[发明专利]一种异构网络增强型小区间干扰协调的能效优化方法

权利要求书

1.一种异构网络增强型小区间干扰协调的能效优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)构建一个由宏蜂窝和微蜂窝构成的双层异构蜂窝网络系统，其中用户仅可以选择接入一个基站：宏基站或者微基站；

2)对于每一个宏基站覆盖的区域内，在该区域内的微基站和用户测量信道状态和干扰状态，将其发送给宏基站，宏基站中计算后进行统一的资源调度；

3)用户根据整个带宽接收到的下行信号强度，选择一个宏蜂窝和一个微蜂窝作为候选集合，再通过能效优化的迭代、松弛转化为凸规划问题、取整为原问题的可行解即称为迭代-松弛-取整算法，确定用户接入哪个基站；

4)EE-eICIC迭代算法的初始化，选择误差ε＞0和最大迭代次数K_max，设置初始能效和迭代次数k＝0；

5)EE-eICIC迭代算法，当k≤K_max，对于一个给定的能效求解通过广义分数规划将原始问题OP1简化的优化问题OP2，得到EE-eICIC中几乎空白子帧(ABS)的分配策略如果则收敛到最优值，返回EE-eICIC最优的ABS子帧分配策略和最大的否则设置和令k＝k+1；式中，R_u表示用户u的传输速率，p_u表示用户u的功耗，ε收敛允许的最大误差；

6)配置所述能效的ABS子帧协议，根据所述的迭代-松弛-取整算法，计算得到宏基站可以提供给受其干扰的微基站使用能效的ABS子帧数目；

7)根据所述的松弛-取整算法，分配下行的传输时间资源，并且得到用户下行平均传输时间，确定用户的传输速率和能耗，计算出用户和系统能效；

8)计算结束后，将资源管理和调度的结果通知给各个微基站和用户，从而各个用户进行基于能效的接入和数据传输。

2.根据权利要求1所述的一种异构网络增强型小区间干扰协调的能效优化方法，其特征在于，所述的步骤3)中所使用的迭代-松弛-取整算法前期准备及其过程如下：

A、建立信干噪比(SINR)模型，同一个基站使用时分复用，小区内只存在三类干扰：宏基站与宏基站、宏基站与微基站和微基站与微基站之间的干扰，根据干扰和ABS协议，得到SINR模型；

B、根据SINR模型，采用香农容量公式或者LTE中SINR与速率的对应表可以得到用户的平均传输速率r_u；

C、建立基于eICIC的能效优化模型；

求解变量的集合其中R_u表示用户u的传输速率，p_u表示用户u的功耗，x_u用户在non-ABS中的下行传输时间，y_u,A用户在ABS的下行传输时间，y_u,nA用户在non-ABS的下行传输时间，A_p表示微基站可用的ABS子帧而宏基站保持下行静默,N_m表示宏基站可以使用的non-ABS子帧数，进而建立原始问题(OP1，Optimization Problem1)，OP1是以式(1)速率和能耗之比的能效优化为目标和约束条件(2)-(10)构成的优化问题如下：

x_u(y_u,A+y_u,nA)＝0 (4)

x_u≥0,y_u,A≥0,y_u,nA≥0 (9)

约束(2)表示用户的传输速率不能超过从宏蜂窝或微蜂窝获得的时间比例，以及用户的最小速率要求约束(3)表示，用户的能耗不能大于从宏蜂窝或微蜂窝的获得的时间比例，以及用户的最大功率限制；约束(4)表示用户仅能接入单个宏蜂窝或微蜂窝，而不能同时接入；约束(5)表示在干扰集合I_BS中ABS子帧与non-ABS子帧总数限制，其中I_BS，BS∈{macro，pico}表示所有干扰微蜂窝和所有干扰宏蜂窝的集合；约束(6)表示从宏蜂窝分配给用户子帧的时间比例小于总的non-ABS子帧数N_m；约束(7)表示从微蜂窝分配给用户的ABS子帧时间比例小于总的ABS子帧A_p；约束(8)表示从微蜂窝分配给用户的子帧时间比例小于总ABS周期N_sf，也表示从宏蜂窝或者微蜂窝分配给用户的子帧数小于总的可用子帧数；

式中，N⁺表示非负整数的集合；U为用户u的集合；m为宏基站macro的首字母缩写；M为宏基站的m的集合；p为微基站pico的首字母缩写；P为微基站p的集合；m_u为接入宏基站的用户集合；p_u为接入微基站的用户集合；N_sf为ABS的周期,一个ABS帧包含的子帧数；N_m为宏基站可以使用的non-ABS子帧,即宏基站可以进行下行传输的子帧数；A_P为微基站可用的ABS子帧，宏基站保持下行静默；宏基站的传输功率；宏基站广播信号的传输功率；微基站的传输功率；用户允许的最大接收功率；在non-ABS子帧从宏基站获得的下行传输速率；在ABS子帧从微基站获得的下行传输速率；在non-ABS子帧从微基站获得的下行传输速率；

D、由于约束式(4)和式(10)，OP1是一个混合整数规划问题，然而，即使消除约束式(4)并松弛式(10)到非负实数R⁺，但由于目标函数的非凸性，OP1仍然不是凸问题，首先利用分数规划，对OP1的优化问题重新转化为优化问题OP2；

s.t.(2)-(10)

其中(2)-(10)表示OP1优化问题中的约束条件(2)到(10)的所有式子，表示用户的速率和功率之比，即用户的能效；

E、通过权利1所述的EE-eICIC的迭代算法求解的转化后的优化问题OP2，包括以下步骤：

①选择误差ε＞0和最大的迭代次数K_max；

②设置EE中和迭代次数k＝0；

③当k≤K_max和convergence＝false表示不收敛；

对于一个给定的求解问题OP2，得到EE-eICIC中几乎空白子帧(ABS)的分配策略如果则convergence＝true表示收敛，返回EE-eICIC最优的ABS子帧分配策略和最大的否则设置和令k＝k+1，继续运行步骤③；

F、松弛-取整算法求解OP2；

首先，整数变量可以松弛为非负实数，从而得到凸规划问题，便于求解，然后，通过取整操作得到OP3的可行解，详细说明如下：

1)松弛：将OP2松弛为OP3进行求解；通过忽略约束式(4)和松弛约束式(10)中N_m和A_p上的可行空间，得到OP3，放松约束式(10)后，N_m和A_p可以取非负实数，去除约束式(6)对原始问题OP1的影响主要在于用户在下行链路传输中同时从宏蜂窝和微蜂窝接收无线资源，对于优化变量OP3建模为：

S.t.(2)-(3)和(5)-(9)

其中R⁺是非负实数的集合，(2)-(3)表示OP1优化问题中的约束条件(2)到(3),(5)-(9)表示OP1优化问题中的约束条件(5)到(9)；

2)取整：在第二步中，对第一步求解的结果，适当地舍入，进行取整操作，得到OP2的可行解。