C-RAN架構中適用于干擾消除的資源分配機制*

劉占軍，彭 霞，何宏智，周詩妍(重慶郵電大學移動通信技術重慶市重點實驗室,重慶400065)

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C-RAN架構中適用于干擾消除的資源分配機制*

劉占軍，彭 霞**，何宏智，周詩妍
(重慶郵電大學移動通信技術重慶市重點實驗室,重慶400065)

Foundation Item:The National High-tech R&D Program of China(863 Program)(2014AA01A701)；The Science and Technology Research Project of Chongqing Municipal Education Commission of China(KJ120510)

**通信作者:454660432@ qq. com Corresponding author:454660432@ qq. com

摘 要:針對在C-RAN(Clean-Radio Access Network)架構無線網(wǎng)絡中的干擾消除機制會帶來背景噪聲放大的問題,利用C-RAN架構網(wǎng)絡的集中式處理,從而可以對全網(wǎng)絡系統(tǒng)求解干擾。在定義網(wǎng)絡背景噪聲放大因子的基礎上,將網(wǎng)絡中背景噪聲放大的最小化問題建立為以資源分配集合為可行空間、以最小化背景噪聲放大因子為目標函數(shù)的最優(yōu)化數(shù)學模型,并給出了利用遺傳算法進行求解的方法,在此基礎上設計了資源分配的機制。對該機制的仿真結果表明:將此機制應用到C-RAN構架網(wǎng)絡中,能有效降低誤碼率,提升網(wǎng)絡中用戶公平性和吞吐量。

關鍵詞:C-RAN；干擾消除矩陣；最優(yōu)化模型；頻率分配

1 引 言

無線網(wǎng)絡中移動終端因為共享無線信道而存在相互干擾,文獻[1]針對C-RAN(Centralized,Cooperative,Cloud,and Clean-Radio Access Network)架構無線網(wǎng)絡中的上行干擾抑制問題進行研究,提出了集中式上行干擾消除方法,該方法利用C-RAN架構的集中式處理特點[2-3],分析得到各遠端射頻單元(Remote Radio Unit,RRU)的接收信號存在相關性,并且運用矩陣運算證明出利用信號間的相關性進行干擾消除在背景噪聲較小時是可行的,進而求得干擾消除矩陣,并利用此矩陣消除上行信號間的干擾。該方法能在背景噪聲較小的情況下明顯降低系統(tǒng)誤碼率,但隨著背景噪聲增大,接收性能逐漸下降,特別是在背景噪聲較大時,不但不能使系統(tǒng)性能提升,反而會使接收性能下降。原因在于該方法會放大背景噪聲,而背景噪聲的放大程度主要取決于干擾消除矩陣的階數(shù),而干擾消除矩陣的階數(shù)又與使用相同頻率的用戶數(shù)量有關。同時,在無線通信網(wǎng)絡中,影響干擾大小的因素主要是移動設備所使用的頻率和功率[4-5]。由此可見,在該干擾消除機制中進行合理的資源分配是必要的。

本文針對干擾消除矩陣會放大背景噪聲的問題,利用C-RAN集中式的處理特點,提出適用于干擾消除矩陣接收方式的資源分配機制。該機制利用最優(yōu)化思想[6-7],通過遺傳算法[8-9]實現(xiàn)所有用戶平均放大噪聲的最小化,從而提升網(wǎng)絡性能。

2 系統(tǒng)模型

假設:不同子載波間不存在干擾,小區(qū)間采用頻率復用因子1,系統(tǒng)中頻率資源塊的數(shù)量為n,根據(jù)文獻[1]可得

式中:ωi表示第i個頻率資源塊;Fs(ωi)表示使用資源塊ωi的用戶的發(fā)送信號;Fr(ωi)是RRU接收到來自使用資源塊ωi的用戶信號;H(ωi)表示使用資源塊ωi的用戶到RRU的信道矩陣;N(ωi)是RRU接收到資源塊ωi上的背景噪聲。

干擾消除后的傳輸模型為

式中:E(ωi)= H-1(ωi)。將式(1)代入式(2)中,可得

由于E(ωi)= H-1(ωi) ,H(ωi)表示使用資源塊wi的上行傳輸矩陣:

于是,可以得到系統(tǒng)的最優(yōu)化模型如下:

式中:γ(RRU)是RRU的ID號集合;φ(k)是ID號為k的RRU中的所有用戶構成的集合;W是系統(tǒng)中頻率資源塊的集合;j是用戶ID;l是新接入用戶ID; αk,ωi(j)= 1表示小區(qū)k中用戶j使用資源塊ωi; αk,ωi(j)= 0表示小區(qū)k中用戶j沒有使用資源塊ωi; H(m,x_cell)(ωi)表示使用資源塊ωi時用戶m到用戶x歸屬小區(qū)RRU間的信道衰落。

3 頻率資源分配機制

為了使用戶信號在接收端所接收到的平均噪聲功率最小,從而提升干擾消除矩陣抵抗背景噪聲放大的能力,本節(jié)以最小化噪聲放大因子為最優(yōu)化目標,結合遺傳算法留優(yōu)舍次的原理提出適用于干擾消除矩陣接收的資源分配機制,具體操作如下:

Step 1 時間周期到達,判斷是否有退出用戶釋放資源,如果有,則執(zhí)行Step 2,否則執(zhí)行Step 3;

Step 2 修改資源使用情況;

Step 3 基帶資源池判斷是否有新用戶接入,若有則執(zhí)行Step 3,若無則等待下一個周期;

Step 4 基帶資源池設置資源分配樣本數(shù)λ(λ為偶數(shù)),重復參數(shù)α= 0,并設置穩(wěn)定點A(A為整數(shù));

Step 5 基帶資源池將未使用的資源塊按小區(qū)ID存入對應可用資源緩存,并隨機選擇一個可用資源緩存中的資源塊給本小區(qū)的新用戶,同時將已分配的資源塊從該緩存中刪除;

Step 6 重復Step 5生成λ組新用戶資源分配樣本構成樣本空間;

Step 7 基帶資源池針對每一組資源分配樣本,根據(jù)文獻[1]計算該情況干擾消除矩陣,并且計算噪聲放大因子β,并按照β的升序進行排列;

Step 8 將噪聲放大因子較小的前λ/2組的資源分配方案依次與資源分配集合中的前λ/2組資源分配方案進行比較,判斷比較結果是否完全一致,若一致,則α=α+1,并判斷是否到達門限A,如果已到達門限,則將樣本空間中的第一組資源分配作為最終資源分配結果,并退出資源分配;如果沒有達到,則執(zhí)行Step 8;若不一致,則設置α=0,并執(zhí)行Step 8;

Step 9 隨機選擇2n組資源分配并兩兩組隊,然后讀取屬于同一組隊中的資源分配樣本,將兩個樣本中同一用戶的對應資源在保證同一個小區(qū)不同用戶使用的資源不同的情況下以1/2的概率選擇交換,對沒有被取到的新用戶資源分配樣本做變異處理;

Step 10 將噪聲放大因子較小的前λ/2組資源分配方案按噪聲放大因子從小到大依次覆蓋資源分配集合中的前λ/2組方案,將經(jīng)過處理的資源分配方案依次覆蓋資源分配集合中的后λ/2組方案,并返回Step 5進行處理。

該資源分配機制對應的處理流程圖如圖1所示。

圖1 資源分配機制流程圖Fig. 1 Flow chart of resource allocation mechanism

4 仿真分析

在仿真中設定19個RRU和120個UE,每個RRU所在小區(qū)的半徑為100 m,每個小區(qū)具有20個資源塊(根據(jù)LTE標準,一個資源塊占據(jù)180 Hz的帶寬),資源復用系數(shù)為1,資源分配樣本空間λ= 10,穩(wěn)定點A=200,RRU所覆蓋的蜂窩區(qū)域中的UE作為該RRU所在小區(qū)的用戶,其中120個UE在整個系統(tǒng)內服從均勻隨機分布,在每個小區(qū)中隨機選出M個用戶(M≤20),并分配資源作為初始通信UE,在剩余UE中隨機選擇UE作為新接入用戶。不同UE到RRU之間的信道相互獨立。信道估計誤差服從N～(0,β2)的正態(tài)分布,β2= -70 dB。信道模型根據(jù)文獻[10]設定為

yj=(Pi)1/2hijsi+nj。

式中:Pi為第i個UE的發(fā)射功率,為了簡便都設置為20 mW;hij=αgij/ (d3)1/2為第i個UE到第j個RRU的信道增益,α為頻率衰落因子,d為發(fā)送端到接收端的距離,gij=α+bj,α和b的的正態(tài)分布;nj為RRUj的噪聲,服從N～(0,N0)的正態(tài)分布。

圖2為采用64QAM調制方式下不同接收方式的系統(tǒng)誤碼率。從該圖可以看出,當系統(tǒng)采用相同的隨機資源分配算法時,干擾消除矩陣接收方式與直接放大接收比較誤碼率雖然有了明顯減小,但仍然受到背景噪聲放大的影響。當背景噪聲功率逐漸增大時,兩種方法在誤碼率方面性能逐漸接近。而利用本文所提出的頻率資源分配與干擾消除技術結合,同樣采用干擾消除矩陣接收方式,誤碼率有了明顯降低,特別是性背景噪聲較小的情況下。

圖2 64QAM調制情況下背景噪聲-系統(tǒng)誤碼率Fig. 2 The system error rate under 64QAM modulation at different noise level

圖3為同樣采用64QAM調制方式,背景噪聲功率譜密度為174 dBm/ Hz下的系統(tǒng)誤碼率。從該圖可以看出,當系統(tǒng)采用相同的隨機資源分配算法時,隨著系統(tǒng)中新接入用戶數(shù)的增加,干擾消除矩陣接收方式的誤碼率始終遠小于傳統(tǒng)直接放大接收方式,但相比于結合了本文所提出的頻率資源分配機制后的干擾消除矩陣接收,隨機資源分配干擾消除矩陣的性能又明顯較差。由此可見,本文所提出的資源分配機制在不同新接入用戶數(shù)情況下都能有效提升干擾消除矩陣的性能。

圖3 64QAM調制下新用戶數(shù)量-系統(tǒng)誤碼率Fig. 3 The system error rate under 64QAM modulation at different new user number

圖4是在背景噪聲功率譜密度為174 dBm/ Hz 時,系統(tǒng)吞吐量隨新用戶人數(shù)變化的性能圖?？梢钥闯霎斚到y(tǒng)采用相同的隨機資源分配算法時,隨著系統(tǒng)中新接入用戶數(shù)的增加,干擾消除矩陣接收方式的系統(tǒng)吞吐量始終大于傳統(tǒng)直接放大接收方式;采用本文頻率資源分配機制吞吐量明顯優(yōu)于隨機資源分配干擾消除矩陣接收。

圖4 新用戶數(shù)量-系統(tǒng)吞吐量Fig. 4 The system throughput at different new user number

圖5中,從用戶吞吐量公平性的角度來看,采用本文資源分配機制的干擾消除矩陣接收下的用戶公平性也明顯優(yōu)于其他兩種情況。

圖5 新用戶數(shù)量-用戶公平性Fig. 5 The user fairness at different new user number

由上述仿真結果可以分析出,在干擾消除矩陣接收方式中加入本文提出的頻率資源分配機制后,最小化了接收端的背景噪聲放大功率,從而在多個方面提升了干擾消除矩陣接收的性能,由此達到了優(yōu)化干擾矩陣接收方式的目的。

5 結束語

本文針對文獻[1]提出的干擾消除矩陣方法會帶來背景噪聲放大問題,利用其所提到的矩陣乘法形式的上行傳輸收發(fā)模型,分別對不同頻率下的干擾消除矩陣求模并計算對應的噪聲放大倍數(shù),并對所有頻率下的噪聲放大倍數(shù)相加,從而確定出系統(tǒng)噪聲放大因子;并以最小化放大因子為最優(yōu)化目標,同時以小區(qū)內任意頻率資源塊只能被唯一用戶使用并且各用戶只被分配一個資源塊為限制條件,從而構建能夠使得網(wǎng)絡系統(tǒng)中背景噪聲放大最小化的最優(yōu)化數(shù)學模型;并且提出利用遺傳算法求解方法,從而得到了與文獻[1]相適應的資源分配機制。仿真結果表明:加入該頻率分配機制后的干擾消除矩陣相比于未加入該機制時,誤碼率和公平性等性能都有了明顯提升。

但在實際通信中,由于各個用戶都是移動的,使用同一資源的用戶在不同位置的干擾情況是不同的。因此,系統(tǒng)的干擾情況是隨著時間的變化而變化的。在未來的研究中,為了進一步適應系統(tǒng)干擾情況的變化,應動態(tài)地對系統(tǒng)中的已通話用戶的資源進行重新分配,從而保證平均放大噪聲在整個通話過程中都能達到最小。

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劉占軍(1975—),男,河北人,2004年于重慶郵電大學獲碩士學位,現(xiàn)為副教授,主要研究方向為無線通信和移動通信;

LIU Zhanjun was born in Hebei Province, in 1975. He received the M. S. degree from Chongqing University of Posts and Telecommunications in 2004. He is now an associate professor. His research concerns wireless communication networks and mobile telecommunication.

Email:liuzj@ cqupt. edu. cn

彭 霞(1991—),女,重慶人,2013年于重慶三峽學院獲學士學位,現(xiàn)為碩士研究生,主要研究方向為無線通信;

PENG Xia was born in Chongqing,in 1991. She received the B. S. degree from Chongqing Three Georges University in 2013. She is now a graduate student. Her research concerns wireless communication networks.

Email:454660432@ qq. com

何宏智(1989—),男,重慶人,2012年于重慶三峽學院獲學士學位,現(xiàn)為碩士研究生,主要研究方向為無線通信;

HE Hongzhi was born in Chongqing,in 1989. He received the B. S. degree from Chongqing Three Georges University in 2012. He is now a graduate student. His research concerns wireless communication networks.

Email:408099943@ qq. com

周詩妍(1991—),女,重慶人,2013年于重慶郵電大學獲學士學位,現(xiàn)為碩士研究生,主要研究方向為無線通信。

ZHOU Shiyan was born in Chongqing,in 1991. She received the B. S. degree from Chongqing University of Posts and Telecommunications in 2013. She is now a graduate student. Her research concerns wireless communication networks.

Email:370127990@ qq. com

A Resource Allocation Mechanism for Interference Cancellation in C-RAN Architecture

LIU Zhanjun,PENG Xia,HE Hongzhi,ZHOU Shiyan
(Chongqing Key Laboratory of Mobile Communications Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)

Abstract:For the amplified background noise problem of the interference cancellation mechanism in the Clean-Radio Access Network(C-RAN) architecture wireless network,the interference over the whole system in the network can be solved by utilizing the centralized processing characteristic of C-RAN architecture. Based on the definition of the network amplification factor,the problem of minimizing the network background noise is modeled as an optimization mathematical problem,in which the resource allocation set is the feasible space and minimizing the background noise amplification factor is the target function. And then,the way of the applying genetic algorithm(GA) to solve the problem is given and the resource allocation mechanism is designed. The simulation results show that applying the proposed mechanism in the CRAN architecture can effectively reduce the bit error rate(BER) and improve the users' fairness and network throughput.

Key words:C-RAN;interference cancellation matrix;optimization model;frequency allocation

doi:10. 3969/ j. issn. 1001-893x. 2016. 02. 002引用格式:孔令斌,王軍選,孫長印.多網(wǎng)絡共存下基于貝葉斯的垂直切換算法[J].電訊技術,2016,56(2):122-127. [KONG Lingbin,WANG Junxuan,SUN Changyin. A vertical handoff algorithm for multi-network coexistence based on bayesian dicision[J]. Telecommunication Engineering,2016,56(2):122-127. ]

作者簡介:

中圖分類號:TN929. 5

文獻標志碼:A

文章編號:1001-893X(2016)02-0117-05

基金項目:國家高技術研究發(fā)展計劃(863計劃)項目(2014AA01A701)；重慶市教委資助項目(KJ120510)

*收稿日期:2015-08-26;修回日期:2015-11-30 Received date:2015-08-26;Revised date:2015-11-30