[发明专利]无线通信网络中优化功率控制和调制编码的方法及装置

说明书

本发明公开了无线通信网络中优化功率控制和编码调制的方法以及装置，该无线通信网络包括第一链路和至少一个其它链路，该方法包括由无线通信网络中的网络设备执行的以下步骤：在倒计时间内，基于第一链路的传输速率的变化值，确定网络设备执行步骤C，该步骤C用于广播第一链路的评级信息；以及当满足第一条件时，执行步骤D，该步骤D用于接收来自于至少一个其它链路的评级信息并根据所接收的至少一个其它链路的评级信息确定以第二发射功率等级发射信号的第二概率，该第一条件为倒计时钟的倒计时为零或在倒计时间内的第一链路的传输速率的变化值为零。该方案具有简单，信令开销低，控制和计算复杂度低，收敛速度快和扩展性更好的优势。

技术领域

本发明涉及无线通信网络，更具体地，涉及无线通信网络中的优化功率控制和调制编码的方法以及装置。

背景技术

干扰抑制是无线通信网络中的一个基本问题。由于无线通信的广播特性，在相同的频率的并发发射链路(一条发射链路即一对发射器和接收器)相互干扰，从而限制了网络吞吐量。用于处理干扰的基本技术是控制链路的发射功率。然而，由于无线干扰的广泛性和复杂性，而且功率与链路传输速率关系是非凸的和非连续的，最佳的功率控制几十年来一直是深具挑战性的开放问题。

根据不同的干扰建模，在干扰抑制方面的研究可以分为两大类。一类考虑0-1碰撞模型。它假定在一个特定的传输范围内，同时传输链路会发生碰撞而导致传输速率为零；与之相反，在特定的传输范围之外则不存在冲突，各条链路获得预设的传输速率。这种模式实际上也意味着固定的发射功率(及相应的调制编码方案)。因此其功率控制问题可以简化为调度问题：哪个链路应该在什么时候传输。基于这一类的干扰模型的最新研究成果是关于最优吞吐量的调度。然而，不难看出，这和无线网络可能实现的“真正的”的最优吞吐量是有实质性差距的。因为基于粗略的干扰模型的调度实际上通常过于保守。

在文献中的另一类干扰抑制的研究考虑更为复杂和细致的模型，即基于信干噪比(SINR：Signal to Interference and Noise Ratio)的模型。它假定链路传输速率是一个在链路接收器端的信干噪比等级的连续函数(例如，最常见的是，香农容量公式：r_l＝B log₂(1+SINR_l)其中r_l是链路l的速率，B是带宽)。这实际上意味着，对于每个信干噪比等级，有一个编码调制方案(MCS:Modulation Coding Scheme)可用来实现容量最大化。然而，这在实际系统中是不可行的。第一，实际系统只有有限数目的编码调制方案，例如，LTE采用三种调制方式：QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)，16QAM(Quadrature AmplitudeModulation)和64QAM，每种调制方式对应于几种编码率。此外，离散的功率控制由于其系统设计的简单性的巨大优势而变得十分有利，例如，LTE网络下行功率控制只使用4个功率偏移参数。

最近，由于无线通信异构网络带来通信网络架构模式的转变，而重新燃起了对分布式网络控制的研究兴趣。而传统的集中式设计要求网络的全局信息来计算一般功率控制问题的解决方案。它以计算复杂度为代价获取良好的网络性能。网络规模越大,复杂性越高。这就是为什么在大规模网络的情况下，它是不可行的。而网络为进一步提高容量，新引入了如小小区(例如，毫微微小区，微微小区，或者甚至是个人小区)和设备到设备(D2D：Device to Device)通信等技术，在不久的将来网络很可能将变得非结构化，而传统的集中式控制因为太过于复杂而效率低下。与之相反，分布式设计,不需要集中式设计所需要的全局信息，只需要本地信息，并且具有计算复杂度低，系统鲁棒性和网络可扩展性的特点，因而在异构网络环境中更具有吸引力。

根据设计方法,在分布式设计可归纳为两大类：确定性算法和随机算法。确定性算法的核心理念通过恰当的转换和分解，将一般的功率控制问题转化为凸问题。然而,由于一般的功率控制问题的非凸性质,这些算法可能会收敛到一个次优的解决方案,以致于在某些高度非凸的网络场景下性能差距会比较大。