異構網(wǎng)絡解耦與耦合級聯(lián)方案覆蓋性能比較

范巧玲,賈向東,2,紀澎善,路 藝

(1.西北師范大學 計算機科學與工程學院,蘭州 730070; 2.南京郵電大學 江蘇省無線通信重點實驗室,南京 210003)

0 概述

移動數(shù)據(jù)傳輸速率和流量的爆發(fā)式增長,對下一代網(wǎng)絡容量提出了更高的要求。因此,學術界和工業(yè)界研究人員提出一種解決方案:在現(xiàn)有的宏基站(Base Station,BS)上部署低功率、短距離和低成本的小BS。這種改進將傳統(tǒng)的單層蜂窩網(wǎng)絡拓展為多層異構網(wǎng)絡(Heterogeneous Network,HetNet)[1-4],從而實現(xiàn)網(wǎng)絡容量的千倍級提升。小BS的密集部署使得無線接入點更靠近用戶設備(User Equipment,UE),增強了宏小區(qū)到小小區(qū)的流量卸載能力。為了充分發(fā)揮其潛力,首先要解決的問題是用戶級聯(lián),即UE應該選擇哪一層的BS進行連接。

文獻[5-7]研究了最大平均接收信號功率(Received Signal Power,RSP)和信號干擾噪聲比(Signal-to-Interference Noise Ratio,SINR)的UE級聯(lián)方法,文獻[8]研究了基于最小距離的用戶級聯(lián)問題。這些級聯(lián)標準的共同之處在于允許UE的上行鏈路(Uplink,UL)和下行鏈路(Downlink,DL)連接到相同的BS,通常稱為耦合UL/DL級聯(lián)(Coupled UL and DL Association,CUDA)。然而,HetNet的引入導致不同層BS的發(fā)射功率和干擾電平差異,宏小區(qū)的DL覆蓋范圍通常遠大于小小區(qū)的DL覆蓋范圍,因此,使用傳統(tǒng)的CUDA級聯(lián)方法容易造成UL/DL不平衡的問題。顯然,當前這些級聯(lián)方案已經不適用于目前復雜的網(wǎng)絡結構,為此,文獻[9]提出解耦UL/DL級聯(lián)(Decoupled UL and DL Association,DUDA)的概念,其核心思想是基于不同的級聯(lián)方法,UE的UL和DL級聯(lián)到不同的BS,即DL沿用傳統(tǒng)的RSP接入策略,而UL根據(jù)特定UE到最近BS所獲得最大UL接收功率進行級聯(lián)。目前,DUDA已經得到了廣泛的研究,如文獻[10-11]研究了在雙層HetNet網(wǎng)絡環(huán)境下的CUDA,文獻[12]研究了面向反頻率配置的雙層HetNet網(wǎng)絡環(huán)境下DUDA設計和干擾管理問題,文獻[13]針對異構蜂窩網(wǎng)絡提出一種動態(tài)增強型小區(qū)間干擾協(xié)調方案,文獻[14]提出在部署全雙工小型蜂窩過程中DUDA的優(yōu)化問題。

上述文獻研究的是雙層HetNet,但實際的HetNet由三層或更多層組成,所以,在雙層HetNet中DUDA很難發(fā)揮其性能。文獻[15]針對K層HetNet提出一種準確且易處理的數(shù)學模型來表征上行鏈路SINR和速率分布。文獻[16]基于隨機幾何工具理論研究了DUDA相對于傳統(tǒng)的CUDA所帶來的UL性能改進。另外,隨著BS的覆蓋區(qū)域逐漸減小,使得UE不斷進行切換,增加了控制平面開銷和鏈路故障。因此,3GPP Release12引入了雙連接(Dual Connectivity,DC)概念[17]。DC允許UE同時由2個不同的接入點(或BS)提供服務,使得HetNet的移動頑鍵性問題得到解決。文獻[18-21]進一步研究了DC方案,但這些研究僅考慮在雙層HetNet中設計DUDA和DC的聯(lián)合實現(xiàn)。

本文提出一種集DC和DUDA為一體的超密集HetNet,將網(wǎng)絡模型擴展到三層甚至更多層,使DC和DUDA在完全不同的層而避免在同一層中執(zhí)行。此外,推導CUDA和DUDA級聯(lián)概率以及DC主、從接入距離概率密度函數(shù)表達式,利用隨機幾何工具和泊松點過程(Poisson Point Process,PPP)比較HetNet在CUDA和DUDA的平均覆蓋概率(Average Coverage Probability,ACP)。

1 網(wǎng)絡模型

本文研究的超密集HetNet模型如圖1所示。每層中BS空間位置被建模為密度為λk的獨立PPP,記作Φk,k∈{1,2,3}。為了方便描述,在整個網(wǎng)絡模型中BSk和第k層等同。此外,UES的空間位置服從密度為λUE的獨立PPP,記作ΦUE。假設所有BSS和UES都配備天線且以半雙工模式工作,每個BS在第k層中都使用相同的傳輸功率Pk,k∈{1,2,3},UE傳輸功率PUE,同時λUE>λk。在HetNet中,第1層、第2層和第3層分別代表宏小區(qū)、微小區(qū)和毫微微小區(qū)。不失一般性,假設傳輸功率滿足約束條件P1>P2>P3。為了對信道建模,采用標準的路徑損耗傳輸模型。因此,模擬距離‖X‖上的路徑損耗系數(shù)為β·‖X‖-α,其中,β為頻率相關的常數(shù)值,α為路徑損耗系數(shù)且α∈[2,6]>。假設每一層都有相同的路徑損耗系數(shù),采用單位平均功率瑞利衰落來模擬小距離瑞利衰落增益h,h～exp(1)。利用共信道部署,可使用的頻譜寬帶為B。同時,到PPP的最近點的距離也遵循概率密度函數(shù)(Probability Density Function,PDF)為fx(x)=2πλxe-λπx2的瑞利分布,其中λ是PPP的密度,接收信號受功率為n0的加性高斯噪聲的干擾。

圖1 超密集HetNet模型

2 CUDA和DUDA的概率密度函數(shù)

本節(jié)首先描述雙連接HetNets的DL和UL用戶級聯(lián)標準,同時為了提高網(wǎng)絡吞吐量并平衡負載,特定UE利用DUDA分別與位于源點O的UL和DL中的2個不同層的最近BS級聯(lián)。第1層最佳接入層稱為主接入層,第2層最佳接入層稱為從接入層。這意味著UL UE級聯(lián)獨立于DL UE級聯(lián)。在DL中,使用由3GPP定義的最大 DL RSP準則,其中心思想是UE從所有可用的BS接收到的DL信號中,選擇能夠提供最強DL RSP的接入點(或BS)。對于位于源點O的UE,選擇主接入點為:

(1)

(2)

其中,Sec-max{·}為二階最大運算值,選擇第二最大平均RSP 的BS。

與DL級聯(lián)不同,在DUDA方案中,UL接入點利用最小距離標準準則,根據(jù)特定UE到最近BS所獲得最大UL接收功率進行級聯(lián)。因此,主UL接入層(或BS)為:

(3)

在選擇UL主接入點后,特定UE選擇從接入層(或BS),因此,其距離可以描述為第二最小統(tǒng)計量。從UL接入層(或BS)為:

(4)

其中,Sec-min{·}為二階最小運算值。

CUDA考慮主、從接入點分別級聯(lián)到模型的

(5)

(1-exp(-πλ1x2))

(6)

(2)保持現(xiàn)有每月5.8萬噸原煤生產能力，風選系統(tǒng)運行后，每月可增收67萬元。一年即可收回項目投入，還可實現(xiàn)當年盈利。

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

exp(-π(λ2+λ3)(P2/P1)2/αx2))

(12)

3 SINR覆蓋性能分析

利用上述條件,計算位于O點處的UE主接入點接收到的SINR:

(13)

從接入點接收到的SINR可以表示為:

(14)

因此,對于任一BS的DUDA傳輸,式(13)和式(14)中定義的SINR覆蓋概率可表示為:

(15)

結合式(13)～式(15)即可得到定理1。

定理1基于超密集異構網(wǎng)絡環(huán)境下的多層HetNet中,DL和UL采用DUDA,任一BS 上行鏈路的SINR覆蓋概率可以表示為:

(16)

(17)

其中,Ex{·}表示期望運算符。

4 仿真分析

本節(jié)針對超密集HetNet下的CUDA和DUDA的覆蓋概率給出數(shù)值分析和仿真結果。數(shù)值分析側重于DUDA和CUDA的性能比較,其中最佳和非最佳DL分別與第1層和第3層相級聯(lián)。整個網(wǎng)絡具有相同的路徑損耗指數(shù),在每一層中,所有BS具有相同的傳輸功率,同時,在每一個接收器處有相同功率的加性高斯噪聲。系統(tǒng)仿真的主要參數(shù)值如表1所示。

表1 仿真參數(shù)Table 1 Simulation parameters

在不同路徑損耗系數(shù)α/密度比λ3/λ1(或λ2/λ1)下DUDA和CUDA的ACP如圖2所示。從圖2可以看出,DUDA方案優(yōu)于傳統(tǒng)的基于RSP的CUDA方案。數(shù)值仿真驗證了解耦級聯(lián)方案的有效性,ACP增益由密度比λ3/λ1(或λ2/λ1)和路徑損耗指數(shù)共同決定。對于給定的路徑損耗系數(shù)α,DUDA的ACP在λ3/λ1(或λ2/λ1)的整個區(qū)域內近似保持恒定。盡管密度比λ2/λ1對DUDA的ACP有影響,但由于其引起的變化微小,因此可以忽略不計。然而,CUDA的 ACP很大程度上依賴于λ3/λ1和λ2/λ1。因此,DUDA方案平衡了整個網(wǎng)絡的資源。

圖2 DUDA和CUDA 的ACP比較結果

Fig.2 ACP comparison results between DUDA and CUDA

為了全面了解BS的傳輸功率,圖3給出不同路徑損耗系數(shù)和不同P1、P2、P3下的ACP。在圖3(a)中,P3=23 dBm,P2=35 dBm,可以看出,隨著P1的增加,CUDA的ACP隨之下降,但是DUDA的ACP基本不變且優(yōu)于CUDA。這意味著CUDA受傳輸功率P1的影響,而DUDA相反。值得注意的是,P1的增加可以提高DUDA的總ACP,但是這種改進可以忽略不計。在圖3(b)中,P3=23 dBm和P1=46 dBm,隨著傳輸功率P2的增大,CUDA的ACP隨之下降,而DUDA的ACP也近似保持恒定且高于CUDA。在圖3(c)中,P1=46 dBm,P2=35 dBm,隨著P3的增加,DUDA的ACP基本不變,而CUDA的ACP隨之增加但均低于DUDA的ACP。

圖3 不同功率下ACP模擬分析

基于上述模擬和數(shù)值分析,可以得到以下結論:對于超密集HetNet,在功率約束P1>P2>P3的條件下,當使用傳統(tǒng)的基于DL RSP的CUDA級聯(lián)方案時,總ACP與發(fā)射功率P1和P2成反比,與P3成正比,而DUDA的ACP在有效區(qū)域P1、P2和P3中,保持恒定不變。也就是說,在基于傳統(tǒng)RSP的CUDA中,UL的ACP受到DL參數(shù)的影響,例如BS的傳輸功率、偏置因子、密度等,而在DUDA中這些因素都不足以構成影響。這是因為在DUDA中UL可以選擇最近的BS進行級聯(lián)。圖2和圖3的分析結果驗證了推導結論的正確性。

5 結束語

針對傳統(tǒng)CUDA帶來的功率不平衡問題,本文提出一種解決方案DUDA,下行和上行鏈路分別采用RSP準則與最近距離準則選擇最佳的宏基站接入。通過簡化級聯(lián)條件推導主、從上行鏈路接入距離的概率密度函數(shù),使用隨機幾何方法基于DUDA推導上行鏈路覆蓋概率的一般形式,從而得出整個網(wǎng)絡上行鏈路的平均覆蓋概率。分析結果表明,DUDA的平均覆蓋概率優(yōu)于CUDA,有效地驗證了推導過程。下一步將對DUDA在多層HetNet中的干擾問題和安全性能進行分析。