[发明专利]一种最小化基站发射功率的mmWave多小区干扰抑制方法有效
申请号: | 201810084655.X | 申请日: | 2018-01-29 |
公开(公告)号: | CN108449122B | 公开(公告)日: | 2021-03-23 |
发明(设计)人: | 张祖凡;余鸿晖 | 申请(专利权)人: | 重庆邮电大学 |
主分类号: | H04B7/06 | 分类号: | H04B7/06;H04B7/08 |
代理公司: | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人: | 刘小红 |
地址: | 400065 重*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 最小化 基站 发射 功率 mmwave 小区 干扰 抑制 方法 | ||
1.一种最小化基站发射功率的mmWave多小区干扰抑制方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:将呈现当波束宽度发生变化时主瓣和旁瓣增益发生滚降特性的高斯天线模型和呈现定向传输的mmWave双射线信道模型结合形成联合系统模型;
步骤二:基于步骤一的联合系统模型,将基站发射功率最小化问题转化为用户关联和最佳波束宽度选择;
步骤三:基于分布式框架下,基站收集本地信道状态信息CSI,通过本地CSI选择配对之后SINR大于一定阈值的用户;
步骤四:基于分布式框架下,用户在相邻基站中,根据最小发射功率准则选择符合条件的基站进行关联;
步骤五:使用粒子群优化方法进行迭代搜索,选择最佳波束宽度;
步骤六:通过完成mmWave多小区基站发射功率最小化,实现多小区干扰抑制。
2.根据权利要求1所述的最小化基站发射功率的mmWave多小区干扰抑制方法,其特征在于,所述步骤一中高斯天线模型捕获了实际辐射模式的“滚降”特性,在该模型中,令ω为相对于视轴的方向角,沿着该方向的天线增益,具体公式如下:
其中,*表示θh是半功率波束宽度,ξm是主瓣波束宽度,f(ξm,θh)定义为x表示上述天线增益公式中的ω,即相对于视轴的方向角,因为其是一个变量,所以需对其求积分;
mmWave双射线模型考虑了两个主要的并存传输路径,即视距LOS路径和反射路径,信道系数为:
其中,λ是mmWave波长,G(*)表示定向天线的辐射方向图,R为基站与用户之间的距离,表示相对于地平面的反射角,ht为mmWave基站高度,hr为用户高度,为相位差,d表示基站和用户之间的水平距离,表示反射系数,分别表示垂直和水平极化的电磁波,ε表示地面的介电常数。
3.根据权利要求1所述的最小化基站发射功率的mmWave多小区干扰抑制方法,其特征在于,所述步骤二:基于联合系统模型,将基站发射功率最小化问题转化为用户关联和最佳波束宽度选择,具体包括:根据交替方向乘数法将发射功率最小化问题分解为两个子问题,分别求解,联合两个子问题的答案即为该问题的解。
4.根据权利要求1所述的最小化基站发射功率的mmWave多小区干扰抑制方法,其特征在于,所述步骤四的具体处理过程为:基于分布式框架下,用户端根据最小发射功率准则,负责筛选基站,即用户i对符合步骤二条件的M个基站发射功率中各元素进行升序排列构成集合p*,具体地,p*=(p*(1),p*(2),…,p*(M)),p*(1)<p*(2)<…<p*(M),进而选取最小发射功率p*(1)的基站与该用户进行配对。
5.根据权利要求4所述的最小化基站发射功率的mmWave多小区干扰抑制方法,其特征在于,所述步骤五使用粒子群优化方法进行迭代搜索,选择最佳波束宽度,具体包括:
首先为所有的波束分配一个固定的波束宽度,并且设置速度矢量在[0°,90°]范围内随机均匀抽取速度矢量,然后通过适应度函数迭代地评估每个粒子位置,直到找到最佳位置,基于当前速度,粒子的个体最佳位置和邻居的最佳位置,迭代地改进速度,具体的过程为:
其中,δ,τ和σ是启发式方法搜索过程中采用的参数,Δτ和Δσ是[0,1]均匀变化的随机变量,表示粒子i的历史最佳位置,表示粒子i当前位置,表示种群历史最佳位置。
6.根据权利要求4所述的最小化基站发射功率的mmWave多小区干扰抑制方法,其特征在于,所述步骤六:通过完成mmWave多小区基站发射功率最小化,实现多小区干扰抑制具体包括:将用户关联和最佳波束宽度选择联合处理,分别完成用户关联匹配和搜索寻找到最佳波束宽度,从而解决mmWave多小区基站发射功率最小化问题,最终实现多小区干扰抑制。
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