本發(fā)明屬于無(wú)線通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法。

背景技術(shù)：

近些年智能移動(dòng)設(shè)備比如智能手機(jī)和平板電腦的普及，以及移動(dòng)應(yīng)用的爆炸式增長(zhǎng)，使得無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)面臨著提供各種不同數(shù)據(jù)服務(wù)比如視頻和在線聊天的巨大挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)各種各樣寬頻帶高質(zhì)量服務(wù)的要求，5G網(wǎng)絡(luò)就需要根據(jù)能夠使用戶取得滿意體驗(yàn)的方向進(jìn)行改進(jìn)。一般來(lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò)容量的擴(kuò)充可以通過(guò)三個(gè)方面，物理層空中接口，取得新的頻譜范圍以及超密集部署異構(gòu)蜂窩網(wǎng)。網(wǎng)絡(luò)致密化是5G時(shí)代的一個(gè)重要特征，而超密集網(wǎng)絡(luò)(ultra-dense networks)能夠使網(wǎng)絡(luò)容量大幅提升。超密集網(wǎng)絡(luò)中，與傳統(tǒng)基站共存的超密集部署異構(gòu)蜂窩網(wǎng)能夠完全復(fù)用有限的頻率資源，從而提升頻譜效率。這里，蜂窩在LTE網(wǎng)絡(luò)中是一個(gè)常用的名詞，表示擁有不同覆蓋范圍和下行發(fā)射功率的家庭基站(femtocells)和微微蜂窩(picocells)。然而，inter-tier和intra-cell干擾總是存在于異構(gòu)的超密集蜂窩中，造成網(wǎng)絡(luò)性能下降。一方面，集中化的最優(yōu)化方案需要全局的網(wǎng)絡(luò)信息和中心控制者。另一方面，隨著蜂窩數(shù)量的趨于無(wú)限化，由于分布的隨機(jī)性和有限的回程容量(backhauling capacity)使得集中式干擾管理面臨著嚴(yán)重的信令開(kāi)銷(signaling overhead)，可擴(kuò)展性和靈活性的問(wèn)題。因此，分布式干擾管理應(yīng)該具有自組織特性，這也就是博弈論在這一領(lǐng)域得到巨大應(yīng)用的原因。

上海交通大學(xué)的專利申請(qǐng)文件“認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中基于合作博弈的分布式功率控制方法”(公開(kāi)號(hào)CN102695131A，申請(qǐng)?zhí)?01210157873.4，申請(qǐng)日2012.05.18)中公開(kāi)一種認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中基于合作博弈的分布式功率控制方法，這種方法快速收 斂到基于合作博弈的中心式方法的性能，使認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中次用戶比較公平和高效的利用頻譜資源，此用戶之間功率調(diào)整不需要知道整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)全居信道信息，只需利用自身局部信道信息，實(shí)用性和可行性強(qiáng)。但該方法的不足之處在于其無(wú)法解決在超密集網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的功率控制的問(wèn)題。英特爾公司的專利申請(qǐng)文件“針對(duì)D2D通信的分布式功率控制”(公開(kāi)號(hào)CN104995851A，申請(qǐng)?zhí)?01480007221.X，申請(qǐng)日2014.03.05)中公開(kāi)一種通過(guò)使用分布式功率控制技術(shù)來(lái)設(shè)置單獨(dú)D2D發(fā)射器的發(fā)射功率的技術(shù)，這種方法通過(guò)分布式功率控制來(lái)對(duì)干擾溫度進(jìn)行的管理使得網(wǎng)絡(luò)能夠最大化其對(duì)時(shí)間頻率資源的復(fù)用，但該方法的不足之處是：在密集異構(gòu)蜂窩場(chǎng)景下時(shí)，需要服務(wù)交互次數(shù)和交互信息數(shù)據(jù)較大，而其不能保證在大量用戶存在的情況下進(jìn)行有效的功率控制。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法，旨在解決現(xiàn)有的分布式功率控制方法在超密集網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下不存在自組織特性的問(wèn)題。不存在自組織特性的集中式干擾管理面臨著嚴(yán)重的信令開(kāi)銷，可擴(kuò)展性和靈活性的問(wèn)題。

本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法，所述超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法利用具有主干擾源的平均場(chǎng)博弈理論框架，設(shè)計(jì)成本函數(shù)，使最佳功率控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為使成本函數(shù)最小的最小值問(wèn)題；在平均場(chǎng)博弈理論框架上導(dǎo)出相關(guān)的哈密頓-雅可比-貝爾曼方程和福克-普朗克-柯?tīng)柲曷宸蚍匠虂?lái)表示系統(tǒng)的平均場(chǎng)博弈，則可以將復(fù)雜的平均場(chǎng)博弈表示為兩個(gè)方程的有機(jī)結(jié)合，方便于進(jìn)一步分析；基于有限差分算法求解上述哈密頓-雅可比-貝爾曼方程和?？?普朗克-柯?tīng)柲曷宸蚍匠?，從而得出干擾感知功率控制策略。本發(fā)明在于提供一種應(yīng)用于所述超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法的無(wú)線通信方法和智能移動(dòng)設(shè)備。

進(jìn)一步，所述哈密頓-雅可比-貝爾曼方程為：

其中

所述福克-普朗克-柯?tīng)柲曷宸蚍匠虨椋?/p>

進(jìn)一步，所述超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法包括以下步驟：

步驟一，初始化，并將時(shí)間間隔，主干擾源的狀態(tài)空間和一般干擾的狀態(tài)空間進(jìn)行離散化；

步驟二，判斷是否符合迭代條件，若是進(jìn)行下一步，否則停止迭代；

步驟三，升級(jí)干擾平均場(chǎng)，并判斷功率水平是否為零，如果是則進(jìn)一步升級(jí)干擾平均場(chǎng)，如果否則干擾平均場(chǎng)為零；

步驟四，更新拉格朗日算子和功率水平，根據(jù)迭代條件，重復(fù)步驟二到步驟四。

進(jìn)一步，所述時(shí)間間隔，主干擾源的狀態(tài)空間和一般干擾的狀態(tài)空間將被離散化為X×Y×Z的空間，時(shí)間，能量，干擾空間的迭代步長(zhǎng)為：

進(jìn)一步，所述迭代條件是指是t,o,i同時(shí)符合t＝1:s,o＝1:Y且i＝1:Z，符合條件時(shí)進(jìn)行下一步，否則停止迭代；其中s、Y和Z的值在初始化時(shí)給出。

進(jìn)一步，所述升級(jí)干擾平均場(chǎng)時(shí)使用公式：

其中是離散網(wǎng)格中任一點(diǎn)(t,o,i)處的平均場(chǎng)值，和分別是主干擾源和一般干擾的方差，s_o和s_i分別是主干擾源o和一般用戶的i的狀態(tài)動(dòng)力學(xué)，δ_o和δ_i是迭代步長(zhǎng)，其中

進(jìn)一步，所述更新拉格朗日算子時(shí)使用式：

其中和分別是離散網(wǎng)格中任一點(diǎn)(t,o,i)處的平均場(chǎng)值和成本函數(shù)值， 和分別是主干擾源和一般干擾的方差，s_o和s_i分別是主干擾源o和一般用戶的i的狀態(tài)動(dòng)力學(xué)，δ_o、δ_i和δ_t是迭代步長(zhǎng)，其中

主干擾源o的功率水平的更新使用如下方式：

其中和分別是離散網(wǎng)格中任一點(diǎn)(t,o,i)處的平均場(chǎng)值和成本函數(shù)值，s_o和s_i分別是主干擾源o和一般用戶的i的狀態(tài)動(dòng)力學(xué)，是主干擾源的發(fā)射功率，δ_o和δ_i是迭代步長(zhǎng)，其中

一般用戶i的功率水平的更新使用如下方式：

其中各字母的含義參考如上，是一般用戶主干擾源的發(fā)射功率。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種應(yīng)用所述超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法的無(wú)線通信方法。

本發(fā)明的另一目的在于提供一種應(yīng)用所述超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法的智能移動(dòng)設(shè)備。

本發(fā)明提供的超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法，提供一種應(yīng)用于所述超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法的無(wú)線通信方法和智能移動(dòng)設(shè)備，能夠有效提升頻譜和能量效率。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明實(shí)施例提供的超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法流程圖。

圖2是本發(fā)明實(shí)施例提供的實(shí)施例1的流程圖。

圖3是本發(fā)明實(shí)施例所處的具有主干擾源和小干擾的異步超密集小蜂窩網(wǎng)絡(luò)環(huán)境示意圖。

圖4是主干擾源的隨著普通干擾源數(shù)目變化的平均性能曲線。

圖5是普通干擾源的隨著普通干擾源數(shù)目變化的平均性能曲線。

具體實(shí)施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細(xì)的描述。

如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例的超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法包括以下步驟：

S101：初始化，并將時(shí)間間隔，主干擾源的狀態(tài)空間和一般干擾的狀態(tài)空間進(jìn)行離散化；

S102：判斷是否符合迭代條件，若是進(jìn)行下一步，否則停止迭代；

S103：升級(jí)干擾平均場(chǎng)，并判斷功率水平是否為零，如果是則進(jìn)一步升級(jí)干擾平均場(chǎng)，如果否則干擾平均場(chǎng)為零；

S104：更新拉格朗日算子和功率水平，根據(jù)迭代條件，重復(fù)步驟S102到步驟S104。

本發(fā)明實(shí)施例的超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法，利用 具有主干擾源的平均場(chǎng)博弈理論框架，設(shè)計(jì)成本函數(shù)，使最佳功率控制問(wèn)題轉(zhuǎn)化為使成本函數(shù)最小的最小值問(wèn)題；在平均場(chǎng)博弈理論框架上導(dǎo)出相關(guān)的哈密頓-雅可比-貝爾曼方程(HJB)和?？?普朗克-柯?tīng)柲曷宸蚍匠?FPK)來(lái)表示系統(tǒng)的平均場(chǎng)博弈；基于有限差分算法求解上述哈密頓-雅可比-貝爾曼方程(HJB)和?？?普朗克-柯?tīng)柲曷宸蚍匠?FPK)，從而得出干擾感知功率控制策略。其中上述HJB和FPK方程分別是，HJB方程：

其中FPK方程：

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的應(yīng)用原理作進(jìn)一步的描述。

本發(fā)明實(shí)施例主要基于圖3示意的具有主干擾源和小干擾的異步超密集小蜂窩網(wǎng)絡(luò)(Heterogeneous ultra-dense small cell networks with(major)interference dominator and minor interferers)進(jìn)行說(shuō)明，主要提出一種圖2所示超密集網(wǎng)絡(luò)中面向主干擾源的分布式功率控制方法。

具體包括如下步驟：

步驟1、初始化，并將時(shí)間間隔，主干擾源的狀態(tài)空間和一般干擾的狀態(tài)空間進(jìn)行離散化；

在有限差分方法的框架中，時(shí)間間隔[0,T]，主干擾源的狀態(tài)空間[0,I_o,max]和一般干擾的狀態(tài)空間[0,I_i,max]將被離散化為X×Y×Z的空間，時(shí)間，能量，干擾空間的迭代步長(zhǎng)(iteration steps)為：

步驟2、判斷是否符合迭代條件，若是進(jìn)行下一步，否則停止迭代；

所述迭代條件是指是t,o,i同時(shí)符合t＝1:s,o＝1:Y且i＝1:Z，符合條件時(shí)進(jìn)行 下一步，否則停止迭代；其中s、Y和Z的值在初始化時(shí)給出。

步驟3、升級(jí)干擾平均場(chǎng)，并判斷功率水平是否為零，如果是則進(jìn)一步升級(jí)干擾平均場(chǎng)，如果否則干擾平均場(chǎng)為零：

升級(jí)干擾平均場(chǎng)時(shí)使用公式：

其中是離散網(wǎng)格中任一點(diǎn)(t,o,i)處的平均場(chǎng)值，和分別是主干擾源和一般干擾的方差，s_o和s_i分別是主干擾源o和一般用戶的i的狀態(tài)動(dòng)力學(xué)，δ_o和δ_i是迭代步長(zhǎng)，其中

判斷功率水平和是否同時(shí)為零，如果同時(shí)為零則進(jìn)一步升級(jí)平均場(chǎng)使如果不同時(shí)為零則使平均場(chǎng)等于零即

步驟4、更新拉格朗日算子和功率水平，根據(jù)迭代條件，重復(fù)步驟二到步驟四；

更新拉格朗日算子時(shí)使用式：

其中和分別是離散網(wǎng)格中任一點(diǎn)(t,o,i)處的平均場(chǎng)值和成本函數(shù)值， 和分別是主干擾源和一般干擾的方差，s_o和s_i分別是主干擾源o和一般用戶的i的狀態(tài)動(dòng)力學(xué)，δ_o、δ_i和δ_t是迭代步長(zhǎng)，其中

主干擾源o的功率水平的更新使用如下方式：

其中和分別是離散網(wǎng)格中任一點(diǎn)(t,o,i)處的平均場(chǎng)值和成本函數(shù)值，s_o和s_i分別是主干擾源o和一般用戶的i的狀態(tài)動(dòng)力學(xué)，是主干擾源的發(fā)射功率，δ_o和δ_i是迭代步長(zhǎng)，其中

一般用戶i的功率水平的更新使用如下方式：

其中各字母的含義參考如上，是一般用戶主干擾源的發(fā)射功率。

之后根據(jù)迭代條件，重復(fù)步驟二到步驟四。

下面結(jié)合仿真對(duì)本發(fā)明的應(yīng)用效果作詳細(xì)的描述。

1.仿真條件

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。

仿真參數(shù)

系統(tǒng)模型說(shuō)明：

此仿真實(shí)驗(yàn)采用的是5×5grid模型，所采用的協(xié)議為3GPP-TR 36.814.該模型中有一個(gè)主干擾源(dominator)和N普通干擾源(generic player)。為方便起見(jiàn)，該模型中上下左右相鄰基站的距離是相等的。具體的參數(shù)情況見(jiàn)仿真參數(shù)表。仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。

如圖4描述的是主干擾源(dominator)獲得平均年信干擾比(SINR)、頻譜效率(SE)和能量效率(EE)隨著N普通干擾源(generic player)數(shù)目變化的性能曲線。從圖中可以看到隨著普通干擾源數(shù)量的增加，頻譜效率下降，能量效率趨于平滑。主要是由于大量普通干擾源的引入，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)干擾環(huán)境急劇惡化，因此直接影響頻譜效率。另外，由于大量引入普通干擾源導(dǎo)致消耗的能量也在增加，有效的功率控制保證能量效率趨于穩(wěn)定。結(jié)論是提出方法可以實(shí)現(xiàn)超密集場(chǎng)景下的有效的干擾管理。

如圖5描述的是普通干擾源(generic player)獲得平均年信干擾比(SINR)、頻譜效率(SE)和能量效率(EE)隨著N普通干擾源(generic player)數(shù)目變化的性能曲線。從圖中可以看到隨著普通干擾源數(shù)量的增加，頻譜效率下降很快，能量效率有提升。主要是由于大量普通干擾源的引入，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)干擾環(huán)境急劇惡化，因此直接影響頻譜效率。有效的功率控制保證能量效率有提升，實(shí)現(xiàn)了能量消耗和網(wǎng)絡(luò)吞吐量之間的最佳效用。結(jié)論是提出方法可以實(shí)現(xiàn)超密集場(chǎng)景下的有效的干擾管理，實(shí)現(xiàn)能量效率和頻譜效率的最佳折中。