[发明专利]一种基于干扰阈值的多用户超密集异构小区动态分簇方法

说明书

本发明公开了一种基于干扰阈值的多用户超密集异构小区动态分簇方法，计算一个宏小区内所有小小区两两之间的平均干扰强度，设定一个干扰阈值，将干扰强度超过所述干扰阈值的小小区归为一个簇；其中，通过计算一个小小区中每个用户接收到另一个小小区中多天线基站的发射线号强度的平均值来作为两个小小区A、B之间的平均信道干扰强度；干扰阈值设定的大小用无线回程的开销大小以及小小区之间的干扰作为权衡，通过得到任意两个小小区之间的平均信道干扰强度，遍历最小值以及最大值来从中选择最合适的阈值。

【技术领域】

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于干扰阈值的多用户超密集异构小区动态分簇方法。

【背景技术】

随着先进通信设备(如智能手机、平板电脑和笔记本电脑等)的不断增多以及新兴的多媒体应用的快速普及，移动数据流量呈现出爆炸性增长。为了应对网络容量巨大的提升，同时考虑稀缺的频谱资源，一般情况下，人们普遍认为只能通过网络密集化实现，例如，增加单位面积天线数量。实现这一部署通常通过密集化部署小小区技术。这一技术被认为是实现高数据速率、强覆盖增益以及满足普遍存在的宽带移动服务急速需求有前景和有效的解决方案。

然而，为这些小小区提供高效和经济的回程解决方案是一个具有挑战性的问题。虽然有线回程链路保证了高数据速率的可靠性，但是在所有小小区基站之间建立有线连接是不切实际的，并且成本很高。因此，使用无线回程链路通信是一种经济且现实的方法。在超密集网络部署中，大量的小小区基站之间需要借助X2接口进行协作，频繁的信令交换会造成很大的开销。于是，将小小区进行分簇可以很大程度上解决了这一难题，不仅仅减少了回程开销，也方便了小小区的管理，同时能够通过预编码等技术消除簇内小小区之间的干扰，获得更好的吞吐量增益。

目前，现有典型的分簇方法有k-means算法，通过选取k个点作为初始质心，形成k个簇，重新计算质心，直到簇不发生变化或者达到最大的迭代次数。

专利公开号为CN 107426825 A中，发明人借助于k-means思想公开了一种基于干扰协调的小区分簇算法，该发明使每个用户能够自由的选择最合适的协作簇，算法的思想是迭代地分配节点到集群中，确保在每次迭代过程中分配到群内节点的距离增量最小化，把干扰比较强的用户放到一个群中同时进行处理，对群间干扰采用基于时域或频域的干扰避免技术对群内干扰采用小区间干扰协调技术上述技术中的分簇方法。该方法是将整个进行分裂得到不同的簇。

专利公开号为CN 104602279 A中，发明人提供了一种异构网络中的基于阈值的协作分簇方法和装置，所提方法主要是先计算出异构网络中用户终端接受到的每个非所在基站的干扰信号强度将每个非所在基站的干扰信号强度，将每个非所在基站的干扰信号强度与设定的协作基站强度阈值进行比较，当非所在基站的干扰信号强度大于设定的协作基站强度阈值时，则将非所在基站归纳于用户终端的协作基站簇。需要计算多个干扰强度，算法复杂度比较高。

【发明内容】

本发明的目的是提供一种基于干扰阈值的多用户超密集异构小区动态分簇方法，以解决现有技术中密集组网情况下，小小区数量极多并且难以管理问题。

本发明采用以下技术方案：一种基于干扰阈值的多用户超密集异构小区动态分簇方法，计算一个宏小区内所有小小区两两之间的平均干扰强度，设定一个干扰阈值，将干扰强度超过所述干扰阈值的小小区归为一个簇；

其中，通过计算一个小小区中每个用户接收到另一个小小区中多天线基站的发射线号强度的平均值来作为两个小小区A、B之间的平均信道干扰强度；

干扰阈值设定的大小用无线回程的开销大小以及小小区之间的干扰作为权衡，通过得到任意两个小小区之间的平均信道干扰强度，遍历最小值以及最大值来从中选择最合适的阈值。

进一步的，具体按照以下步骤实施：