面向多小區(qū)協(xié)作接收的動態(tài)分簇算法研究.pdf

1、隨著無線通信需求的持續(xù)高速增長，無線頻譜資源短缺的問題日益突出。降低頻率復(fù)用因子是蜂窩移動通信系統(tǒng)顯著提高頻譜效率的有效手段。但在臨近小區(qū)使用相同時頻資源會導(dǎo)致較強的小區(qū)間干擾，嚴(yán)重制約系統(tǒng)容量，小區(qū)邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量（Quality of Service，QoS）更是會急劇惡化。在超密集網(wǎng)絡(luò)（Ultra Dense Network，UDN）中，小區(qū)間干擾是制約網(wǎng)絡(luò)吞吐率的關(guān)鍵因素之一。多小區(qū)協(xié)作處理技術(shù)（Multi-Cell Proce

2、ssing，MCP）通過基站間的信息交互，實現(xiàn)聯(lián)合發(fā)送/接收和協(xié)作處理，有效抑制小區(qū)間干擾，提高系統(tǒng)容量和邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量。協(xié)作接收是上行鏈路MCP的重要形式，雖然網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有基站全部參與協(xié)作，理論上能夠最大化協(xié)作增益，但同時也會帶來巨大的協(xié)作開銷，包括額外的同步和信道估計、協(xié)作信息交互與協(xié)作處理、時延等。分簇協(xié)作接收，將協(xié)作處理范圍縮小至協(xié)作簇內(nèi)，僅對簇內(nèi)的小區(qū)間干擾進行協(xié)作消除，與所有小區(qū)同時參加的完全協(xié)作相比，能夠在獲得大部分性能增

3、益的同時，顯著減小協(xié)作規(guī)模、降低協(xié)作開銷?，F(xiàn)有關(guān)于分簇算法多關(guān)注協(xié)作資源充裕時對分簇協(xié)作增益的優(yōu)化，缺乏對協(xié)作資源有限時協(xié)作資源效率的優(yōu)化研究。MCP分簇算法的設(shè)計，不僅是協(xié)作接收操作和處理的先決條件，也是實現(xiàn)協(xié)作資源有效利用的根本。
　　本論文以多小區(qū)網(wǎng)絡(luò)上行鏈路協(xié)作接收和干擾消除處理為背景，研究優(yōu)化協(xié)作資源效率的小區(qū)動態(tài)分簇方法。通過將小區(qū)間協(xié)作鏈路的占用作為協(xié)作開銷，圍繞協(xié)作性能增益與協(xié)作開銷的折中，建立以用戶為中心的分簇優(yōu)

4、化模型，以保證用戶 QoS為前提，分別從基站和用戶的角度約束協(xié)作資源，優(yōu)化協(xié)作簇的設(shè)計。本論文的創(chuàng)新性研究成果主要包括：
　?。?）針對協(xié)作開銷的優(yōu)化問題，提出了最小化協(xié)作簇規(guī)模的動態(tài)分簇算法。以關(guān)于給定傳輸速率閾值的中斷概率評估用戶 QoS，在盡可能使網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有用戶滿足 QoS需求的前提下，構(gòu)建了最小化協(xié)作簇的分簇優(yōu)化框架，并通過對偶分解和次梯度法求出近似解。進而引入?yún)f(xié)作簇規(guī)模上限和每基站協(xié)作鏈路總數(shù)上限約束，建立了約束協(xié)作資源

5、時最小化協(xié)作簇的分簇優(yōu)化問題，并基于貪婪算法提出了相應(yīng)的最小化協(xié)作簇動態(tài)分簇算法。仿真結(jié)果表明，協(xié)作資源無約束時，所提分簇算法的中斷概率性能遠優(yōu)于現(xiàn)有典型分簇算法；對協(xié)作資源進行約束后，所提分簇算法能夠在保證用戶QoS的同時，顯著降低協(xié)作開銷。
　　（2）針對協(xié)作傳輸性能與協(xié)作開銷的組合優(yōu)化問題，以最小化中斷用戶數(shù)和最小化協(xié)作簇作為優(yōu)化目標(biāo)，把以用戶為中心的動態(tài)分簇問題建模為多目標(biāo)規(guī)劃問題，提出了最小化中斷用戶數(shù)的動態(tài)分簇算法。為

6、了降低網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的總協(xié)作開銷，放棄對必然發(fā)生中斷的用戶分配協(xié)作簇，提出了協(xié)作資源無約束時最小化中斷用戶數(shù)的動態(tài)算法，并從理論上證明了解的最優(yōu)性。在約束協(xié)作簇規(guī)模的情況下建模分簇優(yōu)化問題，提出了約束協(xié)作簇規(guī)模時最小化中斷用戶數(shù)的動態(tài)分簇算法。約束基站所能提供的協(xié)作資源總量，構(gòu)建了基站總協(xié)作鏈路數(shù)約束下最小化中斷用戶數(shù)的動態(tài)分簇模型，并基于貪婪算法原理提出了啟發(fā)式求解算法。與現(xiàn)有典型分簇算法相比，協(xié)作資源無約束時，由于放棄對必然發(fā)生中斷的用戶進

7、行協(xié)作接收，所提最小化中斷用戶數(shù)的分簇算法能夠在獲得最優(yōu)中斷概率性能的同時，顯著降低平均協(xié)作簇規(guī)模和計算復(fù)雜度。約束協(xié)作簇規(guī)模和基站協(xié)作鏈路數(shù)時，所提最小化中斷用戶數(shù)的分簇算法以較小的傳輸速率損失換取協(xié)作簇規(guī)模的顯著降低，實現(xiàn)了單位協(xié)作資源消耗下最高的平均速率增益。
　　（3）針對協(xié)作資源效率與基站協(xié)作負擔(dān)的折中問題，定義了歸一化協(xié)作增益（每條協(xié)作鏈路消耗一個回傳時頻資源塊所獲得的傳輸速率增益），用于評估協(xié)作資源的有效性，對歸一化

8、協(xié)作增益最大化的分簇優(yōu)化框架進行建模；構(gòu)建基站協(xié)作負擔(dān)約束，提出了歸一化協(xié)作增益最大化的動態(tài)分簇算法。為有效控制回傳時延，提出了協(xié)作基站距離約束下歸一化協(xié)作增益最大化的動態(tài)分簇算法。在協(xié)作基站端引入對回傳總功率和回傳總速率的約束，建立了基站協(xié)作負擔(dān)約束下歸一化協(xié)作增益的優(yōu)化模型，提出了相應(yīng)的約束條件下歸一化協(xié)作增益最大化動態(tài)分簇算法。與現(xiàn)有文獻中的典型分簇算法和所提最小化中斷用戶數(shù)的分簇算法相比，約束協(xié)作基站距離和協(xié)作簇規(guī)模時的歸一化協(xié)