[发明专利]一种云无线接入网络下联合下行波束成形和小区附着的方法有效
申请号: | 201610537491.2 | 申请日: | 2016-07-08 |
公开(公告)号: | CN106211198B | 公开(公告)日: | 2019-08-27 |
发明(设计)人: | 王珂;余智;纪红;李曦;张鹤立 | 申请(专利权)人: | 北京邮电大学 |
主分类号: | H04W16/22 | 分类号: | H04W16/22;H04W48/04;H04W48/16;H04B7/06 |
代理公司: | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人: | 赵文利 |
地址: | 100876 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种云无线接入网络下联合下行波束成形和小区附着的方法,属于移动通信领域;具体包括:步骤一、针对某个下行的云无线接入网,建立用户,RRH和BBU pool的系统模型;步骤二、BBU pool感知系统模型的网络信息;步骤三、每个用户根据就近原则,分别通过RRH向BBU pool发送业务请求;步骤四、BBU pool根据业务请求类型,分别为每个用户设定最低的SINR门限;并测量每个RRH到每个用户的信道信息;步骤五、BBU pool根据最低SINR门限、信道信息以及感知的网络信息,使用启发式算法计算下行波束成形向量以及小区附着。优点在于:联合下行波束成形和小区附着可以有效的降低网络能耗,达到节能的目标,同时保证用户的服务质量。 | ||
搜索关键词: | 一种 无线 接入 网络 联合 下行 波束 成形 小区 附着 方法 | ||
【主权项】:
1.一种云无线接入网络下联合下行波束成形和小区附着的方法,其特征在于,具体步骤如下:步骤一、针对某个下行的云无线接入网,建立用户,RRH和BBU pool的系统模型;步骤二、BBU pool感知系统模型的网络信息;网络信息包括RRH的数量,以及各RRH对应的fronthaul链路能服务的最大用户数量;步骤三、每个用户根据就近原则,分别通过RRH向BBU pool发送业务请求;步骤四、BBU pool根据业务请求类型,分别为每个用户设定最低的SINR门限;并测量每个RRH到每个用户的信道信息;hn,i表示第n个RRH到第i个用户的信道信息;步骤五、BBU pool根据最低SINR门限、信道信息以及感知的网络信息,使用启发式算法计算下行波束成形向量以及小区附着;具体步骤如下:步骤501、BBU pool对N个RRH进行初始化;初始化包括:每个RRH处于激活状态,且为所有的用户提供服务;初始时处于连接状态的RRH‑用户对V;以及初始时的网络最低能耗F(min)及其对应的网络波束成形向量且满足F(min)=+∞,具体为:第n个RRH处于激活状态,记为an=1;否则,RRH处于休眠状态,记为an=0;每个RRH为所有的用户提供服务:bn,i=1表示第n个RRH为用户i传输数据;bn,i=0表示第n个RRH不为用户i传输数据;RRH‑用户对用表示;网络能耗F(Φ)表示为:为第n个RRH休眠状态时的电路能耗;为第n个RRH激活状态时的电路能耗;ηn为第n个RRH的射频功率放大器效率;表示第n个RRH的发射功率最大值;wn,i为第n个RRH中用户i的波束成形向量;其中表示向量wn,i的欧几里得范数的平方;步骤502、BBU pool将所有的RRH‑用户对V按优先级进行升序排列;第n个RRH中用户i的优先级βn,i公式计算如下:表示信道信息hn,i的共轭转置;表示松弛的波束成形向量;表示RRH‑用户对(n,i)的有用信号功率,表示RRH‑用户对(n,i)对其他所有用户的干扰之和;表示了第n个RRH的情况;松弛的波束成形向量要满足使网络能耗F(Φ)最小,且符合以下约束条件:SINRi≥γi,i∈I (S2)其中,k为迭代次数;约束条件(S1)表示:第n个RRH中所有用户的发射功率小于等于第n个RRH的发射功率最大值;约束条件(S2)表示第i个用户的信干噪比大于等于BBU Pool为该用户设定的最低门限值γi;约束条件(S3)表示第n个RRH所服务的用户数量小于等于第n个fronthaul链路的容量;约束条件(S4)表示第n个RRH向第i个用户的发射功率要小于第n个RRH的发射功率最大值;约束条件(S5)表示变量an,bn,i取值均为0到1之间的实数;步骤503、BBU pool对升序排列后的RRH‑用户对V进行迭代求解,得到最终网络能耗F(Φ)以及波束成形向量wn,i;步骤504、针对第n个RRH,C‑RAN根据迭代波束成形向量wn,i,计算该RRH的发送数据xn;si表示用户i请求的数据;步骤505、fronthaul链路将数据xn传输给RRH对应的用户,用户得到请求数据si;步骤506、用户小区根据RRH进行附着,结合波束成形向量保证系统模型能耗最低。
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