OFDMA毫微微小区双层网络中基于分组的资源分配

毫微微小区(Femtocell)网络能够增强室内覆盖,提高系统容量,但是在频谱共享的正交频分多址(OFDMA)毫微微小区网络中,毫微微小区之间的同层干扰以及毫微微小区与宏小区(Macrocell)之间的跨层干扰严重限制了系统的性能。针对这两种干扰,该文提出一种基于分组的资源分配算法。该算法包括两部分:一部分是宏基站先利用改进的匈牙利算法为宏小区用户分配信道,再用注水算法分配功率,保证宏小区用户的正常传输;另一部分是在避免干扰宏小区用户的基础上,先采用模拟退火算法对毫微微小区进行分组,再进行信道和功率分配,满足毫微微小区用户的数据速率需求,最大化频谱效率。仿真结果表明,该算法有效地抑制了这两种干扰,既能保证用户的数据速率需求,又能有效提升网络频谱效率。

毫微微小区系统中的干扰分析与节能技术利用

毫微微小区(Femtocell)基站外观与Wi-Fi接入设备相似,发射功率小,适用于家庭及办公室环境。在分析Femtocell系统的资源复用模型和接入过程的基础上,文章针对宏小区(Macrocell)和Femtocell混合网络的干扰问题,通过对随机到达的用户合理分配时频资源,提出一种功率控制方案。该方案能达到系统节能、降低干扰和提高系统性能的目的。

毫微微小区中一种基于分组的资源分配方法

为有效解决毫微微小区间(Femtocell)干扰,采用分布式方式对毫微微小区进行资源管理。首先,对毫微微接入点(FAPs)进行分组。基于Lingo数学建模的思想,提出了一种解决分组优化问题的算法。该算法在使用分支定界算法寻找最优解的同时,通过建立单纯形表剪去偏离最优解方向的分支;其次,每组选择一个簇头为本组内FAPs分配资源,为此,提出了新的子信道分配方法,该方法根据干扰指示矩阵修正子信道分配的情况。仿真结果表明:和其他算法相比,提出的算法不仅能找到分组优化问题的最优解,并且效率更高;另外,提出的资源分配算法不仅减小了用户间干扰,而且提高了户间速率公平。

OFDMA毫微微小区网络中基于效用公平的功率控制策略

毫微微小区(Femtocell)网络能够增强室内覆盖,提高系统容量,但是在频谱共享正交频分多址(OFDMA)Femtocell网络中,同频干扰严重限制了网络的性能。针对频谱共享Femtocell网络中的上行链路,基于网络效率和毫微微小区用户间的公平性,该文提出合作纳什议价功率控制博弈模型,该博弈模型不仅考虑了对宏基站的干扰,而且考虑了毫微微小区用户最小信干噪比(SINR)需求。根据该博弈模型,进一步分析了具有帕累托(Pareto)最优的Kalai-Smorodingsky(KS)议价解。仿真结果表明,该策略既能保证用户公平性、最小SINR需求,又能够有效提高网络频谱利用率。

毫微微小区网络中采用双层博弈的资源分配

在利用正交频分多址接入技术的毫微微小区网络中,为避免家庭用户对使用同一子载波的宏用户及其他家庭用户的过度干扰并实现系统频率资源的的合理利用,提出了一种联合功率控制和子载波选择的分布式算法.该算法在双层博弈的框架下,利用定价机制和复制动态原理,通过非合作子博弈和演化子博弈两层博弈的交替迭代,实现了抑制家庭用户对其他用户的过度干扰和子载波的平衡利用.仿真结果表明,该双层博弈分布式算法可以收敛到纳什均衡.

一个毫微微小区网络中的全分布式资源分配策略

为解决毫微微小区共频部署带来严重的同层干扰问题,提出一个具有服务质量保证的全分布式比例资源分配算法.该算法在利用博弈论最小化干扰的基础上,设计了一个分配减半策略和一个概率放弃策略.分配减半策略根据用户需求以及网络中有限的可用资源为用户进行相应分配.概率放弃策略使干扰小区基于概率放弃相应资源以减少干扰.仿真结果表明,该算法保证了毫微微小区间资源分配的公平性,提高了频谱复用效率和收敛性.该算法在当前蜂窝网中不增加任何额外信息交换的情况下,为毫微微小区的部署提供了简单有效的方案支持.

毫微微小区技术浮出水面

毫微微小区是一种旨在改善室内覆盖的小型低成本基站,能够在网络最边缘提供高质量的覆盖,适用于家庭及办公室环境。与现有的微小区技术相比,毫微微小区具有设备单元小、网络效率高和成本低的优点。目前,毫微微小区技术仍处在初期阶段,在广泛商用之前还有许多技术、商用和监管方面的问题有待解决。但一旦该技术被用户广泛接受,实现规模商用,必将对移动产业产生不小的影响。

宏-飞蜂窝双层网络中基于毫微微基站分组的资源分配

针对宏-飞蜂窝双层网络模型中宏小区(Macrocell)用户层和毫微微小区(Femtocell)用户层之间的跨层干扰和Femtocell之间的同层干扰,提出了一种基于毫微微基站分组的资源分配算法。该算法包括两个部分:一部分是宏基站先利用改进的差额法,设置虚拟的宏用户(MUE),将之变为平衡的指派问题再为宏小区用户分配信道,然后用注水算法分配功率,保证宏小区用户的正常传输。另一部分是在保证宏小区用户的服务质量基础上,采用一种增强型的蚁群优化(EACO)算法,设定信息素浓度范围后对毫微微小区进行分组,避免了原始的蚁群算法有可能陷入局部最优的现象;再利用一种启发式算法和分布式功率分配算法分别对毫微微用户(FUE)进行信道和功率分配,在满足毫微微小区用户的数据速率需求下,最大化频谱效率。仿真结果表明,EACO有效地抑制了跨层干扰和同层干扰,既能保证用户的数据速率需求,又能有效提升网络频谱效率。

单天线双层毫微微网络的下行中断性能研究

针对单天线双层毫微微小区系统下行中断性能进行研究,分别给出了宏小区和毫微微小区的下行中断性能的数学表达式,特别针对当层间或层内干扰信号的路径损耗指数α=4.0时,由于来自毫微微小区的聚合层间或层内干扰服从Lévy平稳分布,通过数学分析推导出了每层下行平均中断概率的闭式表达式.利用数值仿真揭示了不同参数对中断性能的影响,并证明了理论推导的正确性.

超密集网络中小区分簇的资源分配仿真

对超密集网络中小区分簇进行资源分配,可以抑制小区间的干扰,满足用户速率需求,有效提升网络频谱效率。基于小区分簇的资源分配方案,需要对超密集网络中毫微微小区(femtocell)动态分簇,分簇之后再进行子信道和功率分配。传统资源分配算法仅仅考虑了毫微微小区(femtocell)之间同层干扰问题,而忽略了小区跨层干扰,并且小区分簇方案容易陷入局部最优解,导致网络性能提升不明显。提出基于小区分簇的资源分配方法,考虑了小区同层干扰以及毫微微小区与宏小区(Macrocell)之间跨层干扰问题,根据毫微微小区之间的干扰权值大小,利用改进的蚁群优化算法(EACO)设定信息素浓度范围来对FAPs分簇,有效避免传统资源分配算法陷入局部最优解的问题;其次利用启发式信道分配算法为簇内FUEs分配子信道,采用KKT条件为用户分配功率。仿真表明,所提方法能够满足用户速率需求,提升网络频谱效率。

基于分层小区的切换或重选专利技术综述

本文分别从触发分层小区切换或重选的原因、进行分层小区切换或重选所关注的技术手段,分层小区切换或重选所解决的技术问题这三个方面出发,分析了分层小区重选或切换所研究的重点内容。为今后分层小区切换或重选的研究提供了一定的数据支撑。

基于信号强度和功率损耗的分层网络切换算法

为解决毫微微小区基站布置在宏蜂窝小区中引起的切换问题,提出了一种新的分层网络切换算法.该算法主要基于用户接收的信号强度和信号在传播过程中的功率损耗2个参数进行切换判决.当依据接收的信号强度进行切换判决,且其不能有效工作时,将功率损耗作为辅助判决条件,可提高毫微微小区的利用率和降低算法复杂度.仿真分析结果表明,与传统的切换算法相比,该算法的切换次数增加了1倍;与基于宏基站和毫微微小区基站联合信号强度的切换算法相比,减少了1/2不必要的切换次数.

Femtocell网络中基于分簇的资源分配机制

针对Macro-Femto网络中Femtocell与Macrocell之间的干扰问题,提出了一种基于分簇的资源分配机制。该机制结合图论及凸优化理论对毫微微节点分簇;随后采用基于速率公平的子信道分配算法对毫微微用户和宏用户分别进行子信道分配;利用分布式功率分配算法对完成信道分配的系统进行功率分配。仿真结果表明,该机制有效地抑制了Macro-Femto网络中存在的跨层干扰及同层干扰,提升了平均速率,同时满足了用户的速率公平性需求,使用户获得更高的满意度。

双层网络中一种协作博弈的动态资源分配方法

针对双层网络模型中宏小区用户层和毫微微小区用户层存在共信道信号互相干扰的问题,提出了一种协作博弈的动态资源分配(CGDRA)方法.该方法首先根据宏小区用户的路径损耗和QoS需求,对宏小区用户层的发射功率进行分配,然后以所有毫微微小区用户的数据速率之积作为效用函数,以毫微微小区用户的QoS需求为约束条件,构建了毫微微小区用户层总发射功率受限的协作博弈模型,并采用动态子载波分配算法和自适应功率分配算法得到了该博弈模型的低复杂度近似最优解,优化分配了毫微微小区用户的频谱资源和发射功率,提高了系统的传输速率.仿真结果表明:在双层网络中,CGDRA方法在系统数据速率和用户的公平性上获得了较好的折中;与最大最小公平性算法相比,系统的数据速率提高了30%;与最大速率算法相比更加公平.

femtocell双层网络中基于分簇的资源分配

针对异构网络中毫微微小区(femtocell)之间的同层干扰和femtocell与宏小区(macrocell)之间的跨层干扰,提出一种基于分簇的资源管理方案。该方案包括两部分:第1部分是宏基站(macrocell base station,MBS)利用三轮子信道分配算法为宏用户分配子信道,再采用注水算法分配功率;第2部分首先采用遗传模拟退火算法为femtocell分簇,再利用启发式算法和卡罗需-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件为毫微微用户分别分配子信道和功率。仿真结果表明,该方案有效地抑制了网络中的这两种干扰,满足了用户的数据速率需求,有效地提高了频谱效率。

3GPP LTE中Femtocell数据信道干扰管理策略

对3GPP LTE中针对家庭基站引入后的干扰场景进行了介绍,之后从频率资源和功率资源2个资源分配自由度对数据信道的干扰管理算法进行了分析,最后,对家庭基站在3GPP LTE版本10中的标准化方向进行分析。

Femtocell双层网络中基于Stackelberg博弈的节能功率控制算法

引入Femtocell网络能增强室内覆盖,但会带来干扰管理问题;而绿色节能也是当前研究的热点。针对该问题,提出一种分布式的基于Stackelberg博弈的节能功率控制算法。该算法采用Stackelberg博弈框架,引入动态的干扰定价机制,抑制家庭用户(FUE)对宏基站的干扰;并应用指数级低通滤波器的思想,得到博弈中干扰定价因子和最优功率反应的闭式解。理论分析和仿真结果表明,与基于非合作博弈的功率控制算法(NPCA)相比,该算法在付出较低能量效率性能损失的代价下,极大地降低了算法的复杂度。

分层网络下行中断概率的闭式表达

针对用边界值形式表示的共信道干扰限制分层网络的下行中断概率不够精确的问题,采用随机几何理论建模网络结构,并在此基础上推导了每层下行中断概率的闭式表达式.首先构建了关于宏小区信号功率和毫微微小区聚合干扰功率的下行接收信干比函数,然后以聚合干扰功率为条件,根据宏小区信号功率的概率分布推导了接收信干比不高于门限值的概率,最后利用聚合干扰功率的概率分布计算条件中断概率的期望值,得到了中断概率闭式表达式.仿真结果表明:当毫微微小区基站发射功率降低3.16mW(小区平均数为100),或小区平均数减少20个(基站发射功率为100mW)时,能够分别使宏小区下行中断概率减小约20%或5%.

分层网络频谱资源分配方案

提出一种频谱资源分配方案,以提升分层毫微微小区网络的期望吞吐量.该方案为每层下行传输分配部分共享频谱资源,在单个用户期望吞吐量满足服务质量需求时,通过动态调整共享频谱资源分配比例,能够最大化网络期望吞吐量.为进一步获得每层下行传输的期望吞吐量,基于Nakagami-m衰落信道推导了每层用户下行接收信干噪比的累积分布函数.理论分析和仿真表明,该频谱资源分配方案能够有效提升网络期望吞吐量,但服务质量需求参数的增长限制了吞吐量的提升.

认知Femto网络中的一种混合式频谱接入模型(英文)

为了降低因LTE系统中布设毫微微小区(家庭基站)而给宏小区用户带来的干扰,采用在毫微微小区中引入认知无线电技术的方法,构建了一种混合式频谱接入模型.毫微微小区通过周期性地感知其无线环境,使之择机接入可用的频段,从而智能地使用频谱资源.对频谱感知分为2个阶段,即对宏小区下行链路的主感知和对相应上行链路的辅助感知,基于它们得到的信息,毫微微小区可以灵活地以见缝插针模式或以叠加模式利用频谱.仿真结果表明,在对宏小区的干扰约束限制下,所构建的模型能够带来吞吐量的提升.