超密集多層異構(gòu)網(wǎng)基于圖論的動態(tài)干擾管理方案

孫　陽，狐夢實，常永宇，權(quán)　威，張　戩

(1.北京郵電大學(xué) WT&T實驗室，北京 100876； 2.華為技術(shù)有限公司 無線網(wǎng)絡(luò)研究部北研分部，北京100085)

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超密集多層異構(gòu)網(wǎng)基于圖論的動態(tài)干擾管理方案

孫陽1，狐夢實1，常永宇1，權(quán)威2，張戩2

(1.北京郵電大學(xué) WT&T實驗室，北京 100876； 2.華為技術(shù)有限公司 無線網(wǎng)絡(luò)研究部北研分部，北京100085)

摘要：隨著超密集網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，干擾問題成為限制系統(tǒng)性能的主要挑戰(zhàn)?；趫D論的圖著色頻率分配方案已經(jīng)較好地改善了小基站簇內(nèi)頻率正交分配導(dǎo)致的頻率浪費的問題，但該方案并沒有考慮超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中小基站的多樣性及負(fù)載情況?？紤]到小基站之間的干擾關(guān)系、多樣性及負(fù)載情況，提出了一種適用于超密集多層網(wǎng)絡(luò)的基于圖論的動態(tài)頻率復(fù)用方案，該方案可以更加公平地分配小基站頻帶，降低系統(tǒng)干擾，并提高低速率用戶的吞吐性能。

關(guān)鍵詞：超密集多層異構(gòu)網(wǎng)；干擾管理；小基站簇；團

隨著數(shù)據(jù)流量的爆炸性增長，超密集網(wǎng)絡(luò)被視為下一代通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。由于小基站部署的隨機性和密集性，干擾研究成為超密集網(wǎng)絡(luò)中的重要課題。研究表明，在時域、頻域、空域有效地進行資源分配可減少小區(qū)間干擾[1]，其中，基于小區(qū)簇的頻率分配方法受到廣泛關(guān)注。該方法通過將強干擾小基站劃分為一簇，并將簇內(nèi)小基站分配完全正交的頻段，可有效降低相鄰小基站之間的干擾。但是，由于小基站間干擾的不均勻性使得小基站簇內(nèi)的完全頻率正交方案增益有限，這使得基于小基站簇更加有效的頻率復(fù)用方案成為可能[2-3]。筆者在此基礎(chǔ)上提出了基于圖論的頻率分配方法，將頻率平均分為幾個正交頻率塊，通過圖著色算法將相互有干擾的小基站分配一塊或多塊不同頻率塊，從而提高了簇內(nèi)頻率效率。然而，上述文獻都沒有考慮到小基站的多樣性和負(fù)載情況。在多層超密集網(wǎng)絡(luò)中，無差別的頻率均分將導(dǎo)致覆蓋范圍較大、服務(wù)用戶較多的小基站分配到較少部分的頻率，使得不同類型、不同負(fù)載小基站中用戶可使用頻率出現(xiàn)明顯差異，從而大大限制了系統(tǒng)性能的增益。

筆者考慮到小基站之間的干擾關(guān)系、多樣性及負(fù)載情況，提出了一種適用于超密集多層網(wǎng)絡(luò)的基于圖論的動態(tài)干擾管理方法，即基于用戶權(quán)重的頻率復(fù)用方案。通過引入無向圖來描述小基站間干擾關(guān)系，并利用層次聚類法對小基站進行分簇。在小基站簇內(nèi)，為保證小基站頻率分配比例的公平性并減少頻率浪費，該方案根據(jù)簇內(nèi)小基站團內(nèi)的最大用戶數(shù)，對簇內(nèi)小基站進行權(quán)重擴充和頻率比例分配。結(jié)果表明，該方案可以更加公平地分配小基站頻帶，從而改善低速率用戶吞吐性能。

1系統(tǒng)模型

圖1　超密集多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

圖1所示為超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，大量不同類型的低功率小基站隨機部署在宏基站覆蓋范圍內(nèi)，如微基站、皮基站和家庭基站。假設(shè)M個小基站隨機部署在宏基站覆蓋范圍內(nèi)，小基站集合表示為S={s1,s2，…，si,…，sM}。由于類型不同，小基站相應(yīng)的功率集合為P={P1,P2,…,Pi,…,PM}。宏基站部署在低頻段f1上，小基站部署在高頻段f2上，兩者占有帶寬大小均為B，故宏基站與小基站間不存在干擾，而小基站之間會產(chǎn)生強烈干擾。假設(shè)小基站頻段f2的帶寬B劃分為N個子信道，每個單位子信道大小為w。若有K個用戶處于小基站服務(wù)范圍內(nèi)，用Ui表示小基站si內(nèi)的用戶集合，用uk表示所有小基站范圍內(nèi)的第k個用戶，則所有小基站覆蓋范圍內(nèi)的用戶集合為U=U1∪U2∪…Ui…∪UM={u1,u2,…，uk，…，uK}。

用戶uk在小基站si內(nèi)的接收功率RSRP可表示為：

(1)

(2)

(3)

2基于用戶權(quán)重的頻率分配方案

2.1小基站分簇

為了準(zhǔn)確地描述小基站之間的干擾程度，引入無向圖G=(S,E)來表示小基站網(wǎng)絡(luò)之間的干擾關(guān)系，其中，小基站集合S表示圖中的頂點集合，E為小基站間存在干擾關(guān)系的邊集合。鄰接矩陣A的權(quán)值A(chǔ)(i, j)=A(j,i)表示小基站si與sj之間的干擾關(guān)系，如果干擾強度大于設(shè)定干擾門限，則小基站之間將存在干擾邊。小基站間的干擾程度可通過兩基站中用戶上報最大干擾接收功率得到[4]。小基站si與sj之間的干擾強度IPij可表示為：

(4)

筆者利用層次聚類方法[5]在宏基站的協(xié)助下進行小基站的分簇。具體分簇步驟為：①將每個小基站視作一個單獨的簇ci(?i∈C)，計算小基站間干擾強度IP={IPij}，i∈[1,M]， j∈[1,i]。設(shè)最大小基站簇數(shù)目為T，合并簇干擾門限為Thi。②依次在小基站網(wǎng)絡(luò)中選擇干擾最大的兩個小基站，若兩個小基站間干擾強度大于干擾門限Thi，且所在兩個簇合并后小于所設(shè)定的最大簇數(shù)目門限T，則將兩個基站所在的簇合并成一個簇，反之，則繼續(xù)搜索下一個干擾最大的小基站組。③重復(fù)步驟②直到所有的簇均不滿足合并條件為止。

根據(jù)分簇后的結(jié)果，鄰接矩陣A可表述為：

(5)

2.2基于用戶權(quán)重的頻率分配方案

(6)

(7)

通過計算簇內(nèi)各團的權(quán)重和，得到小基站簇內(nèi)最大正交用戶數(shù)權(quán)重CWmmax為：

(8)

因此，該小基站簇中，子信道最多可劃分為CWmax份分配給各個小基站。在初次分配時，每個基站可獲得Wi(i∈S)份頻率。

由于干擾的不均勻性，初始按比例分配子信道會造成一定的頻率浪費，頻率利用效率較低。簇內(nèi)小基站的最大權(quán)重余量Dmi為：

(9)

為提高小基站簇內(nèi)頻率復(fù)用效率，可根據(jù)簇內(nèi)最大用戶權(quán)重對簇內(nèi)小基站權(quán)重進行擴充。筆者采取比例擴充的辦法，利用貪心法優(yōu)先對權(quán)重較大的團內(nèi)小基站進行權(quán)重擴充，冗余小基站權(quán)重擴充值與其用戶數(shù)成正比，直至團的權(quán)重總和等于CWmax或團內(nèi)小基站均不可再擴充權(quán)重為止。

通過簇內(nèi)團的搜索和團內(nèi)小基站權(quán)重擴充，小基站可得到更新后的權(quán)重集合W。小基站可分得信道數(shù)目為：

獲得簇內(nèi)小基站的可分配信道數(shù)目后，簇頭可隨機從一個團開始，依次搜索子信道集合中可分配的子信道并分配給團中小基站。當(dāng)團內(nèi)小基站都分配完畢后，將此團移出團集合，并選擇下一個與之相鄰且未分配的團進行子信道分配。該分配方案具體實施步驟為：

(1)初始化獲得小基站簇集合C、小基站用戶集合U、小基站權(quán)重集合W和子信道數(shù)目N。

(2)隨機選擇一個小區(qū)簇cm∈C, 獲得簇內(nèi)所有小基站的權(quán)重值集合Wm。窮舉搜索得到小基站簇cm內(nèi)的所有團集合Cl，并根據(jù)式(7)計算各團權(quán)重CW。

(3)降序排列CW為CWd；根據(jù)式(8)得到該簇內(nèi)最大權(quán)重值CWmax；再根據(jù)式(9)計算簇內(nèi)每個小基站權(quán)重最大余量Di。

(6)若團余量為0，則將該團權(quán)重CW從CWd中移除，并返回步驟(4)。

(7)該簇內(nèi)小基站子信道分配數(shù)目為：

Bnumi=N×Wi/CWmax?si∈cm

(8)隨機選取該簇內(nèi)一個團，依次搜索子信道集合中可分配的子信道，并將相應(yīng)數(shù)目的子信道分別分配給團內(nèi)小基站直至團內(nèi)每個小基站都分配完畢；并將此團移出Cl。

(9)若Cl不為空，則選擇下一個未分配過的團，重復(fù)進行步驟(8)，否則，頻率分配結(jié)束。

(10)返回步驟(2)直到所有小區(qū)簇均頻率分配完畢。

3仿真結(jié)果

在仿真場景中，100個不同類型的小基站隨機分布在200m×200m的區(qū)域內(nèi)，其中微基站占5%，皮基站占40%，家庭基站占55%，其發(fā)射功率分別為38dBm、21dBm、17dBm，其用戶數(shù)分別為20、10、5。小基站頻率為3.5GHz，總復(fù)用帶寬為20MHz。小基站簇最大數(shù)目T設(shè)為5，干擾門限為-120dBm。在該仿真中，將圖著色頻率復(fù)用方案與增強型圖著色頻率復(fù)用方案進行比較。圖著色頻率復(fù)用方案可根據(jù)簇內(nèi)小基站干擾關(guān)系計算最小著色數(shù)目N，并將頻率均分為N份頻率塊，每個小基站分得其中一份。增強型圖著色頻率復(fù)用方案在此基礎(chǔ)上，對簇內(nèi)干擾較小的小基站的頻率塊進一步復(fù)用，每個小基站可分得一份或幾份頻率塊。

圖2～圖4所示分別為用戶SINRCDF圖、小基站平均分配頻率圖和用戶吞吐量CDF圖，從圖2可看出，相對于全頻率復(fù)用，3種基于圖論的頻率復(fù)用方案均可大大改善用戶的SINR性能。從圖3可看出，兩種圖著色方案中，相對于用戶數(shù)較少的皮基站和家庭基站無差別的頻率分配方案可導(dǎo)致用戶數(shù)較大的微基站分配的頻率較少。而在基于用戶權(quán)重的頻率分配方案中，由于考慮到不同基站用戶負(fù)載情況，微基站可分配較多頻率，用戶較少的家庭基站分配頻率相應(yīng)減少。由圖4可看出，由于均勻的頻率分配導(dǎo)致微基站用戶可用頻率減少，相比全頻率復(fù)用，圖著色頻率復(fù)用在超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場景中對低速用戶的改善效果有限，而對皮基站和家庭基站內(nèi)中高速用戶性能有所提升?；谟脩魴?quán)重的頻率分配方案可較為公平分配小基站間頻率，從而有效地改善低速用戶性能。

圖2　用戶SINR CDF圖

圖3　小基站平均分配頻率圖

圖4　用戶吞吐量CDF圖

4結(jié)論

隨著超密集多層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，干擾問題已成為限制系統(tǒng)性能的主要挑戰(zhàn)。現(xiàn)有研究中，基于圖著色算法頻率復(fù)用方案往往適用于單一種類小基站場景。為有效減少干擾，提高低速率用戶性能，筆者提出一種基于用戶權(quán)重的頻率復(fù)用方案。仿真結(jié)果表明，該方案可更加公平地分配頻率資源，同時也能增強低速率用戶的性能。

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SUN Yang:Doctorial Candidate; WT&T Lab, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China.

文章編號：2095-3852(2016)03-0339-04

文獻標(biāo)志碼:A

收稿日期：2015-12-14.

作者簡介：孫陽(1988-)，女，山東煙臺人，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院博士研究生.

基金項目：華為技術(shù)有限公司技術(shù)合作基金項目(YB2013120172).

中圖分類號：TN929.532

DOI：10.3963/j.issn.2095-3852.2016.03.016

Graph-based Dynamic Interference Management Strategy for Ultra-dense Multi-tier Heterogeneous Networks

SUNYang,HUMengshi,CHANGYongyu,QUANWei,ZHANGJian

Abstract：With the development of ultra-dense networks, interference problem has become the main challenge to the system. The frequency allocation strategy based on graph coloring solved the frequency waste in the cluster-based orthogonal frequency allocation strategies to some extent. However, the strategies mentioned above didn't take the variety and load condition of the small base-stations into consideration. By considering the mutual interference relationship, variety and load condition of the small base-stations, One for ultra-dense multi-layer network based on dynamic frequency reuse scheme graph theory is proposed. The proposed strategy can more fairly allocate the frequency resource to the small base-stations and improve the low-rate users' performance.

Key words：ultra-dense multi-tier heterogeneous networks； interference management; cluster; clique