专利名称：一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法
技术领域：
本发明涉及通信领域，尤其涉及一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法。
背景技术：
在长期演进(长期演进的英语全称为Long Term Evolution,简写为LTE)系统中，尤其强调小区边缘的系统性能，因为小区边缘的系统性能决定了是否可以带给用户稳定、可靠的业务感受。由于LTE系统上行采用单载波频分多址接入(单载波频分多址接入的 英语全称为 Single Carrier-Frequency Division Multiple Access,简写为 SC-FDMA),下行采用正交频分多址(正交频分多址的英语全称为Orthogonal Frequency DivisionMultiple Access,简写为0FDMA)的多址方式，其频谱利用率接近于1，相邻小区边缘结合处的信道频率可能相同，因而在小区边缘处的用户对邻小区基站和用户会产生很强的干扰。目前，小区边缘覆盖的优化主要是通过小区间干扰随机化、小区间干扰消除、小区间干扰协调/回避技术(部分频率复用、软频率复用、增强软频率复用)、资源调度算法等技术来实现。例如华为公司提出的《Soft Frequency Reuse Scheme For UTRAN LTE》(3GPP文档号Rl-050507),德州仪器公司提出的《Inter-Cell Interference Mitigation for EURTA》(3GPP文档号Rl-051059)都是通过小区间干扰协调技术来减少小区间干扰。但是中国专利CN101420760公开一种边缘用户调度方法及装置，指出小区干扰随机化和干扰抵消技术复杂度高，干扰抑制效果差等不足。中国专利CN102036397A公开一种TD-LTE系统的资源调度方法及装置，但是资源调度算法很难同时考虑频域、时域、空域和功率并兼顾到用户的公平性。上述方法都是在不改变小区覆盖区域的情况下，通过小区间干扰消除和资源调度算法来实现边缘覆盖的优化。
发明内容
本发明的目的在于提供一种可最大程度地减少边缘用户的数量，极大地提高用户的服务质量及满意度的用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法。本发明提供的用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法应用于LTE系统，包括以下步骤I)基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户；2)基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置；3)基站根据所述边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站；4)基站与邻近基站通过X2 (X2为第三代移动通信技术规范机构3GPP定义的一种逻辑接口)交换信息；5)根据步骤4)得到的信息，基站通过多目标遗传算法生成覆盖范围调整策略，调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少。在步骤I)中，所述基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户可采用以下的方法或类似的判决用户为小区边缘用户的方法(I)基站根据接收用户上报的参考信号的接收质量(参考信号的接收质量的英语全称为Reference Signal Receiving Quality,简写为RSRQ),通过一定门限来判断用户是否处于小区边缘；(2)基站根据接收用户上报的本小区和邻区的参考信号接收功率(参考信号接收功率的英语全称为Reference Signal Receiving Power,简写为RSRP)测量值，当本小区的RSRP测量值和最强邻区的RSRP测量值相差小于设定的阈值时，确定该用户为小区边缘用户，否则该用户为小区中心用户。
在步骤2)中，所述基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置可采用以下的方法或类似的用户定位方法(I)基于卫星定位米用全球定位系统(全球定位系统的英语全称为Global Positioning System,简写为GPS)估计用户的地理位置；(2)基于信号到达时延(到达时延的英语全称为Time of Arrival,简写为TA) /到达角度(到达角度的英语全称为Angle of Arrival,简写为A0A)定位基站根据所接收到的用户的上行数据估计用户的AOA和TA，并根据所述用户的AOA和TA确定所述的边缘用户的地理位置；(3)基于信号到达时延差(信号到达时延差英语全称为Observed TimeDifference of Arrival,简写为 0TD0A)定位用户向基站上报观察到的至少3个位置辅助基站的导频从对应的位置辅助基站到达用户设备(用户设备的英语全称为User Equipment，简写为UE)的时间差0TD0A，基站根据用户上报的0TD0A采用双曲线定位方法估计用户的地理位置。在步骤3)中，所述确定与小区边缘用户集邻近的基站可以采用以下方法首先要确定小区边缘用户集中区域，然后由基站位置和用户集中区域确定地理位置邻近基站。所述确定小区边缘用户集中区域可以包括以下方法或类似方法根据步骤2)所测得的用户地理位置，假定东经为正，西经为负，北纬为正，南纬为负，计算小区边缘用户经度的最大值maxLon、经度的最小值minLon、纟韦度的最大值maxLat和讳度的最小值minLat,所述maxLon、minLon、maxLat和minLat所包含的区域就是小区边缘用户的集中区域。在步骤4)中，所述基站与邻近基站通过X2交换信息可采用以下方法基站与邻近基站通过X2接口通信，交换小区负载等信息。在步骤5)中，所述使小区间交叠区域用户尽量少可以采用以下方法使用多目标遗传算法或类似的优化算法并采用策略智能改变基站覆盖区域，尽可能减少边缘用户数量，最大化用户的网络覆盖质量和网络容量。所述遗传算法是一种群体搜索方法，其基本特征是通过在代与代之间维持由潜在解组成的种群来实现多向性和全局搜索。包括编码、初始化种群、适应度函数、选择、交叉、变异等流程。所述多目标遗传算法有权重系数变换法、并列选择法、排列选择法、共选函数法、混合法等5种常用的方法。所述策略包括基站控制RRU睡眠和激活状态的转换，RRU天线下倾角、方位角和发射功率调整等。
所述网络覆盖质量通过RSRP、RSRQ等指标来进行评估的，保证用户的基本覆盖要求。所述网络容量通过用户数、小区边缘吞吐量、小区平均吞吐量、小区峰值吞吐量以及单用户边缘吞吐量、单用户平均吞吐量和单用户峰值吞吐量等指标来进行确定，保证绝大多数用户在绝大多数场景可以保证得到的稳定用户感受。一种以在保证用户得到有效覆盖的情况下，小区间的重复覆盖的用户尽可能少为优化调整目标的可行的数学模型如下
权利要求
1.一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于包括以下步骤 1)基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户； 2)基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置； 3)基站根据所述边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站; 4)基站与邻近基站通过X2交换信息； 5)根据步骤4)得到的信息，基站通过多目标遗传算法生成覆盖范围调整策略，调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少。
2.如权利要求I所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于在步骤I)中，所述基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户采用以下的方法或类似的判决用户为小区边缘用户的方法 (1)基站根据接收用户上报的参考信号的接收质量，通过一定门限来判断用户是否处于小区边缘； (2)基站根据接收用户上报的本小区和邻区的参考信号接收功率测量值，当本小区的RSRP测量值和最强邻区的RSRP测量值相差小于设定的阈值时，确定该用户为小区边缘用户，否则该用户为小区中心用户。
3.如权利要求I所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于在步骤2)中，所述基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置采用以下的方法或类似的用户定位方法 (1)基于卫星定位 采用全球定位系统估计用户的地理位置； (2)基于信号到达时延定位 基站根据所接收到的用户的上行数据估计用户的AOA和TA，并根据所述用户的AOA和TA确定所述的边缘用户的地理位置； (3)基于信号到达时延差定位 用户向基站上报观察到的至少3个位置辅助基站的导频从对应的位置辅助基站到达用户设备的时间差0TD0A，基站根据用户上报的OTDOA采用双曲线定位方法估计用户的地理位置。
4.如权利要求I所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于在步骤3)中，所述确定与小区边缘用户集邻近的基站采用以下方法 首先要确定小区边缘用户集中区域，然后由基站位置和用户集中区域确定地理位置邻近基站。
5.如权利要求4所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于所述确定小区边缘用户集中区域包括以下方法或类似方法 根据步骤2)所测得的用户地理位置，假定东经为正，西经为负，北纬为正，南纬为负，计算小区边缘用户经度的最大值maxLon、经度的最小值minLon、纟韦度的最大值maxLat和讳度的最小值minLat,所述maxLon、minLon、maxLat和minLat所包含的区域就是小区边缘用户的集中区域。
6.如权利要求I所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于在步骤4)中，所述基站与邻近基站通过X2交换信息采用以下方法 基站与邻近基站通过X2接口通信，交换小区负载等信息。
7.如权利要求I所述的一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，其特征在于在步骤5)中，所述使小区间交叠区域用户尽量少采用以下方法 使用多目标遗传算法或类似的优化算法并采用策略智能改变基站覆盖区域，尽可能减少边缘用户数量，最大化用户的网络覆盖质量和网络容量。
全文摘要
一种用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法，涉及通信领域。提供一种可最大程度地减少边缘用户的数量，极大地提高用户的服务质量及满意度的用多目标遗传算法改善蜂窝小区边缘用户性能的方法。基站根据用户的测量报告判决用户是否为小区边缘用户；基站确定覆盖范围内边缘用户的地理位置；基站根据所述边缘用户地理位置和基站的地理位置，确定与小区边缘用户集邻近的基站；基站与邻近基站通过X2交换信息；根据得到的信息，基站通过多目标遗传算法生成覆盖范围调整策略，调整RRU的激活与关闭、发射功率、天线下倾角及方位角，改变覆盖范围，使小区间交叠区域用户尽量少。
文档编号H04W16/24GK102752767SQ201210227938
公开日2012年10月24日 申请日期2012年7月2日 优先权日2012年7月2日
发明者张远见, 蔡洪祥, 高志斌, 黄联芬 申请人:京信通信系统(中国)有限公司, 厦门大学