[发明专利]一种基于能效的异构蜂窝网络微基站部署方法

权利要求书

1.一种基于能效的异构蜂窝网络微基站部署方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)系统建模：利用随机几何中的几次泊松过程对宏基站、微基站和用户进行建模，得到两层异构蜂窝网络模型，用户采用基于最大的基站接入准则；将目标用户的位置记为原点位置，将第k层的第i个基站的位置记为r_ki，基站r_ki与目标用户之间的信道衰落损耗记为路径损耗函数为L(r_ki)＝||r_ki||^-α，k＝1,2，α＞2，α为路径损耗系数；

(2)目标用户的信干比分析：基于两层异构蜂窝网络模型计算目标用户的信干比；目标用户接收到的信号功率为目标用户的信干比为其中，I为其他基站对目标用户的总干扰，第k层所有基站的发射功率均为P_Tk；

(3)目标用户的覆盖率分析：采用目标用户接收信干比的互补累计分布函数表示目标用户的覆盖率分布，使用泊松过程的概率生成函数和拉普拉斯变换的特性推导系统对目标用户的覆盖率；

(4)两层异构蜂窝网络的最小吞吐量分析：使用各层基站对目标用户的覆盖率和香农定理推导系统的最小吞吐量；

(5)分析两层基站的总功率消耗：基站的功率消耗主要由静态功耗和动态功耗两部分，根据基站的功率消耗和系统的最小吞吐量推导基站的总功率消耗；

(6)两层异构蜂窝网络的能量效率数学模型：将能量效率定义为系统单位面积的总吞吐量和总功率消耗的比值；

(7)两层异构蜂窝网络能量效率的优化：优化变量为微基站的密度，优化目标函数为负的能量效率，微基站的密度上限低于宏基站的密度，优化方法为黄金分割法。

2.根据权利要求1所述的基于能效的异构蜂窝网络微基站部署方法，其特征在于：所述步骤(3)中，使用泊松过程的概率生成函数和拉普拉斯变换的特性推导系统对目标用户的覆盖率，具体表示为其中，P_C为系统对目标用户的覆盖率，λ_k为第k层基站的密度，β_k为目标用户接入第k层基站的信干比门限。

3.根据权利要求2所述的基于能效的异构蜂窝网络微基站部署方法，其特征在于：所述步骤(4)中，首先推导每个用户连接到第k层基站的时间占比为然后使用覆盖率和香农定理推导系统的最小吞吐量为P_Ck为第k层基站对目标用户的覆盖率，λ_u为用户密度，R_k为目标用户连接到第k层基站的可达速率，B为系统带宽，第k层所有基站的服务用户数均为N_k。

4.根据权利要求3所述的基于能效的异构蜂窝网络微基站部署方法，其特征在于：所述步骤(5)中，第k层所有基站的总功率消耗均为P_k＝P_{static_k}+E[N_k]P_Tk，第k层所有基站的静态功耗均为P_{static_k}。

5.根据权利要求4所述的基于能效的异构蜂窝网络微基站部署方法，其特征在于：所述步骤(7)中，优化目标函数为的负的能量效率，即f(x)＝0-η_EE(x)，黄金分割法的具体过程为：

(a)设定初始区间(a,b)以及精度ε＞0；

(b)令x₂＝a+0.618(b-a)，f₂＝f(x₂)，转步骤(c)；

(c)令x₁＝a+0.382(b-a)，f₁＝f(x₁)，转步骤(d)；

(d)若|x₁-x₂|＜ε，则停止迭代；若|f₁-f₂|≥ε，则转步骤(e)；

(e)若f₁＜f₂，则b＝x₂，x₂＝x₁，x₁＝a+0.382(b-a)，转步骤(d)；

若f₁＝f₂，则a＝x₁，b＝x₂，转步骤(b)；

若f₁＞f₂，则a＝x₁，x₁＝x₂，x₂＝a+0.618(b-a)，转步骤(d)。