選滿足條件的第1個簇.步驟3重復步驟1和2直至所有宏用戶均被遍歷一次.在頻譜分配算法2中,Rth為在滿足宏用戶信干噪比條件下家庭基站與宏用戶的最小距離.若宏用戶與家庭基站的距離大于Rth，則此家庭基站可與宏用戶共用頻譜；反之，宏用戶與家庭基站的距離小于等于Rth時，則家庭基站不能共享宏用戶的頻譜資源[10].

5仿真

為了驗證本文提出算法的性能，通過MATLAB仿真軟件，將本文CSAS策略與文獻[9]GCRA策略的性能進行對比分析.

5.1參數設置仿真中所用到的參數

參照文獻[14-15]中的參數設置，如表1中所示.

5.2性能對比分析

根據表1中的仿真參數，采用MATLAB仿真，對比分析本文CSAS策略與GCRA策略之間在功率效率、頻譜效率、家庭基站簇數目方面的性能.網絡全局功率效率對比圖見圖2，可以看出本文CSAS策略的功率效率在不同的家庭基站數目分布情況下均優于GCRA策略，且其功率效率相對于GCRA策略始終保持約40%優勢.一方面，對家庭基站進行分簇時，本文CSAS策略在保證每個家庭基站用戶的中斷概率條件下限制了每個家庭基站簇能夠容納的最大家庭基站數目，因此降低了簇內每個家庭基站用戶遭受的干擾.另一方面，在對家庭基站進行分簇時，本文CSAS策略要求簇內單個家庭基站用戶之間的信干比和家庭基站干擾距離必須大于一定門限值，嚴格保證了簇內每個家庭基站用戶具有較高的信干噪比，因此單位有用功率內傳輸的數據量更多，功率效率更高.家庭基站小區內的頻譜效率對比圖見圖3.本文CSAS策略的頻譜效率在不同家庭基站數量分布情況下均比GCRA策略高30%左右.隨著家庭基站分布數目的增加，本文CSAS策略的頻譜效率始終保持在8bit/(s·Hz)，而GCRA策略的頻譜效率隨著家庭基站分布數目的增加呈明顯下降趨勢.在滿足家庭基站簇容量和總頻譜限制條件下，家庭基站簇數目越多，簇內每個家庭基站用戶遭受的干擾越小，信干噪比就越高，單位有用功率內傳輸的數據量就越多，網絡功率效率就越高.圖4可以進一步說明CSAS策略優于GCRA策略，當家庭基站分布數目不同時，CSAS策略對家庭基站分簇的數目均大于GCRA策略，并且隨著家庭基站分布數目的增加，CSAS策略分簇的數目增加得更快.

6結語

針對宏基站與家庭基站共存場景下的干擾和能耗問題，本文提出了功率有效的家庭基站分簇頻譜分配策略.首先，將一部分頻譜資源分配給宏基站，以保證宏用戶的通信質量.其次，為了提高網絡頻譜資源的復用，在保證家庭基站用戶中斷概率條件下對家庭基站進行分簇，并在此基礎上為家庭基站分配頻譜資源.仿真結果表明，本文提出的CSAS策略相比于GCRA策略，不僅提高了網絡的功率效率，同時也增強了家庭基站小區的頻譜效率.如何對宏用戶進行分簇以提高宏基站的頻譜效率和功率效率，將是下一步的研究方向.

作者：向偉 張劍峰 謝威 馬文峰 單位：解放軍理工大學通信工程學院