密集小蜂窝网络中基于能效的资源分配方案.pdf-资料库

2019年 3 月第 4 0 卷第 3 期计算机工程与设计 C O M P U T E R E N G I N E E R I N G A N D D E S I G N M a r . 2019 Vol. 40 N o . 3 密集小蜂窝网络中基于能效的资源分配方案韦世红，张丽 < ( 重庆邮电大学移动通信技术重点实验室，重庆 400065) 摘要：针对小蜂窝网络密集部署带来的能耗和干扰严重的问题，提出一种以最大化网络能效为目标的资源分配方案，通过联合优化信道分配和功率分配，最大化网络能效。把有邻居关系的小区分成小区簇，在小区簇里把相关干扰小的用户分成用户簇，减轻网络干扰，以最大化用户簇的能效为目标进行子信道分配，采用分式规划进行功率分配。仿真结果表明，所提算法在网络能效方面有大幅提高。关键词$ 密集小蜂窝；网络能效；干扰；分簇；子信道分配；功率分配中图法分类号！ T N 911 文献标识号：A 文章编号$ 1000-7024 (2019) 03-0601-06 doi: 10. 16208!. issnl000-7024. 2019. 03. 001 Resource allocation scheme based on energy efficiency in dense small cell networks WEI Shi-hong， ZHANG Li+ (Key Lab of Mobile Communications Technology, Chongqing University ff Posts and Communications，Chongqing 400065，China) Abstract： Aiming at the networks & a resource allocation was maximized by jointly controlling sub-channel and power allocation. The neighborhood small cells were divided into small network energy efficiency was serious interference caused by scheme for maximizing the proposed. The problems of energy consumption and dense clusters，and the users in the cell cluster with small related interference were divided into interference. Sub-chanml allocation was carried out to maximize the energy efficiency of the was carried out by the fractional programming. Simulation results show that the proposed algorithm can achieve formance improvement in terms of network energy-efficiency. Key words： dense small cell； network energy-efficiency； interference; cluster； sub-chanml allocation； power allocation / 引言源消耗。针对宏基站和小基站以频谱共享的方式所设计的资源分配方案，文献 [ 7 ] 研究了能效最大化的联合子信道随着互联网的广泛应用和移动智能终端的普及，移动和功率分配问题，由于优化问题是非凸问题，因此，将分网络中流量分布的不均衡，导致一些热点区域往往集中了数形式转化为等价的减法形式，并通过迭代得到优化的功密度较大的用户或是对数据流量有较高需求的用户群体。率分配。文献 [ 8 ] 通过功率控制来降低网络干扰。文此外，由于地理环境的限制或网络规划不到位而导致一些献 [ 9 ] 采用分簇的方法解决干扰，然后以最大化吞吐量为 “盲点”区域得不到有效覆盖。面对以上挑战，通过部署各目的进行功率分配，最后利用注水定理进行功率分配。文类小区（small cell) 可以有效解决覆盖空洞并积极应对流献 [ 1 0 ] 利用博弈论优化网络性能。文献 [ 1 1 ] 以速率比量激增的需求1 4]。例公平作为约束条件进行信道分配，然后以最大化能效为针对小蜂窝网络的特点，文献 [ 5 ] 提出以最大化网络目的进行功率分配。文献 [ 1 2 ] 针对小蜂窝异构网络，提吞吐量为目的小区匹配方法。文献 + 6 ] 提出一种启发式算出了一种基于能效的小区选择与资源分配联合优化方案。法来最小化网络能耗，作者利用环境感知信息减小网络能然而，以上研究均没有考虑资源分配和干扰的影响，针对收稿日期：2017-12-27;修订日期：2018-01-26 基金项目：国家自然科学基金项目（61401053);长江学者和创新团队发展计划基金项目（IRT1299);重庆市科委基金项目（cstc2013yykfA40010) 作者简介：韦世红（1 9 7 0 -)，女，重庆人，博士，副教授，研究方向为移动通信、小蜂窝资源分配；+ 通讯作者：张丽（ 1992 - ) ，女，河南商丘人，硕士研究生，研究方向为小蜂窝网络资源分配。E-mail: 2441436183@qq.com

• 602 • 计算机工程与设计 2019 年以上研究的不足，本文提出一种基于能效的资源分配方法，其中，C 1 表示接入该基站的用户数必须小于该基站的最大能够减轻网络升网络能效。负载；C 2 表示接入过程中每个用户最多接入一'个基站；C 3 1 系统模型是用户的最低传输速率要求，其中 R f 1 2 * * * 6 * 8 9 10表示用户的最小传输速率；C 4 表示网络的中断概率不能超过网络的最大容忍密集小蜂窝网络模型如图 1 所示，宏基站位于网络中度；- max是基站 m 的最大传输功率；C 7 是二进制变量，表心，小基站随机分布在网络中，用户随机分布在宏基：示用户和基站匹配的指示因子，如果用户 k 接入基站 m 占盖范围内，宏基站和小基资源。用子信道），则 Ak，n，m " 1 ，否则 Ak，n，m " 0 # —r 是电路功率包括处理器电路、回程链路等的。 3 子信道和功率分配由于在密集小蜂窝网络中宏基站和小基站采用同频部署方式，网络中存在同层和跨层。为轻，采用基于分簇的资源分配方法，包括 4 步：小区分簇 #用户分簇；子信道分配；功率分配。 3 . 1 小区分簇首先基站 4 中的一个用户将他接收到的来自其它基站的 S I N R 上报给其服务基站4 用 S I N 亿表示来自服务基站 4 的信干噪比，用 S I N R • 表示来自其它基站的信干噪比，用 B 代表基站集合，B " {1，2,…M }，用集合 ^代表用其中 4/ $ B ，且 4+ / 。基站 4收到了用户发送的S I N R 信息户的，卩 " {1，2,…K }。宏基站和小基 N 个子信后，便依次对 S I N R 进行判断，如果 S I N 亿一 S I N R ' I h ，，假设用户々接入基站m 占用子信道〃，则用户接收的信其中 I. 是一个可调整的参数，即当来自服务基站的 S I N R 干噪比是与来自其它基的差小 SIN R k = P k,n,mhk,n,m ⑴ 为基站 z 的一个邻居基站， I ，基站 / 便被判定基站 4 会把基站 / 的序号 / 1 &0 添加到自己的邻近小区列表中。当一个基站服务多个用户其中，h ，n，m 表示用户' 连接基站m 占用子信道n 的信道增益，时，只要有一个用报的信息指示某个基站为邻居基站， - k n m 是基站m 给用户k 的发射功率，I 表示用户k 的所有干扰个基会被添加到服务基站的邻近基表中。每个基，N 。是加性高斯白噪声，因此用户k 的速小方法构造第一类图，其中表基站，边 Rk = W hg2(11 SIN R k% (2) 2 问题规划基的邻居，把有邻居的两个用边连，小区分簇。小区分在表 1 中，其中 n 是小区簇的，凡小的变量，以最大化网络能效为目的，联合优化子信道和功率分 * 一个 & 用存有小的。配，其为 # # W l 〇g(1 1 —k，n，mhk，n，m $Ik，$U/k ‘.0 ^n/P 0 n / I N〇 > !k，n，m 算法一*：小区分簾表 1 小区分簇算法 # # P k n n m m1 M Par m=1 n=1 C\" # k$U ，n，m % 7 m_max C2 ： #]Xk,n,m % 1 m$B C3：# Xk,n,mR7m & Rkarg8 m$B C& xpnet ' ( C5：Pk,n,m ) 0 * k ,n,m K N C6 ： # # Xk,n,m-k,n,m % -KT k = 1 n = 1 C 7 :!k，n，m $ $ ，1) (1) 初始化：n= 1 ，&5 = 0 ，S 4 ) = 0 for * 4 / $ B do (2) $ ) i f 基站 4 和基站 / 是邻居关系 then i f 基站 4 和基站 / 还未被分到任意一簇 then $ ) $ ) 把基站 4 和基站 / 分成一个新簇 n S 4 ) = S ( ) = n n= n+ 1 ，NS = N S< 1 else i f 基站 4和基站 / ，其中任意一个已被分到簇 0 then把 $ ) (6) $ ) (8) 基站 4 和基站 / 加进簇 0 end if end if (9) (10) end if (11) end for

第 4 0 卷第 3 期韦世红，张丽：密集小蜂窝网络中基于能效的资源分配方案 • 60 3 • 3 . 2 用户分簇小区分簇完成后，首先定义小区簇中用户的干扰权重以最大化用户簇的能效为目的迭代地分配子信道到用户簇。表 3 中，N „ 表示候选子信道集，c 表示用户簇的数量，该过为用户的信干噪比的倒数，即程迭代执行 r = 「凡 /C ~|轮直到所有子信道分配完。 # " " SIN R k P k,n,mht,n,m 1 &0 & % ⑷ 然后建立一个新的顶点集为V 边集为 £ 的子图，其中顶点为小区簇中的用户，边表示顶点之间相关干扰的权值, 两个顶点之间边的权值代表两个用户的相关干扰的总和, 表示为 H (ki ,k2) = H (k2 ,ki) = -"1十 "5； , 十 " 2 十 "* k# ' 在不同小区其它 ⑷ ）式中："# , " 2 分别代表用户 k#, k2 的干扰权值，是用户簇的干扰的上界，用来限制每个用户簇里的顶点数。从式中可以看到，当来自同一个小区的任意两个顶点被分配给同一个用户簇时，该用户簇的权重总和会大于" . ，即来自同一个小区的任意两个顶点不会分配给同一个用户簇。以最小化用户簇的干扰权重和为目的，将相关干扰小的用户分成一簇。用户分簇过程是从子图中随机选择的顶表 3 子信道分配算法算法三：子信道分配 (1) 初始化： r = 1 (2) when N ) 是非空集时 do (Sjw henr^ FN n /C -! do O w h e n f 是非空集时 do ⑷ )用户簇 ^选择使该用户簇平均能效最大的子信道 n * ⑷ )把 n* 保存在用户簇 d 的集合 ^ n * ) ， C = ^ \ { 必， Nn = Nn\{n” (7) end when (8) end when (9) r = r + 1 (10) end when 3. 4 功率分配子信道分配完成后，以最大化网络能效为目标优化功点开始，迭代地，通过添加来自其它小区的顶点来遍历子率分配，其优化问题可以表示为图，从而最小化当前用户簇的权重。当用户簇的所有顶点的干扰权重和达到上限时，用户簇将被独立成簇，并且从剩余的顶点开始生成一个新的用户簇。这样同一用户簇中的用户分配同一个子信道，总的干扰将被减轻，因为，首先采用了小区分簇的方法将有邻居关系的小区分成簇，然后在小区簇中将相关干扰小的用户分成用户簇，从而同一个用户簇里的用户之间的干扰最小。表 2 描述了用户分簇的过程，其中 V 是尚未分配的顶点集，开始时，它保存子图的所有顶点。当前候选的用户簇用 6 表示，生成的用户簇集合用表示，并且中的每个元素指示子图中的用户簇。表 2 用户分簇算法算法二：用户分簇） when V 非空时 do ⑷）初始化：6 是空集， C = 1 ，V 包含子图中的所有顶点 ⑷ ⑷）从顶点集 V 随机选取顶点〜 6 = - } ， V = V \ - } ⑷）when用户簇 6 的权重和小于 do ⑷）从顶点集 V 选取使用户簇干扰权重和最小的顶点 0 ， bc = bc U B ' } , V = V \{v'} (6) end when ⑷）把 6 保存在用户簇集合，中， c = c + 1 (8) end when 3 3 子信道分配 # # W hg(1十 ________—k，n，mhk，n，rr, # j /$I k fT m .k ，n，P k 十 N〇 ■ ~M N X Y —k n n lM P . C1： R( & R|arg8 C 2 ： Pk,n,m ) 〇 * n N C 3 ： # Pk,n,m % PS5x,V m n = 1 (6) (6a) (6b) (6c) 优化问题式（6 ) 是两个函数的比值，该优化问题是一个非线性分式优化问题，令 g 为系统能效 og 1 1 . 0 0，n，j 十 N〇 , 1 # - 4 ⑷ g* 为 g 所对应的最大能效，即〇g ⑷ 十 # }$Ik，$u/k i,mhk,n,m . 0 0，j 十 N〇 , og 1十 # P k,n,mhk,n,ir, hk，，Pk'， j 十 N〇. t t P k n n + M P a 小区分簇和用户分簇完成后，采用比例公平调度方案, (8)

• 604 • 计算机工程与设计 2019 年根据文献 [ 1 1 ] , 当且仅当满足式（$ ) 时，可实现最 D = min m a x L (■/，" ，€，P ) 7，— P s. t. b ^0 (16) -k ，n，mhk，n，m_________ \ 通过解决卡罗需-库恩-塔克K K T 条件，（karush-kuhn- 大能效 ^ # N ， m a x # # Wlog(1 1 D [ # # P n 1 M Pa 0 9) 因此，优化问题式 $ ) 可转换为如下等价形式 -knmhknm________ # & / m a x # # Wl〇g (1 1 tucker, K K T ) , 用拉格朗日函数 L (y , ~ f ,P ) 对求偏导并令其等于零，求得基站 m 到用户 k 的发射功率为 Pk, m a x — ， 2 $ ln2(g + ^ + y) :十&0 .k，n (17) 通过梯度法求解拉格朗日乘子，其过程如下 n 1 & 0 ' 7( I 1 1 ) " m a x ' 0 # ( ) —!1() X D # # P knn1 M P5 m=1n=1 (18) ; (6a)-(6c) (10) $ ( 1 1 ) = m a x —，（）一！2() X C R T —i f 9 )} (9) 受参考文献 [ 1 1 ] 的启发 & 在优化问题式（1 0 ) 中引 n ( ( + 1 ) = 人一个条件 C 4 , 如下所示 64' # j/$ik'kf$u/iJlk'n —k'n/%+mx $ 1 ) C 4 可以看作是每个子信道中的最大干扰，C 4 可以为 m a x — ; ( / ) —! 3 (/)><( | ^ ¥ m^ n n —Pk■n■m )} 其中（） 0 为迭代步长， $ —,2,3}是极小的迭代步长，功率分配算法见表 4 。 20) C 4 ： P k,n,m ( I + I D .k'n, (12) 表 4 功率分配算法引人约束条件 C 4 之后，优化问题式（）将进一步转算法四：功率分配为 M & \ 飞 \ ^ TT71 / 1 I k,n,m'T-k,n,?r, 2 i〇g(1 十 l x 1 & 。 p , m ax # # 1 n=1 m & ? ( # # P k,n, „ 1 M - „ ) =1 n=1 6 1 : ik & C 2 ： pknm ) 0 * k ,n, m & 63: # pkn,m % -ma , * m n=1 (13) (13 ) (13b) $13c) 64 : Pk,n,m % ： ( | + |— 1).k，n，m ( ) (1) 初始化：收敛精度！m x 能效值D = 1 迭代步长（= 0,最大迭代步长 (2) repeat ⑶对于给定的D 解决最优化问题(17)获得功率Pknm ⑷ if # 2 1 og( 1 1 」 n 1 \ P k,n,m. k ,n ,m 、 then (5) P k，n，m # P knm1 —<3T ) % ! m 采用分布式方式对网络中每个基站独立执行功率分配方案。因此，对于每个小区，其最优功率分配方案可以通过解决下面优化问题来获得 (6) else q -- m f g w k g 1 十 )— d ; ; (13a)-(13d) ) ( 4 ) (7) end if # 2 〇 g ( 1 1 k 1 i r & # jP k n，m1 P ar n 1 P & # W lo g ( 1 1 P 4 1 &0 ^PiP fk,n,m1 P ar n 1 ( = ( 1 1 优化问题式（4 ) 的拉格朗日函数表达式如下 U y , & & = 习 Wlog(l 十丨’ — & D ( # j—k,n,m 1 —5 ) 1 — # j -k,n,m } 1 " C R T — ( | + | — 1).k，n Pk, (8) until满足收敛条件或者（= Lm, end repeat 4 仿真结果与分析本节对所提算法与文献 [ 9 , 基于图论的资源分配算法、文献 [ 1 1 , 以最大化能效为目的的资源分配算法进行仿真对比分析，实验结果表明所提算法提高了网络能效， (15) 其仿真参数见表 5。式中：y , … f 分别是约束条件C 3,C 1,C 4 的拉格朗日乘子, 图 2 是在不同的阈值下，网络能效的累积分布函数优化问题式（1 5 ) 的拉格朗日对偶问题可表示为图，这里某一个用户能效的累积分布函数（C D F ) 的计算

第 4 0 卷第 3 期韦世红，张丽：密集小蜂窝网络中基于能效的资源分配方案 • 605 • 表 5 系统参数用户分簇，有小了网络中的，而且以最大化能效系统参数 M BS 半径 SB S 半径 M BS - 陳 SB S - 陳系统总带宽载波频率载波间隔噪声设定值 200 45 46 dBm 30 dBm 10 MHz 2 GHz 180 kHz - 1 7 4 dBm/Hz ( i a u)鍚图掊崎 1.0 2.0 能效/(Mhit/Jonle) 为目的能效。的信道和分配，从而提高了网络的图 5 网络能效随着小基传输的变化 aj l n o f / l l q ) /辕溫迭代次数 ~ ^ 所提算法R-target=0.5Mbit/s ~ ^ 女献[11]R—target=0.5Mbit/s 所提算法 R-target=lMbit/s + ^ ® C[1 l ]R-target=l Mbit/s 所提算法 R-target= 1.5Mbit/s ® C[ 11 ]R-target= 1.5 Mbit/s + 5.0 6.0 图 3 能效与迭代次数的关系 3.0 4.0 /^=2dB —^― Ith=4dB — Ith=6dB -^― /^=8dB 图 2 能效累积分布函数是指小个能效的用在总用中所占的比例。从图中，随着的，网络能增加的。这是因为当 4 增大时，网络中有越多的小区合作参与分簇，小区分簇有效减小了网络中的干扰，从而网络能加。图 3 描述了在不同用户最小速率要求下，随着迭代次数的增加能效的变化。从图 3 ，网络能效趋于平稳收敛状态，该能效为网络的最大（最优％能效，其 • 应的资源分配方案也是最优方案，且所提算法能效高于对比，网络能效的与子信道和分配方法有关。另一方面，当网络中用户具有的服务质量时，网络的能效越高，因为用户具有较低的服务质量要求时，用户可选择的范围越大，从而网络能效越高。从图 4 中可以看出，随着小基目的增大，3 种算法的网络能效均增大，说明小基网络能高，能效高比，因为 [ 9 ] 利用注水定分配，未考虑用户的公平性，不能保证网络能，文献 [ 1 1 ] 以速率比例公平作为约束条件进信道分配，然能效为目的分配，未考虑网络中的干扰，随着小基站的，网络中的干扰势必越来越严重，所以该方案下的能效不能达到最优。 J y )^ ^ 一^ ,— X 106 4.5 / y/ 4 V / A' / z 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 + 本文所提算法 + 文献[11] + 文献[9] 小基站数图 4 能效与小基站数的关系 x 106 .8 .6 .4 .2 5 5. 5. 5. 5. 4. 4* .8 .6 aj l n o f / l l q ) /辕溫 + 本文所提算法 + 文献 [11] + 文献[9] 能高，因为首先小区分簇和图 5 能效与小基站最大发射功率的关系

• 606 • 计算机工程与设计 2019 年的趋势图，从图中可以看出，所提算法优于对比文献的算法。当小基站的传输功率较小的时，网络能效随着小基站的传输功率增大而增大，当小基站的传输功率达到一定值时，网络能效处于一个稳定的状态。继续增大小基站传输功率已不能再提升网络能效。 5 结束语在密集小蜂窝网络中，随着小基站的广泛部署导致了严重的干扰和系统能耗的增加。为了有效降低系统能耗提升网络能效，提出了一种基于能效的资源分配方案，通过联合优化子信道分配和功率分配，最大化网络能效。仿真结果表明，采用小区分簇和用户分簇的方法能够有效减轻干扰，所提的信道分配和功率分配算法具有很好的收敛性，并且，在网络能效方面有大幅提高。为了更好地满足用户服务质量需求，在下一步的研究过程中可以针对不同用户的不同服务请求引人需求差异性。参考文献： [1] H U R Q ，QIANY, An energy efficient and spectrum efficient wireless heterogeneous network framework for 5G systems [J], IEEE Communications Magazine， 2014, 52 (5 ): 94-101. [2] Tam H H M ， Tuan H D ， Ngo D T ， et al. Joint load bala ncing and interference management for small-cell heterogeneous networks with limited backhaul capacity [J ]. IEEE Transac tions on Wireless Communications， 2017， 16 (2 ): 872-884. [5] Boostanimehr H ， Bhargava V K. Unified and distributed QoS- driven cell association algorithms in heterogeneous networks [J], IEEE Transactions on Wireless Communications， 2015, 14 (3 ) ： 1650-1662. [6] Mesodiakaki A ， Adelantado F， Alonso L ， et al. Energy- efficient context-aware user association for outdoor small cell heterogeneous networks [C] //Proceedings of the IEEE Inte-- national Conference on Communications. Sydney： IEEE， 2014" 1614-1619. [7] Wang M ， Tian H ， Nie G. Energy efficient power and subchannel allocation in dense OFDMA small cell networks [C ] / /Proceedings of the IEEE 80th Vehicular Technology Conference. Vancouver： IEEE， 2014： 1-5. [8] Huang X ， Shi L ， Chen L ， et al. coordination scheme in high dense small cell heterogeneous ne-- work [C ] //Proceedings of the 10th International Conference on Communications and Networking in China. Shanghai ： IEEE，2015： 27-31. [9] Zhou L ， Ruby R ， Zhao H ， et al. A graph-based resource allocation scheme with interference coordination in small cell networks [ C ] //Proceedings of the Globecom Workshops. Austin： IEEE，2014： 1223-1228. [10] Zheng Jianchao, Wu Yuan， Zhang Ning， et al. Optimal power control in ultra-dense small cell networks： A game- theoretic approach [J], IEEE Transactions on Wireless Com munications， 2017， 16 $ ) ： 4139-4150. [3] Xu Q ， Li X ， Ji H ， et al. Energy-efficient for heterogeneous services in OFDMA downlink networks： Sys tematic perspective [ J ]. IEEE Transactions on Vehicular Technology，2014， 63 (5)"2071-20827 resource allocation [11] He Chunlong， Li G Y ， Zheng Fuchun， et al. Energy- efficient resource allocation in OFDM systems with distributed antennas [J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2014， 63 $ ) ： 1223-1231. [4] Gati A ， Martinez-Lopez S，En-Najjary T. Impact of traffic growth on energy consumption of LTE networks between 2010 and 2020 [C] //Proceedings of the IEEE Wireless Communica tions and Networking Conference Workshops. Istanbul ： IEEE Press，2014"150-154. [12] Arani A H ， Mehbodniya A ， Omidi M J， et al. Distributed load balancing user association and self-organizing resource allocation in HetNets [C ] / /Proceedings of the IEEE 84th Vehicular Technology Conference. Montreal： IEEE Press， 2016" 1-5.

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