回程链路容量有限的树形异构网基站分簇和波束成形方法

摘要

本发明提供了一种回程链路容量有限的树形异构网基站分簇和波束成形方法，中央处理单元和基站构成多层树形网络，以最差用户的速率作为优化目标，对目标值采用二分搜索，每个子问题采用三步算法判断是否可行。本发明能够严格保证回程链路容量约束，获得较好的用户速率并且所需计算时间较少。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种回程链路容量有限的树形异构网基站分簇和波束成形方法。

背景技术

近年来，无线通信系统用户数量迅猛增长，并且伴随着多媒体业务的发展，用户对高数据速率的需求也日益迫切。为了提高系统性能，扩大网络覆盖，需要在传统的网络中加入大量新的接入点，而铺设基站成本较高，因此，异构网络的概念被提出，并受到了学术界和工业界的大量关注。在异构网络中，大量低发射功率的节点分布在传统的宏小区内，这些基站包含微型基站(pico BS)、家庭基站(femtoBS)等。与宏基站(macro BS)之间信道状况不好的用户可以选择接入信道状况较好的低功率基站。然而，随着低功率节点分布密度增大，网络的干扰情况相比传统的宏小区变得更加复杂，小区间干扰成为了限制异构网络性能的主要因素。

多基站协作传输是抑制小区间干扰的有效方法，一般来说分为两种方式：协作波束成形(coordinated beamforming，CB)和联合处理(joint processing，JP)。CB要求每个用户只接入一个基站，JP则联合网络中所有基站对用户提供服务。JP具有较好的性能，但是需要基站间交互大量用户数据，而实际系统中，连接基站的回程链路(backhaul link)容量有限，不能支持JP方式。因此，考虑回程链路容量有限的基站分簇方法具有重要的实际意义。简单的处理方法是对每个用户选取固定数量的基站，选取的准则有信道增益、信噪比等。该方法在用户数较少时能够取得较好性能，而当用户数较多时，会出现同一基站服务多个用户的情况，该基站的回程链路容量会限制系统性能。因此，现有技术大多以系统性能为优化目标，对每个用户选取不定数量的基站进行服务。

现有技术中公开了B.Dai and W.Yu的文献“Sparse beamforming forlimited-backhaul network MIMO system via reweighted power minimization(有限回程链路网络MIMO系统的采用重加权功率最小化的稀疏波束成形方法),”IEEEGlobal Communications Conference(Globecom),Dec.2013，考虑每个用户达到一定性能要求时的总功率最小化，每个用户的服务基站数被构造成波束成形向量2-范数(l₂-norm)的0-范数(l₀-norm)的和，并作为目标函数的惩罚项，采用迭代的重加权1-范数(reweighted>1-norm)方法，在优化功率的同时减少服务基站的数量。

M.Hong,R.Sun,H.Baligh,and Z.-Q.Luo的文献“Joint base stationclustering and beamformer design for partial coordinated transmission inheterogeneous networks(部分协作传输异构网络的联合基站分簇与波束成形方法),”IEEE Journal on Selected Areas in Communications,vol.31,no.2,pp.226-240,Feb.2013，同样将服务基站数构造成l₂/l₀-norm目标函数惩罚项，采用reweighted>1-norm方法，提出平衡系统加权和速率和服务基站数量的基站分簇和波束成形算法。

然而，以上两种方法都不是直接考虑回程链路容量，因而得到的分簇方案并不一定满足实际系统限制。现有技术中公开了D.Bai and W.Yu的文献“Sparsebeamforming design for network MIMO system with per-base-station backhaulconstraints(每基站回程链路容量限制的网络MIMO系统稀疏波束成形方法),”inIEEE International Workshop on Signal Processing Advances in WirelessCommunications(SPAWC),Jun.2014，每个基站回程链路的容量限制被当作约束条件，采用reweighted>1-norm方法近似l₀-norm并将约束条件中的用户速率固定成上一次迭代的值，优化分簇和波束成形向量。虽然该方法直接考虑回程链路容量，但由于采用了近似，仍然不能严格保证回程链路容量限制。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种回程链路容量有限的树形异构网基站分簇和波束成形方法。

根据本发明提供的一种回程链路容量有限的树形异构网基站分簇和波束成形方法，包括如下步骤：

步骤1：设置系统参数：

基站数为N，N为正整数；

基站天线数为A，A为正整数；

第n个基站的功率约束为P_n；

第n个基站流入回程链路的容量为C_n；

第n个基站的下层基站集合为

单天线用户数为K，K为正整数；

第k个单天线用户处的零均值复高斯加性噪声的协方差为

第n个基站到第k个单天线用户维度为1×A的信道向量为h_nk；

其中，n＝1,...,N，k＝1,...,K；

步骤2：

构造所有基站到第k个单天线用户维度为1×NA的信道向量h_k，h_k＝[h_1k,h_2k,...,h_Nk]，定义v_nk为第n个基站对第k个单天线用户维度为A×1的波束成形向量，构造所有基站对第k个单天线用户维度为NA×1的波束成形向量v_k，上标H表示共轭转置，定义γ_k为第k个单天线用户的接收信号与干扰噪声功率比；

其中，j＝1,...,k-1,k+1,...K；

步骤3：定义t_nm为表示第m个基站是否为第n个基站下层节点的0-1变量，即

其中：m＝1,...,N；

定义x_nk为表示第n个基站是否服务第k个单天线用户的0-1变量，即

步骤4：定义R为最小用户速率，初始化R的下界R_min、上界R_max、上下界收敛门限η；

步骤5：设置R＝(R_min+R_max)/2，判断系统是否能够支持所有单天线用户至少达到速率R，即求解可行问题

步骤6：如果可行，则更新下界R_min＝R；如果不可行，则更新上界R_max＝R；

步骤7：检验上下界差值R_max-R_min，如果R_max-R_min>η，则返回步骤5，否则，则输出R，其中，是的解。

优选地，所述步骤5中的可行问题是指：

s.t.γ_k≥2^R-1,k＝1,...,K

∑_kx_nkR≤C_n,n＝1,...,N

∑_k||v_nk||²≤P_n,n＝1,...,N

||v_nk||≤x_nkP_n,n＝1,...,N,k＝1,...,K

x_nk≥t_nmx_mk,m,n＝1,...,N,k＝1,...,K

x_nk∈{0,1},n＝1,...,N,k＝1,...,K

其中：x_nk∈{0,1}表示x_nk的取值属于集合{0,1}，即x_nk是0-1变量，符号Find表示寻找变量，符号s.t.表示受约束于，x_mk表示第m个基站是否服务第k个单天线用户的0-1变量。

优选地，在步骤5中，通过三步算法判断系统是否能够支持所有单天线用户至少达到速率R；

所述三步算法是指：

i)求解功率最小化问题得到波束成形向量

ii)求解线性优化问题如果求出的x_nk＝1，则分配第n个基站服务第k个用户，否则，第n个基站不服务第k个用户；

iii)判断当前基站分簇方案下系统是否能够支持所有单天线用户至少达到速率R，求解优化问题得到目标函数值α，如果α≤1，则判定可行，如果α>1，则判定不可行。

优选地，所述功率最小化问题是指：

s.t.γ_k≥2^R-1,k＝1,...,K。

∑_k||v_nk||²≤P_n,n＝1,...,N

优选地，所述线性优化问题是指：

s.t.x_nk≥t_nmx_mk,m,n＝1,...,N,k＝1,...,K

0≤x_nk≤1,n＝1,...,N,k＝1,...,K

其中：表示向下取整操作；q_nk为第n个基站服务第k个单天线用户的重要性因子。

优选地，q_nk的定义是指：

其中：v_nk为的解，n＝1,...,N，k＝1,...,K。

优选地，所述优化问题是指：

s.t.γ_k≥2^R-1,k＝1,...,K

∑_k||v_nk||²≤αP_n,n＝1,...,N

v_nk＝x_nkv_nk,n＝1,...,N,k＝1,...,K

其中：x_nk为的解，n＝1,...,N，k＝1,...,K；当x_nk＝0时，约束条件v_nk＝x_nkv_nk限制波束成形向量v_nk的每一个元素为0，而当x_nk＝1时，约束条件v_nk＝x_nkv_nk变为一个冗余约束而去掉。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明考虑最差用户速率最大化，采用二分法结合包含功率分配、基站分簇确定、可行判断的三步算法，可以严格保证回程链路容量约束，并且每一步计算复杂度低，具有较好的系统性能。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为多层树形异构网络的示意图；

图2为N＝20的多层异构网络基站分布和回程链路连接场景图；

图3为图2场景时分别采用本实施例方法和现有技术中的基于reweighted>1-norm的算法的最差用户速率比较图；

图4为图2场景时分别采用本实施例方法和现有技术中的基于reweighted>1-norm的算法的计算时间比较图。

图2中，macro BS表示宏基站，pico BS表示微型基站。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

本发明提供一种回程链路容量有限的树形异构网基站分簇和波束成形方法，属于无线通信技术领域，中央处理单元和基站构成多层树形网络，树的根节点为中央处理单元，其余节点则为基站，包括宏基站和微型基站。以最差用户的速率作为优化目标，对目标值采用二分搜索，每个子问题采用三步算法判断是否可行。该方法能够严格保证回程链路容量约束，获得较好的用户速率并且所需计算时间较少。

具体地，本发明以最差用户速率作为优化目标，对目标值采用二分搜索，每个子问题采用三步算法判断是否可行，得到严格满足回程链路容量约束的具有较优系统性能的基站分簇和波束成形方案。所述的基站分簇和波束成形优化问题是：

max R

s.t.R≤log₂(1+γ_k),k＝1,...,K

∑_kx_nkR≤C_n,n＝1,...,N

∑_k||v_nk||²≤P_n,n＝1,...,N

||v_nk||≤x_nkP_n,n＝1,...,N,k＝1,...,K

x_nk≥t_nmx_mk,m,n＝1,...,N,k＝1,...,K

x_nk∈{0,1},n＝1,...,N,k＝1,...,K

其中：

其中：γ_k是第k个用户的接收信号与干扰噪声功率比，是第k个用户的零均值复高斯加性噪声的协方差，h_k＝[h_1k,h_2k,...,h_Nk]为所有基站到第k个用户的信道向量，为所有基站对第k个用户的波束成形向量，R为最差用户速率(即最小用户速率)，P_n为第n个基站的功率约束，C_n为第n个基站流入回程链路的容量，x_nk为表示第n个基站是否服务第k个用户的0-1变量，t_nm为表示第m个基站是否为第n个基站下层节点的0-1已知变量。

本发明设计方法包括以下步骤：

第一步、设置系统参数：基站数N，基站天线数A，第n个基站的功率约束P_n，第n个基站流入回程链路的容量C_n，第n个基站的下层基站集合其中：n＝1,...,N，单天线用户数K，第k个用户处的零均值复高斯加性噪声的协方差其中：k＝1,...,K，第n个基站到第k个用户维度为1×A的信道向量h_nk，其中：n＝1,...,N，k＝1,...,K；

本实施例中，所用的仿真场景为图2所示，N＝20，A＝4，由图2中基站连接情况确定，第1,5,11,17个基站为macro BS，其余基站为pico BS，P_macro＝46dBm，P_pico＝30dBm，macro>macro表示macro>pico表示pico>

本实施例中，噪声方差为-169dBm/Hz，带宽为10MHz，信道向量的每一项为服从均值为0方差为1的复高斯分布的随机变量，μ_nk为路径损耗系数，对于macro>nk＝128.1+37.6log₁₀(d_nk)，对于pico>nk＝140.7+36.7log₁₀(d_nk)，其中，d_nk为第n个基站到第k个用户的距离，单位为km，基站位置如图2所示，用户均匀分布在2km×2km的方形区域内。

第二步、构造所有基站到第k个用户维度为1×NA的信道向量h_k＝[h_1k,h_2k,...,h_Nk]，其中：k＝1,...,K，定义v_nk为第n个基站对第k个用户维度为A×1的波束成形向量，其中：n＝1,...,N，k＝1,...,K，构造所有基站对第k个用户维度为NA×1的波束成形向量其中：k＝1,...,K，上标H表示共轭转置，定义γ_k为第k个用户的接收信号与干扰噪声功率比

其中：k＝1,...,K；

第三步、定义t_nm为表示第m个基站是否为第n个基站下层节点的0-1变量，即

其中：n＝1,...,N，m＝1,...,N；

定义x_nk为表示第n个基站是否服务第k个用户的0-1变量，即

其中：n＝1,...,N，k＝1,...,K；

第四步、定义R为最小用户速率，初始化R的下界R_min，上界R_max和上下界收敛门限η；

本实施例中，R_min＝0，R_max＝400/K，η＝0.5。

第五步、设置R＝(R_min+R_max)/2，通过三步算法判断系统是否能够支持所有用户至少达到速率R，即求解可行问题

所述的可行问题是：

s.t.γ_k≥2^R-1,k＝1,...,K

∑_kx_nkR≤C_n,n＝1,...,N

∑_k||v_nk||²≤P_n,n＝1,...,N

||v_nk||≤x_nkP_n,n＝1,...,N,k＝1,...,K

x_nk≥t_nmx_mk,m,n＝1,...,N,k＝1,...,K

x_nk∈{0,1},n＝1,...,N,k＝1,...,K

其中：x_nk∈{0,1}表示x_nk的取值属于集合{0,1}，即x_nk是0-1变量，n＝1,...,N，k＝1,...,K；

所述的三步算法是：

i)求解功率最小化问题得到波束成形向量

所述的功率最小化问题是：

s.t.γ_k≥2^R-1,k＝1,...,K

∑_k||v_nk||²≤P_n,n＝1,...,N

ii)定义q_nk为第n个基站服务第k个用户的重要性因子，其中：n＝1,...,N，k＝1,...,K，求解线性优化问题确定基站分簇方案，如果求出的x_nk＝1，则分配第n个基站服务第k个用户，否则，第n个基站不服务第k个用户；

所述的q_nk定义是：

其中：v_nk为的解，n＝1,...,N，k＝1,...,K；

所述的线性优化问题是：

s.t.x_nk≥t_nmx_mk,m,n＝1,...,N,k＝1,...,K

0≤x_nk≤1，n＝1，...，N，k＝1，...，K

其中：表示向下取整操作；

iii)判断当前基站分簇方案下系统是否能够支持所有用户至少达到速率R，求解优化问题得到目标函数值α，如果α≤1，则判定可行，如果α>1，则判定不可行；

所述的优化问题是：

s.t.γ_k≥2^R-1,k＝1,...,K

∑_k||v_nk||²≤αP_n,n＝1,...,N

v_nk＝x_nkv_nk,n＝1,...,N,k＝1,...,K

其中：x_nk为的解，n＝1,...,N，k＝1,...,K；

第六步、如果可行，则更新下界R_min＝R；如果不可行，则更新上界R_max＝R；

第七步、检验上下界差值，如果R_max-R_min>η，则返回步骤5)，否则算法截止，输出R，

图3为图2场景时分别采用本发明提供的方法和现有技术中的基于reweighted>1-norm的算法的最差用户速率比较图。

图4为图2场景时分别采用本发明提供方法和现有技术中的基于reweighted>1-norm的算法的计算时间比较图。

由图3和图4可见，采用本发明提供的方法与现有技术中基于reweighted>1-norm的算法相比，能够获得相近的最差用户速率，但是所需的计算时间大幅减少。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。