一种家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法
【专利摘要】本发明实施例涉及一种家庭基站密集部署在宏蜂窝网络中上行链路的一种低复杂度的无线资源分配方法。该方法在最大化家庭基站上行链路的吞吐量的同时也考虑了延迟QoS指标，提出了子信道分配与功率控制算法。宏用户优先选择子信道和功率分配策略并广播给家庭基站，从而保证大量引入家庭基站并不会对宏用户产生较大的影响。用户的时延QoS指标是通过用户的有效容量的延迟因子来实现的。本发明通过强化学习中的Q_learning机制选择最优的子信道和功率分配策略，与非合作博弈方式比较，可以较快的达到均衡，而且该发明解决了瞬时吞吐量无法找到关于发射功率的闭式解的问题，实现了低复杂度的分配方案。
【专利说明】—种家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及第四代移动通信【技术领域】，具体涉及在家庭基站密集部署的双层网络中上行链路的无线资源分配方法。此方案考虑了时延性能指标的同时，也保证了用户可达
的最大吞吐量。
【背景技术】
[0002]随着人们生活水平的提高，移动通信技术的飞速发展，各种移动多媒体业务逐渐流行，这造成了移动数据流量的指数式增长。统计显示，超过70%的移动数据业务发生在室内，因此，为了解决室内覆盖不足以及为室内用户提供高速无线数据接入的问题，家庭基站技术应运而生。家庭基站是一种用户部署的、即插即用型低功率小型基站，主要应用于家庭、公司、商场等场所，解决室内热点地区的覆盖问题。在家庭基站和宏基站异构部署的双层网络环境中，由于频谱资源的稀缺性，家庭小区与宏小区一般采用共享频谱的策略，这样就会造成家庭小区与宏小区间的跨层干扰。同时，在办公楼、大型商场和居民区等家庭基站密集部署的区域，相邻家庭基站之间也存在着同层干扰的问题。严重的同层干扰和跨层干扰不仅会大大降低家庭基站小区的网络容量，而且还会影响宏基站用户的QoS，是家庭基站部署时必须要解决的问题之一。
[0003]另外，随着数据业务的迅速增加，网络的延迟相对变大，然而人们对数据吞吐量的要求越来越高，因此提出保证用户时延QoS指标并使用户吞吐量最大化的策略分配方案极为重要。
[0004]当如学术界和工业界关于家庭基站的研究主要关注于最大化家庭基站的小区容量，减小同层干扰或者跨层干扰，而关于家庭基站密集部署场景下的资源管理方案的能效提升一直未得到足够重视。虽然也有学者提出了一些低复杂度的子信道分配方法，但是并没有考虑相邻家庭基站的干扰问题。所以本发明就是针对家庭基站网络中的子信道分配与功率分配联合进行时的复杂性，提出了一种分步进行子信道分配与功率控制的分布式无线资源管理方案。
【发明内容】
[0005]本发明旨在针对密集部署的OFDMA家庭基站网络，解决如何在最大化用户吞吐量的同时保证延迟QoS指标。针对子信道与功率联合分配算法的复杂性，提出了分步进行子信道分配与功率分配的分布式方案。
[0006]为了实现上述目的，解决相应的技术问题，本发明具体通过如下步骤来实现:
[0007]步骤1:确定子信道的数量，根据经验对家庭用户和宏用户的发射功率离散化，并初始化其发射功率。
[0008]步骤2:T = O时刻初始化宏用户和家庭用户的Q_值。
[0009]步骤3:T+1时刻到来时，宏用户和家庭用户根据(I)式更新策略。
【权利要求】
1.家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法，其特征在于，利用有效容量作为回报函数的Q_learning机制进行子信道分配和功率控制，包括以下步骤: 步骤1:根据经验对家庭用户和宏用户的发射功率离散化，并初始化其发射功率； 步骤2:T = O时刻初始化宏用户和家庭用户的Q_值； 步骤3:T+1时刻到来时，宏用户和家庭用户根据(I)式更新策略；
2.根据权利要求1所述的家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法，其特征在于在步骤I中，根据经验将用户发射功率离散化，离散化的发射功率将在后续步骤中用到，并作为选择的功率分配策略。
3.根据权利要求1所述的家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法，其特征在于在步骤3中的按照玻尔兹曼分布进行策略更新，该策略更新结果将在步骤4，5，6中用到。
4.根据权利要求1所述的家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法，其特征在于在步骤4中，宏用户优先选择策略，并广播给宏基站所覆盖的所有家庭用户，这使得家庭用户的大量部署并不会对原有的宏用户造成太大的影响。
5.根据权利要求1所述的家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法，其特征在于在步骤6中根据强化学习中的Q_学习机制建模，用户的立即回报是其有效容量，
6.根据权利要求1所述的家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法，其特征在于在步骤7中通过0_学习更新0_值，由于子信道数量是有限的，用户的发射功率已经根据经验离散化，使得用户的策略是离散的，这大大增加了 Q学习的收敛速度，即满足资源分配的高效性。
7.根据权利要求1所述的家庭基站密集部署场景中考虑时延限制的双层网络资源分配方法，其特征在于在步骤8中设置了 Q_学习迭代次数上限，保证了算法的有效性，该迭代次数上限可以通过仿真得到。
【文档编号】H04W52/34GK104023384SQ201410231267
【公开日】2014年9月3日 申请日期:2014年5月28日 优先权日:2014年5月28日
【发明者】李正富, 路兆铭, 温向明, 景文鹏, 张志才, 扶奉超, 何盛华, 陈昆 申请人:北京邮电大学